08 يوليو 2025·8 دقيقة
كيف يحوّل الذكاء الاصطناعي الأفكار المتفرقة إلى شاشات ومنطق وتدفقات
تعرف كيف يحوّل الذكاء الاصطناعي العصف الذهني إلى شاشات منظمة، تدفقات مستخدم، ومنطق بسيط—لمساعدة الفرق على الانتقال من فكرة إلى خطة واضحة بسرعة أكبر.
تعرف كيف يحوّل الذكاء الاصطناعي العصف الذهني إلى شاشات منظمة، تدفقات مستخدم، ومنطق بسيط—لمساعدة الفرق على الانتقال من فكرة إلى خطة واضحة بسرعة أكبر.
عندما يقول الناس "حوّل الفكرة إلى شاشات، منطق، وتدفقات"، فهم يصفون ثلاث طرق مترابطة لجعل خطة المنتج ملموسة.
الشاشات هي الصفحات أو العروض التي يتفاعل معها المستخدم: صفحة التسجيل، لوحة القيادة، صفحة الإعدادات، نموذج "إنشاء مهمة". الشاشة ليست مجرد عنوان—إنها تشمل ما عليها (الحقول، الأزرار، الرسائل) وما الغرض منها (نية المستخدم على تلك الشاشة).
التدفقات تصف كيف ينتقل المستخدم بين الشاشات لإكمال مهمة ما. فكر في التدفقات كمسار موجه: ماذا يحدث أولاً، ماذا بعد ذلك، وأين ينتهي المستخدم. عادةً ما تتضمن التدفقات "المسار السعيد" (كل شيء يسير بسلاسة) بالإضافة إلى تفرعات (نسيت كلمة المرور، حالة خطأ، مستخدم عائد، إلخ).
المنطق هو كل ما يقرره النظام أو يفرضه خلف الكواليس (وغالبًا يوضحه على الشاشة):
خطة المنتج العملية تربط بين الثلاثة:
الذكاء الاصطناعي مفيد هنا لأنه يمكنه أخذ ملاحظات فوضوية (ميزات، رغبات، قيود) واقتراح تمريرة أولى لهذه الطبقات الثلاث—حتى تتمكن من الرد، والتصحيح، والتكرار.
تخيّل تطبيق مهام بسيط:
هذا جوهر المعنى: ما يراه المستخدم، كيف يتحرك، وما القواعد التي تحكم التجربة.
نادرًا ما تظهر أفكار المنتج الخام كمستند مرتب. تأتي على شكل قطع مبعثرة: ملاحظات في تطبيق الهاتف، محادثات طويلة، نتائج اجتماعات، رسومات سريعة على ورق، مذكرات صوتية، تذاكر دعم، وأفكار "شيء آخر" أضيفت قبل الموعد النهائي. كل قطعة قد تكون ذات قيمة، لكن معًا يصعب تحويلها إلى خطة واضحة.
عند جمع كل شيء في مكان واحد، تظهر أنماط—وتظهر مشاكل أيضًا:
هذه المشكلات ليست علامة على خطأ الفريق. إنها طبيعية عندما تأتي المدخلات من أشخاص مختلفين، في أوقات مختلفة، وبافتراضات مختلفة.
تتوقف الأفكار عندما لا يكون "اللماذا" واضحًا. إذا كان الهدف غامضًا ("تحسين التشغيل الأول"), يصبح التدفق حقيبة مختلطة من الشاشات: خطوات إضافية، التفاتات اختيارية، ونقاط قرار غير واضحة.
قارن ذلك بهدف مثل: "مساعدة المستخدمين الجدد على ربط حسابهم وإكمال إجراء واحد ناجح في أقل من دقيقتين." الآن يمكن للفريق أن يحكم على كل خطوة: هل تقرب المستخدم من النتيجة أم أنها ضجيج؟
بدون أهداف واضحة، ينتهي الفريق بنقاش حول الشاشات بدلًا من النتائج—وتصبح التدفقات معقدة لأنها تحاول إرضاء أغراض متعددة دفعة واحدة.
عندما يفتقد البناء، تُؤجل القرارات. يبدو ذلك سريعًا في البداية ("سنقرر في التصميم"), لكنه عادةً ينقل الألم لوقت لاحق:
مصمم يصمم واجهات تكشف حالات مفقودة. المطورون يطلبون حالات حافة. ضمان الجودة يجد تناقضات. الجهات صاحبة المصلحة تختلف حول ما كان المقصود. ثم يعيد الجميع التراجع—إعادة كتابة المنطق، إعادة تصميم الشاشات، إعادة الاختبار.
إعادة العمل مكلفة لأنها تحدث عندما تكون العديد من القطع قد تَواصلت بالفعل.
العصف الذهني ينتج حجمًا. التخطيط يحتاج شكلًا.
الأفكار المنظمة تملك:
الذكاء الاصطناعي يكون أكثر فائدة عند هذه النقطة العالقة—ليس لتوليد مزيد من الاقتراحات، بل لتحويل كومة المدخلات إلى نقطة بداية منظمة يمكن للفريق البناء عليها.
معظم ملاحظات المنتج المبكرة مزيج من جمل نصف مكتملة، لقطات شاشة، مذكرات صوتية، وأفكار "لا تنسى" متناثرة عبر أدوات. الذكاء الاصطناعي مفيد لأنه يمكنه تحويل تلك الفوضى إلى شيء يمكن مناقشته فعليًا.
أولًا، يستطيع الذكاء الاصطناعي تكثيف المدخلات الخام إلى نقاط واضحة ومتسقة—دون تغيير النية. عادةً يقوم بـ:
هذا التنظيف مهم لأنك لا تستطيع تجميع الأفكار جيدًا إذا كُتبت بعشر أنماط مختلفة.
بعد ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تجميع الملاحظات المتشابهة في موضوعات. فكر فيه كأنه يفرز نوتات لاصقة على الحائط—ثم يقترح تسمية لكل كومة.
على سبيل المثال، قد ينشئ مجموعات مثل "التشغيل الأول"، "بحث ومرشحات"، "إشعارات"، أو "الفوترة"، اعتمادًا على النوايا المتكررة والمفردات المشتركة. التجميع الجيد يبرز العلاقات ("هذه العناصر تؤثر على الدفع") بدلًا من مجرد مطابقة كلمات مفتاحية.
في العصف الذهني، تظهر نفس المتطلبات مرات متعددة بصياغات مختلفة. يستطيع الذكاء الاصطناعي تمييز:
بدلًا من حذف أي شيء، احتفظ بالنص الأصلي واقترح نسخة مدمجة، حتى يمكنك اختيار ما هو الأدق.
للاستعداد للشاشات والتدفقات، يستطيع الذكاء الاصطناعي سحب كيانات مثل:
التجميع هو نقطة بداية، وليس قرارًا نهائيًا. لا بد من مراجعة أسماء المجموعات، تأكيد ما الذي يدخل/يخرج من النطاق، وتصحيح أي دمج خاطئ—لأن افتراضًا واحدًا خاطئًا هنا يمكن أن يمتد إلى الشاشات والتدفقات لاحقًا.
عند تجميع أفكارك (مثل: "العثور على المحتوى"، "الحفظ"، "الحساب"، "المدفوعات"), الخطوة التالية تحويل تلك المجموعات إلى خريطة أولية للمنتج. هذه هي هندسة المعلومات (IA): مخطط عملي لما يوجد أين، وكيف يتحرك الناس حوله.
يستطيع الذكاء الاصطناعي أخذ كل مجموعة واقتراح مجموعة صغيرة من الأقسام العلوية التي تبدو طبيعية للمستخدمين—غالبًا ما تكون الأشياء التي تراها في شريط التبويب أو القائمة الرئيسية. على سبيل المثال، مجموعة "استكشاف" قد تصبح الرئيسية أو استكشاف، بينما "الهوية + التفضيلات" قد تصبح الملف الشخصي.
الهدف ليس الكمال؛ إنه اختيار دلاء مستقرة تقلل الالتباس وتجعل عمل التدفقات لاحقًا أسهل.
من تلك الأقسام، يمكن للذكاء الاصطناعي توليد قائمة شاشات بلغة بسيطة. عادةً ستحصل على:
هذا الجرد مفيد لأنه يكشف النطاق مبكرًا: ترى ما "في المنتج" قبل أن يبدأ أحد برسم الواجهات.
يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا اقتراح كيف قد يعمل التنقل، دون الدخول في تفاصيل التصميم:
راجع هذه الاقتراحات اعتمادًا على أولويات المستخدمين—ليس على اتّجاهات واجهة المستخدم.
يمكن للذكاء الاصطناعي الإشارة إلى الشاشات التي غالبًا ما ينسىها الفرق، مثل حالات الفراغ (لا نتائج، لا عناصر محفوظة)، حالات الخطأ (غير متصل، فشل الدفع)، الإعدادات، المساعدة/الدعم، وشاشات التأكيد.
ابدأ بصورة واسعة: اختر عددًا قليلًا من الأقسام وقائمة شاشات قصيرة. ثم حسّن الحدود—قسّم "الرئيسية" إلى "الرئيسية" و"استكشاف"، أو انقل "الإشعارات" تحت الملف الشخصي—حتى تتطابق الخريطة مع توقعات المستخدم الحقيقية وأهداف المنتج.
التدفق المستخدم المفيد يبدأ بالنية، لا بالشاشات. إذا قدّمت إلى الذكاء الاصطناعي عصفًا ذهنيًا مبعثرًا، اطلب منه أولًا استخراج أهداف المستخدم—ما يحاول الشخص إنجازه—والـ مهام التي سيفعلها للوصول لذلك. هذا يعيد تأطير المحادثة من "ما الذي يجب بناؤه؟" إلى "ما الذي يجب أن يحدث لنجاح المستخدم؟"
اطلب من الذكاء الاصطناعي سرد أهم 3–5 أهداف لنوع مستخدم محدد (مستخدم جديد، مستخدم عائد، مشرف، إلخ). ثم اختر هدفًا واطلب تدفقًا ضيق النطاق (نتيجة واحدة، سياق واحد). هذا يمنع "تدفق كل شيء" الذي لا يمكن تنفيذه.
بعدها، اطلب من الذكاء الاصطناعي إنتاج المسار السعيد خطوة بخطوة: أبسط تسلسل حيث تسير كل الأمور بشكل صحيح. يجب أن يقرأ الناتج كقصة بخطوات مرقمة (مثال: "المستخدم يختار الخطة → يدخل بيانات الدفع → يؤكد → يرى شاشة النجاح").
متى يكون المسار السعيد ثابتًا، انفتح على فروع البدائل الشائعة:
اطلب منه وسم الخطوات أيها اختيارات المستخدم (أزرار، اختيارات، تأكيدات) وأيها خطوات تلقائية للنظام (تحقق، حفظ، مزامنة). هذا التمييز يساعد الفرق على تحديد ما يحتاج واجهة وما يحتاج رسائل وما يحتاج منطق خلفي.
أخيرًا، حول التدفق إلى وصف مخطط بسيط يمكن للفريق لصقه في مستندات أو تذاكر:
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
هذا يبقي المحادثات متوافقة قبل أن يفتح أحد Figma أو يكتب متطلبات.
التدفق يبيّن أين يمكن أن يذهب شخص ما. المنطق يشرح لماذا يمكن (أو لا يمكن) أن يذهب هناك، وماذا يجب أن يفعل المنتج عندما تسوء الأمور. هنا غالبًا ما تضيع الفرق وقتًا: تبدو التدفقات "منتهية"، لكن القرارات، الحالات، ومعالجة الأخطاء لا تزال ضمنية.
الذكاء الاصطناعي مفيد هنا لأنه يمكنه تحويل تدفق مرئي أو مكتوب إلى "طبقة منطق" بلغة بسيطة يمكن لأصحاب المصلحة غير التقنيين مراجعتها قبل التصميم والتطوير.
ابدأ بإعادة كتابة كل خطوة كمجموعة صغيرة من قواعد إذا/فإن وفحوصات الصلاحية. الهدف هو الوضوح لا الكمال.
أمثلة على قرارات رئيسية تغير التدفق:
عندما يصيغ الذكاء الاصطناعي هذه القواعد، وسّمها بأسماء ودية (مثال: "R3: يجب أن يكون مسجّل الدخول للحفظ"). هذا يسهل النقاشات في اجتماعات المراجعة.
كل شاشة في التدفق يجب أن تملك حالات صريحة. اطلب قائمة تحقق لكل شاشة:
تصبح التدفقات واقعية عندما تحدد البيانات خلفها. يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج تمريرة أولية مثل:
سرد "الطرق غير السعيدة" بلغة بسيطة:
للحفاظ على قابلية قراءة المنطق لأصحاب المصلحة غير التقنيين، قدّمه كقائمة قصيرة "قرار + نتيجة" وتجنّب المصطلحات الفنية الثقيلة. إذا احتجت قالبًا خفيفًا لذلك، أعد استخدام نفس البنية عبر الميزات حتى تبقى المراجعات متسقة (انظر /blog/prompt-templates-for-flows).
بمجرد أن تملك خريطة شاشة ومسودات تدفق، الخطر التالي هو "كل شاشة تبدو وكأنها اخترعت من الصفر". يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كمدقق تناسق: يلتقط عندما يُستخدم نفس الإجراء بثلاثة أسماء مختلفة، أو عندما تستخدم شاشات مماثلة تخطيطات مختلفة، أو عندما يتغير نبرة النصوص الصغيرة.
اقترح مجموعة مكونات صغيرة بناءً على ما تتكرر به التدفقات. بدلًا من تصميم كل شاشة منفصلة، نوّع اللبنات الأساسية:
هذا يُسرّع العمل على الواجهات ويقلل أخطاء المنطق، لأن المكون نفسه يعيد استخدام نفس القواعد.
وَحِّد مفرداتك في نظام تسمية بسيط:
أنشئ مسردًا وعلّم التباينات عبر الشاشات والتدفقات.
حتى في المراحل المبكرة، صغ نصوصًا صغيرة أساسية:
أرفق تذكيرات لكل مكوّن: حالات تركيز لوحة المفاتيح، لغة واضحة، ومتطلبات التباين. كما علّم أين يجب أن تتوافق الأنماط مع إرشادات العلامة التجارية حتى لا تنجرف الشاشات الجديدة بعيدًا عما يعرفه المستخدمون بالفعل.
يسرّع الذكاء الاصطناعي التعاون فقط إذا كان الجميع ينظرون إلى "الحقيقة الحالية" نفسها. الهدف ليس ترك النموذج يتقدم بمفرده—بل استخدامه كمحرر منظم يبقي خطتك قابلة للقراءة مع ازدياد التعليقات.
ابدأ بمستند رئيسي واحد، ثم ولّد عروضًا لكل مجموعة دون تغيير القرارات الأساسية:
ارجع إلى أقسام محددة (مثال: "بناءً على 'التدفق A' و'القواعد' أدناه، اكتب ملخصًا تنفيذيًا") حتى تبقى المخرجات مرتبطة.
عندما تصل الملاحظات بأشكال مبعثرة (خيوط Slack، ملاحظات اجتماعات)، الصقها وأنتج:
هذا يقلل الفجوة الكلاسيكية "ناقشناها، لكن لم يتغير شيء".
كل تكرار يجب أن يتضمن سجل تغييرات مختصر. قدّم ملخّصًا بنمط الفرق:
حدد نقاط مراجعة حيث يوافق البشر على الاتجاه: بعد خريطة الشاشات، بعد التدفقات الأساسية، وبعد المنطق/حالات الحافة. بين هذه النقاط، اشرح للذكاء الاصطناعي أن يكون "مقترحًا فقط" لا أنهاءً.
انشر المستند الرئيسي في مكان واحد (مثال: /docs/product-brief-v1) واربط من التذاكر إلى ذلك المستند. اعتبر تنويعات الذكاء الاصطناعي "عرضات" بينما يبقى المستند الرئيسي مرجع التوافق.
التحقق هو حيث تتحول "مخططات جميلة" إلى شيء يمكنك الوثوق به. قبل أن يفتح أحد Figma أو يبدأ البناء، اختبر التدفق كما سيفعل المستخدمون الحقيقيون.
اخلق مهام قصيرة ومقنعة تطابق هدفك وجمهورك (بما في ذلك مهمة "فوضوية" واحدة). مثال:
شغّل كل سيناريو خلال التدفق المقترح خطوة بخطوة. إذا لم تستطع السرد دون تخمين، فالتدفق غير جاهز.
صغ قائمة تحقق لكل شاشة في التدفق:
هذا يبرز المتطلبات المفقودة التي عادة ما تظهر أثناء ضمان الجودة.
افحص التدفق بحثًا عن:
اقترح "أقصر مسار" وقارنه بالتدفق الحالي. إذا احتجت خطوات إضافية، اجعلها صريحة (لماذا موجودة، أي مخاطرة تقلل).
أنتج أسئلة موجهة مثل:
أدخل هذه الأسئلة في مستند المراجعة أو اربطها بقسم القوالب في /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows.
الموجه الجيد أقل عن "كونك ذكيًا" وأكثر عن إعطاء الذكاء الاصطناعي نفس السياق الذي تعطيه لزميل: ما الذي تعرفه، ما الذي لا تعرفه، وما القرارات التي تحتاجها بعد ذلك.
استخدمه عندما تملك ملاحظات فوضوية من ورشة عمل، مكالمة، أو سبورة بيضاء.
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
هذا يحول "كل ما قلناه" إلى دلاء يمكنك تحويلها إلى شاشات.
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
اطلب على الأقل مستويين حتى يختار أصحاب المصلحة مستوى التعقيد.
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
إذا استخدمت نفس القوالب مرارًا، سيبدأ فريقك بإنتاج مدخلات بتنسيق متسق—مما يجعل مخرجات الذكاء الاصطناعي أسهل للمقارنة والتكرار.
إذا كان هدفك النهائي ليس التخطيط فحسب بل الإطلاق، فمفيد ربط هذه المخرجات (الشاشات، التدفقات، والمنطق) بالتنفيذ. Koder.ai هي منصة "vibe-coding" يمكنها أخذ خطة مُنظمة ومساعدتك على الانتقال من "مسودات التدفقات" إلى تطبيقات ويب، باك엔د، أو موبايل عاملة عبر الدردشة—خاصة عندما تعامل مخرجات الذكاء الاصطناعي كمواصفات تُراجع أولًا، ثم تولّد تدريجيًا. ميزات مثل وضع التخطيط، لقطات، والتراجع مفيدة عندما تكرر التدفقات والمنطق وتريد سجل واضح للتغييرات.
الذكاء الاصطناعي ممتاز في تسريع البنية—تحويل الملاحظات المباثرة إلى شاشات وقواعد وتدفقات مسودة. لكنه سيملأ الثغرات بثقة عندما تكون المعلومات ناقصة. الذهنية الآمنة بسيطة: الذكاء الاصطناعي يقترح، وفريقك يقرر.
معظم المشاكل تنبع من الافتراضات المخفية. قد:
عامل كل مخرج كفرضية—خاصة أي شيء يبدو كمتطلب ("المستخدمون سيفعلون…"، "يجب على النظام...").
عند العصف الذهني مع الذكاء الاصطناعي، لا تلصق:
بدلًا من ذلك، جنّس ولخص ("المستخدم A"، "عميل مؤسسة"، "سيناريو استرداد") واحتفظ بالسياق الحساس في مستندات الفريق.
عيّن مالكًا واضحًا للتدفق والمنطق (غالبًا مدير المنتج أو المصمم). استخدم مسودات الذكاء الاصطناعي لتسريع الكتابة، لكن خزّن القرارات في مكانك الرسمي (PRD، مواصفات، أو نظام التذاكر). إن شئت، اربط المستندات الداعمة بروابط نسبية مثل /blog/flow-walkthrough-checklist.
قائمة تحقق خفيفة تمنع المخرجات "الجميلة لكن خاطئة":
تدفُّق مدعوم بالذكاء الاصطناعي جيد عندما يكون:
إذا لم يلبِ هذه المعايير، عدّل الموجه واستخدم تصحيحاتك كمدخل جديد.
الشاشات هي العروض الفردية التي يتفاعل معها المستخدم (صفحات، نوافذ منبثقة، نماذج). تعريف الشاشة المفيد يتضمن:
إذا لم تستطع وصف ما يحاول المستخدم إنجازه على الشاشة، فعادةً ليست شاشة حقيقية بعد — مجرد تسمية.
تَصف التدفق مسارًا خطوة بخطوة يتبعه المستخدم للوصول لهدف، عادة عبر شاشات متعددة. ابدأ بـ:
ثم اكتب مسار "الطريق السعيد" المرقم، وبعد ذلك أضف التفرعات (تخطي، تعديل، إلغاء، إعادة المحاولة).
المنطق هو القواعد والقرارات التي تحدد ما يسمح به النظام وما الذي يراه المستخدم. الفئات الشائعة تتضمن:
إذا أظهر التدفق إلى أين يذهب المستخدم، فالمنطق يشرح لماذا وماذا يحدث عندما تفشل الأمور.
لأن المدخلات المبكرة غالبًا ما تكون مبعثرة وغير متسقة — ملاحظات، محادثات، اسكتشات سريعة، أفكار أخيرة — فهي تحتوي على:
بدون هيكلة، يؤجل الفريق القرارات إلى التصميم/التطوير، مما يزيد إعادة العمل لاحقًا عندما تظهر الفجوات.
نعم — الذكاء الاصطناعي مفيد بشكل خاص في تمريرة تنظيف أولية:
أفضل ممارسة: احتفظ بالملاحظات الأصلية، واعتبر نسخة الذكاء الاصطناعي مسودة قابلة للتعديل تراجعها وتصححها.
يمكن للذكاء الاصطناعي تجميع عناصر متشابهة إلى موضوعات (مثل ترتيب ملاحظات لاصقة) ومساعدتك في:
مراجعة بشرية لا غنى عنها: لا تدمج عناصر تلقائيًا إلا بعد تأكيد الفريق بأنها نفس المتطلب.
حوّل التجمعات إلى مسودة هندسة معلومات (IA) بطلب:
مَسودة IA جيدة تكشف عن نطاق العمل مبكرًا وتظهر الشاشات المنسية مثل حالات الفراغ، حالات الخطأ، الإعدادات، والمساعدة.
استخدم موجهًا يبدأ بالهدف:
هذا يحفظ التدفقات قابلة للتنفيذ ويمنع تراكم نطاق لا يمكن تنفيذه.
حوِّل التدفق إلى منطق قابل للمراجعة بالطلب:
تنسيقها كـ "قرار → نتيجة" يبقيها مقروءة لأصحاب المصلحة غير التقنيين.
استخدم الذكاء الاصطناعي لإنتاج "عرضات" لنفس الخطة الرئيسية، لكن احتفظ بمصدر واحد للحقيقة:
هذا يمنع الانحراف عندما يتبع أشخاص نسخًا مختلفة من المخرجات المولّدة.