06 يوليو 2025·8 دقيقة
مساعدة الذكاء الاصطناعي للمؤسسين المنفردين: أفضل مهام تطوير التطبيقات للمساعدة
دليل عملي خطوة بخطوة للمؤسسين المنفردين يوضح أين يوفر الذكاء الاصطناعي الوقت في تطوير التطبيقات—وأين يظل حكم الإنسان أكثر أهمية.
دليل عملي خطوة بخطوة للمؤسسين المنفردين يوضح أين يوفر الذكاء الاصطناعي الوقت في تطوير التطبيقات—وأين يظل حكم الإنسان أكثر أهمية.
هدفك كمؤسس منفرد بسيط: الشحن أسرع دون خفض جودة المنتج بهدوء. يساعدك هذا الدليل في تحديد أين يمكن للذكاء الاصطناعي إزالة الأعمال الروتينية بأمان—وحيث قد يتسبب في مزيد من أعمال التنظيف.
فكر في الذكاء الاصطناعي كمساعد مرن لـ صياغة وفحص، ليس بديلاً عن حكمك. في هذا المقال، "مساعدة الذكاء الاصطناعي" تشمل:
إذا عاملت الذكاء الاصطناعي كزميل مبتدئ سريع—ممتاز في إنتاج المواد، وغير مثالي في تحديد ما هو صحيح—ستحصل على أفضل النتائج.
كل قسم في هذا الدليل مقصود لمساعدتك في تصنيف المهام إلى ثلاث سلال:
قاعدة عملية: استخدم الذكاء الاصطناعي عندما يكون العمل قابلاً للتكرار وتكلفة الخطأ صغيرة (أو يمكن اكتشافها بسهولة). كن أكثر حذرًا عندما تكون الأخطاء مكلفة، ظاهرة للمستخدم، أو صعبة الاكتشاف.
الذكاء الاصطناعي لا يقدم عادةً إجابة نهائية مثالية. لكنه سيعطيك نقطة بداية مقبولة في دقائق—حتى تركز طاقتك المحدودة على الأولويات مثل استراتيجية المنتج، مقايضات رئيسية، وثقة المستخدم.
هذا دليل ترتيب أولويات، وليس توصية لأداة محددة. الأنماط أهم من العلامة التجارية.
المؤسسون المنفردون لا يفشلون لأنهم يفتقرون للأفكار—يفشلون لأنهم ينفد منهم النطاق. قبل أن تطلب من الذكاء الاصطناعي "المساعدة في التطبيق"، كن واضحًا بشأن ما تفتقر إليه فعلاً.
دوّن أكبر قيودك الآن: الوقت، المال، المهارات، والانتباه. "الانتباه" مهم لأن تبديل السياق (الدعم، التسويق، إصلاح الأخطاء، إعادة صياغة المواصفات) يمكنه أن يلتهم أسبوعك بهدوء.
بعد أن تسميها، اختر عنق زجاجة أساسي واحد للهجوم أولاً. الشائعة منها:
استخدم الذكاء الاصطناعي أولاً على الأعمال المتكررة والقابلة للقالب، حيث لا يكسر الخطأ الإنتاج أو يضر بالثقة. فكر في المسودات، الملخصات، قوائم التحقق، أو "الشفرة الأولى"—ليس القرارات النهائية.
إذا أتمت الأعمال الشائعة قليلة المخاطر، ستستعيد وقتًا لتقوم بالأجزاء البشرية عالية العائد: حكم المنتج، مكالمات العملاء، والترتيب.
استخدم تقييم سريع من 1–5 لكل مهمة مرشحة:
| العامل | كيف يبدو "5" |
|---|---|
| الوقت الموفر | ساعات موفرة أسبوعيًا، ليس دقائق |
| المخاطرة | إن أخطأ الذكاء الاصطناعي، الأثر صغير وقابل للعكس |
| سرعة التغذية الراجعة | يمكنك التحقق بسرعة (في نفس اليوم) |
| التكلفة | تكلفة أداة منخفضة وتكلفة إعادة العمل منخفضة |
اجمع الدرجات. ابدأ بالأعلى مجموعاً، ثم تحرك نحو العمل الأعلى مخاطرة (مثل المنطق الأساسي أو التغييرات الحساسة للأمن).
قبل أن تبني أي شيء، استخدم الذكاء الاصطناعي لجعل فكرتك "الخشنـة" محددة بما يكفي للاختبار. الهدف ليس إثبات أنك محق—بل اكتشاف ما الخاطئ، الغامض، أو غير المؤلم بدرجة كافية بسرعة.
اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويل مفهومك إلى فروض يمكنك التحقق منها خلال أسبوع:
اجعل كل فرضية قابلة للقياس (يمكنك تأكيدها أو رفضها بمقابلات، صفحة هبوط، أو نموذج أولي).
الذكاء الاصطناعي ممتاز في إنتاج مسودة أولى لدليل مقابلة واستبيان—لكن يجب أن تزيل الصياغة الرائدة.
مثال على مطالبة يمكنك إعادة استخدامها:
Create a 20-minute customer interview guide for [target user] about [problem].
Include 10 open-ended questions that avoid leading language.
Add 3 follow-ups to uncover current workarounds, frequency, and consequences.
ثم أعد صياغة أي شيء يبدو كـ "ألن يكون رائعًا لو…" إلى أسئلة حيادية مثل "كيف تتعامل مع هذا اليوم؟".
بعد كل مكالمة، ألصق ملاحظاتك واطلب من الذكاء الاصطناعي استخلاص:
وطلب أيضًا اقتباسات حرفية. تلك تصبح نسخًا (copy)، ليس فقط رؤى.
أخيرًا، اطلب من الذكاء الاصطناعي اقتراح مستخدم مستهدف واضح وبيان JTBD يمكنك مشاركته:
"عندما ___، أريد ___، حتى أتمكن من ___."
عامل هذا كمسودة عمل. إذا لم تطابق لغة المقابلات الحقيقية، حرّضها حتى تفعل.
أسرع طريقة لإضاعة شهور كمؤسس منفرد هي بناء "قليل زائد" في كل شيء. الذكاء الاصطناعي ممتاز في تحويل فكرة ضبابية إلى نطاق منظم—ثم مساعدتك على تقليصه إلى ما هو ضروري فعلاً.
اطلب من الذكاء الاصطناعي صياغة قائمة ميزات MVP بناءً على مستخدمك المستهدف والوظيفة الأساسية. ثم اطلب تقليص القائمة إلى أصغر مجموعة لا تزال تقدم نتيجة مكتملة.
نهج عملي:
قوائم "ما ليس هدفًا" قوية بشكل خاص: تجعل قول "ليس في الإصدار 0" أسهل دون نقاش.
بمجرد أن تملك 3–7 ميزات MVP، اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويل كل واحدة إلى قصص مستخدم ومعايير قبول. ستحصل على وضوح حول معنى "مكتمل"، بالإضافة إلى قائمة تحقق للتطوير والاختبار.
مهمتك كمراجع حرجة. ابحث عن:
يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في ترتيب العمل إلى إصدارات تطابق أهداف التعلم بدلًا من قوائم رغبات.
أمثلة نتائج قابلة للقياس: "10 مستخدمين يكملون التهيئة"، "30% ينشئون مشروعهم الأول"، أو "<5% معدل خطأ عند الدفع". اربط كل إصدار بسؤال تعلمي واحد، وسوف تشحن أصغر، أسرع، وبقرارات أوضح.
التخطيط الجيد لتجربة المستخدم يتعلق أساسًا باتخاذ قرارات واضحة بسرعة: ما الشاشات الموجودة، كيف ينتقل الناس بينها، وماذا يحدث عند حدوث خطأ. يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع مرحلة "التفكير على الورق"—خاصة عندما تقدمه بقيود ضيقة (هدف المستخدم، الإجراءات الأساسية، وما يجب أن يكون صحيحًا لنجاح المهمة).
اطلب من الذكاء الاصطناعي اقتراح بُنى بديلة: تبويبات vs. قائمة جانبية vs. تدفق موجه واحد. هذا يساعدك على اكتشاف التعقيد مبكرًا.
مثال مطالبة: “لتطبيق تتبع العادات، اقترح 3 هياكل معلومات. ضمّن التنقل الأساسي، الشاشات الرئيسية، وأين توجد الإعدادات. حسّن للاستخدام بيد واحدة على الجوال.”
بدلاً من طلب "وَيرفريمات"، اطلب أوصاف شاشة-بشاشة يمكنك رسمها خلال دقائق.
مثال مطالبة: “وصف تخطيط شاشة 'إنشاء عادة': الأقسام، الحقول، الأزرار، نص المساعدة، وما الذي فوق الطي. اجعلها بسيطة.”
اطلب من الذكاء الاصطناعي إنتاج قائمة "فارغة/خطأ/جارٍ" لكل شاشة، حتى لا تكتشف حالات مفقودة أثناء التطوير.
اطلب:\n
أعطِ الذكاء الاصطناعي تدفّقك الحالي (حتى كنقاط) واطلب منه تحديد الاحتكاك.
مثال مطالبة: “هذا هو تدفق التهيئة. أشر إلى أي خطوات مربكة أو قرارات غير ضرورية، واقترح نسخة أقصر دون فقدان المعلومات الأساسية.”
استخدم مخرجات الذكاء الاصطناعي كخيارات—ثم اختر أبسط تدفق يمكنك الدفاع عنه.
النصّ هو أحد المجالات الأعلى تأثيرًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي لأن التجربة سريعة والتقييم البشري سهل. لا تحتاج إلى بلاغة مثالية—تحتاج وضوحًا واتساقًا وعددًا أقل من اللحظات التي يشعر فيها المستخدمون بالحيرة.
استخدام الذكاء الاصطناعي لصياغة تجربة التشغيل الأولى: شاشة الترحيب، حالات الفراغ، ورسائل "ما الذي سيحدث بعد". أعطه هدف منتجك، هدف المستخدم، وثلاثة أفعال أولى تريدهم أن يفعلوها. اطلب نسختين: موجزة جدًا وموجهة قليلًا.
قاعدة بسيطة: كل شاشة تهيئة يجب أن تجيب على سؤال واحد—"ما هذا؟" "لماذا عليّ الاهتمام؟" أو "ماذا أفعل الآن؟"
اطلب من الذكاء الاصطناعي توليد متغيرات نبرة (ودود مقابل رسمي) لنفس مجموعة السلاسل النصية، ثم اختر نمطًا واحدًا وثبته. بعد اختيار النبرة، أعد استخدامها عبر الأزرار، التلميحات، التأكيدات، وحالات الفراغ.
مثال مطالبة يمكنك إعادة استخدامها:\n
اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويل قراراتك إلى قواعد يمكنك لصقها في مستند المشروع:
هذا يمنع "انجراف" واجهة المستخدم أثناء الشحن.
الذكاء الاصطناعي مفيد بشكل خاص في إعادة صياغة رسائل الخطأ لتكون قابلة للتنفيذ. أفضل نمط هو: ماذا حدث + ماذا تفعل + ما الذي تم (أو لم يتم) حفظه.
سيئ: “إدخال غير صالح.”
أفضل: “يبدو أن عنوان البريد الإلكتروني ناقص. أضف '@' وحاول مرة أخرى.”
اكتب بلغة مصدر واحدة أولًا. عندما تكون جاهزًا، استخدم الذكاء الاصطناعي للترجمة المبدئية، لكن قم بمراجعة بشرية للتدفقات الحيوية (المدفوعات، القانونية، السلامة). اجعل السلاسل قصيرة وتجنّب التعابير الاصطلاحية لتبقى الترجمات نظيفة.
التصميم الجيد لواجهة المستخدم لمؤسس منفرد أقل عن البكسل وأكثر عن الاتساق. الذكاء الاصطناعي مفيد هنا لأنه يمكنه بسرعة اقتراح "نظام كافٍ" ومساعدتك في تدقيق عملك أثناء نمو المنتج.
اطلب من الذكاء الاصطناعي اقتراح نظام تصميم أساسي يمكنك تنفيذه في Figma (أو مباشرة في متغيرات CSS): لوحة ألوان صغيرة، مقياس خطوط، خطوات تباعد، نصف قطر الحدود، وقواعد الارتفاع.
اجعلها صغيرة عن قصد:\n
color.text.primary, space.3) حتى تبقى واجهتك متناسقة عند إعادة العمل لاحقًا.استخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء قوائم "مكتمل" لكل مكوّن: افتراضي/تحويم/مضغوط/معطل/جارٍ، حالات الفراغ، حالات الخطأ، ومتطلبات الوصول. أضف ملاحظات الوصول: الحد الأدنى لحجم هدف اللمس، متطلبات حل التركيز، وأين تحتاج تسميات ARIA.
أنشئ مطالبة يمكن تشغيلها على كل شاشة جديدة:\n
اقتراحات الذكاء الاصطناعي بداية، ليست موافقة نهائية. تحقق دائمًا من تباين الألوان بأداة حقيقية، أكد أحجام اللمس على جهاز، وتأكد من التدفقات مع اختبار قابلية الاستخدام سريع. الاتساق قابل للقياس؛ القابلية للاستخدام ما زالت بحاجة لحكمك.
الذكاء الاصطناعي أكثر قيمة في الترميز عندما تعامل معه كزميل برمجي سريع: ممتاز في المسودات الأولى، التكرار، والترجمة—ولا يزال يحتاج حكمك في الهندسة المعمارية وخيارات المنتج.
إذا أردت الاعتماد أكثر على هذا سير العمل، منصات الـ vibe-coding مثل Koder.ai قد تكون مفيدة للمؤسسين المنفردين: تصف ما تريد في المحادثة، ويقوم بتشكيل تطبيقات حقيقية (ويب، باك إند، ومحمول) يمكنك التكرار عليها سريعًا—ثم تصدّر الشيفرة عندما تريد تحكمًا أعمق.
استخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد الإعداد "الممل لكن الضروري": هيكل المجلدات، هياكل التوجيه، ملفات lint، قوالب متغيرات البيئة، وقليل من الشاشات الشائعة (تسجيل الدخول، الإعدادات، حالات الفراغ). هذا يوصلك إلى تطبيق قابل للتشغيل بسرعة، مما يسهل كل قرار لاحق.
كن صريحًا حول الاتفاقيات (التسمية، تخطيط الملفات، إدارة الحالة). اطلب إخراج أقل عدد ملفات مطلوب، وشرح أين ينتمي كل ملف.
البقعة المثالية: تغييرات بحجم PR: دالة مساعدة، إعادة هيكلة وحدة واحدة، أو نقطة نهاية واحدة مع التحقق. اطلب:
إذا أعطاك الذكاء الاصطناعي إعادة كتابة كبيرة، أعد تقنين المهمة.
عند قراءة شيفرة لم تكتبها (أو كتبتها منذ أشهر)، يمكن للذكاء الاصطناعي ترجمتها إلى الإنجليزية البسيطة، تمييز الافتراضات الخطرة، واقتراح أنماط أبسط.
مطالبات تعمل جيدًا:\n
قبل الدمج، اجعل الذكاء الاصطناعي يولد قائمة تحقق مخصصة لذلك الفرق:
عامل القائمة كعقد لإنهاء العمل—ليست نصيحة اختيارية.
الاختبار هو المكان الذي يدفع فيه الذكاء الاصطناعي سريعًا للمؤسسين المنفردين: أنت تعرف بالفعل ماذا "يجب أن يحدث"، لكن كتابة التغطية ومطاردة الفشل تستغرق وقتًا. استخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع الأجزاء المملة، بينما تظل مسؤولًا عما "صحيح".
إذا كان لديك حتى معايير قبول خفيفة (أو قصص مستخدم)، يمكنك تحويلها إلى مجموعة اختبارات بداية. ألصق:
واطلب اختبارات وحدة في إطار عملك.
نصيحتان للحفاظ على مخرجات مفيدة:\n
الذكاء الاصطناعي جيد في إنتاج بيانات وهمية واقعية لكنها مجهولة المصدر: مستخدمون، طلبات، فواتير، إعدادات، وبيانات "غريبة" (أسماء طويلة، حروف خاصة، مناطق زمنية). يمكنك أيضًا طلب استجابات وهمية لواجهات API شائعة (المصادقة، المدفوعات، البريد الإلكتروني، الخرائط) بما في ذلك أحمال الفشل.
احتفظ بقاعدة صغيرة: كل محاكاة يجب أن تتضمن استجابة نجاح واثنين على الأقل من حالات الفشل (مثال: 401 غير مخول، 429 حد الطلب). هذه العادة الواحدة تظهر سلوك الحافة مبكراً.
عندما يفشل اختبار، ألصق الاختبار الفاشل، مخرجات الخطأ، والمكوّن/الدالة ذات الصلة. اطلب من الذكاء الاصطناعي:\n
هذا يحول التصحيح إلى قائمة تشخيص قصيرة بدلاً من رحلة طويلة. عامل الاقتراحات كفرضيّات، لا كإجابات نهائية.
قبل كل إصدار، ولّد قائمة فحص دخان قصيرة: تسجيل الدخول، التدفقات الأساسية، الأذونات، الإعدادات الحرجة، ومسارات "لا يمكن كسرها" مثل الدفع وتصدير البيانات. اجعلها 10–20 بندًا، وحدّثها كلما شحنت إصلاحًا—قائمتك تصبح ذاكرتك.
إذا رغبت في روتين قابل للتكرار، اربط هذا القسم بعمليتك في /blog/safer-releases.
التحليلات منطقة مثالية لـ "مساعدة الذكاء الاصطناعي" لأنها كتابة منظمة غالبًا: تسمية الأشياء بشكل متسق، تحويل أسئلة المنتج إلى أحداث، واكتشاف الفجوات. هدفك ليس تتبع كل شيء—بل الإجابة عن بضعة قرارات ستتخذها خلال 2–4 أسابيع.
اكتب 5–8 أسئلة تحتاج فعلاً إجابة لها، مثل:\n
اطلب من الذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء أحداث وخصائص مرتبطة بهذه الأسئلة. مثال:
onboarding_started (المصدر، الجهاز)\n- onboarding_step_completed (اسم_الخطوة، مؤشر_الخطوة)\n- project_created (قالب_مستخدم، به_متعاون)\n- upgrade_clicked (الخطة، المكان)\n- subscription_started (الخطة، فترة_الفوترة)ثم قم بفحص المعنى: هل ستعرف ماذا يعني كل حدث بعد ستة أشهر؟
حتى لو لن تنفذ لوحات اليوم، اطلب من الذكاء الاصطناعي وصف "واجهات جاهزة للقرار":\n
upgrade_clicked) إلى الشراءهذا يمنحك هدفًا حتى لا تقيس عشوائياً.
اطلب من الذكاء الاصطناعي توليد قالب بسيط للصق في Notion:\n
اطلب من الذكاء الاصطناعي مراجعة قائمة الأحداث للحد من جمع البيانات: تجنّب النصوص الكاملة، جهات الاتصال، الموقع الدقيق، وكل ما لا تحتاجه. فضّل القوائم (enums) على الرسائل الخام، وفكّر في تجزئة الهويات إن لم تكن بحاجة للتعرّف على الشخص.
الشحن هو المكان الذي تتحول فيه السهوات الصغيرة إلى انقطاعات كبيرة. الذكاء الاصطناعي مفيد هنا لأن العمل التشغيلي متكرر، نصيّ، وسهل التوحيد. مهمتك التحقق من التفاصيل (الأسماء، المناطق، الحدود)، لا البدء من صفحة فارغة.
اطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء "قائمة فحص قبل الإقلاع" مخصّصة لستاكك (Vercel/Fly.io/AWS، Postgres، Stripe، إلخ). اجعلها قصيرة بما يكفي للتشغيل في كل مرة.
ضمّن عناصر مثل:
إذا كنت تستخدم منصة تشمل النُسخ والرجوع (مثال، Koder.ai يدعم اللقطات والرجوع إلى الخلف بجانب تصدير المصدر)، يمكنك إدراج هذه القدرات في القائمة لتكون عملية الإصدار متكررة ومقيّدة.
اطلب من الذكاء الاصطناعي صياغة كتاب إجرائي يمكن أن يتبعه مستقبل-أنت عند الساعة الثانية صباحًا. زود المطالبة بمزود الاستضافة، طريقة النشر، نوع قاعدة البيانات، الطوابير، الوظائف المجدولة، وأي أعلام ميزات.
كتاب إجرائي جيد يتضمن:\n
حضّر وثيقة حادث قبل الحاجة إليها:\n
إذا أردت مساعدة في تحويل هذا إلى قوالب قابلة لإعادة الاستخدام لتطبيقك وستاكك، راجع /pricing.
الذكاء الاصطناعي ممتاز للمسودات والخيارات والتسريع—لكنه غير مسؤول. عندما قد يضر القرار المستخدمين، يكشف البيانات، أو يقودك إلى نموذج أعمال خاطئ، احتفظ بالبشري في الحلقة.
بعض الأعمال "حكم مؤسس" أكثر منها "توليد مخرجات". فوّض العمل المضني (الملخصات، البدائل)، لا القرار النهائي.
عامل المطالبات كما لو أنك تكتب على سبورة في مساحة عمل مشتركة.
يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع العمل التحضيري، لكن بعض المجالات تحتاج محترفين مسؤولين:\n
أوقف التفويض وانتقل للمراجعة البشرية عندما تشعر:\n
استخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد خيارات وإبراز المخاطر—ثم اتخذ القرار بنفسك.
استخدم الذكاء الاصطناعي عندما يكون العمل قابلاً للتكرار والعقوبة على الأخطاء صغيرة، قابلة للعكس، أو سهلة الاكتشاف. اختبار سريع:
عامل الذكاء الاصطناعي كأداة لصياغة المسودات وفحصها، ليست لصنع القرار النهائي.
قيّم كل مهمة من 1–5 في هذه المعايير:
اجمع الدرجات وابدأ بالأعلى. هذا يدفعك لاستخدام الذكاء الاصطناعي على المسودات والملخصات والقوائم قبل التعامل مع المنطق الأساسي أو الأعمال الحساسة أمنياً.
اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويل فكرتك إلى 3–5 فروض قابلة للاختبار (مشكلة، قيمة، سلوك)، ثم أنشئ دليل مقابلة مدته 20 دقيقة.
قبل الاستخدام، حرّر الأسئلة لتقليل التحيّز:
بعد المكالمات، ألصق الملاحظات ودع الذكاء الاصطناعي يستخرج ، ، وبعض الاقتباسات الحرفية.
استخدم الذكاء الاصطناعي لتحويل الفكرة الغامضة إلى نطاق منظّم:
حوّل كل ميزة إلى قصص مستخدم ومعايير قبول، وراجع يدويًا الأذونات، حالات الفراغ، وحالات الفشل.
أعطِ الذكاء الاصطناعي تسلسل التدفق كنقاط (أو قائمة شاشات) واطلب:
استخدم المخرجات كخيارات، ثم اختر أبسط تسلسل يمكنك الدفاع عنه لمستخدمك المستهدف والوظيفة الأساسية.
اطلب من الذكاء الاصطناعي صياغة نسختين للشاشات الرئيسية:
ثم اطلب متغيرات للمقتطفات الصغيرة (microcopy) بنفس النبرة واختر دليل أسلوبي صغير:
اطلب نظام تصميم صغير قابل لإعادة الاستخدام:
ثم أنشئ قوائم تحقق للمكوّنات (حالات التحويم/معطل/جارٍ/تركيز + ملاحظات الوصول). تحقق دائماً من تباين الألوان وأحجام اللمس بأدوات وأجهزة فعلية.
استهدف تغييرات صغيرة وقابلة للاختبار:
إذا قدم لك الذكاء الاصطناعي إعادة كتابة ضخمة متعددة الملفات، أعد تقنين المهمة إلى خطوات بحجم PR يمكنك مراجعتها واختبارها.
حوّل معايير القبول إلى مجموعة اختبارات ابتدائية:
الذكاء الاصطناعي مفيد أيضاً في توليد بيانات اختبار ومَسَانِد استجابة لواجهات برمجة التطبيقات (ضمن نجاح وما لا يقل عن فشلتين مثل 401/429). عند تصحيح الأخطاء الصعبة، ألصق الاختبار الفاشل + الخطأ + الشيفرة ذات الصلة واطلب أسباباً محتملة مع خطوة تشخيصية بسيطة لكل سبب.
تجنّب تفويض القرارات التي تتطلب مسؤولية أو سياقاً عميقاً:
لا تُدرج أسراراً أو بيانات شخصية/ملكية في المطالبات (مفاتيح API، رموز، سجلات إنتاج تحتوي بيانات شخصية). لاستخدام الذكاء الاصطناعي في سلامة الإصدار، اطلب مسودات قوائم التحقق والمشغلات ثم وثق التفاصيل ضد بيئتك الحقيقية وفكّر في مراجعة بشرية للأمان عند الضرورة.
بالنسبة للأخطاء، اتبع النمط: ما الذي حدث + ماذا تفعل + ما الذي تم حفظه.