تدفقات عملية للمطورين لاستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث، المواصفات، مسودات تجربة المستخدم، النماذج الأولية وفحوصات المخاطر—حتى تتحقق من الأفكار قبل بدء الترميز اليدوي.
استكشاف الأفكار «بمبدأ الذكاء الاصطناعي أولاً» لا يعني التخلي عن التفكير أو عن التحقق. يعني استخدام الذكاء الاصطناعي كشريك للبحث والمسودات مقدمًا بحيث يمكنك اختبار الافتراضات مبكرًا، تضييق النطاق، وتقرير ما إذا كانت الفكرة تستحق وقت الهندسة.
لا تزال تقوم بعمل حقيقي: توضيح المشكلة، تعريف من الفائدة، والتحقق من أن الألم يستحق الحل. الفرق هو أنك تؤخر التنفيذ المخصص حتى تقلّل درجة عدم اليقين.
عمليًا، قد تنشئ عناصر—وثائق، قصص مستخدم، خطط اختبار، نماذج تفاعلية قابلة للنقر، وحتى سكربتات صغيرة للتجربة—لكنك تتجنّب الالتزام بقاعدة شيفرة إنتاجية حتى تتوفر لديك أدلة أقوى.
الذكاء الاصطناعي أقوى في تسريع المرحلة المبكرة الفوضوية:
الأمر لا يتعلق بقبول المخرجات كما هي؛ بل بالانتقال من صفحة بيضاء إلى مادة قابلة للتعديل بسرعة.
يمكن أن يخلق الذكاء الاصطناعي «يقينًا زائفًا»—ادعاءات واثقة عن السوق، المنافسين، أو احتياجات المستخدمين دون دليل. كما يميل للإجابات العامة ما لم تعطِه قيودًا وسياقًا وأمثلة محددة. عامل المخرجات كافتراضات، لا كحقائق.
إذا أُنجز جيدًا، فإن النهج «الذكاء الاصطناعي أولاً» يمنحك:
قبل أن تطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء مفاهيم، شاشات، أو خطط بحث، حدّد ما الذي تحلّه وما الذي تعتقد أنه صحيح. بيان مشكلة واضح يمنع استكشافك المدعوم بالذكاء الاصطناعي من الانجراف نحو «ميزات رائعة» غير المهمة.
عرّف مستخدمك المستهدف ومهمته في جملة واحدة. اجعلها محددة بما يكفي ليقول أحدهم «نعم، هذا أنا» أو «لا، ليس أنا».
صيغة مثال:
لـ [المستخدم المستهدف]، الذي [الوضع/القيد]، ساعده على [المهمة المراد إنجازها] لكي [النتيجة المرجوة].
إن لم تستطع كتابة هذه الجملة، فليس لديك فكرة منتج بعد—لديك موضوع.
اختر مجموعة صغيرة من المقاييس التي تُظهر ما إذا كانت المشكلة تستحق الحل:
اربط كل مقياس بخط أساس (العملية الحالية) وهدف تحسّن.
الافتراضات هي أسرع طريقك للتحقق. اكتبها كعبارات قابلة للاختبار:
القيود تمنع الذكاء الاصطناعي من اقتراح حلول لا يمكنك شحنها:
بمجرد كتابة هذه الأمور، يمكن أن تشير إليها مطالباتك التالية لتوليد مخرجات متوافقة وقابلة للاختبار وواقعية.
اكتشاف العملاء يتعلق أساسًا بالاستماع—الذكاء الاصطناعي يساعدك على الوصول لمحادثات أفضل أسرع ويجعل ملاحظاتك أسهل للاستخدام.
ابدأ بطلب من الذكاء الاصطناعي اقتراح عدد من الشخصيات الواقعية لمجال المشكلة (ليس «أفاتارات تسويقية» بل أشخاص ذوو سياق). اطلب منه سرد:
ثم حرّض بقسوة على الواقعية. احذف أي شيء يبدو كقالب أو عميل مثالي. الهدف شخصية بداية معقولة لتجنيد مشاركين بالمقابلات وطرح أسئلة أذكى.
استخدم الذكاء الاصطناعي لإنتاج خطة مقابلة مركّزة: افتتاحية، 6–8 أسئلة أساسية، وختام. ركّز على السلوك الحالي:
اطلب من النموذج إضافة متابعات تستقصي تفاصيل (التواتر، التكلفة، الحلول المؤقتة، معايير القرار). تجنّب الترويج لفكرتك خلال المكالمة—مهمتك أن تتعلّم، لا أن تبيع.
بعد كل مكالمة، الصق ملاحظاتك (أو نص المحادثة عند التسجيل بموافقة صريحة) في الذكاء الاصطناعي واطلب:
أزل دائمًا المعرفات الشخصية قبل المعالجة، وخزّن الملاحظات الأصلية بأمان.
اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويل مواضيعك إلى قائمة مشكلات قصيرة ومرتبة. رتّب حسب:
ستنتهي بـ2–4 بيانات مشكلة محددة بما يكفي للاختبار التالي—دون كتابة كود أو التخمين بما يهم العملاء.
مسح سريع للمنافسين ليس من أجل تقليد الميزات—بل لفهم ما لدى المستخدمين، ما يشكون منه، وأين يمكن لمنتج جديد أن يكسب.
وجّه الذكاء الاصطناعي لسرد البدائل في ثلاث خانات:
هذا الترتيب يمنع ضيق الرؤية. كثيرًا ما يكون أقوى "منافس" هو سير عمل، ليس SaaS.
اطلب من الذكاء الاصطناعي صياغة جدول، ثم تحقّق بأنفسك من 2–3 مصادر لكل منتج (صفحة تسعير، الوثائق، المراجعات). اجعله خفيفًا:
| الخيار | المستخدم المستهدف | نموذج التسعير | الميزات البارزة | الثغرات/الفرص |
|---|---|---|---|---|
| أداة مباشرة A | منشئين فرديين | اشتراكات متعددة المستويات | قوالب، مشاركة | تعاون محدود، انطلاقة سيئة |
| أداة مباشرة B | فرق الشركات الصغيرة | رسوم لكل مقعد | أذونات، تكاملات | مكلفة على نطاق واسع |
| أداة غير مباشرة C | مؤسسات | عقد سنوي | امتثال، تقارير | إعداد بطيء، تجربة صارمة |
| بديل يدوي | أي | تكلفة الوقت | مرن، مألوف | عرضة للأخطاء، صعب التتبع |
استخدم عمود "الثغرات" لتحديد زوايا التمايز (السرعة، البساطة، تخصص أضيق، إعدادات أفضل، تكامل أفضل مع المكدس الحالي).
اطلب من الذكاء الاصطناعي إبراز ما هو «أساسيات الطاولة» مقابل «جميل أن يكون موجودًا». ثم أنشئ قائمة قصيرة بالتجنّب (مثلاً، "لا تبنِ تحليلات متقدمة في الإصدار الأول"، "تخطي حسابات متعددة المساحات حتى يثبت الاحتفاظ"). هذا يحميك من شحن MVP منتفخ.
ولّد 3–5 عبارات تموضع (جملة واحدة لكل منها)، مثل:
ضع هذه العبارات أمام مستخدمين حقيقيين عبر مكالمات قصيرة أو صفحة هبوط بسيطة. الهدف ليس الموافقة بقدر وضوح الفكرة: أي بيان يجعلهم يقولون "نعم، هذه مشكلتي بالضبط".
بمجرد أن يكون بيان المشكلة محددًا، الخطوة التالية هي توليد طرق متعددة لحلها—ثم اختيار أبسط مفهوم يمكنه إثبات القيمة.
استخدم الذكاء الاصطناعي لاقتراح 5–10 مفاهيم حل تتناول نفس ألم المستخدم من زوايا مختلفة. لا تقصر الطلب على التطبيقات والميزات. شمل خيارات غير برمجية مثل:
هذا مهم لأن أفضل تحقق غالبًا يحدث قبل أن تبني أي شيء.
لكل مفهوم، اطلب من الذكاء الاصطناعي تعداد:
ثم اطلب اقتراحات للتخفيف وما الذي تحتاج تعلمه لتقليل عدم اليقين.
رتب المفاهيم حسب: سرعة الاختبار، وضوح مقياس النجاح، والجهد المطلوب من المستخدم. فضّل النسخة التي يمكن للمستخدم أن يشعر بالفائدة فيها خلال دقائق، لا أيام.
مطالبة مفيدة: "أي مفهوم لديه أقصر طريق إلى نتيجة قبل/بعد قابلة للتصديق؟"
قبل أن تصمم النموذج الأولي، اكتب قائمة صريحة بما هو خارج النطاق. مثال: "لا تكاملات، لا حسابات فرق، لا لوحة تحليلات، لا تطبيق جوال." هذه الخطوة الواحدة تمنع اختبارك من التحول إلى MVP.
إذا احتجت قالبًا لتصنيف المفاهيم، اجعله بسيطًا وقابلًا لإعادة الاستخدام.
التحقق الجيد ليس فقط "هل تبدو الفكرة مثيرة؟"—بل "هل يمكن لشخص أن يكمل المهمة دون أن يتعثر؟" الذكاء الاصطناعي مفيد هنا لأنه يولّد بسرعة خيارات UX متعددة، مما يتيح لك اختبار الوضوح قبل أن تبني أي شيء.
ابدأ بطلب عدة تدفقات، ليس واحدة. تريد مسارًا سعيدًا، انضمامًا، والإجراءات الرئيسية التي تثبت القيمة.
نمط مطالبة بسيط:
You are a product designer. For an app that helps [target user] do [job], propose:
1) Onboarding flow (3–6 steps)
2) Happy path flow for the core task
3) 5 common failure points + how the UI should respond
Keep each step as: Screen name → user action → system response.
فتّش عن خطوات مفقودة (الأذونات، التأكيدات، "من أين أبدأ؟") واطلب بدائل (مثل "إنشاء-أولًا" مقابل "استيراد-أولًا").
لا تحتاج إلى بكسلات للتحقق من البنية. اطلب إطارات سلكية كأوصاف نصية مع أقسام واضحة.
لكل شاشة، اطلب:
ثم ألصق الأوصاف في أداة التصميم أو منشئ بدون كود كخارطة لبناء نموذج تفاعلي.
النص الصغير غالبًا ما يفرق بين "فهمت" و"تراجعت". اطلب من الذكاء الاصطناعي صياغة:
أخبر النموذج بنبرة المرغوبة (هادئ، مباشر، ودود) ومستوى القراءة.
أنشئ نموذجًا تفاعليًا وأجرِ 5 جلسات قصيرة. اعطِ المشاركين مهامًا (ليس تعليمات)، مثل: "سجل وأنشئ تقريرك الأول." تتبّع أين يترددون، ما يسيئون فهمه، وما يتوقعون حدوثه تاليًا.
بعد كل جولة، اطلب من الذكاء الاصطناعي تلخيص المواضيع واقتراح إصلاحات للنص أو التخطيط—ثم حدّث النموذج وأعد الاختبار. يكشف هذا الحلقة كثيرًا من معوقات UX قبل أن يشارك الوقت الهندسي.
وثيقة متطلبات المنتج الكاملة قد تستغرق أسابيع—وليس هذا ما تحتاجه للتحقق. ما تحتاجه هو PRD خفيف يلتقط "لماذا"، "من"، و"ماذا" بوضوح كافٍ لاختبار الافتراضات وصنع المقايضات.
اطلب من الذكاء الاصطناعي إنتاج مخطط منظم يمكنك تحريره، وليس رواية. مرور جيد أولي يتضمن:
مطالبة عملية: "صغ PRD من صفحة واحدة لـ[الفكرة] مع أهداف، شخصيات، نطاق، متطلبات، وغير أهداف. اجعله أقل من 500 كلمة وضمن 5 مقاييس نجاح قابلة للقياس."
بدلًا من قوائم فنية، اجعل معايير القبول بصيغة سيناريوهات تركز على المستخدم:
تتحول هذه السيناريوهات أيضًا إلى نصوص اختبار للنماذج والمقابلات المبكرة.
بعد ذلك، اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويل PRD إلى ملحمة وقصص مستخدم مع أولوية بسيطة (ضروري/يجب/يمكن). ثم انزل مستوى واحد: ترجمة المتطلبات إلى حاجة API، ملاحظات نموذج البيانات، والقيود (الأمن، الخصوصية، الكمون، التكاملات).
مثال مطلوب من الذكاء الاصطناعي: "ملحمة: إعداد الحساب → قصص: تسجيل بريد-إلكتروني، OAuth، إعادة تعيين كلمة مرور → API: POST /users, POST /sessions → بيانات: User, Session → قيود: تحديد معدل الطلبات، معالجة PII، سجلات التدقيق."
قبل النموذج الأولي، قم بمرور سريع على الجدوى لتجنب بناء النوع الخاطئ من العرض. الذكاء الاصطناعي يمكنه مساعدتك في كشف المجهولات بسرعة—لكن اعتبره شريك عصف ذهني، وليس مصدرًا للحقيقة المطلقة.
دوّن الأسئلة التي قد تقتل الفكرة أو تغيّر النطاق:
وجّه النموذج لاقتراح 2–4 بنى مع موازنات. مثلاً:
أطلب من الذكاء الاصطناعي تبيان أماكن تركّز المخاطر (حدود المعدل، جودة البيانات، حقن المطالبات)، ثم تحقق يدويًا من وثائق البائع وتجربة سريعة (spike).
عيّن نطاق جهد—ص/مت/كبير—لكل مكوّن رئيسي (المصادقة، الاستيعاب، البحث، استدعاءات النموذج، التحليلات). اطلب: "ما هو الفرض الوحيد الأكثر خطورة؟" واجعل اختباره الأول.
اختر أخف نموذج يجيب عن الخطر الرئيسي:
هذا يبقي النموذج الأولي مركزًا على الجدوى، لا على اللمعان.
النموذج الأولي ليس نسخة أصغر من منتجك النهائي—إنه طريقة أسرع لتتعلم ما سيفعله الناس فعليًا. بأدوات بدون كود وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكنك التحقق من سير العمل الأساسي خلال أيام، وليس أسابيع، وإبقاء المناقشة مركزة على النتائج بدل تفاصيل التنفيذ.
ابدأ بتحديد سير العمل الوحيد الذي يثبت الفكرة (مثال: "ارفع X → احصل على Y → شارك/صدّر"). استخدم أداة لا-كود أو منخفضة الكود لربط الشاشات والحالة الكافية لمحاكاة الرحلة.
حافظ على النطاق ضيّقًا:
يساعد الذكاء الاصطناعي هنا بصياغة نصوص الشاشات، حالات الفراغ، تسميات الأزرار، ومتغيرات الانضمام التي يمكنك اختبرها لاحقًا A/B.
يبدو النموذج مقنعًا عندما يُملأ ببيانات تُطابق واقع المستخدمين. اطلب من الذكاء الاصطناعي توليد:
استخدم هذه السيناريوهات في جلسات المستخدم حتى تكون الملاحظات حول الفائدة، لا حول العناصر النائبة.
إن كانت «سحرية الذكاء الاصطناعي» جوهر المنتج، يمكنك اختباره بدون بنائه. أنشئ سير كونسييرج حيث يرسل المستخدم المدخلات، وأنتم (أو الفريق) تنتجون النتيجة يدويًا خلف الستار. للمستخدم، يظهر وكأنه سير عمل متكامل.
هذا القيّم بشكل خاص للتحقق من:
قبل مشاركة النموذج، عرّف 3–5 مقاييس تُشير إلى القيمة:
حتى سجل أحداث بسيط أو جدول إلكتروني يحول الجلسات النوعية إلى قرارات يمكنك الدفاع عنها.
إذا كان هدفك "التحقق قبل الكود اليدوي"، فإن أسرع طريق غالبًا هو: صمّم النموذج الأولي، ثم حسّنه إلى تطبيق حقيقي فقط إذا بانت إشارات قوية. هنا تدخل منصة vibe‑coding مثل Koder.ai في العملية.
بدل الانتقال من وثيقة إلى قاعدة كود مبنية يدويًا، يمكنك استخدام واجهة دردشة لتوليد تطبيق يعمل مبدئيًا (ويب، خلفي، أو جوال) متوافق مع قيودك ومعايير القبول. على سبيل المثال:
ولأن Koder.ai يدعم تصدير الشيفرة المصدرية، فلا يجعل عمل التحقق طريقًا مسدودًا: إذا وصلت إلى إشارة سوقية، يمكنك أخذ الشيفرة وإكمالها في خط إنتاج الهندسة المفضل لديك.
بمجرد أن تمتلك بعض المفاهيم الواعدة، الهدف هو استبدال الآراء بالأدلة—بسرعة. أنت لا «تطلق» بعد؛ أنت تجمع إشارات بأن فكرتك تخلق قيمة، مفهومة، وتستحق البناء.
ابدأ بكتابة ما يعنيه "النجاح" قبل تشغيل أي شيء. معايير شائعة:
اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويل هذه إلى أحداث قابلة للقياس وخطة تتبع خفيفة (ماذا تسجل، أين تضع الأسئلة، ما الذي يُعد نجاحًا).
اختر أصغر اختبار يمكنه دحض افتراضاتك:
استخدم الذكاء الاصطناعي لصياغة نسخ العناوين، النُهج، وأسئلة الاستبيان الموجّهة للفئة المستهدفة. ولّد 3–5 متغيرات A/B بزوايا مختلفة (السرعة، التكلفة، الامتثال، سهولة الاستخدام)، لا مجرد تغييرات طفيفة في الكلمات.
إذا كنت تستخدم Koder.ai لنشر النموذج، يمكنك أيضًا عكس هيكل التجربة داخل التطبيق: أنشئ لقطات منفصلة لكل متغير، انشرها، وقارن التفعيل/الوقت إلى القيمة دون صيانة فروع متعددة يدويًا.
عرّف العتبات مقدمًا (مثال: «≥8% زائر→قائمة انتظار»، "≥30% يختارون خطة مدفوعة", "الوسيط للوقت إلى القيمة < 2 دقائق", "إصلاح أعلى نقطة تسرب يقلل الهجر بنسبة 20%").
ثم اطلب من الذكاء الاصطناعي تلخيص النتائج بحذر: أبرز ما تدعمه البيانات، ما هو غامض، وما التالي للاختبار. سجّل قرارك في ملاحظة قصيرة: الفرضية → التجربة → النتائج → اذهب/توقف → الخطوات التالية. يصبح هذا أثر قرار منتجك، ليس مجرد اختبار لمرة واحدة.
العمل المنتج يحتاج أنماط تفكير مختلفة. إن طلبت الابتكار والانتقاد والتركيب في مطالبة واحدة، ستحصل غالبًا على وسط باهت لا يلبي أي منها جيدًا. عامِل المطالبات كالتيسير: شغّل جولات منفصلة، كلٌ له غرض واضح.
مطالبات الابتكار يجب أن تُحفّز العرض والحداثة. اطلب خيارات متعددة، ليس «أفضل» واحدة.
مطالبات النقد يجب أن تكون شكاكة: اكتشف الثغرات، الحالات الطرفية، والمخاطر.
مطالبات التركيب يجب أن تُصالح بين الاثنين: اختر اتجاهًا، وثّق المقايضات، وانتج عنصرًا قابلًا للتنفيذ (خطة اختبار، مسودة صفحة واحدة، مجموعة أسئلة مقابلة).
قالب موثوق يجعل المخرجات متسقة عبر الفريق. تضمّن:
قالب مضغوط يمكنك نسخه في مستند مشترك:
Role: You are a product researcher for [product/domain].
Context: [what we’re building, for whom, current assumptions].
Goal: [the decision/output needed].
Constraints: [non-negotiables, timelines, tech, legal, tone].
Inputs: [any notes, links, transcripts].
Output format: [exact headings/tables], include “Assumptions” and “Open questions”.
Quality bar: If uncertain, ask up to 5 clarifying questions first.
خزّن المطالبات كما تخزن أصول التصميم: مسماة، معنونة، وسهلة إعادة الاستخدام. نهج خفيف: مجلد في الريبو أو الويكي يحتوي على:
هذا يقلّل من المطالبات لمرة واحدة ويجعل الجودة قابلة للتكرار عبر المشاريع.
عندما يشير النموذج إلى حقائق، اطلب قسم المصادر وملاحظة الثقة. عندما لا يستطيع الاقتباس، عليه أن يصنّف العناصر كافتراضات. هذا الانضباط البسيط يمنع الفريق من التعامل مع النص المولّد كبحث مؤكد—ويُسرع المراجعات لاحقًا.
الذكاء الاصطناعي يسرع العمل المنتج المبكر، لكنه قد يخلق مخاطر إذا عاملته كدفتر ملاحظات محايد وخاص. بضعة قواعد حماية خفيفة تحافظ على استكشافك آمنًا وقابلًا للاستخدام—خاصة عندما تبدأ المسودات في التدوير خارج الفريق.
افترض أن أي شيء تلصقه في أداة AI قد يُسجَّل أو يُراجع أو يستخدم للتدريب بحسب إعدادات وسياسات البائع.
إذا كنت تقوم باكتشاف العملاء أو تحليل تذاكر الدعم، لا تلصق النصوص الخام أو المعرفات دون موافقة واضحة. فضّل الملخّصات المُجهّلة ("العميل أ"، "القطاع: تجارة التجزئة") وأن تستخدم بيئة معتمدة عند الحاجة لبيانات حقيقية وسجّل السبب.
الذكاء الاصطناعي سيعمّم من سياق غير مكتمل—أحيانًا بطرق تستبعد مستخدمين أو تُدخِل صور نمطية ضارة.
ابنِ عادة مراجعة سريعة: راجع الشخصيات، المتطلبات، ونسخ UX للغة متحيزة، ثغرات الوصول، وحالات طرفية غير آمنة. اطلب من النموذج قائمة بمن قد يتضرر أو يُستبعد، ثم تحقق مع بشر. إن كنت في مجال منظم (صحة، مال، توظيف)، ضف خطوة مراجعة إضافية قبل أي مشاركة خارجية.
قد يولّد النموذج نصًا يشبه صفحات التسويق الموجودة أو عبارات المنافس. أبقِ المراجعة البشرية إلزامية، ولا تستخدم مخرجات AI كنص نهائي للمنافسين. عند صياغة صوت العلامة التجارية أو الادعاءات أو نصوص واجهات المستخدم، أعد الصياغة بكلماتكم وتحقق من أي بيانات واقعية.
عند الإشارة إلى محتوى طرف ثالث، تتبع المصادر والترخيص كما تفعل لأي بحث.
قبل مشاركة المخرجات خارجيًا (مستثمرين، مستخدمين، متاجر التطبيقات)، تأكد:
إن أردت قالبًا قابلاً لإعادة الاستخدام لهذه الخطوة، احتفظ به في الوثائق الداخلية (/security-and-privacy) واجعله إلزاميًا لكل مخرجات بمساعدة AI.
إذا أردت تسلسلًا بسيطًا لإعادة استخدامه عبر الأفكار، فإليك الحلقة:
سواء صنعت النموذج عبر أداة no‑code، بناء خفيف مخصص، أو منصة vibe‑coding مثل Koder.ai، يبقى المبدأ الأساسي: اكسب حق البناء بتقليل عدم اليقين أولًا—ثم استثمر وقت الهندسة عندما تكون الأدلة أقوى.
يعني استخدام الذكاء الاصطناعي كشريك في البحث والتركيب والصياغة مقدمًا لكي تقلل عدم اليقين قبل الالتزام بقاعدة شيفرة إنتاجية. ما زلت تقوم بالعمل الأساسي (توضيح المشكلة، الافتراضات، الموازنات)، لكنك تستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد مسودات قابلة للتعديل مثل نصوص المقابلات، مسودات PRD، تدفقات UX، وخطط التجارب.
تُبقي جملة مشكلة واحدة واضحة النموذج والمستخدم مركّزَين وتمنع انحراف المخرجات إلى ميزات «رائعة» لكن غير مهمة. صيغة عملية:
إذا لم تستطع كتابة هذه الجملة، فربما لديك موضوع عام وليس فكرة منتج قابلة للاختبار.
اختر مجموعة صغيرة من المقاييس القابلة للقياس في نموذج أو اختبار مبكر، مثل:
اربط كل مقياس بخط أساس (العمل الحالي) وهدف تحسّن محدد.
اكتب 5–10 افتراضات «يجب أن تكون صحيحة» بصيغة قابلة للاختبار (وليس معتقدات)، على سبيل المثال:
صمّم أصغر تجربة يمكنها دحض كل افتراض.
استخدم الذكاء الاصطناعي لصياغة:
حرر النتائج بصرامة لتكون واقعية، ووجه المقابلات لتفهم ما يفعله الناس حاليًا، لا ما يقترحونه.
عامل الملخّصات كافتراضات وحافظ على الخصوصية:
إذا سجّلت المكالمات، استخدم النصوص فقط بموافقة صريحة وخزن النسخ الأصلية بأمان.
ابدأ بطلب فئات بديلة ثم تحقق يدويًا:
اطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء جدول مقارنة، لكن تحقق من ادعاءات رئيسية بزيارة صفحات التسعير، الوثائق، والمراجعات.
اطلب 5–10 مفاهيم لحل نفس الألم، وشمل خيارات غير برمجية مثل:
اختبر كل مفهوم للحالات الطرفية، أوضاع الفشل، واعتراضات المستخدم، واختر الأسرع لإثبات الفرق قبل/بعد.
يمكنك التحقق من قابلية الاستخدام دون بناء:
حوّل ذلك إلى نموذج تفاعلي، أجرِ ~5 جلسات قصيرة، وعدّل بناءً على أماكن التردد وسوء الفهم.
حدّد عتبات قبل تشغيل التجارب وسجّل القرار. تجارب شائعة بدون كود:
عرّف معايير الذهاب/التوقف (مثال: ≥8% تحويل زائر→قائمة انتظار) وسجّل: الفرضية → التجربة → النتائج → القرار → الاختبار التالي.