اكتشفت مؤخرًا مهارة (Skill) مفتوحة المصدر مذهلة، وربما رآها الكثير منكم أيضًا.
تُسمى Anatomy، والتي تعني "التشريح العميق" أو "التحليل الهيكلي".
https://x.com/wheresryan22/status/2108948624004526516
أجد هذه الأداة مثيرة للاهتمام بشكل خاص.
وتتلخص فلسفة تصميمها الأساسية في جملة واحدة:
الشيء نفسه هو الشرح.
فبدلًا من استخدام النصوص لشرح المفاهيم، تحاول Anatomy تحويل المبدأ الذي تريد فهمه إلى جهاز وظيفي، مما يتيح لك رؤية العملية بأكملها أمام عينيك مباشرة.
ببساطة، إنها تحوّل المعرفة المجردة إلى رسوم متحركة لنماذج ميكانيكية تفاعلية، حيث تقوم الوكالات بإنشاء أجزاء متحركة، وعرض المكونات الكاملة، والسماح للمستخدم بالتفاعل معها.
والنتائج جميلة ومفصلة بشكل مدهش.
على سبيل المثال، إذا أردت معرفة كيفية عمل الساعة الميكانيكية من الداخل.
الأسلوب الجمالي هو بالضبط ما أحبّه. أما من ناحية التفاعل، فيمكنك تدوير التاج يدويًا لترى كيف تعمل الأجزاء الداخلية. ويمكنك أيضًا تفكيك أقسام مختلفة لمراقبة هياكلها.
تم إنشاء هذا التأثير بواسطة المؤلف باستخدام المطالبة التالية:
/anatomy explain how a mechanical watch keeps time, interactive
وبالترجمة، يعني ذلك: "أنشئ عرضًا توضيحيًا تفاعليًا يشرح كيف تقيس الساعة الميكانيكية الوقت."
وهناك العديد من الأمثلة المشابهة.
يمكنك حتى استخدامها لإنشاء محرك Rolls-Royce Trent 970 بعرض مقطعي رباعي.
إنها لا ترسم غلاف المحرك فحسب؛ بل تُفصّل المروحة، والضاغط، وغرفة الاحتراق، والتوربين، وغيرها من الهياكل الداخلية بدقة عالية جدًا.
بصراحة، عندما رأيت هذه الرسوم المتحركة لأول مرة، ظننت أنها رائعة للغاية.
خاصة للأصدقاء الذين يستمتعون بدراسة الهياكل الميكانيكية والمبادئ الفيزيائية، فهناك الكثير لاستكشافه.
استخدام هذه المهارة بسيط. افتح الوكيل (Agent) الخاص بك وأخبره بتثبيت مهارة Anatomy التي انتشرت مؤخرًا.
أو انسخ المطالبة أدناه وأرسلها إلى وكيلك:
ساعدني في تثبيت هذه المهارة: https://github.com/wheresryan22/anatomy/tree/main
بمجرد التثبيت، يمكنك البدء في التجربة واللعب بها.
ومع ذلك، بعد إجراء عدة اختبارات بنفسي، لاحظت مشكلة كبيرة.
بالنسبة للرسوم المتحركة للساعة أعلاه كمثال، رغم أن الرسوم جميلة بالفعل، إلا أنني كشخص ليس لديه معرفة مسبقة بالأجزاء الداخلية للساعات الميكانيكية، شعرت بالارتباك بعد مشاهدتها لفترة.
ما هو كل جزء؟ وماذا يفعل؟ وكيف يتم حساب الوقت فعليًا؟
وحتى بعد قراءة الشروح النصية المدمجة التي توفرها المهارة بجانب الرسوم المتحركة بعناية، ظل الفهم صعبًا.
بالنسبة للأشخاص الذين يفهمون المبادئ مسبقًا، تساعد هذه الرسوم الميكانيكية الموجزة والعالية التفصيل على مراقبة الهياكل بشكل أكثر حدسية.
ولكن إذا كنت غير ملم بالموضوع تمامًا، فمهما كانت المرئيات بديعة، لن أتمكن من فهمها.
لذلك فكرت أنه بالنسبة لمن لا يملكون قاعدة معرفية أساسية، فإن جعل الشيء يتحرك بنفسه ليس كافيًا. من الأفضل أن يكون هناك تعليق صوتي يرافق الصورة، يشرح ما هو هذا الشيء، وما يحدث الآن، ولماذا يحدث، وما الغرض منه.
وبما أن هذه المهارة قادرة بالفعل على تحويل المبادئ المعقدة إلى رسوم متحركة، فلماذا لا نجعل الذكاء الاصطناعي يولد فيديو علمي شرح مصحوبًا بتعليق صوتي بناءً عليها؟
وهنا حدث شيء مثير للاهتمام.
جربت نفس مثال الساعة الميكانيكية.
واستخدمت Opus 5.5 بكثافة استدلال عالية.
كانت المطالبة بسيطة، مجرد جملة واحدة.
وأنتج الفيديو أدناه مباشرة دفعة واحدة.
بصرف النظر عن التعليق الصوتي الذي بدا غريبًا لأنه استخدم تقنية تحويل النص إلى كلام (TTS) الافتراضية في نظام MacOS، كان كل شيء آخر مثيرًا للإعجاب.
كانت المقدمة شاملة وواضحة، وتغطي الأجزاء الموجودة، ووظائفها، والعلاقات بين الأجزاء، ومبادئ قياس الوقت، إلخ. وإذا نظرت عن كثب إلى التروس، ستجدها تتشابك بشكل مثالي أثناء الدوران، مع تضمين المؤثرات الصوتية المناسبة.
مقارنة بالرسوم المتحركة الصامتة أعلاه، هذا التنسيق أسهل بكثير بالنسبة للمبتدئين مثلي.
مشاهدة فيديو كهذا قد لا تؤدي إلى الإتقان، لكنها تمنحك فهمًا أوليًا لكيفية عمل الساعة الميكانيكية، وتوفر خارطة طريق لمزيد من التعلم.
إصلاح مشكلة الصوت الآلي أمر سهل — فقط اطلب منه التبديل إلى Volcano Engine TTS، وسيحل المشكلة فورًا.
كما استخدمتها لصنع فيديو يشرح مبادئ عمل وحدة معالجة الرسومات (GPU).
ومرة أخرى، تم توليده مباشرة دون أي تعديلات.
يبدأ أولاً بتقديم الغرض من وحدات GPU، ومكوناتها، وكيفية تجميعها، وعملية حساب إطار واحد، وسبب سرعة حسابات GPU، وكيفية تحريك الصور، وطرق التبريد، وأخيرًا يلخص المدخلات والمخرجات.
الهيكل منطقي جدًا. وعند الحديث عن جزء معين، تقوم الشاشة بتسليط الضوء عليه أو عرضه، مما يجعل الأمر واضحًا وسهل الفهم.
الشرح هنا موجز نسبيًا. وإذا أردت المزيد من التفاصيل، فما عليك سوى إضافة متطلباتك إلى المطالبة.
على سبيل المثال، طلبت منها صنع فيديو شرح مفصل لعملية المصافحة الثلاثية لبروتوكول TCP.
وهنا استخدمت Opus 5.5 بكثافة Ultra.
باستثناء بعض مشاكل النطق في المصطلحات الإنجليزية، جودة الفيديو عالية جدًا.
شاركت الفيديو مع زميلة في شركتنا لديها خلفية في الاتصالات. وقالت إن هذا المحتوى عادةً ما يتطلب محاضرة جامعية كاملة لتغطيته، ومع ذلك تمكن الذكاء الاصطناعي من شرحه بوضوح في فيديو مدته دقائق معدودة.
في الآونة الأخيرة، أصبحت المكابح (الفرامل) موضوعًا ساخنًا، لذا استخدمت هذه المهارة أيضًا لشرح هيكل المكابح.
وكما نعلم جميعًا، هذه أمور مهمة — تعلموها جيدًا لتجنب المشاكل يا أصدقائي.
باختصار، اللعب بهذه الأداة خلال اليومين الماضيين كان ممتعًا جدًا.
كلما أردت تعلم شيء ما، اجعلها تولّد شرحًا مخصصًا لك. هذا الشعور مُرضٍ حقًا.
بعد رؤية النتائج، أعلم أن الكثير منكم يهتم باستهلاك الرموز (tokens) والوقت.
بصراحة، تكلفة الرموز لصنع الفيديوهات بهذه المهارة أقل بكثير مما توقعت.
على سبيل المثال، استهلك فيديو المصافحة الثلاثية لـ TCP الذي مدته 5 دقائق حوالي 1% من حصتي الأسبوعية في Claude Max البالغة 200 دولار.
الفيديوهات الأخرى التي مدتها 5 دقائق تكلف أيضًا حوالي 1% من الحصة الأسبوعية.
إذا كنت تخطط للنشر عبر الإنترنت وتريد أن يكون كل جزء مفصلاً للغاية، فقد تحتاج إلى نماذج من الطراز الأول مثل Opus 5.5 بأقصى كثافة استدلال.
ولكن إذا كان الهدف هو الدراسة الشخصية، فيمكنك إنشاء نسخة أبسط باستخدام إعدادات أكثر توفيرًا للتكلفة.
لقد صنعت أيضًا فيديو عن مبادئ GPU باستخدام Sonnet 5.5 بكثافة استدلال عالية. ولأغراض الدراسة الذاتية، النتيجة كافية تمامًا.
أما بالنسبة للوقت، فإن توليد فيديو مدته 5 دقائق باستخدام Opus 5.5 بكثافة Ultra يستغرق حوالي ساعة ونصف.
ولا توجد طريقة كثيرة لتسريع ذلك.
فمؤلف مهارة Anatomy جعلها بطيئة عمدًا.
وقد شرح السبب كالتالي:
التفاصيل تستغرق وقتًا، لذا أفضل إظهار الأرقام الحقيقية بدلاً من التخمين.
إلى أي مدى يصل سعيه وراء التفاصيل الواقعية؟
عندما طلبت منه شرح مبادئ Transformer، حاول تدريب نموذج صغير بنفسه، مما أدى إلى تفعيل فلاتر الأمان في Claude وحظر الجلسة. لقد أرعبني ذلك...
بالطبع، يجب أن أضيف إخلاء مسؤولية.
الرسوم المتحركة والفيديوهات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، رغم مظهرها الراقي، لا يمكنها ضمان صحة كل هيكل ميكانيكي، وعملية حسابية، وشرح بنسبة 100%.
خاصة عند تعلم المعرفة المهنية، تحقق من المعلمات المحددة والمبادئ الأساسية.
ولكن رغم هذه القيود، ما زلت أعتقد أن الاحتمالات المعروضة هنا مثيرة.
لأن الأمر لا يتعلق فقط بكيفية صنع فيديو علمي؛ بل يمس سؤالاً أكبر:
كيف يجب أن نتعلم المعرفة التي لا نفهمها على الإطلاق في المستقبل؟
أثناء تجريب هذه المهارة، تذكرت منشورًا طويلاً نشره Karpathy على X خلال العطلة الوطنية.
https://x.com/karpathy/status/2105819303471976479
قال إننا سنقضي على الأرجح وقتًا أطول في فهم المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
ولجعل هذا المحتوى أسهل في الفهم، شارك عدة طرق.
أولاً، دع الذكاء الاصطناعي يشرح المشكلات باستخدام لغة أوضح وأبسط.
ذكر معيار ASD-STE100، وهو معيار للغة الإنجليزية التقنية طُوّر أصلاً لتوثيق صيانة الطيران. فهو يقيد المفردات وبنية الجمل (مثل تحديد طول الجملة، واستخدام المبني للمعلوم، والمصطلحات المتسقة) لتقليل الغموض إلى أدنى حد.
وجد أن مطالبة الذكاء الاصطناعي باتباع هذا المعيار تجعل النص أسهل بكثير في القراءة.
هنا، طلبت من Claude شرح وصلات التعشيق والنقر (mortise and tenon joints) بدون هذا المعيار وبوجوده. لاحظ الفرق.
مع الإشارة إلى معيار ASD-STE100.
ثانيًا، يعتقد أن هذا أفضل من السابق:
دع الذكاء الاصطناعي يرسم المخططات مباشرة.
وإذا ذهبنا أبعد من ذلك، صفحات الويب HTML أفضل.
بما أن برمجة الذكاء الاصطناعي قوية بما يكفي الآن، يمكنه إنشاء صفحات ويب جميلة وتفاعلية.
وهذا هو أيضًا تنسيق الإخراج الأساسي لمهارة Anatomy.
لقد قمت بتوليد إحداها بشكل عفوي باستخدام Opus 5.5 دفعة واحدة.
والطريقة الأخيرة، وهي المفضلة لدى Karpathy:
دع الذكاء الاصطناعي يولد فيديوهات شرح علمية مخصصة لأسئلة محددة.
لقد صنعت واحدة أيضًا باستخدام Anatomy لمقارنة فعالية التنسيقات المختلفة.
من وجهة نظري، هذه التنسيقات لا تحل محل بعضها البعض ببساطة.
النص جيد للبحث السريع، والمخططات لعرض العلاقات، وصفحات الويب التفاعلية للاستكشاف العملي، والفيديوهات للفهم الحدسي خطوة بخطوة للعمليات.
المعرفة المختلفة، والأشخاص المختلفون، ومراحل التعلم المختلفة تناسبها تنسيقات مختلفة.
سألت الزملاء كيف بدأوا في تعلم مواضيع غير معروفة تمامًا في أيام الجامعة.
كانت الإجابات متشابهة: محركات البحث أو البحث عن مقاطع فيديو ذات صلة على المنصات.
لكن المواد التي تجدها ليست بالضرورة مناسبة لك.
بعضها سطحي جدًا، وبعضها الآخر متخصص جدًا. وفي المواضيع الغامضة، قد لا تجد أي دورات على الإطلاق.
في النهاية، كانت مواد التعلم السابقة تُصنع مسبقًا بواسطة شخص ما وتُوزع على الجميع.
لم يكن بإمكاننا سوى اختيار الأنسب من المحتوى الموجود.
ولكن الآن، مع نماذج مثل Opus 5.5 ومهارات مثل Anatomy، يمكننا جعل الذكاء الاصطناعي يولد مواد تعليمية حسب الطلب.
هذا يوفر وقت البحث ويُلبي الفضول الذي قد يُهمل بخلاف ذلك.
حتى لو كنت فضوليًا بشأن سؤال صغير جدًا، يمكنك أن تطلب من الذكاء الاصطناعي فورًا صنع فيديو لشرحه.
يا له من عصر رائع.
هذا كل شيء. إذا أعجبك هذا المقال، يرجى الإعجاب والتعليق والمشاركة. فهذا يساعدنا كثيرًا.
شكرًا للقراءة. نراكم في المرة القادمة.
