Claude Code + NotebookLM + Obsidian = وضع الخارق (GOD MODE)

CChase AI
Computing/SoftwareSmall Business/StartupsInternet Technology

Transcript

00:00:00إذا كان استخدام (Claude code) مع (notebook LM) مذهلاً، واستخدامه مع (obsidian) يمثل
00:00:04قيمة مجانية، واستخدام (Claude code) مع منشئ المهارات الجديد كلياً يغير قواعد اللعبة
00:00:09حقاً. فماذا سيحدث عندما نجمع كل هذه الأدوات معاً في
00:00:13سير عمل عملي وبسيط الإعداد يمكنك البدء في استخدامه اليوم وفي أقل
00:00:19من 30 دقيقة. حسناً، هذا هو بالضبط ما سنكتشفه في فيديو اليوم حيث
00:00:23سأريكم خطوة بخطوة كيفية إنشاء واحد من أقوى سير العمل داخل
00:00:28(Claude code). يحول سير العمل هذا (Claude code) إلى وحش بحث حقيقي.
00:00:33وهذا الفيديو يعد أيضاً بمثابة تتويج لكل ما تحدثنا عنه في
00:00:37الفيديوهات القليلة الماضية، لأننا غطينا أموراً تتعلق بـ (Claude code) و
00:00:40(notebook LM) و (Claude code) و (obsidian) و (Claude code) ومنشئ
00:00:43المهارات الجديد. ولكن هنا نأخذ كل هذه الدروس ونجمعها في
00:00:47شيء ذو قيمة عملية. وفي هذا الصدد، المهم ليس حالة استخدامي
00:00:52بالتحديد، أليس كذلك؟ هذه حالة استخدام شخصية لـ (chase AI)، أليس كذلك؟ وكيف أقوم
00:00:57بالبحث عن محتواي، لكنك لست صانع محتوى. ربما لديك وظيفة
00:01:01حقيقية. لذا ما أريدك أن تركز عليه طوال هذا الدرس، ليس
00:01:05التفاصيل الدقيقة لكيفية قيامي بالبحث في يوتيوب. يجب أن تركز على كيفية
00:01:10استبدال البحث في يوتيوب بأي حالة استخدام لديك وأي مصدر
00:01:14للمعلومات تحتاجه، سواء كانت ملفات PDF أو مقالات أو نصوص أو غير ذلك، تماماً؟
00:01:18كيف يمكننا ملاءمة هذا القالب في حياتك؟ هنا تكمن القيمة. وهذا
00:01:22ما أريدك أن تركز عليه. وهو أيضاً شيء تتفوق فيه هذه الطريقة،
00:01:26أليس كذلك؟ هذا سير عمل مرن جداً يمكنه التكيف مع احتياجاتك. ونحن
00:01:32نحب ذلك. إذاً، ما الذي سيفعله سير العمل هذا بحق الجحيم؟ حسناً، كما قلت، هذا
00:01:36بحث قوي للغاية. لذا سنكون داخل (Claude code)، وسوف
00:01:40نقوم ببعض الأبحاث عبر يوتيوب، تماماً؟ مصدر بياناتي في هذه الحالة هو
00:01:45فيديوهات يوتيوب. وللقيام بذلك، سنستخدم مهارة محددة. ومن هناك، سوف
00:01:50نرسل بيانات يوتيوب هذه إلى (notebook LM) عبر (Claude code). وسيقوم
00:01:55(notebook LM) بإجراء تحليل لتلك الفيديوهات من أجلنا. كما سيعطينا
00:02:00(notebook LM) أي مخرج نريده، سواء كان (podcast) أو فيديو أو (infographic) أو
00:02:04عرضاً تقديمياً. ثم يعيد كل ذلك إلينا داخل (Claude code). كل
00:02:09هذا يتم تنفيذه من خلال المهارات. علاوة على ذلك، سنقوم بدمج كل
00:02:15تلك المهارات الفرعية في مهارة خارقة واحدة أساساً. وسنفعل ذلك باستخدام
00:02:22منشئ المهارات، تماماً؟ هذا هو المكان الذي يأتي فيه دور منشئ المهارات، ومن الواضح أن
00:02:26أمور (notebook LM) ستلعب دوراً هنا. وماذا عن (Obsidian)، أليس كذلك؟ لأن
00:02:31هذا جيد في حد ذاته، ولكن، نود نوعاً ما تعزيزه. من المحتمل أنني
00:02:35لن أقوم بتشغيل سير العمل هذا مرة واحدة فقط. حسناً، هنا يأتي دور (Obsidian). كل هذه البيانات
00:02:40التي نحللها، وأكثر من البيانات الفردية، الطريقة التي نتناول بها البيانات، وكيف
00:02:46نحب إجراء تحليلنا، وما نريد أن تبدو عليه المخرجات، وطريقة تفكيرنا،
00:02:50كل ذلك سيتم تسجيله بواسطة (Claude code) في سلسلة من ملفات (Markdown)،
00:02:55سلسلة من ملفات النصوص التي سيتمكن (Obsidian) من الاطلاع عليها لأن هذا كله
00:02:59سيحدث في مخزننا (vault). الآن، بالنظر إلى (Obsidian) هنا، المخزن رائع،
00:03:03أليس كذلك؟ لعدة أسباب. بالنسبة لي كإنسان، لدي رؤية رائعة لما
00:03:06يحدث في ملفاتي النصية. يمكنني النقر عبر الملفات. يمكنني رؤية كيف
00:03:09ترتبط ببعضها البعض وأحصل على رسوم بيانية صغيرة رائعة ومنظمة. ولكن الأهم من ذلك، داخل
00:03:13(Claude code)، كل ملفات (Markdown) تلك شفافة بالنسبة لـ (Claude code) نفسه.
00:03:19من الأسهل عندما يتم إعداده بتنسيق (Obsidian) هذا أن يجد
00:03:22(Claude code) الأشياء التي يحتاجها. علاوة على ذلك، بمرور الوقت، سنتمكن من تحسين
00:03:29كيفية تحدث (Claude code) إلينا وتفكيره بهذا الأسلوب عبر ملف (Claude.md)،
00:03:34والذي بمرور الوقت يعني أن (Obsidian) يساعد (Claude code) في تنفيذ سير العمل هذا بالطريقة
00:03:41التي نريدها، تماماً؟ مع إضافة (Obsidian) إلى سير العمل هذا، يمكننا تحويل (Claude code)
00:03:47إلى ما يشبه هذا المساعد الشخصي المدرب جيداً الذي ينفذ سير العمل هذا
00:03:53نيابة عنا. وهذا قوي للغاية. يكاد يصبح هذا مثل حلقة تطوير ذاتي،
00:03:58أليس كذلك؟ لأنه كلما قمت بتشغيل سير العمل، كلما حصل على تحليله بالطريقة التي
00:04:02أحبها. وكلما تحدثت إلى (Claude code)، سيتم تسجيل المزيد من البيانات الأخلاقية وسيستمر
00:04:07(Claude code) في بناء وبناء وبناء مجموعة المعرفة والأدلة هذه بمرور الوقت
00:04:11حول كيفية رغبتي في العمل. وهذه هي الطريقة التي نحصل بها على هذه العلاقة
00:04:16التكافلية الرائعة وكل هذه الأشياء تساعد بعضها البعض من خلال دمج (Claude code)
00:04:20مع منشئ المهارات، ومع (notebook LM)، ومع (Obsidian)، تماماً؟ ويمكنك رؤية مدى
00:04:24مرونة هذا لأن هذا النوع من سير العمل يتغير سواء كنت تعلم،
00:04:28يمكننا إزالة يوتيوب ووضع ملفات PDF، تماماً؟ يمكنك حتى إزالة جزء
00:04:31(notebook LM). يمكنك حقاً وضع أي سير عمل هنا، تماماً؟ أدخل أي مسار. ولكن إذا
00:04:37حافظت على هذا القالب من المسار و (Obsidian) وتحسين المهارات عبر منشئ المهارات، فلديك
00:04:42شيء قوي للغاية بين يديك. وهو ليس شيئاً يفعله الكثير
00:04:46من الناس. الآن، قبل أن ندخل في كيفية إعداد هذا بالضبط، كلمة من
00:04:50راعِينا، وهو أنا. مجدداً، إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن (Claude code)، لقد
00:04:56أصدرت للتو دورة احترافية في (Claude code) داخل (chase AI plus). تأخذك من الصفر إلى
00:05:01مستوى مطور ذكاء اصطناعي بغض النظر عن خلفيتك التقنية أو انعدامها. (chase AI plus)
00:05:07رائع إذا كنت جاداً بشأن الذكاء الاصطناعي وتحاول بناء حياة مهنية من هذا
00:05:09الشيء. لذا تأكد من التحقق من ذلك. أيضاً، هناك مجتمع (chase AI) مجاني. يمكنك
00:05:15العثور عليه في الوصف. جميع المهارات التي تحدثنا عنها اليوم، بالإضافة إلى
00:05:18عدد من الموارد المجانية الأخرى يمكن العثور عليها هناك. لذا هناك شيء للجميع.
00:05:23لذا أول شيء علينا فعله هو إنشاء مهاراتنا. ستلاحظون أنني داخل مخزني.
00:05:27يجب أن نكون في أي مجلد للمخزن خاص بنا لكي يتعرف (Obsidian) على هذه الأشياء. الآن،
00:05:31مهارة منشئ المهارات، كيفية تثبيتها، وتشغيلها. تأكد من مراجعة الفيديو
00:05:35أعلاه. سأدخل في التفاصيل، ولكن لنسخة الخمس ثوانٍ، ستقوم فقط بكتابة (slash plugin).
00:05:40ستبحث عن أداة (skill creator). يمكنك رؤية أداتي مثبتة هنا.
00:05:46منشئ المهارات، ثبته، اخرج من (Claude code)، ثم شغله مجدداً. أنت جاهز للانطلاق. وهكذا
00:05:51إذا كنت أريد بناء مهارة، سأكتب (slash skill creator) للتأكد من أنه يستخدم
00:05:55المهارة بالفعل. ثم سنقوم فقط بوصفها. في هذه الحالة، قلت إنني أريد
00:05:59إنشاء مهارة تبحث في يوتيوب وتعيد نتائج فيديو منظمة. يجب
00:06:03أن تستخدم (YT-DLP) للبحث عن الفيديوهات حسب الاستعلام، وإعادة النتائج، وإلى آخره.
00:06:08هكذا هو الأمر بالنسبة ليوتيوب. قم بتعديله حسب ما تريد كمصدر
00:06:11خاص بك. مجدداً، هذه الأوامر ستكون متاحة داخل مجتمعي. بمجرد تشغيل ذلك،
00:06:15سيقوم بإنشاء المهارة تلقائياً داخل مجلد (dot Claude) الخاص بك. وسيعطيك بعض
00:06:19الأوصاف حول ما فعله باستخدام أداة منشئ المهارات. تذكر، لدينا القدرة
00:06:23على إجراء اختبارات عليها أيضاً إذا أردنا ذلك، لكننا سنتجاوز ذلك الآن. هذا يعطيني
00:06:28مهارة يوتيوب. يمكنني الآن البحث في يوتيوب. ماذا عن جانب (notebook LM)؟ حسناً، تماماً
00:06:31مثل الأمور القليلة الماضية، لدي فيديو كامل وتفصيلي حول ذلك. شاهده أعلاه، لكني سأعطيك
00:06:35ملخص الـ 30 ثانية. (notebook LM) ليس لديه واجهة برمجية (API) عامة. لذا لكي نربط
00:06:41(Claude code) بـ (notebook LM)، سنستخدم مستودع (GitHub) هذا، (notebook LM-PI).
00:06:46سأضع رابطاً في الوصف للتثبيت. الأمر سهل للغاية. سنقوم فقط
00:06:50بتشغيل هذه الأوامر داخل مبنى الأوامر (terminal) الخاص بنا. لذا سنقوم بنسخ هذا فقط. سأنشئ
00:06:55مبنى أوامر جديداً. مجدداً، أنا لست داخل (Claude code) في هذه المرحلة. هذا مجرد
00:06:59مبنى الأوامر وسأقوم بلصقها هناك وتشغيل التثبيت. بعد تشغيل هذا التثبيت،
00:07:03أحتاج لتسجيل الدخول إلى (notebook LM) للمصادقة. تراه هنا في قسم (CLI). لذا أنا فقط
00:07:09أنسخ (notebook LM space login)، أضعه في مبنى الأوامر، وأضغط (enter). ستظهر
00:07:14نافذة متصفح تطلب مني تسجيل الدخول. أسجل الدخول وهذا كل شيء. لقد انتهيت وثبته ويمكنك
00:07:19الآن استخدام (notebook LM). ومع ذلك، نحتاج لتعليم (Claude code) كيفية استخدامه فعلياً. هنا
00:07:24يأتي دور المهارة. الآن يعطينا هذا المستودع أمراً للقيام بذلك. يمكننا تشغيل أمر تثبيت مهارة
00:07:29(notebook LM) هذه إذا أردنا. لدينا أيضاً القدرة. ما قد يكون أفضل الآن
00:07:34بما أن لدينا منشئ المهارات هو أن نقوم فقط بنسخ، أساساً، هذا
00:07:38المستودع الكامل لـ (GitHub) أو فقط نضع رابطاً له ونعطي ذلك لـ (Claude code) ونقول، مهلاً،
00:07:43استخدم منشئ المهارات لإنشاء مهارة لـ (notebook LM-PI). وترى ذلك الأمر
00:07:50هنا. منشئ المهارات أنشئ مهارة حتى نتمكن من استخدام مهارات (notebook LM) الموضحة هنا بشكل أفضل،
00:07:55تماماً؟ مثل هذا هو أحد أفضل الأشياء في (Claude code) وهو أنه سيفعل أشياء تؤثر
00:08:00على استخدامه الخاص، تماماً؟ إنه يفهم كيف تعمل المهارات ضمن نظامه البيئي الخاص. لذا عندما أفعل
00:08:06أشياء كهذه، فإنه يطور نفسه نوعاً ما، وهذا رائع. وبمجرد تشغيل ذلك، ستحصل على
00:08:11نفس الرسالة أساساً التي رأيتها أعلاه عندما أنشأنا مهارة البحث في يوتيوب. وعندما
00:08:15يتعلق الأمر تحديداً بمهارة (note LM)، تتيح لنا هذه الأوامر القيام بأي شيء وأكثر مما
00:08:21يمكنك فعله داخل (notebook LM) عادةً من مبنى أوامر (Claude code). لذا لدينا القدرة
00:08:26على إنشاء دفتر ملاحظات خاص بنا. يمكننا إضافة أي عدد من المصادر كما نحب. حسناً، حتى 50، يمكن أن
00:08:30تكون من (Drive) الخاص بنا، أو نسخ ملفات نصية، أو يوتيوب، إلخ. وبعد ذلك كما ذكرت من قبل، لدينا كل
00:08:35المخرجات التي يمكن أن يعطيها (notebook LM) مثل مراجعة صوتية، خريطة ذهنية، بطاقات استذكار، إنفوجرافيك، إلخ،
00:08:41إلخ. الآن لدينا مهارة يوتيوب وأصبح هذا الرسم التوضيحي قبيحاً، أليس كذلك؟
00:08:45دعونا ننظف هذا. لدينا مهارة يوتيوب. لدينا الآن إعداد (notebook LM)، ولكن مجدداً،
00:08:50لا أريد إخبار (Claude code) واحداً تلو الآخر، أو أقوم بمهارة يوتيوب، رائع ممتاز. حسناً الآن
00:08:55قم بتلك المهارة. جيد ممتاز. أريد القيام بكل هذا دفعة واحدة. أريد فقط تحويله إلى
00:09:00مهارة واحدة وهذا ما سنفعله الآن. نحن نحول سير عملنا إلى مهارة. ومن أجل
00:09:04إنشاء مسار يوتيوب هذا، مهارة سير العمل الخارقة تلك، يمكنك رؤية نفس العملية بالضبط،
00:09:09(skill creator). ثم قمت فقط بكتابة تدفق من الأفكار ليقوم بإنشائها تماماً
00:09:15قائلاً، مهلاً، أريد مهارة مسار يوتيوب هذه. أريدها أن تستخدم بحث يوتيوب. وأريدها أن
00:09:21ترسلها إلى (notebook LM) وأريد، مهلاً، إذا طلبت ذلك، نوعاً ما من المخرجات وأريد استعادتها، تماماً؟
00:09:25هذا ما قلته بكلمات كثيرة جداً. وعند تلك النقطة سيقوم بإنشاء
00:09:30المهارة، ويخبرك بما فعله، ثم يسألك إذا كنت تريد تشغيل أي تقييمات، وهو أمر يعود إليك. وعند
00:09:35تلك النقطة، يكون سير عملنا قد تم إعداده بالكامل أساساً، تماماً؟ المهارات جاهزة للانطلاق. وهي داخل (Obsidian).
00:09:41الآن كل ما علينا فعله هو تنفيذه. لذا لنفعل ذلك. وفي حالة استخدامنا، ما سنطلبه
00:09:47هو أننا سنطلب من (Claude code) الذهاب والبحث عن فيديوهات تتعلق بـ (Claude code) و (MCP).
00:09:53أريد معرفة أفضل خمس خوادم (MCP). لذا أردت منه جلب المصادر وأردت منه إجراء
00:09:58تحليل، ليس فقط حول ما هي الخمسة الأوائل، ولكن كيف هو أداء تلك الفيديوهات؟ مثل ما الذي يدفع
00:10:03المشاهدات؟ ما هي بعض القيم الشاذة؟ ما هي الفجوات وماذا يمكننا أن نفعل للاستفادة منها؟
00:10:09وسأطلب منه أيضاً أخذ ذلك التحليل وإنشاء إنفوجرافيك لي. وهذا هو الأمر
00:10:14الذي تراه هنا بالضبط. لدي مهارة مسار يوتيوب الخاصة بي محملة وجاهزة. كان بإمكاني استخدام لغة
00:10:18طبيعية، ولكن في أي وقت تستخدم فيه أمر (slash)، تعلم أنه سيعمل بنسبة مئة بالمئة.
00:10:22كما قلت، يوتيوب (MCP)، تحليل (Claude code)، وطلبت إنفوجرافيك. لذا يمكنك رؤية أنه
00:10:28بدأ المسار، مستدعياً المهارات الفرعية مع (notebook LM)، وكذلك بحث (YT). ومجدداً،
00:10:34الشيء الرائع في أمور (notebook LM) هذه هو حقيقة أن كل هذه المعالجة بواسطة الذكاء الاصطناعي
00:10:41تتم بواسطة (notebook LM). مثل هذه رموز (tokens) لا تدفع ثمنها ولا يتعين على (Claude code)
00:10:45استخدامها. كل هذا يتم نقله إلى جوجل. شكراً جوجل. لذا بعد ست دقائق، اكتمل
00:10:50التحليل. اعلم أنه في معظم الوقت عندما تتحدث عن، مجرد تحليل نصي
00:10:54وتريد معرفة ما يعيده لك (notebook LM). هذا سريع جداً. المخرجات يمكن أن
00:10:58تستغرق وقتاً. لذا إذا كنت تبحث عن عرض تقديمي كامل، على سبيل المثال، فقد يستغرق ذلك أحياناً ما يصل إلى
00:11:0315 دقيقة، تماماً؟ لأنه يحتاج لإنشاء عدة صور. إذا كان مجرد أمر لمرة واحدة،
00:11:07مثل إنفوجرافيك سيستغرق بضع دقائق. ها هو الإنفوجرافيك الخاص بنا، تماماً؟ يتحدث عن (MCP). رائع.
00:11:13لم نعطه الكثير من التوجيه فيما يتعلق بالمرئيات التي أردنا رؤيتها، ولكن النتيجة جيدة، تماماً؟
00:11:18سوبا بايس، سياق سبعة لعب، تماماً؟ حسناً. يقسمه إلى برمجة ذاتية والبرمجة
00:11:23الأساسية بطريقة (vibe coding). إذاً ماذا قالوا؟ سوبا بايس، فيجما، سينتري، بوست هوج، سياق سبعة،
00:11:30لعب، تماماً؟ لا يمكن المجادلة في ذلك. ثم في الأعلى، يمكنك أن ترى هنا، لقد أعطانا ملف
00:11:36ماركداون (markdown) كاملاً للبحث. الآن، تذكر أن هذا داخل (Obsidian). لذا بينما يبدو هذا مجرد
00:11:41ملف ماركداون عادي حيث توجد أشياء عشوائية في أقواس مزدوجة، إلا أنه أكثر بكثير، إنه أكثر
00:11:46وضوحاً وسهولة بالنسبة لنا كبشر أن نرى هذا في سياقه عبر (Obsidian). ها هو نفس
00:11:51المستند داخل (Obsidian) الوجبات الرئيسية الخوادم. يحتوي على الروابط الخلفية التي ستظهر لي المقالات
00:11:57الأخرى المرتبطة به، يمكنني رؤيته داخل الرسم البياني، تماماً؟ أشياء رائعة، ولكن ليست
00:12:02هنا تنتهي قيمة (Obsidian). تذكر أن قيمة (Obsidian) هي حقيقة أن لدي، يمكنك
00:12:07رؤيته هنا على اليسار، كل ملفات ماركداون هذه، والتي بأخذها في مجموعها، تظهر تماماً
00:12:13لـ (Claude code) كيف أعمل. وإذا نظرنا هنا إلى ملف (Claude.md)، وهذا ما
00:12:20نراه هنا، يصبح ملف (Claude.md) ذلك العقل داخل العقل، تماماً؟ إذا كان هذا المخزن هو
00:12:25الدماغ الثاني الخاص بي حيث لدي كل هذه الأفكار، حسناً، ملف (Claude.md) هو مجدداً، الدماغ
00:12:30داخل الدماغ الذي يخبر (Claude) ماذا يعني كل هذا وماذا يعني ذلك من حيث قواعد
00:12:37كيفية التحدث إلي، وكيفية إعطائي المخرجات، وكيف أريد إنجاز الأمور. وهكذا، كما قلت،
00:12:41بمرور الوقت، سينمو هذا المخزن وينمو وينمو وينمو، ولكن من السهل جداً على (Claude.md) أن ينمو
00:12:48معه. ومجدداً، يتم تدريبه ويتعلم وينمو جنباً إلى جنب مع مجموعة المعرفة هذه. والأمر
00:12:54بسيط مثل إخبار (Claude code)، مهلاً، قم بتحديث (Claude.md) بناءً على محادثاتنا الأخيرة.
00:13:00حتى يتم الحفاظ على هذه القواعد وتفعل فعلياً ما أريد القيام به. وهذا
00:13:04بسيط مثل قول، هل يمكننا تحديث (Claude.md)؟ حتى يعكس بشكل أفضل أسلوب عملي في التحليل وتفضيلات
00:13:09المخرجات بناءً على محادثاتنا الأخيرة، تماماً؟ شيء واسع كهذا كافٍ لـ
00:13:15(Claude) لينطلق فيه بقوة. إذا كنت تريد أن تكون أكثر تحديداً، يمكنك أن تكون أكثر تحديداً،
00:13:19تماماً؟ هذا هو الشيء الرائع في هذا وهو أنه مرن للغاية والأمر متروك لك. وبمرور الوقت،
00:13:25تلك العلاقة بين (Claude code) و (Obsidian) هي ما سيجعلها تحسن
00:13:31أداءها، تماماً؟ القيام بذلك على مدار أسبوع لن يكون له تأثير كبير. القيام به
00:13:35على مدار شهر سيكون له تأثير بالتأكيد. القيام به على مدار عام ومئات ومئات المستندات و
00:13:40المحادثات سيكون له تأثير دائم كبير. إذاً هنا سأترككم اليوم.
00:13:46آمل أن تكونوا قد استفدتم أكثر من مجرد سير العمل هذا بالتحديد. و، تعلمون،
00:13:50نظرة داخلية صغيرة على كيفية قيامي بنوع من البحث عن المحتوى، لأنه مجدداً، الميزة الكبرى هنا مع
00:13:55هذا هي أنه يمكننا أخذ كل هذا بعيداً، تماماً؟ وكل ما نحتاجه هو نوع من سير العمل بطريقة ما
00:14:02تساعدك، تماماً؟ وفي أي شيء تفعله. وإذا تمكنا من أخذ سير العمل هذا وتحويله إلى
00:14:07مهارات وحتى تحويل مجموعة ضخمة من المهارات إلى مهارة واحدة ووضعها في هذا النوع من المسار، حسناً،
00:14:13عندها نحصل على الوضع حيث كل شيء يساعد بعضه البعض، تماماً؟ لذا، ومجدداً،
00:14:18على المدى الطويل، هناك قيمة هائلة هناك. لذا أخبروني في التعليقات، ما رأيكم كالعادة،
00:14:25إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن (Claude code)، وتريد التحقق من الدورة الاحترافية لـ (Claude code)،
00:14:28تحقق من (chase AI plus) هناك رابط لذلك في التعليقات. وكما هو الحال دائماً، سأراكم لاحقاً.

Key Takeaway

يؤدي دمج مهارات Claude Code المخصصة مع قدرات التحليل المجانية لـ NotebookLM وتنظيم Obsidian إلى إنشاء نظام بحث مؤتمت يتطور ذاتياً بناءً على بيانات المستخدم وتفضيلاته المسجلة.

Highlights

يستغرق إعداد سير عمل الأبحاث المؤتمت بالكامل باستخدام Claude Code وNotebookLM وObsidian أقل من 30 دقيقة.

تسمح أداة Skill Creator داخل Claude Code بدمج مهارات فرعية متعددة مثل البحث في يوتيوب وتحليل البيانات في مهارة خارقة واحدة (Super Skill).

يوفر استخدام NotebookLM لمعالجة البيانات ميزة مجانية تماماً حيث تتم معالجة الرموز (Tokens) عبر خوادم جوجل دون استهلاك حصة Claude Code.

تستغرق عملية التحليل الشاملة للفيديوهات وإنتاج مخرجات مرئية مثل الإنفوجرافيك حوالي 6 دقائق داخل هذا النظام المتكامل.

يعمل ملف Claude.md داخل حافظة Obsidian كمحرك للتعلم الذاتي، حيث يسجل تفضيلات المستخدم وأساليب عمله لتطوير استجابات الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت.

Timeline

هيكلية وضع الخارق في البحث والأتمتة

  • يتحول Claude Code إلى أداة بحث قوية عند ربطه بمصادر بيانات خارجية وأدوات تحليل متخصصة.
  • تعتمد مرونة سير العمل على إمكانية استبدال مصادر البيانات مثل فيديوهات يوتيوب بملفات PDF أو مقالات نصية حسب الحاجة.
  • تجمع المهارة الخارقة بين البحث واستخراج البيانات والتحليل العميق وإنتاج المخرجات النهائية في خطوة واحدة.

يعتمد هذا النظام على دمج أربع تقنيات أساسية لرفع الكفاءة بشكل غير مسبوق. يتم استخدام Claude Code كواجهة تحكم رئيسية، وNotebookLM كمحرك تحليل مجاني، وObsidian كقاعدة معرفية دائمة، وSkill Creator لبناء الأوامر المخصصة. تكمن القيمة الحقيقية في قدرة المستخدم على تطويع هذا القالب لأي حالة استخدام مهنية تتطلب معالجة مكثفة للمعلومات.

دور Obsidian في تعزيز ذكاء النظام

  • يوفر Obsidian رؤية بصرية وتنظيمية للملفات النصية التي ينتجها Claude Code عبر الروابط والرسوم البيانية.
  • يعمل تنسيق Markdown على جعل البيانات شفافة وسهلة الوصول بالنسبة لـ Claude Code أثناء تنفيذ المهام.
  • يخلق النظام حلقة تطوير ذاتي حيث تتحسن جودة المخرجات كلما زادت البيانات المسجلة عن أسلوب عمل المستخدم.

لا يقتصر دور Obsidian على كونه مخزناً للملفات، بل يعمل كبيئة تدريب لـ Claude Code. من خلال تخزين نتائج الأبحاث وتفضيلات المخرجات في ملفات نصية منظمة، يستطيع الذكاء الاصطناعي مراجعة السياق التاريخي للمستخدم. هذا التفاعل المستمر يحول الأداة من مجرد مساعد عام إلى مساعد شخصي مدرب يفهم القواعد الدقيقة والأسلوب المفضل في العمل.

التنفيذ التقني لمهارات البحث والتحليل

  • يتطلب تفعيل المهارات استخدام أمر slash plugin للبحث عن أداة Skill Creator وتثبيتها.
  • يتم الربط مع NotebookLM عبر مستودع GitHub مخصص يسمى notebookLM-PI نظراً لعدم وجود واجهة برمجة تطبيقات رسمية.
  • تسمح مهارة الماصورة (Pipeline) بتنفيذ سلسلة من الأوامر المعقدة عبر وصفها بلغة طبيعية لـ Skill Creator.

تبدأ الخطوات العملية بإنشاء مهارة للبحث في يوتيوب باستخدام مكتبة YT-DLP لجلب نتائج منظمة. بعد ذلك، يتم إعداد واجهة سطر الأوامر لـ NotebookLM والمصادقة عبر المتصفح لتمكين Claude Code من إرسال البيانات إليه. الخطوة النهائية هي دمج هذه العمليات في مهارة واحدة تقوم بالبحث، ثم إرسال النتائج للتحليل، ثم استعادة المخرجات النهائية تلقائياً.

تحليل النتائج وتحديث الذاكرة المؤسسية

  • يقوم النظام بتحليل اتجاهات الفيديوهات وتحديد الفجوات المعرفية مع إنتاج رسوم بيانية توضيحية (Infographics).
  • تتم معالجة البيانات المعقدة في غضون 6 إلى 15 دقيقة اعتماداً على حجم المخرجات المطلوبة مثل العروض التقديمية.
  • يؤدي تحديث ملف Claude.md بناءً على المحادثات الأخيرة إلى تثبيت قواعد العمل الجديدة بشكل دائم.

عند تنفيذ طلب للبحث عن أفضل خوادم MCP، نجح النظام في جلب المصادر وتحليل أداء الفيديوهات وتحديد القيم الشاذة والمشاهدات. تم تخزين النتائج مباشرة في Obsidian مع روابط خلفية تظهر علاقات البيانات ببعضها. تنتهي العملية بتوجيه Claude Code لتحديث ملف القواعد الخاص به، مما يضمن أن المهام المستقبلية ستتبع نفس معايير الجودة والتحليل المكتسبة من هذه التجربة.

Community Posts

View all posts