المستودع الأعلى رواجًا على GitHub يحل مشكلة البحث في Claude

CChase AI
Computing/SoftwareAdvertising/MarketingInternet Technology

Transcript

00:00:00يواجه كلاود كود مشكلة في البحث، وهذا المستودع مفتوح المصدر على جيت هاب يحلها.
00:00:05يُدعى “الـ 30 يومًا الأخيرة”، وهو يساعدك في المعضلة التي تواجهها
00:00:08كلما حاولت جعل كلاود كود يبحث عن شيء ما.
00:00:10فإما أن نعتمد على البحث في الويب، وهو مجرد بحث غوغل محسّن ظاهريًا،
00:00:14أو يتعين علينا استخدام شيء مثل البحث العميق، الذي يستغرق 5 أو 10 أو 15 أو 20 دقيقة،
00:00:19ومئات الوكلاء الفرعيين، وربما ملايين الرموز.
00:00:23بدلاً من ذلك، تمنحنا مهارة الـ 30 يومًا الأخيرة حلاً وسطًا مثاليًا
00:00:26حيث يمكننا سحب البيانات من طيف واسع من المنصات المختلفة
00:00:28وفهم آراء وانطباعات المستخدمين الحقيقية،
00:00:31وليس فقط العناوين الرئيسية أو المقالات التي تتصدر نتائج تحسين محركات البحث.
00:00:35هذه هي الأداة المثالية لأي شخص يجري أبحاثًا باستخدام كلاود كود،
00:00:38لذا سترغب بالتأكيد في متابعة هذا المقطع.
00:00:40إذن، مهارة الـ 30 يومًا الأخيرة هي مستودع مفتوح المصدر على جيت هاب حصل على 55,000 نجمة.
00:00:44وقد تصدّر قائمة المستودعات الأكثر شعبية لهذا اليوم على جيت هاب،
00:00:47وما يفعله أساسًا هو أنه يسمح لكلاود كود
00:00:49بسحب البيانات من جميع منصات التواصل الاجتماعي الكبرى.
00:00:52أنا أتحدث عن منصات مثل ريديت، وهكر نيوز، وبوليماركت، وجيت هاب، ويوتيوب، وتيك توك، وإنستغرام،
00:00:57وجميع المنصات الأخرى. حيث ينطلق ويجد المعلومات التي تحتاج لمعرفتها.
00:01:00ومجددًا، نحصل هنا على الكثير من انطباعات المستخدمين التي لن تحصل عليها عبر البحث العادي،
00:01:04ثم يقوم بتجميع كل ذلك ويقدم لك تقريرًا.
00:01:07ويكون شكل هذا التقرير قريبًا من هذا.
00:01:08ما طلبته من كلاود كود هو:
00:01:10ما الذي يقوله الناس عن كلاود أوبوس 5؟
00:01:12على اليسار، لدينا التقرير باستخدام مهارة الـ 30 يومًا الأخيرة،
00:01:15وعلى اليمين، لدينا نتيجة بحث كلاود العادي في الويب.
00:01:17الآن، بالنظرة الأولى على مخرجات بحث كلاود العادي، ما الذي حصلنا عليه؟
00:01:22في الواقع، حصلنا على ملخص للمقالات الرئيسية التي قد تجدها على غوغل
00:01:27إذا سألت: ما الذي يقوله الناس عن أوبوس 5؟
00:01:30لذا فالأمر ليس خاطئًا بالضرورة، لكنه لا يتغوص إلى مستوى أعمق
00:01:33ليرى ما يقوله الناس فعليًا على منصات مثل تويتر أو ريديت
00:01:37وما شابه ذلك، أليس كذلك؟
00:01:38إنه لا يصل إلى القواعد الشعبية للجمهور.
00:01:41في المقابل، إذا نظرنا إلى تقرير الـ 30 يومًا الأخيرة،
00:01:43يمكنك أن ترى أننا ألقينا شبكة أوسع بكثير،
00:01:45ويتضح ذلك جليًا عندما نلقي نظرة على المصادر الفعلية.
00:01:49ففي هذا التقرير، اطلع البرنامج على 22 منشورًا في ريديت.
00:01:52وكان لديه 13 منشورًا على X، و14 مقطع يوتيوب، و26 مقطع تيك توك، و13 مقطع ريلز على إنستغرام،
00:01:57و16 قصة من هكر نيوز، و25 عنصرًا من جيت هاب، وأي شيء متاح على بوليماركت.
00:02:02وهذه كمية هائلة من المعلومات.
00:02:04ولذا فإن ما يمكنه إخبارنا به هو تفاصيل
00:02:07دقيقة جدًا بشأن ما يقوله المستخدمون.
00:02:10فهو يتحدث عن كيفية أدائه على إنستغرام
00:02:12وأدائه على تيك توك في مجال الفيديوهات القصيرة.
00:02:14وهو يتناول الطريقة التي يتم بها تأطير الموضوع،
00:02:18مثل أن أوبوس 5 يكلف نصف تكلفة فيبل 5.
00:02:21ويتطرق إلى بعض ردود الفعل الغاضبة في التعليقات، وليس فقط المنشورات.
00:02:24فقراءة عناوين هذه المنشورات على منصات مثل ريديت شيء،
00:02:27ولكن رؤية ما تقوله التعليقات فعليًا شيء آخر تمامًا.
00:02:30هل يتفقون مع ما ورد في المنشور الأصلي؟
00:02:33أم أن هناك الكثير من جدالات والجدل القائم؟
00:02:35وأخيرًا، يخبرنا من حيث المراجعة الاحترافية،
00:02:37ما هو انطباع العام للجمهور.
00:02:48عندما تجمع كل ذلك معًا، فإنك تحصل على رؤية أعمق بكثير
00:02:51بفضل مهارة الـ 30 يومًا الأخيرة.
00:02:57وبالتعمق أكثر في هذا الأمر مع مهارة الـ 30 يومًا الأخيرة،
00:03:00فإن هذا التقرير هو مجرد تلخيص بسيط لكل ما تم جمعه.
00:03:08وخلف التقرير الذي تراه، ينشئ النظام أيضًا ملف ماركداون.
00:03:11وهو عبارة عن ملخص أوسع قليلاً.
00:03:13يمكنك رؤية ذلك بصيغته الخام هنا تمامًا،
00:03:16حيث يتحدث بمزيد من التفصيل عما وجده في كل منصة.
00:03:23وإضافة إلى ذلك،
00:03:23يقوم بجمع كل شيء ووضعه في ملف JSON،
00:03:27مثل جميع التفريغات النصية والتعليقات وكل تلك الأشياء.
00:03:30وهذا بالضبط ما نراه هنا.
00:03:32وهناك كم هائل من البيانات، أليس كذلك؟
00:03:34مزيد من البيانات لتتدقيق فيها وتفرزها بنفسك.
00:03:37الآن، وقبل أن ننتقل إلى المزيد من التفاصيل حول هذه المهارة،
00:03:39كلمة سريعة من راعي فيديو اليوم، وهو أنا.
00:03:42في مجتمع Chase AI+،
00:03:44أطلقت للتو الدورة الشاملة لكلاود كود.
00:03:46وهي الطريقة الأولى للانتقال من الصفر إلى مطور ذكاء اصطناعي،
00:03:49خاصة إذا لم تكن قادمًا من خلفية تقنية.
00:03:52نركز فيها على حالات الاستخدام الحقيقية.
00:03:53وهي تُحدّث باستمرار.
00:03:55لذا إذا كنت ترغب في تطوير مهاراتك في الذكاء الاصطناعي،
00:03:58ولكنك لا تعرف حقًا من أين تبدأ،
00:04:00فأنصحك بشدة بالانضمام إلينا.
00:04:02يوجد رابط لها في التعليق المثبت.
00:04:04أتمنى أن أراكم هناك.
00:04:05الآن، عندما ترى كل ذلك،
00:04:06يتضح لك جليًا القيمة المضافة هنا
00:04:08مع مهارة الـ 30 يومًا.
00:04:09وهي المصادر.
00:04:10هذه هي المصادر التي لن تتمكن بالضرورة من رؤيتها
00:04:12باستخدام كلاود كود الافتراضي.
00:04:14وهي شاملة للغاية.
00:04:15لدينا المنصات الكبيرة مثل ريديت
00:04:17ويوتيوب وهكر نيوز وكل تلك المنصات.
00:04:19ولكن يمكنك أيضًا البحث في لينكد إن، وبينتريست، وبلو سكاي.
00:04:22لديك كل شيء تقريبًا.
00:04:23بعض هذه المنصات سهل الإعداد للغاية.
00:04:25وعند تثبيت هذه المهارة،
00:04:27والتي يتطلب تثبيتها سطرًا برمجيًا واحدًا فقط،
00:04:28وسأعرضه بعد قليل،
00:04:29سيتم إعدادها لك تلقائيًا.
00:04:31لا تقتضي وجود مفتاح API.
00:04:32ولسنا مضطرين لدفع أي شيء.
00:04:34بينما تتطلب منصات أخرى برمجيات معينة.
00:04:36ومجددًا، سيرشدك كلاود كود خلال هذه الخطوات
00:04:38عندما تشغّل هذه المهارة.
00:04:39وأخيرًا، هناك منصات معينة
00:04:42تتطلب مفتاح API فقط،
00:04:43مثل منصة X أو تويتر.
00:04:44نعم، ستحتاج إلى مفتاح X AI API
00:04:49لسحب البيانات من تويتر فعليًا.
00:04:50ومع ذلك، فإن التكلفة ليست باهظة.
00:04:53تويتر هو الشيء الأكثر تكلفة هنا.
00:04:55وفيم يتعلق بكل تشغيل قمت به،
00:04:56كانت التكلفة في المتوسط حوالي 10 سنتات.
00:04:59والآن، الشيء الآخر الذي عليك الانتباه إليه
00:05:01هو المنصات مثل تيك توك ورليز إنستغرام.
00:05:04حيث تتطلب مفتاح API من خدمة scrape creators.
00:05:08ولكن عند تشغيل وتثبيت هذه المهارة،
00:05:11ما سيحدث
00:05:12هو أنها ستقوم بإنشاء
00:05:14حساب مدعوم لك أساسًا
00:05:16يمحنك عدة آلاف من الطلبات المجانية.
00:05:20يمكنك تشغيل هذا مجانًا
00:05:21دون الحاجة للدفع لـ scrape creators
00:05:22لمدة ستة أشهر تقريبًا
00:05:23إذا استخدمت هذا يوميًا.
00:05:25لذا فإن هذا إعداده سهل للغاية
00:05:28ويمنحك وصولاً إلى كم هائل من البيانات.
00:05:30وداخل المستودع نفسه،
00:05:31يستعرض بالتفصيل
00:05:31المصادر المتطلبة وتكلفتها.
00:05:35قبل أن ننتقل إلى التثبيت والعرض التوضيحي،
00:05:36دعونا نتحدث عن كيفية عمل المهارة.
00:05:38كل ما ستفعله أساسًا
00:05:40هو استدعاء المهارة
00:05:42داخل كلاود كود.
00:05:43حيث ستكتب /last 30 day skill
00:05:45أو تطلب منه استخدام مهارة الـ 30 يومًا.
00:05:46وسوف تعطيه موضوعًا.
00:05:48تمامًا كما أريتك في المثال
00:05:49عندما قلت:
00:05:50ما الذي يقوله الناس عن كلاود أوبوس 5؟
00:05:52سيأخذ مطالبتك البسيطة،
00:05:55مهما كانت صياغتها.
00:05:56وسيجعلها أفضلاً قليلاً.
00:05:58ثم سيتوسع ويبدأ
00:06:00في استهداف كل هذه المنصات المختلفة.
00:06:02وكما ذُكر هنا، فإنه يتعامل بذكاء مع الأمر.
00:06:03إذا قلت شيئًا مثل:
00:06:05أريدك أن تبحث عن أشياء تتعلق بكانيني ويست،
00:06:07فهو يعرف مجتمعات ريديت الفرعية التي
00:06:09يجب البحث فيها
00:06:10وحسابات تويتر ذات الصلة.
00:06:12ثم يبحث فيها جميعًا بالتوازي.
00:06:14وهذه العملية سريعة جدًا.
00:06:16ثم يتعمق في التفاصيل.
00:06:17فنحن لا ننظر فقط إلى عناوين المنشورات،
00:06:20بل ننظر إلى التعليقات أيضًا.
00:06:21ومن هناك، سيقوم بترتيب المعلومات
00:06:22وتجميعها في موجز.
00:06:24فإذا لاحظ تكرار الآراء نفسها مرارًا
00:06:27على منصات مختلفة،
00:06:27فسوف يعطيها أولوية أعلى بكثير.
00:06:29فلن يؤثر تعليق فردي واحد في ريديت
00:06:31على النتيجة الإجمالية للتقرير.
00:06:32ويخبرك التقرير مثلًا:
00:06:34هذه هي المسألة الأهم.
00:06:35وهذا هو التعليق الذي حصد التقييمات.
00:06:36إذا رأيت هذا الرأي في ريديت
00:06:38ورأيته في تويتر،
00:06:38ورأيته في يوتيوب،
00:06:39فمن المرجح أن هناك نقطة استحق الاهتمام.
00:06:41أما بالنسبة للتثبيت، فهو سهل للغاية داخل كلاود كود.
00:06:43إنه سطر برمجي واحد.
00:06:44سيكون هذا متاحًا في مستودع جيت هاب
00:06:46وسأضع الرابط في الوصف.
00:06:48علاوة على ذلك، يتوسع هذا المستودع في الشرح
00:06:49فيما يتعلق بالوكلاء البرمجيين الآخرين.
00:06:51فإذا كنت تستخدم أي شيء آخر
00:06:53مثل Codex وCursor وما إلى ذلك،
00:06:54فالأمر بسيط للغاية.
00:06:56كما يوضح لك طريقة القيام بذلك
00:06:57على تطبيق الويب claw.ai.
00:06:59الآن بعد أن فهمت ما تفعله،
00:07:00وكيف تعمل، وكيفية تثبيتها،
00:07:02دعونا نستعرض عرضًا توضيحيًا سريعًا.
00:07:03حسنًا، استخدام هذه المهارة بسيط جدًا.
00:07:05مثل أي مهارة، يمكننا استدعاؤها
00:07:06عن طريق كتابة /last 30 days بساطة
00:07:09أو استخدام اللغة الطبيعية.
00:07:11من هناك، سنعطي المطالبة الخاصة بنا.
00:07:13المطالبة هي: قم ببعض البحث
00:07:15حول ما يقوله الناس
00:07:16عن مهارة الـ 30 يومًا الأخيرة.
00:07:18لقد رأيتم كل تلك المصادر المختلفة
00:07:21التي كانت متاحة لنا.
00:07:22إذا لم أزوده بأي خيارات تخصيص
00:07:24أو معلومات إضافية،
00:07:25فسوف يستخدمها جميعًا
00:07:26إذا رأى أنها ذات صلة.
00:07:28لديك أيضًا القدرة
00:07:29على تضييق نطاق البحث نوعًا ما.
00:07:31يمكنني القول:
00:07:31أريد معرفة معلومات عن الـ 30 يومًا الأخيرة،
00:07:33ولكن ابحث في ريديت فقط
00:07:34أو البحث في تويتر فقط،
00:07:35أو البحث في يوتيوب فقط.
00:07:36لذا فالأمر مرن للغاية من هذه الناحية.
00:07:38وتذكر، إذا لم تكن تعرف
00:07:40ما هي الخيارات المتاحة لك
00:07:42من حيث كيفية استخدام هذه المهارة،
00:07:44فإن Claude Code يعرف ذلك.
00:07:45بمجرد أنه قام بتنزيل المهارة،
00:07:46فهو يعلم بشأنها.
00:07:47يمكنه أن يعلمك أفضل الممارسات
00:07:49إذا كان ما تريد قيامه غير مغطى،
00:07:50كما تعلم، في هذا الفيديو.
00:07:52لذا عندما أقوم بتشغيله،
00:07:53لن يطرح عليّ حقًا
00:07:54أي أسئلة أو أي شيء.
00:07:55لا يوجد أخذ ورد.
00:07:56سيقوم فقط باستدعاء المهارة
00:07:57والبدء بالعمل
00:07:58ويبدأ في تشغيل مجموعة من الوكلاء
00:08:00بالتوازي
00:08:00لتغطية كل تلك المنصات المختلفة.
00:08:02ولتنفيذ البحث فعليًا،
00:08:03يقوم بتشغيل سكريبت Python محدد
00:08:06لكشط واستخراج كل شيء.
00:08:07وبعد خمس دقائق،
00:08:08هذا ما عاد إلينا به.
00:08:09إنه يعطينا ملخصًا من سطر واحد
00:08:11في البداية
00:08:11يفيد بأن هذا المستودع ينمو بشكل أسرع
00:08:13مما تستطيع منشورات الدعاية مواكبته.
00:08:14كما يعطينا الأرقام المباشرة.
00:08:16ويتحدث عن نوع من
00:08:17الفكرة الرئيسية العامة لكل ذلك،
00:08:19وهي أنه يصلح أبحاث الذكاء الاصطناعي العامة.
00:08:22ويعرض لي نوعًا ما
00:08:23أين يتحدث الآخرون عن هذا
00:08:25على يوتيوب وتويتر.
00:08:26ويتحدث عن الأنماط الرئيسية.
00:08:27المنبثقة من البحث
00:08:28ثم يقوم أيضًا بتقسيم كل ذلك حسب المنصة.
00:08:31خمسة منشورات لـ Reddit،
00:08:32و22 من Twitter، وإلى غير ذلك.
00:08:35ثم يوضح لنا
00:08:36أين يمكننا العثور على النتائج الخام.
00:08:38مجرد نص Markdown الخام.
00:08:39وإذا كنت تريد ملف JSON الخام،
00:08:41يمكنك طلب ذلك أيضًا.
00:08:43وللمقارنة،
00:08:43دعنا نرى ما نحصل عليه
00:08:44عندما نعطيه في الأساس
00:08:45نفس المطالبة تمامًا،
00:08:47لكننا نطلب منه صراحةً،
00:08:48عدم استخدام مهارة الـ 30 يومًا لهذا.
00:08:50وهذا هو التقرير الذي نحصل عليه
00:08:51باستخدام البحث عبر الويب فقط.
00:08:52ومجددًا، التقرير ليس خاطئًا.
00:08:54لكنه أكثر سطحية بكثير.
00:08:55ولا نحصل حقًا على أفكار مثل
00:08:56آراء وانطباعات المستخدمين.
00:08:57حتى عندما يتحدث عن
00:08:58ما يشيد به الناس،
00:08:59فإن الأمر عام إلى حد ما
00:09:00لأنه لا ينظر إلى التعليقات
00:09:01ولا ينظر إلى نصوص التفريغ الصوتي
00:09:03أو أي شيء من هذا القبيل،
00:09:04مما يعني أن استخدام البحث عبر الويب
00:09:06لأمورك اليومية
00:09:07للأسئلة العشوائية
00:09:08داخل Claude Code ليس خطأً.
00:09:10ليس علينا استخدام
00:09:12مهارة الـ 30 يومًا لكل شيء.
00:09:13في الواقع، قد أنصحك بعدم ذلك
00:09:15لأنها عملية كبيرة نوعًا ما.
00:09:17لكن أعتقد أن ما تقدمه لنا هذه المهارة حقًا
00:09:19هو خيار متوسط بين البحث عبر الويب،
00:09:22والذي يعتبر سطحيًا،
00:09:23وبين القيام بـ
00:09:24البحث العميق deep research،
00:09:25سير العمل الديناميكي،
00:09:27و3000 وكيل فرعي، أليس كذلك؟
00:09:29هذا الحل يقع في المنتصف.
00:09:30وخاصةً،
00:09:31وقد أزعم
00:09:31أنها قد تكون أفضل
00:09:32من البحث العميق
00:09:32عندما يتعلق الأمر بانطباعات المستخدمين.
00:09:35وكما رأيتم هناك،
00:09:36إنها بسيطة الاستخدام للغاية.
00:09:38التثبيت يتم بسطر واحد.
00:09:39الشيء الوحيد الذي قد يسبب لك إرباكًا
00:09:41هو عندما تحاول ربط
00:09:43مصادر محددة.
00:09:44ولكن مجددًا، مع Claude Code،
00:09:46فقط ضع رابط هذا المستودع
00:09:47وسوف يرشدك خلال
00:09:48المصادر المحددة التي تحتاجها.
00:09:49وفي الحقيقة،
00:09:50المصدر الوحيد الذي سيكلفك مالًا
00:09:52هو مصدر X وتويتر.
00:09:54وللعلم،
00:09:55في كل مرة استخدمت فيها هذا،
00:09:55كما قلت سابقًا،
00:09:56حوالي 10 سنتات،
00:09:58تزيد أو تنقص قليلًا.
00:09:59وكما هو الحال دائمًا،
00:09:59أخبروني برأيكم
00:10:00في هذا الفيديو.
00:10:01احرصوا على تفقد Chase AI Plus
00:10:03إذا كنتم ترغبون في الحصول
00:10:04على الكورس الشامل لـ Claude Code الخاص بي.
00:10:05يوجد رابط لذلك
00:10:05في التعليق المثبت.
00:10:07وأراكم قريبًا.

Key Takeaway

تقدم مهارة “الـ 30 يومًا الأخيرة” المفتوحة المصدر حلًا وسيطًا بين البحث السطحي في الويب والبحث العميق المكلف عبر سحب وتحليل آراء المستخدمين الحقيقية والتعليقات من منصات التواصل الاجتماعي الكبرى مقابل سنتات معدودة.

Highlights

  • تعتمد مهارة “الـ 30 يومًا الأخيرة” (Last 30 Days) على مستودع مفتوح المصدر في GitHub حصد 55,000 نجمة لحل قصور البحث التقليدي في Claude Code.

  • تستخرج المهارة البيانات بالتوازي من منصات متعدّدة مثل Reddit وX وYouTube وTikTok وInstagram وHacker News وGitHub وPolymarket.

  • تصل تكلفة تشغيل عملية البحث الواحدة عبر منصة X إلى حوالي 10 سنتات فقط باستخدام مفتاح X AI API.

  • يوفر التثبيت المجاني للمهارة حسابًا مدعومًا عبر خدمة Scrape Creators يمنح آلاف الطلبات المجانية لاستخراج بيانات TikTok وInstagram Reels لمدة تصل إلى 6 أشهر.

  • ينتج عن كل عملية بحث ثلاثة مخرجات متكاملة: تقرير ملخص، وملف Markdown تفصيلي، وملف JSON خام يضم التفريغات النصية والتعليقات.

Timeline

قصور البحث التقليدي في Claude Code وميزة الحل الجديد

  • يحصُر البحث الافتراضي في Claude Code النتائج في عناوين المقالات المحسّنة لمحركات البحث.
  • يتطلب البحث العميق (Deep Research) وقتًا يتراوح بين 5 إلى 20 دقيقة ومئات الوكلاء الفرعيين وملايين الرموز.
  • تجمع مهارة “الـ 30 يومًا الأخيرة” الحاصلة على 55,000 نجمة بين السرعة والعمق عبر سحب آراء المستخدمين الحقيقية.

يعاني مستخدمو Claude Code من الفجوة بين البحث السطحي عبر غوغل والبحث العميق المستهلك للموارد. يعالج مستودع “الـ 30 يومًا الأخيرة” هذه المشكلة عبر الجمع بين نتائج منصات متعددة مثل Reddit وYouTube وTikTok. يسمح هذا النهج بالوصول إلى انطباعات القواعد الشعبية للمستخدمين بدلاً من الاقتصار على المقالات التسويقية.

مقارنة عملية بين البحث العادي وبحث مهارة الـ 30 يومًا الأخيرة

  • يغطي التقرير المتقدم 22 منشورًا في Reddit و13 منشورًا في X و14 مقطع YouTube و26 مقطع TikTok و16 قصة في Hacker News.
  • يكشف التحليل عن تفاصيل دقيقة مثل مقارنة التكلفة والجدال القائم داخل قسم التعليقات.
  • ينشئ النظام ملف ماركداون مفصل وملف JSON يحتوي على جميع التفريغات النصية والتعليقات الخام.

تظهر المقارنة المباشرة حول موضوع Claude Opus 5 تفوق المهارة في اتساع نطاق المصادر مقارنة بالبحث العادي. لا يكتفي النظام بمسح المنشورات الرئيسية بل يحلل التعليقات لتقييم مدى اتفاق الجمهور مع الطرح الأصلي. تُحفظ ټول البيانات المستخرجة في صيغ متعددة تشمل JSON للتحليل المستقبلي.

متطلبات الربط والتكلفة المالية للمنصات Support

  • تتطلب معظم المنصات سطر تثبيت واحد دون الحاجة إلى مفاتيح API أو دفع مالي.
  • يكلف السحب من منصة X حوالي 10 سنتات لكل عملية تشغيل باستخدام مفتاح API الخاص بها.
  • تمنح خدمة Scrape Creators حصة مجانية تكفي لمدة 6 أشهر من الاستخدام اليومي لمنصتي TikTok وInstagram.

تتفاوت متطلبات إعداد المنصات داخل المهارة بين مجانية بالكامل ومُكلفة بنسب ضئيلة. تعمل منصات مثل Reddit وGitHub تلقائيًا بعد التثبيت، بينما يتطلب X مفتاح API خاصًا بتكلفة رمزية. توفر أداة Scrape Creators للمستخدمين الجدد حسابًا مدعومًا يغطي ملايين الطلبات لسحب مقاطع الفيديو القصيرة.

آلية العمل والتنفيذ المتوازي داخل Claude Code

  • يبدأ العمل باستدعاء الأمر /last 30 days skill متبوعًا بالموضوع المطلوب.
  • تحدد المهارة المجتمعات الفرعية والحسابات ذات الصلة تلقائيًا لتنفذ البحث بالتوازي عبر سكريبت Python.
  • يتم ترتيب النتائج وتجميعها بناءً على مدى تكرار الآراء عبر المنصات المختلفة.

تعتمد المهارة على تحسين مطالبة المستخدم الأساسية وتوجيه وكلاء فرعيين للبحث في المجتمعات المتخصصة بدقة. تعطي خوارزمية التجميع أولوية أعلى للآراء المتكررة عبر منصات متعددة لضمان دقة التقرير النهائي. يتيح التثبيت عبر سطر برمجيات واحد إمكانية استخدام المهارة على منصات أخرى مثل Cursor وCodex.

عرض توضيحي حي وتقييم مخرجات التقرير النهائي

  • تستغرق عملية الكشط والتحليل الكاملة حوالي 5 دقائق لإصدار التقرير النهائي.
  • يمكن تحديد نطاق البحث لتغطية منصة واحدة مثل Reddit أو X فقط حسب الحاجة.
  • يمثل النظام الخيار الأفضل لتحليل انطباعات المستخدمين مقارنة بنماذج البحث العميق المعقدة.

تظهر التجربة العملية قدرة المهارة على تقديم ملخصات رقمية وإحصائية دقيقة حول سرعة نمو المستودعات والأفكار الشائعة. يتيح النظام مرونة عالية في تخصيص المصادر المُراد بحثها للحد من استهلاك الموارد. توفر المهارة التوازن المطلوب بين سرعة الاستجابة وعمق البيانات التحليلية.

Community Posts

View all posts