00:00:00منذ أن بدأت الذكاء الاصطناعي في البرمجة بشكل جيد، بدأ الكثير من الأشخاص الذين لم يبرمجوا من قبل في بناء منتجاتهم الخاصة.
00:00:05بدأ الناس في بناء تطبيقات تحل المشكلات التي كانوا يواجهونها والتي لم يتمكنوا من القيام بها سابقاً لأنهم يفتقرون إلى المهارات التي كانت مقتصرة فقط على المطورين.
00:00:13لكن هذه لم تكن مجرد مشاريع جانبية للهواة.
00:00:15لقد تحولت إلى منتجات جادة وبدأ الكثير منها في تحقيق إيرادات حقيقية، ليس فقط بالآلاف بل بملايين الدولارات.
00:00:21كل هذا كان ممكناً لأن الذكاء الاصطناعي جسّر الفجوة التي كانت موجودة من قبل.
00:00:25لكن لم يصل أي منهم إلى هناك بهذه البساطة.
00:00:27لقد اتبعوا جميعاً سلسلة من الخطوات لإنجاح الأمر.
00:00:30لم يستخدموا سير عمل لا يمكن لأي شخص آخر استخدامه.
00:00:32لم يمتلك أي منهم خبرة في البرمجة أو خبرة في الأعمال.
00:00:36ومع ذلك، تمكن كل واحد منهم من النجاح.
00:00:38والمثير للدهشة أن سير عملهم لم يكن بتلك الخصوصية.
00:00:40لقد كانت بسيطة وأذكى مما تبدو عليه.
00:00:43إذن، أول مشروع اكتسب شعبية هائلة رغم أنه تمت برمجته بالكامل بناءً على "الحدس" هو Medve.
00:00:48إنها منصة رعاية صحية تضم أكثر من 500,000 مستخدم نشط.
00:00:52تغطي مجموعة واسعة من قضايا الرعاية الصحية ولا توفر التتبع فحسب، بل توفر أيضاً دعماً متخصصاً على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
00:00:58تقول القصة إن ماثيو غالاغر، الذي كان يعمل بمفرده، استخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لبناء هذا التطبيق من البداية إلى النهاية.
00:01:04حققت الشركة 400 مليون دولار من الإيرادات في عامها الأول وهي في طريقها لتصبح شركة بمليار دولار خلال هذا العام.
00:01:11على الرغم من عدم امتلاكه أي خبرة في البرمجة، فقد تمكن من بناء هذا التطبيق باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
00:01:15لم يعتمد على أداة واحدة.
00:01:17لقد اختار كل أداة بناءً على نقاط قوتها.
00:01:19استخدم نماذج Claude و Grok بشكل أساسي للبرمجة، مع ChatGPT كأداة ثانوية لتصحيح الأخطاء.
00:01:24تعامل MidJourney مع توليد الصور على الموقع، وقامت 11 Labs بتشغيل المكالمات الصوتية، مما أدى إلى الاستغناء عن الحاجة إلى دعم المكالمات البشري تماماً.
00:01:31لكن أدوات البرمجة وحدها لا تدير شركة رعاية صحية.
00:01:34لذا بدلاً من بناء الصيدليات وعمليات الشحن من الصفر، قام بإسنادها إلى خدمات موجودة بالفعل.
00:01:39وهكذا رفع عبء الحفاظ على المخزون والتوصيل عن كاهله.
00:01:42ينطبق الشيء نفسه على الاستشارات المهنية.
00:01:44لقد قام بإسناد الاستشارات أيضاً، مما أدى إلى إلغاء الحاجة إلى المشاركة شخصياً في هذا الجانب أيضاً.
00:01:49لقد تعامل مع كل تبعية كخدمة، وليس كتوظيف.
00:01:52كانت وظيفته الخاصة هي تقييم المنتج، ومعرفة ما يحتاجه السوق فعلياً.
00:01:56لكن العمل بمفرده له تكلفة.
00:01:58في أحد الأيام تعطل الإنتاج بينما كان بعيداً.
00:02:00لم يستطع أي شخص آخر التعامل مع الأمر، وخسرت الشركة 200 عميل في ساعة واحدة.
00:02:04لذلك، قام بتوظيف مهندسين، ليس للتوسع، ولكن كشبكة أمان، حتى لا يتكرر نفس الخسارة في العطل التالي.
00:02:10المهارة الحقيقية هنا هي أن تكون حكماً أفضل على ما يجب بناؤه، والأدوات التي يجب تجميعها، ومتى يجب التوقف.
00:02:15يأتي ذلك من تحليل احتياجات المستخدم الحقيقية، وليس مجرد جمع الأدوات.
00:02:18بدلاً من البناء من الصفر، قام بدمج الحلول الموجودة في مكان واحد.
00:02:22وهذا ما يجلب العملاء فعلياً ويرتقي بالشركة إلى تقييم بمليار دولار.
00:02:27نشارك كل ما نجده حول بناء المنتجات بالذكاء الاصطناعي على هذه القناة.
00:02:30لذا إذا كنت تريد المزيد من مقاطع الفيديو حول ذلك، اشترك وراقب مقاطع الفيديو المستقبلية.
00:02:34الآن، CalAI هو منتج قد يبدو مجرد متتبع لياقة بدنية آخر، ولكن بدلاً من إضافة الطعام الذي تناولته والسعرات الحرارية التي يحتوي عليها يدوياً بالطريقة التي تعمل بها المتتبعات العادية،
00:02:43يمكنك فقط تحميل صورة لكل ما تأكله، وسيقوم بتحويل ذلك إلى سعرات حرارية وتحديث قاعدة البيانات لك.
00:02:49إنه متاح على كل من Android و iOS.
00:02:51إنه يحتفظ بقاعدة بيانات كبيرة للأطعمة ويقدم اقتراحات مدعومة بالذكاء الاصطناعي حتى تتمكن من مراقبة وزنك وأهدافك الغذائية الأخرى في مكان واحد بسهولة.
00:02:59تم بناء هذا المنتج من قبل مراهقين كانا لا يزالان في المدرسة الثانوية في ذلك الوقت، ثم توسع لاحقاً ليشمل المزيد من الموظفين.
00:03:04حقق أكثر من 5 ملايين عملية تنزيل في 8 أشهر فقط وولد أكثر من مليوني دولار من الإيرادات في شهر واحد.
00:03:11كما حافظ على معدل احتفاظ قوي بالعملاء بنسبة 30% لأن معظم التطبيقات تكتسب مستخدمين فقط، لكن هذا التطبيق نجح في الاحتفاظ بهم.
00:03:18كما أنه يحمل تقييم 4.8 على كل من متجر Play ومتجر التطبيقات.
00:03:21الآن هذه الفكرة لم تكن جديدة، كانت هناك تطبيقات مماثلة موجودة بالفعل تقوم بنفس الشيء، لكن CalAI كان لديها ميزة حقيقية لم تمتلكها الأخرى.
00:03:27لقد تم بناؤها في عصر النماذج اللغوية الكبيرة واستخدمت نماذج من Anthropic و OpenAI لرفع الدقة.
00:03:33كما أنها اعتمدت على قاعدة بيانات غذائية كبيرة مفتوحة المصدر ووصلت إلى دقة تبلغ حوالي 90%، وهو أكثر من كافٍ لمعظم عشاق الحمية الغذائية.
00:03:40ما عزز هذا التطبيق حقاً لم يكن الإنفاق الثقيل على التسويق.
00:03:44لقد لفت انتباه مؤثري اللياقة البدنية الذين لعبوا دوراً رئيسياً في الترويج له، مما أدى إلى زيادة عدد المستخدمين.
00:03:50ثم لدينا Wave AI الذي بدأ بفكرة بسيطة جداً ومع ذلك أحدث تأثيراً حقيقياً على المستخدمين.
00:03:55إنه تطبيق تدوين ملاحظات مدعوم بالذكاء الاصطناعي يقوم بنسخ وتدوين الملاحظات لجميع أنواع الاجتماعات والتسجيلات.
00:04:01الآن قد تعتقد أن هناك بالفعل الكثير من التطبيقات المماثلة الموجودة والمساحة لهذا مزدحمة بالفعل،
00:04:06لكن Wave لا يزال يخترق السوق لأنه يحل مشكلة يشعر بها الناس فعلياً.
00:04:10أثناء المناقشات، تضيع التفاصيل المهمة ويحتاج الناس إلى طريقة موثوقة لالتقاط المحادثات عبر الاجتماعات الشخصية وعبر الإنترنت.
00:04:17تم إطلاقه أولاً كتطبيق iOS، ثم توسع إلى Android والآن أصبح متاحاً على كل منصة.
00:04:22تمت برمجة التطبيق بالكامل بناءً على "الحدس" وحقق حوالي 7 ملايين دولار من الإيرادات.
00:04:27المؤسس ليس مطوراً على الإطلاق، ومع ذلك فقد حولها إلى شركة تجني الملايين.
00:04:31لقد أدار المشروع بأكمله بمفرده تماماً.
00:04:33على غرار كيفية عمل Medve، اعتمدت بنيته التحتية أيضاً على خدمات الطرف الثالث بدلاً من بناء كل شيء من الصفر.
00:04:40لقد قام فقط بدمجها في تطبيق ودود وركز فقط على حل المشكلة بطريقة تفاعلية جعلت تجربة المستخدم أفضل بكثير.
00:04:47وهذا ما جعل هذا المنتج متميزاً عن المنتجات المماثلة الأخرى.
00:04:51استخدم ChatGPT كأداته الرئيسية وبدلاً من طلب بناء التطبيق بالكامل دفعة واحدة، قام بتقسيم التطبيق إلى أجزاء أصغر.
00:04:58قام بتوجيه الذكاء الاصطناعي لكتابة كل جزء واحداً تلو الآخر.
00:05:01لذا فإن التمركز الاستراتيجي، وتجربة المستخدم المركزة، والتخطيط الدقيق هي ما أوصله فعلياً إلى مستوى الإيرادات هذا بسرعة.
00:05:07لكن قبل أن نمضي قدماً، دعونا نحصل على كلمة من راعينا، Scrimba.
00:05:10معظم دورات هندسة الذكاء الاصطناعي هي مجرد شخص يتحدث فوق شرائح.
00:05:14ومع ذلك، مع Scrimba، التجربة مختلفة جداً.
00:05:17تجمع دورات تطوير الويب الخاصة بهم بين الفيديو ومحرر الكود في مكان واحد.
00:05:20أوقف الفيديو في أي وقت، وقم بتعديل كود المدرب مباشرة وشاهد ما سيحدث.
00:05:23لا تبديل بين علامات التبويب، لا نسخ ولصق، هكذا تترسخ البرمجة فعلياً.
00:05:27مسار مهندس الذكاء الاصطناعي الخاص بهم هو ما لفت انتباهي.
00:05:30في أقل من 12 ساعة، تنتقل من الصفر إلى بناء وكلاء ذكاء اصطناعي حقيقيين، وتعلم RAG، وهندسة السياق، و MCP، وكل ذلك مبني باستخدام JavaScript حتى لا تضطر إلى تعلم Python أولاً.
00:05:39لقد عقدوا شراكة حتى مع Mistral و Langchain و Hugging Face لجلب أدوات حقيقية إلى الدروس.
00:05:44وبعيداً عن الذكاء الاصطناعي، لديهم مسارات وظيفية كاملة لتطوير الواجهة الأمامية، والتطوير الكامل، والواجهة الخلفية مع أكثر من 80 دورة تغطي كل شيء من React و Node إلى TypeScript و SQL.
00:05:53استخدم رابطنا في التعليق المثبت لتوفير 20% إضافية على خططهم الاحترافية.
00:05:58ابدأ اليوم بدوراتهم المجانية وابدأ في البناء.
00:06:01Flypeter هو منتج آخر تم بناؤه بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي والذي بدأ كمجرد مشروع هواية ممتع ثم توسع إلى 500,000 دولار شهرياً.
00:06:08إنه أساساً محاكي طيران يعتمد على المتصفح.
00:06:11لقد اعتمد تماماً على أدوات الذكاء الاصطناعي للبناء وتمكن من إنشاء الإصدار الأول في 30 دقيقة فقط.
00:06:17توسعت اللعبة بسرعة كبيرة لدرجة أن إيلون ماسك نفسه أيدها.
00:06:20كانت بنيتها مبنية بشكل جيد لدرجة أنها تمكنت من النجاة من الهجمات الإلكترونية وبدأت في توليد الإيرادات على نطاق جاد.
00:06:26تم بناء الأمر برمته باستخدام Cursor واستغرق المؤسس 3 ساعات فقط من العمل مع Cursor ليجعل التطبيق مكتملاً بنسبة 80% وفي حالة جاهزة للإعلان للجمهور والسماح لهم باستخدامه.
00:06:37سير عمله نفسه كان بسيطاً جداً.
00:06:39بدأ بمطالبة واحدة وبناءً على كيفية قيام الأداة بتوليد الكود والميزات، قام بالتكرار بمطالبات جديدة.
00:06:44كل تكرار أضاف ميزة أو أصلح مشكلة، واحداً تلو الآخر مع إضافة آليات اللعبة على طول الطريق.
00:06:49عملت اللعبة بشكل جيد إذا كان شخص واحد يلعب ولكن التوسع في اللعب الجماعي هو المكان الذي احتاج فيه المشروع إلى المساعدة.
00:06:55تواصل معه مؤسس Beta List لمساعدته في إصلاح مشكلة اللعب الجماعي عن طريق إضافة WebRTC الذي حل المشكلة إلى حد ما ولكنه عمل بشكل جيد لشخصين فقط.
00:07:04لذلك، تواصل معه مؤسس Cursor نفسه وتحولوا إلى WebSockets الذي حل المشكلة فعلياً وفتح اللعب الجماعي في الوقت الفعلي للجميع.
00:07:12أطلق اللعبة كنسخة مجانية ولكن أضاف طائرة محددة مقابل 29 دولاراً.
00:07:17ساعد هذا في اكتساب الكثير من الشعبية وحقق مبلغاً كبيراً من المال في وقت قصير.
00:07:22كانت حزمته هي Cursor مع Grok 3 كنموذج خلفي، و Claude Sonnet 3.7 و ChatGPT لتصحيح الأخطاء.
00:07:28إنه مجرد مخترق مستقل (Indie Hacker) بدون خلفية في تطوير الألعاب.
00:07:30ما أوصله إلى هناك هو التصميم ونهج منهجي لتصحيح الأخطاء خطوة بخطوة.
00:07:35Trendfeed هو منتج آخر اكتسب شعبية سريعة بين المستخدمين وحقق إيرادات قوية.
00:07:40إنها أداة تسويق تهدف إلى منشئي المحتوى الذين يركزون على بناء واكتساب العملاء، وتنمية مجتمع حول العلامات التجارية الحالية ورفع الإيرادات الإجمالية للمبدعين.
00:07:49حقق المشروع حوالي 12,000 دولار في أربعة أسابيع فقط.
00:07:53تم بناؤه بالكامل باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام Cursor مع Sonnet، ليس من خلال Claude Code ولكن مباشرة داخل Cursor.
00:07:58كانت عملية البناء الخاصة به مباشرة جداً.
00:08:01بدأ بتحليل واجهة المستخدم بعناية وإجراء بحث عميق للمنافسين، حتى باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل هؤلاء المنافسين.
00:08:07ثم انتقل إلى تصميم هيكل البيانات، وتحديد المخططات (Schemas) مع Cursor أو Claude وقام بالتكرار من هناك.
00:08:13في يوم الإطلاق، حقق التطبيق 5,500 جنيه إسترليني في يوم واحد، وهو ما كان نتيجة هائلة في اليوم الأول.
00:08:19على الرغم من أن المؤسس غير تقني ويعمل في مجالات خارج علوم الكمبيوتر، فقد قام بشحن كل شيء باستخدام الذكاء الاصطناعي.
00:08:25تم بناء التطبيق على Next.js و React و ShadCN و Superbase و Vercel Stack، وهي جميع التقنيات التي تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل معها.
00:08:31نظراً لمدى شعبية المنتج في وقت قصير، كان من المفاجئ أنه أنفق صفراً على التسويق.
00:08:37بدلاً من ذلك، اعتمد تماماً على TikTok و Instagram و YouTube لزيادة المشاهدات والإعلان عن المنتج.
00:08:42تشغيله بالكامل كان على Claude Code و Cursor مع Sonnet كنموذج أساسي.
00:08:46كان سير العمل نفسه نظيفاً.
00:08:48بدأ بالتصميم، وأعد هيكل التطبيق الأساسي، ووضع التجهيز (Onboarding) والإطار الرئيسي وكرر أنماط التصميم.
00:08:54ثم قام بتقسيم التطبيق إلى مكونات معيارية يمكن للذكاء الاصطناعي بناؤها ودمجها معاً.
00:08:59أيضاً، إذا كنت تستمتع بمحتوانا، ففكر في الضغط على زر الإعجاب لأنه يساعدنا في إنشاء المزيد من المحتوى مثل هذا والوصول إلى المزيد من الناس.
00:09:06المنتج الناجح التالي الذي تمت برمجته بالكامل بناءً على "الحدس" هو Aura.
00:09:10إنه أساساً موقع مليء بالقوالب لمواقع ويب جميلة مع أصول، ومكونات، ومهارات كلها مصممة خصيصاً نحو تصميم قوي.
00:09:17تم بناء المشروع بأكمله بواسطة Meng To الذي كان الشخص وراء Aura.
00:09:21لقد نشر على X أن المنتج حقق 15,000 دولار كإيرادات شهرية متكررة (MRR) واكتسب أكثر من 21.7 ألف مستخدم في شهر واحد فقط.
00:09:30كما شارك أنه يستخدم الآن Cursor للتصميم ولم يعد يستخدم Figma كما في سير عمله السابق.
00:09:35نقطته الرئيسية هي أنه لا يجب عليك فقط البرمجة بناءً على "الحدس"، بل يجب عليك أيضاً التصميم بناءً على "الحدس" لأن الذكاء الاصطناعي يميل إلى توليد واجهات مستخدم أساسية.
00:09:42لذا بدلاً من تركه يعمل بمفرده، تحتاج إلى إعطائه قوالب توجيهية لتنويع المظهر.
00:09:47يوصي بمكونات من مكتبات موجودة مثل 21.dev.
00:09:51كما يوصي بعدم الاعتماد على نموذج واحد أثناء بناء التطبيق.
00:09:54بدلاً من ذلك، من الأكثر فعالية البدء بنماذج Claude لأنها أكثر قوة لمهام البرمجة وإذا فشلت في القيام بالمهمة، فقم بالتبديل إلى نماذج Gemini أو GPT عند الحاجة.
00:10:04بدلاً من بذل كل الجهد دفعة واحدة، يشدد على بناء التطبيق خطوة بخطوة مع تغييرات تدريجية.
00:10:09يوصي بإبقاء المطالبات بسيطة عن طريق تقسيم التطبيق إلى أجزاء أصغر والتكرار عليها واحداً تلو الآخر.
00:10:15يقول أيضاً أن المطالبات يجب أن تظل أقل من 3 جمل حتى يظل الذكاء الاصطناعي مركزاً.
00:10:19لا تحتاج إلى إلقاء كل الوثائق على الذكاء الاصطناعي أيضاً.
00:10:22بدلاً من ذلك، يجب أن تمنحه السياق الأدنى ولكن الصحيح حتى يقدم ما تريده فعلاً.
00:10:27بهذه الطريقة، سيتمكن الوكيل من التركيز أكثر على المهمة المطروحة.
00:10:30باختصار، اجعل إعداد الوكيل بسيطاً ومركزاً.
00:10:33منتج آخر يستحق النظر إليه هو Sleek، وهو منتج يحول المطالبات إلى مواقع ويب جذابة.
00:10:38إنه يولد التصميم الكامل من مطالبة، ويبني مرئيات مذهلة، وينشئ نماذج أولية (Mock-ups) ويسمح بتصدير الكود.
00:10:43وصل المنتج إلى 10,000 دولار إيرادات شهرية متكررة (MRR) في 6 أسابيع وتم بناؤه بالكامل باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
00:10:49الجزء المثير للإعجاب هو أن المطورين وصلوا إلى ذلك المبلغ دون إنفاق دولار واحد على التسويق.
00:10:54لكن ما يميز Sleek حقاً هو أنهم لم يبدأوا من الصفر.
00:10:58لقد قاموا بالفعل ببناء أدوات تصميم أخرى من قبل، لذا قاموا أساساً بإعادة توظيف منتجاتهم الحالية في هذا المنتج.
00:11:03استخدموا حزمة من Next.js و Superbase و Vercel، والتي تتعامل معها أدوات الذكاء الاصطناعي براحة.
00:11:09اكتسبوا جميع عملائهم من خلال X من خلال الاستفادة من خوارزميتها بذكاء والإعلان عن الوصول المبكر، مما أدى إلى إطلاق قوي.
00:11:16ولكن إليك السبب الحقيقي لنجاح المنتج.
00:11:19كان لديهم ملف تعريف عميل مثالي (ICP) محدد بوضوح من اليوم الأول.
00:11:23وبسبب ذلك، فهموا بالضبط ما يحتاجه مستخدموهم المستهدفون ويمكنهم تشكيل المنتج ليتناسب معه.
00:11:28لذا كلما قمت ببناء تطبيق، حدد ملف تعريف عميل مثالي (ICP) أولاً.
00:11:31هذا ما يفصل التطبيقات الناجحة عن التطبيقات المثيرة للإعجاب التي لا تجني المال أبداً.
00:11:35عندما يكون ملف تعريف عميلك المثالي واضحاً، فإنك تشكل المنتج حول جمهور محدد، وتحدد العميل المناسب، وتبني شيئاً يحتاجونه فعلاً وسيدفعون ثمنه.
00:11:43وأخيراً، هناك SiteShore، منتج آخر تم بناؤه بالكامل بالذكاء الاصطناعي.
00:11:47لقد حلت واحدة من أكبر المشكلات التي كان يواجهها الوكلاء في ذلك الوقت، وهي هلوسة المراجع والاقتباسات والمصادر التي تبين أنها غير موجودة عند فحصها.
00:11:55إنها منصة حيث تقوم بإدخال الاقتباسات، وتتحقق مما إذا كانت تلك التي تم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي صحيحة فعلاً.
00:12:01على الرغم من أنها حلت مشكلة بسيطة جداً، فقد اكتسبت شعبية هائلة.
00:12:05ولد الموقع حوالي 10,000 دولار إيرادات شهرية متكررة (MRR) ونما بشكل مطرد.
00:12:09لكن القصة لا تتوقف عند هذا الحد.
00:12:10تم الاستحواذ على الموقع في النهاية مقابل مبلغ كبير من قبل Jenny AI، وهي منصة أخرى مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل في نفس المساحة.
00:12:17هذا يجعله مثالاً قوياً على كيف يمكن لمشكلة بسيطة ولكنها حرجة أن تتحول إلى منتج قيم.
00:12:22هذا يوصلنا إلى نهاية هذا الفيديو.
00:12:24إذا كنت ترغب في دعم القناة ومساعدتنا في الاستمرار في صنع مقاطع فيديو كهذه، يمكنك القيام بذلك باستخدام زر شكراً (Super Thanks) أدناه.
00:12:30كما هو الحال دائماً، شكراً للمشاهدة وأراكم في الفيديو القادم.