عمليات الأتمتة هذه في Claude Code منحتني 10 ملايين مشاهدة في شهر واحد

CChase AI
Computing/SoftwareAdvertising/MarketingSmall Business/StartupsInternet Technology

Transcript

00:00:00خلال الشهر الماضي، اكتسبتُ أكثر من 38,000 متابع على يوتيوب،
00:00:03و50,000 متابع على إنستغرام، و11,000 متابع على تيك توك.
00:00:08ويعود الفضل في ذلك بشكل كبير إلى نظام محتوى "Claude code" الخاص بي.
00:00:12واليوم سأقوم بشرح كل شيء بالتفصيل: المهارات المخصصة التي بنيتها، وسير عملي
00:00:16اليومي، وسأريكم كيف استخدمتُ "Claude code" لأتمتة نظام المحتوى الخاص بي
00:00:20بالكامل. لتتمكنوا أنتم أيضًا من فعل ذلك.
00:00:22إذًا، ما نراه هنا هو مهارات "Claude code" السبع التي تُعد العمود الفقري
00:00:26لنظام المحتوى الخاص بي. وقد حققت 10 ملايين مشاهدة خلال الشهر الماضي.
00:00:30كفريق من شخص واحد، بلا محررين، وبلا مساعدين افتراضيين، لا شيء.
00:00:33الآن، تلك الـ 10 ملايين مشاهدة موزعة على 90 قطعة محتوى
00:00:38خلال 30 يومًا؛ من بين تلك الـ 90، هناك 30 مقطع فيديو طويل.
00:00:43لكنه كم كبير ومثير للإعجاب حقاً.
00:00:47فيديو قصير. وهي فيديوهات Shorts، وReels، وتيك توك، وكل ذلك.
00:00:51والرقم الحقيقي الذي يجب أن تركزوا عليه ليس عدد المتابعين.
00:00:54كما قلت في المقدمة، ولا حتى رقم الـ 10 ملايين مشاهدة، بل الـ 90 فيديو،
00:00:5890 فيديو في شهر واحد لشخص واحد، ليس فخرًا بنفسي،
00:01:02ولكنه حجم إنتاج مثير للإعجاب حقًا.
00:01:05والطريقة الوحيدة التي مكنتني من فعل ذلك كانت من خلال نظام
00:01:10مستدام وقابل للتكرار. وهذا ما سنراجعه هنا اليوم.
00:01:14لأنني، مجددًا، أقوم بذلك كشخص واحد،
00:01:15لكنني لست مقيدًا أمام الكمبيوتر لمدة 12 أو 16 ساعة يوميًا، أليس كذلك؟
00:01:19الطريقة الوحيدة للحفاظ على هذا هي أن يكون مستدامًا،
00:01:22وأن يكون شيئًا منطقيًا، وعلاوة على ذلك،
00:01:25عندما يتعلق الأمر بتلك الـ 10 ملايين مشاهدة،
00:01:27لم يكن هناك فيديو واحد تجاوز 400,000 مشاهدة.
00:01:31لذا، هذا ليس موقفًا جاء فيه رقم الـ 10 ملايين من
00:01:35فيديوهين حققا انتشارًا واسعًا والباقي كان فاشلاً، صح؟
00:01:37لقد كان فوزًا بـ 90 ضربة خفيفة دون أي ضربة قاضية واحدة.
00:01:40لذا، أعتقد أن هذا أمر جيد يجب معرفته.
00:01:42فنحن لا نحاول فقط إنشاء فيديو عشوائي ناجح بالصدفة.
00:01:45بل هي نجاحات صغيرة مستمرة أعتقد أن بإمكان أي شخص تكرارها.
00:01:48إذًا كيف تمكنا من فعل هذا؟
00:01:50كيف استطعنا استخدام "Claude code" لإنشاء هذا النوع من النظام المستدام الذي
00:01:54ينتج محتوى يرغب الناس فعلاً في استهلاكه؟ حسنًا،
00:01:56أولاً، نحتاج إلى فهم عملية صناعة المحتوى ككل.
00:01:59ثم نحتاج إلى تقسيم تلك العملية إلى أجزاء فردية، ومن ثم تعيين
00:02:04أتمتة ومهارات محددة في "Claude code" لتلك الأجزاء، تمامًا؟
00:02:08هذه هي الطريقة التي نقسم بها الأمر بشكل منهجي.
00:02:10وسأقسم عملية المحتوى إلى أربع مراحل حقيقية.
00:02:13الأولى هي البحث. والثانية هي توليد الأفكار.
00:02:17الثالثة هي كتابة السيناريو. والرابعة هي التوزيع.
00:02:22ومن هذه المراحل الأربع نستخرج مهارات "Claude code" المختلفة.
00:02:27وبعض هذه المراحل تحتوي على مهارات متعددة لأن هناك الكثير من العمل.
00:02:31خذ كتابة السيناريو كمثال؛ ستشمل المقدمات الجاذبة (Hooks).
00:02:34وستشمل السيناريو الفعلي،
00:02:36ومخطط الفيديو بالإضافة إلى بعض عناصر التغليف مثل العناوين
00:02:40والصور المصغرة. لكن لنبدأ بالمرحلتين الأوليين: البحث وتوليد الأفكار،
00:02:44لأنني أعتقد أنه من المهم التحدث عنهما بالتوازي لأنهما يشكلان
00:02:47دورة كاملة، أليس كذلك؟ أنت تبحث في بعض الأمور،
00:02:50ثم تخرج بأفكار، ومن أفكارك تحتاج إلى مزيد من البحث.
00:02:52وغالباً من ذلك البحث، تخرج بمزيد من الأفكار.
00:02:56لذا فالمرحلتان الأولى والثانية مرتبطان بشكل وثيق. والآن،
00:02:59المهارة الكبيرة بالنسبة لي هي مهارة "YouTube pipeline".
00:03:03وهذه المهارة تستعين بـ "NotebookLM". والآن، كل مهارة تروها هنا اليوم،
00:03:08بالإضافة إلى محرك البحث في تويتر،
00:03:10الذي سأريكم إياه في سكربت "GitHub" الخاص بي، يمكن العثور عليها داخل "Chase AI Plus".
00:03:14يوجد رابط لذلك في التعليقات. "Chase AI Plus" هو أيضًا موطن لدورة
00:03:19إتقان "Claude code"، وهي المكان الأول للانتقال من الصفر إلى مطور ذكاء اصطناعي.
00:03:22ويتم تحديثها كل أسبوع. لذا إذا كنتم تحاولون اكتشاف
00:03:25كيف يمكنني فعلاً إتقان "Claude code" والحصول على مسار فعلي للمضي قدمًا؟
00:03:29حسنًا، تفقدوا محتوانا بالتأكيد، مجددًا، الروابط في التعليقات. والآن،
00:03:32بالعودة إلى مهارة "YouTube pipeline"،
00:03:34والتي أعتقد أنها الأقوى من بين جميع هذه المهارات السبع. حسنًا،
00:03:36مهارة "NotebookLM pie" تلك تسمح لنا بجلب قوة "NotebookLM" إلى
00:03:41"Claude code". لذا يمكنني تزويد "NotebookLM" بكل ما أريد،
00:03:44وتحديداً أشياء مثل فيديوهات يوتيوب، وكل هذا يتم نقله إلى خوادم جوجل، أليس كذلك؟
00:03:48فنحن لا نستخدم رموز "Cloud Code" لإجراء التحليل.
00:03:51بل نجعل "Notebook LM" و"Gemini" يقومان بذلك نيابة عنا. ثم نقوم باستعادتها فحسب.
00:03:53وأحصل على حق الوصول إلى جميع مخرجات "Notebook LM"، أليس كذلك؟ الفيديوهات،
00:03:56مجموعات الشرائح، الصور، أي شيء يمكنني القيام به هنا، يمكنني فعله عبر الطرفية الآن.
00:03:59وتستخدم تلك المهارة أداة واجهة سطر أوامر "Notebook LM PI" لإنشاء ذلك
00:04:03صح؟ نحن لا نستخدم رموز (tokens) الخاص بـ "Claude code" لإجراء التحليل.
00:04:05بل نجعل "NotebookLM" و "Gemini" يقومان بذلك نيابة عنا، ثم نسترده فقط.
00:04:09وأحصل على جميع مخرجات "NotebookLM": فيديوهات،
00:04:12وعروض تقديمية، وصور، أي شيء يمكنني فعله هناك، يمكنني فعله عبر وحدة التحكم الآن.
00:04:17وهذه المهارة تستخدم أداة "NotebookLM PI CLI" لإنشاء هذا
00:04:21الجسر بين "Claude code" و "NotebookLM".
00:04:24الآن يتضمن هذا المستودع (Repo) مهارته الخاصة.
00:04:27لذا فإن بحث "YouTube pipeline" هو في الأساس مهارة تستدعي
00:04:32مهارات إضافية. إنها مهارة من مستوى أعلى.
00:04:33وما تفعله مهارة "YouTube pipeline" هو أنها تأخذ أداة
00:04:38"NotebookLM PI CLI" ومهارتها، وتقوم بشكل أساسي بأتمتة
00:04:43عملية جلب المصادر.
00:04:44فهي تجمع مجموعة من روابط اليوتيوب بناءً على محادثتك وتتضمن
00:04:49جزء التحليل.
00:04:50لذا فهي تستخدم هذا كجسر ثم تجلب المصادر تلقائيًا وتجري
00:04:54التحليل تلقائيًا، كل ذلك في أمر واحد.
00:04:56لكن استخدام هذه المهارة يفترض أن لديك بالفعل مصدرًا للمعلومات، صح؟
00:04:59لقد حددت بالفعل ما تريد التحدث عنه أو ما تريد إجراء
00:05:02تحليل له، وهذا يطرح سؤالاً:
00:05:04كيف نحدد أصلاً ما سنتحدث عنه في المقام الأول؟
00:05:08كيف يساعدنا "Claude code" هناك؟
00:05:09وهذا يذهب إلى ما هو أبعد مما تراه في تفصيل المهارات، أليس كذلك؟
00:05:13ما نحتاج إلى اكتشافه هو مثل "الخطوة صفر". كما تعلم،
00:05:16علينا أن نحدد ما هو ينبوع المعرفة لمجالك
00:05:21الخاص؛ بالنسبة للتقنية، الأمر واضح جدًا، صح؟ لكل أمور الذكاء الاصطناعي هذه،
00:05:23كل شيء يأتي من أماكن قليلة؛
00:05:25إما يأتي مباشرة من مستودعات "GitHub" أو يظهر على تويتر، صح؟
00:05:30لذا، إذا لم يكن الأمر متعلقًا بالتقنية أو بالذكاء الاصطناعي، فعليك أن تفهم،
00:05:33من أين تنبع المعلومات؟
00:05:35حتى تكون أول من يتحدث عنها على أرض الواقع. وفي حالتي،
00:05:39بما أننا نقول إنها تأتي من منصة "GitHub" أو من منصة "Twitter"،
00:05:40لذا نحن بحاجة لتحديد ما هو ينبوع المعرفة الخاص بك، لأنه إذا لم يكن
00:05:45تقنية أو ذكاءً اصطناعيًا، فأنت بحاجة لفهم:
00:05:47أين تنشأ المعلومة؟
00:05:49لكي تكون أول من يتحدث عنها. وفي حالتي،
00:05:53بما أننا نقول إنها تأتي من "GitHub" أو تويتر،
00:05:57كيف أستخدم "Claude code" للمساعدة هناك؟ حسنًا، عندما يتعلق الأمر بتويتر،
00:06:00لقد جعلتُ "Claude code" يبني لي تطبيق ويب لكشط (Scraping) بيانات تويتر.
00:06:04هذا ما تراه هنا. البيانات تذهب إلى تليجرام. وكل 30 إلى 45 دقيقة،
00:06:08تصلني تغريدة بناءً على عدد من الكلمات المفتاحية وعدد من المؤلفين
00:06:12الذين يظهرون ويقولون: هاهو ما يتحدثون عنه، هاهي الإعجابات،
00:06:16وها هو ما يسمى بـ "درجة السرعة" (Velocity score).
00:06:18كما يسمح لي بالرد عليهم إذا أردت لأنني ربطتُ أيضًا واجهة برمجة
00:06:21تطبيقات تويتر (Twitter API) الخاصة بي، وهنا تفصيل لكيفية عمل تطبيق الويب هذا. مجددًا،
00:06:25كان من السهل جدًا إنشاؤه داخل "Claude code" ومع ذلك فهو متطور
00:06:28إلى حد ما وقابل للتخصيص للغاية.
00:06:31لذا، كل 45 دقيقة تقريبًا -الأمر يعمل بمؤقت عشوائي-
00:06:36يقوم بكشط من 40 إلى 90 تغريدة. ويستخدم أداة كشط تغريدات من "Apify".
00:06:39وهي رخيصة الثمن.
00:06:40وبعد ذلك يقوم بتصفية التغريدات وتقييمها.
00:06:43فهو يجدها بناءً على عدد من إشارات التقييم؛ حيث ينظر إلى السرعة، والسلطة،
00:06:48والتوقيت، والفرصة، وقابلية الرد، لأن لدي القدرة، كما قلت،
00:06:52على الرد على هذه التغريدات. وإذا أردت،
00:06:54فإن جميع التغريدات التي يحصل عليها يتم إرسالها إلى "Supabase".
00:06:57للتأكد من أنني لا أحصل دائمًا على نفس التغريدة من نفس الشخص،
00:07:00ولجعلها أيضًا متنوعة قليلاً من هناك.
00:07:03يقوم بتقييمها ثم يختارها بناءً على النتيجة. ويستخدم دالة "Softmax".
00:07:07لذا فهو يطبق درجة احتمالية على كل منها.
00:07:08وبذلك لا أحصل دائمًا على التغريدة ذات النتيجة الأولى في كل مرة. مجددًا،
00:07:11نحن نريد بعض العشوائية هناك.
00:07:13يتم إرسالها إلى تليجرام، ولديها أيضًا القدرة على إعطائي ردودًا
00:07:16محتملة. لذا قمت بربط مهارة "Brock" بذلك.
00:07:18الآن، إذا كنت تستخدم تويتر لأي فترة من الوقت،
00:07:21فأنت تعلم أنه موبوء تمامًا ببرامج البوت التي تنشر هناك.
00:07:24لذا فإن جميع الردود تذهب إلى "Supabase" ويتم
00:07:29تقييمها بشكل أساسي. وبهذه الطريقة، يكون لدي رؤية حول نوع الردود التي أقدمها،
00:07:34لأنني أستطيع أيضًا تقديم ردود مخصصة، ومع مرور الوقت،
00:07:36يتحول الأمر إلى نظام يحسن نفسه بنفسه. وأخيرًا،
00:07:40تظهر في تليجرام. الآن لننتقل إلى ينبوع المعرفة الثاني،
00:07:43وهو مستودعات "GitHub" الرائجة. نعم، هناك صفحة للرائج على "GitHub"،
00:07:47لكن لماذا لا أحصل على هذه المعلومات تلقائيًا مع بعض الرؤى
00:07:50الجيدة حول سرعة هذه التوجهات، صح؟
00:07:53كم عدد النجوم التي حصلت عليها منذ إنشائها لأول مرة، وأيضًا جعلها
00:07:57مصفاة، صح؟ أريد فقط رؤية أمور الذكاء الاصطناعي. حسنًا،
00:07:59قام "Claude code" بكل ذلك من أجلي.
00:08:00لقد أنشأ سكربت يعمل كل صباح يجلب لي مستودعات
00:08:04"GitHub" الرائجة في مجال الذكاء الاصطناعي ويضعها داخل أرشيف "Obsidian" الخاص بي.
00:08:08لذا ما أتمكن من رؤيته هو أفضل 10 مستودعات رائجة تم إنشاؤها في الأيام
00:08:12السبعة الماضية. كل يوم أرى النجوم، واللغة،
00:08:16وأحصل على رابط ووصف سريع فوق كل ذلك.
00:08:19كما يمكنني رؤية أفضل 5 مستودعات رائجة لهذا الشهر. وبعد ذلك يعطيني
00:08:22اقتراحه لكل يوم، ولماذا.
00:08:24وبين سكربت "GitHub" هذا الذي أنشأه "Claude code" ومحرك تويتر هذا،
00:08:28أصبحتُ قادرًا على حل مشكلة "الخطوة صفر" هذه،
00:08:31وهي: كيف نجد أصلاً أشياء لنتحدث عنها في المقام الأول بحيث
00:08:34ثم اجعل "كلاود كود" يبنيها، لأنه بمجرد حصولك على ذلك، أليس كذلك؟
00:08:37صح؟ نحن بحاجة لأشياء جديدة وهذا يسمح لنا بفعل ذلك. ومجددًا،
00:08:41الأمر الجيد في "Claude code" هو أنك لست مضطرًا لاستخدام "GitHub".
00:08:44ولست مضطرًا لاستخدام تويتر.
00:08:45عليك فقط تحديد ما هي تلك المصادر بالنسبة لك ولمجالك.
00:08:48ثم اجعل "Claude code" يبنيها؛ لأنه بمجرد حصولك على ذلك،
00:08:52أو ما سميناه "ينبوع المعرفة"، يمكنك ربطه هنا،
00:08:57في هذا الإعداد الكامل لتفصيل المهارات، تمامًا؟
00:08:59بمجرد أن أحصل على الفكرة التي وجدتها في "GitHub" أو التي رأيت شخصًا يتحدث
00:09:03عنها على تويتر، يمكنني حينها توجيه بحث "YouTube pipeline" نحوها، صح؟
00:09:07يُطلق عليها "YT pipeline"، لكن لا يشترط أن تكون مرتبطة بيوتيوب، أليس كذلك؟
00:09:09يمكن أن تكون أي شيء. وبعد ذلك تقوم بالتحليل على "NotebookLM".
00:09:13وكما رأيتم مع "GitHub"،
00:09:14يتم تنفيذ كل هذا أيضًا داخل أرشيف "Obsidian" الخاص بي. نعم،
00:09:20سأقوم بفتح وحدة التحكم مع وجود "Claude code" يتحدث إليها،
00:09:22لكن كل ما ينشئه "Claude code" يكون في ملف "Markdown" داخل الأرشيف.
00:09:27لذا فمن السهل جدًا بالنسبة لي رؤية ما يحدث أيضًا.
00:09:30والاطلاع على التقارير ورؤية المقالات المرتبطة، صح؟
00:09:33هذا فقط يمنحني رؤية أفضل ويبقي كل شيء منظمًا، تمام؟
00:09:36لأنه خاصة إذا كنت تصنع محتوى،
00:09:38مثل إذا كنت تفعل هذا يوميًا، وتجري أنواعًا متعددة من الأبحاث، فإن هذا،
00:09:42إذا كان مجرد كود برمجي ولا تستخدم "Obsidian" هناك،
00:09:44فيمكن للأمر أن يفلت منك كإنسان؛ "Claude code" سيتعامل معه جيدًا،
00:09:48لكنك أنت ستعاني. لذا نحن نفهم أين نجد الأفكار من المستوى الأساسي.
00:09:52وقد تحدثنا للتو عن مهارة "YT pipeline"،
00:09:55وكيف يمكننا توجيهها نحو تلك الأفكار التي وجدناها في مكان ما،
00:09:59وإرسالها إلى "NotebookLM" لتقوم بالكثير من البحث والتحليل؛ الخطوة التالية
00:10:03تصبح بمثابة توليد الأفكار والاستراتيجية.
00:10:06وهذا يعني أخذ ذلك البحث ثم اكتشاف كيف يمكننا صياغة
00:10:10هذه الأفكار من خلال "خرائط الرغبة" (Desire mapping)؟
00:10:12كيف يمكننا أخذ هذه الأفكار وتحويلها فعليًا إلى محتوى يهتم به
00:10:16شخص ما حقًا على مستوى عالٍ.
00:10:18لذا فإن ما سيفعله توليد الأفكار ليس إعادة البحث،
00:10:22ولكنه سيلقي نظرة على البحث من حيث المشهد
00:10:25التنافسي. ومثل، ماذا يقول الآخرون عن هذا؟ ما هي الفجوات؟
00:10:29ما هي الأشياء المحتملة التي لم يتحدث عنها أحد والتي قد تلقى صدى لدى
00:10:33الجمهور، صح؟
00:10:33لذا فهذا يعني إخراج البحث من العزلة ووضعه مجددًا في
00:10:38المشهد التنافسي الذي تتواجد فيه. لذا دعونا نلقي نظرة على هذا الجزء قيد التنفيذ.
00:10:42لقد كنت أجري بعض الأبحاث حول "Rag" و "Claude code" وأخطط لوضعها في
00:10:45بعض المحتوى. سيكون مثل "المستويات السبعة لـ Claude code و Rag"،
00:10:49لأنه مجال تغير كثيرًا في الحقيقة خلال العام الماضي تقريبًا. لذا فنحن نقوم باستدعاء مهارة توليد الأفكار.
00:10:52ألقِ نظرة على بحثنا الأخير حول "Rag" و "Claude code" وعد إلينا بنوع من
00:10:56تحليل للمشهد. وهذا ما عاد به "Claude code". مجددًا،
00:11:00إليكم ما قدمه نظام "Claude Code". مجددًا،
00:11:03إنه يسحب من الأبحاث التي أجريناها بالفعل.
00:11:05فأول شيء يعطينا إياه هو المشهد التنافسي، والزوايا المشبعة،
00:11:10والفجوات المفتوحة، ثم الأداء المتميز، أليس كذلك؟
00:11:14ما الذي تحدث عنه الآخرون وأحدث ضجة كبيرة؟ بعد أن يعطينا
00:11:17هذا السياق، ينتقل إلى أفكار الفيديو، أليس كذلك؟ العناوين والزوايا،
00:11:21ونوع الرغبة التي نستهدفها، ثم التنسيقات والفجوات التنافسية.
00:11:25وهو يفعل ذلك لمجموعة كبيرة من الفيديوهات المختلفة، أليس كذلك؟
00:11:29لقد أعطانا تسعة خيارات مختلفة ثم قام بتصنيفها.
00:11:32وأعتقد أن ما تراه هنا مهم لأنه يتكرر في كل
00:11:36هذه المهارات في النظام. أنا أستخدمه،
00:11:38عندما نتحدث عن استخدام "Claude Code" والأتمتة،
00:11:40فإن ما نتحدث عنه حقًا هو تحويل "Claude Code" إلى متعاون.
00:11:44أليس كذلك؟ في كل خطوة من هذه الرحلة،
00:11:46أريد أن يكون لي نوع من المدخلات، أليس كذلك؟
00:11:49لا أريد أن يذهب "Claude Code" تلقائيًا إلى "GitHub" دون أن أراه حتى.
00:11:53ثم في النهاية يعطيني فقط، "مهلاً،
00:11:55إليك السيناريو الكامل الذي ستؤديه اليوم. بالمناسبة،
00:11:57لقد أنشأت الصورة المصغرة والعنوان وكل شيء جاهز."
00:12:00"عليك فقط قول هذه الكلمات."
00:12:01أنت لا تريد ذلك لأنه سيكون سيئًا. حسنًا؟
00:12:04إذا كنت تفعل أي شيء بالذكاء الاصطناعي له أي طابع إبداعي على الإطلاق،
00:12:08فأنت بحاجة إلى البقاء في مقعد القيادة. الآن،
00:12:13من الواضح أنه طوال كل هذا، يقوم "Claude Code" بالكثير من أجلنا،
00:12:16لكنه يقوم بالتحليل ويضع خططًا وأفكارًا محتملة.
00:12:20لا تزال بحاجة إلى أن تكون موجودًا للتحقق منه والقول، "مهلاً،
00:12:24هذا لا يعجبني. ذاك لا يعجبني".
00:12:25هذه هي الطريقة التي يمكنك بها الحصول على مخرجات جيدة في النهاية.
00:12:29وهكذا يمكنك الحفاظ على صوتك، لأنه مهما بلغت جودة تدريبه،
00:12:32إذا كنت تتوقع منه الانتقال من الصفر إلى السيناريو الكامل
00:12:32دون أن تتدخل في أي مرحلة لتقول، "فلنفعل هذه الفكرة، ولنغير تلك،
00:12:37ولنغير هذه"، فسيكون المحتوى تقليديًا وسيكون سيئًا.
00:12:39لكن الشيء الجميل في هذا هو، إذا كنت ترغب في أتمتته بهذه الطريقة،
00:12:42يمكنك ذلك، ولكن في كل خطوة من هذه الرحلة، أليس كذلك؟
00:12:45التوقع هو أن تلقي نظرة على مخرجات "Claude Code" قبل الانتقال
00:12:48إلى المرحلة التالية. وما يوفره لك حقًا،
00:12:51وما تشتريه حقًا بهذا هو كل الجهد المبذول لإجراء هذا
00:12:53النوع من التحليل من الصفر، ورؤية أشياء كهذه ورؤية
00:12:58أفكاره تساعدك على صقل ما ستقرر المضي قدمًا فيه.
00:13:03لأنني أقول في تسع مرات من أصل عشرة،
00:13:06ينتهي بي الأمر بتنفيذ نسخة معدلة مما يعطيني إياه.
00:13:09عادةً لا أفعل الشيء نفسه تمامًا، أليس كذلك؟
00:13:11لأن لدينا دائمًا شيء مختلف نريد إضافته هناك،
00:13:12لكن هذا كل شيء بالنسبة لقسم تكوين الأفكار، أليس كذلك؟ لقد قمنا بالخطوة صفر،
00:13:15ووجدنا المعرفة. وقمنا بالخطوة الأولى.
00:13:18لقد أجرينا بعض الأبحاث عبر خط العمل واستخدمنا "NotebookLM" وأكملنا
00:13:21عملية تكوين الأفكار. تعلمون،
00:13:25لقد أصبحنا نفهم أين تقع فكرة المحتوى المحتملة هذه في سياق
00:13:26ما يفعله الآخرون. وبالطبع،
00:13:31كل هذا يتم داخل تطبيق "Obsidian" بدلاً من مخزننا.
00:13:34وإذا كانت أمور "Obsidian" غامضة بعض الشيء بالنسبة لك،
00:13:36سأضع رابطًا في الأعلى لفيديو قمت فيه بتحليل معمق لـ "Obsidian"
00:13:39و "NotebookLM". وهذا يأخذنا إلى المرحلة الثالثة، وهي قسم كتابة السيناريو.
00:13:43الآن، عندما يتعلق الأمر بكتابة السيناريو، سأقول عن نفسي،
00:13:47أنا لست من كبار المتحمسين لكتابة السيناريوهات الكاملة.
00:13:50سأكتب سيناريو المقدمة الجاذبة، مثل أول 30 ثانية.
00:13:52لذا ما رأيته في مقدمة هذا الفيديو، حيث كنت أقول، "أجل،
00:13:5738 ألف متابع و 11 ألف شخص على تيك توك"، كان ذلك مكتوبًا، أليس كذلك؟
00:13:59لقد تناقشت مع "Claude Code" كثيرًا باستخدام مهارة المقدمة هذه
00:14:04وحددت بالضبط ما سأقوله.
00:14:07لأنه عندما يتعلق الأمر بالمحتوى ووسائل التواصل الاجتماعي،
00:14:09فإن المقدمة الجاذبة مهمة جدًا. والتغليف مهم جدًا.
00:14:12لذا أريد إتقان ذلك وهي 20 ثانية فقط، أما بالنسبة لكل شيء آخر،
00:14:14فهي مجرد مخططات عريضة، ومفاهيم مع نقاط أساسية.
00:14:17أعرف تقريبًا ما سأتحدث عنه، ولكن ليس تمامًا.
00:14:19سوف نقوم بالأمر بارتجال مباشر.
00:14:20لذا فإن مهارة المخطط التفصيلي التي أعطيك إياها، مجددًا،
00:14:21هي مجرد أشياء عامة، رغم أن المقدمة تتقن الأمر حقًا.
00:14:26وموضوع المقدمة الجاذبة يأتي في جزء كبير منه من "Callaway".
00:14:30أستلهم الكثير من أفكاره، تحية لكل المحتوى الذي يقدمه.
00:14:34ما يقدمه رائع حقًا.
00:14:37لذا قمت أساسًا بتطبيق هذا الإعداد بالكامل على مجموعة من فيديوهات "Callaway" ثم
00:14:38دمجت ذلك في كيفية جعل "Claude Code" يتعامل مع المقدمات والمخططات
00:14:43والعناوين وما شابه. ولكن دعونا نرى هذا عمليًا.
00:14:47وسوف نقوم بتشغيل مهارة المقدمة،
00:14:50ومهارة المخطط التفصيلي ومهارة عنوان اليوتيوب على فيديو "Claude Code RAG"
00:14:51إليك ما قدمه لنا في قسم الافتتاحية، خمسة تنويعات.
00:14:55ثم يقوم بتقسيم كل افتتاحية إلى افتتاحية منطوقة، وافتتاحية مرئية،
00:14:57بالإضافة إلى نص متراكب محتمل، إذا أردنا إضافة ذلك أيضًا.
00:14:58النصوص المتراكبة تحديداً هي أكثر للمحتوى القصير.
00:15:03لذا، هذا ليس شيئًا سأطبقه مع الافتتاحيات الطويلة.
00:15:05ثم لكل مقدمة، يقوم بتقسيمها إلى مقدمة منطوقة، ومقدمة بصرية،
00:15:09بالإضافة إلى نص متراكب محتمل إذا أردنا إضافة ذلك أيضًا.
00:15:12الآن النص المتراكب مخصص أكثر للمحتوى قصير المدى.
00:15:15لذا هذا ليس شيئًا سأطبقه مع المقدمات طويلة المدى، ثم ننتقل إلى
00:15:19المخطط التفصيلي وهو يتضمن الطول المستهدف.
00:15:22بعض الوثائق ذات الصلة الموجودة أيضًا في مخزن "Obsidian" الخاص بنا والتي قد
00:15:24نحتاج للرجوع إليها. ثم لديه المقدمة. ومجددًا، المخطط هو مجرد قسم.
00:15:28مثل فكرة عامة، كما تعلمون، الفكرة الجوهرية هي أن هندسة السياق هي كذا،
00:15:32سوف نشرح ماهية هندسة السياق بالإضافة إلى نقاط الحديث.
00:15:36ويتضمن أيضًا وسائل مساعدة بصرية محتملة. لذا،
00:15:39إذا أردت إضافة نوع من مخططات "Excalidraw"، فإليك ما يمكنك فعله.
00:15:42ثم بعض المواد المصدرية إذا أردت الإشارة إليها على الشاشة
00:15:45أيضًا. وهو يكرر ذلك لكل قسم.
00:15:48وأخيرًا ينتقل إلى خيارات العناوين.
00:15:51والشيء الجميل في مهارة العنوان هو أنها لا تنظر إليه بمعزل عن غيره.
00:15:53إنها تنظر فعليًا في جميع عناوينك السابقة الناجحة لتأخذ فكرة عن
00:15:56الأشياء التي تنجح فعلاً مع هذا الشخص.
00:16:00ثم يقوم بتقسيمها إلى فئات. الفئة الأولى: "هندسة السياق
00:16:02جعلت هندسة الأوامر شيئًا من الماضي". ثم يخبرك، "مهلاً،
00:16:07إليك ما أستند إليه في هذا، أليس كذلك؟"
00:16:10"هذا هو الفيديو السابق الذي حقق عددًا معينًا من المشاهدات."
00:16:11"هذا هو السبب في أنني أعتقد أن هذا العنوان سينجح". وهو يفعل ذلك لكل هذه العناوين،
00:16:15عناوين الفئة الثانية هي مخاطر محسوبة. لذا فهي جريئة قليلاً،
00:16:18وهو أمر جيد معرفته لأن هناك احتمالية لإجراء بعض الاختبارات المقارنة.
00:16:21لذا بين الحين والآخر يستحق الأمر طرح شيء غريب بدلاً من
00:16:25تقديم ثلاثة عناوين من الفئة الأولى متشابهة تمامًا.
00:16:28ثم يتبع ذلك بخيارات نصوص الصور المصغرة. ومرة أخرى،
00:16:31نفس النظام هنا. ومن ثم بين هذه المهارات الثلاث: المقدمات،
00:16:34والمخططات والعناوين، نكون قد رسمنا تقريبًا 90% من الفيديو الخاص بنا، أليس كذلك؟
00:16:38التغليف شبه مكتمل فيما يتعلق بالعنوان والمقدمة وما سيظهر
00:16:43على الصورة المصغرة.
00:16:47ثم مخطط الفيديو التفصيلي يحمل المحتوى الفعلي بشكل أساسي.
00:16:48الشيء الوحيد غير الموجود هنا بوضوح هو شيء يتعلق بإنشاء
00:16:52الصورة المصغرة نفسها، لكن هذا تفضيل شخصي.
00:16:56لا أعتقد حقًا أن الذكاء الاصطناعي رائع في إنشاء الصور المصغرة بشكل تلقائي.
00:16:58الأمر يختلف إذا جئت بفكرة محددة،
00:17:02لكنها بصرية للغاية وذاتية للغاية. لذا فهذا شيء أفعله يدويًا تمامًا.
00:17:04وبمجرد أن تصل إلى هذا المكان وتكون راضيًا عن كيفية إنشاء كل هذا،
00:17:08فقد حان الوقت لتصوير المحتوى فعليًا، أليس كذلك؟ وهذا يدوي تمامًا.
00:17:11أنا لست شخصًا يستخدم الشخصيات الرمزية للذكاء الاصطناعي أو أي شيء من هذا القبيل.
00:17:15لا أعتقد حقًا أن الأمر يستحق العناء في 99% من الحالات.
00:17:18لذا لا توجد أتمتة حقيقية لـ "Claude Code" في جزء الإنشاء الفعلي
00:17:20من هذا. وهذا ينقلنا إلى المرحلة الرابعة، وهي التوزيع، أليس كذلك؟
00:17:24والتوزيع له عدة طبقات. الآن هناك الشكل الأكثر وضوحًا
00:17:28للتوزيع، وهو، "مهلاً،
00:17:32نريد نشر هذا الفيديو على منصات مثل يوتيوب أو إنستغرام أو تيك توك".
00:17:33بكل صراحة، أنا أستخدم CapCut لتعديل فيديوهاتي.
00:17:37لذا فإن نشرها على YouTube من هناك،
00:17:40أو نشرها على TikTok، أمر سهل للغاية.
00:17:42وبصراحة، أنا أقوم بنشرها يدوياً على Instagram.
00:17:45هل هذا هو الشيء الأكثر كفاءة في العالم؟ لا،
00:17:48لكنه يناسبني لأنه يستغرق ثانيتين فقط وأنا راضٍ عن ذلك.
00:17:53خاصة وأنني أستخدم ميزة "قوالب الـ Reels" على Instagram،
00:17:55ومحاولة أتمتة هذا الجزء أمر مزعج. لا أعتقد حتى أنه ممكن،
00:17:58أو على الأقل لم يكن كذلك عندما حاولت آخر مرة. لذا بالنسبة لي، عندما يتعلق الأمر بالتوزيع،
00:18:00فأنا أفكر أكثر في إعادة التوظيف،
00:18:02إعادة التوظيف بمعنى أخذ فيديو من YouTube مثلاً وتحويله إلى محتوى
00:18:04نصي على موقعي كمدونة، ثم محتوى نصي على LinkedIn وTwitter،
00:18:09وإعادة توظيف المحتوى القصير، أليس كذلك؟ إذا كان لدي قطعة محتوى طويلة،
00:18:11كيف يمكنني تحويلها إلى شكل قصير؟ وأنا لا أتحدث فقط عن قص المقاطع.
00:18:15أنا أتحدث عن: حسناً، كيف نلخص 30 أو
00:18:1840 دقيقة من حديثي مع شخص ما على YouTube إلى مقطع مدته 30 ثانية،
00:18:22أو 60 أو 90 ثانية على Shorts أو Instagram أو TikTok؟
00:18:27لذا، هاتان المهارتان، "Content Cascade" ومهارة المحتوى القصير، تقومان بذلك.
00:18:30الآن، مهارة Content Cascade تتعلق كلياً بتوزيع الفيديو إلى نص،
00:18:34حيث آخذ فيديو YouTube وأحوله إلى LinkedIn. ومرة أخرى، مثل كل المهارات،
00:18:36هذا أمر قابل للتخصيص للغاية.
00:18:40قد لا يكون لديك مصدر أساسي لمحتوى YouTube،
00:18:43ولكن يمكنك تغيير ذلك لأي شيء آخر.
00:18:48يمكنك توجيه هذه المهارة نحو مقال أو فيديو YouTube لشخص آخر،
00:18:52أو شيء تريد التحدث عنه بتنسيق نصي.
00:18:55وهذا سيأخذ ذلك ويحوله إلى مدونة، وTwitter، وLinkedIn.
00:18:58بالطبع، هذه المهارة تحديداً مضبوطة لتناسب نبرة صوتي،
00:19:02ولكن ليس من الصعب جداً تغيير ذلك.
00:19:04خاصة إذا استخدمت شيئاً مثل مهارة "Skill Creator"،
00:19:07التي ستجري اختبارات عليها. فعندما أقوم بتشغيل مهارة Content Cascade،
00:19:09فإنها تجلب النص المفرغ تلقائياً من YouTube.
00:19:15وتحوله إلى تدوينة، وتنشرها تلقائياً، وتحوله إلى سلسلة
00:19:18تغريدات على Twitter مع حوالي سبعة ردود مختلفة. ومرة أخرى،
00:19:19تنشر ذلك تلقائياً بمجرد موافقتي عليه، ثم تعطيني بضعة نماذج
00:19:22لمنشورات LinkedIn. سأكون أول من يعترف بأنني كسول نوعاً ما في LinkedIn،
00:19:26لكنني لا أقوم بأتمتة منشورات LinkedIn لأنني أستخدم شيئاً مثل Lead Shark.
00:19:29تغريدات مع سبعة ردود مختلفة. ومرة أخرى،
00:19:33تنشر ذلك تلقائيًا بمجرد موافقتي عليه، ثم تعطيني بضعة خيارات
00:19:35لمنشورات "LinkedIn". الآن سأكون أول من يقول إنني كسول نوعًا ما في "LinkedIn"،
00:19:39لكنني لا أؤتمت منشورات "LinkedIn" لأنني أستخدم شيئًا مثل "Lead Shark".
00:19:44حسنًا،
00:19:48أنا عادةً ما أقوم بذلك لإعداد نظام جذب العملاء بالكامل.
00:19:48لذا فهذا يقوم بعمل رائع في القيام بذلك لأنه مجددًا،
00:19:53هناك الكثير من المنصات، هناك الكثير من منصات التواصل الاجتماعي.
00:19:57ليس من الواقعي أن تقول، "حسنًا،
00:20:01سآخذ هذا المحتوى الآن وأكتب هذه المنشورات بمفردي". تعلمون،
00:20:03أعرف نفسي، أنا أميل أكثر لمحتوى الفيديو.
00:20:07لذا فإن أي طريقة تمكنني من أتمتة الجانب التقني منها هي أمر رائع.
00:20:10وهنا على موقعي، أنا في قسم المدونة ويمكنك أن ترى أنها تلقائيًا،
00:20:14بالتأكيد تنشئ المدونة بالكامل،
00:20:17ولكنها تدمج أيضًا فيديو يوتيوب وبها الكثير من تحسينات محركات البحث.
00:20:20وكذلك سيزداد ظهوري على منصات مثل بحث جوجل، أليس كذلك؟
00:20:24لذا الفكرة كلها هي أن هذه المدونة لا تتعلق بـ، "أوه،
00:20:28هذه المقالات جيدة جدًا في مدونتي". بل بالأحرى،
00:20:31مع استمرار نمو مستودع المحتوى الخاص بي، تنمو المدونة أيضًا،
00:20:33وكذلك يزداد ظهوري في أشياء مثل بحث جوجل، أليس كذلك؟
00:20:38كل شيء مرتبط بكل شيء.
00:20:40لأنني بالتأكيد لست من يكتب تلك التدوينات بمفرده.
00:20:42رغم أنني أعطيته الكثير من كتاباتي الخاصة حتى يرى كيف كنت أكتب،
00:20:45أليس كذلك؟ إنه يبتعد عن أشياء مثل كليشيهات "ChatGPT"، أليس كذلك؟
00:20:48ليس X، بل هو Y، أليس كذلك؟ لذا كجزء من المهارة،
00:20:52فهي تبحث في جميع استعارات الكتابة بالذكاء الاصطناعي وتتجنبها.
00:20:55وأخيرًا وليس آخرًا، إعادة توظيف المحتوى القصير. الآن،
00:20:59إعادة توظيف المحتوى القصير بسيطة للغاية.
00:21:02في الأساس، هي إعادة القيام بكل هذه الأشياء مثل المقدمات والمخططات،
00:21:05أليس كذلك؟ وبعد ذلك تضع ذلك في تنسيق 30، 60، 90 ثانية،
00:21:10أليس كذلك؟ إنها تعطيك مقدمات لاستخدامها.
00:21:15إنها تعطيك تسميات توضيحية محتملة فيما يخص ما يظهر على الشاشة
00:21:16في البداية. لذا فهذا مجرد شكل مكثف لما قمنا به بالفعل.
00:21:20ولأن محتواي القصير موجه بالفعل نحو فيديو طويل،
00:21:23فإن كل العمل قد تم بالفعل، أليس كذلك؟ إنها مجرد عملية حذف للزيادات.
00:21:28ولكن ما يسمح لي ذلك بفعله هو، كما تعلمون،
00:21:31في الأساس أخذ ما أنشئه على يوتيوب.
00:21:33ست قطع مختلفة من المحتوى من شيء رئيسي واحد أنشأته على يوتيوب،
00:21:36أليس كذلك؟ من هنا جاء اسم "Content Cascade" أو تدفق المحتوى.
00:21:41وهذا هو جمال هذا النظام لأنه لا ينتهي بمجرد مقطع فيديو على يوتيوب.
00:21:45فيديو يوتيوب نفسه يصبح كيانه الخاص ومنبعاً للمعرفة
00:21:48الذي تحدثنا عنه من قبل، ولكنه مخصص لك.
00:21:52هذا هو نظام محتوى "Cloud Code" الخاص بي.
00:21:55إنه بمثابة مساعدي الشخصي الخارق. وكما قلت من قبل،
00:21:59في كل خطوة من هذه العملية، أواصل النقاش مع "Claude".
00:22:02أنا لا أتوقع منه أن يعطيني منتجاً مثالياً في النهاية،
00:22:06لذا فهذا هو نظام محتوى "Claude Code" الخاص بي.
00:22:09إنه في الأساس متعاوني الخارق. وكما قلت من قبل،
00:22:11في كل خطوة من هذه العملية، أتحاور ذهابًا وإيابًا مع "Claude".
00:22:14لا أتوقع منه أن يعطيني منتجًا مثاليًا في النهاية،
00:22:17لكنني أحمّله الكثير من الجهد الشاق. كل التحليل،
00:22:20وكل البحث التنافسي، وكل المقدمات،
00:22:24وكل الأفكار الأساسية، إنه يقوم بكل ذلك.
00:22:27ويسمح لي بالتركيز على الأشياء ذات التأثير العالي. علاوة على ذلك،
00:22:29بمجرد أن أنشئ قطعة من المحتوى،
00:22:32فإنه يعطيني مسارًا بسيطًا للغاية للتنفيذ نحو
00:22:34توزيعه بأشكال مختلفة على منصات متعددة، أليس كذلك؟
00:22:39وهذا ما يؤدي إلى شيء مثل 10 ملايين مشاهدة في الشهر كشخص واحد
00:22:42دون أي منشورات واسعة الانتشار بين قوسين.
00:22:46لذا إذا كنت ترغب في الحصول على كل المهارات الدقيقة،
00:22:48محرك بحث تويتر، وسيناريو "GitHub" ودورة "Claude Code" المتقدمة،
00:22:50تأكد من مراجعة "Chase AI Plus". مرة أخرى،
00:22:55هناك رابط لذلك في الوصف وفي التعليقات.
00:22:57هناك أيضًا رابط لمجتمع "Chase AI" المجاني في الوصف.
00:23:00إذا كنت تريد الكثير من الموارد المجانية للبدء في استخدام الذكاء الاصطناعي.
00:23:04لكن بخلاف ذلك، أخبرني برأيك وسأراك لاحقًا.
00:23:07...

Key Takeaway

يتيح نظام الأتمتة المكون من 7 مهارات في Claude Code لصانع محتوى واحد إنتاج 90 فيديو وتوزيعها نصياً وبصرياً عبر المنصات لتحقيق 10 ملايين مشاهدة شهرية من خلال نجاحات صغيرة تراكمية.

Highlights

حقق نظام Claude Code أتمتة كاملة لإنتاج 90 قطعة محتوى متنوعة خلال 30 يوماً من قبل صانع محتوى واحد وبدون فريق عمل.

نتج عن هذا النظام المستدام 10 ملايين مشاهدة موزعة على الفيديوهات دون الحاجة إلى انتشار فيروسي (Viral) لمقطع واحد، حيث لم يتجاوز أي فيديو 400,000 مشاهدة.

تعتمد مهارة YouTube pipeline على أداة NotebookLM PI CLI لربط Claude Code بخوادم جوجل لإجراء تحليل المحتوى دون استهلاك رموز (tokens) الخاصة بكلاود.

يقوم سكربت مخصص مبني بواسطة Claude Code بكشط من 40 إلى 90 تغريدة كل 45 دقيقة وتصفيتها بناءً على درجة السرعة (Velocity score) والسلطة.

تحول عملية التوزيع الأوتوماتيكية فيديو يوتيوب إلى مدونة محسنة لمحركات البحث (SEO)، وسلسلة تغريدات على تويتر، ومنشورات LinkedIn، و6 قطع محتوى قصير (Shorts).

تستند مهارة كتابة العناوين إلى تحليل أداء العناوين السابقة الناجحة وتقسيم المقترحات الجديدة إلى فئات تشمل الخيارات الآمنة والمخاطر المحسوبة.

Timeline

إحصائيات النمو ونموذج العمل الفردي

  • نتج عن نظام الأتمتة اكتساب 38,000 متابع على يوتيوب و50,000 على إنستغرام خلال شهر واحد.
  • يتكون الإنتاج الشهري من 30 فيديو طويل و60 مقطع فيديو قصير موزعة على تيك توك وReels.
  • يعتمد الوصول إلى 10 ملايين مشاهدة على استراتيجية الضربات الخفيفة المستمرة بدلاً من انتظار فيديو واحد واسع الانتشار.

تثبت الأرقام المحققة إمكانية إدارة قناة ضخمة كفريق من شخص واحد دون الحاجة لمحررين أو مساعدين افتراضيين. يركز هذا النموذج على الاستدامة وتكرار النجاحات الصغيرة لتجنب قضاء 16 ساعة يومياً أمام الكمبيوتر. تعكس النتائج أهمية حجم الإنتاج المرتفع الذي يصل إلى 90 قطعة محتوى في 30 يوماً كعامل أساسي للنمو السريع.

هيكلة عملية صناعة المحتوى الرباعية

  • تنقسم دورة إنتاج المحتوى إلى أربع مراحل: البحث، توليد الأفكار، كتابة السيناريو، والتوزيع.
  • ترتبط مرحلتا البحث وتوليد الأفكار بشكل وثيق كدورة مستمرة يغذي فيها كل جانب الآخر.
  • تمثل مهارة YouTube pipeline الأداة الأقوى في النظام لربط البحث المتقدم ببيئة التطوير.

يتم تقسيم العملية المنهجية لضمان تخصيص مهارات Claude Code محددة لكل جزء من أجزاء العمل. تشمل مرحلة كتابة السيناريو عناصر فرعية مثل المقدمات الجاذبة (Hooks) والمخططات التفصيلية وعناصر التغليف البصري. يهدف هذا التقسيم إلى تحويل المهام المعقدة إلى خطوات مؤتمتة قابلة للتنفيذ بأمر واحد.

تحديد مصادر المعرفة وأتمتة البحث التقني

  • يعمل تطبيق ويب مبني بكلاود كود على كشط بيانات تويتر وإرسالها إلى تليجرام بناءً على كلمات مفتاحية محددة.
  • يستخدم النظام دالة Softmax لتطبيق درجة احتمالية على التغريدات لضمان التنوع وتجنب التكرار.
  • يجلب سكربت GitHub اليومي أفضل 10 مستودعات رائجة في مجال الذكاء الاصطناعي ويخزنها في أرشيف Obsidian.

تعتمد الأتمتة في 'الخطوة صفر' على تحديد ينبوع المعرفة الخاص بكل مجال، وفي حالة التقنية يكون GitHub وتويتر هما المصدرين الأساسيين. يتم تقييم المعلومات بناءً على إشارات مثل التوقيت وقابلية الرد والسرعة لضمان الأسبقية في الطرح. يتم تنظيم جميع المخرجات في ملفات Markdown داخل تطبيق Obsidian لتسهيل الرؤية البشرية للمعلومات وتنظيم التقارير.

تحويل البحث إلى استراتيجية محتوى تنافسية

  • تحلل مهارة توليد الأفكار المشهد التنافسي لتحديد الزوايا المشبعة والفجوات المعلوماتية المفتوحة.
  • يقدم Claude Code تسعة خيارات مختلفة لكل فكرة فيديو مع تصنيفها حسب نوع الرغبة المستهدفة.
  • يعمل الذكاء الاصطناعي كمتعاون يتطلب تدخل الإنسان في كل خطوة للحفاظ على نبرة الصوت الإبداعية.

الهدف من هذه المرحلة هو إخراج البحث من العزلة ووضعه في سياق ما يتحدث عنه الآخرون فعلياً. يوفر النظام تحليلاً للأداء المتميز للفيديوهات المشابهة ويقترح عناوين وزوايا بناءً على 'خرائط الرغبة'. يشدد النهج على ضرورة بقاء صانع المحتوى في مقعد القيادة لرفض أو تعديل المقترحات لضمان عدم خروج محتوى تقليدي أو ضعيف.

كتابة السيناريو وهندسة التغليف البصري

  • تقتصر كتابة السيناريو الكاملة على أول 30 ثانية (المقدمة الجاذبة) لضمان أعلى مستويات الاحتفاظ بالمشاهد.
  • تعتمد مهارة العناوين على موازنة الخيارات بين عناوين الفئة الأولى المضمونة وعناوين المخاطر المحسوبة.
  • يتضمن المخطط التفصيلي (Outline) نقاط الحديث والوسائل المساعدة البصرية المقترحة مثل مخططات Excalidraw.

يتم التركيز بشكل مكثف على المقدمة والتغليف لأنها العناصر الأكثر تأثيراً في انتشار الفيديو على وسائل التواصل. يستلهم النظام معايير المقدمات الجاذبة من خبراء مثل Callaway ويدمجها في مهارات Claude Code. يتم إنتاج مخططات عامة لبقية الفيديو للسماح بالارتجال المباشر والحفاظ على طبيعية الأداء دون استخدام شخصيات ذكاء اصطناعي رمزية.

نظام تدفق المحتوى (Content Cascade) والتوزيع

  • تحول مهارة Content Cascade الفيديو الطويل إلى تدوينة كاملة وسلسلة تغريدات ومنشورات LinkedIn تلقائياً.
  • تتجنب خوارزمية الكتابة كليشيهات ChatGPT المعروفة من خلال تحليل أسلوب الكتابة الشخصي للمستخدم.
  • ينتج عن فيديو يوتيوب واحد 6 قطع محتوى مختلفة مما يخلق نظاماً ينمو ذاتياً عبر محركات البحث والمنصات.

تتم عملية إعادة التوظيف عن طريق استخراج النص المفرغ من يوتيوب وتحويله إلى صيغ نصية تلائم كل منصة على حدة. يدمج الموقع الإلكتروني فيديوهات يوتيوب مع التدوينات المؤتمتة لتعزيز ظهور العلامة التجارية في نتائج بحث جوجل. يختتم النظام بالتأكيد على أن Claude Code يعمل كمساعد خارق يتحمل العبء التقني والتحليلي الثقيل ليترك الجوانب الإبداعية عالية التأثير للإنسان.

Community Posts

View all posts