5. الحساب والاشتراك

•/login — تسجيل الدخول إلى حساب Anthropic

•/logout — تسجيل الخروج من حساب Anthropic

•/upgrade — فتح صفحة الترقية للانتقال إلى خطة أعلى

•/usage — عرض حدود استخدام الخطة وحالة حدود المعدل

•/cost — عرض إحصاءات استهلاك الـ tokens

•/stats — عرض الاستخدام اليومي وسجل الجلسات والتفضيلات النموذجية

•/extra-usage — إعداد استخدام إضافي للاستمرار عند بلوغ حدود المعدل

•/privacy-settings — عرض وتحديث إعدادات الخصوصية (Pro و Max فقط)

•/passes — مشاركة أسبوع مجاني من Claude Code مع الأصدقاء (للحسابات المؤهلة)

6. الإخراج والمساعدات

•/copy [N] — نسخ آخر رد إلى الحافظة، وتمرير رقم ينسخ الرد رقم N من الأحدث

•/voice — تفعيل أو إيقاف الإملاء الصوتي بالضغط للحديث (يتطلب حسابclaude.ai)

•/color — تغيير لون شريط الأوامر للجلسة الحالية

•/loop [interval] [prompt] — [Skill] تشغيل تعليمة بشكل متكرر مع بقاء الجلسة مفتوحة. الاسم البديل: /proactive

•/batch <instruction> — [Skill] تنفيذ تغييرات كبيرة على قاعدة الكود بالتوازي عبر وكلاء متعددين

•/debug [description] — [Skill] تفعيل سجل التشخيص وتحليل المشكلات من سجل الجلسة

•/claude-api — [Skill] تحميل مرجع Claude API بحسب لغة المشروع وتغطية أدوات الاستخدام والـ streaming

•/schedule [description] — إنشاء أو تحديث أو تشغيل الروتينات بشكل تحاوري

•/tasks — إدارة المهام الخلفية. متاح أيضاً باسم /bashes

7. التكامل والمنصات

•/ide — إدارة تكاملات بيئة التطوير المتكاملة وعرض الحالة

•/chrome — إعدادات Claude in Chrome

•/desktop — متابعة الجلسة في تطبيق Claude Code Desktop (macOS وWindows). الاسم البديل: /app

•/mobile — عرض رمز QR لتحميل تطبيق Claude للهاتف. الأسماء البديلة: /ios و /android

•/install-github-app — إعداد تطبيق Claude GitHub Actions لمستودع

•/install-slack-app — تثبيت تطبيق Claude في Slack عبر OAuth

•/web-setup — ربط حساب GitHub بـ Claude Code on the web باستخدام بيانات gh CLI المحلية

•/remote-control — إتاحة التحكم في الجلسة عن بُعد منclaude.ai. الاسم البديل: /rc

•/remote-env — إعداد البيئة البعيدة الافتراضية للجلسات المُطلقة بـ --remote

•/teleport — سحب جلسة Claude Code on the web إلى الـ terminal. الاسم البديل: /tp

•/setup-bedrock — إعداد المصادقة مع Amazon Bedrock عبر معالج تفاعلي

•/setup-vertex — إعداد المصادقة مع Google Vertex AI عبر معالج تفاعلي

8. التشخيص والمساعدة

•/doctor — فحص وتحقق من تثبيت Claude Code والإعدادات مع إصلاح المشكلات بالضغط على f

•/help — عرض المساعدة والأوامر المتاحة

•/status — فتح واجهة الإعدادات (تبويب الحالة) لعرض الإصدار والنموذج والحساب

•/release-notes — عرض سجل التغييرات في منتقي إصدارات تفاعلي

•/insights — توليد تقرير يحلّل جلسات Claude Code والأنماط ونقاط الاحتكاك

•/team-onboarding — توليد دليل تأهيل للفريق من سجل استخدام Claude Code خلال الثلاثين يوماً الماضية

•/feedback [report] — إرسال ملاحظات عن Claude Code. الاسم البديل: /bug

•/powerup — اكتشاف ميزات Claude Code عبر دروس تفاعلية مع عروض متحركة

•/stickers — طلب ملصقات Claude Code

لأول مرة — Claude يتصدر

تتجاوزت Anthropic شركة OpenAI في تبني الشركات الأمريكية وفق بيانات Ramp AI Index.

السبب ليس "النموذج فقط" إنما التركيز الواضح على:

- الاستخدام المؤسسي
- الأمان والحوكمة
- جودة البرمجة وكتابة الأكواد
- جاهزية الوكلاء (Agents)
- التكلفة مقابل الأداء

OpenAI تترصد لـ Google

تم رصد نماذج جديدة تابعة لـ OpenAI

ember-alpha
beacon-alpha

ويعتقز بأنها تستعد لاطلاق GPT-5.6 عند عقد Google لمؤتمرها القادم

سيتم زيادة الحد الأسبوعي لاستخدام Claude Code بنسبة 50%، وذلك ابتداءً من الآن وحتى 13 يوليو.

هذه الزيادة متاحة لجميع المشتركين في باقات Pro و Max و Team و Enterprise

الآن… بث مباشر

تقوم Figure ومنذ ثلاث ساعات ببث مباشر لدورة عمل مدتها 8 ساعات لروبوتاتها F.03 humanoid أثناء فور الطرود

لاحظ سلاسة الحركة

الذكاء الاصطناعي سيغيّر طبيعة العمل نفسها.

القيمة البشرية ستنتقل من:
تنفيذ المهام المتكررة إلى إلى التفكير، التحليل، الإبداع، واتخاذ القرار.

وأهم حقيقة:
نجاح التحول بالذكاء الاصطناعي يعتمد على:
🔹 10% خوارزميات
🔹 20% تقنية وبنية تحتية
🔹 70% إعادة تصميم العمل والثقافة والتنظي

هذا المشاهد سوف تكون قديمة….

الروبوتات ….

هذه المشاهد سوف تكون قديمة….

الروبوتات …. ستتطور وربما تقود نفسها ولا تسمح لأحد بدفعها

بند جديد في ميزانيات المؤسسات…
لم يحسب له كثيرون حساباً: حوكمة الذكاء الاصطناعي.

التكاليف الخفية بدأت تتكشف:
•مراجعة قانونية للنماذج والعقود
•حماية البيانات من التسرب عبر أدوات AI
•مراقبة المخرجات والتحيز
•تدقيق الامتثال (EU AI Act، ISO 42001، NIST AI RMF)
•إدارة الصلاحيات والوصول

الأرقام تكشف الصورة:
▪️ 77% من المؤسسات تعمل حالياً على بناء برامج حوكمة AI، وترتفع النسبة إلى 90% في المؤسسات التي تستخدم AI فعلياً

▪️ سوق حوكمة AI والامتثال يتجه من 2.2 مليار دولار في 2025 إلى 9.5 مليار بحلول 2035، بنمو سنوي 15.8%

▪️ بين 40-65% من موظفي المؤسسات يستخدمون أدوات AI غير معتمدة من قسم IT، ما يُعرف بـ Shadow AI

▪️ 47% من مستخدمي AI التوليدي في بيئات الشركات يدخلون عبر حسابات شخصية خارج رقابة المؤسسة

🔻النتيجة:
بعض المؤسسات بدأت تنشئ هياكل مخصصة:
•AI Steering Committee
•Responsible AI Office
•AI Governance Committee

السباق لم يعد على من يتبنى AI أسرع، على من يحوكمه قبل أن تتجاوزه التكلفة.

ختام برنامج حافل لـ@Dhofar_Govبرنامج مختلف عن بقية البرامج لأن مخرجاته ليست معرفة فقط وإنما مجموعة من الوثائق وأيضا عدد كبير من الأفكار التطويرية للمحافظة باستخدام الذكاء الاصطناعي وإيجاد حلول لعدد من المشكلات، واستخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل القرارات والمشاريع واستشراف المستقبل.

والأهم الخروج بوثيقة غاية في الأهمية وهي حول الكفايات الرقمية للموظفين…

شكراً للأخوة المتدربين
والشكر أيضاً للدكتور سعيد العمري مدير الموارد البشرية على الدعم والفكر الواعي

وللحديث بقية مع هذه المحافظة الرائعة

أكبر سوء فهم يمكن أن تقع فيه المؤسسات....

شراء نموذج لغوي أو Chatbot ويقال تحولنا إلى الذكاء الاصطناعي

الحقيقة التي يجب أن يعرفها جميع قادة المؤسسات.... هي أنه بدون -إعادة تصميم طريقة عمل المؤسسة- تغيير العمليات والحوكمة للبيانات وتوزيع الأدوار ومؤشرات الأداء وأليات القرار.... فإن الذكاء الاصطناعي يبقى أداة فقط بفاعلية محدودة أو مؤقتة ولا يكسب المؤسسة ميزة تنافسية فعالة.

بإختصار:
لا تشغل الذكاء الاصطناعي في بيئة تشغيل قديمة

كيف تستفيد من خوارزمية X الجديدة ؟

بعد فتح جزء من خوارزمية التوصية في X، أصبحت الصورة أوضح...

انتشار المنشور لا يعتمد فقط على عدد المتابعين، وإنما على طريقة تفاعل الناس معه منذ اللحظات الأولى.

إليك أهم النقاط:

⚫️أول 30 دقيقة مهمة جداً
عندما تنشر، تراقب الخوارزمية سرعة التفاعل مع المنشور في البداية.
- هل الناس يضغطون إعجاب؟
- هل يردون؟
- هل يتوقفون لقراءة المنشور؟

إذا حصل المنشور على تفاعل جيد مبكراً، تزيد فرصة ظهوره لجمهور أوسع.

⚫️الردود الجيدة أقوى من الردود الكثيرة
ليست كل الردود متساوية.
الرد الذي يضيف:
- فكرة
-سؤال
- تجربة
- معلومة

يعطي إشارة إيجابية أقوى من ردود قصيرة مثل: “شكراً” أو إيموجي فقط.
الخلاصة العملية:

⚫️وقت القراءة مهم
إذا توقف المستخدم عند منشورك وقرأه، فهذا مؤشر قوي أن المحتوى يستحق الظهور أكثر.
لهذا، السطر الأول مهم جداً لأنه يحدد هل سيكمل القارئ أم يتجاوز المنشور.

⚫️الروابط الخارجية قد تقلل الوصول
عندما تضع رابطاً خارجياً، قد يغادر المستخدم المنصة.
الخوارزمية غالباً تفضل المحتوى الذي يبقي المستخدم داخل X.

⚫️كثرة النشر في وقت قصير قد تضرّك
إذا نشرت عدة منشورات متقاربة، قد تقل فرصة ظهور المنشورات اللاحقة، لأن الخوارزمية تحاول تنويع المحتوى وعدم إظهار نفس الكاتب كثيراً.

⚫️إذا كان حسابك معروفاً بموضوع معين، مثل التقنية أو التعليم أو الاستثمار، فإن الخوارزمية تفهم جمهورك بشكل أفضل.
أما إذا غيّرت مواضيعك كثيراً، فقد يصعب عليها معرفة من هو الجمهور المناسب لمنشورك.

⚫️⚫️الخلاصة:
الانتشار على X ليس حظ فقط.
هو نتيجة محتوى واضح، وقت نشر مناسب، تفاعل حقيقي، وتخصص مفهوم.

خبر مهم للباحثين والأكاديميين

أرشيف arXiv أعلن سياسة جديدة صارمة:
سيحظر المؤلفين لمدة عام كامل إذا احتوت أوراقهم على (أدلة لا تقبل الجدل) على استخدام مولدات الذكاء الاصطناعي دون تدقيق ومراجعة بشرية كاملة.

من ضمن الأمثلة التي ستؤدي للحظر:
- مراجع وهمية (hallucinated)
- تعليقات AI مثل "هل تريد تعديل هذا؟"
- جداول أو نتائج غير مدققة

الرسالة واضحة:
الذكاء الاصطناعي أداة مساعدة، ليس بديل عن العقل البشري. والمسؤولية كاملة على المؤلفين

انتبه عند كتابة الـ Prompt

لا تقول له (لا) تعمل ….

التفاصيل👇🏻

ورقة بحثية ارتكزت فكرتها الرئيسية على أن نماذج الذكاء الاصطناعي قد تتجاهل كلمة (لا) أثناء التدريب، وتركّز على الفكرة نفسها وكأنها صحيحة.

▪️ما الذي درسته؟
الباحثون أرادوا معرفة: هل يكفي أن نقول للنموذج “هذه المعلومة خاطئة” حتى لا يتعلمها؟
اختبروا ذلك عبر تدريب النماذج على نصوص مليئة بادعاءات كاذبة مع تحذيرات متكررة بأنها غير صحيحة.

▪️كيف أُجريت؟
- استخدم الباحثون آلاف المقالات المزيفة.
- كل مقال يحتوي معلومة خاطئة مع تنبيهات مثل: “هذه القصة مفبركة ولا يجب تصديقها”.
- بعدها اختبروا النماذج بأسئلة مختلفة لمعرفة هل صدّقت الادعاء أم لا.

▪️ماذا وجدت؟
- رغم التحذيرات، النماذج تبنّت الادعاءات الكاذبة بنسبة وصلت إلى 88.6%.
- النموذج غالبًا يتعلم “الفكرة الأساسية” أكثر من تعلّم النفي المحيط بها.
- لكن عندما كان النفي داخل الجملة نفسها مثل: “إد شيران لم يفز”، تحسن الأداء كثيرًا.
- التأثير لم يقتصر على المعلومات، بل ظهر أيضًا في السلوكيات؛ فالنماذج قد تتعلم سلوكًا ضارًا حتى لو قيل لها إن هذا السلوك خاطئ.

▪️ماذا يعني لك كمستخدم؟
هذه م