لماذا يفعل Claude الشيء الخطأ: 3 مطالبات
Markdownيكتب Claude الشيء الخطأ لأنه يتسرع في كتابة الكود من دون فهم مقصدك. أشرح السبب وأقدم لك 3 مطالبات جاهزة للاستخدام تجعله يطرح الأسئلة أولاً.
قراءة المقال كاملًا
أهم نقطة
يكتب Claude الشيء الخطأ لأنه يتسرع في كتابة الكود ويملأ الفراغات بما يظن أنك تريده. وغالباً ما يكون ظنه خاطئاً. نادراً ما يكون النموذج هو المشكلة؛ حتى أقوى نموذج سيخطئ الهدف إذا كانت المهمة مبهمة. أصلح ذلك بخطوة واحدة: أجعل Claude يحاورني أولاً ويستخرج ما أقصده، وبعدها فقط أطلب منه الكتابة. فيما يلي ثلاث مطالبات جاهزة يمكنك نسخها ولصقها.
لمعرفة المزيد عن الخدمة، راجع وثائق Ailoot.
لماذا يفعل Claude الشيء الخطأ؟
أهم نقطة
يتلقى Claude طلباً قصيراً، فيملأ الأجزاء الناقصة فوراً ويندفع إلى كتابة الكود وفقاً لتفسيره هو للمهمة. وهذا التفسير يختلف عن تفسيرك. وهكذا ينتهي بك الأمر إلى diff يمس 14 ملفاً، بينما كنت تتوقع تغييراً في سطر واحد. السبب هو الفجوة بين ما قلته وما كان يدور في ذهنك. ولا يكاد النموذج يكون له شأن في ذلك.
تكتب: «أضف عوامل تصفية إلى صفحة المنتجات». وتتخيل في ذهنك مربعَي اختيار وقائمة محدّثة. يسمع Claude العبارة نفسها ويقرر بناء نظام تصفية متكامل: مخزن حالة خاص به، ومنطق منفصل لتأخير الإدخال، ومزامنة مع URL، وعشرات الدوال المساعدة. مئات الأسطر، مع أن بضعة معاملات URL كانت تكفي.
في حالة كهذه، الاستنتاج واضح: لم يرتكب الوكيل خطأً، بل حلّ مشكلة أكبر بكثير مما يلزم. وكان السبب عدم وصف النتيجة المطلوبة بإيجاز ودقة كافيين.
الكلمة المفتاحية هي «القصد». أنت تعرفه في ذهنك، أما Claude فلا. يرى نص طلبك وكل ما في سياقه حتى ذلك الطلب. ثم يملأ الفراغات بالتخمين. كلما كان الطلب أقصر، زاد عدد تخميناته وابتعدت النتيجة أكثر عما أردته.
تقول Anthropic ذلك بوضوح في وثائق Claude Code:
إذا تركت Claude ينتقل مباشرة إلى كتابة الكود، فقد يحلّ المشكلة الخطأ.
واجهت ذلك في مشروعي أيضاً. طلبت إصلاح شاشة تفويض واحدة، فحصلت على diff أثّر في نصف وحدة مجاورة. لم يكن Claude هو المخطئ: أعطيته سطراً واحداً، فتولى هو ملء الباقي. ومنذ ذلك الحين، أبدأ أي مهمة أكبر من تصحيح خطأ مطبعي بالأسئلة، تلك التي يطرحها Claude عليّ.
هل المشكلة حقاً في النموذج؟ ولماذا تخطئ حتى أقوى النماذج؟
أهم نقطة
أهمية النموذج أقل مما يظن الناس. في المهمة المبهمة، سيخطئ الهدف حتى أقوى نموذج: يتلقى التعليمات الناقصة نفسها ويملأ الفراغات بتخميناته. ويحصل المطورون الذين يسيطرون على وكيلهم على النتائج نفسها سواء استخدموا نموذجاً من الفئة العليا أو نموذجاً متوسطاً. الأمر كله يتوقف على مدى وضوح وصفك لما تريده. قوة النموذج تأتي في المرتبة الثانية هنا.
يظهر كل أسبوع نموذج «أذكى» من سابقه، وفي كل مرة يبدو أن الذكاء الاصطناعي صار على وشك فهمنا من بضع كلمات. لكنه لن يفعل. يكتب النموذج الأقوى الكود بسرعة أكبر ويتعامل مع المنطق المعقد على نحو أفضل، لكنه لا يستطيع قراءة أفكارك. إذا صغت المهمة صياغة سيئة، فستحصل على نص مكتوب بإتقان، لكنه يظل خاطئاً.
الخلاصة لك بسيطة: مطاردة أحدث نموذج لكي يخمّن على نحو أفضل طريق مسدود. تعلّم تكليفه بمهام لا يحتاج فيها إلى التخمين أقل تكلفة وأكثر موثوقية. وهذا ما سننتقل إليه الآن.
ما هو الاستجواب، وكيف يعالج عدم التوافق مع الذكاء الاصطناعي؟
أهم نقطة
الاستجواب هو أن تجعل الذكاء الاصطناعي يحاورك قبل أن يبدأ العمل: يطرح أسئلة مفصلة عن المهمة حتى تصلا إلى فهم مشترك. والهدف سد فجوة التواصل قبل كتابة أول سطر من الكود.
يبدو الأمر مخالفاً للحدس. نلجأ إلى الذكاء الاصطناعي لإنجاز الأمور بسرعة أكبر، والآن يُقال لنا أن نبطئه ونجعله يطرح الأسئلة أولاً. لكن خمس دقائق من الأسئلة قبل كتابة الكود قد توفر عليك ساعة من الإصلاحات لاحقاً.
لا تقتصر المشكلة على أنك شرحت الأمور لـ Claude بشكل سيئ. فكثيراً ما لا تكون قد فكرت في المهمة بما يكفي، ولا في الحالات التي يجب مراعاتها أو الحدود أو ما يهم أكثر. يستخرج الاستجواب هذه الأمور منك بالأسئلة. وبحلول نهاية المحادثة، لن تحصل على مهمة يفهمها الذكاء الاصطناعي فحسب، بل على مهمة واضحة لك أنت أيضاً وقد صيغت أخيراً بتفصيل.
هكذا تعمل هندسة السياق: يحدث العمل الأساسي قبل المطالبة، لا أثناءها. فأنت لا تبحث عن صياغة سحرية للمطالبة؛ بل تهيئ مسبقاً ما يحتاج إليه Claude حتى يفهم من دون شرح إضافي.
كيف تجعل Claude يطرح عليك الأسئلة أولاً؟
أهم نقطة
قدّم إلى Claude وصفاً موجزاً للمهمة واطلب منه صراحةً أن يحاورك قبل بدء العمل: دعه يسأل عن التفاصيل والحالات الطرفية والقيود، ثم يضع كل شيء في ملف مواصفات في النهاية. هذه هي توصية Anthropic الرسمية؛ إذ تتضمن وثائق Claude Code قالب مطالبة جاهزاً. انسخه، وغيّر الوصف، والصقه عند بدء الجلسة.
لا تسمح Anthropic بهذا الأسلوب فحسب، بل توصي به. تتضمن وثائقها قسماً بعنوان «دع Claude يحاورك»، مع مطالبة جاهزة. إليك نسخة عملية:
مطالبة مطالبة الاستجواب—اجعل Claude يحاورك
أريد بناء [وصف موجز للمهمة].
حاورني بالتفصيل قبل كتابة أي كود. اطرح أسئلة عن التنفيذ والواجهة والحالات الطرفية والمخاطر والمفاضلات. لا تسأل أسئلة بديهية؛ تعمق في الأجزاء المعقدة التي ربما لم أفكر فيها.
اطرح سؤالاً واحداً في كل مرة وانتظر إجابتي. واقترح فوراً إجابتك الموصى بها لكل سؤال.
تابع حتى نغطي كل شيء. ثم أعدّ مواصفات كاملة في ملف اسمه SPEC.md.
ثلاثة تفاصيل تجعل هذه المطالبة مفيدة بدلاً من أن تكون شكلية. أولاً: «سؤال واحد في كل مرة». إذا أمطرَك الذكاء الاصطناعي بعشرة أسئلة دفعة واحدة، فستشعر بالارتباك وتجيب بإيجاز سطحي. ثانياً: «اقترح إجابتك». لن تضطر إلى ابتكار كل شيء من الصفر؛ يمكنك الموافقة أو التصحيح. ثالثاً: «أعدّ المواصفات في ملف»: يتحول القصد الذي استخرجته إلى مستند لن يضيع.
تصف Anthropic الفائدة من حيث الجهد:
الوقت الذي تقضيه في إعداد المواصفات على نحو صحيح أهم من الوقت الذي تقضيه في مراقبة التنفيذ.
بعد المقابلة، افتح جلسة جديدة وقدّم إليها المواصفات المكتملة. سياق نظيف وقصد واضح، وهكذا يصيب Claude الهدف من المحاولة الأولى.
أسلوب «أثبت لي أن هذه أفضل خطة»
أهم نقطة
لا تكتفِ بجعل الذكاء الاصطناعي يطرح الأسئلة، بل اجعله يدافع عن قراره أيضاً. أضيف إلى المهمة شرطاً يطلب إثبات أن الخطة المقترحة هي الأفضل، لا مجرد أول ما يتبادر إلى الذهن، وأنها مدروسة لعدة خطوات إلى الأمام. بهذا أخرج Claude من وضع «سأنفذ شيئاً مشابهاً» إلى وضع الناقد، حيث يراجع عمله قبل أن تقضي وقتك في التنفيذ.
يستخرج الاستجواب قصدك. لكن للذكاء الاصطناعي عادة ثانية: التمسك بأول حل يبدو معقولاً. تسمي Anthropic ذلك فجوة «الثقة مع التحقق»: ينتج Claude تنفيذاً معقولاً لا يصمد في الحالات الطرفية. والحل أن تطلب الأدلة قبل كتابة الكود.
إذا لم تستطع التحقق من النتيجة، فلا تقدّمها.
أضيف دائماً تقريباً قسماً بعنوان «أثبت ذلك» إلى مطالبتي. وهذه هي الصياغة الدقيقة:
مطالبة مطالبة—اجعل الذكاء الاصطناعي يدافع عن خطته
حلّل المهمة بعين ناقدة قبل كتابة الكود.
اعثر على 2-3 طرق لحلها. وأثبت لي لكل طريقة أنها تحل مهمتي فعلاً بدلاً من إضافة تعقيد لمجرد التعقيد. لا تكتب الكود لمجرد كتابة الكود.
ثم اختر واحدة وأثبت أنها أفضل حل، وأنها مدروسة لعدة خطوات إلى الأمام. ما الذي سيتعطل مع نمو المشروع؟ ما الذي نغفل عنه الآن؟
بعد ذلك فقط اقترح طريقة للتنفيذ.
من دون هذا القسم، يعطيك Claude أول خيار قابل للتطبيق. أما معه، فيستبعد Claude الطرق المسدودة بنفسه ويشرح اختياره ويتيح لك رؤية تفكيره قبل أن يمس أي ملف. تقرأ نصاً قصيراً يستغرق دقيقتين بدلاً من قضاء ساعة في معرفة سبب عدم عمل الكود المكتمل كما توقعت.
مراجعة استباقية للفشل: اجعل الذكاء الاصطناعي يجد 10 أسباب للفشل قبل أن تبدأ
أهم نقطة
المراجعة الاستباقية للفشل أسلوب تطلب فيه من الذكاء الاصطناعي تخيّل أن المشروع قد فشل بالفعل وذكر الأسباب. ينتقل Claude من وضع «سأنجز هذا» المتفائل إلى البحث عن نقاط الضعف التي لن تظهر لولا مرور أسبوع من العمل. تحصل على قائمة بالمخاطر قبل أن تستثمر وقتك في المشروع، ويمكنك معالجتها مسبقاً.
هذه تقنيتي المفضلة، وهي نفسية. عندما تطلب من الذكاء الاصطناعي «أن يؤدي عملاً جيداً»، تهيئه للنجاح فيتجاوز الثغرات. أما إذا طلبت منه تخيّل الفشل، فيبدأ برؤية ما تجاهله من قبل. المطالبة قصيرة:
مطالبة مطالبة المراجعة الاستباقية للفشل—اعثر على الثغرات قبل أن تبدأ
تخيّل أن عاماً قد مرّ. لقد فشل المشروع الذي نخطط له.
اكتب 10 أسباب لحدوث ذلك. ما الذي لم نأخذه في الحسبان منذ البداية؟ وما الذي قللنا من شأنه؟ وأين اختصرنا الطريق؟ وأي افتراضات اتضح أنها خاطئة؟
ثم أخبرني عن كل سبب بما يمكننا إصلاحه الآن لمعالجته.
أستخدم هذه المطالبة قبل الموافقة على الخطة. يتبين أن نصف الأسباب لا أساس له، لكن النصف الآخر يمثل مطبات حقيقية كنت سأواجهها بعد أسبوع. معالجتها في مرحلة التخطيط تستغرق عشر دقائق. أما مصادفتها في مشروع مكتمل فتكلّف عدة أيام من البحث.
المزيج بسيط: يستخرج الاستجواب القصد، وتدافع مطالبة «أثبت ذلك» عن القرار، وتكشف المراجعة الاستباقية للفشل الثغرات. ثلاث نصوص قصيرة تلصقها قبل كتابة الكود. وتحول Claude من منفذ متعجل إلى متعاون يفكر أولاً.
لماذا يجعل السياق المثقل Claude يتصرف بغباء؟
أهم نقطة
لدى Claude نافذة سياق محدودة، أي مقدار المعلومات التي يستطيع الاحتفاظ بها في ذهنه في الوقت نفسه. عندما تمتلئ النافذة بأكثر من النصف، يبدأ بفقد التفاصيل المهمة وخلط الاتفاقات السابقة وملء الفراغات بالتخمين بدلاً من التذكر. وتُعد الجلسة الطويلة التي تتناول كل شيء سبباً شائعاً في أن يفعل الذكاء الاصطناعي في نهاية اليوم شيئاً مختلفاً تماماً عما اتفقتما عليه صباحاً.
حتى المهمة المصاغة بإتقان تنهار إذا عملت عليها ضمن سياق مزدحم. إليك كيف يحدث ذلك: كل طلب جديد ترسله يجلب سجل المحادثة كله إلى سياق عمل Claude. وكلما طالت الجلسة، امتلأت النافذة أسرع. لا تدعها تتجاوز النصف؛ فبعد ذلك يبدأ الذكاء الاصطناعي بالتصرف بغباء وفقدان الأشياء المهمة التي ناقشتها في البداية.
إليك القاعدة التي توفر عليّ أكبر قدر من الإحباط: مهمة واحدة، ومحادثة واحدة. انتهيت من دالة؟ أغلق المحادثة وافتح أخرى جديدة للمهمة التالية. نعم، قد يكون إنجاز كل شيء في نافذة واحدة أسهل أحياناً، لكنك ستدفع الثمن بفقدان السياق والإجابات الخارجة عن الموضوع.
تسمي Anthropic هذا النوع من الإخفاق «جلسة درج الخردة». والحل بسيط: استخدم /clear بين المهام غير المرتبطة لإفراغ النافذة وتجنب نقل فوضى المهمة السابقة إلى المهمة الجديدة.
إذا كنت تعقد جلسات طويلة ولا تفهم أين تذهب الأموال وانتباه الذكاء الاصطناعي، فقد تناولت ذلك بشكل منفصل في دليل أين تذهب رموز Claude Code. وجمعت أساسيات السياق الدائم الذي يقرأه Claude عند كل تشغيل في دليل إعداد CLAUDE.md.
ما الفرق بين الاستجواب وPlan Mode، وكيف يتكاملان؟
أهم نقطة
يعالج الاستجواب وPlan Mode نصفين مختلفين من المشكلة نفسها. يستخرج الاستجواب قصدك بالأسئلة قبل وضع الخطة. أما Plan Mode فيأخذ مهمة مفهومة بالفعل ويعرض خطة للتغيير من دون المساس بأي شيء حتى توافق عليها. ويعملان أفضل معاً: يوضح الاستجواب أولاً ما الذي نبنيه، ثم يبيّن Plan Mode الطريقة بالتحديد.
كثيراً ما يخلط الناس بين هاتين التقنيتين أو يفترضون أن إحداهما وحدها تكفي. لكنهما عملياً تنتميان إلى مرحلتين مختلفتين من العملية.
| الميزة | الاستجواب | Plan Mode |
|---|---|---|
| متى يحدث | قبل الخطة—لتوضيح القصد | بعد ذلك—لإنشاء خطة تغيير |
| من يسأل من | الذكاء الاصطناعي يحاورك | تقرأ الخطة وتوافق عليها |
| ما الذي تحصل عليه | مواصفات للمهمة | خطة تغيير لكل ملف على حدة |
| الفائدة الرئيسية | يمنع «لم يكن هذا ما أردته» | يمنع «لا تلمس أي شيء آخر» |
تصف Anthropic سير عمل مرجعياً من أربع مراحل: أولاً Explore (يدرس Claude ويطرح الأسئلة)، ثم Plan (يبني خطة من دون إجراء تغييرات)، ثم Implement (يكتب الكود وفق الخطة)، وأخيراً Commit (يسجل النتيجة). يحدث الاستجواب في المرحلة الأولى، وPlan Mode في الثانية. للاطلاع على شرح كامل للمرحلة الثانية، راجع دليل Plan Mode في Claude Code.
وهناك تنبيه مهم من Anthropic نفسها: لا تثقل المهام الصغيرة بهذه الإجراءات.
إذا استطعت وصف التغيير بجملة واحدة، فتجاوز الخطة.
في تصحيح خطأ مطبعي أو تغيير اسم أو تعديل سطر واحد، اكتب المطلوب مباشرة من دون مقابلات أو خطط. يفيد الاستجواب في المهام المبهمة وعندما تكون تكلفة الخطأ مرتفعة. أما في المهام التافهة، فلا يفعل سوى إبطائك.
5 أخطاء في صياغة المهام تجعل الذكاء الاصطناعي يفعل الشيء الخطأ
أهم نقطة
ترجع معظم إخفاقات الذكاء الاصطناعي إلى خمسة أخطاء في صياغة المهمة: عبارة مبهمة من سطر واحد، وعدم تحديد القيود، وطلب «اكتب الكود» من دون مرحلة «افهم أولاً»، وعدم تعريف معنى «الانتهاء»، واستخدام جلسة واحدة لا تنتهي لكل شيء. يدفع كل خطأ Claude إلى ملء تفاصيل المهمة بالتخمين. فيما يلي شكل كل خطأ وكيفية استبداله.
لخصت الأخطاء الشائعة في جدول. على اليسار ما يفعله الناس عادةً ويخطئون فيه، وعلى اليمين ما ينبغي فعله بدلاً منه.
| الخطأ | كيف تبدو العبارة | ما الذي ينبغي فعله بدلاً من ذلك |
|---|---|---|
| عبارة مبهمة من سطر واحد | «حسّن لوحة المعلومات» | صف المهمة وابدأ جلسة استجواب—دع الذكاء الاصطناعي يستخرج التفاصيل بالأسئلة |
| عدم تحديد القيود | «أضف التفويض» | وضّح ما يجب ألا يتعطل، والمكتبات التي لا ينبغي إضافتها، وما يقع خارج النطاق |
| طلب «اكتب الكود» فوراً | مطالبة ثم البدء بالبرمجة | ابدأ بـ «افهم واسأل»، ثم اكتب الكود |
| عدم تعريف معنى «الانتهاء» | تتوقع أن يخمّن الذكاء الاصطناعي النتيجة | قدّم مثالاً أو لقطة شاشة مرجعية أو اختباراً يوضح معنى «يعمل» |
| جلسة واحدة لكل شيء | تقضي اليوم كله في محادثة واحدة | مهمة واحدة، ومحادثة جديدة واحدة، كيلا يختلط السياق |
راجع آخر مطالبة أعطاك فيها الذكاء الاصطناعي إجابة خاطئة. يكاد يكون مؤكداً أن واحداً من هذه الأخطاء الخمسة كان السبب. وأكثرها شيوعاً هو الأول: أعطيته عبارة قصيرة وتوقعت أن يملأ Claude بقية التفاصيل على نحو صحيح. وقد ملأها، لكن ليس بالطريقة التي كانت في ذهنك.
ما الخطوة التالية؟ ابنِ نظاماً يفهمك فيه الذكاء الاصطناعي من بضع كلمات
أهم نقطة
تعالج المطالبات الفردية المهام الفردية. ولكي يفهمك الذكاء الاصطناعي من دون شروحات مطولة في كل مرة، تحتاج إلى نظام: يستخرج الاستجواب القصد لكل مهمة، ويخزن Second Brain معارف المشروع، وتربط هندسة السياق كل ما يقرأه Claude قبل المطالبة. عندها يختفي سبب قيامه بالشيء الخطأ: إذ يتوفر له دائماً من السياق ما يكفي لتجنب التخمين.
تتعامل المطالبات الثلاث في هذا الدليل—الاستجواب و«أثبت ذلك» والمراجعة الاستباقية للفشل—مع المهمة المحددة أمامك. وهذا بحد ذاته إنجاز كبير: لن تحصل على diff يمس 14 ملفاً بينما لم ترد سوى تغيير سطر واحد.
لكن للاستجواب سقفاً. فاستنطاق قصدك من الصفر في كل مرة يستغرق وقتاً طويلاً. ويأتي التحول الحقيقي حين يتوفر بعض السياق دائماً: في مجلد يضم معارف مشروعك، وفي ملف CLAUDE.md يقرأه Claude عند كل تشغيل، وفي منهجيتك المدونة في المهارات. عندها يأتي الذكاء الاصطناعي إلى المهمة وهو يعرف عملك وأهدافك وأسلوبك، ويفهمك من بضع كلمات لأنك أعددت مسبقاً نصف السياق.
يوضح تحليل Anthropic الأخير حجم العمل المطلوب: يستخدم المطورون الذكاء الاصطناعي في نحو 60% من عملهم، لكنهم لا يستطيعون الوثوق به تماماً إلا في 0-20% من المهام. أما الباقي فيتطلب فهمك وإشرافك وقدرتك على شرح ما ينبغي بناؤه. هذه هي المهارة التي تستحق التطوير، لا مطاردة أذكى نموذج.
المصادر
تعرّف على Ailoot.
المزيد من التفاصيل
أسئلة شائعة
متى أستخدم طلب المقابلة بدل الانتقال مباشرة إلى الشيفرة؟
استخدمه عندما تكون النتيجة أو الحالات الحدية أو القيود غير واضحة وتكون الأخطاء مكلفة. اطلب سؤالًا واحدًا في كل مرة واحفظ المتفق عليه في SPEC.md؛ أما الخطأ المطبعي أو تعديل السطر الواضح فيمكن طلبه مباشرة.
ماذا أفحص قبل قبول الخطة المقترحة؟
اطلب نهجين أو ثلاثة وقارن كيفية استيفاء كل منها للمواصفات والقيود. ثم شغّل طلب تحليل أسباب الفشل المحتمل، وراجعها وعالج المخاطر المنطبقة قبل التنفيذ.