يعتقد براد مينيزيز، الرئيس التنفيذي لشركة Superblocks الناشئة في برمجة الشركات، أن الجيل القادم من أفكار الشركات الناشئة التي تصل قيمتها إلى مليار دولار تختبئ في شبه العلن: التعليمات المستخدمة من قبل شركات الذكاء الاصطناعي الحالية التي أصبحت يونيكورن.
التعليمات النظامية هي التعليمات الطويلة – التي تزيد عن 5000-6000 كلمة – التي تستخدمها شركات الذكاء الاصطناعي لتوجيه النماذج الأساسية من شركات مثل OpenAI أو Anthropic حول كيفية إنتاج منتجات الذكاء الاصطناعي على مستوى التطبيقات. وهي، في رأي مينيزيز، مثل درس متقدم في هندسة التعليمات.
“كل شركة لديها تعليمات نظامية مختلفة تمامًا لنفس النموذج [الأساسي]”، أخبر TechCrunch. “إنهم يحاولون جعل النموذج يقوم بالضبط بما هو مطلوب لمجال معين، ومهام محددة.”
آخر الأخبار
الأكثر تفاعلاً
التعليمات النظامية ليست مخفية تمامًا. يمكن للعملاء أن يطلبوا من العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي مشاركة تعليماتهم. لكن هذه التعليمات ليست دائمًا متاحة للجمهور.
لذا، كجزء من إعلان منتج شركته الجديدة لوكيل برمجة ذكاء اصطناعي يُدعى كلارك، عرضت Superblocks مشاركة ملف يحتوي على 19 تعليمات نظامية من بعض أشهر منتجات برمجة الذكاء الاصطناعي مثل Windsurf وManus وCursor وLovable وBolt.
أصبح تغريدة مينيزيز فيروسية، حيث تمت مشاهدتها من قبل ما يقرب من 2 مليون شخص، بما في ذلك أسماء كبيرة في وادي السيليكون مثل سام بلوند، الذي كان سابقًا في Founders Fund وBrex، وآرون ليفي، مستثمر في Superblocks. أعلنت Superblocks في الأسبوع الماضي أنها جمعت 23 مليون دولار في جولة تمويل Series A، مما رفع مجموعها إلى 60 مليون دولار لأدوات برمجة الذكاء الاصطناعي الموجهة لغير المطورين في الشركات.
لذلك طلبنا من مينيزيز أن يمشي بنا عبر كيفية دراسة تعليمات النظام الخاصة بالآخرين لاستنباط الأفكار.
“أود أن أقول إن أكبر درس بالنسبة لنا في بناء كلارك وقراءة تعليمات النظام هو أن التعليمات النظامية نفسها ربما تشكل 20% فقط من المكونات السرية”، أوضح مينيزيز. هذه التعليمات تعطي نموذج اللغة الكبير (LLM) الأساس لما يجب القيام به.
الـ 80% الأخرى هي “تحسين التعليمات”، كما قال، وهي بنية تحتية تبنيها الشركة الناشئة حول الطلبات التي توجه للنموذج. تتضمن هذه الجزئية التعليمات التي تضيفها إلى طلب المستخدم، والإجراءات المتبعة عند الرد، مثل التحقق من الدقة.
الأدوار والسياق والأدوات
قال إن هناك ثلاثة أجزاء من تعليمات النظام للدراسة: تحفيز الأدوار، تحفيز السياق، واستخدام الأدوات.
أول شيء يجب ملاحظته هو أنه، بينما تُكتب تعليمات النظام بلغة طبيعية، فهي محددة بشكل استثنائي. “يجب عليك أن تتحدث كما لو كنت تتحدث إلى زميل لك في العمل”، قال مينيزيز. “ويجب أن تكون التعليمات مثالية.”
يساعد تحفيز الأدوار النماذج الكبيرة على أن تكون متسقة، مما يمنحها كلاً من الغرض والشخصية. على سبيل المثال، يبدأ تعليم ديڤين بـ، “أنت ديڤين، مهندس برمجيات يستخدم نظام تشغيل حقيقي. أنت خبير حقيقي في البرمجة: قليل من المبرمجين موهوبون مثلك في فهم قواعد الأكواد، كتابة الأكواد النظيفة والوظيفية، وتعديل تغييراتك حتى تصبح صحيحة.”
يوفر تحفيز السياق للنماذج السياق الذي يجب أن تأخذه في الاعتبار قبل التصرف. يجب أن يقدم حواجز يمكن أن تقلل التكاليف وتضمن وضوح المهام.
تعليمات Cursor تخبر، “استدعِ الأدوات فقط عند الحاجة، ولا تذكر أسماء الأدوات للمستخدم – فقط وصف ما تقوم به. … لا تظهر الكود إلا إذا طُلب منك. … اقرأ محتوى الملفات ذات الصلة قبل التعديل وقم بإصلاح الأخطاء الواضحة، لكن لا تخمن أو تكرر الإصلاحات أكثر من ثلاث مرات.”
استخدام الأدوات يمكّن المهام الوكالية لأنه يُعلم النماذج كيفية تجاوز مجرد توليد النص. على سبيل المثال، يرتبط تعليم Replit بطول ويصف تحرير والبحث في الأكواد، وتثبيت اللغات، وإعداد واستعلام قواعد بيانات PostgreSQL، وتنفيذ الأوامر الطرفية والمزيد.
ساعدت دراسة تعليمات النظام الخاصة بالآخرين مينيزيز على رؤية ما يركز عليه مطورو الأجواء الآخرون. تركز أدوات مثل Loveable وV0 وBolt “على التكرار السريع”، قال، بينما “تساعد Manus وDevin وOpenAI Codex وReplit” المستخدمين في إنشاء تطبيقات كاملة، لكن “الناتج لا يزال كودًا خامًا.”
رأى مينيزيز فرصة للسماح لغير المبرمجين بكتابة التطبيقات، إذا كانت شركته تستطيع التعامل مع المزيد، مثل الأمان والوصول إلى مصادر بيانات الشركات مثل Salesforce.
بينما لم يتوصل بعد إلى إطلاق الشركة الناشئة المليارية التي يحلم بها، حصلت Superblock على بعض الشركات الملحوظة كعملاء، كما قالت، بما في ذلك Instacart وPaypaya Global.
يستخدم مينيزيز أيضًا المنتج داخليًا. لا يُسمح لمهندسي البرمجيات لديه بكتابة أدوات داخلية؛ يمكنهم فقط بناء المنتج. لذلك، قام موظفوه التجاريون ببناء وكلاء لتلبية جميع احتياجاتهم، مثل واحد يستخدم بيانات CRM لتحديد العملاء المحتملين، وآخر يتتبع مقاييس الدعم، وآخر يتوازن بين مهام مهندسي المبيعات البشريين.
“هذه هي الطريقة التي نبني بها الأدوات ولا نشتريها”، قال.
