شركة Anthropic كانت بتقيّد قدرات Claude Code ومخبية أفضل إمكانياته للموظفين بس

أنا عملت هندسة عكسية (reverse engineering) على الكود المسرب بتاع Claude Code، وقارنته بمليارات من التوكنز من اللوجز بتاعة الـ agents عندي. واللي طلع إن شركة Anthropic عارفة إن Claude Code بيهلوس أحيانًا وبيكسل، وكمان عاملة حلول للمشكلة… بس مخلياها للموظفين بس! وده التقرير ومعاه ملف CLAUDE.md اللي يخليك تعدّي التحقق بتاع الموظفين 👇

1. قفل التحقق اللي للموظفين بس الجزء ده هيعصب ناس كتير. بتطلب من الـ agent يعدل 3 فايلات. هو يعمل كده ويقولك "خلصت!" بحماس واحد لسه متوظف جديد. تفتح المشروع تلاقي 40 error. ليه؟ لأن في الكود، معيار النجاح عنده بسيط جدًا: هل الكتابة على الملف تمت؟ وخلاص. مش مهم الكود يشتغل، ولا فيه errors، ولا لأ… المهم البيانات اتحفظت على الهارد.

المؤلم بقى: في تعليمات جوه الكود بتقوله يتأكد من شغله (يشغل التستات ويتأكد من النتيجة)… بس التعليمات دي شغالة بس لو المستخدم موظف في الشركة. يعني باختصار: موظفين Anthropic بياخدوا تحقق بعد التعديل، وانت لأ. وكمان هم موثقين إن حوالي 30% من النتائج غلط… ومع ذلك مخبيين الحل لنفسهم.

الحل: لازم تجبره يتحقق بنفسك. في CLAUDE.md قوله: بعد أي تعديل، لازم يشغل: npx tsc --noEmit npx eslint . --quiet قبل ما يقولك إن الدنيا تمام.

2. دوامة انهيار الـ Context بتبدأ تعديلات كبيرة، أول شوية كل حاجة مظبوطة… بعد شوية يبدأ يهبد: متغيرات غلط، دوال مش موجودة، ويبوظ حاجات كانت صح. ده مش تدهور تدريجي… ده كأن جزء من ذاكرته اتقطع.

السبب: لما التوكنز تكتر، النظام بيعمل "ضغط" للمحتوى: يحتفظ بـ 5 فايلات بس والباقي يتحول لملخص وكل التفكير والتفاصيل بتتمسح يعني كل اللي فات… اختفى. والكود المتبهدل (imports مش مستخدمة، props ميتة…) بيخلّي المشكلة تحصل أسرع.

الحل: أول خطوة قبل أي refactor: امسح الهري كله imports مش مستخدمة logs كود ميت وبعدها اشتغل، وخلي كل مرحلة صغيرة (أقل من 5 فايلات).

3. هوس الاختصار (البخل في الحلول) بتطلب منه يصلح bug كبير… يروح حاطط if/else وخلاص. مش كسل… هو بينفذ أوامر. فيه تعليمات جوه النظام زي: خليك بسيط متعدّلش أكتر من المطلوب التكرار أحسن من abstraction بدري وده تعريفه لكلمة "خلصت".

الحل: غيّر تعريف "البساطة". قوله: "صلّح كل حاجة developer senior perfectionist ممكن يرفضها" يعني ترفع مستوى الجودة المطلوب.

4. نظام agents المتعدد (المخبي) بتخليه يعدل 20 فايل… بعد شوية ينسى اللي عمله في الأول. الغريب: الشركة عاملة نظام يشغل كذا agent في نفس الوقت… بس مش مفعّلاه ليك. كل agent ليه ذاكرة لوحده. واحد = ~167K توكن 5 مع بعض = ~835K

الحل: شغّلهم parallel قسم الشغل مجموعات (5–8 فايلات لكل agent)

5. مشكلة الـ 2000 سطر هو بيقرأ فايل كبير… وبعدين يعدل حاجات في آخره كأنه شافها، وهو ما شافهاش أصلاً. ليه؟ لأن القراءة محدودة بـ 2000 سطر بس. أي حاجة بعد كده بتتقص من غير ما يقولك.

الحل: اقرأ الفايلات الكبيرة على أجزاء (chunks)، ومتثقش في قراءة واحدة.

6. عمى نتائج الأدوات تعمل search… يقولك فيه 3 نتائج. تدور بنفسك تلاقي 47. السبب: لو النتيجة كبيرة، بيعرض preview صغير بس. وهو فاكر إن ده كل النتائج.

الحل: لو النتائج قليلة بشكل غريب: اعمل البحث جزء جزء.

7. grep مش فاهم الكود لما تغيّر اسم function… هو يلاقي شوية أماكن ويعدّلها… ويفوّت الباقي. لأنه بيبحث نصيًا بس، مش فاهم الكود فعليًا.

الحل: دور بنفسك على: calls types strings imports ديناميكية tests ومتثقش في بحث واحد.

الكود مسرّب من داخل أنثروبيك يكشف Capybara وTengu وopus-4-7 وsonnet-4-8 نماذج ذكاء اصطناعي لم تُعلن عنها للعالم بعد لكنها قيد الاستخدام داخليا في الشركة

الأغرب هو طريقة الاستخدام. الكود المسرّب يحتوي على دالة اسمها حرفياً تعليمات التنكر ، تُعطي النموذج أوامر صريحة بأن لا يذكر اسمه ولا إصداره ولا أنه ذكاء اصطناعي أصلاً، وأن يكتب رسائل الكود بأسلوب المبرمج البشري العادي.😉

هذا يعني أن موظفاً في أنثروبيك يستطيع تشغيل نموذج من هذه النماذج ويطلب منه المساهمة في مستودع مفتوح المصدر، والنموذج يكتب الكود ويعدّل الملفات ويكتب التعليقات دون أي أثر يدل على أنه AI أو أنه نموذج داخلي سري.

الشفافية تبچي بالزاوية 😉

رسميا تم إطلاق ChatGPT 5.5

ChatGPT Imagine + Seedance 2

Prompt: حط صورتك

Ultra-realistic sports broadcast still of a glamorous woman sitting in a packed football stadium crowd during a night match, wearing a dark brown sleeveless high-neck satin top and black square earrings, shoulder-length light brown/blonde hair styled in soft waves. She is casually drinking from a tall blue aluminum can while holding a half-eaten cheeseburger in the other hand. Around her are fans in bright yellow and blue football jerseys and scarves, creating strong team-color contrast. The scene feels candid and cinematic, captured mid-game from a TV broadcast camera angle with shallow depth of field. Include realistic stadium seating, crowded audience atmosphere, broadcast overlay graphics in the top-left corner showing a live football score and match timer, and a sports network watermark in the top-right. Natural arena lighting, detailed skin texture, sharp focus on the woman, slightly blurred background crowd, authentic live sports broadcast aesthetic, 16:

رسميا تم اصدار Gemini 3.5 flash

يعد أقوى Model أنتجته Google

تيليغرام سيتغيّر
قريبًا جدًا سيتم إضافة دعم كامل لتنسيق Markdown في تيليغرام.

✏️ هذا سيسمح بإضافة :

العناوين، الجداول، الاقتباسات، أكواد البرمجة، وعناصر أخرى كانت سابقًا موجودة فقط في المستندات أو صفحات الويب.

وبفضل هذا، ستصبح المنشورات أوسع وأكثر شبهًا بصفحات حقيقية بدل أن تبدو كمجرد دردشات!

📢 Advertising in this channel

You can place an ad via Telega․io. It takes just a few minutes.

Formats and current rates: View details