أصدرت شركة Memoket جهاز Memoket Gem القابل للارتداء الذي يزن 11 جرامًا، وهو جهاز ذكاء اصطناعي مصمم ليتناسب مع Apple Watch، ويمكن إدخاله بسهولة في الحزام المشترك. يمكن للمستخدمين الضغط على زر واحد لالتقاط محتوى المحادثات، وسيقوم Gem تلقائيًا بربط هذه المحادثة بمناقشات ذات صلة من أسابيع سابقة، وتوفير روابط المصدر. يبدأ سعر المنتج من US$179 (حوالي HK$1,396)، ومن المتوقع أن يتم شحنه في أغسطس 2026. مع استمرار الضجة الأخيرة حول الذكاء الاصطناعي التي أثارتها ChatGPT لمدة تقارب الأربع سنوات، إليك بعض الأدوات التي استخدمتها بالفعل والتي جعلت حياتي وع عملي ومشاريعي الشخصية على Mac أكثر سهولة.
من الجدير بالذكر أنك قد تكون قد سمعت أو قرأت عن معظم، إن لم يكن كل، هذه الأدوات التي سأصفها. لكن هذا هو جزء من هدف هذه المقالة. على الرغم من أن اكتشاف بعض الجواهر الخفية دائمًا ما يكون ممتعًا، إلا أنه من تجربتي، هناك أسباب تجعل بعض المنتجات السائدة تصبح سائدة. وهذا ينطبق بشكل خاص على أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على نماذج باهظة الثمن للتدريب أو التشغيل. لكن بغض النظر، فإن مقدار الفائدة العملية التي يمكنك الحصول عليها من هذه الأدوات هو المهم. ومع ذلك، ليست كل الأدوات مناسبة للجميع، سواء كانت أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي أو غيرها.
إليك بعض الأمثلة على كيفية استخدامي لهذه الأدوات لتبسيط وتحسين عملي، آمل أن تلهمك بعض الأفكار حول سير العمل الخاص بك. إذا لم يكن هذا ذا صلة بك، فلا بأس بذلك. والأفضل من ذلك، إذا كان لديك أي أدوات مفضلة أو حالات استخدام تساعدك في سير العمل الخاص بك، سأكون سعيدًا بقراءتها في التعليقات.
MacWhisper يجعل سير عملي أكثر كفاءة
أقوم حاليًا بتسجيل خمسة بودكاست أسبوعيًا وتحرير سبعة برامج. بالنسبة لمعظم البرامج، أتحمل أيضًا مسؤولية النشر، بما في ذلك وصف البرنامج، ملاحظات البرنامج، ومواد مساعدة أخرى مثل الاقتباسات النصية أو المقاطع القصيرة على وسائل التواصل الاجتماعي. يتم نشر بعض البرامج أيضًا كرسالة إخبارية أسبوعية بناءً على المحتوى. بعد الانتهاء من التحرير، أستمع إلى البرنامج بالكامل من البداية إلى النهاية، مع تدوين الروابط في ملاحظات البرنامج، وتحديد الطوابع الزمنية لكل فصل، وتحديد بعض الجمل أو المقاطع التي قد تكون مناسبة كمنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي. بعد الانتهاء من الاستماع، أكتب وصف البرنامج ونصوص وسائل التواصل الاجتماعي في ذهني بينما لا يزال كل شيء واضحًا.
هذا هو سير عملي منذ حوالي عشر سنوات، وقد كان فعالًا طوال الوقت. ومع ذلك، في السنوات القليلة الماضية، أضفت MacWhisper إلى هذه العملية. كلما قمت بتصدير حلقة للاستماع النهائي، أستخدم نموذج Nvidia Parakeet v3 لتشغيل MacWhisper، حيث أن دقته كافية لتكون شبكة أمان مفيدة. بعد أن أنتهي من مراجعة البرنامج، أقدم النص الكامل وما كتبته إلى ChatGPT لمساعدتي في التحقق مما إذا كنت قد فاتني أي روابط أو تفاصيل مهمة أخرى، مثل أفضل مواقع منشورات وسائل التواصل الاجتماعي.
على الرغم من أن استخدامي لـ MacWhisper بسيط نسبيًا، إلا أنه يعد واحدًا من أكثر أدوات الذكاء الاصطناعي إثارة للإعجاب على منصة Mac حاليًا. إن استثمار المطور Jordi Bruin في التخصيص والمرونة والوظائف المساعدة (بما في ذلك حالات الحافة المحددة جدًا) مذهل. تشمل هذه الميزات مجلدات المراقبة للتفريغ التلقائي، تسجيل الاجتماعات، اختصارات لوحة المفاتيح، الترجمة الفورية، دعم النماذج السحابية والمحلية، قواميس مخصصة، تصدير جماعي، تكامل مع أطراف ثالثة… والقائمة لا تزال مستمرة. يساعدني MacWhisper على العمل بكفاءة أكبر، ولا أستطيع أن أوصي به بما فيه الكفاية لأي عمل يتعلق بالتفريغ.
Codex يجعل البرمجة أسهل
على الرغم من أنني حاولت عدة مرات على مدار السنوات القليلة الماضية، كان علي أن أقبل أنني لا أملك عقلية المبرمج. أنا مهتم جدًا بهذا الموضوع وأبذل قصارى جهدي لاكتساب المعرفة ذات الصلة، لكن البرمجة الفعلية لم تكن أبدًا من تخصصي. ومع ذلك، مثل أي مستخدم، لدي بعض الاحتياجات المحددة التي لا تلبيها التطبيقات الحالية بالكامل. لذلك، قررت في نهاية العام الماضي تجربة أدوات مثل Codex من OpenAI وClaude Code من Anthropic. في مشروعي الأول، جعلت هذين النظامين الأساسيين للبرمجة يكتبان لي تطبيقًا مشابهًا: تطبيق لمراقبة المواقع التي لا تقدم مصادر RSS، حتى أتمكن من معرفة الأخبار المهمة عند ظهورها.
على الرغم من أن Claude كان أداؤه بشكل عام أفضل، إلا أنني لم أتمكن من التكيف مع واجهته المعتمدة على CLI. استمريت في استخدام Codex حتى شعرت بالرضا عن تطبيقي، ثم توقفت عن استخدام Codex حتى قبل حوالي شهرين عندما جاءني فكرة تطبيق آخر أردت إنشاؤه. الفارق هذه المرة كان كاليوم والليل مقارنة بالنموذج الذي استخدمته في نهاية العام الماضي، وسيخبرك أي مطور فعلي بذلك. منذ ذلك الحين، بدأت العمل على أداتين إضافيتين، وسأشارك المزيد من التفاصيل لاحقًا. مؤخرًا، أثارت OpenAI بعض المتاعب بسبب دمج تطبيق ChatGPT الرئيسي مع Codex، لكن هذا لا يغير حقيقة أن Codex هو واحد من أكثر الأدوات إثارة للإعجاب التي أستخدمها عدة مرات يوميًا،
كلما واجهت خطأ أو فكرت في كيفية تحسين هذه المشاريع، أستخدمه. بمجرد أن يبدأ هذا العملية الصغيرة في ذهني، يصبح من الصعب إيقافها. على الرغم من أن هذا قد يبدو سيئًا لبعض الأشخاص، إلا أن الشعور جيد.
Perplexity Computer يبسط المهام المعقدة
أولاً، أحتاج إلى توضيح مباشر: أسعار Perplexity Computer ليست رخيصة. حالياً، يتعين على مستخدمي Perplexity Pro دفع 20 دولار أمريكي شهرياً (حوالي 156 دولار هونغ كونغ)، ويجب عليهم شراء نقاط ائتمان لاستخدام هذه الميزة، بينما يحصل مستخدمو Perplexity Max الذين يدفعون 200 دولار أمريكي شهرياً (حوالي 1560 دولار هونغ كونغ) على 10,000 نقطة ائتمان شهرياً، ويمكنهم شراء نقاط ائتمان إضافية. لقد كنت أرغب في كتابة مقال عن Perplexity Computer، لكنني لم أكمله حتى الآن.
باختصار، عندما استخدمته لأول مرة، أدركت على الفور أن كل نظام تشغيل سيحصل قريباً على نسخته الخاصة من هذه الأدوات ذات وظائف الوكيل، مثل Claude Cowork و ChatGPT Work، القادرة على تنفيذ مهام طويلة تتعلق بإنشاء الوثائق، واستخدام الحاسوب، وأدوات الوكيل، والتكامل مع الأطراف الثالثة، من أجل إكمال العمل وفقاً لمتطلبات المستخدم. على عكس أدوات الوكيل من OpenAI وAnthropic، تختار Perplexity Computer النموذج الأكثر توافقاً مع وصف المستخدم من بين عشرات النماذج النصية، والصورية، والفيديو، والصوتية، ثم تبدأ العمل.
يتطلب ذلك بعض التعديلات والتجارب، لكن Perplexity Computer نجح في النهاية في التعامل مع المهام المتكررة التي كنت بحاجة إلى تحليل حوالي 200 وثيقة متعددة الصفحات شهرياً، وشرح البيانات وتحليلها، ثم نقل جزء منها إلى جدول بيانات متعدد العلامات. لا يزال يتطلب ذلك بعض التعديلات اليدوية والتحقق الشامل للتأكد من صحة كل شيء. لكن Perplexity Computer تولى العمل الشاق والممل، حيث كانت المهام التي كانت تستغرق يوماً كاملاً كل بضعة أسابيع تُنجز في غضون دقائق.
LM Studio يوفر سهولة تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محلياً
للوهلة الأولى، يبدو أن مفهوم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محلياً أقل ملاءمة مقارنة بفتح تطبيق Safari أو ChatGPT والبدء في العمل. لكن النماذج المحلية لها مزاياها. أولاً، لا تحتاج إلى اتصال نشط بالإنترنت، وهو ما قد يكون مفيداً في بعض الحالات. مؤخراً، استخدمت LM Studio خلال رحلة طيران، حيث قمت بتشغيل نموذج Gemma 4 من Google (الذي يحتوي على 12 مليار معلمة)، وكان أداؤه جيداً مثل النموذج القائم على الشبكة من ChatGPT ذو المعلمات الضخمة.
ثانياً، بالنسبة للمستخدمين الذين لا يرغبون (أو لا يُسمح لهم) بإرسال المعلومات إلى خوادم الطرف الثالث، تعتبر النماذج المحلية بديلاً جيداً. حتى إذا اخترت عدم استخدام البيانات للتدريب، لا تزال هذه البيانات بحاجة إلى مغادرة جهازك ومعالجتها في مكان آخر، وهو ما قد يصبح عاملاً حاسماً في طبيعة بعض الأعمال. بالطبع، عدد النماذج التي يمكنك تشغيلها محلياً على جهاز Mac يعتمد إلى حد كبير على مواصفاتك التقنية، لكن LM Studio يتيح لك بسهولة تحديد أي النماذج يمكن تشغيلها بشكل مريح على جهازك، وأيها يمكن تشغيلها بشكل غير مريح، أو التي لا يمكن تشغيلها على الإطلاق.
الخبر السار هو أن مختبرات الذكاء الاصطناعي والمجتمعات مفتوحة المصدر أصبحت أفضل في إنتاج نماذج أصغر وأكثر كفاءة، لا تزال قادرة على تقديم نتائج مثيرة للإعجاب. ومن الجدير بالذكر أن LM Studio أطلق مؤخراً Bionic، وهو أداة خاصة بالنماذج الوكيلة الخاصة بالشركة. بالإضافة إلى النماذج المحلية، يوفر LM Studio Bionic الوصول عند الطلب إلى نماذج مفتوحة سحابية، تستضيف على خوادم في الولايات المتحدة، مع سياسة صارمة لعدم الاحتفاظ بالبيانات. لقد قمت فقط بإجراء اختبارات أساسية لإنشاء الوثائق على LM Studio Bionic، لكنني أستطيع أن أوصي به بلا تحفظ.