كيمني كلاو التجربة: تحت موجة OpenClaw، لا تزال الأتمتة بالذكاء الاصطناعي في مرحلة الاستكشاف

المؤلف: شو شان

هذا

في عام 2026، قلبت سلطعون صغير عالم الذكاء الاصطناعي رأسًا على عقب، ولا تزال حرارة ما بعد الحدث تواصل التألق بعد العام الجديد.

مؤخرًا، أطلقت العديد من شركات النماذج المحلية منتجات منافسة لـ OpenClaw، مثل MaxClaw من Mini Max، وKimi Claw من Kimi، ومن الواضح أن الأداء التنفيذي للذكاء الاصطناعي الذي أظهره OpenClaw، بالإضافة إلى مدى تسامح المطورين مع نتائج الذكاء الاصطناعي، أظهروا قيمة السوق.

من بين المنتجات المنافسة، تحديد موقع Kimi Claw واضح جدًا، فهو ليس منتج Claw من الصفر، بل يعتمد على خدمة السحابة المستضافة لـ OpenClaw، حيث تُخزن البيانات على سحابة Moonshot، وتم تهيئته مباشرة بـ 5000+ مهارة من مجتمع ClawHub.

مميزاته في استقراره النسبي، وسهولة النشر، وبساطة الاستخدام، وباعتماده على السحابة، يمكن أن يعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. عند دخول الموقع الرسمي لـ Kimi، يكفي نقرة واحدة لإنشاء، وسيقوم Kimi بنشر Kimi Claw مباشرة.

Kimi Claw نشر بنقرة واحدة｜المصدر: Geek Park

بمعنى آخر، Kimi Claw ليس منتجًا مستقلًا جديدًا، بل هو في جوهره جهاز افتراضي مهيأ عن بُعد للمستخدمين، يتيح لهم الوصول مباشرة إلى بيئة OpenClaw المستضافة على السحابة.

لم يُقصِر من الوظائف، ولم يُغلف بشكل إضافي، وهو يكاد يكون مطابقًا لنشر OpenClaw محليًا، لكنه فقط قام بإنجاز خطوات النشر، والتكوين، وإعداد البيئة نيابة عن المستخدم، ولم يعالج عملية ضبط OpenClaw بعد النشر. إذا لم يتعلم المستخدم إعطاء الأوامر بشكل صحيح، وتنظيم المهام بشكل معقول، فسيظل من الصعب عليه البدء.

بالنسبة للمستخدمين الذين لم يتعاملوا من قبل مع منتجات مثل OpenClaw، قد يؤدي ذلك إلى سوء توقع، حيث يعتقدون أن الاتصال بـ OpenClaw يمكن أن يحقق التشغيل الآلي للذكاء الاصطناعي، لكن في الواقع هو مجرد واجهة محمولة، ولا تزال هناك العديد من الإعدادات التي يتعين عليهم استكشافها لاحقًا. لذلك، فإن توفير بعض المهارات الجاهزة والشائعة لـ OpenClaw سيكون أحد الاتجاهات الرئيسية التي ستركز عليها العديد من شركات نماذج الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

حاليًا، لا يزال Kimi Claw في مرحلة الاختبار التجريبي، ومتاحًا فقط لأعضاء Kimi Allegretto.

1. بناء سير عمل آلي في 30 دقيقة

اكتشفنا أن العديد من المستخدمين، بعد الاتصال بـ OpenClaw، لا يزالون غير واضحين حول حدود قدرات الذكاء الاصطناعي، ويملؤون فضولهم حول ما يمكن أن يفعله وما لا يمكنه، لكنهم أيضًا يواجهون غموضًا، ولا يعرفون من أين يبدأون بعد الاتصال.

في الواقع، سواء كان ذلك نشر OpenClaw محليًا كذكاء اصطناعي آلي، أو استخدام واجهة خارجية مثل Kimi Claw، فإن الفكرة العامة يمكن تقسيمها إلى مسارين: بناء التطبيق من الصفر، أو تحسين التطبيق من مستوى 0.5. جربنا كلا الطريقتين، وبدأنا بتطوير تطبيق من الصفر لتحسين سير العمل.

قبل تجربة Kimi Claw، قمت بمراجعة عملي لأرى ما يمكن تحويله إلى سير عمل ثابت، أو المهام التي يمكن أن تتطور بشكل أفضل بمساعدة الذكاء الاصطناعي. قبل ذلك، كان الأمر يقتصر على التفاعل مع أدوات ذكاء اصطناعي من نوع معين لتحقيق نتائج أفضل.

اخترت تدوين يومياتي، ودمجها مع سير العمل اليومي، وتسجيل العمل، والتلخيص، والتفكير، وأخيرًا إصدار تقرير يومي. كانت التقارير سابقًا تستغرق وقتًا من نفسي، لكن الآن أريد أن يتم تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي، مع دمج حوارات تفاعلية لتشكيل جدول.

بدأت بإعطاء الذكاء الاصطناعي فكرة عامة لتحسين التعليمات، ثم أرسلت له تعليمات معقدة من عدة مستويات، تشمل تحديد الأدوار، وتكوين المهارات، ودمج البيانات، وسير العمل الرئيسي، وهيكل الجداول المتعددة الوسائط، والنقاط المهمة في الذاكرة، والصلاحيات والحدود، وأرسلتها إلى Kimi Claw.

بعد تحليل سريع، أكد لي Kimi Claw تفاصيل التنفيذ، مثل المعلومات الأساسية، وصلاحيات Feishu، وتخزين البيانات، وطريقة التشغيل. ثم بدأنا في بناء تطبيق على منصة Feishu وفقًا للتعليمات، وأرسلت إليه معرف التطبيق وسر التطبيق.

في مرحلة بناء النموذج، طلبت من Kimi Claw أن يعطيني نمط الجدول مباشرة، ثم أرسله إلى نظام الذكاء الاصطناعي المدمج في Feishu ليقوم تلقائيًا بإنشاء الجدول.

إحدى صفحات التطبيق التي أنشأها Kimi Claw｜المصدر: Geek Park

بعد مواجهة مشاكل مثل عدم وجود متعاون، أو عدم وجود صفحة تطبيق، أو عدم وجود معرف، وبعد حوالي نصف ساعة، تلقيت أول رسالة من Kimi Claw.

كانت سرعة بناء هذا الروبوت أسرع مما توقعت. عند مواجهة مشكلة، أخبر Kimi Claw مباشرة، وأختار الحل المناسب من الخيارات التي يقدمها. وإذا لم يكن الحل مناسبًا، أتابع بالسؤال عن حلول أخرى.

Kimi Claw نشر بنقرة واحدة على Feishu｜المصدر: Geek Park

أثناء بناء سير العمل، برزت أهمية القدرة على العمل عبر المنصات. بعد فتح 12 صلاحية على Feishu، لم أتمكن من إكمال التطبيق بشكل مثالي. كنت أريد أن يقرأ الذكاء الاصطناعي سجل الدردشة بيني وبين الآخرين، ليحدد مهامي، لكن بعد عدة محاولات، ظل قائمة المجموعات الدردشية فارغة، وأخبرني أن تطبيق Feishu AI يقتصر على قراءة المحادثات التي أشارك فيها فقط، ولا يمكنه قراءة قوائم المجموعات.

بشكل عام، أعتقد أن Kimi Claw يتوافق بشكل جيد مع أدوات المطورين في منصات مثل Feishu وDingTalk، حيث يمكن للأوامر التي أقدمها أن تُترجم مباشرة إلى طرق تنفيذ، حتى للمستخدمين المبتدئين. لكن، نظرًا لاهتمام الشركات بصلاحيات المعلومات، فإن الإعدادات تكون صارمة، وربما يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل مزيدًا من الانتظار لظهور تطبيقات أكثر تكاملًا.

وأيضًا، خلال التشغيل، ظهرت العديد من الأخطاء، مثل أن المهام التفاعلية مع المستخدم، أو المهام الجارية للوكيل، تُحتسب خطأً ضمن جدول أعمالي الشخصي. تعلم كيفية تصحيح الأخطاء أصبح جزءًا مهمًا من تدريب الذكاء الاصطناعي.

إذا قررت تخصيص تطبيق أو وظيفة من الصفر، فلابد أن يكون لديك خطة واضحة للعمل، وأن تمتلك بعض التفكير المنتج. يجب أن تفهم مدى انفتاح واجهات الإدخال والإخراج، وأن تراقب تكلفة كل استدعاء وتشغيل.

خلال بناء سير العمل، استهلكت حوالي 15 ألف إلى 25 ألف رمز، وفقًا لأسعار Kimi، أي حوالي يوان واحد تقريبًا. وأمضي يوميًا حوالي 0.53 يوان، وفي شهر واحد، يكون المجموع حوالي 15.9 يوان.

2. اختبار بناء مساعد أخبار آلي: «الجاهز» سريع الاستخدام، والتعديل يتطلب تكلفة

إلى جانب تخصيص تطبيقات حسب تصوري، جربت أيضًا بعض التطبيقات «الجاهزة»، مثل جعل Kimi Claw يلتقط الأخبار تلقائيًا.

عند تنفيذ أول مهمة تلقائية لالتقاط الأخبار، حاولنا أن نطلب من Kimi Claw مراقبة موقع إلكتروني لوسيلة إعلام تكنولوجية، وتلخيص الأخبار التي تحتوي على كلمة «AI» خلال الأسبوع الماضي والأيام الثلاثة القادمة، مع جمع العناوين، الملخصات، وتواريخ النشر في جدول عبر الإنترنت، وتحليل المقالات الأكثر انتشارًا وفقًا لنمط معين.

Kimi Claw سيسألنا عن الإعدادات المحددة، لكن في أول مهمة، اكتشفنا أن العديد من المواقع تستخدم تقنيات مضادة للزحف، مما يصعب مراقبة المعلومات بشكل جيد. كما أن Kimi Claw يصعب عليه تحديد نطاق دقيق للالتقاط، مما يؤدي إلى عمليات فارغة، وتستهلك الكثير من الرموز.

عملت المهمة من الساعة 4 صباحًا حتى 11 صباحًا، وأُنفقت حوالي 180 ألف رمز، وتكلفت حوالي 3.68 يوان. إذا كانت تعمل كل ساعة، فالتكلفة اليومية حوالي 11 يوان، والشهر يقترب من 330 يوان.

لاحقًا، استشرنا خبراء، وبدأنا في التخلي عن كتابة التعليمات بأنفسنا، وطلبنا من مواقع مثل ClawHub أن ترسل لنا حزمة تعليمات جاهزة، ثم عدلنا عليها لتخصيص أخبار ذات صلة.

نشر ملفات Clawhub إلى Kimi Claw｜المصدر: Geek Park

ثم قمنا بتحديد شروط تصفية الأخبار باللغة الصينية، وعدد مرات الإرسال، وأوقات الإرسال بشكل مفصل. وأخيرًا حصلنا على نتائج جيدة لالتقاط الأخبار بواسطة الذكاء الاصطناعي.

Kimi Claw نتائج الالتقاط التلقائي｜المصدر: Geek Park

من الواضح أن الاستخدام السلبي للتطبيقات الجاهزة يتطلب تعلم كيفية اختيار المهارات (Skills) عالية الجودة، وتكييفها وفقًا لسيناريو المستخدم.

لكن، إذا أردت تعديل هذه التطبيقات الجاهزة، فستواجه نفس التحديات التي واجهتها عند بناء تطبيق من الصفر، مع صعوبة في التطوير، وقد لا تكون النتائج مرضية دائمًا.

في هذه العملية، يحتاج المستخدم إلى قضاء وقت كبير في تجربة مدى سهولة توافق المهارات المختلفة، ثم يقرر على أساس ذلك أي نوع من المهارات سيستخدم للتطوير والتعديل. وهذا يتطلب أيضًا تفكيرًا منتجًا.

3. تقييم تجربة Kimi Claw: زيادة قوة التنفيذ، والأوامر هي الإنتاجية

في المرحلة الحالية، القيمة الأساسية لـ Kimi Claw هي تقليل عتبة نشر OpenClaw، بحيث يمكن للمستخدمين المحليين الوصول بسرعة. لكن المنتج نفسه لا يأتي مع سيناريوهات أو مهارات مدمجة، بل هو بمثابة «واجهة تحويل»، وليس منتجًا مكتملًا.

خلال تجربتي، لاحظت أن Kimi Claw، رغم أنه يعتمد على نموذج Kimi K2.5، إلا أنه عبارة عن «نموذج خام + OpenClaw أصلي»، ولا يملك قدرات البحث المتعددة التي طورتها فريق Kimi بشكل عميق، مثل تحسين المحتوى، وتصحيح الأخطاء التلقائي، وتعزيز نتائج البحث.

بمعنى آخر، أن Kimi الرسمي فعال لأنه مدعوم بفريق متخصص قام بتحسين النموذج بشكل كبير لسيناريوهات المستخدم المتكررة، ودمج قدرات إكمال تلقائي؛ أما بيئة OpenClaw، فهي تعتمد على استدعاء API مباشر، بدون تحسينات خاصة.

بعد تجربة عميقة، أدركت أن الفرق الرئيسي بين استخدام Kimi Claw والأدوات التقليدية أو الوكيل العادي يكمن في قوة التنفيذ وأهمية الأوامر، وهما المفتاحان لاستخدام هذه المنتجات.

أولًا، من حيث القوة التنفيذية، يمكن لـ Kimi Claw أن ينفذ المهام حتى عندما لا أستخدم الكمبيوتر، وليس فقط عندما أُعطي أوامر وأنتظر إكمالها. يمكنني أن أخبره متى ينفذ الأمر، وأشاهد النتائج عند تشغيل الجهاز. لكن، يجب أن أضع حدًا لتجارب الاستخدام، لتقليل استهلاك الموارد غير الضروري.

ثانيًا، من حيث الأوامر، كنت أكتب أوامري بشكل بسيط ومباشر، وأقوم بضبطها إذا لم تكن النتائج صحيحة. لكن، عند تشغيل أوامر معقدة، يستخدم Kimi Claw العديد من الوكلاء للمساعدة، مما يزيد من استهلاك الرموز بشكل مضاعف. لذلك، من المهم أن تكون الأوامر واضحة، مع تحديد طرق التشغيل، والصلاحيات، ومسارات التنفيذ، مع مراعاة الأمان والتكلفة.

على سبيل المثال، عند استعلامي عن الأخبار، كانت أوامري السابقة تقول: «أعطني 10 أخبار عن OpenClaw، وأخبرني بقيمتها»، أما الآن، فالأوامر تكون:

كمسؤول عن البحث المعلوماتي، لديك صلاحية استخدام أدوات البحث على الإنترنت (باستخدام web_search وweb_open_url، مع منع الوصول إلى قواعد البيانات المدفوعة التي تتطلب تسجيل دخول)، ويجب أن تلتزم بالقيود التالية: 1) إجراء بحث بكلمة ‘آخر أخبار OpenClaw’، والحصول على أعلى 5 نتائج ذات وزن عالٍ (مع تفضيل وسائل الإعلام التقنية والمدونات الرسمية، واستبعاد المنتديات غير ذات الصلة)؛ 2) تقييم قيمة كل خبر وفقًا لثلاثة أبعاد: ‘اختراق تقني’، ‘تأثير تجاري’، ‘مخاطر أمنية’، مع تلخيص كل بعد بجملة واحدة، مع منع التوسع في الخلفية غير ذات الصلة؛ 3) منع التصفح التلقائي، واستخدام أدوات الزحف العميق؛ 4) إخراج النتائج في جدول يتضمن: عنوان الخبر | المصدر | علامات القيمة | ملخص موجز (≤30 كلمة لكل خبر)؛ 5) إذا كانت النتائج أقل من 10، توقف عن البحث، واطبع النتائج فقط، مع عدم تكرار البحث بشكل عشوائي. يجب أن يكون حجم الرموز المقدر ضمن 8 آلاف، وإذا انحرف المسار، يتم الإبلاغ مباشرة بدلاً من محاولة التصحيح ذاتيًا.

في أغلب الأحيان، أطلب من الذكاء الاصطناعي تحسين صياغة أوامري قبل أن أرسله إلى Kimi Claw. فقط عندما تكون الأوامر واضحة ودقيقة، يمكنني الحصول على أفضل النتائج ضمن حدود استهلاك الرموز. حتى أن هناك مكتبات Skills مخصصة لـ OpenClaw على المنتديات، والتي تساعد المستخدمين على التفاعل مع بعض التطبيقات الشائعة بشكل أسهل.

الأوامر الدقيقة والمحددة هي أساس الحصول على نتائج عالية الجودة ضمن استهلاك رموز معقول، وعميلة استخدام Kimi Claw تتلخص في موازنة قدرات النموذج، ونتائج الإخراج، وتكلفة الاستخدام.

Kimi Claw｜المصدر: Geek Park

وأخيرًا، تدريب الذكاء الاصطناعي.

حتى بعد بناء تطبيق AI بسرعة، ستكتشف أن هذا الروبوت الذكي لن يكون فعالًا من البداية. فتصنيف الأوامر، ودمج المهام، يختلف كثيرًا عن فهم الإنسان، وتحتاج إلى تكرار تدريب الأوامر لاستكشاف حدود المنتج. خاصة أن العديد من مصادر البيانات غير متاحة للجميع، وتوصيل حقوق الوصول إليها ليس مهمة سهلة.

بشكل عام، فإن تطبيق Kimi Claw الحالي ليس مجرد Chatbot بسيط، بل هو أداة للمطورين تتطلب فهمًا عميقًا، وتوازنًا بين قدرات النموذج، ونتائج الإخراج، وتكاليف الاستخدام. لكنه يدعم بعض عمليات النشر الآلي المبسطة.

الذكاء الاصطناعي الآلي لا يزال يتطور

رغم أن OpenClaw أشعلت خيال الناس حول الذكاء الاصطناعي الآلي منذ 2026، إلا أن الأحداث الأمنية المتكررة وتجارب المنتجات الحديثة تظهر أن OpenClaw لا تزال مجرد مفتاح، وفرصة، وليست الحل النهائي.

سواء كانت السيناريوهات الواقعية قابلة للتنفيذ، أو المسارات التجارية القابلة للتوسع، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي لم تخرج بعد بخط واضح وناضج. بالمقابل، السوق يرفع توقعاته بشكل مستمر مع موجات من الضجيج، ويجذب العديد من المستخدمين العاديين لمحاولة عمليات عالية المخاطر تتجاوز قدراتهم.

من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي الآلي منذ بدايته كان محل اهتمام الصناعة، لكن شكل منتجات ناجحة وقابلة للتوسع، خاصة تلك التي تعتمد على بيئة سحابية مثل OpenClaw وKimi Claw، لا يزال بحاجة إلى إثبات. خاصة أن هذه الأدوات تصل أحيانًا إلى صلاحيات تعديل ملفات المستخدمين والأجهزة.

في المراحل المبكرة، لم يكن المستخدمون يفهمون حدود قدرات الذكاء الاصطناعي، فكان الكثير منهم يمنحون صلاحيات واسعة، مما يعرض النظام لمخاطر أمنية. إن إعطاء صلاحيات عالية للذكاء الاصطناعي هو مخاطرة مباشرة، ولهذا، فإن جعل المنتجات قابلة للتوسع والتجارية يتطلب إدارة أمنية وحقوق وصول أكثر دقة، وهو أصعب من مجرد تحسين القدرات.

من التفاعل مع النماذج الكبيرة، إلى التعامل مع وكيل واحد، ثم مع مجموعات من الوكلاء، وأخيرًا مع طرق استخدام OpenClaw، فإن الصناعة تتطور عبر العديد من التجارب، وكلها تعتمد على نفس قدرات الذكاء الاصطناعي الأساسية. هذا يدل على أن المجال لا يزال في مرحلة استكشاف، وأنه بجانب نماذج تفاعلية مستقرة مثل ChatGPT، لا تزال المفاهيم الجديدة مثل الوكلاء وClaw في طور التجريب، مع حدودها وقيمتها التي لا تزال قيد البحث الجماعي.

ربما، فقط عندما نصل إلى عام 2026، سنتمكن من رؤية مجموعة من التطبيقات المستقرة، والفعالة، ذات القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي الآلي تتجسد على أرض الواقع.