كيفية أتمتة سير العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي

من أعمال معظم المطورين. نحن نستخدم أدوات مثل Cursor وWindsurf وOpenAI Codex وClaude Code وما إلى ذلك، لنصبح أكثر إنتاجية في العمل. ومع ذلك، من خلال المناقشات مع الأشخاص الذين يعملون في مجالات عمل غير تقنية، غالبًا ما أرى الكثير من العمليات التي يمكن تحسينها باستخدام الذكاء الاصطناعي.

سأوضح في هذه المقالة كيف يمكن للصناعات غير التقنية الأخرى الاستفادة من استخدام الذكاء الاصطناعي. سأسلط الضوء على ذلك من خلال أتمتة عملية البحث عن عملاء محتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي، وهي وظيفة مبيعات نموذجية تتطلب الكثير من العمل اليدوي. الهدف من المقالة هو تسليط الضوء على كيف يمكن حتى للأشخاص غير التقنيين الاستفادة من أحدث وكلاء البرمجة لإنشاء أدوات أتمتة قوية.

خلال المقال، سأسلط الضوء على نصائحي الرئيسية من خلال:

هذه نصيحة رئيسية

لماذا نحتاج إلى البحث التلقائي عن العملاء المتوقعين؟

يعمل ممثلو تطوير الأعمال مع:

1. العثور على آفاق مثيرة للاهتمام
2. استرداد معلومات الاتصال الخاصة بهم، مثل ملفهم الشخصي على LinkedIn أو عنوان بريدهم الإلكتروني
3. التواصل مع العملاء المحتملين ومحاولة الإعداد لاجتماع

ومن هناك، عادةً ما يتولى المسؤول التنفيذي عن الحساب المهمة، على الرغم من أنني سأركز على كيفية تحسين الخطوات الثلاث الأولى.

عادةً ما تكون هذه العملية المكونة من ثلاث خطوات واسعة جدًا، حيث يتطلب العثور على عملاء محتملين عبر الإنترنت البحث في الكثير من الملفات الشخصية على LinkedIn أو مواقع الويب الأخرى للعثور على شركات مثيرة للاهتمام. بعد العثور على شركة، تبدأ عادةً في البحث عن أشخاص محددين في المؤسسة للتواصل معهم. سيكون هؤلاء عادةً هم صناع القرار الرئيسيون، الذين يمكن أن يكونوا مديرًا متوسطًا في شركة أكبر، أو مديرًا ماليًا في شركة أصغر. بعد العثور على الشخص الصحيح، ستحتاج إلى الحصول على معلومات الاتصال الخاصة به، والتي عادة ما تكون موجودة على LinkedIn أو على موقع الشركة الإلكتروني. أخيرًا، يجب عليك التواصل مع هذا الشخص برسالة شخصية.

العثور على آفاق مثيرة للاهتمام

سأبدأ في تطوير هذه الأداة باستخدام Claude Code. يمكنك بشكل أساسي استخدام أي أداة برمجة هناك، مثل Codex وCursor وWindsurf وReplit وما إلى ذلك. النقطة الأساسية هي الأوامر التي تستخدمها لإنشاء التطبيق.

استخدم دائمًا وضع التخطيط قبل إنشاء تطبيق جديد

أنا دائما أبدأ باستخدام وضع الخطة، والذي يخبر النموذج بقراءة المطالبة الخاصة بك، وإنشاء خطة خطوة بخطوة، وطرح أي أسئلة توضيحية. يعد هذا مفيدًا جدًا، لأنه يساعدك على تضييق نطاق طلبك ويضمن لك تقديم أفكارك حول أي غموض. على سبيل المثال، تمت مطالبتي بما يلي:

• ما الموقع الذي تستهدفه (في حالتي، أبحث عن عملاء محتملين في النرويج)
• ما هي لغة البرمجة التي تريد أن يستخدمها تطبيقك (اخترت Python، ولكن من الممكن أيضًا استخدام TypeScript أو لغات أخرى)
• ما هي بعض المواقع التي تريد الاطلاع عليها (في النرويج، proff.no يحتوي على الكثير من المعلومات عن الشركات والموظفين، لذا يمكنك العثور على أدوات مماثلة، أو حتى أن تطلب من وكيل البرمجة الخاص بك العثور على هذه المواقع بنفسه باستخدام بحث الويب)
• ما هو تنسيق الإخراج الذي أفضّله (اخترت ورقة Excel)

هذه كلها أسئلة رائعة يجب توضيحها، وهذا هو سبب استخدامها وضع الخطة مفيد جدا.

تأكد أيضًا من مطالبة النموذج الخاص بك باستخدام واجهات برمجة التطبيقات المتاحة للعامة، والبحث فقط عن المعلومات من الشركات ذات الصلة. قد يكون جلب المعلومات الشخصية مخالفًا للوائح، اعتمادًا على المكان الذي تعيش فيه.

قم دائمًا بتزويد وكيل الترميز الخاص بك بأكبر قدر ممكن من الأدوات. يمكن أن تكون خوادم MCP أو بيانات اعتماد OpenAI أو الوصول إلى أي برامج من خلال واجهة برمجة التطبيقات.

بالإضافة إلى ذلك، قمت أيضًا بإنشاء مفتاح OpenAI، والذي أخبرت Claude Code أنه يمكن تحميله من ملف .env الخاص بي باستخدام OPENAI_API_KEY. يعد هذا مفيدًا لأن الكثير من العمليات ربما تتطلب استخدام LLM للعثور على المعلومات أو معالجتها. وبالتالي، فإن توفير وصول Claude Code إلى خدمة API قوية أمر مهم للغاية. إذا كان لديك واجهات برمجة تطبيقات أخرى ذات صلة، فيجب عليك أيضًا تزويد Claude Code بالوثائق الخاصة بواجهات برمجة التطبيقات هذه وإخباره باستخدامها.

على سبيل المثال، أبلغت كلود أن لديه إمكانية الوصول إلى البحث على الويب، ويمكنه تنفيذ ذلك باستخدام الوظيفة أدناه:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5",
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="What was a positive news story from today?"
)

بعد أن أجبت على جميع الأسئلة التوضيحية، طلبت من كلود أن يبدأ في البناء، وقام بإنشاء تطبيق للعثور على قائمة بالعملاء المحتملين، وتم إرجاعها بتنسيق CSV. يغطي هذا كلا من الخطوتين 1 و 2، المتمثلة في العثور أولاً على عملاء محتملين مثيرين للاهتمام، والحصول على معلومات الاتصال الخاصة بهم.

بعد العثور على كل هذه الاحتمالات، يجب عليك أيضًا إجراء مراجعة يدوية للتأكد من صحتها. علاوة على ذلك، أوصي بمطالبة GPT-5 أو نموذج مكافئ بمراجعة نتائجك والتحقق من أي تناقضات.

اطلب من LLM مراجعة نتائجك للتحقق من صحتها

وأخيرًا، من المهم أيضًا الالتزام باللوائح عند البحث عن العملاء المحتملين. يجب عليك فقط العثور على الشركات ذات الصلة عبر الإنترنت، ثم العثور على الأفراد يدويًا للالتزام بلوائح اللائحة العامة لحماية البيانات. وبالتالي، للعثور على معلومات إضافية، مثل الاسم والبريد الإلكتروني ودور العملاء المحتملين الفرديين، أجد يدويًا المعلومات الواردة من الشركات المقدمة مع طلبي.

التواصل

بعد العثور على معلومات الاتصال، تحتاج الآن إلى التواصل. يمكنك قراءة الكثير من الإحصائيات والمعلومات حول كيفية تنفيذ رسائل البريد الإلكتروني الباردة، لكنني لن أتطرق إلى ذلك هنا، نظرًا لأن تركيزي ينصب على التكنولوجيا وكيف يمكننا استخدامها لتحسين عملياتنا.

حتى هذه اللحظة، أفترض أنك جلبت قائمة بالعملاء المحتملين ذوي الصلة، بما في ذلك معلومات الاتصال الخاصة بهم، وأنك على استعداد لبدء التواصل معهم. نريد الآن إنشاء رسائل مخصصة لكل فرد، وهي مهمة لحسن الحظ يجيدها حاملو LLM.

LLMs قادرون على صياغة رسائل مخصصة

على سبيل المثال، في هذه المرحلة، لدي المعلومات التالية لكل عميل محتمل:

• اسم فردي
• البريد الإلكتروني الفردي
• الدور الفردي
• اسم الشركة
• حجم الشركة
• إيرادات الشركة

وأيضًا، بشكل عام، عادةً ما يكون إضافة المزيد من المعلومات إلى مطالباتك أفضل. إذا كنت تفضل نمطًا أو نغمة معينة في رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك، فيجب عليك إضافة تلك المعلومات. من الأفكار الجيدة أيضًا عرض أمثلة لرسائل البريد الإلكتروني السابقة الخاصة بك، مع تسليط الضوء على كيفية كتابة رسائل البريد الإلكتروني بنفسك، وبالتالي استخدام مطالبات قليلة لتحسين جودة المخرجات.

أضف أكبر قدر ممكن من المعلومات إلى مطالباتك قدر الإمكان

سأستخدم الآن هذه المعلومات لصياغة رسالة مخصصة. يمكن القيام بذلك ببساطة نسبيًا باستخدام GPT-5 على سبيل المثال:

prompt = f"""
You are an expert at creating personalized emails. You are given information
about an individual and have to create an email to reach out to them for the 
first time.

Name: {name}
Email: {mail}
Role: {role}
Company name: {company_name}
Company size: (company_size}
Company revenue: {company_revenue}

Create both a subject tag, and the full email, including no other comments
or reasoning.
"""

client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY, base_url=API_URL)

import os
from openai import OpenAI

result = client.responses.create(
    model="gpt-5",
    input=prompt,
    reasoning={ "effort": "low"},
    text={ "verbosity": "low" },
)

عندما يكون لديك مخطط تفصيلي للرسالة، يمكنك بعد ذلك تعديلها وتحسينها يدويًا للشخص الذي تتواصل معه، في ضوء المعلومات التي عثرت عليها.

يمكنك الآن التواصل باستخدام رسائل البريد الإلكتروني هذه. لتجنب انتهاك أي من شروط الخدمة وإرسال رسائل غير مرغوب فيها إلى الأشخاص، أوصي بالتواصل يدويًا وعدم استخدام خدمة تلقائية. أنا لا أتغاضى عن رسائل البريد الإلكتروني العشوائية أو ما شابه ذلك. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي فقط لمساعدتك وجعل العمليات أكثر فعالية، وليس بالضرورة لإزالة جميع البشر من الحلقة.

خاتمة

في هذه المقالة، سلطت الضوء على كيفية استخدام أحدث أدوات البرمجة، مثل Claude Code، لأتمتة بعض العمليات. في هذه المقالة على وجه التحديد، تناولت كيفية تحسين عملية الوصول إلى العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي للعثور تلقائيًا على الشركات ذات الصلة وإنشاء رسائل البريد الإلكتروني تلقائيًا مع الحفاظ على الامتثال. لقد شهدنا تقدمًا هائلاً في مجال الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة الماضية، لكنني ما زلت أعتقد أن الذكاء الاصطناعي متخلف في جانب التنفيذ. وبالتالي، إذا كان بإمكانك أن تكون سريعًا في دمج الذكاء الاصطناعي في حياتك اليومية، فيمكنك الحصول على ميزة هائلة على أقرانك.

👉 ابحث عني على مواقع التواصل الاجتماعي:

📩 اشترك في نشرتي الإخبارية

🧑‍💻 تواصل معنا

🔗 لينكدين

🐦 اكس/ تويتر

✍️متوسط

يمكنك أيضًا قراءة مقالاتي الأخرى: