تتطور أدوات الذكاء الاصطناعي بسرعة، وأحد الأسئلة المتكررة التي يطرحها المهندسون ومديرو المنتجات والمشترين الفنيين هو بسيط: هل يستطيع كلود - وعلى وجه التحديد أداة سطر الأوامر الخاصة بشركة أنثروبيك "كلود كود" - أن يقوم بذلك بالفعل؟ انظر تعريف الصور واستخدامها بشكل مفيد في سير عمل الترميز؟ في هذه المقالة الطويلة، سأقوم بتلخيص أحدث الإصدارات الرسمية ووثائق المنتجات والتقارير الواقعية (بما في ذلك طرح Anthropic لـ Opus 2025 في أغسطس 4.1 ومجموعة رؤية Claude 3/4 الحالية) لإعطائك إجابة واضحة وعملية بالإضافة إلى الأمثلة والتحذيرات وسير العمل المقترحة.
ما هو "الرؤية" في كلود وما هي نماذج كلود التي تدعم الصور؟
ما هي موديلات كلود التي تدعم الصور؟
تشمل الآن العديد من عائلات نموذج كلود رؤيتنا إمكانيات (إدخال الصور). تصف وثائق Anthropic العامة وإعلانات النماذج بوضوح نظامي Claude 3.x وClaude 4 على أنهما يدعمان إدخال الصور والاستدلال البصري: تستطيع النماذج قبول ملفات الصور، وإجراء التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، وتفسير المخططات/الرسوم البيانية، ودمج المعلومات البصرية في النصوص ومخرجات التعليمات البرمجية.
ما هي "الرؤية" في كلود
عندما يُشير أنثروبيك إلى أن النموذج لديه "رؤية"، فهذا يعني أن النموذج يقبل صورةً كجزء من طلب المستخدم، ويُعيد نصًا (أو شيفرةً برمجيةً) يُشير إلى تلك الصورة أو يستخرج معلومات منها. من المهام النموذجية التي تُساعد فيها الرؤية:
- قراءة النص داخل لقطات الشاشة (OCR) وإرجاع النص المستخرج أو البيانات المنظمة.
- تفسير المخططات أو الجداول أو الرسوم البيانية وتلخيص الاتجاهات أو إنتاج التعليمات البرمجية لإعادة إنتاج المخطط.
- فحص نماذج واجهة المستخدم أو لقطات الشاشة للأخطاء واقتراح تغييرات في الكود أو تعديلات CSS أو خطوات التصحيح.
هذه ليست قدرات افتراضية بحتة: تقوم بطاقات النماذج ووثائق المنتج الخاصة بشركة Anthropic بتقييم وتسليط الضوء بشكل صريح على حالات الاستخدام هذه لعائلات Sonnet/Opus الخاصة بها.
كيف يتم تمثيل الصور داخل كلود
يُحوّل كلود الصور إلى رموز - تمثيلات رقمية يُمكن للنموذج معالجتها - ثم يجمعها مع رموز نصية داخل نافذة سياقية كبيرة. يُقدّم أنثروبيك إرشادات حول كيفية حساب تقديرات رموز الصور (باستخدام طريقة استدلالية بسيطة تُقسّم مساحة البكسل على قيمة ثابتة لتقدير تكلفة الرمز)، ويُركّز على تغيير الحجم والمعالجة المسبقة كأفضل الممارسات الشائعة للتحكم في التكلفة والأداء. بمعنى آخر، تُصبح الصورة جزءًا من مُدخلات النموذج تمامًا كما تفعل الكلمات، مع تكلفة متوقعة وآثار سياقية.
هل يستطيع كلود رمز (CLI) تقبل وتستنتج عن الصور؟
نعم - يمكن استخدام Claude Code مع النماذج التي تقبل الصور
كلود كود أداة Anthropic للترميز الوكيل، التي تعمل عبر سطر الأوامر، تُمكّن المطورين من تنفيذ سير عمل سريع يعتمد على النماذج في الطرفية. ولأنها عميل لعائلة Claude، فباختيارك نموذجًا يدعم الرؤية (مثل Sonnet/Opus مع تمكين الرؤية)، يمكنك دمج الصور في التفاعلات - إما عن طريق تحميل الملفات أو الإشارة إلى الصور في استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات - وسيستجيب النموذج باستخدام السياقين النصي والمرئي. تُوثّق النظرة العامة الرسمية لـ Anthropic على Claude Code الأداة وتُبيّن أنها تعمل مع عائلة نماذج Claude.
كيفية توفير الصور في Claude Code
هناك طريقتان عمليتان لوصول الصور إلى Claude في سير عمل Claude Code:
- مرفقات الملفات (الملفات المحلية أو السحب والإفلات في غلافات واجهة المستخدم الرسومية): في وحدة التحكم على الويب أو واجهة مستخدم claude.ai، يمكنك السحب والإفلات؛ ويبلغ المستخدمون عن تجارب مماثلة لإسقاط الملفات عند التكامل مع الأدوات المحلية أو تكاملات IDE لـ Claude Code.
- الصور المشفرة بواسطة API/CLI: تُظهر أمثلة رسائل/واجهات برمجة تطبيقات Anthropic كيفية توفير الصور بتنسيق base64 أو عبر عنوان URL في الطلبات - وهذه هي الطريقة التي تُمرر بها واجهة سطر الأوامر بايتات الصور إلى النموذج برمجيًا. بمعنى آخر، يُمكن لـ Claude Code إرسال محتوى ملف صورة بتنسيق base64 مع مُطالبة، ليستقبل النموذج الصورة للاستدلال.
نصيحة عملية: عندما تخطط لتغذية الصور في Claude Code من البرامج النصية، تقوم معظم الفرق بتحويل الصورة إلى base64 وتضمينها في حمولة الطلب أو الإشارة إلى عنوان URL يمكن الوصول إليه والسماح للنموذج بجلبها.
كيف تؤثر التحديثات الأخيرة (مثل Opus 4.1) على دعم الصور في Claude Code؟
هل أحدث طراز Opus موجود في Claude Code؟
يذكر تحديث Anthropic لشهر أغسطس 2025 (Opus 4.1) صراحةً أن الإصدار متاح للمستخدمين المدفوعين وفي كلود كوديُحسّن Opus 4.1 أداء المهام الوكيلة والترميز، وبالتالي يُحسّن سير العمل الذي يجمع بين توليد الترميز وفهم الصورة. إذا شغّلت Claude Code مع تحديد Opus 4.1، فأنت تستخدم نموذجًا يتفوق في الترميز ويرث قدرات الرؤية من عائلة Claude 3/4.
لماذا هذا مهم
إن فهم الصور جنبًا إلى جنب مع نموذج الترميز "الأفضل في فئته" يمثل تغييرًا عمليًا للمهام مثل:
- ترجمة نموذج واجهة المستخدم (PNG/SVG) إلى مكونات React أو مقتطفات CSS.
- التقاط لقطة شاشة تحتوي على خطأ في المتصفح + تتبع المكدس وإنتاج اختبار قابل للتكرار أو تصحيح للكود.
- تحليل مخطط معماري معقد وإنشاء بيانات النشر أو الكود الداعم تلقائيًا.
نظرًا لأن Opus 4.x يعطي الأولوية لتدفقات عمل الوكيل طويلة الأمد وتحرير التعليمات البرمجية المعقدة، فإن تغذية الصور في Claude Code تؤدي الآن إلى مخرجات أكثر قوة ومتعددة الخطوات مقارنة بإصدارات النموذج السابقة الأقل قدرة.
ما هي تنسيقات الصور وأحجامها والحدود التي ينبغي للمطورين أن يتوقعوها؟
التنسيقات المدعومة والأحجام الموصى بها
تُدرج وثائق دعم Anthropic تنسيقات الصور القياسية (jpeg، png، gif، webp) والحدود العملية (حجم الملف ودقته). للحصول على أفضل النتائج، يُنصح بأن تكون الصور كبيرة بما يكفي (مثلاً، ≥ 1000 × 1000 بكسل للمهام المرئية التفصيلية) وألا تتجاوز حدود المنصة (هناك حدود قصوى مثل 30 ميجابايت وأبعاد بكسل قصوى في واجهة المستخدم). إذا كنت تُدمج من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) أو واجهة سطر الأوامر (CLI)، فإن الترميز إلى base64 والتأكد من أن الحمولة ضمن حدود حسابك أو حدود واجهة برمجة التطبيقات (API) هو النمط الصحيح.
التحذيرات التشغيلية وحصص المنتجات
- حصص التحميل وحدود كل محادثة: تشير تقارير المجتمع ومناقشات الدعم إلى وجود حدود عملية لتحميل الصور لكل محادثة أو لكل حساب (قد تتغير هذه الحدود بمرور الوقت وتختلف باختلاف مستوى الاشتراك). إذا كنت تتوقع إنتاجية عالية للصور، فاختبر حدود حسابك وفكّر في تجميع الصور عبر واجهة برمجة تطبيقات الملفات أو وحدة تخزين خارجية.
- قد يتم رفض الصور الكبيرة أو قد تحتاج إلى معالجة مسبقة: تشير بعض مقارنات الجهات الخارجية وتقارير المستخدمين إلى أن برنامج Claude Code لا يُغيّر حجم الصور الكبيرة جدًا أو يُعالجها مسبقًا تلقائيًا، فقد يلزم تقليل حجمها قبل الإرسال. يُعدّ هذا الأمر مهمًا في أنظمة التشغيل الآلي وأنابيب التكامل المستمر.
كيف يتم تمثيل إدخال الصورة في طلبات API/CLI (مثال عملي)؟
التدفق الأساسي
- اقرأ ملف الصورة في البرنامج النصي أو واجهة سطر الأوامر الخاصة بك.
- قم بتحويله إلى base64 أو قم بتحميله إلى وحدة تخزين يمكن الوصول إليها ومرر عنوان URL.
- قم بتضمين حمولة الصورة في نص الرسالة مع المطالبة التي تشرح المهمة (على سبيل المثال، "هذه لقطة شاشة لتطبيقي؛ اقترح اختلافًا بسيطًا في الكود لإصلاح الزر غير المحاذي").
- يعيد النموذج النص (التفسيرات والاختلافات والرموز) وقد يتضمن مخرجات منظمة يمكنك تحليلها.
مثال (استخدم عنوان URL الأساسي ومفتاح cometapi):
sh# encode local image to base64 (POSIX shell)
IMAGE_PATH="./screenshots/login.png"
IMAGE_BASE64=$(base64 -w 0 "$IMAGE_PATH") # on macOS use base64 without -w or use pv to format
API_KEY="YOUR_CometAPI_API_KEY"
API_URL="https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" # placeholder endpoint
cat <<EOF > payload.json
{
"model": "claude-opus-4-1-20250805", "messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "image/png",
"data": "$IMAGE_BASE64"
}
},
{
"type": "text",
"text": "Here's a screenshot of a misaligned login button. Provide a minimal CSS diff that fixes it."
}
]
}
]
}
EOF
curl -s -X POST "$API_URL" \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data-binary @payload.json
ملاحظات: استخدم نمط واجهة برمجة تطبيقات الرسائل الموضح في مستندات Anthropic؛ كتلة الصورة source.type قد يكون base64 or url.
ما مدى موثوقية فهم كلود للصورة لمهام الترميز؟
نقاط القوة
- التفكير البصري عالي المستوى: يتفوق كلود في تفسير المخططات البيانية، واستخراج النصوص من لقطات الشاشة، وشرح المخططات المرئية بعبارات مفيدة لتوليد الأكواد البرمجية. خضعت سلسلة سونيت من أنثروبيك لاختبارات معيارية واضحة في المهام المرئية مثل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) وتفسير المخططات البيانية.
- سير العمل الوكيلية الشاملة: باستخدام Opus 4.x وClaude Code، يمكنك تشغيل خطوط أنابيب متعددة الخطوات، حيث يقوم النموذج بفحص الصورة، واقتراح الكود، وتنفيذ الاختبارات، والتكرار. يُعد هذا فعالاً بشكل خاص لسير عمل واجهة المستخدم أو سير عمل تحويل الوثائق إلى كود.
القيود وأوضاع الفشل
- تفاصيل هلوسة. عندما يفتقد النموذج إلى الإشارات البصرية، فإنه قد يخترع تسميات أو أكوادًا معقولة ولكنها غير صحيحة.
- القيود الرمزية والسياقية. يمكن للصور الكبيرة جدًا أو عالية الدقة أن تستنفد ميزانيات الرموز العملية؛ ويساعد تغيير الحجم والقص في ذلك.
- الغموض في الصور. يؤدي التباين المنخفض أو الانسداد أو المشاهد الجزئية إلى خلق غموض لا يتمكن النموذج من حله بشكل كامل.
- تحول المجال. قد يكون أداء النماذج المدربة على الصور العامة ضعيفًا في الصور الخاصة بمجال محدد (المسح الطبي، والمخططات الهندسية المتخصصة) دون ضبط دقيق أو محولات مجال.
ما هي أفضل الممارسات لدمج سير عمل Claude Code المعتمدة على الصور؟
التوجيه والسياق
- قم بتوفير تعليمات موجزة وواضحة إلى جانب الصور: على سبيل المثال، "إرجاع تصحيح بسيط يعمل على إصلاح مشكلة المحاذاة المرئية عند الإحداثيات X–Y".
- قم بتوفير سياق نصي حيثما أمكن: قم بتضمين أسماء ملفات المصدر ذات الصلة، والبيئة (المتصفح، ونظام التشغيل) وتنسيق الإخراج المطلوب (الاختلاف، والاختبار، وكتلة التعليمات البرمجية).
أنماط الأدوات والأنابيب
- معالجة الصور مسبقًا إلى حجم معقول وقص إلى المنطقة ذات الصلة قبل الإرسال - وهذا يقلل من تكلفة واجهة برمجة التطبيقات ويزيد من الدقة.
- استخدم واجهة برمجة التطبيقات للملفات عندما تكون هناك حاجة إلى صور متعددة عبر الخطوات؛ قم بالتحميل مرة واحدة والرجوع إليها، بدلاً من إعادة التحميل بشكل متكرر.
- التحقق التلقائي: بالنسبة للكود الناتج، قم بتشغيل اختبارات الوحدة والتحقق من الانحدار البصري تلقائيًا في CI.
بيئة عمل المطورين وتجربة المستخدم
- اربط كلود كود بملحقات بيئة التطوير المتكاملة (IDE) أو سير عمل مُضاعِف الطرفية، مما يُسهِّل لصق الصور، وإضافة التعليقات التوضيحية على لقطات الشاشة، وقبول/رفض التحديثات. تشير تقارير المستخدمين الأوائل إلى شيوع سير عمل السحب والإفلات ولصق الحافظة في التطبيق.
الاستنتاج - متى وكيف ينبغي للفرق استخدام Claude Code المدعوم بالصور؟
باختصار: استخدمها عندما تساعد المدخلات المرئية بشكل ملموس في مهمة الترميز. للهندسة العكسية لواجهات المستخدم، وتصحيح أخطاء لقطات الشاشة، واستخراج البيانات من المخططات، أو تحويل التصاميم المرئية إلى أكواد برمجية، يوفر Claude Code، جنبًا إلى جنب مع نماذج Claude المُمكّنة بالرؤية (عائلتا Sonnet/Opus، اللتان تتضمنان الآن تحديثات Opus 4.1)، مسارًا عمليًا وجاهزًا للإنتاج. يُدعم التكامل من خلال واجهة برمجة التطبيقات (base64 أو صور URL)، وواجهة مستخدم claude.ai، وواجهة سطر أوامر Claude Code، ما يتيح لك إنشاء نماذج أولية في الطرفية والتوسع باستخدام واجهة برمجة تطبيقات الملفات (Files API) وخطوط أنابيب التكامل المستمر (CI).
كيف تبدأ
CometAPI هي منصة واجهات برمجة تطبيقات موحدة تجمع أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي من أبرز المزودين، مثل سلسلة GPT من OpenAI، وGemini من Google، وClaude من Anthropic، وMidjourney، وSuno، وغيرهم، في واجهة واحدة سهلة الاستخدام للمطورين. من خلال توفير مصادقة متسقة، وتنسيق الطلبات، ومعالجة الردود، تُبسط CometAPI بشكل كبير دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك. سواء كنت تُنشئ روبوتات دردشة، أو مُولّدات صور، أو مُلحّنين موسيقيين، أو خطوط أنابيب تحليلات قائمة على البيانات، تُمكّنك CometAPI من التكرار بشكل أسرع، والتحكم في التكاليف، والاعتماد على مورد واحد فقط، كل ذلك مع الاستفادة من أحدث التطورات في منظومة الذكاء الاصطناعي.
يمكن للمطورين الوصول كلود سونيت 4, كلود أوبس 4 و كلود أوبس 4.1 من خلال كوميت ايه بي ايأحدث إصدارات الطرازات المدرجة هي اعتبارًا من تاريخ نشر المقال. للبدء، استكشف إمكانيات الطراز في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الدخول، يُرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.
يوفر CometAPI أيضًا وكيل كود Claude. انظر أيضا كيفية تثبيت وتشغيل Claude Code عبر CometAPI