التعلم مشمول للمشتركين المؤهلين والمستفيدين من الوصول الترويجي أو الإحالة. تخضع الحوسبة لتجربة محدودة، تليها خطط مدفوعة. قد تتطلب الأدوات الخارجية تكاليف إضافية.
مهمات بالسرعة التي تناسبك للمواقع الإلكترونية والبرمجيات الذكية والأتمتة العملية للذكاء الاصطناعي. يتوافق الوصول إلى التعلم مع شروط الاشتراك والترويج والإحالة.
الفيديو ومهمة Growth الأولى متاحة حاليًا باللغة الإنجليزية.
المشاريع التجريبية، نماذج MVP، والنشر على البنية التحتية للعميل
سير عمل واحد مفيد. أساس يمكن لفريقك البناء عليه.
ابدأ بمشروع تجريبي على موارد Sell.Systems، ثم حدد نطاق نظام ذكاء اصطناعي مستضاف ذاتيًا أو MVP للسحابة أو مركز البيانات الخاص بك. اختر النشر بما يناسب فريقك وبياناتك ومتطلباتك التشغيلية.
01
مشروع تجريبي
اختر عملية واحدة تستحق التحسين. اتفق على المدخلات والضوابط ومعايير النجاح، ثم اختبر الفكرة على موارد Sell.Systems.
02
MVP
حول سير العمل المعتمد إلى نظام قابل للاستخدام مع الواجهات والتكاملات والفحوصات التي يحتاجها فريقك.
03
الإنتاج
حدد نطاق النشر على سحابتك أو مركز بياناتك، بما في ذلك متطلبات الوصول والمراقبة والتسليم. يتم الاتفاق على العمل لبيئتك.
تعد المكونات المضافة ذاتيًا والاستضافة المدارة خيارات نشر مختلفة. إذا كان نظامك يستخدم نموذجًا سحابيًا أو API خارجيًا، فإن معالجة البيانات تعتمد أيضًا على ذلك المزود وإعداداتك.
التدريب مشمول بدون تكلفة إضافية طالما أن هناك اشتراكًا مؤهلاً أو عرضًا ترويجيًا أو مكافأة إحالة نشطة. الحوسبة المدارة منفصلة: تجربة محدودة، ثم خطط مدفوعة. قد يكون للأدوات والنماذج الخارجية رسوم خاصة بها. راجع السياسات لمعرفة أهليتك.
هل يمكنني العمل عبر Telegram بدلاً من الطرفية؟
نعم. اتبع OpenClaw Mission 0 لإعداد بوت Telegram الخاص بك وربطه. تظل محطة المتصفح الطرفية متاحة للعمل المباشر في مساحة العمل.
هل يمكنكم بناء MVP على بنيتنا التحتية؟
يمكننا تحديد نطاق مشروع تجريبي للذكاء الاصطناعي، وتطوير MVP مخصص، والتخطيط للنشر على بنيتك التحتية السحابية أو في مركز البيانات. يتم الاتفاق على اختيار النموذج، وحدود البيانات، والأمان، والمسؤوليات التشغيلية، والتسليم للمشروع.
هل يتم معالجة كل شيء محليًا؟
ليس تلقائيًا. يمكن للتطبيقات المستضافة ذاتيًا استدعاء النماذج السحابية والخدمات الخارجية. نحن نتفق على البنية الهيكلية وحدود البيانات قبل التنفيذ؛ يعتمد الاستنتاج المحلي بالكامل على النموذج والعتاد المختارين.
واصل البناء بالسرعة التي تناسبك.
مهمات عملية، وبيئة مخصصة، وتوجيه بشري يدعم مشروعك المفيد التالي. راجع شروط الوصول واختر المسار الذي يناسب هدفك.