# كيف نقيس

Canonical source: https://maguyva.ai/ar/methodology

License: text under [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/); code samples under [MIT-0](https://opensource.org/license/mit-0); the Maguyva name, logos, brand assets and other code are not covered. Details: [maguyva.ai/license](https://maguyva.ai/license).

هذه الصفحة هي المكان الحرفي لقراءة كيفية إسناد ادعاءات الجودة والتكلفة الخاصة بـ Maguyva إلى أدلة. إنها حقائق فقط: ما الذي نقيسه، وكيف نُقيّمه، وما الذي لا ندّعي زوراً أننا دقّقناه.

آخر تحديث: 2026-10. يُعاد توليد الأعداد الحالية من بيانات المصدر؛ وتشرح هذه الصفحة نموذج القياس. يميّز سجل الأدلة المرتبط بين قواعد حالات الاختبار المطبّقة وأهداف البحث التاريخية غير المتحقق منها.

- بوابات الاختبارات (fixtures)
- أبعاد language-audit
- شفافية التكلفة

> هذه ترجمة بمساعدة الذكاء الاصطناعي مُقدَّمة لراحتك. النسخة الإنجليزية الرسمية هي الوحيدة المُلزِمة — أي اتفاق تدخل فيه عند التسجيل يخضع للنص الإنجليزي. [اقرأ النسخة الإنجليزية الرسمية](https://maguyva.ai/methodology)

**tl;dr**: تستخدم تقارير الجودة تصنيفات حالات الاختبار ولوحات تدقيق اللغات متعددة الأبعاد. التصنيف GREEN للحالات المعروفة لا يعني تحققًا مستقلًا من صحة الاستخراج، ولا يضمن أن كل لغة مفعّلة تستوفي تلك الحدود. ادعاءات التكلفة مبنية على حساب تسعير مساحة العمل وشفافية تكاليف التشغيل المنشورة، وليست تدقيقًا تنافسيًا من جهة خارجية.

## 1. لماذا توجد هذه الصفحة

لا ينبغي أن يضطر المشترون المتشكّكون إلى تفكيك النصوص التسويقية عكسياً لفهمها. يُفهرِس Maguyva المستودعات ويَعرِض ادعاءات الدقّة وتغطية اللغات والتكلفة عبر الموقع. وتحتاج تلك الادعاءات إلى واجهة منهجية صادقة بشأن نطاق القياس: ما المدعوم بالاختبارات (fixtures)، وما المدعوم بتقييم، وما هو مجرّد صياغة لا شهادة مستقلة.

## 2. ماذا نقيس

تُقاس جودة ذكاء الكود في المقام الأول على محرّك اللغات — أي استخراج الرموز والعلاقات والرسوم البيانية من الشيفرة المصدرية — لا على درجات ذاتية لـ«رضا الوكيل».

- مجموعات اختبارات (fixtures) لكل لغة: الحواف والرموز المتوقّعة التي يجب على المعالِج استخراجها بشكل صحيح
- تصنيف دقة حالات الاختبار: يتطلب GREEN دقة ≥ 0.95 واسترجاعًا ≥ 0.99 وF1 ≥ 0.97، وما لا يقل عن 20 حافة متوقعة، مع مراعاة فحوص إضافية لتنقيح الحالات. هذه قاعدة لحالات اختبار معروفة، وليست تقديرًا للثقة الإحصائية ولا تأكيدًا أن كل لغة مفعّلة مصنّفة GREEN.
- أبعاد language-audit: الدقّة، والسلامة البنيوية، والاكتمال، والجودة، والأداء على لوحة التحقّق
- حلقات المُدوّنة النصية والفحص العشوائي: حواف مأخوذة كعيّنات من مستودعات حقيقية ومُصنَّفة وفق معيار (صحيحة، إيجابية كاذبة، خطأ في النوع/النطاق/البيانات الوصفية) — موصوفة في منشورات مدوّنتنا حول language-grind
- أعلام قدرات المنتج: ما يُعلن عنه الخادم (AST، والمتغيّرات المحلية، واستخراج الرسم البياني) بمعزل عن حجم الكتالوج

**مهم:** الاختبارات (fixtures) تتحقّق في مقابل اختبارات كتبناها نحن. GREEN (GREEN (GREEN («الأخضر»))) يعني اجتياز الحالات المعروفة. ولا يعني تلقائياً أن كل نمط واقعي يُستخرَج بنقاء. هذا التمييز متعمَّد ومُعلَن.

## 3. الأخضر مقابل المُتحقَّق منه بصورة مستقلة

تستخدم لوحة language-audit عدّة محاور بحيث لا يمكن قراءة ضوء أخضر واحد على أنه «مثالية مُثبَتة». وعادةً ما تُقسَّم الأرقام الرئيسية على اللوحة إلى:

- overall_green — خالٍ من التراجعات في مقابل اختبارات (fixtures) اللقطة الذاتية وبوابات المُدوّنة ذات الصلة (شرط ضروري لا كافٍ)
- independently_verified — يملك إشارة حكم قوية مثل بذرة فحص عشوائي (يشمل لغات لا تزال تُظهِر أخطاءً مُقيَّمة)
- verified_clean / صفر خطأ مُقيَّم على الحواف المأخوذة كعيّنات — مجموعة فرعية أكثر صرامة من اللغات المُقيَّمة
- تنقيح حالات الاختبار / الثقة بالمرجع — ما إذا كانت الاختبارات (fixtures) نفسها تُعامَل كمراجع موثوقة
- الأعلام البنيوية — استخراج الرسم البياني وقدرة AST ليسا مطابقين للانتماء إلى الكتالوج

عدد اللغات في التسويق (مثل «285+ لغة») هو حجم الكتالوج: اللغات المُهيّأة ومُدخلات الخادم. وحجم الكتالوج ليس اتفاقية مستوى خدمة (SLA) لجودة AST. نُفضِّل التقارير المتدرّجة على عددٍ استعراضي وحيد. لمعرفة واجهة المنتج الحالية، راجع «التوافق» و«أدلة اللغات»؛ وللتفاصيل السردية، راجع منشور التحسين الذاتي التكراري للغات على المدوّنة.

## 4. جودة البحث والاسترجاع

جودة البحث الدلالي متعدّدة الأنماط: يُدمَج النص، وAST، والرسم البياني، والتضمينات. ونوثّق المقايضات الهندسية المتعمَّدة بدلاً من ادعاء استرجاع لا يُبارى:

- تستخدم التضمينات عائلة نماذج تجارية (voyage-4-large وفق لقطة مدوّنة يونيو 2026) اختِيرت في مقابل لوحات صدارة الاسترجاع العامة وقت اتخاذ القرار
- تُكمَّم المتجهات ثنائياً لأجل التخزين والتكلفة؛ وهذا يقايض عمداً بعض دقّة الاسترجاع مقابل بحث Hamming أرخص وأسرع دون قاعدة بيانات متجهات منفصلة
- توجيه النوايا وأوزان الدمج قواعد استدلالية مصمّمة هندسيًا. قدّر مقترح من ديسمبر 2025 معدلًا مرجعيًا للاستعلامات بلا نتائج بنحو 15% وحدد هدفًا أقل من 5%؛ ولم نقدّم مجموعة استعلامات أو سجل قياس يثبت هذا الانخفاض. يصحّح سجل الأدلة الادعاء السابق بتحقيق التحسن.
- تتضمّن منشورات المدوّنة أقسام «ما لا يزال غير مثالي» — فالإشارات الناقصة جزء من السجلّ، لا هوامش لإخفائها

## 5. ادعاءات التكلفة

لغة التكلفة في Maguyva تتعلّق ببنية التسعير وشفافية التشغيل، لا بدراسة رسمية لإجمالي تكلفة الملكية (TCO) مُعتمَدة من طرف ثالث.

- تسعير مساحة العمل: تُحتسَب الفاتورة حسب المستودعات، والأسطر المُفهرَسة، وتواتر إعادة البناء — لا حسب مقعد بشري أو مقعد وكيل. وتوضّح الأسئلة الشائعة ونصوص الخطط هذه الأبعاد.
- يقارن مثال التسعير 25 مقعداً مدفوعاً بسعر توضيحي قدره $19–$59 لكل مقعد مع Crew بسعر $49 شهرياً. تختلف الوفورات حسب حجم الفريق والمنتج البديل؛ وهذه ليست مقارنة بين ميزات متكافئة ولا معياراً تنافسياً مستقلاً.
- صدق تكلفة التشغيل: تنشر صفحة ‎/team‎ تفصيلاً شهرياً حقيقياً لإنفاق البرمجيات (الاشتراكات، وأدوات MCP/البحث، والتكاليف المرتبطة بالاستخدام). وذلك شفافية استخدامنا لمنتجنا بأنفسنا، لا بياناً مالياً مُدقَّقاً.
- تكاليف التضمين والبنية التحتية تكاليف منتج مقبولة (تضمينات متميّزة، وتخزين، وإعادات بناء الرسم البياني). ندفعها عن قصد ونقول ذلك في منشور voyage-4-large وفي سرد التسعير.

## 6. ما لا ندّعيه

هذه الصفحة أيضاً قائمة بما لا ندّعيه. إن لم يكن الأمر مذكوراً على لوحة القياس، فلا تعامل النبرة التسويقية كدليل.

- لا ضمان مُطلَق شامل للدقّة لكل لغة. تُطبَّق عتبات الاختبارات (fixtures) لكل لغة على الحالات المعروفة؛ والخطأ الواقعي المتبقّي متوقَّع ويجري العمل على خفضه.
- لا ادعاء بأن overall_green يساوي استخراجاً مثالياً في الإنتاج لكل نمط في المستودعات
- لا حزمة شهادات امتثال من طرف ثالث يُدّعى أنها أثر منهجي على هذه الواجهة (راجع «الأمان» للاطّلاع على حقائق التعامل مع البيانات، لا على شارات امتثال)
- لا مقارنة تنافسية مستقلة بين عدّة مورّدين على مُدوّنات مشتركة تُنشَر كبطاقة نتائج دائمة
- تظلّ نتائج البحث والتحليل قائمة على بذل أفضل جهد وفق شروط الخدمة — Maguyva ليست بديلاً عن مراجعة الشيفرة أو الاختبار أو تدقيقات الأمان

## 7. كيف تتحقّق بنفسك

لا تزال الخطوات المقترحة للمشتري هي: افهرِس مستودعاً تفهمه أصلاً، واطرح سؤالاً حقيقياً واحداً، وافحص الاستشهادات.

- ابدأ مجاناً: المستودعات الصغيرة التمثيلية أفضل من فهرسة الشركة بأكملها في اليوم الأول
- استخدم أدوات MCP‏ (intelligent_search‏، find_symbol‏، dependency_search) وافتح المسارات المُستشهَد بها
- اقرأ «كيف يعمل» للاطّلاع على بنية الإدخال والاسترجاع
- اقرأ «التوافق» و«أدلة اللغات» لمعرفة مستويات القدرات، لا حجم الكتالوج فقط
- اقرأ «الأمان» و«الخصوصية» لمعرفة التعامل مع البيانات؛ فهذه الصفحة لا تحلّ محلّهما

- [أدلة جودة البحث والتصحيحات (بالإنجليزية)](https://maguyva.ai/evidence/search-quality.md)
- [أدلة جودة البحث (JSON، بالإنجليزية)](https://maguyva.ai/evidence/search-quality.json)
- [كيف يعمل](https://maguyva.ai/ar/docs/how-it-works)
- [التوافق](https://maguyva.ai/ar/docs/compatibility)
- [التسعير](https://maguyva.ai/ar/pricing)
- [الفريق](https://maguyva.ai/ar/team)
- [الأمان](https://maguyva.ai/ar/security)
- [الخصوصية](https://maguyva.ai/ar/privacy)
- [الحالة](https://maguyva.ai/ar/status)
- [التحسين الذاتي المتكرر للغات: صقل ذكاء الكود عبر نحو 280 لغة](https://maguyva.ai/ar/blog/autonomous-quality-loops-language-grind)
- [لماذا رقّينا بحث الكود إلى voyage-4-large](https://maguyva.ai/ar/blog/upgrading-code-search-to-voyage-4-large)

أسئلة حول نطاق القياس أو ادعاء يبدو غير مُسنَد إلى أدلة: [support@maguyva.ai](mailto:support@maguyva.ai)