وداعاً للفواتير : كيف تشغل Claude Code مجاناً بالكامل باستخدام Ollama؟

وداعاً للفواتير : كيف تشغل Claude Code مجاناً بالكامل باستخدام Ollama؟

هل سئمت من تكاليف API؟ اكتشف كيف تشغل Claude Code مجاناً باستخدام Ollama. دليل عملي للمبرمجين حول ربط Claude Code بالنماذج المحلية والسحابية المفتوحة المصدر.

مقدمة :

هل أنت مطور طموح تسعى للاستفادة من أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي في مهام البرمجة اليومية، لكنك تواجه تحديات مثل تكاليف واجهات برمجة التطبيقات (API) الباهظة، أو مخاوف الخصوصية المتعلقة برفع كودك الحساس إلى خوادم سحابية؟ هذا هو سيناريو المشكلة الذي يحد من إبداعك ويجبرك على التفكير مرتين قبل دمج قوة الذكاء الاصطناعي في سير عملك. أنت تريد مساعداً برمجياً قوياً مثل Claude، لكنك لا تريد أن تدفع فواتير باهظة أو أن تساوم على خصوصية مشروعك.

لحسن الحظ، هناك حل ثوري يجمع بين القوة، المجانية، والخصوصية: إنه دمج Claude Code مع Ollama. هذه التركيبة تتيح لك تشغيل مساعد برمجي متطور يعمل بالذكاء الاصطناعي مباشرة من سطر الأوامر الخاص بك، باستخدام نماذج لغوية كبيرة (LLMs) مفتوحة المصدر تعمل محلياً على جهازك. في هذا الدليل الشامل، سنغوص في تفاصيل كل من Claude Code و Ollama، ونشرح لك خطوة بخطوة كيف يمكنك إعداد بيئة عمل متكاملة تمكنك من البرمجة بذكاء، محلياً، ومجانًا.

ما هو Claude Code؟ مساعدك البرمجي الجديد من Anthropic.

Claude Code (CC) هو مساعد برمجي يعمل من سطر الأوامر (CLI)، تم تطويره بواسطة شركة Anthropic، وهي إحدى الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي. تم إطلاق Claude Code في أوائل عام 2025، وسرعان ما اكتسب شعبية واسعة بين المطورين المحترفين والهواة على حد سواء. يهدف Claude Code إلى تبسيط مهام البرمجة اليومية من خلال السماح لك بالتفاعل مع نماذج لغوية كبيرة قوية مباشرة من Terminal الخاص بك.

يمكن لـ Claude Code مساعدتك في مجموعة واسعة من المهام البرمجية، بما في ذلك:

  • كتابة الكود: توليد مقتطفات كود بلغات برمجة مختلفة بناءً على وصفك.
  • تصحيح الأخطاء (Debugging): تحليل رسائل الأخطاء واقتراح حلول.
  • إعادة الهيكلة (Refactoring): تحسين جودة الكود وهيكله.
  • شرح الكود: توفير شروحات مفصلة لأجزاء معينة من الكود.
  • تحويل الكود: ترجمة الكود من لغة برمجة إلى أخرى.

باختصار، Claude Code هو أداة قوية تضع قوة الذكاء الاصطناعي في متناول يدك مباشرة أثناء عملية التطوير، مما يزيد من إنتاجيتك ويقلل من الوقت المستغرق في المهام المتكررة.

ما هو Ollama؟ بوابتك لتشغيل الذكاء الاصطناعي محلياً.

Ollama هو أداة برمجية مبتكرة تتيح لك تشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مفتوحة المصدر مباشرة على جهاز الكمبيوتر المحلي الخاص بك. قبل Ollama، كان تشغيل هذه النماذج يتطلب إعدادات معقدة ومعرفة عميقة بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. لكن Ollama بسّط هذه العملية بشكل كبير، مما جعلها في متناول أي مطور.

تتميز Ollama بالعديد من المزايا:

  • سهولة التثبيت والاستخدام: يمكنك تنزيل Ollama وتثبيته وتشغيل النماذج ببضعة أوامر بسيطة.
  • دعم واسع للنماذج: يدعم Ollama مجموعة واسعة من النماذج مفتوحة المصدر، مثل Llama 3، Qwen، Mistral، وغيرها الكثير، مما يمنحك مرونة كبيرة في اختيار النموذج الأنسب لمشروعك.
  • التحكم الكامل: بما أن النماذج تعمل محلياً، فإن لديك سيطرة كاملة على بياناتك وخصوصيتك، ولا داعي للقلق بشأن إرسال كودك الحساس إلى خوادم خارجية.
  • المرونة: يوفر Ollama واجهة برمجة تطبيقات (API) متوافقة مع واجهات API الشهيرة (مثل Anthropic Messages API)، مما يسهل دمج النماذج المحلية مع أدوات موجودة مثل Claude Code.

Ollama هو الحل الأمثل للمطورين الذين يرغبون في استكشاف قوة النماذج اللغوية الكبيرة دون قيود التكلفة أو الخصوصية المرتبطة بالخدمات السحابية.

لماذا نستخدم Claude Code مع Ollama؟ (المزايا: التكلفة، الخصوصية، السرعة).

الجمع بين Claude Code و Ollama يخلق تآزراً قوياً يقدم مزايا لا تقدر بثمن للمطورين:

الميزةالوصف
التكلفة الصفريةباستخدام Ollama، يمكنك تشغيل نماذج لغوية كبيرة مفتوحة المصدر مجاناً بالكامل. هذا يلغي الحاجة إلى دفع تكاليف API لكل استدعاء، مما يجعله حلاً اقتصادياً للغاية للمشاريع الشخصية أو الفرق الصغيرة.
الخصوصية والأمانتعمل النماذج محلياً على جهازك، مما يعني أن كودك وبياناتك الحساسة لا تغادر بيئتك. هذا أمر بالغ الأهمية للمشاريع التي تتطلب معايير خصوصية عالية أو تتعامل مع معلومات سرية.
السرعة والأداءفي كثير من الحالات، يمكن أن يكون تشغيل النماذج محلياً أسرع من الاعتماد على واجهات API السحابية، خاصة إذا كان لديك جهاز مزود بوحدة معالجة رسوميات (GPU) قوية. هذا يقلل من زمن الاستجابة ويسرع من سير عملك.
المرونة والتخصيصيتيح لك Ollama تجربة نماذج مختلفة وتخصيصها لتناسب احتياجاتك. يمكنك التبديل بين النماذج بسهولة، وحتى تدريب نماذجك الخاصة إذا لزم الأمر.
الاستقلالية عن الإنترنتبمجرد تنزيل النماذج، يمكنك استخدام Claude Code مع Ollama حتى بدون اتصال بالإنترنت، مما يجعله مثالياً للعمل في بيئات غير متصلة بالشبكة.

هذه المزايا تجعل من دمج Claude Code و Ollama خياراً جذاباً لأي مطور يبحث عن حل ذكاء اصطناعي برمجي قوي، مرن، ومجاني.

دليل الإعداد: تشغيل Claude Code مجاناً في 5 خطوات.

لتشغيل Claude Code مع Ollama، اتبع هذه الخطوات البسيطة:

الخطوة 1: تثبيت Ollama وتنزيل النماذج.

أولاً، قم بتنزيل وتثبيت Ollama من الموقع الرسمي ollama.com. بعد التثبيت، افتح Terminal أو موجه الأوامر وقم بتنزيل النموذج الذي تفضله. على سبيل المثال، لتنزيل نموذج qwen2.5-coder (الموصى به لمهام البرمجة):

ollama pull qwen2.5-coder

يمكنك استكشاف المزيد من النماذج المتاحة على موقع Ollama واختيار ما يناسبك.

الخطوة 2: تثبيت Claude Code CLI.

واجهة Claude Code CLI

إذا لم يكن لديك Claude Code مثبتاً بالفعل، يمكنك تثبيته عالمياً باستخدام npm (تأكد من تثبيت Node.js أولاً):

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

الخطوة 3: إعداد متغيرات البيئة (Environment Variables).

هذه هي الخطوة الحاسمة التي تربط Claude Code بـ Ollama. تحتاج إلى إخبار Claude Code بأن يتواصل مع خادم Ollama المحلي بدلاً من واجهة API الخاصة بـ Anthropic. قم بتعيين متغيرات البيئة التالية:

لنظامي التشغيل Linux/macOS:

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
export ANTHROPIC_API_KEY=ollama

لنظام التشغيل Windows (في PowerShell):

$env:ANTHROPIC_BASE_URL=
http://localhost:11434/v1"
$env:ANTHROPIC_API_KEY="ollama"

تأكد من أن هذه المتغيرات يتم تعيينها في كل جلسة Terminal جديدة، أو قم بإضافتها إلى ملف إعدادات الـ Shell الخاص بك (.bashrc, .zshrc, profile في PowerShell) لجعلها دائمة.

أمثلة عملية: البرمجة باستخدام النماذج المحلية.

الآن بعد أن تم إعداد كل شيء، يمكنك البدء في استخدام Claude Code مع نموذجك المحلي. افتح Terminal جديداً (للتأكد من تحميل متغيرات البيئة) واكتب claude لبدء جلسة.

مثال 1: إنشاء تطبيق Python بسيط.

لنفترض أنك تريد إنشاء تطبيق Python بسيط يحسب مساحة الدائرة.

claude

ثم في موجه Claude Code، اكتب:

Create a Python function that calculates the area of a circle given its radius. Include a docstring and type hints.

شرح الكود بالعربية:
سيقوم Claude Code، المدعوم بنموذجك من Ollama، بتوليد دالة Python كاملة مع التعليقات التوثيقية (docstring) وتلميحات الأنواع (type hints) بناءً على طلبك. يمكنك بعد ذلك نسخ الكود ولصقه في ملفك.

def calculate_circle_area(radius: float) -> float:
    """
    Calculates the area of a circle given its radius.

    Args:
        radius (float): The radius of the circle.

    Returns:
        float: The area of the circle.
    """
    import math
    return math.pi * (radius ** 2)

# Example usage:
# circle_radius = 5.0
# area = calculate_circle_area(circle_radius)
# print(f"The area of a circle with radius {circle_radius} is {area:.2f}")

مثال 2: مراجعة كود JavaScript.

لنفترض أن لديك مقتطف كود JavaScript وتريد من Claude Code مراجعته واقتراح تحسينات.

// my_script.js
function sumArray(arr) {
  let total = 0;
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    total += arr[i];
  }
  return total;
}

console.log(sumArray([1, 2, 3, 4, 5]));

في موجه Claude Code، اكتب:

Review the following JavaScript code for best practices and suggest any improvements, especially regarding modern JavaScript syntax:

// my_script.js
function sumArray(arr) {
  let total = 0;
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    total += arr[i];
  }
  return total;
}

console.log(sumArray([1, 2, 3, 4, 5]));

شرح الكود بالعربية:
سيقوم Claude Code بتحليل الكود المقترح وتقديم اقتراحات لتحسينه، مثل استخدام for...of loop أو reduce method في JavaScript الحديثة، مما يجعل الكود أكثر إيجازاً وقابلية للقراءة.

// Improved my_script.js
function sumArrayModern(arr) {
  // Using reduce for a more functional approach
  return arr.reduce((accumulator, currentValue) => accumulator + currentValue, 0);
}

function sumArrayForOf(arr) {
  let total = 0;
  for (const num of arr) {
    total += num;
  }
  return total;
}

console.log(sumArrayModern([1, 2, 3, 4, 5])); // Output: 15
console.log(sumArrayForOf([1, 2, 3, 4, 5])); // Output: 15

مقارنة الأداء: النماذج المحلية مقابل السحابية.

عند اتخاذ قرار بين استخدام النماذج المحلية عبر Ollama أو النماذج السحابية (مثل Claude API مباشرة)، هناك عدة عوامل يجب مراعاتها:

الميزةالنماذج المحلية (عبر Ollama)النماذج السحابية (Claude API)
التكلفةمجانية (بعد تكلفة الأجهزة الأولية)تعتمد على الاستخدام (لكل رمز/استدعاء)
الخصوصيةبياناتك تبقى على جهازكبياناتك تُرسل إلى خوادم خارجية
الأداءيعتمد على قوة جهازك (CPU/GPU)يعتمد على البنية التحتية لمزود الخدمة
سهولة الإعداديتطلب تثبيت Ollama وتنزيل النماذجيتطلب مفتاح API وإعداد بسيط
التوفريعمل بدون اتصال بالإنترنتيتطلب اتصالاً مستقراً بالإنترنت
حجم النموذجمحدود بقدرة جهازكيمكن الوصول إلى أكبر النماذج وأكثرها قوة

بشكل عام، توفر النماذج المحلية حلاً ممتازاً للمطورين الذين يعطون الأولوية للخصوصية والتكلفة والتحكم، بينما توفر النماذج السحابية قوة معالجة لا مثيل لها وسهولة في التوسع للمشاريع الكبيرة.

نصائح متقدمة لتحسين تجربة الاستخدام.

لتحقيق أقصى استفادة من Claude Code و Ollama، إليك بعض النصائح المتقدمة:

  1. اختيار النموذج المناسب: لا تتردد في تجربة نماذج مختلفة من مكتبة Ollama. بعض النماذج قد تكون أفضل في مهام معينة (مثل qwen2.5-coder للبرمجة، أو llama3 للمحادثات العامة).
  2. تحسين أداء الجهاز: إذا كنت تخطط لتشغيل نماذج كبيرة محلياً، فاستثمر في وحدة معالجة رسوميات (GPU) قوية وذاكرة وصول عشوائي (RAM) كافية. هذا سيحسن بشكل كبير من سرعة الاستدلال (Inference Speed).
  3. إدارة النماذج: استخدم أوامر Ollama لإدارة النماذج المثبتة لديك (ollama list لعرض النماذج، ollama rm [model_name] لحذفها).
  4. تخصيص الموجهات (Prompts): كلما كان موجهك أكثر وضوحاً وتفصيلاً، كانت النتائج أفضل. لا تتردد في تحديد لغة البرمجة، الإصدار، والقيود التي تريدها.
  5. دمج في سير العمل (Workflow Integration): فكر في كيفية دمج Claude Code في سير عملك اليومي. هل يمكنك إنشاء اختصارات (Aliases) في الـ Shell الخاص بك لاستدعاء Claude Code لمهام محددة؟

الخاتمة :

لقد أحدثت أدوات مثل Claude Code و Ollama ثورة حقيقية في طريقة تفاعل المطورين مع الذكاء الاصطناعي. لم يعد استخدام مساعد برمجي قوي حكراً على من يستطيعون دفع فواتير API باهظة، أو من هم على استعداد للتضحية بخصوصية كودهم. الآن، يمكنك الاستمتاع بقوة الذكاء الاصطناعي في بيئة محلية، مجانية، وآمنة.

رأيي الشخصي :
إذا كنت تمتلك حاسبا قويا بالفعل فأرى أن دمج Claude Code مع Ollama هو خطوة ضرورية لك . إنه يمثل توازناً مثالياً بين الأداء، التكلفة، والخصوصية. التجربة تستحق العناء، خاصة للمشاريع التي تتطلب معالجة بيانات حساسة أو التي تعمل في بيئات غير متصلة بالإنترنت. لا تتردد في استكشاف هذه الإمكانيات، فمستقبل البرمجة يعتمد بشكل متزايد على هذه الأدوات الذكية.

لا تكتفِ بالقراءة! توجه الآن إلى موقع Ollama الرسمي، قم بتثبيته، ثم جرب تشغيل نموذج Qwen2.5-Coder مع Claude Code اليوم. شاركنا تجربتك وأفكارك حول كيفية استخدام هذه الأدوات في مشاريعك الخاصة في التعليقات أدناه.إذا كنت لا تفضل التعقيد أو لا تملك جهازا قوياً و تبحث عن التوفير فأرشح لك هذا المقال “Xiaomi MiMo-V2-Flash وحش شاومي الجديد الذي يتحدى عمالقة الذكاء الاصطناعي ” ببلاش “ “.

.

اعجبك المقال : شاركه الآن
احمد علي
احمد علي

مطور تطبيقات هواتف ذكية باستخدام Flutter، وصانع محتوى تقني يكتب عن الذكاء الاصطناعي والبرمجة وتطورات التكنولوجيا الحديثة. أسعى لتبسيط الأفكار المعقدة ومشاركة خبرتي مع المهتمين بالمجال.

المقالات: 166

مقالات مشابهة

اترك ردّاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *