المذكرة المنهجية لمؤشر MAVI الإصدار ۱.۰: التعريفات، الصيغة الرياضية، البيانات المفقودة، وقابلية التكرار

المؤلف والمطور: تقي مولوي (Taqi Molavi) الناشر: مركز مولوي للبحث والتطوير (molavi.pro/notes) تاريخ النشر: ۱۰ أكتوبر ۲۰۲۶ الإصدار: ۱.۱ (Technical Methodology Note) التصنيف: إطار قياس الظهور في الذكاء الاصطناعي والرياضيات التطبيقية

۱. الهدف المعماري وفلسفة التصميم

تم تطوير مؤشر مولوي للظهور في الذكاء الاصطناعي (MAVI) ليحل محل درجات "سيو الذكاء الاصطناعي" العشوائية بمعيار رياضي منضبط. توثق هذه المذكرة الفنية صيغة النتيجة التراكمية، ومنطق الأوزان المعايرة، وسياسة التعامل مع البيانات المفقودة، وسلسلة الأدوات مفتوحة المصدر.

۲. الصيغة التراكمية والأوزان المعايرة

يُحسب مؤشر MAVI كحاصل جمع خطي مرجح لخمس طبقات تشغيلية:

$$\text{MAVI} = \sum_{i=1}^{5} w_i \times L_i \quad (\sum_{i=1}^{5} w_i = 1.0)$$

الأوزان الأساسية التي تمت معايرتها تجريبياً على أكثر من ۵۰ نطاقاً مؤسسياً:

$$\text{MAVI} = 0.15(L_1) + 0.20(L_2) + 0.20(L_3) + 0.20(L_4) + 0.25(L_5)$$

المنطق الرياضي للأوزان:

* $w_1 = 0.15$ (الطبقة ۱: الوصول التقني): شرط أولي للفهرسة والزحف؛ الفشل هنا يمنع الوصول ولكن النجاح لا يمنح وحده تفوقاً دلالياً. * $w_2 = 0.20$ (الطبقة ۲: الاستخراج الدلالي): وسم Schema.org البنيوي. * $w_3 = 0.20$ (الطبقة ۳: وضوح الكيان وملاءمة المقاطع): وضوح رسم المعرفة وملاءمة RAG. * $w_4 = 0.20$ (الطبقة ٤: جاهزية الاستشهاد / CSP): احتمال بقاء الاستشهاد وكثافة الحقائق. * $w_5 = 0.25$ (الطبقة ۵: الظهور التجريبي الحي): يُمنح الوزن الأعلى لأداء النماذج الحية في الاختبارات غير الموجهة.

۳. فصل مؤشر الجاهزية البنيوية ($\text{MAVI-R}$)

لقياس جاهزية شفرة المصدر بمعزل عن تباينات النماذج الحية:

$$\text{MAVI-R} = \frac{0.15(L_1) + 0.20(L_2) + 0.20(L_3) + 0.20(L_4)}{0.75}$$

يقدم هذا المقياس للفرق الهندسية تقييماً حتمياً لجودة البنية التحتية قبل بدء الاختبارات الحية.

٤. سياسة البيانات المفقودة (Missing Data Policy)

عند تعذر إجراء الاختبارات الحية:

1. حظر التعويض بالصفر: لا يُسند الرقم 0 للطبقة غير المقاسة.
2. وسم عدم اليقين: توثق الطبقة برمز not_measured.
3. تقرير الجاهزية فقط: يُكتفى بتقديم درجة $\text{MAVI-R}$ تجنباً للتضليل.

۵. مثال حسابي واقعي (Worked Example)

منصة خضعت للتدقيق بواسطة SAGE و GEO-Scope: * $L_1 = 90$، $L_2 = 85$، $L_3 = 70$، $L_4 = 55$، $L_5 = 35$

الحسابات: $$\text{MAVI-R} = \frac{13.5 + 17.0 + 14.0 + 11.0}{0.75} = \frac{55.5}{0.75} = \mathbf{74.0\%}$$ $$\text{MAVI} = 55.5 + 0.25(35) = 55.5 + 8.75 = \mathbf{64.25\%}$$

التشخيص الهندسي: المنصة جاهزة تقنياً (۷۴٪)، ولكن لافتقارها للحقائق المركزة ($L_4 = 55$) جاء أداؤها الحي ضعيفاً ($L_5 = 35$). والعلاج هو إعادة هيكلة المقاطع بأسلوب VPA.

٦. منظومة الأدوات مفتوحة المصدر مغلقة الحلقة

$$\text{AnswerPath} \longrightarrow \text{GEO-Scope} \longrightarrow \text{SAGE} \longrightarrow \text{MAVI} \longrightarrow \text{SiteProbe} \longrightarrow \text{إعادة القياس}$$

1. [AnswerPath](https://github.com/tmolavi/answerpath-geo): استكشاف النوايا والأسئلة.
2. [GEO-Scope](https://github.com/tmolavi/geo-scope): المقارنات المعيارية الحية.
3. [SAGE](https://github.com/tmolavi/sage-audit): تدقيق الكود والمخططات.
4. [mcp-geo-server](https://github.com/tmolavi/mcp-geo-server): واجهة وكلاء البرمجة الذكية.
5. [SiteProbe](https://github.com/tmolavi/siteprobe): إصلاح DOM آلياً.

۷. المسارات التالية

* مؤشر مولوي للظهور في الذكاء الاصطناعي (MAVI) * هرم GEO لمولوي * صفحة الأدلة التقنية والبراهين الحية * طلب تدقيق GEO للمؤسسات