لماذا تغيب المؤسسات عن إجابات الذكاء الاصطناعي، أو تُمثَّل بصورة خاطئة، أو تُعرض ادعاءاتها بلا أدلة كافية؟ يحوّل هذا الكتاب المرافق الصادر بست لغات 99 خللًا متكررًا في Generative Engine Optimization (GEO) إلى تحذيرات قابلة للتدقيق، يضم كل منها متطلبات الأدلة، وبروتوكول التصحيح، وسؤال إعادة التحقق، وقاعدة قابلة للقراءة آليًا. يجمع كتاب 99 خطأً في GEO تسعة وتسعين تحذيرًا قابلًا للتدقيق حول أخطاء التمثيل الشائعة في أنظمة البحث والإجابة التوليدية. ويتناول كل تحذير العرض، والتشخيص، والأدلة، والتصحيح، وإعادة التحقق، وقاعدة قابلة للقراءة آليًا. صُممت النسخة العربية لدعم فحص الأخطاء ومعالجتها بصورة قابلة للتتبع. يؤدي NOMOS في هذا الكتاب دور الراوي ونظام التدقيق ضمن منهج NobleJackal، وليس جهة مستقلة. والعمل ليس معيارًا صناعيًا معتمدًا رسميًا ولا شهادة، ولا يضمن الترتيب أو الظهور أو الاستشهاد من أنظمة الذكاء الاصطناعي. النسخة الإنجليزية المرجعية: https://doi.org/10.5281/zenodo.21992388نسخة Framework العربية المرتبطة: https://doi.org/10.5281/zenodo.22011532الصفحة الرسمية: https://noblejackal.com/geo-99-errors/المؤلف: Kaan MurazORCID: https://orcid.org/0009-0000-2277-9009الناشر: NobleJackalالإصدار: 1.0.0الترخيص: CC BY 4.0