تقدم هذه الدراسة إطاراً كمياً على مستوى المعايير للتقييم المنهجي لدقة تنبؤ الذكاء الاصطناعي في تطوير طرائق الفصل الكروماتوغرافي السائل عالي الأداء ذي الطور العكسي (RP-HPLC)؛ وهو إسهام منهجي لم يسبق إرساؤه في الأدبيات العلمية لمركب رانولازين كنموذج تحليلي. تم تقييم أربع منصات للذكاء الاصطناعي (Perplexity، وCopilot، وGemini، وYesChat) باستخدام مدخلات كروماتوغرافية قياسية. وقد تم اختيار منصة "YesChat HPLC Method Developer" للتقييم المتعمق لتقديمها مخرجات منظمة وقابلة للتنفيذ مع تركيز صريح على الكيمياء الخضراء. حقق الذكاء الاصطناعي دقة تنبؤ إجمالية بلغت 72.9%، تم حسابها كمتوسط لسبعة معايير كروماتوغرافية تم تقييمها بشكل فردي باستخدام إطار عمل ثلاثي المستويات. وتم التنبؤ بأربعة معايير للجهاز (درجة حرارة العمود، معدل التدفق، طول موجة الكشف، ونسبة الطور المتحرك) بدقة 100%، بينما حاز نطاق الرقم الهيدروجيني (pH) على تقييم 70%، حيث اقترح الذكاء الاصطناعي نطاقاً واسعاً (3.0–4.5) بدلاً من قيمة محددة. وظهرت قيود ملحوظة في معايير التفاعل الكيميائي، لا سيما ضرورة استخدام المحلول الموقي (0%) وتركيز السيكلوديكسترين (40%). وأدى التحسين الموجه بشرياً لاحقاً إلى إزالة محلول وقاء الفوسفات وتقليل تركيز سلفوبوتيل إيثر-بيتا-سيكلوديكسترين (SBE-β-CD) إلى 4Mm/L، مما أدى إلى تحسين شكل القمة وفترة الاحتفاظ (Rt = 6.17 min).. تم التحقق من صلاحية طريقة (RP-HPLC) المطورة وفقاً لإرشادات المؤتمر الدولي للتنسيق ICH Q2(R1)، وأظهرت أداءً تحليلياً قوياً: خطية تتراوح بين (r² = 0.9999) 10.0-100.0 µg/mL، ودقة بانحراف معياري نسبي (RSD) أقل من 2%، ونسبة استرداد تتراوح بين 98.66% و101.20%، وحد كشف/حد تعيين (LOD/LOQ) 1.25/3.79 µg/mL وكان الأداء البيئي إيجابياً، حيث بلغ التقدير التقريبي لمؤشر الكيمياء البيضاء وفق نظام WECA حوالي 82/100، والذي تحقق عن طريق إزالة الأسيتونتريل، وتقليل استهلاك الميثانول، واستخدام التحسين الكروماتوغرافي المدعوم بالسيكلوديكسترين. تشير هذه النتائج إلى أنه، في نطاق هذا التقييم، يمكن للتحسين المدعوم بالذكاء الاصطناعي تسريع تطوير طرائق تحليلية مستدامة وعملية لمراقبة الجودة الصيدلانية، شريطة تطبيق الخبرة البشرية لتحسين المعايير المعقدة كيميائياً وضمان متانة الطريقة التحليلية