كل الأنشطة

السلام عليكم ورحمة الله قمت ببناء تطبيق طبيبي من مسار JS باستخدام TRAE AI اريد مراجعتكم بارك الله فيكم الرابط : طبيبي

ماهو الفرق بين Class و ER Diagrams وهل عند تمثيل Class diagram لتطبيق تم برمجته في أندرويد ستوديو نكتفي بإضافة java class أو نضيف أيضا Activty وهل بإمكاننا استخدام ER لتمثيل Database مخزنة في Firebase؟ أيضا ماهي قواعد تحويل الكود إلى SQD أو هل هناك مراجع توضحه

عندما أواجه Bug مثل “الـ Request يأخذ وقت أطول من المعتاد”، فإن خطواتي المنهجية تكون كالآتي: 1. تحديد نطاق المشكلة (Isolate) هل المشكلة من Front-end؟ أم في Network layer؟ أم في Back-end؟ أم في Database؟ أول شيء أفعله هو تحديد مكان عنق الزجاجة. 2. استخدام أدوات الـ Front-end أفتح DevTools → Network وأتحقق من: حجم الـ Payload وقت الـ Request/Response هل هناك إعادة إرسال؟ هل هناك ملفات كبيرة يتم تحميلها؟ هل هناك Blocking / Queueing؟ هذا يحدد إن كانت المشكلة قبل الوصول إلى السيرفر. 3. فحص الـ API من خارج الواجهة أستخدم: Postman cURL للتأكد أن المشكلة ليست من الواجهة الأمامية. إذا الـ API بطيئة حتى من Postman → المشكلة Back-end. 4. فحص الـ Server Logs أتحقق من latency نقاط التوقف (slow operations) Exceptions Memory usage CPU spikes أستخدم مثلاً: ELK / Grafana / Kibana / CloudWatch Debug Logging بمستويات مثل Info – Warn – Error – Trace 5. Profiling الكود في السيرفر أتحقق من: أي function تستغرق أطول وقت هل هناك عمليات غير ضرورية؟ هل هناك Loop مكثف؟ هل هناك مشاكل في الـ ORM؟ هذه خطوة مهمة لتمييز Senior. 6. المرور للـ Database أهم خطوة كانوا ينتظروها منك: هل الاستعلام يحتاج Index؟ أتحقق من: EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE هل هناك Full Table Scan؟ هل الاستعلام يستخدم Index فعليًا؟ هل الفلترة تتم على أعمدة غير مفهرسة؟ هل هناك joins غير ضرورية؟ إذا كان الاستعلام بطيئًا → أضيف Index مناسب (BTREE، HASH حسب نوع DB). 7. مراقبة الموارد (Resource Bottlenecks) CPU RAM Disk I/O Network Latency عدد الـ Connections أحيانًا المشكلة ليست كودًا بل موارد. 8. التحقق من الـ Caching Layer هل هناك Caching مفقود؟ هل يتم عمل Cache invalidation خاطئ؟ هل Redis أو Memory Cache غير مفعّل؟ 9. التحقق من الـ Deployment / Environment هل إصدار الـ Node/PHP/Server مختلف؟ هل هنالك Nginx misconfiguration؟ هل هناك Load Balancer بطيء؟ 10. وضع Fix ثم إعادة الاختبار (Regression Testing) بعد تحديد المشكلة: أصلح أختبر أتأكد أن النظام كله يعمل أضيف logging + tests preventively

واضح الآن من الصورة أن المشكلة لم تكن من موقع الدورة نفسه، بل من Cloudflare — الخدمة التي تحمي السيرفر. الجملة التي ظهرت: Désolé — Nous rencontrons un problème. تعني: "نعتذر، واجهنا مشكلة." وهذا النوع من الرسائل يأتي عادة عندما: Cloudflare يحجب الاتصال بشكل مؤقت. أو هناك ضغط على الخادم. أو يتم حظر الـ IP الخاص بك تلقائيًا لسبب ما (أحيانًا بسبب VPN أو سرعة اتصال ضعيفة). لماذا هذا مهم؟ لأن هذا يعني: المشكلة ليست من جهازك ولا الإنترنت عندك ولا المتصفح. المشكلة كانت من Cloudflare نفسه، وهو السبب الذي منعك من دخول منصة الدورة. كيف تحل المشكلة عادة؟ ليس عليك القيام بأي شيء. Cloudflare يُصلح نفسه خلال دقائق أو ساعات قليلة. نصيحتي: إذا تكررت المشكلة، جرب: تحديث الصفحة (Ctrl + F5) تعطيل الـ VPN لو كنتِ تستخدمينه تجربة المتصفح الآخر

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته مساء النور مشكلة WSL يفتح ويغلق بسرعة في ويندوز 10 تحدث كثيرًا، وغالبًا يكون السبب من 3 أمور: إعدادات ناقصة، خدمة لا تعمل، أو ثغرة بسيطة في التثبيت. إليك الأسباب الحقيقية الأكثر شيوعًا مع الحلول: 1) WSL غير مُفعّل بالكامل حتى لو فعّلته، أحيانًا خيار واحد ناقص يسبب نفس المشكلة. الحل: افتح PowerShell كمسؤول واكتب: dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart ثم أعد تشغيل الجهاز. 2) تحتاج لتثبيت تحديث WSL Kernel في ويندوز 10 كثير من النسخ لا تحتوي آخر إصدار من الكيرنل. الحل: نفّذ هذا الأمر (كمدير): wsl --update ثم: wsl --shutdown وجرب فتحه. 3) التوزيعة نفسها غير مثبتة أحيانًا يظهر وميض وينغلق لأن النظام لا يجد التوزيعة (Ubuntu وغيرها). الحل: افتح Microsoft Store، وابحث عن: Ubuntu ثم ثبّتها. أو ثبّت توزيعة يدويًا: wsl --install -d Ubuntu 4) WSL ينهار بسبب إعدادات افتراضية تالفة يمكن إصلاحه بإعادة تعيينه: wsl --unregister Ubuntu ثم تثبيتها من جديد. (سيحذف كل الملفات داخل Ubuntu، إن كنت مستخدمة لها فاحذري) 5) ميزة Hyper-V غير مفعلة بعض نسخ ويندوز 10 تحتاج تمكين Hyper-V لعمل WSL2. dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V /all /norestart أعيدي التشغيل. 6) نسخة الويندوز قديمة WSL2 يعمل فقط على Windows 10 1903 وما فوق. تأكدي من النسخة عبر: winver لو كانت أقل من 1903 يجب تحديث ويندوز. 7) تشغيل WSL من CMD لمعرفة الخطأ قبل أن ينغلق، شغّليه من CMD لتشاهدي الرسالة: افتح CMD واكتبي: wsl إذا كان هناك خطأ سيظهر لك.

يجب تثبيت نظام لينكس من خلال: wsl --install وسيتم تنزيل وتثبيت توزيعة Ubuntu بشكل تلقائي. وبعد انتهاء التحميل، سيطلب منك إعادة تشغيل الكمبيوتر، وبعد إعادة التشغيل، ستفتح نافذة سوداء تلقائيًا لتكملة التثبيت وتطلب منك إنشاء اسم مستخدم Username وكلمة مرور Password لنظام لينكس. في حال لم تفتح تلقائيًا فقومي بكتابة wsl في منفذ الأوامر. ولو واجهتي مشكلة، لنتأكد من أنّ ميزة Virtualization مُفعلة بتنفيذ التالي في منفذ الأوامر: systeminfo وابحثي عن قسم Hyper-V Requirements من المفترض أن تجدي Virtualization Enabled In Firmware: Yes في حال Yes فهي مفعلة وفي حال No فجيب تفعيلها من إعدادات اللوحة الأم BIOS.

٢٠٢٥١٢١٢_٢٠١٣٣٠.heic

السلام عليكم في بعض الناس يقولوا اعتمد على الاسئلة الي تيجي من الذكاء الاصطناعي وبعضهم يقولوا لا لا تعتمد وانا حقيقه استفدت من بعض الاسئلة الي ارسلتها الذكاء الاصطناعي ورسخت عندي بعض المفاهيم وبعضها لسه بس عندي فضول لماذا لا يعتمد على الذكاء الاصطناعي في مايتعلق بالبرمجه انا بعتمد عليه بين حين واخر ارجو التوضيح وشكرا

مرحبًا وأهلًا بك، سأعطيك طريقة بسيطة وواضحة لمذاكرة أي دورة بشكل صحيح، خصوصًا إذا كنت مبتدئًا: أولا: لا تبدأ بالمشاهدة فقط المتابعة السلبية لا تُنتج مهارة. يجب أن تكون مشاهد + مُنفِّذ. 1) ابدأ بالمشاهدة الهادئة شاهد الدرس كاملًا مرة واحدة لا تكتب ملاحظات أثناء المشاهدة فقط افهم الفكرة العامة 2) أعد تشغيل الدرس مع التطبيق هذه الخطوة هي الأهم: افتح المحرر (مثل VSCode) طبّق كل خطوة ينفذها المدرّس لا تنتقل للدرس التالي حتى ينجح التطبيق 3) خذ ملاحظات مختصرة جدًا لا تكتب كل شيء. اكتب فقط النقاط التي يصعب عليك تذكرها لاحقًا. 4) بعد كل وحدة… أنشئ مشروعًا صغيرًا المشاريع هي التي ترسّخ الفهم فعلًا. مثال: إذا تعلمت أساسيات بايثون → طبّق برنامج حاسبة أو برنامج إدارة مهام. إذا تعلمت HTML → اصنع صفحة شخصية. 5) لا تنتقل لدورة جديدة بدون إتقان السابقة من الأخطاء الشائعة: مشاهدة عدة دورات في وقت واحد → يؤدي للتشتت. ركّز على دورة واحدة فقط. 6) اسأل عند التوقف إذا واجهتك مشكلة: توقف ابحث وإذا لم تجد حلًا → اسأل (تمامًا كما تفعل الآن) التعلم السليم = التعلم النشط. 7) خصّص وقتًا يوميًا لا تعتمد على المزاج. اجعل لك: 45–60 دقيقة يوميًا أو درس واحد + تطبيقه الاستمرارية أهم من الكمية. لذا الخلاصه في طريقة مذاكرة الدورات هي: مشاهدة أولى للفهم مشاهدة ثانية للتطبيق ملاحظات مختصرة مشروع تجريبي صغير لا تتنقل بين دورات كثيرة استمر يوميًا ولو قليلًا

هل من الضروري تعلّم Flask و Odoo إذا كنتِ تريدين التخصص في Django؟ الجواب: لا، ليس ضروريًا أبداً. لماذا؟ لأن Django إطار ضخم وكامل، يكفيك لبناء: تطبيقات ويب متقدمة لوحات تحكم REST APIs نظم إداريّة (CRUD Systems) مواقع كبيرة ومعقدة وهو أساس قوي جدًا لمسار تطوير الويب بالبايثون، بل إنّ الشركات التي تعتمد Django لا تشترط معرفة Flask. متى يكون تعلّم Flask مفيد؟ Flask مفيد فقط إذا أردتِ: بناء تطبيقات صغيرة وسريعة تعلم الأساسيات منخفضة المستوى للويب العمل في شركات تستخدم Flask تحديدًا لكن ليس شرطًا لتطوير مهارات Django. متى يكون Odoo مهم؟ Odoo ليس إطار ويب، بل منظومة ERP كاملة، وله سوق مختلف تمامًا. تعلّمه مفيد فقط إذا أردتِ: العمل في مجال ERP تطوير وحدات Odoo للشركات دخول سوق Odoo Freelancing وإلا فهو ليس جزءًا من مسار Django. إذن ما الأفضل لك الآن؟ بما أنكِ تقولين إنك تعلمت Django وتريدين تطوير نفسك فيه، فالأفضل: 1) أكملي مسار Django بعمق مثل: ORM Django Admin customization Authentication & Permissions Django REST Framework Deployment Caching & Performance 2) اعملي على مشاريع عملية مثل: E-commerce Blog متقدم Dashboard REST API متكاملة

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته ما هو Vibe Coding؟ مصطلح Vibe Coding لا يشير إلى أداة تقنية محددة، بل إلى أسلوب عمل ومزاج برمجي يركّز على: التركيز التام أثناء كتابة الكود الاستمتاع بالبيئة والأدوات التي تعمل بها تجنب الانقطاع والتشتت رفع مستوى الإبداع والإنتاجية بمعنى آخر، هو وضع نفسي وتقني يساعدك على الإنتاج بأفضل شكل ممكن. ما رأيكم في Vibe Coding؟ فكرة ممتازة وفعّالة، لأن: الإنتاجية لا تتعلق فقط بالمعرفة التقنية، بل بالتركيز والاجتهاد. حالات الانبهار وسوء التنظيم تقلّ عندما تكون في “vibe” جيد. يساعدك على الحفاظ على جودة الكود والابتعاد عن الأخطاء. يزيد من متعة البرمجة والتعلّم. لكن شرط نجاحه هو ضبط البيئة التقنية والنفسية الصحيحة، وليس مجرد الشعور العابر. أفضل الأدوات التي تساعد على Vibe Coding 1. محررات وبيئات تطوّر قوية Visual Studio Code (الأكثر استخدامًا) Neovim (للمحترفين) JetBrains IDEs (مثل IntelliJ / PyCharm / WebStorm) 2. أدوات تساعد في التركيز Pomodoro Timer (تقنية بومودورو لإدارة الوقت) Focus Mode / Distraction-free mode داخل المحرر Noisli / Brain.fm (موسيقى تركيز) 3. إضافات مفيدة في المحرر ESLint / Prettier GitLens Bracket Pair Colorizer Live Share (للتعاون) 4. أدوات لإدارة المهام Trello Notion Todoist كيف يجب على المبرمج استخدام Vibe Coding؟ إليك طريقة عملية: الخطوة 1: حضّر بيئتك نصّب محررًا مناسبًا أضف الإضافات التي تحتاجها ضع مجلد المشروع جاهزًا أغلق كل مصادر التشتت الخطوة 2: حدّد هدفًا واضحًا قبل أن تبدأ، اسأل نفسك: ما المطلوب؟ ما هي الخطوات الصغيرة؟ ما الذي سأنجزه في الجلسة؟ الخطوة 3: استخدم تقنية الوقت مثل: 25 دقيقة تركيز (Pomodoro) 5–10 دقائق استراحة سيساعدك هذا على دخول حالة التركيز الفعلي. الخطوة 4: عزّز الجو البرمجي استخدم: موسيقى هادئة إضاءة مناسبة كود منظم وواضح الخطوة 5: لا تكسر الـ “Vibe” بسهولة تجنّب: فتح السوشيال ميديا أثناء البرمجة التشتت بين المهام تعدد الشاشات غير الضرورية نصائح إضافية اغتنم فترات التركيز الصافية في الصباح جهّز خطة بسيطة قبل أن تكتب الكود استخدم نظام مراجعة (Code Review) إن أمكن احتفل بالتقدم ولو كان بسيطًا

نعم، يوجد حلول حقيقية وعملية تستطيع استخدامها عندما تكون بياناتك حساسة وكبيرة ولا يمكنك إرسالها إلى نماذج سحابية مثل GPT أو Gemini، وفي نفس الوقت النماذج المحلية ضعيفة. هذه بالضبط مشكلة شائعة في الشركات التي تعمل على GraphRAG. إليك أفضل الخيارات الآمنة والعملية بدون تعقيد: 1) استخدام LLM سحابي لكن بدون إرسال البيانات (Zero-Data / On-Device Processing) بعض الشركات بدأت توفر وضع اسمه: Zero-data mode أو Data Minimization الفكرة: ترسل دائماً ملخصات صغيرة جداً آمنة وليس البيانات الأصلية. وهذا يناسب GRAPHRAG تماماً، لأنك تستطيع: معالجة بياناتك محلياً بناء الكيانات والعلاقات بالـ locally إرسال فقط “تمثيل مجرد” للكيانات (بدون نص خام) مثال: بدلاً من إرسال تقرير حساس، ترسل فقط: اسم كيان: "Client A" علاقة: "Increased sales by 30%" بدون أي تفاصيل سرية. 2) استخدام نماذج صغيرة محلياً لكن تحسينها باستخدام تقنيات خاصة الحقائق الآن: النماذج الصغيرة (مثل Mistral 7B، Llama 8B، Qwen 7B) عندما تعمل بدون تحسين تكون فعلاً ضعيفة. لكن هناك تحسينات ترفع الجودة بشكل كبير جداً بدون تدريب مكلف: 1) RAG + GraphRAG يعوض ضعف النموذج المحلي بنسبة كبيرة. 2) Fine-Tuning خفيف (LoRA) يكلفك: ذاكرة 8GB تدريب لمدة ساعة ويعطي دقة أعلى بكثير. 3) استخدام quantization مثل GGUF أو GPTQ لتشغيل نماذج 8B على جهاز متوسط بدون فقد كبير في الجودة. 3) استخدام نماذج متخصصة بدلاً من "LLM عام" غالباً المشكلة ليست في الحجم، بل في اختيار نموذج غير مناسب. أمثلة قوية: DeepSeek-R1 Distill 14B Qwen2.5 14B Mixtral 8x7B Llama 3.1 8B Instruct Phi-3 Medium (جيد جداً على المعلومات المنظمة) هذه النماذج حجمها متوسط وأداؤها ممتاز إذا تم دمجها مع RAG/GraphRAG. 4) معالجة البيانات الضخمة محلياً ثم استخدام LLM فقط للبنية إذا بياناتك كبيرة جداً، لا ترسلها للنموذج. بدلاً من ذلك: Local Preprocessing استخراج الكيانات والعلاقات محلياً بناء Graph دمج النصوص وفهرستها Remote Small Tasks إرسال: سؤال أسماء كيانات توصيفات صغيرة وليس البيانات الأصلية. هذا يجعل النظام آمناً 100%. 5) استخدام LLM داخل بيئة سحابية خاصة (Private Cloud) ليس بالضرورة أن تستخدم خدمات عامة مثل GPT. يمكنك استخدام: Azure OpenAI Private Network Google Vertex AI Private Service AWS Bedrock PrivateLink هذه تضمن: البيانات لا تخرج من شبكتك لا تُستخدم لتدريب النماذج تشغل فقط inference مناسبة جداً للبيانات الحساسة. 6) بالنسبة لـ GraphRAG بالتحديد هو لا يحتاج LLM قوي جداً في كل خطوة. يوجد 3 مراحل: استخراج الكيانات والعلاقات بناء المجتمعات تلخيص hierarchies الاستعلام النهائي يمكنك تقسيم العمل كالآتي: 1 و2 محلياً بالكامل (بدون نموذج قوي) 3 بنموذج متوسط محلي 4 بنموذج سحابي بدون إرسال بيانات حساسة (فقط السياق المختصر) وبذلك تحل المشكلة تماماً. لذا الخلاصه نعم، يمكنك العمل على بياناتك الحساسة بدون إرسالها إلى نماذج سحابية، وما زال بإمكانك الحصول على دقة ممتازة عبر: GraphRAG Local preprocessing تحسين النماذج الصغيرة Zero-data usage Private cloud inference LoRA fine-tuning Quantization إذا تريد، أقدم لك: خطة كاملة لبناء GraphRAG آمن 100% اختيار أفضل نموذج محلي لك تصميم بنية نظام تجمع بين الأمن والقوة كود جاهز للربط بقاعدة بياناتك أخبرني فقط نوع بياناتك (نصوص؟ جداول؟ تقارير؟).

وعليكم السلام ورحمة الله، ذلك قد يحدث لعدة أسباب لذا من المستحسن إرسال لقطة شاشة لما حدث معك، فقد تكون ميزة Windows Subsystem for Linux غير مفعّلة في النظام حينها يمكنك التحقق من ذلك عبر: Control Panel > Programs and Features > Turn Windows features on or off ثانيا قد يكون التوزيع الافتراضي (default distro) تالفا أو غير مثبت بشكل صحيح ويمكن التحقق من ذلك بفتح PowerShell وتشغيل الأمر: wsl.exe -l -v لعرض التوزيعات المثبتة والتأكد من وجود توزيع افتراضي صحيح وقد تحتاج إلى تحديث WSL kernel عبر تشغيل الأمر: wsl.exe --update

السلام عليكم ورحمة الله تعالى وبركاته، غالبا المشكلة تحدث لأحد الأسباب التالية، إما أن خاصية WSL غير مفعّلة بشكل صحيح في النظام، أو أن التوزيعة (Distribution) التي قمت بتثبيتها لم تكتمل عملية الإعداد الأولي لها، أو أن هناك خطأ في ملف تكوين المستخدم داخل التوزيعة. لذا فالحل الأكثر فعالية هو فتح PowerShell كمسؤول وتشغيل الأمر التالي: wsl --install وذلك للتأكد من تثبيت WSL بشكل صحيح، ثم التأكد من تفعيل ميزات "Windows Subsystem for Linux" و "Virtual Machine Platform" من خلال التوجه إلى لوحة التحكم ثم البرامج ثم تشغيل ميزات Windows أو إيقاف تشغيلها وبعدها ثم بإعادة تشغيل الجهاز، أما إذا استمرت المشكلة أرجو تجربة إعادة تعيين التوزيعة عبر الأمر: wsl --unregister <اسم_التوزيعة> ثم إعادة تثبيتها من Microsoft Store وعند فتحها لأول مرة انتظر حتى تكتمل عملية الإعداد وإنشاء اسم المستخدم وكلمة المرور.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. عندما يتم فتح نافذة WSL وتغلق فورا فهذا يعني أن هناك خطأً ما غالبا حدث أثناء عملية التشغيل وبما أن النافذة تغلق بسرعة فلن يمكنك قراءة رسالة الخطأ. يرجى فتح سطر الأوامر cmd كمسؤول (Run as Administrator) ومن ثم كتابة الأمر wsl والآن ستظهر لكِ رسالة خطأ ولن تغلق النافذة يرجى إرسال صورة للخطأ الذي يظهر لكِ. ولكن أولا يجب التأكد من تفعيل ميزة WSL أو Virtualization وأيضا التأكد من تفعيل المحاكاة الافتراضية (Virtualization) من الـ BIOS . ويمكنكِ مشاهدة الفيديو التالي لحل أغلب المشاكل الخاصة ب WSL :

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته مساء الخير لماذا عندما افتح wsl في ويندوز 10 لايعمل ؟ تفتح النافذة وتغلق بسرعة؟

لدي بيانات خاصة والمشكلة التي تواجهني انها حجمها كبير ولا استطيع اعطاءها النماذج المفتوحة كـ Gemini or gpt وكذلك لو بحمل اي نموذج لغوي دقته سيئه للاسف هل يوجد طرق اخرى ممكن تفيدني ؟؟ او تسهل العمليه ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. إن مصطلح ال Vibe Coding يشير باختصار إلى البرمجة المعتمدة بشكل كلي على الذكاء الاصطناعي حيث يتحول المبرمج من كاتب أكواد إلى مدير منتج أو مهندس حلول يصف ما يريد (ال Vibe) ويقوم ال AI بالتنفيذ. الأمر مفيد ولكنه له سلبيات وإيجابيات . الإيجابيات: سرعة خيالية: يمكنك بناء نموذج أولي (Prototype) في دقائق والذي كان يستغرق أياما. كسر حاجز اللغة: لم تعد مضطرا لحفظ Syntax لغة معينة فيمكنك كتابة كود Python وأنت خبير في C# بسهولة. التركيز على المنطق: يزيح عنك صعوبة وتأخير كتابة الكود ويجعلك تركز على حل المشكلة (Logic). السلبيات والمخاطر: وهم المعرفة: قد ينتج لك ال AI كوداً يعمل ظاهريا لكنه مليء بالثغرات الأمنية أو مشاكل الأداء . صعوبة الصيانة: إذا لم تفهم الكود الذي تم توليده ستعاني كثيرا عند محاولة تعديله أو إصلاح خطأ في المستقبل. أما بخصوص أفضل الأدوات فالأدوات هنا لا تعني مجرد ChatGPT أو غيره بل بيئات التطوير التي تدمج الذكاء الاصطناعي في قلب عملية الكتابة مثل : المحررات الذكية (The Heavy Hitters) Cursor: وهو الأقوى حاليا فهو محرر مبني على VS Code ولكنه مدمج مع AI بشكل عميق وميزته الكبرى هي Composer و Tab حيث يمكنك تعديل ملفات متعددة في وقت واحد بمجرد وصف التغيير. Windsurf : يتميز ب Flows التي تفهم سياق المشروع بشكل ممتاز. GitHub Copilot (مع VS Code). لكي لا تتحول إلى مبرمج كسول و تفقد مهاراتك يجب عليك : أن تكون المراجع لا المتفرج فلا تقبل الكود كما هو أبدا بل إقرأ كل سطر يكتبه ال AI وإذا لم تفهم سطرا معينا اطلب منه شرحه قبل أن تستخدمه. ابدأ بالهيكلية فلا تطلب منه أن يصنع لي تطبيقا كاملا مرة واحدة بل ابد بتحديد الهيكل ومن ثم المميزات واحدة تلو الأخرى . اكتب الاختبارات أولا (Test Driven Vibe).

وعليكم السلام ورحمة الله، ال Vibe coding هو مصطلح يشير إلى الاعتماد الكلي على أدوات الذكاء الاصطناعي لكتابة الكود دون فهم عميق لما يحدث بصراحة هذا النهج خطير جدا للمتعلمين الجدد فهو يشبه تعلم قيادة السيارة بالاعتماد الكامل على القيادة الذاتية صحيح أنك ستصل إلى وجهتك لكنك لن تتعلم القيادة أبدا لذا فالأدوات مثل Cursor، GitHub Copilot، وClaude نفسها ممتازة لكن يجب استخدامها كمساعد وليس كبديل للتعلم. الطريقة الصحيحة للتعلم هي أن تكتب الكود بنفسك أولا ثم أن تحاول فهم المشكلة مع البحث في التوثيق الرسمي فالمشكلة الحقيقية أنك عندما تواجه خطأ في production أو مقابلة عمل لن يكون هناك AI ليحل المشكلة عنك لذا ستحتاج لفهم حقيقي واستيعاب الأساسيات بشكل قوي.

وعليكم السلام ورحمة الله تعالى وبركاته، ال vibe coding هو أسلوب برمجة حديث يعتمد على استخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة الكود من خلال تعليمات باللغة الطبيعية، من أشهر الأدوات المستخدمة Cursor وGitHub Copilot وClaude لكن Cursor يتفوق في فهم المشاريع الكبيرة المعقدة بينما Copilot هو أسرع في الاقتراحات المباشرة. لكن للمبرمج المبتدئ لا أنصح باستخدامه بشكل مكثف لأنه يمنع بناء الأساسيات الحقيقية في حل المشكلات والخوارزميات والتفكير المنطقي، ويؤدي لكتابة كود لا تفهمه ولا تستطيع صيانته لاحقا. الأفضل للمبتدئ أن يكتب الكود بنفسه أولا ويفهم كل سطر، ثم بعد سنة أو سنتين من الخبرة يمكن استخدام هذه الأدوات كمساعد لتسريع المهام الروتينية وليس كبديل عن الفهم. فالمبرمج المحترف يستخدم vibe coding كأداة تكميلية تساعده في المهام المتكررة بينما يركز هو على التصميم والمنطق، لا كعكاز يعتمد عليه بالكامل.

السلام عليكم مارأيكم في الvibe coding ؟ ماهي أفضل الأدوات ؟ كيف يجب على المبرمج استخامه ؟ بارك الله فيكم

أولاً: كيف تربط LLM بقاعدة بيانات؟ هناك 3 طرق رئيسية، حسب ما تريد فعله: 1) ربط مباشر (Natural Language → SQL) تستخدم LLM لتحويل سؤال المستخدم إلى SQL، ثم تنفّذ SQL على قاعدة البيانات. مثال بايثون: query = llm.generate("كم عدد العملاء في 2023؟ اكتب SQL فقط") rows = db.execute(query) المناسب: الاستعلامات العددية والتحليلية. 2) استخدام Connectors جاهزة مثل: LangChain SQLDatabaseChain LlamaIndex SQL Retriever تعطي LLM القدرة على فهم مخطط قاعدة البيانات (schema) ثم توليد SQL آمن. 3) ربط عبر Graph (مهم لـ GRAPHRAG) تقوم بتحويل البيانات إلى: Entities → Relationships → Graph ثم LLM يستعلم من الـ Graph بدلاً من SQL. هذا هو الأساس الذي يستخدمه GRAPHRAG. ثانياً: كيف تربط LLM مع GRAPHRAG؟ العملية بسيطة ومكونة من 3 أجزاء: 1) بناء الـ Graph من البيانات بعد تركيب GRAPHRAG: graphrag init project graphrag run هذا يحول النصوص أو الجداول إلى: كيانات – علاقات – مجتمعات – Graph. 2) تشغيل محرك الاستعلام (LLM + Graph) بعد البناء: graphrag chat أو باستخدام Python: from graphrag import GraphRAG engine = GraphRAG("myproject") engine.query("ما العلاقة بين المنتج X والمبيعات؟") الـ LLM هنا لا يتعامل مع النص الخام، بل مع: Graph + Summaries + Context Hierarchy. ثالثاً: الطريق الواضح لتعلّم GRAPHRAG الخطوات: شغّل GRAPHRAG على بيانات بسيطة افهم الملفات: config.yaml pipeline.yaml model_config.yaml جرّب استعلامات بسيطة عدّل إعدادات استخراج الكيانات والعلاقات جرّبه على قاعدة بيانات حقيقية: استخرج البيانات → حولها إلى نص/JSON → أدخلها لـ GRAPHRAG اربطه بتطبيق (API – n8n – Streamlit)

هناك عدة طرق للعمل على الإنترنت، ويمكنك البدء من الصفر حتى لو لم يكن لديك خبرة كبيرة. إليك شرحًا واضحًا ومنظمًا للطريق الصحيح: أولًا: حدد نوع العمل الذي يناسبك العمل على الإنترنت ينقسم إلى ثلاثة مسارات: 1. خدمات رقمية (Freelancing) وهي الأكثر شيوعًا، وتشمل: كتابة المقالات التفريغ الصوتي التصميم الجرافيكي الترجمة تحرير الفيديو برمجة المواقع التسويق الإلكتروني هذه الأعمال يتم تقديمها على منصات عربية مثل: مستقل خمسات بعيد وعلى منصات أجنبية مثل: Upwork Fiverr 2. العمل في إنشاء محتوى (Content Creation) ويمكن أن يكون: قناة يوتيوب حساب تيك توك مدونة شخصية صفحات تعليمية في فيسبوك/إنستغرام هذا النوع يحتاج وقتًا، لكنه مربح جدًا إذا استمريت. 3. بيع منتجات أو خدمات سواء رقمية أو مادية: بيع كتب إلكترونية بيع دورات بيع قوالب ووردبريس منتجات على Etsy تجارة عبر شوبيفاي ثانيًا: مهارات بسيطة يمكنك البدء بها فورًا إذا كنت مبتدئًا تمامًا، ابدأ بمجالات لا تحتاج خبرة كبيرة: 1. التفريغ الصوتي (Transcription) تحويل الصوت إلى نص سهل – مطلوب – تدريب بسيط 2. كتابة المحتوى مثل المقالات أو نصوص الإعلانات. تحتاج قدرة جيدة على الكتابة فقط. 3. إدخال البيانات (Data Entry) عمل بسيط – مناسب للمبتدئين. 4. الترجمة إذا كنت تجيد لغتين. 5. إدارة حسابات التواصل الاجتماعي للشركات الصغيرة. ثالثًا: كيف تبدأ عمليًا؟ 1. تعلم مهارة واحدة لمدة أسبوع إلى أسبوعين اختر مجالًا يناسبك مثل: الكتابة، التصميم، التفريغ، البرمجة، التحرير… 2. جهّز نماذج (Portfolio) حتى لو كنت مبتدئًا: اكتب مقالين أو فرّغ مقطعًا صوتيًا أو صمم صورتين أو أنشئ صفحة ويب بسيطة هذه النماذج تُظهر مهارتك للعميل. 3. افتح حسابًا على منصات العمل الحر مثل مستقل أو خمسات. قم بإنشاء حساب احترافي مع: وصف قوي مهاراتك أعمالك السابقة 4. قدم على المشاريع الصغيرة ابدأ بأسعار بسيطة حتى تحصل على تقييمات، ثم ارفع السعر تدريجيًا. 5. استمر بالتعلم والتطوير بعد شهرين من العمل، ستكون قادرًا على: رفع أجرك زيادة مهاراتك إيجاد عمل دائم عن بعد إذا رغبت

أولًا: كيف تنشئ محتوى تفريغ صوتي (Transcription) 1. تجهيز الملفات الصوتية ابدأ بجمع المقاطع التي تريد تفريغها: تسجيلات محاضرات لقاءات بودكاست مقابلات احرص أن تكون جودة الصوت جيدة. 2. الاستماع وتجزئة المحتوى لا تستمع للمقطع كاملًا دفعة واحدة. قسّم العمل إلى: مقطع 1 دقيقة ثم دوّن كل ما تسمعه انتقل للمقطع التالي التجزئة تمنع التعب وتزيد الدقة. 3. كتابة النص بطريقة صحيحة أثناء الكتابة: استخدم علامات الترقيم صحح الأخطاء اللغوية احذف التكرار حافظ على المعنى الأصلي بعض العملاء يريدون تفريغ حرفي، والآخرون يريدون تفريغ منسق، فاسألهم قبل العمل. 4. مراجعة النص بعد الانتهاء: أعد تشغيل الصوت قارن النص مع المقطع صحح الكلمات غير الواضحة هذه الخطوة تضاعف جودة العمل. 5. تسليم الملف سلّمه بصيغة: Word PDF Google Docs ثانيًا: كيف تكتب مقالات بشكل احترافي؟ 1. اختيار الموضوع اختر موضوعًا تعرفه جيدًا أو تملك مصادر قوية عنه. بعض الأفكار: تقنية تعليم ريادة أعمال صحة ولياقة تطوير ذات 2. البحث استخدم مصادر موثوقة: مقالات علمية كتب مواقع عالمية لا تعتمد على مصدر واحد فقط. 3. كتابة الهيكل (Outline) قبل كتابة المقال، حضّر شكلًا بسيطًا: مقدمة شرح الفكرة الرئيسية نقاط مرتبة أو أقسام أمثلة خاتمة الهيكل يجعل كتابة المقال أسرع بـ 50%. 4. كتابة المقال احرص على: جمل قصيرة لغة واضحة فقرات غير طويلة أمثلة عملية تنسيق جيد ولا تنس: وضع كلمات مفتاحية في العناوين (SEO) إذا كان المقال لموقع. 5. مراجعة المقال اقرأه مرة ثانية: هل الجمل مفهومة؟ هل هناك تكرار؟ هل الفكرة مترابطة؟ هل توجد أخطاء لغوية؟ هذه المراجعة ترفع جودة المقال لمستوى احترافي. ثالثًا: التدوين (Blogging) إذا أردت التدوين على الإنترنت: لديك طريقتان: 1. منصّات جاهزة مثل: WordPress Blogger Medium منصة حسوب I/O هذه الأسهل للمبتدئين. 2. موقع شخصي إنشاء مدونة شخصية باستخدام: WordPress أو HTML + CSS + JS أو نظام مثل Ghost افعل ذلك عندما يصبح لديك خبرة كافية. كيف تبدأ عمليًا خلال يوم واحد؟ اليوم الأول: اختر مجالًا: كتابة – تفريغ صوتي – تدوين اكتب نموذجًا من 300 كلمة فرّغ مقطعًا قصيرًا مدته دقيقة أنشئ حسابًا على: مستقل خمسات أو مواقع التدوين وبهذا تكون قد بدأت فعليًا.