انصحكم تشوفوا هذي المقالة، من أفضل المقالات اللي قرأتها عن بناء بنية تحتية حديثة لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents)، وكيف تقدر تبني أنظمة متعددة الوكلاء تعمل باستقلالية أكبر.
الفكرة الأساسية أن المعمارية لازم تسمح للوكيل بالعمل بشكل مستمر، والانتقال بين المهام دون فقدان السياق أو الحاجة إلى تدخل المستخدم في كل خطوة.
علشان تسوي كذا تحتاج تفصل بين إدارة المهام وتنسيق عمل الوكلاء وبين تنفيذها فعليًا. وهذا صار ممكن بشكل أفضل مع تطور قدرة النماذج على التنسيق فيما بينها والاحتفاظ بالسياق.
وبعد بناء المعمارية الأساسية، تقدر تضيف قدرات أكثر تقدمًا، مثل تشغيل المهام تلقائيًا عند وقوع أحداث معينة، والاستباق في تنفيذ الأعمال، والتفاعل مع الوكلاء بشكل غير متزامن باستخدام أساليب مثل Asynchronous ReAct Loop.
ولما تبدأ توسع النظام، تحتاج تهتم بإدارة الحالة (State Management) وبيئات التنفيذ المعزولة، بحيث تكون الحالة والموارد الحاسوبية وبيئة التنفيذ منفصلة عن بعضها، مع إمكانية الاحتفاظ بحالة النظام والوصول إليه من أجهزة مختلفة.
طبعا الأفكار هذه مش مرتبطة بـDeepSeek Harness، بل تقدر تطبقها باستخدام أنظمة Harness أخرى موجودة بالفعل.
أعتقد أننا مع تطور قدرات الوكلاء نحتاج نعيد التفكير في طريقة تعاملنا معهم، بدل ما نجلس نعطيهم تعليمات ونتابع كل خطوة، نبني أنظمة تسمح لهم بالعمل باستقلالية، ونتدخل فقط لما يكون في حاجة فعلية.
المقال يستحق القراءة لأي شخص مهتم ببناء أنظمة وكلاء تتجاوز مجرد إرسال طلب للنموذج وانتظار النتيجة.
الفكرة الأساسية أن المعمارية لازم تسمح للوكيل بالعمل بشكل مستمر، والانتقال بين المهام دون فقدان السياق أو الحاجة إلى تدخل المستخدم في كل خطوة.
علشان تسوي كذا تحتاج تفصل بين إدارة المهام وتنسيق عمل الوكلاء وبين تنفيذها فعليًا. وهذا صار ممكن بشكل أفضل مع تطور قدرة النماذج على التنسيق فيما بينها والاحتفاظ بالسياق.
وبعد بناء المعمارية الأساسية، تقدر تضيف قدرات أكثر تقدمًا، مثل تشغيل المهام تلقائيًا عند وقوع أحداث معينة، والاستباق في تنفيذ الأعمال، والتفاعل مع الوكلاء بشكل غير متزامن باستخدام أساليب مثل Asynchronous ReAct Loop.
ولما تبدأ توسع النظام، تحتاج تهتم بإدارة الحالة (State Management) وبيئات التنفيذ المعزولة، بحيث تكون الحالة والموارد الحاسوبية وبيئة التنفيذ منفصلة عن بعضها، مع إمكانية الاحتفاظ بحالة النظام والوصول إليه من أجهزة مختلفة.
طبعا الأفكار هذه مش مرتبطة بـDeepSeek Harness، بل تقدر تطبقها باستخدام أنظمة Harness أخرى موجودة بالفعل.
أعتقد أننا مع تطور قدرات الوكلاء نحتاج نعيد التفكير في طريقة تعاملنا معهم، بدل ما نجلس نعطيهم تعليمات ونتابع كل خطوة، نبني أنظمة تسمح لهم بالعمل باستقلالية، ونتدخل فقط لما يكون في حاجة فعلية.
المقال يستحق القراءة لأي شخص مهتم ببناء أنظمة وكلاء تتجاوز مجرد إرسال طلب للنموذج وانتظار النتيجة.
🚀 تحسين أداء Python: استخدم `enumerate` بذكاء!
هل سئمت من كتابة عدادات يدوية في حلقات Python؟ هناك طريقة أسهل وأكثر فعالية!
الدالة `enumerate` في Python تسمح لك بالمرور على قائمة (أو أي iterable آخر) والحصول على كل من الفهرس (index) والقيمة (value) في كل تكرار. هذا يجعل الكود أنظف وأسهل للقراءة.
['#Python', '#برمجة', '#تطوير', '#نصائح_برمجية', '#enumerate']
هل سئمت من كتابة عدادات يدوية في حلقات Python؟ هناك طريقة أسهل وأكثر فعالية!
my_list = ['تفاحة', 'موزة', 'كرز']
for index, value in enumerate(my_list):
print(f'العنصر رقم {index} هو {value}')
الدالة `enumerate` في Python تسمح لك بالمرور على قائمة (أو أي iterable آخر) والحصول على كل من الفهرس (index) والقيمة (value) في كل تكرار. هذا يجعل الكود أنظف وأسهل للقراءة.
['#Python', '#برمجة', '#تطوير', '#نصائح_برمجية', '#enumerate']
أكثر من مليون فكرة لمشروع ناشئ
رائد الأعمال بيل غروس أطلق منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تساعدك في العثور على فكرة مشروع تناسب مهاراتك وميزانيتك.
المنصة اسمها http://Idealab.ai، وتحتوي على أكثر من 1.2 مليون فكرة لشركات ناشئة في مجالات مختلفة.
والفكرة بسيطة، كل اللي عليك تحدد مهاراتك واهتماماتك والميزانية المتوفرة عندك، والذكاء الاصطناعي يبحث لك عن أفكار مناسبة، ويحلل المنافسين، ويقدّر تكاليف المشروع وإيراداته المحتملة.
ومش بس كذا، المنصة تجهز لك خطة عمل لأول 90 يومًا، بحيث تعرف من وين تبدأ وكيف تحول الفكرة إلى مشروع حقيقي.
والأجمل أن كل هذه الخدمات متاحة مجانًا!
يعني حتى لو عندك رغبة تبدأ مشروع لكن ما تعرف إيش الفكرة المناسبة لك، تقدر تستكشف أكثر من مليون فكرة وتختار منها اللي يناسبك.
رابط المنصة: https://idealab.ai
ندور على فكرة المليار دولار 🤑
رائد الأعمال بيل غروس أطلق منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تساعدك في العثور على فكرة مشروع تناسب مهاراتك وميزانيتك.
المنصة اسمها http://Idealab.ai، وتحتوي على أكثر من 1.2 مليون فكرة لشركات ناشئة في مجالات مختلفة.
والفكرة بسيطة، كل اللي عليك تحدد مهاراتك واهتماماتك والميزانية المتوفرة عندك، والذكاء الاصطناعي يبحث لك عن أفكار مناسبة، ويحلل المنافسين، ويقدّر تكاليف المشروع وإيراداته المحتملة.
ومش بس كذا، المنصة تجهز لك خطة عمل لأول 90 يومًا، بحيث تعرف من وين تبدأ وكيف تحول الفكرة إلى مشروع حقيقي.
والأجمل أن كل هذه الخدمات متاحة مجانًا!
يعني حتى لو عندك رغبة تبدأ مشروع لكن ما تعرف إيش الفكرة المناسبة لك، تقدر تستكشف أكثر من مليون فكرة وتختار منها اللي يناسبك.
رابط المنصة: https://idealab.ai
ندور على فكرة المليار دولار 🤑
💡 استخدم enumerate في بايثون بكفاءة! 💡
هل سئمت من كتابة عدادات يدوية عند المرور على قوائم بايثون؟ إليك طريقة أسهل وأكثر أناقة!
الدالة `enumerate()` تسمح لك بالحصول على كل من الفهرس (index) والقيمة (value) للعنصر أثناء المرور على أي تسلسل (مثل القوائم أو السلاسل النصية) في حلقة `for`. هذا يجعل الكود أقصر وأكثر قابلية للقراءة.
['#بايثون', '#برمجة', '#enumerate', '#نصائح_برمجة', '#PythonTips']
هل سئمت من كتابة عدادات يدوية عند المرور على قوائم بايثون؟ إليك طريقة أسهل وأكثر أناقة!
my_list = ['تفاحة', 'موز', 'كرز']
for index, value in enumerate(my_list):
print(f"العنصر رقم {index}: {value}")
الدالة `enumerate()` تسمح لك بالحصول على كل من الفهرس (index) والقيمة (value) للعنصر أثناء المرور على أي تسلسل (مثل القوائم أو السلاسل النصية) في حلقة `for`. هذا يجعل الكود أقصر وأكثر قابلية للقراءة.
['#بايثون', '#برمجة', '#enumerate', '#نصائح_برمجة', '#PythonTips']
بينانس كشفت تفاصيل الاختراق اللي تسبب بسرقة 6.34 مليار دولار من أصولها، وتخيلوا الهجوم بدأ بسبب مبرمج يستخدم الذكاء الاصطناعي 🫣
بحسب التفاصيل التي كشفتها الشركة، المهاجمون قضوا خمسة أشهر يخططون للهجوم، واستغلوا سلسلة من الأخطاء للوصول إلى الأنظمة المسؤولة عن المحافظ الرقمية.
والقصة بدأت على عدة مراحل:
في يونيو: أحد مهندسي DevOps في بينانس قرر تثبيت أداة مشهورة للبرمجة بالذكاء الاصطناعي، وبحث عن طريقة تثبيتها في جوجل، المشكلة حصل على تعليمات خبيثة وحمّل نسخة مزيفة من Homebrew تسببت بإصابة جهازه ببرنامج مزيف.
الفريق الأمني اكتشف الإصابة واستبدل الجهاز وغيّر بيانات الدخول، لكن المهاجمين كانوا قد حصلوا بالفعل على معلومات عن الموظفين المسؤولين عن المحافظ.
في سبتمبر: استهدف المهاجمين مهندس ثاني عن طريق مقابلتي عمل وهميتين، الأولى مع موظف موارد بشرية والثانية مع شخص ينتحل صفة مدير.
وبعد المقابلات أرسلوا له مشروع برمجي على أساس اختبار توظيف، بس كان يحتوي على اكواد خبيثة تتلاعب بأداة pyenv، والغريب أن برنامج مكافحة الفيروسات ما اكتشفها.
في 20 أكتوبر: استغل المهاجمين الجهاز المصاب وأدوات الذكاء الاصطناعي الداخلية للوصول إلى موظفين آخرين، حتى تمكنوا من الحصول على رمز وصول يُستخدم لنشر الحاويات البرمجية.
وفي 29 أكتوبر: وصلوا إلى الخدمة المسؤولة عن توقيع المعاملات، وتمكنوا من سرقة 18,270 بيتكوين و233 مليون XRP ونحو مليون SOL، بقيمة إجمالية بلغت 6.34 مليار دولار.
والأغرب أن بينانس لما اكتشفت الهجوم وأوقفت عمليات السحب، استمر المهاجمون في تحويل الأموال باستخدام آلية EIP-7702 في شبكة Ethereum.
تخيلوا الشركة تقول إن فريقها الأمني تصدى خلال 2026 لنحو 57 محاولة هجوم يُشتبه بارتباطها بكوريا الشمالية.
لكن في النهاية، كل هذه الحماية ما منعت هجوم بدأ بمهندس يثبت أداة من رابط مزيف، وآخر وافق ينفذ اختبار توظيف من مستودع GitHub خبيث.
تخيل أن كل هذا بدأ لأن موظف قرر يعمل اختبار تقني علشان يحصل وظيفة😂
بحسب التفاصيل التي كشفتها الشركة، المهاجمون قضوا خمسة أشهر يخططون للهجوم، واستغلوا سلسلة من الأخطاء للوصول إلى الأنظمة المسؤولة عن المحافظ الرقمية.
والقصة بدأت على عدة مراحل:
في يونيو: أحد مهندسي DevOps في بينانس قرر تثبيت أداة مشهورة للبرمجة بالذكاء الاصطناعي، وبحث عن طريقة تثبيتها في جوجل، المشكلة حصل على تعليمات خبيثة وحمّل نسخة مزيفة من Homebrew تسببت بإصابة جهازه ببرنامج مزيف.
الفريق الأمني اكتشف الإصابة واستبدل الجهاز وغيّر بيانات الدخول، لكن المهاجمين كانوا قد حصلوا بالفعل على معلومات عن الموظفين المسؤولين عن المحافظ.
في سبتمبر: استهدف المهاجمين مهندس ثاني عن طريق مقابلتي عمل وهميتين، الأولى مع موظف موارد بشرية والثانية مع شخص ينتحل صفة مدير.
وبعد المقابلات أرسلوا له مشروع برمجي على أساس اختبار توظيف، بس كان يحتوي على اكواد خبيثة تتلاعب بأداة pyenv، والغريب أن برنامج مكافحة الفيروسات ما اكتشفها.
في 20 أكتوبر: استغل المهاجمين الجهاز المصاب وأدوات الذكاء الاصطناعي الداخلية للوصول إلى موظفين آخرين، حتى تمكنوا من الحصول على رمز وصول يُستخدم لنشر الحاويات البرمجية.
وفي 29 أكتوبر: وصلوا إلى الخدمة المسؤولة عن توقيع المعاملات، وتمكنوا من سرقة 18,270 بيتكوين و233 مليون XRP ونحو مليون SOL، بقيمة إجمالية بلغت 6.34 مليار دولار.
والأغرب أن بينانس لما اكتشفت الهجوم وأوقفت عمليات السحب، استمر المهاجمون في تحويل الأموال باستخدام آلية EIP-7702 في شبكة Ethereum.
تخيلوا الشركة تقول إن فريقها الأمني تصدى خلال 2026 لنحو 57 محاولة هجوم يُشتبه بارتباطها بكوريا الشمالية.
لكن في النهاية، كل هذه الحماية ما منعت هجوم بدأ بمهندس يثبت أداة من رابط مزيف، وآخر وافق ينفذ اختبار توظيف من مستودع GitHub خبيث.
تخيل أن كل هذا بدأ لأن موظف قرر يعمل اختبار تقني علشان يحصل وظيفة😂
🐍 تحسين أداء Python: دليل سريع للمبتدئين
هل تريد جعل أكواد Python الخاصة بك أسرع وأكثر كفاءة؟ إليك بعض النصائح الأساسية التي ستساعدك على البدء!
في هذا المثال، نقارن بين طريقة يدوية لجمع عناصر قائمة وطريقة استخدام الدالة المدمجة `sum()`. كما ترى، الدالة المدمجة أسرع بكثير لأنها مكتوبة بلغة C ومُحسّنة للغاية. القاعدة العامة: استخدم الدوال المدمجة والمكتبات القياسية كلما أمكن ذلك لضمان أفضل أداء.
['#Python', '#برمجة', '#تطوير', '#تعلم_البرمجة', '#PythonTips', '#Performance']
هل تريد جعل أكواد Python الخاصة بك أسرع وأكثر كفاءة؟ إليك بعض النصائح الأساسية التي ستساعدك على البدء!
def sum_list_naive(numbers):
total = 0
for num in numbers:
total += num
return total
import timeit
my_list = list(range(1000000))
time_naive = timeit.timeit(lambda: sum_list_naive(my_list), number=100)
print(f"الوقت المستغرق للطريقة البسيطة: {time_naive:.6f} ثانية")
def sum_list_optimized(numbers):
return sum(numbers)
time_optimized = timeit.timeit(lambda: sum_list_optimized(my_list), number=100)
print(f"الوقت المستغرق للطريقة المحسنة: {time_optimized:.6f} ثانية")
في هذا المثال، نقارن بين طريقة يدوية لجمع عناصر قائمة وطريقة استخدام الدالة المدمجة `sum()`. كما ترى، الدالة المدمجة أسرع بكثير لأنها مكتوبة بلغة C ومُحسّنة للغاية. القاعدة العامة: استخدم الدوال المدمجة والمكتبات القياسية كلما أمكن ذلك لضمان أفضل أداء.
['#Python', '#برمجة', '#تطوير', '#تعلم_البرمجة', '#PythonTips', '#Performance']
هندي استخدم الذكاء الاصطناعي علشان يزيف وفاته ويهرب من المحاكمة في قضية قتل، أحرق ماعز بدل من جثته علشان يثبت أنه مات😂
القصة بدأت مع رجل هندي اسمه راجكومار راجبهار، عمره 38 سنة، كان متهم بقضية قتل تعود إلى عام 2016، وأُفرج عنه بكفالة بانتظار المحاكمة.
لكن بدل ما ينتظر حكم المحكمة، قرر ينفذ خطة غريبة للتخلص من القضية، وهي أنه يزوّر وفاته ويرسل شهادة وفاة رسمية للمحكمة
استخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد صورة تظهر جثته فوق محرقة جنائزية، وفي الواقع أحرق ماعزًا بدلًا من جثته، واستخدم صورًا لمراسم جنازة وطقوس الدفن حتى تبدو القصة حقيقية.
والمفاجأة أن الخطة نجحت، وقدر يستخرج شهادة وفاة رسمية، وظل يعيش بحرية لمدة سنة ونصف تقريبًا باعتباره شخص ميت
بس في 25 أكتوبر 2026، قدرت الشرطة الهندية تقبض عليه بالقرب من مكان إقامته في ولاية أوتار براديش.
والأغرب أن الشرطة اكتشفت أن الرجل كان يعمل في تداول الأسهم، ويجمع الأموال من أشخاص نافذين في عدة مدن بحجة استثمارها في السوق، وكان يخطط لاستخدام وفاته المزيفة حتى يتهرب من إعادة هذه الأموال أيضًا.
والآن بدل ما يواجه قضية القتل فقط، أضيفت له قضية جديدة بتهمة تزوير الوثائق الر
القصة بدأت مع رجل هندي اسمه راجكومار راجبهار، عمره 38 سنة، كان متهم بقضية قتل تعود إلى عام 2016، وأُفرج عنه بكفالة بانتظار المحاكمة.
لكن بدل ما ينتظر حكم المحكمة، قرر ينفذ خطة غريبة للتخلص من القضية، وهي أنه يزوّر وفاته ويرسل شهادة وفاة رسمية للمحكمة
استخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد صورة تظهر جثته فوق محرقة جنائزية، وفي الواقع أحرق ماعزًا بدلًا من جثته، واستخدم صورًا لمراسم جنازة وطقوس الدفن حتى تبدو القصة حقيقية.
والمفاجأة أن الخطة نجحت، وقدر يستخرج شهادة وفاة رسمية، وظل يعيش بحرية لمدة سنة ونصف تقريبًا باعتباره شخص ميت
بس في 25 أكتوبر 2026، قدرت الشرطة الهندية تقبض عليه بالقرب من مكان إقامته في ولاية أوتار براديش.
والأغرب أن الشرطة اكتشفت أن الرجل كان يعمل في تداول الأسهم، ويجمع الأموال من أشخاص نافذين في عدة مدن بحجة استثمارها في السوق، وكان يخطط لاستخدام وفاته المزيفة حتى يتهرب من إعادة هذه الأموال أيضًا.
والآن بدل ما يواجه قضية القتل فقط، أضيفت له قضية جديدة بتهمة تزوير الوثائق الر
سمية.
يعني حاول يهرب من المحاكمة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وفي النهاية رجع للمحكمة بقضيتين بدل واحدة.
وصلنا لمرحلة أن الناس تستخدم الذكاء الاصطناعي حتى لتزوير موتها 😂
يعني حاول يهرب من المحاكمة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وفي النهاية رجع للمحكمة بقضيتين بدل واحدة.
وصلنا لمرحلة أن الناس تستخدم الذكاء الاصطناعي حتى لتزوير موتها 😂
كنت جالس اجرب gemini وخليته يقترح لي تطبيقات مثل @Ghurarapp بس ما اقترح تطبيقي ولما قلت له ليش شوفوا التطبيل😂
😁2
شفت واحد الله يستر عليه يعلن لكورس تعلم الذكاء الاصطناعي بخمسة ايام وسعر الكورس بعد التخفيض 650 ريال سعودي🙂
✨ تحسين أداء Python: استخدام List Comprehensions
هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعرف على قوة List Comprehensions!
List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء القوائم. بدلاً من كتابة حلقة for تقليدية، يمكنك بناء قائمة جديدة في سطر واحد. الكود أعلاه ينشئ قائمة 'squares' تحتوي على مربعات كل رقم في القائمة 'numbers'.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#كود', '#تعلم_البرمجة']
هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعرف على قوة List Comprehensions!
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers]
print(squares)
List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء القوائم. بدلاً من كتابة حلقة for تقليدية، يمكنك بناء قائمة جديدة في سطر واحد. الكود أعلاه ينشئ قائمة 'squares' تحتوي على مربعات كل رقم في القائمة 'numbers'.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#كود', '#تعلم_البرمجة']
وحدة من فوائد الذكاء الاصطناعي اعجبتني قلاية بدل ما اخذها ب 169 قلت لل ChatGPT شوف لي ارخص متجر بكم يبيعها ووفرت 100 تقريبا 🔥