شركة Citadel Securities نشرت رسمًا بيانيًا يوضح ظاهرة غريبة نوعًا ما.

عدد وظائف مهندسي البرمجيات في الواقع يرتفع بسرعة.

هذا مثال كلاسيكي على مفارقة جيفونز (Jevons Paradox):
عندما يجعل الذكاء الاصطناعي كتابة الكود أرخص وأسهل، قد تحتاج الشركات في النهاية إلى عدد أكبر من المطورين، وليس أقل.

الفكرة ببساطة:

عندما يصبح تطوير البرمجيات أرخص
الشركات تبدأ ببناء مزيد من البرمجيات.

بالتالي يتم إدخال البرمجيات في:
الصناعات
الأدوات
العمليات

لم يكن من المجدي تقنيًا أو اقتصاديًا بناء برمجيات لها في السابق.

الرسم البياني من هنا:citadelsecurities.com/news-a…

أستودعنا الله الكويت و أهلها
اللهم احفظ الكويت و أهلها وكل الدول العربية من كل شر

🐍 تحسين أداء Python باستخدام List Comprehensions! ✨

هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعرف على قوة List Comprehensions في تبسيط المهام المتكررة!

squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)

# الطريقة التقليدية:
n = 10
squares_old = []
for x in range(n):
    squares_old.append(x**2)
print(squares_old)

List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء قوائم. بدلاً من كتابة حلقة `for` تقليدية مع `append`، يمكنك كتابة نفس المنطق في سطر واحد. هذا يجعل الكود أسهل في القراءة وأسرع في التنفيذ في كثير من الأحيان.

['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#كود_نظيف', '#تطوير_الويب', '#علم_البيانات']

أفضل أداة لعمل مخططات البرمجيات.

والأفضل مجانية بالكامل وتدعم GitHub.

مناسبة جدًا لعمل:
UML diagrams
Flowcharts
Process diagrams

وتقدر تصدّر المخططات إلى:
صورة
PDF
HTML
وغيرها
الرابط:app.diagrams.net

كل مرة يحطم أفكاري 😅

لو تحس انه حظك مش حلو تذكّر إن مؤسسDataTalks.Clubحظه كان أسوأ بكثير 💀

استخدم وكيل AI باستخدام Claude Code شغّل أمر terraform destroy
ومسح كل البنية التحتية للمشروع.

النتيجة:
ضاعت قاعدة البيانات بالكامل.
اختفى تاريخ سنتين ونصف من عمل المنصة.
واجبات الطلاب، المشاريع، ولوحات المتصدرين كلها راحت.

وتخيلوا حتى الـautomatic snapshots تم حذفها أيضًا.

الظاهر وكلاء الـAI أحيانًا يتصرفون كأنهم مساعدين بس هم مخربين 😂

🚀 تحسين أداء Python: استخدام `enumerate` بكفاءة

هل سئمت من كتابة عدادات يدوية في حلقات Python؟ دعنا نرى كيف يمكن لـ `enumerate` تبسيط الكود وجعله أكثر قابلية للقراءة.

my_list = ['تفاحة', 'موز', 'كرز']
for index, value in enumerate(my_list):
    print(f'الفهرس: {index}, القيمة: {value}')

الدالة `enumerate` تأخذ كائنًا قابلًا للتكرار (مثل قائمة) وتعيد كائن `enumerate` الذي ينتج أزواجًا من الفهرس والقيمة لكل عنصر. هذا يلغي الحاجة إلى تهيئة عداد يدوي وزيادته في كل تكرار.

['#Python', '#برمجة', '#تعلم_البرمجة', '#نصائح_برمجية', '#enumerate', '#PythonTips']

نفسي اعرف ايش فائدة بلوك تويتر دام حتى تغريدات اللي مسوين لي بلوك تظهر لي.
اتوقع بعد فتره بيكون يقدر يتابعك ويبلكك علشان ماتتفاعل معه بس😅

نموذج Alibaba AI قالوا
اكتشفنا أن النموذج اللي جالسين ندرّبه اخترق الجدار الناري (Firewall) وبدأ يستخدم جزءًا من الـGPU لتعدين العملات المشفرة بدلًا من التدريب.

المصدر.arxiv.org/abs/2512.24873

اليوم JetBrains أطلقوا طريقة رسمية لعلاج النماذج من حبها لأساليب البرمجة القديمة 🔥

معظم النماذج للان تكتب كود Go كأننا في سنة 2015 كأنهم دكاترة جامعات، لأن المستودعات القديمة ببساطة أكثر في بيانات التدريب.

الحل الجديد عبارة عن مجموعة قواعد تجبر الوكلاء على عدم التخمين، بل قراءة ملف go.mod واستخدام ميزات اللغة حتى آخر إصدار مثل Go 1.26.

النتيجة:
بدل حلقات معقدة وطويلة، يكتب الـAI كود أبسط وأنظف باستخدام الميزات الحديثة.github.com/JetBrains/go-mode…

🚀 تنظيم البيانات باستخدام القواميس في بايثون 🐍

هل تعاني من فوضى البيانات؟ تعلم كيف تستخدم القواميس في بايثون لتنظيمها بكفاءة!

student = {
    "name": "أحمد",
    "age": 20,
    "major": "علوم الحاسوب"
}

print(f"اسم الطالب: {student['name']}")
print(f"العمر: {student['age']}")

student['grade'] = "A"
print(f"التقدير: {student['grade']}")

القواميس (dictionaries) في بايثون هي هياكل بيانات تخزن المعلومات على شكل أزواج من المفاتيح والقيم (key-value pairs). هذا يجعل الوصول إلى البيانات واسترجاعها سريعًا ومنظمًا. يمكنك إضافة، تعديل، وحذف العناصر بسهولة.

['#بايثون', '#برمجة', '#قواميس', '#تنظيم_البيانات', '#تعلم_البرمجة']

الآن الكل جالس يتعلم Next.js وأدوات الـAI.

بس نادر تلاقي ناس يفهمون كيف قواعد البيانات تعمل فعليًا في الإنتاج وعلى نطاق كبير.

جامعة Carnegie Mellon (CMU) نشرت كورس Advanced Database Systems قائمة تشغيل كاملة فيها 22 محاضرة.

الكورس يشرح

اول شيء كيف تعمل محركات تنفيذ الاستعلامات (Query Engines) والـ Optimizers فعليًا
بعدها يشرح Columnar storage والتنفيذ المتجهي Vectorized execution وأنظمة OLAP الحديثة
ويشرح ليش قواعد بيانات مثل Snowflake و Redshift و DuckDB غيرت اللعبة
ويتكلم عن مشاكل وفشل قواعد البيانات الموزعة وليش فكرة انه قاعدة بيانات واحدة تحل كل شيء مجرد وهم

إذا تريد مهارة تميزك عن أغلب المطورين
افهم قواعد البيانات بعمق.piped.video/playlist?list=PL…

RT@l34ix: نداااااااء الى جميع التقنيين!!
في كل التخصصات التقنية 🚀

سجلتوا وضبطتوا حساباتكم في@EduNeonSA؟

سجلوا الحين عشان:
-توصلكم كل…

لقيت مقبرة للشركات الناشئة اتوقع إنها مفيدة جدًا.

موقعStartups.RIPجمع أكثر من 5700 ستارتاب فشلوا من مسرّع الشركات الشهير Y Combinator.

الفكرة بدل ما تتعلم فقط من قصص النجاح، تتعلم من أخطاء الآخرين.

كل مشروع في الموقع فيه تحليل واضح:

ايش كانت فكرة المشروع
لماذا فشل
الأخطاء التي ارتكبها المؤسسون
ماذا كان يمكن فعله بشكل مختلف

يعني قاعدة بيانات لأخطاء الستارتابات.

تقدر تفتح أي مشروع وتشوف:

• الفكرة الأصلية
• لماذا لم تنجح
• كيف يمكن تعديلها ومحاولة تنفيذها مرة أخرى

أكثر جزء مثير هو خطط إعادة الإطلاق.
الموقع يقترح أحيانًا كيف يمكن إحياء فكرة قديمة وتحويلها إلى مشروع جديد.

مفيد حتى لو ما كنت رائد أعمال:
أحيانًا تكتشف أن أفكارًا ممتازة ماتت بسبب تنفيذ سيئ
وأحيانًا العكس تمامًا.

أما لو كنت تفكر تبني ستارتاب
فهذا المكان تقريبًا مختبر أخطاء جاهز تتعلم منه

✨ تحسين أداء Python: استخدام List Comprehensions

هل تريد كتابة كود Python أكثر كفاءة وأناقة؟ اكتشف 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 استخدام حلقة for تقليدية، يمكنك كتابة نفس المنطق في سطر واحد، مما يجعل الكود أسهل للقراءة وأسرع في التنفيذ.

['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#نصائح_برمجية']

🚀 تحسين أداء Python: استخدام List Comprehensions!

هل تريد كتابة كود Python أكثر كفاءة وقابلية للقراءة؟ تعلم كيف تجعل حياتك أسهل مع List Comprehensions!

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers]
print(squares)

List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء القوائم. بدلًا من كتابة حلقة `for` تقليدية، يمكنك إنشاء قائمة جديدة (مثل `squares`) بناءً على قائمة موجودة (`numbers`) في سطر واحد أنيق. هذا يجعل الكود أقصر وأسرع في كثير من الأحيان.

['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#كود', '#نصائح_برمجية']

لو تحب تحترف Data Visualization مجانًا لقيت مصدر تعليمي كبير عن تحليل البيانات والرسوم البيانية والخرائط.

داخل الموقع بتلاقي

دروس ومحاضرات عن كيفية بناء داشبوردات جميلة وسهلة القراءة
اختبارات (Quizzes) للتدريب
شرح لأدوات مثل Datawrapper
استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
شرح أدوات مثل MCP و n8n

المحتوى مفيد خصوصًا لـ محللي البيانات.

والأجمل في النهاية تقدر تحصل على شهادة مجانية.openvisualizationacademy.org