انتهى عصر الألماس
شوفوا مؤشر Bloomberg DIAMINDX اللي يعرض حركة أسعار الألماس الطبيعي. الأيام المؤشر في أدنى مستوى له من أول ما أُطلق سنة 2003 انخفض بأكثر من 50% من ذروته في 2022 وقتها غالبًا إن الطلب على حفلات الزواج والخطوبة انفجر بعد فترة الركود اللي سببتها كورونا.
الانهيار الحاد هذا الناس تفسّره بطرق مختلفة. منها: ظهور الـ LGD الألماس المصنّع في المختبر والفائض المخزني اللي تراكم في فترة كورونا ولامبالاة جيل الـ Z بترف الفخامة وارتفاع أسعار الفائدة. وكمان وعي الناس بفضل الإنترنت والذكاء الاصطناعي. لان الألماس في النهاية مجرد حجارة وشركة De Beers احترفت بيعها للناس على إنها كنز. وفيه عوامل ثانية كثيرة.
كل هذا الكلام صحيح. بس لو نمشي على المنطق هذا كان لازم كل قطاع الفخامة ينهار. لأن جيل الـ Z ما يهمه فقط الألماس، بل كمان بيستهين بسيارات بنتلي ومعاطف الفرو والكارثة الاقتصادية بتضرب كل قطاع الفخامة بشكل عام. لكن الواقع شي ثاني: ساعات رولكس وغيرها من ساعات النخبة تثبت أسعارها كأن ما صار شي، وقائمة الانتظار لحقائب Birkin ما تنزل أبداً. اللي ينهار هو الألماس بالتحديد.
من وجهة نظر البعض انه السبب الحقيقي ي
شوفوا مؤشر Bloomberg DIAMINDX اللي يعرض حركة أسعار الألماس الطبيعي. الأيام المؤشر في أدنى مستوى له من أول ما أُطلق سنة 2003 انخفض بأكثر من 50% من ذروته في 2022 وقتها غالبًا إن الطلب على حفلات الزواج والخطوبة انفجر بعد فترة الركود اللي سببتها كورونا.
الانهيار الحاد هذا الناس تفسّره بطرق مختلفة. منها: ظهور الـ LGD الألماس المصنّع في المختبر والفائض المخزني اللي تراكم في فترة كورونا ولامبالاة جيل الـ Z بترف الفخامة وارتفاع أسعار الفائدة. وكمان وعي الناس بفضل الإنترنت والذكاء الاصطناعي. لان الألماس في النهاية مجرد حجارة وشركة De Beers احترفت بيعها للناس على إنها كنز. وفيه عوامل ثانية كثيرة.
كل هذا الكلام صحيح. بس لو نمشي على المنطق هذا كان لازم كل قطاع الفخامة ينهار. لأن جيل الـ Z ما يهمه فقط الألماس، بل كمان بيستهين بسيارات بنتلي ومعاطف الفرو والكارثة الاقتصادية بتضرب كل قطاع الفخامة بشكل عام. لكن الواقع شي ثاني: ساعات رولكس وغيرها من ساعات النخبة تثبت أسعارها كأن ما صار شي، وقائمة الانتظار لحقائب Birkin ما تنزل أبداً. اللي ينهار هو الألماس بالتحديد.
من وجهة نظر البعض انه السبب الحقيقي ي
كمن في الآتي. أي منتج فخم لازم يكون له معادلة: قيمة أساسية حقيقية + السردية. السردية هي الهامش الجنوني اللي تدفعه فوق السعر المنطقي. ولكل سلعة فاخرة، السردية هذي تستند على ركائز مختلفة.
مثلاً:
رولكس ندرة صناعية حقيقية الشركة بشكل مبدئي تصنّع مليون ساعة في السنة فقط، رغم إنها تقدر تصنّع أكثر بكثير. حتى إنهم خبّوا الشركة بذكاء تحت غطاء صندوق خيري (عشان يدفعون ضرايب أقل، ويتجنبون الإفصاح عن الأرباح). بالإضافة إلى 120 سنة من إرث العلامة التجارية القوي.
فيراري تشبه رولكس + تفرّد هندسي حقيقي محركات خاصة فيهم، وغيرها. والشركة نفسها تختار لمن تبيع موديلاتها الفاخرة.
هيرميس شغل يدوي بحت حقيبة Birkin الواحدة فعلاً تُخاط يدوياً لأشهر، بالإضافة إلى قائمة الانتظار، اللي حتى الدخول لها صعب. فيه طقس وصول قوي جداً لمنتجاتهم.
أما الألماس سرديته كانت تستند على شي واحد فقط، شعار De Beers من الأربعينيات: "A Diamond Is Forever" (الألماس للأبد). رغم إن الندرة الفاخرة الحقيقية ما كانت موجودة فعلياً. De Beers طوال عقود كانت قاعدة على مخزون ضخم من الألماس، وبتحكم بالعرض. والقطع نفسه صار من زمان معياري، ويتم عبر ماكينات أوتوماتيكية. والإرث الصناعة بشكلها الحالي عمرها 80 سنة بس شي ضعيف.
الركيزة الحقيقية الوحيدة للعلاوة الجنونية هذي كانت سردية De Beers. أيوه سردية قوية ومتقنة جداً لكن في النهاية هي مجرد سردية. والسرديات مع الوقت تتكسر:
البداية كانت من الـ LGD، اللي ضرب فكرة الندرة. القيراط الطبيعي = 5000 دولار. نفس القيراط من المختبر متطابق تماماً = 300 إلى 700 دولار. حتى خبير الأحجار الكريمة بدون معدات متخصصة، ما يقدر يفرّق بينهم. الفرق 6 إلى 14 ضعف في منتج فيزيائياً متطابق، هذا خبر سيء جداً على استدامة الأسطورة في المدى الطويل التناقض بالأسعار صار فاضح.
وبعدين الإنترنت ضرب القيمة الاستثمارية للألماس. التيك توك ومواقع المقارنة مثل StoneAlgo في 10 دقائق بس يبيّنون للمستخدم:
كيف De Beers تلاعبت بالسوق طوال عقود.
ولما تبيع الألماس تخسر 50 إلى 70% من قيمته.
الألماس المستعمل ما حد يبي يشتريه.
طبعآ المعلومات هذي قتلت الجزء الثاني من السردية اللي هو الطابع الاستثماري.
قيمة الألماس كانت موزونة على سردية وحدة جميلة جداً نعم، لكن بالنهاية سردية و تكسّرت من جهتين. أما القاعدة الفعلية لقيمة الألماس هي 80 دولار تكلفة استخراج للقيراط الواحد (هدف De Beers لسنة 2026). يعني ممكن جداً، يكون فيه مساحة للنزول أكثر تحت قاع الرسم البياني الحالي.
مثلاً:
رولكس ندرة صناعية حقيقية الشركة بشكل مبدئي تصنّع مليون ساعة في السنة فقط، رغم إنها تقدر تصنّع أكثر بكثير. حتى إنهم خبّوا الشركة بذكاء تحت غطاء صندوق خيري (عشان يدفعون ضرايب أقل، ويتجنبون الإفصاح عن الأرباح). بالإضافة إلى 120 سنة من إرث العلامة التجارية القوي.
فيراري تشبه رولكس + تفرّد هندسي حقيقي محركات خاصة فيهم، وغيرها. والشركة نفسها تختار لمن تبيع موديلاتها الفاخرة.
هيرميس شغل يدوي بحت حقيبة Birkin الواحدة فعلاً تُخاط يدوياً لأشهر، بالإضافة إلى قائمة الانتظار، اللي حتى الدخول لها صعب. فيه طقس وصول قوي جداً لمنتجاتهم.
أما الألماس سرديته كانت تستند على شي واحد فقط، شعار De Beers من الأربعينيات: "A Diamond Is Forever" (الألماس للأبد). رغم إن الندرة الفاخرة الحقيقية ما كانت موجودة فعلياً. De Beers طوال عقود كانت قاعدة على مخزون ضخم من الألماس، وبتحكم بالعرض. والقطع نفسه صار من زمان معياري، ويتم عبر ماكينات أوتوماتيكية. والإرث الصناعة بشكلها الحالي عمرها 80 سنة بس شي ضعيف.
الركيزة الحقيقية الوحيدة للعلاوة الجنونية هذي كانت سردية De Beers. أيوه سردية قوية ومتقنة جداً لكن في النهاية هي مجرد سردية. والسرديات مع الوقت تتكسر:
البداية كانت من الـ LGD، اللي ضرب فكرة الندرة. القيراط الطبيعي = 5000 دولار. نفس القيراط من المختبر متطابق تماماً = 300 إلى 700 دولار. حتى خبير الأحجار الكريمة بدون معدات متخصصة، ما يقدر يفرّق بينهم. الفرق 6 إلى 14 ضعف في منتج فيزيائياً متطابق، هذا خبر سيء جداً على استدامة الأسطورة في المدى الطويل التناقض بالأسعار صار فاضح.
وبعدين الإنترنت ضرب القيمة الاستثمارية للألماس. التيك توك ومواقع المقارنة مثل StoneAlgo في 10 دقائق بس يبيّنون للمستخدم:
كيف De Beers تلاعبت بالسوق طوال عقود.
ولما تبيع الألماس تخسر 50 إلى 70% من قيمته.
الألماس المستعمل ما حد يبي يشتريه.
طبعآ المعلومات هذي قتلت الجزء الثاني من السردية اللي هو الطابع الاستثماري.
قيمة الألماس كانت موزونة على سردية وحدة جميلة جداً نعم، لكن بالنهاية سردية و تكسّرت من جهتين. أما القاعدة الفعلية لقيمة الألماس هي 80 دولار تكلفة استخراج للقيراط الواحد (هدف De Beers لسنة 2026). يعني ممكن جداً، يكون فيه مساحة للنزول أكثر تحت قاع الرسم البياني الحالي.
في أمريكا أخوين توأم حذفوا 96 قاعدة بيانات حكومية بعد فصلهم بدقائق معدودة.😂
الأخوين منيب وصهيب أختر دمّروا 96 قاعدة بيانات حكومية خلال ساعة واحدة من إقالتهم من شركة تخدم جهات فدرالية.
في الوثائق القضائية ما تم ذكر اسم الشركة اللي كان الأخوين يشتغلون فيها. لكن على الأرجح الكلام عن شركة Opexus اللي هي مقاول IT يخدم أكثر من 45 جهة فدرالية أمريكية.
كل شي بدأ في 18 فبراير 2025 لما الأخوين انعزموا لاجتماع على Microsoft Teams وتم إبلاغهم بإقالتهم. الاجتماع انتهى الساعة 4:50 عصراً وبعد 5 دقايق فقط الساعة 4:55، صهيب حاول يدخل على شبكة الشركة لكن وصوله كان محظور. أما حساب منيب فكان شغّال فدخل النظام وبدأ مباشرة يحذف كل قواعد البيانات اللي يقدر يوصل لها. الساعة 4:58 بأمر DROP DATABASE dhsproddb دمّر قاعدة بيانات وزارة الأمن الداخلي. الساعة 4:59 منيب سأل أداة ذكاء اصطناعي عن كيفية مسح سجلات SQL Server بعد حذف قواعد البيانات.
والمضحك إن واحد من الأخوين قرر يسجّل الاجتماع قبل ما يبدأ نقاش الإقالة. الـ HR بلّغوهم بالخبر وخرجوا من الجلسة بعد حوالي دقيقتين ونصف. منيب وصهيب ما طفوا التسجيل وبالتالي خلال الساعة اللي بعد
الأخوين منيب وصهيب أختر دمّروا 96 قاعدة بيانات حكومية خلال ساعة واحدة من إقالتهم من شركة تخدم جهات فدرالية.
في الوثائق القضائية ما تم ذكر اسم الشركة اللي كان الأخوين يشتغلون فيها. لكن على الأرجح الكلام عن شركة Opexus اللي هي مقاول IT يخدم أكثر من 45 جهة فدرالية أمريكية.
كل شي بدأ في 18 فبراير 2025 لما الأخوين انعزموا لاجتماع على Microsoft Teams وتم إبلاغهم بإقالتهم. الاجتماع انتهى الساعة 4:50 عصراً وبعد 5 دقايق فقط الساعة 4:55، صهيب حاول يدخل على شبكة الشركة لكن وصوله كان محظور. أما حساب منيب فكان شغّال فدخل النظام وبدأ مباشرة يحذف كل قواعد البيانات اللي يقدر يوصل لها. الساعة 4:58 بأمر DROP DATABASE dhsproddb دمّر قاعدة بيانات وزارة الأمن الداخلي. الساعة 4:59 منيب سأل أداة ذكاء اصطناعي عن كيفية مسح سجلات SQL Server بعد حذف قواعد البيانات.
والمضحك إن واحد من الأخوين قرر يسجّل الاجتماع قبل ما يبدأ نقاش الإقالة. الـ HR بلّغوهم بالخبر وخرجوا من الجلسة بعد حوالي دقيقتين ونصف. منيب وصهيب ما طفوا التسجيل وبالتالي خلال الساعة اللي بعد
ها Teams كان يسجل الأخوين وهم يناقشون اللي صار ويحذفون قواعد البيانات يبدو إنهم ما لاحظوا إن الاجتماع لين الحين شغال.
بالإضافة إلى حذف قواعد البيانات منيب نزّل ملف فيه 1.2 مليون صف من البيانات الشخصية: أسماء، عناوين، أرقام هواتف، وهاشات كلمات مرور.
وهنا الجزء الأكثر إثارة الأخوين سابقاً انحكم عليهم بسبب اختراق أنظمة وزارة الخارجية الأمريكية وتسريب بيانات شخصية. وقتها منيب أخذ 39 شهر سجن وصهيب 24 شهر. وهذي بالذات السبب اللي خلّى الشركة تقيلهم: الشركة عرفت بأحكام السجن السابقة حقهم في فبراير 2025، وعلى طول بدأت إجراءات الإقالة. يعني ما حد كان يدقق على الموظفين اللي مسجونين سابقاً بسبب اختراق وزارة الخارجية الأمريكية، وببساطة وظّفوهم في الشركة، وأعطوهم وصول لقواعد البيانات الحكومية، وبعدين أقالوهم عبر MS Teams بدون ما يبلوكون حساباتهم أول
النتيجة: تم القبض على الأخوين في ديسمبر 2025. صهيب يواجه عقوبة قد تصل إلى 21 سنة ومنيب يواجه ما يصل إلى 45 سنة.
بالإضافة إلى حذف قواعد البيانات منيب نزّل ملف فيه 1.2 مليون صف من البيانات الشخصية: أسماء، عناوين، أرقام هواتف، وهاشات كلمات مرور.
وهنا الجزء الأكثر إثارة الأخوين سابقاً انحكم عليهم بسبب اختراق أنظمة وزارة الخارجية الأمريكية وتسريب بيانات شخصية. وقتها منيب أخذ 39 شهر سجن وصهيب 24 شهر. وهذي بالذات السبب اللي خلّى الشركة تقيلهم: الشركة عرفت بأحكام السجن السابقة حقهم في فبراير 2025، وعلى طول بدأت إجراءات الإقالة. يعني ما حد كان يدقق على الموظفين اللي مسجونين سابقاً بسبب اختراق وزارة الخارجية الأمريكية، وببساطة وظّفوهم في الشركة، وأعطوهم وصول لقواعد البيانات الحكومية، وبعدين أقالوهم عبر MS Teams بدون ما يبلوكون حساباتهم أول
النتيجة: تم القبض على الأخوين في ديسمبر 2025. صهيب يواجه عقوبة قد تصل إلى 21 سنة ومنيب يواجه ما يصل إلى 45 سنة.
✨ نصائح بايثون: التعامل مع الأخطاء بذكاء! 🐍
هل سئمت من توقف برنامجك بسبب الأخطاء غير المتوقعة؟ تعلم كيف تتعامل معها بفعالية باستخدام try-except في بايثون.
كتلة `try` تحتوي على الكود الذي تريد تجربته. إذا حدث خطأ، ينتقل التنفيذ إلى كتلة `except` المناسبة. يمكنك تحديد أنواع أخطاء مختلفة (`ZeroDivisionError`, `ValueError`, إلخ) أو استخدام `Exception` عام. كتلة `finally` تُنفذ دائمًا، سواء حدث خطأ أم لا، وهي مفيدة لتنظيف الموارد.
['#بايثون', '#برمجة', '#تعلم_بايثون', '#Python', '#Programming', '#ErrorHandling', '#TryExcept']
هل سئمت من توقف برنامجك بسبب الأخطاء غير المتوقعة؟ تعلم كيف تتعامل معها بفعالية باستخدام try-except في بايثون.
try:
# الكود الذي قد يسبب خطأ
result = 10 / 0
print(result)
except ZeroDivisionError:
print("خطأ: لا يمكن القسمة على صفر!")
except Exception as e:
print(f"حدث خطأ غير متوقع: {e}")
finally:
print("تم الانتهاء من محاولة التنفيذ.")
كتلة `try` تحتوي على الكود الذي تريد تجربته. إذا حدث خطأ، ينتقل التنفيذ إلى كتلة `except` المناسبة. يمكنك تحديد أنواع أخطاء مختلفة (`ZeroDivisionError`, `ValueError`, إلخ) أو استخدام `Exception` عام. كتلة `finally` تُنفذ دائمًا، سواء حدث خطأ أم لا، وهي مفيدة لتنظيف الموارد.
['#بايثون', '#برمجة', '#تعلم_بايثون', '#Python', '#Programming', '#ErrorHandling', '#TryExcept']
فَيا مَن باتَ يَخلو بِالمَعاصي
وَعَينُ اللَهِ شاهِدَةٌ تَراهُ
أَتَطمَعُ أَن تَنالَ العَفوَ مِمَّن
عَصَيتَ وَأَنتَ لم تَطلُب رِضاهُ
أَتَفرَحُ بِالذُنوبِ وبالخطايا
وَتَنساهُ وَلا أَحَدٌ سِواهُ
فَتُب قَبلَ المَماتِ وَقَبلَ يَومٍ
يُلاقي العَبدُ ما كَسَبَت يَداهُ
وَعَينُ اللَهِ شاهِدَةٌ تَراهُ
أَتَطمَعُ أَن تَنالَ العَفوَ مِمَّن
عَصَيتَ وَأَنتَ لم تَطلُب رِضاهُ
أَتَفرَحُ بِالذُنوبِ وبالخطايا
وَتَنساهُ وَلا أَحَدٌ سِواهُ
فَتُب قَبلَ المَماتِ وَقَبلَ يَومٍ
يُلاقي العَبدُ ما كَسَبَت يَداهُ
💔1
💡 نصيحة بايثون سريعة: استخدام underscore `_` 💡
هل تعلم أن حرف الشرطة السفلية `_` في بايثون له استخدامات مفيدة جداً؟ دعنا نستكشفها!
في بايثون، يُستخدم `_` بعدة طرق:
1. في المترجم التفاعلي (REPL)، يشير `_` إلى نتيجة آخر تعبير تم تقييمه.
2. يُستخدم `_` كاسم متغير مؤقت أو غير مهم، خاصة في حلقات التكرار عندما لا نحتاج لقيمة العداد.
3. يُستخدم أحياناً لتجاهل قيمة معينة عند فك التعبئة (unpacking) أو لتخزين قيمة مؤقتة لا يتم استخدامها لاحقاً.
['#بايثون', '#برمجة', '#نصائح_بايثون', '#PythonTips', '#Coding']
هل تعلم أن حرف الشرطة السفلية `_` في بايثون له استخدامات مفيدة جداً؟ دعنا نستكشفها!
print(10 + 5)
print(_)
for _ in range(3):
print('مرحباً')
result = 100
# لا نحتاج للمتغير result لاحقاً، لذا نستخدم _
_ = result
print(f'قيمة المتغير المخفية: {_}')
في بايثون، يُستخدم `_` بعدة طرق:
1. في المترجم التفاعلي (REPL)، يشير `_` إلى نتيجة آخر تعبير تم تقييمه.
2. يُستخدم `_` كاسم متغير مؤقت أو غير مهم، خاصة في حلقات التكرار عندما لا نحتاج لقيمة العداد.
3. يُستخدم أحياناً لتجاهل قيمة معينة عند فك التعبئة (unpacking) أو لتخزين قيمة مؤقتة لا يتم استخدامها لاحقاً.
['#بايثون', '#برمجة', '#نصائح_بايثون', '#PythonTips', '#Coding']
ال Seniors يتقاعدون ما عندهم رغبة يتعاملون مع هذي الفوضى مبتكر لغة C++ ينتقد بشدة الـ vibe coding.
في مقابلة جديدة طولها ساعتين الأسطورة بيارن ستروستروب اشتكى إن الكود المولّد بالذكاء الاصطناعي لين الحين يطلّع مشاكل كثيرة جداً وينفخ حجم المشروع ويزرع ثغرات أمنية ومستحيل تراجعه بشكل طبيعي. كمان لينوس تورفالدس مو راضي عن الـ slop coders لأنه صار حرفياً مغمور بتقارير عيوب مليانة أخطاء تعطّله عن تطوير الـ kernel.
الـ Seniors بدأوا يهربون من السفينة الغارقة
في مقابلة جديدة طولها ساعتين الأسطورة بيارن ستروستروب اشتكى إن الكود المولّد بالذكاء الاصطناعي لين الحين يطلّع مشاكل كثيرة جداً وينفخ حجم المشروع ويزرع ثغرات أمنية ومستحيل تراجعه بشكل طبيعي. كمان لينوس تورفالدس مو راضي عن الـ slop coders لأنه صار حرفياً مغمور بتقارير عيوب مليانة أخطاء تعطّله عن تطوير الـ kernel.
الـ Seniors بدأوا يهربون من السفينة الغارقة
اليوم GitHub تم اختراقهم المطورين أكدوا الاختراق وتسريب المستودعات 💀
الشركة صرّحت إن المهاجمين قدروا يحصلون على وصول لحوالي 3800 مستودع داخلي تابع لـ GitHub. حالياً، يفحصون الـ logs بشكل طارئ ويحاولون يفهمون حجم الأضرار.
الاختراق صار بسبب extension مصاب في VS Code اختراق جهاز أحد موظفي GitHub. وبعد كذا الشركة اضطرت تجدد كل الأسرار ومفاتيح الوصول بشكل عاجل.
هذا اللي يحصل لما يوظّفون vibe coders 😬
الشركة صرّحت إن المهاجمين قدروا يحصلون على وصول لحوالي 3800 مستودع داخلي تابع لـ GitHub. حالياً، يفحصون الـ logs بشكل طارئ ويحاولون يفهمون حجم الأضرار.
الاختراق صار بسبب extension مصاب في VS Code اختراق جهاز أحد موظفي GitHub. وبعد كذا الشركة اضطرت تجدد كل الأسرار ومفاتيح الوصول بشكل عاجل.
هذا اللي يحصل لما يوظّفون vibe coders 😬
💡 تحسين أداء Python باستخدام List Comprehensions!
هل تبحث عن طريقة لكتابة أكواد Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعلم كيف تجعل قوائمك تتشكل بذكاء مع List Comprehensions!
List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء القوائم. بدلاً من كتابة حلقة for تقليدية، يمكنك إنشاء قائمة جديدة بناءً على قائمة موجودة في سطر واحد، مما يجعل الكود أسهل للقراءة وأسرع في التنفيذ.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#كود']
هل تبحث عن طريقة لكتابة أكواد Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعلم كيف تجعل قوائمك تتشكل بذكاء مع List Comprehensions!
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [n**2 for n in numbers]
print(squares)
List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء القوائم. بدلاً من كتابة حلقة for تقليدية، يمكنك إنشاء قائمة جديدة بناءً على قائمة موجودة في سطر واحد، مما يجعل الكود أسهل للقراءة وأسرع في التنفيذ.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#كود']
ال vibe coding 🤦♂️
موضوع حرفياً مأخوذ من فلم كوميدي وكالة الأمن السيبراني الأمريكية نشرت على GitHub مفاتيحها وكلمات المرور حقها. 😅
الباحثين اكتشفوا ريبو عام اسمه Private-CISA فيه بيانات اعتماد سيرفرات Amazon AWS GovCloud. وفي ملف اسمه AWS-Workspace-Firefox-Passwords.csv كانت أسماء المستخدمين وكلمات المرور بشكل مكشوف لعشرات الأنظمة الداخلية لـ CISA ووزارة الأمن الداخلي. والمشكلة في واحد فكّر يطفي خاصية GitHub Secret Scanning يدويا اللي عادة تحذّرك لما تنشر مثل هذي الأشياء.
الباحثين وصفوها بأنها أسوأ تسريب شافوه في حياتهم ومجلس الشيوخ الأمريكي يطالب بجلسة سرية عاجلة من CISA. وهذا شي ما يستغرب: لأن هذي الوكالة بالذات هي اللي مسؤولة عن الأمن السيبراني للشبكات الفدرالية الأمريكية وتعطي توصيات للجهات الثانية عن طريقة تخزين الباسوردات بشكل آمن.
الظاهر ما تحتاج Mythos ولا غيره عشان تخترق الحكومة الأمريكية 😂
موضوع حرفياً مأخوذ من فلم كوميدي وكالة الأمن السيبراني الأمريكية نشرت على GitHub مفاتيحها وكلمات المرور حقها. 😅
الباحثين اكتشفوا ريبو عام اسمه Private-CISA فيه بيانات اعتماد سيرفرات Amazon AWS GovCloud. وفي ملف اسمه AWS-Workspace-Firefox-Passwords.csv كانت أسماء المستخدمين وكلمات المرور بشكل مكشوف لعشرات الأنظمة الداخلية لـ CISA ووزارة الأمن الداخلي. والمشكلة في واحد فكّر يطفي خاصية GitHub Secret Scanning يدويا اللي عادة تحذّرك لما تنشر مثل هذي الأشياء.
الباحثين وصفوها بأنها أسوأ تسريب شافوه في حياتهم ومجلس الشيوخ الأمريكي يطالب بجلسة سرية عاجلة من CISA. وهذا شي ما يستغرب: لأن هذي الوكالة بالذات هي اللي مسؤولة عن الأمن السيبراني للشبكات الفدرالية الأمريكية وتعطي توصيات للجهات الثانية عن طريقة تخزين الباسوردات بشكل آمن.
الظاهر ما تحتاج Mythos ولا غيره عشان تخترق الحكومة الأمريكية 😂
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
كيف تحس لما تخلّص كل اللميتات اليومية حق Claude Code وباقي معك مهام.
✨ 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. الكود أعلاه ينشئ قائمة جديدة 'squares' تحتوي على مربعات كل عنصر في القائمة الأصلية 'numbers' في سطر واحد فقط، مما يجعل الكود أسهل للقراءة وأسرع في التنفيذ مقارنة بحلقة for التقليدية.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#نصائح_برمجية', '#كود']
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. الكود أعلاه ينشئ قائمة جديدة 'squares' تحتوي على مربعات كل عنصر في القائمة الأصلية 'numbers' في سطر واحد فقط، مما يجعل الكود أسهل للقراءة وأسرع في التنفيذ مقارنة بحلقة for التقليدية.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#نصائح_برمجية', '#كود']
الذكاء الاصطناعي بدأ يتلاعب بالمطورين: Gemini حذف 30 ألف سطر كود، وبعدها حاول يخفي اللي صار بتقرير مزيف 😳
واحد من المطورين طلب من Gemini يساعده في refactoring والـ agent على عادته طمس جزء كبير من الكود الأساسي الشغّال.
لكن الجزء المثير صار بعدها انه الـ AI في الأول رفض يعترف بالخطأ وبعدين بدأ يكذب إنه استرجع كل شي بنجاح وحتى أرسل تقارير. والتقارير هذي كانت مقنعة لدرجة إن المطوّر صدّقه فعلاً في البداية.
واحد من المطورين طلب من Gemini يساعده في refactoring والـ agent على عادته طمس جزء كبير من الكود الأساسي الشغّال.
لكن الجزء المثير صار بعدها انه الـ AI في الأول رفض يعترف بالخطأ وبعدين بدأ يكذب إنه استرجع كل شي بنجاح وحتى أرسل تقارير. والتقارير هذي كانت مقنعة لدرجة إن المطوّر صدّقه فعلاً في البداية.
البداية؟
أول انتصار للبشر على الذكاء الاصطناعي: ستاربكس فصلوا الـ AI اللي يحسب المنتجات بعد 9 شهور من المعاناة 😂
النموذج كان لازم يسوّي جرد ومحاسبة للمنتجات تلقائياً عن طريق الكاميرات والحساسات. النظام انطلق في خريف السنة الماضية في كل أمريكا الشمالية، لكنه كان دايماً يخلط بين المنتجات المتشابهة يفوت منتجات بدون ما يحسبها ويخرّب كل عملية الجرد. فالشركة قررت رسمياً ترجع للجرد اليدوي.
بيرجعون يوظفون مطورين 😁
أول انتصار للبشر على الذكاء الاصطناعي: ستاربكس فصلوا الـ AI اللي يحسب المنتجات بعد 9 شهور من المعاناة 😂
النموذج كان لازم يسوّي جرد ومحاسبة للمنتجات تلقائياً عن طريق الكاميرات والحساسات. النظام انطلق في خريف السنة الماضية في كل أمريكا الشمالية، لكنه كان دايماً يخلط بين المنتجات المتشابهة يفوت منتجات بدون ما يحسبها ويخرّب كل عملية الجرد. فالشركة قررت رسمياً ترجع للجرد اليدوي.
بيرجعون يوظفون مطورين 😁