شركات التقنية بدأت ترجع تدور على الموظفين اللي فصلتهم بنفسها علشان توظفهم من جديد 😂

أمازون مثلًا بدأت تراسل موظفيها السابقين وتعرض عليهم يرجعوا لوظائف شاغرة، منها وظائف في فرق الذكاء الاصطناعي وAWS. وبعضهم حتى اختصروا له إجراءات التوظيف علشان يوصله العرض أسرع.

والموضوع مش بس عند Amazon. بحسب دراسة، 32% من المدراء المشاركين في أمريكا قالوا إنهم مرّوا بحالة ألغت فيها الشركة وظيفة على أساس أن الذكاء الاصطناعي والأتمتة بيقوموا بالشغل، وبعدها رجعت توظف شخص لنفس الوظيفة.

شكل خطة "نفصل الموظفين ونخلي الذكاء الاصطناعي يسوي شغلهم" ما ضبطت مثل ما توقعوا 😂

الذكاء الاصطناعي رسميًا صار أغلى من الماريجوانا والفنتانيل، وبعد سنتين بيتجاوز حتى الكوكايين بسعر الجرام 😂

المفعول نفسه: مخك يتبلد، تتعلق فيه، تخسر شغلك وتصرف عليه كل فلوسك

لما تكتب كلمة المرور وتضغط إنشاء حساب ايش يصير بعدها في الباك إند؟

كلمة المرور في الإنتاج المفروض ما تنحفظ كنص واضح، ولا حتى بتشفير تقدر تفكه وترجع الكلمة الأصلية. المطلوب هنا هو الهاش، وفيه فرق بين الاثنين.

المتصفح يرسل كلمة المرور عبر HTTPS، والباك إند يحسب لها هاش باستخدام خوارزمية مخصصة لكلمات المرور، مثل Argon2 أو bcrypt أو PBKDF2. ويدخل معها قيمة عشوائية وفريدة اسمها Salt، علشان حتى لو شخصين يستخدموا نفس كلمة المرور، ما يطلع لهم نفس الهاش.

اللي ينحفظ في قاعدة البيانات هو الهاش ومعه الـSalt وإعدادات الخوارزمية، مش كلمة المرور نفسها.

ولما ترجع تسجل دخول، النظام يستخدم نفس الـSalt والإعدادات المحفوظة علشان يتحقق من الكلمة اللي أدخلتها. ما يحتاج يعرف كلمتك القديمة ولا يفك شيء.

وطبعًا الحماية ما توقف هنا. تحتاج تحد محاولات تسجيل الدخول، وتدعم المصادقة متعددة العوامل MFA، وتفحص كلمات المرور المعروفة في التسريبات، وتدير الجلسات بشكل آمن. وبعض الأنظمة تضيف Pepper، وهو سر إضافي ينحفظ منفصل عن قاعدة البيانات.

الفكرة أن اختراق قاعدة البيانات مصيبة أصلًا مش ناقص تكون كلمات مرور المستخدمين جاهزة قدام المهاجم ب

دون أي تعب.

اللي يرسلون صورهم للذكاء الاصطناعي

تخيل ترفع صورة في ChatGPT، وبعدها تلاقي نفسك بموقع ثاني بدون إذنك

طبعا OpenAI اعترفت أن وكلاءها سربوا 53 صورة تخص مستخدمي ChatGPT. والمشكلة أنها ما وضحت هل هي صور مولدة بالذكاء الاصطناعي أو صور حقيقية لأشخاص. الصور كانت ضمن البيانات المستخدمة في التدريب.

وبحسب الشركة، الوكلاء رفعوها على مواقع استضافة بروابط غير مدرجة للعامة، لكن حتى أسماء المواقع ما كشفت عنها.

معظم الصور انحذفت، والشركة تتواصل مع مزودي الاستضافة علشان يحذفوا الباقي.

واضح أن كلمة Open في الاسم ما تشمل التفاصيل

انتبهوا للصور والملفات الحساسة اللي ترفعوها، مش كل شيء ينفع تشاركوه مع ChatGPT

تخيلوا محلل أعمال في قطاع التقنية ترك شغله وأسرته وكل حياته، وراح يعيش كناسك على ضفاف نهر الغانج

كان ناجح بشغله، يحصل مكافآت على مشاريعه، وعنده أسرة وبيت على بحيرة. يعني من برا تشوفه شخص حياته مرتبة وما ينقصه شيء.

لكن بحسب القصة التحول بدأ بعدما رفضوا طلبه يشتغل عن بعد. بعدها ترك كل شيء وراح لمدينة فاراناسي في الهند، وتفرغ للحياة الدينية على أمل يخرج من "دورة تناسخ الأرواح".

الأخبار تقول إنه توفي بعد شهرين تقريبًا.

يا جماعة، انتبهوا لأنفسكم. الشغل مش كل شيء، ولا تخلوه يستهلككم ونرجع نحصلكم مجانين.

شفت هذي التغريدة وحبيت أضيف نقطة: صراحة أي شيء تنشره بالإنترنت، اعتبر أن فيه أحد حفظه بطريقة ما.

قبل فترة كنت أحاول أتتبع البوتات المزعجة اللي تدخل قروبات تليجرام، واللي غالبًا كانت روسية، وبالصدفة اكتشفت بوتات تجمع معلومات عن المستخدمين وتسجل رسائلهم اللي بالقروبات وحتى تفاعلاتهم.

تخيلوا بأقل من عشرة دولار تقدر تطلع تفاصيل عن اي شخص مثل: القروبات والقنوات اللي حصلوا حسابه فيها، واللي كان فيها قبل، والرسائل والتفاعلات، وحتى أكثر شخص يتفاعل معه بالقروبات.

يعني مش مجرد رسالة انحفظت وخلاص، فيه أشياء تتجمع مع بعض وتعطي عنك صورة أنت أصلًا ما توقعت أن أحد يقدر يجمعها.

صراحة حجم التفاصيل اللي شفتها خلتني أعيد حساباتي بموضوع الخصوصية، ومن وقتها أحاول أخفف الأشياء اللي أنشرها عن نفسي.

حبيت أعطيكم المعلومة علشان تنتبهوا. أنت ممكن تنسى رسالة كتبتها أو حتى تفاعل سويته قبل سنة، لكن هذا مش معناه أنه اختفى أو أن محد احتفظ فيه.

نشكر @altmemy199 على خامس مساهمة: إصلاح عطل محتمل في جلب القصائد العشوائية
https://github.com/raaqimorg/qafiyah

تلميحة بايثون سريعة! 💡

هل تعلم كيف تجعل طباعة النصوص والمتغيرات أسهل وأكثر أناقة في بايثون؟ إليك طريقة استخدام f-strings (formatted string literals) التي ستغير طريقة تعاملك مع السلاسل النصية!

name = "سارة"
age = 28
language = "بايثون"

# استخدام f-string لتضمين المتغيرات مباشرة
message = f"مرحباً، اسمي {name}، عمري {age} عاماً، وأحب برمجة {language}."

print(message)

تسمح لك f-strings بتضمين تعبيرات بايثون (مثل المتغيرات) مباشرة داخل سلاسل نصية عن طريق وضع حرف 'f' أو 'F' قبل علامات الاقتباس. هذا يجعل الكود أكثر وضوحاً، قراءةً، وأسهل في الصيانة مقارنةً بالطرق التقليدية مثل .format() أو علامة %. كما أنها أسرع في التنفيذ!

['#بايثون', '#تلميحات_برمجية', '#f_strings', '#PythonTips', '#تعلم_بايثون', '#برمجة']

هذي المره اعطوني تخفيض 50% بس💔

✨ تحسين أداء Python باستخدام List Comprehensions ✨

هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعلم كيف تستخدم List Comprehensions لتوفير الوقت وتحسين الأداء!

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 القائمة في سطر واحد. الكود أعلاه ينشئ قائمة `squares` تحتوي على مربعات كل رقم في القائمة `numbers`.

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

يرفر ثاني وخلاص.
في بيانات مستخدمين، ومفاتيح، وإعدادات تسجيل دخول، وخدمات مرتبطة لازم تعدّلها وتتأكد أنها تشتغل بعد النقل.

بالنهاية نقلت تطبيقاتي ومواقعي وبوتاتي، وصرت أدفع حوالي120 ريال شهريا بعد مانقلتها كلها على Hetzner.

يعني بدل 180 ريال لمشاريعي في Supabase وحدها، غير مصاريف الاستضافات الثانية، صارت الاستضافة كلها بحوالي 120 ريال.

بس طبعًا المقارنة مش فلوس بس. الآن أنا المسؤول عن تحديثات السيرفر وأمانه والنسخ الاحتياطي ومراقبته. يعني وفرت في الفاتورة، بس أخذت مسؤولية أكبر.

ونصيحة الخطة المجانية. مش المشكلة أنها مجانية؛ بالعكس، ممكن تساعدك تبدا وتنشر تطبيقك بسرعه. المشكلة لما الواحد يختار على أساس تكلفة البداية فقط، وما يشوف كيف بتتغير الفاتورة لما يكبر المشروع ويحتاج يوسع الخدمات او يضيف خدمات.

قبل ما تبنوا أي مشروع، قارنوا تكلفة التوسع، وسهولة نقل البيانات، والوقت اللي بتصرفوه على التشغيل والصيانة، مش بس المميزات والسعر.

بالنسبة لي، توحيد الاستضافة صار أنسب واوفر لي بكثير. بس انت لو وقتك محدود وما تريد تنشغل بإدارة السيرفر، ممكن الخدمات المدارة توفر عليك. المهم تختار وأنت فاهم ايش تدفع مقابله، مش مجرد انه مجاني او رخيص.

اللهم احفظ تعز وأهلها، ومن أراد بها شراً فاجعل كيده في نحره.

من اللي بيصير أغنى بسبب الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي يرفع الإنتاجية، بس مش معناه أن الدول الفقيرة أو الشركات المتأخرة بتصير أغنى تلقائيًا بمجرد أنها بدأت تستخدمه.

الفرق في القدرة على تحويل هذي التقنية إلى قيمة اقتصادية حقيقية. وهذا يعتمد على الناس اللي عندك، وخبرتهم وقدرتهم على التكيف، أكثر من اعتماده على فكرة أنك تستبدلهم بالذكاء الاصطناعي وخلاص.

تخيل تجيب حراثة حديثه لمزرعة في بلد فقير. نظريًا المفروض الإنتاجية ترتفع، لكن من بيشغله؟ ومن بيصلحه لما يتعطل؟ وين الوقود وقطع الغيار؟ وهل طريقة الزراعة أصلًا مهيأة علشان تستفيد منه؟

مش مجرد أنك جبت الحراثة يعني حليت المشكلة.

مع الذكاء الاصطناعي نفس الفكرة، لكن على نطاق أكبر. وجود أقوى نموذج عندك ما يفيد كثير لو ما عندك ناس تعرف وين تستخدمه وكيف تغيّر طريقة الشغل علشان تستفيد منه.

وحتى حجم الاستفادة بيختلف حسب طبيعة العمل. جزء كبير من أثر الذكاء الاصطناعي يتركز في الأعمال الذهنية اللي تكلفتها عالية. تخيل شركة عندها 100 محامٍ، أو اقتصاد تشكل فيه الخدمات القانونية 5% من الناتج المحلي. توفير الوقت والجهد في هذه الأعمال ممكن يصنع فرق اقتصادي كبير، لكن مش بالضرورة تحصل نفس الأثر المباشر في مزرعة أو بلد يعتمد أغلب اقتصاده على الزراعة.

والأهم من اختيار الأداة هو طريقة إدخالها في الشغل.

لو نقارن مثلا بين ثقافة هندسية مرنة في شركات مثل NVIDIA وAnthropic وStripe، وبين شركة تقنية للان تفكر بعقلية "أنا المدير وأنت ما تفهم".

في الأولى الناس تجرب، وتغير، وعندها صلاحية تتخذ قرارات وتتحمل مسؤوليتها. وفي الثانية كل خطوة تحتاج موافقات، واجتماعات ما تنتهي، وموظفين ما عندهم دافع يغيروا شيء، لأن أي اقتراح جديد أصلًا بيصطدم بالمدير.

طبيعي ما تتوقع منهم نفس النتيجة، حتى لو أعطيت الاثنين نفس الأدوات ونفس الاشتراكات.

علشان كذا الدول والشركات الغنية ممكن تزيد ثروتها مع الذكاء الاصطناعي، مش بس لأنها تملك رأس المال، لكن لأنها أقدر على الاستفادة منه. عندها إدارة، وبنية تحتية، وخبرات، وثقافة هندسية تساعده تحول التقنية إلى نتائج، بدل ما تضيع بين التقارير والصراعات على المناصب والبيروقراطية.

وطبعًا مش كل شركة غنية عندها هذه الصفات، ولا كل شركة صغيرة محرومة منها. الفكرة في القدرة على التغيير، مش في حجم الشركة لحاله.

الشهادات ووجود التقنية ما يكفوا. المهم تعرف كيف تدخلها في منظومة شغلك، وبأي سرعة، وإيش النتيجة الفعلية اللي تطلع بها.

ممكن شركة تغير طريقة شغلها بالكامل وتسبق السوق، وشركة ثانية جالسة تعقد اجتماعات علشان تناقش هل تسمح للموظفين يستخدموا الذكاء الاصطناعي أو لا.

تنسيق النصوص بمرونة باستخدام f-strings! ✨

اكتشف كيف يمكنك جعل تنسيق النصوص في بايثون أسهل وأكثر قراءة باستخدام f-strings القوية.

name = "أحمد"
age = 30
city = "الرياض"

# Using f-string for easy formatting
message = f"مرحباً، اسمي {name} وعمري {age} سنة. أعيش في {city}."
print(message)

# You can also include expressions and format them
price = 19.99
quantity = 3
total = f"السعر الإجمالي: {price * quantity:.2f} ريال."
print(total)

تتيح لك f-strings تضمين التعبيرات والمتغيرات مباشرة داخل السلاسل النصية باستخدام الأقواس المعقوفة {}، مما يجعل الكود أكثر وضوحاً واختصاراً. كما يمكنك تطبيق التنسيقات مباشرة داخل الأقواس.

['#بايثون', '#تعلم_بايثون', '#برمجة', '#نصائح_برمجية', '#fstrings', '#PythonTips']

كل يومين نشوف متفلسف يطلع يقول «الذكاء الاصطناعي بيستبدل الجميع»، واليوم اللي بعده واحد يطلع يقول «الذكاء الاصطناعي ما بيستبدل أحد».

بس السؤال اللي أشوفه أهم: الشركات اللي تستخدمه، ايش نوع الموظفين اللي بتحتاجهم؟

في دراسة لباحثين من ستانفورد وكينغز كوليدج لندن، استخدموا بيانات من 41 دولة وقارنوا فروع شركات متعددة الجنسيات تبنت الذكاء الاصطناعي بفروع مشابهة ما تبنته، ببيانات تمتد إلى مارس 2026. النتيجة كانت زيادة في عدد الموظفين ذوي الخبرة بحوالي 6.7% مقارنة بالمجموعة الثانية. يعني الكلام عن موظفين فعليين، مش مجرد إعلانات وظائف.

أما المبتدئون، فكان تقدير الانخفاض عندهم 2.5%، وانخفضت عدد الوظائف ب 10%لكن النتيجة هذه ما كانت حاسمة إحصائيًا. طبعا في الدراسة طلع ان المبتدئين حصتهم من الموظفين انخفضت أساسًا لأن عدد أصحاب الخبرة زاد، مش لأن الشركات استغنت عن المبتدئين بالكامل.

وطبعًا نمو التوظيف عند الشركات اللي تبنت التقنية مش دليل كافي أن الوظائف تزيد في الاقتصاد كله؛ ممكن شركة تتوسع على حساب منافسين لها. الباحثون أنفسهم يفرقوا بين الاثنين.

بالنسبة لي، الفكرة المهمة هنا مش «المبتدئين ما عاد لهم مكان»، ولا