هل تساءلت يومًا كيف تتحول الأفكار البرمجية إلى مهارات حقيقية تصنع بها مستقبلك؟ مع المهندس و رائد الأعمال كوينسي لارسون @ossia في بودكاست freeCodeCamp ستجد حوارات عميقة مع مبرمجين ومهندسين وخبراء يشاركون قصصهم، تجاربهم، الدروس التي تعلموها، والطريق الذي قادهم إلى عالم التقنية. هذه ليست مجرد حلقات للاستماع، بل فرصة لفهم طريقة تفكير الأشخاص الذين يبنون البرمجيات ويغيرون العالم من خلالها. تابع السلسلة كاملة على قناة freeCodeCamp على يوتيوب، واستلهم من تجارب من سبقوك في رحلة التعلم والبرمجة. piped.video/playlist?list=PL… #بودكاست #برمجة #تقنية

هل يمكنك أن تبرمج محرر أكواد باستخدام محرر أكواد قمت أنت ببرمجته؟ دورة جديدة من freeCodeCamp تعلّمك بناء محرر أكواد يعمل بالكامل داخل المتصفح، باستخدام صفحة HTML واحدة، دون الحاجة إلى إنشاء مشروع معقد أو الاعتماد على بنية خارجية كبيرة. خلال الدورة، ستبني محررًا يدعم HTML وCSS وJavaScript من خلال تبويبات منفصلة، مع إضافة معاينة مباشرة تتيح لك رؤية نتيجة الكود فورًا أثناء الكتابة. لكن المشروع لا يتوقف عند تشغيل الكود. ستتعلم أيضًا إضافة اختصارات لوحة المفاتيح لتسريع العمل، والتحقق من صحة JavaScript، وحفظ وتحميل الأكواد باستخدام JSON وLocal Storage، بحيث يستطيع المستخدم الاحتفاظ بعمله واستعادته لاحقًا. وتهتم الدورة كذلك بجانب مهم غالبًا ما يتم تجاهله في المشاريع الصغيرة: إمكانية الوصول. ستضيف إدارة أفضل للتركيز ودعمًا كاملًا للتنقل باستخدام لوحة المفاتيح، لتجعل المحرر أكثر سهولة في الاستخدام. بنهاية المشروع، سيكون لديك محرر أكواد خفيف يعمل داخل المتصفح ويمكن استخدامه للتدريب على البرمجة، أو في التعليم، أو لبناء وتجربة مشاريع ويب صغيرة بسرعة. المشروع مناسب خصوصًا لمن يريد تطبيق مهارات HTML وCSS وJavaScript في مشروع عملي واحد يجمع بين التعامل مع DOM، الأحداث، التخزين المحلي، التحقق من الكود، واجهة المستخدم وإمكانية الوصول. مدة الدورة حوالي 4 ساعات، ومن إعداد Mohammed Al Abrah. #برمجة #تقنية #JavaScript freecodecamp.org/news/code-y…

كيف يمكن لشخص أن ينتقل من العمل كعامل نظافة إلى العمل كمهندس برمجيات على منصة بيانات تابعة لـ NASA؟ في الحلقة 178 من بودكاست freeCodeCamp، يستضيف Quincy Larson المهندس البرمجي Joe Hill، الذي يعمل على منصة بيانات لصالح NASA، ليتحدث عن رحلته في تعلم البرمجة وبناء مسيرته المهنية. تعلم Joe البرمجة ذاتيًا لمدة أربع سنوات أثناء عمله كعامل نظافة. وبصفته أبًا أعزب لطفلين مصابين بالتوحد، بدأ استخدام مهاراته البرمجية في بناء تطبيق على iPad لمساعدتهما على تعلم الكلام، وهي تجربة جمعت بين التعلم التقني وحل مشكلة حقيقية في حياته اليومية. تنتقل الحلقة بعد ذلك إلى عالم Data Engineering، حيث يتحدث Joe عن العمل على تنظيم ومعالجة بيانات تابعة لوزارة الدفاع، وتجميعها داخل منصة مركزية. كما يناقش طبيعة العمل في المؤسسات الكبيرة، ودور المهارات الشخصية في التواصل وتحريك المشاريع وإنجاز المهام، إلى جانب المهارات التقنية. ومن أهم الأفكار التي تتناولها الحلقة رحلة التعلم الذاتي نفسها: الصبر والممارسة المستمرة، وتجنب الانتقال المستمر من أداة أو تقنية إلى أخرى دون التعمق فيها. الفكرة هنا هي بناء معرفة عميقة بدل جمع عدد كبير من الأدوات دون إتقان حقيقي. كما تتضمن الحلقة نصائح وتجارب مرتبطة بتربية الأطفال المصابين بالتوحد، من منظور Joe كأب مرّ بهذه التجربة واستخدم البرمجة كوسيلة عملية لمساعدة أبنائه. هذه الحلقة مناسبة لكل من يتعلم البرمجة ذاتيًا، وكل من يهتم بهندسة البيانات والعمل داخل المؤسسات الكبيرة، وكذلك لمن يريد فهم كيف يمكن للتعلم المستمر والممارسة وبناء المشاريع أن يفتحوا مسارات مهنية جديدة. #برمجة #تقنية #هندسة_البيانات freecodecamp.org/news/from-f…

إذا كنت تعرف أساسيات JavaScript وتريد الانتقال إلى مستوى أعمق في تطوير الويب، ففهم البرمجة الكائنية، والوراثة، وNode.js، والبرمجة غير المتزامنة يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في طريقة كتابتك للكود. دورة جديدة من freeCodeCamp تقدّم شرحًا منظمًا لأساسيات JavaScript المتقدمة، بدءًا من مفاهيم Object-Oriented Programming وصولًا إلى التعامل مع العمليات غير المتزامنة. تبدأ الدورة بالبرمجة الكائنية OOP، حيث تتعرف على المبادئ الأربعة الأساسية: Encapsulation وAbstraction وInheritance وPolymorphism، ثم تطبقها باستخدام Object Literals وConstructors وFactory Functions. بعد ذلك تنتقل إلى Prototypical Inheritance، لفهم الطريقة التي تعمل بها الوراثة في JavaScript، ثم تتعرف على ES6 Classes، بما في ذلك Static Methods وPrivate Members وInheritance وMethod Overriding. ويتناول الجزء الخاص بـ Node.js كيفية عمل بيئة التشغيل وبنيتها ونظام Modules، مع استخدام بعض الوحدات المدمجة مثل File System وEvents، إضافة إلى إدارة الحزم باستخدام NPM، من تثبيت الحزم وتحديثها إلى نشرها. أما البرمجة غير المتزامنة، فتشرح الفرق بين Synchronous وAsynchronous Code، وكيفية التعامل مع العمليات غير المتزامنة باستخدام Callbacks وPromises وAsync/Await، مع التركيز على كتابة كود أكثر تنظيمًا وكفاءة. الدورة مناسبة للمطورين الذين يريدون تعميق معرفتهم بـ JavaScript سواء كانوا يعملون في Frontend أو Backend، لأنها تربط بين مفاهيم اللغة نفسها والأدوات الحديثة المستخدمة في تطوير التطبيقات. الدورة من إعداد Steven Garcia، وتوفر تدريبًا عمليًا يساعدك على الانتقال من معرفة JavaScript إلى استخدامها بصورة أكثر احترافية. #برمجة #تقنية #JavaScript freecodecamp.org/news/javasc…

كيف تتعلم تطوير Full-Stack من خلال بناء تطبيق اجتماعي متكامل يشبه Instagram؟ دورة جديدة من freeCodeCamp تشرح بناء نسخة كاملة من Instagram من الصفر باستخدام Laravel وMongoDB، من خلال مشروع عملي يجمع بين تطوير الواجهة الأمامية والخلفية وقاعدة البيانات. خلال المشروع، ستتعلم أساسيات Laravel، بما في ذلك نمط MVC، وإعداد المسارات داخل web.php، وإنشاء Controllers لمعالجة منطق التطبيق، وبناء Eloquent Models، واستخدام Blade لإنشاء واجهات المستخدم. ثم ستتعامل مع MongoDB كقاعدة بيانات Document-based، وتتعلم ربطها مع Laravel باستخدام الحزم والدرايفرات المناسبة، والتعامل مع Collections وDocuments والعلاقات بين البيانات داخل بيئة NoSQL. المشروع يتضمن أيضًا بناء نظام تسجيل الدخول وإنشاء الحسابات، وإنشاء ملفات شخصية يمكن للمستخدم تعديل بياناتها ورفع صورها، بالإضافة إلى الوظائف الأساسية لمنصة اجتماعية مثل إنشاء المنشورات بالصور والوصف، عرض Feed، إضافة وإلغاء الإعجاب، وإضافة وحذف التعليقات. وستتعلم كيفية التعامل مع رفع الصور وتخزينها باستخدام نظام الملفات في Laravel، مع التعرف على إمكانية توسيع هذا النظام مستقبلًا إلى خدمات تخزين سحابية مثل AWS S3. ولا يتوقف المشروع عند التطوير المحلي؛ إذ يشرح أيضًا إعداد قاعدة بيانات سحابية مجانية باستخدام MongoDB Atlas، وإعداد المستخدمين وصلاحيات الوصول وأمان الشبكة وربط التطبيق بقاعدة البيانات السحابية. أما الواجهة، فستستخدم Bootstrap 5 لبناء تصميم متجاوب يحاكي تجربة Instagram. الدورة مناسبة لمن لديه أساسيات PHP وHTML وCSS وJavaScript ومفاهيم HTTP، إضافة إلى معرفة أساسية باستخدام سطر الأوامر. وستحتاج إلى PHP وComposer وMongoDB على جهازك. في حوالي ساعة واحدة، ستخرج من المشروع بتجربة عملية تجمع Laravel وMongoDB والمصادقة ورفع الملفات والعلاقات وقواعد البيانات السحابية وتطوير تطبيق Full-Stack حقيقي. #برمجة #تقنية #Laravel freecodecamp.org/news/code-a…

كيف تجعل chatbot قادرًا على تنفيذ المهام واتخاذ القرارات بدلًا من الاكتفاء بالرد على أسئلة العملاء؟ دورة جديدة من freeCodeCamp تشرح بناء مساعد تسوق ذكي يعمل كوكيل للذكاء الاصطناعي، ويمكنه التعامل مع العملاء بطريقة أقرب إلى موظف مبيعات رقمي قادر على البحث والتخطيط وتنفيذ خطوات متعددة. خلال المشروع، ستبني AI Agent يستطيع تحديد ما إذا كان يحتاج إلى البحث في قاعدة البيانات أو يمكنه الإجابة مباشرة، واستخدام أدوات مخصصة للوصول إلى معلومات المنتجات الحقيقية، والاحتفاظ بسياق المحادثة السابقة. كما ستتعلم كيفية بناء سير عمل متعدد الخطوات يعتمد على Perceive ثم Plan ثم Act ثم Respond، بحيث لا تكون المحادثة مجرد تبادل للنصوص، وإنما عملية يمكن للوكيل خلالها تحليل طلب العميل واتخاذ الإجراءات المناسبة. تعتمد الدورة على مجموعة من التقنيات الحديثة، منها LangGraph لإدارة وتنسيق عمل الوكيل، وMongoDB Atlas للبحث المتجهي وتخزين الذاكرة، وGoogle Gemini لتشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي. وفي نهاية الدورة، سيكون لديك مشروع متكامل مكوّن من ثلاثة أجزاء رئيسية: Backend باستخدام Node.js، وقاعدة بيانات MongoDB تحتوي على بيانات منتجات مولدة بالذكاء الاصطناعي، وواجهة مستخدم React للتفاعل مع المساعد. ما يميز المشروع أنه يجمع بين تطوير تطبيقات الويب وقواعد البيانات والبحث المتجهي وذاكرة المحادثة وAI Agents في تطبيق واحد عملي، مما يجعله مثالًا جيدًا لفهم كيفية انتقال المساعدات الذكية من مجرد الإجابة إلى استخدام الأدوات وتنفيذ المهام. الدورة من إعداد Ania Kubow، وتستغرق حوالي ساعتين. #برمجة #تقنية #الذكاء_الاصطناعي freecodecamp.org/news/buildi…

كيف تبني تطبيق ويب يحافظ على حماية البيانات الحساسة حتى أثناء استخدامها، وليس فقط أثناء تخزينها أو نقلها؟ دورة جديدة من freeCodeCamp تشرح بناء تطبيق ويب آمن من الصفر باستخدام PHP وSymfony وMongoDB، من خلال تطوير تطبيق متكامل لإدارة التمويل الشخصي. خلال المشروع، ستبني نظامًا يسمح للمستخدمين بإنشاء حسابات، وتسجيل المعاملات المالية، والاطلاع على بياناتهم، مع التركيز على حماية المعلومات الحساسة طوال دورة حياتها. المحور الأساسي في الدورة هو التعامل مع البيانات المشفرة أثناء تنفيذ الاستعلامات عليها. فبدل فك تشفير البيانات على خادم قاعدة البيانات، ستتعلم استخدام MongoDB Queryable Encryption لتشفير البيانات الحساسة على جانب العميل قبل تخزينها. بهذه الطريقة، يتم حفظ البيانات في قاعدة البيانات كحقول مشفرة عشوائية، مع إمكانية تنفيذ استعلامات محددة عليها، مثل البحث عن مستخدم وفق رقم الضمان الاجتماعي أو البحث عن معاملات تقع ضمن نطاق مالي معين، دون الحاجة إلى كشف البيانات الأصلية على خادم قاعدة البيانات. كما يوضح المشروع نموذجًا أمنيًا تكون فيه مفاتيح التشفير والبيانات غير المشفرة خارج متناول الخادم، بحيث تبقى المعلومات محمية أثناء التخزين والنقل والاستخدام. الدورة مناسبة للمطورين الذين لديهم خبرة سابقة في PHP وأحد أطر العمل مثل Symfony أو Laravel، لكنها مصممة أيضًا بحيث يستطيع المبتدئون في هذه التقنيات متابعة المشروع. ما يجعل هذا المشروع مهمًا هو أنه لا يعلّمك بناء تطبيق CRUD تقليدي فقط، بل يربط تطوير الويب بأحد التحديات الحقيقية في أمن التطبيقات: كيف تتعامل مع بيانات حساسة ومشفرة دون التضحية بإمكانية البحث والاستعلام عنها؟ مدة الدورة حوالي ساعة واحدة، وهي من إعداد Mohammed Al Abrah. #برمجة #تقنية #الأمن_السيبراني freecodecamp.org/news/build-…

كيف انتقلت نماذج الرؤية الحاسوبية من LeNet إلى Vision Transformers؟ وما المشكلات التي دفعت الباحثين إلى تصميم معماريات جديدة؟ دورة جديدة من freeCodeCamp تقدّم رحلة مفاهيمية ومعمارية عبر تاريخ نماذج الرؤية في التعلم العميق، وتتابع تطور هذه المعماريات لفهم ليس فقط شكل كل نموذج، بل الأسباب التي أدت إلى ظهور تصميماته. تبدأ الرحلة مع LeNet ثم تنتقل إلى AlexNet وVGG، وبعدها إلى GoogLeNet وInception، ثم Highway Networks وResNet، مع التركيز على كيفية الحفاظ على تدفق المعلومات عبر الشبكات العميقة. تتعمق الدورة في أفكار محورية مثل Skip Connections، وBottlenecks، والحفاظ على Identity، والموازنة بين Depth وWidth، ثم تنتقل إلى معماريات مثل Wide ResNet وDenseNet وXception وMobileNets وEfficientNets. وفي الجزء الأخير تصل الرحلة إلى Vision Transformers، لتوضيح كيف انتقلت نماذج الرؤية من الاعتماد الأساسي على البنى الالتفافية إلى استخدام Attention كآلية لمعالجة المعلومات البصرية. ما يميز هذه الدورة هو أن كل فصل يجمع بين الشرح البصري والسياق التاريخي والمقارنة بين المعماريات، بحيث يمكنك رؤية العلاقة بين تطور التصميم والمشكلات التي كانت النماذج السابقة تحاول معالجتها. بدل دراسة CNN وResNet وViT كمعماريات منفصلة، تساعدك الدورة على رؤيتها كسلسلة متصلة من الأفكار والتطورات في تصميم نماذج الرؤية. الدورة مناسبة لطلاب الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والباحثين والمطورين الذين يريدون بناء فهم معماري واضح لتطور نماذج الرؤية، وليس مجرد حفظ أسماء النماذج. مدة الدورة حوالي 5 ساعات، وهي من إعداد Mohammed Al Abrah. #برمجة #تقنية #التعلم_العميق freecodecamp.org/news/the-hi…

كيف يمكن لمطور برمجيات أن يستمر بعد 799 رفضًا للتوظيف؟ في الحلقة 179 من بودكاست freeCodeCamp، يستضيف Quincy Larson المطور والمهندس البرمجي Braydon Coyer للحديث عن رحلته غير التقليدية في عالم البرمجة والتوظيف. بدأ Braydon في تطوير تطبيقات الهواتف المحمولة منذ المرحلة الثانوية، وحقق أحد تطبيقاته نجاحًا لافتًا لدرجة أنه تجاوز مبيعات Angry Birds لعدة أيام، وفقًا لما ورد في الحلقة. وبعد حصوله على أول وظيفة كمطور ويب، ترك برنامج دراسة علوم الحاسوب ولم يعد لإكماله. تتناول المقابلة عدة موضوعات مهمة للمطورين، منها الفرق بين تطوير تطبيقات الهاتف المحمول وتطوير الويب، وكيفية التعامل مع التقديم على وظائف البرمجة، والاستراتيجيات التي يمكن استخدامها عند البحث عن فرصة مهنية في سوق تنافسي. كما يناقش Braydon قيمة الحصول على شهادة في علوم الحاسوب مقارنة بالتعلم العملي والخبرة، وهي نقطة تهم كثيرًا من الأشخاص الذين يتساءلون عن المسار الأنسب لدخول مجال البرمجة. ومن الموضوعات المهمة أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي في سير عمل المطور. فبدل النظر إلى AI كبديل كامل للمبرمج، تتناول الحلقة طرقًا عملية لدمجه في المهام اليومية وأتمتة بعض العمليات وتحسين الإنتاجية. القصة تذكّرنا بأن المسار المهني في البرمجة ليس واحدًا للجميع؛ فقد يبدأ شخص بتطوير التطبيقات في المدرسة، وآخر بالتعلم الذاتي، وآخر عبر الدراسة الأكاديمية، ثم تتقاطع هذه المسارات مع الخبرة والمشاريع والتجارب العملية. الحلقة مناسبة لكل من يهتم بتطوير البرمجيات، البحث عن وظيفة تقنية، التعلم الذاتي، أو فهم كيفية توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي ضمن سير عمل المطور. #برمجة #تقنية #المسار_المهني freecodecamp.org/news/799-re…

هل تستعد لمقابلة تقنية لوظيفة في هندسة البرمجيات؟ إتقان هياكل البيانات والخوارزميات من المهارات الأساسية التي تساعدك على التعامل بثقة مع كثير من مسائل المقابلات البرمجية. دورة جديدة من freeCodeCamp تمتد إلى 49 ساعة، وتقدّم مسارًا شاملًا لتعلّم Data Structures and Algorithms، بدءًا من المفاهيم الأساسية ووصولًا إلى أنماط متقدمة لحل المشكلات. تبدأ الدورة بشرح كيفية تقييم الخوارزميات، ثم تتناول Time Complexity وSpace Complexity وBig O Notation، مع تطبيق هذه المفاهيم على أجزاء من الكود لفهم كفاءة الحلول بدل الاكتفاء بمعرفة كيفية تنفيذها. بعد ذلك تنتقل إلى أهم هياكل البيانات، مثل Arrays وLinked Lists وStacks وQueues وPriority Queues، ثم إلى موضوعات أكثر تقدمًا تشمل Trees وGraphs. ولا تقتصر الدورة على هياكل البيانات، بل تغطي مجموعة واسعة من أنماط حل المشكلات والخوارزميات، منها Sliding Window وTwo Pointers وSorting & Searching وDynamic Programming وGreedy Algorithms وIntervals وBacktracking، إضافة إلى موضوعات مثل Matrix وMath & Geometry وBit Manipulation وDesign. كما تتناول الدورة سؤالًا مهمًا لأي متعلم: كيف تصبح أفضل في حل مسائل DSA؟ فالهدف ليس حفظ الحلول، وإنما بناء طريقة تفكير تساعدك على تحليل المشكلة واختيار بنية البيانات أو النمط الخوارزمي المناسب. هذه الدورة مناسبة للمبتدئين الذين يريدون بناء أساس قوي في DSA، وكذلك للمطورين الذين يستعدون للمقابلات التقنية ويريدون تنظيم معرفتهم في مسار واحد شامل. مدة الدورة حوالي 49 ساعة، ما يجعلها مرجعًا تدريبيًا كبيرًا لمن يريد التعمق في هياكل البيانات والخوارزميات. #برمجة #تقنية #الخوارزميات freecodecamp.org/news/master…

هل تريد أن تحوّل معرض أعمالك من موقع تقليدي إلى تجربة ثلاثية الأبعاد تفاعلية؟ دورة جديدة من freeCodeCamp تعلّمك بناء معرض أعمال كامل على شكل غرفة ثلاثية الأبعاد باستخدام Blender وThree.js وJavaScript، بدءًا من تصميم النماذج وحتى نشر المشروع على الويب. تبدأ الدورة من أساسيات النمذجة ثلاثية الأبعاد في Blender، مع التركيز على بناء نماذج نظيفة باستخدام Quad Topology، ثم تصميم غرفة كاملة تحتوي على عشرات العناصر مثل المكتب، الحاسوب، لوحة المفاتيح، السماعات، سماعات الرأس، النباتات، الكتب، البيانو، المصباح، الكرسي، النوافذ، الإضاءة وغيرها، وصولًا إلى شخصية لطيفة باسم Mr. Whiskers. بعد بناء المشهد، تنتقل إلى مرحلة إعداد النماذج للويب من خلال UV Unwrapping وTexture Baking وإنشاء المواد والإضاءة، مع معالجة عناصر خاصة مثل الزجاج والماء والفقاعات والشاشات. ثم يبدأ الجزء البرمجي باستخدام Three.js وVite.js، حيث تتعلم تحميل النماذج والملفات، ضبط الكاميرا وOrbitControls، إضافة Raycaster للتفاعل مع العناصر، وإنشاء النوافذ التفاعلية والرسوم المتحركة باستخدام GSAP. كما تتناول الدورة تحسين تجربة المستخدم من خلال شاشة تحميل مخصصة، دعم الشاشات المختلفة، المؤثرات الصوتية باستخدام Howler.js، وتحريك عناصر المشهد، ثم رفع المشروع إلى GitHub ونشره باستخدام Vercel. هذه الدورة مناسبة لمن يريد الجمع بين تطوير الويب، التصميم ثلاثي الأبعاد، JavaScript، وتجارب المستخدم التفاعلية، خصوصًا إذا كنت تبحث عن مشروع مميز يمكن أن يصبح جزءًا حقيقيًا من معرض أعمالك. مدة الدورة حوالي 9 ساعات، وتقدّم مشروعًا متكاملًا من الفكرة والنمذجة إلى النشر والتفاعل. #برمجة #تقنية #ThreeJS freecodecamp.org/news/create…

كيف يمكن تحويل ملاحظات مستخدمي موقعك من رسائل متفرقة إلى نظام منظم يستطيع تصنيف المشكلات ومساعدتك في تحويل Bug حقيقي إلى GitHub Issue؟ هذا هو محور مشروع IssueRelay، وهو نظام دعم يعتمد على Next.js وJev، صُمم لتجميع أسئلة المستخدمين، تقارير الأخطاء، واقتراحات الميزات من مكان واحد. يوفر IssueRelay Support Widget يمكن إضافته إلى أي React Website، بحيث يستطيع الزائر اختيار ما يريد إرساله: Ask a Question Report a Bug Suggest a Feature يتم أولًا حفظ كل Report في قاعدة البيانات الخاصة بالمشروع، ثم يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي Jev بتصنيفه، بينما تحدد مجموعة من القواعد البرمجية مكان توجيه التقرير. بعد ذلك يستطيع المطور مراجعة النتائج من خلال Private Dashboard. عندما يتأكد المطور من أن التقرير يمثل Bug حقيقيًا، ينشئ النظام GitHub Issue منظمًا، مع إزالة البيانات الخاصة بالزائر قبل نشرها في المستودع العام. والتكامل يعمل في الاتجاه الآخر أيضًا: عندما يتم إغلاق الـ Issue على GitHub، يتم إغلاق Support Ticket المرتبط به كذلك، من خلال Webhook يحافظ على مزامنة النظامين. خلال المشروع ستتعلم كيف تنتقل البيانات عبر النظام بالكامل، من Support Widget الموجود في المتصفح، إلى Backend وقاعدة البيانات، ثم إلى Jev للتصنيف، وبعد المراجعة إلى GitHub، مع إبقاء Dashboard متزامنًا مع حالة الـ Issues. كما يتناول المشروع: كيفية بناء Support System عملي باستخدام Next.js. دمج نموذج AI في عملية تصنيف التقارير. استخدام قواعد برمجية واضحة لتحديد مسار كل Report بدل ترك القرار بالكامل للنموذج. حماية البيانات الخاصة للمستخدمين عند إنشاء GitHub Issues. استخدام Webhooks للمزامنة بين GitHub ونظام الدعم. اختبار النظام End to End. نشر نسخة خاصة من IssueRelay وتشغيلها على موقع حقيقي. نشر Support Widget كحزمة npm باستخدام @issuerelay/widget. ومن الجوانب المهمة في المشروع أنه مفتوح المصدر، ويتضمن المستودع كامل الملفات وإرشادات الإعداد، بينما يركز الدرس على الأجزاء البرمجية التي تحمل الأفكار الأساسية وراء النظام. هذا المشروع يقدم مثالًا عمليًا على استخدام AI داخل Workflow برمجي محدد: الذكاء الاصطناعي يصنف المعلومات، بينما تظل القواعد البرمجية ومسار المراجعة البشري جزءًا من النظام قبل تحويل التقرير إلى Issue فعلي. #برمجة #تقنية #الذكاء_الاصطناعي freecodecamp.org/news/build-…

تحدي البرمجة اليومي: قوة كلمة المرور — Password Strength الهدف من التحدي لديك سلسلة نصية تمثل كلمة مرور، والمطلوب هو تحديد ما إذا كانت كلمة المرور ضعيفة أو متوسطة أو قوية، وذلك بناءً على عدد القواعد التي تحققها. نقاط تساعدك على الحل يجب أن تكون كلمة المرور مكونة من 8 أحرف على الأقل. يجب أن تحتوي على أحرف كبيرة وأحرف صغيرة. يجب أن تحتوي على رقم واحد على الأقل. يجب أن تحتوي على رمز خاص واحد على الأقل من المجموعة المحددة في التحدي: !, @, #, $, %, ^, &, *. احسب عدد القواعد التي تحققها كلمة المرور. إذا حققت أقل من قاعدتين، أعد "weak". إذا حققت قاعدتين أو ثلاثًا، أعد "medium". إذا حققت القواعد الأربع، أعد "strong". يمكنك استخدام Regular Expressions للتحقق من وجود الأحرف الكبيرة والصغيرة والأرقام والرموز الخاصة. جرّب حل التحدي بنفسك باستخدام Python أو JavaScript، وحاول جعل كل قاعدة مستقلة عن الأخرى حتى يكون اختبار الحل وتصحيح الأخطاء أسهل. حمّل تطبيق freeCodeCamp Mobile لممارسة تحديات البرمجة اليومية وتطوير مهاراتك من خلال حل مسائل برمجية قصيرة كل يوم. باختصار: تحقق من القواعد الأربع واحسب عدد القواعد التي تستوفيها كلمة المرور. ثم صنّفها إلى weak أو medium أو strong بناءً على عدد القواعد المحققة. #Python #JavaScript

كيف تعمل أدوات مثل Lovable وBolt وv0 من الداخل؟ وكيف يمكن لتطبيق واحد أن يستقبل وصفًا باللغة الطبيعية، ثم يكتب تطبيقًا كاملًا ويشغله ويعرض نسخة قابلة للتجربة؟ هذا هو محور هذا المشروع العملي من freeCodeCamp، حيث ستبني AI App Builder خاصًا بك باستخدام Next.js وAWS وCloud Sandboxes، مستفيدًا من الفكرة المعمارية وراء هذه الأدوات دون محاولة إنشاء نسخة مطابقة منها. الفكرة الأساسية هي أن يصف المستخدم التطبيق باللغة الإنجليزية الطبيعية، ثم يتولى AI Agent كتابة الكود داخل Sandbox معزول في السحابة. يستطيع الوكيل فحص ما أنشأه، اكتشاف الأخطاء ومحاولة إصلاحها، ثم عرض Live Preview للمستخدم. وبعد ذلك يمكن للمستخدم مواصلة تطوير التطبيق من خلال المحادثة، الرجوع إلى أي Version سابقة، ثم نشر التطبيق النهائي بنقرة واحدة. خلال المشروع ستتعلم مفاهيم مهمة لبناء هذا النوع من الأنظمة: لماذا يحتاج الكود الذي يولده الذكاء الاصطناعي إلى Sandbox معزول قبل تشغيله. كيفية تجهيز Sandbox جديد بسرعة باستخدام Memory Snapshots، بحيث يصبح بدء البيئة أسرع بكثير. كيفية بناء Agent Loop يكتب الكود، يفحص النتيجة، ثم يحاول إصلاح أخطائه. كيفية Streaming تقدم الوكيل إلى المتصفح في الوقت الفعلي، مع الحفاظ على الحالة عند تحديث الصفحة. كيفية بناء Live Preview Gateway يدعم Hot Reload. كيفية استخدام Git لإدارة إصدارات الكود دون وضع Token داخل الـ Sandbox. كيفية إيقاف Sandboxes غير النشطة وتشغيلها عند الحاجة ومشاركة بيئات التشغيل. وأخيرًا، كيفية نشر التطبيق الذي تم إنشاؤه. المشروع يوضح أن بناء AI Coding Agent ليس مجرد إرسال Prompt إلى نموذج لغوي؛ بل يحتاج إلى منظومة كاملة تشمل تنفيذ الكود، العزل، المراقبة، إدارة الإصدارات، التعامل مع الأخطاء، البث اللحظي، وإدارة دورة حياة بيئة التشغيل. ولهذا فهو مشروع مناسب للمطورين الذين يريدون فهم البنية الداخلية لأدوات AI App Builders، والانتقال من مجرد استخدام هذه الأدوات إلى فهم كيفية بناء أنظمة مشابهة من الأساس. #برمجة #تقنية #الذكاء_الاصطناعي freecodecamp.org/news/build-…

Be VERY careful with algo trading. But yes, the python app you build in this course really does work. And freeCodeCamp published some banger books this week, too.

هل تريد البدء في تعلم اللغة الصينية Mandarin Chinese ولكن لا تعرف من أين تبدأ؟ دورة Learn Mandarin Chinese for Beginners – Full HSK 1 Level من freeCodeCamp صُممت لتقديم أساس واضح للمبتدئين، بدءًا من النطق والمفردات الأساسية وصولًا إلى القدرة على استخدام عبارات صينية بسيطة في مواقف الحياة اليومية. الهدف من الدورة هو الوصول إلى مستوى HSK 1، وهو المستوى الأول في اختبار HSK المعياري لقياس إتقان اللغة الصينية لدى غير الناطقين بها. تبدأ الدورة بتعلم Pinyin، وهو نظام كتابة النطق الصيني بالحروف اللاتينية، مع التركيز على النغمات الأربع التي يمكن أن تغير معنى الكلمة. ثم تنتقل إلى المفردات الأساسية، حيث تتعلم 150 كلمة مرتبطة بموضوعات يومية مثل التحية، العائلة، الوقت، الطعام والهوايات. كما تتناول أساسيات Grammar، بما في ذلك تركيب الجمل، طريقة طرح الأسئلة، واستخدام بعض أدوات اللغة الصينية الشائعة. ولا تقتصر الدورة على الجانب النظري، بل تركز على Practical Conversation من خلال مواقف مثل تقديم نفسك، طلب القهوة، السؤال عن التاريخ، والتحدث عن أفراد عائلتك. كما تحصل على مقدمة في Character Recognition تساعدك على التعرف إلى وقراءة وكتابة مجموعة من الأحرف الصينية الشائعة. الدورة لا تتطلب أي معرفة سابقة باللغة الصينية، وتهدف إلى بناء المهارات تدريجيًا من الأساس. وبحسب المصدر، كانت الدورة متاحة سابقًا على قناة freeCodeCamp، لكنها أُزيلت حاليًا، ويجري العمل على إنشاء دورة Mandarin جديدة. #برمجة #تقنية #تعلم_اللغات freecodecamp.org/news/learn-…

هل أصبحنا نعيش فعلًا في عصر Hackathons؟ في الحلقة 180 من بودكاست freeCodeCamp، يستضيف Quincy Larson المهندس البرمجي Namanh Kapur، الذي يعمل Senior Software Engineer في LinkedIn، إلى جانب إنتاجه محتوى على YouTube يساعد المطورين في بناء مساراتهم المهنية. تتناول الحلقة كيفية تغير سوق العمل البرمجي، خصوصًا مع تطور أدوات الذكاء الاصطناعي وطريقة تقييم مهارات المطورين. من أبرز الموضوعات التي يناقشها Namanh: كيف يمكن للمطورين التعامل مع عملية التوظيف في عالم لم تعد فيه مقابلات LeetCode وحدها تمثل الصورة الكاملة لمهارات المرشح. نصائح للتواصل المباشر مع مسؤولي التوظيف عبر الرسائل، وكيفية الوصول إليهم بطريقة عملية. كيف يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تقلل الأعمال البرمجية المتكررة، وتمنح المطورين مساحة أكبر للتركيز على حل المشكلات والتفكير الإبداعي. وما المهارات الأساسية التي ينبغي للمطور أن يعطيها الأولوية عند بناء أساسه البرمجي. ومن الأفكار المهمة في الحلقة أن تطور أدوات الذكاء الاصطناعي لا يعني اختفاء دور المطور، بل يمكن أن يغير طبيعة العمل الذي يقوم به. فبدل قضاء وقت طويل في المهام المتكررة، يمكن أن ينتقل جزء أكبر من الجهد إلى التفكير في المشكلات، بناء الحلول، وتجربة الأفكار بسرعة. كما تناقش الحلقة أهمية المهارات الأساسية التي تبقى مهمة حتى مع تغير الأدوات، وهي نقطة مفيدة للمطورين الذين يحاولون تحديد ما الذي يستحق وقتهم وجهدهم في رحلة التعلم. هذه الحلقة مناسبة للمطورين الذين يستعدون لسوق العمل، ولمن يريد فهم التغيرات في التوظيف البرمجي، ودور Hackathons والذكاء الاصطناعي في الطريقة التي يتعلم بها المطورون ويبنون بها مشاريعهم. #برمجة #تقنية #المسار_المهني freecodecamp.org/news/we-are…

كيف يمكنك تخصيص نموذج لغة كبير ليصبح أكثر ملاءمة لمهمة أو مجال محدد؟ دورة How to Fine-Tune Large Language Models من freeCodeCamp تقدم شرحًا عمليًا يبدأ من أساسيات Fine-Tuning وينتقل إلى تقنيات متقدمة لتخصيص Large Language Models. تبدأ الدورة بتوضيح الفرق بين ثلاث مفاهيم غالبًا ما تختلط على المتعلمين: Pre-Training، حيث يتعلم النموذج من كميات كبيرة من البيانات لبناء قدراته الأساسية. Fine-Tuning، حيث يتم تدريب النموذج المُدرّب مسبقًا على بيانات أكثر تخصصًا لتكييفه مع استخدام محدد. Prompt Engineering، حيث يتم توجيه النموذج من خلال تصميم التعليمات دون إعادة تدريب أوزانه. ثم تنتقل الدورة إلى منهجيات عملية مثل Supervised Fine-Tuning وReinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)، مع التركيز بشكل خاص على Parameter-Efficient Fine-Tuning. ومن أبرز التقنيات التي تتناولها الدورة QLoRA، وهي طريقة تتيح إجراء Fine-Tuning لنماذج ضخمة مثل Llama 70B باستخدام موارد أقل، بما يجعل تجربة تخصيص النماذج الكبيرة أكثر قابلية للتنفيذ على محطة عمل شخصية وفقًا للدورة. كما تتناول الدورة: فوائد Fine-Tuning ومتى يمكن أن يكون مناسبًا. الفرق بين Pre-trained Model وFine-Tuned Model. كيفية التعامل مع أوجه القصور والتخصص في النماذج. تأثير Fine-Tuning من خلال أمثلة مثل Chatbots. أمثلة لتخصيص النماذج لمجالات مثل الطب والقانون. مقارنة Fine-Tuning مع Prompt Engineering، بما في ذلك مزايا وقيود كل منهما. والخطوات الأساسية لعملية Fine-Tuning من البداية إلى النهاية. الدورة مقدمة من Tatev، المتخصصة في Data Science وData Engineering وAI Engineering، وتمتد لحوالي ساعتين. وهي مناسبة لمن يريد الانتقال من مجرد استخدام نماذج اللغة الجاهزة إلى فهم كيفية تخصيصها وبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تخصصًا وفق احتياجات محددة. #برمجة #تقنية #الذكاء_الاصطناعي freecodecamp.org/news/how-to…

كيف يمكنك ربط التطبيقات وواجهات API وخدمات مختلفة في نظام آلي واحد، دون الحاجة إلى كتابة كميات كبيرة من الكود؟ هذا هو محور دورة Build Complex Workflows with n8n & Master AI Integration من freeCodeCamp، والتي تأخذك من أساسيات n8n إلى بناء حلول عملية تجمع بين Automation والذكاء الاصطناعي. n8n هي منصة مفتوحة المصدر لأتمتة سير العمل، تتيح لك ربط الخدمات والتطبيقات وواجهات API وإنشاء عمليات متكاملة من خلال Workflows. تبدأ الدورة بشرح مفاهيم أساسية مثل REST وOAuth2، لفهم كيفية بناء Integrations آمنة، ثم تنتقل إلى إعداد n8n على Hostinger باستخدام Self-Hosting. بعد ذلك تبني أربع حالات عملية متكاملة: AI Chatbot، مع إضافة AIAgent وOpenAI Chat Model وSystem Prompt وMemory للحفاظ على السياق. WhatsApp Panic App، لتسجيل الطلبات باستخدام Form Trigger وربطها بـ Google Sheets من خلال OAuth2. WhatsApp Panic Notifications، لإنشاء نظام إشعارات يعتمد على WhatsApp Trigger ويربط عدة خطوات داخل Workflow واحد. CV Approval / Interview Scheduler، حيث يتم دمج Google Drive وLoop وHuman in the Loop وAIAgent مع Google Calendar لأتمتة جدولة المقابلات مع إبقاء الإنسان داخل عملية اتخاذ القرار. كما تتعلم مفاهيم مهمة لبناء Workflows أكثر تنظيمًا، مثل فصل المسؤوليات باستخدام Sub-Workflows، واستخدام WebHook Trigger، وإرسال الطلبات إلى External Web APIs باستخدام HttpRequest Node، وإضافة JavaScript إلى سير العمل باستخدام Code Node. ومن التطبيقات الإضافية في الدورة استخدام WhatsApp للتحدث مع الـ Chatbot، وتحويل الـ Workflows إلى أنظمة يمكن تشغيلها عبر أحداث وطلبات خارجية. ما يجعل هذه الدورة مفيدة هو أنها لا تكتفي بشرح n8n كأداة Automation، بل تربطها بخدمات حقيقية مثل WhatsApp وGoogle Sheets وGoogle Drive وGoogle Calendar وAI Agents، لتوضح كيف يمكن بناء أنظمة متكاملة خطوة بخطوة. الدورة مناسبة للمطورين والمهتمين بالأتمتة والذكاء الاصطناعي الذين يريدون الانتقال من تنفيذ المهام يدويًا إلى تصميم Workflows قادرة على تنفيذ عمليات متعددة الخدمات بشكل منظم. #برمجة #تقنية #الأتمتة freecodecamp.org/news/build-…

كيف تطورت أفكار التعلم العميق من نماذج بحثية مبكرة إلى الأساليب التي تقف خلف جزء كبير من الذكاء الاصطناعي الحديث؟ هذا هو محور دورة Hands-On Evolution of Deep Learning – Geoffrey Hinton’s AI Legacy، وهي رحلة تعليمية عملية تمتد لنحو 27 ساعة، وتستعرض تطور أفكار Geoffrey Hinton عبر عقود من البحث في الشبكات العصبية والتعلم العميق. بدل دراسة الأوراق البحثية كمواضيع منفصلة، تربط الدورة بين الأفكار وتوضح لكل بحث: ما المشكلة التي حاول حلها؟ وما الفكرة الأساسية التي قدمها؟ وكيف يمكن تحويل النظرية إلى تطبيق عملي باستخدام PyTorch؟ تبدأ الرحلة مع Boltzmann Machines والتعلم باستخدام Energy-Based Models، ثم تنتقل إلى Backpropagation وDistributed Representations وAdaptive Mixtures of Local Experts. بعد ذلك تتناول Helmholtz Machine وWake-Sleep Algorithm، ثم Stochastic Neighbor Embedding والأسس التي قادت إلى t-SNE، قبل الانتقال إلى Deep Belief Networks والتدريب الطبقي التدريجي، وDeep Boltzmann Machines، وRestricted Boltzmann Machines، ودور Rectified Linear Units في تطويرها. وتغطي الدورة أيضًا مجموعة من الأفكار المؤثرة في التعلم العميق الحديث، منها: AlexNet وتصنيف الصور باستخدام الشبكات الالتفافية العميقة. Dropout للحد من مشكلة Overfitting. Knowledge Distillation لنقل المعرفة بين الشبكات العصبية. Layer Normalization. Capsule Networks وDynamic Routing Between Capsules. Contrastive Learning of Visual Representations. Forward-Forward Algorithm. ولا تقتصر الدورة على الجانب النظري، بل تربط المفاهيم بتطبيقات عملية باستخدام PyTorch، إلى جانب التصورات البصرية والتجارب التي تساعد على فهم كيفية عمل الخوارزميات. بهذا تصبح أبحاث Hinton أكثر من مجموعة أوراق منفصلة؛ إنها قصة مترابطة لتطور أفكار التعلم العميق، من نماذج الطاقة والتمثيلات إلى الشبكات العميقة والتعلم التبايني والأساليب الحديثة لتدريب النماذج. الدورة مناسبة لمن يريد دراسة تاريخ وأفكار التعلم العميق بطريقة مترابطة وعملية، خصوصًا من يرغب في الانتقال من قراءة الأوراق البحثية إلى فهمها وتنفيذ أفكارها باستخدام PyTorch. #برمجة #تقنية #التعلم_العميق piped.video/BMYvfVk8Ar0?si=UJV7…