أحمد حايس
الرئيسيةمن أناالدوراتالمدونةالمناهج والباقات
أحمد حايس

دورات عربية متخصصة في التقنية والبرمجة والذكاء الاصطناعي.

المنصة مبنية على الوضوح، التطبيق، والنتيجة النافعة: شرح مرتب يساعدك تفهم الأدوات، تكتب كودًا أفضل، وتستخدم الذكاء الاصطناعي بوعي داخل العمل الحقيقي.

تعلم أسرعوصول مباشر للدورات والمسارات من الموبايل.
تنقل أوضحالروابط الأساسية والدعم في مكان واحد بدون تشتيت.

المنصة

  • الرئيسية
  • من أنا
  • الدورات
  • المناهج والباقات
  • المدونة

الدعم

  • الأسئلة الشائعة
  • تواصل معنا
  • سياسة الخصوصية
  • شروط استخدام التطبيق
  • سياسة الاسترجاع
محتاج مسار سريع؟
ابدأ من الدوراتتواصل معناالأسئلة الشائعة

© 2026 أحمد حايس. جميع الحقوق محفوظة.

الرئيسيةالدوراتالمناهجالمدونةالدخول

المدونة

مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.

المجال
كل المجالات
تكنولوجياDevOps بالعربيHow To Make ItOptimizing بالعربيأحدث أخبار التكنولوجياالأوتوميشنالبرمجة بالعربيالذكاء الاصطناعي
المستوى
كل المستوياتمبتدئمتوسطمحترف
Prompt Caching في Claude: ازاي توفّر 90% من فاتورة Tokens في تطبيقاتك
متوسط٨ مايو ٢٠٢٦

Prompt Caching في Claude: ازاي توفّر 90% من فاتورة Tokens في تطبيقاتك

لو بتبعت لـ Claude prompt فيه 50K token system + RAG context كل request، إنت بتدفع 90% منهم بدون داعي. Prompt Caching بيخلّيك تخزّن الجزء الثابت لمدة 5 دقائق وتدفع 10% من سعره فقط في الـ requests التالية. مقال للمتوسط بمثال الفندق للمبتدئ، تعريف علمي للـ ephemeral KV cache، كود Python شغّال على anthropic SDK، أرقام مقاسة من إنتاج فعلي، 4 trade-offs حقيقية، ومتى لا تستخدم Prompt Caching أصلاً.

6 دقائق قراءة
Structured Outputs للمتوسط: خلّي Claude يرجّع JSON صحيح 100% من المرة الأولى
متوسط٨ مايو ٢٠٢٦

Structured Outputs للمتوسط: خلّي Claude يرجّع JSON صحيح 100% من المرة الأولى

لو بتطلب من Claude يرجّعلك JSON منظم في الـ prompt، 7-12% من الردود بترجع مكسورة في الإنتاج وبتكسر الـ pipeline بتاعك. الحل مش prompt أحسن، الحل تستخدم tool_use كـ schema enforcer. مقال للمتوسط بمثال السكرتير للمبتدئ، تعريف علمي للـ constrained decoding، كود Python شغّال على anthropic 0.40+، أرقام مقاسة على 8,400 طلب عربي (failure rate من 11.2% لـ 0%)، 4 trade-offs، ومتى استخدام JSON الحر يكفيك.

6 دقائق قراءة
MCP للمتوسط: اربط Claude بأدواتك بدون integration code لكل أداة
متوسط٨ مايو ٢٠٢٦

MCP للمتوسط: اربط Claude بأدواتك بدون integration code لكل أداة

لو فريقك بنى 12 tool integration لـ Claude في 6 شهور وكل أداة جديدة بتاخد يومين، إنت بتدفع ضعف الوقت اللي مفروض. شرح للمستوى المتوسط لبروتوكول MCP من Anthropic بمثال محوّل الكهرباء العالمي للمبتدئ، التعريف العلمي للـ JSON-RPC architecture، كود Python شغّال يبني MCP server لـ Jira في 28 سطر، أرقام مقاسة من إنتاج (يومين/أداة → 4 ساعات)، 4 trade-offs حقيقية، وحالات لا تستخدم MCP فيها أصلًا.

5 دقائق قراءة
Extended Thinking في Claude للمتوسط: متى تستحق 5x التكلفة
متوسط٨ مايو ٢٠٢٦

Extended Thinking في Claude للمتوسط: متى تستحق 5x التكلفة

لو Claude العادي بيحلّ 16% بس من مسائل AIME 24 وExtended Thinking بيرفعها لـ 61%، السؤال مش هل تفعّله — السؤال متى تدفع 5x التكلفة و8x الزمن. شرح للمتوسط بمثال طالب الامتحان للمبتدئ، تعريف علمي للـ thinking budget و reasoning tokens، كود Python شغّال على Anthropic SDK، أرقام مقاسة من AIME 24 و SWE-Bench و MATH-500، خمس trade-offs، وحالات لا تستخدم فيها التقنية أصلاً.

6 دقائق قراءة
KV Cache للمتوسط: ليه Context طويل في LLM بياكل GPU وازاي تقلله 4x
متوسط٨ مايو ٢٠٢٦

KV Cache للمتوسط: ليه Context طويل في LLM بياكل GPU وازاي تقلله 4x

لو حاولت تشغّل Llama 3 70B على A100 80GB بـ 32K context وجاتلك CUDA OOM، المشكلة مش في وزن الموديل. المشكلة في الـ KV Cache اللي بيكبر خطيًا مع طول الـ context. مقال للمتوسط بمثال السكرتير، تعريف علمي للـ Key-Value matrices في self-attention، كود Python يقيس الاستهلاك فعليًا، أرقام مقاسة على Llama 3، أربع تقنيات تقليل (MQA, GQA, PagedAttention, KV Quantization)، 4 trade-offs، ومتى تتجاهل المشكلة دي أصلاً.

7 دقائق قراءة
LoRA للمتوسط: دربّ Llama 3 8B على بياناتك بـ 16GB GPU بدل 320GB
متوسط٨ مايو ٢٠٢٦

LoRA للمتوسط: دربّ Llama 3 8B على بياناتك بـ 16GB GPU بدل 320GB

تدريب كامل لـ Llama 3 8B بيحتاج 320GB ذاكرة GPU وسيرفر بـ$60,000. LoRA بيدرّب نفس الموديل في 6 ساعات على RTX 4090 واحدة بـ 16GB، بفقد جودة 1-2% بس. مقال للمتوسط بمثال محرر الكتاب للمبتدئ، تعريف علمي للـ low-rank decomposition من ورقة Hu et al. 2021، كود PEFT + QLoRA شغّال، أرقام مقاسة على 12,000 مثال عربي، 4 trade-offs، ومتى لا تستخدم LoRA أصلاً.

6 دقائق قراءة
Quantization للمتوسط: شغّل Llama 3 70B على لابتوب 16GB RAM
متوسط٨ مايو ٢٠٢٦

Quantization للمتوسط: شغّل Llama 3 70B على لابتوب 16GB RAM

Llama 3 70B بصيغته الأصلية يحتاج 140GB ذاكرة وسيرفر بـ$30,000. الـ Quantization بيضغط أوزان الموديل من FP16 لـ INT4 ويخلّيه يشتغل على لابتوب 16-32GB RAM مع خسارة دقة 3-5% فقط. مقال للمتوسط بمثال ضغط الصور للمبتدئ، تعريف علمي للـ scale و zero-point، كود llama.cpp شغّال، أرقام مقاسة من ورقة GPTQ، 4 trade-offs حقيقية، وحالات ما تستخدمش الـ quantization فيها.

5 دقائق قراءة
Tool Use في Claude: ابني Agent يستدعي API و DB بدون LangChain
متوسط٨ مايو ٢٠٢٦

Tool Use في Claude: ابني Agent يستدعي API و DB بدون LangChain

لو فريق الدعم بيرد على نفس 6 أسئلة كل يوم، Tool Use في Claude بيخلّي الموديل يستدعي الـ DB والـ API ويرد لوحده على 78% منها بدون orchestration framework. مقال للمستوى المتوسط بمثال السكرتير والمكتبة للمبتدئ، تعريف علمي دقيق للـ tool_use و tool_result، كود Python شغّال على anthropic 0.40+ في 90 سطر، أرقام مقاسة على 1200 تذكرة عربية ($0.011/تذكرة، 3.8s متوسط الرد)، 4 trade-offs، الفخ الأكبر في tool_choice، وحالات لا تستخدم Tool Use فيها أصلاً.

6 دقائق قراءة
Mixture of Experts للمتوسط: ليه DeepSeek-V3 أرخص 37x من GPT-4
متوسط٨ مايو ٢٠٢٦

Mixture of Experts للمتوسط: ليه DeepSeek-V3 أرخص 37x من GPT-4

لو شفت سعر DeepSeek-V3 ($0.27/1M) ومقارنته بـ GPT-4 Turbo ($10/1M)، الفرق 37x والسبب مش هامش ربح. السبب تقنية اسمها Mixture of Experts بتفصل بين total params و active params. مقال للمتوسط بمثال المستشفى للمبتدئ، تعريف علمي للـ Gating Network و top-k routing، كود PyTorch شغّال من الصفر، أرقام من ورقة DeepSeek-V3 الفنية، 4 trade-offs، ومتى الـ MoE يضرّك مش ينفعك.

6 دقائق قراءة

عرض 46 - 54 من 89 مقال

السابق
1
…5
6
7
…10
التالي