الذكاء الاصطناعي
مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.
Prompt Caching: قلّل تكلفة Claude 90% على system prompt المتكرر
لو system prompt بتاع تطبيق Claude عندك أطول من 1024 توكن وبتبعته في كل طلب، Prompt Caching بينزّل تكلفته 90% بسطر واحد. مقال للمستوى المتوسط بمثال للمبتدئ، تعريف علمي، كود Python شغّال، أرقام قبل وبعد، trade-offs، وحالات ما تنفعش فيها.
Prompt Injection: ليه تطبيق AI بتاعك مكشوف وإزاي تحميه
لو تطبيق AI عندك بيقرأ مدخلات من مستخدمين أو من مصادر خارجية زي إيميل أو موقع، الموديل غالبًا قابل للاختراق بأمر مخفي جوه النص. مقال للمحترف يشرح Prompt Injection بمثال بسيط، تعريف علمي، أنواع الهجوم، 4 طبقات دفاع شغّالة، كود Python على Anthropic SDK، أرقام قياس، trade-offs، وحالات ما تنفعش فيها الحلول.
Reflection Pattern في وكلاء AI: خلي الوكيل يراجع شغله قبل ما يسلمه
لو وكيل AI عندك بيسلّم إجابة فيها غلطة واضحة كان يقدر يكتشفها بنفسه، المشكلة مش في النموذج، المشكلة إنك مديتلوش فرصة يراجع. Reflection Pattern بيخلي الوكيل ينقد مخرجاته ويعدّلها قبل ما توصلك. مقال للمستوى المتوسط بمثال بسيط، تعريف علمي، كود Python شغّال على Anthropic SDK، أرقام before/after من ورقة Reflexion، trade-offs، وحالات ما تستخدمهوش فيها.
Function Calling للمبتدئين: خلي AI يستخدم أدواتك الحقيقية
لو الـ AI بيتخيل أرقام أو بيخترع نتائج بدل ما يجيبها من APIs بتاعتك، Function Calling هو الحل. شرح للمبتدئ بمثال Python شغّال، رد JSON متوقع، أرقام latency حقيقية، trade-offs، وحالات ما تستخدمهوش فيها.
AI Cost Attribution: اعرف كل ميزة بتصرف كام
لو فاتورة الذكاء الاصطناعي بتزيد كل أسبوع ومش عارف أي ميزة السبب، سجّل تكلفة كل طلب بدل انتظار الفاتورة الشهرية.
Context Budget للـ AI: قلّل تاريخ الشات قبل ما يكسرك
لو شات AI عندك بيبطأ ويزيد تكلفته بعد يومين استخدام، المشكلة غالبًا في إرسال تاريخ المحادثة كاملًا. الحل هو Context Budget واضح قبل كل طلب.
AI Tool Audit Log: اعرف الوكيل نفّذ إيه قبل ما تلومه
لو وكيل AI نفّذ أداة غلط، سجل JSONL بسيط لاستدعاءات الأدوات يخليك تعرف الطلب، الأداة، القرار، والزمن بدون تخمين طويل.
AI Rate Limits: امنع مستخدم واحد يحرق فاتورة النموذج
لو تطبيق AI عندك مفتوح للمستخدمين، حد واحد أو loop غلط ممكن يحرق ميزانية اليوم في دقائق. الحل العملي هو حد تكلفة لكل مستخدم قبل استدعاء النموذج.
LLM-as-a-Judge: قيّم ردود الـ AI قبل ما تثق فيها
لو تطبيق AI عندك بيرد على عملاء أو بيانات حساسة، LLM-as-a-Judge يخليك تقيس جودة الرد قبل ما تثق فيه أو تنشره للمستخدم.