مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.
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.
لو بحثت في list بمليون عنصر هتنتظر 30ms على الأقل. dict في Python بيرد نفس النتيجة في أقل من ميكروثانية. الفرق ليس CPU، الفرق هيكل بيانات اسمه HashMap. شرح للمبتدئ بمثال دفتر التليفون، تعريف علمي، كود Python شغال، أرقام مقاسة، trade-offs، ومتى لا تستخدمه.
لو CI/CD pipeline بتاعك بيستخدم actions/checkout@v4، اعرف ليه السطر ده mutable وإزاي حادثة tj-actions في مارس 2025 سرّبت secrets آلاف الريبوهات. مقال للمحترف بمثال للمبتدئ، تعريف SHA-1 العلمي، YAML قابل للنسخ، إعداد Renovate، أرقام، trade-offs، وحالات لا تطبّقه فيها.
لو endpoint الـ autocomplete بياخد 380ms على dataset مليون صف، Trie data structure بترد نفس النتائج في 4ms بدون لمس قاعدة البيانات. شرح للمستوى المتوسط بمثال القاموس، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال، أرقام قياس فعلية، trade-offs على الذاكرة، وحالات ما تستخدمهوش فيها.
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.
لو 60% من lookups تطبيقك بترجع "مش موجود"، Bloom Filter بيرد نفس الإجابة في 50 ميكروثانية بذاكرة أقل بـ 70 ضعف من set عادي. مقال للمستوى المتوسط بمثال البوّاب، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال، أرقام before/after، وحالات لا تستخدمه فيها.
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.
لو الواجهة بتتجمّد ثانية أو اتنين كل ما المستخدم يضغط زر، المشكلة مش الكود بطيء، المشكلة إنه شغّال على نفس thread رسم الواجهة. Web Workers بينقلوا الحسابات لـ thread موازي والواجهة تفضل مستجيبة. شرح للمستوى المتوسط بمثال المطبخ، كود JavaScript شغّال، أرقام INP قبل وبعد، وحالات لا تنفع فيها.
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.