أهلاً، أنا علاءالبديوي

02—كيف أعمل

القواعد التي أعمل بها.

قصيرة، قابلة للاختبار، وتعلّمتها في الإنتاج. كل واحدة معها رقم أو ملاحظة كتبتها عنها.

01

احكم من المرة المئة، لا من المرة الأولى

جواب ممتاز واحد لا يعني أن الـPrompt جاهز، بل يعني أنه محظوظ. أعتبر الـPrompt أو الـAgent مضبوطاً (Tuned) حين تطابق نحو 98% من نتائجه المواصفة، على النموذج نفسه ومع مدخلات حقيقية وعبر تشغيلات كثيرة. ثم أجرّبه على نموذج أصغر وأرخص: إن بقي بين 85% و92%، فهو محكم (Robust).

من Production Notes #01

02

الأرقام أصدق من الصفات

«أرخص بكثير» رأي. أما «كلفة توليد أقل بـ82%» فنتيجة، جاءت من ثلاثة أمور معاً: توجيه كل خطوة إلى أصغر نموذج يجتاز اختبارها، وتخزين البادئات الثابتة للـPrompt مؤقتاً، وتشغيل الخطوات على التوازي. وللجودة والسرعة أرقامهما أيضاً: 91% على معيار التقييم الداخلي، وأول مخرج خلال 15–30 ثانية.

من دراسة حالة · Pipeline الذكاء الاصطناعي في Muqnea

03

اعمل باللغة التي تستطيع التحقق بها

أكتب الـPrompt باللغة التي أستطيع أن أتحقق بها من الجواب. فالخطر ليس في الـPrompt، بل في الرد: خطة مليئة بمصطلحات نفهمها نصف فهم، ثم نضغط «Accept». وأطبّق القاعدة نفسها على الـAgents: يتبادلون مخرجات منظّمة مُتحقَّقاً منها بـSchema، لا نصاً حراً، فتبقى كل خطوة قابلة للفحص.

من Production Notes #02

04

النظام أولاً، لا عاداتي

حين أعمل على قاعدة كود قائمة، ألتزم بالأعراف المتّبعة فيها بدل أن أفرض أعرافي. وفي Minaret عملتُ على النواة المشتركة لمنصة ERP، فكان على كل تعديل أن يصمد على مستوى المنصة كلها، لا في الشاشة التي أمامي فقط.

من دراسة حالة · منصة Minaret ERP

03—ماذا أعمل

أتولّى النظام من أوله لآخره.

الـ Backend والبيانات والواجهة، ومعها طبقة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء التي صارت فوقها.

Aai

أنظمة ذكاء اصطناعي في الإنتاج

مسارات LLM متعددة الوكلاء تعمل كل يوم، بكلفة وسرعة وجودة يمكن قياسها.

• ←Agents متخصصة تتبادل مخرجات مُتحقَّقاً منها بـSchema
• ←Model routing وPrompt caching وخطوات على التوازي
• ←معايير تقييم (Evals) وقياس جودة المخرجات
• ←RAG وStreaming والتكامل مع LLM APIs

Bbackend

الـBackend والـAPIs

خدمات وواجهات API تعتمد عليها واجهة المنتج والخدمات الأخرى.

• ←Microservices بـPython وWorkers قائمة على Queues
• ←REST APIs بإصدارات، مع مصادقة وتحديد لمعدّل الطلبات
• ←Laravel (مع HMVC) وPHP 8 وNode.js
• ←خدمات عديمة الحالة (Stateless) مصمّمة للتوسّع

Cdata

بيانات بأحجام كبيرة

نماذج بيانات تطابق طريقة عمل المؤسسة، واستعلامات تبقى سريعة مع ملايين السجلات.

• ←نمذجة علائقية مبنية على عمليات العمل الحقيقية
• ←فهارس مركّبة وPartitioning وإعادة كتابة الاستعلامات
• ←Stored Procedures للتقارير الثقيلة
• ←PostgreSQL وMySQL وتخزين مؤقت بـRedis

Dfrontend

واجهات يستخدمها الناس فعلاً

واجهات لمستخدمين وأدوار حقيقية، تبقى سريعة مع نمو البيانات.

• ←تطبيقات SPA قائمة على المكوّنات بـVue.js وReact
• ←لوحات تحكم وشاشات إدارة بحسب الصلاحيات
• ←Pagination وVirtualised lists وتخزين مؤقت في المتصفح
• ←عقود استجابة (Response contracts) نصوغها مع فريق الـBackend

04—على فنجان قهوة

تفضّل، اقعد.

الأسئلة التي تُطرح عليّ عادةً، وأجوبتي عليها كما أقولها على فنجان قهوة.

05—الطبقات

من الواجهة إلى الذكاء الاصطناعي.

نظام واحد، خمس طبقات. وهذا ما أستخدمه في كل طبقة.

UI01 / 05

الـFrontend

واجهات يستخدمها الناس كل يوم، وتبقى سريعة مع نمو البيانات.

• Vue.js
• React
• Next.js
• TypeScript
• JavaScript (ES6+)
• Tailwind CSS
• معمارية SPA القائمة على المكوّنات
• إدارة الحالة (State management)
• HTML5 / CSS3

API02 / 05

الـBackend

خدمات وواجهات API وعمّال خلفيون تعتمد عليها المنتجات والخدمات الأخرى.

• Python
• PHP 8
• Laravel (مع HMVC)
• Node.js
• تصميم REST APIs
• Microservices
• طوابير الرسائل (Queues) والعمّال الخلفيون
• Stored Procedures
• مبادئ SOLID

DATA03 / 05

البيانات

نماذج بيانات تطابق طريقة عمل المؤسسة، واستعلامات تبقى سريعة مع ملايين السجلات.

• PostgreSQL
• MySQL
• Redis
• النمذجة العلائقية
• الفهارس المركّبة
• التجزئة (Partitioning)
• تحسين الاستعلامات
• استراتيجيات التخزين المؤقت
• تقارير مُجمّعة مسبقاً

AI04 / 05

الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة

هنا معظم عملي اليوم: Agents تتبادل مخرجات منظّمة، بكلفة وجودة يمكن قياسهما.

• أنظمة الوكلاء المتعددة (Multi-agent) وتنسيقها
• هندسة الـPrompt مع مخرجات منظّمة مُتحقَّق منها بـSchema
• التكامل مع LLM APIs
• التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)
• توجيه النماذج (Model routing) وتقليل كلفة الـTokens
• Prompt caching
• الاستجابات التدفقية (Streaming)
• معايير التقييم وقياس جودة المخرجات

OPS05 / 05

البنية التحتية وDevOps

الأدوات التي تنقل الكود من جهازي إلى الإنتاج.

• Docker
• Git / GitHub
• CI/CD
• Linux
• Nginx
• AWS

كل التقنيات

06—المسيرة

من تطبيقات الويب إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي.

خمس سنوات في الإنتاج: تطبيقات لشركات صغيرة، نواة نظام ERP، أنظمة سلّمتها بمفردي لعملاء حقيقيين، واليوم ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء.

01كانون الثاني 2021 – كانون الثاني 2022

مطوّر ويب مستقل — مستوى مبتدئ

عمل حر

بنيتُ تطبيقات ويب لشركات صغيرة من الطرف إلى الطرف، بـPHP وLaravel وVue.js وMySQL.

02آب 2022 – آذار 2024

مطوّر Full-Stack

Minaret · AL-MOTKAMEL Global Co.

عملتُ على النواة المشتركة لـMinaret، منصة ERP متكاملة، بحجم ملايين السجلات، وقدتُ إعادة تصميم Akar.

03آذار 2024 – أيار 2024

مطوّر Full-Stack

Be In Media

استلمتُ وحدة موارد بشرية ورواتب كانت تُخرج نتائج خاطئة، وأوصلتُها إلى حالة مستقرة.

04أيار 2024 – أيار 2025

مطوّر ويب مستقل

عمل حر

سلّمتُ بمفردي ثلاثة أنظمة إنتاجية — للعيادات والنقل وإدارة المحتوى — من المتطلبات حتى الدعم.

3أنظمة إنتاجية سلّمتُها بمفردي

05آب 2025 – آب 2026

مطوّر Frontend

Pazar Pro · IRIS

قدتُ الواجهة الأمامية لسوق إلكتروني متعدد البائعين في منطقة حرة (B2B وB2C وB2B2C) حتى التسليم.

الآنأيار 2025 – حتى الآن

مهندس Backend وأنظمة ذكاء اصطناعي

Muqnea

أتولّى الـBackend وطبقة الوكلاء المتعددين في منصة توليد تعمل فعلياً — كلفة أقل بـ82% بفضل توجيه النماذج والتخزين المؤقت والخطوات المتوازية.

82%كلفة توليد أقل

كل الخبرات

07—أعمال مختارة

أنظمة يستخدمها الناس فعلاً.

دراسات حالة بالأرقام التي أستطيع مشاركتها.

08—Production Notes

أكتب ما ينجح فعلاً.

بناء الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. بالعربية والإنجليزية، مرتين في الأسبوع.

PRODUCTION NOTES · #01PROMPT & AGENTS

محظوظ ≠ مضبوط

البرومبت اللي بيعطيك جواب ممتاز مرة وحدة… لسّا ما خلص. هو بس محظوظ. خلّيني قلّك كيف بفرّق بين الحالتين.

اقرأ الملاحظةعلى LinkedIn

PRODUCTION NOTES · #02ARABIC × AI

اكتب البرومبت باللغة التي تتحقق بها

أفضل لغة تحادث بها الذكاء الاصطناعي ليست الإنجليزية دائماً. بل اللغة التي تكتشف بها أخطاءه.

اقرأ الملاحظةعلى LinkedIn