كمية الاستهلاك خلال هذا الشهر مرعبة، وكمية الإنجاز "جيِّدة"، لا تزال المشكلة في إيجاد التصميم المناسب ثم المراجعة والتدقيق، ولكن دقة المخرجات ارتفعت كثيرًا مقابل هذا الاستهلاك الزائد في الـ Tokens من خلال استخدام نمط Ultracode على Claude Code.

لا أدري ماذا سيحدث عندما ترتفع أسعار الاشتراكات من 100 و 200 دولار إلى الآلاف لتُغطِّي هذه المبالغ التي تدفعها الشركات لتتنافس 🤓

التجربة نفسها على GLM 5.2 و DeepSeek V4 👇

GLM 5.2 (OpenCode): https://v6sybg68bd0nru6gn84pyusogw6v584g.pastehtml.dev
• Tokens:
• Input: 55,284
• Output: 20,303
• Cache: 1,195,904
• Total: 1,289,724
• Cost: $0.56
• Plan usage ($16): 8% (5 hours limit) | 1% (Weekly limit)

GLM 5.2 Max (OpenCode): https://xfcdc6pke0ywkd7cjbwk3g0w0uue3574.pastehtml.dev
• Tokens:
• Input: 62,926
• Output: 22,811
• Cache: 1,419,840
• Total: 1,523,918
• Cost: $0.64
• Plan usage ($16): 9% (5 hours limit) | 2% (Weekly limit)

DeepSeek V4 Pro Max (OpenCode): https://w7cyvx4lbk4ajunn6vqa6k7z17jws9kv.pastehtml.dev
• Tokens:
• Input: 25,379
• Output: 12,156
• Cache: 880,128
• Total: 951,034
• Cost: $0.05

ميزة الـ File Nesting في VSCode ممتازة لتقليل عدد الملفات في القائمة الجانبية للمحرر

في الصورة، بدلًا من وجود أكثر من 20 ملفًّا للإعدادات في القائمة الجانبية سيظهر 5 ملفات فقط ويمكنك الوصول إلى الملفات المخفية من خلال الضغط على السهم الموجود بجانب الملف الرئيسي كملف Gemfile أو غيره

أستخدم هذا الأمر في أغلب مشاريعي حاليًّا لتقليل التشتيت 🤓

قال Boris المهندس المسؤول عن Claude Code في Anthropic:

Coding is solved

انتقلت منذ يومين لاستخدام الـ Renderer الجديد من Claude Code والمسمى Fullscreen Renderer، وعدت اليوم للـ Renderer القديم (Default) لأن الجديد فيه من المشاكل ما الله بها عليم.

فيا صديقي:

Coding is not solved

تعلم وافهم وطبق ولا تستغنِ عن عقلك 🤓

آخر مستجدات pastehtml.dev:

- إمكانية رفع ملفات Markdown مباشرة (من قِبَلك أو من قِبَل أدوات الذكاء الاصطناعي) والموقع سيحولها إلى ملفات HTML جميلة

- إمكانية تحميل أي ملف (Markdown أو HTML) بصيغة Markdown لتقليل عدد الـ Tokens المُستهلكة عند مراجعة الملفات أو تنفيذها

ولله الحمد تجاوزنا أكثر من 2000 ملف HTML رفعها المستخدمون على الموقع 🤓

أخبر أداة الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها عن pastehtml.dev وهي ستعرف كيف تستخدمه ✌🏻

كأس العالم يُذكِّرني بهذا الكرتون:
Oban Star-Racers

مع الأخذ بعين الاعتبار أن المتسابقين في الكرتون كان عندهم هدف أسمى من هدف اللاعبين في كأس العالم..

بدأت في قراءة كتاب Layered Design for Ruby on Rails Applications والكتاب "ممتاز"

خلال القراءة، وجدت أن الكاتب ينصح ببعض المكتبات إما من خلال بطاقات بعنوان "What a gem" أو داخل النص مباشرة، فطلبت من Claude استخراج هذه المكتبات ووضعها في صفحة أستطيع مشاركتها والعودة إليها في المستقبل.

فخرج لنا هذا الموقع:
https://whatagem.dev

نأمل أن يكون مصدرًا مفيدًا 🤓

لم أكن أعلم عن الـ Custom Configurations في Rails

https://guides.rubyonrails.org/configuring.html#custom-configuration

خلال تصفحي لـ X، وجدت مكتبة باسم env.style تعمل على إطار العمل Next.js، ومهمتها ببساطة تغيير لون الـ Favicon في المتصفح بناءً على البيئة التي يعمل فيها المشروع.

فمثلًا، في بيئة التطوير يكون لون الأيقونة أخضر، وفي بيئة الـ Staging يكون لونها أصفر، أما في بيئة الـ Production فتكون الأيقونة بألوانها الطبيعية.

أضاف الجهبذ وصديقي وزميلي عبدالرحمن هذه الميزة إلى MilkStraw AI قبل أيام، وفكرت في تحويلها إلى مكتبة تعمل على أي مشروع Ruby on Rails.

بعد رؤية env.style، قررت العمل عليها، وانتهيت منها البارحة، وهذا رابطها:
https://github.com/milkstrawai/env_style

تعمل على أي مشروع Ruby on Rails بغض النظر عن المكتبات المستخدمة في تطوير الواجهات، سواء كانت Hotwire أم InertiaJS 🤓

والسلام عليكم 👋🏻

لا يخفى على الأصدقاء اهتمامي العملي (وليس البحثي) بمجال تحويل الصوتيات إلى نصوص وكان أفضل ما توصلت إليه لتحقيق معادلة الجودة مقابل التكلفة أو القدرات الحاسوبية استخدام الأدوات المطروحة من wit(.)ai.

إلى أن أصدرت شركة Cohere نموذجهم Transcribe Arabic بحجم 2 مليار مُعامل.

في البداية لم أكن متحمسًّا للنموذج بسبب حجمه وحاجتي لتحويل آلاف الساعات الصوتية إلى نصوص، ولكن دخلت لأجرب جودته، فوجدته ممتازًا وسريعًا وسهل الاستخدام مقارنة بنموذج مثل Whisper وأظن السبب اعتمادهم على معمارية Conformer (المتخصصون أفضل مني في مناقشة الأسباب 😅)

قررت بعدها بناء Script بسيط يجعلني أستخدم النموذج بأقصى سرعة ممكنة بناء على القدرات الحاسوبية الموجودة عندي، وما هي إلا بطاقة رسومية من نوع RTX 3060 12GB 😌

فكانت النتيجة بعد ثلاثة أيام من العمل مع GPT 5.6 Sol Ultra القدرة على تحويل ساعة من الصوت إلى نص في 30 ثانية تقريبًا مع الاعتماد على Silero VAD 🚀

كما أن نتائج الـ Script مقاربة جدًّا للنتائج التي نشرتها الشركة عند الإعلان عن النموذج، مما يعطي ثقة أكبر في التحسينات الموجودة فيه.

أعمل حاليًّا على ثلاثة أمور تتعلق بالنموذج:
- المساهمة في المكتبات مثل Transformers لتحسين أداء النموذج بناء على التحسينات الموجودة في الـ Script
- ترتيب وتنظيم المستودع الخاص بالـ Script بدلًا من وجود ملف واحد يحتوي على 4,500 سطر برمجي وتحويله إلى مكتبة جاهزة للاستخدام
- الإعداد للنسخة الثانية من مكتبة تفريغ والتي ستدعم wit(.)ai و Whisper ونموذج Cohere

رابط مستودع الـ Script وطريقة استخدامه والمعلومات المتعلقة به 👇🏻
https://github.com/AliOsm/cohere-transcribe-arabic-batch-inference

كذلك روابط المساهمات المتعلقة بالنموذج لمن يحب أن يُساهم في النقاش أو الدعم ✌🏻
- https://github.com/huggingface/transformers/pull/47271
- https://github.com/huggingface/transformers/issues/47272
- https://github.com/huggingface/transformers/issues/47273
- https://github.com/deskpai/ctc_forced_aligner/pull/4
- https://github.com/snakers4/silero-vad/pull/784
- https://github.com/MahmoudAshraf97/ctc-forced-aligner/pull/96
- https://github.com/MahmoudAshraf97/ctc-forced-aligner/pull/95

أخيرًا، يوجد رابطان إضافيان:

- الأول تقرير شامل عن سرعة النموذج والتحسينات التي تم تطبيقها ومقارنة للأداء مع wit(.)ai
https://pkrujqfyzo7l3tnykd8csnmkqsy4d33c.pastehtml.dev

- الثاني فيه مقارنة مباشرة بين مخرجات wit(.)ai ومخرجات نموذج Cohere على درس من YouTube
https://rhykxn852pkyiiq5340bci70rz2m5x6i.pastehtml.dev

والسلام عليكم 👋🏻

أضفت MCP إلى https://pastehtml.dev من أيام قليلة لتسهيل نشر وإدارة الصفحات في مجلدات مختلفة من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي.

حاليا أستخدمه مع Codex و Claude Code و Claude من المتصفح ويعمل بدون أي مشاكل.

فيديو 50 ثانية للتوضيح 👇🏻😎✌🏻