علي سلّوم

مهندس Full-Stack مسرَّع بالذكاء الاصطناعي — قابلية التوسع، الأمان، والجاهزية للإنتاج.

رسم تخطيطي: بروكسي عكسي إلى المدير ثم توجيه إلى مقابس Unix للمشرف والوكلاء
25 → 1
الخدمات المُدارة
< 5ms
زمن عبور البروكسي
CI/CD • دراسة 01

Unified Manager لنشر نظام الوكلاء

أعدت تصميم النشر إلى مدير واحد لكل بيئة، وأتمتت إنشاء الوكلاء من واجهة الإدارة—دون وحدات systemd يدوية ولا تعديلات Caddy ولا تعيين منافذ. نفس النموذج يبسّط النسخ الاحتياطي وتشغيل النظام على عدة خوادم: خدمة واحدة، إعداد واحد، نشر قابل للتكرار.

  • توفير الوكلاء تلقائيًا (واجهة الإدارة ثم إعادة تحميل، بلا إعداد يدوي لكل وكيل)
  • نسخ احتياطي أسهل ونشر على عدة خوادم (خدمة systemd واحدة + إعداد مشترك)
باكند • دراسة 02

إشعارات دفع يمكن الاعتماد عليها

صممتُ الجزء الخلفي الذي يصل بإشعارات منتجك إلى هواتف المستخدمين عبر Firebase. تسجيل الأجهزة يتم بشكل آمن بعد تسجيل الدخول، وتم نقل الرموز القديمة دون كسر التطبيقات الحالية. عندما يجب أن تصل رسالة إلى عدد كبير من مستخدمين محددين، لا يُطلق النظام كل شيء دفعة واحدة—يستخدم طابورًا وعاملًا في الخلفية ليبقى الإرسال منضبطًا وقابلًا للمراقبة.

التركيز التقني

  • عامل خلفي واحد يستهلك طابور الإرسال: يعالج جهازًا بعد جهاز، يحدّث الحالة بعد كل محاولة، ويمنع تشغيل عدة عمال مكرّرين في الوقت نفسه.
  • يُسجَّل كل إرسال في سجل عمليات؛ تكتمل القائمة البريدية فقط عندما يكون لكل عنصر نتيجة نهائية (تم التسليم، فشل، أو إقرار)—فتعرف دائمًا ما اكتمل وما لم يكتمل.
Web Scraping / Automation • دراسة 03

LuukAI Scraper

يزحف النطاق كاملًا ويحوّل الصفحات إلى بيانات منتجات ومقالات منظّمة—مسار واحد يخدم المتاجر والمدونات والمواقع المختلطة بدل زاحف مخصّص لكل قالب. المرحلة الأولى تمرّ على الموقع وتستخرج صفحات التفاصيل أولًا وتؤجّل صفحات القوائم المكتظّة بالروابط؛ المرحلة الثانية تعالج تلك القوائم المؤجّلة. الحفظ تدريجيًا بحيث يمكن إيقاف الجولة واستئنافها دون البدء من الصفر.

ما يميزه
يقرأ الصفحة وليس خريطة انتقاء مخصّصة لكل موقع
أعلى عائد بيانات منظّمة لكل دولار استدلال
97%
دقة الحقول بعد التدقيق
نافذة ترويجية لـ LuukAI مع الشعار والعنوان والأزرار
عرض تجريبي للودجت
واجهة • دراسة 04

LuukAI — مساعد ذكاء اصطناعي قابل للتضمين وودجت للشركاء

الشركاء يضيفون مساعدًا حواريًا: أسئلة بلغة طبيعية، توصيات ذكية، عروض اختيارية، وتجارب موجّهة عند الحاجة. قاعدة كود واحدة تُشغّل تطبيقًا كاملاً وودجتًا عائمًا — باسم كل علامة ولغات متعددة، دون أن تفسد أنماط موقع المضيف التجربة.

المكدس
React · TypeScript · Vite — مسار بناء واحد، عدة واجهات (تطبيق، ودجت، غلاف مضمّن)

أبرز النقاط

  • واجهة المساعد منعزلة بصريًا — لا تتشوّش مع أنماط صفحة الشريك.
  • استبيانات وإضافات وتحليلات تُربط بسلاسة فيبدو المسار طبيعيًا من البداية للنهاية.
  • نصوص ولغات (بما فيها RTL) وشاشات نتائج مخصّصة — حتى سيناريوهات قطاعية وتسليم الحجز لموقع المضيف.
REACT 18MUI V5VITE 5
الأثر في Scholar

12استشهاد في Google Scholar

الورقة (ScienceDirect)الأعمال المُقتبِسة (Google Scholar)اقتباس حديث: npj Computational Materials (Nature Portfolio) — اكتشاف مواد بتعلم ML على كوانتوم أنيلر
منشور • دراسة 05

Quantum annealing in machine learning: Qboost on D-Wave quantum annealer

ورقة محكّمة عن كوانتوم أنيلينغ وتعلم الآلة: تجميعة بأسلوب QBoost صياغتها كمسألة QUBO وتشغيلها على كوانتوم أنيلر D-Wave. نناقش متى يكمّل العتاد الكوانتي خطوط ML الكلاسيكية، وكيف تُنصَب التجارب على جهاز حقيقي، وكيف تُقرأ النتائج ضمن قيود الجهاز.

النشر
Procedia Computer Science (Elsevier)، 2024

أبرز النقاط

  • يربط بين كوانتوم أنيلينغ وتعلم الآلة: إطار QBoost على جهاز D-Wave مع سرد تجريبي واضح.
  • عند تقاطع الحوسبة الكوانتية وتعلم الآلة—ذو صلة في البحث والتطبيق.
  • مسار استشهادات متزايد، بما في ذلك أعمال في دوريات Nature Portfolio (مثل npj Computational Materials).
أسبوع من بيانات أسعار الكهرباء: القيم الفعلية (خط أزرق) مقابل تنبؤ النموذج (نقاط برتقالية)، 24–29 ديسمبر 2023
التقرير الكامل (PDF)
تعلم آلي / تنبؤ • دراسة 06

تنبؤ أسعار الكهرباء

المشروع يتنبأ بأسعار الكهرباء من سلاسل زمنية تاريخية: تنظيف البيانات ومحاذاتها، ثم تدريب نموذج خاضع للإشراف وتقييمه على فترات محجوزة. يشرح ملف PDF المسار كاملاً: الميزات والتدريب والمقاييس. يوضح الشكل أدناه أسبوع تقييم: الأسعار المقاسة («الحقيقة») ومخرجات النموذج على نفس الخط الزمني. يعيد النموذج دورة اليوم والقمم والقيعان؛ عند بعض القمم يكون التنبأ أعلى قليلاً—ما يدعو إلى معايرة أو تحسين المجموعة.

ما يبيّنه الرسم
حقيقة مقابل تنبؤ لسبعة أيام (نهاية ديسمبر 2023): تطابق النمط والتوقيت والانحياز عند القيم القصوى.

أبرز النقاط

  • مقارنة مباشرة بين السلسلة الفعلية والمتوقعة على شبكة زمنية دقيقة—يسهل رصد الخطأ المنظّم.
  • يلتقط بنية متكررة داخل اليوم بدل خط أساسي ساذج واحد.
  • المنهجية والمقاييس والمناقشة في PDF؛ الرسم قطعة تقييم ممثلة.
ذكاء اصطناعي • دراسة 07

Agent Coach — مساعد تيليغرام ذو ذاكرة طويلة

بوت تيليغرام للإنتاج يجعل الذاكرة ميزة أساسية: تتراكم الأهداف والحقائق في ملفات بسيطة، تُحمّل في كل محادثة جديدة، وتتحسن بعد كل رد. قاعدة كود واحدة تشغّل عدة بوتات متخصصة بنفس تجربة الأوامر. في الخلفية: Python مع إعدادات جودة سريعة، وبحث مباشر اختياري، ونموذج احتياطي عند الازدحام.

إعدادات النموذج
خفيف · متوازن · أقصى جودة

أبرز النقاط

  • سجل الجلسة يُصفّر؛ السياق الطويل لا—فيبقى التدريب شخصيًا على الأسابيع.
  • من الأمثلة المنجزة: تدريب لياقة وتحضير لامتحان الألمانية؛ تبديل الشخصية حسب النشر.

فلسفة الهندسة الأساسية

الأداء أولًا

زمن P99 ليس هدفًا اختياريًا — كل جزء من الحوسبة يُحسَّن للتكلفة والسرعة.

أمان بالتصميم

الأمان في المخطط والشبكة وCI/CD — لا يُلصق في النهاية.

توسع لا نهائي

خدمات عديمة الحالة وحالة موزعة — من عشرة مستخدمين إلى عشرة ملايين.

مستعد لتوسيع رؤيتك؟

لنناقش هندسة جاهزة للإنتاج تناسب أداءك وأمانك.

جدولة استشارةتواصل