الكاتب

Mert Batur

Co-Founder, Techsy.io

مقالات Mert Batur

236 مقالاً

  1. إضافة ميزات الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقك: دليل عملي بالكود

    · 18 دقيقة قراءة قراءة

    دليل عملي يركز على الكود لإضافة ميزات الذكاء الاصطناعي إلى تطبيق SaaS الحالي. يغطي تكامل API بـ Python وTypeScript، وواجهة البث، وRAG، والمخرجات المنظمة، وأنماط الإنتاج مثل التحكم في التكاليف ومعالجة الأخطاء.

  2. حواجز أمان نماذج اللغة الكبيرة: كيف تمنع حقن المطالبات والمخرجات غير الآمنة

    · 12 دقيقة قراءة قراءة

    تقع حواجز أمان نماذج اللغة الكبيرة بين المستخدمين ونموذجك لمنع حقن المطالبات وتسريب البيانات والمخرجات السامة قبل وصولها إلى الإنتاج. يغطي هذا الدليل مشهد التهديدات وأربعة أدوات مفتوحة المصدر وأنماط التطبيق ومقايضات الكمون.

  3. 12 طريقة لتخفيض تكاليف واجهة برمجة تطبيقات LLM بنسبة 80% (2026)

    · 18 دقيقة قراءة قراءة

    معظم الفرق تدفع 3 إلى 5 أضعاف ما تحتاجه فعليًا لواجهات برمجة تطبيقات LLM. إليك 12 تقنية مجرّبة، من تخزين الموجهات مؤقتًا إلى الاستضافة الذاتية، تخفض فاتورة حقيقية بقيمة $10,000 شهريًا إلى $2,000، بأسعار 2026 الحالية.

  4. Cursor Rules: كيف تكتب ملفات .cursor/rules التي تعمل فعلاً

    · 12 دقائق قراءة قراءة

    تخبر Cursor Rules الذكاء الاصطناعي بكيفية عمل مشروعك حتى يتوقف عن التخمين. يغطي هذا الدليل تنسيق .cursor/rules وأنواع القواعد وأنماط glob وميزانيات الرموز المميزة (tokens) والأمثلة العملية لمشاريع React وPython وGo.

  5. اختبرنا 8 نماذج LLM مفتوحة المصدر: 3 فقط تتفوق على GPT-4 في 2026

    · 14 دقيقة قراءة قراءة

    نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر تنافس الآن العمالقة الاحتكارية في الاستدلال والبرمجة والرياضيات. إليك أفضل 8 نماذج مفتوحة المصدر في 2026، مرتبة وفقاً للمقاييس والمتطلبات الأجهزة وحالات الاستخدام الفعلية.