أتمتة متعددة اللغات: سكربت ترجمة Markdown الخاص بي المدعوم بالذكاء الاصطناعي

عرض المشروع → GitHub

يسعدني أن أقدم لكم مشروعي AI-Powered Markdown Translator، وهو سكربت Python مفتوح المصدر يقوم بترجمة ملفات Markdown الخاصة بمدونتي وبعض ملفات README والوثائق من مستودعاتي على GitHub تلقائياً. من خلال دمج نماذج ذكاء اصطناعي رائدة مثل OpenAI وMistral AI وAnthropic (Claude) وGoogle Gemini، تقوم هذه الأداة بترجمة المقالات وملفات README والوثائق التقنية إلى 14 لغة، مع الحفاظ على هيكلها وتنسيقها. يسلط هذا المشروع الضوء على مهاراتي في الأتمتة وتكامل الذكاء الاصطناعي وهندسة الموثوقية، بالإضافة إلى شغفي بجعل المحتوى التقني في متناول الجميع.

هذا ليس مجرد سكربت، بل هو إثبات لخبرتي ورؤيتي لعالم رقمي أكثر شمولاً.

لماذا هذا المشروع؟

تعد ملفات Markdown ضرورية لنظامي البيئي الرقمي: فهي تحتوي على مقالات مدونتي، والدروس التعليمية، والوثائق مفتوحة المصدر. من خلال أتمتة ترجمتها، أجعل محتواي متاحاً لجمهور عالمي. أصبحت مدونتي الآن متاحة بـ 14 لغة بفضل هذا السكربت — حيث يوجد حالياً ما يقرب من 1800 نسخة مترجمة (على سبيل التقدير، باستثناء المصادر بالفرنسية) عبر الإنترنت على jls42.org، ويزداد هذا العدد مع كل منشور جديد.

يمثل الإصدار v1.9 (مايو 2026) نقطة تحول: حيث تم تطوير الكود بأسلوب “البرمجة الإبداعية” (vibe coding) بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي الثنائي (Claude Code + Codex)، ومؤمن بسلسلة أدوات جودة صناعية (14 خطافاً، 229 اختباراً، SonarCloud، مراجعة طلبات الدمج بمساعدة الذكاء الاصطناعي) لضمان الحصول على كود نظيف حتى عندما لا تتم مراجعة كل سطر يدوياً.

إليكم أمثلة ملموسة للسكربت أثناء العمل:

مدونتي jls42.org بـ 14 لغة — يتم إنتاج تجربة التحرير متعددة اللغات بالكامل (المقالات، المشاريع، أخبار الذكاء الاصطناعي) بواسطة هذا السكربت. على سبيل المثال، يمكنك تصفح النسخة الألمانية، أو اليابانية، أو الصينية، أو الإسبانية، أو العربية للموقع — حيث خضع كل محتوى تحريري مترجم للسكربت (أما عناصر الواجهة فتأتي من نظام i18n المدمج في Astro).
ملف README الخاص بالمشروع نفسه مترجم إلى 14 لغة على GitHub. أمثلة: الإنجليزية، الإسبانية، الصينية.

يُظهر هذا المشروع كيف يمكن للذكاء الاصطناعي حل المشكلات العملية مع تعزيز إمكانية الوصول.

مهاراتي في دائرة الضوء

هذا المشروع هو واجهة لعرض خبراتي التقنية. إليكم ما يبرزه:

تنسيق النماذج المتعددة: Claude Code بنموذج Opus للتطوير، وCodex كحل بديل، وGPT-5.5 بتفكير عالي جداً لتحدي الخطط، و/pr-review-toolkit للمراجعة قبل الدمج.
تكامل واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتعددة: ربط 4 مزودين (OpenAI، Mistral AI، Claude، Gemini)، مع التكيف مع خصوصيات كل واجهة (إدارة finish_reason / stop_reason، تنسيقات الاستجابة، حدود الرموز/التوكنز).
هندسة الموثوقية: التحقق من الترجمة بطبقتين (تحقق حتمي ضد تسرب النصوص الأصلية + تحقق احتمالي langdetect)، كشف الإخفاقات الصامتة (silent failures)، وإرجاع الحالة الصريحة.
سلسلة أدوات الجودة الصناعية: 14 خطافاً مؤتمتاً (ruff، mypy، shellcheck، Opengrep SAST، pip-audit، Lizard…)، 229 اختباراً من نوع unittest، 11 شارة SonarCloud، بالإضافة إلى Codacy وCodeFactor.
روح المصدر المفتوح: متاح على GitHub، بترخيص GPLv3، مع ملف README مترجم إلى 14 لغة.

تشهد هذه الجوانب على قدرتي على إنشاء أدوات قوية وموثوقة وقابلة للصيانة على المدى الطويل.

الميزات الرئيسية

إليكم ما يقدمه السكربت:

مزودون متعددون: دعم لـ 4 واجهات برمجة تطبيقات (OpenAI، Mistral AI، Claude، Gemini).
نماذج 2026: GPT-5.5، Claude Sonnet 4.6، وGemini 3.1 Pro كإعدادات افتراضية.
الوضع الاقتصادي (--eco): نماذج أسرع وأقل تكلفة.
ملف واحد (--file): ترجمة ملف واحد بدلاً من دليل كامل.
الحفاظ على الاسم (--keep_filename): الاحتفاظ بالاسم والامتداد الأصليين (مثالي لـ Astro، Hugo، إلخ).
دعم .env: التحميل التلقائي لمفاتيح واجهة برمجة التطبيقات من ملف .env.
دعم ملفات .mdx: بالإضافة إلى ملفات .md التقليدية.
الحفاظ على التنسيق: تظل كتل الكود، والكود المضمن (inline code)، والروابط، والبيانات الوصفية سليمة.

مستجدات v1.9 (مايو 2026):

التحقق بعد الترجمة: الكشف التلقائي عن الإخفاقات الصامتة (silent failures) — التحقق من اللغة المستهدفة، واعتراض الاقتطاعات في جميع المزودين.
ملاحظة متعددة المواضع (--note_position، --note_format): في الأعلى، أو الأسفل، أو كلاهما؛ بتنسيق موروث (legacy) أو تنسيق علامات (marker format) متوافق مع بطاقات GitHub المضمنة (embed card).
وضع --news معزز: الذي تم تقديمه في v1.8 لحماية الاقتباسات الإنجليزية الأصلية باستخدام العناصر النائبة (placeholders)، يستفيد هذا الوضع في v1.9 من التحقق الصارم بعد الاستعادة (أي عنصر نائب متبقي = خطأ، التحقق من الاقتباس الأصلي ورابط الإسناد، والتحقق من علامات اللغة المستهدفة/المصدرية) — ويُستخدم في جميع مقالات ia-actualites في المدونة.

المزود	الجودة (افتراضي)	اقتصادي (`--eco`)
OpenAI	`gpt-5.5`	`gpt-5.4-mini`
Claude	`claude-sonnet-4-6`	`claude-haiku-4-5-20251001`
Mistral	`mistral-large-latest`	`mistral-small-latest`
Gemini	`gemini-3.1-pro-preview`	`gemini-3.1-flash-lite-preview`

التطور من v1.0 إلى v1.9

الإصدار	التاريخ	المساهمة الرئيسية
1.0–1.4	2024	OpenAI، ثم Mistral، ثم Claude
1.5	سبتمبر 2024	إعادة هيكلة العملاء، نماذج 2024 (gpt-4o، claude-3.5-sonnet)
1.6	يناير 2026	نماذج 2026 (gpt-5، claude-sonnet-4-5، gemini-3-pro)، Gemini، وضع `--eco`، ملف واحد (`--file`)
1.7	يناير 2026	`--keep_filename`، `.env`، الحفاظ على الكود المضمن
1.8	مارس 2026	نماذج GPT-5.4 افتراضياً، وضع `--news` مع عناصر نائبة للاقتباسات
1.9	مايو 2026	التحقق بعد الترجمة، ملاحظة متعددة المواضع، سلسلة جودة 14 خطافاً + 229 اختباراً + مراجعة ذكاء اصطناعي

التطوير بأسلوب الإبداع + وسائل الحماية

تمت كتابة كامل إصدار v1.9 بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي الثنائي. سير عملي: يقوم Claude Code (نموذج Opus، حصرياً) بكتابة الكود، ويتولى Codex زمام الأمور عندما يتوقف Opus أو عندما تكتمل نافذة الاستخدام، ويقوم GPT-5.5 (تفكير عالي جداً) بتحدي الخطط قبل التنفيذ، وتقوم مهارة /pr-review-toolkit:review-pr بمراجعة طلب الدمج قبل كل عملية دمج. أنا لا أراجع الكود بنفسي. لكي يكون نمط التطوير هذا قابلاً للحياة في بيئة الإنتاج، استثمرت في سلسلة من وسائل الحماية المتناسبة:

14 خطافاً مؤتمتاً (pre-commit + pre-push): shellcheck، ruff، prettier، detect-secrets، Lizard CCN، mypy، Opengrep SAST، pip-audit، unittest.
229 اختباراً (تغطية بنسبة ~98% للكود الجديد في v1.9).
اختبارات عملية: مستودعات متعددة على ملفات README متنوعة، الاستخدام الداخلي للمنتج (dogfooding) على المدونة (الإنتاج = اختبار حي)، التحقق من العرض البصري (المتصفح أو معاينة Markdown).
3 منصات خارجية: SonarCloud (11 شارة)، Codacy، CodeFactor.
مهارة /pr-review-toolkit:review-pr: مراجعة بمساعدة الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء قبل الدمج.
التحقق بعد الترجمة بطبقتين: حتمي (ضد تسرب النصوص الأصلية) + احتمالي (langdetect).

الفكرة ليست إثبات أننا نعرف كيفية القيام بالهندسة الكلاسيكية. بل هي أننا ليس لدينا خيار: الكود المنتج بالذكاء الاصطناعي دون مراجعة يستحق المزيد من وسائل الحماية، لا أقل. يتم تفصيل هذا الانضباط في التحليل التقني المتعمق.

في مرحلة الإنتاج على هذه المدونة

المشروع يترجم نفسه: ملف README الخاص به متاح بـ 14 لغة، ويقوم بإنشاء جميع النسخ متعددة اللغات لهذه المدونة.

مقالات المدونة، و4 مشاريع، و98 مقالة عن أخبار الذكاء الاصطناعي تمثل ما يقرب من 1800 نسخة مترجمة باستثناء المصادر بالفرنسية (تغطية كل لغة متغيرة حسب المحتوى).
وضع --news يُستخدم بشكل منهجي في مقالات ia-actualites للحفاظ على الاقتباسات الإنجليزية الأصلية.
وسيلة حماية v1.9 نشطة منذ مايو 2026: منذ تقديم التحقق المزدوج بعد الترجمة، لم أعد أكتشف أي “إخفاق صامت” في اللغة المستهدفة.
الترابط الوصفي: الصفحة التي تقرأها الآن باللغة الإنجليزية أو الألمانية أو اليابانية… مترجمة بواسطة هذا السكربت.

للمزيد من المعلومات

لفهم كيفية إنتاج هذا الإصدار v1.9 (المستجدات بالتفصيل، سير العمل بالنماذج المتعددة، وسائل الحماية الموضوعة لاستهداف كود نظيف دون الحاجة للمراجعة اليدوية)، راجع التحليل التقني المتعمق الكامل.

ولمقارنة النبرة بإصدار سابق، يتبع مقال عام 2024 حول v1.5 تنسيق ملاحظات إصدار أكثر كلاسيكية.

جربه بنفسك

اكتشف المشروع على GitHub، وجربه مع ملفات Markdown الخاصة بك، وشاركني ملاحظاتك. أفكارك تساعدني على تحسينه!

للتواصل: contact@jls42.org