شو جوّا الريبو، وليش هو أحسن مكان تبدأ
الأقسام الرئيسية بالريبو (github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps):
| المجلد | شو فيه |
|---|---|
starter_ai_agents/ | وكلاء بسيطين بملف واحد: سفر، تحليل بيانات، بودكاست من مقال، سحب بيانات من صفحات… ابدأ من هون. |
advanced_ai_agents/ | وكيل واحد متقدّم (بحث عميق، صحفي، مستشار) وفرق وكلاء (مالي، تعليمي، قانوني…). |
rag_tutorials/ | «احكي مع ملفاتك»: RAG بأنواعه، منها البحث الهجين اللي بيغذّي Claude. |
voice_ai_agents/ | مساعدين صوتيين بيسمعوا وبيردوا. |
mcp_ai_agents/ | وكلاء بيستعملوا أدوات عبر MCP (GitHub، متصفح…). |
agent_skills/ | مهارات لـ Claude Code وغيره: بتتركّب بأمر واحد (القسم 4). |
always_on_agents/ وgenerative_ui_agents/ | وكلاء دائمين التشغيل، وواجهات بتتولّد لحالها. للمرحلة الثانية. |
بدك Python 3.10 أو أحدث وgit. أغلب التطبيقات واجهتها Streamlit وبتفتح بالمتصفح.
أي تطبيق بثلاث أوامر
مثال: وكيل السفر (أبسط واحد):
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
cd awesome-llm-apps/starter_ai_agents/ai_travel_agent
pip install -r requirements.txt
streamlit run travel_agent.py
- إنت كل مجلد تطبيق فيه README وrequirements.txt وملف Python. افتح الـ README أول: بيقلك اسم الملف اللي بتشغّله وأي مفاتيح بدها.
- إنت المفاتيح أغلبها بتنحط من الواجهة نفسها (خانة بالشريط الجانبي) أو بملف .env. وكيل السفر مثلاً بده مفتاح OpenAI ومفتاح SerpAPI للبحث.
- المتصفح بيفتح على http://localhost:8501. جرّب، وبعدها افتح الملف وشوف كيف مكتوب: غالباً 100 سطر أو أقل.
نصيحة: اعمل بيئة افتراضية لكل تطبيق (python -m venv .venv) حتى ما تتضارب المكتبات بين التطبيقات.
أفضل 10 للبداية (مسار من الأسهل للأصعب)
اخترتهم بحيث كل واحد يعلّمك فكرة جديدة: أدوات، بيانات، تعدّد نماذج، بحث، فرق وكلاء، وRAG. المسارات كلها موجودة بالريبو اليوم:
| التطبيق والمجلد | شو بتتعلّم |
|---|---|
| 1. AI Travel Agent starter_ai_agents/ai_travel_agent | وكيل بأدوات (بحث ويب) بيطلّع خطة سفر يوم بيوم. أبسط مثال على agent. |
| 2. AI Data Analysis Agent starter_ai_agents/ai_data_analysis_agent | بترفع CSV أو Excel وبتسأله بالعربي العادي. بيكتب SQL لحاله (DuckDB). |
| 3. AI Blog to Podcast starter_ai_agents/ai_blog_to_podcast_agent | رابط مقال ← نص حلقة ← صوت. أول تطبيق «مخرجه ملف». |
| 4. Web Scraping AI Agent starter_ai_agents/web_scraping_ai_agent | بتوصف شو بدك من صفحة وبيطلّعه منظّم. مدخل للبيانات من الويب. |
| 5. Mixture of Agents starter_ai_agents/mixture_of_agents | كم نموذج يجاوبوا نفس السؤال وواحد يجمّع الأفضل. فكرة التعدّد. |
| 6. AI Deep Research Agent advanced_ai_agents/single_agent_apps/ai_deep_research_agent | بحث على الويب بخطوات وتقرير بمصادر. أول «وكيل بيفكّر على مراحل». |
| 7. AI Journalist Agent advanced_ai_agents/single_agent_apps/ai_journalist_agent | بيبحث، بيكتب، بيحرّر: ثلاث أدوار بوكيل واحد. |
| 8. AI Consultant Agent advanced_ai_agents/single_agent_apps/ai_consultant_agent | تحليل سوق واستراتيجية لفكرة عمل. مثال لشغل «مكتبي» مش برمجي. |
| 9. AI Finance Agent Team advanced_ai_agents/multi_agent_apps/agent_teams/ai_finance_agent_team | فريق وكلاء: واحد بيجيب الأرقام وواحد بيحلّل. أول فريق تبنيه. |
| 10. Hybrid Search RAG rag_tutorials/hybrid_search_rag | «احكي مع ملفاتك» ببحث كلمات + متجهات، والنتائج بتروح لـ Claude. |
كل واحد نص ساعة لساعة. لو خلّصت العشرة بتكون شفت أغلب الأنماط اللي بتنبني عليها تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم.
خلّيه يشتغل مع Claude
أغلب تطبيقات الريبو مبنية بإطار Agno، والتبديل فيه سطرين:
Before (OpenAI)
from agno.models.openai import OpenAIChat
agent = Agent(model=OpenAIChat(id="gpt-4o"), tools=[...])
After (Claude)
from agno.models.anthropic import Claude
agent = Agent(model=Claude(id="claude-sonnet-5-5"), tools=[...])
- ركّب الدعم:
pip install anthropic، وحطANTHROPIC_API_KEYبالبيئة (أو بدّل خانة مفتاح OpenAI بالواجهة لمفتاح Anthropic لو التطبيق بياخدها من الشريط الجانبي). - تطبيقات مبنية مباشرة على مكتبة openai (بدون إطار): بدّل الاستدعاء لـ anthropic.Anthropic().messages.create(...). الشكل مختلف شوي (الـ system prompt بارامتر لحاله).
- الـ embeddings بتطبيقات RAG مش من Anthropic: خلّيها زي ما هي (OpenAI) أو بدّلها لمزوّد محلي.
أسرع طريقة: خلّي Claude Code يبدّل. من مجلد التطبيق:
اقرأ هالتطبيق واعرف وين بيستدعي نموذج اللغة.
بدّل النموذج لـ Claude (claude-sonnet-5-5) عبر Anthropic، وخلّي الـ embeddings زي ما هي لو موجودة.
حدّث requirements.txt والـ README (المفاتيح المطلوبة)، وجرّب تشغيله، وقلّي شو احتجت أغيّر.
قسم Agent Skills بنفس الريبو: ملفات بتعلّم Claude Code سلوك جديد.
Agent Skills: مهارات بأمر واحد
مجلد agent_skills/ فيه مهارات بتتركّب على Claude Code (وCodex وCursor…). اللي بالريل:
npx skills add https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/tree/main/agent_skills/scope-creep-detector
| الـ skill | شو بيعمل |
|---|---|
| scope-creep-detector | بيكشف لما المهمة تكبر عن اللي اتفقتوا عليه وبيوقّفك قبل ما تضيع يوم. |
| project-graveyard | بيسجّل المشاريع والأفكار اللي ماتت وليش، حتى ما تعيد نفس الغلطة. |
| first-reader | بيقرأ مشروع جديد عليك وبيشرحه لك قبل ما تلمس سطر. |
| commit-archaeologist | بيحفر بتاريخ الـ git وبيطلّع ليش انكتب كود معيّن. |
| dependency-doctor | بيفحص المكتبات القديمة والمكسورة وبيقترح التحديث الآمن. |
| thinking-out-loud وadvisor-orchestrator-worker | أنماط تفكير وتوزيع مهام بين وكلاء. للمتقدّمين. |
- أول مرة بيسألك لأي أداة تركّب: اختار Claude Code (أو ضيف
-a claude-code). افتراضياً بتتركّب للمشروع الحالي؛-gلكل مشاريعك. - بدون أداة: انسخ مجلد الـ skill لـ
.claude/skills/بمشروعك (أو~/.claude/skills/لكل المشاريع). كيف بتشتغل الـ skills وكيف تكتب وحدة إلك: دليل الـ skills وأول skill تكتبها.
أخطاء شائعة
| الغلطة | الصح |
|---|---|
| بتبدأ من التطبيقات المتقدّمة | الفرق بين تطبيق 1 و9 كبير. امشي بالترتيب، كل واحد بيعلّمك شي بتحتاجه باللي بعده. |
| pip install من جذر الريبو | كل تطبيق إله requirements.txt لحاله. ادخل مجلد التطبيق أول. |
| بتشغّل الملف الغلط | اسم الملف بيختلف بين تطبيق وتطبيق (travel_agent.py، ai_data_analyst.py…). الـ README بيحدّده. |
| بتتوقع يشتغل مع Claude بدون تعديل | أغلبها OpenAI افتراضياً. بدّل سطر النموذج (القسم 3) وركّب مكتبة anthropic. |
| بتحط المفاتيح جوّا الكود وبترفعه على GitHub | ملف .env مضاف لـ .gitignore، أو خانة الواجهة. المفتاح اللي بينرفع بينسرق بدقايق. |
| بتنسخ وبتنسى تفهم | بعد ما يشتغل، غيّر شي واحد (الأداة، النموذج، الـ prompt) وشوف شو صار. هون التعلّم. |