قمت بتخطيط وهندسة وتطوير منصة SaaS مبتكرة تهدف لحل مشكلة "الممارسة الفعلية" لمتعلمي اللغة الإنجليزية، من خلال دمج المحادثات البشرية (P2P) مع تحليل الذكاء الاصطناعي.
? دوري في المشروع (Co-Founder & Lead Engineer): توليت مسؤولية تحويل الفكرة من مجرد مفهوم إلى منتج قابل للتوسع، بدءاً من هندسة النظام (System Design)، مروراً بتطوير الواجهة ودمج الذكاء الاصطناعي، وصولاً إلى استراتيجيات الربح (Monetization).
? المميزات التقنية التي قمت ببنائها وهندستها:
1. نظام التقييم الذكي (AI-Driven Assessment):
قمت بدمج نموذج ذكاء اصطناعي يجري مقابلة صوتية مدتها 5 دقائق مع المستخدم الجديد.
يقوم النظام بتحليل (النطاق اللغوي، القواعد، الطلاقة) ويمنح المستخدم تقييماً دقيقاً بالنسبة المئوية (مثلاً B1.2 بنسبة 47%) لضمان دقة المطابقة لاحقاً.
2. خوارزمية المطابقة المتقدمة (Smart Matching Logic):
طورت منطقاً برمجياً لربط المستخدمين في جلسات صوتية (60 دقيقة) بناءً على:
- المستوى الدقيق (Matching by sub-level percentage).
- الاهتمامات المشتركة.
- التوقيت المتاح (Time Slots).
Rotation Logic: خوارزمية تمنع تكرار نفس الشريك مرتين متتاليتين لضمان تنوع المحادثة، مع خيار "AI Fallback" لتوفير شريك آلي في حال عدم توفر شريك بشري.
3. نظام التحليل والتغذية الراجعة (Real-time Feedback Loop):
بنيت نظاماً يقوم بتسجيل الجلسة، تفريغها نصياً (Transcription)، ثم تحليلها لاستخراج تقارير فورية بعد الجلسة بدقيقة واحدة تشمل:
- تصحيح الأخطاء القواعدية.
- تحليل استخدام المفردات الجديدة.
- تقييم النطق والطلاقة.
4. واجهة المستخدم وتجربة التعلم (UX/UI Implementation):
تصميم وتطوير واجهة تفاعلية تعرض للمستخدم "بطاقة الجلسة" (Topic Card) التي تحتوي على أهداف المحادثة والكلمات المقترحة.
لوحة تحكم (Dashboard) تعرض تقدم المستوى عبر الزمن برسوم بيانية تفاعلية.
? التقنيات المستخدمة (Tech Stack):
Frontend: React.js, Next.js, Tailwind CSS.
AI Integration: OpenAI API (Whisper for STT, GPT-4 for Analysis), Custom Prompt Engineering.
Backend Logic: Supabase (Auth, Database, Real-time matching).
Infrastructure: Vercel, Edge Functions.
? النتيجة: تم بناء نظام SaaS متكامل يجمع بين مرونة تطبيقات المحادثة ودقة التعليم الأكاديمي، مع نظام اشتراكات (Freemium Model) متدرج الصلاحيات.