سعيد: يا أبو سامي ممكن تفهمني ، إيش  هذا اللي يسمّوه "قواعد بيانات"؟! دبشني دباش هذا المصطلح ؟! ولا اقلك ليش نخزّن البيانات أصلاً؟!

أبو سامي: يا ولدي هدي شوي على نفسك، شكلك دبشت نفسك كثير.. بس حلو إنك تسأل، لأن اللي يسأل بيفهم. خليك معي وأنا بشرح لك كل شي بالتفصيل، حبة حبة.

سعيد: طيّب يا عمنا لكن جاوبني أولاً.. ليش نخزن البيانات؟ يعني مش أحسن نحتفظ بها في ذاكرتنا وخلاص نهجع الدوشه هذه كله؟

أبو سامي: يا عزيزي، البيانات هذه هي أي حاجة نحتفظ بها علشان نرجع لها وقت الحاجه ونستخدمها . مثل رقم صاحب وايت الماء، أو كم صرفت الشهر هذا، أو كم عندك زبائن. اذا ما خزناها، قد تنسى وتورط نفسك!

سعيد: طيب، نكتبها في ورقة وخلاص، سهلة ومافيش داعي لشي اسمه قواعد بيانات !

أبو سامي: ورقة؟! طيب لو ضاعت؟ أو وصل لها ماء وتبللت؟ راحت عليك. ولو عندك زبائن كثير، كيف ممكن تلاحق الورق؟! بتقعد ترتب وتبحث وسط الأوراق من الصبح للمغرب!

سعيد: طيب ليش ما نسوي ملف Excel ونخزنها في اللابتوب؟ ما كذا لا تقلي بتضيع ولا بتتبلل؟

أبو سامي: حل كويس، بس مش دايماً ينفع. لما تشتغل شغل كبير، تحتاج تطلع بيانات بسرعة، تربط معلومات بعضها ببعض، وتحميها من التلاعب. Excel يصعب يسوي لك هذا كله. هنا يجي دور قواعد البيانات تحل المشاكل التي واجهت الملفات .

سعيد: أها، يعني قواعد البيانات ظهرت بسبب مشاكل الورق والملفات؟

أبو سامي: بالضبط يا سعيد. شوف، أنا لما بدأت أخزّن بيانات الزبائن وعدد الزفات الماء والسداد، كنت أمشي بالدفتر. بس لما كثرت الشغلة، انتقلت لقواعد البيانات، ووجدت راحة ما بعدها راحة!

سعيد: يعني قواعد البيانات مش بس تخزين، فيها تقارير واستعلامات وخرابيط بعد؟ انت ناوي تجنني بهذا المصطلح قواعد بيانات!!

أبو سامي: مش خرابيط يا صاحبي، هذي هي الأساس! تطلع تقارير، تجمع الحسابات، ترتّب كل شي، وتخلي شغلك نظيف.

سعيد: طيب وليش أتعلمها؟ ايش الشغله هذه الي بستفيد منها؟

أبو سامي: يا سعيد، كل شي اليوم مربوط ببيانات، من المطاعم والبقالات لعيادات الأسنان. لما تتعلمها، تفتح لك أبواب كثيرة وتشتغل برأسك مش بيدك! اليوم كل الشركات الكبرى في العالم مثل فيسبوك وجوجل كل هذه الشركات يربطها شي واحد انها تمتلك قواعد بيانات. يعني انه مافيش اي شي الا ويحتاج قاعدة بيانات.

سعيد: والله كلامك صحيح يا أبو سامي، دخل عقلي شرحك. شكلك مش بس صاحب وايت، أنت صاحب خبرة!

أبو سامي: من زمان وأنا أفهم في الزفاف الماء والبيانات، خذ الكلام مني وبلاش من دوشة الراس، وإبدأ حبة حبة!

#كوديات

مشاركة قناة دوباكود | DopaCode

في بيئة سوق العمل، خصوصًا أثناء المقابلات المتعلقة بوظائف قواعد البيانات، قد تواجه سؤالاً متكرراً يدور حول الفرق بين جداول البيانات (Spreadsheets) وقواعد البيانات (Databases).

جداول البيانات مثل Excel تُستخدم لترتيب البيانات وإجراء العمليات البسيطة، وهي مثالية للمهام الفردية والصغيرة، حيث يتم عرض المعلومات في صفوف وأعمدة ويمكن تعديلها يدويًا. لكن بمجرد أن تزداد البيانات وتتعقد، تصبح أقل كفاءة وأقل أمانًا.

أما قواعد البيانات مثل Oracle، فهي مصممة للتعامل مع كميات ضخمة من المعلومات بطريقة منظمة وسريعة. تستخدم جداول مترابطة ولغة SQL لإجراء عمليات دقيقة ومعقدة، وتُستخدم في الأنظمة الكبيرة التي تتطلب تعدد المستخدمين والصلاحيات.

باختصار: Excel مناسب للبساطة، وOracle مناسب للقوة والتنظيم المؤسسي

#كود_ناين

Teradata

- نظام قوي لإدارة البيانات مخصص للتحليلات المتقدمة والمعالجة الكبيرة للبيانات.
- يُستخدم في الشركات الضخمة لمعالجة قواعد بيانات ضخمة مثل بيانات العملاء والمعاملات المالية.

IBM DB2

- نظام قواعد بيانات من شركة IBM.
- يتميّز بالأمان العالي والتكامل مع أنظمة المؤسسات الكبيرة، ويدعم عدة لغات برمجة.

Microsoft SQL Server

- قاعدة بيانات شهيرة من Microsoft.
- تُستخدم على نطاق واسع في تطبيقات الويب وسطح المكتب، وتدعم تقارير وتحليلات قوية.

Amazon RDS

- خدمة سحابية من AWS تتيح استخدام عدة أنظمة قواعد بيانات مثل MySQL وPostgreSQL.

🔴 Oracle Database

- من أقوى قواعد البيانات على مستوى العالم، يستخدمها القطاع المالي والجهات الحكومية.

🔵 MySQl

- نظام مفتوح المصدر وسهل الاستخدام.
- شائع في المواقع الإلكترونية، خاصة عند استخدام WordPress وPHP.

❄️ Snowflake

- قاعدة بيانات سحابية مخصصة لتحليل البيانات الضخمة.

PostgreSQL

- قاعدة بيانات مفتوحة المصدر تُعرف بقوتها في دعم أنواع البيانات المختلفة.

SAP S/4 HANA

- نظام من شركة SAP يدعم تخزين البيانات داخل الذاكرة مما يجعله أسرع بكثير.

#ملف_عام

دوباكود

.

سلسلة "دروس لا تُدرَّس"

بعد تفكير طويل قررت انشاء سلسلة تعليمية اكاديمية من خلال هذه السلسلة اقدم لكم تجارب واقعية مررت بها شخصيا في عالم تعلم البرمجة سواء في الجامعة او خلال التعليم التقني الذاتي ،
كما يمكنني ايضاً تقديم تجارب ونصائح لتجاوز بعض العقبات التي واجهت الكثير وتقديم ارجح الارآء في كيفية تجاوز هذه العقبات.

السلسلة سوف تكون عباره عن مقالات تنشر بشكل دوري من تقديم قناة دوباكود.
وبعد ذلك سيتم العمل على انشاء كُتيب صغير يحتوي على بعض النصائح والمعلومات القيمة التي يمكن ان يستفيد منها اي شخص في طريقه لتعلم البرمجة ...

اما عن وصف السلسلة :

هي سلسلة شخصية وعميقة تستعرض تجارب واقعية مرّ بها المبرمج في طريقه نحو الفهم والنجاح، لكن بعيدًا عن المناهج الرسمية والكورسات التقليدية.

ما الذي يمكنني ان اقدمه في هذه السلسلة ؟

- نصائح من الواقع لا تُذكر في الدورات التعليمية
- إخفاقات صادقة صنعت الفهم الحقيقي
- تجارب داخل بيئات التعلم والعمل تكشف جوانب خفية
- مفاهيم مهمة تم تجاهلها في البداية وكان لها أثر بالغ
- توجيهات نفسية وتقنية لتحسين طريقة التفكير البرمجي

#نيو_كود

دوبــاكــود | DopaCode
.

دروس لا تدرس 1⃣

في ضمن سلسلة دروس لا تُدرس أود أن أشارككم، كأخٍ يحرص على مصلحتكم، نصيحة مهمة بناءً على تجربتي الشخصية في المستوى الثاني، وأرجو أن تكون ذات فائدة لكم.

يُعد مقرر "الخوارزميات وهياكل البيانات" من أهم المقررات التي ستواجهكم في هذا المستوى، فهو يشكّل حجر الأساس لفهم عميق في البرمجة وتحليل المشكلات البرمجية.

نصيحة:

1⃣

- ابدأوا أولاً بتعلّم الأساسيات ، وخصصوا وقتًا كافيًا لإتقانها بنسبة لا تقل عن 80%. وتشمل الأساسيات:
- أنواع البيانات (Data Types)
- البنيات المنطقية (Control Structures)
- المصفوفات (Arrays)
- كيفية بناء الكلاسات (Classes)

2⃣

- بعد إتقان هذه المفاهيم، أنصحكم بشدة بدراسة تعقيد الزمن والمساحة (Time & Space Complexity) ، إذ أن فهم هذه المفاهيم سيساعدكم في:
- اختيار الخوارزمية المناسبة حسب حالة المشكلة
- فهم كيفية تحسين الأداء وكفاءة التنفيذ للكود والخوارزمية.

♨️ يمكنكم دراسة هذه المواضيع من خلال الكورس الذي أرشّحه :

رابط الكورس


♨️ملاحظة :

ما أقدمه هنا هو خلاصة تجربة شخصية، وقد تختلف وجهات النظر من شخص لآخر، لكنني أشارككم هذه النصيحة بكل محبة وحرص، آملاً أن تُفيدكم وتسهّل عليكم طريق التعلم.


#دروس_لاتدرس.

دوبــاكــود | DopaCode

سلسلة "دروس لا تُدرّس – الجزء الثاني" 2⃣

في إطار هذه السلسلة التي أخصصها لزملائي الأعزاء، أود أن أتحدث اليوم عن أدوات جوهرية ينبغي على كل طالب أو مهندس في بداية مشواره البرمجي أن يمتلكها ويُتقنها، فالتجربة أثبتت أن امتلاك هذه الأدوات منذ البداية يُحدث فرقًا حقيقيًا.

إذا كان لي أن أقدّم توصية واضحة، فإنني أؤكد بأن تعلّم استخدام Git و GitHub يُعد خطوة أساسية لا غنى عنها لأي شخص ينوي الدخول في عالم البرمجة بشكل احترافي. فهاتان الأداتان تمثلان بوابة واسعة نحو مشاريع التعاون، وحفظ الأكواد، وإدارة الإصدارات بشكل فعّال ومنهجي.

لمن يرغب في التوسّع
يمكنكم التعرف اكثر عن هاتان الاداتان عبر الرابط التالي:


https://youtu.be/PsXDzwBW2Ls?si=FOXo4vwPntWCUgY_

حيث ستجدون معلومات وافية تساعدكم على التأسيس الصحيح.

كما أُرشّح لكم دورة تدريبية أراها مناسبة للمستوى المبتدئ والمتقدم على حدٍّ سواء، وتقدّم محتوى شامل ومبسط في تعلم Git وGitHub.


https://youtube.com/playlist?list=PLYyqC4bNbCIeCHLTRtwdLpQvle_zIavZ-&si=KmyE1-_zBd8Om9NT


تنويه شخصي

ما أقدّمه هنا يُعبّر عن رأيي وتجربتي الشخصية، وقد تختلف وجهات النظر بيننا، وهذا أمر طبيعي ومثرٍ. لكن ما يدفعني للمشاركة هو الرغبة الصادقة في أن يستفيد غيري مما استفدت منه، وأن أقدّم ما أحب أن يُقدَّم لي.


#دروس_لاتدرس

دوبــاكــود | Dopacode

سلسلة دروس لا تدرس - الجزء الثالث3⃣

❌احذر ان تتعلم البرمجة بعد اليوم❌



لم يكن الأمر مجرد رغبة في تعلم البرمجة.
في البداية، كنت أظن أن مشاهدة الكورسات وتطبيق بعض الأمثلة كفيل بأن يجعلني "مُبرمجًا". لكن شيئًا ما كان ناقصًا. شعور داخلي يخبرني أنني لا أتقدم، بل أكرر.

في سلسلة "دروس لا تُدرّس"، أشارككم ما لم أتعلمه في أي دورة، بل اكتشفته خلال تجربة شخصية طويلة.
الخطوة الأولى كانت تغيير السؤال: بدلًا من "كيف أتعلم البرمجة؟"، بدأت أسأل "كيف أتطور في البرمجة ؟"
وهنا تغيّر كل شيء.

بدأت بتخصيص ساعة واحدة فقط يوميًا لمشاهدة الكورسات، أقسمها على فترات قصيرة كي لا يتحول التعلم إلى عادة مملة.
ثم أدوّن الملاحظات، وأبحث في كل نقطة تثير فضولي. هذا البحث لم يكن مجرد إضافة، بل كان يبني إدراكًا جديدًا.

لكن قلب التجربة كان في التطبيق.
لم أعد أبني صفحات تعريفية أو مشاريع تقليدية.
بدلًا من ذلك، بدأت أبحث عن مشكلات حقيقية أواجهها كطالب، وأصمم حلولًا لها.
مثلاً، حين وجدت صعوبة في تنظيم مهامي اليومية، قررت بناء صفحة ويب تساعدني على ترتيبها.
هكذا تحوّل التعلم إلى تجربة واقعية، تُشبه ما سأواجهه في سوق العمل.

وفي نهاية كل يوم، أمارس تمارين بسيطة على منصات تعليمية، فقط لأثبت ما تعلمته، لا لأبدأ من جديد.

هذا هو روتيني اليومي.
ليس لتعلّم البرمجة، بل للتطوّر فيها.
وما أرويه هنا هو خلاصة تجربة شخصية، قد تلهمك، وقد تختلف عنها، لكنها حقيقية بكل تفاصيلها.

#دروس_لاتدرس

دوبــاكــود | DopaCode

هل الجدول هو قاعدة البيانات؟
الفرق بين CREATE DATABASE و CREATE TABLE

في بداية تعلم قواعد البيانات، يواجه الكثير من الطلاب خلطًا شائعًا بين مفهوم قاعدة البيانات ومفهوم الجدول. وقد يظن البعض أن إنشاء جدول يعني أنهم أنشأوا قاعدة بيانات كاملة، لكن الحقيقة أن هناك فرقًا جوهريًا بين الاثنين.

أولًا: ما هي قاعدة البيانات؟

قاعدة البيانات هي المساحة الأساسية التي تُخزن فيها جميع الجداول والبيانات المرتبطة بها. يمكن اعتبارها مثل خزان كبير يحتوي على مجموعة من الأقسام، وكل قسم يمثل جدولًا معينًا.

عند استخدام الأمر

CREATE DATABASE، فإننا نطلب من النظام إنشاء وحدة مستقلة لتخزين البيانات. هذه الوحدة يمكن أن تحتوي على عشرات الجداول، وكل جدول منها يُستخدم لتنظيم نوع معين من المعلومات.

مثال: إذا أردنا بناء نظام لإدارة مكتبة، فإن قاعدة البيانات قد تُسمى LibraryDB، وتحتوي على جداول مثل Books, Students, Borrowing.



ثانيًا: ما هو الجدول؟

الجدول هو بنية داخل قاعدة البيانات تُستخدم لتخزين بيانات محددة بطريقة منظمة. كل جدول يحتوي على أعمدة (تمثل الخصائص) وصفوف (تمثل السجلات).

عند استخدام الأمر

CREATE TABLE، فإننا نطلب من النظام إنشاء جدول داخل قاعدة بيانات موجودة مسبقًا. هذا الجدول لا يمكن أن يوجد وحده، بل يجب أن يكون داخل قاعدة بيانات.

مثال: داخل قاعدة البيانات LibraryDB، يمكننا إنشاء جدول Books لتخزين معلومات الكتب مثل العنوان، المؤلف، وسنة النشر.

لذلك، من المهم أن يفهم الطالب أن قاعدة البيانات هي الإطار العام، بينما الجداول هي التفاصيل التي تُبنى داخل هذا الإطار.


خلاصة اليوم:

- قاعدة البيانات هي الحاوية الكبرى.
- الجداول هي المحتوى المنظم داخل هذه الحاوية.
- لا يمكن إنشاء جدول بدون قاعدة بيانات.
- فهم هذا الفرق ضروري قبل البدء في تصميم أي مشروع قواعد بيانات.

سلسلة دروس لا تدرس - الجزء الرابع4⃣

في إطار سلسلة "دروس لا تُدرّس"، أود أن أشارككم نصيحة نابعة من تجربة شخصية مررت بها، وعانى منها العديد من زملائي خلال رحلتنا الجامعية في كلية الهندسة.
الموضوع الذي أتحدث عنه هو التسويف.

في المستوى الثاني، الفصل الدراسي الأول، ستواجهون كمية كبيرة من المشاريع العملية، إلى جانب عدد كبير من المحاضرات التطبيقية، مما يسبب ضغطًا كبيرًا ومتواصلًا. لا أهدف من خلال هذا الحديث إلى إثارة القلق، بل أنقل تجربة واقعية وأخطاء وقعت فيها، وأتمنى أن يتفاداها غيري أو يكون على دراية بها مسبقًا.

كنت أتمنى لو أن أحدهم نبهني إلى حجم الضغط والمتطلبات التي سأواجهها في ذلك المستوى. ومن هذا المنطلق، ومن خلال قناة "دوباكود"، أوجه نصيحة لزملائي وأصدقائي، أعتبرها ذات قيمة كبيرة:

لا تؤجل مهامك.
رتب وقتك، وأنجز ما عليك أولًا بأول. لا تسمح للأمور أن تخرج عن سيطرتك، كن أنت المتحكم في وقتك وتنظيمك.
احرص على وضع وقت احتياطي للحالات الطارئة، وتخلص من المهام بشكل منتظم.

أود التنويه إلى أن هذا الكلام نابع من تجربة شخصية، وقد يختلف مع وجهات نظر أخرى، وأنا أتحمل كامل المسؤولية عنه.

#دروس_لاتدرس

دوبــاكــود | DopaCode

( في بيتنا مهندس)
صدقوني ليست جمله عادية ! في البداية كانوا يقولون في بيتنا طفل ، و من ثم في بيتنا مشاكس ، و تبعته الجمله المشهوره في بيتنا شهادة ، ومن بعدها في بيتنا جامعي ، إذاً فأنت عملت و ثابرت حتى حصلت و نلت على في بيتنا مهندس ...

هذا المصطلح سيلازمك طيلة سنين حياتك القادمة، فحافظ عليه و اصقله و اجعل منه اسماً يليق بك ، لا أن يليق بغيرك .

لا تقل لي الظروف، فأنت من تصنع الظروف ..
عدم استسلامك في كل موقف مؤلم يعني بأنك ستصل..... رسوبك لا يعني النهايه
إصرارك وعزمك على تحمل كل الضغوطات ..

في كل مشكله ستجد والدك يثق بعملك، ستجد والدتك تطلب العون منك، ستجد أخاك يسألك كيف و لماذا و ينتظر الإجابة الموثوقه منك، ستجد صديقك يفخر بعملك و صداقتك..



دوبــاكـــود | DopaCode

رسمياً تم إطلاق نموذج Chatgpt 5 وهذا ليس مجرد إصدار جديد بل بداية فصل جديد في عالم الذكاء الاصطناعي

أطلقت شركة OpenAI تحديث نموذج GPT-5 الذي يمثل نقلة نوعية من حيث الذكاء والدقة والقدرة على الفهم والتفاعل بشكل أقرب إلى الإنسان من أي إصدار سابق.

أبرز التحسينات التي تميّز GPT-5:
- انخفاض كبير في معدل الأخطاء (Hallucinations) حيث تم تقليل نسبة المعلومات الخاطئة من 4.5٪ إلى 0.7٪ فقط مما يجعل فرصة تلقي إجابة غير دقيقة شبه معدومة.

- يمكن للنموذج الآن التعامل مع ما يصل إلى 272,000 رمز إدخال وتوليد حتى 128,000 رمز إخراج مما يعني أنه قادر على قراءة وتحليل ملفات طويلة (مثل تقارير من 300 صفحة) بدقة أكاديمية عالية.

- كفاءة شبه بشرية في اختبارات متخصصة حيث حصل على 94.6% في اختبار AIME (الرياضيات) و74.9% في اختبار SWE-bench (حلول لمشاكل برمجية واقعية) مما يجعله شريكًا فعّالًا سواء في البرمجة أو تحليل البيانات.

- نموذج موحّد متعدد المهام، في السابق كانت هناك أدوات منفصلة للكتابة (ChatGPT) البرمجة (Codex) والصور (DALL·E) أما الآن فإن GPT-5 يجمع كل هذه القدرات ضمن نظام واحد، ويعالج النصوص، الصور، والصوت ضمن نموذج شامل.

فهم واستيعاب الصوت البشري، أي أنه أصبح بإمكان GPT-5 فهم نبرة الصوت وطريقة الحديث، حتى وإن لم تكن العبارات مرتبة، ويُجري محادثات طبيعية كما لو كان أحد أعضاء الفريق كما يُنتظر قريبًا أن يتمكن من تحليل محتوى اجتماعات الفيديو وتقديم ملخصات دقيقة لها.

- تم تضمين ميزة "الاكتمالات الآمنة" والتي تضمن ردودًا متزنة ومحايدة عند التعامل مع قضايا حساسة، بعيدًا عن التهرب أو الصيغ الآلية المعتادة.

- قدرات ذاتية متقدمة (Agentic Capabilities): من أبرز ما يميز GPT-5 هو قدرته على أداء المهام تلقائيًا دون طلب مباشر مثل:
الرد على رسائل البريد الإلكتروني
تنظيم الجداول الزمنية
متابعة المهام
تلخيص الاجتماعات
البحث وتقديم المقترحات

مرحباً بكم في ثورة غير مسبوقة في عالم الذكاء الاصطناعي🤖.

كن مثل ال for ان لم تصل الى هدفك من المحاولة الاولى عاود المحاولة مره واثنان وثلاث حتى يتحقق هدفك,,,
ولاتكن مثل ال if تربط مصيرك بمحاولة واحدة إن تحققت تستمر وإن لم تتحقق. تتوقف وتنتهي !

#كوديات

دوبــاكــود|DopaCode

الخوف من ضياع المستقبل المهني… وهل الذكاء الاصطناعي هو الحل؟

كل طالب جامعي تقريبًا يطرح هذا السؤال لنفسه: هل ما أدرسه اليوم سيكفيني غدًا؟
الخوف من ضياع المستقبل المهني شعور طبيعي، خصوصًا مع مناهج تقليدية مليئة بالنظرية، بينما السوق يتغير بسرعة مذهلة ويطالب بمهارات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي.

لماذا الذكاء الاصطناعي بالذات؟

لأنه يدخل في كل المجالات: الطب، الهندسة، الإدارة، الأمن، وحتى الفنون.
لأنه يفتح بابًا واسعًا لفرص وظيفية لم تكن موجودة قبل سنوات.
لأنه لم يعد معقدًا كما كان، اليوم توجد أدوات ومنصات جاهزة تساعدك على التعلم والتطبيق بسهولة.

كيف يواجه الطالب هذا الخوف؟

1. وازن بين دراستك الجامعية وتعلم التقنيات: اجعل المواد الأكاديمية أساسًا، وأضف إليها تعلم AI بشكل ذاتي.
2. ابدأ بالأساسيات: لغة Python، مبادئ Machine Learning، وأساسيات Data Science.
3. طبّق ولو بمشاريع صغيرة: حتى لو كان تطبيق بسيط يتعلم من البيانات، التجربة هي ما تصنع الفرق.
4. اجعل التعلم عادة يومية: نصف ساعة يوميًا كافية لتغيير مسارك المهني.

الخلاصة
المستقبل لن يضيع إذا بدأت من الآن. الذكاء الاصطناعي ليس بديلًا عن دراستك الجامعية، بل مكمل لها. هو السلاح الذي سيجعل شهادتك أكثر قيمة، ويمنحك الثقة أن تكون مستعدًا لأي تحدٍ مهني قادم.

ما قبل تعلم تحليل وتصميم النظم

قبل ما تبدأ تتعلم، لازم تعرف ايش يعني "نظام"، وليش نحلله ونصممه.
الفكرة بسيطة: كل نظام يحل مشكلة، بس لازم تفهم المشكلة أول.
إذا فهمت السياق، المستخدم، والهدف… وقتها التعلم يصير منطقي وسهل.

وقبل ما تتعلم اي شي جديد اسئل نفسك اكثر من مرة ليش انا اتعلم هذا الشي وايش بستفيد من هذا الشي وكيف يمكن اتعلمه ..

الأساس؟لا تبدأ بالأدوات، ابدأ بالفهم .. قبل الدرخ.

ما أوهنَ خذلانَ العرب! تركوا الجرح نازفًا حتى تمدّد الغريب، فاستباح الأرض والدماء، وسرق كل شيء… وويلٌ لأمّةٍ باعها صمتُ أبنائها قبل طغيان أعدائها.

حنان محمد