متقدم JavaScript: تطوير ألعاب حقيقية وتطبيقات أذكى

باختصار

• تعلم كيف يُمكّن JavaScript المتقدم تشغيل ألعاب حقيقية وتطبيقات ذكية.
• استكشف الهندسة المعيارية باستخدام نموذج-عرض-تحكم (MVC).
• أنشئ رنر لانهائي بأسلوب Sonic باستخدام Kaplay و Vite.
• أنشئ روبوت دردشة الاسترجاع المُعزَّز بالإنشاء (RAG) باستخدام LangChain.js و OpenAI.
• أتقن ضبط الأداء، والقابلية للتوسع، والاختبار لأنظمة إنتاجية.

---

ما ستتعلمه

1. كيفية تطبيق التصميم الكائني ونموذج-عرض-تحكم (MVC) في محركات ألعاب JavaScript الحديثة.
2. كيفية استخدام الهندسات القائمة على المكونات لدورات لعب سلسة.
3. كيفية بناء روبوت دردشة الاسترجاع المُعزَّز بالإنشاء (RAG) يُثبت نماذج اللغة الكبيرة في البيانات الخاصة.
4. كيفية هيكلة مشاريع JavaScript لقابلية الصيانة، والأداء، والأمان.
5. كيفية اختبار، مراقبة، ونشر تطبيقات JS متقدمة قابلة للتوسع.

---

المتطلبات الأساسية

قبل البدء، يجب أن تكون مرتاحًا مع:

• الـJavaScript الحديث (ES6+ syntax, async/await, modules)
• استخدام Node.js و npm
• مفاهيم أساسية لـ HTML5 Canvas
• اختياري: معرفة بواجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو مكتبات الذكاء الاصطناعي

---

مقدمة: لماذا لا يزال JavaScript المتقدم مهمًا

تطور JavaScript ليتجاوز بكثير تعديل DOM. اليوم، هو العمود الفقري لألعاب المتصفح، ومساعدي الذكاء الاصطناعي، وأنظمة full-stack. سواء كنت تقوم برسم الرسومات على لوحة أو تنظيم خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي، فإن نفس الأنماط المتقدمة—التصميم المعياري، والهندسة الموجهة بالأحداث، وتدفقات العمل المُتزامنة—تنطبق.

سنستعرض ثلاث دراسات حالة تُظهر هذا التطور:

1. Rabbit Trap — لعبة بلاط معيارية تعتمد على MVC.
2. Sonic Runner — رنر لانهائي عالي الأداء مبني باستخدام Kaplay.
3. Formula One Chatbot — مساعد ذكي يعمل بفضل LangChain.js و OpenAI.

يركز كل منها على مجال: الهندسة، والأداء، والذكاء.

---

1. الهندسة المعيارية مع MVC: دروس من Rabbit Trap

يبقى نموذج-عرض-تحكم (MVC) أحد أكثر الطرق قوة لهيكلة ألعاب وتطبيقات JavaScript. فهو يفصل بوضوح البيانات، العرض، ومنطق الإدخال—مبدأ يدعم إطارات العمل مثل React، Angular، و Vue¹.

تفصيل MVC

المكون	المسؤولية	مثال
النموذج	منطق اللعبة، إدارة الحالة	موقع اللاعب، السرعة
العرض	عرض المرئيات	رسم على لوحة، تغيير الحجم
المتحكم	معالجة الإدخال	أحداث لوحة المفاتيح، الفأرة، أو اللمس

مخطط الهيكلية

flowchart TD
  subgraph Controller
    A[Keyboard Input] --> B[Controller Class]
  end
  subgraph Model
    C[Game Logic] --> D[Player State]
  end
  subgraph View
    E[Canvas Renderer] --> F[Display Class]
  end
  B --> C
  C --> E

لماذا يهم MVC

بدون حدود واضحة، يمكن لمنطق اللعبة أن يصبح فوضى من المتغيرات العالمية والاعتماديات المتشابكة. MVC يفرض الانضباط:

• إعادة الهيكلة بأمان — عزل التغييرات في طبقة واحدة.
• اختبار بشكل مستقل — محاكاة العرض أو الإدخال في الاختبارات الوحدوية.
• إعادة استخدام المنطق — نقل محركك إلى مشاريع متعددة.

مثال: إعداد محرك نظيف

// main.js
import { Game } from './Game.js';
import { Display } from './Display.js';
import { Controller } from './Controller.js';
import { Engine } from './Engine.js';

const game = new Game();
const display = new Display(document.querySelector('canvas'));
const controller = new Controller();
const engine = new Engine(30, render, update);

function update() {
  game.update(); // updates player state
}

function render() {
  display.render(game.getState());
}

engine.start();

هذا الإعداد المعياري يضمن أن Display, Game, و Controller تتفاعل فقط عبر واجهات محددة.

المزالق الشائعة والحلول

المزالق	سبب المشكلة	الحل
الوصول المباشر إلى المتغيرات بين الفئات	ترابط ضيق	استخدام طرق getter/setter
خلط الرسم والمنطق	انخفاض الإطارات، صعوبة التصحيح	فصل update() و render()
المتغيرات العالمية	آثار جانبية غير متوقعة	تغليف الحالة في الفئات

---

2. بناء مُتَسَابِق على نمط سونيك باستخدام Kaplay

الآن دعونا نطبق مبادئ MVC من خلال بناء مُتَسَابِق لا نهائي على نمط سونيك باستخدام Kaplay, محرك خفيف الوزن قائم على المكونات JavaScript لألعاب المتصفح ثنائية الأبعاد. تصميم Kaplay مستوحى من مكتبات حديثة مثل Kaboom.js ويركز على الأداء المُجزأ².

الخطوة 1: إعداد المشروع

npm create vite@latest sonic-runner
cd sonic-runner
npm install kaplay@0.0.1-alpha.21
npm run dev

قم بزيارة http://localhost:5173 للتحقق من إعداداتك.

الخطوة 2: تهيئة سياق Kaplay

// src/main.js
import kaplay from 'kaplay';

const k = kaplay({
  width: 1920,
  height: 1080,
  letterbox: true,
  background: [0, 0, 0]
});

Kaplay تتعامل مع التحجيم ونسب العرض والارتفاع للحصول على مظهر متناسق.

الخطوة 3: إضافة كيانات اللعبة

Kaplay تستخدم قائم على المكونات API للتركيب المرن.

k.loadSprite('runner', '/sprites/runner.png');

const player = k.add([
  k.sprite('runner'),
  k.pos(100, 400),
  k.area(),
  k.body()
]);

k.onKeyPress('space', () => {
  if (player.isGrounded()) player.jump(800);
});

الخطوة 4: التمرير الطبقي

const bg = k.add([
  k.sprite('background', { width: 1920, height: 1080 }),
  k.fixed()
]);

k.onUpdate(() => {
  bg.move(-100, 0);
  if (bg.pos.x < -1920) bg.pos.x = 0;
});

نصيحة الأداء

حلقة Kaplay الداخلية تستخدم توقيت دلتا لضمان فيزياء متسقة عبر الأجهزة³. ضبط نسب العرض واستخدام الحشو يساعد في تقليل إعادة رسم GPU والحفاظ على معدل إطارات ثابت.

متى تستخدم Kaplay مقابل متى لا تستخدم Kaplay

متى تستخدم Kaplay	متى تتجنب Kaplay
تحتاج إلى لعبة 2D للمتصفح	تحتاج إلى عرض ثلاثي الأبعاد
تريد نموذجًا أوليًا سريعًا	تحتاج إلى فيزياء متقدمة
تفضل بنية تحتية تعتمد فقط على JavaScript	تدمج مع Unity أو Unreal

مثال واقعي

يستخدم العديد من المطورين المستقلين محركات مثل Phaser أو Kaboom.js لنشر ألعاب المتصفح على itch.io أو Newgrounds. النهج الموديولاري يجعل من السهل نقلها إلى إطارات العمل المحمولة مثل Capacitor أو React Native.

---

3. تطبيقات ذكية: روبوتات الدردشة RAG باستخدام LangChain.js

ما وراء الألعاب، JavaScript أصبح لاعبًا جادًا في تطوير الذكاء الاصطناعي. مع LangChain.js، يمكنك بناء التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) روبوتات دردشة التي تدمج البيانات الخاصة مع نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT⁴.

كيف يعمل RAG

flowchart LR
  A[User Query] --> B[Retriever]
  B --> C[Vector Database]
  C --> D[Relevant Context]
  D --> E[LLM (OpenAI)]
  E --> F[Final Answer]

RAG يحسن الدقة المعلوماتية من خلال تأسيس الردود على بياناتك الخاصة.

خطوة بخطوة: بناء روبوت دردشة RAG

1. إعداد البيئة:

   npx create-next-app rag-chatbot
   cd rag-chatbot
   npm install langchain openai @datastax/astra-db-client
   

2. تحميل البيانات ودمجها:

   import { OpenAIEmbeddings } from 'langchain/embeddings';
   import { DataStaxVectorStore } from 'langchain/vectorstores';
   
   const embeddings = new OpenAIEmbeddings({ apiKey: process.env.OPENAI_KEY });
   const store = new DataStaxVectorStore({ embeddings });
   
   await store.addDocuments(scrapeDocs());
   

3. استعلام وإنشاء الإجابات:

   import { RetrievalQAChain } from 'langchain/chains';
   import { OpenAI } from 'langchain/llms/openai';
   
   const chain = new RetrievalQAChain({
     retriever: store.asRetriever(),
     llm: new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_KEY })
   });
   
   const answer = await chain.call({ query: 'Who won the 2024 F1 championship?' });
   console.log(answer);
   

الاعتبارات الأمنية

• لا تكشف عن مفاتيح API في كود العميل — استخدم دائمًا المتغيرات البيئية.
• تحقق من صحة البيانات المُستخلصة قبل التضمين لتجنب المدخلات غير الصحيحة.
• حد من معدل استدعاءات API لمنع استنفاد الحصة والاستغلال.

الاختبار والمراقبة

• استخدم مسترجعات مُحاكاة للاختبارات الوحدوية.
• سجل زمن الاستجابة واستخدام الرموز للتحكم في التكاليف.
• راقب صحة مخزن المتجهات باستخدام لوحات تحكم المزود.

المزالق الشائعة

المشكلة	السبب	الحل
استجابات فارغة	غياب التضمينات	إعادة توليد المتجهات
تأخر عالٍ	نوافذ سياق كبيرة	استخدام استرجاع مجزأ
إجابات قديمة	بيانات قديمة	جدولة إعادة الاستخراج

---

4. الأداء والقابلية للتوسع والصيانة

سواء كنت تُحرك الرسوم المتحركة أو تُقدّم استعلامات الذكاء الاصطناعي، الأداء والقابلية للتوسع هما المفتاح.

مقاييس الأداء

المقياس	سياق اللعبة	سياق الذكاء الاصطناعي
معدل الإطارات	60 إطارًا في الثانية	غير متوفر
التأخير	المدخل → الإطار <16 مللي ثانية	الاستعلام → الاستجابة <2 ثانية
الذاكرة	<200 ميجابايت	يعتمد على حجم التضمين

نصائح للقابلية للتوسع

• استخدام عمال الويب للحسابات الثقيلة⁵.
• تحميل الأصول والتضمينات بشكل كسول.
• تقسيم الكود إلى وحدات باستخدام الاستيرادات الديناميكية من Vite لتحسين أوقات التحميل.

قائمة فحص الصيانة

✅ استخدام وحدات ES (import/export)
✅ الحفاظ على حدود MVC نظيفة
✅ تخزين الأسرار في .env
✅ كتابة اختبارات التكامل
✅ توثيق واجهات برمجة التطبيقات العامة

---

الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الجميع

1. خلط المنطق والعرض: يؤدي إلى فقدان الإطارات.
2. تثبيت الثوابت: يعيق القابلية للتوسع.
3. تجاهل أخطاء التزامن: يؤدي إلى تعطل تطبيقات الإنتاج.
4. تخطي تثبيت الإصدار: يسبب انحراف التبعيات.

---

دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها

الخطأ	السبب المحتمل	الحل
لوحة الرسم لا تتغير الحجم	مفتاح تغيير الحجم مفقود	استدعاء display.resize() عند تغيير حجم النافذة
شاشة سوداء في Kaplay	إصدار خاطئ	استخدام @0.0.1-alpha.21
روبوت الدردشة يعيد 401	مفتاح API غير صالح	تحقق من ملف .env
استجابات OpenAI بطيئة	سياق كبير	تقليل نافذة الرموز

---

الاستنتاجات الرئيسية

التقدم في JavaScript ليس حول البنية النحوية — بل حول الهيكل.
سواء كنت تُحرك الرسوم المتحركة أو تُعزز الذكاء الاصطناعي، النجاح يأتي من التصميم المعياري، وفصل المهام، والوعي بالأداء.

---

الأسئلة الشائعة

س1: هل يمكن استخدام MVC لتطبيقات غير الألعاب؟
نعم. MVC يستخدم على نطاق واسع في إطارات العمل الويب مثل React، Angular، وVue⁶.

س2: هل Kaplay أفضل من Phaser؟
Kaplay أخف وأكثر حداثة، بينما Phaser يقدم ميزات مدمجة أكثر. اختر بناءً على تعقيد مشروعك.

س3: هل أحتاج إلى خلفية لروبوتات الدردشة RAG؟
ليس بالضرورة. LangChain.js يمكن أن يعمل من جانب العميل إذا كنت تستخدم مخازن المتجهات المضيفة.

س4: كيف أستضيف هذه المشاريع؟
الألعاب: itch.io أو Netlify. روبوتات الدردشة: Vercel أو Render.

س5: هل OpenAI مطلوب؟
لا. يمكنك استبدال أي LLM API يدعم التضمينات.

---

الخطوات التالية

• قم ببناء لعبة تعتمد على البلاط باستخدام مبادئ MVC.
• جرّب واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بفيزياء Kaplay وصوتياتها.
• قم بتوسيع روبوت الدردشة RAG باستخدام قواعد معرفية خاصة بالشركة.
• اشترك في نشرات JavaScript للمطورين للحصول على تحديثات حول LangChain.js وKaplay.

---

ملاحظات

1. MDN Web Docs – نمط نموذج-عرض-تحكم: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Glossary/MVC ↩

2. Kaplay GitHub مستودع: https://GitHub.com/kaplayjs/kaplay ↩

3. MDN Web Docs – طلب تحديث الإطار(): https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/window/requestAnimationFrame ↩

4. LangChain.js الوثائق: https://js.langchain.com/docs/ ↩

5. MDN Web Docs – عمال الويب API: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Web_Workers_API ↩

6. React الوثائق – بنية المكونات: https://React.dev/learn/thinking-in-React ↩