Manus API شرح كامل : أتمتة مهامك التقنية دون كتابة كود معقد

اكتشف Manus API : منصة الذكاء الاصطناعي التي تتيح لك دمج وكلاء أذكياء في تطبيقاتك بسهولة. دليل عملي شامل مع أمثلة برمجية.

هل سبق أن شعرت بالإحباط من تعقيد تكامل نماذج الذكاء الاصطناعي في مشاريعك؟ أو ربما جربت OpenAI API ووجدت أنك بحاجة إلى معالجة المهام الطويلة يدوياً، أو تنفيذ webhooks معقدة لتتبع التقدم؟ إذا كنت تبحث عن حل يوفر واجهة موحدة لإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي بالكامل، فإن Manus API هو الإجابة التي تبحث عنها.

في هذا الدليل العملي، سأوضح لك بالتفصيل كيف تستخدم Manus لتحويل تطبيقاتك إلى أنظمة ذكية قادرة على تنفيذ مهام معقدة، مع أمثلة برمجية جاهزة للتطبيق.

هذا المقال للمطورين اذا كنت مبتدئ و تريد استخدام مانوس في مهام عادية فيمكنك الانتقال للمقال : شرح Manus بالتفصيل : من التخطيط للسفر إلى تحليل البيانات دون كتابة سطر واحد

ما هو Manus API؟

Manus API هو واجهة برمجية متقدمة تتيح لك دمج وكيل ذكاء اصطناعي كامل (AI Agent) في تطبيقاتك بشكل سلس. على عكس APIs التقليدية التي تقدم فقط إجابات نصية، يمكن لـ Manus:

• تنفيذ مهام طويلة ومعقدة بشكل غير متزامن (Asynchronous)
• التفاعل مع تطبيقات أخرى مثل Gmail، Notion، Google Calendar عبر موصلات جاهزة
• معالجة ملفات متعددة (PDF، صور، جداول بيانات) ضمن نفس المهمة
• تتبع حالة التنفيذ عبر Webhooks أو Polling

الميزة الأقوى؟ التوافق التام مع OpenAI SDK. يمكنك الانتقال من OpenAI إلى Manus بتعديل 3 أسطر فقط من الكود!

لماذا يجب أن تجرب Manus API؟

1. التوافق مع OpenAI SDK

إذا كنت تستخدم OpenAI Responses API بالفعل، فأنت لا تحتاج لإعادة كتابة كودك. فقط عدّل:

• الـ Base URL
• طريقة المصادقة (Authentication)
• اسم الموديل

وستجد نفسك تستخدم Manus دون أي تعقيدات إضافية.

2. معالجة المهام الطويلة بذكاء

بدلاً من الانتظار لدقائق أمام الشاشة، يمكنك:

• إنشاء مهمة بطلب API واحد
• استلام task_id فوراً
• تتبع التقدم عبر Polling أو Webhooks
• استرجاع النتيجة النهائية عند الانتهاء

3. التكامل مع التطبيقات الأخرى

تخيل أنك تريد بناء بوت يقوم بـ:

• قراءة رسائل Gmail
• استخراج البيانات المهمة
• حفظها في Notion
• جدولة اجتماع في Google Calendar

مع Manus، يمكنك فعل كل ذلك عبر Connectors بدون الحاجة لكتابة OAuth flow يدوياً!

---

البداية السريعة: مهمتك الأولى مع Manus

الخطوة 1: الحصول على API Key

1. سجّل دخولك إلى manus.im
2. انتقل إلى إعدادات —–> Integration
3. انشئ API Key جديد واعطه اسما معبراً عن ةظيفته التي ستستخدمه بها
4. انسخ الـ API Key الخاص بك

الخطوة 2: أول طلب API

دعنا ننشئ مهمة بسيطة لاختبار النظام:

باستخدام cURL:

curl --request POST \
  --url 'https://api.manus.ai/v1/tasks' \
  --header 'accept: application/json' \
  --header 'content-type: application/json' \
  --header 'API_KEY: YOUR_API_KEY_HERE' \
  --data '{
    "prompt": "اكتب دالة Python لحساب أرقام Fibonacci",
    "agentProfile": "manus-1.6"
  }'

باستخدام Python:

import requests

url = "https://api.manus.ai/v1/tasks"
headers = {
    "accept": "application/json",
    "content-type": "application/json",
    "API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
data = {
    "prompt": "اكتب دالة Python لحساب أرقام Fibonacci",
    "agentProfile": "manus-1.6"
}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
result = response.json()

print(f"Task ID: {result['task_id']}")
print(f"Task URL: {result['task_url']}")

شرح الكود:

• نستخدم endpoint /v1/tasks لإنشاء مهمة جديدة
• نمرر الـ API Key في الـ headers
• نحدد الموديل (manus-1.6) وهو الموديل الأساسي للمهام العامة
• نتلقى task_id لتتبع المهمة لاحقاً

باستخدام TypeScript:

const response = await fetch('https://api.manus.ai/v1/tasks', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'accept': 'application/json',
    'content-type': 'application/json',
    'API_KEY': process.env.MANUS_API_KEY
  },
  body: JSON.stringify({
    prompt: 'Write a function to calculate fibonacci numbers',
    agentProfile: 'manus-1.6'
  })
});

const data = await response.json();
console.log(`Task created: ${data.task_id}`);

---

فهم Agent Profiles: اختر الموديل المناسب لمهمتك

يوفر Manus ثلاثة موديلات (Agent Profiles) لتناسب مختلف الاحتياجات:

الموديل	الاستخدام المناسب	السرعة	التكلفة
manus-1.6-lite	مهام بسيطة: ردود سريعة، استفسارات عامة	⚡ سريع جداً	💰 منخفضة
manus-1.6	مهام عامة: تحليل نصوص، معالجة ملفات	⚙️ متوازن	💰💰 متوسطة
manus-1.6-max	مهام معقدة: بحث عميق، تحليل بيانات ضخمة	🐢 بطيء	💰💰💰 عالية

نصيحة عملية: ابدأ دائماً بـ manus-1.6-lite واختبر النتائج. إذا لم تكن راضياً، انتقل إلى manus-1.6 أو manus-1.6-max.

---

تتبع حالة المهمة: Polling vs Webhooks

بعد إنشاء المهمة، تمر بعدة حالات (Statuses):

• running: المهمة قيد التنفيذ
• pending: الوكيل ينتظر مدخلات إضافية
• completed: اكتملت بنجاح
• error: فشلت المهمة

الطريقة 1: Polling (استعلام دوري)

import time
import requests

def wait_for_task_completion(task_id, api_key, max_wait=300):
    """
    تتبع حالة المهمة حتى تكتمل أو تفشل
    
    Args:
        task_id: معرّف المهمة
        api_key: مفتاح API
        max_wait: الحد الأقصى للانتظار بالثواني (افتراضي: 5 دقائق)
    """
    url = f"https://api.manus.ai/v1/tasks/{task_id}"
    headers = {"API_KEY": api_key}
    
    start_time = time.time()
    
    while True:
        # تحقق من انتهاء المدة القصوى
        if time.time() - start_time > max_wait:
            print("⏱️ انتهت المدة القصوى للانتظار")
            return None
        
        # استعلام عن حالة المهمة
        response = requests.get(url, headers=headers)
        task_data = response.json()
        
        status = task_data.get('status')
        print(f"📊 الحالة الحالية: {status}")
        
        if status == 'completed':
            print("✅ اكتملت المهمة بنجاح!")
            return task_data
        elif status == 'error':
            print("❌ فشلت المهمة")
            return task_data
        
        # انتظر 5 ثوانٍ قبل الاستعلام مجدداً
        time.sleep(5)

# مثال على الاستخدام
task_id = "a5ej4FnVPLP8Vjvb6FoeAu"
result = wait_for_task_completion(task_id, "YOUR_API_KEY")

if result and result['status'] == 'completed':
    print("📄 النتيجة النهائية:")
    print(result['output'])

متى تستخدم Polling؟

• تطبيقات بسيطة أو سكريبتات صغيرة
• عدد قليل من المهام المتزامنة
• بيئة تطوير أو اختبار

الطريقة 2: Webhooks (الإشعارات الفورية)

بدلاً من الاستعلام المتكرر، يمكنك تسجيل webhook ليرسل Manus إشعاراً إلى خادمك عند اكتمال المهمة:

import requests

# تسجيل webhook
webhook_url = "https://yourserver.com/manus-webhook"
headers = {
    "API_KEY": "YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "webhook": {
        "url": webhook_url
    }
}

response = requests.post(
    "https://api.manus.ai/v1/webhooks",
    json=data,
    headers=headers
)

webhook_id = response.json()['webhook_id']
print(f"✅ تم تسجيل Webhook: {webhook_id}")

على جانب الخادم (مثال Flask):

from flask import Flask, request
import hmac
import hashlib

app = Flask(__name__)

@app.route('/manus-webhook', methods=['POST'])
def handle_manus_webhook():
    # تحقق من التوقيع (Signature Verification)
    signature = request.headers.get('X-Manus-Signature')
    body = request.get_data()
    
    # احسب التوقيع المتوقع
    expected_signature = hmac.new(
        b'YOUR_WEBHOOK_SECRET',
        body,
        hashlib.sha256
    ).hexdigest()
    
    if signature != expected_signature:
        return "Unauthorized", 401
    
    # معالجة البيانات
    data = request.json
    task_id = data['task_id']
    status = data['status']
    
    print(f"📬 استلمت إشعاراً: المهمة {task_id} - الحالة: {status}")
    
    if status == 'completed':
        # افعل شيئاً بالنتيجة
        process_completed_task(data)
    
    return "OK", 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

متى تستخدم Webhooks؟

• تطبيقات إنتاجية (Production)
• عدد كبير من المهام المتزامنة
• الحاجة لاستجابة فورية عند اكتمال المهام

العمل مع الملفات: من التحميل إلى المعالجة

إحدى أقوى مميزات Manus هي قدرته على معالجة ملفات متعددة بصيغ مختلفة ضمن نفس المهمة.

الطريقة 1: استخدام URL مباشر

الأبسط للملفات العامة:

response = requests.post(
    "https://api.manus.ai/v1/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "prompt": "حلل هذا التقرير المالي واستخرج النقاط الرئيسية",
        "agentProfile": "manus-1.6",
        "attachments": [
            {
                "type": "url",
                "url": "https://example.com/financial_report.pdf"
            }
        ]
    }
)

الطريقة 2: رفع الملف مسبقاً (Files API)

الأفضل لإعادة استخدام الملفات في مهام متعددة:

import requests

# الخطوة 1: إنشاء سجل الملف والحصول على رابط الرفع
file_data = {
    "filename": "berkshire_letter_2024.pdf"
}
response = requests.post(
    "https://api.manus.ai/v1/files",
    headers=headers,
    json=file_data
)
file_info = response.json()
file_id = file_info['id']
upload_url = file_info['upload_url']

# الخطوة 2: تحميل الملف إلى الرابط
pdf_url = "https://www.berkshirehathaway.com/letters/2024ltr.pdf"
pdf_content = requests.get(pdf_url).content
requests.put(upload_url, data=pdf_content)

print(f"✅ تم رفع الملف: {file_id}")

# الخطوة 3: استخدام الملف في مهمة
task_response = requests.post(
    "https://api.manus.ai/v1/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "prompt": "لخص رسالة Warren Buffett السنوية",
        "agentProfile": "manus-1.6",
        "attachments": [
            {
                "type": "file_id",
                "file_id": file_id
            }
        ]
    }
)

شرح الكود:

1. ننشئ سجل ملف ونحصل على upload_url مؤقت (صالح لساعة واحدة)
2. نرفع الملف الفعلي عبر PUT request
3. نستخدم file_id في المهام اللاحقة

الطريقة 3: Base64 Encoding (للملفات الخاصة)

import base64

# قراءة وترميز الملف
with open("private_document.pdf", "rb") as f:
    file_content = f.read()

base64_string = base64.b64encode(file_content).decode("utf-8")

# إرسال المهمة
response = requests.post(
    "https://api.manus.ai/v1/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "prompt": "حلل هذا المستند السري",
        "agentProfile": "manus-1.6",
        "attachments": [
            {
                "type": "base64",
                "filename": "document.pdf",
                "file_data": f"data:application/pdf;base64,{base64_string}"
            }
        ]
    }
)

الصيغ المدعومة:

• المستندات: PDF, DOCX, TXT, MD
• جداول البيانات: CSV, XLSX
• الصور: PNG, JPEG, GIF, WebP
• أكواد: JSON, YAML, Python, JavaScript

المحادثات متعددة الأدوار: بناء سياق تراكمي

إحدى القدرات القوية هي إمكانية الاستمرار في محادثة سابقة:

# المهمة الأولى: تحليل صورة
initial_response = requests.post(
    "https://api.manus.ai/v1/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "prompt": "ما الذي تراه في هذه الصورة؟",
        "agentProfile": "manus-1.6",
        "attachments": [
            {
                "type": "url",
                "url": "https://example.com/chart.png"
            }
        ]
    }
)

task_id = initial_response.json()['task_id']

# انتظر حتى تكتمل المهمة الأولى
wait_for_task_completion(task_id, api_key)

# المهمة الثانية: استكمال السياق
followup_response = requests.post(
    "https://api.manus.ai/v1/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "prompt": "بناءً على البيانات السابقة، ما توقعاتك للربع الرابع؟",
        "agentProfile": "manus-1.6",
        "taskId": task_id  # ربط بالمحادثة السابقة
    }
)

حالات الاستخدام:

• بناء Chatbots تفاعلية
• تحليل متعدد المراحل لبيانات معقدة
• تحسين الإجابات بناءً على feedback المستخدم

---

Connectors: التكامل مع التطبيقات الأخرى

هذه واحدة من أقوى ميزات Manus. بدلاً من كتابة OAuth flows معقدة، استخدم موصلات جاهزة:

الموصلات المتاحة:

• 📧 Gmail: قراءة وإرسال الرسائل
• 📝 Notion: البحث والتحديث في قواعد البيانات
• 📅 Google Calendar: جدولة الاجتماعات
• 💼 Slack: إرسال الإشعارات
• 🌐 Similarweb: الحصول على تحليلات المواقع

كيفية الاستخدام:

# مثال: قراءة رسائل Gmail وتلخيصها
response = requests.post(
    "https://api.manus.ai/v1/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "prompt": "اقرأ آخر 10 رسائل في Gmail ولخص الرسائل المهمة",
        "agentProfile": "manus-1.6",
        "connectors": ["gmail-connector-uuid"]  # احصل على UUID من لوحة التحكم
    }
)

كيف تحصل على UUID الموصل؟

1. سجّل دخولك إلى manus.im
2. افتح إعدادات Integrations
3. فعّل الموصل المطلوب (ستمر بعملية OAuth)
4. انسخ UUID الخاص به

---

التوافق مع OpenAI SDK: انتقل بسهولة

إذا كنت تستخدم OpenAI Responses API بالفعل، هذا ما تحتاجه للانتقال:

قبل (OpenAI):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...")

response = client.responses.create(
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [{"type": "input_text", "text": "Hello"}]
    }],
    model="gpt-4"
)

بعد (Manus):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.manus.im",  # 👈 التغيير الأول
    api_key="**",  # قيمة placeholder
    default_headers={
        "API_KEY": "YOUR_MANUS_KEY"  # 👈 التغيير الثاني
    }
)

response = client.responses.create(
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [{"type": "input_text", "text": "Hello"}]
    }],
    extra_body={
        "task_mode": "agent",
        "agent_profile": "manus-1.6"  # 👈 التغيير الثالث
    }
)

فقط 3 تغييرات! الباقي يبقى كما هو.

---

إدارة المشاريع: تنظيم مهامك

إذا كنت تعمل على عدة مشاريع، يمكنك تنظيمها باستخدام Projects:

# إنشاء مهمة ضمن مشروع
response = requests.post(
    "https://api.manus.ai/v1/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "prompt": "حلل التقرير الربع سنوي",
        "agentProfile": "manus-1.6",
        "projectId": "proj_abc123"  # ربط بمشروع محدد
    }
)

الفائدة:

• تنظيم أفضل: كل مهام المشروع في مكان واحد
• تعليمات موحدة: تطبيق context موحد على جميع المهام
• تتبع سهل: مراقبة تقدم المشروع ككل

البحث والتصفية: إدارة آلاف المهام

مع الوقت، ستتراكم لديك مئات المهام. هكذا تبحث بفعالية:

البحث بالنص:

# ابحث عن مهام تحتوي على كلمة "financial"
response = requests.get(
    "https://api.manus.ai/v1/tasks?query=financial&limit=20",
    headers=headers
)

التصفية حسب الحالة:

# احصل على المهام المكتملة فقط
response = requests.get(
    "https://api.manus.ai/v1/tasks?status=completed&status=running",
    headers=headers
)

التصفية الزمنية:

import time

# المهام خلال آخر 7 أيام
week_ago = int(time.time()) - (7 * 24 * 60 * 60)
response = requests.get(
    f"https://api.manus.ai/v1/tasks?created_after={week_ago}",
    headers=headers
)

Pagination (الترحيل) للنتائج الكبيرة:

all_tasks = []
after_cursor = None

while True:
    url = f"https://api.manus.ai/v1/tasks?limit=50&order=desc"
    if after_cursor:
        url += f"&after={after_cursor}"
    
    response = requests.get(url, headers=headers)
    data = response.json()
    
    all_tasks.extend(data['data'])
    
    if not data['has_more']:
        break
    
    after_cursor = data['last_id']

print(f"إجمالي المهام: {len(all_tasks)}")

أمان وأفضل الممارسات

1. حماية API Key:

# ❌ خطأ: تضمين المفتاح في الكود
api_key = "manus_abc123xyz"

# ✅ صحيح: استخدام متغيرات البيئة
import os
api_key = os.getenv("MANUS_API_KEY")

2. التحقق من Webhook Signatures:

import hmac
import hashlib

def verify_webhook_signature(body, signature, secret):
    expected = hmac.new(
        secret.encode(),
        body.encode(),
        hashlib.sha256
    ).hexdigest()
    return hmac.compare_digest(expected, signature)

3. معالجة الأخطاء:

def create_task_safe(prompt, api_key):
    try:
        response = requests.post(
            "https://api.manus.ai/v1/tasks",
            headers={"API_KEY": api_key},
            json={"prompt": prompt, "agentProfile": "manus-1.6"},
            timeout=30  # حدد timeout
        )
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.Timeout:
        print("⏱️ انتهت مهلة الطلب")
    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        print(f"❌ خطأ HTTP: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ خطأ غير متوقع: {e}")
    return None

4. اختيار Agent Profile المناسب:

• استخدم manus-1.6-lite للمهام البسيطة (توفير التكلفة)
• استخدم manus-1.6-max فقط عند الحاجة الفعلية

5. إخفاء المهام الآلية:

# للمهام الروتينية، أخفها من قائمة المهام
response = requests.post(
    "https://api.manus.ai/v1/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "prompt": "مهمة آلية روتينية",
        "agentProfile": "manus-1.6",
        "hideInTaskList": True  # لن تظهر في واجهة المستخدم
    }
)

---

حالات استخدام عملية

1. بوت تلخيص الأخبار:

def daily_news_summary():
    """
    بوت يقرأ الأخبار التقنية يومياً ويرسل ملخصاً
    """
    response = requests.post(
        "https://api.manus.ai/v1/tasks",
        headers={"API_KEY": os.getenv("MANUS_API_KEY")},
        json={
            "prompt": "ابحث عن أحدث الأخبار التقنية اليوم ولخصها في 5 نقاط",
            "agentProfile": "manus-1.6",
            "connectors": ["web-search-connector"],
            "hideInTaskList": True
        }
    )
    return response.json()['task_id']

2. تحليل تعليقات العملاء:

def analyze_customer_feedback(csv_url):
    """
    تحليل ملف CSV يحتوي على تعليقات العملاء
    """
    response = requests.post(
        "https://api.manus.ai/v1/tasks",
        headers={"API_KEY": os.getenv("MANUS_API_KEY")},
        json={
            "prompt": "حلل تعليقات العملاء واستخرج: 1) المشاكل الشائعة 2) المميزات المطلوبة 3) تقييم المشاعر العام",
            "agentProfile": "manus-1.6",
            "attachments": [{"type": "url", "url": csv_url}]
        }
    )
    return response.json()

3. مساعد البحث الأكاديمي:

def research_assistant(topic, papers_urls):
    """
    قراءة أوراق بحثية متعددة واستخراج الأفكار الرئيسية
    """
    attachments = [{"type": "url", "url": url} for url in papers_urls]
    
    response = requests.post(
        "https://api.manus.ai/v1/tasks",
        headers={"API_KEY": os.getenv("MANUS_API_KEY")},
        json={
            "prompt": f"اقرأ هذه الأوراق البحثية عن {topic} واستخرج: 1) المنهجية المستخدمة 2) النتائج الرئيسية 3) التوصيات",
            "agentProfile": "manus-1.6-max",  # مهمة معقدة
            "attachments": attachments
        }
    )
    return response.json()

[ضع رابط مقال “10 مشاريع عملية باستخدام Manus API” هنا]

المقارنة: Manus vs OpenAI vs Alternatives

الميزة	Manus	OpenAI API	LangChain
دعم المهام الطويلة	✅ أصلي (Async)	⚠️ يدوي	⚠️ يحتاج إعداد
التكامل مع التطبيقات	✅ Connectors جاهزة	❌ يدوي	⚠️ يحتاج إعداد
معالجة الملفات	✅ متعدد الصيغ	⚠️ محدود	⚠️ يحتاج إعداد
Webhooks	✅ مدمج	❌ غير مدعوم	❌ يدوي
سهولة الاستخدام	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐
التوافق مع OpenAI SDK	✅ كامل	–	⚠️ جزئي

---

الأسئلة الشائعة (FAQ)

هل Manus مجاني؟

يقدم Manus نظام Credits. تحصل على Credits مجانية عند التسجيل، وبعدها تدفع حسب الاستخدام.

هل يدعم اللغة العربية؟

نعم! يمكنك إرسال المهام بالعربية واستقبال الردود بها. استخدم locale: "ar" في طلبك.

ما الفرق بين Task Modes؟

• chat: محادثة بسيطة (مثل ChatGPT)
• adaptive: يختار النظام الوضع المناسب تلقائياً
• agent: وكيل ذكي يمكنه استخدام أدوات واتخاذ قرارات

هل يمكنني استخدام Manus في تطبيق إنتاجي؟

نعم! المنصة مستقرة وتدعم Webhooks للاستجابة الفورية.

كم تستغرق المهمة عادةً؟

• manus-1.6-lite: 10-30 ثانية
• manus-1.6: 30-120 ثانية
• manus-1.6-max: 2-10 دقائق (حسب التعقيد)

الخلاصة: هل Manus يستحق التجربة؟

بعد تجربة عملية، أرى أن Manus API يستحق بقوة إذا كنت:

• ✅ تبحث عن بديل أسهل لـ OpenAI للمهام الطويلة
• ✅ تحتاج تكامل جاهز مع Gmail/Notion/Calendar
• ✅ تريد معالجة ملفات متعددة في مهمة واحدة
• ✅ تحتاج Webhooks بدون تعقيدات

لكن قد لا يناسبك إذا:

• ❌ تحتاج فقط لردود نصية بسيطة (OpenAI أرخص)
• ❌ تبني نظام معقد جداً (LangChain أكثر مرونة)

توصيتي: ابدأ بالمهام البسيطة، جرّب الموصلات، ثم قرر إذا كانت المنصة تناسب احتياجاتك.

ابدأ الآن!

1. سجّل حساباً على manus.im
2. احصل على API Key من لوحة التحكم
3. جرّب المثال الأول في هذا المقال
4. شاركنا تجربتك في التعليقات!

هل جربت Manus من قبل؟ ما رأيك في الموصلات؟ اترك تعليقاً وسأرد عليك!