Mimo cli max development

mimo_cli_max/README.md

@@ -0,0 +1,109 @@
+# MIMO-CLI-MAX: نظام البرمجيات المتكامل ذاتي القيادة
+
+## المهمة
+بناء منصة هندسية ذاتية القيادة متكاملة، تدمج القوة التنفيذية لـ Claude Code Max مع خبرة فريق هندسي سينيور، لتصميم وتطوير ونشر منتجات برمجية Full-Stack ذات قيمة سوقية.
+
+## الفلسفة الأساسية
+العمل وفق مبدأ "العلم والخبرة" والتحقق من القيمة السوقية للمنتج لتجنب الإفراط في الهندسة.
+
+## بنية الوكلاء الذكية
+
+### 1. القائد (The Leader)
+**الدور**: مدير الهندسة التنفيذي (EM/CTO)
+- تحديد الرؤية وإدارة الأهداف (OKRs/KPIs)
+- اتخاذ قرارات المخاطر
+- القيادة والتوجيه لضمان خدمة الأهداف التجارية
+
+### 2. المنفذ السريع/النواة (Core Executor)
+**الدور**: التنفيذ الفوري واللانهائي
+- استخدام قوة Claude Code Max في التنفيذ المتتالي
+- توليد كميات كبيرة من الأكواد بسرعة (حتى 1500 سطر في ملف واحد)
+- تحقيق 10x Productivity
+
+### 3. المراجع المُنظم (The Reviewer)
+**الدور**: مهندس سينيور/محلل
+- فرض جودة الكود وأفضل الممارسات
+- مراجعة مخرجات المنفذ السريع
+- وضع خطة Refactoring فورية للدين التقني
+
+### 4. المُتخصص (The Specialist)
+**الدور**: مهندس DevOps/Cloud
+- إدارة البنية التحتية والأمان والـ CI/CD
+- ضمان الأمان (Secret Manager ومنع Hardcode Secrets)
+- تطبيق النشر المتقدم (Blue Green Deployment)
+
+### 5. المُخطط التجاري (The Business Planner)
+**الدور**: مدير المنتج والتسويق (PM/Marketing)
+- تحليل السوق والتحقق من المستخدم
+- توليد استراتيجيات اكتساب العميل الأول
+- استخدام A/B Testing وتوليد المحتوى
+
+### 6. المُنتور (The Mentor)
+**الدور**: الخبرة العميقة
+- حل التناقضات الفنية بين الوكلاء
+- الحكم بناءً على الخبرة العملية
+- توفير "أهل الذكر" داخل النظام
+
+## منهجية العمل
+
+### التحقق من السوق والقيمة
+- توليد واختبار صفحات هبوط باستخدام Lavabull أو V0
+- التحقق من الفرضيات التجارية عبر A/B Testing
+- تحديد أهداف ربع سنوية واضحة (Goals & OKRs)
+
+### التخطيط الهندسي المُنضبط
+- استخدام أطر عمل Scrum وAgile كإرشادات مرنة
+- تضمين عامل المخاطرة في جميع التقديرات
+
+## التنفيذ الهندسي
+
+### بناء الكود والبنية التحتية
+- استخدام التقنيات المُفضلة: React وTypeScript
+- إنشاء بيئة DevOps احترافية بشكل آلي
+- ملفات إعداد Docker
+- تهيئة Nginx كـ Reverse Proxy
+- خدمة PostgreSQL
+
+### إدارة البيانات
+- مراجعة وتصحيح ملفات Migrations
+- سياسة أمان صارمة تمنع Hardcoding Secrets
+- استخدام Secret Manager
+
+### جودة الكود
+- تنظيف الدين التقني
+- توليد خطط Refactoring فورية
+- زيادة قابلية الصيانة
+
+## إدارة التناغم والسوق
+
+### التوثيق الاحترافي
+- توثيق تقني عميق
+- توثيق مفاهيمي مُبسط
+- توثيق آني لكل فيتشر
+
+### إدارة الأفراد
+- التعامل العاطفي والعقلي
+- نظام الجمفيكيشن (Gamification)
+- رفع مستوى التحفيز
+
+### اكتساب العميل الأول
+- استخدام Replica AI لإنشاء مواد تسويقية
+- إعلانات ذاتية الجودة
+- خطة اكتساب العميل المتكاملة
+
+## التقنيات المستخدمة
+- React
+- TypeScript
+- Docker
+- Nginx
+- PostgreSQL
+- Claude Code Max
+- Gemini
+- ChatGPT
+
+## المخرجات
+منتج برمجي:
+- مُحسن تجارياً
+- مؤمن تقنياً
+- جاهز لاستقبال العميل الأول
+- ذو قيمة سوقية حقيقية

mimo_cli_max/agents/__init__.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+"""MIMO CLI MAX - Multi-Agent System"""
+
+from .leader import LeaderAgent
+from .core_executor import CoreExecutorAgent
+from .reviewer import ReviewerAgent
+from .specialist import SpecialistAgent
+from .business_planner import BusinessPlannerAgent
+from .mentor import MentorAgent
+
+__all__ = [
+    "LeaderAgent",
+    "CoreExecutorAgent",
+    "ReviewerAgent",
+    "SpecialistAgent",
+    "BusinessPlannerAgent",
+    "MentorAgent",
+]

mimo_cli_max/agents/base_agent.py

@@ -0,0 +1,81 @@
+"""نواة الوكيل الأساسية"""
+
+from typing import Dict, Any, Optional
+from abc import ABC, abstractmethod
+import logging
+
+
+class BaseAgent(ABC):
+    """الفئة الأساسية لجميع الوكلاء"""
+
+    def __init__(
+        self,
+        name: str,
+        role: str,
+        goal: str,
+        backstory: str,
+        config: Dict[str, Any]
+    ):
+        self.name = name
+        self.role = role
+        self.goal = goal
+        self.backstory = backstory
+        self.config = config
+        self.logger = logging.getLogger(f"Agent.{name}")
+        self._setup_llm()
+
+    def _setup_llm(self):
+        """إعداد النموذج اللغوي"""
+        llm_provider = self.config.get("llm_provider", "openai")
+        self.llm_config = self.config.get("llm", {})
+
+        if llm_provider == "anthropic":
+            self.model = "claude-3-opus-20240229"
+        elif llm_provider == "google":
+            self.model = "gemini-pro"
+        else:
+            self.model = "gpt-4-turbo-preview"
+
+    def execute_task(self, prompt: str, context: Optional[Dict] = None) -> str:
+        """تنفيذ مهمة"""
+        self.logger.info(f"{self.name} executing task")
+
+        # Build full prompt with agent context
+        full_prompt = self._build_prompt(prompt, context)
+
+        # Execute via LLM (placeholder - integrate with actual LLM)
+        result = self._call_llm(full_prompt)
+
+        return result
+
+    def _build_prompt(self, prompt: str, context: Optional[Dict] = None) -> str:
+        """بناء prompt كامل مع سياق الوكيل"""
+        system_prompt = f"""
+        الاسم: {self.name}
+        الدور: {self.role}
+        الهدف: {self.goal}
+        الخلفية: {self.backstory}
+
+        تعليمات:
+        - كن محترفاً ومحدداً
+        - قدم حلولاً قابلة للتنفيذ
+        - راعِ الأهداف التجارية
+        - قيّم المخاطر بعناية
+        """
+
+        if context:
+            context_str = "\n".join([f"{k}: {v}" for k, v in context.items()])
+            system_prompt += f"\n\nالسياق:\n{context_str}"
+
+        return f"{system_prompt}\n\nالمهمة:\n{prompt}"
+
+    def _call_llm(self, prompt: str) -> str:
+        """استدعاء النموذج اللغوي"""
+        # TODO: Implement actual LLM integration
+        # For now, return placeholder
+        return f"[نتيجة من {self.name}] {prompt[:100]}..."
+
+    @abstractmethod
+    def execute(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """طريقة التنفيذ الرئيسية - يجب تنفيذها في كل وكيل"""
+        pass

mimo_cli_max/agents/business_planner.py

@@ -0,0 +1,180 @@
+"""المخطط التجاري - PM/Marketing"""
+
+from typing import Dict, List, Any
+from .base_agent import BaseAgent
+
+
+class BusinessPlannerAgent(BaseAgent):
+    """مدير المنتج والتسويق
+
+    المسؤوليات:
+    - تحليل السوق
+    - استراتيجيات الاكتساب
+    - A/B Testing
+    - توليد المحتوى
+    """
+
+    def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
+        super().__init__(
+            name="المخطط التجاري",
+            role="مدير منتج وتسويق",
+            goal="ضمان القيمة السوقية واكتساب العملاء",
+            backstory="خبير منتجات بخبرة في Growth Hacking",
+            config=config
+        )
+
+    def execute(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """تنفيذ مهمة تجارية"""
+        task_type = task.get("type")
+
+        if task_type == "market_analysis":
+            return self.market_analysis(task)
+        elif task_type == "acquisition_strategy":
+            return self.acquisition_strategy(task)
+        elif task_type == "create_landing_page":
+            return self.create_landing_page(task)
+        else:
+            return {"error": f"Unknown business task: {task_type}"}
+
+    def market_analysis(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """تحليل السوق"""
+        product_idea = task.get("product_idea", "")
+        target_market = task.get("target_market", "")
+
+        prompt = f"""
+        قم بتحليل سوق شامل للمنتج التالي:
+
+        الفكرة: {product_idea}
+        السوق المستهدف: {target_market}
+
+        يجب أن يتضمن التحليل:
+
+        1. تحليل المنافسين:
+           - المنافسين الرئيسيين
+           - نقاط القوة والضعف
+           - الفجوات في السوق
+
+        2. تحليل العميل:
+           - Persona مفصلة
+           - Pain Points
+           - الحلول الحالية
+
+        3. حجم السوق (TAM/SAM/SOM)
+
+        4. التوصيةت:
+           - الميزة التنافسية
+           - استراتيجية الدخول
+           - المخاطر
+        """
+
+        analysis = self.execute_task(prompt)
+
+        return {
+            "status": "completed",
+            "analysis": analysis,
+            "market_size": self._extract_market_size(analysis),
+            "recommendation": self._extract_recommendation(analysis)
+        }
+
+    def acquisition_strategy(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """استراتيجية اكتساب العميل الأول"""
+        product = task.get("product", "")
+        budget = task.get("budget", 0)
+
+        prompt = f"""
+        ضع استراتيجية متكاملة لاكتساب أول 100 عميل:
+
+        المنتج: {product}
+        الميزانية: ${budget}
+
+        الاستراتيجية يجب أن تتضمن:
+
+        1. صفحة الهبوط:
+           - استخدام Lavabull أو V0
+           - A/B Testing Plan
+           - Conversion Optimization
+
+        2. استراتيجية المحتوى:
+           - استخدام Replica AI
+           - SEO Optimization
+           - Social Media
+
+        3. الإعلانات:
+           - المنصات المقترحة
+           - تقسيم الميزانية
+           - KPIs
+
+        4. خطة ال 30 يوم الأولى
+        """
+
+        strategy = self.execute_task(prompt)
+
+        return {
+            "status": "created",
+            "strategy": strategy,
+            "timeline": self._extract_timeline(strategy),
+            "expected_cac": self._calculate_cac(strategy, budget)
+        }
+
+    def create_landing_page(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """إنشاء صفحة هبوط"""
+        value_proposition = task.get("value_proposition", "")
+        target_audience = task.get("target_audience", "")
+
+        prompt = f"""
+        صمم صفحة هبوط محورية عالية:
+
+        القيمة المقترحة: {value_proposition}
+        الجمهور: {target_audience}
+
+        يجب أن تتضمن:
+
+        1. Hero Section:
+           - Headline قوي
+           - Subheadline مقنع
+           - CTA واضح
+
+        2. Features/Benefits:
+           - 3-5 ميزات رئيسية
+           - Visual Design
+
+        3. Social Proof:
+           - Testimonials
+           - Trust Badges
+
+        4. FAQ Section
+
+        5. Final CTA
+
+        استخدم React + TypeScript + Tailwind CSS
+        قدم كود كامل جاهز للنشر
+        """
+
+        landing_page = self.execute_task(prompt)
+
+        return {
+            "status": "created",
+            "code": landing_page,
+            "preview_url": "",  # Will be deployed
+            "conversion_estimate": self._estimate_conversion(landing_page)
+        }
+
+    def _extract_market_size(self, analysis: str) -> Dict[str, Any]:
+        # TODO: Implement extraction
+        return {}
+
+    def _extract_recommendation(self, analysis: str) -> str:
+        # TODO: Implement extraction
+        return ""
+
+    def _extract_timeline(self, strategy: str) -> List[Dict[str, Any]]:
+        # TODO: Implement extraction
+        return []
+
+    def _calculate_cac(self, strategy: str, budget: float) -> float:
+        # TODO: Implement calculation
+        return 0.0
+
+    def _estimate_conversion(self, landing_page: str) -> float:
+        # TODO: Implement estimation
+        return 0.0