AI-Powered Interior Design Platform (Shatabli)

منصة متطورة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوليد ومعالجة التصاميم الداخلية، تم بناؤها باستخدام ASP.NET Core مع اتباع منهجية Clean Architecture لضمان أعلى مستويات الأداء والقابلية للتوسع. أبرز الإنجازات التقنية في المشروع: معالجة ذكية للخلفية: دمج Hangfire لمعالجة صور الـ AI بشكل منفصل (Async)، مما قضى تماماً على مشكلة تأخير الاستجابة (API Timeouts). بنية تحتية قوية: تطبيق نمط CQRS باستخدام MediatR لفصل العمليات وتسهيل صيانة النظام. إدارة بيانات احترافية: استخدام Global Query Filters لتنفيذ نظام الحذف المؤقت (Soft Delete) والتدقيق (Auditing) تلقائياً. ربط الأنظمة المتعددة: تطوير Storage Service مرنة لنقل وتخزين الصور عالية الدقة بين خدمات الـ .NET ومحركات الـ AI المبنية بـ Python والتي كانت تعتمد على Gemini Nano pnana API. التقنيات المستخدمة: .NET Core, EF Core, MediatR (CQRS), Hangfire, RESTful API, SQL Server.