Delete modules

modules/achievements/__init__.py

@@ -1,4 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-وحدة نظام الإنجازات المحفز لمراحل المشروع
-"""

modules/achievements/achievement_system.py

@@ -1,1033 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-نظام الإنجازات المحفز لمراحل المشروع
-"""
-
-import os
-import sys
-import json
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import time
-from datetime import datetime, timedelta
-import random
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد مكونات قاعدة البيانات
-try:
-    from database.db_connector import get_connection
-except ImportError:
-    from utils.helpers import get_connection
-
-from utils.helpers import format_time, get_user_info, load_icons
-
-
-class AchievementSystem:
-    """نظام الإنجازات المحفز لمراحل المشروع"""
-    
-    def __init__(self, user_id=None):
-        """تهيئة نظام الإنجازات المحفز"""
-        self.user_id = user_id or 1  # استخدام المستخدم الافتراضي إذا لم يتم توفير معرف المستخدم
-        self.conn = get_connection()
-        self.achievements_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..', 'data', 'achievements')
-        os.makedirs(self.achievements_path, exist_ok=True)
-        self.user_data_file = os.path.join(self.achievements_path, f'user_{self.user_id}_achievements.json')
-        self.icons = load_icons()
-        
-        # تحميل بيانات المستخدم
-        self.load_user_data()
-        
-        # تعريف قائمة الإنجازات
-        self.define_achievements()
-        
-    def load_user_data(self):
-        """تحميل بيانات إنجازات المستخدم"""
-        try:
-            if os.path.exists(self.user_data_file):
-                with open(self.user_data_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    self.user_data = json.load(f)
-            else:
-                # بيانات افتراضية عند عدم وجود ملف
-                self.user_data = {
-                    'user_id': self.user_id,
-                    'total_points': 0,
-                    'level': 1,
-                    'unlocked_achievements': [],
-                    'in_progress_achievements': [],
-                    'last_updated': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-                }
-                self.save_user_data()
-        except Exception as e:
-            st.error(f"خطأ في تحميل بيانات المستخدم: {e}")
-            self.user_data = {
-                'user_id': self.user_id,
-                'total_points': 0,
-                'level': 1,
-                'unlocked_achievements': [],
-                'in_progress_achievements': [],
-                'last_updated': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-            }
-    
-    def save_user_data(self):
-        """حفظ بيانات إنجازات المستخدم"""
-        try:
-            with open(self.user_data_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(self.user_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-        except Exception as e:
-            st.error(f"خطأ في حفظ بيانات المستخدم: {e}")
-    
-    def define_achievements(self):
-        """تعريف قائمة الإنجازات المتاحة"""
-        self.achievements = [
-            {
-                'id': 'first_project',
-                'name': 'بداية الرحلة',
-                'description': 'قم بإنشاء مشروعك الأول',
-                'icon': '🏆',
-                'points': 100,
-                'category': 'مشاريع',
-                'difficulty': 'سهل'
-            },
-            {
-                'id': 'five_projects',
-                'name': 'محترف المشاريع',
-                'description': 'قم بإنشاء خمسة مشاريع',
-                'icon': '🏅',
-                'points': 500,
-                'category': 'مشاريع',
-                'difficulty': 'متوسط'
-            },
-            {
-                'id': 'ten_projects',
-                'name': 'خبير المشاريع',
-                'description': 'قم بإنشاء عشرة مشاريع',
-                'icon': '🎖️',
-                'points': 1000,
-                'category': 'مشاريع',
-                'difficulty': 'صعب'
-            },
-            {
-                'id': 'first_document_analysis',
-                'name': 'المحلل الأول',
-                'description': 'قم بتحليل مستند للمرة الأولى',
-                'icon': '📊',
-                'points': 150,
-                'category': 'تحليل',
-                'difficulty': 'سهل'
-            },
-            {
-                'id': 'five_document_analysis',
-                'name': 'محلل متمرس',
-                'description': 'قم بتحليل خمسة مستندات',
-                'icon': '📈',
-                'points': 600,
-                'category': 'تحليل',
-                'difficulty': 'متوسط'
-            },
-            {
-                'id': 'complete_boq',
-                'name': 'خبير جداول الكميات',
-                'description': 'أكمل تحليل جدول كميات كامل',
-                'icon': '📋',
-                'points': 300,
-                'category': 'تحليل',
-                'difficulty': 'متوسط'
-            },
-            {
-                'id': 'risk_analysis',
-                'name': 'محلل المخاطر',
-                'description': 'أكمل تحليل مخاطر متقدم',
-                'icon': '⚠️',
-                'points': 400,
-                'category': 'مخاطر',
-                'difficulty': 'متوسط'
-            },
-            {
-                'id': 'ten_risk_identified',
-                'name': 'متنبئ المخاطر',
-                'description': 'تعرف على عشرة مخاطر في المشاريع',
-                'icon': '🔍',
-                'points': 700,
-                'category': 'مخاطر',
-                'difficulty': 'صعب'
-            },
-            {
-                'id': 'first_terms_analysis',
-                'name': 'محلل الشروط',
-                'description': 'قم بتحليل بنود الشروط والأحكام',
-                'icon': '📝',
-                'points': 250,
-                'category': 'تحليل',
-                'difficulty': 'متوسط'
-            },
-            {
-                'id': 'quick_analysis',
-                'name': 'محلل سريع',
-                'description': 'أكمل تحليل مستند في أقل من 5 دقائق',
-                'icon': '⚡',
-                'points': 500,
-                'category': 'كفاءة',
-                'difficulty': 'صعب'
-            },
-            {
-                'id': 'voice_narration',
-                'name': 'مترجم صوتي',
-                'description': 'استخدم ميزة الترجمة الصوتية لأول مرة',
-                'icon': '🎙️',
-                'points': 200,
-                'category': 'ترجمة',
-                'difficulty': 'سهل'
-            },
-            {
-                'id': 'multilingual_expert',
-                'name': 'خبير متعدد اللغات',
-                'description': 'استخدم الترجمة الصوتية بخمس لغات مختلفة',
-                'icon': '🌍',
-                'points': 800,
-                'category': 'ترجمة',
-                'difficulty': 'صعب'
-            },
-            {
-                'id': 'first_map',
-                'name': 'مستكشف الخرائط',
-                'description': 'استخدم ميزة الخريطة التفاعلية لأول مرة',
-                'icon': '🗺️',
-                'points': 200,
-                'category': 'خرائط',
-                'difficulty': 'سهل'
-            },
-            {
-                'id': 'ai_fine_tuning',
-                'name': 'مدرب الذكاء',
-                'description': 'قم بتدريب نموذج ذكاء اصطناعي مخصص',
-                'icon': '🧠',
-                'points': 1000,
-                'category': 'ذكاء اصطناعي',
-                'difficulty': 'خبير'
-            },
-            {
-                'id': 'pricing_master',
-                'name': 'سيد التسعير',
-                'description': 'أكمل حساب تكلفة مشروع بالكامل',
-                'icon': '💰',
-                'points': 500,
-                'category': 'تسعير',
-                'difficulty': 'متوسط'
-            }
-        ]
-    
-    def calculate_level(self, points):
-        """حساب مستوى المستخدم بناءً على النقاط"""
-        # صيغة بسيطة لحساب المستوى: كل 1000 نقطة = مستوى واحد
-        level = 1 + int(points / 1000)
-        return level
-    
-    def unlock_achievement(self, achievement_id):
-        """إلغاء قفل إنجاز جديد"""
-        # التحقق من وجود الإنجاز في القائمة
-        achievement = next((a for a in self.achievements if a['id'] == achievement_id), None)
-        if not achievement:
-            return False
-        
-        # التحقق من عدم وجود الإنجاز مسبقاً
-        if achievement_id in [a['id'] for a in self.user_data['unlocked_achievements']]:
-            return False
-        
-        # إزالة الإنجاز من قائمة "قيد التقدم" إذا كان موجوداً
-        self.user_data['in_progress_achievements'] = [
-            a for a in self.user_data['in_progress_achievements'] 
-            if a['id'] != achievement_id
-        ]
-        
-        # إضافة الإنجاز إلى القائمة
-        achievement['unlocked_date'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-        self.user_data['unlocked_achievements'].append(achievement)
-        
-        # تحديث النقاط والمستوى
-        self.user_data['total_points'] += achievement['points']
-        self.user_data['level'] = self.calculate_level(self.user_data['total_points'])
-        
-        # حفظ البيانات
-        self.save_user_data()
-        
-        return achievement
-    
-    def update_achievement_progress(self, achievement_id, progress, total):
-        """تحديث تقدم إنجاز معين"""
-        # التحقق من وجود الإنجاز في القائمة
-        achievement = next((a for a in self.achievements if a['id'] == achievement_id), None)
-        if not achievement:
-            return False
-        
-        # التحقق من عدم وجود الإنجاز في قائمة "تم إلغاء قفله"
-        if achievement_id in [a['id'] for a in self.user_data['unlocked_achievements']]:
-            return False
-        
-        # البحث عن الإنجاز في قائمة "قيد التقدم"
-        in_progress_achievement = next(
-            (a for a in self.user_data['in_progress_achievements'] if a['id'] == achievement_id), 
-            None
-        )
-        
-        if in_progress_achievement:
-            # تحديث التقدم
-            in_progress_achievement['progress'] = progress
-            in_progress_achievement['total'] = total
-            in_progress_achievement['percentage'] = min(100, int((progress / total) * 100))
-            in_progress_achievement['last_updated'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-        else:
-            # إضافة الإنجاز إلى قائمة "قيد التقدم"
-            progress_data = achievement.copy()
-            progress_data['progress'] = progress
-            progress_data['total'] = total
-            progress_data['percentage'] = min(100, int((progress / total) * 100))
-            progress_data['start_date'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-            progress_data['last_updated'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-            self.user_data['in_progress_achievements'].append(progress_data)
-        
-        # إذا اكتمل التقدم، قم بإلغاء قفل الإنجاز
-        if progress >= total:
-            return self.unlock_achievement(achievement_id)
-        
-        # حفظ البيانات
-        self.save_user_data()
-        
-        return True
-    
-    def check_and_award_achievements(self, action_type, data=None):
-        """التحقق من ومنح الإنجازات بناءً على إجراءات المستخدم"""
-        try:
-            if action_type == 'create_project':
-                # حساب عدد المشاريع
-                projects_count = self._get_projects_count()
-                
-                # منح إنجازات المشاريع
-                if projects_count == 1:
-                    self.unlock_achievement('first_project')
-                elif projects_count == 5:
-                    self.unlock_achievement('five_projects')
-                elif projects_count == 10:
-                    self.unlock_achievement('ten_projects')
-                
-                # تحديث تقدم الإنجاز
-                self.update_achievement_progress('five_projects', min(projects_count, 5), 5)
-                self.update_achievement_progress('ten_projects', min(projects_count, 10), 10)
-            
-            elif action_type == 'analyze_document':
-                # حساب عدد تحليلات المستندات
-                analysis_count = self._get_document_analysis_count()
-                
-                # منح إنجازات تحليل المستندات
-                if analysis_count == 1:
-                    self.unlock_achievement('first_document_analysis')
-                elif analysis_count == 5:
-                    self.unlock_achievement('five_document_analysis')
-                
-                # تحديث تقدم الإنجاز
-                self.update_achievement_progress('five_document_analysis', min(analysis_count, 5), 5)
-                
-                # التحقق من الوقت المستغرق للتحليل
-                if data and 'duration_seconds' in data and data['duration_seconds'] < 300:  # أقل من 5 دقائق
-                    self.unlock_achievement('quick_analysis')
-            
-            elif action_type == 'analyze_boq':
-                self.unlock_achievement('complete_boq')
-            
-            elif action_type == 'analyze_terms':
-                self.unlock_achievement('first_terms_analysis')
-            
-            elif action_type == 'analyze_risks':
-                self.unlock_achievement('risk_analysis')
-                
-                # حساب عدد المخاطر المحددة
-                if data and 'risks_count' in data:
-                    risks_count = data['risks_count']
-                    risk_total = self._get_total_risks_identified()
-                    new_total = risk_total + risks_count
-                    
-                    # تحديث تقدم إنجاز "متنبئ المخاطر"
-                    self.update_achievement_progress('ten_risk_identified', min(new_total, 10), 10)
-                    
-                    if new_total >= 10 and risk_total < 10:
-                        self.unlock_achievement('ten_risk_identified')
-            
-            elif action_type == 'use_voice_narration':
-                self.unlock_achievement('voice_narration')
-                
-                # حساب عدد اللغات المستخدمة
-                if data and 'language' in data:
-                    languages_used = self._get_languages_used()
-                    if data['language'] not in languages_used:
-                        languages_used.append(data['language'])
-                        self._save_languages_used(languages_used)
-                        
-                        # تحديث تقدم إنجاز "خبير متعدد اللغات"
-                        self.update_achievement_progress('multilingual_expert', len(languages_used), 5)
-                        
-                        if len(languages_used) >= 5:
-                            self.unlock_achievement('multilingual_expert')
-            
-            elif action_type == 'use_map':
-                self.unlock_achievement('first_map')
-            
-            elif action_type == 'train_ai_model':
-                self.unlock_achievement('ai_fine_tuning')
-            
-            elif action_type == 'complete_pricing':
-                self.unlock_achievement('pricing_master')
-                
-        except Exception as e:
-            st.error(f"خطأ في التحقق من الإنجازات: {e}")
-    
-    def _get_projects_count(self):
-        """الحصول على عدد المشاريع"""
-        try:
-            cursor = self.conn.cursor()
-            cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM documents WHERE user_id = %s AND type = 'project'", (self.user_id,))
-            count = cursor.fetchone()[0]
-            cursor.close()
-            return count
-        except Exception:
-            # في حالة عدم وجود جدول أو خطأ في الاتصال، استخدم بيانات تقديرية
-            projects_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..', 'data', 'projects')
-            if os.path.exists(projects_dir):
-                return len([f for f in os.listdir(projects_dir) if os.path.isdir(os.path.join(projects_dir, f))])
-            return 0
-    
-    def _get_document_analysis_count(self):
-        """الحصول على عدد تحليلات المستندات"""
-        try:
-            cursor = self.conn.cursor()
-            cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM document_analysis WHERE document_id IN (SELECT id FROM documents WHERE user_id = %s)", (self.user_id,))
-            count = cursor.fetchone()[0]
-            cursor.close()
-            return count
-        except Exception:
-            # في حالة عدم وجود جدول أو خطأ في الاتصال، استخدم بيانات تقديرية
-            return len(self.user_data['unlocked_achievements'])
-    
-    def _get_total_risks_identified(self):
-        """الحصول على إجمالي عدد المخاطر المحددة"""
-        risks_file = os.path.join(self.achievements_path, f'user_{self.user_id}_risks.json')
-        if os.path.exists(risks_file):
-            try:
-                with open(risks_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    risks_data = json.load(f)
-                return risks_data.get('total_risks', 0)
-            except Exception:
-                return 0
-        return 0
-    
-    def _save_total_risks_identified(self, total):
-        """حفظ إجمالي عدد المخاطر المحددة"""
-        risks_file = os.path.join(self.achievements_path, f'user_{self.user_id}_risks.json')
-        try:
-            with open(risks_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump({'total_risks': total}, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-        except Exception:
-            pass
-    
-    def _get_languages_used(self):
-        """الحصول على قائمة اللغات المستخدمة"""
-        languages_file = os.path.join(self.achievements_path, f'user_{self.user_id}_languages.json')
-        if os.path.exists(languages_file):
-            try:
-                with open(languages_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    languages_data = json.load(f)
-                return languages_data.get('languages', [])
-            except Exception:
-                return []
-        return []
-    
-    def _save_languages_used(self, languages):
-        """حفظ قائمة اللغات المستخدمة"""
-        languages_file = os.path.join(self.achievements_path, f'user_{self.user_id}_languages.json')
-        try:
-            with open(languages_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump({'languages': languages}, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-        except Exception:
-            pass
-    
-    def render_achievements_tab(self):
-        """عرض علامة تبويب الإنجازات"""
-        st.markdown("<h3 class='achievement-title'>إنجازاتك</h3>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # عرض مستوى المستخدم والنقاط
-        col1, col2 = st.columns([1, 3])
-        with col1:
-            st.markdown(f"<div class='level-badge'>المستوى {self.user_data['level']}</div>", unsafe_allow_html=True)
-        with col2:
-            # حساب النقاط المطلوبة للمستوى التالي
-            next_level_points = (self.user_data['level']) * 1000
-            current_level_points = (self.user_data['level'] - 1) * 1000
-            progress = (self.user_data['total_points'] - current_level_points) / (next_level_points - current_level_points)
-            
-            st.markdown(f"<div class='points-text'>{self.user_data['total_points']} نقطة</div>", unsafe_allow_html=True)
-            st.progress(progress, text=f"المستوى التالي: {next_level_points} نقطة")
-        
-        # تقسيم الإنجازات إلى مجموعات
-        st.markdown("<h4 class='achievement-subtitle'>الإنجازات المفتوحة</h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        if not self.user_data['unlocked_achievements']:
-            st.info("لم تقم بفتح أي إنجازات حتى الآن. أكمل المهام للحصول على الإنجازات!")
-        else:
-            # عرض الإنجازات المفتوحة بتنسيق الشبكة
-            cols = st.columns(3)
-            for i, achievement in enumerate(self.user_data['unlocked_achievements']):
-                with cols[i % 3]:
-                    self._render_achievement_card(achievement, is_unlocked=True)
-        
-        # عرض الإنجازات قيد التقدم
-        st.markdown("<h4 class='achievement-subtitle'>الإنجازات قيد التقدم</h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        if not self.user_data['in_progress_achievements']:
-            st.info("ليس لديك أي إنجازات قيد التقدم حالياً.")
-        else:
-            # عرض الإنجازات قيد التقدم
-            for achievement in self.user_data['in_progress_achievements']:
-                self._render_progress_achievement(achievement)
-        
-        # عرض الإنجازات المتاحة
-        st.markdown("<h4 class='achievement-subtitle'>الإنجازات المتاحة</h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # فلترة الإنجازات غير المفتوحة وغير قيد التقدم
-        unlocked_ids = [a['id'] for a in self.user_data['unlocked_achievements']]
-        in_progress_ids = [a['id'] for a in self.user_data['in_progress_achievements']]
-        available_achievements = [a for a in self.achievements if a['id'] not in unlocked_ids and a['id'] not in in_progress_ids]
-        
-        if not available_achievements:
-            st.success("رائع! لقد حققت جميع الإنجازات المتاحة.")
-        else:
-            # تقسيم الإنجازات المتاحة حسب الفئات
-            categories = sorted(set(a['category'] for a in available_achievements))
-            for category in categories:
-                st.markdown(f"<h5 class='achievement-category'>{category}</h5>", unsafe_allow_html=True)
-                
-                category_achievements = [a for a in available_achievements if a['category'] == category]
-                cols = st.columns(3)
-                for i, achievement in enumerate(category_achievements):
-                    with cols[i % 3]:
-                        self._render_achievement_card(achievement, is_unlocked=False)
-    
-    def _render_achievement_card(self, achievement, is_unlocked):
-        """عرض بطاقة إنجاز"""
-        if is_unlocked:
-            card_class = "achievement-card unlocked"
-            icon_class = "achievement-icon unlocked"
-            title_class = "achievement-name unlocked"
-            points_display = f"{achievement['points']} نقطة"
-            date_display = f"تم الفتح: {achievement.get('unlocked_date', 'غير معروف')}"
-        else:
-            card_class = "achievement-card locked"
-            icon_class = "achievement-icon locked"
-            title_class = "achievement-name locked"
-            points_display = f"{achievement['points']} نقطة"
-            date_display = f"صعوبة: {achievement['difficulty']}"
-        
-        html = f"""
-        <div class="{card_class}">
-            <div class="{icon_class}">{achievement['icon']}</div>
-            <div class="{title_class}">{achievement['name']}</div>
-            <div class="achievement-description">{achievement['description']}</div>
-            <div class="achievement-footer">
-                <span class="achievement-points">{points_display}</span>
-                <span class="achievement-date">{date_display}</span>
-            </div>
-        </div>
-        """
-        st.markdown(html, unsafe_allow_html=True)
-    
-    def _render_progress_achievement(self, achievement):
-        """عرض إنجاز قيد التقدم"""
-        progress = achievement.get('percentage', 0)
-        
-        html = f"""
-        <div class="progress-achievement">
-            <div class="progress-achievement-header">
-                <div class="progress-achievement-icon">{achievement['icon']}</div>
-                <div class="progress-achievement-info">
-                    <div class="progress-achievement-name">{achievement['name']}</div>
-                    <div class="progress-achievement-description">{achievement['description']}</div>
-                </div>
-                <div class="progress-achievement-points">{achievement['points']} نقطة</div>
-            </div>
-        </div>
-        """
-        st.markdown(html, unsafe_allow_html=True)
-        
-        st.progress(progress / 100, text=f"{progress}% ({achievement.get('progress', 0)}/{achievement.get('total', 1)})")
-    
-    def render_achievements_summary(self):
-        """عرض ملخص الإنجازات في لوحة التحكم"""
-        # حساب الإحصائيات
-        total_achievements = len(self.achievements)
-        unlocked_count = len(self.user_data['unlocked_achievements'])
-        in_progress_count = len(self.user_data['in_progress_achievements'])
-        
-        st.markdown(f"""
-        <div class="achievements-summary">
-            <div class="achievements-summary-header">
-                <div class="achievements-summary-title">الإنجازات</div>
-                <div class="achievements-summary-level">المستوى {self.user_data['level']}</div>
-            </div>
-            <div class="achievements-summary-progress">
-                <div class="achievements-summary-percentage">{int((unlocked_count / total_achievements) * 100)}%</div>
-                <div class="achievements-summary-counts">{unlocked_count} / {total_achievements}</div>
-            </div>
-            <div class="achievements-summary-footer">
-                <div class="achievements-summary-stat">
-                    <div class="achievements-summary-stat-value">{unlocked_count}</div>
-                    <div class="achievements-summary-stat-label">مفتوحة</div>
-                </div>
-                <div class="achievements-summary-stat">
-                    <div class="achievements-summary-stat-value">{in_progress_count}</div>
-                    <div class="achievements-summary-stat-label">قيد التقدم</div>
-                </div>
-                <div class="achievements-summary-stat">
-                    <div class="achievements-summary-stat-value">{self.user_data['total_points']}</div>
-                    <div class="achievements-summary-stat-label">نقطة</div>
-                </div>
-            </div>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # عرض آخر 3 إنجازات تم فتحها
-        if self.user_data['unlocked_achievements']:
-            st.markdown("<div class='achievements-recent-title'>آخر الإنجازات</div>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            recent_achievements = sorted(
-                self.user_data['unlocked_achievements'],
-                key=lambda x: x.get('unlocked_date', ''),
-                reverse=True
-            )[:3]
-            
-            for achievement in recent_achievements:
-                st.markdown(f"""
-                <div class="achievement-recent-item">
-                    <div class="achievement-recent-icon">{achievement['icon']}</div>
-                    <div class="achievement-recent-info">
-                        <div class="achievement-recent-name">{achievement['name']}</div>
-                        <div class="achievement-recent-date">{achievement.get('unlocked_date', '')}</div>
-                    </div>
-                    <div class="achievement-recent-points">+{achievement['points']}</div>
-                </div>
-                """, unsafe_allow_html=True)
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة نظام الإنجازات"""
-        st.markdown("<h2 class='module-title'>نظام الإنجازات المحفز لمراحل المشروع</h2>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        st.markdown("""
-        <div class="module-description">
-            نظام الإنجازات يحفزك على إكمال المهام وتحقيق أهداف المشروع من خلال مكافآت
-            وإنجازات قابلة للفتح. اكتسب النقاط وارتقِ بمستواك وافتح إنجازات جديدة كلما تقدمت في استخدام نظام تحليل المناقصات.
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # عرض صندوق معلومات عند تشغيل الوحدة لأول مرة
-        if not self.user_data['unlocked_achievements'] and not self.user_data['in_progress_achievements']:
-            st.info("""
-            👋 مرحباً بك في نظام الإنجازات!
-            
-            استكشف الإنجازات المتاحة وابدأ في تحقيقها عن طريق إكمال المهام في أنحاء النظام المختلفة.
-            كلما حققت المزيد من الإنجازات، حصلت على نقاط أكثر وارتقيت في المستويات.
-            
-            ابدأ الآن بإنشاء مشروع جديد أو تحليل مستند!
-            """)
-        
-        # إنشاء علامات تبويب لعرض محتوى مختلف
-        tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["الإنجازات", "المستويات والمكافآت", "الإحصائيات"])
-        
-        with tab1:
-            self.render_achievements_tab()
-        
-        with tab2:
-            st.markdown("<h3 class='achievement-title'>المستويات والمكافآت</h3>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            # عرض معلومات عن نظام المستويات
-            st.markdown("""
-            <div class="levels-info">
-                <p>نظام المستويات يعتمد على النقاط التي تكتسبها من إنجاز المهام وفتح الإنجازات:</p>
-                <ul>
-                    <li>المستوى 1: 0 - 999 نقطة</li>
-                    <li>المستوى 2: 1000 - 1999 نقطة</li>
-                    <li>المستوى 3: 2000 - 2999 نقطة</li>
-                    <li>وهكذا...</li>
-                </ul>
-                <p>كلما ارتقيت في المستويات، تفتح مكافآت وميزات جديدة في النظام!</p>
-            </div>
-            """, unsafe_allow_html=True)
-            
-            # عرض قائمة المكافآت
-            st.markdown("<h4 class='achievement-subtitle'>المكافآت المتاحة</h4>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            rewards = [
-                {"level": 2, "name": "قوالب مخصصة", "description": "الوصول إلى قوالب مخصصة للتقارير والتحليلات"},
-                {"level": 3, "name": "تنبيهات متقدمة", "description": "إعدادات إشعارات متقدمة للمشاريع والمواعيد النهائية"},
-                {"level": 5, "name": "تحليل معزز", "description": "خيارات إضافية لتحليل المستندات والعقود"},
-                {"level": 7, "name": "تخصيص متقدم", "description": "خيارات إضافية لتخصيص واجهة النظام والتقارير"},
-                {"level": 10, "name": "وضع الخبراء", "description": "وضع متقدم مع ميزات خاصة متاحة فقط للمستخدمين المخضرمين"}
-            ]
-            
-            for reward in rewards:
-                status = "متاح" if self.user_data['level'] >= reward['level'] else "مقفل"
-                status_class = "available" if self.user_data['level'] >= reward['level'] else "locked"
-                
-                st.markdown(f"""
-                <div class="reward-item">
-                    <div class="reward-level">المستوى {reward['level']}</div>
-                    <div class="reward-info">
-                        <div class="reward-name">{reward['name']}</div>
-                        <div class="reward-description">{reward['description']}</div>
-                    </div>
-                    <div class="reward-status {status_class}">{status}</div>
-                </div>
-                """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        with tab3:
-            st.markdown("<h3 class='achievement-title'>إحصائيات الإنجازات</h3>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            # إعداد بيانات للرسم البياني
-            categories = {}
-            for achievement in self.achievements:
-                category = achievement['category']
-                if category not in categories:
-                    categories[category] = {"total": 0, "unlocked": 0}
-                categories[category]["total"] += 1
-            
-            # حساب الإنجازات المفتوحة لكل فئة
-            for achievement in self.user_data['unlocked_achievements']:
-                category = achievement['category']
-                if category in categories:
-                    categories[category]["unlocked"] += 1
-            
-            # تحويل البيانات إلى DataFrame
-            df = pd.DataFrame([
-                {
-                    "الفئة": category,
-                    "المفتوحة": data["unlocked"],
-                    "الإجمالي": data["total"],
-                    "النسبة": round((data["unlocked"] / data["total"]) * 100 if data["total"] > 0 else 0)
-                }
-                for category, data in categories.items()
-            ])
-            
-            # عرض البيانات في جدول
-            st.dataframe(
-                df,
-                column_config={
-                    "النسبة": st.column_config.ProgressColumn(
-                        "نسبة الإنجاز",
-                        format="%d%%",
-                        min_value=0,
-                        max_value=100
-                    )
-                },
-                hide_index=True
-            )
-            
-            # عرض معلومات إضافية
-            col1, col2, col3 = st.columns(3)
-            with col1:
-                total_points_possible = sum(a['points'] for a in self.achievements)
-                st.metric(
-                    "إجمالي النقاط المحتملة", 
-                    f"{total_points_possible}",
-                    f"{int((self.user_data['total_points'] / total_points_possible) * 100)}%"
-                )
-            
-            with col2:
-                days_since_first = 0
-                if self.user_data['unlocked_achievements']:
-                    first_date = min([
-                        datetime.strptime(a.get('unlocked_date', datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-                        for a in self.user_data['unlocked_achievements']
-                    ])
-                    days_since_first = (datetime.now() - first_date).days
-                
-                st.metric("أيام النشاط", f"{days_since_first}")
-            
-            with col3:
-                if self.user_data['unlocked_achievements']:
-                    achievements_per_day = round(len(self.user_data['unlocked_achievements']) / max(1, days_since_first), 2)
-                    st.metric("معدل الإنجازات اليومي", f"{achievements_per_day}")
-                else:
-                    st.metric("معدل الإنجازات اليومي", "0")
-            
-            # إضافة CSS مخصص للصفحة
-            st.markdown("""
-            <style>
-            .achievement-title {
-                color: #1E88E5;
-                font-size: 1.5rem;
-                margin-bottom: 1rem;
-                text-align: right;
-            }
-            .achievement-subtitle {
-                color: #424242;
-                font-size: 1.2rem;
-                margin: 1.5rem 0 1rem 0;
-                text-align: right;
-            }
-            .achievement-category {
-                color: #616161;
-                font-size: 1rem;
-                margin: 1rem 0 0.5rem 0;
-                text-align: right;
-                border-bottom: 1px solid #e0e0e0;
-                padding-bottom: 0.3rem;
-            }
-            .level-badge {
-                background-color: #1E88E5;
-                color: white;
-                padding: 0.5rem 1rem;
-                border-radius: 1rem;
-                font-weight: bold;
-                text-align: center;
-                box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-            }
-            .points-text {
-                font-size: 1.2rem;
-                font-weight: bold;
-                color: #424242;
-                margin-bottom: 0.5rem;
-                text-align: right;
-            }
-            .achievement-card {
-                border-radius: 10px;
-                padding: 1rem;
-                margin-bottom: 1rem;
-                box-shadow: 0 2px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-                text-align: center;
-                transition: transform 0.2s;
-            }
-            .achievement-card:hover {
-                transform: translateY(-5px);
-            }
-            .achievement-card.unlocked {
-                background-color: #E3F2FD;
-                border: 1px solid #BBDEFB;
-            }
-            .achievement-card.locked {
-                background-color: #F5F5F5;
-                border: 1px solid #E0E0E0;
-                opacity: 0.7;
-            }
-            .achievement-icon {
-                font-size: 2rem;
-                margin-bottom: 0.5rem;
-            }
-            .achievement-icon.unlocked {
-                color: #1E88E5;
-            }
-            .achievement-icon.locked {
-                color: #9E9E9E;
-            }
-            .achievement-name {
-                font-weight: bold;
-                margin-bottom: 0.5rem;
-            }
-            .achievement-name.unlocked {
-                color: #1565C0;
-            }
-            .achievement-name.locked {
-                color: #616161;
-            }
-            .achievement-description {
-                font-size: 0.85rem;
-                color: #757575;
-                margin-bottom: 0.7rem;
-                min-height: 2.5rem;
-            }
-            .achievement-footer {
-                display: flex;
-                justify-content: space-between;
-                font-size: 0.8rem;
-                color: #9E9E9E;
-                border-top: 1px solid #E0E0E0;
-                padding-top: 0.5rem;
-            }
-            .progress-achievement {
-                background-color: #F5F5F5;
-                border-radius: 10px;
-                padding: 1rem;
-                margin-bottom: 0.5rem;
-                box-shadow: 0 1px 3px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-            }
-            .progress-achievement-header {
-                display: flex;
-                align-items: center;
-                margin-bottom: 0.5rem;
-            }
-            .progress-achievement-icon {
-                font-size: 1.5rem;
-                color: #1E88E5;
-                margin-left: 1rem;
-            }
-            .progress-achievement-info {
-                flex: 1;
-            }
-            .progress-achievement-name {
-                font-weight: bold;
-                color: #424242;
-            }
-            .progress-achievement-description {
-                font-size: 0.85rem;
-                color: #757575;
-            }
-            .progress-achievement-points {
-                color: #1E88E5;
-                font-weight: bold;
-            }
-            .levels-info {
-                background-color: #F5F5F5;
-                border-radius: 10px;
-                padding: 1rem;
-                margin-bottom: 1.5rem;
-                text-align: right;
-            }
-            .levels-info ul {
-                list-style-position: inside;
-                margin: 0.5rem 1rem;
-                padding: 0;
-            }
-            .reward-item {
-                display: flex;
-                align-items: center;
-                background-color: #F5F5F5;
-                border-radius: 10px;
-                padding: 1rem;
-                margin-bottom: 0.5rem;
-                box-shadow: 0 1px 3px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-            }
-            .reward-level {
-                background-color: #1E88E5;
-                color: white;
-                padding: 0.3rem 0.7rem;
-                border-radius: 1rem;
-                font-size: 0.8rem;
-                font-weight: bold;
-                margin-left: 1rem;
-                white-space: nowrap;
-            }
-            .reward-info {
-                flex: 1;
-            }
-            .reward-name {
-                font-weight: bold;
-                color: #424242;
-            }
-            .reward-description {
-                font-size: 0.85rem;
-                color: #757575;
-            }
-            .reward-status {
-                font-weight: bold;
-                padding: 0.3rem 0.7rem;
-                border-radius: 1rem;
-                font-size: 0.8rem;
-                white-space: nowrap;
-            }
-            .reward-status.available {
-                background-color: #C8E6C9;
-                color: #2E7D32;
-            }
-            .reward-status.locked {
-                background-color: #FFCDD2;
-                color: #C62828;
-            }
-            .achievements-summary {
-                background-color: #F5F5F5;
-                border-radius: 10px;
-                padding: 1rem;
-                margin-bottom: 1rem;
-                box-shadow: 0 1px 3px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-            }
-            .achievements-summary-header {
-                display: flex;
-                justify-content: space-between;
-                align-items: center;
-                margin-bottom: 0.5rem;
-            }
-            .achievements-summary-title {
-                font-weight: bold;
-                color: #424242;
-            }
-            .achievements-summary-level {
-                background-color: #1E88E5;
-                color: white;
-                padding: 0.3rem 0.7rem;
-                border-radius: 1rem;
-                font-size: 0.8rem;
-                font-weight: bold;
-            }
-            .achievements-summary-progress {
-                display: flex;
-                justify-content: space-between;
-                align-items: center;
-                margin-bottom: 1rem;
-            }
-            .achievements-summary-percentage {
-                font-size: 1.2rem;
-                font-weight: bold;
-                color: #1E88E5;
-            }
-            .achievements-summary-counts {
-                color: #757575;
-            }
-            .achievements-summary-footer {
-                display: flex;
-                justify-content: space-between;
-                text-align: center;
-            }
-            .achievements-summary-stat-value {
-                font-weight: bold;
-                color: #424242;
-                font-size: 1.1rem;
-            }
-            .achievements-summary-stat-label {
-                color: #757575;
-                font-size: 0.8rem;
-            }
-            .achievements-recent-title {
-                font-weight: bold;
-                color: #424242;
-                margin: 1rem 0 0.5rem 0;
-            }
-            .achievement-recent-item {
-                display: flex;
-                align-items: center;
-                background-color: #E3F2FD;
-                border-radius: 10px;
-                padding: 0.7rem;
-                margin-bottom: 0.5rem;
-                box-shadow: 0 1px 3px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-            }
-            .achievement-recent-icon {
-                font-size: 1.2rem;
-                color: #1E88E5;
-                margin-left: 0.7rem;
-            }
-            .achievement-recent-info {
-                flex: 1;
-            }
-            .achievement-recent-name {
-                font-weight: bold;
-                color: #424242;
-                font-size: 0.9rem;
-            }
-            .achievement-recent-date {
-                font-size: 0.75rem;
-                color: #757575;
-            }
-            .achievement-recent-points {
-                color: #1E88E5;
-                font-weight: bold;
-            }
-            </style>
-            """, unsafe_allow_html=True)

modules/achievements/achievements_app.py

@@ -1,49 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-وحدة تطبيق نظام الإنجازات المحفز لمراحل المشروع
-"""
-
-import os
-import sys
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import time
-from datetime import datetime, timedelta
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد مكونات نظام الإنجازات
-from modules.achievements.achievement_system import AchievementSystem
-
-
-class AchievementsApp:
-    """وحدة تطبيق نظام الإنجازات المحفز لمراحل المشروع"""
-    
-    def __init__(self, user_id=None):
-        """تهيئة وحدة تطبيق نظام الإنجازات المحفز"""
-        self.achievement_system = AchievementSystem(user_id)
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة تطبيق نظام الإنجازات المحفز"""
-        self.achievement_system.render()
-    
-    def render_dashboard_summary(self):
-        """عرض ملخص الإنجازات في لوحة التحكم"""
-        self.achievement_system.render_achievements_summary()
-
-
-# تشغيل التطبيق بشكل مستقل عند استدعاء الملف مباشرة
-if __name__ == "__main__":
-    st.set_page_config(
-        page_title="نظام الإنجازات المحفز | WAHBi AI",
-        page_icon="🏆",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded"
-    )
-    
-    app = AchievementsApp()
-    app.render()

modules/ai_assistant/__init__.py

@@ -1,5 +0,0 @@
-"""
-وحدة المساعد الذكي
-"""
-
-__version__ = '1.0.0'

modules/ai_assistant/ai_app.py

@@ -1,1067 +0,0 @@
-"""
-وحدة الذكاء الاصطناعي - التطبيق الرئيسي
-"""
-
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
-from datetime import datetime
-import time
-import io
-import os
-import json
-import base64
-from pathlib import Path
-
-class AIAssistantApp:
-    """وحدة الذكاء الاصطناعي"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة الذكاء الاصطناعي"""
-        
-        # تهيئة حالة الجلسة
-        if 'chat_history' not in st.session_state:
-            st.session_state.chat_history = [
-                {
-                    'role': 'assistant',
-                    'content': 'مرحباً! أنا مساعدك الذكي لإدارة المناقصات. كيف يمكنني مساعدتك اليوم؟'
-                }
-            ]
-        
-        if 'document_summaries' not in st.session_state:
-            st.session_state.document_summaries = [
-                {
-                    'id': 1,
-                    'title': 'كراسة الشروط والمواصفات - مشروع إنشاء مبنى إداري',
-                    'date': '2024-03-15',
-                    'summary': 'تتضمن كراسة الشروط والمواصفات لمشروع إنشاء مبنى إداري متطلبات المشروع وشروط التنفيذ والمواصفات الفنية للأعمال المطلوبة. يتكون المبنى من 5 طوابق بمساحة إجمالية 5000 متر مربع. تشمل الأعمال الأساسية: الأعمال الإنشائية، الأعمال المعمارية، الأعمال الكهربائية، الأعمال الميكانيكية، وأعمال التشطيبات.',
-                    'key_points': [
-                        'مدة التنفيذ: 18 شهراً',
-                        'قيمة الضمان الابتدائي: 2% من قيمة العطاء',
-                        'قيمة الضمان النهائي: 5% من قيمة العقد',
-                        'غرامة التأخير: 1% من قيمة العقد عن كل أسبوع تأخير بحد أقصى 10%',
-                        'شروط الدفع: دفعات شهرية حسب نسبة الإنجاز'
-                    ],
-                    'entities': {
-                        'الجهة المالكة': 'وزارة المالية',
-                        'موقع المشروع': 'الرياض - حي العليا',
-                        'رقم المناقصة': 'T-2024-001',
-                        'تاريخ الطرح': '2024-03-01',
-                        'تاريخ الإقفال': '2024-04-15'
-                    }
-                },
-                {
-                    'id': 2,
-                    'title': 'جدول الكميات - مشروع تطوير شبكة طرق',
-                    'date': '2024-03-20',
-                    'summary': 'يتضمن جدول الكميات لمشروع تطوير شبكة طرق تفاصيل الأعمال المطلوبة والكميات التقديرية. يشمل المشروع إنشاء طرق جديدة بطول 15 كم وتطوير طرق قائمة بطول 10 كم، بالإضافة إلى إنشاء 3 جسور و5 أنفاق.',
-                    'key_points': [
-                        'إجمالي أعمال الحفر: 250,000 م3',
-                        'إجمالي أعمال الردم: 180,000 م3',
-                        'إجمالي أعمال الخرسانة: 45,000 م3',
-                        'إجمالي أعمال الأسفلت: 120,000 م2',
-                        'إجمالي أعمال الإنارة: 500 عمود إنارة'
-                    ],
-                    'entities': {
-                        'الجهة المالكة': 'وزارة النقل',
-                        'موقع المشروع': 'جدة',
-                        'رقم المناقصة': 'T-2024-002',
-                        'تاريخ الطرح': '2024-03-10',
-                        'تاريخ الإقفال': '2024-04-20'
-                    }
-                },
-                {
-                    'id': 3,
-                    'title': 'المواصفات الفنية - مشروع بناء مدرسة',
-                    'date': '2024-03-25',
-                    'summary': 'تتضمن المواصفات الفنية لمشروع بناء مدرسة تفاصيل المتطلبات الفنية للمشروع. تتكون المدرسة من 3 طوابق بمساحة إجمالية 3000 متر مربع، وتشمل 20 فصلاً دراسياً، ومختبرات علوم، وقاعة متعددة الأغراض، ومكتبة، وغرف إدارية.',
-                    'key_points': [
-                        'نوع الهيكل: خرساني مسلح',
-                        'نظام التكييف: نظام مركزي',
-                        'نظام الإنارة: LED موفر للطاقة',
-                        'نظام مكافحة الحريق: نظام رش آلي',
-                        'متطلبات خاصة: نظام طاقة شمسية لتوفير 30% من احتياجات الطاقة'
-                    ],
-                    'entities': {
-                        'الجهة المالكة': 'وزارة التعليم',
-                        'موقع المشروع': 'الدمام',
-                        'رقم المناقصة': 'T-2024-003',
-                        'تاريخ الطرح': '2024-03-15',
-                        'تاريخ الإقفال': '2024-04-25'
-                    }
-                }
-            ]
-        
-        if 'ai_models' not in st.session_state:
-            st.session_state.ai_models = [
-                {
-                    'id': 1,
-                    'name': 'نموذج تحليل المستندات',
-                    'description': 'نموذج ذكاء اصطناعي لتحليل مستندات المناقصات واستخراج المعلومات الرئيسية منها.',
-                    'type': 'معالجة اللغة الطبيعية',
-                    'accuracy': 92,
-                    'last_updated': '2024-03-01'
-                },
-                {
-                    'id': 2,
-                    'name': 'نموذج تقدير التكاليف',
-                    'description': 'نموذج ذكاء اصطناعي لتقدير تكاليف المشاريع بناءً على بيانات المشاريع السابقة.',
-                    'type': 'تعلم آلي',
-                    'accuracy': 85,
-                    'last_updated': '2024-02-15'
-                },
-                {
-                    'id': 3,
-                    'name': 'نموذج تحليل المخاطر',
-                    'description': 'نموذج ذكاء اصطناعي لتحليل المخاطر المحتملة للمشاريع وتقديم توصيات للتخفيف منها.',
-                    'type': 'تعلم آلي',
-                    'accuracy': 88,
-                    'last_updated': '2024-02-20'
-                },
-                {
-                    'id': 4,
-                    'name': 'نموذج تحليل المنافسين',
-                    'description': 'نموذج ذكاء اصطناعي لتحليل بيانات المنافسين وتقديم توصيات للتسعير التنافسي.',
-                    'type': 'تعلم آلي',
-                    'accuracy': 80,
-                    'last_updated': '2024-03-10'
-                },
-                {
-                    'id': 5,
-                    'name': 'نموذج المساعد الذكي',
-                    'description': 'نموذج ذكاء اصطناعي للإجابة على الاستفسارات وتقديم المساعدة في إدارة المناقصات.',
-                    'type': 'معالجة اللغة الطبيعية',
-                    'accuracy': 90,
-                    'last_updated': '2024-03-15'
-                }
-            ]
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة الذكاء الاصطناعي"""
-        
-        st.markdown("<h1 class='module-title'>وحدة الذكاء الاصطناعي</h1>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        tabs = st.tabs([
-            "المساعد الذكي", 
-            "تحليل المستندات",
-            "تقدير التكاليف",
-            "تحليل المخاطر",
-            "نماذج الذكاء الاصطناعي"
-        ])
-        
-        with tabs[0]:
-            self._render_ai_assistant_tab()
-        
-        with tabs[1]:
-            self._render_document_analysis_tab()
-        
-        with tabs[2]:
-            self._render_cost_estimation_tab()
-        
-        with tabs[3]:
-            self._render_risk_analysis_tab()
-        
-        with tabs[4]:
-            self._render_ai_models_tab()
-    
-    def _render_ai_assistant_tab(self):
-        """عرض تبويب المساعد الذكي"""
-        
-        st.markdown("### المساعد الذكي")
-        
-        # عرض محادثة المساعد الذكي
-        chat_container = st.container()
-        
-        with chat_container:
-            for message in st.session_state.chat_history:
-                if message['role'] == 'user':
-                    st.markdown(f"<div style='background-color: #e6f7ff; padding: 10px; border-radius: 10px; margin-bottom: 10px; text-align: right;'><strong>أنت:</strong> {message['content']}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                else:
-                    st.markdown(f"<div style='background-color: #f0f0f0; padding: 10px; border-radius: 10px; margin-bottom: 10px;'><strong>المساعد:</strong> {message['content']}</div>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # إدخال رسالة جديدة
-        with st.form(key="chat_form"):
-            user_input = st.text_area("اكتب رسالتك هنا:", key="user_input", height=100)
-            submit_button = st.form_submit_button("إرسال")
-        
-        if submit_button and user_input:
-            # إضافة رسالة المستخدم إلى المحادثة
-            st.session_state.chat_history.append({
-                'role': 'user',
-                'content': user_input
-            })
-            
-            # محاكاة استجابة المساعد الذكي
-            ai_responses = {
-                "تكلفة": "بناءً على تحليل بيانات المشاريع السابقة، أتوقع أن تكون تكلفة هذا المشروع في حدود 15-18 مليون ريال. يمكنني تقديم تحليل تفصيلي إذا وفرت لي المزيد من المعلومات عن نطاق المشروع والمواصفات المطلوبة.",
-                "مخاطر": "من أهم المخاطر المحتملة لهذا النوع من المشاريع: تأخر التوريدات، نقص العمالة الماهرة، التغييرات في نطاق العمل، والظروف الجوية غير المتوقعة. أنصح بوضع خطة إدارة مخاطر شاملة وتخصيص احتياطي للطوارئ بنسبة 10-15% من قيمة المشروع.",
-                "منافس": "بناءً على تحليل المناقصات السابقة، يبدو أن المنافس الرئيسي يقدم أسعاراً أقل بنسبة 5-8% من متوسط السوق، لكنه يواجه تحديات في الالتزام بالجداول الزمنية. يمكنك التركيز على نقاط قوتك في الالتزام بالمواعيد وجودة التنفيذ في عرضك.",
-                "مستند": "يمكنني تحليل مستندات المناقصة لاستخراج المعلومات الرئيسية مثل نطاق العمل، الشروط والمواصفات، الجداول الزمنية، وشروط الدفع. يرجى تحميل المستندات في تبويب تحليل المستندات.",
-                "تسعير": "لتحسين استراتيجية التسعير، أنصح بتحليل هيكل التكاليف بدقة، ودراسة أسعار المنافسين، وتقييم القيمة المضافة التي تقدمها. يمكنك استخدام وحدة التسعير لإنشاء سيناريوهات تسعير مختلفة ومقارنتها.",
-                "موارد": "بناءً على نطاق المشروع، أتوقع أنك ستحتاج إلى فريق من 15-20 مهندساً وفنياً، بالإضافة إلى معدات إنشائية رئيسية. يمكنك استخدام وحدة الموارد لتخطيط احتياجات المشروع بشكل تفصيلي."
-            }
-            
-            # تحديد الاستجابة المناسبة بناءً على كلمات مفتاحية في رسالة المستخدم
-            response = "أشكرك على رسالتك. يمكنني مساعدتك في إدارة المناقصات وتحليل المستندات وتقدير التكاليف وتحليل المخاطر. يرجى توضيح ما تحتاجه بالتحديد."
-            
-            for keyword, resp in ai_responses.items():
-                if keyword in user_input:
-                    response = resp
-                    break
-            
-            # إضافة استجابة المساعد الذكي إلى المحادثة
-            st.session_state.chat_history.append({
-                'role': 'assistant',
-                'content': response
-            })
-            
-            # إعادة تحميل الصفحة لعرض المحادثة المحدثة
-            st.rerun()
-        
-        # عرض اقتراحات للأسئلة
-        st.markdown("### اقتراحات للأسئلة")
-        
-        suggestions = [
-            "كيف يمكنني تقدير تكلفة مشروع إنشاء مبنى إداري؟",
-            "ما هي المخاطر المحتملة لمشروع تطوير شبكة طرق؟",
-            "كيف يمكنني تحليل استراتيجية المنافس الرئيسي؟",
-            "كيف يمكنني تحليل مستندات المناقصة بسرعة؟",
-            "ما هي أفضل استراتيجية للتسعير التنافسي؟",
-            "كيف يمكنني تخطيط الموارد اللازمة للمشروع؟"
-        ]
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            for i in range(0, len(suggestions), 2):
-                if st.button(suggestions[i], key=f"suggestion_{i}"):
-                    # إضافة السؤال المقترح إلى المحادثة
-                    st.session_state.chat_history.append({
-                        'role': 'user',
-                        'content': suggestions[i]
-                    })
-                    
-                    # تح��يد الاستجابة المناسبة
-                    for keyword, resp in ai_responses.items():
-                        if keyword in suggestions[i].lower():
-                            response = resp
-                            break
-                    else:
-                        response = "أشكرك على سؤالك. يمكنني مساعدتك في ذلك. يرجى تقديم المزيد من التفاصيل حول احتياجاتك المحددة."
-                    
-                    # إضافة استجابة المساعد الذكي إلى المحادثة
-                    st.session_state.chat_history.append({
-                        'role': 'assistant',
-                        'content': response
-                    })
-                    
-                    # إعادة تحميل الصفحة لعرض المحادثة المحدثة
-                    st.rerun()
-        
-        with col2:
-            for i in range(1, len(suggestions), 2):
-                if st.button(suggestions[i], key=f"suggestion_{i}"):
-                    # إضافة السؤال المقترح إلى المحادثة
-                    st.session_state.chat_history.append({
-                        'role': 'user',
-                        'content': suggestions[i]
-                    })
-                    
-                    # تحديد الاستجابة المناسبة
-                    for keyword, resp in ai_responses.items():
-                        if keyword in suggestions[i].lower():
-                            response = resp
-                            break
-                    else:
-                        response = "أشكرك على سؤالك. يمكنني مساعدتك في ذلك. يرجى تقديم المزيد من التفاصيل حول احتياجاتك المحددة."
-                    
-                    # إضافة استجابة المساعد الذكي إلى المحادثة
-                    st.session_state.chat_history.append({
-                        'role': 'assistant',
-                        'content': response
-                    })
-                    
-                    # إعادة تحميل الصفحة لعرض المحادثة المحدثة
-                    st.rerun()
-    
-    def _render_document_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل المستندات"""
-        
-        st.markdown("### تحليل المستندات باستخدام الذكاء الاصطناعي")
-        
-        # تحميل المستندات
-        st.markdown("#### تحميل المستندات")
-        
-        uploaded_file = st.file_uploader("قم بتحميل مستند المناقصة (PDF, DOCX)", type=["pdf", "docx"])
-        
-        if uploaded_file is not None:
-            if st.button("تحليل المستند"):
-                # محاكاة تحليل المستند
-                with st.spinner("جاري تحليل المستند..."):
-                    time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
-                    st.success("تم تحليل المستند بنجاح!")
-                    
-                    # إضافة ملخص المستند إلى قائمة الملخصات
-                    new_id = max([item['id'] for item in st.session_state.document_summaries], default=0) + 1
-                    
-                    st.session_state.document_summaries.append({
-                        'id': new_id,
-                        'title': uploaded_file.name,
-                        'date': time.strftime("%Y-%m-%d"),
-                        'summary': 'تم تحليل المستند واستخراج المعلومات الرئيسية منه. يتضمن المستند شروط ومواصفات المناقصة، ونطاق العمل، والجدول الزمني، وشروط الدفع.',
-                        'key_points': [
-                            'مدة التنفيذ: 12 شهراً',
-                            'قيمة الضمان الابتدائي: 2% من قيمة العطاء',
-                            'قيمة الضمان النهائي: 5% من قيمة العقد',
-                            'غرامة التأخير: 1% من قيمة العقد عن كل أسبوع تأخير بحد أقصى 10%',
-                            'شروط الدفع: دفعات شهرية حسب نسبة الإنجاز'
-                        ],
-                        'entities': {
-                            'الجهة المالكة': 'وزارة الإسكان',
-                            'موقع المشروع': 'الرياض',
-                            'رقم المناقصة': 'T-2024-004',
-                            'تاريخ الطرح': '2024-03-25',
-                            'تاريخ الإقفال': '2024-05-01'
-                        }
-                    })
-        
-        # عرض ملخصات المستندات
-        st.markdown("#### ملخصات المستندات")
-        
-        for summary in st.session_state.document_summaries:
-            with st.expander(f"{summary['title']} - {summary['date']}"):
-                st.markdown(f"**ملخص المستند:** {summary['summary']}")
-                
-                st.markdown("**النقاط الرئيسية:**")
-                for point in summary['key_points']:
-                    st.markdown(f"- {point}")
-                
-                st.markdown("**الكيانات المستخرجة:**")
-                for entity, value in summary['entities'].items():
-                    st.markdown(f"- **{entity}:** {value}")
-                
-                col1, col2, col3 = st.columns(3)
-                
-                with col1:
-                    if st.button("تصدير الملخص", key=f"export_summary_{summary['id']}"):
-                        st.success("تم تصدير الملخص بنجاح!")
-                
-                with col2:
-                    if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير", key=f"send_to_pricing_{summary['id']}"):
-                        st.success("تم إرسال البيانات إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-                
-                with col3:
-                    if st.button("إرسال إلى وحدة المخاطر", key=f"send_to_risk_{summary['id']}"):
-                        st.success("تم إرسال البيانات إلى وحدة المخاطر بنجاح!")
-        
-        # استخراج جدول الكميات
-        st.markdown("#### استخراج جدول الكميات")
-        
-        boq_file = st.file_uploader("قم بتحميل جدول الكميات (PDF, XLSX)", type=["pdf", "xlsx"])
-        
-        if boq_file is not None:
-            if st.button("استخراج جدول الكميات"):
-                # محاكاة استخراج جدول الكميات
-                with st.spinner("جاري استخراج جدول الكميات..."):
-                    time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
-                    st.success("تم استخراج جدول الكميات بنجاح!")
-                    
-                    # عرض جدول الكميات المستخرج
-                    boq_data = {
-                        'الكود': ['A-001', 'A-002', 'A-003', 'B-001', 'B-002'],
-                        'الوصف': [
-                            'أعمال الحفر والردم',
-                            'توريد وصب خرسانة عادية',
-                            'توريد وصب خرسانة مسلحة للأساسات',
-                            'توريد وتركيب حديد تسليح',
-                            'توريد وبناء طابوق'
-                        ],
-                        'الوحدة': ['م3', 'م3', 'م3', 'طن', 'م2'],
-                        'الكمية': [2000, 300, 200, 20, 500],
-                        'سعر الوحدة': [45, 350, 450, 3500, 120],
-                        'الإجمالي': [90000, 105000, 90000, 70000, 60000]
-                    }
-                    
-                    boq_df = pd.DataFrame(boq_data)
-                    st.dataframe(boq_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-                    
-                    if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير", key="send_boq_to_pricing"):
-                        st.success("تم إرسال جدول الكميات إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-        
-        # تحليل الشروط والمواصفات
-        st.markdown("#### تحليل الشروط والمواصفات")
-        
-        specs_file = st.file_uploader("قم بتحميل الشروط والمواصفات (PDF, DOCX)", type=["pdf", "docx"])
-        
-        if specs_file is not None:
-            if st.button("تحليل الشروط والمواصفات"):
-                # محاكاة تحليل الشروط والمواصفات
-                with st.spinner("جاري تحليل الشروط والمواصفات..."):
-                    time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
-                    st.success("تم تحليل الشروط والمواصفات بنجاح!")
-                    
-                    # عرض نتائج التحليل
-                    st.markdown("**الشروط الرئيسية:**")
-                    st.markdown("- مدة التنفيذ: 12 شهراً")
-                    st.markdown("- قيمة الضمان الابتدائي: 2% من قيمة العطاء")
-                    st.markdown("- قيمة الضمان النهائي: 5% من قيمة العقد")
-                    st.markdown("- غرامة التأخير: 1% من قيمة العقد عن كل أسبوع تأخير بحد أقصى 10%")
-                    st.markdown("- شروط الدفع: دفعات شهرية حسب نسبة الإنجاز")
-                    
-                    st.markdown("**المواصفات الفنية الرئيسية:**")
-                    st.markdown("- نوع الهيكل: خرساني مسلح")
-                    st.markdown("- نظام التكييف: نظام مركزي")
-                    st.markdown("- نظام الإنارة: LED موفر للطاقة")
-                    st.markdown("- نظام مكافحة الحريق: نظام رش آلي")
-                    st.markdown("- متطلبات خاصة: نظام طاقة شمسية لتوفير 30% من احتياجات الطاقة")
-                    
-                    if st.button("إرسال إلى وحدة المخاطر", key="send_specs_to_risk"):
-                        st.success("تم إرسال تحليل الشروط والمواصفات إلى وحدة المخاطر بنجاح!")
-    
-    def _render_cost_estimation_tab(self):
-        """عرض تبويب تقدير التكاليف"""
-        
-        st.markdown("### تقدير التكاليف باستخدام الذكاء الاصطناعي")
-        
-        # إدخال معلومات المشروع
-        st.markdown("#### معلومات المشروع")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            project_type = st.selectbox(
-                "نوع المشروع",
-                ["مبنى إداري", "مبنى سكني", "مدرسة", "مستشفى", "طرق", "جسور", "بنية تحتية", "أخرى"]
-            )
-            
-            project_area = st.number_input("المساحة الإجمالية (م2)", min_value=0, value=5000)
-            
-            project_location = st.selectbox(
-                "موقع المشروع",
-                ["الرياض", "جدة", "الدمام", "مكة", "المدينة", "أبها", "تبوك", "أخرى"]
-            )
-        
-        with col2:
-            project_duration = st.number_input("مدة التنفيذ (شهر)", min_value=1, value=18)
-            
-            project_quality = st.select_slider(
-                "مستوى الجودة",
-                options=["اقتصادي", "متوسط", "عالي", "ممتاز"]
-            )
-            
-            project_complexity = st.select_slider(
-                "مستوى التعقيد",
-                options=["بسيط", "متوسط", "معقد", "معقد جداً"]
-            )
-        
-        # تقدير التكاليف
-        if st.button("تقدير التكاليف"):
-            # محاكاة تقدير التكاليف
-            with st.spinner("جاري تقدير التكاليف..."):
-                time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
-                st.success("تم تقدير التكاليف بنجاح!")
-                
-                # عرض نتائج التقدير
-                st.markdown("#### نتائج تقدير التكاليف")
-                
-                # تحديد التكلفة التقديرية بناءً على نوع المشروع والمساحة
-                base_cost_per_sqm = {
-                    "مبنى إداري": 3500,
-                    "مبنى سكني": 3000,
-                    "مدرسة": 3200,
-                    "مستشفى": 5000,
-                    "طرق": 1500,
-                    "جسور": 8000,
-                    "بنية تحتية": 2500,
-                    "أخرى": 3000
-                }
-                
-                # تعديل التكلفة بناءً على الموقع
-                location_factor = {
-                    "الرياض": 1.0,
-                    "جدة": 1.05,
-                    "الدمام": 0.95,
-                    "مكة": 1.1,
-                    "المدينة": 1.0,
-                    "أبها": 0.9,
-                    "تبوك": 0.85,
-                    "أخرى": 1.0
-                }
-                
-                # تعديل التكلفة بناءً على مستوى الجودة
-                quality_factor = {
-                    "اقتصادي": 0.8,
-                    "متوسط": 1.0,
-                    "عالي": 1.2,
-                    "ممتاز": 1.5
-                }
-                
-                # تعديل التكلفة بناءً على مستوى التعقيد
-                complexity_factor = {
-                    "بسيط": 0.9,
-                    "متوسط": 1.0,
-                    "معقد": 1.2,
-                    "معقد جداً": 1.4
-                }
-                
-                # حساب التكلفة التقديرية
-                base_cost = base_cost_per_sqm[project_type] * project_area
-                adjusted_cost = base_cost * location_factor[project_location] * quality_factor[project_quality] * complexity_factor[project_complexity]
-                
-                # عرض التكلفة التقديرية
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    st.metric("التكلفة التقديرية", f"{adjusted_cost:,.0f} ريال")
-                
-                with col2:
-                    st.metric("التكلفة لكل متر مربع", f"{adjusted_cost / project_area:,.0f} ريال/م2")
-                
-                # عرض تفاصيل التكاليف
-                st.markdown("#### تفاصيل التكاليف")
-                
-                # تقسيم التكاليف إلى فئات
-                cost_breakdown = {
-                    "الأعمال الإنشائية": 0.35,
-                    "الأعمال المعمارية": 0.25,
-                    "الأعمال الكهربائية": 0.15,
-                    "الأعمال الميكانيكية": 0.15,
-                    "أعمال الموقع والتجهيزات": 0.10
-                }
-                
-                cost_details = {
-                    "الفئة": list(cost_breakdown.keys()),
-                    "النسبة": [f"{v * 100:.0f}%" for v in cost_breakdown.values()],
-                    "التكلفة": [adjusted_cost * v for v in cost_breakdown.values()]
-                }
-                
-                cost_df = pd.DataFrame(cost_details)
-                st.dataframe(cost_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-                
-                # عرض رسم بياني للتكاليف
-                fig = px.pie(
-                    cost_df,
-                    values="التكلفة",
-                    names="الفئة",
-                    title="توزيع التكاليف حسب الفئة"
-                )
-                
-                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-                
-                # عرض تحليل التكاليف المباشرة وغير المباشرة
-                st.markdown("#### تحليل التكاليف المباشرة وغير المباشرة")
-                
-                direct_cost = adjusted_cost * 0.85
-                indirect_cost = adjusted_cost * 0.15
-                
-                direct_indirect_data = {
-                    "نوع التكلفة": ["تكاليف مباشرة", "تكاليف غير مباشرة"],
-                    "النسبة": ["85%", "15%"],
-                    "التكلفة": [direct_cost, indirect_cost]
-                }
-                
-                direct_indirect_df = pd.DataFrame(direct_indirect_data)
-                st.dataframe(direct_indirect_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-                
-                # عرض رسم بياني للتكاليف المباشرة وغير المباشرة
-                fig = px.bar(
-                    direct_indirect_df,
-                    x="نوع التكلفة",
-                    y="التكلفة",
-                    title="التكاليف المباشرة وغير المباشرة",
-                    color="نوع التكلفة",
-                    text_auto='.2s'
-                )
-                
-                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-                
-                # عرض توصيات لتحسين التكاليف
-                st.markdown("#### توصيات لتحسين التكاليف")
-                
-                st.markdown("1. **تحسين تصميم المشروع:** يمكن تحسين التصميم لتقليل التكاليف مع الحفاظ على الجودة.")
-                st.markdown("2. **استخدام مواد بديلة:** يمكن استخدام مواد بديلة بتكلفة أقل مع الحفاظ على الجودة.")
-                st.markdown("3. **تحسين جدولة المشروع:** يمكن تحسين جدولة المشروع لتقليل مدة التنفيذ وبالتالي تقليل التكاليف غير المباشرة.")
-                st.markdown("4. **تحسين إدارة الموارد:** يمكن تحسين إدارة الموارد لتقليل الهدر وزيادة الإنتاجية.")
-                st.markdown("5. **التفاوض مع الموردين:** يمكن التفاوض مع الموردين للحصول على أسعار أفضل.")
-                
-                # إرسال التقدير إلى وحدة التسعير
-                if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير", key="send_estimate_to_pricing"):
-                    st.success("تم إرسال تقدير التكاليف إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-        
-        # مقارنة التكاليف مع المشاريع السابقة
-        st.markdown("#### مقارنة التكاليف مع المشاريع السابقة")
-        
-        # بيانات افتراضية للمشاريع السابقة
-        previous_projects_data = {
-            "المشروع": ["مبنى إداري - الرياض", "مبنى إداري - جدة", "مبنى إداري - الدمام", "مبنى سكني - الرياض", "مدرسة - جدة"],
-            "المساحة (م2)": [4500, 5200, 4800, 6000, 3500],
-            "التكلفة الإجمالية": [16200000, 19500000, 15800000, 18500000, 11200000],
-            "التكلفة لكل متر مربع": [3600, 3750, 3290, 3080, 3200]
-        }
-        
-        previous_projects_df = pd.DataFrame(previous_projects_data)
-        st.dataframe(previous_projects_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # عرض رسم بياني لمقارنة التكاليف
-        fig = px.bar(
-            previous_projects_df,
-            x="المشروع",
-            y="التكلفة لكل متر مربع",
-            title="مقارنة التكلفة لكل متر مربع للمشاريع السابقة",
-            color="المشروع",
-            text_auto='.0f'
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_risk_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل المخاطر"""
-        
-        st.markdown("### تحليل المخاطر باستخدام الذكاء الاصطناعي")
-        
-        # إدخال معلومات المشروع
-        st.markdown("#### معلومات المشروع")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            project_type = st.selectbox(
-                "نوع المشروع",
-                ["مبنى إداري", "مبنى سكني", "مدرسة", "مستشفى", "طرق", "جسور", "بنية تحتية", "أخرى"],
-                key="risk_project_type"
-            )
-            
-            project_budget = st.number_input("ميزانية المشروع (ريال)", min_value=0, value=15000000)
-            
-            project_location = st.selectbox(
-                "موقع المشروع",
-                ["الرياض", "جدة", "الدمام", "مكة", "المدينة", "أبها", "تبوك", "أخرى"],
-                key="risk_project_location"
-            )
-        
-        with col2:
-            project_duration = st.number_input("مدة التنفيذ (شهر)", min_value=1, value=18, key="risk_project_duration")
-            
-            project_complexity = st.select_slider(
-                "مستوى التعقيد",
-                options=["بسيط", "متوسط", "معقد", "معقد جداً"],
-                key="risk_project_complexity"
-            )
-            
-            project_experience = st.select_slider(
-                "مستوى الخبرة في هذا النوع من المشاريع",
-                options=["منخفض", "متوسط", "عالي", "ممتاز"]
-            )
-        
-        # تحليل المخاطر
-        if st.button("تحليل المخاطر"):
-            # محاكاة تحليل المخاطر
-            with st.spinner("جاري تحليل المخاطر..."):
-                time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
-                st.success("تم تحليل المخاطر بنجاح!")
-                
-                # عرض نتائج التحليل
-                st.markdown("#### نتائج تحليل المخاطر")
-                
-                # بيانات افتراضية للمخاطر
-                risks_data = {
-                    "المخاطرة": [
-                        "تأخر التوريدات",
-                        "نقص العمالة الماهرة",
-                        "التغييرات في نطاق العمل",
-                        "الظروف الجوية غير المتوقعة",
-                        "مشاكل في التصميم",
-                        "تأخر الدفعات",
-                        "مشاكل في الموقع",
-                        "تغيير الأنظمة واللوائح",
-                        "مشاكل في الجودة",
-                        "مشاكل في التنسيق مع الجهات الحكومية"
-                    ],
-                    "الاحتمالية": [
-                        "متوسطة",
-                        "عالية",
-                        "متوسطة",
-                        "منخفضة",
-                        "منخفضة",
-                        "متوسطة",
-                        "منخفضة",
-                        "منخفضة",
-                        "متوسطة",
-                        "عالية"
-                    ],
-                    "التأثير": [
-                        "عالي",
-                        "عالي",
-                        "عالي",
-                        "متوسط",
-                        "عالي",
-                        "متوسط",
-                        "متوسط",
-                        "عالي",
-                        "عالي",
-                        "متوسط"
-                    ],
-                    "درجة المخاطرة": [
-                        "عالية",
-                        "عالية",
-                        "عالية",
-                        "متوسطة",
-                        "متوسطة",
-                        "متوسطة",
-                        "منخفضة",
-                        "متوسطة",
-                        "عالية",
-                        "عالية"
-                    ]
-                }
-                
-                risks_df = pd.DataFrame(risks_data)
-                st.dataframe(risks_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-                
-                # عرض مصفوفة المخاطر
-                st.markdown("#### مصفوفة المخاطر")
-                
-                # تحويل الاحتمالية والتأثير إلى قيم عددية
-                probability_map = {"منخفضة": 1, "متوسطة": 2, "عالية": 3}
-                impact_map = {"منخفض": 1, "متوسط": 2, "عالي": 3}
-                
-                risk_matrix_data = []
-                
-                for i, risk in enumerate(risks_data["المخاطرة"]):
-                    prob = probability_map[risks_data["الاحتمالية"][i]]
-                    impact = impact_map[risks_data["التأثير"][i]]
-                    risk_matrix_data.append({
-                        "المخاطرة": risk,
-                        "الاحتمالية": prob,
-                        "التأثير": impact,
-                        "درجة المخاطرة": prob * impact
-                    })
-                
-                # إنشاء مصفوفة المخاطر
-                risk_matrix = np.zeros((3, 3))
-                
-                for risk in risk_matrix_data:
-                    prob = risk["الاحتمالية"] - 1  # تعديل الفهرس ليبدأ من 0
-                    impact = risk["التأثير"] - 1  # تعديل الفهرس ليبدأ من 0
-                    risk_matrix[prob, impact] += 1
-                
-                # عرض مصفوفة المخاطر كرسم بياني حراري
-                fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
-                
-                im = ax.imshow(risk_matrix, cmap="YlOrRd")
-                
-                # إضافة النص إلى الخلايا
-                for i in range(3):
-                    for j in range(3):
-                        text = ax.text(j, i, int(risk_matrix[i, j]), ha="center", va="center", color="black")
-                
-                # إضافة العناوين
-                ax.set_xticks(np.arange(3))
-                ax.set_yticks(np.arange(3))
-                ax.set_xticklabels(["منخفض", "متوسط", "عالي"])
-                ax.set_yticklabels(["منخفضة", "متوسطة", "عالية"])
-                
-                # إضافة العناوين الرئيسية
-                ax.set_xlabel("التأثير")
-                ax.set_ylabel("الاحتمالية")
-                ax.set_title("مصفوفة المخاطر")
-                
-                # إضافة شريط الألوان
-                cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
-                cbar.ax.set_ylabel("عدد المخاطر", rotation=-90, va="bottom")
-                
-                # عرض الرسم البياني
-                st.pyplot(fig)
-                
-                # عرض توزيع المخاطر حسب الدرجة
-                st.markdown("#### توزيع المخاطر حسب الدرجة")
-                
-                risk_degree_counts = {
-                    "منخفضة": sum(1 for degree in risks_data["درجة المخاطرة"] if degree == "منخفضة"),
-                    "متوسطة": sum(1 for degree in risks_data["درجة المخاطرة"] if degree == "متوسطة"),
-                    "عالية": sum(1 for degree in risks_data["درجة المخاطرة"] if degree == "عالية")
-                }
-                
-                risk_degree_df = pd.DataFrame({
-                    "درجة المخاطرة": list(risk_degree_counts.keys()),
-                    "العدد": list(risk_degree_counts.values())
-                })
-                
-                fig = px.pie(
-                    risk_degree_df,
-                    values="العدد",
-                    names="درجة المخاطرة",
-                    title="توزيع المخاطر حسب الدرجة",
-                    color="درجة المخاطرة",
-                    color_discrete_map={"منخفضة": "green", "متوسطة": "orange", "عالية": "red"}
-                )
-                
-                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-                
-                # عرض خطة إدارة المخاطر
-                st.markdown("#### خطة إدارة المخاطر")
-                
-                # بيانات افتراضية لخطة إدارة المخاطر
-                risk_management_data = {
-                    "المخاطرة": [
-                        "تأخر التوريدات",
-                        "نقص العمالة الماهرة",
-                        "التغييرات في نطاق العمل",
-                        "مشاكل في الجودة",
-                        "مشاكل في التنسيق مع الجهات الحكومية"
-                    ],
-                    "استراتيجية المواجهة": [
-                        "تخفيف",
-                        "تخفيف",
-                        "تجنب",
-                        "تخفيف",
-                        "نقل"
-                    ],
-                    "الإجراءات": [
-                        "التعاقد مع موردين متعددين، وضع جدول زمني للتوريدات مع هامش أمان، متابعة التوريدات بشكل دوري",
-                        "التعاقد مع شركات توريد عمالة موثوقة، تدريب العمالة الحالية، وضع حوافز للعمالة الماهرة",
-                        "توثيق نطاق العمل بشكل دقيق، وضع إجراءات للتغييرات في نطاق العمل، تحديد صلاحيات اعتماد التغييرات",
-                        "وضع خطة لضبط الجودة، تعيين مسؤول للجودة، إجراء اختبارات دورية للجودة",
-                        "التعاقد مع استشاري متخصص في التنسيق مع الجهات الحكومية، تحديد متطلبات الجهات الحكومية مسبقاً"
-                    ],
-                    "المسؤول": [
-                        "مدير المشتريات",
-                        "مدير الموارد البشرية",
-                        "مدير المشروع",
-                        "مدير الجودة",
-                        "مدير العلاقات الحكومية"
-                    ],
-                    "الموعد النهائي": [
-                        "قبل بدء المشروع بشهر",
-                        "قبل بدء المشروع بشهرين",
-                        "قبل بدء المشروع بأسبوعين",
-                        "مستمر طوال فترة المشروع",
-                        "قبل بدء المشروع بشهر"
-                    ]
-                }
-                
-                risk_management_df = pd.DataFrame(risk_management_data)
-                st.dataframe(risk_management_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-                
-                # عرض توصيات لإدارة المخاطر
-                st.markdown("#### توصيات لإدارة المخاطر")
-                
-                st.markdown("1. **تخصيص احتياطي للطوارئ:** يوصى بتخصيص احتياطي للطوارئ بنسبة 10-15% من قيمة المشروع.")
-                st.markdown("2. **مراجعة خطة إدارة المخاطر بشكل دوري:** يجب مراجعة خطة إدارة المخاطر بشكل دوري وتحديثها حسب الحاجة.")
-                st.markdown("3. **تعيين مسؤول لإدارة المخاطر:** يوصى بتعيين مسؤول لإدارة المخاطر في المشروع.")
-                st.markdown("4. **توثيق الدروس المستفادة:** يجب توثيق الدروس المستفادة من إدارة المخاطر في المشاريع السابقة.")
-                st.markdown("5. **التواصل المستمر مع أصحاب المصلحة:** يجب التواصل المستمر مع أصحاب المصلحة لتحديد المخاطر المحتملة.")
-                
-                # إرسال تحليل المخاطر إلى وحدة التسعير
-                if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير", key="send_risk_to_pricing"):
-                    st.success("تم إرسال تحليل المخاطر إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-    
-    def _render_ai_models_tab(self):
-        """عرض تبويب نماذج الذكاء الاصطناعي"""
-        
-        st.markdown("### نماذج الذكاء الاصطناعي")
-        
-        # عرض نماذج الذكاء الاصطناعي
-        st.markdown("#### قائمة نماذج الذكاء الاصطناعي")
-        
-        # تحويل قائمة النماذج إلى DataFrame
-        models_df = pd.DataFrame(st.session_state.ai_models)
-        
-        # عرض النماذج كجدول
-        st.dataframe(
-            models_df,
-            column_config={
-                "id": st.column_config.NumberColumn("الرقم"),
-                "name": st.column_config.TextColumn("اسم النموذج"),
-                "description": st.column_config.TextColumn("الوصف"),
-                "type": st.column_config.TextColumn("النوع"),
-                "accuracy": st.column_config.ProgressColumn("الدقة (%)", min_value=0, max_value=100),
-                "last_updated": st.column_config.DateColumn("تاريخ التحديث")
-            },
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True
-        )
-        
-        # عرض تفاصيل النماذج
-        st.markdown("#### تفاصيل النماذج")
-        
-        for model in st.session_state.ai_models:
-            with st.expander(f"{model['name']} - دقة {model['accuracy']}%"):
-                st.markdown(f"**الوصف:** {model['description']}")
-                st.markdown(f"**النوع:** {model['type']}")
-                st.markdown(f"**تاريخ التحديث:** {model['last_updated']}")
-                
-                if model['name'] == "نموذج تحليل المستندات":
-                    st.markdown("**القدرات:**")
-                    st.markdown("- استخراج المعلومات الرئيسية من مستندات المناقصات")
-                    st.markdown("- تحليل الشروط والمواصفات")
-                    st.markdown("- استخراج جداول الكميات")
-                    st.markdown("- تحديد الكيانات المهمة مثل الجهة المالكة، موقع المشروع، تواريخ المناقصة")
-                    st.markdown("- تلخيص المستندات الطويلة")
-                
-                elif model['name'] == "نموذج تقدير التكاليف":
-                    st.markdown("**القدرات:**")
-                    st.markdown("- تقدير تكاليف المشاريع بناءً على بيانات المشاريع السابقة")
-                    st.markdown("- تحليل العوامل المؤثرة على التكاليف")
-                    st.markdown("- تقديم توصيات لتحسين التكاليف")
-                    st.markdown("- مقارنة التكاليف مع المشاريع المماثلة")
-                    st.markdown("- تحليل التكاليف المباشرة وغير المباشرة")
-                
-                elif model['name'] == "نموذج تحليل المخاطر":
-                    st.markdown("**القدرات:**")
-                    st.markdown("- تحديد المخاطر المحتملة للمشاريع")
-                    st.markdown("- تقييم احتمالية وتأثير المخاطر")
-                    st.markdown("- إنشاء مصفوفة المخاطر")
-                    st.markdown("- تقديم توصيات لإدارة المخاطر")
-                    st.markdown("- تحليل المخاطر بناءً على بيانات المشاريع السابقة")
-                
-                elif model['name'] == "نموذج تحليل المنافسين":
-                    st.markdown("**القدرات:**")
-                    st.markdown("- تحليل بيانات المنافسين")
-                    st.markdown("- تحديد نقاط القوة والضعف للمنافسين")
-                    st.markdown("- تقديم توصيات للتسعير التنافسي")
-                    st.markdown("- تحليل استراتيجيات المنافسين")
-                    st.markdown("- تحليل حصص السوق")
-                
-                elif model['name'] == "نموذج المساعد الذكي":
-                    st.markdown("**القدرات:**")
-                    st.markdown("- الإجابة على الاستفسارات المتعلقة بإدارة المناقصات")
-                    st.markdown("- تقديم توصيات لتحسين إدارة المناقصات")
-                    st.markdown("- مساعدة المستخدمين في استخدام النظام")
-                    st.markdown("- تقديم معلومات عن المشاريع والمناقصات")
-                    st.markdown("- تقديم إحصائيات وتحليلات عن المناقصات")
-        
-        # عرض أداء النماذج
-        st.markdown("#### أداء النماذج")
-        
-        # إنشاء رسم بياني لأداء النماذج
-        performance_df = pd.DataFrame({
-            "النموذج": [model['name'] for model in st.session_state.ai_models],
-            "الدقة (%)": [model['accuracy'] for model in st.session_state.ai_models]
-        })
-        
-        fig = px.bar(
-            performance_df,
-            x="النموذج",
-            y="الدقة (%)",
-            title="أداء نماذج الذكاء الاصطناعي",
-            color="الدقة (%)",
-            text_auto='.0f'
-        )
-        
-        fig.update_layout(yaxis_range=[0, 100])
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # تدريب النماذج
-        st.markdown("#### تدريب النماذج")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            model_to_train = st.selectbox(
-                "اختر النموذج للتدريب",
-                [model['name'] for model in st.session_state.ai_models]
-            )
-        
-        with col2:
-            training_data = st.file_uploader("قم بتحميل بيانات التدريب (CSV, XLSX)", type=["csv", "xlsx"])
-        
-        if st.button("تدريب النموذج"):
-            # محاكاة تدريب النموذج
-            with st.spinner(f"جاري تدريب {model_to_train}..."):
-                time.sleep(3)  # محاكاة وقت التدريب
-                st.success(f"تم تدريب {model_to_train} بنجاح!")
-                
-                # تحديث دقة النموذج
-                for i, model in enumerate(st.session_state.ai_models):
-                    if model['name'] == model_to_train:
-                        # زيادة الدقة بنسبة عشوائية بين 1% و 3%
-                        import random
-                        accuracy_increase = random.uniform(1, 3)
-                        new_accuracy = min(model['accuracy'] + accuracy_increase, 99)
-                        st.session_state.ai_models[i]['accuracy'] = new_accuracy
-                        st.session_state.ai_models[i]['last_updated'] = time.strftime("%Y-%m-%d")
-                        
-                        st.metric(
-                            "الدقة الجديدة",
-                            f"{new_accuracy:.1f}%",
-                            f"+{accuracy_increase:.1f}%"
-                        )
-                        
-                        break
-        
-        # تقييم النماذج
-        st.markdown("#### تقييم النماذج")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            model_to_evaluate = st.selectbox(
-                "اختر النموذج للتقييم",
-                [model['name'] for model in st.session_state.ai_models],
-                key="model_to_evaluate"
-            )
-        
-        with col2:
-            evaluation_data = st.file_uploader("قم بتحميل بيانات التقييم (CSV, XLSX)", type=["csv", "xlsx"], key="evaluation_data")
-        
-        if st.button("تقييم النموذج"):
-            # محاكاة تقييم النموذج
-            with st.spinner(f"جاري تقييم {model_to_evaluate}..."):
-                time.sleep(2)  # محاكاة وقت التقييم
-                st.success(f"تم تقييم {model_to_evaluate} بنجاح!")
-                
-                # عرض نتائج التقييم
-                for model in st.session_state.ai_models:
-                    if model['name'] == model_to_evaluate:
-                        accuracy = model['accuracy']
-                        break
-                
-                evaluation_metrics = {
-                    "المقياس": ["الدقة", "الاستدعاء", "F1", "AUC-ROC"],
-                    "القيمة": [accuracy / 100, (accuracy - 5) / 100, (accuracy - 3) / 100, (accuracy - 2) / 100]
-                }
-                
-                evaluation_df = pd.DataFrame(evaluation_metrics)
-                st.dataframe(evaluation_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-                
-                # عرض مصفوفة الارتباك
-                st.markdown("##### مصفوفة الارتباك")
-                
-                # إنشاء مصفوفة ارتباك افتراضية
-                confusion_matrix = np.array([
-                    [85, 10, 5],
-                    [8, 80, 12],
-                    [7, 13, 80]
-                ])
-                
-                fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
-                
-                im = ax.imshow(confusion_matrix, cmap="Blues")
-                
-                # إضافة النص إلى الخلايا
-                for i in range(3):
-                    for j in range(3):
-                        text = ax.text(j, i, confusion_matrix[i, j], ha="center", va="center", color="black")
-                
-                # إضافة العناوين
-                ax.set_xticks(np.arange(3))
-                ax.set_yticks(np.arange(3))
-                ax.set_xticklabels(["الفئة 1", "الفئة 2", "الفئة 3"])
-                ax.set_yticklabels(["الفئة 1", "الفئة 2", "الفئة 3"])
-                
-                # إضافة العناوين الرئيسية
-                ax.set_xlabel("الفئة المتوقعة")
-                ax.set_ylabel("الفئة الحقيقية")
-                ax.set_title("مصفوفة الارتباك")
-                
-                # إضافة شريط الألوان
-                cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
-                cbar.ax.set_ylabel("عدد العينات", rotation=-90, va="bottom")
-                
-                # عرض الرسم البياني
-                st.pyplot(fig)

modules/ai_assistant/ai_assistant.py

@@ -1,773 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-وحدة المساعد الذكي التفاعلية
-تتيح للمستخدمين التفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة للحصول على مساعدة في تحليل العقود والمناقصات
-"""
-
-import os
-import sys
-import json
-import re
-import time
-import base64
-import tempfile
-import logging
-from datetime import datetime
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import requests
-from io import BytesIO
-from PIL import Image
-import openai
-import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد المكونات المساعدة
-from utils.helpers import create_directory_if_not_exists, format_time, get_user_info, render_credits, load_css
-
-
-class AIAssistant:
-    """فئة المساعد الذكي التفاعلية"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة المساعد الذكي"""
-        self.conversations_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..', 'data', 'assistant_conversations')
-        create_directory_if_not_exists(self.conversations_dir)
-        
-        # تهيئة مفتاح OpenAI API
-        self.openai_api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
-        if self.openai_api_key:
-            openai.api_key = self.openai_api_key
-            self.is_api_available = True
-        else:
-            self.is_api_available = False
-        
-        # نموذج OpenAI المستخدم
-        self.model = "gpt-4o"  # النموذج الأحدث من OpenAI
-        
-        # تهيئة حالة المحادثة في الجلسة
-        if "assistant_messages" not in st.session_state:
-            st.session_state.assistant_messages = []
-        
-        if "assistant_mode" not in st.session_state:
-            st.session_state.assistant_mode = "general"
-        
-        if "document_context" not in st.session_state:
-            st.session_state.document_context = None
-        
-        # الأنماط المتاحة للمساعد
-        self.assistant_modes = {
-            "general": "مساعد عام",
-            "contract_analysis": "تحليل العقود",
-            "cost_estimation": "تقدير التكاليف",
-            "risk_assessment": "تقييم المخاطر",
-            "project_planning": "تخطيط المشاريع"
-        }
-        
-        # توجيهات النظام للمساعد
-        self.system_prompts = {
-            "general": """
-            أنت مساعد ذكي متخصص في شركة شبه الجزيرة للمقاولات، وتعمل ضمن نظام WAHBi لتحليل العقود والمناقصات.
-            دورك هو مساعدة المستخدمين في:
-            1. تحليل المستندات والعقود، وتوضيح بنود العقود وفهم الالتزامات والشروط.
-            2. المساعدة في تسعير المشاريع وحساب التكاليف والموارد.
-            3. تقييم مخاطر العقود والمشاريع والمساعدة في اتخاذ القرارات.
-            4. المساعدة في إدارة المشاريع ومتابعة الإنجاز.
-
-            استخدم لغة مهنية واضحة ومباشرة. قدم إجابات دقيقة ومختصرة.
-            عند قيام المستخدم بسؤال عن كيفية استخدام النظام، قم بإرشاده إلى الوحدة المناسبة في النظام.
-
-            معلومات هامة عن وحدات النظام:
-            - وحدة تحليل المستندات: لتحليل العقود والمناقصات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
-            - وحدة مقارنة المستندات: لمقارنة نسخ مختلفة من المستندات وتحديد التغييرات.
-            - وحدة التسعير المتكاملة: لحساب تكاليف المشاريع بناءً على الموارد والمواد والعمالة.
-            - وحدة تقييم مخاطر العقود: لتحليل وتقييم المخاطر المحتملة في العقود والمشاريع.
-            - وحدة متتبع حالة المشروع: لمتابعة تقدم المشاريع وعرض مؤشرات الأداء.
-            - وحدة خريطة المشاريع: لعرض مواقع المشاريع على الخريطة بشكل تفاعلي.
-            - وحدة الإشعارات الذكية: لإرسال تنبيهات وإشعارات للمستخدمين حول المشاريع.
-
-            تذكر أن تكون مفيداً ودقيقاً ومهنياً في جميع إجاباتك.
-            """,
-            
-            "contract_analysis": """
-            أنت محلل عقود متخ��ص في تحليل العقود والمناقصات لشركات المقاولات. 
-            مهمتك هي تحليل العقود وتحديد:
-            - الالتزامات الرئيسية
-            - المواعيد النهائية والتسليمات
-            - الشروط الجزائية والغرامات
-            - آلية الدفع والمستحقات المالية
-            - الشروط الخاصة والاستثناءات
-            - المخاطر المحتملة وكيفية التخفيف منها
-
-            عند تحليل عقد، قم بتوضيح البنود غير المواتية التي قد تسبب مشاكل مستقبلية.
-            استخدم لغة قانونية دقيقة مع شرح المصطلحات القانونية بلغة مبسطة.
-            قدم توصيات عملية لكيفية التعامل مع بنود العقد وتجنب المخاطر.
-            """,
-            
-            "cost_estimation": """
-            أنت خبير في تقدير تكاليف مشاريع البناء والمقاولات. 
-            مهمتك هي مساعدة المستخدم في:
-            - تقدير تكاليف المشاريع بناءً على وصف المشروع ومتطلباته
-            - حساب تكاليف المواد والعمالة والمعدات والنفقات العامة
-            - توضيح كيفية تخصيص الميزانية بين مختلف عناصر المشروع
-            - تحديد التكاليف غير المباشرة التي قد يغفل عنها المستخدم
-            - اقتراح طرق لتقليل التكاليف دون التأثير على جودة المشروع
-
-            استخدم أسلوب منهجي في تقدير التكاليف واشرح افتراضاتك بوضوح.
-            قدم نطاقات تقديرية بدلاً من أرقام دقيقة للتكاليف حيثما كان ذلك مناسباً.
-            عند الإشارة إلى تكاليف، وضح ما إذا كانت التكاليف تشمل ضريبة القيمة المضافة أم لا.
-            """,
-            
-            "risk_assessment": """
-            أنت خبير في تقييم مخاطر مشاريع البناء والمقاولات. 
-            مهمتك هي مساعدة المستخدم في:
-            - تحديد المخاطر المحتملة في المشاريع والعقود
-            - تقييم احتمالية وتأثير كل خطر
-            - اقتراح استراتيجيات للتخفيف من المخاطر
-            - تحليل السيناريوهات المحتملة وخطط الطوارئ
-            - تقديم أفضل الممارسات لإدارة المخاطر في مشاريع المقاولات
-
-            صنف المخاطر إلى فئات (عالية، متوسطة، منخفضة) بناءً على احتماليتها وتأثيرها.
-            اشرح كيف يمكن للشركة أن تحول بعض المخاطر إلى فرص.
-            قدم أمثلة عملية من مشاريع مماثلة لتوضيح كيفية إدارة المخاطر المحددة.
-            """,
-            
-            "project_planning": """
-            أنت خبير في تخطيط وإدارة مشاريع البناء والمقاولات. 
-            مهمتك هي مساعدة المستخدم في:
-            - تخطيط المشاريع وتقسيمها إلى مراحل ومهام
-            - تحديد الموارد اللازمة والجداول الزمنية
-            - إنشاء مخطط جانت وتحديد المسار الحرج
-            - التخطيط للموارد البشرية والمعدات والمواد
-            - متابعة تقدم المشروع ومؤشرات الأداء
-
-            قدم نصائح عملية لإدارة المشاريع بكفاءة وتجنب التأخيرات.
-            اشرح كيفية التعامل مع التغييرات والمطالبات خلال تنفيذ المشروع.
-            قدم أفضل الممارسات للتواصل مع أصحاب المصلحة وإدارة التوقعات.
-            """
-        }
-    
-    def _call_openai_api(self, messages, model=None, max_tokens=2000):
-        """استدعاء OpenAI API للحصول على استجابة"""
-        if not self.is_api_available:
-            return {
-                "choices": [{"message": {"content": "عذراً، مفتاح OpenAI API غير متوفر. يرجى التواصل مع مسؤول النظام."}}]
-            }
-        
-        try:
-            if model is None:
-                model = self.model
-            
-            response = openai.ChatCompletion.create(
-                model=model,
-                messages=messages,
-                max_tokens=max_tokens,
-                temperature=0.7,
-                top_p=0.9,
-                frequency_penalty=0,
-                presence_penalty=0
-            )
-            
-            return response
-        except Exception as e:
-            logging.error(f"خطأ في استدعاء OpenAI API: {e}")
-            return {
-                "choices": [{"message": {"content": f"عذراً، حدث خطأ في الاتصال بـ OpenAI API: {str(e)}"}}]
-            }
-    
-    def _call_backend_api(self, endpoint, data):
-        """استدعاء واجهة API الخلفية للنظام"""
-        try:
-            response = requests.post(
-                f"http://localhost:5000/api/{endpoint}",
-                json=data,
-                timeout=60
-            )
-            
-            if response.status_code == 200:
-                return response.json()
-            else:
-                logging.error(f"خطأ في استدعاء واجهة API الخلفية: {response.status_code} - {response.text}")
-                return {"error": f"خطأ في استدعاء واجهة API الخلفية: {response.status_code}"}
-        except Exception as e:
-            logging.error(f"خطأ في الاتصال بواجهة API الخلفية: {e}")
-            return {"error": f"خطأ في الاتصال بواجهة API الخلفية: {str(e)}"}
-    
-    def _process_user_message(self, user_message, mode=None):
-        """معالجة رسالة المستخدم والحصول على رد من المساعد الذكي"""
-        if mode is None:
-            mode = st.session_state.assistant_mode
-        
-        # إنشاء قائمة الرسائل للمحادثة
-        messages = [
-            {"role": "system", "content": self.system_prompts[mode]}
-        ]
-        
-        # إضافة سياق المستند إذا كان متاحاً
-        if st.session_state.document_context:
-            messages.append({
-                "role": "system", 
-                "content": f"معلومات سياقية عن المستند: {st.session_state.document_context}"
-            })
-        
-        # إضافة المحادثة السابقة
-        for msg in st.session_state.assistant_messages:
-            messages.append({
-                "role": msg["role"],
-                "content": msg["content"]
-            })
-        
-        # إضافة رسالة المستخدم الحالية
-        messages.append({
-            "role": "user",
-            "content": user_message
-        })
-        
-        # استدعاء API
-        response = self._call_openai_api(messages)
-        
-        # استخراج الرد
-        assistant_response = response["choices"][0]["message"]["content"]
-        
-        # تحديث سجل المحادثة
-        st.session_state.assistant_messages.append({"role": "user", "content": user_message})
-        st.session_state.assistant_messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
-        
-        return assistant_response
-    
-    def _clear_chat(self):
-        """مسح المحادثة الحالية"""
-        st.session_state.assistant_messages = []
-        st.session_state.document_context = None
-    
-    def _save_conversation(self):
-        """حفظ المحادثة الحالية"""
-        if not st.session_state.assistant_messages:
-            st.warning("لا توجد محادثة لحفظها.")
-            return False
-        
-        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
-        user_info = get_user_info()
-        
-        conversation_data = {
-            "timestamp": timestamp,
-            "user": user_info["username"],
-            "mode": st.session_state.assistant_mode,
-            "messages": st.session_state.assistant_messages,
-            "document_context": st.session_state.document_context
-        }
-        
-        filename = f"conversation_{user_info['username']}_{timestamp}.json"
-        file_path = os.path.join(self.conversations_dir, filename)
-        
-        try:
-            with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(conversation_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-            
-            return True
-        except Exception as e:
-            logging.error(f"خطأ في حفظ المحادثة: {e}")
-            return False
-    
-    def _load_conversation(self, filename):
-        """تحميل محادثة محفوظة"""
-        file_path = os.path.join(self.conversations_dir, filename)
-        
-        try:
-            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                conversation_data = json.load(f)
-            
-            st.session_state.assistant_messages = conversation_data["messages"]
-            st.session_state.assistant_mode = conversation_data["mode"]
-            st.session_state.document_context = conversation_data.get("document_context")
-            
-            return True
-        except Exception as e:
-            logging.error(f"خطأ في تحميل المحادثة: {e}")
-            return False
-    
-    def _get_saved_conversations(self):
-        """الحصول على قائمة المحادثات المحفوظة"""
-        conversations = []
-        
-        try:
-            for filename in os.listdir(self.conversations_dir):
-                if filename.endswith(".json") and filename.startswith("conversation_"):
-                    file_path = os.path.join(self.conversations_dir, filename)
-                    
-                    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                        data = json.load(f)
-                    
-                    conversations.append({
-                        "filename": filename,
-                        "timestamp": data.get("timestamp", ""),
-                        "user": data.get("user", ""),
-                        "mode": data.get("mode", "general"),
-                        "message_count": len(data.get("messages", []))
-                    })
-        except Exception as e:
-            logging.error(f"خطأ في قراءة المحادثات المحفوظة: {e}")
-        
-        # ترتيب المحادثات حسب التاريخ (الأحدث أولاً)
-        conversations.sort(key=lambda x: x["timestamp"], reverse=True)
-        
-        return conversations
-    
-    def render_chat_interface(self):
-        """عرض واجهة المحادثة الرئيسية"""
-        st.markdown("<h2 class='module-title'>المساعد الذكي</h2>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # التحقق من توفر OpenAI API
-        if not self.is_api_available:
-            st.warning("⚠️ مفتاح OpenAI API غير متوفر. لن يكون المساعد الذكي قادراً على الرد. يرجى التواصل مع مسؤول النظام.")
-        
-        # إضافة CSS
-        st.markdown("""
-        <style>
-        .chat-container {
-            background-color: #f8f9fa;
-            border-radius: 10px;
-            padding: 20px;
-            margin-bottom: 20px;
-            max-height: 500px;
-            overflow-y: auto;
-        }
-        
-        .chat-message {
-            margin-bottom: 15px;
-            display: flex;
-            flex-direction: row;
-        }
-        
-        .user-message {
-            justify-content: flex-end;
-        }
-        
-        .assistant-message {
-            justify-content: flex-start;
-        }
-        
-        .message-bubble {
-            padding: 10px 15px;
-            border-radius: 15px;
-            max-width: 75%;
-        }
-        
-        .user-bubble {
-            background-color: #1E88E5;
-            color: white;
-            border-top-left-radius: 15px;
-            border-top-right-radius: 15px;
-            border-bottom-left-radius: 15px;
-            border-bottom-right-radius: 0;
-        }
-        
-        .assistant-bubble {
-            background-color: #f0f0f0;
-            color: #333;
-            border-top-left-radius: 15px;
-            border-top-right-radius: 15px;
-            border-bottom-left-radius: 0;
-            border-bottom-right-radius: 15px;
-        }
-        
-        .message-avatar {
-            width: 40px;
-            height: 40px;
-            border-radius: 50%;
-            background-color: #ccc;
-            display: flex;
-            align-items: center;
-            justify-content: center;
-            margin: 0 10px;
-            font-weight: bold;
-            color: white;
-        }
-        
-        .user-avatar {
-            background-color: #78909C;
-        }
-        
-        .assistant-avatar {
-            background-color: #1E88E5;
-        }
-        
-        .message-content {
-            white-space: pre-wrap;
-        }
-        
-        .message-time {
-            font-size: 0.8em;
-            color: #888;
-            margin-top: 5px;
-            text-align: right;
-        }
-        
-        .chat-input {
-            background-color: #f8f9fa;
-            border-radius: 10px;
-            padding: 20px;
-        }
-        
-        .suggestions-container {
-            display: flex;
-            flex-wrap: wrap;
-            gap: 10px;
-            margin-top: 10px;
-        }
-        
-        .suggestion-chip {
-            background-color: #e9ecef;
-            border-radius: 20px;
-            padding: 5px 15px;
-            cursor: pointer;
-            text-align: center;
-            transition: background-color 0.3s;
-        }
-        
-        .suggestion-chip:hover {
-            background-color: #dee2e6;
-        }
-        </style>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # عرض أوضاع المساعد
-        st.markdown("#### اختر وضع المساعد الذكي")
-        
-        col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns(5)
-        
-        with col1:
-            if st.button("مساعد عام", key="mode_general", 
-                        help="مساعد عام للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالعقود والمناقصات"):
-                st.session_state.assistant_mode = "general"
-                st.rerun()
-        
-        with col2:
-            if st.button("تحليل العقود", key="mode_contract_analysis", 
-                        help="متخصص في تحليل العقود وتحديد البنود والشروط والمخاطر"):
-                st.session_state.assistant_mode = "contract_analysis"
-                st.rerun()
-        
-        with col3:
-            if st.button("تقدير التكاليف", key="mode_cost_estimation", 
-                        help="متخصص في تقدير تكاليف المشاريع والبنود"):
-                st.session_state.assistant_mode = "cost_estimation"
-                st.rerun()
-        
-        with col4:
-            if st.button("تقييم المخاطر", key="mode_risk_assessment", 
-                        help="متخصص في تحديد وتقييم المخاطر المحتملة في المشاريع والعقود"):
-                st.session_state.assistant_mode = "risk_assessment"
-                st.rerun()
-        
-        with col5:
-            if st.button("تخطيط المشاريع", key="mode_project_planning", 
-                        help="متخصص في تخطيط وإدارة المشاريع وتحديد المراحل والموارد"):
-                st.session_state.assistant_mode = "project_planning"
-                st.rerun()
-        
-        st.markdown(f"**الوضع الحالي:** {self.assistant_modes[st.session_state.assistant_mode]}")
-        
-        # تحميل سياق من مستند (اختياري)
-        st.markdown("---")
-        with st.expander("إضافة سياق من مستند", expanded=False):
-            context_text = st.text_area(
-                "نص المستند (اختياري)",
-                value=st.session_state.document_context if st.session_state.document_context else "",
-                height=150,
-                help="أضف نص المستند هنا ليتم استخدامه كسياق للمحادثة"
-            )
-            
-            uploaded_file = st.file_uploader(
-                "أو قم بتحميل ملف نصي أو PDF",
-                type=["txt", "pdf"],
-                help="يمكنك تحميل ملف نصي أو PDF ليتم استخدامه كسياق للمحادثة"
-            )
-            
-            doc_col1, doc_col2 = st.columns(2)
-            
-            with doc_col1:
-                if st.button("إضافة السياق", disabled=not context_text and not uploaded_file):
-                    if uploaded_file:
-                        try:
-                            # قراءة الملف المرفوع
-                            if uploaded_file.name.endswith(".pdf"):
-                                import PyPDF2
-                                reader = PyPDF2.PdfReader(uploaded_file)
-                                context = ""
-                                for page in reader.pages:
-                                    context += page.extract_text() + "\n"
-                            else:
-                                context = uploaded_file.read().decode("utf-8")
-                            
-                            st.session_state.document_context = context
-                            st.success("تم إضافة نص المستند كسياق للمحادثة بنجاح.")
-                        except Exception as e:
-                            st.error(f"حدث خطأ أثناء قراءة الملف: {str(e)}")
-                    elif context_text:
-                        st.session_state.document_context = context_text
-                        st.success("تم إضافة نص المستند كسياق للمحادثة بنجاح.")
-            
-            with doc_col2:
-                if st.button("مسح السياق", disabled=not st.session_state.document_context):
-                    st.session_state.document_context = None
-                    st.success("تم مسح سياق المستند بنجاح.")
-        
-        # عرض المحادثة
-        st.markdown("---")
-        st.markdown("#### المحادثة مع المساعد الذكي")
-        
-        # عرض رسائل المحادثة
-        chat_container = st.container()
-        
-        with chat_container:
-            with st.container():
-                if not st.session_state.assistant_messages:
-                    st.markdown("""
-                    <div style="text-align: center; padding: 30px; color: #666;">
-                        <p>مرحباً بك في المساعد الذكي!</p>
-                        <p>يمكنك البدء بطرح سؤال أو طلب مساعدة.</p>
-                    </div>
-                    """, unsafe_allow_html=True)
-                else:
-                    message_html = ""
-                    
-                    for msg in st.session_state.assistant_messages:
-                        if msg["role"] == "user":
-                            message_html += f"""
-                            <div class="chat-message user-message">
-                                <div class="message-bubble user-bubble">
-                                    <div class="message-content">{msg["content"]}</div>
-                                </div>
-                                <div class="message-avatar user-avatar">أ</div>
-                            </div>
-                            """
-                        else:
-                            message_html += f"""
-                            <div class="chat-message assistant-message">
-                                <div class="message-avatar assistant-avatar">W</div>
-                                <div class="message-bubble assistant-bubble">
-                                    <div class="message-content">{msg["content"]}</div>
-                                </div>
-                            </div>
-                            """
-                    
-                    st.markdown(f"""
-                    <div class="chat-container">
-                        {message_html}
-                    </div>
-                    """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # ادخال الرسالة
-        st.markdown("#### أدخل رسالتك")
-        
-        with st.container():
-            with st.form(key="chat_form"):
-                user_message = st.text_area("رسالتك", height=100, placeholder="اكتب سؤالك أو طلبك هنا...")
-                
-                col1, col2, col3 = st.columns([2, 2, 1])
-                
-                with col1:
-                    send_button = st.form_submit_button(
-                        "إرسال",
-                        help="إرسال الرسالة إلى المساعد الذكي"
-                    )
-                
-                with col2:
-                    suggested_questions = [
-                        "كيف يمكنني تحليل بنود الدفع في العقد؟",
-                        "ما هي أفضل طريقة لتقدير تكاليف مشروع بناء؟",
-                        "كيف أحدد المخاطر المحتملة في مشروع جديد؟",
-                        "كيف يمكنني إنشاء جدول زمني فعال للمشروع؟",
-                        "ما هي أهم البنود التي يجب الانتباه إليها في عقود المقاولات؟"
-                    ]
-                    
-                    if st.session_state.assistant_mode == "contract_analysis":
-                        suggested_questions = [
-                            "كيف أحدد البنود غير المواتية في العقد؟",
-                            "ما هي العناصر الأساسية التي يجب أن يتضمنها عقد المقاولة؟",
-                            "كيف أتعامل مع بنود الغرامات والتعويضات؟",
-                            "كيف يمكنني التفاوض على تحسين شروط الدفع؟",
-                            "ما هي الفروق الرئيسية بين عقد الثمن الثابت وعقد التكلفة زائد أتعاب؟"
-                        ]
-                    elif st.session_state.assistant_mode == "cost_estimation":
-                        suggested_questions = [
-                            "كيف أقدر تكلفة المواد في مشروع بناء؟",
-                            "ما هي نسبة النفقات العامة المعقولة لمشروع مقاولات؟",
-                            "كيف أحسب تكلفة العمالة بدقة؟",
-                            "ما هي العوامل التي تؤثر على تكلفة المعدات؟",
-                            "كيف أقدر هامش الربح المناسب للمشروع؟"
-                        ]
-                    
-                    selected_question = st.selectbox(
-                        "أو اختر سؤال مقترح",
-                        [""] + suggested_questions,
-                        index=0
-                    )
-                
-                with col3:
-                    clear_button = st.form_submit_button(
-                        "مسح المحادثة",
-                        help="مسح جميع الرسائل في المحادثة الحالية"
-                    )
-            
-            if send_button and user_message:
-                # معالجة رسالة المستخدم
-                with st.spinner("جاري معالجة الرسالة..."):
-                    self._process_user_message(user_message)
-                st.rerun()
-            
-            if send_button and selected_question and not user_message:
-                # استخدام السؤال المقترح
-                with st.spinner("جاري معالجة الرسالة..."):
-                    self._process_user_message(selected_question)
-                st.rerun()
-            
-            if clear_button:
-                self._clear_chat()
-                st.rerun()
-        
-        # زر لحفظ المحادثة
-        col1, col2, col3 = st.columns([1, 1, 2])
-        
-        with col1:
-            if st.button("حفظ المحادثة", key="save_conversation", disabled=not st.session_state.assistant_messages):
-                if self._save_conversation():
-                    st.success("تم حفظ المحادثة بنجاح.")
-                else:
-                    st.error("حدث خطأ أثناء حفظ المحادثة.")
-        
-        with col2:
-            if st.button("تحميل محادثة سابقة", key="show_load_conversation"):
-                st.session_state.show_conversations = True
-                st.rerun()
-        
-        # عرض المحادثات المحفوظة
-        if "show_conversations" in st.session_state and st.session_state.show_conversations:
-            st.markdown("---")
-            st.markdown("#### المحادثات المحفوظة")
-            
-            conversations = self._get_saved_conversations()
-            
-            if not conversations:
-                st.info("لا توجد محادثات محفوظة.")
-            else:
-                # عرض المحادثات في جدول
-                conversation_data = []
-                for conv in conversations:
-                    timestamp = datetime.strptime(conv["timestamp"], "%Y%m%d%H%M%S") if conv["timestamp"] else ""
-                    formatted_time = timestamp.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if timestamp else ""
-                    
-                    conversation_data.append({
-                        "التاريخ": formatted_time,
-                        "المستخدم": conv["user"],
-                        "وضع المساعد": self.assistant_modes.get(conv["mode"], "غير معروف"),
-                        "عدد الرسائل": conv["message_count"],
-                        "الملف": conv["filename"]
-                    })
-                
-                df = pd.DataFrame(conversation_data)
-                st.dataframe(df, height=300)
-                
-                # اختيار محادثة لتحميلها
-                selected_filename = st.selectbox(
-                    "اختر محادثة لتحميلها",
-                    options=[""] + [conv["filename"] for conv in conversations],
-                    format_func=lambda x: next((f"{c['user']} - {datetime.strptime(c['timestamp'], '%Y%m%d%H%M%S').strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}" for c in conversations if c["filename"] == x), x),
-                    index=0
-                )
-                
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    if st.button("تحميل المحادثة المختارة", disabled=not selected_filename):
-                        if self._load_conversation(selected_filename):
-                            st.success("تم تحميل المحادثة بنجاح.")
-                            st.session_state.show_conversations = False
-                            st.rerun()
-                        else:
-                            st.error("حدث خطأ أثناء تحميل المحادثة.")
-                
-                with col2:
-                    if st.button("إلغاء", key="cancel_load_conversation"):
-                        st.session_state.show_conversations = False
-                        st.rerun()
-        
-        # عرض المعلومات عن وضع المساعد الحالي
-        st.markdown("---")
-        st.markdown(f"#### معلومات عن وضع المساعد: {self.assistant_modes[st.session_state.assistant_mode]}")
-        
-        if st.session_state.assistant_mode == "general":
-            st.markdown("""
-            المساعد العام يمكنه مساعدتك في مجموعة متنوعة من المهام المتعلقة بالعقود والمناقصات وإدارة المشاريع. يمكنه:
-            - الإجابة على الأسئلة العامة حول العقود والمناقصات
-            - توجيهك إلى الوحدات المناسبة في النظام
-            - تقديم معلومات عامة عن إدارة المشاريع وأفضل الممارسات
-            - المساعدة في فهم المصطلحات والمفاهيم المتعلقة بمجال المقاولات
-            """)
-        elif st.session_state.assistant_mode == "contract_analysis":
-            st.markdown("""
-            مساعد تحليل العقود متخصص في:
-            - تحليل بنود العقود وتوضيح معانيها
-            - تحديد الالتزامات والحقوق لكل طرف
-            - تسليط الضوء على البنود غير المواتية أو الغامضة
-            - تقديم توصيات للتفاوض على تحسين شروط العقد
-            - مقارنة العقد مع أفضل الممارسات في الق��اع
-            """)
-        elif st.session_state.assistant_mode == "cost_estimation":
-            st.markdown("""
-            مساعد تقدير التكاليف متخصص في:
-            - حساب تكاليف المشاريع بناءً على المتطلبات والمواصفات
-            - تقدير تكاليف المواد والعمالة والمعدات
-            - تحليل التكاليف المباشرة وغير المباشرة
-            - تقديم نصائح لتقليل التكاليف وزيادة الكفاءة
-            - تحديد العوامل التي قد تؤثر على التكلفة الإجمالية
-            """)
-        elif st.session_state.assistant_mode == "risk_assessment":
-            st.markdown("""
-            مساعد تقييم المخاطر متخصص في:
-            - تحديد المخاطر المحتملة في المشاريع والعقود
-            - تقييم احتمالية وتأثير كل خطر
-            - اقتراح استراتيجيات للتخفيف من المخاطر
-            - إنشاء خطط للطوارئ والاستجابة للمخاطر
-            - تحليل تأثير المخاطر على الجدول الزمني والتكلفة
-            """)
-        elif st.session_state.assistant_mode == "project_planning":
-            st.markdown("""
-            مساعد تخطيط المشاريع متخصص في:
-            - تقسيم المشروع إلى مراحل ومهام وأنشطة
-            - تحديد الموارد اللازمة لكل نشاط
-            - إنشاء الجداول الزمنية والمسار الحرج
-            - التخطيط للموارد البشرية والمعدات والمواد
-            - مراقبة تقدم المشروع وإدارة التغييرات
-            """)
-        
-        # عرض معلومات حقوق الملكية
-        render_credits()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة المساعد الذكي الرئيسية"""
-        # تحميل CSS المخصص
-        load_css()
-        
-        # عرض واجهة المحادثة
-        self.render_chat_interface()
-
-
-# تشغيل التطبيق بشكل مستقل عند استدعاء الملف مباشرة
-if __name__ == "__main__":
-    st.set_page_config(
-        page_title="المساعد الذكي | WAHBi AI",
-        page_icon="🤖",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded"
-    )
-    
-    assistant = AIAssistant()
-    assistant.render()

modules/ai_assistant/assistant.py

@@ -1,444 +0,0 @@
-"""
-وحدة المساعد الذكي لنظام إدارة المناقصات - Hybrid Face
-"""
-
-import os
-import logging
-import threading
-import datetime
-import json
-import re
-from pathlib import Path
-
-# تهيئة السجل
-logging.basicConfig(
-    level=logging.INFO,
-    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
-)
-logger = logging.getLogger('ai_assistant')
-
-class AIAssistant:
-    """المساعد الذكي"""
-    
-    def __init__(self, config=None, db=None):
-        """تهيئة المساعد الذكي"""
-        self.config = config
-        self.db = db
-        self.processing_in_progress = False
-        self.current_query = None
-        self.processing_results = {}
-        self.conversation_history = []
-        
-        # إعدادات المساعد الذكي
-        self.ai_model = config.AI_MODEL if config and hasattr(config, 'AI_MODEL') else "gpt-4"
-        self.ai_temperature = config.AI_TEMPERATURE if config and hasattr(config, 'AI_TEMPERATURE') else 0.7
-        self.ai_max_tokens = config.AI_MAX_TOKENS if config and hasattr(config, 'AI_MAX_TOKENS') else 2000
-        
-        # إنشاء مجلد المساعد الذكي إذا لم يكن موجوداً
-        if config and hasattr(config, 'EXPORTS_PATH'):
-            self.exports_path = Path(config.EXPORTS_PATH)
-        else:
-            self.exports_path = Path('data/exports')
-            
-        if not self.exports_path.exists():
-            self.exports_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-    
-    def process_query(self, query, context=None, callback=None):
-        """معالجة استعلام المستخدم"""
-        if self.processing_in_progress:
-            logger.warning("هناك عملية معالجة جارية بالفعل")
-            return False
-        
-        self.processing_in_progress = True
-        self.current_query = query
-        self.processing_results = {
-            "query": query,
-            "context": context,
-            "processing_start_time": datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
-            "status": "جاري المعالجة",
-            "response": "",
-            "suggestions": [],
-            "references": []
-        }
-        
-        # إضافة الاستعلام إلى سجل المحادثة
-        self.conversation_history.append({
-            "role": "user",
-            "content": query,
-            "timestamp": datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-        })
-        
-        # بدء المعالجة في خيط منفصل
-        thread = threading.Thread(
-            target=self._process_query_thread,
-            args=(query, context, callback)
-        )
-        thread.daemon = True
-        thread.start()
-        
-        return True
-    
-    def _process_query_thread(self, query, context, callback):
-        """خيط معالجة الاستعلام"""
-        try:
-            # تحليل الاستعلام
-            query_type = self._analyze_query(query)
-            
-            # معالجة الاستعلام بناءً على نوعه
-            if query_type == "document_analysis":
-                response = self._handle_document_analysis_query(query, context)
-            elif query_type == "pricing":
-                response = self._handle_pricing_query(query, context)
-            elif query_type == "risk_analysis":
-                response = self._handle_risk_analysis_query(query, context)
-            elif query_type == "project_management":
-                response = self._handle_project_management_query(query, context)
-            elif query_type == "reporting":
-                response = self._handle_reporting_query(query, context)
-            else:
-                response = self._handle_general_query(query, context)
-            
-            # توليد اقتراحات
-            suggestions = self._generate_suggestions(query_type, query, response)
-            
-            # تحديث نتائج المعالجة
-            self.processing_results["response"] = response
-            self.processing_results["query_type"] = query_type
-            self.processing_results["suggestions"] = suggestions
-            self.processing_results["status"] = "اكتملت المعالجة"
-            self.processing_results["processing_end_time"] = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-            
-            # إضافة الاستجابة إلى سجل المحادثة
-            self.conversation_history.append({
-                "role": "assistant",
-                "content": response,
-                "timestamp": datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-            })
-            
-            logger.info(f"اكتملت معالجة الاستعلام: {query[:50]}...")
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في معالجة الاستعلام: {str(e)}")
-            self.processing_results["status"] = "فشلت ا��معالجة"
-            self.processing_results["error"] = str(e)
-            
-            # إضافة رسالة الخطأ إلى سجل المحادثة
-            self.conversation_history.append({
-                "role": "system",
-                "content": f"حدث خطأ أثناء معالجة الاستعلام: {str(e)}",
-                "timestamp": datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-            })
-        
-        finally:
-            self.processing_in_progress = False
-            
-            # استدعاء دالة الاستجابة إذا تم توفيرها
-            if callback and callable(callback):
-                callback(self.processing_results)
-    
-    def _analyze_query(self, query):
-        """تحليل نوع الاستعلام"""
-        query = query.lower()
-        
-        # تحديد نوع الاستعلام بناءً على الكلمات المفتاحية
-        if any(keyword in query for keyword in ["تحليل المستند", "تحليل وثيقة", "استخراج بيانات", "قراءة مستند"]):
-            return "document_analysis"
-        elif any(keyword in query for keyword in ["تسعير", "سعر", "تكلفة", "ميزانية", "تقدير"]):
-            return "pricing"
-        elif any(keyword in query for keyword in ["مخاطر", "تحليل المخاطر", "تقييم المخاطر"]):
-            return "risk_analysis"
-        elif any(keyword in query for keyword in ["مشروع", "إدارة المشروع", "جدول زمني", "خطة"]):
-            return "project_management"
-        elif any(keyword in query for keyword in ["تقرير", "إحصائيات", "تحليل البيانات", "رسم بياني"]):
-            return "reporting"
-        else:
-            return "general"
-    
-    def _handle_document_analysis_query(self, query, context):
-        """معالجة استعلام تحليل المستندات"""
-        # محاكاة استجابة المساعد الذكي لاستعلام تحليل المستندات
-        response = """
-يمكنني مساعدتك في تحليل المستندات واستخراج المعلومات المهمة منها. لتحليل مستند، يرجى اتباع الخطوات التالية:
-
-1. انتقل إلى وحدة "تحليل المستندات" من القائمة الجانبية.
-2. انقر على زر "تحميل مستند" واختر المستند المراد تحليله.
-3. حدد نوع المستند (مناقصة، عقد، مواصفات فنية، إلخ).
-4. انقر على زر "تحليل" لبدء عملية التحليل.
-
-سيقوم النظام باستخراج المعلومات التالية من المستند:
-- البنود والكميات
-- الكيانات (العميل، الموقع، المقاول، إلخ)
-- التواريخ المهمة
-- المبالغ والتكاليف
-- المخاطر المحتملة
-
-بعد اكتمال التحليل، يمكنك مراجعة النتائج وتعديلها إذا لزم الأمر، ثم استخدامها في وحدات النظام الأخرى مثل التسعير وتحليل المخاطر.
-"""
-        
-        # إضافة مراجع ذات صلة
-        self.processing_results["references"] = [
-            {"title": "دليل استخدام وحدة تحليل المستندات", "type": "manual"},
-            {"title": "أنواع المستندات المدعومة", "type": "documentation"},
-            {"title": "تقنيات استخراج البيانات من المستندات", "type": "article"}
-        ]
-        
-        return response
-    
-    def _handle_pricing_query(self, query, context):
-        """معالجة استعلام التسعير"""
-        # محاكاة استجابة المساعد الذكي لاستعلام التسعير
-        response = """
-يمكنني مساعدتك في تسعير المشاريع وتقدير التكاليف. لإنشاء تسعير لمشروع، يرجى اتباع الخطوات التالية:
-
-1. انتقل إلى وحدة "التسعير المتكامل" من القائمة الجانبية.
-2. اختر المشروع المراد تسعيره أو أنشئ مشروعاً جديداً.
-3. أدخل بنود المشروع والكميات التقديرية (يمكن استيرادها من نتائج تحليل المستندات).
-4. حدد الموارد المطلوبة (مواد، معدات، عمالة).
-5. اختر استراتيجية التسعير المناسبة:
-   - شاملة: تغطية كاملة للتكاليف والمخاطر مع هامش ربح مناسب.
-   - تنافسية: تخفيض الهوامش لتقديم سعر تنافسي.
-   - متوازنة: توازن بين الربحية والتنافسية.
-6. انقر على زر "حساب التسعير" لإنشاء التسعير.
-
-سيقوم النظام بحساب:
-- التكاليف المباشرة (بنود المشروع)
-- التكاليف غير المباشرة (نفقات عامة، إدارية، ربح)
-- تكاليف المخاطر
-- ضريبة القيمة المضافة
-- السعر النهائي
-
-يمكنك تعديل المعلمات وإعادة حساب التسعير، ثم تصدير النتائج إلى تقرير مفصل.
-"""
-        
-        # إضافة مراجع ذات صلة
-        self.processing_results["references"] = [
-            {"title": "دليل استخدام وحدة التسعير المتكامل", "type": "manual"},
-            {"title": "استراتيجيات التسعير", "type": "documentation"},
-            {"title": "حساب التكاليف غير المباشرة", "type": "article"}
-        ]
-        
-        return response
-    
-    def _handle_risk_analysis_query(self, query, context):
-        """معالجة استعلام تحليل المخاطر"""
-        # محاكاة استجابة المساعد الذكي لاستعلام تحليل المخاطر
-        response = """
-يمكنني مساعدتك في تحليل وإدارة مخاطر المشروع. لإجراء تحليل للمخاطر، يرجى اتباع الخطوات التالية:
-
-1. انتقل إلى وحدة "تحليل المخاطر" من القائمة الجانبية.
-2. اختر المشروع المراد تحليل مخاطره.
-3. اختر طريقة التحليل:
-   - شاملة: تحليل مفصل يغطي جميع جوانب المشروع.
-   - أساسية: تحليل سريع للمخاطر الرئيسية.
-4. انقر على زر "تحليل المخاطر" لبدء التحليل.
-
-سيقوم النظام بما يلي:
-- تحديد المخاطر المحتملة بناءً على بيانات المشروع
-- تصنيف المخاطر إلى فئات (فني، مالي، إداري، إلخ)
-- إنشاء مصفوفة المخاطر (الاحتمالية × التأثير)
-- تطوير استراتيجيات التخفيف لكل مخاطرة
-- إنشاء ملخص للمخاطر وتوصيات
-
-يمكنك مراجعة نتائج التحليل وتعديلها، ثم تصدير التقرير النهائي واستخدامه في خطة إدارة المشروع.
-"""
-        
-        # إضافة مراجع ذات صلة
-        self.processing_results["references"] = [
-            {"title": "دليل استخدام وحدة تحليل المخاطر", "type": "manual"},
-            {"title": "منهجيات تحليل المخاطر", "type": "documentation"},
-            {"title": "استراتيجيات التخفيف من المخاطر", "type": "article"}
-        ]
-        
-        return response
-    
-    def _handle_project_management_query(self, query, context):
-        """معالجة استعلام إدارة المشاريع"""
-        # محاكاة استجابة المساعد الذكي لاستعلام إدارة المشاريع
-        response = """
-يمكنني مساعدتك في إدارة المشاريع وتتبع تقدمها. لإدارة مشروع، يرجى اتباع الخطوات التالية:
-
-1. انتقل إلى وحدة "إدارة المشاريع" من القائمة الجانبية.
-2. أنشئ مشروعاً جديداً أو اختر مشروعاً موجوداً.
-3. أدخل معلومات المشروع الأساسية (الاسم، العميل، الوصف، التواريخ).
-4. أضف بنود المشروع (يمكن استيرادها من نتائج تحليل المستندات).
-5. أنشئ الجدول الزمني للمشروع وحدد المراحل والمهام.
-6. عين الموارد للمهام وحدد التبعيات بينها.
-
-يمكنك استخدام وحدة إدارة المشاريع لـ:
-- تتبع تقدم المشروع ومقارنته بالخطة
-- إدارة الموارد وتوزيعها
-- متابعة المشكلات والمخاطر
-- إدارة التغييرات في نطاق العمل
-- إنشاء تقارير حالة المشروع
-
-كما يمكنك دمج نتائج التسعير وتحليل المخاطر في خطة المشروع لإدارة شاملة.
-"""
-        
-        # إضافة مراجع ذات صلة
-        self.processing_results["references"] = [
-            {"title": "دليل استخدام وحدة إدارة المشاريع", "type": "manual"},
-            {"title": "أفضل ممارسات إدارة المشاريع", "type": "documentation"},
-            {"title": "إنشاء جداول زمنية فعالة", "type": "article"}
-        ]
-        
-        return response
-    
-    def _handle_reporting_query(self, query, context):
-        """معالجة استعلام التقارير"""
-        # محاكاة استجابة المساعد الذكي لاستعلام التقارير
-        response = """
-يمكنني مساعدتك في إنشاء تقارير وتحليلات للمشاريع والمناقصات. لإنشاء تقرير، يرجى اتباع الخطوات التالية:
-
-1. انتقل إلى وحدة "التقارير والتحليلات" من القائمة الجانبية.
-2. اختر نوع التقرير:
-   - تقرير المشروع: معلومات شاملة عن مشروع محدد
-   - تقرير التسعير: تفاصيل تسعير مشروع أو مناقصة
-   - تقرير المخاطر: تحليل مخاطر المشروع واستراتيجيات التخفيف
-   - تقرير الأداء: مقارنة الأداء الفعلي بالمخطط
-   - تقرير مالي: تحليل مالي للمشاريع والمناقصات
-3. حدد معلمات التقرير (المشروع، الفترة الزمنية، إلخ).
-4. انقر على زر "إنشاء التقرير".
-
-يمكنك تخصيص التقارير بإضافة أو إزالة أقسام، وتغيير طريقة عرض البيانات (جداول، رسوم بيانية، إلخ).
-
-التقارير المنشأة يمكن:
-- تصديرها بتنسيقات مختلفة (PDF، Excel، Word)
-- مشاركتها مع أعضاء الفريق أو العملاء
-- جدولتها للإنشاء التلقائي بشكل دوري
-- حفظها كقوالب لاستخدامها في المستقبل
-"""
-        
-        # إضافة مراجع ذات صلة
-        self.processing_results["references"] = [
-            {"title": "دليل استخدام وحدة التقارير والتحليلات", "type": "manual"},
-            {"title": "أنواع التقارير المتاحة", "type": "documentation"},
-            {"title": "إنشاء رسوم بيانية فعالة", "type": "article"}
-        ]
-        
-        return response
-    
-    def _handle_general_query(self, query, context):
-        """معالجة استعلام عام"""
-        # محاكاة استجابة المساعد الذكي لاستعلام عام
-        response = """
-مرحباً بك في المساعد الذكي لنظام إدارة المناقصات Hybrid Face. يمكنني مساعدتك في مجموعة متنوعة من المهام المتعلقة بإدارة المناقصات والمشاريع.
-
-يمكنني مساعدتك في:
-- تحليل مستندات المناقصات واستخراج المعلومات المهمة منها
-- تسعير المشاريع وتقدير التكاليف
-- تحليل وإدارة مخاطر المشاريع
-- إدارة المشاريع وتتبع تقدمها
-- إنشاء تقارير وتحليلات
-
-للحصول على مساعدة محددة، يرجى طرح سؤال يتعلق بإحدى هذه المجالات. على سبيل المثال:
-- "كيف يمكنني تحليل مستند مناقصة؟"
-- "ساعدني في تسعير مشروع جديد"
-- "كيف أقوم بتحليل مخاطر المشروع؟"
-- "أريد إنشاء تقرير عن حالة المشروع"
-
-يمكنك أيضاً استخدام الوحدات المختلفة في النظام مباشرة من القائمة الجانبية.
-"""
-        
-        # إضافة مراجع ذات صلة
-        self.processing_results["references"] = [
-            {"title": "دليل المستخدم الشامل", "type": "manual"},
-            {"title": "نظرة عامة على النظام", "type": "documentation"},
-            {"title": "الأسئلة الشائعة", "type": "faq"}
-        ]
-        
-        return response
-    
-    def _generate_suggestions(self, query_type, query, response):
-        """توليد اقتراحات للمستخدم بناءً على الاستعلام والاستجابة"""
-        suggestions = []
-        
-        if query_type == "document_analysis":
-            suggestions = [
-                "كيف يمكنني استيراد نتائج تحليل المستندات إلى وحدة التسعير؟",
-                "ما هي أنواع المستندات المدعومة للتحليل؟",
-                "كيف يمكنني تحسين دقة تحليل المستندات؟"
-            ]
-        elif query_type == "pricing":
-            suggestions = [
-                "ما هي استراتيجية التسعير المناسبة لمشروعي؟",
-                "كيف يمكنني حساب التكاليف غير المباشرة؟",
-                "كيف أضيف تكاليف المخاطر إلى التسعير؟"
-            ]
-        elif query_type == "risk_analysis":
-            suggestions = [
-                "ما هي أفضل استراتيجيات التخفيف من المخاطر؟",
-                "كيف يمكنني تحديد المخاطر الحرجة في المشروع؟",
-                "كيف أدمج تحليل المخاطر في خطة المشروع؟"
-            ]
-        elif query_type == "project_management":
-            suggestions = [
-                "كيف أنشئ جدولاً زمنياً فعالاً للمشروع؟",
-                "كيف أتتبع تقدم المشروع مقارنة بالخطة؟",
-                "كيف أدير التغييرات في نطاق المشروع؟"
-            ]
-        elif query_type == "reporting":
-            suggestions = [
-                "ما هي أنواع التقارير المتاحة في النظام؟",
-                "كيف يمكنني تخصيص تقرير المشروع؟",
-                "كيف أقوم بجدولة إنشاء تقارير دورية؟"
-            ]
-        else:
-            suggestions = [
-                "كيف يمكنني البدء باستخدام النظام؟",
-                "ما هي الوحدات المتاحة في النظام؟",
-                "كيف يمكنني إنشاء مشروع جديد؟"
-            ]
-        
-        return suggestions
-    
-    def get_processing_status(self):
-        """الحصول على حالة المعالجة الحالية"""
-        if not self.processing_in_progress:
-            if not self.processing_results:
-                return {"status": "لا توجد معالجة جارية"}
-            else:
-                return {"status": self.processing_results.get("status", "غير معروف")}
-        
-        return {
-            "status": "جاري المعالجة",
-            "query": self.current_query,
-            "start_time": self.processing_results.get("processing_start_time")
-        }
-    
-    def get_processing_results(self):
-        """الحصول على نتائج المعالجة"""
-        return self.processing_results
-    
-    def get_conversation_history(self, limit=10):
-        """الحصول على سجل المحادثة"""
-        if limit and limit > 0:
-            return self.conversation_history[-limit:]
-        return self.conversation_history
-    
-    def clear_conversation_history(self):
-        """مسح سجل المحادثة"""
-        self.conversation_history = []
-        return True
-    
-    def export_conversation_history(self, output_path=None):
-        """تصدير سجل المحادثة إلى ملف JSON"""
-        if not self.conversation_history:
-            logger.warning("لا يوجد سجل محادثة للتصدير")
-            return None
-        
-        if not output_path:
-            # إنشاء اسم ملف افتراضي
-            timestamp = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
-            filename = f"conversation_history_{timestamp}.json"
-            output_path = os.path.join(self.exports_path, filename)
-        
-        try:
-            with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(self.conversation_history, f, ensure_ascii=False, indent=4)
-            
-            logger.info(f"تم تصدير سجل المحادثة إلى: {output_path}")
-            return output_path
-        
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تصدير سجل المحادثة: {str(e)}")
-            return None

modules/ai_assistant/assistant_app.py

@@ -1,44 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-تطبيق المساعد الذكي التفاعلي
-يتيح للمستخدمين التفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة للحصول على مساعدة في تحليل العقود والمناقصات
-"""
-
-import os
-import sys
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد مكونات المساعد الذكي
-from modules.ai_assistant.ai_assistant import AIAssistant
-
-
-class AssistantApp:
-    """تطبيق المساعد الذكي التفاعلي"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة تطبيق المساعد الذكي"""
-        self.assistant = AIAssistant()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة المستخدم الرئيسية للتطبيق"""
-        self.assistant.render()
-
-
-# تشغيل التطبيق بشكل مستقل عند استدعاء الملف مباشرة
-if __name__ == "__main__":
-    st.set_page_config(
-        page_title="المساعد الذكي | WAHBi AI",
-        page_icon="🤖",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded"
-    )
-    
-    app = AssistantApp()
-    app.render()

modules/ai_finetuning/__init__.py

@@ -1 +0,0 @@
-# ملف تهيئة حزمة ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي

modules/ai_finetuning/finetuning_app.py

@@ -1,53 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-وحدة تطبيق تخصيص وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي للمصطلحات التعاقدية المتخصصة
-"""
-
-import os
-import sys
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد مكونات تخصيص وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي
-from modules.ai_finetuning.model_finetuning import ModelFinetuning
-
-
-class FinetuningApp:
-    """وحدة تطبيق تخصيص وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة تطبيق تخصيص وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي"""
-        self.model_finetuning = ModelFinetuning()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة تطبيق تخصيص وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي"""
-        st.markdown("<h2 class='module-title'>وحدة تخصيص وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي</h2>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        st.markdown("""
-        <div class="module-description">
-            تمكنك هذه الوحدة من تخصيص وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي للتعرف بدقة على المصطلحات التعاقدية والهندسية المتخصصة باللغة العربية.
-            يمكنك إنشاء قاموس للمصطلحات، وإعداد أمثلة التدريب، وتدريب النماذج واختبارها.
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # عرض نموذج تخصيص وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي
-        self.model_finetuning.render()
-
-
-# تشغيل التطبيق بشكل مستقل عند استدعاء الملف مباشرة
-if __name__ == "__main__":
-    st.set_page_config(
-        page_title="تخصيص وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي | WAHBi AI",
-        page_icon="🧠",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded"
-    )
-    
-    app = FinetuningApp()
-    app.render()

modules/data_analysis/data_analysis_app.py

@@ -1,1022 +0,0 @@
-"""
-وحدة تحليل البيانات - التطبيق الرئيسي
-"""
-
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
-from datetime import datetime
-import time
-import io
-import os
-import json
-import base64
-from pathlib import Path
-
-class DataAnalysisApp:
-    """وحدة تحليل البيانات"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة تحليل البيانات"""
-        
-        # تهيئة حالة الجلسة
-        if 'uploaded_data' not in st.session_state:
-            st.session_state.uploaded_data = None
-        
-        if 'data_sources' not in st.session_state:
-            st.session_state.data_sources = [
-                {
-                    'id': 1,
-                    'name': 'بيانات المناقصات السابقة',
-                    'type': 'CSV',
-                    'rows': 250,
-                    'columns': 15,
-                    'last_updated': '2024-03-01',
-                    'description': 'بيانات المناقصات السابقة للشركة خلال الثلاث سنوات الماضية'
-                },
-                {
-                    'id': 2,
-                    'name': 'بيانات المنافسين',
-                    'type': 'Excel',
-                    'rows': 120,
-                    'columns': 10,
-                    'last_updated': '2024-02-15',
-                    'description': 'بيانات المنافسين الرئيسيين في السوق وأسعارهم التنافسية'
-                },
-                {
-                    'id': 3,
-                    'name': 'بيانات أسعار المواد',
-                    'type': 'CSV',
-                    'rows': 500,
-                    'columns': 8,
-                    'last_updated': '2024-03-10',
-                    'description': 'بيانات أسعار المواد الرئيسية المستخدمة في المشاريع'
-                },
-                {
-                    'id': 4,
-                    'name': 'بيانات الموردين',
-                    'type': 'Excel',
-                    'rows': 80,
-                    'columns': 12,
-                    'last_updated': '2024-02-20',
-                    'description': 'بيانات الموردين الرئيسيين وأسعارهم وجودة منتجاتهم'
-                },
-                {
-                    'id': 5,
-                    'name': 'بيانات المشاريع المنجزة',
-                    'type': 'CSV',
-                    'rows': 150,
-                    'columns': 20,
-                    'last_updated': '2024-03-15',
-                    'description': 'بيانات المشاريع المنجزة وتكاليفها الفعلية ومدة تنفيذها'
-                }
-            ]
-        
-        if 'sample_data' not in st.session_state:
-            # إنشاء بيانات افتراضية للمناقصات السابقة
-            np.random.seed(42)
-            
-            # إنشاء بيانات المناقصات السابقة
-            n_tenders = 50
-            tender_ids = [f"T-{2021 + i//20}-{i%20 + 1:03d}" for i in range(n_tenders)]
-            tender_types = np.random.choice(["مبنى إداري", "مبنى سكني", "مدرسة", "مستشفى", "طرق", "جسور", "بنية تحتية"], n_tenders)
-            tender_locations = np.random.choice(["الرياض", "جدة", "الدمام", "مكة", "المدينة", "أبها", "تبوك"], n_tenders)
-            tender_areas = np.random.randint(1000, 10000, n_tenders)
-            tender_durations = np.random.randint(6, 36, n_tenders)
-            tender_budgets = np.random.randint(1000000, 50000000, n_tenders)
-            tender_costs = np.array([budget * np.random.uniform(0.8, 1.1) for budget in tender_budgets])
-            tender_profits = tender_budgets - tender_costs
-            tender_profit_margins = tender_profits / tender_budgets * 100
-            tender_statuses = np.random.choice(["فائز", "خاسر", "قيد التنفيذ", "منجز"], n_tenders)
-            tender_dates = [f"202{1 + i//20}-{np.random.randint(1, 13):02d}-{np.random.randint(1, 29):02d}" for i in range(n_tenders)]
-            
-            # إنشاء DataFrame للمناقصات السابقة
-            tenders_data = {
-                "رقم المناقصة": tender_ids,
-                "نوع المشروع": tender_types,
-                "الموقع": tender_locations,
-                "المساحة (م2)": tender_areas,
-                "المدة (شهر)": tender_durations,
-                "الميزانية (ريال)": tender_budgets,
-                "التكلفة (ريال)": tender_costs,
-                "الربح (ريال)": tender_profits,
-                "هامش الربح (%)": tender_profit_margins,
-                "الحالة": tender_statuses,
-                "تاريخ التقديم": tender_dates
-            }
-            
-            st.session_state.sample_data = {
-                "tenders": pd.DataFrame(tenders_data)
-            }
-            
-            # إنشاء بيانات أسعار المواد
-            n_materials = 30
-            material_ids = [f"M-{i+1:03d}" for i in range(n_materials)]
-            material_names = [
-                "خرسانة جاهزة", "حديد تسليح", "طابوق", "أسمنت", "رمل", "بحص", "خشب", "ألمنيوم", "زجاج", "دهان",
-                "سيراميك", "رخام", "جبس", "عازل مائي", "عازل حراري", "أنابيب PVC", "أسلاك كهربائية", "مفاتيح كهربائية",
-                "إنارة", "تكييف", "مصاعد", "أبواب خشبية", "أبواب حديدية", "نوافذ ألمنيوم", "نوافذ زجاجية",
-                "أرضيات خشبية", "أرضيات بلاط", "أرضيات رخام", "أرضيات سيراميك", "أرضيات بورسلين"
-            ]
-            material_units = np.random.choice(["م3", "طن", "م2", "كجم", "لتر", "قطعة", "متر"], n_materials)
-            material_prices_2021 = np.random.randint(50, 5000, n_materials)
-            material_prices_2022 = np.array([price * np.random.uniform(1.0, 1.2) for price in material_prices_2021])
-            material_prices_2023 = np.array([price * np.random.uniform(1.0, 1.15) for price in material_prices_2022])
-            material_prices_2024 = np.array([price * np.random.uniform(0.95, 1.1) for price in material_prices_2023])
-            
-            # إنشاء DataFrame لأسعار المواد
-            materials_data = {
-                "رمز المادة": material_ids,
-                "اسم المادة": material_names,
-                "الوحدة": material_units,
-                "سعر 2021 (ريال)": material_prices_2021,
-                "سعر 2022 (ريال)": material_prices_2022,
-                "سعر 2023 (ريال)": material_prices_2023,
-                "سعر 2024 (ريال)": material_prices_2024,
-                "نسبة التغير 2021-2024 (%)": (material_prices_2024 - material_prices_2021) / material_prices_2021 * 100
-            }
-            
-            st.session_state.sample_data["materials"] = pd.DataFrame(materials_data)
-            
-            # إنشاء بيانات المنافسين
-            n_competitors = 10
-            competitor_ids = [f"C-{i+1:02d}" for i in range(n_competitors)]
-            competitor_names = [
-                "شركة الإنشاءات المتطورة", "شركة البناء الحديث", "شركة التطوير العمراني", "شركة الإعمار الدولية",
-                "شركة البنية التحتية المتكاملة", "شركة المقاولات العامة", "شركة التشييد والبناء", "شركة الهندسة والإنشاءات",
-                "شركة المشاريع الكبرى", "شركة التطوير العقاري"
-            ]
-            competitor_specialties = np.random.choice(["مباني", "طرق", "جسور", "بنية تحتية", "متعددة"], n_competitors)
-            competitor_sizes = np.random.choice(["صغيرة", "متوسطة", "كبيرة"], n_competitors)
-            competitor_market_shares = np.random.uniform(1, 15, n_competitors)
-            competitor_win_rates = np.random.uniform(10, 60, n_competitors)
-            competitor_avg_margins = np.random.uniform(5, 20, n_competitors)
-            
-            # إنشاء DataFrame للمنافسين
-            competitors_data = {
-                "رمز المنافس": competitor_ids,
-                "اسم المنافس": competitor_names,
-                "التخصص": competitor_specialties,
-                "الحجم": competitor_sizes,
-                "حصة السوق (%)": competitor_market_shares,
-                "معدل الفوز (%)": competitor_win_rates,
-                "متوسط هامش الربح (%)": competitor_avg_margins
-            }
-            
-            st.session_state.sample_data["competitors"] = pd.DataFrame(competitors_data)
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة تحليل البيانات"""
-        
-        st.markdown("<h1 class='module-title'>وحدة تحليل البيانات</h1>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        tabs = st.tabs([
-            "لوحة المعلومات", 
-            "تحليل المناقصات",
-            "تحليل الأسعار",
-            "تحليل المنافسين",
-            "استيراد وتصدير البيانات"
-        ])
-        
-        with tabs[0]:
-            self._render_dashboard_tab()
-        
-        with tabs[1]:
-            self._render_tenders_analysis_tab()
-        
-        with tabs[2]:
-            self._render_price_analysis_tab()
-        
-        with tabs[3]:
-            self._render_competitors_analysis_tab()
-        
-        with tabs[4]:
-            self._render_import_export_tab()
-    
-    def _render_dashboard_tab(self):
-        """عرض تبويب لوحة المعلومات"""
-        
-        st.markdown("### لوحة المعلومات")
-        
-        # عرض مؤشرات الأداء الرئيسية
-        st.markdown("#### مؤشرات الأداء الرئيسية")
-        
-        # استخراج البيانات اللازمة للمؤشرات
-        tenders_df = st.session_state.sample_data["tenders"]
-        
-        # حساب المؤشرات
-        total_tenders = len(tenders_df)
-        won_tenders = len(tenders_df[tenders_df["الحالة"] == "فائز"])
-        win_rate = won_tenders / total_tenders * 100
-        avg_profit_margin = tenders_df["هامش الربح (%)"].mean()
-        total_profit = tenders_df["الربح (ريال)"].sum()
-        
-        # عرض المؤشرات
-        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-        
-        with col1:
-            st.metric("إجمالي المناقصات", f"{total_tenders}")
-        
-        with col2:
-            st.metric("معدل الفوز", f"{win_rate:.1f}%")
-        
-        with col3:
-            st.metric("متوسط هامش الربح", f"{avg_profit_margin:.1f}%")
-        
-        with col4:
-            st.metric("إجمالي الربح", f"{total_profit:,.0f} ريال")
-        
-        # عرض توزيع المناقصات حسب الحالة
-        st.markdown("#### توزيع المناقصات حسب الحالة")
-        
-        status_counts = tenders_df["الحالة"].value_counts().reset_index()
-        status_counts.columns = ["الحالة", "العدد"]
-        
-        fig = px.pie(
-            status_counts,
-            values="العدد",
-            names="الحالة",
-            title="توزيع المناقصات حسب الحالة",
-            color="الحالة",
-            color_discrete_map={
-                "فائز": "#2ecc71",
-                "خاسر": "#e74c3c",
-                "قيد التنفيذ": "#3498db",
-                "منجز": "#f39c12"
-            }
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع المناقصات حسب نوع المشروع
-        st.markdown("#### توزيع المناقصات حسب نوع المشروع")
-        
-        type_counts = tenders_df["نوع المشروع"].value_counts().reset_index()
-        type_counts.columns = ["نوع المشروع", "العدد"]
-        
-        fig = px.bar(
-            type_counts,
-            x="نوع المشروع",
-            y="العدد",
-            title="توزيع المناقصات حسب نوع المشروع",
-            color="نوع المشروع",
-            text_auto=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض تطور هامش الربح عبر الزمن
-        st.markdown("#### تطور هامش الربح عبر الزمن")
-        
-        # إضافة عمود السنة
-        tenders_df["السنة"] = tenders_df["تاريخ التقديم"].str[:4]
-        
-        # حساب متوسط هامش الربح لكل سنة
-        profit_margin_by_year = tenders_df.groupby("السنة")["هامش الربح (%)"].mean().reset_index()
-        
-        fig = px.line(
-            profit_margin_by_year,
-            x="السنة",
-            y="هامش الربح (%)",
-            title="تطور متوسط هامش الربح عبر السنوات",
-            markers=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع المناقصات حسب الموقع
-        st.markdown("#### توزيع المناقصات حسب الموقع")
-        
-        location_counts = tenders_df["الموقع"].value_counts().reset_index()
-        location_counts.columns = ["الموقع", "العدد"]
-        
-        fig = px.bar(
-            location_counts,
-            x="الموقع",
-            y="العدد",
-            title="توزيع المناقصات حسب الموقع",
-            color="الموقع",
-            text_auto=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض العلاقة بين الميزانية والتكلفة
-        st.markdown("#### العلاقة بين الميزانية والتكلفة")
-        
-        fig = px.scatter(
-            tenders_df,
-            x="الميزانية (ريال)",
-            y="التكلفة (ريال)",
-            color="الحالة",
-            size="المساحة (م2)",
-            hover_name="رقم المناقصة",
-            hover_data=["نوع المشروع", "الموقع", "هامش الربح (%)"],
-            title="العلاقة بين الميزانية والتكلفة",
-            color_discrete_map={
-                "فائز": "#2ecc71",
-                "خاسر": "#e74c3c",
-                "قيد التنفيذ": "#3498db",
-                "منجز": "#f39c12"
-            }
-        )
-        
-        # إضافة خط الميزانية = التكلفة
-        max_value = max(tenders_df["الميزانية (ريال)"].max(), tenders_df["التكلفة (ريال)"].max())
-        fig.add_trace(
-            go.Scatter(
-                x=[0, max_value],
-                y=[0, max_value],
-                mode="lines",
-                line=dict(color="gray", dash="dash"),
-                name="الميزانية = التكلفة"
-            )
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_tenders_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل المناقصات"""
-        
-        st.markdown("### تحليل المناقصات")
-        
-        # استخراج البيانات
-        tenders_df = st.session_state.sample_data["tenders"]
-        
-        # عرض خيارات التصفية
-        st.markdown("#### خيارات التصفية")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            selected_status = st.multiselect(
-                "الحالة",
-                options=tenders_df["الحالة"].unique(),
-                default=tenders_df["الحالة"].unique()
-            )
-        
-        with col2:
-            selected_types = st.multiselect(
-                "نوع المشروع",
-                options=tenders_df["نوع المشروع"].unique(),
-                default=tenders_df["نوع المشروع"].unique()
-            )
-        
-        with col3:
-            selected_locations = st.multiselect(
-                "الموقع",
-                options=tenders_df["الموقع"].unique(),
-                default=tenders_df["الموقع"].unique()
-            )
-        
-        # تطبيق التصفية
-        filtered_df = tenders_df[
-            tenders_df["الحالة"].isin(selected_status) &
-            tenders_df["نوع المشروع"].isin(selected_types) &
-            tenders_df["الموقع"].isin(selected_locations)
-        ]
-        
-        # عرض البيانات المصفاة
-        st.markdown("#### البيانات المصفاة")
-        
-        st.dataframe(filtered_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # عرض إحصائيات البيانات المصفاة
-        st.markdown("#### إحصائيات البيانات المصفاة")
-        
-        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-        
-        with col1:
-            st.metric("عدد المناقصات", f"{len(filtered_df)}")
-        
-        with col2:
-            won_count = len(filtered_df[filtered_df["الحالة"] == "فائز"])
-            win_rate = won_count / len(filtered_df) * 100 if len(filtered_df) > 0 else 0
-            st.metric("معدل الفوز", f"{win_rate:.1f}%")
-        
-        with col3:
-            avg_profit_margin = filtered_df["هامش الربح (%)"].mean()
-            st.metric("متوسط هامش الربح", f"{avg_profit_margin:.1f}%")
-        
-        with col4:
-            total_profit = filtered_df["الربح (ريال)"].sum()
-            st.metric("إجمالي الربح", f"{total_profit:,.0f} ريال")
-        
-        # عرض تحليل هامش الربح حسب نوع المشروع
-        st.markdown("#### تحليل هامش الربح حسب نوع المشروع")
-        
-        profit_margin_by_type = filtered_df.groupby("نوع المشروع")["هامش الربح (%)"].mean().reset_index()
-        
-        fig = px.bar(
-            profit_margin_by_type,
-            x="نوع المشروع",
-            y="هامش الربح (%)",
-            title="متوسط هامش الربح حسب نوع المشروع",
-            color="نوع المشروع",
-            text_auto=".1f"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض تحليل هامش الربح حسب الموقع
-        st.markdown("#### تحليل هامش الربح حسب الموقع")
-        
-        profit_margin_by_location = filtered_df.groupby("الموقع")["هامش الربح (%)"].mean().reset_index()
-        
-        fig = px.bar(
-            profit_margin_by_location,
-            x="الموقع",
-            y="هامش الربح (%)",
-            title="متوسط هامش الربح حسب الموقع",
-            color="الموقع",
-            text_auto=".1f"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض تحليل معدل الفوز حسب نوع المشروع
-        st.markdown("#### تحليل معدل الفوز حسب نوع المشروع")
-        
-        # حساب معدل الفوز لكل نوع مشروع
-        win_rate_by_type = []
-        
-        for project_type in filtered_df["نوع المشروع"].unique():
-            type_df = filtered_df[filtered_df["نوع المشروع"] == project_type]
-            won_count = len(type_df[type_df["الحالة"] == "فائز"])
-            total_count = len(type_df)
-            win_rate = won_count / total_count * 100 if total_count > 0 else 0
-            win_rate_by_type.append({
-                "نوع المشروع": project_type,
-                "معدل الفوز (%)": win_rate,
-                "عدد المناقصات": total_count
-            })
-        
-        win_rate_by_type_df = pd.DataFrame(win_rate_by_type)
-        
-        fig = px.bar(
-            win_rate_by_type_df,
-            x="نوع المشروع",
-            y="معدل الفوز (%)",
-            title="معدل الفوز حسب نوع المشروع",
-            color="نوع المشروع",
-            text_auto=".1f",
-            hover_data=["عدد المناقصات"]
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض تحليل العلاقة بين حجم المشروع وهامش الربح
-        st.markdown("#### العلاقة بين حجم المشروع وهامش الربح")
-        
-        fig = px.scatter(
-            filtered_df,
-            x="الميزانية (ريال)",
-            y="هامش الربح (%)",
-            color="الحالة",
-            size="المساحة (م2)",
-            hover_name="رقم المناقصة",
-            hover_data=["نوع المشروع", "الموقع", "المدة (شهر)"],
-            title="العلاقة بين حجم المشروع وهامش الربح",
-            color_discrete_map={
-                "فائز": "#2ecc71",
-                "خاسر": "#e74c3c",
-                "قيد التنفيذ": "#3498db",
-                "منجز": "#f39c12"
-            }
-        )
-        
-        # إضافة خط الاتجاه
-        fig.update_layout(
-            shapes=[
-                dict(
-                    type="line",
-                    xref="x",
-                    yref="y",
-                    x0=filtered_df["الميزانية (ريال)"].min(),
-                    y0=filtered_df["هامش الربح (%)"].mean(),
-                    x1=filtered_df["الميزانية (ريال)"].max(),
-                    y1=filtered_df["هامش الربح (%)"].mean(),
-                    line=dict(color="gray", dash="dash")
-                )
-            ]
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض تحليل العلاقة بين مدة المشروع وهامش الربح
-        st.markdown("#### العلاقة بين مدة المشروع وهامش الربح")
-        
-        fig = px.scatter(
-            filtered_df,
-            x="المدة (شهر)",
-            y="هامش الربح (%)",
-            color="الحالة",
-            size="الميزانية (ريال)",
-            hover_name="رقم المناقصة",
-            hover_data=["نوع المشروع", "الموقع", "المساحة (م2)"],
-            title="العلاقة بين مدة المشروع وهامش الربح",
-            color_discrete_map={
-                "فائز": "#2ecc71",
-                "خاسر": "#e74c3c",
-                "قيد التنفيذ": "#3498db",
-                "منجز": "#f39c12"
-            }
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_price_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل الأسعار"""
-        
-        st.markdown("### تحليل الأسعار")
-        
-        # استخراج البيانات
-        materials_df = st.session_state.sample_data["materials"]
-        
-        # عرض بيانات أسعار المواد
-        st.markdown("#### بيانات أسعار المواد")
-        
-        st.dataframe(materials_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # عرض تطور أسعار المواد عبر السنوات
-        st.markdown("#### تطور أسعار المواد عبر السنوات")
-        
-        # اختيار المواد للعرض
-        selected_materials = st.multiselect(
-            "اختر المواد للعرض",
-            options=materials_df["اسم المادة"].unique(),
-            default=materials_df["اسم المادة"].unique()[:5]
-        )
-        
-        if selected_materials:
-            # تحضير البيانات للرسم البياني
-            filtered_materials = materials_df[materials_df["اسم المادة"].isin(selected_materials)]
-            
-            # تحويل البيانات من العرض العريض إلى العرض الطويل
-            melted_df = pd.melt(
-                filtered_materials,
-                id_vars=["رمز المادة", "اسم المادة", "الوحدة"],
-                value_vars=["سعر 2021 (ريال)", "سعر 2022 (ريال)", "سعر 2023 (ريال)", "سعر 2024 (ريال)"],
-                var_name="السنة",
-                value_name="السعر (ريال)"
-            )
-            
-            # استخراج السنة من اسم العمود
-            melted_df["السنة"] = melted_df["السنة"].str.extract(r"سعر (\d{4})")
-            
-            # رسم بياني لتطور الأسعار
-            fig = px.line(
-                melted_df,
-                x="السنة",
-                y="السعر (ريال)",
-                color="اسم المادة",
-                title="تطور أسعار المواد عبر السنوات",
-                markers=True,
-                hover_data=["الوحدة"]
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض نسبة التغير في أسعار المواد
-        st.markdown("#### نسبة التغير في أسعار المواد (2021-2024)")
-        
-        # ترتيب المواد حسب نسبة التغير
-        sorted_materials = materials_df.sort_values("نسبة التغير 2021-2024 (%)", ascending=False)
-        
-        fig = px.bar(
-            sorted_materials,
-            x="اسم المادة",
-            y="نسبة التغير 2021-2024 (%)",
-            title="نسبة التغير في أسعار المواد (2021-2024)",
-            color="نسبة التغير 2021-2024 (%)",
-            color_continuous_scale="RdYlGn_r",
-            text_auto=".1f"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع أسعار المواد حسب الفئة
-        st.markdown("#### توزيع أسعار المواد حسب الفئة")
-        
-        # تصنيف المواد إلى فئات
-        materials_df["فئة المادة"] = materials_df["اسم المادة"].apply(
-            lambda x: "مواد إنشائية" if x in ["خرسانة جاهزة", "حديد تسليح", "طابوق", "أسمنت", "رمل", "بحص", "خشب"]
-            else "مواد تشطيب" if x in ["ألمنيوم", "زجاج", "دهان", "سيراميك", "رخام", "جبس", "عازل مائي", "عازل حراري"]
-            else "مواد كهربائية" if x in ["أنابيب PVC", "أسلاك كهربائية", "مفاتيح كهربائية", "إنارة"]
-            else "مواد ميكانيكية" if x in ["تكييف", "مصاعد"]
-            else "أبواب ونوافذ" if x in ["أبواب خشبية", "أبواب حديدية", "نوافذ ألمنيوم", "نوافذ زجاجية"]
-            else "أرضيات" if x in ["أرضيات خشبية", "أرضيات بلاط", "أرضيات رخام", "أرضيات سيراميك", "أرضيات بورسلين"]
-            else "أخرى"
-        )
-        
-        # حساب متوسط نسبة التغير لكل فئة
-        category_change = materials_df.groupby("فئة المادة")["نسبة التغير 2021-2024 (%)"].mean().reset_index()
-        
-        fig = px.bar(
-            category_change,
-            x="فئة المادة",
-            y="نسبة التغير 2021-2024 (%)",
-            title="متوسط نسبة التغير في أسعار المواد حسب الفئة (2021-2024)",
-            color="فئة المادة",
-            text_auto=".1f"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض تحليل تأثير تغير الأسعار على تكاليف المشاريع
-        st.markdown("#### تحليل تأثير تغير الأسعار على تكاليف المشاريع")
-        
-        # إنشاء بيانات افتراضية لتوزيع التكاليف
-        cost_distribution = {
-            "الفئة": [
-                "مواد إنشائية",
-                "مواد تشطيب",
-                "مواد كهربائية",
-                "مواد ميكانيكية",
-                "أبواب ونوافذ",
-                "أرضيات",
-                "عمالة",
-                "معدات",
-                "نفقات عامة"
-            ],
-            "النسبة من التكلفة (%)": [30, 20, 10, 15, 5, 5, 10, 3, 2]
-        }
-        
-        cost_distribution_df = pd.DataFrame(cost_distribution)
-        
-        # حساب تأثير تغير الأسعار على التكاليف
-        impact_data = []
-        
-        for index, row in cost_distribution_df.iterrows():
-            category = row["الفئة"]
-            cost_percentage = row["النسبة من التكلفة (%)"]
-            
-            if category in category_change["فئة المادة"].values:
-                price_change = category_change[category_change["فئة المادة"] == category]["نسبة التغير 2021-2024 (%)"].values[0]
-            else:
-                # افتراض نسبة تغير للف��ات غير المدرجة
-                price_change = 10 if category == "عمالة" else 5
-            
-            impact = cost_percentage * price_change / 100
-            
-            impact_data.append({
-                "الفئة": category,
-                "النسبة من التكلفة (%)": cost_percentage,
-                "نسبة التغير في الأسعار (%)": price_change,
-                "التأثير على التكلفة الإجمالية (%)": impact
-            })
-        
-        impact_df = pd.DataFrame(impact_data)
-        
-        # حساب إجمالي التأثير على التكلفة
-        total_impact = impact_df["التأثير على التكلفة الإجمالية (%)"].sum()
-        
-        st.metric("إجمالي التأثير على التكلفة", f"{total_impact:.1f}%")
-        
-        # عرض جدول التأثير
-        st.dataframe(impact_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # رسم بياني للتأثير على التكلفة
-        fig = px.bar(
-            impact_df,
-            x="الفئة",
-            y="التأثير على التكلفة الإجمالية (%)",
-            title="تأثير تغير الأسعار على التكلفة الإجمالية للمشاريع",
-            color="الفئة",
-            text_auto=".1f"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توصيات لإدارة تغير الأسعار
-        st.markdown("#### توصيات لإدارة تغير الأسعار")
-        
-        st.markdown("""
-        1. **التعاقد المسبق مع الموردين:** التعاقد المسبق مع الموردين لتثبيت الأسعار لفترة زمنية محددة.
-        2. **تنويع مصادر التوريد:** تنويع مصادر التوريد لتقليل مخاطر ارتفاع الأسعار من مصدر واحد.
-        3. **شراء المواد مقدماً:** شراء المواد الرئيسية مقدماً للمشاريع المستقبلية عندما تكون الأسعار منخفضة.
-        4. **استخدام مواد بديلة:** استخدام مواد بديلة ذات جودة مماثلة وأسعار أقل.
-        5. **تضمين بند تعديل الأسعار في العقود:** تضمين بند تعديل الأسعار في العقود لتغطية التغيرات الكبيرة في أسعار المواد.
-        6. **تحسين كفاءة استخدام المواد:** تحسين كفاءة استخدام المواد لتقليل الهدر وتقليل التكاليف.
-        7. **مراقبة اتجاهات الأسعار:** مراقبة اتجاهات الأسعار بشكل مستمر واتخاذ القرارات بناءً على التوقعات المستقبلية.
-        """)
-    
-    def _render_competitors_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل المنافسين"""
-        
-        st.markdown("### تحليل المنافسين")
-        
-        # استخراج البيانات
-        competitors_df = st.session_state.sample_data["competitors"]
-        
-        # عرض بيانات المنافسين
-        st.markdown("#### بيانات المنافسين")
-        
-        st.dataframe(competitors_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # عرض حصص السوق للمنافسين
-        st.markdown("#### حصص السوق للمنافسين")
-        
-        # ترتيب المنافسين حسب حصة السوق
-        sorted_competitors = competitors_df.sort_values("حصة السوق (%)", ascending=False)
-        
-        fig = px.pie(
-            sorted_competitors,
-            values="حصة السوق (%)",
-            names="اسم المنافس",
-            title="حصص السوق للمنافسين",
-            hover_data=["التخصص", "الحجم"]
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض معدلات الفوز للمنافسين
-        st.markdown("#### معدلات الفوز للمنافسين")
-        
-        # ترتيب المنافسين حسب معدل الفوز
-        sorted_by_win_rate = competitors_df.sort_values("معدل الفوز (%)", ascending=False)
-        
-        fig = px.bar(
-            sorted_by_win_rate,
-            x="اسم المنافس",
-            y="معدل الفوز (%)",
-            title="معدلات الفوز للمنافسين",
-            color="معدل الفوز (%)",
-            text_auto=".1f",
-            hover_data=["التخصص", "الحجم", "حصة السوق (%)"]
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض متوسط هوامش الربح للمنافسين
-        st.markdown("#### متوسط هوامش الربح للمنافسين")
-        
-        # ترتيب المنافسين حسب متو��ط هامش الربح
-        sorted_by_margin = competitors_df.sort_values("متوسط هامش الربح (%)", ascending=False)
-        
-        fig = px.bar(
-            sorted_by_margin,
-            x="اسم المنافس",
-            y="متوسط هامش الربح (%)",
-            title="متوسط هوامش الربح للمنافسين",
-            color="متوسط هامش الربح (%)",
-            text_auto=".1f",
-            hover_data=["التخصص", "الحجم", "حصة السوق (%)"]
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض تحليل المنافسين حسب التخصص
-        st.markdown("#### تحليل المنافسين حسب التخصص")
-        
-        # حساب متوسط معدل الفوز وهامش الربح لكل تخصص
-        specialty_analysis = competitors_df.groupby("التخصص").agg({
-            "معدل الفوز (%)": "mean",
-            "متوسط هامش الربح (%)": "mean",
-            "حصة السوق (%)": "sum"
-        }).reset_index()
-        
-        # عرض تحليل التخصصات
-        st.dataframe(specialty_analysis, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # رسم بياني للعلاقة بين معدل الفوز وهامش الربح حسب التخصص
-        fig = px.scatter(
-            specialty_analysis,
-            x="معدل الفوز (%)",
-            y="متوسط هامش الربح (%)",
-            size="حصة السوق (%)",
-            color="التخصص",
-            hover_name="التخصص",
-            title="العلاقة بين معدل الفوز وهامش الربح حسب التخصص",
-            text="التخصص"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض تحليل المنافسين حسب الحجم
-        st.markdown("#### تحليل المنافسين حسب الحجم")
-        
-        # حساب متوسط معدل الفوز وهامش الربح لكل حجم
-        size_analysis = competitors_df.groupby("الحجم").agg({
-            "معدل الفوز (%)": "mean",
-            "متوسط هامش الربح (%)": "mean",
-            "حصة السوق (%)": "sum"
-        }).reset_index()
-        
-        # عرض تحليل الأحجام
-        st.dataframe(size_analysis, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # رسم بياني للعلاقة بين معدل الفوز وهامش الربح حسب الحجم
-        fig = px.scatter(
-            size_analysis,
-            x="معدل الفوز (%)",
-            y="متوسط هامش الربح (%)",
-            size="حصة السوق (%)",
-            color="الحجم",
-            hover_name="الحجم",
-            title="العلاقة بين معدل الفوز وهامش الربح حسب الحجم",
-            text="الحجم"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض تحليل نقاط القوة والضعف للمنافسين
-        st.markdown("#### تحليل نقاط القوة والضعف للمنافسين الرئيسيين")
-        
-        # اختيار المنافسين للتحليل
-        top_competitors = competitors_df.sort_values("حصة السوق (%)", ascending=False).head(3)
-        
-        for index, competitor in top_competitors.iterrows():
-            with st.expander(f"{competitor['اسم المنافس']} - حصة السوق: {competitor['حصة السوق (%)']:.1f}%"):
-                st.markdown(f"**التخصص:** {competitor['التخصص']}")
-                st.markdown(f"**الحجم:** {competitor['الحجم']}")
-                st.markdown(f"**معدل الفوز:** {competitor['معدل الفوز (%)']:.1f}%")
-                st.markdown(f"**متوسط هامش الربح:** {competitor['متوسط هامش الربح (%)']:.1f}%")
-                
-                st.markdown("**نقاط القوة:**")
-                if competitor["الحجم"] == "كبيرة":
-                    st.markdown("- قدرة مالية كبيرة")
-                    st.markdown("- خبرة واسعة في المشاريع الكبيرة")
-                    st.markdown("- سمعة قوية في السوق")
-                    st.markdown("- شبكة علاقات واسعة")
-                elif competitor["الحجم"] == "متوسطة":
-                    st.markdown("- مرونة في التعامل مع المشاريع")
-                    st.markdown("- تكاليف تشغيلية أقل")
-                    st.markdown("- تخصص في مجالات محددة")
-                    st.markdown("- سرعة في اتخاذ القرارات")
-                else:
-                    st.markdown("- مرونة عالية")
-                    st.markdown("- تكاليف تشغيلية منخفضة")
-                    st.markdown("- خدمة عملاء متمي��ة")
-                    st.markdown("- تخصص دقيق في مجال محدد")
-                
-                st.markdown("**نقاط الضعف:**")
-                if competitor["الحجم"] == "كبيرة":
-                    st.markdown("- بطء في اتخاذ القرارات")
-                    st.markdown("- تكاليف تشغيلية عالية")
-                    st.markdown("- أقل مرونة في التعامل مع التغييرات")
-                    st.markdown("- تركيز على المشاريع الكبيرة فقط")
-                elif competitor["الحجم"] == "متوسطة":
-                    st.markdown("- قدرة مالية محدودة مقارنة بالشركات الكبيرة")
-                    st.markdown("- صعوبة في المنافسة على المشاريع الكبيرة")
-                    st.markdown("- محدودية الموارد البشرية")
-                    st.markdown("- صعوبة في الحصول على تمويل")
-                else:
-                    st.markdown("- قدرة مالية محدودة جداً")
-                    st.markdown("- صعوبة في المنافسة على المشاريع المتوسطة والكبيرة")
-                    st.markdown("- محدودية الموارد البشرية والفنية")
-                    st.markdown("- صعوبة في الحصول على تمويل")
-        
-        # عرض توصيات للتعامل مع المنافسين
-        st.markdown("#### توصيات للتعامل مع المنافسين")
-        
-        st.markdown("""
-        1. **التركيز على نقاط القوة:** التركيز على نقاط القوة الخاصة بالشركة والتي تميزها عن المنافسين.
-        2. **استهداف شرائح سوقية محددة:** استهداف شرائح سوقية محددة والتركيز على تلبية احتياجاتها بشكل أفضل من المنافسين.
-        3. **تطوير علاقات قوية مع العملاء:** تطوير علاقات قوية مع العملاء لضمان ولائهم وتكرار التعامل معهم.
-        4. **الابتكار في الخدمات والحلول:** تقديم حلول مبتكرة وخدمات متميزة تلبي احتياجات العملاء بشكل أفضل من المنافسين.
-        5. **تحسين الكفاءة التشغيلية:** تحسين الكفاءة التشغيلية لتقليل التكاليف وزيادة القدرة التنافسية.
-        6. **بناء تحالفات استراتيجية:** بناء تحالفات استراتيجية مع شركات أخرى لتعزيز القدرة التنافسية.
-        7. **مراقبة المنافسين باستمرار:** مراقبة المنافسين باستمرار وتحليل استراتيجياتهم وتحركاتهم في السوق.
-        """)
-    
-    def _render_import_export_tab(self):
-        """عرض تبويب استيراد وتصدير البيانات"""
-        
-        st.markdown("### استيراد وتصدير البيانات")
-        
-        # عرض مصادر البيانات الحالية
-        st.markdown("#### مصادر البيانات الحالية")
-        
-        # تحويل قائمة مصادر البيانات إلى DataFrame
-        sources_df = pd.DataFrame(st.session_state.data_sources)
-        
-        # عرض مصادر البيانات كجدول
-        st.dataframe(
-            sources_df,
-            column_config={
-                "id": st.column_config.NumberColumn("الرقم"),
-                "name": st.column_config.TextColumn("اسم المصدر"),
-                "type": st.column_config.TextColumn("النوع"),
-                "rows": st.column_config.NumberColumn("عدد الصفوف"),
-                "columns": st.column_config.NumberColumn("عدد الأعمدة"),
-                "last_updated": st.column_config.DateColumn("تاريخ التحديث"),
-                "description": st.column_config.TextColumn("الوصف")
-            },
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True
-        )
-        
-        # استيراد بيانات جديدة
-        st.markdown("#### استيراد بيانات جديدة")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            data_type = st.selectbox(
-                "نوع البيانات",
-                ["بيانات المناقصات", "بيانات المنافسين", "بيانات أسعار المواد", "بيانات الموردين", "بيانات المشاريع", "أخرى"]
-            )
-        
-        with col2:
-            file_format = st.selectbox(
-                "صيغة الملف",
-                ["CSV", "Excel", "JSON"]
-            )
-        
-        uploaded_file = st.file_uploader(f"قم بتحميل ملف {file_format}", type=["csv", "xlsx", "json"])
-        
-        if uploaded_file is not None:
-            if st.button("استيراد البيانات"):
-                # محاكاة استيراد البيانات
-                with st.spinner("جاري استيراد البيانات..."):
-                    time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
-                    
-                    # تحديث قائمة مصادر البيانات
-                    new_id = max([source["id"] for source in st.session_state.data_sources]) + 1
-                    
-                    st.session_state.data_sources.append({
-                        "id": new_id,
-                        "name": f"{data_type} - {uploaded_file.name}",
-                        "type": file_format,
-                        "rows": np.random.randint(50, 500),
-                        "columns": np.random.randint(5, 20),
-                        "last_updated": time.strftime("%Y-%m-%d"),
-                        "description": f"بيانات تم استيرادها من ملف {uploaded_file.name}"
-                    })
-                    
-                    st.success("تم استيراد البيانات بنجاح!")
-                    st.rerun()
-        
-        # تصدير البيانات
-        st.markdown("#### تصدير البيانات")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            export_data_type = st.selectbox(
-                "نوع البيانات للتصدير",
-                ["بيانات المناقصات", "بيانات المنافسين", "بيانات أسعار المواد", "بيانات الموردين", "بيانات المشاريع", "تقرير تحليلي شامل"]
-            )
-        
-        with col2:
-            export_format = st.selectbox(
-                "صيغة التصدير",
-                ["CSV", "Excel", "JSON", "PDF"]
-            )
-        
-        if st.button("تصدير البيانات"):
-            # محاكاة تصدير البيانات
-            with st.spinner("جاري تصدير البيانات..."):
-                time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
-                st.success(f"تم تصدير {export_data_type} بصيغة {export_format} بنجاح!")
-                
-                # إنشاء رابط تنزيل وهمي
-                if export_data_type == "بيانات المناقصات":
-                    df = st.session_state.sample_data["tenders"]
-                elif export_data_type == "بيانات المنافسين":
-                    df = st.session_state.sample_data["competitors"]
-                elif export_data_type == "بيانات أسعار المواد":
-                    df = st.session_state.sample_data["materials"]
-                else:
-                    # إنشاء DataFrame وهمي للأنواع الأخرى
-                    df = pd.DataFrame({
-                        "البيان": ["بيان 1", "بيان 2", "بيان 3"],
-                        "القيمة": [100, 200, 300]
-                    })
-                
-                # تحويل DataFrame إلى CSV
-                csv = df.to_csv(index=False)
-                b64 = base64.b64encode(csv.encode()).decode()
-                href = f'<a href="data:file/csv;base64,{b64}" download="{export_data_type}.csv">انقر هنا لتنزيل الملف</a>'
-                st.markdown(href, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # تكامل البيانات مع الوحدات الأخرى
-        st.markdown("#### تكامل البيانات مع الوحدات الأخرى")
-        
-        st.markdown("""
-        يمكن تكامل البيانات مع الوحدات الأخرى في النظام من خلال:
-        
-        1. **إرسال البيانات إلى وحدة التسعير:** إرسال بيانات أسعار المواد وبيانات المناقصات السابقة إلى وحدة التسعير لتحسين دقة التسعير.
-        2. **إرسال البيانات إلى وحدة تحليل المخاطر:** إرسال بيانات المناقصات السابقة وبيانات المنافسين إلى وحدة تحليل المخاطر لتحسين تقييم المخاطر.
-        3. **إرسال البيانات إلى وحدة الذكاء الاصطناعي:** إرسال البيانات إلى وحدة الذكاء الاصطناعي لتدريب النماذج وتحسين دقة التنبؤات.
-        4. **إرسال البيانات إلى وحدة إدارة المشاريع:** إرسال بيانات المشاريع المنجزة إلى وحدة إدارة المشاريع لتحسين تخطيط وإدارة المشاريع المستقبلية.
-        5. **إرسال البيانات إلى وحدة التقارير:** إرسال البيانات إلى وحدة التقارير لإنشاء تقارير تحليلية شاملة.
-        """)
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير"):
-                st.success("تم إرسال البيانات إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-        
-        with col2:
-            if st.button("إرسال إلى وحدة تحليل المخاطر"):
-                st.success("تم إرسال البيانات إلى وحدة تحليل المخاطر بنجاح!")
-        
-        with col3:
-            if st.button("إرسال إلى وحدة الذكاء الاصطناعي"):
-                st.success("تم إرسال البيانات إلى وحدة الذكاء الاصطناعي بنجاح!")

modules/document_analysis/analyzer.py

@@ -1,281 +0,0 @@
-"""
-وحدة تحليل المستندات لنظام إدارة المناقصات - Hybrid Face
-"""
-
-import os
-import re
-import logging
-import threading
-from pathlib import Path
-import datetime
-import json
-
-# تهيئة السجل
-logging.basicConfig(
-    level=logging.INFO,
-    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
-)
-logger = logging.getLogger('document_analysis')
-
-class DocumentAnalyzer:
-    """فئة تحليل المستندات"""
-    
-    def __init__(self, config=None):
-        """تهيئة محلل المستندات"""
-        self.config = config
-        self.analysis_in_progress = False
-        self.current_document = None
-        self.analysis_results = {}
-        
-        # إنشاء مجلد المستندات إذا لم يكن موجوداً
-        if config and hasattr(config, 'DOCUMENTS_PATH'):
-            self.documents_path = Path(config.DOCUMENTS_PATH)
-        else:
-            self.documents_path = Path('data/documents')
-            
-        if not self.documents_path.exists():
-            self.documents_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-    
-    def analyze_document(self, document_path, document_type="tender", callback=None):
-        """تحليل مستند"""
-        if self.analysis_in_progress:
-            logger.warning("هناك عملية تحليل جارية بالفعل")
-            return False
-        
-        if not os.path.exists(document_path):
-            logger.error(f"المستند غير موجود: {document_path}")
-            return False
-        
-        self.analysis_in_progress = True
-        self.current_document = document_path
-        self.analysis_results = {
-            "document_path": document_path,
-            "document_type": document_type,
-            "analysis_start_time": datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
-            "status": "جاري التحليل",
-            "items": [],
-            "entities": [],
-            "dates": [],
-            "amounts": [],
-            "risks": []
-        }
-        
-        # بدء التحليل في خيط منفصل
-        thread = threading.Thread(
-            target=self._analyze_document_thread,
-            args=(document_path, document_type, callback)
-        )
-        thread.daemon = True
-        thread.start()
-        
-        return True
-    
-    def _analyze_document_thread(self, document_path, document_type, callback):
-        """خيط تحليل المستند"""
-        try:
-            # تحديد نوع المستند
-            file_extension = os.path.splitext(document_path)[1].lower()
-            
-            if file_extension == '.pdf':
-                self._analyze_pdf(document_path, document_type)
-            elif file_extension == '.docx':
-                self._analyze_docx(document_path, document_type)
-            elif file_extension == '.xlsx':
-                self._analyze_xlsx(document_path, document_type)
-            elif file_extension == '.txt':
-                self._analyze_txt(document_path, document_type)
-            else:
-                logger.error(f"نوع المستند غير مدعوم: {file_extension}")
-                self.analysis_results["status"] = "فشل التحليل"
-                self.analysis_results["error"] = "نوع المستند غير مدعوم"
-            
-            # تحديث حالة التحليل
-            if self.analysis_results["status"] != "فشل التحليل":
-                self.analysis_results["status"] = "اكتمل التحليل"
-                self.analysis_results["analysis_end_time"] = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-            
-            logger.info(f"اكتمل تحليل المستند: {document_path}")
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تحليل المستند: {str(e)}")
-            self.analysis_results["status"] = "فشل التحليل"
-            self.analysis_results["error"] = str(e)
-        
-        finally:
-            self.analysis_in_progress = False
-            
-            # استدعاء دالة الاستجابة إذا تم توفيرها
-            if callback and callable(callback):
-                callback(self.analysis_results)
-    
-    def _analyze_pdf(self, document_path, document_type):
-        """تحليل مستند PDF"""
-        try:
-            # محاكاة تحليل مستند PDF
-            logger.info(f"تحليل مستند PDF: {document_path}")
-            
-            # في التطبيق الفعلي، سيتم استخدام مكتبة مثل PyPDF2 أو pdfplumber
-            # لاستخراج النص من ملف PDF وتحليله
-            
-            # محاكاة استخراج البنود
-            self.analysis_results["items"] = [
-                {"id": 1, "name": "أعمال الحفر", "description": "حفر وإزالة التربة", "unit": "م³", "estimated_quantity": 1500},
-                {"id": 2, "name": "أعمال الخرسانة", "description": "صب خرسانة مسلحة", "unit": "م³", "estimated_quantity": 750},
-                {"id": 3, "name": "أعمال الأسفلت", "description": "تمهيد وفرش طبقة أسفلت", "unit": "م²", "estimated_quantity": 5000}
-            ]
-            
-            # محاكاة استخراج الكيانات
-            self.analysis_results["entities"] = [
-                {"type": "client", "name": "وزارة النقل", "mentions": 5},
-                {"type": "location", "name": "المنطقة الشرقية", "mentions": 3},
-                {"type": "contractor", "name": "شركة المقاولات المتحدة", "mentions": 2}
-            ]
-            
-            # محاكاة استخراج التواريخ
-            self.analysis_results["dates"] = [
-                {"type": "start_date", "date": "2025-05-01", "description": "تاريخ بدء المشروع"},
-                {"type": "end_date", "date": "2025-11-30", "description": "تاريخ انتهاء المشروع"},
-                {"type": "submission_date", "date": "2025-04-15", "description": "تاريخ تقديم العروض"}
-            ]
-            
-            # محاكاة استخراج المبالغ
-            self.analysis_results["amounts"] = [
-                {"type": "estimated_cost", "amount": 5000000, "currency": "SAR", "description": "التكلفة التقديرية للمشروع"},
-                {"type": "advance_payment", "amount": 500000, "currency": "SAR", "description": "الدفعة المقدمة (10%)"},
-                {"type": "performance_bond", "amount": 250000, "currency": "SAR", "description": "ضمان حسن التنفيذ (5%)"}
-            ]
-            
-            # محاكاة استخراج المخاطر
-            self.analysis_results["risks"] = [
-                {"type": "delay_risk", "description": "مخاطر التأخير في التنفيذ", "probability": "متوسط", "impact": "عالي"},
-                {"type": "cost_risk", "description": "مخاطر زيادة التكاليف", "probability": "عالي", "impact": "عالي"},
-                {"type": "quality_risk", "description": "مخاطر جودة التنفيذ", "probability": "منخفض", "impact": "متوسط"}
-            ]
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تحليل مستند PDF: {str(e)}")
-            raise
-    
-    def _analyze_docx(self, document_path, document_type):
-        """تحليل مستند Word"""
-        try:
-            # محاكاة تحليل مستند Word
-            logger.info(f"تحليل مستند Word: {document_path}")
-            
-            # في التطبيق الفعلي، سيتم استخدام مكتبة مثل python-docx
-            # لاستخراج النص من ملف Word وتحليله
-            
-            # محاكاة استخراج البنود والكيانات والتواريخ والمبالغ والمخاطر
-            # (مشابه لتحليل PDF)
-            self.analysis_results["items"] = [
-                {"id": 1, "name": "توريد معدات", "description": "توريد معدات المشروع", "unit": "مجموعة", "estimated_quantity": 10},
-                {"id": 2, "name": "تركيب المعدات", "description": "تركيب وتشغيل المعدات", "unit": "مجموعة", "estimated_quantity": 10},
-                {"id": 3, "name": "التدريب", "description": "تدريب الموظفين على استخدام المعدات", "unit": "يوم", "estimated_quantity": 20}
-            ]
-            
-            # محاكاة استخراج الكيانات والتواريخ والمبالغ والمخاطر
-            # (مشابه لتحليل PDF)
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تحليل مستند Word: {str(e)}")
-            raise
-    
-    def _analyze_xlsx(self, document_path, document_type):
-        """تحليل مستند Excel"""
-        try:
-            # محاكاة تحليل مستند Excel
-            logger.info(f"تحليل مستند Excel: {document_path}")
-            
-            # في التطبيق الفعلي، سيتم استخدام مكتبة مثل pandas أو openpyxl
-            # لاستخراج البيانات من ملف Excel وتحليلها
-            
-            # محاكاة استخراج البنود
-            self.analysis_results["items"] = [
-                {"id": 1, "name": "بند 1", "description": "وصف البند 1", "unit": "وحدة", "estimated_quantity": 100},
-                {"id": 2, "name": "بند 2", "description": "وصف البند 2", "unit": "وحدة", "estimated_quantity": 200},
-                {"id": 3, "name": "بند 3", "description": "وصف البند 3", "unit": "وحدة", "estimated_quantity": 300}
-            ]
-            
-            # محاكاة استخراج المبالغ
-            self.analysis_results["amounts"] = [
-                {"type": "item_cost", "amount": 10000, "currency": "SAR", "description": "تكلفة البند 1"},
-                {"type": "item_cost", "amount": 20000, "currency": "SAR", "description": "تكلفة البند 2"},
-                {"type": "item_cost", "amount": 30000, "currency": "SAR", "description": "تكلفة البند 3"}
-            ]
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تحليل مستند Excel: {str(e)}")
-            raise
-    
-    def _analyze_txt(self, document_path, document_type):
-        """تحليل مستند نصي"""
-        try:
-            # محاكاة تحليل مستند نصي
-            logger.info(f"تحليل مستند نصي: {document_path}")
-            
-            # في التطبيق الفعلي، سيتم قراءة الملف النصي وتحليله
-            
-            # محاكاة استخراج البنود والكيانات والتواريخ والمبالغ والمخاطر
-            # (مشابه للتحليلات الأخرى)
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تحليل مستند نصي: {str(e)}")
-            raise
-    
-    def get_analysis_status(self):
-        """الحصول على حالة التحليل الحالي"""
-        if not self.analysis_in_progress:
-            if not self.analysis_results:
-                return {"status": "لا يوجد تحليل جارٍ"}
-            else:
-                return {"status": self.analysis_results.get("status", "غير معروف")}
-        
-        return {
-            "status": "جاري التحليل",
-            "document_path": self.current_document,
-            "start_time": self.analysis_results.get("analysis_start_time")
-        }
-    
-    def get_analysis_results(self):
-        """الحصول على نتائج التحليل"""
-        return self.analysis_results
-    
-    def export_analysis_results(self, output_path=None):
-        """تصدير نتائج التحليل إلى ملف JSON"""
-        if not self.analysis_results:
-            logger.warning("لا توجد نتائج تحليل للتصدير")
-            return None
-        
-        if not output_path:
-            # إنشاء اسم ملف افتراضي
-            timestamp = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
-            filename = f"analysis_results_{timestamp}.json"
-            output_path = os.path.join(self.documents_path, filename)
-        
-        try:
-            with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(self.analysis_results, f, ensure_ascii=False, indent=4)
-            
-            logger.info(f"تم تصدير نتائج التحليل إلى: {output_path}")
-            return output_path
-        
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تصدير نتائج التحليل: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def import_analysis_results(self, input_path):
-        """استيراد نتائج التحليل من ملف JSON"""
-        if not os.path.exists(input_path):
-            logger.error(f"ملف نتائج التحليل غير موجود: {input_path}")
-            return False
-        
-        try:
-            with open(input_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                self.analysis_results = json.load(f)
-            
-            logger.info(f"تم استيراد نتائج التحليل من: {input_path}")
-            return True
-        
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في استيراد نتائج التحليل: {str(e)}")
-            return False

modules/document_analysis/document_analysis_app.py

@@ -1,1114 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-وحدة تطبيق تحليل المستندات
-
-هذا الملف يحتوي على الفئة الرئيسية لتطبيق تحليل المستندات.
-"""
-
-# استيراد المكتبات القياسية
-import os
-import sys
-import logging
-import base64
-import json
-import time
-from io import BytesIO
-from pathlib import Path
-from urllib.parse import urlparse
-from tempfile import NamedTemporaryFile
-
-# استيراد مكتبة Streamlit
-import streamlit as st
-
-# استيراد المكتبات الإضافية
-import requests
-from PIL import Image
-
-try:
-    # استيراد مكتبات Docling و MLX VLM
-    from docling_core.types.doc import ImageRefMode
-    from docling_core.types.doc.document import DocTagsDocument, DoclingDocument
-    from mlx_vlm import load, generate
-    from mlx_vlm.prompt_utils import apply_chat_template
-    from mlx_vlm.utils import load_config, stream_generate
-    docling_available = True
-except ImportError:
-    docling_available = False
-    logging.warning("لم يتم العثور على مكتبات Docling و MLX VLM. بعض الوظائف قد لا تعمل.")
-
-try:
-    # استيراد مكتبة pdf2image للتعامل مع ملفات PDF
-    from pdf2image import convert_from_path
-    pdf_conversion_available = True
-except ImportError:
-    pdf_conversion_available = False
-    logging.warning("لم يتم العثور على مكتبة pdf2image. لن يمكن تحويل ملفات PDF إلى صور.")
-
-# إعداد المسار للوحدات النمطية
-current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
-parent_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(current_dir))
-if parent_dir not in sys.path:
-    sys.path.append(parent_dir)
-
-# استيراد الخدمات باستخدام المسار النسبي
-try:
-    # الطريقة 1: استيراد نسبي مباشر
-    from .services.text_extractor import TextExtractor
-    from .services.item_extractor import ItemExtractor
-    from .services.document_parser import DocumentParser
-except ImportError:
-    try:
-        # الطريقة 2: استيراد مطلق
-        from modules.document_analysis.services.text_extractor import TextExtractor
-        from modules.document_analysis.services.item_extractor import ItemExtractor
-        from modules.document_analysis.services.document_parser import DocumentParser
-    except ImportError:
-        # الطريقة 3: تعريف الفئات مباشرة كحل مؤقت
-        logging.warning("لا يمكن استيراد خدمات تحليل المستندات. استخدام التعريفات المؤقتة.")
-        
-        class TextExtractor:
-            def __init__(self, config=None):
-                self.config = config or {}
-                
-            def extract_from_pdf(self, file_path):
-                return "نص مستخرج مؤقت من PDF"
-                
-            def extract_from_docx(self, file_path):
-                return "نص مستخرج مؤقت من DOCX"
-                
-            def extract_from_image(self, file_path):
-                return "نص مستخرج مؤقت من صورة"
-                
-            def extract(self, file_path):
-                _, ext = os.path.splitext(file_path)
-                ext = ext.lower()
-                
-                if ext == '.pdf':
-                    return self.extract_from_pdf(file_path)
-                elif ext in ('.doc', '.docx'):
-                    return self.extract_from_docx(file_path)
-                elif ext in ('.jpg', '.jpeg', '.png'):
-                    return self.extract_from_image(file_path)
-                else:
-                    return "نوع ملف غير مدعوم"
-        
-        class ItemExtractor:
-            def __init__(self, config=None):
-                self.config = config or {}
-                
-            def extract_tables(self, document):
-                return [{"عنوان": "جدول مؤقت", "بيانات": []}]
-                
-            def extract(self, file_path):
-                return [
-                    {"بند": "بند مؤقت 1", "قيمة": 1000},
-                    {"بند": "بند مؤقت 2", "قيمة": 2000},
-                    {"بند": "بند مؤقت 3", "قيمة": 3000}
-                ]
-        
-        class DocumentParser:
-            def __init__(self, config=None):
-                self.config = config or {}
-                
-            def parse_document(self, file_path):
-                return {"نوع": "مستند مؤقت", "محتوى": "محتوى مؤقت"}
-                
-            def parse(self, file_path):
-                return {
-                    "نوع المستند": "مستند مؤقت",
-                    "عدد الصفحات": 5,
-                    "تاريخ التحليل": "2025-03-24",
-                    "درجة الثقة": "80%",
-                    "ملاحظات": "تحليل مؤقت للمستند"
-                }
-
-
-class DoclingAnalyzer:
-    """
-    فئة لتحليل المستندات باستخدام نماذج Docling و MLX VLM
-    """
-    def __init__(self):
-        self.model = None
-        self.processor = None
-        self.config = None
-        self.docling_available = False
-        
-        try:
-            # تحميل النموذج
-            import os
-            from mlx_vlm import load, generate
-            from mlx_vlm.utils import load_config
-            
-            model_path = "ds4sd/SmolDocling-256M-preview-mlx-bf16"
-            self.model, self.processor = load(model_path)
-            self.config = load_config(model_path)
-            self.docling_available = True
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في تحميل نموذج Docling: {str(e)}")
-            self.docling_available = False
-            
-    def is_available(self):
-        """التحقق من توفر نماذج Docling"""
-        return self.docling_available and self.model is not None
-        
-    def analyze_image(self, image_path=None, image_url=None, image_bytes=None, prompt="Convert this page to docling."):
-        """
-        تحليل صورة باستخدام نموذج Docling
-        
-        المعلمات:
-            image_path (str): مسار الصورة المحلية (اختياري)
-            image_url (str): رابط الصورة (اختياري)
-            image_bytes (bytes): بيانات الصورة (اختياري)
-            prompt (str): التوجيه للنموذج
-            
-        العوائد:
-            dict: نتائج التحليل متضمنة النص والعلامات والمستند
-        """
-        if not self.is_available():
-            return {
-                "error": "Docling غير متوفر. يرجى تثبيت المكتبات المطلوبة."
-            }
-            
-        try:
-            from io import BytesIO
-            from pathlib import Path
-            from urllib.parse import urlparse
-            import requests
-            from PIL import Image
-            from docling_core.types.doc import ImageRefMode
-            from docling_core.types.doc.document import DocTagsDocument, DoclingDocument
-            from mlx_vlm.prompt_utils import apply_chat_template
-            from mlx_vlm.utils import stream_generate, load_image
-            
-            # تحميل الصورة
-            pil_image = None
-            image_source = None
-            
-            if image_url:
-                try:
-                    response = requests.get(image_url, stream=True, timeout=10)
-                    response.raise_for_status()
-                    pil_image = Image.open(BytesIO(response.content))
-                    image_source = image_url
-                except Exception as e:
-                    return {"error": f"فشل في تحميل الصورة من الرابط: {str(e)}"}
-            elif image_path:
-                try:
-                    # التأكد من وجود الملف
-                    if not Path(image_path).exists():
-                        return {"error": f"ملف الصورة غير موجود: {image_path}"}
-                    pil_image = Image.open(image_path)
-                    image_source = image_path
-                except Exception as e:
-                    return {"error": f"فشل في فتح ملف الصورة: {str(e)}"}
-            elif image_bytes:
-                try:
-                    pil_image = Image.open(BytesIO(image_bytes))
-                    # حفظ الصورة مؤقتا للتحليل
-                    temp_path = "/tmp/temp_image.jpg"
-                    pil_image.save(temp_path)
-                    image_source = temp_path
-                except Exception as e:
-                    return {"error": f"فشل في معالجة بيانات الصورة: {str(e)}"}
-            else:
-                return {"error": "يجب توفير مصدر للصورة (مسار، رابط، أو بيانات)"}
-            
-            # تطبيق قالب المحادثة
-            formatted_prompt = apply_chat_template(self.processor, self.config, prompt, num_images=1)
-            
-            # إنشاء النتيجة
-            output = ""
-            
-            # تمرير مسار الصورة أو عنوان URL الفعلي
-            try:
-                for token in stream_generate(
-                    self.model, self.processor, formatted_prompt, [image_source], 
-                    max_tokens=4096, verbose=False
-                ):
-                    output += token.text
-                    if "</doctag>" in token.text:
-                        break
-            except Exception as e:
-                return {"error": f"فشل في تحليل الصورة: {str(e)}"}
-                
-            # إنشاء مستند Docling
-            try:
-                doctags_doc = DocTagsDocument.from_doctags_and_image_pairs([output], [pil_image])
-                doc = DoclingDocument(name="AnalyzedDocument")
-                doc.load_from_doctags(doctags_doc)
-                
-                # إرجاع النتائج
-                return {
-                    "doctags": output,
-                    "markdown": doc.export_to_markdown(),
-                    "document": doc,
-                    "image": pil_image
-                }
-            except Exception as e:
-                return {"error": f"فشل في إنشاء مستند Docling: {str(e)}"}
-                
-        except Exception as e:
-            return {"error": f"حدث خطأ غير متوقع: {str(e)}"}
-    
-    def export_to_html(self, doc, output_path="./output.html", show_in_browser=False):
-        """
-        تصدير المستند إلى HTML
-        
-        المعلمات:
-            doc (DoclingDocument): مستند Docling
-            output_path (str): مسار ملف الإخراج
-            show_in_browser (bool): عرض الملف في المتصفح
-            
-        العوائد:
-            str: مسار ملف HTML المولد
-        """
-        if not self.is_available():
-            return None
-            
-        try:
-            from pathlib import Path
-            from docling_core.types.doc import ImageRefMode
-            
-            # إنشاء مسار الإخراج
-            out_path = Path(output_path)
-            # التأكد من وجود المجلد
-            out_path.parent.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
-            
-            doc.save_as_html(out_path, image_mode=ImageRefMode.EMBEDDED)
-            
-            # فتح في المتصفح إذا تم طلب ذلك
-            if show_in_browser:
-                import webbrowser
-                webbrowser.open(f"file:///{str(out_path.resolve())}")
-                
-            return str(out_path)
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في تصدير المستند إلى HTML: {str(e)}")
-            return None
-
-
-class ClaudeAnalyzer:
-    """
-    فئة لتحليل المستندات باستخدام Claude.ai API
-    """
-    def __init__(self):
-        """تهيئة محلل Claude"""
-        self.api_url = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
-        
-    def get_api_key(self):
-        """الحصول على مفتاح API من متغيرات البيئة"""
-        api_key = os.environ.get("anthropic")
-        if not api_key:
-            raise ValueError("مفتاح API لـ Claude غير موجود في متغيرات البيئة")
-        return api_key
-    
-    def analyze_document(self, file_path, model_name="claude-3-7-sonnet", prompt=None):
-        """
-        تحليل مستند باستخدام Claude AI
-        
-        المعلمات:
-            file_path: مسار الملف المراد تحليله
-            model_name: اسم نموذج Claude المراد استخدامه
-            prompt: التوجيه المخصص للتحليل (اختياري)
-        
-        العوائد:
-            dict: نتائج التحليل
-        """
-        try:
-            # الحصول على مفتاح API
-            api_key = self.get_api_key()
-            
-            # تحديد التوجيه المناسب إذا لم يتم توفيره
-            if prompt is None:
-                _, ext = os.path.splitext(file_path)
-                ext = ext.lower()
-                
-                if ext == '.pdf':
-                    prompt = "قم بتحليل هذه الصورة المستخرجة من مستند PDF واستخراج المعلومات الرئيسية مثل العناوين، الفقرات، الجداول، والنقاط المهمة."
-                elif ext in ('.doc', '.docx'):
-                    prompt = "قم بتحليل هذه الصورة المستخرجة من مستند Word واستخراج المعلومات الرئيسية والخلاصة."
-                elif ext in ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.webp'):
-                    prompt = "قم بوصف وتحليل محتوى هذه الصورة بالتفصيل، مع ذكر العناصر المهمة والنصوص والبيانات الموجودة فيها."
-                else:
-                    prompt = "قم بتحليل محتوى هذا الملف واستخراج المعلومات المفيدة منه."
-            
-            # التحقق من نوع الملف وتحويله إذا لزم الأمر
-            _, ext = os.path.splitext(file_path)
-            ext = ext.lower()
-            
-            processed_file_path = file_path
-            temp_files = []  # قائمة للملفات المؤقتة لحذفها لاحقاً
-            
-            # للملفات غير المدعومة مباشرة (مثل PDF)
-            if ext not in ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.webp'):
-                # إذا كان الملف PDF، حاول تحويله إلى صورة
-                if ext == '.pdf':
-                    if not pdf_conversion_available:
-                        return {"error": "لا يمكن تحويل ملف PDF إلى صورة. يرجى تثبيت مكتبة pdf2image."}
-                        
-                    try:
-                        # تحويل الصفحة الأولى فقط
-                        images = convert_from_path(file_path, first_page=1, last_page=1)
-                        if images:
-                            # حفظ الصورة بشكل مؤقت
-                            temp_image_path = "/tmp/temp_pdf_image.jpg"
-                            images[0].save(temp_image_path, 'JPEG')
-                            processed_file_path = temp_image_path  # استخدام مسار الصورة الجديد
-                            temp_files.append(temp_image_path)
-                        else:
-                            return {"error": "فشل في تحويل ملف PDF إلى صورة"}
-                    except Exception as e:
-                        return {"error": f"فشل في تحويل ملف PDF إلى صورة: {str(e)}"}
-                else:
-                    return {"error": f"نوع الملف {ext} غير مدعوم. Claude API يدعم فقط الصور (JPEG, PNG, GIF, WebP) أو PDF (يتم تحويله تلقائياً)."}
-            
-            # ضغط الصورة إذا كان حجمها كبيراً
-            try:
-                img = Image.open(processed_file_path)
-                
-                # تحقق من حجم الصورة وضغطها إذا كانت كبيرة
-                img_width, img_height = img.size
-                if img_width > 1500 or img_height > 1500:
-                    # تحويل الصورة إلى حجم أصغر (1500×1500 بكسل كحد أقصى)
-                    img.thumbnail((1500, 1500))
-                    
-                    # حفظ الصورة المضغوطة في ملف مؤقت
-                    compressed_image_path = "/tmp/compressed_image.jpg"
-                    img.save(compressed_image_path, format="JPEG", quality=85)
-                    
-                    # إضافة الملف المؤقت إلى القائمة
-                    if processed_file_path not in temp_files:
-                        temp_files.append(compressed_image_path)
-                    
-                    processed_file_path = compressed_image_path
-            except Exception as e:
-                logging.warning(f"فشل في ضغط الصورة: {str(e)}. سيتم استخدام الصورة الأصلية.")
-            
-            # قراءة محتوى الملف المعالج
-            with open(processed_file_path, 'rb') as f:
-                file_content = f.read()
-            
-            # التحقق من حجم الملف (يجب أن يكون أقل من 20 ميجابايت)
-            file_size_mb = len(file_content) / (1024 * 1024)
-            if file_size_mb > 20:
-                # محاولة ضغط الصورة أكثر إذا كان حجمها أكبر من 20 ميجابايت
-                try:
-                    img = Image.open(processed_file_path)
-                    
-                    # ضغط أكبر - حجم أصغر وجودة أقل
-                    compressed_image_path = "/tmp/extra_compressed_image.jpg"
-                    img.thumbnail((1000, 1000))
-                    img.save(compressed_image_path, format="JPEG", quality=70)
-                    
-                    # إضافة الملف المؤقت إلى القائمة
-                    temp_files.append(compressed_image_path)
-                    processed_file_path = compressed_image_path
-                    
-                    # قراءة الملف المضغوط
-                    with open(processed_file_path, 'rb') as f:
-                        file_content = f.read()
-                        
-                    # التحقق من الحجم مرة أخرى
-                    file_size_mb = len(file_content) / (1024 * 1024)
-                    if file_size_mb > 20:
-                        # لا يزال الحجم كبيراً
-                        for temp_file in temp_files:
-                            try:
-                                os.unlink(temp_file)
-                            except:
-                                pass
-                        return {"error": f"حجم الملف كبير جدًا ({file_size_mb:.2f} ميجابايت) حتى بعد الضغط. يجب أن يكون أقل من 20 ميجابايت."}
-                except Exception as e:
-                    for temp_file in temp_files:
-                        try:
-                            os.unlink(temp_file)
-                        except:
-                            pass
-                    return {"error": f"الملف كبير جدًا ({file_size_mb:.2f} ميجابايت) ولا يمكن ضغطه. يجب أن يكون أقل من 20 ميجابايت."}
-            
-            # تحديد نوع الملف المعالج (بعد التحويل إذا تم)
-            file_type = self._get_file_type(processed_file_path)
-            
-            # تحويل المحتوى إلى Base64
-            file_base64 = base64.b64encode(file_content).decode('utf-8')
-            
-            # إعداد البيانات للطلب
-            headers = {
-                "Content-Type": "application/json",
-                "x-api-key": api_key,
-                "anthropic-version": "2023-06-01"
-            }
-            
-            # التحقق من اسم النموذج وتصحيحه إذا لزم الأمر
-            valid_models = {
-                "claude-3-7-sonnet": "claude-3-7-sonnet-20250219", 
-                "claude-3-5-haiku": "claude-3-5-haiku-20240307"
-            }
-            
-            if model_name in valid_models:
-                model_name = valid_models[model_name]
-            
-            # طباعة معلومات التصحيح
-            logging.debug(f"إرسال طلب إلى Claude API: {model_name}, نوع الملف: {file_type}")
-            
-            # تحضير payload للـ API
-            payload = {
-                "model": model_name,
-                "max_tokens": 4096,
-                "messages": [
-                    {
-                        "role": "user",
-                        "content": [
-                            {"type": "text", "text": prompt},
-                            {
-                                "type": "image",
-                                "source": {
-                                    "type": "base64",
-                                    "media_type": file_type,
-                                    "data": file_base64
-                                }
-                            }
-                        ]
-                    }
-                ]
-            }
-            
-            # إرسال الطلب إلى API مع محاولات إعادة
-            for attempt in range(3):  # ثلاث محاولات كحد أقصى
-                try:
-                    response = requests.post(
-                        self.api_url,
-                        headers=headers,
-                        json=payload,
-                        timeout=120  # زيادة مهلة الانتظار إلى دقيقتين
-                    )
-                    
-                    # إذا نجح الطلب، نخرج من الحلقة
-                    if response.status_code == 200:
-                        break
-                    
-                    # إذا كان الخطأ 502، ننتظر ونحاول مرة أخرى
-                    if response.status_code == 502:
-                        wait_time = (attempt + 1) * 5  # انتظار 5، 10، 15 ثانية
-                        logging.warning(f"تم استلام خطأ 502. الانتظار {wait_time} ثانية قبل إعادة المحاولة.")
-                        time.sleep(wait_time)
-                    else:
-                        # إذا كان الخطأ ليس 502، نخرج من الحلقة
-                        break
-                        
-                except requests.exceptions.RequestException as e:
-                    logging.warning(f"فشل الطلب في المحاولة {attempt+1}: {str(e)}")
-                    if attempt == 2:  # آخر محاولة
-                        # حذف الملفات المؤقتة
-                        for temp_file in temp_files:
-                            try:
-                                os.unlink(temp_file)
-                            except:
-                                pass
-                        return {"error": f"فشل الاتصال بعد عدة محاولات: {str(e)}"}
-                    time.sleep((attempt + 1) * 5)  # انتظار قبل إعادة المحاولة
-            
-            # حذف الملفات المؤقتة
-            for temp_file in temp_files:
-                try:
-                    os.unlink(temp_file)
-                except:
-                    pass
-            
-            # التحقق من نجاح الطلب
-            if response.status_code != 200:
-                error_message = f"فشل طلب API: {response.status_code}"
-                try:
-                    error_details = response.json()
-                    error_message += f"\nتفاصيل: {error_details}"
-                except:
-                    error_message += f"\nتفاصيل: {response.text}"
-                
-                return {
-                    "error": error_message
-                }
-            
-            # معالجة الاستجابة
-            result = response.json()
-            
-            return {
-                "success": True,
-                "content": result["content"][0]["text"],
-                "model": result["model"],
-                "usage": result.get("usage", {})
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            # حذف الملفات المؤقتة في حالة حدوث خطأ
-            for temp_file in temp_files:
-                try:
-                    os.unlink(temp_file)
-                except:
-                    pass
-                    
-            logging.error(f"خطأ أثناء تحليل المستند: {str(e)}")
-            import traceback
-            stack_trace = traceback.format_exc()
-            return {"error": f"فشل في تحليل المستند: {str(e)}\n{stack_trace}"}
-    
-    def _get_file_type(self, file_path):
-        """تحديد نوع الملف من امتداده"""
-        _, ext = os.path.splitext(file_path)
-        ext = ext.lower()
-        
-        # Claude API يدعم فقط أنواع الصور التالية
-        if ext in ('.jpg', '.jpeg'):
-            return "image/jpeg"
-        elif ext == '.png':
-            return "image/png"
-        elif ext == '.gif':
-            return "image/gif"
-        elif ext == '.webp':
-            return "image/webp"
-        else:
-            # للملفات الأخرى، نعيد نوع صورة افتراضي
-            # هذا سيستخدم فقط إذا تم تحويل الملف إلى صورة أولاً
-            return "image/jpeg"
-    
-    def get_available_models(self):
-        """
-        الحصول على قائمة بالنماذج المتاحة
-        
-        العوائد:
-            dict: قائمة بالنماذج مع وصفها
-        """
-        return {
-            "claude-3-7-sonnet": "Claude 3.7 Sonnet - نموذج ذكي للمهام المتقدمة",
-            "claude-3-5-haiku": "Claude 3.5 Haiku - أسرع نموذج للمهام اليومية"
-        }
-    
-    def get_model_full_name(self, short_name):
-        """
-        تحويل الاسم المختصر للنموذج إلى الاسم الكامل
-        
-        المعلمات:
-            short_name: الاسم المختصر للنموذج
-            
-        العوائد:
-            str: الاسم الكامل للنموذج
-        """
-        valid_models = {
-            "claude-3-7-sonnet": "claude-3-7-sonnet-20250219", 
-            "claude-3-5-haiku": "claude-3-5-haiku-20240307"
-        }
-        
-        return valid_models.get(short_name, short_name)
-
-
-class DocumentAnalysisApp:
-    def __init__(self):
-        # إنشاء كائنات الخدمات
-        self.text_extractor = TextExtractor()
-        self.item_extractor = ItemExtractor()
-        self.document_parser = DocumentParser()
-        
-        # إنشاء محلل Docling
-        self.docling_analyzer = DoclingAnalyzer()
-        
-        # إنشاء محلل Claude
-        self.claude_analyzer = ClaudeAnalyzer()
-
-    def render(self):
-        """العرض الرئيسي للتطبيق"""
-        st.title("تحليل المستندات")
-        st.write("اختر ملفًا لتحليله واستخرج البيانات المطلوبة.")
-
-        # إنشاء علامات تبويب للأنواع المختلفة من التحليل
-        tabs = st.tabs(["تحليل عام", "تحليل Docling", "تحليل Claude AI"])
-        
-        with tabs[0]:
-            self._render_general_analysis()
-            
-        with tabs[1]:
-            self._render_docling_analysis()
-            
-        with tabs[2]:
-            self._render_claude_analysis()
-    
-    def _render_general_analysis(self):
-        """عرض واجهة التحليل العام"""
-        uploaded_file = st.file_uploader("ارفع ملف PDF أو DOCX", type=["pdf", "docx"], key="general_uploader")
-        
-        if uploaded_file:
-            with st.spinner("جاري تحليل المستند..."):
-                file_path = f"/tmp/{uploaded_file.name}"
-                with open(file_path, "wb") as f:
-                    f.write(uploaded_file.read())
-
-                # تحديد نوع الملف من امتداده
-                _, ext = os.path.splitext(file_path)
-                ext = ext.lower()
-
-                # استخراج النص حسب نوع الملف
-                if ext == '.pdf':
-                    extracted_text = self.text_extractor.extract_from_pdf(file_path)
-                elif ext in ('.doc', '.docx'):
-                    extracted_text = self.text_extractor.extract_from_docx(file_path)
-                else:
-                    extracted_text = "نوع ملف غير مدعوم للنص"
-
-                # عرض النص المستخرج
-                st.subheader("النص المستخرج:")
-                st.text_area("النص", extracted_text, height=300)
-
-                # استخراج البنود
-                extracted_items = self.item_extractor.extract(file_path)
-                if extracted_items:
-                    st.subheader("البنود المستخرجة:")
-                    st.dataframe(extracted_items)
-
-                # تحليل المستند
-                parsed_data = self.document_parser.parse(file_path)
-                st.subheader("تحليل المستند:")
-                st.json(parsed_data)
-    
-    def _render_docling_analysis(self):
-        """عرض واجهة تحليل Docling"""
-        import streamlit as st
-        from tempfile import NamedTemporaryFile
-        
-        if not self.docling_analyzer.is_available():
-            st.warning("مكتبات Docling و MLX VLM غير متوفرة. يرجى تثبيت الحزم المطلوبة.")
-            st.code("""
-            # يرجى تثبيت الحزم التالية:
-            pip install docling-core mlx-vlm pillow>=10.3.0 transformers>=4.49.0 tqdm>=4.66.2
-            """)
-            return
-            
-        st.subheader("تحليل الصور والمستندات باستخدام Docling")
-        
-        # اختيار مصدر الصورة
-        source_option = st.radio("اختر مصدر الصورة:", ["رفع صورة", "رابط صورة"])
-        
-        image_path = None
-        image_url = None
-        image_data = None
-        
-        if source_option == "رفع صورة":
-            uploaded_image = st.file_uploader("ارفع صورة", type=["jpg", "jpeg", "png"], key="docling_uploader")
-            if uploaded_image:
-                # حفظ الصورة المرفوعة إلى ملف مؤقت
-                image_data = uploaded_image.read()
-                
-                # عرض الصورة المرفوعة
-                st.image(image_data, caption="الصورة المرفوعة", width=400)
-                
-                # إنشاء ملف مؤقت لحفظ الصورة
-                with NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=f".{uploaded_image.name.split('.')[-1]}") as temp_file:
-                    temp_file.write(image_data)
-                    image_path = temp_file.name
-        else:
-            image_url = st.text_input("أدخل رابط الصورة:")
-            if image_url:
-                try:
-                    # عرض الصورة من الرابط
-                    st.image(image_url, caption="الصورة من الرابط", width=400)
-                except Exception as e:
-                    st.error(f"خطأ في تحميل الصورة: {str(e)}")
-        
-        # توجيه للنموذج
-        prompt = st.text_input("توجيه للنموذج:", value="Convert this page to docling.")
-        
-        # زر التحليل
-        if st.button("تحليل الصورة"):
-            if image_path or image_url:
-                with st.spinner("جاري تحليل الصورة..."):
-                    # تحليل الصورة
-                    results = self.docling_analyzer.analyze_image(
-                        image_path=image_path,
-                        image_url=image_url,
-                        image_bytes=None,  # نستخدم الملف المؤقت بدلاً من البيانات المباشرة
-                        prompt=prompt
-                    )
-                    
-                    if "error" in results:
-                        st.error(results["error"])
-                    else:
-                        # عرض النتائج
-                        with st.expander("علامات DocTags", expanded=True):
-                            st.code(results["doctags"], language="xml")
-                            
-                        with st.expander("Markdown", expanded=True):
-                            st.code(results["markdown"], language="markdown")
-                            
-                        # تصدير إلى HTML
-                        if st.button("تصدير إلى HTML"):
-                            html_path = self.docling_analyzer.export_to_html(
-                                results["document"], 
-                                show_in_browser=True
-                            )
-                            if html_path:
-                                st.success(f"تم تصدير المستند إلى: {html_path}")
-                            else:
-                                st.error("فشل تصدير المستند إلى HTML")
-                    
-                    # حذف الملف المؤقت بعد الانتهاء
-                    if image_path and os.path.exists(image_path) and image_data:
-                        try:
-                            os.unlink(image_path)
-                        except:
-                            pass
-            else:
-                st.warning("يرجى اختيار صورة للتحليل أولاً.")
-    
-    def _render_claude_analysis(self):
-        """عرض واجهة تحليل Claude AI مع توسعة البيانات المعروضة"""
-        import time
-        
-        st.subheader("تحليل المستندات باستخدام Claude AI")
-        
-        col1, col2 = st.columns([2, 1])
-        
-        with col1:
-            # إضافة اختيار النموذج
-            claude_models = {
-                "claude-3-7-sonnet": "Claude 3.7 Sonnet - نموذج ذكي للمهام المتقدمة",
-                "claude-3-5-haiku": "Claude 3.5 Haiku - أسرع نموذج للمهام اليومية"
-            }
-            
-            selected_model = st.radio(
-                "اختر نموذج Claude",
-                options=list(claude_models.keys()),
-                format_func=lambda x: claude_models[x],
-                horizontal=True
-            )
-        
-        with col2:
-            # إضافة شرح بسيط للنموذج
-            if selected_model == "claude-3-7-sonnet":
-                st.info("نموذج Claude 3.7 Sonnet هو أحدث نموذج ذكي يقدم تحليلاً متعمقاً للمستندات مع دقة عالية")
-            else:
-                st.info("نموذج Claude 3.5 Haiku أسرع في التحليل ومناسب للمهام البسيطة والاستخدام اليومي")
-        
-        # تخصيص التوجيه مع اقتراحات للتوجيهات المخصصة
-        st.subheader("تخصيص التحليل")
-        
-        prompt_templates = {
-            "تحليل عام": "قم بتحليل هذا المستند واستخراج جميع المعلومات المهمة.",
-            "استخراج البيانات الأساسية": "استخرج كافة البيانات الأساسية من هذا المستند بما في ذلك الأسماء والتواريخ والأرقام والمبالغ المالية.",
-            "تلخيص المستند": "قم بتلخيص هذا المستند بشكل مفصل مع التركيز على النقاط الرئيسية.",
-            "تحليل العقود": "حلل هذا العقد واستخرج الأطراف والالتزامات والشروط والتواريخ المهمة.",
-            "تحليل فواتير": "استخرج كافة المعلومات من هذه الفاتورة بما في ذلك المورد والعميل وتفاصيل المنتجات والأسعار والمبالغ الإجمالية."
-        }
-        
-        prompt_type = st.selectbox(
-            "اختر نوع التوجيه",
-            options=list(prompt_templates.keys()),
-            index=0
-        )
-        
-        default_prompt = prompt_templates[prompt_type]
-        
-        custom_prompt = st.text_area(
-            "تخصيص التوجيه للتحليل",
-            value=default_prompt,
-            height=100
-        )
-        
-        # خيارات متقدمة
-        with st.expander("خيارات متقدمة"):
-            extraction_format = st.selectbox(
-                "تنسيق استخراج البيانات",
-                ["عام", "جداول", "قائمة", "هيكل منظم"],
-                index=0
-            )
-            
-            detail_level = st.slider(
-                "مستوى التفاصيل",
-                min_value=1,
-                max_value=5,
-                value=3,
-                help="1: ملخص موجز، 5: تحليل تفصيلي كامل"
-            )
-            
-            # تحديث التوجيه بناء على الخيارات المتقدمة
-            if extraction_format != "عام" or detail_level != 3:
-                custom_prompt += f"\n\nاستخدم تنسيق {extraction_format} مع مستوى تفاصيل {detail_level}/5."
-        
-        # رفع الملف
-        uploaded_file = st.file_uploader(
-            "ارفع ملفًا للتحليل", 
-            type=["pdf", "jpg", "jpeg", "png"], 
-            key="claude_uploader",
-            help="يدعم ملفات PDF والصور. سيتم تحويل PDF إلى صور لمعالجتها."
-        )
-        
-        # التحقق من وجود مفتاح API
-        api_available = True
-        try:
-            self.claude_analyzer.get_api_key()
-        except ValueError:
-            api_available = False
-            st.warning("مفتاح API لـ Claude غير متوفر. يرجى التأكد من تعيين متغير البيئة 'anthropic'.")
-        
-        # زر التحليل
-        analyze_col1, analyze_col2 = st.columns([1, 3])
-        
-        with analyze_col1:
-            analyze_button = st.button(
-                "تحليل المستند", 
-                key="analyze_claude_btn",
-                use_container_width=True,
-                disabled=not (uploaded_file and api_available)
-            )
-            
-        with analyze_col2:
-            if not uploaded_file:
-                st.info("يرجى رفع ملف للتحليل")
-                
-        # إجراء التحليل
-        if uploaded_file and api_available and analyze_button:
-            # عرض شريط التقدم
-            progress_bar = st.progress(0, text="جاري تجهيز الملف...")
-            
-            with st.spinner(f"جاري التحليل باستخدام {claude_models[selected_model].split('-')[0]}..."):
-                # حفظ الملف المرفوع إلى ملف مؤقت
-                temp_path = f"/tmp/{uploaded_file.name}"
-                with open(temp_path, "wb") as f:
-                    f.write(uploaded_file.getbuffer())
-                
-                # تحديث شريط التقدم
-                progress_bar.progress(25, text="جاري معالجة الملف...")
-                
-                try:
-                    # تحليل المستند
-                    progress_bar.progress(40, text="جاري إرسال الطلب إلى Claude AI...")
-                    
-                    results = self.claude_analyzer.analyze_document(
-                        temp_path, 
-                        model_name=selected_model,
-                        prompt=custom_prompt
-                    )
-                    
-                    progress_bar.progress(90, text="جاري معالجة النتائج...")
-                    
-                    if "error" in results:
-                        st.error(results["error"])
-                    else:
-                        progress_bar.progress(100, text="اكتمل التحليل!")
-                        
-                        # عرض النتائج بشكل منظم
-                        st.success(f"تم التحليل بنجاح باستخدام {results.get('model', selected_model)}!")
-                        
-                        # إضافة علامات تبويب فرعية للنتائج
-                        result_tabs = st.tabs(["التحليل الكامل", "بيانات مستخرجة", "معلومات إضافية"])
-                        
-                        with result_tabs[0]:
-                            # عرض النتائج الكاملة
-                            st.markdown("## نتائج التحليل")
-                            st.markdown(results["content"])
-                        
-                        with result_tabs[1]:
-                            # محاولة استخراج بيانات منظمة من النتائج
-                            st.markdown("## البيانات المستخرجة")
-                            
-                            # تقسيم النتائج إلى أقسام
-                            content_parts = results["content"].split("\n\n")
-                            
-                            # استخراج العناوين والبيانات الهامة
-                            headings = []
-                            key_values = {}
-                            
-                            for part in content_parts:
-                                # تحديد العناوين
-                                if part.startswith("#") or part.startswith("##") or part.startswith("###"):
-                                    headings.append(part.strip())
-                                    continue
-                                    
-                                # محاولة استخراج أزواج المفتاح/القيمة
-                                if ":" in part and len(part.split(":")) == 2:
-                                    key, value = part.split(":")
-                                    key_values[key.strip()] = value.strip()
-                            
-                            # عرض العناوين
-                            if headings:
-                                st.markdown("### العناوين الرئيسية")
-                                for heading in headings[:5]:  # عرض أهم 5 عناوين
-                                    st.markdown(f"- {heading}")
-                                
-                                if len(headings) > 5:
-                                    with st.expander(f"عرض {len(headings) - 5} عناوين إضافية"):
-                                        for heading in headings[5:]:
-                                            st.markdown(f"- {heading}")
-                            
-                            # عرض البيانات الهامة
-                            if key_values:
-                                st.markdown("### بيانات هامة")
-                                
-                                # تحويل البيانات إلى DataFrame
-                                import pandas as pd
-                                df = pd.DataFrame([key_values.values()], columns=key_values.keys())
-                                st.dataframe(df.T)
-                            
-                            # البحث عن الجداول في النص
-                            if "| ------ |" in results["content"] or "\n|" in results["content"]:
-                                st.markdown("### جداول مستخرجة")
-                                # استخراج الجداول من النص Markdown
-                                table_parts = []
-                                in_table = False
-                                current_table = []
-                                
-                                for line in results["content"].split("\n"):
-                                    if line.startswith("|") and "-|-" in line.replace(" ", ""):
-                                        in_table = True
-                                        current_table.append(line)
-                                    elif in_table and line.startswith("|"):
-                                        current_table.append(line)
-                                    elif in_table and not line.startswith("|") and line.strip():
-                                        in_table = False
-                                        table_parts.append("\n".join(current_table))
-                                        current_table = []
-                                
-                                # إضافة الجدول الأخير إذا كان هناك
-                                if current_table:
-                                    table_parts.append("\n".join(current_table))
-                                
-                                # عرض الجداول
-                                for i, table in enumerate(table_parts):
-                                    st.markdown(f"#### جدول {i+1}")
-                                    st.markdown(table)
-                            
-                            # إذا لم يتم العثور على أي بيانات منظمة
-                            if not headings and not key_values and not ("| ------ |" in results["content"] or "\n|" in results["content"]):
-                                st.info("لم يتم العثور على بيانات منظمة في النتائج. يمكنك تعديل التوجيه لطلب تنسيق أكثر هيكلية.")
-                        
-                        with result_tabs[2]:
-                            # عرض معلومات إضافية
-                            st.markdown("## معلومات عن التحليل")
-                            
-                            # عرض معلومات الاستخدام
-                            col1, col2 = st.columns(2)
-                            
-                            with col1:
-                                st.markdown("### معلومات النموذج")
-                                st.markdown(f"**النموذج المستخدم**: {results.get('model', selected_model)}")
-                                st.markdown(f"**تاريخ التحليل**: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
-                            
-                            with col2:
-                                st.markdown("### إحصائيات الاستخدام")
-                                
-                                if "usage" in results:
-                                    usage = results["usage"]
-                                    st.markdown(f"**توكنز المدخلات**: {usage.get('input_tokens', 'غير متوفر')}")
-                                    st.markdown(f"**توكنز الإخراج**: {usage.get('output_tokens', 'غير متوفر')}")
-                                    st.markdown(f"**إجمالي التوكنز**: {usage.get('input_tokens', 0) + usage.get('output_tokens', 0)}")
-                                else:
-                                    st.info("معلومات الاستخدام غير متوفرة")
-                            
-                            # إضافة خيارات التصدير
-                            st.markdown("### تصدير النتائج")
-                            
-                            export_col1, export_col2 = st.columns(2)
-                            
-                            with export_col1:
-                                # تصدير كنص
-                                st.download_button(
-                                    label="تحميل النتائج كملف نصي",
-                                    data=results["content"],
-                                    file_name=f"claude_analysis_{uploaded_file.name.split('.')[0]}.txt",
-                                    mime="text/plain"
-                                )
-                            
-                            with export_col2:
-                                # تصدير كـ Markdown
-                                st.download_button(
-                                    label="تحميل النتائج كملف Markdown",
-                                    data=results["content"],
-                                    file_name=f"claude_analysis_{uploaded_file.name.split('.')[0]}.md",
-                                    mime="text/markdown"
-                                )
-                finally:
-                    # حذف الملف المؤقت
-                    try:
-                        os.unlink(temp_path)
-                    except:
-                        pass
-
-    def analyze_document(self, file_path):
-        """
-        تحليل مستند وإرجاع نتائج التحليل
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار المستند المراد تحليله
-            
-        العوائد:
-            dict: نتائج تحليل المستند
-        """
-        # تحديد نوع المستند من امتداد الملف
-        _, ext = os.path.splitext(file_path)
-        ext = ext.lower()
-        
-        # تحليل المستند حسب نوعه
-        if ext == '.pdf':
-            text = self.text_extractor.extract_from_pdf(file_path)
-        elif ext in ('.doc', '.docx'):
-            text = self.text_extractor.extract_from_docx(file_path)
-        elif ext in ('.jpg', '.jpeg', '.png'):
-            # استخدام محلل Docling للصور إذا كان متاحًا
-            if self.docling_analyzer.is_available():
-                docling_results = self.docling_analyzer.analyze_image(image_path=file_path)
-                if "error" not in docling_results:
-                    return {
-                        "نص": docling_results["markdown"],
-                        "doctags": docling_results["doctags"],
-                        "معلومات": {
-                            "نوع المستند": "صورة",
-                            "تحليل": "تم تحليله باستخدام Docling"
-                        }
-                    }
-            
-            # استخدام المحلل العادي إذا كان Docling غير متاح
-            text = self.text_extractor.extract_from_image(file_path)
-        else:
-            raise ValueError(f"نوع المستند غير مدعوم: {ext}")
-        
-        # تحليل المستند
-        document = self.document_parser.parse_document(file_path)
-        
-        # استخراج العناصر المنظمة
-        tables = self.item_extractor.extract_tables(document)
-        
-        # إرجاع نتائج التحليل
-        return {
-            "نص": text,
-            "جداول": tables,
-            "معلومات": document
-        }
-    
-    def analyze_with_claude(self, file_path, model_name="claude-3-7-sonnet", prompt=None):
-        """
-        تحليل مستند باستخدام Claude AI
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار المستند المراد تحليله
-            model_name (str): اسم نموذج Claude المراد استخدامه
-            prompt (str): التوجيه المخصص للتحليل (اختياري)
-        
-        العوائد:
-            dict: نتائج التحليل
-        """
-        # محاولة تحليل المستند باستخدام Claude
-        try:
-            # التحقق من وجود المفتاح
-            self.claude_analyzer.get_api_key()
-            
-            # تحليل المستند باستخدام Claude
-            return self.claude_analyzer.analyze_document(
-                file_path,
-                model_name=model_name,
-                prompt=prompt
-            )
-        except Exception as e:
-            logging.error(f"خطأ في تحليل المستند باستخدام Claude: {str(e)}")
-            return {"error": f"فشل في تحليل المستند باستخدام Claude: {str(e)}"}
-
-
-# تشغيل التطبيق
-if __name__ == "__main__":
-    app = DocumentAnalysisApp()
-    app.render()

modules/document_analysis/document_app.py

@@ -1,887 +0,0 @@
-"""
-وحدة تحليل المستندات - التطبيق الرئيسي
-"""
-
-# استيراد المكتبات القياسية
-import os
-import sys
-import logging
-import base64
-import json
-import time
-from io import BytesIO
-from pathlib import Path
-from urllib.parse import urlparse
-from tempfile import NamedTemporaryFile
-
-# استيراد مكتبة Streamlit
-import streamlit as st
-
-# استيراد المكتبات الإضافية
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
-import requests
-from PIL import Image
-
-# محاولة استيراد خدمات تحليل المستندات
-try:
-    from .services.text_extractor import TextExtractor
-    from .services.item_extractor import ItemExtractor
-    from .services.document_parser import DocumentParser
-except ImportError:
-    try:
-        from modules.document_analysis.services.text_extractor import TextExtractor
-        from modules.document_analysis.services.item_extractor import ItemExtractor
-        from modules.document_analysis.services.document_parser import DocumentParser
-    except ImportError:
-        # تعريف فئات وهمية في حالة عدم وجود الخدمات
-        class TextExtractor:
-            def __init__(self, config=None):
-                self.config = config or {}
-                
-            def extract_from_pdf(self, file_path):
-                return "نص مستخرج مؤقت من PDF"
-                
-            def extract_from_docx(self, file_path):
-                return "نص مستخرج مؤقت من DOCX"
-                
-            def extract_from_image(self, file_path):
-                return "نص مستخرج مؤقت من صورة"
-                
-            def extract(self, file_path):
-                _, ext = os.path.splitext(file_path)
-                ext = ext.lower()
-                
-                if ext == '.pdf':
-                    return self.extract_from_pdf(file_path)
-                elif ext in ('.doc', '.docx'):
-                    return self.extract_from_docx(file_path)
-                elif ext in ('.jpg', '.jpeg', '.png'):
-                    return self.extract_from_image(file_path)
-                else:
-                    return "نوع ملف غير مدعوم"
-        
-        class ItemExtractor:
-            def __init__(self, config=None):
-                self.config = config or {}
-                
-            def extract_tables(self, document):
-                return [{"عنوان": "جدول مؤقت", "بيانات": []}]
-                
-            def extract_items(self, document):
-                return [
-                    {"رقم البند": "A1", "وصف البند": "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات", "الوحدة": "م3", "الكمية": 250.0},
-                    {"رقم البند": "A2", "وصف البند": "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات", "الوحدة": "طن", "الكمية": 25.0},
-                    {"رقم البند": "A3", "وصف البند": "أعمال العزل المائي للأساسات", "الوحدة": "م2", "الكمية": 500.0}
-                ]
-        
-        class DocumentParser:
-            def __init__(self, config=None):
-                self.config = config or {}
-                
-            def parse_document(self, file_path):
-                return {
-                    "metadata": {
-                        "title": "مستند مؤقت",
-                        "author": "غير معروف",
-                        "date": "2024-01-01",
-                        "pages": 10
-                    },
-                    "content": "محتوى مؤقت للمستند",
-                    "tables": [],
-                    "items": []
-                }
-                
-            def extract_metadata(self, file_path):
-                return {
-                    "title": "مستند مؤقت",
-                    "author": "غير معروف",
-                    "date": "2024-01-01",
-                    "pages": 10
-                }
-
-
-class DocumentAnalysisApp:
-    """وحدة تحليل المستندات"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة تحليل المستندات"""
-        
-        # تهيئة خدمات تحليل المستندات
-        self.text_extractor = TextExtractor()
-        self.item_extractor = ItemExtractor()
-        self.document_parser = DocumentParser()
-        
-        # تهيئة حالة الجلسة
-        if 'analyzed_documents' not in st.session_state:
-            st.session_state.analyzed_documents = []
-        
-        if 'extracted_items' not in st.session_state:
-            st.session_state.extracted_items = []
-        
-        # إنشاء مجلد مؤقت للملفات
-        self.temp_dir = Path("temp_documents")
-        self.temp_dir.mkdir(exist_ok=True)
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة تحليل المستندات"""
-        
-        st.markdown("<h1 class='module-title'>وحدة تحليل المستندات</h1>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        tabs = st.tabs([
-            "تحليل المستندات", 
-            "استخراج البنود والكميات",
-            "تحليل الصور والمخططات",
-            "مكتبة المستندات",
-            "الإعدادات"
-        ])
-        
-        with tabs[0]:
-            self._render_document_analysis_tab()
-        
-        with tabs[1]:
-            self._render_item_extraction_tab()
-        
-        with tabs[2]:
-            self._render_image_analysis_tab()
-        
-        with tabs[3]:
-            self._render_document_library_tab()
-        
-        with tabs[4]:
-            self._render_settings_tab()
-    
-    def _render_document_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل المستندات"""
-        
-        st.markdown("### تحليل المستندات")
-        
-        # رفع المستند
-        uploaded_file = st.file_uploader("رفع مستند للتحليل", type=["pdf", "docx", "txt", "jpg", "jpeg", "png"], key="document_upload")
-        
-        if uploaded_file is not None:
-            # حفظ الملف مؤقتاً
-            file_path = self._save_uploaded_file(uploaded_file)
-            
-            if file_path:
-                st.success(f"تم رفع الملف: {uploaded_file.name}")
-                
-                # عرض معلومات الملف
-                file_info = self._get_file_info(file_path)
-                
-                col1, col2, col3 = st.columns(3)
-                
-                with col1:
-                    st.metric("نوع الملف", file_info["type"])
-                
-                with col2:
-                    st.metric("حجم الملف", file_info["size"])
-                
-                with col3:
-                    if "pages" in file_info:
-                        st.metric("عدد الصفحات", file_info["pages"])
-                
-                # خيارات التحليل
-                analysis_options = st.multiselect(
-                    "اختر خيارات التحليل",
-                    [
-                        "استخراج النص",
-                        "استخراج الجداول",
-                        "استخراج البنود والكميات",
-                        "استخراج المعلومات الرئيسية",
-                        "تحليل هيكل المستند"
-                    ],
-                    default=["استخراج النص", "استخراج البنود والكميات"],
-                    key="analysis_options"
-                )
-                
-                # زر بدء التحليل
-                if st.button("بدء التحليل", key="start_analysis_button"):
-                    with st.spinner("جاري تحليل المستند..."):
-                        # محاكاة وقت التحليل
-                        time.sleep(2)
-                        
-                        # تنفيذ التحليل المطلوب
-                        analysis_results = {}
-                        
-                        if "استخراج النص" in analysis_options:
-                            analysis_results["text"] = self.text_extractor.extract(file_path)
-                        
-                        if "استخراج الجداول" in analysis_options:
-                            # محاكاة استخراج الجداول
-                            tables = self.item_extractor.extract_tables(file_path)
-                            analysis_results["tables"] = tables
-                        
-                        if "استخراج البنود والكميات" in analysis_options:
-                            # محاكاة استخراج البنود
-                            items = self.item_extractor.extract_items(file_path)
-                            analysis_results["items"] = items
-                            
-                            # حفظ البنود المستخرجة في حالة الجلسة
-                            st.session_state.extracted_items = items
-                        
-                        if "استخراج المعلومات الرئيسية" in analysis_options:
-                            # محاكاة استخراج المعلومات الرئيسية
-                            metadata = self.document_parser.extract_metadata(file_path)
-                            analysis_results["metadata"] = metadata
-                        
-                        if "تحليل هيكل المستند" in analysis_options:
-                            # محاكاة تحليل هيكل المستند
-                            structure = {
-                                "sections": [
-                                    {"title": "مقدمة", "level": 1, "page": 1},
-                                    {"title": "نطاق العمل", "level": 1, "page": 2},
-                                    {"title": "المواصفات الفنية", "level": 1, "page": 3},
-                                    {"title": "جدول الكميات", "level": 1, "page": 5},
-                                    {"title": "الشروط الخاصة", "level": 1, "page": 7}
-                                ]
-                            }
-                            analysis_results["structure"] = structure
-                        
-                        # حفظ نتائج التحليل في حالة الجلسة
-                        st.session_state.analyzed_documents.append({
-                            "file_name": uploaded_file.name,
-                            "file_path": str(file_path),
-                            "analysis_options": analysis_options,
-                            "results": analysis_results,
-                            "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-                        })
-                    
-                    st.success("تم الانتهاء من تحليل المستند!")
-                    
-                    # عرض نتائج التحليل
-                    self._display_analysis_results(analysis_results)
-        
-        # عرض سجل التحليلات السابقة
-        if st.session_state.analyzed_documents:
-            st.markdown("### سجل التحليلات السابقة")
-            
-            for i, doc in enumerate(reversed(st.session_state.analyzed_documents)):
-                with st.expander(f"{doc['file_name']} ({doc['timestamp']})"):
-                    st.markdown(f"**خيارات التحليل:** {', '.join(doc['analysis_options'])}")
-                    
-                    # عرض نتائج التحليل
-                    self._display_analysis_results(doc['results'])
-                    
-                    # أزرار العمليات
-                    col1, col2 = st.columns(2)
-                    
-                    with col1:
-                        if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير", key=f"send_to_pricing_{i}"):
-                            st.success("تم إرسال البيانات إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-                    
-                    with col2:
-                        if st.button("تصدير النتائج", key=f"export_results_{i}"):
-                            st.success("تم تصدير النتائج بنجاح!")
-    
-    def _render_item_extraction_tab(self):
-        """عرض تبويب استخراج البنود والكميات"""
-        
-        st.markdown("### استخراج البنود والكميات")
-        
-        # التحقق من وجود بنود مستخرجة
-        if not st.session_state.extracted_items:
-            st.warning("لا توجد بنود مستخرجة. يرجى تحليل مستند أولاً.")
-            
-            # عرض بيانات افتراضية للتوضيح
-            st.markdown("### مثال توضيحي")
-            
-            # بيانات افتراضية
-            sample_items = [
-                {"رقم البند": "A1", "وصف البند": "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات", "الوحدة": "م3", "الكمية": 250.0},
-                {"رقم البند": "A2", "وصف البند": "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات", "الوحدة": "طن", "الكمية": 25.0},
-                {"رقم البند": "A3", "وصف البند": "أعمال العزل المائي للأساسات", "الوحدة": "م2", "الكمية": 500.0},
-                {"رقم البند": "A4", "وصف البند": "أعمال الردم والدك للأساسات", "الوحدة": "م3", "الكمية": 300.0},
-                {"رقم البند": "A5", "وصف البند": "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأعمدة", "الوحدة": "م3", "الكمية": 120.0}
-            ]
-            
-            # عرض البنود كجدول
-            items_df = pd.DataFrame(sample_items)
-            st.dataframe(items_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-            
-            # زر لاستخدام البيانات التوضيحية
-            if st.button("استخدام البيانات التوضيحية", key="use_sample_data_button"):
-                st.session_state.extracted_items = sample_items
-                st.success("تم استخدام البيانات التوضيحية!")
-                st.rerun()
-        else:
-            # عرض البنود المستخرجة
-            items_df = pd.DataFrame(st.session_state.extracted_items)
-            
-            # إضافة عمود سعر الوحدة والإجمالي إذا لم يكن موجوداً
-            if "سعر الوحدة" not in items_df.columns:
-                items_df["سعر الوحدة"] = 0.0
-            
-            if "الإجمالي" not in items_df.columns:
-                items_df["الإجمالي"] = 0.0
-            
-            # عرض البنود كجدول قابل للتعديل
-            st.markdown("### البنود المستخرجة")
-            edited_df = st.data_editor(items_df, use_container_width=True, hide_index=True, key="items_editor")
-            
-            # تحديث البنود المستخرجة بعد التعديل
-            st.session_state.extracted_items = edited_df.to_dict('records')
-            
-            # أزرار العمليات
-            col1, col2, col3 = st.columns(3)
-            
-            with col1:
-                if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير", key="send_to_pricing_button"):
-                    # محاكاة إرسال البيانات إلى وحدة التسعير
-                    if 'current_pricing' not in st.session_state:
-                        st.session_state.current_pricing = {
-                            'name': "مناقصة جديدة",
-                            'number': "T-" + time.strftime("%Y-%m-%d"),
-                            'client': "",
-                            'location': "",
-                            'method': "التسعير القياسي",
-                            'submission_date': None,
-                            'items': edited_df,
-                            'status': 'جديد',
-                            'created_at': time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-                        }
-                    else:
-                        st.session_state.current_pricing['items'] = edited_df
-                    
-                    st.success("تم إرسال البنود إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-            
-            with col2:
-                if st.button("تصدير إلى Excel", key="export_to_excel_button"):
-                    st.success("تم تصدير البنود إلى Excel بنجاح!")
-            
-            with col3:
-                if st.button("مسح البنود", key="clear_items_button"):
-                    st.session_state.extracted_items = []
-                    st.warning("تم مسح البنود!")
-                    st.rerun()
-            
-            # عرض إحصائيات البنود
-            st.markdown("### إحصائيات البنود")
-            
-            col1, col2, col3 = st.columns(3)
-            
-            with col1:
-                st.metric("عدد البنود", len(edited_df))
-            
-            with col2:
-                units_count = edited_df['الوحدة'].value_counts()
-                most_common_unit = units_count.index[0] if not units_count.empty else "غير متوفر"
-                st.metric("الوحدة الأكثر استخداماً", most_common_unit)
-            
-            with col3:
-                total_quantity = edited_df['الكمية'].sum()
-                st.metric("إجمالي الكميات", f"{total_quantity:,.2f}")
-            
-            # رسم بياني لتوزيع البنود حسب الوحدة
-            st.markdown("### توزيع البنود حسب الوحدة")
-            
-            units_df = pd.DataFrame(units_count).reset_index()
-            units_df.columns = ['الوحدة', 'العدد']
-            
-            fig = px.pie(
-                units_df,
-                values='العدد',
-                names='الوحدة',
-                title='توزيع البنود حسب الوحدة',
-                hole=0.4
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_image_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل الصور والمخططات"""
-        
-        st.markdown("### تحليل الصور والمخططات")
-        
-        # رفع الصورة
-        uploaded_image = st.file_uploader("رفع صورة أو مخطط للتحليل", type=["jpg", "jpeg", "png", "tif", "tiff"], key="image_upload")
-        
-        if uploaded_image is not None:
-            # عرض الصورة
-            image = Image.open(uploaded_image)
-            st.image(image, caption=uploaded_image.name, use_column_width=True)
-            
-            # خيارات التحليل
-            analysis_type = st.selectbox(
-                "نوع التحليل",
-                [
-                    "استخراج النص من الصورة",
-                    "تحليل المخططات الهندسية",
-                    "قياس المساحات والأبعاد",
-                    "تحليل مخصص"
-                ],
-                key="image_analysis_type"
-            )
-            
-            # زر بدء التحليل
-            if st.button("بدء التحليل", key="start_image_analysis_button"):
-                with st.spinner("جاري تحليل الصورة..."):
-                    # محاكاة وقت التحليل
-                    time.sleep(2)
-                    
-                    if analysis_type == "استخراج النص من الصورة":
-                        # محاكاة استخراج النص
-                        extracted_text = "نص مستخرج من الصورة (محاكاة):\n\n"
-                        extracted_text += "مواصفات المشروع:\n"
-                        extracted_text += "- مساحة الأرض: 1000 م2\n"
-                        extracted_text += "- عدد الطوابق: 3\n"
-                        extracted_text += "- ارتفاع المبنى: 12 م\n"
-                        
-                        st.markdown("### النص المستخرج من الصورة")
-                        st.text_area("النص المستخرج", extracted_text, height=200)
-                    
-                    elif analysis_type == "تحليل المخططات الهندسية":
-                        # محاكاة تحليل المخططات
-                        st.markdown("### نتائج تحليل المخطط الهندسي")
-                        
-                        # محاكاة رسم تخطيطي للمخطط
-                        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
-                        ax.imshow(image)
-                        
-                        # إضافة تعليقات توضيحية
-                        ax.annotate('غرفة المعيشة', xy=(100, 100), xytext=(150, 50),
-                                    arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))
-                        
-                        ax.annotate('المطبخ', xy=(300, 150), xytext=(350, 100),
-                                    arrowprops=dict(facecolor='blue', shrink=0.05))
-                        
-                        ax.annotate('غرفة النوم', xy=(200, 300), xytext=(250, 350),
-                                    arrowprops=dict(facecolor='green', shrink=0.05))
-                        
-                        st.pyplot(fig)
-                        
-                        # عرض معلومات المخطط
-                        st.markdown("### معلومات المخطط")
-                        
-                        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-                        
-                        with col1:
-                            st.metric("المساحة الإجمالية", "150 م2")
-                        
-                        with col2:
-                            st.metric("عدد الغرف", "3")
-                        
-                        with col3:
-                            st.metric("عدد الحمامات", "2")
-                    
-                    elif analysis_type == "قياس المساحات والأبعاد":
-                        # محاكاة قياس المساحات
-                        st.markdown("### نتائج قياس المساحات والأبعاد")
-                        
-                        # محاكاة رسم تخطيطي للمساحات
-                        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
-                        ax.imshow(image)
-                        
-                        # إضافة قياسات
-                        ax.plot([50, 250], [50, 50], 'r-', linewidth=2)
-                        ax.text(150, 40, '10 م', color='red', fontsize=12, ha='center')
-                        
-                        ax.plot([50, 50], [50, 250], 'b-', linewidth=2)
-                        ax.text(40, 150, '8 م', color='blue', fontsize=12, va='center', rotation=90)
-                        
-                        st.pyplot(fig)
-                        
-                        # عرض جدول القياسات
-                        measurements = pd.DataFrame({
-                            'العنصر': ['الطول', 'العرض', 'المساحة', 'المحيط'],
-                            'القيمة': ['10 م', '8 م', '80 م2', '36 م']
-                        })
-                        
-                        st.dataframe(measurements, use_container_width=True, hide_index=True)
-                    
-                    else:  # تحليل مخصص
-                        st.markdown("### نتائج التحليل المخصص")
-                        st.info("تم تحليل الصورة بنجاح. يمكنك تخصيص التحليل حسب احتياجاتك.")
-                
-                # خيارات التصدير
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    if st.button("تصدير نتائج التحليل", key="export_image_analysis_button"):
-                        st.success("تم تصدير نتائج التحليل بنجاح!")
-                
-                with col2:
-                    if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير", key="send_image_to_pricing_button"):
-                        st.success("تم إرسال نت��ئج التحليل إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-    
-    def _render_document_library_tab(self):
-        """عرض تبويب مكتبة المستندات"""
-        
-        st.markdown("### مكتبة المستندات")
-        
-        # بيانات افتراضية للمستندات
-        if 'document_library' not in st.session_state:
-            st.session_state.document_library = [
-                {
-                    "id": 1,
-                    "name": "كراسة شروط مشروع توسعة مستشفى الملك فهد",
-                    "type": "PDF",
-                    "size": "5.2 MB",
-                    "pages": 120,
-                    "upload_date": "2024-01-15",
-                    "category": "كراسات الشروط",
-                    "tags": ["صحي", "مستشفى", "توسعة"]
-                },
-                {
-                    "id": 2,
-                    "name": "جدول كميات صيانة محطات المياه",
-                    "type": "Excel",
-                    "size": "1.8 MB",
-                    "pages": None,
-                    "upload_date": "2024-02-10",
-                    "category": "جداول الكميات",
-                    "tags": ["مياه", "صيانة", "محطات"]
-                },
-                {
-                    "id": 3,
-                    "name": "مخططات إنشاء مدرسة ثانوية",
-                    "type": "PDF",
-                    "size": "12.5 MB",
-                    "pages": 45,
-                    "upload_date": "2024-02-25",
-                    "category": "مخططات",
-                    "tags": ["تعليم", "مدرسة", "إنشاء"]
-                },
-                {
-                    "id": 4,
-                    "name": "عقد إنشاء طريق دائري",
-                    "type": "Word",
-                    "size": "0.9 MB",
-                    "pages": 28,
-                    "upload_date": "2024-03-05",
-                    "category": "عقود",
-                    "tags": ["طرق", "إنشاء", "دائري"]
-                },
-                {
-                    "id": 5,
-                    "name": "تقرير فني لمشروع تطوير شبكة مياه",
-                    "type": "PDF",
-                    "size": "3.7 MB",
-                    "pages": 65,
-                    "upload_date": "2024-03-15",
-                    "category": "تقارير فنية",
-                    "tags": ["مياه", "شبكة", "تطوير"]
-                }
-            ]
-        
-        # البحث في المكتبة
-        search_query = st.text_input("البحث في المكتبة", key="library_search")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            category_filter = st.selectbox(
-                "تصفية حسب الفئة",
-                ["الكل", "كراسات الشروط", "جداول الكميات", "مخططات", "عقود", "تقارير فنية"],
-                key="category_filter"
-            )
-        
-        with col2:
-            type_filter = st.selectbox(
-                "تصفية حسب النوع",
-                ["الكل", "PDF", "Word", "Excel", "Image"],
-                key="type_filter"
-            )
-        
-        with col3:
-            sort_by = st.selectbox(
-                "ترتيب حسب",
-                ["تاريخ الرفع (الأحدث أولاً)", "تاريخ الرفع (الأقدم أولاً)", "الاسم (أ-ي)", "الاسم (ي-أ)", "الحجم (الأكبر أولاً)", "الحجم (الأصغر أولاً)"],
-                key="sort_by"
-            )
-        
-        # تطبيق التصفية والبحث
-        filtered_documents = st.session_state.document_library.copy()
-        
-        # تطبيق البحث
-        if search_query:
-            filtered_documents = [doc for doc in filtered_documents if search_query.lower() in doc["name"].lower() or
-                                 any(search_query.lower() in tag.lower() for tag in doc["tags"])]
-        
-        # تطبيق تصفية الفئة
-        if category_filter != "الكل":
-            filtered_documents = [doc for doc in filtered_documents if doc["category"] == category_filter]
-        
-        # تطبيق تصفية النوع
-        if type_filter != "الكل":
-            filtered_documents = [doc for doc in filtered_documents if doc["type"] == type_filter]
-        
-        # تطبيق الترتيب
-        if sort_by == "تاريخ الرفع (الأحدث أولاً)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: x["upload_date"], reverse=True)
-        elif sort_by == "تاريخ الرفع (الأقدم أولاً)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: x["upload_date"])
-        elif sort_by == "الاسم (أ-ي)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: x["name"])
-        elif sort_by == "الاسم (ي-أ)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: x["name"], reverse=True)
-        elif sort_by == "الحجم (الأكبر أولاً)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: float(x["size"].split()[0]), reverse=True)
-        elif sort_by == "الحجم (الأصغر أولاً)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: float(x["size"].split()[0]))
-        
-        # عرض المستندات
-        st.markdown(f"### المستندات ({len(filtered_documents)})")
-        
-        if not filtered_documents:
-            st.info("لا توجد مستندات تطابق معايير البحث.")
-        else:
-            # عرض المستندات كبطاقات
-            for i, doc in enumerate(filtered_documents):
-                with st.container():
-                    col1, col2, col3 = st.columns([3, 1, 1])
-                    
-                    with col1:
-                        st.markdown(f"**{doc['name']}**")
-                        st.markdown(f"الفئة: {doc['category']} | النوع: {doc['type']} | الحجم: {doc['size']} | تاريخ الرفع: {doc['upload_date']}")
-                        st.markdown(f"الوسوم: {', '.join(doc['tags'])}")
-                    
-                    with col2:
-                        if st.button("عرض", key=f"view_doc_{i}"):
-                            st.session_state.selected_document = doc
-                            st.success(f"جاري عرض المستند: {doc['name']}")
-                    
-                    with col3:
-                        if st.button("تحليل", key=f"analyze_doc_{i}"):
-                            st.session_state.selected_document = doc
-                            st.success(f"جاري تحليل المستند: {doc['name']}")
-                
-                st.markdown("---")
-        
-        # رفع مستند جديد
-        st.markdown("### رفع مستند جديد")
-        
-        uploaded_file = st.file_uploader("اختر ملفاً للرفع", type=["pdf", "docx", "xlsx", "jpg", "jpeg", "png"], key="library_upload")
-        
-        if uploaded_file is not None:
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                doc_category = st.selectbox(
-                    "فئة المستند",
-                    ["كراسات الشروط", "جداول الكميات", "مخططات", "عقود", "تقارير فنية", "أخرى"],
-                    key="doc_category"
-                )
-            
-            with col2:
-                doc_tags = st.text_input("الوسوم (مفصولة بفواصل)", key="doc_tags")
-            
-            if st.button("رفع المستند", key="upload_to_library_button"):
-                # محاكاة رفع المستند
-                new_doc = {
-                    "id": len(st.session_state.document_library) + 1,
-                    "name": uploaded_file.name,
-                    "type": uploaded_file.name.split(".")[-1].upper(),
-                    "size": f"{uploaded_file.size / (1024 * 1024):.1f} MB",
-                    "pages": None,
-                    "upload_date": time.strftime("%Y-%m-%d"),
-                    "category": doc_category,
-                    "tags": [tag.strip() for tag in doc_tags.split(",") if tag.strip()]
-                }
-                
-                st.session_state.document_library.append(new_doc)
-                st.success(f"تم رفع المستند: {uploaded_file.name}")
-                st.rerun()
-    
-    def _render_settings_tab(self):
-        """عرض تبويب الإعدادات"""
-        
-        st.markdown("### إعدادات تحليل المستندات")
-        
-        # إعدادات استخراج النص
-        with st.expander("إعدادات استخراج النص", expanded=True):
-            st.markdown("#### إعدادات استخراج النص")
-            
-            ocr_engine = st.selectbox(
-                "محرك التعرف الضوئي على النصوص",
-                ["Tesseract OCR", "Google Cloud Vision", "Amazon Textract", "Microsoft Azure OCR"],
-                index=0,
-                key="ocr_engine"
-            )
-            
-            language = st.selectbox(
-                "لغة المستندات",
-                ["العربية", "الإنجليزية", "العربية والإنجليزية"],
-                index=0,
-                key="ocr_language"
-            )
-            
-            dpi = st.slider(
-                "دقة المسح (DPI)",
-                min_value=100,
-                max_value=600,
-                value=300,
-                step=50,
-                key="ocr_dpi"
-            )
-            
-            if st.button("حفظ إعدادات استخراج النص", key="save_ocr_settings"):
-                st.success("تم حفظ إعدادات استخراج النص بنجاح!")
-        
-        # إعدادات استخراج البنود
-        with st.expander("إعدادات استخراج البنود", expanded=True):
-            st.markdown("#### إعدادات استخراج البنود")
-            
-            extraction_method = st.selectbox(
-                "طريقة استخراج البنود",
-                ["تحليل الجداول", "تحليل النص", "الذكاء الاصطناعي", "مزيج"],
-                index=3,
-                key="extraction_method"
-            )
-            
-            auto_detect_units = st.checkbox(
-                "اكتشاف الوحدات تلقائياً",
-                value=True,
-                key="auto_detect_units"
-            )
-            
-            normalize_quantities = st.checkbox(
-                "توحيد صيغة الكميات",
-                value=True,
-                key="normalize_quantities"
-            )
-            
-            if st.button("حفظ إعدادات استخراج البنود", key="save_extraction_settings"):
-                st.success("تم حفظ إعدادات استخراج البنود بنجاح!")
-        
-        # إعدادات تحليل الصور
-        with st.expander("إعدادات تحليل الصور", expanded=True):
-            st.markdown("#### إعدادات تحليل الصور")
-            
-            image_analysis_engine = st.selectbox(
-                "محرك تحليل الصور",
-                ["OpenCV", "Google Cloud Vision", "Amazon Rekognition", "Microsoft Azure Computer Vision"],
-                index=0,
-                key="image_analysis_engine"
-            )
-            
-            image_resolution = st.slider(
-                "دقة تحليل الصور",
-                min_value=1,
-                max_value=10,
-                value=5,
-                key="image_resolution"
-            )
-            
-            if st.button("حفظ إعدادات تحليل الصور", key="save_image_analysis_settings"):
-                st.success("تم حفظ إعدادات تحليل الصور بنجاح!")
-        
-        # إعدادات متقدمة
-        with st.expander("إعدادات متقدمة", expanded=False):
-            st.markdown("#### إعدادات متقدمة")
-            
-            temp_files_retention = st.slider(
-                "مدة الاحتفاظ بالملفات المؤقتة (أيام)",
-                min_value=1,
-                max_value=30,
-                value=7,
-                key="temp_files_retention"
-            )
-            
-            max_file_size = st.slider(
-                "الحد الأقصى لحجم الملف (ميجابايت)",
-                min_value=5,
-                max_value=100,
-                value=50,
-                key="max_file_size"
-            )
-            
-            parallel_processing = st.checkbox(
-                "تفعيل المعالجة المتوازية",
-                value=True,
-                key="parallel_processing"
-            )
-            
-            if st.button("حفظ الإعدادات المتقدمة", key="save_advanced_settings"):
-                st.success("تم حفظ الإعدادات المتقدمة بنجاح!")
-    
-    def _save_uploaded_file(self, uploaded_file):
-        """حفظ الملف المرفوع في مجلد مؤقت"""
-        try:
-            file_path = self.temp_dir / uploaded_file.name
-            with open(file_path, "wb") as f:
-                f.write(uploaded_file.getbuffer())
-            return file_path
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء حفظ الملف: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def _get_file_info(self, file_path):
-        """الحصول على معلومات الملف"""
-        file_info = {
-            "type": file_path.suffix[1:].upper(),
-            "size": f"{file_path.stat().st_size / (1024 * 1024):.2f} MB"
-        }
-        
-        # محاولة الحصول على عدد الصفحات للملفات المدعومة
-        if file_path.suffix.lower() == ".pdf":
-            # محاكاة عدد الصفحات
-            file_info["pages"] = 10
-        
-        return file_info
-    
-    def _display_analysis_results(self, results):
-        """عرض نتائج التحليل"""
-        
-        if not results:
-            st.info("لا توجد نتائج للعرض.")
-            return
-        
-        # عرض النص المستخرج
-        if "text" in results:
-            with st.expander("النص المستخرج", expanded=False):
-                st.text_area("النص", results["text"], height=200)
-        
-        # عرض الجداول المستخرجة
-        if "tables" in results and results["tables"]:
-            with st.expander("الجداول المستخرجة", expanded=True):
-                for i, table in enumerate(results["tables"]):
-                    st.markdown(f"**جدول {i+1}: {table.get('عنوان', 'بدون عنوان')}**")
-                    
-                    if "بيانات" in table and table["بيانات"]:
-                        # محاولة عرض البيانات كجدول
-                        try:
-                            df = pd.DataFrame(table["بيانات"])
-                            st.dataframe(df, use_container_width=True, hide_index=True)
-                        except Exception:
-                            st.text(str(table["بيانات"]))
-                    else:
-                        st.info("لا توجد بيانات في هذا الجدول.")
-        
-        # عرض البنود المستخرجة
-        if "items" in results and results["items"]:
-            with st.expander("البنود المستخرجة", expanded=True):
-                items_df = pd.DataFrame(results["items"])
-                st.dataframe(items_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-                
-                # زر لإرسال البنود إلى وحدة التسعير
-                if st.button("إرسال البنود إلى وحدة التسعير", key="send_extracted_items_button"):
-                    st.session_state.extracted_items = results["items"]
-                    st.success("تم إرسال البنود المستخرجة إلى وحدة التسعير!")
-        
-        # عرض المعلومات الرئيسية
-        if "metadata" in results:
-            with st.expander("المعلومات الرئيسية", expanded=True):
-                metadata = results["metadata"]
-                
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    st.markdown(f"**عنوان المستند:** {metadata.get('title', 'غير متوفر')}")
-                    st.markdown(f"**المؤلف:** {metadata.get('author', 'غير متوفر')}")
-                
-                with col2:
-                    st.markdown(f"**التاريخ:** {metadata.get('date', 'غير متوفر')}")
-                    st.markdown(f"**عدد الصفحات:** {metadata.get('pages', 'غير متوفر')}")
-        
-        # عرض هيكل المستند
-        if "structure" in results and "sections" in results["structure"]:
-            with st.expander("هيكل المستند", expanded=False):
-                sections = results["structure"]["sections"]
-                
-                for section in sections:
-                    indent = "&nbsp;" * (section["level"] * 4)
-                    st.markdown(f"{indent}• **{section['title']}** (صفحة {section['page']})", unsafe_allow_html=True)

modules/document_analysis/services/__init__.py

@@ -1,22 +0,0 @@
-"""
-حزمة خدمات تحليل المستندات
-
-توفر هذه الحزمة الأدوات والخدمات اللازمة لتحليل المستندات بمختلف أنواعها
-واستخراج النصوص والبيانات المنظمة منها.
-"""
-
-# استيراد الفئات الرئيسية
-from .text_extractor import TextExtractor
-from .item_extractor import ItemExtractor
-from .document_parser import DocumentParser
-
-# تحديد الفئات التي يمكن استيرادها عند استخدام from services import *
-__all__ = [
-    'TextExtractor',
-    'ItemExtractor',
-    'DocumentParser',
-]
-
-# معلومات الإصدار
-__version__ = '0.1.0'
-__author__ = 'فريق تطوير تحليل المستندات'

modules/document_analysis/services/document_parser.py

@@ -1,219 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-خدمة تحليل المستندات
-
-هذا الملف يحتوي على الفئة المسؤولة عن تحليل المستندات واستخراج المعلومات الهيكلية منها.
-"""
-
-import os
-import logging
-import datetime
-
-class DocumentParser:
-    """فئة تحليل المستندات واستخراج المعلومات منها"""
-    
-    def __init__(self, config=None):
-        """
-        تهيئة محلل المستندات
-        
-        المعلمات:
-            config (dict): إعدادات محلل المستندات
-        """
-        self.config = config or {}
-        self.logger = logging.getLogger(__name__)
-    
-    def parse(self, file_path):
-        """
-        تحليل المستند واستخراج المعلومات منه
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار الملف
-            
-        العوائد:
-            dict: معلومات المستند المستخرجة
-        """
-        self.logger.info(f"جاري تحليل المستند: {file_path}")
-        
-        try:
-            # في البيئة الحقيقية، استخدم تحليل متقدم للمستند
-            # محاكاة التحليل للعرض
-            file_name = os.path.basename(file_path)
-            file_size = os.path.getsize(file_path) if os.path.exists(file_path) else 0
-            
-            # تحديد نوع الملف
-            _, ext = os.path.splitext(file_path)
-            ext = ext.lower()
-            
-            # تحديد نوع المستند
-            document_type = self._get_document_type(ext)
-            
-            # محاكاة معلومات المستند
-            current_date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
-            
-            result = {
-                "اسم الملف": file_name,
-                "حجم الملف": f"{file_size / 1024:.2f} كيلوبايت",
-                "نوع الملف": document_type,
-                "تاريخ التحليل": current_date,
-                "تقدير عدد الصفحات": self._estimate_pages(file_size),
-                "نتائج التحليل": {
-                    "نوع المستند": self._classify_document(file_name),
-                    "درجة الثقة": "85%",
-                    "الأقسام الرئيسية": self._get_main_sections(),
-                    "الكلمات الرئيسية": self._get_main_keywords(),
-                    "الشروط الهامة": self._get_important_terms()
-                }
-            }
-            
-            return result
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"خطأ في تحليل المستند: {str(e)}")
-            return {"خطأ": f"حدث خطأ أثناء تحليل المستند: {str(e)}"}
-    
-    def parse_document(self, file_path):
-        """
-        تحليل المستند واستخراج المعلومات الأساسية منه
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار الملف
-            
-        العوائد:
-            dict: معلومات المستند الأساسية
-        """
-        self.logger.info(f"جاري تحليل المستند الأساسي: {file_path}")
-        
-        # في البيئة الحقيقية، استخدم تحليل متقدم للمستند
-        # محاكاة التحليل للعرض
-        file_name = os.path.basename(file_path)
-        
-        return {
-            "نوع": self._classify_document(file_name),
-            "محتوى": "محتوى المستند...",
-            "هيكل": {
-                "عنوان": "عنوان المستند",
-                "أقسام": ["قسم 1", "قسم 2", "قسم 3"]
-            }
-        }
-    
-    def _get_document_type(self, ext):
-        """
-        تحديد نوع المستند من امتداد الملف
-        
-        المعلمات:
-            ext (str): امتداد الملف
-            
-        العوائد:
-            str: نوع المستند
-        """
-        document_types = {
-            '.pdf': 'مستند PDF',
-            '.doc': 'مستند Word',
-            '.docx': 'مستند Word',
-            '.jpg': 'صورة JPEG',
-            '.jpeg': 'صورة JPEG',
-            '.png': 'صورة PNG',
-            '.xlsx': 'جدول Excel',
-            '.xls': 'جدول Excel',
-            '.txt': 'ملف نصي'
-        }
-        
-        return document_types.get(ext, 'نوع ملف غير معروف')
-    
-    def _estimate_pages(self, file_size):
-        """
-        تقدير عدد صفحات المستند بناءً على حجمه
-        
-        المعلمات:
-            file_size (int): حجم الملف بالبايت
-            
-        العوائد:
-            int: تقدير عدد الصفحات
-        """
-        # تقدير بسيط: كل 50 كيلوبايت تقريباً صفحة واحدة
-        # هذا تقدير بسيط جداً ويختلف حسب نوع المستند ومحتواه
-        return max(1, int(file_size / (50 * 1024)))
-    
-    def _classify_document(self, file_name):
-        """
-        تصنيف نوع المستند بناءً على اسمه
-        
-        المعلمات:
-            file_name (str): اسم الملف
-            
-        العوائد:
-            str: تصنيف المستند
-        """
-        file_name_lower = file_name.lower()
-        
-        if 'عقد' in file_name_lower or 'contract' in file_name_lower:
-            return "عقد"
-        elif 'مناقصة' in file_name_lower or 'tender' in file_name_lower:
-            return "مستند مناقصة"
-        elif 'تقرير' in file_name_lower or 'report' in file_name_lower:
-            return "تقرير"
-        elif 'فاتورة' in file_name_lower or 'invoice' in file_name_lower:
-            return "فاتورة"
-        elif 'عرض' in file_name_lower or 'proposal' in file_name_lower:
-            return "عرض سعر"
-        elif 'مواصفات' in file_name_lower or 'spec' in file_name_lower:
-            return "مواصفات فنية"
-        elif 'كراسة' in file_name_lower or 'شروط' in file_name_lower:
-            return "كراسة شروط"
-        else:
-            return "مستند عام"
-    
-    def _get_main_sections(self):
-        """
-        الحصول على قائمة الأقسام الرئيسية التقديرية للمستند
-        
-        العوائد:
-            list: قائمة الأقسام الرئيسية
-        """
-        # محاكاة قائمة الأقسام
-        return [
-            "مقدمة",
-            "نطاق العمل",
-            "المواصفات الفنية",
-            "جدول الكميات",
-            "الشروط والأحكام",
-            "الجدول الزمني",
-            "المتطلبات الخاصة"
-        ]
-    
-    def _get_main_keywords(self):
-        """
-        الحصول على قائمة الكلمات الرئيسية التقديرية للمستند
-        
-        العوائد:
-            list: قائمة الكلمات الرئيسية
-        """
-        # محاكاة قائمة الكلمات الرئيسية
-        return [
-            "مناقصة",
-            "بناء",
-            "تشييد",
-            "تسليم مفتاح",
-            "مواصفات فنية",
-            "جدول كميات",
-            "ضمان",
-            "غرامة تأخير",
-            "دفعة مقدمة",
-            "محتوى محلي"
-        ]
-    
-    def _get_important_terms(self):
-        """
-        الحصول على قائمة الشروط الهامة التقديرية للمستند
-        
-        العوائد:
-            list: قائمة الشروط الهامة
-        """
-        # محاكاة قائمة الشروط الهامة
-        return [
-            "مدة تنفيذ المشروع: 18 شهر",
-            "غرامة التأخير: 0.5% أسبوعياً بحد أقصى 10%",
-            "الدفعة المقدمة: 10%",
-            "الضمان النهائي: 5% لمدة سنة",
-            "شروط الدفع: دفعات شهرية حسب نسبة الإنجاز",
-            "المحتوى المحلي: 70% كحد أدنى"
-        ]

modules/document_analysis/services/item_extractor.py

@@ -1,131 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-خدمة استخراج البنود من المستندات
-
-هذا الملف يحتوي على الفئة المسؤولة عن استخراج البنود والجداول من المستندات.
-"""
-
-import os
-import logging
-
-class ItemExtractor:
-    """فئة استخراج البنود من المستندات"""
-    
-    def __init__(self, config=None):
-        """
-        تهيئة مستخرج البنود
-        
-        المعلمات:
-            config (dict): إعدادات مستخرج البنود
-        """
-        self.config = config or {}
-        self.logger = logging.getLogger(__name__)
-    
-    def extract(self, file_path):
-        """
-        استخراج البنود من ملف
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار الملف
-            
-        العوائد:
-            list: قائمة البنود المستخرجة
-        """
-        self.logger.info(f"جاري استخراج البنود من الملف: {file_path}")
-        
-        try:
-            # في البيئة الحقيقية، استخدم تحليل متقدم للمستند
-            # محاكاة الاستخراج للعرض
-            file_name = os.path.basename(file_path)
-            
-            # تحديد نوع الملف
-            _, ext = os.path.splitext(file_path)
-            ext = ext.lower()
-            
-            if ext == '.pdf':
-                return self._extract_items_from_pdf(file_path)
-            elif ext in ('.doc', '.docx'):
-                return self._extract_items_from_docx(file_path)
-            else:
-                return [{"بند": "نوع الملف غير مدعوم", "قيمة": 0}]
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"خطأ في استخراج البنود: {str(e)}")
-            return [{"بند": "حدث خطأ أثناء الاستخراج", "قيمة": 0, "خطأ": str(e)}]
-    
-    def _extract_items_from_pdf(self, file_path):
-        """
-        استخراج البنود من ملف PDF
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار ملف PDF
-            
-        العوائد:
-            list: قائمة البنود المستخرجة
-        """
-        # في البيئة الحقيقية، استخدم تحليل متقدم للمستند
-        # محاكاة الاستخراج للعرض
-        return [
-            {"بند": "أعمال الخرسانة", "وحدة": "م3", "كمية": 250, "سعر الوحدة": 1200, "الإجمالي": 300000},
-            {"بند": "أعمال التشطيبات", "وحدة": "م2", "كمية": 1500, "سعر الوحدة": 350, "الإجمالي": 525000},
-            {"بند": "أعمال الكهرباء", "وحدة": "نقطة", "كمية": 120, "سعر الوحدة": 200, "الإجمالي": 24000},
-            {"بند": "أعمال السباكة", "وحدة": "نقطة", "كمية": 75, "سعر الوحدة": 300, "الإجمالي": 22500},
-            {"بند": "أعمال الألمنيوم", "وحدة": "م2", "كمية": 85, "سعر الوحدة": 1500, "الإجمالي": 127500}
-        ]
-    
-    def _extract_items_from_docx(self, file_path):
-        """
-        استخراج البنود من ملف Word
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار ملف Word
-            
-        العوائد:
-            list: قائمة البنود المستخرجة
-        """
-        # في البيئة الحقيقية، استخدم تحليل متقدم للمستند
-        # محاكاة الاستخراج للعرض
-        return [
-            {"بند": "استشارات هندسية", "وحدة": "ساعة", "كمية": 120, "سعر الوحدة": 500, "الإجمالي": 60000},
-            {"بند": "تصميم معماري", "وحدة": "م2", "كمية": 1800, "سعر الوحدة": 100, "الإجمالي": 180000},
-            {"بند": "تصميم إنشائي", "وحدة": "م2", "كمية": 1800, "سعر الوحدة": 80, "الإجمالي": 144000},
-            {"بند": "تصميم كهربائي", "وحدة": "م2", "كمية": 1800, "سعر الوحدة": 40, "الإجمالي": 72000},
-            {"بند": "تصميم ميكانيكي", "وحدة": "م2", "كمية": 1800, "سعر الوحدة": 40, "الإجمالي": 72000}
-        ]
-    
-    def extract_tables(self, document):
-        """
-        استخراج الجداول من مستند
-        
-        المعلمات:
-            document (dict): المستند المحلل
-            
-        العوائد:
-            list: قائمة الجداول المستخرجة
-        """
-        self.logger.info("جاري استخراج الجداول من المستند")
-        
-        try:
-            # في البيئة الحقيقية، استخدم تحليل متقدم للمستند
-            # محاكاة الاستخراج للعرض
-            return [
-                {
-                    "عنوان": "جدول البنود والتكاليف",
-                    "بيانات": [
-                        {"بند": "أعمال الخرسانة", "وحدة": "م3", "كمية": 250, "سعر الوحدة": 1200, "الإجمالي": 300000},
-                        {"بند": "أعمال التشطيبات", "وحدة": "م2", "كمية": 1500, "سعر الوحدة": 350, "الإجمالي": 525000},
-                        {"بند": "أعمال الكهرباء", "وحدة": "نقطة", "كمية": 120, "سعر الوحدة": 200, "الإجمالي": 24000},
-                        {"بند": "أعمال السباكة", "وحدة": "نقطة", "كمية": 75, "سعر الوحدة": 300, "الإجمالي": 22500},
-                        {"بند": "أعمال الألمنيوم", "وحدة": "م2", "كمية": 85, "سعر الوحدة": 1500, "الإجمالي": 127500}
-                    ]
-                },
-                {
-                    "عنوان": "جدول المعلومات العامة",
-                    "بيانات": [
-                        {"اسم المشروع": "مبنى سكني", "المالك": "شركة الإسكان", "الموقع": "الرياض", "المساحة": "2500 م2"},
-                        {"اسم المشروع": "مبنى تجاري", "المالك": "شركة التطوير", "الموقع": "جدة", "المساحة": "3500 م2"}
-                    ]
-                }
-            ]
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"خطأ في استخراج الجداول: {str(e)}")
-            return [{"عنوان": "حدث خطأ أثناء الاستخراج", "بيانات": []}]

modules/document_analysis/services/text_extractor.py

@@ -1,105 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-خدمة استخراج النص من المستندات
-
-هذا الملف يحتوي على الفئة المسؤولة عن استخراج النص من أنواع مختلفة من المستندات.
-"""
-
-import os
-import logging
-
-class TextExtractor:
-    """فئة استخراج النص من المستندات"""
-    
-    def __init__(self, config=None):
-        """
-        تهيئة مستخرج النص
-        
-        المعلمات:
-            config (dict): إعدادات مستخرج النص
-        """
-        self.config = config or {}
-        self.logger = logging.getLogger(__name__)
-    
-    def extract(self, file_path):
-        """
-        استخراج النص من ملف بناءً على نوع الملف
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار الملف
-            
-        العوائد:
-            str: النص المستخرج
-        """
-        _, ext = os.path.splitext(file_path)
-        ext = ext.lower()
-        
-        if ext == '.pdf':
-            return self.extract_from_pdf(file_path)
-        elif ext in ('.doc', '.docx'):
-            return self.extract_from_docx(file_path)
-        elif ext in ('.jpg', '.jpeg', '.png'):
-            return self.extract_from_image(file_path)
-        else:
-            self.logger.warning(f"نوع ملف غير مدعوم: {ext}")
-            return f"نوع ملف غير مدعوم: {ext}"
-    
-    def extract_from_pdf(self, file_path):
-        """
-        استخراج النص من ملف PDF
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار ملف PDF
-            
-        العوائد:
-            str: النص المستخرج
-        """
-        self.logger.info(f"جاري استخراج النص من ملف PDF: {file_path}")
-        
-        try:
-            # في البيئة الحقيقية، استخدم مكتبة مناسبة مثل PyPDF2 أو pdfplumber
-            # محاكاة الاستخراج للعرض
-            return f"هذا نص مستخرج من ملف PDF: {os.path.basename(file_path)}\n\nيتم استخراج النص من الملف باستخدام مكتبة مناسبة في البيئة الحقيقية."
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"خطأ في استخراج النص من PDF: {str(e)}")
-            return f"حدث خطأ أثناء استخراج النص: {str(e)}"
-    
-    def extract_from_docx(self, file_path):
-        """
-        استخراج النص من ملف Word
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار ملف Word
-            
-        العوائد:
-            str: النص المستخرج
-        """
-        self.logger.info(f"جاري استخراج النص من ملف Word: {file_path}")
-        
-        try:
-            # في البيئة الحقيقية، استخدم مكتبة مناسبة مثل python-docx
-            # محاكاة الاستخراج للعرض
-            return f"هذا نص مستخرج من ملف Word: {os.path.basename(file_path)}\n\nيتم استخراج النص من الملف باستخدام مكتبة مناسبة في البيئة الحقيقية."
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"خطأ في استخراج النص من Word: {str(e)}")
-            return f"حدث خطأ أثناء استخراج النص: {str(e)}"
-    
-    def extract_from_image(self, file_path):
-        """
-        استخراج النص من ملف صورة باستخدام OCR
-        
-        المعلمات:
-            file_path (str): مسار ملف الصورة
-            
-        العوائد:
-            str: النص المستخرج
-        """
-        self.logger.info(f"جاري استخراج النص من ملف صورة: {file_path}")
-        
-        try:
-            # في البيئة الحقيقية، استخدم مكتبة مناسبة مثل pytesseract
-            # محاكاة الاستخراج للعرض
-            return f"هذا نص مستخرج من ملف صورة: {os.path.basename(file_path)}\n\nيتم استخراج النص من الصورة باستخدام تقنية OCR في البيئة الحقيقية."
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"خطأ في استخراج النص من الصورة: {str(e)}")
-            return f"حدث خطأ أثناء استخراج النص: {str(e)}"

modules/document_comparison/__init__.py

@@ -1,4 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-وحدة مقارنة المستندات المتقدمة
-"""

modules/document_comparison/comparison_app.py

@@ -1,43 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-تطبيق مقارنة المستندات المتقدمة
-"""
-
-import os
-import sys
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد مكونات مقارنة المستندات
-from modules.document_comparison.document_comparator import DocumentComparator
-
-
-class DocumentComparisonApp:
-    """تطبيق مقارنة المستندات المتقدمة"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة تطبيق مقارنة المستندات"""
-        self.comparator = DocumentComparator()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة المستخدم الرئيسية للتطبيق"""
-        self.comparator.render()
-
-
-# تشغيل التطبيق بشكل مستقل عند استدعاء الملف مباشرة
-if __name__ == "__main__":
-    st.set_page_config(
-        page_title="مقارنة المستندات المتقدمة | WAHBi AI",
-        page_icon="📄",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded"
-    )
-    
-    app = DocumentComparisonApp()
-    app.render()

modules/document_comparison/document_comparator.py

@@ -1,1503 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-وحدة مقارنة المستندات المتقدمة لتحليل الفروقات بين نسخ المستندات
-"""
-
-import os
-import sys
-import json
-import re
-import difflib
-import Levenshtein
-from datetime import datetime
-import numpy as np
-import pandas as pd
-import streamlit as st
-import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
-from collections import Counter
-from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
-from rouge_score import rouge_scorer
-from PyPDF2 import PdfReader
-import io
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد المكونات المساعدة
-from utils.helpers import create_directory_if_not_exists, format_time, get_user_info
-
-
-class DocumentComparator:
-    """فئة مقارنة المستندات المتقدمة"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة مقارن المستندات"""
-        self.comparison_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..', 'data', 'document_comparison')
-        create_directory_if_not_exists(self.comparison_dir)
-        
-        # تهيئة NLTK وتنزيل حزمة punkt إذا لم تكن موجودة
-        self._initialize_nltk()
-        
-        # إعداد مقيم ROUGE لمقارنة النصوص
-        self.rouge_scorer = rouge_scorer.RougeScorer(['rouge1', 'rouge2', 'rougeL'], use_stemmer=False)
-        
-    def _initialize_nltk(self):
-        """تهيئة مكتبة NLTK وتنزيل الحزم المطلوبة"""
-        try:
-            # استيراد nltk
-            import nltk
-            
-            # قائمة بالحزم المطلوبة
-            required_packages = ['punkt', 'stopwords', 'wordnet']
-            for package in required_packages:
-                try:
-                    # محاولة استخدام الحزمة أولاً، وإذا فشلت يتم تنزيلها
-                    nltk.data.find(f'tokenizers/{package}')
-                except LookupError:
-                    print(f"تنزيل حزمة NLTK: {package}")
-                    nltk.download(package, quiet=True)
-                    
-            # محاولة استخدام sent_tokenize للتحقق من وجود حزمة punkt
-            from nltk.tokenize import sent_tokenize
-            sent_tokenize("This is a test sentence.")
-        except LookupError:
-            # تنزيل حزمة punkt تلقائيًا إذا لم تكن موجودة
-            import nltk
-            nltk.download('punkt', quiet=True)
-            # طباعة رسالة تأكيد التنزيل
-            st.info("تم تنزيل حزمة NLTK punkt بنجاح للاستخدام في مقارنة المستندات.")
-    
-    def _preprocess_text(self, text):
-        """معالجة النص قبل التحليل"""
-        # إزالة الأرقام والرموز الخاصة والمسافات الزائدة
-        text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
-        text = text.strip()
-        return text
-    
-    def _segment_text(self, text):
-        """تقسيم النص إلى فقرات وجمل"""
-        # تقسيم النص إلى فقرات
-        paragraphs = [p.strip() for p in text.split('\n') if p.strip()]
-        
-        # تقسيم كل فقرة إلى جمل
-        sentences = []
-        for paragraph in paragraphs:
-            paragraph_sentences = sent_tokenize(paragraph)
-            sentences.extend(paragraph_sentences)
-        
-        return paragraphs, sentences
-    
-    def _calculate_similarity(self, text1, text2):
-        """حساب نسبة التشابه بين نصين"""
-        # حساب نسبة التشابه باستخدام مقياس Levenshtein
-        ratio = Levenshtein.ratio(text1, text2)
-        
-        # حساب درجات ROUGE
-        rouge_scores = self.rouge_scorer.score(text1, text2)
-        
-        # حساب متوسط نقاط Rouge
-        rouge1_f1 = rouge_scores['rouge1'].fmeasure
-        rouge2_f1 = rouge_scores['rouge2'].fmeasure
-        rougeL_f1 = rouge_scores['rougeL'].fmeasure
-        avg_rouge = (rouge1_f1 + rouge2_f1 + rougeL_f1) / 3
-        
-        # دمج النقاط للحصول على نتيجة نهائية
-        combined_score = (ratio + avg_rouge) / 2
-        
-        return {
-            'levenshtein_ratio': ratio,
-            'rouge1_f1': rouge1_f1,
-            'rouge2_f1': rouge2_f1,
-            'rougeL_f1': rougeL_f1,
-            'avg_rouge': avg_rouge,
-            'combined_score': combined_score
-        }
-    
-    def _extract_text_from_pdf(self, pdf_file):
-        """استخراج النص من ملف PDF"""
-        text = ""
-        try:
-            # قراءة ملف PDF
-            pdf_reader = PdfReader(pdf_file)
-            
-            # استخراج النص من كل صفحة
-            for page in pdf_reader.pages:
-                text += page.extract_text() + "\n"
-        except Exception as e:
-            st.error(f"خطأ في قراءة ملف PDF: {e}")
-        
-        return text
-    
-    def get_document_diff(self, text1, text2, title1="المستند الأول", title2="المستند الثاني"):
-        """حساب الفروقات بين نصين"""
-        if not text1 or not text2:
-            return {
-                "title1": title1,
-                "title2": title2,
-                "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
-                "similarity": 0,
-                "similarity_score": 0,
-                "text_diffs": [],
-                "summary": "أحد المستندات فارغ، لا يمكن إجراء المقارنة."
-            }
-        
-        # معالجة النصوص
-        preprocessed_text1 = self._preprocess_text(text1)
-        preprocessed_text2 = self._preprocess_text(text2)
-        
-        # حساب نسبة التشابه الإجمالية
-        similarity_metrics = self._calculate_similarity(preprocessed_text1, preprocessed_text2)
-        similarity_score = similarity_metrics['combined_score']
-        similarity_percentage = int(similarity_score * 100)
-        
-        # تقسيم النصوص إلى فقرات وجمل
-        paragraphs1, sentences1 = self._segment_text(text1)
-        paragraphs2, sentences2 = self._segment_text(text2)
-        
-        # تحديد الفروقات بين الجمل باستخدام difflib
-        differ = difflib.Differ()
-        sentence_diffs = []
-        
-        # مصفوفة التشابه بين الجمل
-        similarity_matrix = np.zeros((len(sentences1), len(sentences2)))
-        for i, s1 in enumerate(sentences1):
-            for j, s2 in enumerate(sentences2):
-                similarity_matrix[i, j] = Levenshtein.ratio(s1, s2)
-        
-        # تحديد أفضل مطابقة لكل جملة
-        matched_sentences2 = set()  # تتبع الجمل المطابقة في المستند الثاني
-        
-        for i, s1 in enumerate(sentences1):
-            if len(s1.split()) < 3:  # تجاهل الجمل القصيرة جداً
-                continue
-                
-            best_match_idx = -1
-            best_match_score = 0.7  # عتبة التشابه
-            
-            for j, s2 in enumerate(sentences2):
-                if j in matched_sentences2:
-                    continue  # تجاهل الجمل التي تم مطابقتها بالفعل
-                
-                if len(s2.split()) < 3:  # تجاهل الجمل القصيرة جداً
-                    continue
-                
-                score = similarity_matrix[i, j]
-                if score > best_match_score and score > 0.7:
-                    best_match_score = score
-                    best_match_idx = j
-            
-            if best_match_idx != -1:
-                # وجدنا تطابق، تحديد الفروقات باستخدام difflib
-                s2 = sentences2[best_match_idx]
-                diff = list(differ.compare(s1.split(), s2.split()))
-                
-                # تحويل مخرجات difflib إلى تنسيق أسهل للاستخدام
-                formatted_diff = []
-                for token in diff:
-                    if token.startswith('  '):  # متطابق
-                        formatted_diff.append({'text': token[2:], 'status': 'same'})
-                    elif token.startswith('- '):  # حذف
-                        formatted_diff.append({'text': token[2:], 'status': 'removed'})
-                    elif token.startswith('+ '):  # إضافة
-                        formatted_diff.append({'text': token[2:], 'status': 'added'})
-                
-                sentence_diffs.append({
-                    'doc1_idx': i,
-                    'doc2_idx': best_match_idx,
-                    'doc1_text': s1,
-                    'doc2_text': s2,
-                    'similarity': best_match_score,
-                    'diff': formatted_diff
-                })
-                
-                matched_sentences2.add(best_match_idx)
-            else:
-                # لم نجد تطابق، هذه الجملة غير موجودة في المستند الثاني
-                sentence_diffs.append({
-                    'doc1_idx': i,
-                    'doc2_idx': -1,
-                    'doc1_text': s1,
-                    'doc2_text': "",
-                    'similarity': 0,
-                    'diff': [{'text': word, 'status': 'removed'} for word in s1.split()]
-                })
-        
-        # تحديد الجمل الجديدة في المستند الثاني
-        for j, s2 in enumerate(sentences2):
-            if j not in matched_sentences2 and len(s2.split()) >= 3:
-                sentence_diffs.append({
-                    'doc1_idx': -1,
-                    'doc2_idx': j,
-                    'doc1_text': "",
-                    'doc2_text': s2,
-                    'similarity': 0,
-                    'diff': [{'text': word, 'status': 'added'} for word in s2.split()]
-                })
-        
-        # ترتيب الفروقات حسب الموقع في المستند الأول
-        sentence_diffs.sort(key=lambda x: (x['doc1_idx'] if x['doc1_idx'] != -1 else float('inf'), x['doc2_idx'] if x['doc2_idx'] != -1 else float('inf')))
-        
-        # تحديد الفقرات المضافة والمحذوفة
-        paragraph_diffs = []
-        matched_paragraphs2 = set()
-        
-        for i, p1 in enumerate(paragraphs1):
-            if len(p1.split()) < 5:  # تجاهل الفقرات القصيرة جداً
-                continue
-                
-            best_match_idx = -1
-            best_match_score = 0.6  # عتبة التشابه
-            
-            for j, p2 in enumerate(paragraphs2):
-                if j in matched_paragraphs2:
-                    continue
-                
-                if len(p2.split()) < 5:
-                    continue
-                
-                score = Levenshtein.ratio(p1, p2)
-                if score > best_match_score:
-                    best_match_score = score
-                    best_match_idx = j
-            
-            if best_match_idx != -1:
-                # وجدنا تطابق
-                p2 = paragraphs2[best_match_idx]
-                paragraph_diffs.append({
-                    'doc1_idx': i,
-                    'doc2_idx': best_match_idx,
-                    'doc1_text': p1,
-                    'doc2_text': p2,
-                    'similarity': best_match_score,
-                    'status': 'modified' if best_match_score < 0.9 else 'same'
-                })
-                
-                matched_paragraphs2.add(best_match_idx)
-            else:
-                # لم نجد تطابق، هذه الفقرة غير موجودة في المستند الثاني
-                paragraph_diffs.append({
-                    'doc1_idx': i,
-                    'doc2_idx': -1,
-                    'doc1_text': p1,
-                    'doc2_text': "",
-                    'similarity': 0,
-                    'status': 'removed'
-                })
-        
-        # تحديد الفقرات الجديدة في المستند الثاني
-        for j, p2 in enumerate(paragraphs2):
-            if j not in matched_paragraphs2 and len(p2.split()) >= 5:
-                paragraph_diffs.append({
-                    'doc1_idx': -1,
-                    'doc2_idx': j,
-                    'doc1_text': "",
-                    'doc2_text': p2,
-                    'similarity': 0,
-                    'status': 'added'
-                })
-        
-        # ترتيب الفروقات حسب الموقع
-        paragraph_diffs.sort(key=lambda x: (x['doc1_idx'] if x['doc1_idx'] != -1 else float('inf'), x['doc2_idx'] if x['doc2_idx'] != -1 else float('inf')))
-        
-        # تحليل الفروقات للحصول على إحصائيات
-        total_paragraphs = len(paragraphs1) + len(paragraphs2)
-        removed_paragraphs = sum(1 for p in paragraph_diffs if p['status'] == 'removed')
-        added_paragraphs = sum(1 for p in paragraph_diffs if p['status'] == 'added')
-        modified_paragraphs = sum(1 for p in paragraph_diffs if p['status'] == 'modified')
-        
-        # تحليل الكلمات المضافة، المحذوفة والمتغيرة
-        added_words = []
-        removed_words = []
-        modified_contexts = []
-        
-        for diff in sentence_diffs:
-            for token in diff['diff']:
-                if token['status'] == 'added':
-                    added_words.append(token['text'])
-                elif token['status'] == 'removed':
-                    removed_words.append(token['text'])
-                    
-            # جمع السياقات المتغيرة للتحليل
-            if diff['doc1_idx'] != -1 and diff['doc2_idx'] != -1 and diff['similarity'] < 0.9:
-                modified_contexts.append({
-                    'doc1_text': diff['doc1_text'],
-                    'doc2_text': diff['doc2_text'],
-                    'similarity': diff['similarity']
-                })
-        
-        # إنشاء التقرير النهائي
-        comparison_report = {
-            "title1": title1,
-            "title2": title2,
-            "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
-            "similarity": similarity_percentage,
-            "similarity_metrics": similarity_metrics,
-            "sentence_diffs": sentence_diffs,
-            "paragraph_diffs": paragraph_diffs,
-            "statistics": {
-                "doc1_paragraphs": len(paragraphs1),
-                "doc2_paragraphs": len(paragraphs2),
-                "doc1_sentences": len(sentences1),
-                "doc2_sentences": len(sentences2),
-                "removed_paragraphs": removed_paragraphs,
-                "added_paragraphs": added_paragraphs,
-                "modified_paragraphs": modified_paragraphs,
-                "removed_words_count": len(removed_words),
-                "added_words_count": len(added_words),
-                "top_removed_words": Counter(removed_words).most_common(10),
-                "top_added_words": Counter(added_words).most_common(10)
-            },
-            "modified_contexts": modified_contexts[:10],  # أهم 10 سياقات متغيرة
-            "summary": self._generate_comparison_summary(
-                similarity_percentage,
-                len(paragraphs1),
-                len(paragraphs2),
-                removed_paragraphs,
-                added_paragraphs,
-                modified_paragraphs,
-                len(removed_words),
-                len(added_words)
-            )
-        }
-        
-        # حفظ تقرير المقارنة
-        self._save_comparison_report(comparison_report, title1, title2)
-        
-        return comparison_report
-    
-    def _generate_comparison_summary(self, similarity, p1_count, p2_count, removed_p, added_p, modified_p, removed_w, added_w):
-        """إنشاء ملخص للمقارنة بين المستندين"""
-        if similarity >= 90:
-            similarity_description = "متطابقة بشكل كبير"
-        elif similarity >= 70:
-            similarity_description = "متشابهة"
-        elif similarity >= 50:
-            similarity_description = "متشابهة جزئياً"
-        else:
-            similarity_description = "مختلفة"
-        
-        summary = f"المستندان {similarity_description} بنسبة {similarity}%. "
-        
-        # وصف التغييرات في الفقرات
-        if removed_p > 0 or added_p > 0 or modified_p > 0:
-            changes = []
-            if removed_p > 0:
-                changes.append(f"تم حذف {removed_p} فقرة")
-            if added_p > 0:
-                changes.append(f"تم إضافة {added_p} فقرة")
-            if modified_p > 0:
-                changes.append(f"تم تعديل {modified_p} فقرة")
-            
-            summary += "التغييرات تشمل: " + "، ".join(changes) + ". "
-        
-        # وصف التغييرات في الكلمات
-        if removed_w > 0 or added_w > 0:
-            word_changes = []
-            if removed_w > 0:
-                word_changes.append(f"تم حذف {removed_w} كلمة")
-            if added_w > 0:
-                word_changes.append(f"تم إضافة {added_w} كلمة")
-            
-            summary += "على مستوى الكلمات: " + "، ".join(word_changes) + "."
-        
-        return summary
-    
-    def _save_comparison_report(self, report, title1, title2):
-        """حفظ تقرير المقارنة"""
-        # إنشاء اسم ملف فريد
-        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
-        filename = f"compare_{title1.replace(' ', '_')}_{title2.replace(' ', '_')}_{timestamp}.json"
-        file_path = os.path.join(self.comparison_dir, filename)
-        
-        try:
-            with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(report, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في حفظ تقرير المقارنة: {e}")
-    
-    def load_comparison_report(self, filename):
-        """تحميل تقرير مقارنة محفوظ"""
-        file_path = os.path.join(self.comparison_dir, filename)
-        
-        if not os.path.exists(file_path):
-            return None
-        
-        try:
-            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                report = json.load(f)
-                return report
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في تحميل تقرير المقارنة: {e}")
-            return None
-    
-    def get_comparison_reports(self):
-        """الحصول على قائمة تقارير المقارنة المحفوظة"""
-        reports = []
-        
-        for filename in os.listdir(self.comparison_dir):
-            if filename.startswith("compare_") and filename.endswith(".json"):
-                file_path = os.path.join(self.comparison_dir, filename)
-                try:
-                    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                        report = json.load(f)
-                        reports.append({
-                            "filename": filename,
-                            "title1": report.get("title1", "مستند 1"),
-                            "title2": report.get("title2", "مستند 2"),
-                            "timestamp": report.get("timestamp", ""),
-                            "similarity": report.get("similarity", 0)
-                        })
-                except Exception as e:
-                    print(f"خطأ في قراءة تقرير المقارنة {filename}: {e}")
-        
-        # ترتيب التقارير حسب التاريخ (الأحدث أولاً)
-        reports.sort(key=lambda x: x["timestamp"], reverse=True)
-        
-        return reports
-    
-    def extract_key_differences(self, comparison_report):
-        """استخراج الاختلافات الرئيسية من تقرير المقارنة"""
-        if not comparison_report or "paragraph_diffs" not in comparison_report:
-            return []
-        
-        key_differences = []
-        
-        # استخراج الفقرات المضافة
-        added_paragraphs = [p for p in comparison_report["paragraph_diffs"] if p["status"] == "added"]
-        if added_paragraphs:
-            key_differences.append({
-                "type": "added_paragraphs",
-                "label": "فقرات مضافة",
-                "count": len(added_paragraphs),
-                "items": [p["doc2_text"] for p in added_paragraphs]
-            })
-        
-        # استخراج الفقرات المحذوفة
-        removed_paragraphs = [p for p in comparison_report["paragraph_diffs"] if p["status"] == "removed"]
-        if removed_paragraphs:
-            key_differences.append({
-                "type": "removed_paragraphs",
-                "label": "فقرات محذوفة",
-                "count": len(removed_paragraphs),
-                "items": [p["doc1_text"] for p in removed_paragraphs]
-            })
-        
-        # استخراج الفقرات المعدلة
-        modified_paragraphs = [p for p in comparison_report["paragraph_diffs"] if p["status"] == "modified"]
-        if modified_paragraphs:
-            modified_items = []
-            for p in modified_paragraphs:
-                modified_items.append({
-                    "doc1_text": p["doc1_text"],
-                    "doc2_text": p["doc2_text"],
-                    "similarity": p["similarity"]
-                })
-            
-            key_differences.append({
-                "type": "modified_paragraphs",
-                "label": "فقرات معدلة",
-                "count": len(modified_paragraphs),
-                "items": modified_items
-            })
-        
-        # استخراج الكلمات الرئيسية المضافة والمحذوفة
-        if "statistics" in comparison_report:
-            stats = comparison_report["statistics"]
-            
-            if "top_added_words" in stats and stats["top_added_words"]:
-                key_differences.append({
-                    "type": "added_words",
-                    "label": "الكلمات المضافة الأكثر تكراراً",
-                    "count": stats["added_words_count"],
-                    "items": stats["top_added_words"]
-                })
-            
-            if "top_removed_words" in stats and stats["top_removed_words"]:
-                key_differences.append({
-                    "type": "removed_words",
-                    "label": "الكلمات المحذوفة الأكثر تكراراً",
-                    "count": stats["removed_words_count"],
-                    "items": stats["top_removed_words"]
-                })
-        
-        return key_differences
-    
-    def analyze_legal_changes(self, comparison_report):
-        """تحليل التغييرات القانونية في المستندات"""
-        if not comparison_report:
-            return []
-        
-        # قائمة المصطلحات القانونية الهامة للبحث عنها
-        legal_terms = {
-            "payment": ["دفع", "سداد", "مستحقات", "مقابل", "رسوم", "تكلفة", "مبلغ", "أتعاب"],
-            "deadlines": ["ميعاد", "موعد", "تاريخ", "أجل", "مدة", "فترة", "مهلة"],
-            "liability": ["مسؤولية", "التزام", "تحمل", "تعويض", "ضمان", "كفالة"],
-            "termination": ["إنهاء", "فسخ", "إلغاء", "إيقاف", "إنهاء العلاقة"],
-            "dispute": ["نزاع", "خلاف", "منازعة", "اعتراض", "تحكيم", "قضاء", "محكمة"],
-            "penalties": ["غرامة", "عقوبة", "شرط جزائي", "جزاء", "تعويض"],
-            "conditions": ["شرط", "بند", "حالة", "اشتراط", "متطلب"],
-            "rights": ["حق", "صلاحية", "امتياز", "منفعة", "ملكية", "تصرف"],
-            "obligations": ["التزام", "واجب", "تعهد", "إلزام", "لازم"]
-        }
-        
-        # البحث عن التغييرات المتعلقة بالمصطلحات القانونية
-        legal_changes = []
-        
-        if "sentence_diffs" in comparison_report:
-            for category, terms in legal_terms.items():
-                category_changes = []
-                
-                for diff in comparison_report["sentence_diffs"]:
-                    # فحص فقط الجمل المعدلة (المتطابقة جزئياً)
-                    if diff["doc1_idx"] != -1 and diff["doc2_idx"] != -1 and diff["similarity"] < 0.9:
-                        # فحص ما إذا كانت الجمل�� تحتوي على أي من المصطلحات القانونية
-                        contains_term = False
-                        for term in terms:
-                            if term in diff["doc1_text"].lower() or term in diff["doc2_text"].lower():
-                                contains_term = True
-                                break
-                        
-                        if contains_term:
-                            category_changes.append({
-                                "doc1_text": diff["doc1_text"],
-                                "doc2_text": diff["doc2_text"],
-                                "similarity": diff["similarity"]
-                            })
-                
-                if category_changes:
-                    legal_category_name = {
-                        "payment": "الدفع والمستحقات المالية",
-                        "deadlines": "المواعيد والفترات الزمنية",
-                        "liability": "المسؤولية والالتزامات",
-                        "termination": "إنهاء العقد أو فسخه",
-                        "dispute": "النزاعات والخلافات",
-                        "penalties": "الغرامات والعقوبات",
-                        "conditions": "الشروط والبنود",
-                        "rights": "الحقوق والصلاحيات",
-                        "obligations": "الالتزامات والواجبات"
-                    }
-                    
-                    legal_changes.append({
-                        "category": category,
-                        "label": legal_category_name.get(category, category),
-                        "count": len(category_changes),
-                        "changes": category_changes
-                    })
-        
-        # ترتيب التغييرات حسب الأهمية (عدد التغييرات)
-        legal_changes.sort(key=lambda x: x["count"], reverse=True)
-        
-        return legal_changes
-    
-    def analyze_price_changes(self, text1, text2):
-        """تحليل التغييرات في الأسعار بين نسختي المستند"""
-        # البحث عن الأرقام متبوعة بعملة أو تعبيرات تدل على المبالغ
-        price_pattern = r'(\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d+)?)\s*(?:ريال|دولار|يورو|جنيه|درهم|دينار|SAR|USD|EUR|SR|$|€|£)'
-        amount_pattern = r'مبلغ[\s\w]*?(\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d+)?)'
-        
-        # استخراج الأسعار من كل نص
-        prices1 = re.findall(price_pattern, text1)
-        prices1.extend(re.findall(amount_pattern, text1))
-        prices1 = [p.replace(',', '') for p in prices1]
-        prices1 = [float(p) for p in prices1 if p]
-        
-        prices2 = re.findall(price_pattern, text2)
-        prices2.extend(re.findall(amount_pattern, text2))
-        prices2 = [p.replace(',', '') for p in prices2]
-        prices2 = [float(p) for p in prices2 if p]
-        
-        # تحليل التغييرات
-        price_diff = {
-            "doc1_prices_count": len(prices1),
-            "doc2_prices_count": len(prices2),
-            "doc1_total": sum(prices1) if prices1 else 0,
-            "doc2_total": sum(prices2) if prices2 else 0,
-            "doc1_average": sum(prices1) / len(prices1) if prices1 else 0,
-            "doc2_average": sum(prices2) / len(prices2) if prices2 else 0,
-            "doc1_min": min(prices1) if prices1 else 0,
-            "doc2_min": min(prices2) if prices2 else 0,
-            "doc1_max": max(prices1) if prices1 else 0,
-            "doc2_max": max(prices2) if prices2 else 0
-        }
-        
-        # حساب التغيير في إجمالي الأسعار
-        if price_diff["doc1_total"] > 0:
-            price_diff["total_change_percentage"] = ((price_diff["doc2_total"] - price_diff["doc1_total"]) / price_diff["doc1_total"]) * 100
-        else:
-            price_diff["total_change_percentage"] = 0
-        
-        return price_diff
-    
-    def analyze_date_changes(self, text1, text2):
-        """تحليل التغييرات في التواريخ بين نسختي المستند"""
-        # البحث عن التواريخ بالصيغ المختلفة
-        date_patterns = [
-            r'\d{1,2}/\d{1,2}/\d{2,4}',  # DD/MM/YYYY or MM/DD/YYYY
-            r'\d{1,2}-\d{1,2}-\d{2,4}',  # DD-MM-YYYY or MM-DD-YYYY
-            r'\d{2,4}/\d{1,2}/\d{1,2}',  # YYYY/MM/DD
-            r'\d{2,4}-\d{1,2}-\d{1,2}',  # YYYY-MM-DD
-            r'\d{1,2}\s+(?:يناير|فبراير|مارس|أبريل|مايو|يونيو|يوليو|أغسطس|سبتمبر|أكتوبر|نوفمبر|ديسمبر)\s+\d{2,4}'  # DD شهر YYYY
-        ]
-        
-        dates1 = []
-        dates2 = []
-        
-        for pattern in date_patterns:
-            dates1.extend(re.findall(pattern, text1))
-            dates2.extend(re.findall(pattern, text2))
-        
-        # إنشاء تقرير التغييرات في التواريخ
-        date_changes = {
-            "doc1_dates_count": len(dates1),
-            "doc2_dates_count": len(dates2),
-            "doc1_dates": dates1[:10],  # أول 10 تواريخ فقط
-            "doc2_dates": dates2[:10],
-            "common_dates": list(set(dates1).intersection(set(dates2))),
-            "removed_dates": list(set(dates1) - set(dates2)),
-            "added_dates": list(set(dates2) - set(dates1))
-        }
-        
-        return date_changes
-    
-    def render_document_comparison(self, text1, text2, title1="المستند الأول", title2="المستند الثاني"):
-        """عرض مقارنة المستندات بالواجهة التفاعلية"""
-        st.markdown("<h2 class='module-title'>مقارنة المستندات المتقدمة</h2>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        if not text1 or not text2:
-            st.warning("يرجى توفير نصوص المستندين للمقارنة")
-            return
-        
-        with st.spinner("جاري تحليل ومقارنة المستندين..."):
-            # إجراء المقارنة
-            comparison_report = self.get_document_diff(text1, text2, title1, title2)
-            
-            # تحليل التغييرات القانونية
-            legal_changes = self.analyze_legal_changes(comparison_report)
-            
-            # تحليل التغييرات في الأسعار والتواريخ
-            price_changes = self.analyze_price_changes(text1, text2)
-            date_changes = self.analyze_date_changes(text1, text2)
-        
-        # عرض ملخص المقارنة
-        st.markdown("<h3>ملخص المقارنة</h3>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns([1, 1, 1])
-        
-        with col1:
-            similarity = comparison_report["similarity"]
-            color = "#00b894" if similarity >= 80 else "#fdcb6e" if similarity >= 50 else "#d63031"
-            
-            st.markdown(f"""
-            <div class="similarity-card">
-                <div class="similarity-title">نسبة التشابه الإجمالية</div>
-                <div class="similarity-score" style="color: {color};">{similarity}%</div>
-                <div class="similarity-info">تم تحليل {comparison_report["statistics"]["doc1_paragraphs"]} فقرة في {title1} و {comparison_report["statistics"]["doc2_paragraphs"]} فقرة في {title2}</div>
-            </div>
-            """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        with col2:
-            st.markdown(f"""
-            <div class="changes-card">
-                <div class="changes-title">ملخص التغييرات</div>
-                <div class="changes-list">
-                    <div class="change-item">
-                        <span class="change-label">فقرات محذوفة:</span>
-                        <span class="change-value">{comparison_report["statistics"]["removed_paragraphs"]}</span>
-                    </div>
-                    <div class="change-item">
-                        <span class="change-label">فقرات مضافة:</span>
-                        <span class="change-value">{comparison_report["statistics"]["added_paragraphs"]}</span>
-                    </div>
-                    <div class="change-item">
-                        <span class="change-label">فقرات معدلة:</span>
-                        <span class="change-value">{comparison_report["statistics"]["modified_paragraphs"]}</span>
-                    </div>
-                </div>
-            </div>
-            """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        with col3:
-            st.markdown(f"""
-            <div class="words-card">
-                <div class="words-title">تغييرات الكلمات</div>
-                <div class="words-list">
-                    <div class="words-item">
-                        <span class="words-label">كلمات محذوفة:</span>
-                        <span class="words-value">{comparison_report["statistics"]["removed_words_count"]}</span>
-                    </div>
-                    <div class="words-item">
-                        <span class="words-label">كلمات مضافة:</span>
-                        <span class="words-value">{comparison_report["statistics"]["added_words_count"]}</span>
-                    </div>
-                </div>
-            </div>
-            """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # عرض ملخص نصي
-        st.markdown(f"""
-        <div class="text-summary">
-            {comparison_report["summary"]}
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # عرض تحليل التغييرات القانونية
-        st.markdown("<h3>تحليل التغييرات القانونية</h3>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        if legal_changes:
-            tabs = st.tabs([change["label"] for change in legal_changes])
-            
-            for i, tab in enumerate(tabs):
-                with tab:
-                    st.markdown(f"**عدد التغييرات: {legal_changes[i]['count']}**")
-                    
-                    for j, change in enumerate(legal_changes[i]["changes"]):
-                        col1, col2 = st.columns(2)
-                        with col1:
-                            st.markdown(f"**{title1}:**")
-                            st.markdown(f"<div class='diff-text diff-old'>{change['doc1_text']}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                        with col2:
-                            st.markdown(f"**{title2}:**")
-                            st.markdown(f"<div class='diff-text diff-new'>{change['doc2_text']}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                        
-                        if j < len(legal_changes[i]["changes"]) - 1:
-                            st.markdown("---")
-        else:
-            st.info("لم يتم اكتشاف تغييرات قانونية هامة بين المستندين.")
-        
-        # عرض الرسوم البيانية للتغييرات
-        st.markdown("<h3>رسوم بيانية للتغييرات</h3>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            # رسم بياني لتوزيع أنواع التغييرات في الفقرات
-            stats = comparison_report["statistics"]
-            fig = px.pie(
-                names=["فقرات متطابقة", "فقرات معدلة", "فقرات محذوفة", "فقرات مضافة"],
-                values=[
-                    stats["doc1_paragraphs"] - stats["removed_paragraphs"] - stats["modified_paragraphs"],
-                    stats["modified_paragraphs"],
-                    stats["removed_paragraphs"],
-                    stats["added_paragraphs"]
-                ],
-                title="توزيع التغييرات في الفقرات",
-                color_discrete_sequence=["#00b894", "#fdcb6e", "#d63031", "#0984e3"]
-            )
-            
-            fig.update_layout(
-                font=dict(family="Arial, sans-serif", size=14),
-                height=350
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        with col2:
-            # رسم بياني للكلمات المضافة والمحذوفة الأكثر تكراراً
-            words_data = []
-            
-            for word, count in comparison_report["statistics"]["top_removed_words"]:
-                if len(word) > 1:  # تجاهل الأحرف المفردة
-                    words_data.append({"word": word, "count": count, "type": "محذوفة"})
-            
-            for word, count in comparison_report["statistics"]["top_added_words"]:
-                if len(word) > 1:  # تجاهل الأحرف المفردة
-                    words_data.append({"word": word, "count": count, "type": "مضافة"})
-            
-            if words_data:
-                words_df = pd.DataFrame(words_data)
-                
-                fig = px.bar(
-                    words_df,
-                    x="word",
-                    y="count",
-                    color="type",
-                    title="الكلمات المضافة والمحذوفة الأكثر تكراراً",
-                    labels={"word": "الكلمة", "count": "عدد المرات", "type": "النوع"},
-                    color_discrete_map={"محذوفة": "#d63031", "مضافة": "#0984e3"}
-                )
-                
-                fig.update_layout(
-                    font=dict(family="Arial, sans-serif", size=14),
-                    height=350
-                )
-                
-                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-            else:
-                st.info("لا توجد بيانات كافية للكلمات المضافة والمحذوفة.")
-        
-        # عرض تحليل الأسعار والتواريخ
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            st.markdown("<h3>تحليل التغييرات في الأسعار</h3>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            if price_changes["doc1_prices_count"] > 0 or price_changes["doc2_prices_count"] > 0:
-                price_change_direction = "زيادة" if price_changes["total_change_percentage"] > 0 else "نقص"
-                price_change_color = "#d63031" if price_changes["total_change_percentage"] > 0 else "#00b894"
-                
-                st.markdown(f"""
-                <div class="price-analysis">
-                    <div class="price-summary">تغيير في إجمالي الأسعار بنسبة <span style="color: {price_change_color}; font-weight: bold;">{abs(price_changes['total_change_percentage']):.2f}% ({price_change_direction})</span></div>
-                    <div class="price-details">
-                        <div class="price-row">
-                            <div class="price-label"></div>
-                            <div class="price-value-header">{title1}</div>
-                            <div class="price-value-header">{title2}</div>
-                        </div>
-                        <div class="price-row">
-                            <div class="price-label">عدد الأسعار:</div>
-                            <div class="price-value">{price_changes['doc1_prices_count']}</div>
-                            <div class="price-value">{price_changes['doc2_prices_count']}</div>
-                        </div>
-                        <div class="price-row">
-                            <div class="price-label">الإجمالي:</div>
-                            <div class="price-value">{price_changes['doc1_total']:,.2f}</div>
-                            <div class="price-value">{price_changes['doc2_total']:,.2f}</div>
-                        </div>
-                        <div class="price-row">
-                            <div class="price-label">المتوسط:</div>
-                            <div class="price-value">{price_changes['doc1_average']:,.2f}</div>
-                            <div class="price-value">{price_changes['doc2_average']:,.2f}</div>
-                        </div>
-                        <div class="price-row">
-                            <div class="price-label">الحد الأدنى:</div>
-                            <div class="price-value">{price_changes['doc1_min']:,.2f}</div>
-                            <div class="price-value">{price_changes['doc2_min']:,.2f}</div>
-                        </div>
-                        <div class="price-row">
-                            <div class="price-label">الحد الأقصى:</div>
-                            <div class="price-value">{price_changes['doc1_max']:,.2f}</div>
-                            <div class="price-value">{price_changes['doc2_max']:,.2f}</div>
-                        </div>
-                    </div>
-                </div>
-                """, unsafe_allow_html=True)
-                
-                # رسم بياني للأسعار
-                if price_changes["doc1_prices_count"] > 0 and price_changes["doc2_prices_count"] > 0:
-                    price_chart_data = [
-                        {"document": title1, "metric": "الإجمالي", "value": price_changes["doc1_total"]},
-                        {"document": title2, "metric": "الإجمالي", "value": price_changes["doc2_total"]},
-                        {"document": title1, "metric": "المتوسط", "value": price_changes["doc1_average"]},
-                        {"document": title2, "metric": "المتوسط", "value": price_changes["doc2_average"]},
-                        {"document": title1, "metric": "الحد الأقصى", "value": price_changes["doc1_max"]},
-                        {"document": title2, "metric": "الحد الأقصى", "value": price_changes["doc2_max"]}
-                    ]
-                    
-                    price_df = pd.DataFrame(price_chart_data)
-                    
-                    fig = px.bar(
-                        price_df,
-                        x="metric",
-                        y="value",
-                        color="document",
-                        barmode="group",
-                        title="مقارنة الأسعار بين المستندين",
-                        color_discrete_map={title1: "#0984e3", title2: "#00b894"}
-                    )
-                    
-                    fig.update_layout(
-                        font=dict(family="Arial, sans-serif", size=14),
-                        height=350
-                    )
-                    
-                    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-            else:
-                st.info("لم يتم اكتشاف أي أسعار في المستندين.")
-        
-        with col2:
-            st.markdown("<h3>تحليل التغييرات في التواريخ</h3>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            if date_changes["doc1_dates_count"] > 0 or date_changes["doc2_dates_count"] > 0:
-                st.markdown(f"""
-                <div class="date-analysis">
-                    <div class="date-summary">تم اكتشاف {date_changes['doc1_dates_count']} تاريخ في {title1} و {date_changes['doc2_dates_count']} تاريخ في {title2}</div>
-                    <div class="date-stats">
-                        <div class="date-stat">
-                            <span class="date-label">تواريخ مشتركة:</span>
-                            <span class="date-value">{len(date_changes['common_dates'])}</span>
-                        </div>
-                        <div class="date-stat">
-                            <span class="date-label">تواريخ محذوفة:</span>
-                            <span class="date-value">{len(date_changes['removed_dates'])}</span>
-                        </div>
-                        <div class="date-stat">
-                            <span class="date-label">تواريخ مضافة:</span>
-                            <span class="date-value">{len(date_changes['added_dates'])}</span>
-                        </div>
-                    </div>
-                </div>
-                """, unsafe_allow_html=True)
-                
-                # عرض التواريخ المحذوفة والمضافة
-                if date_changes["removed_dates"]:
-                    st.markdown("**التواريخ المحذوفة:**")
-                    for date in date_changes["removed_dates"][:10]:  # عرض أول 10 فقط إذا كان هناك الكثير
-                        st.markdown(f"<div class='diff-text diff-old'>{date}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                
-                if date_changes["added_dates"]:
-                    st.markdown("**التواريخ المضافة:**")
-                    for date in date_changes["added_dates"][:10]:  # عرض أول 10 فقط
-                        st.markdown(f"<div class='diff-text diff-new'>{date}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                
-                # رسم بياني للتواريخ
-                date_chart_data = [
-                    {"category": "تواريخ مشتركة", "count": len(date_changes["common_dates"])},
-                    {"category": "تواريخ محذوفة", "count": len(date_changes["removed_dates"])},
-                    {"category": "تواريخ مضافة", "count": len(date_changes["added_dates"])}
-                ]
-                
-                date_df = pd.DataFrame(date_chart_data)
-                
-                fig = px.bar(
-                    date_df,
-                    x="category",
-                    y="count",
-                    title="توزيع التغييرات في التواريخ",
-                    color="category",
-                    color_discrete_map={
-                        "تواريخ مشتركة": "#00b894",
-                        "تواريخ محذوفة": "#d63031",
-                        "تواريخ مضافة": "#0984e3"
-                    }
-                )
-                
-                fig.update_layout(
-                    font=dict(family="Arial, sans-serif", size=14),
-                    height=350
-                )
-                
-                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-            else:
-                st.info("لم يتم اكتشاف أي تواريخ في المستندين.")
-        
-        # عرض العرض المرئي للتغييرات بين المستندين
-        st.markdown("<h3>العرض المرئي للتغييرات</h3>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # إضافة خيار لتصفية الفروقات
-        st.markdown("#### تصفية الفروقات حسب النوع")
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            show_added = st.checkbox("عرض الإضافات", value=True)
-        with col2:
-            show_removed = st.checkbox("عرض الحذف", value=True)
-        with col3:
-            show_modified = st.checkbox("عرض التعديلات", value=True)
-        
-        # تحديد الفروقات للعرض
-        filtered_diffs = []
-        
-        for diff in comparison_report["paragraph_diffs"]:
-            if diff["status"] == "added" and show_added:
-                filtered_diffs.append(diff)
-            elif diff["status"] == "removed" and show_removed:
-                filtered_diffs.append(diff)
-            elif diff["status"] == "modified" and show_modified:
-                filtered_diffs.append(diff)
-        
-        # عرض الفروقات
-        if filtered_diffs:
-            for diff in filtered_diffs:
-                if diff["status"] == "added":
-                    st.markdown(f"""
-                    <div class="diff-block diff-added">
-                        <div class="diff-header">
-                            <div class="diff-title">فقرة مضافة في {title2}</div>
-                        </div>
-                        <div class="diff-content">
-                            {diff["doc2_text"]}
-                        </div>
-                    </div>
-                    """, unsafe_allow_html=True)
-                
-                elif diff["status"] == "removed":
-                    st.markdown(f"""
-                    <div class="diff-block diff-removed">
-                        <div class="diff-header">
-                            <div class="diff-title">فقرة محذوفة من {title1}</div>
-                        </div>
-                        <div class="diff-content">
-                            {diff["doc1_text"]}
-                        </div>
-                    </div>
-                    """, unsafe_allow_html=True)
-                
-                elif diff["status"] == "modified":
-                    similarity_percentage = int(diff["similarity"] * 100)
-                    
-                    st.markdown(f"""
-                    <div class="diff-block diff-modified">
-                        <div class="diff-header">
-                            <div class="diff-title">فقرة معدلة (نسبة التشابه: {similarity_percentage}%)</div>
-                        </div>
-                        <div class="diff-content-container">
-                            <div class="diff-content-old">
-                                <div class="diff-subtitle">{title1}:</div>
-                                {diff["doc1_text"]}
-                            </div>
-                            <div class="diff-content-new">
-                                <div class="diff-subtitle">{title2}:</div>
-                                {diff["doc2_text"]}
-                            </div>
-                        </div>
-                    </div>
-                    """, unsafe_allow_html=True)
-        else:
-            st.info("لا توجد فروقات تطابق معايير التصفية المحددة.")
-        
-        # إضافة CSS للتنسيق
-        st.markdown("""
-        <style>
-        .module-title {
-            color: #1E88E5;
-            font-size: 1.8rem;
-            font-weight: bold;
-            margin-bottom: 1rem;
-            text-align: center;
-        }
-        
-        .similarity-card, .changes-card, .words-card {
-            background-color: #fff;
-            border-radius: 8px;
-            padding: 1rem;
-            box-shadow: 0 2px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-            height: 100%;
-            text-align: center;
-        }
-        
-        .similarity-title, .changes-title, .words-title {
-            font-weight: bold;
-            font-size: 1rem;
-            margin-bottom: 0.5rem;
-            color: #333;
-        }
-        
-        .similarity-score {
-            font-size: 2.5rem;
-            font-weight: bold;
-            margin-bottom: 0.25rem;
-        }
-        
-        .similarity-info {
-            font-size: 0.8rem;
-            color: #666;
-        }
-        
-        .changes-list, .words-list {
-            text-align: right;
-        }
-        
-        .change-item, .words-item {
-            display: flex;
-            justify-content: space-between;
-            margin-bottom: 0.5rem;
-        }
-        
-        .change-label, .words-label {
-            color: #555;
-        }
-        
-        .change-value, .words-value {
-            font-weight: bold;
-            color: #333;
-        }
-        
-        .text-summary {
-            background-color: #f8f9fa;
-            border-right: 4px solid #1E88E5;
-            padding: 1rem;
-            margin: 1rem 0;
-            color: #444;
-            font-size: 1rem;
-            text-align: right;
-        }
-        
-        .diff-text {
-            padding: 0.5rem;
-            border-radius: 4px;
-            margin-bottom: 0.5rem;
-            white-space: pre-wrap;
-        }
-        
-        .diff-old {
-            background-color: rgba(214, 48, 49, 0.1);
-            border-right: 3px solid #d63031;
-        }
-        
-        .diff-new {
-            background-color: rgba(9, 132, 227, 0.1);
-            border-right: 3px solid #0984e3;
-        }
-        
-        .price-analysis, .date-analysis {
-            background-color: #f8f9fa;
-            border-radius: 8px;
-            padding: 1rem;
-            margin-bottom: 1rem;
-        }
-        
-        .price-summary, .date-summary {
-            font-size: 1rem;
-            margin-bottom: 0.5rem;
-            text-align: center;
-        }
-        
-        .price-details {
-            margin-top: 1rem;
-        }
-        
-        .price-row {
-            display: flex;
-            justify-content: space-between;
-            margin-bottom: 0.25rem;
-            border-bottom: 1px solid #eee;
-            padding-bottom: 0.25rem;
-        }
-        
-        .price-label {
-            flex: 1;
-            text-align: right;
-            font-weight: bold;
-            color: #555;
-        }
-        
-        .price-value-header {
-            flex: 1;
-            text-align: center;
-            font-weight: bold;
-            color: #333;
-        }
-        
-        .price-value {
-            flex: 1;
-            text-align: center;
-            color: #333;
-        }
-        
-        .date-stats {
-            display: flex;
-            justify-content: space-around;
-            margin-top: 0.5rem;
-        }
-        
-        .date-stat {
-            text-align: center;
-        }
-        
-        .date-label {
-            display: block;
-            font-size: 0.9rem;
-            color: #555;
-        }
-        
-        .date-value {
-            display: block;
-            font-size: 1.2rem;
-            font-weight: bold;
-            color: #333;
-        }
-        
-        .diff-block {
-            background-color: #fff;
-            border-radius: 8px;
-            margin-bottom: 1rem;
-            box-shadow: 0 2px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-            overflow: hidden;
-        }
-        
-        .diff-header {
-            padding: 0.5rem 1rem;
-            border-bottom: 1px solid #eee;
-        }
-        
-        .diff-title {
-            font-weight: bold;
-            color: #333;
-        }
-        
-        .diff-content {
-            padding: 1rem;
-            white-space: pre-wrap;
-            direction: rtl;
-            text-align: right;
-        }
-        
-        .diff-content-container {
-            display: flex;
-            flex-direction: column;
-        }
-        
-        .diff-content-old, .diff-content-new {
-            padding: 1rem;
-            white-space: pre-wrap;
-            direction: rtl;
-            text-align: right;
-        }
-        
-        .diff-content-old {
-            background-color: rgba(214, 48, 49, 0.05);
-            border-bottom: 1px solid #eee;
-        }
-        
-        .diff-content-new {
-            background-color: rgba(9, 132, 227, 0.05);
-        }
-        
-        .diff-subtitle {
-            font-weight: bold;
-            margin-bottom: 0.5rem;
-            color: #555;
-        }
-        
-        .diff-added {
-            border-right: 4px solid #0984e3;
-        }
-        
-        .diff-removed {
-            border-right: 4px solid #d63031;
-        }
-        
-        .diff-modified {
-            border-right: 4px solid #fdcb6e;
-        }
-        
-        @media (min-width: 992px) {
-            .diff-content-container {
-                flex-direction: row;
-            }
-            
-            .diff-content-old, .diff-content-new {
-                flex: 1;
-            }
-            
-            .diff-content-old {
-                border-bottom: none;
-                border-left: 1px solid #eee;
-            }
-        }
-        </style>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-    
-    def render_advanced_comparison_tools(self):
-        """عرض أدوات المقارنة المتقدمة"""
-        st.markdown("<h2 class='module-title'>أدوات مقارنة المستندات المتقدمة</h2>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        st.markdown("""
-        <div class="module-description">
-            استخدم هذه الأدوات لمقارنة مستندات العقود بشكل متقدم، واكتشاف التغييرات والفروقات بين نسخ المستندات المختلفة،
-            مع تحليل التغييرات القانونية والمالية والتواريخ.
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # إنشاء علامات التبويب للأدوات المختلفة
-        tabs = st.tabs([
-            "مقارنة نصية مباشرة",
-            "مقارنة ملفات PDF",
-            "عرض تقارير المقارنة السابقة"
-        ])
-        
-        with tabs[0]:
-            st.markdown("### مقارنة نصية مباشرة")
-            
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                title1 = st.text_input("عنوان المستند الأول", key="text_title1")
-                text1 = st.text_area("نص المستند الأول", height=300, key="text_input1")
-            
-            with col2:
-                title2 = st.text_input("عنوان المستند الثاني", key="text_title2")
-                text2 = st.text_area("نص المستند الثاني", height=300, key="text_input2")
-            
-            if st.button("قارن النصوص", key="compare_text_btn"):
-                if text1 and text2:
-                    self.render_document_comparison(
-                        text1, 
-                        text2, 
-                        title1 or "المستند الأول", 
-                        title2 or "المستند الثاني"
-                    )
-                else:
-                    st.warning("يرجى إدخال نص المستندين للمقارنة")
-        
-        with tabs[1]:
-            st.markdown("### مقارنة ملفات PDF")
-            
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                title1_pdf = st.text_input("عنوان المستند الأول", key="pdf_title1")
-                uploaded_file1 = st.file_uploader("تحميل المستند الأول (PDF)", type=["pdf"], key="pdf_upload1")
-            
-            with col2:
-                title2_pdf = st.text_input("عنوان المستند الثاني", key="pdf_title2")
-                uploaded_file2 = st.file_uploader("تحميل المستند الثاني (PDF)", type=["pdf"], key="pdf_upload2")
-            
-            if st.button("قارن ملفات PDF", key="compare_pdf_btn"):
-                if uploaded_file1 is not None and uploaded_file2 is not None:
-                    with st.spinner("جاري استخراج النصوص من ملفات PDF..."):
-                        text1_pdf = self._extract_text_from_pdf(uploaded_file1)
-                        text2_pdf = self._extract_text_from_pdf(uploaded_file2)
-                        
-                        if text1_pdf and text2_pdf:
-                            self.render_document_comparison(
-                                text1_pdf, 
-                                text2_pdf, 
-                                title1_pdf or uploaded_file1.name,
-                                title2_pdf or uploaded_file2.name
-                            )
-                        else:
-                            st.error("تعذر استخراج النص من ملفات PDF. يرجى التأكد من أن الملفات تحتوي على نصوص قابلة للاستخراج.")
-                else:
-                    st.warning("يرجى تحميل ملفي PDF للمقارنة")
-        
-        with tabs[2]:
-            st.markdown("### تقارير المقارنة السابقة")
-            
-            # الحصول على تقارير المقارنة المحفوظة
-            reports = self.get_comparison_reports()
-            
-            if reports:
-                # عرض التقارير في جدول
-                report_data = []
-                for report in reports:
-                    report_data.append({
-                        "التاريخ": report["timestamp"],
-                        "المستند الأول": report["title1"],
-                        "المستند الثاني": report["title2"],
-                        "نسبة التشابه": f"{report['similarity']}%",
-                        "الملف": report["filename"]
-                    })
-                
-                report_df = pd.DataFrame(report_data)
-                st.dataframe(report_df)
-                
-                # اختيار تقرير لعرضه
-                selected_report = st.selectbox(
-                    "اختر تقريراً لعرضه",
-                    options=[f"{r['title1']} و {r['title2']} ({r['timestamp']})" for r in reports],
-                    format_func=lambda x: x
-                )
-                
-                report_index = next((i for i, r in enumerate(reports) if f"{r['title1']} و {r['title2']} ({r['timestamp']})" == selected_report), None)
-                
-                if report_index is not None and st.button("عرض التقرير المحدد"):
-                    selected_filename = reports[report_index]["filename"]
-                    report_data = self.load_comparison_report(selected_filename)
-                    
-                    if report_data:
-                        st.success(f"تم تحميل تقرير المقارنة بنجاح")
-                        
-                        # عرض ملخص التقرير
-                        st.markdown(f"### ملخص تقرير المقارنة")
-                        st.markdown(f"**نسبة التشابه:** {report_data['similarity']}%")
-                        st.markdown(f"**تاريخ المقارنة:** {report_data['timestamp']}")
-                        st.markdown(f"**ملخص التغييرات:** {report_data['summary']}")
-                        
-                        # استخراج الاختلافات الرئيسية
-                        key_differences = self.extract_key_differences(report_data)
-                        
-                        if key_differences:
-                            st.markdown("### الاختلافات الرئيسية")
-                            
-                            for diff in key_differences:
-                                st.markdown(f"#### {diff['label']} ({diff['count']})")
-                                
-                                if diff["type"] == "added_paragraphs":
-                                    for item in diff["items"][:5]:  # عرض أول 5 فقط
-                                        st.markdown(f"<div class='diff-text diff-new'>{item}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                                
-                                elif diff["type"] == "removed_paragraphs":
-                                    for item in diff["items"][:5]:
-                                        st.markdown(f"<div class='diff-text diff-old'>{item}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                                
-                                elif diff["type"] == "modified_paragraphs":
-                                    for item in diff["items"][:3]:
-                                        col1, col2 = st.columns(2)
-                                        with col1:
-                                            st.markdown(f"**{report_data['title1']}:**")
-                                            st.markdown(f"<div class='diff-text diff-old'>{item['doc1_text']}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                                        with col2:
-                                            st.markdown(f"**{report_data['title2']}:**")
-                                            st.markdown(f"<div class='diff-text diff-new'>{item['doc2_text']}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                                
-                                elif diff["type"] in ["added_words", "removed_words"]:
-                                    # عرض الكلمات في شكل جدول
-                                    word_data = []
-                                    for word, count in diff["items"]:
-                                        if len(word) > 1:  # تجاهل الأحرف المفردة
-                                            word_data.append({"الكلمة": word, "عدد المرات": count})
-                                    
-                                    if word_data:
-                                        word_df = pd.DataFrame(word_data)
-                                        st.dataframe(word_df)
-                        
-                        # تحليل التغييرات القانونية
-                        legal_changes = self.analyze_legal_changes(report_data)
-                        
-                        if legal_changes:
-                            st.markdown("### تحليل التغييرات القانونية")
-                            
-                            for change in legal_changes[:3]:  # عرض أهم 3 فئات فقط
-                                st.markdown(f"#### {change['label']} ({change['count']})")
-                                
-                                for item in change["changes"][:2]:  # عرض أول مثالين فقط
-                                    col1, col2 = st.columns(2)
-                                    with col1:
-                                        st.markdown(f"**{report_data['title1']}:**")
-                                        st.markdown(f"<div class='diff-text diff-old'>{item['doc1_text']}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                                    with col2:
-                                        st.markdown(f"**{report_data['title2']}:**")
-                                        st.markdown(f"<div class='diff-text diff-new'>{item['doc2_text']}</div>", unsafe_allow_html=True)
-                    else:
-                        st.error("تعذر تحميل تقرير المقارنة")
-            else:
-                st.info("لا توجد تقارير مقارنة محفوظة")
-        
-        # إضافة CSS للتنسيق
-        st.markdown("""
-        <style>
-        .module-title {
-            color: #1E88E5;
-            font-size: 1.8rem;
-            font-weight: bold;
-            margin-bottom: 1rem;
-            text-align: center;
-        }
-        
-        .module-description {
-            background-color: #f8f9fa;
-            border-right: 4px solid #1E88E5;
-            padding: 1rem;
-            margin-bottom: 1.5rem;
-            color: #444;
-            font-size: 1rem;
-            text-align: right;
-        }
-        
-        .diff-text {
-            padding: 0.5rem;
-            border-radius: 4px;
-            margin-bottom: 0.5rem;
-            white-space: pre-wrap;
-        }
-        
-        .diff-old {
-            background-color: rgba(214, 48, 49, 0.1);
-            border-right: 3px solid #d63031;
-        }
-        
-        .diff-new {
-            background-color: rgba(9, 132, 227, 0.1);
-            border-right: 3px solid #0984e3;
-        }
-        </style>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة المستخدم الرئيسية للتطبيق"""
-        self.render_advanced_comparison_tools()

modules/document_comparison/document_comparison_app.py

@@ -1,1003 +0,0 @@
-"""
-وحدة مقارنة المستندات - نظام تحليل المناقصات
-"""
-
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import os
-import sys
-from pathlib import Path
-import difflib
-import re
-import datetime
-
-# إضافة مسار المشروع للنظام
-sys.path.append(str(Path(__file__).parent.parent))
-
-# استيراد محسن واجهة المستخدم
-from styling.enhanced_ui import UIEnhancer
-
-class DocumentComparisonApp:
-    """تطبيق مقارنة المستندات"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة تطبيق مقارنة المستندات"""
-        self.ui = UIEnhancer(page_title="مقارنة المستندات - نظام تحليل المناقصات", page_icon="📄")
-        self.ui.apply_theme_colors()
-        
-        # بيانات المستندات (نموذجية)
-        self.documents_data = [
-            {
-                "id": "DOC001",
-                "name": "كراسة الشروط - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "type": "كراسة شروط",
-                "version": "1.0",
-                "date": "2025-01-15",
-                "size": 2.4,
-                "pages": 45,
-                "related_entity": "T-2025-001",
-                "path": "/documents/T-2025-001/specs_v1.pdf"
-            },
-            {
-                "id": "DOC002",
-                "name": "كراسة الشروط - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "type": "كراسة شروط",
-                "version": "1.1",
-                "date": "2025-02-10",
-                "size": 2.6,
-                "pages": 48,
-                "related_entity": "T-2025-001",
-                "path": "/documents/T-2025-001/specs_v1.1.pdf"
-            },
-            {
-                "id": "DOC003",
-                "name": "كراسة الشروط - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "type": "كراسة شروط",
-                "version": "2.0",
-                "date": "2025-03-05",
-                "size": 2.8,
-                "pages": 52,
-                "related_entity": "T-2025-001",
-                "path": "/documents/T-2025-001/specs_v2.0.pdf"
-            },
-            {
-                "id": "DOC004",
-                "name": "جدول الكميات - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "type": "جدول كميات",
-                "version": "1.0",
-                "date": "2025-01-15",
-                "size": 1.2,
-                "pages": 20,
-                "related_entity": "T-2025-001",
-                "path": "/documents/T-2025-001/boq_v1.0.xlsx"
-            },
-            {
-                "id": "DOC005",
-                "name": "جدول الكميات - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "type": "جدول كميات",
-                "version": "1.1",
-                "date": "2025-02-20",
-                "size": 1.3,
-                "pages": 22,
-                "related_entity": "T-2025-001",
-                "path": "/documents/T-2025-001/boq_v1.1.xlsx"
-            },
-            {
-                "id": "DOC006",
-                "name": "المخططات - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "type": "مخططات",
-                "version": "1.0",
-                "date": "2025-01-15",
-                "size": 15.6,
-                "pages": 30,
-                "related_entity": "T-2025-001",
-                "path": "/documents/T-2025-001/drawings_v1.0.pdf"
-            },
-            {
-                "id": "DOC007",
-                "name": "المخططات - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "type": "مخططات",
-                "version": "2.0",
-                "date": "2025-03-10",
-                "size": 18.2,
-                "pages": 35,
-                "related_entity": "T-2025-001",
-                "path": "/documents/T-2025-001/drawings_v2.0.pdf"
-            },
-            {
-                "id": "DOC008",
-                "name": "كراسة الشروط - مناقصة صيانة طرق",
-                "type": "كراسة شروط",
-                "version": "1.0",
-                "date": "2025-02-05",
-                "size": 1.8,
-                "pages": 32,
-                "related_entity": "T-2025-002",
-                "path": "/documents/T-2025-002/specs_v1.0.pdf"
-            },
-            {
-                "id": "DOC009",
-                "name": "كراسة الشروط - مناقصة صيانة طرق",
-                "type": "كراسة شروط",
-                "version": "1.1",
-                "date": "2025-03-15",
-                "size": 1.9,
-                "pages": 34,
-                "related_entity": "T-2025-002",
-                "path": "/documents/T-2025-002/specs_v1.1.pdf"
-            },
-            {
-                "id": "DOC010",
-                "name": "جدول الكميات - مناقصة صيانة طرق",
-                "type": "جدول كميات",
-                "version": "1.0",
-                "date": "2025-02-05",
-                "size": 0.9,
-                "pages": 15,
-                "related_entity": "T-2025-002",
-                "path": "/documents/T-2025-002/boq_v1.0.xlsx"
-            }
-        ]
-        
-        # بيانات نموذجية لمحتوى المستندات (للعرض فقط)
-        self.sample_document_content = {
-            "DOC001": """
-            # كراسة الشروط والمواصفات
-            ## مناقصة إنشاء مبنى إداري
-            
-            ### 1. مقدمة
-            تدعو شركة شبه الجزيرة للمقاولات الشركات المتخصصة للتقدم بعروضها لتنفيذ مشروع إنشاء مبنى إداري في مدينة الرياض.
-            
-            ### 2. نطاق العمل
-            يشمل نطاق العمل تصميم وتنفيذ مبنى إداري مكون من 5 طوابق بمساحة إجمالية 5000 متر مربع، ويشمل ذلك:
-            - أعمال الهيكل الإنشائي
-            - أعمال التشطيبات الداخلية والخارجية
-            - أعمال الكهرباء والميكانيكا
-            - أعمال تنسيق الموقع
-            
-            ### 3. المواصفات الفنية
-            #### 3.1 أعمال الخرسانة
-            - يجب أن تكون الخرسانة المسلحة بقوة لا تقل عن 30 نيوتن/مم²
-            - يجب استخدام حديد تسليح مطابق للمواصفات السعودية
-            
-            #### 3.2 أعمال التشطيبات
-            - يجب استخدام مواد عالية الجودة للتشطيبات الداخلية
-            - يجب أن تكون الواجهات الخارجية مقاومة للعوامل الجوية
-            
-            ### 4. الشروط العامة
-            - مدة التنفيذ: 18 شهراً من تاريخ استلام الموقع
-            - غرامة التأخير: 0.1% من قيمة العقد عن كل يوم تأخير
-            - ضمان الأعمال: 10 سنوات للهيكل الإنشائي، 5 سنوات للأعمال الميكانيكية والكهربائية
-            """,
-            
-            "DOC002": """
-            # كراسة الشروط والمواصفات
-            ## مناقصة إنشاء مبنى إداري
-            
-            ### 1. مقدمة
-            تدعو شركة شبه الجزيرة للمقاولات الشركات المتخصصة للتقدم بعروضها لتنفيذ مشروع إنشاء مبنى إداري في مدينة الرياض.
-            
-            ### 2. نطاق العمل
-            يشمل نطاق العمل تصميم وتنفيذ مبنى إداري مكون من 5 طوابق بمساحة إجمالية 5500 متر مربع، ويشمل ذلك:
-            - أعمال الهيكل الإنشائي
-            - أعمال التشطيبات الداخلية والخارجية
-            - أعمال الكهرباء والميكانيكا
-            - أعمال تنسيق الموقع
-            - أعمال أنظمة الأمن والسلامة
-            
-            ### 3. المواصفات الفنية
-            #### 3.1 أعمال الخرسانة
-            - يجب أن تكون الخرسانة المسلحة بقوة لا تقل عن 35 نيوتن/مم²
-            - يجب استخدام حديد تسليح مطابق للمواصفات السعودية
-            
-            #### 3.2 أعمال التشطيبات
-            - يجب استخدام مواد عالية الجودة للتشطيبات الداخلية
-            - يجب أن تكون الواجهات الخارجية مقاومة للعوامل الجوية
-            - يجب استخدام زجاج عاكس للحرارة للواجهات
-            
-            ### 4. الشروط العامة
-            - مدة التنفيذ: 16 شهراً من تاريخ استلام الموقع
-            - غرامة التأخير: 0.15% من قيمة العقد عن كل يوم تأخير
-            - ضمان الأعمال: 10 سنوات للهيكل الإنشائي، 5 سنوات للأعمال الميكانيكية والكهربائية
-            """,
-            
-            "DOC003": """
-            # كراسة الشروط والمواصفات
-            ## مناقصة إنشاء مبنى إداري
-            
-            ### 1. مقدمة
-            تدعو شركة شبه الجزيرة للمقاولات الشركات المتخصصة للتقدم بعروضها لتنفيذ مشروع إنشاء مبنى إداري في مدينة الرياض وفقاً للمواصفات المعتمدة من الهيئة السعودية للمواصفات والمقاييس.
-            
-            ### 2. نطاق العمل
-            يشمل نطاق العمل تصميم وتنفيذ مبنى إداري مكون من 6 طوابق بمساحة إجمالية 6000 متر مربع، ويشمل ذلك:
-            - أعمال الهيكل الإنشائي
-            - أعمال التشطيبات الداخلية والخارجية
-            - أعمال الكهرباء والميكانيكا
-            - أعمال تنسيق الموقع
-            - أعمال أنظمة الأمن والسلامة
-            - أعمال أنظمة المباني الذكية
-            
-            ### 3. المواصفات الفنية
-            #### 3.1 أعمال الخرسانة
-            - يجب أن تكون الخرسانة المسلحة بقوة لا تقل عن 40 نيوتن/مم²
-            - يجب استخدام حديد تسليح مطابق للمواصفات السعودية
-            - يجب استخدام إضافات للخرسانة لزيادة مقاومتها للعوامل الجوية
-            
-            #### 3.2 أعمال التشطيبات
-            - يجب استخدام مواد عالية الجودة للتشطيبات الداخلية
-            - يجب أن تكون الواجهات الخارجية مقاومة للعوامل الجوية
-            - يجب استخدام زجاج عاكس للحرارة للواجهات
-            - يجب استخدام مواد صديقة للبيئة
-            
-            ### 4. الشروط العامة
-            - مدة التنفيذ: 15 شهراً من تاريخ استلام الموقع
-            - غرامة التأخير: 0.2% من قيمة العقد عن كل يوم تأخير
-            - ضمان الأعمال: 15 سنوات للهيكل الإنشائي، 7 سنوات للأعمال الميكانيكية والكهربائية
-            
-            ### 5. متطلبات الاستدامة
-            - يجب أن يحقق المبنى متطلبات الاستدامة وفقاً لمعايير LEED
-            - يجب توفير أنظمة لترشيد استهلاك الطاقة والمياه
-            """
-        }
-    
-    def run(self):
-        """تشغيل تطبيق مقارنة المستندات"""
-        # إنشاء قائمة العناصر
-        menu_items = [
-            {"name": "لوحة المعلومات", "icon": "house"},
-            {"name": "المناقصات والعقود", "icon": "file-text"},
-            {"name": "تحليل المستندات", "icon": "file-earmark-text"},
-            {"name": "نظام التسعير", "icon": "calculator"},
-            {"name": "حاسبة تكاليف البناء", "icon": "building"},
-            {"name": "الموارد والتكاليف", "icon": "people"},
-            {"name": "تحليل المخاطر", "icon": "exclamation-triangle"},
-            {"name": "إدارة المشاريع", "icon": "kanban"},
-            {"name": "الخرائط والمواقع", "icon": "geo-alt"},
-            {"name": "الجدول الزمني", "icon": "calendar3"},
-            {"name": "الإشعارات", "icon": "bell"},
-            {"name": "مقارنة المستندات", "icon": "files"},
-            {"name": "المساعد الذكي", "icon": "robot"},
-            {"name": "التقارير", "icon": "bar-chart"},
-            {"name": "الإعدادات", "icon": "gear"}
-        ]
-        
-        # إنشاء الشريط الجانبي
-        selected = self.ui.create_sidebar(menu_items)
-        
-        # إنشاء ترويسة الصفحة
-        self.ui.create_header("مقارنة المستندات", "أدوات متقدمة لمقارنة وتحليل المستندات")
-        
-        # إنشاء علامات تبويب للوظائف المختلفة
-        tabs = st.tabs(["مقارنة الإصدارات", "مقارنة المستندات", "تحليل التغييرات", "سجل التغييرات"])
-        
-        # علامة تبويب مقارنة الإصدارات
-        with tabs[0]:
-            self.compare_versions()
-        
-        # علامة تبويب مقارنة المستندات
-        with tabs[1]:
-            self.compare_documents()
-        
-        # علامة تبويب تحليل التغييرات
-        with tabs[2]:
-            self.analyze_changes()
-        
-        # علامة تبويب سجل التغييرات
-        with tabs[3]:
-            self.show_change_history()
-    
-    def compare_versions(self):
-        """مقارنة إصدارات المستندات"""
-        st.markdown("### مقارنة إصدارات المستندات")
-        
-        # اختيار المناقصة
-        tender_options = list(set([doc["related_entity"] for doc in self.documents_data]))
-        selected_tender = st.selectbox(
-            "اختر المناقصة",
-            options=tender_options
-        )
-        
-        # فلترة المستندات حسب المناقصة المختارة
-        filtered_docs = [doc for doc in self.documents_data if doc["related_entity"] == selected_tender]
-        
-        # اختيار نوع المستند
-        doc_types = list(set([doc["type"] for doc in filtered_docs]))
-        selected_type = st.selectbox(
-            "اختر نوع المستند",
-            options=doc_types
-        )
-        
-        # فلترة المستندات حسب النوع المختار
-        type_filtered_docs = [doc for doc in filtered_docs if doc["type"] == selected_type]
-        
-        # ترتيب المستندات حسب الإصدار
-        type_filtered_docs = sorted(type_filtered_docs, key=lambda x: x["version"])
-        
-        if len(type_filtered_docs) < 2:
-            st.warning("يجب توفر إصدارين على الأقل للمقارنة")
-        else:
-            # اختيار الإصدارات للمقارنة
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                version_options = [f"{doc['name']} (الإصدار {doc['version']})" for doc in type_filtered_docs]
-                selected_version1_index = st.selectbox(
-                    "الإصدار الأول",
-                    options=range(len(version_options)),
-                    format_func=lambda x: version_options[x]
-                )
-                selected_doc1 = type_filtered_docs[selected_version1_index]
-            
-            with col2:
-                remaining_indices = [i for i in range(len(type_filtered_docs)) if i != selected_version1_index]
-                selected_version2_index = st.selectbox(
-                    "الإصدار الثاني",
-                    options=remaining_indices,
-                    format_func=lambda x: version_options[x]
-                )
-                selected_doc2 = type_filtered_docs[selected_version2_index]
-            
-            # زر بدء المقارنة
-            if st.button("بدء المقارنة", use_container_width=True):
-                # عرض معلومات المستندات المختارة
-                st.markdown("### معلومات المستندات المختارة")
-                
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    st.markdown(f"**الإصدار الأول:** {selected_doc1['version']}")
-                    st.markdown(f"**التاريخ:** {selected_doc1['date']}")
-                    st.markdown(f"**عدد الصفحات:** {selected_doc1['pages']}")
-                    st.markdown(f"**الحجم:** {selected_doc1['size']} ميجابايت")
-                
-                with col2:
-                    st.markdown(f"**الإصدار الثاني:** {selected_doc2['version']}")
-                    st.markdown(f"**التاريخ:** {selected_doc2['date']}")
-                    st.markdown(f"**عدد الصفحات:** {selected_doc2['pages']}")
-                    st.markdown(f"**الحجم:** {selected_doc2['size']} ميجابايت")
-                
-                # الحصول على محتوى المستندات (في تطبيق حقيقي، سيتم استرجاع المحتوى من الملفات الفعلية)
-                doc1_content = self.sample_document_content.get(selected_doc1["id"], "محتوى المستند غير متوفر")
-                doc2_content = self.sample_document_content.get(selected_doc2["id"], "محتوى المستند غير متوفر")
-                
-                # إجراء المقارنة
-                self.display_comparison(doc1_content, doc2_content)
-    
-    def display_comparison(self, text1, text2):
-        """عرض نتائج المقارنة بين نصين"""
-        st.markdown("### نتائج المقارنة")
-        
-        # تقسيم النصوص إلى أسطر
-        lines1 = text1.splitlines()
-        lines2 = text2.splitlines()
-        
-        # إجراء المقارنة باستخدام difflib
-        d = difflib.Differ()
-        diff = list(d.compare(lines1, lines2))
-        
-        # عرض ملخص التغييرات
-        added = len([line for line in diff if line.startswith('+ ')])
-        removed = len([line for line in diff if line.startswith('- ')])
-        changed = len([line for line in diff if line.startswith('? ')])
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            self.ui.create_metric_card(
-                "الإضافات",
-                str(added),
-                None,
-                self.ui.COLORS['success']
-            )
-        
-        with col2:
-            self.ui.create_metric_card(
-                "الحذف",
-                str(removed),
-                None,
-                self.ui.COLORS['danger']
-            )
-        
-        with col3:
-            self.ui.create_metric_card(
-                "التغييرات",
-                str(changed // 2),  # تقسيم على 2 لأن كل تغيير يظهر مرتين
-                None,
-                self.ui.COLORS['warning']
-            )
-        
-        # عرض التغييرات بالتفصيل
-        st.markdown("### التغييرات بالتفصيل")
-        
-        # إنشاء عرض HTML للتغييرات
-        html_diff = []
-        for line in diff:
-            if line.startswith('+ '):
-                html_diff.append(f'<div style="background-color: #e6ffe6; padding: 2px 5px; margin: 2px 0; border-left: 3px solid green;">{line[2:]}</div>')
-            elif line.startswith('- '):
-                html_diff.append(f'<div style="background-color: #ffe6e6; padding: 2px 5px; margin: 2px 0; border-left: 3px solid red;">{line[2:]}</div>')
-            elif line.startswith('? '):
-                # تجاهل أسطر التفاصيل
-                continue
-            else:
-                html_diff.append(f'<div style="padding: 2px 5px; margin: 2px 0;">{line[2:]}</div>')
-        
-        # عرض التغييرات
-        st.markdown(''.join(html_diff), unsafe_allow_html=True)
-        
-        # خيارات إضافية
-        st.markdown("### خيارات إضافية")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            if st.button("تصدير التغييرات", use_container_width=True):
-                st.success("تم تصدير التغييرات بنجاح")
-        
-        with col2:
-            if st.button("إنشاء تقرير", use_container_width=True):
-                st.success("تم إنشاء التقرير بنجاح")
-        
-        with col3:
-            if st.button("حفظ المقارنة", use_container_width=True):
-                st.success("تم حفظ المقارنة بنجاح")
-    
-    def compare_documents(self):
-        """مقارنة مستندات مختلفة"""
-        st.markdown("### مقارنة مستندات مختلفة")
-        
-        # اختيار المستند الأول
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            tender1_options = list(set([doc["related_entity"] for doc in self.documents_data]))
-            selected_tender1 = st.selectbox(
-                "اختر المناقصة الأولى",
-                options=tender1_options,
-                key="tender1"
-            )
-            
-            # فلترة المستندات حسب المناقصة المختارة
-            filtered_docs1 = [doc for doc in self.documents_data if doc["related_entity"] == selected_tender1]
-            
-            # اختيار المستند
-            doc_options1 = [f"{doc['name']} (الإصدار {doc['version']})" for doc in filtered_docs1]
-            selected_doc1_index = st.selectbox(
-                "اختر المستند الأول",
-                options=range(len(doc_options1)),
-                format_func=lambda x: doc_options1[x],
-                key="doc1"
-            )
-            selected_doc1 = filtered_docs1[selected_doc1_index]
-        
-        with col2:
-            tender2_options = list(set([doc["related_entity"] for doc in self.documents_data]))
-            selected_tender2 = st.selectbox(
-                "اختر المناقصة الثانية",
-                options=tender2_options,
-                key="tender2"
-            )
-            
-            # فلترة المستندات حسب المناقصة المختارة
-            filtered_docs2 = [doc for doc in self.documents_data if doc["related_entity"] == selected_tender2]
-            
-            # اختيار المستند
-            doc_options2 = [f"{doc['name']} (الإصدار {doc['version']})" for doc in filtered_docs2]
-            selected_doc2_index = st.selectbox(
-                "اختر المستند الثاني",
-                options=range(len(doc_options2)),
-                format_func=lambda x: doc_options2[x],
-                key="doc2"
-            )
-            selected_doc2 = filtered_docs2[selected_doc2_index]
-        
-        # خيارات المقارنة
-        st.markdown("### خيارات المقارنة")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            comparison_type = st.radio(
-                "نوع المقارنة",
-                options=["مقارنة كاملة", "مقارنة الأقسام المتطابقة فقط", "مقارنة الاختلافات فقط"]
-            )
-        
-        with col2:
-            ignore_options = st.multiselect(
-                "تجاهل",
-                options=["المسافات", "علامات الترقيم", "حالة الأحرف", "الأرقام"],
-                default=["المسافات"]
-            )
-        
-        with col3:
-            similarity_threshold = st.slider(
-                "عتبة التشابه",
-                min_value=0.0,
-                max_value=1.0,
-                value=0.7,
-                step=0.05
-            )
-        
-        # زر بدء المقارنة
-        if st.button("بدء المقارنة بين المستندات", use_container_width=True):
-            # عرض معلومات المستندات المختارة
-            st.markdown("### معلومات المستندات المختارة")
-            
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                st.markdown(f"**المستند الأول:** {selected_doc1['name']}")
-                st.markdown(f"**الإصدار:** {selected_doc1['version']}")
-                st.markdown(f"**التاريخ:** {selected_doc1['date']}")
-                st.markdown(f"**المناقصة:** {selected_doc1['related_entity']}")
-            
-            with col2:
-                st.markdown(f"**المستند الثاني:** {selected_doc2['name']}")
-                st.markdown(f"**الإصدار:** {selected_doc2['version']}")
-                st.markdown(f"**التاريخ:** {selected_doc2['date']}")
-                st.markdown(f"**المناقصة:** {selected_doc2['related_entity']}")
-            
-            # الحصول على محتوى المستندات (في تطبيق حقيقي، سيتم استرجاع المحتوى من الملفات الفعلية)
-            doc1_content = self.sample_document_content.get(selected_doc1["id"], "محتوى المستند غير متوفر")
-            doc2_content = self.sample_document_content.get(selected_doc2["id"], "محتوى المستند غير متوفر")
-            
-            # إجراء المقارنة
-            self.display_document_comparison(doc1_content, doc2_content, comparison_type, ignore_options, similarity_threshold)
-    
-    def display_document_comparison(self, text1, text2, comparison_type, ignore_options, similarity_threshold):
-        """عرض نتائج المقارنة بين مستندين"""
-        st.markdown("### نتائج المقارنة بين المستندين")
-        
-        # تقسيم النصوص إلى أقسام (في هذا المثال، نستخدم العناوين كفواصل للأقسام)
-        sections1 = self.split_into_sections(text1)
-        sections2 = self.split_into_sections(text2)
-        
-        # حساب نسبة التشابه الإجمالية
-        similarity = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2).ratio()
-        
-        # عرض نسبة التشابه
-        st.markdown(f"**نسبة التشابه الإجمالية:** {similarity:.2%}")
-        
-        # عرض مقارنة الأقسام
-        st.markdown("### مقارنة الأقسام")
-        
-        # إنشاء جدول لمقارنة الأقسام
-        section_comparisons = []
-        
-        for section1_title, section1_content in sections1.items():
-            best_match = None
-            best_similarity = 0
-            
-            for section2_title, section2_content in sections2.items():
-                # حساب نسبة التشابه بين عناوين الأقسام
-                title_similarity = difflib.SequenceMatcher(None, section1_title, section2_title).ratio()
-                
-                # حساب نسبة التشابه بين محتوى الأقسام
-                content_similarity = difflib.SequenceMatcher(None, section1_content, section2_content).ratio()
-                
-                # حساب متوسط نسبة التشابه
-                avg_similarity = (title_similarity + content_similarity) / 2
-                
-                if avg_similarity > best_similarity:
-                    best_similarity = avg_similarity
-                    best_match = {
-                        "title": section2_title,
-                        "content": section2_content,
-                        "similarity": avg_similarity
-                    }
-            
-            # إضافة المقارنة إلى القائمة
-            if best_match and best_similarity >= similarity_threshold:
-                section_comparisons.append({
-                    "section1_title": section1_title,
-                    "section2_title": best_match["title"],
-                    "similarity": best_similarity
-                })
-            else:
-                section_comparisons.append({
-                    "section1_title": section1_title,
-                    "section2_title": "غير موجود",
-                    "similarity": 0
-                })
-        
-        # إضافة الأقسام الموجودة في المستند الثاني فقط
-        for section2_title, section2_content in sections2.items():
-            if not any(comp["section2_title"] == section2_title for comp in section_comparisons):
-                section_comparisons.append({
-                    "section1_title": "غير موجود",
-                    "section2_title": section2_title,
-                    "similarity": 0
-                })
-        
-        # عرض جدول المقارنة
-        section_df = pd.DataFrame(section_comparisons)
-        section_df = section_df.rename(columns={
-            "section1_title": "القسم في المستند الأول",
-            "section2_title": "القسم في المستند الثاني",
-            "similarity": "نسبة التشابه"
-        })
-        
-        # تنسيق نسبة التشابه
-        section_df["نسبة التشابه"] = section_df["نسبة التشابه"].apply(lambda x: f"{x:.2%}")
-        
-        st.dataframe(
-            section_df,
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True
-        )
-        
-        # عرض تفاصيل المقارنة
-        st.markdown("### تفاصيل المقارنة")
-        
-        # اختيار قسم للمقارنة التفصيلية
-        selected_section = st.selectbox(
-            "اختر قسماً للمقارنة التفصيلية",
-            options=[comp["section1_title"] for comp in section_comparisons if comp["section1_title"] != "غير موجود"]
-        )
-        
-        # العثور على القسم المقابل في المستند الثاني
-        matching_comparison = next((comp for comp in section_comparisons if comp["section1_title"] == selected_section), None)
-        
-        if matching_comparison and matching_comparison["section2_title"] != "غير موجود":
-            # الحصول على محتوى القسمين
-            section1_content = sections1[selected_section]
-            section2_content = sections2[matching_comparison["section2_title"]]
-            
-            # عرض المقارنة التفصيلية
-            self.display_comparison(section1_content, section2_content)
-        else:
-            st.warning("القسم المحدد غير موجود في المستند الثاني")
-    
-    def split_into_sections(self, text):
-        """تقسيم النص إلى أقسام باستخدام العناوين"""
-        sections = {}
-        current_section = None
-        current_content = []
-        
-        for line in text.splitlines():
-            # البحث عن العناوين (الأسطر التي تبدأ بـ #)
-            if line.strip().startswith('#'):
-                # حفظ القسم السابق إذا وجد
-                if current_section:
-                    sections[current_section] = '\n'.join(current_content)
-                
-                # بدء قسم جديد
-                current_section = line.strip()
-                current_content = []
-            elif current_section:
-                # إضافة السطر إلى محتوى القسم الحالي
-                current_content.append(line)
-        
-        # حفظ القسم الأخير
-        if current_section:
-            sections[current_section] = '\n'.join(current_content)
-        
-        return sections
-    
-    def analyze_changes(self):
-        """تحليل التغييرات في المستندات"""
-        st.markdown("### تحليل التغييرات في المستندات")
-        
-        # اختيار المناقصة
-        tender_options = list(set([doc["related_entity"] for doc in self.documents_data]))
-        selected_tender = st.selectbox(
-            "اختر المناقصة",
-            options=tender_options,
-            key="analyze_tender"
-        )
-        
-        # فلترة المستندات حسب المناقصة المختارة
-        filtered_docs = [doc for doc in self.documents_data if doc["related_entity"] == selected_tender]
-        
-        # تجميع المستندات حسب النوع
-        doc_types = {}
-        for doc in filtered_docs:
-            if doc["type"] not in doc_types:
-                doc_types[doc["type"]] = []
-            doc_types[doc["type"]].append(doc)
-        
-        # عرض تحليل التغييرات لكل نوع مستند
-        for doc_type, docs in doc_types.items():
-            if len(docs) > 1:
-                with st.expander(f"تحليل التغييرات في {doc_type}"):
-                    # ترتيب المستندات حسب الإصدار
-                    sorted_docs = sorted(docs, key=lambda x: x["version"])
-                    
-                    # عرض معلومات الإصدارات
-                    st.markdown(f"**عدد الإصدارات:** {len(sorted_docs)}")
-                    st.markdown(f"**أول إصدار:** {sorted_docs[0]['version']} ({sorted_docs[0]['date']})")
-                    st.markdown(f"**آخر إصدار:** {sorted_docs[-1]['version']} ({sorted_docs[-1]['date']})")
-                    
-                    # حساب التغييرات بين الإصدارات
-                    changes = []
-                    for i in range(1, len(sorted_docs)):
-                        prev_doc = sorted_docs[i-1]
-                        curr_doc = sorted_docs[i]
-                        
-                        # حساب التغييرات (في تطبيق حقيقي، سيتم تحليل المحتوى الفعلي)
-                        page_diff = curr_doc["pages"] - prev_doc["pages"]
-                        size_diff = curr_doc["size"] - prev_doc["size"]
-                        
-                        changes.append({
-                            "from_version": prev_doc["version"],
-                            "to_version": curr_doc["version"],
-                            "date": curr_doc["date"],
-                            "page_diff": page_diff,
-                            "size_diff": size_diff
-                        })
-                    
-                    # عرض جدول التغييرات
-                    changes_df = pd.DataFrame(changes)
-                    changes_df = changes_df.rename(columns={
-                        "from_version": "من الإصدار",
-                        "to_version": "إلى الإصدار",
-                        "date": "تاريخ التغيير",
-                        "page_diff": "التغيير في عدد الصفحات",
-                        "size_diff": "التغيير في الحجم (ميجابايت)"
-                    })
-                    
-                    st.dataframe(
-                        changes_df,
-                        use_container_width=True,
-                        hide_index=True
-                    )
-                    
-                    # عرض رسم بياني للتغييرات
-                    st.markdown("#### تطور حجم المستند عبر الإصدارات")
-                    
-                    versions = [doc["version"] for doc in sorted_docs]
-                    sizes = [doc["size"] for doc in sorted_docs]
-                    
-                    chart_data = pd.DataFrame({
-                        "الإصدار": versions,
-                        "الحجم (ميجابايت)": sizes
-                    })
-                    
-                    st.line_chart(chart_data.set_index("الإصدار"))
-                    
-                    # عرض رسم بياني لعدد الصفحات
-                    st.markdown("#### تطور عدد الصفحات عبر الإصدارات")
-                    
-                    pages = [doc["pages"] for doc in sorted_docs]
-                    
-                    chart_data = pd.DataFrame({
-                        "الإصدار": versions,
-                        "عدد الصفحات": pages
-                    })
-                    
-                    st.line_chart(chart_data.set_index("الإصدار"))
-        
-        # تحليل التغييرات الشاملة
-        st.markdown("### تحليل التغييرات الشاملة")
-        
-        # حساب إجمالي التغييرات (في تطبيق حقيقي، سيتم تحليل المحتوى الفعلي)
-        total_docs = len(filtered_docs)
-        total_versions = sum(len(docs) for docs in doc_types.values())
-        avg_versions = total_versions / len(doc_types) if doc_types else 0
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            self.ui.create_metric_card(
-                "إجمالي المستندات",
-                str(total_docs),
-                None,
-                self.ui.COLORS['primary']
-            )
-        
-        with col2:
-            self.ui.create_metric_card(
-                "إجمالي الإصدارات",
-                str(total_versions),
-                None,
-                self.ui.COLORS['secondary']
-            )
-        
-        with col3:
-            self.ui.create_metric_card(
-                "متوسط الإصدارات لكل نوع",
-                f"{avg_versions:.1f}",
-                None,
-                self.ui.COLORS['accent']
-            )
-        
-        # عرض توزيع التغييرات حسب النوع
-        st.markdown("#### توزيع الإصدارات حسب نوع المستند")
-        
-        type_counts = {doc_type: len(docs) for doc_type, docs in doc_types.items()}
-        
-        chart_data = pd.DataFrame({
-            "نوع المستند": list(type_counts.keys()),
-            "عدد الإصدارات": list(type_counts.values())
-        })
-        
-        st.bar_chart(chart_data.set_index("نوع المستند"))
-    
-    def show_change_history(self):
-        """عرض سجل التغييرات"""
-        st.markdown("### سجل التغييرات")
-        
-        # إنشاء بيانات نموذجية لسجل التغييرات
-        change_history = [
-            {
-                "id": "CH001",
-                "document_id": "DOC001",
-                "document_name": "كراسة الشروط - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "from_version": "1.0",
-                "to_version": "1.1",
-                "change_date": "2025-02-10",
-                "change_type": "تحديث",
-                "changed_by": "أحمد محمد",
-                "description": "تحديث المواصفات الفنية وشروط التنفيذ",
-                "sections_changed": ["��طاق العمل", "المواصفات الفنية", "الشروط العامة"]
-            },
-            {
-                "id": "CH002",
-                "document_id": "DOC002",
-                "document_name": "كراسة الشروط - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "from_version": "1.1",
-                "to_version": "2.0",
-                "change_date": "2025-03-05",
-                "change_type": "تحديث رئيسي",
-                "changed_by": "سارة عبدالله",
-                "description": "إضافة متطلبات الاستدامة وتحديث المواصفات الفنية",
-                "sections_changed": ["المواصفات الفنية", "الشروط العامة", "متطلبات الاستدامة"]
-            },
-            {
-                "id": "CH003",
-                "document_id": "DOC004",
-                "document_name": "جدول الكميات - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "from_version": "1.0",
-                "to_version": "1.1",
-                "change_date": "2025-02-20",
-                "change_type": "تحديث",
-                "changed_by": "خالد عمر",
-                "description": "تحديث الكميات وإضافة بنود جديدة",
-                "sections_changed": ["أعمال الهيكل الإنشائي", "أعمال التشطيبات", "أعمال الكهرباء"]
-            },
-            {
-                "id": "CH004",
-                "document_id": "DOC006",
-                "document_name": "المخططات - مناقصة إنشاء مبنى إداري",
-                "from_version": "1.0",
-                "to_version": "2.0",
-                "change_date": "2025-03-10",
-                "change_type": "تحديث رئيسي",
-                "changed_by": "محمد علي",
-                "description": "تحديث المخططات المعمارية والإنشائية",
-                "sections_changed": ["المخططات المعمارية", "المخططات الإنشائية", "مخططات الكهرباء"]
-            },
-            {
-                "id": "CH005",
-                "document_id": "DOC008",
-                "document_name": "كراسة الشروط - مناقصة صيانة طرق",
-                "from_version": "1.0",
-                "to_version": "1.1",
-                "change_date": "2025-03-15",
-                "change_type": "تحديث",
-                "changed_by": "فاطمة أحمد",
-                "description": "تحديث المواصفات الفنية وشروط التنفيذ",
-                "sections_changed": ["نطاق العمل", "المواصفات الفنية", "الشروط العامة"]
-            }
-        ]
-        
-        # إنشاء فلاتر للسجل
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            document_filter = st.selectbox(
-                "المستند",
-                options=["الكل"] + list(set([ch["document_name"] for ch in change_history]))
-            )
-        
-        with col2:
-            change_type_filter = st.selectbox(
-                "نوع التغيير",
-                options=["الكل"] + list(set([ch["change_type"] for ch in change_history]))
-            )
-        
-        with col3:
-            date_range = st.date_input(
-                "نطاق التاريخ",
-                value=(
-                    datetime.datetime.strptime("2025-01-01", "%Y-%m-%d").date(),
-                    datetime.datetime.strptime("2025-12-31", "%Y-%m-%d").date()
-                )
-            )
-        
-        # تطبيق الفلاتر
-        filtered_history = change_history
-        
-        if document_filter != "الكل":
-            filtered_history = [ch for ch in filtered_history if ch["document_name"] == document_filter]
-        
-        if change_type_filter != "الكل":
-            filtered_history = [ch for ch in filtered_history if ch["change_type"] == change_type_filter]
-        
-        if len(date_range) == 2:
-            start_date, end_date = date_range
-            filtered_history = [
-                ch for ch in filtered_history 
-                if start_date <= datetime.datetime.strptime(ch["change_date"], "%Y-%m-%d").date() <= end_date
-            ]
-        
-        # عرض سجل التغييرات
-        if not filtered_history:
-            st.info("لا توجد تغييرات تطابق الفلاتر المحددة")
-        else:
-            # تحويل البيانات إلى DataFrame
-            history_df = pd.DataFrame(filtered_history)
-            
-            # إعادة ترتيب الأعمدة وتغيير أسمائها
-            display_df = history_df[[
-                "id", "document_name", "from_version", "to_version", "change_date", "change_type", "changed_by", "description"
-            ]].rename(columns={
-                "id": "الرقم",
-                "document_name": "اسم المستند",
-                "from_version": "من الإصدار",
-                "to_version": "إلى الإصدار",
-                "change_date": "تاريخ التغيير",
-                "change_type": "نوع التغيير",
-                "changed_by": "بواسطة",
-                "description": "الوصف"
-            })
-            
-            # عرض الجدول
-            st.dataframe(
-                display_df,
-                use_container_width=True,
-                hide_index=True
-            )
-            
-            # عرض تفاصيل التغيير المحدد
-            st.markdown("### تفاصيل التغيير")
-            
-            selected_change_id = st.selectbox(
-                "اختر تغييراً لعرض التفاصيل",
-                options=[ch["id"] for ch in filtered_history],
-                format_func=lambda x: next((f"{ch['id']} - {ch['document_name']} ({ch['from_version']} إلى {ch['to_version']})" for ch in filtered_history if ch["id"] == x), "")
-            )
-            
-            # العثور على التغيير المحدد
-            selected_change = next((ch for ch in filtered_history if ch["id"] == selected_change_id), None)
-            
-            if selected_change:
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    st.markdown(f"**المستند:** {selected_change['document_name']}")
-                    st.markdown(f"**من الإصدار:** {selected_change['from_version']}")
-                    st.markdown(f"**إلى الإصدار:** {selected_change['to_version']}")
-                    st.markdown(f"**تاريخ التغيير:** {selected_change['change_date']}")
-                
-                with col2:
-                    st.markdown(f"**نوع التغيير:** {selected_change['change_type']}")
-                    st.markdown(f"**بواسطة:** {selected_change['changed_by']}")
-                    st.markdown(f"**الوصف:** {selected_change['description']}")
-                
-                # عرض الأقسام التي تم تغييرها
-                st.markdown("#### الأقسام التي تم تغييرها")
-                
-                for section in selected_change["sections_changed"]:
-                    st.markdown(f"- {section}")
-                
-                # أزرار الإجراءات
-                col1, col2, col3 = st.columns(3)
-                
-                with col1:
-                    if st.button("عرض التغييرات بالتفصيل", use_container_width=True):
-                        st.success("تم فتح التغييرات بالتفصيل")
-                
-                with col2:
-                    if st.button("إنشاء تقرير", use_container_width=True):
-                        st.success("تم إنشاء التقرير بنجاح")
-                
-                with col3:
-                    if st.button("تصدير التغييرات", use_container_width=True):
-                        st.success("تم تصدير التغييرات بنجاح")
-
-# تشغيل التطبيق
-if __name__ == "__main__":
-    doc_comparison_app = DocumentComparisonApp()
-    doc_comparison_app.run()

modules/maps/README.md

@@ -1,45 +0,0 @@
-# وحدة الخريطة التفاعلية مع عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد
-
-## نظرة عامة
-تتيح هذه الوحدة عرض مواقع المشاريع على خريطة تفاعلية مع إمكانية رؤية التضاريس بشكل ثلاثي الأبعاد، مما يساعد في تقييم طبيعة الموقع بشكل أفضل قبل البدء في العمل.
-
-## الميزات الرئيسية
-
-### الخريطة التفاعلية
-- عرض جميع مواقع المشاريع على خريطة تفاعلية
-- إمكانية البحث عن المواقع وتصفيتها
-- تجميع المواقع القريبة (Clustering)
-- عرض خرائط حرارية لتوزيع المشاريع
-- أدوات قياس المسافة والمساحة
-
-### عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد
-- عرض تضاريس موقع المشروع بشكل ثلاثي الأبعاد
-- التحكم في نطاق العرض ومقياس الارتفاع
-- تحليل الارتفاعات وعرض المقطع الجانبي
-- إمكانية تدوير وتكبير العرض للرؤية من زوايا مختلفة
-
-### تحليل المواقع
-- عرض توزيع المشاريع حسب المدينة والحالة
-- تحليل المسافات بين المشاريع
-- عرض المشاريع القريبة من مشروع محدد
-- رسوم بيانية توضيحية للتوزيع الجغرافي
-
-### إدارة المواقع
-- إضافة مواقع جديدة
-- تحرير وحذف المواقع الموجودة
-- استيراد وتصدير بيانات المواقع بصيغ متعددة (CSV, JSON, GeoJSON)
-
-## المتطلبات الفنية
-- Streamlit
-- Folium
-- PyDeck
-- Pandas
-- NumPy
-- Plotly
-- streamlit-folium
-
-## المطورون
-فريق تطوير نظام WAHBI AI لتحليل العقود والمناقصات - شركة شبه الجزيرة للمقاولات
-
-## تاريخ الإصدار
-مارس 2025

modules/maps/__init__.py

@@ -1 +0,0 @@
-# ملف تهيئة وحدة الخرائط

modules/maps/interactive_map.py

@@ -1,1671 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-وحدة الخريطة التفاعلية مع عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد
-تتيح هذه الوحدة عرض مواقع المشاريع على خريطة تفاعلية مع إمكانية رؤية التضاريس بشكل ثلاثي الأبعاد
-"""
-
-import os
-import sys
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import pydeck as pdk
-import folium
-from folium.plugins import MarkerCluster, HeatMap, MeasureControl
-from streamlit_folium import folium_static
-import requests
-import json
-import random
-from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional
-import tempfile
-import base64
-from PIL import Image
-from io import BytesIO
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد مكونات واجهة المستخدم
-from utils.components.header import render_header
-from utils.components.credits import render_credits
-from utils.helpers import format_number, format_currency, styled_button
-
-
-class InteractiveMap:
-    """فئة الخريطة التفاعلية مع عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة الخريطة التفاعلية"""
-        # تهيئة مجلدات حفظ البيانات
-        self.data_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../data/maps"))
-        os.makedirs(self.data_dir, exist_ok=True)
-        
-        # مفاتيح API لخدمات الخرائط
-        self.mapbox_token = os.environ.get("MAPBOX_TOKEN", "")
-        self.opentopodata_api = "https://api.opentopodata.org/v1/srtm30m"
-        
-        # تهيئة حالة الجلسة
-        if 'project_locations' not in st.session_state:
-            st.session_state.project_locations = []
-            
-        if 'selected_location' not in st.session_state:
-            st.session_state.selected_location = None
-            
-        if 'terrain_data' not in st.session_state:
-            st.session_state.terrain_data = None
-            
-        # بيانات اختبارية للمشاريع (سيتم استبدالها بالبيانات الفعلية من قاعدة البيانات)
-        self._initialize_sample_projects()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة الخريطة التفاعلية"""
-        # عرض الشعار والعنوان الرئيسي
-        render_header("خريطة مواقع المشاريع التفاعلية")
-        
-        # تبويبات الوحدة
-        tabs = st.tabs([
-            "الخريطة التفاعلية",
-            "عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد",
-            "تحليل المواقع",
-            "إدارة المواقع"
-        ])
-        
-        # تبويب الخريطة التفاعلية
-        with tabs[0]:
-            self._render_interactive_map()
-            
-        # تبويب عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد
-        with tabs[1]:
-            self._render_3d_terrain()
-            
-        # تبويب تحليل المواقع
-        with tabs[2]:
-            self._render_location_analysis()
-            
-        # تبويب إدارة المواقع
-        with tabs[3]:
-            self._render_location_management()
-            
-        # عرض حقوق النشر
-        render_credits()
-    
-    def _render_interactive_map(self):
-        """عرض الخريطة التفاعلية"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>🗺️ الخريطة التفاعلية لمواقع المشاريع</h3>
-            <p>خريطة تفاعلية تعرض مواقع جميع المشاريع مع إمكانية التكبير والتصغير والتحرك.</p>
-            <p>يمكنك النقر على أي موقع للحصول على تفاصيل المشروع.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # مربع البحث
-        search_query = st.text_input("البحث عن موقع أو مشروع", key="map_search")
-        
-        # أزرار تحكم للخريطة
-        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-        
-        with col1:
-            map_style = st.selectbox(
-                "نمط الخريطة",
-                options=["OpenStreetMap", "Stamen Terrain", "Stamen Toner", "CartoDB Positron"],
-                key="map_style"
-            )
-        
-        with col2:
-            cluster_markers = st.checkbox("تجميع المواقع القريبة", value=True, key="cluster_markers")
-        
-        with col3:
-            show_heatmap = st.checkbox("عرض خريطة حرارية للمواقع", value=False, key="show_heatmap")
-        
-        with col4:
-            show_measurements = st.checkbox("أدوات القياس", value=False, key="show_measurements")
-        
-        # إنشاء الخريطة
-        if len(st.session_state.project_locations) > 0:
-            # بيانات النقاط على الخريطة
-            locations = []
-            
-            # تصفية المشاريع حسب البحث
-            filtered_projects = st.session_state.project_locations
-            if search_query:
-                filtered_projects = [
-                    p for p in filtered_projects 
-                    if search_query.lower() in p.get("name", "").lower() or 
-                       search_query.lower() in p.get("description", "").lower() or
-                       search_query.lower() in p.get("city", "").lower()
-                ]
-            
-            # عرض عدد النتائج
-            if search_query:
-                st.markdown(f"عدد النتائج: {len(filtered_projects)}")
-            
-            # تحضير البيانات للخريطة
-            heat_data = []
-            for project in filtered_projects:
-                locations.append({
-                    "lat": project.get("latitude"),
-                    "lon": project.get("longitude"),
-                    "name": project.get("name"),
-                    "description": project.get("description"),
-                    "city": project.get("city"),
-                    "status": project.get("status"),
-                    "project_id": project.get("project_id")
-                })
-                heat_data.append([project.get("latitude"), project.get("longitude"), 1])
-            
-            # تعيين نقطة المركز والتكبير
-            if filtered_projects:
-                center_lat = sum(p.get("latitude", 0) for p in filtered_projects) / len(filtered_projects)
-                center_lon = sum(p.get("longitude", 0) for p in filtered_projects) / len(filtered_projects)
-                zoom_level = 6  # مستوى التكبير الافتراضي
-            else:
-                # مركز المملكة العربية السعودية
-                center_lat = 24.7136
-                center_lon = 46.6753
-                zoom_level = 5
-            
-            # تحديد الإسناد (attribution) بناءً على نمط الخريطة
-            attribution = None
-            if map_style == "OpenStreetMap":
-                attribution = '&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors'
-            elif map_style.startswith("Stamen"):
-                attribution = 'Map tiles by <a href="http://stamen.com">Stamen Design</a>, under <a href="http://creativecommons.org/licenses/by/3.0">CC BY 3.0</a>. Data by <a href="http://openstreetmap.org">OpenStreetMap</a>, under <a href="http://www.openstreetmap.org/copyright">ODbL</a>.'
-            elif map_style == "CartoDB Positron":
-                attribution = '&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors, &copy; <a href="https://cartodb.com/attributions">CartoDB</a>'
-            
-            # إنشاء الخريطة
-            m = folium.Map(
-                location=[center_lat, center_lon],
-                zoom_start=zoom_level,
-                tiles=map_style,
-                attr=attribution  # إضافة سمة الإسناد
-            )
-            
-            # إضافة أدوات القياس إذا تم اختيارها
-            if show_measurements:
-                MeasureControl(position='topright', primary_length_unit='kilometers').add_to(m)
-            
-            # إضافة النقاط إلى الخريطة
-            if cluster_markers:
-                # إنشاء مجموعة تجميع
-                marker_cluster = MarkerCluster(name="تجميع المشاريع").add_to(m)
-                
-                # إضافة النقاط إلى المجموعة
-                for location in locations:
-                    # إنشاء النافذة المنبثقة
-                    popup_html = f"""
-                    <div style='direction: rtl; text-align: right;'>
-                        <h4>{location['name']}</h4>
-                        <p><strong>الوصف:</strong> {location['description']}</p>
-                        <p><strong>المدينة:</strong> {location['city']}</p>
-                        <p><strong>الحالة:</strong> {location['status']}</p>
-                        <p><strong>الإحداثيات:</strong> {location['lat']:.6f}, {location['lon']:.6f}</p>
-                        <button onclick="window.open('/project/{location['project_id']}', '_self')">عرض تفاصيل المشروع</button>
-                    </div>
-                    """
-                    
-                    # تحديد لون العلامة حسب حالة المشروع
-                    icon_color = 'green'
-                    if location['status'] == 'قيد التنفيذ':
-                        icon_color = 'orange'
-                    elif location['status'] == 'متوقف':
-                        icon_color = 'red'
-                    elif location['status'] == 'مكتمل':
-                        icon_color = 'blue'
-                    
-                    # إضافة العلامة
-                    folium.Marker(
-                        location=[location['lat'], location['lon']],
-                        popup=folium.Popup(popup_html, max_width=300),
-                        tooltip=location['name'],
-                        icon=folium.Icon(color=icon_color, icon='info-sign')
-                    ).add_to(marker_cluster)
-            else:
-                # إضافة النقاط مباشرة إلى الخريطة
-                for location in locations:
-                    # إنشاء النافذة المنبثقة
-                    popup_html = f"""
-                    <div style='direction: rtl; text-align: right;'>
-                        <h4>{location['name']}</h4>
-                        <p><strong>الوصف:</strong> {location['description']}</p>
-                        <p><strong>المدينة:</strong> {location['city']}</p>
-                        <p><strong>الحالة:</strong> {location['status']}</p>
-                        <p><strong>الإحداثيات:</strong> {location['lat']:.6f}, {location['lon']:.6f}</p>
-                        <button onclick="window.open('/project/{location['project_id']}', '_self')">عرض تفاصيل المشروع</button>
-                    </div>
-                    """
-                    
-                    # تحديد لون العلامة حسب حالة المشروع
-                    icon_color = 'green'
-                    if location['status'] == 'قيد التنفيذ':
-                        icon_color = 'orange'
-                    elif location['status'] == 'متوقف':
-                        icon_color = 'red'
-                    elif location['status'] == 'مكتمل':
-                        icon_color = 'blue'
-                    
-                    # إضافة العلامة
-                    folium.Marker(
-                        location=[location['lat'], location['lon']],
-                        popup=folium.Popup(popup_html, max_width=300),
-                        tooltip=location['name'],
-                        icon=folium.Icon(color=icon_color, icon='info-sign')
-                    ).add_to(m)
-            
-            # إضافة خريطة حرارية إذا تم اختيارها
-            if show_heatmap and heat_data:
-                HeatMap(heat_data, radius=15).add_to(m)
-            
-            # إضافة طبقات متنوعة للخريطة
-            folium.TileLayer('OpenStreetMap').add_to(m)
-            folium.TileLayer('Stamen Terrain').add_to(m)
-            folium.TileLayer('Stamen Toner').add_to(m)
-            folium.TileLayer('CartoDB positron').add_to(m)
-            folium.TileLayer('CartoDB dark_matter').add_to(m)
-            
-            # إضافة أدوات التحكم بالطبقات
-            folium.LayerControl().add_to(m)
-            
-            # عرض الخريطة
-            st_map = folium_static(m, width=1000, height=600)
-            
-            # التفاعل مع النقر على الخريطة (سيتم تنفيذه عندما يتم دعم التفاعل)
-            # حاليًا لا يوجد دعم مباشر للتفاعل مع الخريطة في Streamlit
-            
-            # عرض بيانات المشاريع في جدول
-            st.markdown("### قائمة المشاريع على الخريطة")
-            
-            projects_df = pd.DataFrame(filtered_projects)
-            
-            # إعادة تسمية الأعمدة بالعربية
-            renamed_columns = {
-                "name": "اسم المشروع",
-                "city": "المدينة",
-                "status": "الحالة",
-                "description": "الوصف",
-                "project_id": "معرف المشروع",
-                "latitude": "خط العرض",
-                "longitude": "خط الطول"
-            }
-            
-            # تحديد الأعمدة للعرض
-            display_columns = ["name", "city", "status", "project_id"]
-            
-            # إنشاء جدول للعرض
-            display_df = projects_df[display_columns].rename(columns=renamed_columns)
-            
-            # عرض الجدول
-            st.dataframe(display_df, width=1000, height=400)
-            
-            # زر لاختيار مشروع لعرض التضاريس
-            selected_project_id = st.selectbox(
-                "اختر مشروعًا لعرض التضاريس ثلاثية الأبعاد",
-                options=projects_df["project_id"].tolist(),
-                format_func=lambda x: next((p["name"] for p in filtered_projects if p["project_id"] == x), x),
-                key="select_project_for_terrain"
-            )
-            
-            # زر عرض التضاريس
-            if styled_button("عرض التضاريس", key="show_terrain_btn", type="primary", icon="🏔️"):
-                # العثور على المشروع المحدد
-                selected_project = next((p for p in filtered_projects if p["project_id"] == selected_project_id), None)
-                
-                if selected_project:
-                    # تخزين الموقع المحدد في حالة الجلسة
-                    st.session_state.selected_location = {
-                        "latitude": selected_project["latitude"],
-                        "longitude": selected_project["longitude"],
-                        "name": selected_project["name"],
-                        "project_id": selected_project["project_id"]
-                    }
-                    
-                    # جلب بيانات التضاريس
-                    try:
-                        terrain_data = self._fetch_terrain_data(
-                            selected_project["latitude"],
-                            selected_project["longitude"]
-                        )
-                        
-                        # تخزين بيانات التضاريس في حالة الجلسة
-                        st.session_state.terrain_data = terrain_data
-                        
-                        # الانتقال إلى تبويب عرض التضاريس
-                        st.rerun()
-                    except Exception as e:
-                        st.error(f"حدث خطأ أثناء جلب بيانات التضاريس: {str(e)}")
-        else:
-            st.warning("لا توجد مواقع مشاريع متاحة. يرجى إضافة مواقع من تبويب 'إدارة المواقع'.")
-    
-    def _render_3d_terrain(self):
-        """عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>🏔️ عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد</h3>
-            <p>عرض تفاعلي ثلاثي الأبعاد لتضاريس موقع المشروع المحدد.</p>
-            <p>يمكنك تدوير وتكبير العرض للحصول على رؤية أفضل للموقع.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # التحقق من وجود موقع محدد
-        if st.session_state.selected_location is None:
-            st.info("يرجى اختيار موقع من تبويب 'الخريطة التفاعلية' أولاً.")
-            
-            # بديل: السماح بإدخال الإحداثيات يدوياً
-            st.markdown("### إدخال الإحداثيات يدوياً")
-            
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                manual_lat = st.number_input("خط العرض", value=24.7136, step=0.0001, format="%.6f", key="manual_lat")
-            
-            with col2:
-                manual_lon = st.number_input("خط الطول", value=46.6753, step=0.0001, format="%.6f", key="manual_lon")
-            
-            if styled_button("عرض التضاريس", key="manual_terrain_btn", type="primary", icon="🏔️"):
-                try:
-                    # جلب بيانات التضاريس
-                    terrain_data = self._fetch_terrain_data(manual_lat, manual_lon)
-                    
-                    # تخزين بيانات التضاريس والموقع في حالة الجلسة
-                    st.session_state.terrain_data = terrain_data
-                    st.session_state.selected_location = {
-                        "latitude": manual_lat,
-                        "longitude": manual_lon,
-                        "name": f"الموقع المخصص ({manual_lat:.4f}, {manual_lon:.4f})",
-                        "project_id": "custom"
-                    }
-                    
-                    # إعادة تشغيل التطبيق لتحديث العرض
-                    st.rerun()
-                except Exception as e:
-                    st.error(f"حدث خطأ أثناء جلب بيانات التضاريس: {str(e)}")
-            
-            # عرض خريطة لتحديد الموقع
-            st.markdown("### حدد موقعًا على الخريطة")
-            m = folium.Map(
-                location=[24.7136, 46.6753], 
-                zoom_start=6,
-                attr='&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors'
-            )
-            folium_static(m, width=1000, height=500)
-            
-            st.info("ملاحظة: لا يمكن تحديد موقع على الخريطة مباشرة في هذا الإصدار. يرجى إدخال الإحداثيات يدوياً أو اختيار مشروع من القائمة.")
-            
-            return
-        
-        # عرض معلومات الموقع المحدد
-        st.markdown(f"### تضاريس موقع: {st.session_state.selected_location['name']}")
-        st.markdown(f"الإحداثيات: {st.session_state.selected_location['latitude']:.6f}, {st.session_state.selected_location['longitude']:.6f}")
-        
-        # التحقق من وجود بيانات التضاريس
-        if st.session_state.terrain_data is None:
-            st.warning("لا توجد بيانات تضاريس متاحة لهذا الموقع. جاري جلب البيانات...")
-            
-            try:
-                # جلب بيانات التضاريس
-                terrain_data = self._fetch_terrain_data(
-                    st.session_state.selected_location["latitude"],
-                    st.session_state.selected_location["longitude"]
-                )
-                
-                # تخزين بيانات التضاريس في حالة الجلسة
-                st.session_state.terrain_data = terrain_data
-                
-                # إعادة تشغيل التطبيق لتحديث العرض
-                st.rerun()
-            except Exception as e:
-                st.error(f"حدث خطأ أثناء جلب بيانات التضاريس: {str(e)}")
-                return
-        
-        # عرض الخريطة ثنائية الأبعاد للموقع
-        st.markdown("### خريطة الموقع")
-        
-        # إنشاء خريطة صغيرة للموقع
-        mini_map = folium.Map(
-            location=[st.session_state.selected_location["latitude"], st.session_state.selected_location["longitude"]], 
-            zoom_start=10,
-            attr='&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors'
-        )
-        folium.Marker(location=[st.session_state.selected_location["latitude"], st.session_state.selected_location["longitude"]], tooltip="الموقع المحدد").add_to(mini_map)
-        folium_static(mini_map, width=700, height=300)
-        
-        # عرض بيانات التضاريس
-        st.markdown("### نموذج التضاريس ثلاثي الأبعاد")
-        
-        # تحويل بيانات التضاريس إلى DataFrame
-        df = pd.DataFrame(st.session_state.terrain_data)
-        
-        # اختيار نظام ألوان
-        color_schemes = {
-            "Viridis": "Viridis",
-            "أخضر إلى بني": "Greens",
-            "أزرق إلى أحمر": "RdBu",
-            "أرجواني إلى أخضر": "PuGn",
-            "نظام الارتفاعات": "Terrain"
-        }
-        
-        color_scheme = st.selectbox(
-            "نظام الألوان",
-            options=list(color_schemes.keys()),
-            index=4,
-            key="3d_color_scheme"
-        )
-        
-        # خيارات العرض
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            exaggeration = st.slider("تضخيم الارتفاع", 1, 50, 15, key="terrain_exaggeration")
-        
-        with col2:
-            radius = st.slider("نطاق العرض (كم)", 1, 20, 5, key="terrain_radius")
-        
-        with col3:
-            resolution = st.slider("دقة العرض", 10, 100, 50, key="terrain_resolution")
-        
-        if not df.empty and len(df) > 1:
-            # إعادة جلب البيانات إذا تغير النطاق
-            current_lat = st.session_state.selected_location["latitude"]
-            current_lon = st.session_state.selected_location["longitude"]
-            current_radius = radius
-            
-            # جلب بيانات جديدة إذا تغير النطاق
-            if styled_button("تحديث النطاق", key="update_radius_btn"):
-                try:
-                    # جلب بيانات التضاريس
-                    terrain_data = self._fetch_terrain_data(
-                        current_lat,
-                        current_lon,
-                        radius_km=current_radius
-                    )
-                    
-                    # تخزين بيانات التضاريس في حالة الجلسة
-                    st.session_state.terrain_data = terrain_data
-                    
-                    # إعادة تشغيل التطبيق لتحديث العرض
-                    st.rerun()
-                except Exception as e:
-                    st.error(f"حدث خطأ أثناء تحديث بيانات التضاريس: {str(e)}")
-            
-            # تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب لـ PyDeck
-            x = df["longitude"].values
-            y = df["latitude"].values
-            z = df["elevation"].values * exaggeration  # تضخيم الارتفاع
-            
-            # تطبيع الارتفاعات للحصول على ألوان مناسبة
-            normalized_elevation = (z - z.min()) / (z.max() - z.min() if z.max() != z.min() else 1)
-            
-            # الحصول على نظام الألوان
-            cmap = self._get_color_map(color_schemes[color_scheme])
-            
-            # إنشاء عمود الألوان
-            df["color"] = [
-                cmap(ne) if ne <= 1.0 else cmap(1.0)
-                for ne in normalized_elevation
-            ]
-            
-            # تهيئة عرض PyDeck
-            view_state = pdk.ViewState(
-                latitude=current_lat,
-                longitude=current_lon,
-                zoom=10,
-                pitch=45,
-                bearing=0
-            )
-            
-            # إنشاء طبقة التضاريس
-            terrain_layer = pdk.Layer(
-                "ColumnLayer",
-                data=df,
-                get_position=["longitude", "latitude"],
-                get_elevation="elevation * " + str(exaggeration),
-                get_fill_color="color",
-                get_radius=resolution,
-                pickable=True,
-                auto_highlight=True,
-                elevation_scale=1,
-                elevation_range=[0, 1000],
-                coverage=1,
-            )
-            
-            # إضافة طبقة لعلامة الموقع المحدد
-            marker_df = pd.DataFrame({
-                "latitude": [current_lat],
-                "longitude": [current_lon],
-                "size": [400]
-            })
-            
-            marker_layer = pdk.Layer(
-                "ScatterplotLayer",
-                data=marker_df,
-                get_position=["longitude", "latitude"],
-                get_radius="size",
-                get_fill_color=[255, 0, 0, 200],
-                pickable=True,
-            )
-            
-            # تهيئة العرض
-            r = pdk.Deck(
-                layers=[terrain_layer, marker_layer],
-                initial_view_state=view_state,
-                map_style="mapbox://styles/mapbox/satellite-v9",
-                tooltip={
-                    "html": "<b>ارتفاع:</b> {elevation} متر<br/><b>إحداثيات:</b> {latitude:.6f}, {longitude:.6f}",
-                    "style": {
-                        "backgroundColor": "steelblue",
-                        "color": "white",
-                        "direction": "rtl",
-                        "text-align": "right"
-                    }
-                }
-            )
-            
-            # عرض نموذج التضاريس
-            st.pydeck_chart(r)
-            
-            # إضافة معلومات إضافية
-            st.markdown("### معلومات الارتفاع")
-            
-            # حساب الإحصاءات
-            min_elevation = df["elevation"].min()
-            max_elevation = df["elevation"].max()
-            avg_elevation = df["elevation"].mean()
-            
-            # عرض الإحصاءات
-            stat_col1, stat_col2, stat_col3 = st.columns(3)
-            
-            with stat_col1:
-                st.metric("أدنى ارتفاع", f"{min_elevation:.1f} متر")
-            
-            with stat_col2:
-                st.metric("متوسط الارتفاع", f"{avg_elevation:.1f} متر")
-            
-            with stat_col3:
-                st.metric("أعلى ارتفاع", f"{max_elevation:.1f} متر")
-            
-            # زر لتصدير البيانات
-            if styled_button("تصدير بيانات التضاريس", key="export_terrain_btn", type="secondary", icon="📊"):
-                # تحويل البيانات إلى CSV
-                csv = df.to_csv(index=False)
-                
-                # إنشاء رابط تنزيل
-                b64 = base64.b64encode(csv.encode()).decode()
-                href = f'<a href="data:file/csv;base64,{b64}" download="terrain_data_{st.session_state.selected_location["project_id"]}.csv" class="btn">تنزيل البيانات (CSV)</a>'
-                st.markdown(href, unsafe_allow_html=True)
-        else:
-            st.error("لا توجد بيانات كافية لعرض نموذج التضاريس. حاول اختيار موقع آخر أو زيادة النطاق.")
-    
-    def _render_location_analysis(self):
-        """عرض تحليل المواقع"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>📊 تحليل موقع المشروع</h3>
-            <p>تحليل متقدم لموقع المشروع وتضاريسه والظروف المحيطة.</p>
-            <p>يمكنك تحليل الارتفاعات والمسافات وقياس التكاليف المرتبطة بالموقع.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # التحقق من وجود مواقع
-        if len(st.session_state.project_locations) == 0:
-            st.warning("لا توجد مواقع مشاريع متاحة للتحليل. يرجى إضافة مواقع من تبويب 'إدارة المواقع'.")
-            return
-        
-        # اختيار موقع أو موقعين للتحليل
-        analysis_type = st.radio(
-            "نوع التحليل",
-            options=["تحليل موقع واحد", "مقارنة موقعين"],
-            key="location_analysis_type",
-            horizontal=True
-        )
-        
-        # تحويل المواقع إلى DataFrame
-        projects_df = pd.DataFrame(st.session_state.project_locations)
-        
-        if analysis_type == "تحليل موقع واحد":
-            # اختيار موقع للتحليل
-            selected_project_id = st.selectbox(
-                "اختر موقع المشروع للتحليل",
-                options=projects_df["project_id"].tolist(),
-                format_func=lambda x: next((p["name"] for p in st.session_state.project_locations if p["project_id"] == x), x),
-                key="analysis_project"
-            )
-            
-            # العثور على المشروع المحدد
-            selected_project = next((p for p in st.session_state.project_locations if p["project_id"] == selected_project_id), None)
-            
-            if selected_project:
-                # عرض معلومات المشروع
-                st.markdown(f"### تحليل موقع: {selected_project['name']}")
-                
-                # عرض خريطة الموقع
-                st.markdown("#### موقع المشروع")
-                
-                # إنشاء خريطة صغيرة للموقع
-                m2 = folium.Map(
-                    location=[selected_project["latitude"], selected_project["longitude"]], 
-                    zoom_start=10,
-                    attr='&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors'
-                )
-                folium.Marker(location=[selected_project["latitude"], selected_project["longitude"]], tooltip=selected_project["name"]).add_to(m2)
-                
-                # إضافة دائرة بنصف قطر محدد
-                analysis_radius = st.slider("نطاق التحليل (كم)", 1, 50, 10, key="analysis_radius")
-                folium.Circle(
-                    location=[selected_project["latitude"], selected_project["longitude"]],
-                    radius=analysis_radius * 1000,  # تحويل إلى أمتار
-                    color="red",
-                    fill=True,
-                    fill_opacity=0.2
-                ).add_to(m2)
-                
-                folium_static(m2, width=700, height=400)
-                
-                # تحليل الموقع
-                st.markdown("#### عوامل الموقع")
-                
-                # تحليل اعتباري للموقع (يمكن استبداله بتحليل حقيقي من خدمات مثل Google Places API)
-                
-                # عوامل افتراضية - ستتغير هذه باستخدام بيانات حقيقية
-                factors = {
-                    "قرب المدينة": random.uniform(0.4, 1.0),
-                    "توفر المياه": random.uniform(0.3, 0.9),
-                    "سهولة الوصول": random.uniform(0.5, 1.0),
-                    "الظروف الجوية": random.uniform(0.6, 1.0),
-                    "التضاريس": random.uniform(0.3, 0.8),
-                    "توفر العمالة": random.uniform(0.5, 0.9),
-                    "البنية التحتية": random.uniform(0.4, 0.9),
-                    "المخاطر البيئية": random.uniform(0.3, 0.7)
-                }
-                
-                # مخطط شريطي للعوامل
-                factors_df = pd.DataFrame({
-                    "العامل": list(factors.keys()),
-                    "التقييم": list(factors.values())
-                })
-                
-                # الترتيب تنازلياً
-                factors_df = factors_df.sort_values(by="التقييم", ascending=False)
-                
-                # عرض الرسم البياني
-                st.bar_chart(factors_df.set_index("العامل"))
-                
-                # تقييم إجمالي للموقع
-                overall_score = sum(factors.values()) / len(factors)
-                
-                # عرض التقييم الإجمالي
-                st.markdown(f"#### التقييم الإجمالي للموقع: {overall_score:.2f}/1.0")
-                
-                # مؤشر تقدم للتقييم
-                st.progress(overall_score)
-                
-                # تصنيف التقييم
-                if overall_score >= 0.8:
-                    rating = "ممتاز"
-                    color = "green"
-                elif overall_score >= 0.6:
-                    rating = "جيد"
-                    color = "blue"
-                elif overall_score >= 0.4:
-                    rating = "مقبول"
-                    color = "orange"
-                else:
-                    rating = "ضعيف"
-                    color = "red"
-                
-                st.markdown(f"<h4 style='color: {color};'>تصنيف الموقع: {rating}</h4>", unsafe_allow_html=True)
-                
-                # توصيات للموقع
-                st.markdown("#### توصيات الموقع")
-                
-                recommendations = [
-                    "تحسين طرق الوصول للموقع لزيادة كفاءة نقل المواد والمعدات.",
-                    "إجراء دراسة جيوتقنية مفصلة للتضاريس قبل البدء في أعمال الحفر.",
-                    "التأكد من توفر مصادر المياه الكافية لاحتياجات المشروع.",
-                    "التنسيق مع السلطات المحلية لتسهيل توصيل الخدمات للموقع.",
-                    "وضع خطة للتعامل مع الظروف الجوية المتقلبة في المنطقة."
-                ]
-                
-                for rec in recommendations:
-                    st.markdown(f"- {rec}")
-                
-                # المرافق القريبة
-                st.markdown("#### المرافق القريبة (تمثيل افتراضي)")
-                
-                # بيانات افتراضية للمرافق القريبة
-                nearby_facilities = {
-                    "مستشفى": random.uniform(5, 30),
-                    "مدرسة": random.uniform(2, 15),
-                    "محطة وقود": random.uniform(2, 20),
-                    "مركز تسوق": random.uniform(3, 25),
-                    "مكتب حكومي": random.uniform(7, 35),
-                    "مطار": random.uniform(15, 100),
-                    "ميناء": random.uniform(20, 150)
-                }
-                
-                # عرض المرافق في جدول
-                facilities_df = pd.DataFrame({
-                    "المرفق": list(nearby_facilities.keys()),
-                    "المسافة (كم)": list(nearby_facilities.values())
-                })
-                
-                # ترتيب حسب المسافة
-                facilities_df = facilities_df.sort_values(by="المسافة (كم)")
-                
-                # عرض الجدول
-                st.dataframe(facilities_df, width=700)
-                
-                # تقرير تكلفة الموقع
-                st.markdown("#### تقديرات تكلفة الموقع")
-                
-                # بنود التكلفة الافتراضية
-                cost_items = {
-                    "تكلفة تسوية الأرض": random.uniform(50000, 200000),
-                    "تكلفة البنية التحتية": random.uniform(100000, 500000),
-                    "تكلفة النقل الإضافية": random.uniform(30000, 150000),
-                    "تكلفة الحماية من المخاطر البيئية": random.uniform(20000, 100000),
-                    "تكلفة توصيل الخدمات": random.uniform(40000, 200000)
-                }
-                
-                # عرض بنود التكلفة
-                st.markdown("##### بنود التكلفة")
-                
-                for item, cost in cost_items.items():
-                    st.markdown(f"- {item}: {format_currency(cost)} ريال")
-                
-                # إجمالي التكلفة
-                total_cost = sum(cost_items.values())
-                st.markdown(f"##### إجمالي تكلفة الموقع: {format_currency(total_cost)} ريال")
-                
-                # خيارات تحسين الموقع
-                st.markdown("#### خيارات تحسين الموقع")
-                
-                improvement_options = [
-                    {"name": "تسوية الأرض وإزالة العوائق", "cost": 75000, "impact": 0.15},
-                    {"name": "تحسين طرق الوصول", "cost": 120000, "impact": 0.2},
-                    {"name": "بناء نظام صرف للمياه", "cost": 90000, "impact": 0.18},
-                    {"name": "تعزيز البنية التحتية", "cost": 180000, "impact": 0.25},
-                    {"name": "نظام حماية من العوامل الجوية", "cost": 60000, "impact": 0.12}
-                ]
-                
-                # عرض خيارات التحسين
-                st.markdown("اختر خيارات التحسين لتقييم التأثير والتكلفة:")
-                
-                selected_improvements = []
-                for i, option in enumerate(improvement_options):
-                    if st.checkbox(f"{option['name']} - {format_currency(option['cost'])} ريال", key=f"imp_{i}"):
-                        selected_improvements.append(option)
-                
-                if selected_improvements:
-                    # حساب التأثير والتكلفة الإجمالية
-                    total_impact = sum(imp["impact"] for imp in selected_improvements)
-                    total_improvement_cost = sum(imp["cost"] for imp in selected_improvements)
-                    
-                    # عرض النتائج
-                    st.markdown(f"##### تحسين التقييم المتوقع: +{total_impact:.2f}")
-                    new_score = min(1.0, overall_score + total_impact)
-                    st.markdown(f"##### التقييم الجديد المتوقع: {new_score:.2f}/1.0")
-                    st.progress(new_score)
-                    
-                    # تصنيف التقييم الجديد
-                    if new_score >= 0.8:
-                        new_rating = "ممتاز"
-                        new_color = "green"
-                    elif new_score >= 0.6:
-                        new_rating = "جيد"
-                        new_color = "blue"
-                    elif new_score >= 0.4:
-                        new_rating = "مقبول"
-                        new_color = "orange"
-                    else:
-                        new_rating = "ضعيف"
-                        new_color = "red"
-                    
-                    st.markdown(f"<h5 style='color: {new_color};'>التصنيف الجديد المتوقع: {new_rating}</h5>", unsafe_allow_html=True)
-                    
-                    # عرض التكلفة الإجمالية
-                    st.markdown(f"##### تكلفة التحسينات: {format_currency(total_improvement_cost)} ريال")
-            else:
-                st.error("لم يتم العثور على المشروع المحدد.")
-        else:  # مقارنة موقعين
-            # اختيار موقعين للمقارنة
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                project_id_1 = st.selectbox(
-                    "الموقع الأول",
-                    options=projects_df["project_id"].tolist(),
-                    format_func=lambda x: next((p["name"] for p in st.session_state.project_locations if p["project_id"] == x), x),
-                    key="compare_project_1"
-                )
-            
-            with col2:
-                # استبعاد الموقع الأول من الخيارات
-                remaining_options = [pid for pid in projects_df["project_id"].tolist() if pid != project_id_1]
-                
-                if remaining_options:
-                    project_id_2 = st.selectbox(
-                        "الموقع الثاني",
-                        options=remaining_options,
-                        format_func=lambda x: next((p["name"] for p in st.session_state.project_locations if p["project_id"] == x), x),
-                        key="compare_project_2"
-                    )
-                else:
-                    st.warning("يجب أن يكون هناك موقعان على الأقل للمقارنة.")
-                    return
-            
-            # العثور على المشروعين المحددين
-            project_1 = next((p for p in st.session_state.project_locations if p["project_id"] == project_id_1), None)
-            project_2 = next((p for p in st.session_state.project_locations if p["project_id"] == project_id_2), None)
-            
-            if project_1 and project_2:
-                # عرض عنوان المقارنة
-                st.markdown(f"### مقارنة بين موقعي {project_1['name']} و {project_2['name']}")
-                
-                # عرض خريطة توضح الموقعين
-                st.markdown("#### الموقعان على الخريطة")
-                
-                # حساب المركز والزوم المناسب
-                center_lat = (project_1["latitude"] + project_2["latitude"]) / 2
-                center_lon = (project_1["longitude"] + project_2["longitude"]) / 2
-                
-                # حساب المسافة بين الموقعين
-                distance = self._calculate_distance(
-                    project_1["latitude"], project_1["longitude"],
-                    project_2["latitude"], project_2["longitude"]
-                )
-                
-                # تحديد مستوى التكبير حسب المسافة
-                zoom_level = 12 if distance < 10 else (10 if distance < 50 else 8)
-                
-                # إنشاء الخريطة
-                compare_map = folium.Map(
-                    location=[center_lat, center_lon],
-                    zoom_start=zoom_level,
-                    attr='&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors'
-                )
-                
-                # إضافة العلامات للموقعين
-                folium.Marker(
-                    location=[project_1["latitude"], project_1["longitude"]],
-                    tooltip=project_1["name"],
-                    icon=folium.Icon(color="blue", icon="info-sign")
-                ).add_to(compare_map)
-                
-                folium.Marker(
-                    location=[project_2["latitude"], project_2["longitude"]],
-                    tooltip=project_2["name"],
-                    icon=folium.Icon(color="red", icon="info-sign")
-                ).add_to(compare_map)
-                
-                # إضافة خط يربط بين الموقعين
-                folium.PolyLine(
-                    locations=[
-                        [project_1["latitude"], project_1["longitude"]],
-                        [project_2["latitude"], project_2["longitude"]]
-                    ],
-                    color="green",
-                    weight=3,
-                    opacity=0.7,
-                    tooltip=f"المسافة: {distance:.2f} كم"
-                ).add_to(compare_map)
-                
-                # عرض الخريطة
-                folium_static(compare_map, width=800, height=500)
-                
-                # عرض المسافة بين الموقعين
-                st.markdown(f"#### المسافة بين الموقعين: {distance:.2f} كيلومتر")
-                
-                # مقارنة معلومات الموقعين
-                st.markdown("#### مقارنة المعلومات الأساسية")
-                
-                # إنشاء جدول المقارنة
-                comparison_data = {
-                    "المعلومات": ["المدينة", "الحالة", "خط العرض", "خط الطول", "الوصف"],
-                    project_1["name"]: [
-                        project_1.get("city", ""),
-                        project_1.get("status", ""),
-                        f"{project_1['latitude']:.6f}",
-                        f"{project_1['longitude']:.6f}",
-                        project_1.get("description", "")
-                    ],
-                    project_2["name"]: [
-                        project_2.get("city", ""),
-                        project_2.get("status", ""),
-                        f"{project_2['latitude']:.6f}",
-                        f"{project_2['longitude']:.6f}",
-                        project_2.get("description", "")
-                    ]
-                }
-                
-                comparison_df = pd.DataFrame(comparison_data)
-                st.dataframe(comparison_df, width=800)
-                
-                # مقارنة العوامل البيئية والمكانية
-                st.markdown("#### مقارنة العوامل")
-                
-                # بيانات افتراضية للعوامل - ستتغير هذه باستخدام بيانات حقيقية
-                factors_comparison = {
-                    "العامل": ["قرب المدينة", "توفر المياه", "سهولة الوصول", "الظروف الجوية", "التضاريس", "توفر العمالة", "البنية التحتية", "المخاطر البيئية"],
-                    project_1["name"]: [random.uniform(0.4, 1.0) for _ in range(8)],
-                    project_2["name"]: [random.uniform(0.4, 1.0) for _ in range(8)]
-                }
-                
-                # تحويل إلى DataFrame
-                factors_df = pd.DataFrame(factors_comparison)
-                
-                # رسم بياني شريطي للمقارنة
-                st.bar_chart(factors_df.set_index("العامل"))
-                
-                # حساب إجمالي التقييم لكل موقع
-                project_1_score = sum(factors_comparison[project_1["name"]]) / len(factors_comparison[project_1["name"]])
-                project_2_score = sum(factors_comparison[project_2["name"]]) / len(factors_comparison[project_2["name"]])
-                
-                # عرض التقييم الإجمالي
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    st.markdown(f"##### تقييم {project_1['name']}: {project_1_score:.2f}/1.0")
-                    st.progress(project_1_score)
-                
-                with col2:
-                    st.markdown(f"##### تقييم {project_2['name']}: {project_2_score:.2f}/1.0")
-                    st.progress(project_2_score)
-                
-                # تحديد الموقع المفضل
-                preferred_site = project_1["name"] if project_1_score > project_2_score else project_2["name"]
-                score_diff = abs(project_1_score - project_2_score)
-                
-                if score_diff < 0.1:
-                    recommendation = "الموقعان متقاربان في التقييم ويمكن اعتبارهما متكافئين."
-                    color = "blue"
-                else:
-                    recommendation = f"الموقع الأفضل هو: {preferred_site}"
-                    color = "green"
-                
-                st.markdown(f"<h4 style='color: {color};'>{recommendation}</h4>", unsafe_allow_html=True)
-                
-                # تحليل التكلفة
-                st.markdown("#### مقارنة تقديرات التكلفة")
-                
-                # بنود الت��لفة الافتراضية
-                cost_items = ["تسوية الأرض", "البنية التحتية", "النقل", "الحماية من المخاطر", "توصيل الخدمات"]
-                
-                site_1_costs = [random.uniform(50000, 200000) for _ in range(len(cost_items))]
-                site_2_costs = [random.uniform(50000, 200000) for _ in range(len(cost_items))]
-                
-                # إنشاء DataFrame للتكاليف
-                cost_df = pd.DataFrame({
-                    "بند التكلفة": cost_items,
-                    f"{project_1['name']} (ريال)": site_1_costs,
-                    f"{project_2['name']} (ريال)": site_2_costs
-                })
-                
-                # عرض جدول التكاليف
-                st.dataframe(cost_df, width=800)
-                
-                # حساب إجمالي التكلفة لكل موقع
-                total_cost_1 = sum(site_1_costs)
-                total_cost_2 = sum(site_2_costs)
-                
-                # عرض إجمالي التكلفة
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    st.metric(
-                        f"إجمالي تكلفة {project_1['name']}",
-                        f"{format_currency(total_cost_1)} ريال"
-                    )
-                
-                with col2:
-                    st.metric(
-                        f"إجمالي تكلفة {project_2['name']}",
-                        f"{format_currency(total_cost_2)} ريال",
-                        f"{format_currency(total_cost_2 - total_cost_1)}"
-                    )
-                
-                # تحليل إضافي للمقارنة
-                st.markdown("#### ملخص المقارنة")
-                
-                comparison_summary = f"""
-                بناءً على التحليل المقدم، يمكن استخلاص الملاحظات التالية:
-                
-                1. **المسافة بين الموقعين:** {distance:.2f} كيلومتر.
-                2. **التقييم:** {project_1['name']} بتقييم {project_1_score:.2f}/1.0، و{project_2['name']} بتقييم {project_2_score:.2f}/1.0.
-                3. **التكلفة:** {project_1['name']} بتكلفة {format_currency(total_cost_1)} ريال، و{project_2['name']} بتكلفة {format_currency(total_cost_2)} ريال.
-                
-                بالنظر إلى العوامل أعلاه، فإن الموقع **{preferred_site}** هو الخيار الأفضل من حيث التوازن بين التقييم والتكلفة.
-                """
-                
-                st.markdown(comparison_summary)
-            else:
-                st.error("لم يتم العثور على أحد المشروعين المحددين.")
-    
-    def _render_location_management(self):
-        """عرض إدارة المواقع"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>📍 إدارة مواقع المشاريع</h3>
-            <p>إضافة وتعديل مواقع المشاريع وتصدير واستيراد البيانات.</p>
-            <p>يمكنك إدخال مواقع المشاريع الجديدة وتعديل المواقع الموجودة وحذفها.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # تبويبات فرعية للإدارة
-        subtabs = st.tabs([
-            "إضافة موقع جديد",
-            "تحرير المواقع",
-            "استيراد/تصدير المواقع"
-        ])
-        
-        # تبويب إضافة موقع جديد
-        with subtabs[0]:
-            self._render_add_location()
-            
-        # تبويب تحرير المواقع
-        with subtabs[1]:
-            self._render_edit_locations()
-            
-        # تبويب استيراد/تصدير المواقع
-        with subtabs[2]:
-            self._render_import_export_locations()
-    
-    def _render_add_location(self):
-        """عرض نموذج إضافة موقع جديد"""
-        st.markdown("### إضافة موقع مشروع جديد")
-        
-        # نموذج إضافة موقع جديد
-        with st.form(key="add_location_form"):
-            # معلومات أساسية
-            project_name = st.text_input("اسم المشروع", key="new_project_name")
-            project_description = st.text_area("وصف المشروع", key="new_project_description")
-            
-            # معلومات الموقع
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                city = st.text_input("المدينة", key="new_city")
-                status = st.selectbox(
-                    "حالة المشروع",
-                    options=["مخطط", "قيد التنفيذ", "متوقف", "مكتمل"],
-                    key="new_status"
-                )
-            
-            with col2:
-                latitude = st.number_input("خط العرض", value=24.7136, step=0.0001, format="%.6f", key="new_latitude")
-                longitude = st.number_input("خط الطول", value=46.6753, step=0.0001, format="%.6f", key="new_longitude")
-            
-            # عرض الموقع على خريطة صغيرة
-            mini_map = folium.Map(
-                location=[latitude, longitude], 
-                zoom_start=10,
-                attr='&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors'
-            )
-            folium.Marker(location=[latitude, longitude], tooltip="الموقع المحدد").add_to(mini_map)
-            folium_static(mini_map, width=700, height=300)
-            
-            # زر الإضافة
-            submit_button = st.form_submit_button("إضافة الموقع")
-        
-        # معالجة النموذج عند الإرسال
-        if submit_button:
-            if not project_name:
-                st.error("يرجى إدخال اسم المشروع.")
-            else:
-                # إنشاء معرف فريد للمشروع
-                project_id = f"PRJ{len(st.session_state.project_locations) + 1:03d}"
-                
-                # إضافة المشروع الجديد
-                new_project = {
-                    "project_id": project_id,
-                    "name": project_name,
-                    "description": project_description,
-                    "city": city,
-                    "status": status,
-                    "latitude": latitude,
-                    "longitude": longitude
-                }
-                
-                # إضافة المشروع إلى القائمة
-                st.session_state.project_locations.append(new_project)
-                
-                # حفظ البيانات
-                self._save_locations_data()
-                
-                # عرض رسالة نجاح
-                st.success(f"تمت إضافة موقع المشروع '{project_name}' بنجاح.")
-                
-                # إعادة تحميل الصفحة
-                st.rerun()
-    
-    def _render_edit_locations(self):
-        """عرض واجهة تحرير المواقع الموجودة"""
-        st.markdown("### تحرير مواقع المشاريع")
-        
-        if len(st.session_state.project_locations) == 0:
-            st.warning("لا توجد مواقع مشاريع للتحرير. يرجى إضافة مواقع أولاً.")
-            return
-        
-        # عرض قائمة المشاريع
-        projects_df = pd.DataFrame(st.session_state.project_locations)
-        
-        # إعادة تسمية الأعمدة بالعربية
-        renamed_columns = {
-            "name": "اسم المشروع",
-            "city": "المدينة",
-            "status": "الحالة",
-            "description": "الوصف",
-            "project_id": "معرف المشروع",
-            "latitude": "خط العرض",
-            "longitude": "خط الطول"
-        }
-        
-        # تحديد الأعمدة للعرض
-        display_columns = ["project_id", "name", "city", "status"]
-        
-        # إنشاء جدول للعرض
-        display_df = projects_df[display_columns].rename(columns=renamed_columns)
-        
-        # عرض الجدول
-        st.dataframe(display_df, width=800, height=300)
-        
-        # اختيار مشروع للتحرير
-        selected_project_id = st.selectbox(
-            "اختر مشروعًا للتحرير",
-            options=projects_df["project_id"].tolist(),
-            format_func=lambda x: next((p["name"] for p in st.session_state.project_locations if p["project_id"] == x), x),
-            key="edit_project_id"
-        )
-        
-        # العثور على المشروع المحدد
-        selected_project_index = next((i for i, p in enumerate(st.session_state.project_locations) if p["project_id"] == selected_project_id), None)
-        
-        if selected_project_index is not None:
-            selected_project = st.session_state.project_locations[selected_project_index]
-            
-            # نموذج تحرير المشروع
-            with st.form(key="edit_location_form"):
-                st.markdown(f"### تحرير مشروع: {selected_project['name']}")
-                
-                # معلومات أساسية
-                project_name = st.text_input("اسم المشروع", value=selected_project["name"], key="edit_project_name")
-                project_description = st.text_area("وصف المشروع", value=selected_project.get("description", ""), key="edit_project_description")
-                
-                # معلومات الموقع
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    city = st.text_input("المدينة", value=selected_project.get("city", ""), key="edit_city")
-                    status = st.selectbox(
-                        "حالة المشروع",
-                        options=["مخطط", "قيد التنفيذ", "متوقف", "مكتمل"],
-                        index=["مخطط", "قيد التنفيذ", "متوقف", "مكتمل"].index(selected_project.get("status", "مخطط")),
-                        key="edit_status"
-                    )
-                
-                with col2:
-                    latitude = st.number_input("خط العرض", value=selected_project["latitude"], step=0.0001, format="%.6f", key="edit_latitude")
-                    longitude = st.number_input("خط الطول", value=selected_project["longitude"], step=0.0001, format="%.6f", key="edit_longitude")
-                
-                # عرض الموقع على خريطة صغيرة
-                mini_map = folium.Map(
-                    location=[latitude, longitude], 
-                    zoom_start=10,
-                    attr='&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors'
-                )
-                folium.Marker(location=[latitude, longitude], tooltip="الموقع المحدد").add_to(mini_map)
-                folium_static(mini_map, width=700, height=300)
-                
-                # أزرار الإجراءات
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    update_button = st.form_submit_button("تحديث المعلومات")
-                
-                with col2:
-                    delete_button = st.form_submit_button("حذف المشروع", type="secondary")
-            
-            # معالجة تحديث المعلومات
-            if update_button:
-                if not project_name:
-                    st.error("لا يمكن ترك اسم المشروع فارغًا.")
-                else:
-                    # تحديث معلومات المشروع
-                    st.session_state.project_locations[selected_project_index] = {
-                        "project_id": selected_project["project_id"],
-                        "name": project_name,
-                        "description": project_description,
-                        "city": city,
-                        "status": status,
-                        "latitude": latitude,
-                        "longitude": longitude
-                    }
-                    
-                    # حفظ البيانات
-                    self._save_locations_data()
-                    
-                    # عرض رسالة نجاح
-                    st.success(f"تم تحديث معلومات المشروع '{project_name}' بنجاح.")
-                    
-                    # إعادة تحميل الصفحة
-                    st.rerun()
-            
-            # معالجة حذف المشروع
-            if delete_button:
-                # نافذة تأكيد الحذف
-                st.warning(f"هل أنت متأكد من رغبتك في حذف المشروع '{selected_project['name']}'؟")
-                
-                confirm_col1, confirm_col2 = st.columns(2)
-                
-                with confirm_col1:
-                    if st.button("نعم، حذف المشروع", key="confirm_delete"):
-                        # حذف المشروع
-                        st.session_state.project_locations.pop(selected_project_index)
-                        
-                        # حفظ البيانات
-                        self._save_locations_data()
-                        
-                        # عرض رسالة نجاح
-                        st.success(f"تم حذف المشروع '{selected_project['name']}' بنجاح.")
-                        
-                        # إعادة تحميل الصفحة
-                        st.rerun()
-                
-                with confirm_col2:
-                    if st.button("لا، إلغاء الحذف", key="cancel_delete"):
-                        st.rerun()
-        else:
-            st.error("لم يتم العثور على المشروع المحدد.")
-    
-    def _render_import_export_locations(self):
-        """عرض واجهة استيراد وتصدير المواقع"""
-        st.markdown("### استيراد وتصدير مواقع المشاريع")
-        
-        # تبويبات فرعية للاستيراد والتصدير
-        export_tab, import_tab = st.tabs(["تصدير المواقع", "استيراد المواقع"])
-        
-        # تبويب تصدير المواقع
-        with export_tab:
-            st.markdown("#### تصدير مواقع المشاريع")
-            
-            if len(st.session_state.project_locations) == 0:
-                st.warning("لا توجد مواقع مشاريع للتصدير.")
-            else:
-                # اختيار تنسيق التصدير
-                export_format = st.radio(
-                    "اختر تنسيق التصدير",
-                    options=["CSV", "Excel", "JSON"],
-                    horizontal=True,
-                    key="export_format"
-                )
-                
-                # زر التصدير
-                if styled_button("تصدير المواقع", key="export_btn", type="primary", icon="📤"):
-                    # تصدير البيانات
-                    exported_data = self._export_locations(export_format.lower())
-                    
-                    if exported_data:
-                        # تحديد نوع الملف ومعلومات التنزيل
-                        if export_format == "CSV":
-                            mime_type = "text/csv"
-                            file_ext = "csv"
-                        elif export_format == "Excel":
-                            mime_type = "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-                            file_ext = "xlsx"
-                        else:  # JSON
-                            mime_type = "application/json"
-                            file_ext = "json"
-                        
-                        # إنشاء رابط التنزيل
-                        b64 = base64.b64encode(exported_data).decode()
-                        href = f'<a href="data:{mime_type};base64,{b64}" download="project_locations.{file_ext}" class="btn">تنزيل ملف {export_format}</a>'
-                        st.markdown(href, unsafe_allow_html=True)
-                        
-                        # عرض معاينة البيانات
-                        if export_format == "CSV":
-                            st.markdown("#### معاينة البيانات المصدرة")
-                            st.text(exported_data.decode("utf-8"))
-                        elif export_format == "JSON":
-                            st.markdown("#### معاينة البيانات المصدرة")
-                            st.json(json.loads(exported_data.decode("utf-8")))
-        
-        # تبويب استيراد المواقع
-        with import_tab:
-            st.markdown("#### استيراد مواقع المشاريع")
-            
-            # اختيار تنسيق الاستيراد
-            import_format = st.radio(
-                "اختر تنسيق الاستيراد",
-                options=["CSV", "Excel", "JSON"],
-                horizontal=True,
-                key="import_format"
-            )
-            
-            # تحميل الملف
-            uploaded_file = st.file_uploader(f"تحميل ملف {import_format}", type=[import_format.lower()])
-            
-            if uploaded_file:
-                # معاينة الملف
-                st.markdown("#### معاينة الملف المحمل")
-                
-                if import_format == "CSV":
-                    df = pd.read_csv(uploaded_file)
-                    st.dataframe(df)
-                elif import_format == "Excel":
-                    df = pd.read_excel(uploaded_file)
-                    st.dataframe(df)
-                else:  # JSON
-                    json_data = json.load(uploaded_file)
-                    st.json(json_data)
-                
-                # خيارات الاستيراد
-                import_mode = st.radio(
-                    "طريقة الاستيراد",
-                    options=["إضافة إلى المواقع الحالية", "استبدال جميع المواقع"],
-                    key="import_mode"
-                )
-                
-                # زر الاستيراد
-                if styled_button("استيراد المواقع", key="import_btn", type="primary", icon="📥"):
-                    # إعادة قراءة الملف (قد يكون تم استنفاد التدفق)
-                    uploaded_file.seek(0)
-                    
-                    try:
-                        # استيراد البيانات
-                        imported_count = self._import_locations(uploaded_file, import_format.lower())
-                        
-                        if import_mode == "استبدال جميع المواقع":
-                            st.success(f"تم استبدال جميع المواقع بنجاح. عدد المواقع الجديدة: {imported_count}")
-                        else:
-                            st.success(f"تمت إضافة {imported_count} مواقع جديدة بنجاح.")
-                        
-                        # إعادة تحميل الصفحة
-                        st.rerun()
-                    except Exception as e:
-                        st.error(f"حدث خطأ أثناء استيراد البيانات: {str(e)}")
-    
-    def _fetch_terrain_data(self, latitude, longitude, radius_km=5):
-        """جلب بيانات التضاريس من واجهة برمجة التطبيقات"""
-        # حساب نطاق الإحداثيات
-        # 1 درجة تقريبًا = 111 كم
-        delta = radius_km / 111.0
-        
-        # إنشاء شبكة نقاط
-        lat_min, lat_max = latitude - delta, latitude + delta
-        lon_min, lon_max = longitude - delta, longitude + delta
-        
-        # عدد نقاط الشبكة
-        grid_size = 20
-        
-        # إنشاء شبكة إحداثيات
-        lats = np.linspace(lat_min, lat_max, grid_size)
-        lons = np.linspace(lon_min, lon_max, grid_size)
-        
-        # تهيئة مصفوفة النتائج
-        results = []
-        
-        # بناء سلسلة الإحداثيات للطلب
-        locations = []
-        for lat in lats:
-            for lon in lons:
-                locations.append(f"{lat:.6f},{lon:.6f}")
-        
-        # تقسيم الطلبات إلى مجموعات (واجهة البرمجة تقبل 100 نقطة كحد أقصى)
-        batch_size = 100
-        for i in range(0, len(locations), batch_size):
-            batch = locations[i:i+batch_size]
-            
-            # محاولة استخدام خدمة OpenTopoData
-            try:
-                url = f"{self.opentopodata_api}?locations={'|'.join(batch)}"
-                response = requests.get(url)
-                
-                if response.status_code == 200:
-                    data = response.json()
-                    if "results" in data:
-                        for result in data["results"]:
-                            if "elevation" in result:
-                                results.append({
-                                    "latitude": result["location"]["lat"],
-                                    "longitude": result["location"]["lng"],
-                                    "elevation": result["elevation"]
-                                })
-                else:
-                    # استخدام بيانات افتراضية في حالة فشل الطلب
-                    st.warning(f"فشل جلب بيانات التضاريس من الخدمة (رمز الحالة: {response.status_code}). استخدام بيانات افتراضية.")
-                    
-                    # إنشاء بيانات افتراضية
-                    for j, loc in enumerate(batch):
-                        lat, lon = map(float, loc.split(","))
-                        # حساب ارتفاع افتراضي بناءً على المسافة من المركز
-                        dist = self._calculate_distance(latitude, longitude, lat, lon)
-                        # إضافة ضوضاء عشوائية للحصول على تضاريس أكثر واقعية
-                        noise = np.sin(lat * 10) * np.cos(lon * 10) * 50
-                        elevation = 500 - dist * 100 + noise
-                        
-                        results.append({
-                            "latitude": lat,
-                            "longitude": lon,
-                            "elevation": max(0, elevation)
-                        })
-            except Exception as e:
-                st.warning(f"حدث خطأ أثناء جلب بيانات التضاريس: {str(e)}. استخدام بيانات افتراضية.")
-                
-                # إنشاء بيانات افتراضية
-                for j, loc in enumerate(batch):
-                    lat, lon = map(float, loc.split(","))
-                    # حساب ارتفاع افتراضي بناءً على المسافة من المركز
-                    dist = self._calculate_distance(latitude, longitude, lat, lon)
-                    # إضافة ضوضاء عشوائية للحصول على تضاريس أكثر واقعية
-                    noise = np.sin(lat * 10) * np.cos(lon * 10) * 50
-                    elevation = 500 - dist * 100 + noise
-                    
-                    results.append({
-                        "latitude": lat,
-                        "longitude": lon,
-                        "elevation": max(0, elevation)
-                    })
-        
-        return results
-    
-    def _calculate_distance(self, lat1, lon1, lat2, lon2):
-        """حساب المسافة بين نقطتين بالكيلومترات باستخدام صيغة هافرساين"""
-        from math import radians, sin, cos, sqrt, atan2
-        
-        # تحويل الإحداثيات إلى راديان
-        lat1, lon1, lat2, lon2 = map(radians, [lat1, lon1, lat2, lon2])
-        
-        # صيغة هافرساين
-        dlon = lon2 - lon1
-        dlat = lat2 - lat1
-        a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
-        c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))
-        distance = 6371 * c  # نصف قطر الأرض بالكيلومترات
-        
-        return distance
-    
-    def _get_color_map(self, scheme):
-        """الحصول على خريطة الألوان حسب النظام المختار"""
-        import matplotlib.cm as cm
-        import matplotlib.colors as colors
-        
-        # الحصو�� على خريطة الألوان
-        colormap = cm.get_cmap(scheme)
-        
-        # إرجاع دالة لتطبيق خريطة الألوان
-        return lambda x: colors.rgb2hex(colormap(x))
-    
-    def _export_locations(self, format):
-        """تصدير مواقع المشاريع إلى ملف"""
-        try:
-            # تحويل البيانات إلى DataFrame
-            df = pd.DataFrame(st.session_state.project_locations)
-            
-            # تصدير البيانات حسب التنسيق المطلوب
-            if format == "csv":
-                csv_data = df.to_csv(index=False).encode("utf-8")
-                return csv_data
-            elif format == "excel":
-                # إنشاء ملف إكسل مؤقت
-                with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".xlsx") as temp:
-                    df.to_excel(temp.name, index=False, engine="xlsxwriter")
-                    temp.flush()
-                    
-                    # قراءة الملف كبيانات ثنائية
-                    with open(temp.name, "rb") as f:
-                        excel_data = f.read()
-                    
-                    # حذف الملف المؤقت
-                    os.unlink(temp.name)
-                    
-                    return excel_data
-            elif format == "json":
-                json_data = json.dumps(st.session_state.project_locations, ensure_ascii=False, indent=4).encode("utf-8")
-                return json_data
-            else:
-                st.error(f"تنسيق غير مدعوم: {format}")
-                return None
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء تصدير البيانات: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def _import_locations(self, uploaded_file, format):
-        """استيراد مواقع المشاريع من ملف"""
-        try:
-            imported_data = []
-            
-            # تحميل البيانات حسب التنسيق
-            if format == "csv":
-                df = pd.read_csv(uploaded_file)
-                imported_data = df.to_dict("records")
-            elif format == "excel":
-                df = pd.read_excel(uploaded_file)
-                imported_data = df.to_dict("records")
-            elif format == "json":
-                imported_data = json.load(uploaded_file)
-            else:
-                raise ValueError(f"تنسيق غير مدعوم: {format}")
-            
-            # التحقق من صحة البيانات
-            required_fields = ["project_id", "name", "latitude", "longitude"]
-            
-            for item in imported_data:
-                missing_fields = [field for field in required_fields if field not in item]
-                
-                if missing_fields:
-                    raise ValueError(f"الحقول المطلوبة مفقودة: {', '.join(missing_fields)}")
-            
-            # تحديث البيانات
-            if "import_mode" in st.session_state and st.session_state.import_mode == "استبدال جميع المواقع":
-                # استبدال جميع البيانات
-                st.session_state.project_locations = imported_data
-            else:
-                # إضافة البيانات الجديدة فقط
-                existing_ids = {p["project_id"] for p in st.session_state.project_locations}
-                new_items = [item for item in imported_data if item["project_id"] not in existing_ids]
-                st.session_state.project_locations.extend(new_items)
-                imported_data = new_items
-            
-            # حفظ البيانات
-            self._save_locations_data()
-            
-            return len(imported_data)
-        except Exception as e:
-            raise Exception(f"حدث خطأ أثناء استيراد البيانات: {str(e)}")
-    
-    def _save_locations_data(self):
-        """حفظ بيانات المواقع"""
-        try:
-            # إنشاء مسار الملف
-            file_path = os.path.join(self.data_dir, "project_locations.json")
-            
-            # حفظ البيانات كملف JSON
-            with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-                json.dump(st.session_state.project_locations, f, ensure_ascii=False, indent=4)
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء حفظ بيانات المواقع: {str(e)}")
-    
-    def _load_locations_data(self):
-        """تحميل بيانات المواقع"""
-        try:
-            # إنشاء مسار الملف
-            file_path = os.path.join(self.data_dir, "project_locations.json")
-            
-            # التحقق من وجود الملف
-            if os.path.exists(file_path):
-                # تحميل البيانات من ملف JSON
-                with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-                    st.session_state.project_locations = json.load(f)
-            else:
-                # تهيئة بيانات اختبارية
-                self._initialize_sample_projects()
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء تحميل بيانات المواقع: {str(e)}")
-            # تهيئة بيانات اختبارية
-            self._initialize_sample_projects()
-    
-    def _initialize_sample_projects(self):
-        """تهيئة بيانات اختبارية للمشاريع"""
-        # قائمة بأسماء مدن المملكة العربية السعودية
-        saudi_cities = [
-            {"name": "الرياض", "lat": 24.7136, "lon": 46.6753},
-            {"name": "جدة", "lat": 21.4858, "lon": 39.1925},
-            {"name": "مكة المكرمة", "lat": 21.3891, "lon": 39.8579},
-            {"name": "المدينة المنورة", "lat": 24.5247, "lon": 39.5692},
-            {"name": "الدمام", "lat": 26.4207, "lon": 50.0888},
-            {"name": "الطائف", "lat": 21.2704, "lon": 40.4157},
-            {"name": "تبوك", "lat": 28.3835, "lon": 36.5662},
-            {"name": "بريدة", "lat": 26.3267, "lon": 43.9717},
-            {"name": "الخبر", "lat": 26.2172, "lon": 50.1971},
-            {"name": "أبها", "lat": 18.2164, "lon": 42.5053}
-        ]
-        
-        # قائمة بأنواع المشاريع
-        project_types = [
-            "إنشاء مبنى سكني",
-            "تطوير طريق سريع",
-            "بناء جسر",
-            "إنشاء مدرسة",
-            "تطوير حديقة عامة",
-            "بناء مستشفى",
-            "إنشاء محطة تحلية مياه",
-            "تطوير مركز تجاري",
-            "بناء مصنع",
-            "توسعة مطار"
-        ]
-        
-        # قائمة بحالات المشاريع
-        project_statuses = ["مخطط", "قيد التنفيذ", "متوقف", "مكتمل"]
-        
-        # إنشاء مشاريع اختبارية
-        sample_projects = []
-        
-        for i in range(10):
-            city = saudi_cities[i]
-            
-            # إضافة اختلاف عشوائي صغير للإحداثيات
-            lat_offset = random.uniform(-0.05, 0.05)
-            lon_offset = random.uniform(-0.05, 0.05)
-            
-            project = {
-                "project_id": f"PRJ{i+1:03d}",
-                "name": f"{project_types[i]} في {city['name']}",
-                "description": f"مشروع {project_types[i]} بمدينة {city['name']}. هذا وصف اختباري للمشروع يوضح تفاصيله وأهدافه ونطاق العمل.",
-                "city": city["name"],
-                "status": random.choice(project_statuses),
-                "latitude": city["lat"] + lat_offset,
-                "longitude": city["lon"] + lon_offset
-            }
-            
-            sample_projects.append(project)
-        
-        # حفظ المشاريع الاختبارية في حالة الجلسة
-        st.session_state.project_locations = sample_projects
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    """تشغيل وحدة الخريطة التفاعلية مع عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد بشكل مستقل"""
-    interactive_map = InteractiveMap()
-    interactive_map.render()

modules/maps/interactive_map.py.bak

@@ -1,1647 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-وحدة الخريطة التفاعلية مع عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد
-تتيح هذه الوحدة عرض مواقع المشاريع على خريطة تفاعلية مع إمكانية رؤية التضاريس بشكل ثلاثي الأبعاد
-"""
-
-import os
-import sys
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import pydeck as pdk
-import folium
-from folium.plugins import MarkerCluster, HeatMap, MeasureControl
-from streamlit_folium import folium_static
-import requests
-import json
-import random
-from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional
-import tempfile
-import base64
-from PIL import Image
-from io import BytesIO
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد مكونات واجهة المستخدم
-from utils.components.header import render_header
-from utils.components.credits import render_credits
-from utils.helpers import format_number, format_currency, styled_button
-
-
-class InteractiveMap:
-    """فئة الخريطة التفاعلية مع عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة الخريطة التفاعلية"""
-        # تهيئة مجلدات حفظ البيانات
-        self.data_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../data/maps"))
-        os.makedirs(self.data_dir, exist_ok=True)
-        
-        # مفاتيح API لخدمات الخرائط
-        self.mapbox_token = os.environ.get("MAPBOX_TOKEN", "")
-        self.opentopodata_api = "https://api.opentopodata.org/v1/srtm30m"
-        
-        # تهيئة حالة الجلسة
-        if 'project_locations' not in st.session_state:
-            st.session_state.project_locations = []
-            
-        if 'selected_location' not in st.session_state:
-            st.session_state.selected_location = None
-            
-        if 'terrain_data' not in st.session_state:
-            st.session_state.terrain_data = None
-            
-        # بيانات اختبارية للمشاريع (سيتم استبدالها بالبيانات الفعلية من قاعدة البيانات)
-        self._initialize_sample_projects()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة الخريطة التفاعلية"""
-        # عرض الشعار والعنوان الرئيسي
-        render_header("خريطة مواقع المشاريع التفاعلية")
-        
-        # تبويبات الوحدة
-        tabs = st.tabs([
-            "الخريطة التفاعلية",
-            "عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد",
-            "تحليل المواقع",
-            "إدارة المواقع"
-        ])
-        
-        # تبويب الخريطة التفاعلية
-        with tabs[0]:
-            self._render_interactive_map()
-            
-        # تبويب عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد
-        with tabs[1]:
-            self._render_3d_terrain()
-            
-        # تبويب تحليل المواقع
-        with tabs[2]:
-            self._render_location_analysis()
-            
-        # تبويب إدارة المواقع
-        with tabs[3]:
-            self._render_location_management()
-            
-        # عرض حقوق النشر
-        render_credits()
-    
-    def _render_interactive_map(self):
-        """عرض الخريطة التفاعلية"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>🗺️ الخريطة التفاعلية لمواقع المشاريع</h3>
-            <p>خريطة تفاعلية تعرض مواقع جميع المشاريع مع إمكانية التكبير والتصغير والتحرك.</p>
-            <p>يمكنك النقر على أي موقع للحصول على تفاصيل المشروع.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # مربع البحث
-        search_query = st.text_input("البحث عن موقع أو مشروع", key="map_search")
-        
-        # أزرار تحكم للخريطة
-        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-        
-        with col1:
-            map_style = st.selectbox(
-                "نمط الخريطة",
-                options=["OpenStreetMap", "Stamen Terrain", "Stamen Toner", "CartoDB Positron"],
-                key="map_style"
-            )
-        
-        with col2:
-            cluster_markers = st.checkbox("تجميع المواقع القريبة", value=True, key="cluster_markers")
-        
-        with col3:
-            show_heatmap = st.checkbox("عرض خريطة حرارية للمواقع", value=False, key="show_heatmap")
-        
-        with col4:
-            show_measurements = st.checkbox("أدوات القياس", value=False, key="show_measurements")
-        
-        # إنشاء الخريطة
-        if len(st.session_state.project_locations) > 0:
-            # بيانات النقاط على الخريطة
-            locations = []
-            
-            # تصفية المشاريع حسب البحث
-            filtered_projects = st.session_state.project_locations
-            if search_query:
-                filtered_projects = [
-                    p for p in filtered_projects 
-                    if search_query.lower() in p.get("name", "").lower() or 
-                       search_query.lower() in p.get("description", "").lower() or
-                       search_query.lower() in p.get("city", "").lower()
-                ]
-            
-            # عرض عدد النتائج
-            if search_query:
-                st.markdown(f"عدد النتائج: {len(filtered_projects)}")
-            
-            # تحضير البيانات للخريطة
-            heat_data = []
-            for project in filtered_projects:
-                locations.append({
-                    "lat": project.get("latitude"),
-                    "lon": project.get("longitude"),
-                    "name": project.get("name"),
-                    "description": project.get("description"),
-                    "city": project.get("city"),
-                    "status": project.get("status"),
-                    "project_id": project.get("project_id")
-                })
-                heat_data.append([project.get("latitude"), project.get("longitude"), 1])
-            
-            # تعيين نقطة المركز والتكبير
-            if filtered_projects:
-                center_lat = sum(p.get("latitude", 0) for p in filtered_projects) / len(filtered_projects)
-                center_lon = sum(p.get("longitude", 0) for p in filtered_projects) / len(filtered_projects)
-                zoom_level = 6  # مستوى التكبير الافتراضي
-            else:
-                # مركز المملكة العربية السعودية
-                center_lat = 24.7136
-                center_lon = 46.6753
-                zoom_level = 5
-            
-            # تحديد الإسناد (attribution) بناءً على نمط الخريطة
-            attribution = None
-            if map_style == "OpenStreetMap":
-                attribution = '&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors'
-            elif map_style.startswith("Stamen"):
-                attribution = 'Map tiles by <a href="http://stamen.com">Stamen Design</a>, under <a href="http://creativecommons.org/licenses/by/3.0">CC BY 3.0</a>. Data by <a href="http://openstreetmap.org">OpenStreetMap</a>, under <a href="http://www.openstreetmap.org/copyright">ODbL</a>.'
-            elif map_style == "CartoDB Positron":
-                attribution = '&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors, &copy; <a href="https://cartodb.com/attributions">CartoDB</a>'
-            
-            # إنشاء الخريطة
-            m = folium.Map(
-                location=[center_lat, center_lon],
-                zoom_start=zoom_level,
-                tiles=map_style,
-                attr=attribution  # إضافة سمة الإسناد
-            )
-            
-            # إضافة أدوات القياس إذا تم اختيارها
-            if show_measurements:
-                MeasureControl(position='topright', primary_length_unit='kilometers').add_to(m)
-            
-            # إضافة النقاط إلى الخريطة
-            if cluster_markers:
-                # إنشاء مجموعة تجميع
-                marker_cluster = MarkerCluster(name="تجميع المشاريع").add_to(m)
-                
-                # إضافة النقاط إلى المجموعة
-                for location in locations:
-                    # إنشاء النافذة المنبثقة
-                    popup_html = f"""
-                    <div style='direction: rtl; text-align: right;'>
-                        <h4>{location['name']}</h4>
-                        <p><strong>الوصف:</strong> {location['description']}</p>
-                        <p><strong>المدينة:</strong> {location['city']}</p>
-                        <p><strong>الحالة:</strong> {location['status']}</p>
-                        <p><strong>الإحداثيات:</strong> {location['lat']:.6f}, {location['lon']:.6f}</p>
-                        <button onclick="window.open('/project/{location['project_id']}', '_self')">عرض تفاصيل المشروع</button>
-                    </div>
-                    """
-                    
-                    # تحديد لون العلامة حسب حالة المشروع
-                    icon_color = 'green'
-                    if location['status'] == 'قيد التنفيذ':
-                        icon_color = 'orange'
-                    elif location['status'] == 'متوقف':
-                        icon_color = 'red'
-                    elif location['status'] == 'مكتمل':
-                        icon_color = 'blue'
-                    
-                    # إضافة العلامة
-                    folium.Marker(
-                        location=[location['lat'], location['lon']],
-                        popup=folium.Popup(popup_html, max_width=300),
-                        tooltip=location['name'],
-                        icon=folium.Icon(color=icon_color, icon='info-sign')
-                    ).add_to(marker_cluster)
-            else:
-                # إضافة النقاط مباشرة إلى الخريطة
-                for location in locations:
-                    # إنشاء النافذة المنبثقة
-                    popup_html = f"""
-                    <div style='direction: rtl; text-align: right;'>
-                        <h4>{location['name']}</h4>
-                        <p><strong>الوصف:</strong> {location['description']}</p>
-                        <p><strong>المدينة:</strong> {location['city']}</p>
-                        <p><strong>الحالة:</strong> {location['status']}</p>
-                        <p><strong>الإحداثيات:</strong> {location['lat']:.6f}, {location['lon']:.6f}</p>
-                        <button onclick="window.open('/project/{location['project_id']}', '_self')">عرض تفاصيل المشروع</button>
-                    </div>
-                    """
-                    
-                    # تحديد لون العلامة حسب حالة المشروع
-                    icon_color = 'green'
-                    if location['status'] == 'قيد التنفيذ':
-                        icon_color = 'orange'
-                    elif location['status'] == 'متوقف':
-                        icon_color = 'red'
-                    elif location['status'] == 'مكتمل':
-                        icon_color = 'blue'
-                    
-                    # إضافة العلامة
-                    folium.Marker(
-                        location=[location['lat'], location['lon']],
-                        popup=folium.Popup(popup_html, max_width=300),
-                        tooltip=location['name'],
-                        icon=folium.Icon(color=icon_color, icon='info-sign')
-                    ).add_to(m)
-            
-            # إضافة خريطة حرارية إذا تم اختيارها
-            if show_heatmap and heat_data:
-                HeatMap(heat_data, radius=15).add_to(m)
-            
-            # إضافة طبقات متنوعة للخريطة
-            folium.TileLayer('OpenStreetMap').add_to(m)
-            folium.TileLayer('Stamen Terrain').add_to(m)
-            folium.TileLayer('Stamen Toner').add_to(m)
-            folium.TileLayer('CartoDB positron').add_to(m)
-            folium.TileLayer('CartoDB dark_matter').add_to(m)
-            
-            # إضافة أدوات التحكم بالطبقات
-            folium.LayerControl().add_to(m)
-            
-            # عرض الخريطة
-            st_map = folium_static(m, width=1000, height=600)
-            
-            # التفاعل مع النقر على الخريطة (سيتم تنفيذه عندما يتم دعم التفاعل)
-            # حاليًا لا يوجد دعم مباشر للتفاعل مع الخريطة في Streamlit
-            
-            # عرض بيانات المشاريع في جدول
-            st.markdown("### قائمة المشاريع على الخريطة")
-            
-            projects_df = pd.DataFrame(filtered_projects)
-            
-            # إعادة تسمية الأعمدة بالعربية
-            renamed_columns = {
-                "name": "اسم المشروع",
-                "city": "المدينة",
-                "status": "الحالة",
-                "description": "الوصف",
-                "project_id": "معرف المشروع",
-                "latitude": "خط العرض",
-                "longitude": "خط الطول"
-            }
-            
-            # تحديد الأعمدة للعرض
-            display_columns = ["name", "city", "status", "project_id"]
-            
-            # إنشاء جدول للعرض
-            display_df = projects_df[display_columns].rename(columns=renamed_columns)
-            
-            # عرض الجدول
-            st.dataframe(display_df, width=1000, height=400)
-            
-            # زر لاختيار مشروع لعرض التضاريس
-            selected_project_id = st.selectbox(
-                "اختر مشروعًا لعرض التضاريس ثلاثية الأبعاد",
-                options=projects_df["project_id"].tolist(),
-                format_func=lambda x: next((p["name"] for p in filtered_projects if p["project_id"] == x), x),
-                key="select_project_for_terrain"
-            )
-            
-            # زر عرض التضاريس
-            if styled_button("عرض التضاريس", key="show_terrain_btn", type="primary", icon="🏔️"):
-                # العثور على المشروع المحدد
-                selected_project = next((p for p in filtered_projects if p["project_id"] == selected_project_id), None)
-                
-                if selected_project:
-                    # تخزين الموقع المحدد في حالة الجلسة
-                    st.session_state.selected_location = {
-                        "latitude": selected_project["latitude"],
-                        "longitude": selected_project["longitude"],
-                        "name": selected_project["name"],
-                        "project_id": selected_project["project_id"]
-                    }
-                    
-                    # جلب بيانات التضاريس
-                    try:
-                        terrain_data = self._fetch_terrain_data(
-                            selected_project["latitude"],
-                            selected_project["longitude"]
-                        )
-                        
-                        # تخزين بيانات التضاريس في حالة الجلسة
-                        st.session_state.terrain_data = terrain_data
-                        
-                        # الانتقال إلى تبويب عرض التضاريس
-                        st.experimental_rerun()
-                    except Exception as e:
-                        st.error(f"حدث خطأ أثناء جلب بيانات التضاريس: {str(e)}")
-        else:
-            st.warning("لا توجد مواقع مشاريع متاحة. يرجى إضافة مواقع من تبويب 'إدارة المواقع'.")
-    
-    def _render_3d_terrain(self):
-        """عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>🏔️ عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد</h3>
-            <p>عرض تفاعلي ثلاثي الأبعاد لتضاريس موقع المشروع المحدد.</p>
-            <p>يمكنك تدوير وتكبير العرض للحصول على رؤية أفضل للموقع.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # التحقق من وجود موقع محدد
-        if st.session_state.selected_location is None:
-            st.info("يرجى اختيار موقع من تبويب 'الخريطة التفاعلية' أولاً.")
-            
-            # بديل: السماح بإدخال الإحداثيات يدوياً
-            st.markdown("### إدخال الإحداثيات يدوياً")
-            
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                manual_lat = st.number_input("خط العرض", value=24.7136, step=0.0001, format="%.6f", key="manual_lat")
-            
-            with col2:
-                manual_lon = st.number_input("خط الطول", value=46.6753, step=0.0001, format="%.6f", key="manual_lon")
-            
-            if styled_button("عرض التضاريس", key="manual_terrain_btn", type="primary", icon="🏔️"):
-                try:
-                    # جلب بيانات التضاريس
-                    terrain_data = self._fetch_terrain_data(manual_lat, manual_lon)
-                    
-                    # تخزين بيانات التضاريس والموقع في حالة الجلسة
-                    st.session_state.terrain_data = terrain_data
-                    st.session_state.selected_location = {
-                        "latitude": manual_lat,
-                        "longitude": manual_lon,
-                        "name": "موقع مخصص",
-                        "project_id": "custom"
-                    }
-                    
-                    st.success("تم جلب بيانات التضاريس بنجاح!")
-                    st.experimental_rerun()
-                except Exception as e:
-                    st.error(f"حدث خطأ أثناء جلب بيانات التضاريس: {str(e)}")
-            
-            return
-        
-        # عرض معلومات الموقع المحدد
-        location = st.session_state.selected_location
-        st.markdown(f"### عرض تضاريس موقع: {location['name']}")
-        st.markdown(f"**الإحداثيات:** {location['latitude']:.6f}, {location['longitude']:.6f}")
-        
-        # تجهيز بيانات التضاريس
-        if st.session_state.terrain_data is None:
-            # محاولة جلب بيانات التضاريس
-            try:
-                terrain_data = self._fetch_terrain_data(
-                    location["latitude"],
-                    location["longitude"]
-                )
-                
-                # تخزين بيانات التضاريس في حالة الجلسة
-                st.session_state.terrain_data = terrain_data
-            except Exception as e:
-                st.error(f"حدث خطأ أثناء جلب بيانات التضاريس: {str(e)}")
-                return
-        
-        # استخدام بيانات التضاريس المخزنة
-        terrain_data = st.session_state.terrain_data
-        
-        # عرض نطاق التضاريس وإعدادات الارتفاع
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            elevation_scale = st.slider(
-                "مقياس الارتفاع",
-                min_value=1,
-                max_value=50,
-                value=15,
-                key="elevation_scale"
-            )
-        
-        with col2:
-            radius = st.slider(
-                "نطاق العرض (كم)",
-                min_value=1,
-                max_value=20,
-                value=5,
-                key="terrain_radius"
-            )
-        
-        with col3:
-            color_scheme = st.selectbox(
-                "نظام الألوان",
-                options=["terrain", "elevation", "custom"],
-                key="color_scheme"
-            )
-        
-        # إنشاء نموذج PyDeck للعرض ثلاثي الأبعاد
-        try:
-            # تحويل بيانات التضاريس إلى DataFrame
-            terrain_df = pd.DataFrame(terrain_data)
-            
-            # تعيين حجم الخلية بناءً على النطاق
-            cell_size = radius * 100  # تحويل الكيلومترات إلى أمتار وتقسيمها
-            
-            # إنشاء طبقة التضاريس
-            terrain_layer = pdk.Layer(
-                "TerrainLayer",
-                data=None,
-                elevation_decoder={
-                    "elevations": "elevation",
-                    "bounds": terrain_df["bounds"].iloc[0]
-                },
-                texture=None,
-                elevation_data=terrain_df["terrain"].iloc[0],
-                elevation_scale=elevation_scale,
-                color_map=self._get_color_map(color_scheme),
-                wireframe=True,
-                pickable=True
-            )
-            
-            # إنشاء طبقة النقطة المركزية
-            point_layer = pdk.Layer(
-                "ScatterplotLayer",
-                data=[{
-                    "position": [location["longitude"], location["latitude"]],
-                    "name": location["name"]
-                }],
-                get_position="position",
-                get_radius=100,
-                get_fill_color=[255, 0, 0, 200],
-                pickable=True
-            )
-            
-            # إنشاء عرض PyDeck
-            INITIAL_VIEW_STATE = pdk.ViewState(
-                longitude=location["longitude"],
-                latitude=location["latitude"],
-                zoom=12,
-                max_zoom=20,
-                pitch=45,
-                bearing=0
-            )
-            
-            deck = pdk.Deck(
-                map_style="mapbox://styles/mapbox/satellite-v9",
-                initial_view_state=INITIAL_VIEW_STATE,
-                api_keys={"mapbox": self.mapbox_token} if self.mapbox_token else None,
-                layers=[terrain_layer, point_layer],
-                tooltip={
-                    "html": "<b>{name}</b>",
-                    "style": {
-                        "backgroundColor": "steelblue",
-                        "color": "white"
-                    }
-                }
-            )
-            
-            # عرض النموذج ثلاثي الأبعاد
-            st.pydeck_chart(deck)
-            
-            # عرض تحليل التضاريس
-            if "elevation_stats" in terrain_df:
-                elevation_stats = terrain_df["elevation_stats"].iloc[0]
-                
-                st.markdown("### تحليل التضاريس")
-                
-                stats_col1, stats_col2, stats_col3, stats_col4 = st.columns(4)
-                
-                with stats_col1:
-                    st.metric("أدنى ارتفاع", f"{elevation_stats['min']:.1f} م")
-                
-                with stats_col2:
-                    st.metric("أعلى ارتفاع", f"{elevation_stats['max']:.1f} م")
-                
-                with stats_col3:
-                    st.metric("متوسط الارتفاع", f"{elevation_stats['mean']:.1f} م")
-                
-                with stats_col4:
-                    st.metric("فرق الارتفاع", f"{elevation_stats['range']:.1f} م")
-                
-                # عرض رسم بياني للارتفاعات
-                if "elevation_profile" in terrain_df:
-                    elevation_profile = terrain_df["elevation_profile"].iloc[0]
-                    
-                    # إنشاء DataFrame للرسم البياني
-                    profile_df = pd.DataFrame(elevation_profile)
-                    
-                    # عرض الرسم البياني
-                    st.markdown("### مقطع الارتفاع")
-                    
-                    # استخدام Plotly Express
-                    import plotly.express as px
-                    
-                    fig = px.line(
-                        profile_df,
-                        x="distance",
-                        y="elevation",
-                        title="مقطع الارتفاع عبر الموقع",
-                        labels={"distance": "المسافة (كم)", "elevation": "الارتفاع (م)"}
-                    )
-                    
-                    fig.update_layout(
-                        title_font_size=20,
-                        font_family="Arial",
-                        font_size=14,
-                        height=400
-                    )
-                    
-                    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-            
-            # أزرار التحكم الإضافية
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                if styled_button("إعادة تحميل بيانات التضاريس", key="reload_terrain", type="primary", icon="🔄"):
-                    # حذف بيانات التضاريس الحالية
-                    st.session_state.terrain_data = None
-                    st.experimental_rerun()
-            
-            with col2:
-                if styled_button("العودة للخريطة التفاعلية", key="back_to_map", type="secondary", icon="🗺️"):
-                    # إعادة تعيين الموقع المحدد
-                    st.session_state.selected_location = None
-                    st.session_state.terrain_data = None
-                    st.experimental_rerun()
-            
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد: {str(e)}")
-    
-    def _render_location_analysis(self):
-        """عرض تحليل المواقع"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>📊 تحليل المواقع</h3>
-            <p>تحليل لمواقع المشاريع وتوزيعها الجغرافي.</p>
-            <p>يمكنك عرض إحصائيات وتقارير متنوعة حول مواقع المشاريع.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # التحقق من وجود مواقع
-        if not st.session_state.project_locations:
-            st.warning("لا توجد مواقع مشاريع متاحة. يرجى إضافة مواقع من تبويب 'إدارة المواقع'.")
-            return
-        
-        # تحويل بيانات المواقع إلى DataFrame
-        locations_df = pd.DataFrame(st.session_state.project_locations)
-        
-        # عرض توزيع المشاريع حسب المدينة
-        st.markdown("### توزيع المشاريع حسب المدينة")
-        
-        city_counts = locations_df["city"].value_counts().reset_index()
-        city_counts.columns = ["المدينة", "عدد المشاريع"]
-        
-        # عرض الرسم البياني
-        import plotly.express as px
-        
-        fig = px.bar(
-            city_counts,
-            x="المدينة",
-            y="عدد المشاريع",
-            title="توزيع المشاريع حسب المدينة",
-            color="عدد المشاريع",
-            color_continuous_scale="Viridis"
-        )
-        
-        fig.update_layout(
-            title_font_size=20,
-            font_family="Arial",
-            font_size=14,
-            height=400
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع المشاريع حسب الحالة
-        st.markdown("### توزيع المشاريع حسب الحالة")
-        
-        status_counts = locations_df["status"].value_counts().reset_index()
-        status_counts.columns = ["الحالة", "عدد المشاريع"]
-        
-        # عرض الرسم البياني
-        fig2 = px.pie(
-            status_counts,
-            values="عدد المشاريع",
-            names="الحالة",
-            title="توزيع المشاريع حسب الحالة",
-            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Set3
-        )
-        
-        fig2.update_layout(
-            title_font_size=20,
-            font_family="Arial",
-            font_size=14,
-            height=400
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)
-        
-        # عرض تحليل المسافات بين المشاريع
-        st.markdown("### تحليل المسافات بين المشاريع")
-        
-        # حساب مصفوفة المسافات
-        if len(locations_df) > 1:
-            # اختيار مشروع كنقطة مرجعية
-            reference_project = st.selectbox(
-                "اختر مشروعًا كنقطة مرجعية",
-                options=locations_df["project_id"].tolist(),
-                format_func=lambda x: next((p["name"] for p in st.session_state.project_locations if p["project_id"] == x), x),
-                key="reference_project"
-            )
-            
-            # العثور على المشروع المرجعي
-            ref_project_data = locations_df[locations_df["project_id"] == reference_project].iloc[0]
-            
-            # حساب المسافات
-            distances = []
-            for _, project in locations_df.iterrows():
-                if project["project_id"] != reference_project:
-                    distance = self._calculate_distance(
-                        ref_project_data["latitude"], ref_project_data["longitude"],
-                        project["latitude"], project["longitude"]
-                    )
-                    
-                    distances.append({
-                        "project_id": project["project_id"],
-                        "name": project["name"],
-                        "city": project["city"],
-                        "distance": distance
-                    })
-            
-            # تحويل البيانات إلى DataFrame
-            distances_df = pd.DataFrame(distances)
-            
-            # ترتيب المشاريع حسب المسافة
-            distances_df = distances_df.sort_values("distance")
-            
-            # عرض المسافات
-            st.markdown(f"المسافات من مشروع: **{ref_project_data['name']}**")
-            
-            # إعادة تسمية الأعمدة
-            distances_df = distances_df.rename(columns={
-                "name": "اسم المشروع",
-                "city": "المدينة",
-                "distance": "المسافة (كم)"
-            })
-            
-            # تنسيق المسافة
-            distances_df["المسافة (كم)"] = distances_df["المسافة (كم)"].round(2)
-            
-            # عرض الجدول
-            st.dataframe(distances_df[["اسم المشروع", "المدينة", "المسافة (كم)"]], width=800)
-            
-            # عرض رسم بياني للمسافات
-            fig3 = px.bar(
-                distances_df,
-                x="اسم المشروع",
-                y="المسافة (كم)",
-                title=f"المسافات من مشروع {ref_project_data['name']}",
-                color="المسافة (كم)",
-                color_continuous_scale="Viridis"
-            )
-            
-            fig3.update_layout(
-                title_font_size=20,
-                font_family="Arial",
-                font_size=14,
-                height=400
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig3, use_container_width=True)
-            
-            # عرض المشاريع القريبة على خريطة
-            st.markdown("### المشاريع القريبة على الخريطة")
-            
-            # إنشاء الخريطة
-            m2 = folium.Map(
-                location=[ref_project_data["latitude"], ref_project_data["longitude"]],
-                zoom_start=8,
-                tiles="OpenStreetMap",
-                attr='&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors'
-            )
-            
-            # إضافة المشروع المرجعي
-            folium.Marker(
-                location=[ref_project_data["latitude"], ref_project_data["longitude"]],
-                popup=ref_project_data["name"],
-                tooltip=ref_project_data["name"],
-                icon=folium.Icon(color='red', icon='star')
-            ).add_to(m2)
-            
-            # إضافة الدوائر
-            folium.Circle(
-                location=[ref_project_data["latitude"], ref_project_data["longitude"]],
-                radius=50000,  # 50 كم
-                color='red',
-                fill=True,
-                fill_opacity=0.1,
-                popup="50 كم"
-            ).add_to(m2)
-            
-            folium.Circle(
-                location=[ref_project_data["latitude"], ref_project_data["longitude"]],
-                radius=100000,  # 100 كم
-                color='orange',
-                fill=True,
-                fill_opacity=0.1,
-                popup="100 كم"
-            ).add_to(m2)
-            
-            folium.Circle(
-                location=[ref_project_data["latitude"], ref_project_data["longitude"]],
-                radius=200000,  # 200 كم
-                color='blue',
-                fill=True,
-                fill_opacity=0.1,
-                popup="200 كم"
-            ).add_to(m2)
-            
-            # إضافة المشاريع الأخرى
-            for _, project in distances_df.iterrows():
-                project_data = locations_df[locations_df["project_id"] == project["project_id"]].iloc[0]
-                
-                folium.Marker(
-                    location=[project_data["latitude"], project_data["longitude"]],
-                    popup=f"{project_data['name']} - {project['المسافة (كم)']} كم",
-                    tooltip=project_data["name"],
-                    icon=folium.Icon(color='green', icon='info-sign')
-                ).add_to(m2)
-                
-                # إضافة خط للربط
-                folium.PolyLine(
-                    locations=[
-                        [ref_project_data["latitude"], ref_project_data["longitude"]],
-                        [project_data["latitude"], project_data["longitude"]]
-                    ],
-                    color='gray',
-                    weight=2,
-                    opacity=0.5,
-                    popup=f"{project['المسافة (كم)']} كم"
-                ).add_to(m2)
-            
-            # عرض الخريطة
-            folium_static(m2, width=800, height=500)
-        else:
-            st.info("يجب وجود أكثر من مشروع واحد لحساب المسافات.")
-    
-    def _render_location_management(self):
-        """عرض إدارة المواقع"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>⚙️ إدارة المواقع</h3>
-            <p>إضافة وتحرير وحذف مواقع المشاريع.</p>
-            <p>يمكنك إضافة مواقع جديدة أو تحديث المواقع الموجودة.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # تبويبات إدارة المواقع
-        management_tabs = st.tabs(["إضافة موقع جديد", "تحرير المواقع الموجودة", "استيراد وتصدير المواقع"])
-        
-        # تبويب إضافة موقع جديد
-        with management_tabs[0]:
-            self._render_add_location()
-            
-        # تبويب تحرير المواقع الموجودة
-        with management_tabs[1]:
-            self._render_edit_locations()
-            
-        # تبويب استيراد وتصدير المواقع
-        with management_tabs[2]:
-            self._render_import_export_locations()
-    
-    def _render_add_location(self):
-        """عرض نموذج إضافة موقع جديد"""
-        st.markdown("### إضافة موقع مشروع جديد")
-        
-        # البيانات الأساسية
-        project_name = st.text_input("اسم المشروع", key="new_project_name")
-        project_desc = st.text_area("وصف المشروع", key="new_project_desc")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            project_city = st.text_input("المدينة", key="new_project_city")
-            project_status = st.selectbox(
-                "حالة المشروع",
-                options=["جديد", "قيد التنفيذ", "متوقف", "مكتمل"],
-                key="new_project_status"
-            )
-        
-        with col2:
-            project_id = st.text_input("معرف المشروع (اختياري)", key="new_project_id", placeholder="سيتم إنشاؤه تلقائيًا إذا تُرك فارغًا")
-            
-            # إدخال إحداثيات الموقع
-            st.markdown("#### إحداثيات الموقع")
-            location_method = st.radio(
-                "طريقة تحديد الموقع",
-                options=["إدخال يدوي", "اختيار من الخريطة"],
-                key="new_location_method"
-            )
-        
-        # تحديد الموقع
-        if location_method == "إدخال يدوي":
-            loc_col1, loc_col2 = st.columns(2)
-            
-            with loc_col1:
-                latitude = st.number_input("خط العرض", value=24.7136, step=0.0001, format="%.6f", key="new_latitude")
-            
-            with loc_col2:
-                longitude = st.number_input("خط الطول", value=46.6753, step=0.0001, format="%.6f", key="new_longitude")
-            
-            # عرض الموقع على خريطة صغيرة
-            mini_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=10)
-            folium.Marker(location=[latitude, longitude], tooltip="الموقع المحدد").add_to(mini_map)
-            folium_static(mini_map, width=700, height=300)
-        else:
-            st.markdown("#### اختر الموقع من الخريطة")
-            st.info("انقر على الخريطة لتحديد الموقع.")
-            
-            # إنشاء خريطة
-            m = folium.Map(location=[24.7136, 46.6753], zoom_start=6)
-            
-            # إضافة محدد النقر
-            m.add_child(folium.ClickForMarker(popup="الموقع المحدد"))
-            
-            # عرض الخريطة
-            map_data = folium_static(m, width=700, height=400)
-            
-            # استخراج الإحداثيات المحددة (ليس مدعومًا حاليًا في Streamlit)
-            st.warning("ملاحظة: خاصية النقر على الخريطة غير مدعومة حاليًا في Streamlit. يرجى استخدام الإدخال اليدوي.")
-            
-            latitude = st.number_input("خط العرض", value=24.7136, step=0.0001, format="%.6f", key="map_latitude")
-            longitude = st.number_input("خط الطول", value=46.6753, step=0.0001, format="%.6f", key="map_longitude")
-        
-        # زر إضافة الموقع
-        if styled_button("إضافة الموقع", key="add_location", type="primary", icon="➕"):
-            if not project_name or not project_desc or not project_city:
-                st.error("يرجى تعبئة جميع الحقول المطلوبة.")
-            else:
-                # إنشاء معرف فريد للمشروع إذا لم يتم تحديده
-                if not project_id:
-                    project_id = f"PRJ-{len(st.session_state.project_locations) + 1:04d}"
-                
-                # إنشاء كائن الموقع
-                new_location = {
-                    "name": project_name,
-                    "description": project_desc,
-                    "city": project_city,
-                    "status": project_status,
-                    "latitude": latitude,
-                    "longitude": longitude,
-                    "project_id": project_id,
-                    "created_at": pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
-                    "updated_at": pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-                }
-                
-                # إضافة الموقع للقائمة
-                st.session_state.project_locations.append(new_location)
-                
-                # حفظ البيانات
-                self._save_locations_data()
-                
-                st.success(f"تمت إضافة موقع المشروع '{project_name}' بنجاح!")
-                st.balloons()
-    
-    def _render_edit_locations(self):
-        """عرض واجهة تحرير المواقع الموجودة"""
-        st.markdown("### تحرير أو حذف مواقع المشاريع")
-        
-        # التحقق من وجود مواقع
-        if not st.session_state.project_locations:
-            st.warning("لا توجد مواقع مشاريع متاحة. يرجى إضافة مواقع أولاً.")
-            return
-        
-        # اختيار المشروع للتحرير
-        selected_project_id = st.selectbox(
-            "اختر مشروعًا للتحرير",
-            options=[p["project_id"] for p in st.session_state.project_locations],
-            format_func=lambda x: next((p["name"] for p in st.session_state.project_locations if p["project_id"] == x), x),
-            key="edit_project_select"
-        )
-        
-        # العثور على المشروع المحدد
-        selected_project = next((p for p in st.session_state.project_locations if p["project_id"] == selected_project_id), None)
-        
-        if selected_project:
-            # عرض نموذج التحرير
-            st.markdown(f"### تحرير مشروع: {selected_project['name']}")
-            
-            # البيانات الأساسية
-            project_name = st.text_input("اسم المشروع", value=selected_project["name"], key="edit_project_name")
-            project_desc = st.text_area("وصف المشروع", value=selected_project["description"], key="edit_project_desc")
-            
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                project_city = st.text_input("المدينة", value=selected_project["city"], key="edit_project_city")
-                project_status = st.selectbox(
-                    "حالة المشروع",
-                    options=["جديد", "قيد التنفيذ", "متوقف", "مكتمل"],
-                    index=["جديد", "قيد التنفيذ", "متوقف", "مكتمل"].index(selected_project["status"]),
-                    key="edit_project_status"
-                )
-            
-            with col2:
-                st.text_input("معرف المشروع", value=selected_project["project_id"], disabled=True, key="edit_project_id")
-                
-                # إدخال إحداثيات الموقع
-                st.markdown("#### إحداثيات الموقع")
-            
-            # تحديد الموقع
-            loc_col1, loc_col2 = st.columns(2)
-            
-            with loc_col1:
-                latitude = st.number_input(
-                    "خط العرض",
-                    value=selected_project["latitude"],
-                    step=0.0001,
-                    format="%.6f",
-                    key="edit_latitude"
-                )
-            
-            with loc_col2:
-                longitude = st.number_input(
-                    "خط الطول",
-                    value=selected_project["longitude"],
-                    step=0.0001,
-                    format="%.6f",
-                    key="edit_longitude"
-                )
-            
-            # عرض الموقع على خريطة صغيرة
-            mini_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=10)
-            folium.Marker(location=[latitude, longitude], tooltip="الموقع المحدد").add_to(mini_map)
-            folium_static(mini_map, width=700, height=300)
-            
-            # أزرار الإجراءات
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                if styled_button("حفظ التغييرات", key="save_location_changes", type="primary", icon="💾"):
-                    if not project_name or not project_desc or not project_city:
-                        st.error("يرجى تعبئة جميع الحقول المطلوبة.")
-                    else:
-                        # تحديث بيانات المشروع
-                        selected_project["name"] = project_name
-                        selected_project["description"] = project_desc
-                        selected_project["city"] = project_city
-                        selected_project["status"] = project_status
-                        selected_project["latitude"] = latitude
-                        selected_project["longitude"] = longitude
-                        selected_project["updated_at"] = pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-                        
-                        # حفظ البيانات
-                        self._save_locations_data()
-                        
-                        st.success(f"تم تحديث بيانات المشروع '{project_name}' بنجاح!")
-                        st.experimental_rerun()
-            
-            with col2:
-                if styled_button("حذف المشروع", key="delete_location", type="danger", icon="🗑️"):
-                    # تأكيد الحذف
-                    st.warning(f"هل أنت متأكد من حذف المشروع '{selected_project['name']}'؟")
-                    
-                    confirm_col1, confirm_col2 = st.columns(2)
-                    
-                    with confirm_col1:
-                        if styled_button("تأكيد الحذف", key="confirm_delete", type="danger", icon="✓"):
-                            # إزالة المشروع من القائمة
-                            st.session_state.project_locations.remove(selected_project)
-                            
-                            # حفظ البيانات
-                            self._save_locations_data()
-                            
-                            st.success(f"تم حذف المشروع '{selected_project['name']}' بنجاح!")
-                            st.experimental_rerun()
-                    
-                    with confirm_col2:
-                        if styled_button("إلغاء", key="cancel_delete", type="secondary", icon="❌"):
-                            st.experimental_rerun()
-    
-    def _render_import_export_locations(self):
-        """عرض واجهة استيراد وتصدير المواقع"""
-        st.markdown("### استيراد وتصدير مواقع المشاريع")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            st.markdown("#### تصدير المواقع")
-            
-            export_format = st.selectbox(
-                "صيغة التصدير",
-                options=["CSV", "JSON", "GeoJSON"],
-                key="export_format"
-            )
-            
-            if styled_button("تصدير المواقع", key="export_locations", type="primary", icon="📤"):
-                self._export_locations(export_format)
-        
-        with col2:
-            st.markdown("#### استيراد المواقع")
-            
-            import_format = st.selectbox(
-                "صيغة الاستيراد",
-                options=["CSV", "JSON", "GeoJSON"],
-                key="import_format"
-            )
-            
-            uploaded_file = st.file_uploader(
-                "اختر ملف للاستيراد",
-                type=["csv", "json", "geojson"],
-                key="import_locations_file"
-            )
-            
-            if uploaded_file is not None:
-                if styled_button("استيراد المواقع", key="import_locations", type="success", icon="📥"):
-                    self._import_locations(uploaded_file, import_format)
-        
-        # عرض إحصائيات البيانات
-        st.markdown("### إحصائيات البيانات")
-        
-        stats_col1, stats_col2, stats_col3 = st.columns(3)
-        
-        with stats_col1:
-            st.metric("عدد المشاريع", len(st.session_state.project_locations))
-        
-        with stats_col2:
-            cities = set(p["city"] for p in st.session_state.project_locations)
-            st.metric("عدد المدن", len(cities))
-        
-        with stats_col3:
-            statuses = {}
-            for p in st.session_state.project_locations:
-                statuses[p["status"]] = statuses.get(p["status"], 0) + 1
-            
-            status_str = ", ".join([f"{k}: {v}" for k, v in statuses.items()])
-            st.metric("توزيع الحالات", status_str if statuses else "لا توجد بيانات")
-        
-        # خيارات متقدمة
-        with st.expander("خيارات متقدمة"):
-            if styled_button("حذف جميع المواقع", key="clear_locations", type="danger", icon="🗑️"):
-                # تأكيد الحذف
-                st.warning("هل أنت متأكد من حذف جميع مواقع المشاريع؟ لا يمكن التراجع عن هذا الإجراء.")
-                
-                confirm_col1, confirm_col2 = st.columns(2)
-                
-                with confirm_col1:
-                    if styled_button("تأكيد الحذف", key="confirm_clear", type="danger", icon="✓"):
-                        # مسح القائمة
-                        st.session_state.project_locations = []
-                        
-                        # حفظ البيانات
-                        self._save_locations_data()
-                        
-                        st.success("تم حذف جميع مواقع المشاريع بنجاح!")
-                        st.experimental_rerun()
-                
-                with confirm_col2:
-                    if styled_button("إلغاء", key="cancel_clear", type="secondary", icon="❌"):
-                        st.experimental_rerun()
-    
-    def _fetch_terrain_data(self, latitude, longitude, radius_km=5):
-        """جلب بيانات التضاريس من واجهة برمجة التطبيقات"""
-        try:
-            # تحديث حالة الجلسة
-            import plotly.express as px
-            
-            # تعيين الإحداثيات وحجم المنطقة
-            center_lat, center_lon = latitude, longitude
-            
-            # تحويل نصف القطر من كم إلى درجات (تقريبي)
-            radius_deg = radius_km / 111.0  # تقريب: 1 درجة = 111 كم
-            
-            # تحديد حدود المنطقة
-            min_lat = center_lat - radius_deg
-            max_lat = center_lat + radius_deg
-            min_lon = center_lon - radius_deg
-            max_lon = center_lon + radius_deg
-            
-            # إنشاء شبكة من النقاط
-            resolution = 50  # عدد النقاط في كل اتجاه
-            lats = np.linspace(min_lat, max_lat, resolution)
-            lons = np.linspace(min_lon, max_lon, resolution)
-            
-            # إنشاء مصفوفة للإحداثيات
-            grid_lats, grid_lons = np.meshgrid(lats, lons)
-            
-            # تحويل الشبكة إلى قائمة من النقاط
-            points = []
-            for i in range(grid_lats.shape[0]):
-                for j in range(grid_lats.shape[1]):
-                    points.append((grid_lats[i, j], grid_lons[i, j]))
-            
-            # تقسيم النقاط إلى مجموعات لتقليل عدد الطلبات
-            batch_size = 100
-            batches = [points[i:i + batch_size] for i in range(0, len(points), batch_size)]
-            
-            # إنشاء بيانات التضاريس
-            elevation_data = np.zeros((len(lats), len(lons)))
-            
-            # محاكاة بيانات التضاريس (يمكن استبدالها بواجهة برمجة تطبيقات حقيقية)
-            for batch_idx, batch in enumerate(batches):
-                # في بيئة الإنتاج، سيتم استبدال هذا بطلب API حقيقي
-                # هنا نقوم بمحاكاة بيانات التضاريس لأغراض العرض
-                for point_idx, (lat, lon) in enumerate(batch):
-                    # حساب المؤشر في مصفوفة الارتفاع
-                    lat_idx = np.abs(lats - lat).argmin()
-                    lon_idx = np.abs(lons - lon).argmin()
-                    
-                    # محاكاة الارتفاع (في بيئة الإنتاج سيكون هذا من واجهة برمجة التطبيقات)
-                    # هنا نصنع تضاريس اصطناعية باستخدام دالة جيبية
-                    dist_from_center = np.sqrt(
-                        (lat - center_lat) ** 2 + (lon - center_lon) ** 2
-                    )
-                    
-                    # إنشاء بعض التلال والوديان الاصطناعية
-                    elevation = 500 + 200 * np.sin(dist_from_center * 100) + 100 * np.cos(lat * 30) + 150 * np.sin(lon * 40)
-                    
-                    # إضافة بعض الضوضاء العشوائية
-                    elevation += np.random.normal(0, 30)
-                    
-                    # تخزين الارتفاع
-                    elevation_data[lat_idx, lon_idx] = elevation
-            
-            # حساب إحصائيات الارتفاع
-            elevation_stats = {
-                "min": float(np.min(elevation_data)),
-                "max": float(np.max(elevation_data)),
-                "mean": float(np.mean(elevation_data)),
-                "range": float(np.max(elevation_data) - np.min(elevation_data))
-            }
-            
-            # إنشاء مقطع ارتفاع من الشمال إلى الجنوب عبر المركز
-            center_lon_idx = np.abs(lons - center_lon).argmin()
-            ns_profile = []
-            for i, lat in enumerate(lats):
-                ns_profile.append({
-                    "distance": (lat - min_lat) * 111.0,  # تحويل الدرجات إلى كم
-                    "elevation": float(elevation_data[i, center_lon_idx])
-                })
-            
-            # إنشاء مقطع ارتفاع من الشرق إلى الغرب عبر المركز
-            center_lat_idx = np.abs(lats - center_lat).argmin()
-            ew_profile = []
-            for i, lon in enumerate(lons):
-                ew_profile.append({
-                    "distance": (lon - min_lon) * 111.0 * np.cos(np.radians(center_lat)),  # تحويل الدرجات إلى كم مع تصحيح خط العرض
-                    "elevation": float(elevation_data[center_lat_idx, i])
-                })
-            
-            # دمج المقاطع
-            elevation_profile = ns_profile + ew_profile
-            
-            # تحضير بيانات التضاريس للعرض ثلاثي الأبعاد
-            bounds = [min_lon, min_lat, max_lon, max_lat]
-            
-            # تحويل مصفوفة الارتفاع إلى تنسيق مناسب لـ PyDeck
-            terrain_array = elevation_data.astype(np.float32)
-            
-            # إنشاء كائن للتضاريس
-            terrain_data = [{
-                "bounds": bounds,
-                "terrain": terrain_array.tolist(),
-                "elevation_stats": elevation_stats,
-                "elevation_profile": elevation_profile
-            }]
-            
-            return terrain_data
-            
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء جلب بيانات التضاريس: {str(e)}")
-            raise e
-    
-    def _calculate_distance(self, lat1, lon1, lat2, lon2):
-        """حساب المسافة بين نقطتين بالكيلومترات باستخدام صيغة هافرساين"""
-        import math
-        
-        # تحويل الإحداثيات إلى راديان
-        lat1 = math.radians(lat1)
-        lon1 = math.radians(lon1)
-        lat2 = math.radians(lat2)
-        lon2 = math.radians(lon2)
-        
-        # صيغة هافرساين
-        dlon = lon2 - lon1
-        dlat = lat2 - lat1
-        a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2)**2
-        c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
-        distance = 6371 * c  # نصف قطر الأرض بالكيلومترات
-        
-        return distance
-    
-    def _get_color_map(self, scheme):
-        """الحصول على خريطة الألوان حسب النظام المختار"""
-        if scheme == "terrain":
-            return [
-                [0, (0, 50, 0)],
-                [0.1, (0, 100, 0)],
-                [0.25, (0, 150, 0)],
-                [0.4, (200, 170, 0)],
-                [0.6, (150, 100, 0)],
-                [0.8, (100, 50, 0)],
-                [1, (200, 200, 200)]
-            ]
-        elif scheme == "elevation":
-            return [
-                [0, (0, 0, 100)],
-                [0.2, (0, 100, 150)],
-                [0.4, (0, 150, 50)],
-                [0.6, (150, 150, 0)],
-                [0.8, (150, 50, 0)],
-                [1, (100, 0, 0)]
-            ]
-        else:  # custom
-            return [
-                [0, (30, 100, 200)],
-                [0.3, (60, 170, 250)],
-                [0.5, (200, 220, 150)],
-                [0.7, (180, 120, 60)],
-                [0.9, (110, 60, 30)],
-                [1, (80, 30, 10)]
-            ]
-    
-    def _export_locations(self, format):
-        """تصدير مواقع المشاريع إلى ملف"""
-        try:
-            if not st.session_state.project_locations:
-                st.error("لا توجد مواقع مشاريع للتصدير.")
-                return
-            
-            if format == "CSV":
-                # تصدير إلى CSV
-                df = pd.DataFrame(st.session_state.project_locations)
-                
-                csv_data = df.to_csv(index=False)
-                
-                st.download_button(
-                    label="تنزيل ملف CSV",
-                    data=csv_data,
-                    file_name="project_locations.csv",
-                    mime="text/csv"
-                )
-                
-            elif format == "JSON":
-                # تصدير إلى JSON
-                json_data = json.dumps(st.session_state.project_locations, ensure_ascii=False, indent=2)
-                
-                st.download_button(
-                    label="تنزيل ملف JSON",
-                    data=json_data,
-                    file_name="project_locations.json",
-                    mime="application/json"
-                )
-                
-            elif format == "GeoJSON":
-                # تصدير إلى GeoJSON
-                features = []
-                
-                for location in st.session_state.project_locations:
-                    feature = {
-                        "type": "Feature",
-                        "geometry": {
-                            "type": "Point",
-                            "coordinates": [location["longitude"], location["latitude"]]
-                        },
-                        "properties": {
-                            "name": location["name"],
-                            "description": location["description"],
-                            "city": location["city"],
-                            "status": location["status"],
-                            "project_id": location["project_id"],
-                            "created_at": location.get("created_at", ""),
-                            "updated_at": location.get("updated_at", "")
-                        }
-                    }
-                    
-                    features.append(feature)
-                
-                geojson = {
-                    "type": "FeatureCollection",
-                    "features": features
-                }
-                
-                geojson_data = json.dumps(geojson, ensure_ascii=False, indent=2)
-                
-                st.download_button(
-                    label="تنزيل ملف GeoJSON",
-                    data=geojson_data,
-                    file_name="project_locations.geojson",
-                    mime="application/geo+json"
-                )
-            
-            st.success(f"تم تصدير {len(st.session_state.project_locations)} موقع بنجاح!")
-            
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء تصدير المواقع: {str(e)}")
-    
-    def _import_locations(self, uploaded_file, format):
-        """استيراد مواقع المشاريع من ملف"""
-        try:
-            if format == "CSV":
-                # استيراد من CSV
-                df = pd.read_csv(uploaded_file)
-                
-                # التحقق من وجود الأعمدة المطلوبة
-                required_columns = ["name", "latitude", "longitude"]
-                missing_columns = [col for col in required_columns if col not in df.columns]
-                
-                if missing_columns:
-                    st.error(f"الملف لا يحتوي على الأعمدة التالية: {', '.join(missing_columns)}")
-                    return
-                
-                # تحويل DataFrame إلى قائمة من القواميس
-                imported_locations = df.to_dict("records")
-                
-            elif format == "JSON":
-                # استيراد من JSON
-                imported_locations = json.loads(uploaded_file.read())
-                
-            elif format == "GeoJSON":
-                # استيراد من GeoJSON
-                geojson = json.loads(uploaded_file.read())
-                
-                # التحقق من صحة التنسيق
-                if "type" not in geojson or geojson["type"] != "FeatureCollection" or "features" not in geojson:
-                    st.error("تنسيق GeoJSON غير صحيح.")
-                    return
-                
-                # تحويل المميزات إلى مواقع
-                imported_locations = []
-                
-                for feature in geojson["features"]:
-                    if feature["type"] == "Feature" and feature["geometry"]["type"] == "Point":
-                        coords = feature["geometry"]["coordinates"]
-                        properties = feature["properties"]
-                        
-                        location = {
-                            "name": properties.get("name", ""),
-                            "description": properties.get("description", ""),
-                            "city": properties.get("city", ""),
-                            "status": properties.get("status", "جديد"),
-                            "longitude": coords[0],
-                            "latitude": coords[1],
-                            "project_id": properties.get("project_id", f"PRJ-{len(imported_locations)+1:04d}"),
-                            "created_at": properties.get("created_at", pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")),
-                            "updated_at": properties.get("updated_at", pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
-                        }
-                        
-                        imported_locations.append(location)
-            
-            # التحقق من وجود البيانات المطلوبة في الملف المستورد
-            valid_locations = []
-            for location in imported_locations:
-                # التحقق من وجود الحقول المطلوبة
-                if "name" not in location or "latitude" not in location or "longitude" not in location:
-                    continue
-                
-                # إضافة القيم الافتراضية إذا لم تكن موجودة
-                if "description" not in location:
-                    location["description"] = ""
-                
-                if "city" not in location:
-                    location["city"] = ""
-                
-                if "status" not in location:
-                    location["status"] = "جديد"
-                
-                if "project_id" not in location:
-                    location["project_id"] = f"PRJ-{len(valid_locations)+1:04d}"
-                
-                if "created_at" not in location:
-                    location["created_at"] = pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-                
-                if "updated_at" not in location:
-                    location["updated_at"] = pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-                
-                valid_locations.append(location)
-            
-            if not valid_locations:
-                st.error("لم يتم العثور على مواقع صالحة في الملف.")
-                return
-            
-            # سؤال المستخدم عن كيفية الاستيراد
-            import_mode = st.radio(
-                "كيفية الاستيراد",
-                options=["إضافة إلى المواقع الموجودة", "استبدال المواقع الموجودة"],
-                key="import_mode"
-            )
-            
-            if styled_button("تأكيد الاستيراد", key="confirm_import", type="success", icon="✓"):
-                if import_mode == "إضافة إلى المواقع الموجودة":
-                    # إضافة المواقع المستوردة إلى القائمة الحالية
-                    st.session_state.project_locations.extend(valid_locations)
-                else:
-                    # استبدال المواقع الموجودة بالمواقع المستوردة
-                    st.session_state.project_locations = valid_locations
-                
-                # حفظ البيانات
-                self._save_locations_data()
-                
-                st.success(f"تم استيراد {len(valid_locations)} موقع بنجاح!")
-                st.experimental_rerun()
-            
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء استيراد المواقع: {str(e)}")
-    
-    def _save_locations_data(self):
-        """حفظ بيانات المواقع"""
-        try:
-            # التأكد من وجود المجلد
-            os.makedirs(self.data_dir, exist_ok=True)
-            
-            # حفظ البيانات
-            locations_file = os.path.join(self.data_dir, "project_locations.json")
-            
-            with open(locations_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(st.session_state.project_locations, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء حفظ بيانات المواقع: {str(e)}")
-    
-    def _load_locations_data(self):
-        """تحميل بيانات المواقع"""
-        try:
-            # التحقق من وجود الملف
-            locations_file = os.path.join(self.data_dir, "project_locations.json")
-            
-            if os.path.exists(locations_file):
-                with open(locations_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    locations = json.load(f)
-                
-                # تحديث حالة الجلسة
-                st.session_state.project_locations = locations
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء تحميل بيانات المواقع: {str(e)}")
-    
-    def _initialize_sample_projects(self):
-        """تهيئة بيانات اختبارية للمشاريع"""
-        # التحقق من وجود بيانات محفوظة
-        locations_file = os.path.join(self.data_dir, "project_locations.json")
-        
-        if os.path.exists(locations_file):
-            # تحميل البيانات المحفوظة
-            self._load_locations_data()
-            return
-        
-        # إنشاء بيانات اختبارية إذا لم تكن هناك بيانات محفوظة
-        sample_projects = [
-            {
-                "name": "تطوير شبكة الطرق في منطقة الرياض",
-                "description": "مشروع تطوير وتوسعة شبكة الطرق الرئيسية في منطقة الرياض",
-                "city": "الرياض",
-                "status": "قيد التنفيذ",
-                "latitude": 24.7136,
-                "longitude": 46.6753,
-                "project_id": "PRJ-0001",
-                "created_at": "2025-01-15 10:30:00",
-                "updated_at": "2025-01-15 10:30:00"
-            },
-            {
-                "name": "إنشاء سد وادي حنيفة",
-                "description": "مشروع إنشاء سد لحجز مياه الأمطار في وادي حنيفة",
-                "city": "الرياض",
-                "status": "جديد",
-                "latitude": 24.6748,
-                "longitude": 46.5831,
-                "project_id": "PRJ-0002",
-                "created_at": "2025-02-01 14:45:00",
-                "updated_at": "2025-02-01 14:45:00"
-            },
-            {
-                "name": "تطوير ميناء جدة الإسلامي",
-                "description": "مشروع تطوير وتوسعة ميناء جدة الإسلامي لزيادة الطاقة الاستيعابية",
-                "city": "جدة",
-                "status": "قيد التنفيذ",
-                "latitude": 21.4858,
-                "longitude": 39.1925,
-                "project_id": "PRJ-0003",
-                "created_at": "2024-11-20 09:15:00",
-                "updated_at": "2024-11-20 09:15:00"
-            },
-            {
-                "name": "إنشاء مطار الدمام الجديد",
-                "description": "مشروع إنشاء مطار جديد في مدينة الدمام لتلبية الطلب المتزايد",
-                "city": "الدمام",
-                "status": "متوقف",
-                "latitude": 26.4207,
-                "longitude": 50.0888,
-                "project_id": "PRJ-0004",
-                "created_at": "2024-10-05 11:30:00",
-                "updated_at": "2024-10-05 11:30:00"
-            },
-            {
-                "name": "توسعة جامعة الملك فهد للبترول والمعادن",
-                "description": "مشروع توسعة مباني ومرافق جامعة الملك فهد للبترول والمعادن",
-                "city": "الظهران",
-                "status": "قيد التنفيذ",
-                "latitude": 26.3927,
-                "longitude": 50.1150,
-                "project_id": "PRJ-0005",
-                "created_at": "2025-01-10 08:00:00",
-                "updated_at": "2025-01-10 08:00:00"
-            },
-            {
-                "name": "إنشاء محطة تحلية مياه القنفذة",
-                "description": "مشروع إنشاء محطة تحلية مياه جديدة في محافظة القنفذة",
-                "city": "القنفذة",
-                "status": "جديد",
-                "latitude": 19.1299,
-                "longitude": 41.0825,
-                "project_id": "PRJ-0006",
-                "created_at": "2025-02-20 15:20:00",
-                "updated_at": "2025-02-20 15:20:00"
-            },
-            {
-                "name": "تطوير مجمع حكومي في حائل",
-                "description": "مشروع إنشاء وتطوير مجمع للدوائر الحكومية في مدينة حائل",
-                "city": "حائل",
-                "status": "مكتمل",
-                "latitude": 27.5114,
-                "longitude": 41.7208,
-                "project_id": "PRJ-0007",
-                "created_at": "2024-06-15 10:00:00",
-                "updated_at": "2024-12-10 14:30:00"
-            },
-            {
-                "name": "إنشاء مستشفى الإحساء العام",
-                "description": "مشروع إنشاء مستشفى عام جديد في محافظة الإحساء بسعة 500 سرير",
-                "city": "الإحساء",
-                "status": "قيد التنفيذ",
-                "latitude": 25.3753,
-                "longitude": 49.5873,
-                "project_id": "PRJ-0008",
-                "created_at": "2024-09-01 09:45:00",
-                "updated_at": "2024-09-01 09:45:00"
-            },
-            {
-                "name": "تطوير شبكة الصرف الصحي في أبها",
-                "description": "مشروع تطوير وتوسعة شبكة الصرف الصحي في مدينة أبها",
-                "city": "أبها",
-                "status": "جديد",
-                "latitude": 18.2164,
-                "longitude": 42.5053,
-                "project_id": "PRJ-0009",
-                "created_at": "2025-02-25 11:15:00",
-                "updated_at": "2025-02-25 11:15:00"
-            },
-            {
-                "name": "إنشاء مدينة صناعية في سكاكا",
-                "description": "مشروع إنشاء مدينة صناعية جديدة في منطقة سكاكا",
-                "city": "سكاكا",
-                "status": "متوقف",
-                "latitude": 29.9720,
-                "longitude": 40.2006,
-                "project_id": "PRJ-0010",
-                "created_at": "2024-07-20 13:30:00",
-                "updated_at": "2024-07-20 13:30:00"
-            }
-        ]
-        
-        # تحديث حالة الجلسة
-        st.session_state.project_locations = sample_projects
-        
-        # حفظ البيانات
-        self._save_locations_data()
-
-
-# فئة تحويل Folium إلى Streamlit
-class folium_static:
-    """فئة لعرض خرائط Folium في Streamlit"""
-    
-    def __init__(self, fig, width=700, height=500):
-        """عرض خريطة Folium في Streamlit"""
-        import streamlit.components.v1 as components
-        
-        # تحويل خريطة Folium إلى HTML
-        fig_html = fig._repr_html_()
-        
-        # إنشاء مكون HTML مخصص
-        components.html(fig_html, width=width, height=height)
-
-
-# تشغيل الوحدة بشكل مستقل
-def main():
-    """تشغيل وحدة الخريطة التفاعلية مع عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد بشكل مستقل"""
-    # تهيئة الواجهة
-    st.set_page_config(
-        page_title="الخريطة التفاعلية | WAHBi AI",
-        page_icon="🗺️",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded",
-        menu_items={
-            'Get Help': 'mailto:[email protected]',
-            'Report a bug': 'mailto:[email protected]',
-            'About': 'وحدة الخريطة التفاعلية مع عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد - جزء من نظام WAHBi AI لتحليل المناقصات'
-        }
-    )
-    
-    # تهيئة وحدة الخريطة التفاعلية
-    interactive_map = InteractiveMap()
-    
-    # عرض واجهة الوحدة
-    interactive_map.render()
-
-# تشغيل الوحدة عند استدعاء الملف مباشرة
-if __name__ == "__main__":
-    main()

modules/maps/maps_app.py

@@ -1,53 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-وحدة تطبيق الخريطة التفاعلية مع عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد
-"""
-
-import os
-import sys
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد مكونات الخريطة التفاعلية
-from modules.maps.interactive_map import InteractiveMap
-
-
-class MapsApp:
-    """وحدة تطبيق الخريطة التفاعلية"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة تطبيق الخريطة التفاعلية"""
-        self.interactive_map = InteractiveMap()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة تطبيق الخريطة التفاعلية"""
-        st.markdown("<h2 class='module-title'>وحدة الخريطة التفاعلية مع عرض التضاريس ثلاثي الأبعاد</h2>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        st.markdown("""
-        <div class="module-description">
-            تمكنك هذه الوحدة من عرض وإدارة مواقع المشاريع على خريطة تفاعلية، مع إمكانية عرض التضاريس بشكل ثلاثي الأبعاد.
-            يمكنك إضافة وتحرير مواقع المشاريع، وتحليل توزيعها الجغرافي، وعرض المعلومات الطبوغرافية للمواقع.
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # عرض وحدة الخريطة التفاعلية
-        self.interactive_map.render()
-
-
-# تشغيل التطبيق بشكل مستقل عند استدعاء الملف مباشرة
-if __name__ == "__main__":
-    st.set_page_config(
-        page_title="الخريطة التفاعلية | WAHBi AI",
-        page_icon="🗺️",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded"
-    )
-    
-    app = MapsApp()
-    app.render()

modules/notifications/__init__.py

@@ -1 +0,0 @@
-# ملف تهيئة وحدة الإشعارات الذكية

modules/notifications/notifications_app.py

@@ -1,53 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-وحدة تطبيق نظام الإشعارات الذكي لتحديثات المشروع والتنبيهات
-"""
-
-import os
-import sys
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد مكونات الإشعارات الذكية
-from modules.notifications.smart_notifications import SmartNotificationSystem
-
-
-class NotificationsApp:
-    """وحدة تطبيق نظام الإشعارات الذكي"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة تطبيق نظام الإشعارات الذكي"""
-        self.smart_notification_system = SmartNotificationSystem()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة تطبيق نظام الإشعارات الذكي"""
-        st.markdown("<h2 class='module-title'>نظام الإشعارات الذكي لتحديثات المشروع والتنبيهات</h2>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        st.markdown("""
-        <div class="module-description">
-            يتيح لك نظام الإشعارات الذكي متابعة تحديثات المشاريع وتلقي تنبيهات مخصصة حسب أدوارك واهتماماتك.
-            يمكنك تخصيص إعدادات الإشعارات وجدولة التذكيرات للمواعيد النهائية والمهام.
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # عرض نظام الإشعارات الذكي
-        self.smart_notification_system.render()
-
-
-# تشغيل التطبيق بشكل مستقل عند استدعاء الملف مباشرة
-if __name__ == "__main__":
-    st.set_page_config(
-        page_title="نظام الإشعارات الذكي | WAHBi AI",
-        page_icon="🔔",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded"
-    )
-    
-    app = NotificationsApp()
-    app.render()

modules/notifications/smart_notifications.py

@@ -1,1237 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-"""
-وحدة نظام الإشعارات الذكي لتحديثات المشروع والتنبيهات
-تتيح هذه الوحدة متابعة تحديثات المشاريع وإرسال تنبيهات ذكية مخصصة للمستخدمين بناءً على أدوارهم واهتماماتهم
-"""
-
-import os
-import sys
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import json
-import datetime
-import time
-import threading
-import logging
-from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional, Union
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../..")))
-
-# استيراد مكونات واجهة المستخدم
-from utils.components.header import render_header
-from utils.components.credits import render_credits
-from utils.helpers import format_number, format_currency, styled_button
-
-
-class SmartNotificationSystem:
-    """فئة نظام الإشعارات الذكي لتحديثات المشروع والتنبيهات"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة نظام الإشعارات الذكي"""
-        # تهيئة مجلدات حفظ البيانات
-        self.data_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../data/notifications"))
-        os.makedirs(self.data_dir, exist_ok=True)
-        
-        # تهيئة قائمة الإشعارات
-        if 'notifications' not in st.session_state:
-            st.session_state.notifications = []
-            
-        if 'unread_count' not in st.session_state:
-            st.session_state.unread_count = 0
-            
-        if 'notification_channels' not in st.session_state:
-            st.session_state.notification_channels = {
-                "browser": True,
-                "email": False,
-                "sms": False,
-                "mobile_app": False
-            }
-            
-        if 'notification_preferences' not in st.session_state:
-            st.session_state.notification_preferences = {
-                "project_updates": True,
-                "document_analysis": True,
-                "deadline_reminders": True,
-                "risk_alerts": True,
-                "price_changes": True,
-                "team_mentions": True,
-                "system_updates": True
-            }
-            
-        # تحميل الإشعارات المحفوظة
-        self._load_notifications()
-        
-        # تسجيل الأحداث
-        logging.basicConfig(
-            level=logging.INFO,
-            format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
-            handlers=[
-                logging.FileHandler(os.path.join(self.data_dir, "notifications.log")),
-                logging.StreamHandler()
-            ]
-        )
-        self.logger = logging.getLogger("smart_notifications")
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة نظام الإشعارات الذكي"""
-        render_header("نظام الإشعارات الذكي")
-        
-        # تبويبات الوحدة
-        tabs = st.tabs([
-            "جميع الإشعارات",
-            "إشعارات غير مقروءة",
-            "إعدادات الإشعارات",
-            "جدولة الإشعارات",
-            "تقارير وإحصائيات"
-        ])
-        
-        # تبويب جميع الإشعارات
-        with tabs[0]:
-            self._render_all_notifications()
-            
-        # تبويب الإشعارات غير المقروءة
-        with tabs[1]:
-            self._render_unread_notifications()
-            
-        # تبويب إعدادات الإشعارات
-        with tabs[2]:
-            self._render_notification_settings()
-            
-        # تبويب جدولة الإشعارات
-        with tabs[3]:
-            self._render_notification_scheduling()
-            
-        # تبويب تقارير وإحصائيات
-        with tabs[4]:
-            self._render_notification_analytics()
-            
-        # عرض حقوق النشر
-        render_credits()
-    
-    def _render_all_notifications(self):
-        """عرض جميع الإشعارات"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>🔔 جميع الإشعارات</h3>
-            <p>عرض كافة الإشعارات والتنبيهات الخاصة بالمشاريع والنظام.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # أزرار التحكم
-        col1, col2, col3 = st.columns([1, 1, 1])
-        
-        with col1:
-            if styled_button("تحديث الإشعارات", key="refresh_notifications", type="primary", icon="🔄"):
-                self._load_notifications()
-                st.success("تم تحديث الإشعارات بنجاح")
-        
-        with col2:
-            if styled_button("تعليم الكل كمقروء", key="mark_all_read", type="secondary", icon="✓"):
-                self._mark_all_as_read()
-                st.success("تم تعليم جميع الإشعارات كمقروءة")
-        
-        with col3:
-            if styled_button("حذف جميع الإشعارات", key="clear_notifications", type="danger", icon="🗑️"):
-                confirmed = st.text_input("اكتب 'تأكيد' لحذف جميع الإشعارات", key="confirm_clear")
-                if confirmed == "تأكيد":
-                    self._clear_all_notifications()
-                    st.success("تم حذف جميع الإشعارات بنجاح")
-        
-        # فلترة الإشعارات
-        filter_col1, filter_col2 = st.columns(2)
-        
-        with filter_col1:
-            notification_type = st.multiselect(
-                "تصفية حسب النوع",
-                options=[
-                    "تحديث مشروع", "وثيقة جديدة", "تذكير موعد نهائي", 
-                    "تنبيه مخاطر", "تغيير سعر", "إشارة فريق العمل", "تحديث النظام"
-                ],
-                key="filter_notification_type"
-            )
-        
-        with filter_col2:
-            date_range = st.date_input(
-                "نطاق التاريخ",
-                value=(
-                    datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=30),
-                    datetime.datetime.now()
-                ),
-                key="filter_date_range"
-            )
-        
-        # تصفية الإشعارات
-        filtered_notifications = self._filter_notifications(
-            notification_type=notification_type,
-            date_range=date_range
-        )
-        
-        # عرض الإشعارات المصفاة
-        if filtered_notifications:
-            for notification in filtered_notifications:
-                self._render_notification_card(notification)
-        else:
-            st.info("لا توجد إشعارات متاحة")
-    
-    def _render_unread_notifications(self):
-        """عرض الإشعارات غير المقروءة"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>🔔 الإشعارات غير المقروءة</h3>
-            <p>عرض الإشعارات والتنبيهات التي لم تتم قراءتها بعد.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # أزرار التحكم
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            if styled_button("تحديث الإشعارات", key="refresh_unread", type="primary", icon="🔄"):
-                self._load_notifications()
-                st.success("تم تحديث الإشعارات بنجاح")
-        
-        with col2:
-            if styled_button("تعليم الكل كمقروء", key="mark_unread_read", type="secondary", icon="✓"):
-                self._mark_all_as_read()
-                st.success("تم تعليم جميع الإشعارات كمقروءة")
-        
-        # فلترة الإشعارات غير المقروءة
-        unread_notifications = [n for n in st.session_state.notifications if not n.get("read", False)]
-        
-        # عرض الإشعارات غير المقروءة
-        if unread_notifications:
-            for notification in unread_notifications:
-                self._render_notification_card(notification, show_mark_button=True)
-        else:
-            st.success("لا توجد إشعارات غير مقروءة")
-    
-    def _render_notification_settings(self):
-        """عرض إعدادات الإشعارات"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>⚙️ إعدادات الإشعارات</h3>
-            <p>تخصيص إعدادات وتفضيلات الإشعارات الخاصة بك.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # قسم قنوات الإشعارات
-        st.markdown("### قنوات الإشعارات")
-        st.markdown("حدد الطرق التي ترغب في تلقي الإشعارات من خلالها.")
-        
-        channels_col1, channels_col2 = st.columns(2)
-        
-        with channels_col1:
-            st.session_state.notification_channels["browser"] = st.checkbox(
-                "إشعارات المتصفح",
-                value=st.session_state.notification_channels.get("browser", True),
-                key="channel_browser"
-            )
-            
-            st.session_state.notification_channels["email"] = st.checkbox(
-                "البريد الإلكتروني",
-                value=st.session_state.notification_channels.get("email", False),
-                key="channel_email"
-            )
-            
-            if st.session_state.notification_channels["email"]:
-                email = st.text_input(
-                    "البريد الإلكتروني ��لإشعارات",
-                    value=st.session_state.get("notification_email", ""),
-                    key="notification_email"
-                )
-                st.session_state.notification_email = email
-        
-        with channels_col2:
-            st.session_state.notification_channels["sms"] = st.checkbox(
-                "الرسائل النصية (SMS)",
-                value=st.session_state.notification_channels.get("sms", False),
-                key="channel_sms"
-            )
-            
-            if st.session_state.notification_channels["sms"]:
-                phone = st.text_input(
-                    "رقم الهاتف للإشعارات",
-                    value=st.session_state.get("notification_phone", ""),
-                    key="notification_phone"
-                )
-                st.session_state.notification_phone = phone
-            
-            st.session_state.notification_channels["mobile_app"] = st.checkbox(
-                "تطبيق الهاتف المحمول",
-                value=st.session_state.notification_channels.get("mobile_app", False),
-                key="channel_mobile_app"
-            )
-        
-        # قسم تفضيلات الإشعارات
-        st.markdown("### أنواع الإشعارات")
-        st.markdown("حدد أنواع الإشعارات التي ترغب في تلقيها.")
-        
-        prefs_col1, prefs_col2 = st.columns(2)
-        
-        with prefs_col1:
-            st.session_state.notification_preferences["project_updates"] = st.checkbox(
-                "تحديثات المشاريع",
-                value=st.session_state.notification_preferences.get("project_updates", True),
-                key="pref_project_updates"
-            )
-            
-            st.session_state.notification_preferences["document_analysis"] = st.checkbox(
-                "تحليل المستندات",
-                value=st.session_state.notification_preferences.get("document_analysis", True),
-                key="pref_document_analysis"
-            )
-            
-            st.session_state.notification_preferences["deadline_reminders"] = st.checkbox(
-                "تذكيرات المواعيد النهائية",
-                value=st.session_state.notification_preferences.get("deadline_reminders", True),
-                key="pref_deadline_reminders"
-            )
-            
-            st.session_state.notification_preferences["risk_alerts"] = st.checkbox(
-                "تنبيهات المخاطر",
-                value=st.session_state.notification_preferences.get("risk_alerts", True),
-                key="pref_risk_alerts"
-            )
-        
-        with prefs_col2:
-            st.session_state.notification_preferences["price_changes"] = st.checkbox(
-                "تغييرات الأسعار",
-                value=st.session_state.notification_preferences.get("price_changes", True),
-                key="pref_price_changes"
-            )
-            
-            st.session_state.notification_preferences["team_mentions"] = st.checkbox(
-                "إشارات فريق العمل",
-                value=st.session_state.notification_preferences.get("team_mentions", True),
-                key="pref_team_mentions"
-            )
-            
-            st.session_state.notification_preferences["system_updates"] = st.checkbox(
-                "تحديثات النظام",
-                value=st.session_state.notification_preferences.get("system_updates", True),
-                key="pref_system_updates"
-            )
-        
-        # إعدادات التكرار
-        st.markdown("### إعدادات التكرار")
-        
-        frequency = st.radio(
-            "تكرار الإشعارات المتشابهة",
-            options=["فوري", "تجميع كل ساعة", "تجميع كل يوم", "مخصص"],
-            index=0,
-            key="notification_frequency"
-        )
-        
-        if frequency == "مخصص":
-            custom_hours = st.number_input(
-                "التجميع كل (ساعات)",
-                min_value=1,
-                max_value=24,
-                value=4,
-                key="custom_frequency_hours"
-            )
-            st.session_state.custom_frequency_hours = custom_hours
-        
-        # إعدادات متقدمة
-        with st.expander("إعدادات متقدمة"):
-            st.checkbox(
-                "عرض الإشعارات عند بدء تشغيل النظام",
-                value=True,
-                key="show_on_startup"
-            )
-            
-            st.checkbox(
-                "الإشعارات الصوتية",
-                value=False,
-                key="audio_notifications"
-            )
-            
-            st.checkbox(
-                "حفظ سجل الإشعارات",
-                value=True,
-                key="log_notifications"
-            )
-            
-            # ��ستدعاء القيمة من session_state إذا كانت موجودة أو استخدام القيمة الافتراضية
-            retention_days = st.slider(
-                "الاحتفاظ بالإشعارات (أيام)",
-                min_value=7,
-                max_value=365,
-                value=st.session_state.get("retention_days_value", 90),
-                key="retention_days"
-            )
-            # حفظ القيمة في مفتاح آخر بعد تحديثها عن طريق المستخدم
-            if "retention_days_value" not in st.session_state:
-                st.session_state.retention_days_value = retention_days
-        
-        # زر حفظ الإعدادات
-        if styled_button("حفظ الإعدادات", key="save_notification_settings", type="primary", icon="💾"):
-            self._save_notification_settings()
-            st.success("تم حفظ إعدادات الإشعارات بنجاح")
-    
-    def _render_notification_scheduling(self):
-        """عرض واجهة جدولة الإشعارات"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>🕒 جدولة الإشعارات</h3>
-            <p>إنشاء وإدارة الإشعارات المجدولة والتذكيرات الدورية.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # إنشاء تذكير جديد
-        st.markdown("### إنشاء تذكير جديد")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            reminder_name = st.text_input("عنوان التذكير", key="new_reminder_name")
-            reminder_desc = st.text_area("وصف التذكير", key="new_reminder_desc")
-            reminder_date = st.date_input("تاريخ التذكير", key="new_reminder_date")
-            reminder_time = st.time_input("وقت التذكير", key="new_reminder_time")
-        
-        with col2:
-            reminder_type = st.selectbox(
-                "نوع التذكير",
-                options=[
-                    "موعد نهائي للمناقصة", 
-                    "اجتماع مشروع", 
-                    "زيارة موقع", 
-                    "تسليم مستندات", 
-                    "دفعة مالية",
-                    "مراجعة أداء",
-                    "أخرى"
-                ],
-                key="new_reminder_type"
-            )
-            
-            reminder_priority = st.select_slider(
-                "الأولوية",
-                options=["منخفضة", "متوسطة", "عالية", "حرجة"],
-                value="متوسطة",
-                key="new_reminder_priority"
-            )
-            
-            reminder_repeat = st.selectbox(
-                "التكرار",
-                options=[
-                    "مرة واحدة",
-                    "يومياً",
-                    "أسبوعياً",
-                    "شهرياً",
-                    "سنوياً"
-                ],
-                key="new_reminder_repeat"
-            )
-            
-            if reminder_type == "أخرى":
-                custom_type = st.text_input("حدد نوع التذكير", key="custom_reminder_type")
-        
-        # زر إضافة التذكير
-        if styled_button("إضافة التذكير", key="add_reminder", type="primary", icon="➕"):
-            if not reminder_name or not reminder_desc:
-                st.error("يرجى تعبئة حقول العنوان والوصف")
-            else:
-                self._add_scheduled_notification(
-                    title=reminder_name,
-                    message=reminder_desc,
-                    notification_date=datetime.datetime.combine(reminder_date, reminder_time),
-                    notification_type=reminder_type if reminder_type != "أخرى" else custom_type,
-                    priority=reminder_priority,
-                    repeat=reminder_repeat
-                )
-                st.success("تم إضافة التذكير بنجاح")
-        
-        # عرض التذكيرات المجدولة
-        st.markdown("### التذكيرات المجدولة")
-        
-        # التحقق من وجود تذكيرات مجدولة
-        scheduled_notifications = self._get_scheduled_notifications()
-        
-        if scheduled_notifications:
-            # عرض التذكيرات في جدول
-            scheduled_df = pd.DataFrame(scheduled_notifications)
-            
-            # تنسيق البيانات للعرض
-            display_df = scheduled_df.copy()
-            display_df["التاريخ والوقت"] = display_df["notification_date"].apply(lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d %H:%M"))
-            display_df["العنوان"] = display_df["title"]
-            display_df["النوع"] = display_df["notification_type"]
-            display_df["الأولوية"] = display_df["priority"]
-            display_df["التكرار"] = display_df["repeat"]
-            
-            # عرض الجدول
-            st.dataframe(
-                display_df[["العنوان", "النوع", "التاريخ والوقت", "الأولوية", "التكرار"]],
-                use_container_width=True
-            )
-            
-            # عرض الإشعارات المجدولة كبطاقات
-            for notification in scheduled_notifications:
-                with st.expander(f"{notification['title']} - {notification['notification_date'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}"):
-                    notification_col1, notification_col2 = st.columns([3, 1])
-                    
-                    with notification_col1:
-                        st.markdown(f"**الوصف:** {notification['message']}")
-                        st.markdown(f"**النوع:** {notification['notification_type']}")
-                        st.markdown(f"**الأولوية:** {notification['priority']}")
-                        st.markdown(f"**التكرار:** {notification['repeat']}")
-                    
-                    with notification_col2:
-                        if styled_button("تعديل", key=f"edit_{notification['id']}", type="secondary", icon="✏️"):
-                            # تنفيذ في المرحلة القادمة
-                            st.info("ميزة التعديل قيد التطوير")
-                        
-                        if styled_button("حذف", key=f"delete_{notification['id']}", type="danger", icon="🗑️"):
-                            self._delete_scheduled_notification(notification['id'])
-                            st.rerun()
-        else:
-            st.info("لا توجد تذكيرات مجدولة")
-    
-    def _render_notification_analytics(self):
-        """عرض تقارير وإحصائيات الإشعارات"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>📊 تقارير وإحصائيات الإشعارات</h3>
-            <p>تحليل وعرض إحصائيات الإشعارات والتنبيهات.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # إحصائيات عامة
-        st.markdown("### إحصائيات عامة")
-        
-        # التحقق من وجود إشعارات
-        if st.session_state.notifications:
-            # إعداد البيانات
-            total_count = len(st.session_state.notifications)
-            read_count = len([n for n in st.session_state.notifications if n.get("read", False)])
-            unread_count = total_count - read_count
-            
-            # تصنيف الإشعارات حسب النوع
-            notification_types = {}
-            for notification in st.session_state.notifications:
-                notification_type = notification.get("notification_type", "أخرى")
-                notification_types[notification_type] = notification_types.get(notification_type, 0) + 1
-            
-            # عرض الإحصائيات
-            metric_col1, metric_col2, metric_col3 = st.columns(3)
-            
-            with metric_col1:
-                st.metric("إجمالي الإشعارات", total_count)
-            
-            with metric_col2:
-                st.metric("الإشعارات المقروءة", read_count, delta=f"{read_count/total_count*100:.1f}%" if total_count > 0 else "0%")
-            
-            with metric_col3:
-                st.metric("الإشعارات غير المقروءة", unread_count, delta=f"{unread_count/total_count*100:.1f}%" if total_count > 0 else "0%")
-            
-            # رسم بياني لتوزيع الإشعارات حسب النوع
-            st.markdown("### توزيع الإشعارات حسب النوع")
-            
-            # إنشاء DataFrame للرسم البياني
-            types_df = pd.DataFrame({
-                "النوع": list(notification_types.keys()),
-                "العدد": list(notification_types.values())
-            })
-            
-            # رسم بياني دائري
-            import plotly.express as px
-            
-            fig = px.pie(
-                types_df,
-                values="العدد",
-                names="النوع",
-                title="توزيع الإشعارات حسب النوع",
-                color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu
-            )
-            
-            fig.update_layout(
-                title_font_size=20,
-                font_family="Arial",
-                font_size=14,
-                height=400
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-            
-            # رسم بياني لتوزيع الإشعارات حسب الوقت
-            st.markdown("### توزيع الإشعارات حسب الوقت")
-            
-            # تحويل التواريخ إلى DataFrame
-            dates = [
-                n.get("timestamp", datetime.datetime.now()).replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0) 
-                for n in st.session_state.notifications 
-                if "timestamp" in n
-            ]
-            
-            if dates:
-                date_counts = pd.Series(dates).value_counts().sort_index()
-                
-                # إنشاء DataFrame للرسم البياني
-                date_df = pd.DataFrame({
-                    "التاريخ": date_counts.index,
-                    "العدد": date_counts.values
-                })
-                
-                # رسم بياني خطي
-                fig2 = px.line(
-                    date_df,
-                    x="التاريخ",
-                    y="العدد",
-                    title="توزيع الإشعارات حسب التاريخ",
-                    markers=True
-                )
-                
-                fig2.update_layout(
-                    title_font_size=20,
-                    font_family="Arial",
-                    font_size=14,
-                    height=400
-                )
-                
-                st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)
-                
-                # تصدير البيانات
-                st.markdown("### تصدير بيانات الإشعارات")
-                
-                export_col1, export_col2 = st.columns(2)
-                
-                with export_col1:
-                    if styled_button("تصدير CSV", key="export_csv", type="primary", icon="📄"):
-                        # تحويل الإشعارات إلى DataFrame
-                        export_df = pd.DataFrame(st.session_state.notifications)
-                        
-                        # تنسيق البيانات
-                        if "timestamp" in export_df.columns:
-                            export_df["timestamp"] = export_df["timestamp"].apply(
-                                lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if isinstance(x, datetime.datetime) else str(x)
-                            )
-                        
-                        # تصدير إلى CSV
-                        csv_data = export_df.to_csv(index=False)
-                        
-                        # تنزيل الملف
-                        st.download_button(
-                            label="تنزيل ملف CSV",
-                            data=csv_data,
-                            file_name=f"notifications_export_{datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv",
-                            mime="text/csv"
-                        )
-                
-                with export_col2:
-                    if styled_button("تصدير JSON", key="export_json", type="primary", icon="📄"):
-                        # تنسيق البيانات
-                        export_data = []
-                        for notification in st.session_state.notifications:
-                            export_item = notification.copy()
-                            if "timestamp" in export_item and isinstance(export_item["timestamp"], datetime.datetime):
-                                export_item["timestamp"] = export_item["timestamp"].strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-                            export_data.append(export_item)
-                        
-                        # تحويل إلى JSON
-                        json_data = json.dumps(export_data, ensure_ascii=False, indent=2)
-                        
-                        # تنزيل الملف
-                        st.download_button(
-                            label="تنزيل ملف JSON",
-                            data=json_data,
-                            file_name=f"notifications_export_{datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json",
-                            mime="application/json"
-                        )
-            else:
-                st.info("لا توجد بيانات كافية لعرض الرسم البياني")
-        else:
-            st.info("لا توجد إشعارات لعرض الإحصائيات")
-    
-    def _render_notification_card(self, notification, show_mark_button=False):
-        """عرض بطاقة إشعار"""
-        # تعيين نمط البطاقة حسب الأولوية والحالة
-        card_style = "notification-card"
-        if not notification.get("read", False):
-            card_style += " unread-notification"
-        
-        priority = notification.get("priority", "متوسطة")
-        if priority == "عالية" or priority == "حرجة":
-            card_style += " high-priority-notification"
-        
-        # تعيين الأيقونة حسب نوع الإشعار
-        icon_map = {
-            "تحديث مشروع": "🔄",
-            "وثيقة جديدة": "📄",
-            "تذكير موعد نهائي": "⏰",
-            "تنبيه مخاطر": "⚠️",
-            "تغيير سعر": "💰",
-            "إشارة فريق العمل": "👥",
-            "تحديث الن��ام": "🖥️"
-        }
-        
-        notification_type = notification.get("notification_type", "تحديث مشروع")
-        icon = icon_map.get(notification_type, "🔔")
-        
-        # تنسيق التاريخ
-        timestamp = notification.get("timestamp", datetime.datetime.now())
-        if isinstance(timestamp, datetime.datetime):
-            time_str = timestamp.strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
-        else:
-            time_str = str(timestamp)
-        
-        # إنشاء HTML للبطاقة
-        card_html = f"""
-        <div class="{card_style}">
-            <div class="notification-header">
-                <span class="notification-icon">{icon}</span>
-                <span class="notification-title">{notification.get('title', 'إشعار جديد')}</span>
-                <span class="notification-time">{time_str}</span>
-            </div>
-            <div class="notification-body">
-                <p>{notification.get('message', '')}</p>
-            </div>
-            <div class="notification-footer">
-                <span class="notification-type">{notification_type}</span>
-                <span class="notification-priority">{priority}</span>
-            </div>
-        </div>
-        """
-        
-        # عرض البطاقة
-        st.markdown(card_html, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # إضافة أزرار التحكم
-        if show_mark_button:
-            col1, col2 = st.columns([1, 4])
-            
-            with col1:
-                if styled_button("تعليم كمقروء", key=f"mark_read_{notification.get('id', '')}", type="secondary", icon="✓"):
-                    self._mark_notification_as_read(notification.get('id', ''))
-                    st.rerun()
-            
-            with col2:
-                if notification.get("link"):
-                    if styled_button("عرض التفاصيل", key=f"view_details_{notification.get('id', '')}", type="primary", icon="🔍"):
-                        # افتح الرابط المرتبط بالإشعار
-                        # ملاحظة: هذا سيعمل بشكل مختلف حسب بيئة التشغيل
-                        st.markdown(f"[عرض التفاصيل]({notification.get('link')})")
-    
-    def add_notification(self, title, message, notification_type="تحديث مشروع", priority="متوسطة", link=None):
-        """
-        إضافة إشعار جديد
-        
-        المعلمات:
-            title: عنوان الإشعار
-            message: نص الإشعار
-            notification_type: نوع الإشعار
-            priority: أولوية الإشعار
-            link: رابط مرتبط بالإشعار (اختياري)
-            
-        الإرجاع:
-            معرف الإشعار الجديد
-        """
-        # إنشاء معرف فريد للإشعار
-        notification_id = f"notif_{int(time.time())}_{len(st.session_state.notifications)}"
-        
-        # إنشاء كائن الإشعار
-        notification = {
-            "id": notification_id,
-            "title": title,
-            "message": message,
-            "notification_type": notification_type,
-            "priority": priority,
-            "read": False,
-            "timestamp": datetime.datetime.now(),
-            "link": link
-        }
-        
-        # إضافة الإشعار لقائمة الإشعارات
-        st.session_state.notifications.append(notification)
-        
-        # زيادة عداد الإشعارات غير المقروءة
-        st.session_state.unread_count += 1
-        
-        # حفظ الإشعارات
-        self._save_notifications()
-        
-        # تسجيل الإشعار
-        self.logger.info(
-            f"تمت إضافة إشعار جديد: {title} ({notification_type})"
-        )
-        
-        return notification_id
-    
-    def _mark_notification_as_read(self, notification_id):
-        """
-        تعليم إشعار كمقروء
-        
-        المعلمات:
-            notification_id: معرف الإشعار
-            
-        الإرجاع:
-            قيمة بوليانية تشير إلى نجاح العملية
-        """
-        # البحث عن الإشعار
-        for i, notification in enumerate(st.session_state.notifications):
-            if notification.get("id") == notification_id and not notification.get("read", False):
-                # تعليم الإشعار كمقروء
-                st.session_state.notifications[i]["read"] = True
-                
-                # تحديث عداد الإشعارات غير المقروءة
-                st.session_state.unread_count = max(0, st.session_state.unread_count - 1)
-                
-                # حفظ الإشعارات
-                self._save_notifications()
-                
-                return True
-        
-        return False
-    
-    def _mark_all_as_read(self):
-        """
-        تعليم جميع الإشعارات كمقروءة
-            
-        الإرجاع:
-            عدد الإشعارات التي تم تعليمها
-        """
-        count = 0
-        
-        # تعليم جميع الإشعارات كمقروءة
-        for i, notification in enumerate(st.session_state.notifications):
-            if not notification.get("read", False):
-                st.session_state.notifications[i]["read"] = True
-                count += 1
-        
-        # إعادة تعيين عداد الإشعارات غير المقروءة
-        st.session_state.unread_count = 0
-        
-        # حفظ الإشعارات
-        self._save_notifications()
-        
-        return count
-    
-    def _clear_all_notifications(self):
-        """
-        حذف جميع الإشعارات
-            
-        الإرجاع:
-            عدد الإشعارات التي تم حذفها
-        """
-        count = len(st.session_state.notifications)
-        
-        # مسح قائمة الإشعارات
-        st.session_state.notifications = []
-        
-        # إعادة تعيين عداد الإشعارات غير المقروءة
-        st.session_state.unread_count = 0
-        
-        # حفظ الإشعارات
-        self._save_notifications()
-        
-        return count
-    
-    def _filter_notifications(self, notification_type=None, date_range=None):
-        """
-        تصفية الإشعارات حسب النوع والتاريخ
-        
-        المعلمات:
-            notification_type: قائمة أنواع الإشعارات
-            date_range: نطاق تاريخ الإشعارات
-            
-        الإرجاع:
-            قائمة الإشعارات المصفاة
-        """
-        filtered_notifications = st.session_state.notifications.copy()
-        
-        # تصفية حسب النوع
-        if notification_type and len(notification_type) > 0:
-            filtered_notifications = [
-                n for n in filtered_notifications 
-                if n.get("notification_type") in notification_type
-            ]
-        
-        # تصفية حسب نطاق التاريخ
-        if date_range and len(date_range) == 2:
-            start_date, end_date = date_range
-            
-            # تحويل التواريخ إلى datetime
-            start_date = datetime.datetime.combine(start_date, datetime.time.min)
-            end_date = datetime.datetime.combine(end_date, datetime.time.max)
-            
-            filtered_notifications = [
-                n for n in filtered_notifications 
-                if isinstance(n.get("timestamp"), datetime.datetime) and 
-                start_date <= n.get("timestamp") <= end_date
-            ]
-        
-        return filtered_notifications
-    
-    def _add_scheduled_notification(self, title, message, notification_date, notification_type="تذكير", priority="متوسطة", repeat="مرة واحدة"):
-        """
-        إضافة إشعار مجدول
-        
-        المعلمات:
-            title: عنوان الإشعار
-            message: نص الإشعار
-            notification_date: تاريخ ووقت الإشعار
-            notification_type: نوع الإشعار
-            priority: أولوية الإشعار
-            repeat: نمط تكرار الإشعار
-            
-        الإرجاع:
-            معرف الإشعار المجدول
-        """
-        # إنشاء معرف فريد للإشعار المجدول
-        scheduled_id = f"sched_{int(time.time())}_{len(self._get_scheduled_notifications())}"
-        
-        # إنشاء كائن الإشعار المجدول
-        scheduled_notification = {
-            "id": scheduled_id,
-            "title": title,
-            "message": message,
-            "notification_date": notification_date,
-            "notification_type": notification_type,
-            "priority": priority,
-            "repeat": repeat,
-            "created_at": datetime.datetime.now(),
-            "last_triggered": None
-        }
-        
-        # إضافة الإشعار المجدول للقائمة
-        scheduled_notifications = self._get_scheduled_notifications()
-        scheduled_notifications.append(scheduled_notification)
-        
-        # حفظ الإشعارات المجدولة
-        self._save_scheduled_notifications(scheduled_notifications)
-        
-        # تسجيل الإشعار المجدول
-        self.logger.info(
-            f"تمت إضافة إشعار مجدول: {title} ({notification_date.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')})"
-        )
-        
-        return scheduled_id
-    
-    def _delete_scheduled_notification(self, notification_id):
-        """
-        حذف إشعار مجدول
-        
-        المعلمات:
-            notification_id: معرف الإشعار المجدول
-            
-        الإرجاع:
-            قيمة بوليانية تشير إلى نج��ح العملية
-        """
-        scheduled_notifications = self._get_scheduled_notifications()
-        
-        # البحث عن الإشعار المجدول
-        for i, notification in enumerate(scheduled_notifications):
-            if notification.get("id") == notification_id:
-                # حذف الإشعار المجدول
-                del scheduled_notifications[i]
-                
-                # حفظ الإشعارات المجدولة
-                self._save_scheduled_notifications(scheduled_notifications)
-                
-                # تسجيل الحذف
-                self.logger.info(
-                    f"تم حذف الإشعار المجدول: {notification_id}"
-                )
-                
-                return True
-        
-        return False
-    
-    def _get_scheduled_notifications(self):
-        """
-        الحصول على قائمة الإشعارات المجدولة
-            
-        الإرجاع:
-            قائمة الإشعارات المجدولة
-        """
-        try:
-            # التحقق من وجود ملف الإشعارات المجدولة
-            scheduled_file = os.path.join(self.data_dir, "scheduled_notifications.json")
-            
-            if os.path.exists(scheduled_file):
-                with open(scheduled_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    scheduled_data = json.load(f)
-                
-                # تحويل التواريخ من نصوص إلى كائنات datetime
-                for notification in scheduled_data:
-                    if "notification_date" in notification:
-                        notification["notification_date"] = datetime.datetime.fromisoformat(notification["notification_date"])
-                    
-                    if "created_at" in notification:
-                        notification["created_at"] = datetime.datetime.fromisoformat(notification["created_at"])
-                    
-                    if "last_triggered" in notification and notification["last_triggered"]:
-                        notification["last_triggered"] = datetime.datetime.fromisoformat(notification["last_triggered"])
-                
-                return scheduled_data
-            
-            return []
-        
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"حدث خطأ أثناء قراءة الإشعارات المجدولة: {str(e)}")
-            return []
-    
-    def _save_scheduled_notifications(self, scheduled_notifications):
-        """
-        حفظ قائمة الإشعارات المجدولة
-        
-        المعلمات:
-            scheduled_notifications: قائمة الإشعارات المجدولة
-        """
-        try:
-            # التأكد من وجود المجلد
-            os.makedirs(self.data_dir, exist_ok=True)
-            
-            # تحويل كائنات datetime إلى نصوص
-            scheduled_data = []
-            
-            for notification in scheduled_notifications:
-                notification_copy = notification.copy()
-                
-                if "notification_date" in notification_copy and isinstance(notification_copy["notification_date"], datetime.datetime):
-                    notification_copy["notification_date"] = notification_copy["notification_date"].isoformat()
-                
-                if "created_at" in notification_copy and isinstance(notification_copy["created_at"], datetime.datetime):
-                    notification_copy["created_at"] = notification_copy["created_at"].isoformat()
-                
-                if "last_triggered" in notification_copy and isinstance(notification_copy["last_triggered"], datetime.datetime):
-                    notification_copy["last_triggered"] = notification_copy["last_triggered"].isoformat()
-                
-                scheduled_data.append(notification_copy)
-            
-            # حفظ البيانات
-            scheduled_file = os.path.join(self.data_dir, "scheduled_notifications.json")
-            
-            with open(scheduled_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(scheduled_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-        
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"حدث خطأ أثناء حفظ الإشعارات المجدولة: {str(e)}")
-    
-    def _save_notification_settings(self):
-        """حفظ إعدادات الإشعارات"""
-        try:
-            # التأكد من وجود المجلد
-            os.makedirs(self.data_dir, exist_ok=True)
-            
-            # إعداد البيانات
-            settings_data = {
-                "notification_channels": st.session_state.notification_channels,
-                "notification_preferences": st.session_state.notification_preferences,
-                "notification_email": st.session_state.get("notification_email", ""),
-                "notification_phone": st.session_state.get("notification_phone", ""),
-                "notification_frequency": st.session_state.get("notification_frequency", "فوري"),
-                "custom_frequency_hours": st.session_state.get("custom_frequency_hours", 4),
-                "show_on_startup": st.session_state.get("show_on_startup", True),
-                "audio_notifications": st.session_state.get("audio_notifications", False),
-                "log_notifications": st.session_state.get("log_notifications", True),
-                "retention_days": st.session_state.get("retention_days", 90)
-            }
-            
-            # حفظ البيانات
-            settings_file = os.path.join(self.data_dir, "notification_settings.json")
-            
-            with open(settings_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(settings_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-            
-            # تسجيل الحفظ
-            self.logger.info("تم حفظ إعدادات الإشعارات بنجاح")
-        
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"حدث خطأ أثناء حفظ إعدادات الإشعارات: {str(e)}")
-    
-    def _load_notification_settings(self):
-        """تحميل إعدادات الإشعارات"""
-        try:
-            # التحقق من وجود ملف الإعدادات
-            settings_file = os.path.join(self.data_dir, "notification_settings.json")
-            
-            if os.path.exists(settings_file):
-                with open(settings_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    settings_data = json.load(f)
-                
-                # تحديث حالة الجلسة
-                st.session_state.notification_channels = settings_data.get("notification_channels", {})
-                st.session_state.notification_preferences = settings_data.get("notification_preferences", {})
-                st.session_state.notification_email = settings_data.get("notification_email", "")
-                st.session_state.notification_phone = settings_data.get("notification_phone", "")
-                st.session_state.notification_frequency = settings_data.get("notification_frequency", "فوري")
-                st.session_state.custom_frequency_hours = settings_data.get("custom_frequency_hours", 4)
-                st.session_state.show_on_startup = settings_data.get("show_on_startup", True)
-                st.session_state.audio_notifications = settings_data.get("audio_notifications", False)
-                st.session_state.log_notifications = settings_data.get("log_notifications", True)
-                st.session_state.retention_days = settings_data.get("retention_days", 90)
-                
-                # تسجيل التحميل
-                self.logger.info("تم تحميل إعدادات الإشعارات بنجاح")
-        
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"حدث خطأ أثناء تحميل إعدادات الإشعارات: {str(e)}")
-    
-    def _save_notifications(self):
-        """حفظ الإشعارات"""
-        try:
-            # التأكد من وجود المجلد
-            os.makedirs(self.data_dir, exist_ok=True)
-            
-            # تحويل كائنات datetime إلى نصوص
-            notifications_data = []
-            
-            for notification in st.session_state.notifications:
-                notification_copy = notification.copy()
-                
-                if "timestamp" in notification_copy and isinstance(notification_copy["timestamp"], datetime.datetime):
-                    notification_copy["timestamp"] = notification_copy["timestamp"].isoformat()
-                
-                notifications_data.append(notification_copy)
-            
-            # حفظ البيانات
-            notifications_file = os.path.join(self.data_dir, "notifications.json")
-            
-            with open(notifications_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(notifications_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-        
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"حدث خطأ أثناء حفظ الإشعارات: {str(e)}")
-    
-    def _load_notifications(self):
-        """تحميل الإشعارات"""
-        try:
-            # التحقق من وجود ملف الإشعارات
-            notifications_file = os.path.join(self.data_dir, "notifications.json")
-            
-            if os.path.exists(notifications_file):
-                with open(notifications_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    notifications_data = json.load(f)
-                
-                # تحويل النصوص إلى كائنات datetime
-                for notification in notifications_data:
-                    if "timestamp" in notification:
-                        notification["timestamp"] = datetime.datetime.fromisoformat(notification["timestamp"])
-                
-                # تحديث حالة الجلسة
-                st.session_state.notifications = notifications_data
-                
-                # حساب عدد الإشعارات غير المقروءة
-                st.session_state.unread_count = len([
-                    n for n in st.session_state.notifications 
-                    if not n.get("read", False)
-                ])
-                
-                # تحميل إعدادات الإشعارات
-                self._load_notification_settings()
-                
-                # تسجيل التحميل
-                self.logger.info(f"تم تحميل {len(notifications_data)} إشعار بنجاح")
-        
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"حدث خطأ أثناء تحميل الإشعارات: {str(e)}")
-    
-    def check_scheduled_notifications(self):
-        """
-        التحقق من الإشعارات المجدولة وإطلاقها إذا حان وقتها
-            
-        الإرجاع:
-            عدد الإشعارات التي تم إطلاقها
-        """
-        count = 0
-        
-        # الحصول على الإشعارات المجدولة
-        scheduled_notifications = self._get_scheduled_notifications()
-        
-        # الوقت الحالي
-        now = datetime.datetime.now()
-        
-        # التحقق من كل إشعار مجدول
-        for notification in scheduled_notifications:
-            notification_date = notification.get("notification_date")
-            
-            if notification_date and notification_date <= now:
-                # إنشاء إشعار جديد
-                self.add_notification(
-                    title=notification.get("title"),
-                    message=notification.get("message"),
-                    notification_type=notification.get("notification_type"),
-                    priority=notification.get("priority")
-                )
-                
-                # تحديث آخر مرة تم فيها إطلاق الإشعار
-                notification["last_triggered"] = now
-                
-                # التعامل مع التكرار
-                repeat = notification.get("repeat", "مرة واحدة")
-                
-                if repeat == "مرة واحدة":
-                    # حذف الإشعار المجدول
-                    self._delete_scheduled_notification(notification.get("id"))
-                else:
-                    # حساب التاريخ التالي
-                    if repeat == "يومياً":
-                        new_date = notification_date + datetime.timedelta(days=1)
-                    elif repeat == "أسبوعياً":
-                        new_date = notification_date + datetime.timedelta(weeks=1)
-                    elif repeat == "شهرياً":
-                        # إضافة شهر (تقريبي)
-                        new_month = notification_date.month + 1
-                        new_year = notification_date.year
-                        
-                        if new_month > 12:
-                            new_month = 1
-                            new_year += 1
-                        
-                        new_date = notification_date.replace(year=new_year, month=new_month)
-                    elif repeat == "سنوياً":
-                        new_date = notification_date.replace(year=notification_date.year + 1)
-                    else:
-                        # افتراضي: يومياً
-                        new_date = notification_date + datetime.timedelta(days=1)
-                    
-                    # تحديث تاريخ الإشعار المجدول
-                    notification["notification_date"] = new_date
-                
-                count += 1
-        
-        # حفظ الإشعارات المجدولة إذا تم تغييرها
-        if count > 0:
-            self._save_scheduled_notifications(scheduled_notifications)
-        
-        return count
-
-
-# تطبيق وحدة نظام الإشعارات الذكي
-class NotificationsApp:
-    """وحدة تطبيق نظام الإشعارات الذكي"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة تطبيق نظام الإشعارات الذكي"""
-        self.smart_notification_system = SmartNotificationSystem()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة تطبيق نظام الإشعارات الذكي"""
-        st.markdown("<h2 class='module-title'>نظام الإشعارات الذكي لتحديثات المشروع والتنبيهات</h2>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        st.markdown("""
-        <div class="module-description">
-            يتيح لك نظام الإشعارات الذكي متابعة تحديثات المشاريع وتلقي تنبيهات مخصصة حسب أدوارك واهتماماتك.
-            يمكنك تخصيص إعدادات الإشعارات وجدولة التذكيرات للمواعيد النهائية والمهام.
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # عرض نظام الإشعارات الذكي
-        self.smart_notification_system.render()
-
-
-# تشغيل التطبيق بشكل مستقل عند استدعاء الملف مباشرة
-if __name__ == "__main__":
-    st.set_page_config(
-        page_title="نظام الإشعارات الذكي | WAHBi AI",
-        page_icon="🔔",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded"
-    )
-    
-    app = NotificationsApp()
-    app.render()

modules/pricing/constants.py

@@ -1,113 +0,0 @@
-"""
-ثوابت وحدة التسعير
-"""
-
-# أوزان المحتوى المحلي
-LOCAL_CONTENT_WEIGHTS = {
-    'منتجات_البناء': 1.5,      # المنتجات الأساسية في البناء لها وزن أكبر
-    'المنتجات_الإنشائية': 1.5, # المنتجات الإنشائية لها وزن أكبر
-    'منتجات_التشطيب': 1.0,     # منتجات التشطيب لها وزن عادي
-    'الخدمات_الهندسية': 1.3,   # الخدمات الهندسية لها وزن أكبر
-    'الخدمات_الإدارية': 1.0,   # الخدمات الإدارية لها وزن عادي
-    'القوى_العاملة_الفنية': 1.2, # القوى العاملة الفنية لها وزن أكبر
-    'القوى_العاملة_العادية': 1.0, # القوى العاملة العادية لها وزن عادي
-    'القوى_العاملة_الإدارية': 0.8 # القوى العاملة الإدارية لها وزن أقل
-}
-
-# فئات التكاليف
-COST_CATEGORIES = {
-    'مباشرة': [
-        'مواد',
-        'عمالة',
-        'معدات',
-        'مقاولين من الباطن'
-    ],
-    'غير_مباشرة': [
-        'إدارة المشروع',
-        'ضمانات بنكية',
-        'تأمينات',
-        'مكاتب الموقع',
-        'نقل وسكن',
-        'مرافق',
-        'أمن وسلامة'
-    ],
-    'مصاريف_عامة': [
-        'مصاريف إدارية',
-        'رواتب إدارية',
-        'إيجارات',
-        'اتصالات',
-        'قرطاسية',
-        'تسويق وعلاقات عامة'
-    ],
-    'احتياطيات': [
-        'احتياطي مخاطر',
-        'احتياطي تضخم',
-        'احتياطي تغييرات'
-    ]
-}
-
-# أنواع التسعير
-PRICING_TYPES = {
-    'قياسي': 'التسعير المتوازن لجميع البنود',
-    'غير_متزن': 'تحميل بعض البنود بسعر أعلى وتخفيض بنود أخرى مع الحفاظ على نفس الإجمالي',
-    'تنافسي': 'التسعير بناءً على أسعار المنافسين',
-    'ربحية': 'التسعير بناءً على هامش الربح المستهدف'
-}
-
-# أنواع استراتيجيات التسعير غير المتزن
-UNBALANCED_PRICING_STRATEGIES = {
-    'تحميل_أمامي': 'زيادة أسعار البنود المبكرة في المشروع',
-    'تحميل_خلفي': 'زيادة أسعار البنود المتأخرة في المشروع',
-    'تحميل_مؤكد': 'زيادة أسعار البنود المؤكدة التنفيذ',
-    'تخفيض_متغير': 'تخفيض أسعار البنود المحتمل تغير كمياتها'
-}
-
-# معلمات افتراضية للمشروع
-DEFAULT_PROJECT_PARAMS = {
-    'نسبة_المصاريف_العامة': 8.0,    # 8% من التكاليف المباشرة
-    'نسبة_الأرباح': 10.0,            # 10% من التكاليف الكلية
-    'نسبة_احتياطي_المخاطر': 5.0,     # 5% من التكاليف المباشرة
-    'نسبة_ضمان_ابتدائي': 2.0,        # 2% من قيمة العطاء
-    'نسبة_ضمان_نهائي': 5.0,          # 5% من قيمة العطاء
-    'نسبة_محتجزات': 10.0,            # 10% من قيمة المستخلصات
-    'نسبة_دفعة_مقدمة': 10.0          # 10% من قيمة العطاء
-}
-
-# وحدات القياس
-UNITS_OF_MEASURE = {
-    'طولية': ['م.ط', 'متر طولي', 'م'],
-    'مسطحة': ['م2', 'متر مربع'],
-    'حجمية': ['م3', 'متر مكعب'],
-    'وزن': ['كجم', 'طن', 'جم'],
-    'عدد': ['عدد', 'وحدة', 'قطعة'],
-    'زمن': ['يوم', 'ساعة', 'شهر'],
-    'نقطة': ['نقطة', 'مخرج']
-}
-
-# نسب الزيادة في التكاليف
-COST_INCREASE_FACTORS = {
-    'تعقيد_مرتفع': 1.25,     # زيادة 25% للأعمال المعقدة
-    'تعقيد_متوسط': 1.15,     # زيادة 15% للأعمال متوسطة التعقيد
-    'منطقة_نائية': 1.2,      # زيادة 20% للمناطق النائية
-    'ظروف_جوية_قاسية': 1.15, # زيادة 15% للظروف الجوية القاسية
-    'ظروف_الموقع_صعبة': 1.2,  # زيادة 20% لظروف الموقع الصعبة
-    'عاجل': 1.3              # زيادة 30% للأعمال العاجلة
-}
-
-# أنواع المشاريع
-PROJECT_TYPES = [
-    'سكني',
-    'تجاري',
-    'صناعي',
-    'تعليمي',
-    'صحي',
-    'بنية تحتية',
-    'طرق',
-    'نقل',
-    'طاقة',
-    'مياه وصرف صحي',
-    'اتصالات',
-    'عسكري',
-    'ترفيهي',
-    'متعدد الاستخدام'
-]

modules/pricing/construction_calculator.py

@@ -1,787 +0,0 @@
-"""
-حاسبة تكاليف البناء المتكاملة
-تتضمن العناصر التالية:
-- المواد الخام
-- المعدات
-- العمالة
-- المصاريف الإدارية
-- هامش الربح
-"""
-
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
-
-
-def render_construction_calculator():
-    """
-    عرض حاسبة تكاليف البناء المتكاملة
-    """
-    # التأكد من وجود المتغيرات في حالة الجلسة
-    if 'materials_cost' not in st.session_state:
-        st.session_state.materials_cost = 0.0
-    if 'equipment_cost' not in st.session_state:
-        st.session_state.equipment_cost = 0.0
-    if 'labor_cost' not in st.session_state:
-        st.session_state.labor_cost = 0.0
-    if 'admin_cost' not in st.session_state:
-        st.session_state.admin_cost = 0.0
-    if 'profit_margin' not in st.session_state:
-        st.session_state.profit_margin = 15.0
-    
-    st.markdown("<h2 class='module-title'>حاسبة تكاليف البناء المتكاملة</h2>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # معلومات المشروع
-    st.markdown("<h3>معلومات المشروع</h3>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    col1, col2 = st.columns(2)
-    
-    with col1:
-        project_name = st.text_input("اسم المشروع", "مشروع سكني")
-        project_location = st.text_input("موقع المشروع", "الرياض - حي النرجس")
-    
-    with col2:
-        project_area = st.number_input("المساحة الإجمالية (م²)", min_value=1, value=500)
-        project_type = st.selectbox(
-            "نوع المشروع",
-            options=[
-                "سكني", "تجاري", "صناعي", "إداري", "صحي", "تعليمي", 
-                "بنية تحتية", "طرق", "جسور", "أخرى"
-            ]
-        )
-    
-    # التبويبات الرئيسية للحاسبة
-    tabs = st.tabs([
-        "المواد الخام", "المعدات", "العمالة", "المصاريف الإدارية", "هامش الربح", "التقرير النهائي"
-    ])
-    
-    # تعريف المتغيرات العامة
-    if "materials_cost" not in st.session_state:
-        st.session_state.materials_cost = 0.0
-    if "equipment_cost" not in st.session_state:
-        st.session_state.equipment_cost = 0.0
-    if "labor_cost" not in st.session_state:
-        st.session_state.labor_cost = 0.0
-    if "admin_cost" not in st.session_state:
-        st.session_state.admin_cost = 0.0
-    if "profit_margin" not in st.session_state:
-        st.session_state.profit_margin = 10.0
-    if "materials" not in st.session_state:
-        st.session_state.materials = []
-    if "equipment" not in st.session_state:
-        st.session_state.equipment = []
-    if "labor" not in st.session_state:
-        st.session_state.labor = []
-    if "admin_expenses" not in st.session_state:
-        st.session_state.admin_expenses = []
-    
-    # تبويب المواد الخام
-    with tabs[0]:
-        render_materials_tab()
-    
-    # تبويب المعدات
-    with tabs[1]:
-        render_equipment_tab()
-    
-    # تبويب العمالة
-    with tabs[2]:
-        render_labor_tab()
-    
-    # تبويب المصاريف الإدارية
-    with tabs[3]:
-        render_admin_tab()
-    
-    # تبويب هامش الربح
-    with tabs[4]:
-        render_profit_tab()
-    
-    # تبويب التقرير النهائي
-    with tabs[5]:
-        render_final_report(project_name, project_location, project_area, project_type)
-
-
-def render_materials_tab():
-    """
-    عرض تبويب المواد الخام
-    """
-    st.markdown("<h3>تكاليف المواد الخام</h3>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # إضافة مادة جديدة
-    st.markdown("<h4>إضافة مادة جديدة</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-    
-    with col1:
-        material_name = st.text_input("اسم المادة", key="new_material_name")
-    with col2:
-        material_quantity = st.number_input("الكمية", min_value=0.0, step=0.1, key="new_material_quantity")
-    with col3:
-        material_unit = st.selectbox(
-            "الوحدة",
-            options=["م²", "م³", "طن", "كجم", "لتر", "قطعة", "لفة", "كيس", "أخرى"],
-            key="new_material_unit"
-        )
-    with col4:
-        material_price = st.number_input("السعر للوحدة (ريال)", min_value=0.0, step=0.01, key="new_material_price")
-    
-    if st.button("إضافة مادة", key="add_material_btn"):
-        total_price = material_quantity * material_price
-        new_material = {
-            "name": material_name,
-            "quantity": material_quantity,
-            "unit": material_unit,
-            "price": material_price,
-            "total": total_price
-        }
-        st.session_state.materials.append(new_material)
-        st.success(f"تمت إضافة {material_name} بنجاح!")
-    
-    # عرض قائمة المواد المضافة
-    if st.session_state.materials:
-        st.markdown("<h4>قائمة المواد المضافة</h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        materials_df = pd.DataFrame(st.session_state.materials)
-        materials_df.columns = ["اسم المادة", "الكمية", "الوحدة", "السعر للوحدة", "التكلفة الإجمالية"]
-        st.dataframe(materials_df)
-        
-        total_materials_cost = sum(item["total"] for item in st.session_state.materials)
-        st.session_state.materials_cost = total_materials_cost
-        
-        st.markdown(f"<h4>إجمالي تكلفة المواد: <span style='color:var(--primary-color)'>{total_materials_cost:,.2f} ريال</span></h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # رسم بياني للمواد حسب التكلفة
-        if len(st.session_state.materials) > 1:
-            st.markdown("<h4>توزيع تكاليف المواد</h4>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            fig = px.pie(
-                materials_df,
-                values="التكلفة الإجمالية",
-                names="اسم المادة",
-                title="توزيع تكاليف المواد",
-                color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Teal,
-                hole=0.4
-            )
-            fig.update_layout(
-                font=dict(family="Almarai, Arial", size=14),
-                margin=dict(t=50, b=50, l=20, r=20)
-            )
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    st.markdown("---")
-    
-    # استيراد بيانات المواد من ملف
-    st.markdown("<h4>استيراد بيانات المواد من ملف</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    uploaded_file = st.file_uploader("اختر ملف Excel أو CSV", type=["xlsx", "csv"], key="materials_upload")
-    
-    if uploaded_file is not None:
-        if uploaded_file.name.endswith('.csv'):
-            df = pd.read_csv(uploaded_file)
-        else:
-            df = pd.read_excel(uploaded_file)
-        
-        st.success("تم استيراد البيانات بنجاح!")
-        st.dataframe(df)
-        
-        if st.button("إضافة المواد من الملف"):
-            try:
-                # تحويل أسماء الأعمدة للمطابقة مع النظام
-                column_mapping = {
-                    "المادة": "name",
-                    "اسم المادة": "name",
-                    "الكمية": "quantity",
-                    "الوحدة": "unit",
-                    "السعر": "price",
-                    "سعر الوحدة": "price"
-                }
-                
-                mapped_df = df.rename(columns=column_mapping)
-                
-                # حساب التكلفة الإجمالية لكل مادة
-                for _, row in mapped_df.iterrows():
-                    total_price = row["quantity"] * row["price"]
-                    new_material = {
-                        "name": row["name"],
-                        "quantity": row["quantity"],
-                        "unit": row["unit"],
-                        "price": row["price"],
-                        "total": total_price
-                    }
-                    st.session_state.materials.append(new_material)
-                
-                st.success("تمت إضافة جميع المواد من الملف بنجاح!")
-                
-            except Exception as e:
-                st.error(f"حدث خطأ: {str(e)}")
-                st.error("تأكد من أن الملف يحتوي على الأعمدة المطلوبة: اسم المادة، الكمية، الوحدة، السعر للوحدة")
-
-
-def render_equipment_tab():
-    """
-    عرض تبويب المعدات
-    """
-    st.markdown("<h3>تكاليف المعدات</h3>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # إضافة معدة جديدة
-    st.markdown("<h4>إضافة معدة جديدة</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    col1, col2, col3 = st.columns(3)
-    
-    with col1:
-        equipment_name = st.text_input("اسم المعدة", key="new_equipment_name")
-    with col2:
-        rental_type = st.selectbox(
-            "نوع الإيجار",
-            options=["يومي", "أسبوعي", "شهري", "سنوي", "مملوكة (استهلاك)"],
-            key="rental_type"
-        )
-    with col3:
-        usage_period = st.number_input(f"مدة الاستخدام ({rental_type})", min_value=1, value=1, key="usage_period")
-    
-    col4, col5, col6 = st.columns(3)
-    
-    with col4:
-        equipment_rate = st.number_input(f"سعر الإيجار لكل ({rental_type}) (ريال)", min_value=0.0, step=0.01, key="equipment_rate")
-    with col5:
-        fuel_cost = st.number_input("تكلفة الوقود اليومية (ريال)", min_value=0.0, step=0.01, key="fuel_cost")
-    with col6:
-        operator_cost = st.number_input("تكلفة المشغل اليومية (ريال)", min_value=0.0, step=0.01, key="operator_cost")
-    
-    # حساب إجمالي التكلفة
-    rental_days = {
-        "يومي": 1,
-        "أسبوعي": 7,
-        "شهري": 30,
-        "سنوي": 365,
-        "مملوكة (استهلاك)": 1
-    }
-    
-    total_days = usage_period * rental_days[rental_type]
-    total_equipment_cost = equipment_rate * usage_period
-    total_fuel_cost = fuel_cost * total_days
-    total_operator_cost = operator_cost * total_days
-    total_cost = total_equipment_cost + total_fuel_cost + total_operator_cost
-    
-    if st.button("إضافة معدة", key="add_equipment_btn"):
-        new_equipment = {
-            "name": equipment_name,
-            "rental_type": rental_type,
-            "usage_period": usage_period,
-            "equipment_rate": equipment_rate,
-            "fuel_cost": fuel_cost,
-            "operator_cost": operator_cost,
-            "total": total_cost
-        }
-        st.session_state.equipment.append(new_equipment)
-        st.success(f"تمت إضافة {equipment_name} بنجاح!")
-    
-    # عرض تفاصيل الحساب
-    st.markdown("<div class='card' style='margin-top: 10px;'>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<p>عدد أيام الاستخدام الإجمالية: {total_days} يوم</p>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<p>تكلفة إيجار المعدة: {total_equipment_cost:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<p>تكلفة الوقود: {total_fuel_cost:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<p>تكلفة المشغل: {total_operator_cost:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<h4>التكلفة الإجمالية للمعدة: {total_cost:,.2f} ريال</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # عرض قائمة المعدات المضافة
-    if st.session_state.equipment:
-        st.markdown("<h4>قائمة المعدات المضافة</h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        equipment_data = []
-        for item in st.session_state.equipment:
-            equipment_data.append({
-                "اسم المعدة": item["name"],
-                "نوع الإيجار": item["rental_type"],
-                "مدة الاستخدام": item["usage_period"],
-                "إيجار الوحدة": item["equipment_rate"],
-                "تكلفة الوقود": item["fuel_cost"],
-                "تكلفة المشغل": item["operator_cost"],
-                "التكلفة الإجمالية": item["total"]
-            })
-        
-        equipment_df = pd.DataFrame(equipment_data)
-        st.dataframe(equipment_df)
-        
-        total_equipment_cost = sum(item["total"] for item in st.session_state.equipment)
-        st.session_state.equipment_cost = total_equipment_cost
-        
-        st.markdown(f"<h4>إجمالي تكلفة المعدات: <span style='color:var(--primary-color)'>{total_equipment_cost:,.2f} ريال</span></h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # رسم بياني للمعدات حسب التكلفة
-        if len(st.session_state.equipment) > 1:
-            st.markdown("<h4>توزيع تكاليف المعدات</h4>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            fig = go.Figure()
-            
-            fig.add_trace(go.Bar(
-                x=[item["اسم المعدة"] for item in equipment_data],
-                y=[item["التكلفة الإجمالية"] for item in equipment_data],
-                name="التكلفة الإجمالية",
-                marker_color="teal"
-            ))
-            
-            fig.update_layout(
-                title="تكاليف المعدات",
-                xaxis_title="المعدة",
-                yaxis_title="التكلفة (ريال)",
-                font=dict(family="Almarai, Arial", size=14),
-                margin=dict(t=50, b=50, l=20, r=20)
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-
-
-def render_labor_tab():
-    """
-    عرض تبويب العمالة
-    """
-    st.markdown("<h3>تكاليف العمالة</h3>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # إضافة عامل أو مجموعة عمال
-    st.markdown("<h4>إضافة عمالة جديدة</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    col1, col2, col3 = st.columns(3)
-    
-    with col1:
-        labor_type = st.text_input("نوع العمالة", key="new_labor_type")
-    with col2:
-        labor_count = st.number_input("العدد", min_value=1, value=1, key="new_labor_count")
-    with col3:
-        payment_type = st.selectbox(
-            "نوع الدفع",
-            options=["يومي", "أسبوعي", "شهري", "بالقطعة"],
-            key="new_payment_type"
-        )
-    
-    col4, col5, col6 = st.columns(3)
-    
-    with col4:
-        wage_rate = st.number_input(f"الأجرة ({payment_type}) (ريال)", min_value=0.0, step=0.01, key="new_wage_rate")
-    with col5:
-        work_period = st.number_input(f"مدة العمل ({payment_type})", min_value=1, value=30, key="new_work_period")
-    with col6:
-        benefits_percent = st.slider("نسبة البدلات والتأمين (%)", min_value=0, max_value=50, value=15, key="new_benefits_percent")
-    
-    # حساب إجمالي التكلفة
-    days_factor = {
-        "يومي": 1,
-        "أسبوعي": 7,
-        "شهري": 30,
-        "بالقطعة": 1
-    }
-    
-    monthly_days = work_period * days_factor[payment_type] / 30  # تحويل الأيام إلى شهور
-    
-    if payment_type == "بالقطعة":
-        total_labor_cost = labor_count * wage_rate * work_period
-    else:
-        # حساب الراتب الشهري
-        monthly_wage = wage_rate * 30 / days_factor[payment_type]
-        # حساب تكلفة البدلات والتأمين
-        benefits_cost = monthly_wage * (benefits_percent / 100)
-        # إجمالي التكلفة الشهرية
-        monthly_total_cost = monthly_wage + benefits_cost
-        # إجمالي التكلفة
-        total_labor_cost = labor_count * monthly_total_cost * monthly_days
-    
-    if st.button("إضافة عمالة"):
-        new_labor = {
-            "type": labor_type,
-            "count": labor_count,
-            "payment_type": payment_type,
-            "wage_rate": wage_rate,
-            "work_period": work_period,
-            "benefits_percent": benefits_percent,
-            "total": total_labor_cost
-        }
-        st.session_state.labor.append(new_labor)
-        st.success(f"تمت إضافة {labor_type} بنجاح!")
-    
-    # عرض تفاصيل الحساب
-    st.markdown("<div class='card' style='margin-top: 10px;'>", unsafe_allow_html=True)
-    if payment_type != "بالقطعة":
-        monthly_wage = wage_rate * 30 / days_factor[payment_type]
-        benefits_cost = monthly_wage * (benefits_percent / 100)
-        monthly_total_cost = monthly_wage + benefits_cost
-        
-        st.markdown(f"<p>الراتب الشهري للعامل: {monthly_wage:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p>تكلفة البدلات والتأمين الشهرية: {benefits_cost:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p>إجمالي التكلفة الشهرية للعامل: {monthly_total_cost:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p>مدة العمل بالشهور: {monthly_days:.2f} شهر</p>", unsafe_allow_html=True)
-    else:
-        st.markdown(f"<p>سعر القطعة: {wage_rate:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p>عدد القطع: {work_period}</p>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    st.markdown(f"<p>عدد العمال: {labor_count}</p>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<h4>التكلفة الإجمالية للعمالة: {total_labor_cost:,.2f} ريال</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # عرض قائمة العمالة المضافة
-    if st.session_state.labor:
-        st.markdown("<h4>قائمة العمالة المضافة</h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        labor_data = []
-        for item in st.session_state.labor:
-            labor_data.append({
-                "نوع العمالة": item["type"],
-                "العدد": item["count"],
-                "نوع الدفع": item["payment_type"],
-                "معدل الأجرة": item["wage_rate"],
-                "مدة العمل": item["work_period"],
-                "نسبة البدلات": f"{item['benefits_percent']}%",
-                "التكلفة الإجمالية": item["total"]
-            })
-        
-        labor_df = pd.DataFrame(labor_data)
-        st.dataframe(labor_df)
-        
-        total_labor_cost = sum(item["total"] for item in st.session_state.labor)
-        st.session_state.labor_cost = total_labor_cost
-        
-        st.markdown(f"<h4>إجمالي تكلفة العمالة: <span style='color:var(--primary-color)'>{total_labor_cost:,.2f} ريال</span></h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # رسم بياني للعمالة حسب التكلفة
-        if len(st.session_state.labor) > 1:
-            st.markdown("<h4>توزيع تكاليف العمالة</h4>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            fig = px.bar(
-                labor_df,
-                x="نوع العمالة",
-                y="التكلفة الإجمالية",
-                color="العدد",
-                title="توزيع تكاليف العمالة",
-                color_continuous_scale=px.colors.sequential.Teal
-            )
-            fig.update_layout(
-                font=dict(family="Almarai, Arial", size=14),
-                margin=dict(t=50, b=50, l=20, r=20)
-            )
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-
-
-def render_admin_tab():
-    """
-    عرض تبويب المصاريف الإدارية
-    """
-    st.markdown("<h3>المصاريف الإدارية والعمومية</h3>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # إضافة مصروف جديد
-    st.markdown("<h4>إضافة مصروف جديد</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    col1, col2, col3 = st.columns(3)
-    
-    with col1:
-        expense_name = st.text_input("اسم المصروف", key="new_expense_name")
-    with col2:
-        expense_type = st.selectbox(
-            "نوع المصروف",
-            options=[
-                "رواتب إدارية", "إيجارات", "مكتبية", "سفر", "تأمين", 
-                "استشارات", "رسوم حكومية", "منافع", "أخرى"
-            ],
-            key="new_expense_type"
-        )
-    with col3:
-        expense_amount = st.number_input("المبلغ (ريال)", min_value=0.0, step=100.0, key="new_expense_amount")
-    
-    if st.button("إضافة مصروف"):
-        new_expense = {
-            "name": expense_name,
-            "type": expense_type,
-            "amount": expense_amount
-        }
-        st.session_state.admin_expenses.append(new_expense)
-        st.success(f"تمت إضافة {expense_name} بنجاح!")
-    
-    # عرض قائمة المصاريف المضافة
-    if st.session_state.admin_expenses:
-        st.markdown("<h4>قائمة المصاريف الإدارية</h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        admin_data = []
-        for item in st.session_state.admin_expenses:
-            admin_data.append({
-                "اسم المصروف": item["name"],
-                "نوع المصروف": item["type"],
-                "المبلغ": item["amount"]
-            })
-        
-        admin_df = pd.DataFrame(admin_data)
-        st.dataframe(admin_df)
-        
-        total_admin_cost = sum(item["amount"] for item in st.session_state.admin_expenses)
-        st.session_state.admin_cost = total_admin_cost
-        
-        st.markdown(f"<h4>إجمالي المصاريف الإدارية: <span style='color:var(--primary-color)'>{total_admin_cost:,.2f} ريال</span></h4>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # رسم بياني للمصاريف حسب النوع
-        if len(st.session_state.admin_expenses) > 1:
-            st.markdown("<h4>توزيع المصاريف الإدارية حسب النوع</h4>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            # تجميع المصاريف حسب النوع
-            expense_by_type = admin_df.groupby("نوع المصروف")["المبلغ"].sum().reset_index()
-            
-            fig = px.pie(
-                expense_by_type,
-                values="المبلغ",
-                names="نوع المصروف",
-                title="توزيع المصاريف الإدارية",
-                color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Teal,
-                hole=0.4
-            )
-            fig.update_layout(
-                font=dict(family="Almarai, Arial", size=14),
-                margin=dict(t=50, b=50, l=20, r=20)
-            )
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    # نسبة المصاريف الإدارية
-    st.markdown("<h4>احتساب المصاريف الإدارية بالنسبة المئوية</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # حساب التكاليف المباشرة
-    direct_costs = st.session_state.materials_cost + st.session_state.equipment_cost + st.session_state.labor_cost
-    
-    col1, col2 = st.columns(2)
-    
-    with col1:
-        admin_percent = st.slider("نسبة المصاريف الإدارية من التكاليف المباشرة (%)", min_value=0, max_value=30, value=10, key="admin_percent")
-    
-    with col2:
-        calculated_admin_cost = direct_costs * (admin_percent / 100)
-        st.markdown(f"<div class='card'><h4>المصاريف الإدارية بالنسبة: <span style='color:var(--primary-color)'>{calculated_admin_cost:,.2f} ريال</span></h4></div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    if st.button("استخدام النسبة المئوية للمصاريف الإدارية"):
-        st.session_state.admin_cost = calculated_admin_cost
-        st.success("تم تحديث إجمالي المصاريف الإدارية بناء على النسبة المئوية!")
-
-
-def render_profit_tab():
-    """
-    عرض تبويب هامش الربح
-    """
-    st.markdown("<h3>هامش الربح</h3>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # حساب التكاليف المباشرة والإجمالية
-    direct_costs = st.session_state.materials_cost + st.session_state.equipment_cost + st.session_state.labor_cost
-    total_costs = direct_costs + st.session_state.admin_cost
-    
-    # عرض ملخص التكاليف
-    st.markdown("<div class='card'>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown("<h4>ملخص التكاليف</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<p>إجمالي تكلفة المواد: <span style='color:var(--text-medium)'>{st.session_state.materials_cost:,.2f} ريال</span></p>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<p>إجمالي تكلفة المعدات: <span style='color:var(--text-medium)'>{st.session_state.equipment_cost:,.2f} ريال</span></p>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<p>إجمالي تكلفة العمالة: <span style='color:var(--text-medium)'>{st.session_state.labor_cost:,.2f} ريال</span></p>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<p>إجمالي التكاليف المباشرة: <span style='color:var(--primary-color)'>{direct_costs:,.2f} ريال</span></p>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<p>إجمالي المصاريف الإدارية: <span style='color:var(--text-medium)'>{st.session_state.admin_cost:,.2f} ريال</span></p>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<h4>إجمالي التكاليف: <span style='color:var(--primary-color)'>{total_costs:,.2f} ريال</span></h4>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # تحديد هامش الربح
-    st.markdown("<h4>تحديد هامش الربح</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    col1, col2 = st.columns(2)
-    
-    with col1:
-        profit_margin = st.slider("نسبة هامش الربح (%)", min_value=0, max_value=30, value=int(st.session_state.profit_margin), key="profit_margin_slider")
-        st.session_state.profit_margin = profit_margin
-    
-    with col2:
-        profit_amount = total_costs * (profit_margin / 100)
-        st.markdown(f"<div class='card'><h4>قيمة هامش الربح: <span style='color:var(--primary-color)'>{profit_amount:,.2f} ريال</span></h4></div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # إجمالي قيمة العرض
-    total_price = total_costs + profit_amount
-    st.markdown("<div class='card' style='background: var(--primary-light);'>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown(f"<h3>إجمالي قيمة العرض: <span style='color:var(--primary-color)'>{total_price:,.2f} ريال</span></h3>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # تحليل الحساسية لهامش الربح
-    st.markdown("<h4>تحليل حساسية هامش الربح</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    sensitivity_data = []
-    for margin in range(5, 31, 5):
-        profit = total_costs * (margin / 100)
-        total = total_costs + profit
-        sensitivity_data.append({
-            "نسبة الربح": f"{margin}%",
-            "قيمة الربح": profit,
-            "إجمالي العرض": total
-        })
-    
-    sensitivity_df = pd.DataFrame(sensitivity_data)
-    
-    # رسم بياني لتحليل الحساسية
-    fig = go.Figure()
-    
-    fig.add_trace(go.Bar(
-        x=[item["نسبة الربح"] for item in sensitivity_data],
-        y=[item["قيمة الربح"] for item in sensitivity_data],
-        name="قيمة الربح",
-        marker_color="rgba(14, 165, 165, 0.7)"
-    ))
-    
-    fig.add_trace(go.Scatter(
-        x=[item["نسبة الربح"] for item in sensitivity_data],
-        y=[item["إجمالي العرض"] for item in sensitivity_data],
-        name="إجمالي العرض",
-        mode="lines+markers",
-        marker=dict(size=8, color="rgba(255, 154, 60, 1.0)"),
-        line=dict(width=3, color="rgba(255, 154, 60, 0.7)")
-    ))
-    
-    fig.update_layout(
-        title="تحليل حساسية هامش الربح",
-        xaxis_title="نسبة الربح",
-        yaxis_title="القيمة (ريال)",
-        font=dict(family="Almarai, Arial", size=14),
-        margin=dict(t=50, b=50, l=20, r=20),
-        hovermode="x unified"
-    )
-    
-    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    # جدول تحليل الحساسية
-    st.dataframe(sensitivity_df)
-
-
-def render_final_report(project_name, project_location, project_area, project_type):
-    """
-    عرض التقرير النهائي للتكاليف
-    """
-    st.markdown("<h3>التقرير النهائي لتكاليف المشروع</h3>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # التأكد من وجود المتغيرات المطلوبة في حالة الجلسة وضمان أن لديهم قيم صحيحة
-    required_fields = {
-        'materials_cost': 0.0,
-        'equipment_cost': 0.0,
-        'labor_cost': 0.0,
-        'admin_cost': 0.0,
-        'profit_margin': 15.0,
-        'materials': [],
-        'equipment': [],
-        'labor': [],
-        'admin_expenses': []
-    }
-    
-    # مرور على كافة الحقول المطلوبة للتأكد من وجودها
-    for field, default_value in required_fields.items():
-        if field not in st.session_state:
-            st.session_state[field] = default_value
-        
-        # التحقق من أن القيم العددية صالحة (غير None وليست NaN)
-        if field in ['materials_cost', 'equipment_cost', 'labor_cost', 'admin_cost', 'profit_margin']:
-            # إذا كانت القيمة None أو NaN، استخدم القيمة الافتراضية
-            if st.session_state[field] is None or pd.isna(st.session_state[field]):
-                st.session_state[field] = default_value
-    
-    # حساب التكاليف المباشرة والإجمالية
-    direct_costs = st.session_state.materials_cost + st.session_state.equipment_cost + st.session_state.labor_cost
-    total_costs = direct_costs + st.session_state.admin_cost
-    profit_amount = total_costs * (st.session_state.profit_margin / 100)
-    total_price = total_costs + profit_amount
-    
-    # معلومات المشروع
-    st.markdown("<div class='card'>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown("<h4>معلومات المشروع</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    col1, col2 = st.columns(2)
-    
-    with col1:
-        st.markdown(f"<p><strong>اسم المشروع:</strong> {project_name}</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p><strong>نوع المشروع:</strong> {project_type}</p>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    with col2:
-        st.markdown(f"<p><strong>موقع المشروع:</strong> {project_location}</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p><strong>المساحة الإجمالية:</strong> {project_area} م²</p>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # ملخص التكاليف
-    st.markdown("<div class='card'>", unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown("<h4>ملخص التكاليف</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    col1, col2 = st.columns(2)
-    
-    with col1:
-        st.markdown(f"<p><strong>تكلفة المواد:</strong> {st.session_state.materials_cost:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p><strong>تكلفة المعدات:</strong> {st.session_state.equipment_cost:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p><strong>تكلفة العمالة:</strong> {st.session_state.labor_cost:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p><strong>إجمالي التكاليف المباشرة:</strong> {direct_costs:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    with col2:
-        st.markdown(f"<p><strong>المصاريف الإدارية:</strong> {st.session_state.admin_cost:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p><strong>إجمالي التكاليف:</strong> {total_costs:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p><strong>هامش الربح ({st.session_state.profit_margin}%):</strong> {profit_amount:,.2f} ريال</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<h4>إجمالي قيمة العرض: {total_price:,.2f} ريال</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # عرض التفاصيل بالمتر المربع
-    if project_area > 0:
-        per_sqm_cost = total_price / project_area
-        st.markdown("<div class='card'>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown("<h4>تكلفة المتر المربع</h4>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown(f"<p>تكلفة المتر المربع الإجمالية: <strong>{per_sqm_cost:,.2f} ريال/م²</strong></p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
-    else:
-        st.markdown("<div class='card'>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown("<h4>تكلفة المتر المربع</h4>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown("<p>يرجى إدخال مساحة صحيحة للمشروع لحساب تكلفة المتر المربع</p>", unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # رسم بياني لتوزيع التكاليف
-    st.markdown("<h4>توزيع التكاليف</h4>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    # تجنب القسمة على صفر
-    if total_price > 0:
-        cost_distribution = [
-            {"النوع": "المواد", "القيمة": st.session_state.materials_cost, "النسبة": st.session_state.materials_cost / total_price * 100},
-            {"النوع": "المعدات", "القيمة": st.session_state.equipment_cost, "النسبة": st.session_state.equipment_cost / total_price * 100},
-            {"النوع": "العمالة", "القيمة": st.session_state.labor_cost, "النسبة": st.session_state.labor_cost / total_price * 100},
-            {"النوع": "المصاريف الإدارية", "القيمة": st.session_state.admin_cost, "النسبة": st.session_state.admin_cost / total_price * 100},
-            {"النوع": "هامش الربح", "القيمة": profit_amount, "النسبة": profit_amount / total_price * 100}
-        ]
-    else:
-        # إذا كان المجموع صفر، اجعل جميع النسب المئوية صفر
-        cost_distribution = [
-            {"النوع": "المواد", "القيمة": st.session_state.materials_cost, "النسبة": 0},
-            {"النوع": "المعدات", "القيمة": st.session_state.equipment_cost, "النسبة": 0},
-            {"النوع": "العمالة", "القيمة": st.session_state.labor_cost, "النسبة": 0},
-            {"النوع": "المصاريف الإدارية", "القيمة": st.session_state.admin_cost, "النسبة": 0},
-            {"النوع": "هامش الربح", "القيمة": profit_amount, "النسبة": 0}
-        ]
-    
-    cost_df = pd.DataFrame(cost_distribution)
-    
-    fig = px.pie(
-        cost_df,
-        values="القيمة",
-        names="النوع",
-        title="توزيع التكاليف والأرباح",
-        color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Teal,
-        hole=0.4
-    )
-    
-    fig.update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label')
-    
-    fig.update_layout(
-        annotations=[dict(text=f"{total_price:,.0f} ريال", x=0.5, y=0.5, font_size=14, showarrow=False)],
-        font=dict(family="Almarai, Arial", size=14),
-        margin=dict(t=50, b=50, l=20, r=20)
-    )
-    
-    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    # جدول توزيع التكاليف
-    st.dataframe(cost_df)
-    
-    # زر لإنشاء تقرير PDF
-    col1, col2 = st.columns(2)
-    
-    with col1:
-        if st.button("تصدير التقرير إلى PDF"):
-            st.success("تم تصدير التقرير بنجاح!")
-    
-    with col2:
-        if st.button("حفظ التقرير في قاعدة البيانات"):
-            st.success("تم حفظ التقرير في قاعدة البيانات بنجاح!")

modules/pricing/exceptions.py

@@ -1,42 +0,0 @@
-"""
-استثناءات وحدة التسعير
-"""
-
-class PricingError(Exception):
-    """استثناء أساسي لأخطاء التسعير"""
-    pass
-
-
-class LocalContentCalculationError(PricingError):
-    """استثناء لأخطاء حساب المحتوى المحلي"""
-    pass
-
-
-class PriceEstimationError(PricingError):
-    """استثناء لأخطاء تقدير الأسعار"""
-    pass
-
-
-class ResourceNotFoundError(PricingError):
-    """استثناء لعدم وجود المورد المطلوب"""
-    pass
-
-
-class InvalidInputError(PricingError):
-    """استثناء للمدخلات غير الصالحة"""
-    pass
-
-
-class ModelLoadingError(PricingError):
-    """استثناء لأخطاء تحميل النموذج"""
-    pass
-
-
-class DataProcessingError(PricingError):
-    """استثناء لأخطاء معالجة البيانات"""
-    pass
-
-
-class UnbalancedPricingError(PricingError):
-    """استثناء لأخطاء التسعير غير المتزن"""
-    pass

modules/pricing/price_analysis_component.py

@@ -1,932 +0,0 @@
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-from datetime import datetime
-import time
-
-class PriceAnalysisComponent:
-    """مكون تحليل الأسعار للبنود"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة مكون تحليل الأسعار"""
-        # تهيئة قائمة الوحدات المتاحة
-        self.unit_options = ["م3", "م2", "طن", "متر طولي", "قطعة", "كجم", "لتر"]
-        
-        # تهيئة فئات التكاليف
-        self.cost_categories = [
-            "مواد",
-            "عمالة",
-            "معدات",
-            "مقاولي الباطن",
-            "مصاريف عامة",
-            "أرباح"
-        ]
-        
-        # تهيئة قائمة البنود وتحليل أسعارها
-        if 'items_price_analysis' not in st.session_state:
-            st.session_state.items_price_analysis = {}
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة تحليل الأسعار"""
-        st.markdown("<h2 class='module-title'>تحليل أسعار البنود</h2>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # التحقق من وجود بنود في التسعير الحالي
-        if 'current_pricing' not in st.session_state or 'items' not in st.session_state.current_pricing:
-            st.warning("ليس هناك بنود للتحليل. يرجى إنشاء تسعير أولاً.")
-            return
-        
-        # الحصول على البنود من التسعير الحالي
-        items = st.session_state.current_pricing['items'].copy()
-        
-        # عرض قائمة البنود
-        st.markdown("### قائمة البنود")
-        st.dataframe(items[['رقم البند', 'وصف البند', 'الوحدة', 'الكمية', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي']], 
-                    use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # اختيار البند لتحليل السعر
-        selected_item_id = st.selectbox(
-            "اختر البند لتحليل السعر",
-            options=items['رقم البند'].tolist(),
-            format_func=lambda x: f"{x}: {items[items['رقم البند'] == x]['وصف البند'].values[0][:50]}..."
-        )
-        
-        if selected_item_id:
-            # الحصول على البند المحدد
-            selected_item = items[items['رقم البند'] == selected_item_id].iloc[0]
-            
-            # عرض تفاصيل البند المختار
-            col1, col2, col3 = st.columns(3)
-            
-            with col1:
-                st.metric("رقم البند", selected_item['رقم البند'])
-            
-            with col2:
-                st.metric("الكمية", f"{selected_item['الكمية']} {selected_item['الوحدة']}")
-            
-            with col3:
-                st.metric("سعر الوحدة", f"{selected_item['سعر الوحدة']:,.2f} ريال")
-            
-            st.markdown(f"**وصف البند**: {selected_item['وصف البند']}")
-            
-            # إنشاء أو تحديث تحليل السعر للبند المحدد
-            if selected_item_id not in st.session_state.items_price_analysis:
-                # إنشاء تحليل سعر افتراضي
-                self._create_default_price_analysis(selected_item_id, selected_item)
-            
-            # عرض وتحرير تحليل السعر
-            self._render_price_analysis_editor(selected_item_id, selected_item)
-    
-    def _create_default_price_analysis(self, item_id, item):
-        """إنشاء تحليل سعر افتراضي للبند"""
-        # إنشاء قائمة مكونات تحليل السعر
-        components = pd.DataFrame(columns=[
-            'نوع التكلفة', 'الوصف', 'الكمية', 'الوحدة', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي'
-        ])
-        
-        # إضافة مكونات افتراضية بناءً على نوع البند
-        is_concrete = 'خرسان' in item['وصف البند']
-        is_steel = 'حديد' in item['وصف البند'] or 'تسليح' in item['وصف البند']
-        is_bricks = 'بلوك' in item['وصف البند'] or 'طوب' in item['وصف البند']
-        is_paint = 'دهان' in item['وصف البند'] or 'طلاء' in item['وصف البند']
-        is_insulation = 'عزل' in item['وصف البند']
-        
-        # إضافة المكونات بناءً على نوع البند
-        if is_concrete:
-            # مكونات الخرسانة
-            default_components = pd.DataFrame({
-                'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الوصف': ['أسمنت', 'رمل', 'حصى', 'عمال وفنيين', 'خلاطات ومعدات صب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الكمية': [350, 0.4, 0.8, 8, 1, 1, 1],
-                'الوحدة': ['كجم', 'م3', 'م3', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
-                'سعر الوحدة': [0.5, 100, 120, 50, 500, 100, 150],
-                'الإجمالي': [175, 40, 96, 400, 500, 100, 150]
-            })
-            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-            
-        elif is_steel:
-            # مكونات الحديد
-            default_components = pd.DataFrame({
-                'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الوصف': ['حديد التسليح', 'عمال وفنيين', 'معدات ثني وتجهيز الحديد', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الكمية': [1000, 10, 1, 1, 1],
-                'الوحدة': ['كجم', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
-                'سعر الوحدة': [4.5, 50, 300, 200, 300],
-                'الإجمالي': [4500, 500, 300, 200, 300]
-            })
-            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-            
-        elif is_bricks:
-            # مكونات البلوك
-            default_components = pd.DataFrame({
-                'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الوصف': ['بلوك خرساني', 'مونة', 'عمالة بناء', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الكمية': [12.5, 0.02, 1, 1, 1],
-                'الوحدة': ['قطعة', 'م3', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
-                'سعر الوحدة': [8, 500, 80, 15, 20],
-                'الإجمالي': [100, 10, 80, 15, 20]
-            })
-            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-            
-        elif is_paint:
-            # مكونات الدهانات
-            default_components = pd.DataFrame({
-                'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الوصف': ['دهان', 'مواد تجهيز', 'عمالة دهان', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الكمية': [0.4, 0.1, 1, 1, 1],
-                'الوحدة': ['لتر', 'وحدة', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
-                'سعر الوحدة': [80, 20, 35, 5, 10],
-                'الإجمالي': [32, 2, 35, 5, 10]
-            })
-            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-            
-        elif is_insulation:
-            # مكونات العزل
-            default_components = pd.DataFrame({
-                'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الوصف': ['مواد عازلة', 'مواد لاصقة', 'عمالة تركيب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الكمية': [1.1, 0.2, 1, 1, 1],
-                'الوحدة': ['م2', 'كجم', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
-                'سعر الوحدة': [60, 30, 25, 10, 15],
-                'الإجمالي': [66, 6, 25, 10, 15]
-            })
-            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-            
-        else:
-            # مكونات عامة افتراضية
-            default_components = pd.DataFrame({
-                'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الوصف': ['مواد أساسية', 'عمالة', 'معدات ومعد مساعدة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                'الكمية': [1, 1, 1, 1, 1],
-                'الوحدة': [item['الوحدة'], 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة'],
-                'سعر الوحدة': [
-                    item['سعر الوحدة'] * 0.6, 
-                    item['سعر الوحدة'] * 0.2, 
-                    item['سعر الوحدة'] * 0.1, 
-                    item['سعر الوحدة'] * 0.05,
-                    item['سعر الوحدة'] * 0.05
-                ],
-                'الإجمالي': [
-                    item['سعر الوحدة'] * 0.6, 
-                    item['سعر الوحدة'] * 0.2, 
-                    item['سعر الوحدة'] * 0.1, 
-                    item['سعر الوحدة'] * 0.05,
-                    item['سعر الوحدة'] * 0.05
-                ]
-            })
-            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-        
-        # حفظ تحليل السعر للبند
-        st.session_state.items_price_analysis[item_id] = components
-    
-    def _render_price_analysis_editor(self, item_id, item):
-        """عرض محرر تحليل السعر للبند"""
-        st.markdown("### تحليل السعر")
-        
-        # الحصول على مكونات تحليل السعر
-        components = st.session_state.items_price_analysis[item_id]
-        
-        # عرض تحليل السعر في محرر بيانات
-        st.markdown("#### مكونات السعر")
-        
-        edited_components = st.data_editor(
-            components,
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True,
-            num_rows="dynamic",
-            column_config={
-                'نوع التكلفة': st.column_config.SelectboxColumn(
-                    'نوع التكلفة',
-                    help='فئة التكلفة',
-                    options=self.cost_categories
-                ),
-                'الوحدة': st.column_config.SelectboxColumn(
-                    'الوحدة',
-                    help='وحدة القياس',
-                    options=self.unit_options + ["وحدة", "ساعة", "يوم"]
-                ),
-                'الكمية': st.column_config.NumberColumn(
-                    'الكمية',
-                    help='الكمية',
-                    min_value=0.0,
-                    format="%.2f"
-                ),
-                'سعر الوحدة': st.column_config.NumberColumn(
-                    'سعر الوحدة',
-                    help='سعر الوحدة',
-                    min_value=0.0,
-                    format="%.2f"
-                ),
-                'الإجمالي': st.column_config.NumberColumn(
-                    'الإجمالي',
-                    help='الإجمالي',
-                    min_value=0.0,
-                    format="%.2f"
-                )
-            }
-        )
-        
-        # إعادة حساب الإجمالي لكل مكون
-        edited_components['الإجمالي'] = edited_components['الكمية'] * edited_components['سعر الوحدة']
-        
-        # حفظ التعديلات
-        st.session_state.items_price_analysis[item_id] = edited_components
-        
-        # حساب إجمالي تحليل السعر
-        total_analysis_price = edited_components['الإجمالي'].sum()
-        unit_price_from_analysis = total_analysis_price / item['الكمية'] if item['الكمية'] > 0 else 0
-        
-        # عرض ملخص تحليل السعر
-        st.markdown("#### ملخص تحليل السعر")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            st.metric("إجمالي تكلفة البند من التحليل", f"{total_analysis_price:,.2f} ريال")
-        
-        with col2:
-            st.metric("سعر الوحدة من التحليل", f"{unit_price_from_analysis:,.2f} ريال")
-        
-        with col3:
-            # المقارنة مع السعر الأصلي
-            diff = unit_price_from_analysis - item['سعر الوحدة']
-            st.metric(
-                "الفرق عن السعر الأصلي", 
-                f"{diff:,.2f} ريال",
-                delta=f"{(diff/item['سعر الوحدة']*100) if item['سعر الوحدة'] > 0 else 0:.1f}%"
-            )
-        
-        # تحليل توزيع التكاليف حسب الفئة
-        cost_by_category = edited_components.groupby('نوع التكلفة')['الإجمالي'].sum().reset_index()
-        
-        # عرض مخطط توزيع التكاليف
-        st.markdown("#### توزيع التكاليف حسب الفئة")
-        
-        # عرض توزيع التكاليف في جدول
-        distribution_df = pd.DataFrame({
-            'نوع التكلفة': cost_by_category['نوع التكلفة'],
-            'القيمة': cost_by_category['الإجمالي'],
-            'النسبة المئوية': (cost_by_category['الإجمالي'] / total_analysis_price * 100).round(2)
-        })
-        
-        st.dataframe(
-            distribution_df,
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True,
-            column_config={
-                'القيمة': st.column_config.NumberColumn(
-                    'القيمة',
-                    help='القيمة',
-                    format="%.2f"
-                ),
-                'النسبة المئوية': st.column_config.ProgressColumn(
-                    'النسبة المئوية',
-                    help='النسبة المئوية',
-                    format="%.2f%%",
-                    min_value=0,
-                    max_value=100
-                )
-            }
-        )
-        
-        # أزرار الإجراءات
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            if st.button("تحديث سعر البند", use_container_width=True):
-                # تحديث سعر البند بناءً على تحليل السعر
-                items = st.session_state.current_pricing['items'].copy()
-                item_index = items[items['رقم البند'] == item_id].index[0]
-                
-                # تحديث ��عر الوحدة والإجمالي
-                items.at[item_index, 'سعر الوحدة'] = unit_price_from_analysis
-                items.at[item_index, 'الإجمالي'] = unit_price_from_analysis * items.at[item_index, 'الكمية']
-                
-                # حفظ التعديلات في التسعير الحالي
-                st.session_state.current_pricing['items'] = items
-                
-                st.success(f"تم تحديث سعر البند بناءً على تحليل السعر: {unit_price_from_analysis:,.2f} ريال")
-                time.sleep(0.5)
-                st.rerun()
-        
-        with col2:
-            if st.button("تصدير تحليل السعر", use_container_width=True):
-                st.success("تم إرسال تحليل السعر للتصدير بنجاح!")
-        
-        with col3:
-            if st.button("مسح تحليل السعر", use_container_width=True):
-                # حذف تحليل السعر للبند
-                if item_id in st.session_state.items_price_analysis:
-                    del st.session_state.items_price_analysis[item_id]
-                
-                st.warning("تم مسح تحليل السعر للبند")
-                time.sleep(0.5)
-                st.rerun()
-    
-    def add_to_pricing_app(self, pricing_app):
-        """إضافة مكون تحليل الأسعار إلى تطبيق التسعير"""
-        # إضافة تبويب جديد
-        if not hasattr(pricing_app, 'tabs'):
-            pricing_app.tabs = []
-        
-        if len(pricing_app.tabs) == 4:  # إذا كان هناك 4 تبويبات فقط
-            pricing_app.tabs.append("تحليل أسعار البنود")
-        
-        # إضافة دالة العرض
-        pricing_app._render_price_analysis_tab = self.render
-
-
-def render_integrated_item_input():
-    """عرض واجهة إدخال البنود مع تحليل السعر المتكامل"""
-    
-    # ضبط CSS لتحسين ظهور الواجهة العربية
-    st.markdown("""
-    <style>
-        input, .stTextArea textarea {
-            direction: rtl;
-            text-align: right;
-            font-family: 'Arial', 'Tahoma', sans-serif !important;
-        }
-        .stTextInput > div > div > input {
-            text-align: right;
-            direction: rtl;
-        }
-        .pricing-analysis-container {
-            border: 1px solid #e0e0e0;
-            border-radius: 10px;
-            padding: 10px;
-            margin-top: 10px;
-            background-color: #f9f9f9;
-        }
-    </style>
-    """, unsafe_allow_html=True)
-    
-    # تهيئة قائمة الوحدات المتاحة
-    unit_options = ["م3", "م2", "طن", "متر طولي", "قطعة", "كجم", "لتر"]
-    
-    # تهيئة فئات التكاليف
-    cost_categories = [
-        "مواد",
-        "عمالة",
-        "معدات",
-        "مقاولي الباطن",
-        "مصاريف عامة",
-        "أرباح"
-    ]
-    
-    # إنشاء جدول البنود اذا لم يكن موجوداً
-    if 'manual_items' not in st.session_state:
-        manual_items = pd.DataFrame(columns=[
-            'رقم البند', 'وصف البند', 'الوحدة', 'الكمية', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي'
-        ])
-        
-        # إضافة بضعة صفوف افتراضية
-        default_items = pd.DataFrame({
-            'رقم البند': ["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"],
-            'وصف البند': [
-                "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات",
-                "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات",
-                "أعمال العزل المائي للأساسات",
-                "أعمال الردم والدك للأساسات",
-                "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأعمدة"
-            ],
-            'الوحدة': ["م3", "طن", "م2", "م3", "م3"],
-            'الكمية': [250.0, 25.0, 500.0, 300.0, 120.0],
-            'سعر الوحدة': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
-            'الإجمالي': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
-        })
-        
-        manual_items = pd.concat([manual_items, default_items])
-        st.session_state.manual_items = manual_items
-    
-    # إنشاء جدول تحليل الأسعار اذا لم يكن موجوداً
-    if 'items_price_analysis' not in st.session_state:
-        st.session_state.items_price_analysis = {}
-    
-    # عرض واجهة إدخال البنود
-    st.markdown("### إدخال تفاصيل البنود مع تحليل الأسعار")
-    
-    # عرض البنود الحالية كجدول للعرض
-    st.markdown("### جدول البنود الحالية")
-    st.dataframe(st.session_state.manual_items, use_container_width=True, hide_index=True)
-    
-    # التبويبات لإضافة بند جديد أو تعديل بند
-    tabs = st.tabs(["إضافة بند جديد", "تعديل بند حالي"])
-    
-    with tabs[0]:  # إضافة بند جديد
-        st.markdown("### إضافة بند جديد مع تحليل السعر")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            new_id = st.text_input("رقم البند", value=f"A{len(st.session_state.manual_items)+1}", key="new_id")
-            new_desc = st.text_area("وصف البند", value="", key="new_desc")
-        
-        with col2:
-            new_unit = st.selectbox("الوحدة", options=unit_options, key="new_unit")
-            new_qty = st.number_input("الكمية", value=0.0, min_value=0.0, format="%.2f", key="new_qty")
-        
-        # إنشاء تحليل السعر للبند الجديد
-        st.markdown('<div class="pricing-analysis-container">', unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown("#### تحليل سعر البند")
-        
-        # التعرف التلقائي على نوع البند من الوصف
-        is_concrete = False
-        is_steel = False
-        is_bricks = False
-        is_paint = False
-        is_insulation = False
-        
-        if new_desc:
-            is_concrete = 'خرسان' in new_desc
-            is_steel = 'حديد' in new_desc or 'تسليح' in new_desc
-            is_bricks = 'بلوك' in new_desc or 'طوب' in new_desc
-            is_paint = 'دهان' in new_desc or 'طلاء' in new_desc
-            is_insulation = 'عزل' in new_desc
-        
-        # تلميح للمستخدم عن التعرف التلقائي
-        if any([is_concrete, is_steel, is_bricks, is_paint, is_insulation]):
-            detected_type = ""
-            if is_concrete:
-                detected_type = "أعمال خرسانة"
-            elif is_steel:
-                detected_type = "أعمال حديد"
-            elif is_bricks:
-                detected_type = "أعمال بلوك"
-            elif is_paint:
-                detected_type = "أعمال دهانات"
-            elif is_insulation:
-                detected_type = "أعمال عزل"
-            
-            st.info(f"تم التعرف تلقائياً على نوع البند: {detected_type}")
-        
-        # إنشاء مصفوفة فارغة لمكونات البند
-        if 'new_components' not in st.session_state:
-            # إنشاء DataFrame فارغ
-            new_components = pd.DataFrame(columns=[
-                'نوع التكلفة', 'الوصف', 'الكمية', 'الوحدة', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي'
-            ])
-            
-            # إضافة مكونات افتراضية بناءً على نوع البند
-            if is_concrete:
-                # مكونات الخرسانة
-                default_components = pd.DataFrame({
-                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الوصف': ['أسمنت', 'رمل', 'حصى', 'عمال وفنيين', 'خلاطات ومعدات صب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الكمية': [350, 0.4, 0.8, 8, 1, 1, 1],
-                    'الوحدة': ['كجم', 'م3', 'م3', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
-                    'سعر الوحدة': [0.5, 100, 120, 50, 500, 100, 150],
-                    'الإجمالي': [175, 40, 96, 400, 500, 100, 150]
-                })
-                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
-                
-            elif is_steel:
-                # مكونات الحديد
-                default_components = pd.DataFrame({
-                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الوصف': ['حديد التسليح', 'عمال وفنيين', 'معدات ثني وتجهيز الحديد', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الكمية': [1000, 10, 1, 1, 1],
-                    'الوحدة': ['كجم', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
-                    'سعر الوحدة': [4.5, 50, 300, 200, 300],
-                    'الإجمالي': [4500, 500, 300, 200, 300]
-                })
-                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
-                
-                      elif is_bricks:
-                # مكونات البلوك
-                default_components = pd.DataFrame({
-                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الوصف': ['بلوك خرساني', 'مونة', 'عمالة بناء', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الكمية': [12.5, 0.02, 1, 1, 1],
-                    'الوحدة': ['قطعة', 'م3', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
-                    'سعر الوحدة': [8, 500, 80, 15, 20],
-                    'الإجمالي': [100, 10, 80, 15, 20]
-                })
-                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
-                
-            elif is_paint:
-                # مكونات الدهانات
-                default_components = pd.DataFrame({
-                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الوصف': ['دهان', 'مواد تجهيز', 'عمالة دهان', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الكمية': [0.4, 0.1, 1, 1, 1],
-                    'الوحدة': ['لتر', 'وحدة', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
-                    'سعر الوحدة': [80, 20, 35, 5, 10],
-                    'الإجمالي': [32, 2, 35, 5, 10]
-                })
-                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
-                
-            elif is_insulation:
-                # مكونات العزل
-                default_components = pd.DataFrame({
-                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الوصف': ['مواد عازلة', 'مواد لاصقة', 'عمالة تركيب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الكمية': [1.1, 0.2, 1, 1, 1],
-                    'الوحدة': ['م2', 'كجم', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
-                    'سعر الوحدة': [60, 30, 25, 10, 15],
-                    'الإجمالي': [66, 6, 25, 10, 15]
-                })
-                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
-                
-            else:
-                # مكونات عامة افتراضية
-                default_components = pd.DataFrame({
-                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الوصف': ['مواد أساسية', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                    'الكمية': [1, 1, 1, 1, 1],
-                    'الوحدة': [new_unit if new_unit else 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة'],
-                    'سعر الوحدة': [100, 50, 30, 20, 20],
-                    'الإجمالي': [100, 50, 30, 20, 20]
-                })
-                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
-            
-            st.session_state.new_components = new_components
-        
-        # عرض وتحرير مكونات تحليل السعر
-        edited_components = st.data_editor(
-            st.session_state.new_components,
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True,
-            num_rows="dynamic",
-            column_config={
-                'نوع التكلفة': st.column_config.SelectboxColumn(
-                    'نوع التكلفة',
-                    help='فئة التكلفة',
-                    options=cost_categories
-                ),
-                'الوحدة': st.column_config.SelectboxColumn(
-                    'الوحدة',
-                    help='وحدة القياس',
-                    options=unit_options + ["وحدة", "ساعة", "يوم"]
-                ),
-                'الكمية': st.column_config.NumberColumn(
-                    'الكمية',
-                    help='الكمية',
-                    min_value=0.0,
-                    format="%.2f"
-                ),
-                'سعر الوحدة': st.column_config.NumberColumn(
-                    'سعر الوحدة',
-                    help='سعر الوحدة',
-                    min_value=0.0,
-                    format="%.2f"
-                ),
-                'الإجمالي': st.column_config.NumberColumn(
-                    'الإجمالي',
-                    help='الإجمالي',
-                    min_value=0.0,
-                    format="%.2f"
-                )
-            }
-        )
-        
-        # إعادة حساب الإجمالي لكل مكون
-        edited_components['الإجمالي'] = edited_components['الكمية'] * edited_components['سعر الوحدة']
-        
-        # حفظ التعديلات
-        st.session_state.new_components = edited_components
-        
-        # حساب إجمالي تحليل السعر
-        total_analysis_price = edited_components['الإجمالي'].sum()
-        unit_price_from_analysis = total_analysis_price / new_qty if new_qty > 0 else 0
-        
-        # عرض ملخص تحليل السعر
-        st.markdown("#### ملخص تحليل السعر")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            st.metric("إجمالي تكلفة البند من التحليل", f"{total_analysis_price:,.2f} ريال")
-        
-        with col2:
-            st.metric("سعر الوحدة المحسوب", f"{unit_price_from_analysis:,.2f} ريال")
-        
-        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-        
-        # استخدام السعر المحسوب
-        use_calculated_price = st.checkbox("استخدام السعر المحسوب من التحليل", value=True)
-        
-        # تحديد سعر الوحدة النهائي
-        if use_calculated_price and new_qty > 0:
-            new_price = unit_price_from_analysis
-        else:
-            new_price = st.number_input("سعر الوحدة", value=unit_price_from_analysis if new_qty > 0 else 0.0, min_value=0.0, format="%.2f", key="new_price")
-        
-        # حساب الإجمالي
-        new_total = new_qty * new_price
-        st.info(f"إجمالي البند الجديد: {new_total:,.2f} ريال")
-        
-        # مقارنة السعر المدخل مع السعر المحسوب
-        if not use_calculated_price and new_qty > 0 and unit_price_from_analysis > 0:
-            price_diff = new_price - unit_price_from_analysis
-            diff_percentage = (price_diff / unit_price_from_analysis) * 100
-            
-            if abs(diff_percentage) > 5:  # إذا كان الفرق أكبر من 5%
-                if diff_percentage > 0:
-                    st.warning(f"السعر المدخل أعلى من السعر المحسوب بنسبة {diff_percentage:.2f}%")
-                else:
-                    st.warning(f"السعر المدخل أقل من السعر المحسوب بنسبة {abs(diff_percentage):.2f}%")
-        
-        # زر إضافة البند
-        if st.button("إضافة البند"):
-            # التحقق من صحة البيانات
-            if new_id and new_desc and new_qty > 0:
-                # إنشاء صف جديد
-                new_row = pd.DataFrame({
-                    'رقم البند': [new_id],
-                    'وصف البند': [new_desc],
-                    'الوحدة': [new_unit],
-                    'الكمية': [float(new_qty)],
-                    'سعر الوحدة': [float(new_price)],
-                    'الإجمالي': [float(new_total)]
-                })
-                
-                # إضافة الصف إلى DataFrame
-                st.session_state.manual_items = pd.concat([st.session_state.manual_items, new_row], ignore_index=True)
-                
-                # حفظ تحليل سعر البند
-                st.session_state.items_price_analysis[new_id] = st.session_state.new_components.copy()
-                
-                # إعادة تهيئة مكونات البند الجديد
-                if 'new_components' in st.session_state:
-                    del st.session_state.new_components
-                
-                st.success("تم إضافة البند وتحليل السعر بنجاح!")
-                time.sleep(0.5)
-                st.rerun()
-            else:
-                st.error("يرجى ملء جميع الحقول المطلوبة: رقم البند، الوصف، والكمية يجب أن تكون أكبر من صفر.")
-    
-    with tabs[1]:  # تعديل بند حالي
-        st.markdown("### تعديل بند حالي مع تحليل السعر")
-        
-        # اختيار البند للتعديل
-        edit_item_id = st.selectbox(
-            "اختر البند للتعديل",
-            options=st.session_state.manual_items['رقم البند'].tolist(),
-            format_func=lambda x: f"{x}: {st.session_state.manual_items[st.session_state.manual_items['رقم البند'] == x]['وصف البند'].values[0][:30]}..."
-        )
-        
-        if edit_item_id:
-            # الحصول على مؤشر الصف للبند المحدد
-            idx = st.session_state.manual_items[st.session_state.manual_items['رقم البند'] == edit_item_id].index[0]
-            row = st.session_state.manual_items.loc[idx]
-            
-            # إنشاء نموذج تعديل البند
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                edited_id = st.text_input("رقم البند (تعديل)", value=row['رقم البند'], key="edit_id")
-                edited_desc = st.text_area("وصف البند (تعديل)", value=row['وصف البند'], key="edit_desc")
-            
-            with col2:
-                edited_unit = st.selectbox(
-                    "الوحدة (تعديل)",
-                    options=unit_options,
-                    index=unit_options.index(row['الوحدة']) if row['الوحدة'] in unit_options else 0,
-                    key="edit_unit"
-                )
-                edited_qty = st.number_input("الكمية (تعديل)", value=float(row['الكمية']), min_value=0.0, format="%.2f", key="edit_qty")
-            
-            # إنشاء أو تحرير تحليل السعر ل��بند
-            st.markdown('<div class="pricing-analysis-container">', unsafe_allow_html=True)
-            st.markdown("#### تحليل سعر البند")
-            
-            # التحقق مما إذا كان البند له تحليل سعر محفوظ
-            if edit_item_id in st.session_state.items_price_analysis:
-                # استخدام تحليل السعر المحفوظ
-                components = st.session_state.items_price_analysis[edit_item_id]
-            else:
-                # إنشاء تحليل سعر افتراضي
-                components = pd.DataFrame(columns=[
-                    'نوع التكلفة', 'الوصف', 'الكمية', 'الوحدة', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي'
-                ])
-                
-                # فحص نوع البند من الوصف
-                is_concrete = 'خرسان' in row['وصف البند']
-                is_steel = 'حديد' in row['وصف البند'] or 'تسليح' in row['وصف البند']
-                is_bricks = 'بلوك' in row['وصف البند'] or 'طوب' in row['وصف البند']
-                is_paint = 'دهان' in row['وصف البند'] or 'طلاء' in row['وصف البند']
-                is_insulation = 'عزل' in row['وصف البند']
-                
-                # إضافة مكونات افتراضية بناءً على نوع البند
-                if is_concrete:
-                    # مكونات الخرسانة
-                    default_components = pd.DataFrame({
-                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الوصف': ['أسمنت', 'رمل', 'حصى', 'عمال وفنيين', 'خلاطات ومعدات صب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الكمية': [350, 0.4, 0.8, 8, 1, 1, 1],
-                        'الوحدة': ['كجم', 'م3', 'م3', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
-                        'سعر الوحدة': [0.5, 100, 120, 50, 500, 100, 150],
-                        'الإجمالي': [175, 40, 96, 400, 500, 100, 150]
-                    })
-                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-                    
-                elif is_steel:
-                    # مكونات الحديد
-                    default_components = pd.DataFrame({
-                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الوصف': ['حديد التسليح', 'عمال وفنيين', 'معدات ثني وتجهيز الحديد', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الكمية': [1000, 10, 1, 1, 1],
-                        'الوحدة': ['كجم', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
-                        'سعر الوحدة': [4.5, 50, 300, 200, 300],
-                        'الإجمالي': [4500, 500, 300, 200, 300]
-                    })
-                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-                    
-                elif is_bricks:
-                    # مكونات البلوك
-                    default_components = pd.DataFrame({
-                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الوصف': ['بلوك خرساني', 'مونة', 'عمالة بناء', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الكمية': [12.5, 0.02, 1, 1, 1],
-                        'الوحدة': ['قطعة', 'م3', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
-                        'سعر الوحدة': [8, 500, 80, 15, 20],
-                        'الإجمالي': [100, 10, 80, 15, 20]
-                    })
-                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-                    
-                elif is_paint:
-                    # مكونات الدهانات
-                    default_components = pd.DataFrame({
-                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الوصف': ['دهان', 'مواد تجهيز', 'عمالة دهان', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الكمية': [0.4, 0.1, 1, 1, 1],
-                        'الوحدة': ['لتر', 'وحدة', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
-                        'سعر الوحدة': [80, 20, 35, 5, 10],
-                        'الإجمالي': [32, 2, 35, 5, 10]
-                    })
-                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-                    
-                elif is_insulation:
-                    # مكونات العزل
-                    default_components = pd.DataFrame({
-                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الوصف': ['مواد عازلة', 'مواد لاصقة', 'عمالة تركيب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الكمية': [1.1, 0.2, 1, 1, 1],
-                        'الوحدة': ['م2', 'كجم', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
-                        'سعر الوحدة': [60, 30, 25, 10, 15],
-                        'الإجمالي': [66, 6, 25, 10, 15]
-                    })
-                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-                    
-                else:
-                    # مكونات عامة افتراضية
-                    default_components = pd.DataFrame({
-                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الوصف': ['مواد أساسية', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
-                        'الكمية': [1, 1, 1, 1, 1],
-                        'الوحدة': [row['الوحدة'], 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة'],
-                        'سعر الوحدة': [
-                            row['سعر الوحدة'] * 0.6,
-                            row['سعر الوحدة'] * 0.2,
-                            row['سعر الوحدة'] * 0.1,
-                            row['سعر الوحدة'] * 0.05,
-                            row['سعر الوحدة'] * 0.05
-                        ],
-                        'الإجمالي': [
-                            row['سعر الوحدة'] * 0.6,
-                            row['سعر الوحدة'] * 0.2,
-                            row['سعر الوحدة'] * 0.1,
-                            row['سعر الوحدة'] * 0.05,
-                            row['سعر الوحدة'] * 0.05
-                        ]
-                    })
-                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
-                
-                # حفظ تحليل السعر
-                st.session_state.items_price_analysis[edit_item_id] = components
-            
-            # عرض وتحرير مكونات تحليل السعر
-            edited_components = st.data_editor(
-                components,
-                use_container_width=True,
-                hide_index=True,
-                num_rows="dynamic",
-                column_config={
-                    'نوع التكلفة': st.column_config.SelectboxColumn(
-                        'نوع التكلفة',
-                        help='فئة التكلفة',
-                        options=cost_categories
-                    ),
-                    'الوحدة': st.column_config.SelectboxColumn(
-                        'الوحدة',
-                        help='وحدة القياس',
-                        options=unit_options + ["وحدة", "ساعة", "يوم"]
-                    ),
-                    'الكمية': st.column_config.NumberColumn(
-                        'الكمية',
-                        help='الكمية',
-                        min_value=0.0,
-                        format="%.2f"
-                    ),
-                    'سعر الوحدة': st.column_config.NumberColumn(
-                        'سعر الوحدة',
-                        help='سعر الوحدة',
-                        min_value=0.0,
-                        format="%.2f"
-                    ),
-                    'الإجمالي': st.column_config.NumberColumn(
-                        'الإجمالي',
-                        help='الإجمالي',
-                        min_value=0.0,
-                        format="%.2f"
-                    )
-                }
-            )
-            
-            # إعادة حساب الإجمالي لكل مكون
-            edited_components['الإجمالي'] = edited_components['الكمية'] * edited_components['سعر الوحدة']
-            
-            # حفظ التعديلات
-            st.session_state.items_price_analysis[edit_item_id] = edited_components
-            
-            # حساب إجمالي تحليل السعر
-            total_analysis_price = edited_components['الإجمالي'].sum()
-            unit_price_from_analysis = total_analysis_price / edited_qty if edited_qty > 0 else 0
-            
-            # عرض ملخص تحليل السعر
-            st.markdown("#### ملخص تحليل السعر")
-            
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                st.metric("إجمالي تكلفة البند من التحليل", f"{total_analysis_price:,.2f} ريال")
-            
-            with col2:
-                st.metric("سعر الوحدة المحسوب", f"{unit_price_from_analysis:,.2f} ريال")
-            
-            st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-            
-            # استخدام السعر المحسوب
-            use_calculated_price = st.checkbox("استخدام السعر المحسوب من التحليل", value=True, key="use_calc_edit")
-            
-            # تحديد سعر الوحدة النهائي
-            if use_calculated_price and edited_qty > 0:
-                edited_price = unit_price_from_analysis
-            else:
-                edited_price = st.number_input(
-                    "سعر الوحدة (تعديل)", 
-                    value=unit_price_from_analysis if edited_qty > 0 and unit_price_from_analysis > 0 else float(row['سعر الوحدة']), 
-                    min_value=0.0, 
-                    format="%.2f", 
-                    key="edit_price"
-                )
-            
-            # حساب الإجمالي
-            edited_total = edited_qty * edited_price
-            st.info(f"إجمالي البند بعد التعديل: {edited_total:,.2f} ريال")
-            
-            # مقارنة السعر المدخل مع السعر المحسوب
-            if not use_calculated_price and edited_qty > 0 and unit_price_from_analysis > 0:
-                price_diff = edited_price - unit_price_from_analysis
-                diff_percentage = (price_diff / unit_price_from_analysis) * 100
-                
-                if abs(diff_percentage) > 5:  # إذا كان الفرق أكبر من 5%
-                    if diff_percentage > 0:
-                        st.warning(f"السعر المدخل أعلى من السعر المحسوب بنسبة {diff_percentage:.2f}%")
-                    else:
-                        st.warning(f"السعر المدخل أقل من السعر المحسوب بنسبة {abs(diff_percentage):.2f}%")
-            
-            # أزرار الإجراءات
-            col1, col2, col3 = st.columns(3)
-            
-            with col1:
-                if st.button("حفظ التعديلات", use_container_width=True):
-                    # التحقق من صحة البيانات
-                    if edited_id and edited_desc and edited_qty > 0:
-                        # التحقق من تغيير رقم البند
-                        if edited_id != edit_item_id:
-                            # نقل تحليل السعر إلى الرقم الجديد
-                            st.session_state.items_price_analysis[edited_id] = st.session_state.items_price_analysis.pop(edit_item_id)
-                        
-                        # تحديث البند
-                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'رقم البند'] = edited_id
-                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'وصف البند'] = edited_desc
-                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'الوحدة'] = edited_unit
-                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'الكمية'] = edited_qty
-                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = edited_price
-                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'الإجمالي'] = edited_total
-                        
-                        st.success("تم تحديث البند وتحليل السعر بنجاح!")
-                        time.sleep(0.5)
-                        st.rerun()
-                    else:
-                        st.error("يرجى ملء جميع الحقول المطلوبة: رقم البند، الوصف، والكمية يجب أن تكون أكبر من صفر.")
-            
-            with col2:
-                if st.button("استعادة القيم الأصلية", use_container_width=True):
-                    # إعادة تحميل الصفحة لاستعادة القيم الأصلية
-                    st.rerun()
-            
-            with col3:
-                if st.button("حذف هذا البند", use_container_width=True):
-                    # حذف تحليل السعر للبند
-                    if edit_item_id in st.session_state.items_price_analysis:
-                        del st.session_state.items_price_analysis[edit_item_id]
-                    
-                    # حذف البند
-                    st.session_state.manual_items = st.session_state.manual_items.drop(idx).reset_index(drop=True)
-                    
-                    st.warning("تم حذف البند وتحليل السعر!")
-                    time.sleep(0.5)
-                    st.rerun()

modules/pricing/price_analyzer.py

@@ -1,1695 +0,0 @@
-"""
-محلل الأسعار لنظام إدارة المناقصات
-"""
-
-import os
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-import seaborn as sns
-from datetime import datetime, timedelta
-from scipy import stats
-import logging
-
-logger = logging.getLogger('tender_system.pricing.analyzer')
-
-class PriceAnalyzer:
-    """فئة تحليل الأسعار"""
-    
-    def __init__(self, db_connector):
-        """تهيئة محلل الأسعار"""
-        self.db = db_connector
-        self.charts_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))), "data", "charts")
-        
-        # إنشاء مجلد الرسوم البيانية إذا لم يكن موجودًا
-        os.makedirs(self.charts_dir, exist_ok=True)
-    
-    def get_price_history(self, item_id, start_date=None, end_date=None):
-        """الحصول على تاريخ الأسعار لبند معين
-        
-        المعلمات:
-            item_id (int): معرف البند
-            start_date (str, optional): تاريخ البداية بتنسيق 'YYYY-MM-DD'
-            end_date (str, optional): تاريخ النهاية بتنسيق 'YYYY-MM-DD'
-            
-        العائد:
-            pandas.DataFrame: إطار بيانات يحتوي على تاريخ الأسعار
-        """
-        try:
-            query = """
-                SELECT 
-                    pih.id,
-                    pih.price,
-                    pih.price_date,
-                    pih.price_source,
-                    pih.notes,
-                    pib.code,
-                    pib.name,
-                    mu.name as unit_name,
-                    mu.symbol as unit_symbol
-                FROM 
-                    pricing_items_history pih
-                JOIN 
-                    pricing_items_base pib ON pih.base_item_id = pib.id
-                LEFT JOIN 
-                    measurement_units mu ON pib.unit_id = mu.id
-                WHERE 
-                    pih.base_item_id = ?
-            """
-            
-            params = [item_id]
-            
-            if start_date:
-                query += " AND pih.price_date >= ?"
-                params.append(start_date)
-            
-            if end_date:
-                query += " AND pih.price_date <= ?"
-                params.append(end_date)
-            
-            query += " ORDER BY pih.price_date ASC"
-            
-            results = self.db.fetch_all(query, params)
-            
-            if not results:
-                logger.warning(f"لا توجد بيانات تاريخية للسعر للبند رقم {item_id}")
-                return pd.DataFrame()
-            
-            # تحويل النتائج إلى إطار بيانات
-            df = pd.DataFrame(results, columns=[
-                'id', 'price', 'price_date', 'price_source', 'notes', 
-                'code', 'name', 'unit_name', 'unit_symbol'
-            ])
-            
-            # تحويل تاريخ السعر إلى نوع datetime
-            df['price_date'] = pd.to_datetime(df['price_date'])
-            
-            return df
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في الحصول على تاريخ الأسعار: {str(e)}")
-            return pd.DataFrame()
-    
-    def analyze_price_trends(self, item_id, start_date=None, end_date=None):
-        """تحليل اتجاهات الأسعار
-        
-        المعلمات:
-            item_id (int): معرف البند
-            start_date (str, optional): تاريخ البداية بتنسيق 'YYYY-MM-DD'
-            end_date (str, optional): تاريخ النهاية بتنسيق 'YYYY-MM-DD'
-            
-        العائد:
-            dict: قاموس يحتوي على نتائج تحليل اتجاهات الأسعار
-        """
-        try:
-            # الحصول على تاريخ الأسعار
-            df = self.get_price_history(item_id, start_date, end_date)
-            
-            if df.empty:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لا توجد بيانات كافية لتحليل اتجاهات الأسعار'
-                }
-            
-            # حساب الإحصاءات الأساسية
-            stats_data = {
-                'min_price': df['price'].min(),
-                'max_price': df['price'].max(),
-                'avg_price': df['price'].mean(),
-                'median_price': df['price'].median(),
-                'std_dev': df['price'].std(),
-                'price_range': df['price'].max() - df['price'].min(),
-                'count': len(df),
-                'start_date': df['price_date'].min().strftime('%Y-%m-%d'),
-                'end_date': df['price_date'].max().strftime('%Y-%m-%d'),
-                'duration_days': (df['price_date'].max() - df['price_date'].min()).days,
-                'item_name': df['name'].iloc[0],
-                'item_code': df['code'].iloc[0],
-                'unit': df['unit_symbol'].iloc[0] if not pd.isna(df['unit_symbol'].iloc[0]) else ''
-            }
-            
-            # حساب التغير المطلق والنسبي
-            if len(df) >= 2:
-                first_price = df['price'].iloc[0]
-                last_price = df['price'].iloc[-1]
-                
-                stats_data['absolute_change'] = last_price - first_price
-                stats_data['percentage_change'] = ((last_price - first_price) / first_price) * 100
-                
-                # حساب معدل التغير السنوي
-                years = stats_data['duration_days'] / 365.0
-                if years > 0:
-                    stats_data['annual_change_rate'] = (((last_price / first_price) ** (1 / years)) - 1) * 100
-                else:
-                    stats_data['annual_change_rate'] = 0
-            else:
-                stats_data['absolute_change'] = 0
-                stats_data['percentage_change'] = 0
-                stats_data['annual_change_rate'] = 0
-            
-            # تحليل الاتجاه باستخدام الانحدار الخطي
-            if len(df) >= 3:
-                # إنشاء متغير مستقل (الأيام منذ أول تاريخ)
-                df['days'] = (df['price_date'] - df['price_date'].min()).dt.days
-                
-                # حساب الانحدار الخطي
-                slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(df['days'], df['price'])
-                
-                stats_data['trend_slope'] = slope
-                stats_data['trend_intercept'] = intercept
-                stats_data['trend_r_squared'] = r_value ** 2
-                stats_data['trend_p_value'] = p_value
-                stats_data['trend_std_err'] = std_err
-                
-                # تحديد اتجاه السعر
-                if p_value < 0.05:  # إذا كان الاتجاه ذو دلالة إحصائية
-                    if slope > 0:
-                        stats_data['trend_direction'] = 'upward'
-                        stats_data['trend_description'] = 'اتجاه تصاعدي'
-                    elif slope < 0:
-                        stats_data['trend_direction'] = 'downward'
-                        stats_data['trend_description'] = 'اتجاه تنازلي'
-                    else:
-                        stats_data['trend_direction'] = 'stable'
-                        stats_data['trend_description'] = 'مستقر'
-                else:
-                    stats_data['trend_direction'] = 'no_significant_trend'
-                    stats_data['trend_description'] = 'لا يوجد اتجاه واضح'
-                
-                # حساب التقلب (معامل الاختلاف)
-                stats_data['volatility'] = (df['price'].std() / df['price'].mean()) * 100
-                
-                # تصنيف التقلب
-                if stats_data['volatility'] < 5:
-                    stats_data['volatility_level'] = 'low'
-                    stats_data['volatility_description'] = 'منخفض'
-                elif stats_data['volatility'] < 15:
-                    stats_data['volatility_level'] = 'medium'
-                    stats_data['volatility_description'] = 'متوسط'
-                else:
-                    stats_data['volatility_level'] = 'high'
-                    stats_data['volatility_description'] = 'مرتفع'
-            else:
-                stats_data['trend_direction'] = 'insufficient_data'
-                stats_data['trend_description'] = 'بيانات غير كافية'
-                stats_data['volatility'] = 0
-                stats_data['volatility_level'] = 'unknown'
-                stats_data['volatility_description'] = 'غير معروف'
-            
-            # إنشاء رسم بياني للاتجاه
-            chart_path = self._create_trend_chart(df, stats_data, item_id)
-            stats_data['chart_path'] = chart_path
-            
-            return {
-                'status': 'success',
-                'data': stats_data
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تحليل اتجاهات الأسعار: {str(e)}")
-            return {
-                'status': 'error',
-                'message': f'حدث خطأ أثناء تحليل اتجاهات الأسعار: {str(e)}'
-            }
-    
-    def _create_trend_chart(self, df, stats_data, item_id):
-        """إنشاء رسم بياني للاتجاه
-        
-        المعلمات:
-            df (pandas.DataFrame): إطار البيانات
-            stats_data (dict): بيانات الإحصاءات
-            item_id (int): معرف البند
-            
-        العائد:
-            str: مسار ملف الرسم البياني
-        """
-        try:
-            # إنشاء رسم بياني جديد
-            plt.figure(figsize=(10, 6))
-            
-            # رسم نقاط البيانات
-            plt.scatter(df['price_date'], df['price'], color='blue', alpha=0.6, label='أسعار فعلية')
-            
-            # رسم خط الاتجاه إذا كان هناك بيانات كافية
-            if len(df) >= 3 and 'trend_slope' in stats_data:
-                # إنشاء خط الاتجاه
-                x_trend = pd.date_range(start=df['price_date'].min(), end=df['price_date'].max(), periods=100)
-                days_trend = [(date - df['price_date'].min()).days for date in x_trend]
-                y_trend = stats_data['trend_slope'] * np.array(days_trend) + stats_data['trend_intercept']
-                
-                # رسم خط الاتجاه
-                plt.plot(x_trend, y_trend, color='red', linestyle='--', label='خط الاتجاه')
-            
-            # رسم خط متوسط السعر
-            plt.axhline(y=stats_data['avg_price'], color='green', linestyle='-', alpha=0.5, label='متوسط السعر')
-            
-            # إضافة عنوان ومحاور
-            plt.title(f"تحليل اتجاه السعر - {stats_data['item_name']} ({stats_data['item_code']})")
-            plt.xlabel('التاريخ')
-            plt.ylabel(f"السعر ({stats_data['unit']})")
-            
-            # إضافة شبكة
-            plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
-            
-            # إضافة وسيلة إيضاح
-            plt.legend()
-            
-            # تنسيق التاريخ على المحور السيني
-            plt.gcf().autofmt_xdate()
-            
-            # إضافة معلومات إحصائية
-            info_text = (
-                f"التغير: {stats_data['percentage_change']:.2f}%\n"
-                f"التقلب: {stats_data['volatility']:.2f}%\n"
-            )
-            
-            if 'trend_r_squared' in stats_data:
-                info_text += f"R²: {stats_data['trend_r_squared']:.3f}"
-            
-            plt.annotate(info_text, xy=(0.02, 0.95), xycoords='axes fraction', 
-                        bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", fc="white", ec="gray", alpha=0.8))
-            
-            # حفظ الرسم البياني
-            chart_filename = f"price_trend_{item_id}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png"
-            chart_path = os.path.join(self.charts_dir, chart_filename)
-            plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight')
-            plt.close()
-            
-            return chart_path
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسم بياني للاتجاه: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def compare_prices(self, items, date=None):
-        """مقارنة الأسعار بين عدة بنود
-        
-        المعلمات:
-            items (list): قائمة بمعرفات البنود
-            date (str, optional): تاريخ المقارنة بتنسيق 'YYYY-MM-DD'
-            
-        العائد:
-            dict: قاموس يحتوي على نتائج مقارنة الأسعار
-        """
-        try:
-            if not items:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لم يتم تحديد أي بنود للمقارنة'
-                }
-            
-            comparison_data = []
-            
-            for item_id in items:
-                # الحصول على معلومات البند الأساسية
-                item_query = """
-                    SELECT 
-                        id, code, name, description, 
-                        (SELECT name FROM measurement_units WHERE id = unit_id) as unit_name,
-                        (SELECT symbol FROM measurement_units WHERE id = unit_id) as unit_symbol,
-                        base_price, last_updated_date
-                    FROM 
-                        pricing_items_base
-                    WHERE 
-                        id = ?
-                """
-                
-                item_result = self.db.fetch_one(item_query, [item_id])
-                
-                if not item_result:
-                    logger.warning(f"البند رقم {item_id} غير موجود")
-                    continue
-                
-                item_data = {
-                    'id': item_result[0],
-                    'code': item_result[1],
-                    'name': item_result[2],
-                    'description': item_result[3],
-                    'unit_name': item_result[4],
-                    'unit_symbol': item_result[5],
-                    'base_price': item_result[6],
-                    'last_updated_date': item_result[7]
-                }
-                
-                # إذا تم تحديد تاريخ، نبحث عن السعر في ذلك التاريخ
-                if date:
-                    price_query = """
-                        SELECT price, price_date, price_source
-                        FROM pricing_items_history
-                        WHERE base_item_id = ?
-                        AND price_date <= ?
-                        ORDER BY price_date DESC
-                        LIMIT 1
-                    """
-                    
-                    price_result = self.db.fetch_one(price_query, [item_id, date])
-                    
-                    if price_result:
-                        item_data['price'] = price_result[0]
-                        item_data['price_date'] = price_result[1]
-                        item_data['price_source'] = price_result[2]
-                    else:
-                        # إذا لم يتم العثور على سعر في التاريخ المحدد، نستخدم السعر الأساسي
-                        item_data['price'] = item_data['base_price']
-                        item_data['price_date'] = item_data['last_updated_date']
-                        item_data['price_source'] = 'base_price'
-                else:
-                    # إذا لم يتم تحديد تاريخ، نستخدم أحدث سعر
-                    price_query = """
-                        SELECT price, price_date, price_source
-                        FROM pricing_items_history
-                        WHERE base_item_id = ?
-                        ORDER BY price_date DESC
-                        LIMIT 1
-                    """
-                    
-                    price_result = self.db.fetch_one(price_query, [item_id])
-                    
-                    if price_result:
-                        item_data['price'] = price_result[0]
-                        item_data['price_date'] = price_result[1]
-                        item_data['price_source'] = price_result[2]
-                    else:
-                        # إذا لم يتم العثور على سعر، نستخدم السعر الأساسي
-                        item_data['price'] = item_data['base_price']
-                        item_data['price_date'] = item_data['last_updated_date']
-                        item_data['price_source'] = 'base_price'
-                
-                comparison_data.append(item_data)
-            
-            if not comparison_data:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لم يتم العثور على أي بنود للمقارنة'
-                }
-            
-            # إنشاء رسم بياني للمقارنة
-            chart_path = self._create_comparison_chart(comparison_data, date)
-            
-            return {
-                'status': 'success',
-                'data': {
-                    'items': comparison_data,
-                    'comparison_date': date if date else 'latest',
-                    'chart_path': chart_path
-                }
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في مقارنة الأسعار: {str(e)}")
-            return {
-                'status': 'error',
-                'message': f'حدث خطأ أثناء مقارنة الأسعار: {str(e)}'
-            }
-    
-    def _create_comparison_chart(self, comparison_data, date=None):
-        """إنشاء رسم بياني للمقارنة
-        
-        المعلمات:
-            comparison_data (list): بيانات المقارنة
-            date (str, optional): تاريخ المقارنة
-            
-        العائد:
-            str: مسار ملف الرسم البياني
-        """
-        try:
-            # إنشاء رسم بياني جديد
-            plt.figure(figsize=(12, 6))
-            
-            # إعداد البيانات للرسم
-            names = [f"{item['code']} - {item['name']}" for item in comparison_data]
-            prices = [item['price'] for item in comparison_data]
-            
-            # رسم الأعمدة
-            bars = plt.bar(names, prices, color='skyblue', edgecolor='navy')
-            
-            # إضافة القيم فوق الأعمدة
-            for bar in bars:
-                height = bar.get_height()
-                plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 0.1,
-                        f'{height:.2f}', ha='center', va='bottom')
-            
-            # إضافة عنوان ومحاور
-            title = "مقارنة الأسعار"
-            if date:
-                title += f" (بتاريخ {date})"
-            
-            plt.title(title)
-            plt.xlabel('البنود')
-            plt.ylabel('السعر')
-            
-            # تدوير تسميات المحور السيني لتجنب التداخل
-            plt.xticks(rotation=45, ha='right')
-            
-            # إضافة شبكة
-            plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7, axis='y')
-            
-            # ضبط التخطيط
-            plt.tight_layout()
-            
-            # حفظ الرسم البياني
-            chart_filename = f"price_comparison_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png"
-            chart_path = os.path.join(self.charts_dir, chart_filename)
-            plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight')
-            plt.close()
-            
-            return chart_path
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسم بياني للمقارنة: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def calculate_price_volatility(self, item_id, period='1y'):
-        """حساب تقلب الأسعار
-        
-        المعلمات:
-            item_id (int): معرف البند
-            period (str): الفترة الزمنية ('1m', '3m', '6m', '1y', '2y', '5y', 'all')
-            
-        العائد:
-            dict: قاموس يحتوي على نتائج حساب تقلب الأسعار
-        """
-        try:
-            # تحديد تاريخ البداية بناءً على الفترة
-            end_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
-            
-            if period == '1m':
-                start_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d')
-            elif period == '3m':
-                start_date = (datetime.now() - timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d')
-            elif period == '6m':
-                start_date = (datetime.now() - timedelta(days=180)).strftime('%Y-%m-%d')
-            elif period == '1y':
-                start_date = (datetime.now() - timedelta(days=365)).strftime('%Y-%m-%d')
-            elif period == '2y':
-                start_date = (datetime.now() - timedelta(days=730)).strftime('%Y-%m-%d')
-            elif period == '5y':
-                start_date = (datetime.now() - timedelta(days=1825)).strftime('%Y-%m-%d')
-            else:  # 'all'
-                start_date = None
-            
-            # الحصول على تاريخ الأسعار
-            df = self.get_price_history(item_id, start_date, end_date)
-            
-            if df.empty or len(df) < 2:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لا توجد بيانات كافية لحساب تقلب الأسعار'
-                }
-            
-            # حساب التقلب (معامل الاختلاف)
-            mean_price = df['price'].mean()
-            std_dev = df['price'].std()
-            volatility = (std_dev / mean_price) * 100
-            
-            # حساب التغيرات النسبية
-            df['price_shift'] = df['price'].shift(1)
-            df = df.dropna()
-            
-            if not df.empty:
-                df['price_change_pct'] = ((df['price'] - df['price_shift']) / df['price_shift']) * 100
-                
-                # حساب إحصاءات التغيرات
-                max_increase = df['price_change_pct'].max()
-                max_decrease = df['price_change_pct'].min()
-                avg_change = df['price_change_pct'].mean()
-                median_change = df['price_change_pct'].median()
-                
-                # حساب عدد التغيرات الإيجابية والسلبية
-                positive_changes = (df['price_change_pct'] > 0).sum()
-                negative_changes = (df['price_change_pct'] < 0).sum()
-                no_changes = (df['price_change_pct'] == 0).sum()
-                
-                # تصنيف التقلب
-                if volatility < 5:
-                    volatility_level = 'low'
-                    volatility_description = 'منخفض'
-                elif volatility < 15:
-                    volatility_level = 'medium'
-                    volatility_description = 'متوسط'
-                else:
-                    volatility_level = 'high'
-                    volatility_description = 'مرتفع'
-                
-                # إنشاء رسم بياني للتقلب
-                chart_path = self._create_volatility_chart(df, item_id, period)
-                
-                return {
-                    'status': 'success',
-                    'data': {
-                        'item_id': item_id,
-                        'item_name': df['name'].iloc[0],
-                        'item_code': df['code'].iloc[0],
-                        'period': period,
-                        'start_date': df['price_date'].min().strftime('%Y-%m-%d'),
-                        'end_date': df['price_date'].max().strftime('%Y-%m-%d'),
-                        'data_points': len(df),
-                        'mean_price': mean_price,
-                        'std_dev': std_dev,
-                        'volatility': volatility,
-                        'volatility_level': volatility_level,
-                        'volatility_description': volatility_description,
-                        'max_increase': max_increase,
-                        'max_decrease': max_decrease,
-                        'avg_change': avg_change,
-                        'median_change': median_change,
-                        'positive_changes': positive_changes,
-                        'negative_changes': negative_changes,
-                        'no_changes': no_changes,
-                        'chart_path': chart_path
-                    }
-                }
-            else:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لا توجد بيانات كافية لحساب تقلب الأسعار بعد معالجة البيانات'
-                }
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في حساب تقلب الأسعار: {str(e)}")
-            return {
-                'status': 'error',
-                'message': f'حدث خطأ أثناء حساب تقلب الأسعار: {str(e)}'
-            }
-    
-    def _create_volatility_chart(self, df, item_id, period):
-        """إنشاء رسم بياني للتقلب
-        
-        المعلمات:
-            df (pandas.DataFrame): إطار البيانات
-            item_id (int): معرف البند
-            period (str): الفترة الزمنية
-            
-        العائد:
-            str: مسار ملف الرسم البياني
-        """
-        try:
-            # إنشاء رسم بياني بمحورين
-            fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10), gridspec_kw={'height_ratios': [2, 1]})
-            
-            # الرسم البياني العلوي: سعر البند عبر الزمن
-            ax1.plot(df['price_date'], df['price'], 'b-', linewidth=2)
-            ax1.set_title(f"سعر البند عبر الزمن - {df['name'].iloc[0]} ({df['code'].iloc[0]})")
-            ax1.set_xlabel('التاريخ')
-            ax1.set_ylabel('السعر')
-            ax1.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
-            
-            # إضافة نطاق الانحراف المعياري
-            mean_price = df['price'].mean()
-            std_dev = df['price'].std()
-            
-            ax1.axhline(y=mean_price, color='g', linestyle='-', alpha=0.8, label='متوسط السعر')
-            ax1.axhline(y=mean_price + std_dev, color='r', linestyle='--', alpha=0.5, label='انحراف معياري +1')
-            ax1.axhline(y=mean_price - std_dev, color='r', linestyle='--', alpha=0.5, label='انحراف معياري -1')
-            
-            ax1.fill_between(df['price_date'], mean_price - std_dev, mean_price + std_dev, color='gray', alpha=0.2)
-            ax1.legend()
-            
-            # الرسم البياني السفلي: التغيرات النسبية
-            ax2.bar(df['price_date'], df['price_change_pct'], color='skyblue', edgecolor='navy', alpha=0.7)
-            ax2.set_title('التغيرات النسبية في السعر (%)')
-            ax2.set_xlabel('التاريخ')
-            ax2.set_ylabel('التغير النسبي (%)')
-            ax2.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
-            
-            # إضافة خط الصفر
-            ax2.axhline(y=0, color='k', linestyle='-', alpha=0.3)
-            
-            # تنسيق التاريخ على المحور السيني
-            fig.autofmt_xdate()
-            
-            # ضبط التخطيط
-            plt.tight_layout()
-            
-            # حفظ الرسم البياني
-            chart_filename = f"price_volatility_{item_id}_{period}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png"
-            chart_path = os.path.join(self.charts_dir, chart_filename)
-            plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight')
-            plt.close()
-            
-            return chart_path
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسم بياني للتقلب: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def perform_sensitivity_analysis(self, project_id, variable_items, ranges):
-        """إجراء تحليل الحساسية
-        
-        المعلمات:
-            project_id (int): معرف المشروع
-            variable_items (list): قائمة بمعرفات البنود المتغيرة
-            ranges (dict): نطاقات التغيير لكل بند
-            
-        العائد:
-            dict: قاموس يحتوي على نتائج تحليل الحساسية
-        """
-        try:
-            # الحصول على بنود المشروع
-            query = """
-                SELECT 
-                    id, item_number, description, quantity, unit_price, total_price
-                FROM 
-                    project_pricing_items
-                WHERE 
-                    project_id = ?
-            """
-            
-            results = self.db.fetch_all(query, [project_id])
-            
-            if not results:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لا توجد بنود للمشروع المحدد'
-                }
-            
-            # تحويل النتائج إلى إطار بيانات
-            project_items = pd.DataFrame(results, columns=[
-                'id', 'item_number', 'description', 'quantity', 'unit_price', 'total_price'
-            ])
-            
-            # حساب إجمالي المشروع الأصلي
-            original_total = project_items['total_price'].sum()
-            
-            # تحضير بيانات تحليل الحساسية
-            sensitivity_data = []
-            
-            for item_id in variable_items:
-                if item_id not in project_items['id'].values:
-                    logger.warning(f"البند رقم {item_id} غير موجود في المشروع")
-                    continue
-                
-                # الحصول على معلومات البند
-                item_info = project_items[project_items['id'] == item_id].iloc[0]
-                
-                # الحصول على نطاق التغيير للبند
-                if str(item_id) in ranges:
-                    item_range = ranges[str(item_id)]
-                else:
-                    # استخدام نطاق افتراضي إذا لم يتم تحديد نطاق
-                    item_range = {'min': -20, 'max': 20, 'step': 10}
-                
-                # إنشاء قائمة بنسب التغيير
-                change_percentages = list(range(
-                    item_range['min'], 
-                    item_range['max'] + item_range['step'], 
-                    item_range['step']
-                ))
-                
-                item_sensitivity = {
-                    'item_id': item_id,
-                    'item_number': item_info['item_number'],
-                    'description': item_info['description'],
-                    'original_price': item_info['unit_price'],
-                    'original_total': item_info['total_price'],
-                    'changes': []
-                }
-                
-                # حساب تأثير كل نسبة تغيير
-                for percentage in change_percentages:
-                    # حساب السعر الجديد
-                    new_price = item_info['unit_price'] * (1 + percentage / 100)
-                    new_total = new_price * item_info['quantity']
-                    
-                    # حساب إجمالي المشروع الجديد
-                    project_total = original_total - item_info['total_price'] + new_total
-                    
-                    # حساب التغير في إجمالي المشروع
-                    project_change = ((project_total - original_total) / original_total) * 100
-                    
-                    item_sensitivity['changes'].append({
-                        'percentage': percentage,
-                        'new_price': new_price,
-                        'new_total': new_total,
-                        'project_total': project_total,
-                        'project_change': project_change
-                    })
-                
-                sensitivity_data.append(item_sensitivity)
-            
-            if not sensitivity_data:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لا توجد بنود صالحة لتحليل الحساسية'
-                }
-            
-            # إنشاء رسم بياني لتحليل الحساسية
-            chart_path = self._create_sensitivity_chart(sensitivity_data, original_total, project_id)
-            
-            return {
-                'status': 'success',
-                'data': {
-                    'project_id': project_id,
-                    'original_total': original_total,
-                    'sensitivity_data': sensitivity_data,
-                    'chart_path': chart_path
-                }
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إجراء تحليل الحساسية: {str(e)}")
-            return {
-                'status': 'error',
-                'message': f'حدث خطأ أثناء إجراء تحليل الحساسية: {str(e)}'
-            }
-    
-    def _create_sensitivity_chart(self, sensitivity_data, original_total, project_id):
-        """إنشاء رسم بياني لتحليل الحساسية
-        
-        المعلمات:
-            sensitivity_data (list): بيانات تحليل الحساسية
-            original_total (float): إجمالي المشروع الأصلي
-            project_id (int): معرف المشروع
-            
-        العائد:
-            str: مسار ملف الرسم البياني
-        """
-        try:
-            # إنشاء رسم بياني جديد
-            plt.figure(figsize=(12, 8))
-            
-            # رسم خطوط الحساسية لكل بند
-            for item in sensitivity_data:
-                percentages = [change['percentage'] for change in item['changes']]
-                project_changes = [change['project_change'] for change in item['changes']]
-                
-                plt.plot(percentages, project_changes, marker='o', linewidth=2, 
-                        label=f"{item['item_number']} - {item['description'][:30]}...")
-            
-            # إضافة عنوان ومحاور
-            plt.title(f"تحليل الحساسية للمشروع رقم {project_id}")
-            plt.xlabel('نسبة التغيير في سعر البند (%)')
-            plt.ylabel('نسبة التغيير في إجمالي المشروع (%)')
-            
-            # إضافة خط الصفر
-            plt.axhline(y=0, color='k', linestyle='-', alpha=0.3)
-            plt.axvline(x=0, color='k', linestyle='-', alpha=0.3)
-            
-            # إضافة شبكة
-            plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
-            
-            # إضافة وسيلة إيضاح
-            plt.legend(loc='best')
-            
-            # إضافة معلومات إضافية
-            info_text = f"إجمالي المشروع الأصلي: {original_total:,.2f}"
-            plt.annotate(info_text, xy=(0.02, 0.02), xycoords='axes fraction', 
-                        bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", fc="white", ec="gray", alpha=0.8))
-            
-            # ضبط التخطيط
-            plt.tight_layout()
-            
-            # حفظ الرسم البياني
-            chart_filename = f"sensitivity_analysis_{project_id}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png"
-            chart_path = os.path.join(self.charts_dir, chart_filename)
-            plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight')
-            plt.close()
-            
-            return chart_path
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسم بياني لتحليل الحساسية: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def analyze_price_correlations(self, items):
-        """تحليل ارتباطات الأسعار بين عدة بنود
-        
-        المعلمات:
-            items (list): قائمة بمعرفات البنود
-            
-        العائد:
-            dict: قاموس يحتوي على نتائج تحليل الارتباطات
-        """
-        try:
-            if not items or len(items) < 2:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'يجب تحديد بندين على الأقل لتحليل الارتباطات'
-                }
-            
-            # جمع بيانات الأسعار لجميع البنود
-            all_prices = {}
-            item_names = {}
-            
-            for item_id in items:
-                # الحصول على تاريخ الأسعار
-                df = self.get_price_history(item_id)
-                
-                if df.empty:
-                    logger.warning(f"لا توجد بيانات تاريخية للسعر للبند رقم {item_id}")
-                    continue
-                
-                # تخزين بيانات الأسعار
-                all_prices[item_id] = df[['price_date', 'price']].copy()
-                item_names[item_id] = f"{df['code'].iloc[0]} - {df['name'].iloc[0]}"
-            
-            if len(all_prices) < 2:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لا توجد بيانات كافية لتحليل الارتباطات'
-                }
-            
-            # إنشاء إطار بيانات موحد بتواريخ مشتركة
-            # أولاً، نجمع جميع التواريخ الفريدة
-            all_dates = set()
-            for item_id, df in all_prices.items():
-                all_dates.update(df['price_date'].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist())
-            
-            # إنشاء إطار بيانات جديد بجميع التواريخ
-            unified_df = pd.DataFrame({'price_date': sorted(list(all_dates))})
-            unified_df['price_date'] = pd.to_datetime(unified_df['price_date'])
-            
-            # إضافة أسعار كل بند
-            for item_id, df in all_prices.items():
-                # تحويل إطار البيانات إلى سلسلة زمنية مفهرسة بالتاريخ
-                price_series = df.set_index('price_date')['price']
-                
-                # إعادة فهرسة السلسلة الزمنية لتتوافق مع التواريخ الموحدة
-                unified_df[f'price_{item_id}'] = unified_df['price_date'].map(
-                    lambda x: price_series.get(x, None)
-                )
-            
-            # ملء القيم المفقودة باستخدام الاستيفاء الخطي
-            price_columns = [col for col in unified_df.columns if col.startswith('price_')]
-            unified_df[price_columns] = unified_df[price_columns].interpolate(method='linear')
-            
-            # حذف الصفوف التي لا تزال تحتوي على قيم مفقودة
-            unified_df = unified_df.dropna()
-            
-            if len(unified_df) < 3:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لا توجد بيانات كافية بعد معالجة التواريخ المشتركة'
-                }
-            
-            # حساب مصفوفة الارتباط
-            correlation_matrix = unified_df[price_columns].corr()
-            
-            # تحويل مصفوفة الارتباط إلى تنسيق أكثر قابلية للقراءة
-            correlation_data = []
-            
-            for i, item1_id in enumerate(items):
-                if f'price_{item1_id}' not in correlation_matrix.columns:
-                    continue
-                    
-                for j, item2_id in enumerate(items):
-                    if f'price_{item2_id}' not in correlation_matrix.columns or i >= j:
-                        continue
-                    
-                    correlation = correlation_matrix.loc[f'price_{item1_id}', f'price_{item2_id}']
-                    
-                    # تحديد قوة واتجاه الارتباط
-                    if abs(correlation) < 0.3:
-                        strength = 'weak'
-                        strength_description = 'ضعيف'
-                    elif abs(correlation) < 0.7:
-                        strength = 'moderate'
-                        strength_description = 'متوسط'
-                    else:
-                        strength = 'strong'
-                        strength_description = 'قوي'
-                    
-                    if correlation > 0:
-                        direction = 'positive'
-                        direction_description = 'طردي'
-                    else:
-                        direction = 'negative'
-                        direction_description = 'عكسي'
-                    
-                    correlation_data.append({
-                        'item1_id': item1_id,
-                        'item1_name': item_names.get(item1_id, f'البند {item1_id}'),
-                        'item2_id': item2_id,
-                        'item2_name': item_names.get(item2_id, f'البند {item2_id}'),
-                        'correlation': correlation,
-                        'strength': strength,
-                        'strength_description': strength_description,
-                        'direction': direction,
-                        'direction_description': direction_description
-                    })
-            
-            if not correlation_data:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لم يتم العثور على ارتباطات بين البنود المحددة'
-                }
-            
-            # إنشاء رسم بياني للارتباطات
-            chart_path = self._create_correlation_chart(correlation_matrix, item_names)
-            
-            # إنشاء رسم بياني لتطور الأسعار
-            trends_chart_path = self._create_price_trends_chart(unified_df, price_columns, item_names)
-            
-            return {
-                'status': 'success',
-                'data': {
-                    'correlation_data': correlation_data,
-                    'chart_path': chart_path,
-                    'trends_chart_path': trends_chart_path
-                }
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تحليل ارتباطات الأسعار: {str(e)}")
-            return {
-                'status': 'error',
-                'message': f'حدث خطأ أثناء تحليل ارتباطات الأسعار: {str(e)}'
-            }
-    
-    def _create_correlation_chart(self, correlation_matrix, item_names):
-        """إنشاء رسم بياني لمصفوفة الارتباط
-        
-        المعلمات:
-            correlation_matrix (pandas.DataFrame): مصفوفة الارتباط
-            item_names (dict): قاموس بأسماء البنود
-            
-        العائد:
-            str: مسار ملف الرسم البياني
-        """
-        try:
-            # إنشاء رسم بياني جديد
-            plt.figure(figsize=(10, 8))
-            
-            # إنشاء خريطة حرارية للارتباطات
-            mask = np.triu(np.ones_like(correlation_matrix, dtype=bool))
-            cmap = sns.diverging_palette(230, 20, as_cmap=True)
-            
-            # تعديل تسميات المحاور
-            labels = [item_names.get(int(col.split('_')[1]), col) for col in correlation_matrix.columns]
-            
-            # رسم الخريطة الحرارية
-            sns.heatmap(correlation_matrix, mask=mask, cmap=cmap, vmax=1, vmin=-1, center=0,
-                        square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5}, annot=True,
-                        xticklabels=labels, yticklabels=labels)
-            
-            # إضافة عنوان
-            plt.title('مصفوفة ارتباط الأسعار بين البنود')
-            
-            # ضبط التخطيط
-            plt.tight_layout()
-            
-            # حفظ الرسم البياني
-            chart_filename = f"price_correlation_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png"
-            chart_path = os.path.join(self.charts_dir, chart_filename)
-            plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight')
-            plt.close()
-            
-            return chart_path
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسم بياني لمصفوفة الارتباط: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def _create_price_trends_chart(self, unified_df, price_columns, item_names):
-        """إنشاء رسم بياني لتطور الأسعار
-        
-        المعلمات:
-            unified_df (pandas.DataFrame): إطار البيانات الموحد
-            price_columns (list): أسماء أعمدة الأسعار
-            item_names (dict): قاموس بأسماء البنود
-            
-        العائد:
-            str: مسار ملف الرسم البياني
-        """
-        try:
-            # إنشاء رسم بياني جديد
-            plt.figure(figsize=(12, 6))
-            
-            # رسم تطور الأسعار لكل بند
-            for col in price_columns:
-                item_id = int(col.split('_')[1])
-                item_name = item_names.get(item_id, f'البند {item_id}')
-                
-                # تطبيع الأسعار للمقارنة (القيمة الأولى = 100)
-                first_price = unified_df[col].iloc[0]
-                normalized_prices = (unified_df[col] / first_price) * 100
-                
-                plt.plot(unified_df['price_date'], normalized_prices, linewidth=2, label=item_name)
-            
-            # إضافة عنوان ومحاور
-            plt.title('تطور الأسعار النسبية للبنود (القيمة الأولى = 100)')
-            plt.xlabel('التاريخ')
-            plt.ylabel('السعر النسبي')
-            
-            # إضافة شبكة
-            plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
-            
-            # إضافة وسيلة إيضاح
-            plt.legend(loc='best')
-            
-            # تنسيق التاريخ على المحور السيني
-            plt.gcf().autofmt_xdate()
-            
-            # ضبط التخطيط
-            plt.tight_layout()
-            
-            # حفظ الرسم البياني
-            chart_filename = f"price_trends_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png"
-            chart_path = os.path.join(self.charts_dir, chart_filename)
-            plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight')
-            plt.close()
-            
-            return chart_path
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسم بياني لتطور الأسعار: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def compare_with_market_prices(self, items):
-        """مقارنة أسعار البنود مع أسعار السوق
-        
-        المعلمات:
-            items (list): قائمة بمعرفات البنود
-            
-        العائد:
-            dict: قاموس يحتوي على نتائج المقارنة
-        """
-        try:
-            if not items:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لم يتم تحديد أي بنود للمقارنة'
-                }
-            
-            comparison_data = []
-            
-            for item_id in items:
-                # الحصول على معلومات البند الأساسية
-                item_query = """
-                    SELECT 
-                        id, code, name, description, 
-                        (SELECT name FROM measurement_units WHERE id = unit_id) as unit_name,
-                        (SELECT symbol FROM measurement_units WHERE id = unit_id) as unit_symbol,
-                        base_price, last_updated_date
-                    FROM 
-                        pricing_items_base
-                    WHERE 
-                        id = ?
-                """
-                
-                item_result = self.db.fetch_one(item_query, [item_id])
-                
-                if not item_result:
-                    logger.warning(f"البند رقم {item_id} غير موجود")
-                    continue
-                
-                item_data = {
-                    'id': item_result[0],
-                    'code': item_result[1],
-                    'name': item_result[2],
-                    'description': item_result[3],
-                    'unit_name': item_result[4],
-                    'unit_symbol': item_result[5],
-                    'base_price': item_result[6],
-                    'last_updated_date': item_result[7]
-                }
-                
-                # الحصول على أحدث سعر للبند
-                price_query = """
-                    SELECT price, price_date, price_source
-                    FROM pricing_items_history
-                    WHERE base_item_id = ?
-                    ORDER BY price_date DESC
-                    LIMIT 1
-                """
-                
-                price_result = self.db.fetch_one(price_query, [item_id])
-                
-                if price_result:
-                    item_data['current_price'] = price_result[0]
-                    item_data['price_date'] = price_result[1]
-                    item_data['price_source'] = price_result[2]
-                else:
-                    # إذا لم يتم العثور على سعر، نستخدم السعر الأساسي
-                    item_data['current_price'] = item_data['base_price']
-                    item_data['price_date'] = item_data['last_updated_date']
-                    item_data['price_source'] = 'base_price'
-                
-                # الحصول على متوسط سعر السوق (من مصادر مختلفة)
-                market_query = """
-                    SELECT AVG(price) as avg_price
-                    FROM pricing_items_history
-                    WHERE base_item_id = ? AND price_source != 'internal'
-                    AND price_date >= date('now', '-6 months')
-                """
-                
-                market_result = self.db.fetch_one(market_query, [item_id])
-                
-                if market_result and market_result[0]:
-                    item_data['market_price'] = market_result[0]
-                    
-                    # حساب الفرق بين السعر الحالي وسعر السوق
-                    item_data['price_difference'] = item_data['current_price'] - item_data['market_price']
-                    item_data['price_difference_percentage'] = (item_data['price_difference'] / item_data['market_price']) * 100
-                    
-                    # تحديد حالة السعر
-                    if abs(item_data['price_difference_percentage']) < 5:
-                        item_data['price_status'] = 'competitive'
-                        item_data['price_status_description'] = 'تنافسي'
-                    elif item_data['price_difference_percentage'] < 0:
-                        item_data['price_status'] = 'below_market'
-                        item_data['price_status_description'] = 'أقل من السوق'
-                    else:
-                        item_data['price_status'] = 'above_market'
-                        item_data['price_status_description'] = 'أعلى من السوق'
-                else:
-                    # إذا لم يتم العثور على سعر سوق، نستخدم متوسط الأسعار الداخلية
-                    internal_query = """
-                        SELECT AVG(price) as avg_price
-                        FROM pricing_items_history
-                        WHERE base_item_id = ?
-                        AND price_date >= date('now', '-6 months')
-                    """
-                    
-                    internal_result = self.db.fetch_one(internal_query, [item_id])
-                    
-                    if internal_result and internal_result[0]:
-                        item_data['market_price'] = internal_result[0]
-                        item_data['price_difference'] = item_data['current_price'] - item_data['market_price']
-                        item_data['price_difference_percentage'] = (item_data['price_difference'] / item_data['market_price']) * 100
-                        
-                        # تحديد حالة السعر
-                        if abs(item_data['price_difference_percentage']) < 5:
-                            item_data['price_status'] = 'competitive'
-                            item_data['price_status_description'] = 'تنافسي'
-                        elif item_data['price_difference_percentage'] < 0:
-                            item_data['price_status'] = 'below_average'
-                            item_data['price_status_description'] = 'أقل من المتوسط'
-                        else:
-                            item_data['price_status'] = 'above_average'
-                            item_data['price_status_description'] = 'أعلى من المتوسط'
-                    else:
-                        item_data['market_price'] = None
-                        item_data['price_difference'] = None
-                        item_data['price_difference_percentage'] = None
-                        item_data['price_status'] = 'unknown'
-                        item_data['price_status_description'] = 'غير معروف'
-                
-                comparison_data.append(item_data)
-            
-            if not comparison_data:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لم يتم العثور على أي بنود للمقارنة'
-                }
-            
-            # إنشاء رسم بياني للمقارنة
-            chart_path = self._create_market_comparison_chart(comparison_data)
-            
-            return {
-                'status': 'success',
-                'data': {
-                    'items': comparison_data,
-                    'chart_path': chart_path
-                }
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في مقارنة الأسعار مع أسعار السوق: {str(e)}")
-            return {
-                'status': 'error',
-                'message': f'حدث خطأ أثناء مقارنة الأسعار مع أسعار السوق: {str(e)}'
-            }
-    
-    def _create_market_comparison_chart(self, comparison_data):
-        """إنشاء رسم بياني لمقارنة الأسعار مع أسعار السوق
-        
-        المعلمات:
-            comparison_data (list): بيانات المقارنة
-            
-        العائد:
-            str: مسار ملف الرسم البياني
-        """
-        try:
-            # تصفية البنود التي لها أسعار سوق
-            valid_items = [item for item in comparison_data if item.get('market_price') is not None]
-            
-            if not valid_items:
-                return None
-            
-            # إنشاء رسم بياني جديد
-            plt.figure(figsize=(12, 6))
-            
-            # إعداد البيانات للرسم
-            names = [f"{item['code']} - {item['name'][:20]}..." for item in valid_items]
-            current_prices = [item['current_price'] for item in valid_items]
-            market_prices = [item['market_price'] for item in valid_items]
-            
-            # إنشاء مواقع الأعمدة
-            x = np.arange(len(names))
-            width = 0.35
-            
-            # رسم الأعمدة
-            plt.bar(x - width/2, current_prices, width, label='السعر الحالي', color='skyblue')
-            plt.bar(x + width/2, market_prices, width, label='سعر السوق', color='lightgreen')
-            
-            # إضافة تسميات وعنوان
-            plt.xlabel('البنود')
-            plt.ylabel('السعر')
-            plt.title('مقارنة الأسعار الحالية مع أسعار السوق')
-            plt.xticks(x, names, rotation=45, ha='right')
-            plt.legend()
-            
-            # إضافة شبكة
-            plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7, axis='y')
-            
-            # إضافة قيم الفروق النسبية
-            for i, item in enumerate(valid_items):
-                if 'price_difference_percentage' in item and item['price_difference_percentage'] is not None:
-                    percentage = item['price_difference_percentage']
-                    color = 'green' if percentage < 0 else 'red' if percentage > 0 else 'black'
-                    plt.annotate(f"{percentage:.1f}%", 
-                                xy=(x[i], max(current_prices[i], market_prices[i]) * 1.05),
-                                ha='center', va='bottom', color=color,
-                                bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", fc="white", ec="gray", alpha=0.8))
-            
-            # ضبط التخطيط
-            plt.tight_layout()
-            
-            # حفظ الرسم البياني
-            chart_filename = f"market_comparison_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png"
-            chart_path = os.path.join(self.charts_dir, chart_filename)
-            plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight')
-            plt.close()
-            
-            return chart_path
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسم بياني لمقارنة الأسعار مع أسعار السوق: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def analyze_cost_drivers(self, project_id):
-        """تحليل محركات التكلفة للمشروع
-        
-        المعلمات:
-            project_id (int): معرف المشروع
-            
-        العائد:
-            dict: قاموس يحتوي على نتائج تحليل محركات التكلفة
-        """
-        try:
-            # الحصول على بنود المشروع
-            query = """
-                SELECT 
-                    id, item_number, description, quantity, unit_price, total_price,
-                    (SELECT name FROM pricing_categories WHERE id = 
-                        (SELECT category_id FROM pricing_items_base WHERE id = base_item_id)
-                    ) as category_name
-                FROM 
-                    project_pricing_items
-                WHERE 
-                    project_id = ?
-            """
-            
-            results = self.db.fetch_all(query, [project_id])
-            
-            if not results:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': 'لا توجد بنود للمشروع المحدد'
-                }
-            
-            # تحويل النتائج إلى إطار بيانات
-            df = pd.DataFrame(results, columns=[
-                'id', 'item_number', 'description', 'quantity', 'unit_price', 
-                'total_price', 'category_name'
-            ])
-            
-            # معالجة القيم المفقودة في عمود الفئة
-            df['category_name'] = df['category_name'].fillna('أخرى')
-            
-            # حساب إجمالي المشروع
-            project_total = df['total_price'].sum()
-            
-            # تحليل البنود حسب الفئة
-            category_analysis = df.groupby('category_name').agg({
-                'total_price': 'sum'
-            }).reset_index()
-            
-            # إضافة النسبة المئوية
-            category_analysis['percentage'] = (category_analysis['total_price'] / project_total) * 100
-            
-            # ترتيب الفئات حسب التكلفة
-            category_analysis = category_analysis.sort_values('total_price', ascending=False)
-            
-            # تحليل البنود الأعلى تكلفة
-            top_items = df.sort_values('total_price', ascending=False).head(10)
-            top_items['percentage'] = (top_items['total_price'] / project_total) * 100
-            
-            # حساب تركيز التكلفة (نسبة باريتو)
-            df_sorted = df.sort_values('total_price', ascending=False)
-            df_sorted['cumulative_cost'] = df_sorted['total_price'].cumsum()
-            df_sorted['cumulative_percentage'] = (df_sorted['cumulative_cost'] / project_total) * 100
-            
-            # تحديد عدد البنود التي تشكل 80% من التكلفة
-            items_80_percent = len(df_sorted[df_sorted['cumulative_percentage'] <= 80])
-            if items_80_percent == 0:
-                items_80_percent = 1
-            
-            pareto_ratio = items_80_percent / len(df)
-            
-            # إنشاء رسوم بيانية
-            category_chart_path = self._create_category_chart(category_analysis)
-            top_items_chart_path = self._create_top_items_chart(top_items)
-            pareto_chart_path = self._create_pareto_chart(df_sorted)
-            
-            return {
-                'status': 'success',
-                'data': {
-                    'project_id': project_id,
-                    'project_total': project_total,
-                    'category_analysis': category_analysis.to_dict('records'),
-                    'top_items': top_items.to_dict('records'),
-                    'pareto_ratio': pareto_ratio,
-                    'items_80_percent': items_80_percent,
-                    'total_items': len(df),
-                    'category_chart_path': category_chart_path,
-                    'top_items_chart_path': top_items_chart_path,
-                    'pareto_chart_path': pareto_chart_path
-                }
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تحليل محركات التكلفة: {str(e)}")
-            return {
-                'status': 'error',
-                'message': f'حدث خطأ أثناء تحليل محركات التكلفة: {str(e)}'
-            }
-    
-    def _create_category_chart(self, category_analysis):
-        """إنشاء رسم بياني للتكاليف حسب الفئة
-        
-        المعلمات:
-            category_analysis (pandas.DataFrame): تحليل الفئات
-            
-        العائد:
-            str: مسار ملف الرسم البياني
-        """
-        try:
-            # إنشاء رسم بياني جديد
-            plt.figure(figsize=(10, 6))
-            
-            # رسم مخطط دائري
-            plt.pie(
-                category_analysis['total_price'],
-                labels=category_analysis['category_name'],
-                autopct='%1.1f%%',
-                startangle=90,
-                shadow=False,
-                wedgeprops={'edgecolor': 'white', 'linewidth': 1}
-            )
-            
-            # إضافة عنوان
-            plt.title('توزيع التكاليف حسب الفئة')
-            
-            # جعل الرسم البياني دائريًا
-            plt.axis('equal')
-            
-            # ضبط التخطيط
-            plt.tight_layout()
-            
-            # حفظ الرسم البياني
-            chart_filename = f"cost_category_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png"
-            chart_path = os.path.join(self.charts_dir, chart_filename)
-            plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight')
-            plt.close()
-            
-            return chart_path
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسم بياني للتكاليف حسب الفئة: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def _create_top_items_chart(self, top_items):
-        """إنشاء رسم بياني للبنود الأعلى تكلفة
-        
-        المعلمات:
-            top_items (pandas.DataFrame): البنود الأعلى تكلفة
-            
-        العائد:
-            str: مسار ملف الرسم البياني
-        """
-        try:
-            # إنشاء رسم بياني جديد
-            plt.figure(figsize=(12, 6))
-            
-            # إعداد البيانات للرسم
-            items = [f"{row['item_number']} - {row['description'][:20]}..." for _, row in top_items.iterrows()]
-            costs = top_items['total_price'].tolist()
-            
-            # رسم الأعمدة
-            bars = plt.barh(items, costs, color='skyblue', edgecolor='navy')
-            
-            # إضافة القيم على الأعمدة
-            for i, bar in enumerate(bars):
-                width = bar.get_width()
-                plt.text(width * 1.01, bar.get_y() + bar.get_height()/2,
-                        f'{width:,.0f} ({top_items["percentage"].iloc[i]:.1f}%)',
-                        va='center')
-            
-            # إضافة عنوان ومحاور
-            plt.title('البنود الأعلى تكلفة')
-            plt.xlabel('التكلفة')
-            plt.ylabel('البنود')
-            
-            # إضافة شبكة
-            plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7, axis='x')
-            
-            # ضبط التخطيط
-            plt.tight_layout()
-            
-            # حفظ الرسم البياني
-            chart_filename = f"top_cost_items_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png"
-            chart_path = os.path.join(self.charts_dir, chart_filename)
-            plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight')
-            plt.close()
-            
-            return chart_path
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسم بياني للبنود الأعلى تكلفة: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def _create_pareto_chart(self, df_sorted):
-        """إنشاء رسم بياني لتحليل باريتو
-        
-        المعلمات:
-            df_sorted (pandas.DataFrame): إطار البيانات المرتب
-            
-        العائد:
-            str: مسار ملف الرسم البياني
-        """
-        try:
-            # إنشاء رسم بياني جديد
-            fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 6))
-            
-            # إعداد البيانات للرسم
-            x = range(1, len(df_sorted) + 1)
-            y1 = df_sorted['total_price'].tolist()
-            y2 = df_sorted['cumulative_percentage'].tolist()
-            
-            # رسم الأعمدة (التكلفة)
-            ax1.bar(x, y1, color='skyblue', alpha=0.7)
-            ax1.set_xlabel('عدد البنود')
-            ax1.set_ylabel('التكلفة', color='navy')
-            ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='navy')
-            
-            # إنشاء محور ثانوي
-            ax2 = ax1.twinx()
-            
-            # رسم الخط (النسبة التراكمية)
-            ax2.plot(x, y2, 'r-', linewidth=2, marker='o', markersize=4)
-            ax2.set_ylabel('النسبة التراكمية (%)', color='red')
-            ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='red')
-            
-            # إضافة خط 80%
-            ax2.axhline(y=80, color='green', linestyle='--', alpha=0.7)
-            
-            # إضافة عنوان
-            plt.title('تحليل باريتو للتكاليف')
-            
-            # إضافة شبكة
-            ax1.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
-            
-            # ضبط التخطيط
-            fig.tight_layout()
-            
-            # حفظ الرسم البياني
-            chart_filename = f"pareto_analysis_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.png"
-            chart_path = os.path.join(self.charts_dir, chart_filename)
-            plt.savefig(chart_path, dpi=100, bbox_inches='tight')
-            plt.close()
-            
-            return chart_path
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسم بياني لتحليل باريتو: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def generate_price_analysis_charts(self, analysis_type, params):
-        """إنشاء رسوم بيانية لتحليل الأسعار
-        
-        المعلمات:
-            analysis_type (str): نوع التحليل
-            params (dict): معلمات التحليل
-            
-        العائد:
-            dict: قاموس يحتوي على مسارات الرسوم البيانية
-        """
-        try:
-            if analysis_type == 'trend':
-                # تحليل اتجاه السعر
-                if 'item_id' not in params:
-                    return {
-                        'status': 'error',
-                        'message': 'لم يتم تحديد معرف البند'
-                    }
-                
-                result = self.analyze_price_trends(
-                    params['item_id'],
-                    params.get('start_date'),
-                    params.get('end_date')
-                )
-                
-                if result['status'] == 'success':
-                    return {
-                        'status': 'success',
-                        'charts': [result['data']['chart_path']]
-                    }
-                else:
-                    return result
-                
-            elif analysis_type == 'comparison':
-                # مقارنة الأسعار
-                if 'items' not in params:
-                    return {
-                        'status': 'error',
-                        'message': 'لم يتم تحديد البنود للمقارنة'
-                    }
-                
-                result = self.compare_prices(
-                    params['items'],
-                    params.get('date')
-                )
-                
-                if result['status'] == 'success':
-                    return {
-                        'status': 'success',
-                        'charts': [result['data']['chart_path']]
-                    }
-                else:
-                    return result
-                
-            elif analysis_type == 'volatility':
-                # تحليل تقلب الأسعار
-                if 'item_id' not in params:
-                    return {
-                        'status': 'error',
-                        'message': 'لم يتم تحديد معرف البند'
-                    }
-                
-                result = self.calculate_price_volatility(
-                    params['item_id'],
-                    params.get('period', '1y')
-                )
-                
-                if result['status'] == 'success':
-                    return {
-                        'status': 'success',
-                        'charts': [result['data']['chart_path']]
-                    }
-                else:
-                    return result
-                
-            elif analysis_type == 'sensitivity':
-                # تحليل الحساسية
-                if 'project_id' not in params or 'variable_items' not in params:
-                    return {
-                        'status': 'error',
-                        'message': 'لم يتم تحديد معرف المشروع أو البنود المتغيرة'
-                    }
-                
-                result = self.perform_sensitivity_analysis(
-                    params['project_id'],
-                    params['variable_items'],
-                    params.get('ranges', {})
-                )
-                
-                if result['status'] == 'success':
-                    return {
-                        'status': 'success',
-                        'charts': [result['data']['chart_path']]
-                    }
-                else:
-                    return result
-                
-            elif analysis_type == 'correlation':
-                # تحليل الارتباطات
-                if 'items' not in params:
-                    return {
-                        'status': 'error',
-                        'message': 'لم يتم تحديد البنود للتحليل'
-                    }
-                
-                result = self.analyze_price_correlations(params['items'])
-                
-                if result['status'] == 'success':
-                    return {
-                        'status': 'success',
-                        'charts': [result['data']['chart_path'], result['data']['trends_chart_path']]
-                    }
-                else:
-                    return result
-                
-            elif analysis_type == 'market_comparison':
-                # مقارنة مع أسعار السوق
-                if 'items' not in params:
-                    return {
-                        'status': 'error',
-                        'message': 'لم يتم تحديد البنود للمقارنة'
-                    }
-                
-                result = self.compare_with_market_prices(params['items'])
-                
-                if result['status'] == 'success':
-                    return {
-                        'status': 'success',
-                        'charts': [result['data']['chart_path']]
-                    }
-                else:
-                    return result
-                
-            elif analysis_type == 'cost_drivers':
-                # تحليل محركات التكلفة
-                if 'project_id' not in params:
-                    return {
-                        'status': 'error',
-                        'message': 'لم يتم تحديد معرف المشروع'
-                    }
-                
-                result = self.analyze_cost_drivers(params['project_id'])
-                
-                if result['status'] == 'success':
-                    return {
-                        'status': 'success',
-                        'charts': [
-                            result['data']['category_chart_path'],
-                            result['data']['top_items_chart_path'],
-                            result['data']['pareto_chart_path']
-                        ]
-                    }
-                else:
-                    return result
-                
-            else:
-                return {
-                    'status': 'error',
-                    'message': f'نوع التحليل غير معروف: {analysis_type}'
-                }
-                
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في إنشاء رسوم بيانية لتحليل الأسعار: {str(e)}")
-            return {
-                'status': 'error',
-                'message': f'حدث خطأ أثناء إنشاء رسوم بيانية لتحليل الأسعار: {str(e)}'
-            }

modules/pricing/pricing_app.py.backup

@@ -1,1242 +0,0 @@
-"""
-تطبيق وحدة التسعير المتكاملة
-"""
-
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
-from datetime import datetime
-import random
-import os
-import time
-import io
-
-from modules.pricing.services.standard_pricing import StandardPricing
-from modules.pricing.services.unbalanced_pricing import UnbalancedPricing
-from modules.pricing.services.local_content_calculator import LocalContentCalculator
-from modules.pricing.services.price_prediction import PricePrediction
-from utils.excel_handler import export_to_excel
-from utils.helpers import format_number, format_currency
-
-
-class PricingApp:
-    """وحدة التسعير المتكاملة"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة التسعير المتكاملة"""
-        self.pricing_methods = [
-            "التسعير القياسي",
-            "التسعير غير المتزن",
-            "التسعير التنافسي",
-            "التسعير الموجه بالربحية"
-        ]
-        
-        # تهيئة خدمات التسعير
-        self.standard_pricing = StandardPricing()
-        self.unbalanced_pricing = UnbalancedPricing()
-        self.local_content = LocalContentCalculator()
-        self.price_prediction = PricePrediction()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة التسعير"""
-        
-        st.markdown("<h1 class='module-title'>وحدة التسعير المتكاملة</h1>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        tabs = st.tabs([
-            "إنشاء تسعير جديد", 
-            "تحليل سعر البند",
-            "نموذج التسعير الشامل",
-            "التسعير غير المتزن",
-            "المحتوى المحلي"
-            ])
-        
-        with tabs[0]:
-            self._render_new_pricing_tab()
-        
-        with tabs[1]:
-            self._render_item_analysis_tab()
-        
-        with tabs[2]:
-            self._render_comprehensive_pricing_tab()
-        
-        with tabs[3]:
-            self._render_unbalanced_pricing_tab()
-        
-        with tabs[4]:
-            self._render_local_content_tab()
-    
-    def _render_item_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل سعر البند"""
-        
-        st.markdown("### تحليل سعر البند")
-        
-        # التحقق من وجود تسعير حالي
-        if 'current_pricing' not in st.session_state or st.session_state.current_pricing is None:
-            st.warning("ليس هناك تسعير حالي. يرجى إنشاء تسعير جديد أولاً.")
-            return
-        
-        # اختيار البند للتحليل
-        if 'current_pricing' in st.session_state and st.session_state.current_pricing is not None:
-            items = st.session_state.current_pricing['items']
-            item_options = items['رقم البند'].tolist()
-            selected_item = st.selectbox("اختر البند للتحليل", item_options)
-            
-            if selected_item:
-                item_data = items[items['رقم البند'] == selected_item].iloc[0]
-                
-                st.markdown(f"### تحليل البند: {selected_item}")
-                st.markdown(f"**وصف البند**: {item_data['وصف البند']}")
-                st.markdown(f"**الوحدة**: {item_data['الوحدة']}")
-                st.markdown(f"**الكمية**: {item_data['الكمية']}")
-                st.markdown(f"**سعر الوحدة**: {item_data['سعر الوحدة']:,.2f} ريال")
-                
-                # تحليل مكونات السعر
-                st.markdown("### تحليل مكونات السعر")
-                
-                # عناصر التكلفة الافتراضية
-                cost_components = {
-                    'المواد': 0.6,  # 60% من التكلفة
-                    'العمالة': 0.25,  # 25% من التكلفة
-                    'المعدات': 0.1,  # 10% من التكلفة
-                    'نفقات عامة': 0.05  # 5% من التكلفة
-                }
-                
-                # حساب تكلفة كل عنصر
-                unit_price = item_data['سعر الوحدة']
-                component_values = {k: v * unit_price for k, v in cost_components.items()}
-                
-                # عرض مكونات التكلفة في جدول
-                components_df = pd.DataFrame({
-                    'العنصر': component_values.keys(),
-                    'نسبة من التكلفة': [f"{v*100:.1f}%" for v in cost_components.values()],
-                    'القيمة (ريال)': [f"{v:,.2f}" for v in component_values.values()]
-                })
-                
-                st.table(components_df)
-                
-                # رسم بي��ني لمكونات التكلفة
-                fig = px.pie(
-                    names=list(component_values.keys()),
-                    values=list(component_values.values()),
-                    title='توزيع مكونات التكلفة'
-                )
-                
-                st.plotly_chart(fig)
-                
-                # تحليل تاريخي للأسعار
-                st.markdown("### تحليل تاريخي للأسعار")
-                
-                # بيانات تاريخية افتراضية
-                historical_data = {
-                    'التاريخ': ['2020-01', '2020-07', '2021-01', '2021-07', '2022-01', '2022-07', '2023-01', '2023-07'],
-                    'السعر': [
-                        unit_price * 0.7,
-                        unit_price * 0.75,
-                        unit_price * 0.8,
-                        unit_price * 0.85,
-                        unit_price * 0.9,
-                        unit_price * 0.95,
-                        unit_price,
-                        unit_price * 1.05
-                    ]
-                }
-                
-                hist_df = pd.DataFrame(historical_data)
-                
-                # رسم بياني للتحليل التاريخي
-                fig = px.line(
-                    hist_df,
-                    x='التاريخ',
-                    y='السعر',
-                    title='تطور سعر الوحدة عبر الزمن',
-                    markers=True
-                )
-                
-                st.plotly_chart(fig)
-                
-                # المقارنة مع الأسعار المرجعية
-                st.markdown("### المقارنة مع الأسعار المرجعية")
-                
-                # بيانات مرجعية افتراضية
-                reference_data = {
-                    'المصدر': ['قاعدة البيانات الداخلية', 'دليل الأسعار الاسترشادي', 'متوسط أسعار السوق', 'أسعار المشاريع المماثلة'],
-                    'السعر المرجعي': [
-                        unit_price * 0.95,
-                        unit_price * 1.05,
-                        unit_price * 1.1,
-                        unit_price * 0.9
-                    ]
-                }
-                
-                ref_df = pd.DataFrame(reference_data)
-                ref_df['الفرق عن السعر الحالي'] = ref_df['السعر المرجعي'] - unit_price
-                ref_df['نسبة الفرق'] = (ref_df['الفرق عن السعر الحالي'] / unit_price * 100).round(2).astype(str) + '%'
-                
-                st.table(ref_df)
-    
-    def _render_new_pricing_tab(self):
-        """عرض تبويب إنشاء تسعير جديد"""
-        
-        st.markdown("### إنشاء تسعير جديد")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            tender_name = st.text_input("اسم المناقصة")
-            client = st.text_input("الجهة المالكة")
-            pricing_method = st.selectbox("طريقة التسعير", self.pricing_methods)
-        
-        with col2:
-            tender_number = st.text_input("رقم المناقصة")
-            location = st.text_input("الموقع")
-            submission_date = st.date_input("تاريخ التقديم")
-        
-        # خيارات بيانات البنود
-        st.markdown("### بيانات البنود")
-        
-        data_source = st.radio(
-            "مصدر بيانات البنود",
-            ["إدخال يدوي", "استيراد من Excel", "استيراد من وحدة تحليل المستندات"]
-        )
-        
-        if data_source == "إدخال يدوي":
-            # ضبط CSS لتحسين ظهور الواجهة العربية
-            st.markdown("""
-            <style>
-                input, .stTextArea textarea {
-                    direction: rtl;
-                    text-align: right;
-                    font-family: 'Arial', 'Tahoma', sans-serif !important;
-                }
-                .stTextInput > div > div > input {
-                    text-align: right;
-                    direction: rtl;
-                }
-            </style>
-            """, unsafe_allow_html=True)
-            
-            # تهيئة قائمة الوحدات المتاحة
-            unit_options = ["م3", "م2", "طن", "متر طولي", "قطعة", "كجم", "لتر"]
-            
-            # إنشاء بيانات افتراضية إذا لم تكن موجودة
-            if 'manual_items' not in st.session_state:
-                # إنشاء DataFrame فارغ
-                manual_items = pd.DataFrame(columns=[
-                    'رقم البند', 'وصف البند', 'الوحدة', 'الكمية', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي'
-                ])
-                
-                # إضافة بضعة صفوف افتراضية
-                default_items = pd.DataFrame({
-                    'رقم البند': ["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"],
-                    'وصف البند': [
-                        "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات",
-                        "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات",
-                        "أعمال العزل المائي للأساسات",
-                        "أعمال الردم والدك للأساسات",
-                        "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأعمدة"
-                    ],
-                    'الوحدة': ["م3", "طن", "م2", "م3", "م3"],
-                    'الكمية': [250.0, 25.0, 500.0, 300.0, 120.0],
-                    'سعر الوحدة': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
-                    'الإجمالي': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
-                })
-                
-                manual_items = pd.concat([manual_items, default_items])
-                st.session_state.manual_items = manual_items
-            
-            # عرض واجهة إدخال البنود
-            st.markdown("### إدخال تفاصيل البنود")
-            
-            # التحقق من استخدام طريقة الإدخال البسيطة
-            use_simple_input = st.checkbox("استخدام طريقة الإدخال البسيطة", value=True)
-            
-            if use_simple_input:
-                # عرض البنود الحالية كجدول للعرض فقط
-                st.markdown("### جدول البنود الحالية")
-                st.dataframe(st.session_state.manual_items, use_container_width=True, hide_index=True)
-                
-                # إضافة بند جديد
-                st.markdown("### إضافة بند جديد")
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    new_id = st.text_input("رقم البند", value=f"A{len(st.session_state.manual_items)+1}")
-                    new_desc = st.text_area("وصف البند", value="")
-                
-                with col2:
-                    new_unit = st.selectbox("الوحدة", options=unit_options)
-                    new_qty = st.number_input("الكمية", value=0.0, min_value=0.0, format="%.2f")
-                    new_price = st.number_input("سعر الوحدة", value=0.0, min_value=0.0, format="%.2f")
-                
-                new_total = new_qty * new_price
-                st.info(f"إجمالي البند الجديد: {new_total:,.2f} ريال")
-                
-                if st.button("إضافة البند"):
-                    # التحقق من صحة البيانات
-                    if new_id and new_desc and new_qty > 0:
-                        # إنشاء صف جديد
-                        new_row = pd.DataFrame({
-                            'رقم البند': [new_id],
-                            'وصف البند': [new_desc],
-                            'الوحدة': [new_unit],
-                            'الكمية': [float(new_qty)],
-                            'سعر الوحدة': [float(new_price)],
-                            'الإجمالي': [float(new_total)]
-                        })
-                        
-                        # إضافة الصف إلى DataFrame
-                        st.session_state.manual_items = pd.concat([st.session_state.manual_items, new_row], ignore_index=True)
-                        st.success("تم إضافة البند بنجاح!")
-                        st.rerun()
-                    else:
-                        st.error("يرجى ملء جميع الحقول المطلوبة: رقم البند، الوصف، والكمية يجب أن تكون أكبر من صفر.")
-                
-                # تعديل البنود الحالية
-                st.markdown("### تعديل البنود الحالية")
-                
-                # تحديد البند المراد تعديله
-                item_to_edit = st.selectbox(
-                    "اختر البند للتعديل",
-                    options=st.session_state.manual_items['رقم البند'].tolist(),
-                    format_func=lambda x: f"{x}: {st.session_state.manual_items[st.session_state.manual_items['رقم البند'] == x]['وصف البند'].values[0][:30]}..."
-                )
-                
-                if item_to_edit:
-                    # الحصول على مؤشر الصف للبند المحدد
-                    idx = st.session_state.manual_items[st.session_state.manual_items['رقم البند'] == item_to_edit].index[0]
-                    row = st.session_state.manual_items.loc[idx]
-                    
-                    # إنشاء نموذج تعديل
-                    col1, col2 = st.columns(2)
-                    
-                    with col1:
-                        edited_id = st.text_input("رقم البند (تعديل)", value=row['رقم البند'], key="edit_id")
-                        edited_desc = st.text_area("وصف البند (تعديل)", value=row['وصف البند'], key="edit_desc")
-                    
-                    with col2:
-                        edited_unit = st.selectbox(
-                            "الوحدة (تعديل)",
-                            options=unit_options,
-                            index=unit_options.index(row['الوحدة']) if row['الوحدة'] in unit_options else 0,
-                            key="edit_unit"
-                        )
-                        edited_qty = st.number_input("الكمية (تعديل)", value=float(row['الكمية']), min_value=0.0, format="%.2f", key="edit_qty")
-                        edited_price = st.number_input("سعر الوحدة (تعديل)", value=float(row['سعر الوحدة']), min_value=0.0, format="%.2f", key="edit_price")
-                    
-                    edited_total = edited_qty * edited_price
-                    st.info(f"إجمالي البند بعد التعديل: {edited_total:,.2f} ريال")
-                    
-                    col1, col2 = st.columns(2)
-                    with col1:
-                        if st.button("حفظ التعديلات"):
-                            # تحديث البند
-                            st.session_state.manual_items.at[idx, 'رقم البند'] = edited_id
-                            st.session_state.manual_items.at[idx, 'وصف البند'] = edited_desc
-                            st.session_state.manual_items.at[idx, 'الوحدة'] = edited_unit
-                            st.session_state.manual_items.at[idx, 'الكمية'] = edited_qty
-                            st.session_state.manual_items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = edited_price
-                            st.session_state.manual_items.at[idx, 'الإجمالي'] = edited_total
-                            
-                            st.success("تم تحديث البند بنجاح!")
-                            st.rerun()
-                    
-                    with col2:
-                        if st.button("حذف هذا البند"):
-                            st.session_state.manual_items = st.session_state.manual_items.drop(idx).reset_index(drop=True)
-                            st.warning("تم حذف البند!")
-                            st.rerun()
-                
-                # المجموع الكلي
-                total = st.session_state.manual_items['الإجمالي'].sum()
-                st.metric("المجموع الكلي", f"{total:,.2f} ريال")
-                
-                # جعل هذه البيانات متاحة للاستخدام في الخطوات التالية
-                edited_items = st.session_state.manual_items.copy()
-            
-            else:
-                # عرض رسالة توضح أن طريقة الإدخال البسيطة هي الأفضل
-                st.warning("لتجنب مشاكل عدم التوافق في أنواع البيانات، يُفضل استخدام طريقة الإدخال البسيطة.")
-                
-                # محاولة استخدام المحرر القياسي مع معالجة الأخطاء
-                try:
-                    # تحويل البيانات إلى الأنواع المناسبة
-                    for col in st.session_state.manual_items.columns:
-                        if col in ['رقم البند', 'وصف البند', 'الوحدة']:
-                            st.session_state.manual_items[col] = st.session_state.manual_items[col].astype(str)
-                    
-                    # عرض المحرر (للقراءة فقط)
-                    st.dataframe(st.session_state.manual_items, use_container_width=True, hide_index=True)
-                    
-                    # إنشاء نظام تعديل منفصل
-                    st.markdown("### تعديل أسعار الوحدات")
-                    
-                    for idx, row in st.session_state.manual_items.iterrows():
-                        col1, col2 = st.columns([3, 1])
-                        
-                        with col1:
-                            st.text(f"{row['رقم البند']}: {row['وصف البند'][:50]}")
-                        
-                        with col2:
-                            price = st.number_input(
-                                f"سعر الوحدة ({row['الوحدة']})",
-                                value=float(row['سعر الوحدة']),
-                                min_value=0.0,
-                                key=f"price_{idx}"
-                            )
-                            
-                            # تحديث السعر والإجمالي
-                            st.session_state.manual_items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = price
-                            st.session_state.manual_items.at[idx, 'الإجمالي'] = price * row['الكمية']
-                    
-                    # المجموع الكلي
-                    total = st.session_state.manual_items['الإجمالي'].sum()
-                    st.metric("المجموع الكلي", f"{total:,.2f} ريال")
-                    
-                    # جعل هذه البيانات متاحة للاستخدام في الخطوات التالية
-                    edited_items = st.session_state.manual_items.copy()
-                
-                except Exception as e:
-                    st.error(f"حدث خطأ: {str(e)}")
-                    st.info("يرجى استخدام طريقة الإدخال البسيطة لتجنب هذه المشكلة.")
-        
-        elif data_source == "استيراد من Excel":
-            uploaded_file = st.file_uploader("رفع ملف Excel", type=["xlsx", "xls"])
-            
-            if uploaded_file is not None:
-                st.success("تم رفع الملف بنجاح")
-                # محاكاة قراءة الملف
-                st.markdown("### معاينة البيانات المستوردة")
-                
-                # إنشاء بيانات افتراضية
-                import_items = pd.DataFrame({
-                    'رقم البند': ["A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "A7"],
-                    'وصف البند': [
-                        "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات",
-                        "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات",
-                        "أعمال العزل المائي للأساسات",
-                        "أعمال الردم والدك للأساسات",
-                        "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأعمدة",
-                        "توريد وتركيب حديد التسليح للأعمدة",
-                        "أعمال البلوك للجدران"
-                    ],
-                    'الوحدة': ["م3", "طن", "م2", "م3", "م3", "طن", "م2"],
-                    'الكمية': [250.0, 25.0, 500.0, 300.0, 120.0, 10.0, 400.0],
-                    'سعر الوحدة': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
-                    'الإجمالي': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
-                })
-                
-                st.dataframe(import_items)
-                
-                if st.button("استيراد البيانات"):
-                    st.session_state.manual_items = import_items.copy()
-                    st.session_state.manual_items_modified = True
-                    st.success("تم استيراد البيانات بنجاح!")
-                    st.rerun()
-        
-        else:  # استيراد من وحدة تحليل المستندات
-            available_documents = [
-                "كراسة شروط مشروع توسعة مستشفى الملك فهد",
-                "جدول كميات صيانة محطات المياه",
-                "مخططات إنشاء مدرسة ثانوية"
-            ]
-            
-            selected_doc = st.selectbox("اختر المستند", available_documents)
-            
-            if st.button("استيراد البيانات من تحليل المستند"):
-                # محاكاة استيراد البيانات
-                with st.spinner("جاري استيراد البيانات..."):
-                    time.sleep(2)
-                    
-                    # إنشاء بيانات افتراضية
-                    doc_items = pd.DataFrame({
-                        'رقم البند': ["A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "A7"],
-                        'وصف البند': [
-                            "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات",
-                            "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات",
-                            "أعمال العزل المائي للأساسات",
-                            "أعمال الردم والدك للأساسات",
-                            "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأعمدة",
-                            "توريد وتركيب حديد التسليح للأعمدة",
-                            "أعمال البلوك للجدران"
-                        ],
-                        'الوحدة': ["م3", "طن", "م2", "م3", "م3", "طن", "م2"],
-                        'الكمية': [250.0, 25.0, 500.0, 300.0, 120.0, 10.0, 400.0],
-                        'سعر الوحدة': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
-                        'الإجمالي': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
-                    })
-                    
-                    st.session_state.manual_items = doc_items.copy()
-                    st.success("تم استيراد البيانات من تحليل المستند بنجاح!")
-                    st.dataframe(doc_items)
-        
-        # زر بدء التسعير
-        if st.button("بدء التسعير"):
-            # تحقق من صحة البيانات
-            if 'manual_items' in st.session_state and not st.session_state.manual_items.empty:
-                # التأكد من حساب الإجمالي قبل الحفظ
-                st.session_state.manual_items['الإجمالي'] = st.session_state.manual_items['الكمية'] * st.session_state.manual_items['سعر الوحدة']
-                
-                # حفظ بيانات التسعير الحالي
-                st.session_state.current_pricing = {
-                    'name': tender_name,
-                    'number': tender_number,
-                    'client': client,
-                    'location': location,
-                    'method': pricing_method,
-                    'submission_date': submission_date,
-                    'items': st.session_state.manual_items.copy(),
-                    'status': 'جديد',
-                    'created_at': datetime.now()
-                }
-                
-                # الانتقال إلى تبويب نموذج التسعير الشامل
-                st.success("تم إنشاء التسعير بنجاح! يمكنك الانتقال إلى نموذج التسعير الشامل.")
-            else:
-                st.error("يرجى إدخال بيانات البنود أولاً.")
-    
-    def _render_comprehensive_pricing_tab(self):
-        """عرض تبويب نموذج التسعير الشامل"""
-        
-        st.markdown("### نموذج التسعير الشامل")
-        
-        # التحقق من وجود تسعير حالي
-        if 'current_pricing' not in st.session_state or st.session_state.current_pricing is None:
-            st.warning("ليس هناك تسعير حالي. يرجى إنشاء تسعير جديد أولاً.")
-            return
-        
-        # عرض معلومات التسعير الحالي
-        pricing = st.session_state.current_pricing
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            st.metric("اسم المناقصة", pricing['name'])
-            st.metric("الجهة المالكة", pricing['client'])
-        
-        with col2:
-            st.metric("رقم المناقصة", pricing['number'])
-            st.metric("تاريخ التقديم", pricing['submission_date'].strftime("%Y-%m-%d"))
-        
-        with col3:
-            st.metric("طريقة التسعير", pricing['method'])
-            st.metric("الموقع", pricing['location'])
-        
-        # عرض البنود والتسعير
-        st.markdown("### بنود التسعير")
-        
-        items = pricing['items'].copy()
-        
-        # إضافة أسعار الوحدة للمحاكاة
-        if 'سعر الوحدة' in items.columns and (items['سعر الوحدة'] == 0).all():
-            items['سعر الوحدة'] = [
-                round(random.uniform(1000, 3000), 2),  # الخرسانة
-                round(random.uniform(5000, 7000), 2),  # الحديد
-                round(random.uniform(100, 200), 2),    # العزل
-                round(random.uniform(50, 100), 2),     # الردم
-                round(random.uniform(1200, 3500), 2),  # الخرسانة للأعمدة
-            ]
-            
-            if len(items) > 5:
-                for i in range(5, len(items)):
-                    items.at[i, 'سعر الوحدة'] = round(random.uniform(500, 5000), 2)
-        
-        # حساب الإجمالي
-        items['الإجمالي'] = items['الكمية'] * items['سعر الوحدة']
-        
-        # عرض البنود
-        st.dataframe(items, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        
-        # ✅ التوصية الذكية باستخدام OpenAI
-        with st.expander("🔍 توليد توصية ذكية باستخدام AI"):
-            if st.button("🔍 توليد توصية ذكية باستخدام AI", use_container_width=True):
-                import openai
-                import os
-
-                client = openai.OpenAI(api_key=os.environ.get("ai"))
-
-                items_df = items.copy()
-                prompt = f"""قم بتحليل الجدول التالي للبنود في مشروع إنشاء، وقدم توصية ذكية لتحسين التسعير وضمان التوازن المالي. الجدول يحتوي على البنود، الكميات، الأسعار، والإجماليات:\n\n{items_df.to_string(index=False)}\n\nالتوصية:\n"""
-
-                try:
-                    with st.spinner("جاري توليد التوصية..."):
-                        response = client.chat.completions.create(
-                            model="gpt-4",
-                            messages=[
-                                {"role": "system", "content": "أنت خبير في تسعير مشاريع البناء والبنية التحتية."},
-                                {"role": "user", "content": prompt}
-                            ],
-                            temperature=0.4,
-                            max_tokens=500
-                        )
-
-                    recommendation = response.choices[0].message.content
-                    st.success("تم توليد التوصية بنجاح!")
-                    st.markdown("#### التوصية الذكية:")
-                    st.info(recommendation)
-
-                except Exception as e:
-                    st.error(f"حدث خطأ أثناء الاتصال بنموذج OpenAI: {e}")
-                    st.info("يجب التأكد من تثبيت أحدث إصدار من مكتبة OpenAI: `pip install openai --upgrade`")
-                    
-        # واجهة تعديل أسعار الوحدات
-        st.markdown("### تعديل أسعار الوحدات")
-        
-        # تقسيم البنود إلى مجموعتين للعرض
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        half = len(items) // 2 + len(items) % 2
-        
-        with col1:
-            for idx in range(half):
-                if idx < len(items):
-                    row = items.iloc[idx]
-                    price = st.number_input(
-                        f"{row['رقم البند']}: {row['وصف البند'][:30]}... ({row['الوحدة']})",
-                        value=float(row['سعر الوحدة']),
-                        min_value=0.0,
-                        key=f"price1_{idx}"
-                    )
-                    items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = price
-                    items.at[idx, 'الإجمالي'] = price * items.at[idx, 'الكمية']
-        
-        with col2:
-            for idx in range(half, len(items)):
-                row = items.iloc[idx]
-                price = st.number_input(
-                    f"{row['رقم البند']}: {row['وصف البند'][:30]}... ({row['الوحدة']})",
-                    value=float(row['سعر الوحدة']),
-                    min_value=0.0,
-                    key=f"price2_{idx}"
-                )
-                items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = price
-                items.at[idx, 'الإجمالي'] = price * items.at[idx, 'الكمية']
-        
-        # حساب وعرض إجماليات التسعير
-        total_price = items['الإجمالي'].sum()
-        
-        st.markdown("### إجماليات التسعير")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            st.metric("إجمالي التكاليف المباشرة", f"{total_price:,.2f} ريال")
-        
-        with col2:
-            overhead_percentage = st.slider("نسبة المصاريف العامة والأرباح (%)", 5, 30, 15)
-            overhead_value = total_price * overhead_percentage / 100
-            st.metric("المصاريف العامة والأرباح", f"{overhead_value:,.2f} ريال")
-        
-        with col3:
-            grand_total = total_price + overhead_value
-            st.metric("الإجمالي النهائي", f"{grand_total:,.2f} ريال")
-        
-        # رسم بياني لتوزيع التكاليف
-        st.markdown("### تحليل التكاليف")
-        
-        # حساب النسب المئوية لكل بند
-        pie_data = items.copy()
-        pie_data['نسبة من إجمالي التكاليف'] = pie_data['الإجمالي'] / total_price * 100
-        
-        fig = px.pie(
-            pie_data,
-            values='نسبة من إجمالي التكاليف',
-            names='وصف البند',
-            title='توزيع التكاليف حسب البنود',
-            hole=0.4
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # أزرار العمليات
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            if st.button("حفظ التسعير"):
-                # تحديث بيانات التسعير الحالي
-                st.session_state.current_pricing['items'] = items.copy()
-                st.success("تم حفظ التسعير بنجاح!")
-        
-        with col2:
-            if st.button("تصدير إلى Excel"):
-                st.success("تم تصدير التسعير إلى Excel بنجاح!")
-        
-        with col3:
-            if st.button("تحليل المخاطر المالية"):
-                st.success("تم إرسال الطلب إلى وحدة تحليل المخاطر!")
-    
-    def _render_unbalanced_pricing_tab(self):
-        """عرض تبويب التسعير غير المتزن"""
-        
-        st.markdown("### التسعير غير المتزن")
-        
-        # التحقق من وجود تسعير حالي
-        if 'current_pricing' not in st.session_state or st.session_state.current_pricing is None:
-            st.warning("ليس هناك تسعير حالي. يرجى إنشاء تسعير جديد أولاً.")
-            return
-        
-        # شرح التسعير غير المتزن
-        with st.expander("ما هو التسعير غير المتزن؟", expanded=False):
-            st.markdown("""
-            **التسعير غير المتزن** هو استراتيجية تسعير تقوم على توزيع التكاليف بين بنود المناقصة بشكل غير متساوٍ، مع الحفاظ على إجمالي قيمة العطاء.
-            
-            ### استراتيجيات التسعير غير المتزن:
-            
-            1. **التحميل الأمامي (Front Loading)**: زيادة أسعار البنود المبكرة في المشروع للحصول على تدفق نقدي أفضل في بداية المشروع.
-            2. **التحميل الخلفي (Back Loading)**: زيادة أسعار البنود المتأخرة في المشروع.
-            3. **تحميل البنود المؤكدة**: زيادة أسعار البنود التي من المؤكد تنفيذها بالكميات المحددة.
-            4. **تخفيض أسعار البنود المحتملة**: تخفيض أسعار البنود التي قد تزيد كمياتها أثناء التنفيذ.
-            
-            ### مزايا التسعير غير المتزن:
-            
-            - تحسين التدفق النقدي للمشروع.
-            - تعظيم الربحية في حالة التغييرات والأوامر التغييرية.
-            - زيادة فرص الفوز بالمناقصة.
-            
-            ### مخاطر التسعير غير المتزن:
-            
-            - قد يتم رفض العطاء إذا كان عدم التوازن واضحاً.
-            - قد تتأثر السمعة سلباً إذا تم استخدامه بشكل مفرط.
-            - قد يؤدي إلى خسائر إذا لم يتم تنفيذ البنود ذات الأسعار العالية.
-            """)
-        
-        # عرض بنود التسعير الحالي
-        items = st.session_state.current_pricing['items'].copy()
-        
-        # إضافة عمود إستراتيجية التسعير
-        if 'إستراتيجية التسعير' not in items.columns:
-            items['إستراتيجية التسعير'] = 'متوازن'
-        
-        st.markdown("### إستراتيجية التسعير غير المتزن")
-        
-        # اختيار الإستراتيجية
-        strategy = st.selectbox(
-            "اختر إستراتيجية التسعير",
-            [
-                "تحميل أمامي (Front Loading)",
-                "تحميل البنود المؤكدة",
-                "تخفيض البنود المحتمل زيادتها",
-                "إستراتيجية مخصصة"
-            ]
-        )
-        
-        # تطبيق الإستراتيجية المختارة
-        if strategy == "تحميل أمامي (Front Loading)":
-            # محاكاة تحميل أمامي
-            items_count = len(items)
-            early_items = items.iloc[:items_count//3].index
-            middle_items = items.iloc[items_count//3:2*items_count//3].index
-            late_items = items.iloc[2*items_count//3:].index
-            
-            # تطبيق الزيادة والنقصان
-            for idx in early_items:
-                items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 1.3  # زيادة 30%
-                items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'زيادة'
-            
-            for idx in middle_items:
-                items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'متوازن'
-            
-            for idx in late_items:
-                items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 0.7  # نقص 30%
-                items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'نقص'
-        
-        elif strategy == "تحميل البنود المؤكدة":
-            # محاكاة - اعتبار بعض البنود مؤكدة
-            confirmed_items = [0, 2, 4]  # الأصفار-مستندة
-            variable_items = [idx for idx in range(len(items)) if idx not in confirmed_items]
-            
-            # تطبيق الزيادة والنقصان
-            for idx in confirmed_items:
-                if idx < len(items):
-                    items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 1.25  # زيادة 25%
-                    items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'زيادة'
-            
-            for idx in variable_items:
-                if idx < len(items):
-                    items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 0.85  # نقص 15%
-                    items.at[idx, 'إستراتيجية ��لتسعير'] = 'نقص'
-        
-        elif strategy == "تخفيض البنود المحتمل زيادتها":
-            # محاكاة - اعتبار بعض البنود محتمل زيادتها
-            variable_items = [1, 3]  # الأصفار-مستندة
-            other_items = [idx for idx in range(len(items)) if idx not in variable_items]
-            
-            # تطبيق الزيادة والنقصان
-            for idx in variable_items:
-                if idx < len(items):
-                    items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 0.7  # نقص 30%
-                    items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'نقص'
-            
-            for idx in other_items:
-                if idx < len(items):
-                    items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 1.15  # زيادة 15%
-                    items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'زيادة'
-        
-        else:  # إستراتيجية مخصصة
-            st.markdown("### تعديل أسعار البنود يدوياً")
-            st.markdown("قم بتعديل أسعار البنود وإستراتيجية التسعير يدوياً.")
-        
-        # حساب الإجمالي بعد التعديل
-        items['الإجمالي'] = items['الكمية'] * items['سعر الوحدة']
-        
-        # تعيين ألوان للإستراتيجيات
-        def highlight_strategy(val):
-            if val == 'زيادة':
-                return 'background-color: #a8e6cf'
-            elif val == 'نقص':
-                return 'background-color: #ff9aa2'
-            return ''
-        
-        # عرض الجدول مع تنسيق
-        st.markdown("### بنود التسعير غير المتزن")
-        styled_items = items.style.applymap(highlight_strategy, subset=['إستراتيجية التسعير'])
-        st.dataframe(styled_items, use_container_width=True)
-        
-        # المقارنة بين التسعير المتوازن وغير المتوازن
-        st.markdown("### مقارنة التسعير المتوازن وغير المتوازن")
-        
-        original_items = st.session_state.current_pricing['items'].copy()
-        original_total = original_items['الإجمالي'].sum()
-        unbalanced_total = items['الإجمالي'].sum()
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            st.metric("إجمالي التسعير المتوازن", f"{original_total:,.2f} ريال")
-        
-        with col2:
-            st.metric("إجمالي التسعير غير المتوازن", f"{unbalanced_total:,.2f} ريال")
-        
-        with col3:
-            diff = unbalanced_total - original_total
-            st.metric("الفرق", f"{diff:,.2f} ريال", delta=f"{diff/original_total*100:.1f}%")
-        
-        # المعايرة للحفاظ على إجمالي التسعير
-        if abs(diff) > 1:  # إذا كان هناك فرق كبير
-            if st.button("معايرة الأسعار للحفاظ على إجمالي التسعير"):
-                # تعديل الأسعار للحفاظ على إجمالي التكلفة
-                adjustment_factor = original_total / unbalanced_total
-                items['سعر الوحدة'] = items['سعر الوحدة'] * adjustment_factor
-                items['الإجمالي'] = items['الكمية'] * items['سعر الوحدة']
-                
-                st.success(f"تم تعديل الأسعار للحفاظ على إجمالي التسعير الأصلي ({original_total:,.2f} ريال)")
-                st.dataframe(items, use_container_width=True)
-        
-        # رسم بياني للمقارنة
-        st.markdown("### تحليل بصري للتسعير غير المتوازن")
-        
-        # إعداد البيانات للرسم البياني
-        chart_data = pd.DataFrame({
-            'وصف البند': original_items['وصف البند'],
-            'التسعير المتوازن': original_items['الإجمالي'],
-            'التسعير غير المتوازن': items['الإجمالي']
-        })
-        
-        # رسم بياني شريطي للمقارنة
-        fig = go.Figure()
-        
-        fig.add_trace(go.Bar(
-            x=chart_data['وصف البند'],
-            y=chart_data['التسعير المتوازن'],
-            name='التسعير المتوازن',
-            marker_color='rgb(55, 83, 109)'
-        ))
-        
-        fig.add_trace(go.Bar(
-            x=chart_data['وصف البند'],
-            y=chart_data['التسعير غير المتوازن'],
-            name='التسعير غير المتوازن',
-            marker_color='rgb(26, 118, 255)'
-        ))
-        
-        fig.update_layout(
-            title='مقارنة بين التسعير المتوازن وغير المتوازن',
-            xaxis_tickfont_size=14,
-            yaxis=dict(
-                title='الإجمالي (ريال)',
-                titlefont_size=16,
-                tickfont_size=14,
-            ),
-            legend=dict(
-                x=0,
-                y=1.0,
-                bgcolor='rgba(255, 255, 255, 0)',
-                bordercolor='rgba(255, 255, 255, 0)'
-            ),
-            barmode='group',
-            bargap=0.15,
-            bargroupgap=0.1
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # زر حفظ التسعير غير المتوازن
-        if st.button("حفظ التسعير غير المتوازن"):
-            st.session_state.current_pricing['items'] = items.copy()
-            st.session_state.current_pricing['method'] = "التسعير غير المتزن"
-            st.success("تم حفظ التسعير غير المتوازن بنجاح!")
-            
-    def _render_local_content_tab(self):
-        """عرض تبويب المحتوى المحلي"""
-        
-        st.markdown("### تحليل المحتوى المحلي")
-        
-        # التحقق من وجود تسعير حالي
-        if 'current_pricing' not in st.session_state or st.session_state.current_pricing is None:
-            st.warning("ليس هناك تسعير حالي. يرجى إنشاء تسعير جديد أولاً.")
-            return
-        
-        # شرح المحتوى المحلي
-        with st.expander("ما هو المحتوى المحلي؟", expanded=False):
-            st.markdown("""
-            **المحتوى المحلي** هو نسبة المنتجات والخدمات والقوى العاملة المحلية المستخدمة في المشروع. يهدف إلى زيادة مساهمة المنتجات والخدمات المحلية في المشاريع.
-            
-            ### مكونات المحتوى المحلي:
-            
-            1. **المنتجات**: المنتجات والمواد المصنعة محلياً.
-            2. **الخدمات**: الخدمات المقدمة من شركات محلية.
-            3. **القوى العاملة**: العمالة والكوادر الفنية والإدارية المحلية.
-            
-            ### أهمية المحتوى المحلي:
-            
-            - تعزيز الاقتصاد المحلي وخلق فرص عمل.
-            - تحقيق أهداف رؤية 2030 في زيادة المحتوى المحلي.
-            - التأهل للمشاريع الحكومية التي تتطلب نسبة محتوى محلي محددة.
-            - الحصول على حوافز وأفضلية في المناقصات الحكومية.
-            
-            ### متطلبات المحتوى المحلي:
-            
-            - نسبة المحتوى المحلي للقوى العاملة: 80%
-            - نسبة المحتوى المحلي للمنتجات: 70%
-            - نسبة المحتوى المحلي للخدمات: 60%
-            """)
-            
-        # عرض لوحة إدخال بيانات المحتوى المحلي
-        st.markdown("### بيانات المحتوى المحلي")
-        
-        # التبويبات لأنواع المحتوى المحلي
-        lc_tabs = st.tabs(["المنتجات", "الخدمات", "القوى العاملة", "التحليل"])
-        
-        with lc_tabs[0]:  # المنتجات
-            st.markdown("#### بيانات المنتجات")
-            
-            # إنشاء بيانات افتراضية للمنتجات إذا لم تكن موجودة
-            if 'local_content_products' not in st.session_state:
-                st.session_state.local_content_products = pd.DataFrame({
-                    'المنتج': [
-                        "خرسانة مسلحة",
-                        "حديد تسليح",
-                        "بلوك خرساني",
-                        "عزل مائي",
-                        "دهانات"
-                    ],
-                    'الكمية': [250, 25, 400, 500, 600],
-                    'سعر_الوحدة': [1200, 6000, 200, 100, 50],
-                    'التكلفة_الإجمالية': [300000, 150000, 80000, 50000, 30000],
-                    'نسبة_المحتوى_المحلي': [0.95, 0.70, 0.98, 0.60, 0.80]
-                })
-                
-                # حساب التكلفة الإجمالية
-                st.session_state.local_content_products['التكلفة_الإجمالية'] = st.session_state.local_content_products['الكمية'] * st.session_state.local_content_products['سعر_الوحدة']
-            
-            # عرض جدول البنود مع إمكانية التعديل
-            edited_products = st.data_editor(
-                st.session_state.local_content_products,
-                use_container_width=True,
-                hide_index=True,
-                num_rows="dynamic"
-            )
-            st.session_state.local_content_products = edited_products
-            
-            # عرض ملخص المنتجات
-            total_products_cost = edited_products['التكلفة_الإجمالية'].sum()
-            avg_local_content = (edited_products['التكلفة_الإجمالية'] * edited_products['نسبة_المحتوى_المحلي']).sum() / total_products_cost if total_products_cost > 0 else 0
-            
-            st.markdown(f"""
-            **إجمالي تكلفة المنتجات**: {total_products_cost:,.2f} ريال
-            
-            **متوسط نسبة المحتوى المحلي للمنتجات**: {avg_local_content*100:.2f}%
-            
-            **المستهدف**: 70%
-            
-            **الحالة**: {"✅ ملتزم" if avg_local_content >= 0.7 else "❌ غير ملتزم"}
-            """)
-        
-        with lc_tabs[1]:  # الخدمات
-            st.markdown("#### بيانات الخدمات")
-            
-            # إنشاء بيانات افتراضية للخدمات إذا لم تكن موجودة
-            if 'local_content_services' not in st.session_state:
-                st.session_state.local_content_services = pd.DataFrame({
-                    'الخدمة': [
-                        "تصميم معماري",
-                        "إشراف هندسي",
-                        "خدمات نقل",
-                        "خدمات أمن وسلامة",
-                        "صيانة ونظافة"
-                    ],
-                    'التكلفة': [100000, 120000, 50000, 30000, 20000],
-                    'نسبة_المحتوى_المحلي': [0.90, 0.85, 0.90, 0.95, 0.95]
-                })
-            
-            # عرض جدول الخدمات مع إمكانية التعديل
-            edited_services = st.data_editor(
-                st.session_state.local_content_services,
-                use_container_width=True,
-                hide_index=True,
-                num_rows="dynamic"
-            )
-            st.session_state.local_content_services = edited_services
-            
-            # عرض ملخص الخدمات
-            total_services_cost = edited_services['التكلفة'].sum()
-            avg_local_content = (edited_services['التكلفة'] * edited_services['نسبة_المحتوى_المحلي']).sum() / total_services_cost if total_services_cost > 0 else 0
-            
-            st.markdown(f"""
-            **إجمالي تكلفة الخدمات**: {total_services_cost:,.2f} ريال
-            
-            **متوسط نسبة المحتوى المحلي للخدمات**: {avg_local_content*100:.2f}%
-            
-            **المستهدف**: 60%
-            
-            **الحالة**: {"✅ ملتزم" if avg_local_content >= 0.6 else "❌ غير ملتزم"}
-            """)
-        
-        with lc_tabs[2]:  # القوى العاملة
-            st.markdown("#### بيانات القوى العاملة")
-            
-            # إنشاء بيانات افتراضية للقوى العاملة إذا لم تكن موجودة
-            if 'local_content_labor' not in st.session_state:
-                st.session_state.local_content_labor = pd.DataFrame({
-                    'فئة_العمالة': [
-                        "مهندسون",
-                        "فنيون",
-                        "عمال بناء",
-                        "إداريون",
-                        "مشرفون"
-                    ],
-                    'العدد': [5, 10, 30, 3, 4],
-                    'الراتب_الشهري': [15000, 8000, 3000, 10000, 12000],
-                    'المدة_بالأشهر': [12, 12, 12, 12, 12],
-                    'نسبة_المحتوى_المحلي': [0.75, 0.65, 0.60, 0.90, 0.80]
-                })
-                
-                # حساب التكلفة الإجمالية
-                st.session_state.local_content_labor['التكلفة_الإجمالية'] = st.session_state.local_content_labor['العدد'] * st.session_state.local_content_labor['الراتب_الشهري'] * st.session_state.local_content_labor['المدة_بالأشهر']
-            
-            # عرض جدول القوى العاملة مع إمكانية التعديل
-            edited_labor = st.data_editor(
-                st.session_state.local_content_labor,
-                use_container_width=True,
-                hide_index=True,
-                num_rows="dynamic"
-            )
-            
-            # إعادة حساب التكلفة الإجمالية بعد التعديل
-            edited_labor['التكلفة_الإجمالية'] = edited_labor['العدد'] * edited_labor['الراتب_الشهري'] * edited_labor['المدة_بالأشهر']
-            st.session_state.local_content_labor = edited_labor
-            
-            # عرض ملخص القوى العاملة
-            total_labor_cost = edited_labor['التكلفة_الإجمالية'].sum()
-            avg_local_content = (edited_labor['التكلفة_الإجمالية'] * edited_labor['نسبة_المحتوى_المحلي']).sum() / total_labor_cost if total_labor_cost > 0 else 0
-            
-            st.markdown(f"""
-            **إجمالي تكلفة القوى العاملة**: {total_labor_cost:,.2f} ريال
-            
-            **متوسط نسبة المحتوى المحلي للقوى العاملة**: {avg_local_content*100:.2f}%
-            
-            **المستهدف**: 80%
-            
-            **الحالة**: {"✅ ملتزم" if avg_local_content >= 0.8 else "❌ غير ملتزم"}
-            """)
-        
-        with lc_tabs[3]:  # التحليل
-            st.markdown("#### تحليل المحتوى المحلي")
-            
-            # حساب المحتوى المحلي الإجمالي
-            try:
-                # تجميع بيانات تحليل المحتوى المحلي
-                products_cost = st.session_state.local_content_products['التكلفة_الإجمالية'].sum()
-                products_local_content = (st.session_state.local_content_products['التكلفة_الإجمالية'] * st.session_state.local_content_products['نسبة_المحتوى_المحلي']).sum() / products_cost if products_cost > 0 else 0
-                
-                services_cost = st.session_state.local_content_services['التكلفة'].sum()
-                services_local_content = (st.session_state.local_content_services['التكلفة'] * st.session_state.local_content_services['نسبة_المحتوى_المحلي']).sum() / services_cost if services_cost > 0 else 0
-                
-                labor_cost = st.session_state.local_content_labor['التكلفة_الإجمالية'].sum()
-                labor_local_content = (st.session_state.local_content_labor['التكلفة_الإجمالية'] * st.session_state.local_content_labor['نسبة_المحتوى_المحلي']).sum() / labor_cost if labor_cost > 0 else 0
-                
-                # حساب الوزن النسبي لكل مكون
-                total_cost = products_cost + services_cost + labor_cost
-                products_weight = products_cost / total_cost if total_cost > 0 else 0
-                services_weight = services_cost / total_cost if total_cost > 0 else 0
-                labor_weight = labor_cost / total_cost if total_cost > 0 else 0
-                
-                # حساب المحتوى المحلي الإجمالي
-                total_local_content = (products_local_content * products_weight) + (services_local_content * services_weight) + (labor_local_content * labor_weight)
-                
-                # عرض ملخص المحتوى المحلي
-                st.markdown("### ملخص المحتوى المحلي")
-                
-                col1, col2, col3 = st.columns(3)
-                
-                with col1:
-                    st.metric("إجمالي التكاليف", f"{total_cost:,.2f} ريال")
-                
-                with col2:
-                    st.metric("نسبة المحتوى المحلي الإجمالية", f"{total_local_content*100:.2f}%")
-                
-                with col3:
-                    target_local_content = 0.7  # 70%
-                    st.metric("الحالة", "ملتزم" if total_local_content >= target_local_content else "غير ملتزم", delta=f"{(total_local_content - target_local_content)*100:.2f}%")
-                
-                # عرض رسم بياني للمقارنة
-                st.markdown("### تحليل بصري للمحتوى المحلي")
-                
-                # رسم بياني شريطي لنسب المحتوى المحلي
-                categories = ['المنتجات', 'الخدمات', 'القوى العاملة', 'الإجمالي']
-                actual_values = [products_local_content * 100, services_local_content * 100, labor_local_content * 100, total_local_content * 100]
-                target_values = [70, 60, 80, 70]  # المستهدفات
-                
-                # تهيئة البيانات للرسم البياني
-                chart_data = pd.DataFrame({
-                    'الفئة': categories,
-                    'النسبة الفعلية': actual_values,
-                    'النسبة المستهدفة': target_values
-                })
-                
-                # رسم بياني شريطي للمقارنة
-                fig = go.Figure()
-                
-                fig.add_trace(go.Bar(
-                    x=chart_data['الفئة'],
-                    y=chart_data['النسبة الفعلية'],
-                    name='النسبة الفعلية',
-                    marker_color='rgb(26, 118, 255)'
-                ))
-                
-                fig.add_trace(go.Bar(
-                    x=chart_data['الفئة'],
-                    y=chart_data['النسبة المستهدفة'],
-                    name='النسبة المستهدفة',
-                    marker_color='rgb(55, 83, 109)'
-                ))
-                
-                fig.update_layout(
-                    title='مقارنة بين النسب الفعلية والمستهدفة للمحتوى المحلي',
-                    xaxis_tickfont_size=14,
-                    yaxis=dict(
-                        title='النسبة %',
-                        titlefont_size=16,
-                        tickfont_size=14,
-                    ),
-                    legend=dict(
-                        x=0,
-                        y=1.0,
-                        bgcolor='rgba(255, 255, 255, 0)',
-                        bordercolor='rgba(255, 255, 255, 0)'
-                    ),
-                    barmode='group',
-                    bargap=0.15,
-                    bargroupgap=0.1
-                )
-                
-                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-                
-                # عرض توصيات لتحسين نسبة المحتوى المحلي
-                st.markdown("### توصيات لتحسين نسبة المحتوى المحلي")
-                
-                recommendations = []
-                
-                if products_local_content < 0.7:
-                    recommendations.append("- زيادة نسبة المحتوى المحلي للمنتجات من خلال:")
-                    recommendations.append("  - البحث عن موردين محليين للمنتجات ذات النسبة المنخفضة")
-                    recommendations.append("  - استبدال المنتجات المستوردة ببدائل محلية")
-                    recommendations.append("  - التعاون مع المصانع المحلية لتوطين صناعة المنتجات")
-                
-                if services_local_content < 0.6:
-                    recommendations.append("- زيادة نسبة المحتوى المحلي للخدمات من خلال:")
-                    recommendations.append("  - التعاقد مع شركات خدمات محلية")
-                    recommendations.append("  - تحويل الخدمات المستعان بها من الخارج إلى شركات محلية")
-                    recommendations.append("  - تأهيل الشركات المحلية لتقديم الخدمات المطلوبة")
-                
-                if labor_local_content < 0.8:
-                    recommendations.append("- زيادة نسبة المحتوى المحلي للقوى العاملة من خلال:")
-                    recommendations.append("  - زيادة توظيف الكوادر المحلية")
-                    recommendations.append("  - تدريب وتأهيل العمالة المحلية")
-                    recommendations.append("  - استبدال العمالة الأجنبية بكوادر محلية تدريجياً")
-                
-                if total_local_content < 0.7:
-                    recommendations.append("- زيادة نسبة المحتوى المحلي الإجمالية من خلال:")
-                    recommendations.append("  - إعادة توزيع الميزانية لصالح المكونات ذات النسبة العالية من المحتوى المحلي")
-                    recommendations.append("  - وضع خطة مرحلية لزيادة المحتوى المحلي")
-                    recommendations.append("  - التعاون مع اللجنة المحلية لزيادة المحتوى المحلي")
-                
-                if recommendations:
-                    for rec in recommendations:
-                        st.markdown(rec)
-                else:
-                    st.success("تهانينا! نسبة المحتوى المحلي متوافقة مع المتطلبات.")
-                
-                # حساب تأثير المحتوى المحلي على التسعير
-                st.markdown("### تأثير المحتوى المحلي على التسعير")
-                
-                # تحديد عامل تعديل السعر بناءً على نسبة المحتوى المحلي
-                price_adjustment_factor = 1.0
-                
-                if total_local_content >= 0.9:
-                    price_adjustment_factor = 0.92  # خصم 8% للمحتوى المحلي العالي جداً
-                    price_discount = "8%"
-                elif total_local_content >= 0.8:
-                    price_adjustment_factor = 0.94  # خصم 6% للمحتوى المحلي العالي
-                    price_discount = "6%"
-                elif total_local_content >= 0.7:
-                    price_adjustment_factor = 0.96  # خصم 4% للمحتوى المحلي المتوسط
-                    price_discount = "4%"
-                elif total_local_content >= 0.6:
-                    price_adjustment_factor = 0.98  # خصم 2% ��لمحتوى المحلي المنخفض
-                    price_discount = "2%"
-                else:
-                    price_adjustment_factor = 1.0   # لا خصم
-                    price_discount = "0%"
-                
-                # عرض تأثير المحتوى المحلي على التسعير
-                original_total = st.session_state.current_pricing['items']['الإجمالي'].sum()
-                adjusted_total = original_total * price_adjustment_factor
-                discount_amount = original_total - adjusted_total
-                
-                col1, col2, col3 = st.columns(3)
-                
-                with col1:
-                    st.metric("إجمالي التسعير الأصلي", f"{original_total:,.2f} ريال")
-                
-                with col2:
-                    st.metric("نسبة الخصم بسبب المحتوى المحلي", price_discount)
-                
-                with col3:
-                    st.metric("إجمالي التسعير بعد الخصم", f"{adjusted_total:,.2f} ريال", delta=f"-{discount_amount:,.2f} ريال")
-                
-                # أزرار العمليات
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    if st.button("حفظ تحليل المحتوى المحلي"):
-                        # حفظ بيانات المحتوى المحلي في التسعير الحالي
-                        st.session_state.current_pricing['local_content'] = {
-                            'products': st.session_state.local_content_products.copy(),
-                            'services': st.session_state.local_content_services.copy(),
-                            'labor': st.session_state.local_content_labor.copy(),
-                            'total_local_content': total_local_content,
-                            'price_adjustment_factor': price_adjustment_factor
-                        }
-                        
-                        st.success("تم حفظ تحليل المحتوى المحلي بنجاح!")
-                
-                with col2:
-                    if st.button("تصدير تقرير المحتوى المحلي"):
-                        st.success("تم تصدير تقرير المحتوى المحلي بنجاح!")
-                
-            except Exception as e:
-                st.error(f"حدث خطأ أثناء تحليل المحتوى المحلي: {str(e)}")
-                st.warning("تأكد من إدخال بيانات المحتوى المحلي بشكل صحيح في التبويبات السابقة.")

modules/pricing/pricing_engine.py

@@ -1,430 +0,0 @@
-"""
-وحدة التسعير المتكامل لنظام إدارة المناقصات - Hybrid Face
-"""
-
-import os
-import logging
-import threading
-import datetime
-import json
-import math
-from pathlib import Path
-
-# تهيئة السجل
-logging.basicConfig(
-    level=logging.INFO,
-    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
-)
-logger = logging.getLogger('pricing')
-
-class PricingEngine:
-    """محرك التسعير المتكامل"""
-    
-    def __init__(self, config=None, db=None):
-        """تهيئة محرك التسعير"""
-        self.config = config
-        self.db = db
-        self.pricing_in_progress = False
-        self.current_project = None
-        self.pricing_results = {}
-        
-        # إنشاء مجلد التسعير إذا لم يكن موجوداً
-        if config and hasattr(config, 'EXPORTS_PATH'):
-            self.exports_path = Path(config.EXPORTS_PATH)
-        else:
-            self.exports_path = Path('data/exports')
-            
-        if not self.exports_path.exists():
-            self.exports_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-    
-    def calculate_pricing(self, project_id, strategy="comprehensive", callback=None):
-        """حساب التسعير للمشروع"""
-        if self.pricing_in_progress:
-            logger.warning("هناك عملية تسعير جارية بالفعل")
-            return False
-        
-        self.pricing_in_progress = True
-        self.current_project = project_id
-        self.pricing_results = {
-            "project_id": project_id,
-            "strategy": strategy,
-            "pricing_start_time": datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
-            "status": "جاري التسعير",
-            "direct_costs": {},
-            "indirect_costs": {},
-            "risk_costs": {},
-            "summary": {}
-        }
-        
-        # بدء التسعير في خيط منفصل
-        thread = threading.Thread(
-            target=self._calculate_pricing_thread,
-            args=(project_id, strategy, callback)
-        )
-        thread.daemon = True
-        thread.start()
-        
-        return True
-    
-    def _calculate_pricing_thread(self, project_id, strategy, callback):
-        """خيط حساب التسعير"""
-        try:
-            # محاكاة جلب بيانات المشروع من قاعدة البيانات
-            project_data = self._get_project_data(project_id)
-            
-            if not project_data:
-                logger.error(f"لم يتم العثور على بيانات المشروع: {project_id}")
-                self.pricing_results["status"] = "فشل التسعير"
-                self.pricing_results["error"] = "لم يتم العثور على بيانات المشروع"
-                return
-            
-            # حساب التكاليف المباشرة
-            self._calculate_direct_costs(project_data)
-            
-            # حساب التكاليف غير المباشرة
-            self._calculate_indirect_costs(project_data, strategy)
-            
-            # حساب تكاليف المخاطر
-            self._calculate_risk_costs(project_data, strategy)
-            
-            # حساب ملخص التسعير
-            self._calculate_pricing_summary(strategy)
-            
-            # تحديث حالة التسعير
-            self.pricing_results["status"] = "اكتمل التسعير"
-            self.pricing_results["pricing_end_time"] = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-            
-            logger.info(f"اكتمل تسعير المشروع: {project_id}")
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تسعير المشروع: {str(e)}")
-            self.pricing_results["status"] = "فشل التسعير"
-            self.pricing_results["error"] = str(e)
-        
-        finally:
-            self.pricing_in_progress = False
-            
-            # استدعاء دالة الاستجابة إذا تم توفيرها
-            if callback and callable(callback):
-                callback(self.pricing_results)
-    
-    def _get_project_data(self, project_id):
-        """الحصول على بيانات المشروع"""
-        # في التطبيق الفعلي، سيتم جلب البيانات من قاعدة البيانات
-        # هنا نقوم بمحاكاة البيانات للتوضيح
-        
-        return {
-            "id": project_id,
-            "name": "مشروع الطرق السريعة",
-            "client": "وزارة النقل",
-            "items": [
-                {"id": 1, "name": "أعمال الحفر", "unit": "م³", "quantity": 1500, "unit_cost": 45},
-                {"id": 2, "name": "أعمال الخرسانة", "unit": "م³", "quantity": 750, "unit_cost": 1200},
-                {"id": 3, "name": "أعمال الأسفلت", "unit": "م²", "quantity": 5000, "unit_cost": 120},
-                {"id": 4, "name": "أعمال الإنارة", "unit": "عدد", "quantity": 50, "unit_cost": 3500}
-            ],
-            "resources": {
-                "materials": [
-                    {"id": 1, "name": "أسمنت", "unit": "طن", "quantity": 300, "unit_cost": 950},
-                    {"id": 2, "name": "حديد تسليح", "unit": "طن", "quantity": 120, "unit_cost": 3200},
-                    {"id": 3, "name": "رمل", "unit": "م³", "quantity": 450, "unit_cost": 75},
-                    {"id": 4, "name": "أسفلت", "unit": "طن", "quantity": 200, "unit_cost": 1800}
-                ],
-                "equipment": [
-                    {"id": 1, "name": "حفارة", "unit": "يوم", "quantity": 45, "unit_cost": 1500},
-                    {"id": 2, "name": "لودر", "unit": "يوم", "quantity": 30, "unit_cost": 1200},
-                    {"id": 3, "name": "شاحنة نقل", "unit": "يوم", "quantity": 60, "unit_cost": 800},
-                    {"id": 4, "name": "خلاطة خرسانة", "unit": "يوم", "quantity": 40, "unit_cost": 600}
-                ],
-                "labor": [
-                    {"id": 1, "name": "عمال", "unit": "يوم", "quantity": 1200, "unit_cost": 150},
-                    {"id": 2, "name": "فنيون", "unit": "يوم", "quantity": 600, "unit_cost": 300},
-                    {"id": 3, "name": "مهندسون", "unit": "يوم", "quantity": 180, "unit_cost": 800}
-                ]
-            },
-            "risks": [
-                {"id": 1, "name": "تأخر توريد المواد", "probability": "متوسط", "impact": "عالي", "cost_impact": 0.05},
-                {"id": 2, "name": "تغير أسعار المواد", "probability": "عالي", "impact": "عالي", "cost_impact": 0.08},
-                {"id": 3, "name": "ظروف جوية غير مواتية", "probability": "منخفض", "impact": "متوسط", "cost_impact": 0.03},
-                {"id": 4, "name": "نقص العمالة", "probability": "متوسط", "impact": "متوسط", "cost_impact": 0.04}
-            ],
-            "project_duration": 180,  # بالأيام
-            "location": "المنطقة الشرقية"
-        }
-    
-    def _calculate_direct_costs(self, project_data):
-        """حساب التكاليف المباشرة"""
-        # حساب تكاليف البنود
-        items_cost = 0
-        items_details = []
-        
-        for item in project_data["items"]:
-            total_cost = item["quantity"] * item["unit_cost"]
-            items_cost += total_cost
-            
-            items_details.append({
-                "id": item["id"],
-                "name": item["name"],
-                "unit": item["unit"],
-                "quantity": item["quantity"],
-                "unit_cost": item["unit_cost"],
-                "total_cost": total_cost
-            })
-        
-        # حساب تكاليف الموارد
-        materials_cost = 0
-        equipment_cost = 0
-        labor_cost = 0
-        
-        for material in project_data["resources"]["materials"]:
-            materials_cost += material["quantity"] * material["unit_cost"]
-        
-        for equipment in project_data["resources"]["equipment"]:
-            equipment_cost += equipment["quantity"] * equipment["unit_cost"]
-        
-        for labor in project_data["resources"]["labor"]:
-            labor_cost += labor["quantity"] * labor["unit_cost"]
-        
-        resources_cost = materials_cost + equipment_cost + labor_cost
-        
-        # تخزين نتائج التكاليف المباشرة
-        self.pricing_results["direct_costs"] = {
-            "items": {
-                "total": items_cost,
-                "details": items_details
-            },
-            "resources": {
-                "total": resources_cost,
-                "materials": materials_cost,
-                "equipment": equipment_cost,
-                "labor": labor_cost
-            },
-            "total_direct_costs": items_cost
-        }
-    
-    def _calculate_indirect_costs(self, project_data, strategy):
-        """حساب التكاليف غير المباشرة"""
-        direct_costs = self.pricing_results["direct_costs"]["total_direct_costs"]
-        
-        # تحديد نسب التكاليف غير المباشرة بناءً على استراتيجية التسعير
-        if strategy == "comprehensive":
-            overhead_rate = 0.15  # 15% نفقات عامة
-            profit_rate = 0.10    # 10% ربح
-            admin_rate = 0.05     # 5% تكاليف إدارية
-        elif strategy == "competitive":
-            overhead_rate = 0.12  # 12% نفقات عامة
-            profit_rate = 0.07    # 7% ربح
-            admin_rate = 0.04     # 4% تكاليف إدارية
-        else:  # balanced
-            overhead_rate = 0.13  # 13% نفقات عامة
-            profit_rate = 0.08    # 8% ربح
-            admin_rate = 0.045    # 4.5% تكاليف إدارية
-        
-        # حساب التكاليف غير المباشرة
-        overhead_cost = direct_costs * overhead_rate
-        profit_cost = direct_costs * profit_rate
-        admin_cost = direct_costs * admin_rate
-        
-        # تكاليف إضافية
-        mobilization_cost = direct_costs * 0.03  # 3% تكاليف التجهيز
-        bonds_insurance_cost = direct_costs * 0.02  # 2% تكاليف الضمانات والتأمين
-        
-        # إجمالي التكاليف غير المباشرة
-        total_indirect_costs = overhead_cost + profit_cost + admin_cost + mobilization_cost + bonds_insurance_cost
-        
-        # تخزين نتائج التكاليف غير المباشرة
-        self.pricing_results["indirect_costs"] = {
-            "overhead": {
-                "rate": overhead_rate,
-                "cost": overhead_cost
-            },
-            "profit": {
-                "rate": profit_rate,
-                "cost": profit_cost
-            },
-            "administrative": {
-                "rate": admin_rate,
-                "cost": admin_cost
-            },
-            "mobilization": {
-                "rate": 0.03,
-                "cost": mobilization_cost
-            },
-            "bonds_insurance": {
-                "rate": 0.02,
-                "cost": bonds_insurance_cost
-            },
-            "total_indirect_costs": total_indirect_costs
-        }
-    
-    def _calculate_risk_costs(self, project_data, strategy):
-        """حساب تكاليف المخاطر"""
-        direct_costs = self.pricing_results["direct_costs"]["total_direct_costs"]
-        
-        # تحويل احتمالية وتأثير المخاطر إلى قيم رقمية
-        probability_map = {
-            "منخفض": 0.3,
-            "متوسط": 0.5,
-            "عالي": 0.7
-        }
-        
-        impact_map = {
-            "منخفض": 0.3,
-            "متوسط": 0.5,
-            "عالي": 0.7
-        }
-        
-        # حساب تكاليف المخاطر
-        risk_costs = []
-        total_risk_cost = 0
-        
-        for risk in project_data["risks"]:
-            probability = probability_map.get(risk["probability"], 0.5)
-            impact = impact_map.get(risk["impact"], 0.5)
-            
-            # حساب درجة المخاطرة
-            risk_score = probability * impact
-            
-            # حساب تكلفة المخاطرة
-            risk_cost = direct_costs * risk["cost_impact"] * risk_score
-            
-            # تعديل تكلفة المخاطرة بناءً على استراتيجية التسعير
-            if strategy == "comprehensive":
-                risk_cost_factor = 1.0  # تغطية كاملة للمخاطر
-            elif strategy == "competitive":
-                risk_cost_factor = 0.7  # تغطية جزئية للمخاطر
-            else:  # balanced
-                risk_cost_factor = 0.85  # تغطية متوازنة للمخاطر
-            
-            adjusted_risk_cost = risk_cost * risk_cost_factor
-            total_risk_cost += adjusted_risk_cost
-            
-            risk_costs.append({
-                "id": risk["id"],
-                "name": risk["name"],
-                "probability": risk["probability"],
-                "impact": risk["impact"],
-                "risk_score": risk_score,
-                "cost_impact": risk["cost_impact"],
-                "risk_cost": risk_cost,
-                "adjusted_risk_cost": adjusted_risk_cost
-            })
-        
-        # تخزين نتائج تكاليف المخاطر
-        self.pricing_results["risk_costs"] = {
-            "risks": risk_costs,
-            "total_risk_cost": total_risk_cost,
-            "strategy_factor": 1.0 if strategy == "comprehensive" else (0.7 if strategy == "competitive" else 0.85)
-        }
-    
-    def _calculate_pricing_summary(self, strategy):
-        """حساب ملخص التسعير"""
-        direct_costs = self.pricing_results["direct_costs"]["total_direct_costs"]
-        indirect_costs = self.pricing_results["indirect_costs"]["total_indirect_costs"]
-        risk_costs = self.pricing_results["risk_costs"]["total_risk_cost"]
-        
-        # حساب إجمالي التكاليف
-        total_costs = direct_costs + indirect_costs + risk_costs
-        
-        # حساب ضريبة القيمة المضافة (15%)
-        vat = total_costs * 0.15
-        
-        # حساب السعر النهائي
-        final_price = total_costs + vat
-        
-        # تخزين ملخص التسعير
-        self.pricing_results["summary"] = {
-            "direct_costs": direct_costs,
-            "indirect_costs": indirect_costs,
-            "risk_costs": risk_costs,
-            "total_costs": total_costs,
-            "vat": {
-                "rate": 0.15,
-                "amount": vat
-            },
-            "final_price": final_price,
-            "strategy": strategy,
-            "pricing_notes": self._generate_pricing_notes(strategy)
-        }
-    
-    def _generate_pricing_notes(self, strategy):
-        """توليد ملاحظات التسعير"""
-        if strategy == "comprehensive":
-            return [
-                "تم تطبيق استراتيجية التسعير الشاملة التي تغطي جميع التكاليف والمخاطر",
-                "تم تضمين هامش ربح مناسب (10%) لضمان ربحية المشروع",
-                "تم تغطية جميع المخاطر المحتملة بشكل كامل",
-                "يوصى بمراجعة أسعار المواد قبل تقديم العرض النهائي"
-            ]
-        elif strategy == "competitive":
-            return [
-                "تم تطبيق استراتيجية التسعير التنافسية لزيادة فرص الفوز بالمناقصة",
-                "تم تخفيض هامش الربح (7%) لتقديم سعر تنافسي",
-                "تم تغطية المخاطر بشكل جزئي، مما يتطلب إدارة مخاطر فعالة أثناء التنفيذ",
-                "يجب مراقبة التكاليف بدقة أثناء تنفيذ المشروع لضمان الربحية"
-            ]
-        else:  # balanced
-            return [
-                "تم تطبيق استراتيجية التسعير المتوازنة التي توازن بين الربحية والتنافسية",
-                "تم تضمين هامش ربح معقول (8%) يوازن بين الربحية والتنافسية",
-                "تم تغطية المخاطر الرئيسية بشكل مناسب",
-                "يوصى بمراجعة بنود التكلفة العالية قبل تقديم العرض النهائي"
-            ]
-    
-    def get_pricing_status(self):
-        """الحصول على حالة التسعير الحالي"""
-        if not self.pricing_in_progress:
-            if not self.pricing_results:
-                return {"status": "لا يوجد تسعير جارٍ"}
-            else:
-                return {"status": self.pricing_results.get("status", "غير معروف")}
-        
-        return {
-            "status": "جاري التسعير",
-            "project_id": self.current_project,
-            "start_time": self.pricing_results.get("pricing_start_time")
-        }
-    
-    def get_pricing_results(self):
-        """الحصول على نتائج التسعير"""
-        return self.pricing_results
-    
-    def export_pricing_results(self, output_path=None):
-        """تصدير نتائج التسعير إلى ملف JSON"""
-        if not self.pricing_results:
-            logger.warning("لا توجد نتائج تسعير للتصدير")
-            return None
-        
-        if not output_path:
-            # إنشاء اسم ملف افتراضي
-            timestamp = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
-            filename = f"pricing_results_{timestamp}.json"
-            output_path = os.path.join(self.exports_path, filename)
-        
-        try:
-            with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(self.pricing_results, f, ensure_ascii=False, indent=4)
-            
-            logger.info(f"تم تصدير نتائج التسعير إلى: {output_path}")
-            return output_path
-        
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في تصدير نتائج التسعير: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def import_pricing_results(self, input_path):
-        """استيراد نتائج التسعير من ملف JSON"""
-        if not os.path.exists(input_path):
-            logger.error(f"ملف نتائج التسعير غير موجود: {input_path}")
-            return False
-        
-        try:
-            with open(input_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                self.pricing_results = json.load(f)
-            
-            logger.info(f"تم استيراد نتائج التسعير من: {input_path}")
-            return True
-        
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في استيراد نتائج التسعير: {str(e)}")
-            return False

modules/pricing/services/construction_cost_calculator.py

@@ -1,1006 +0,0 @@
-"""
-خدمة حاسبة تكاليف البناء
-تقوم هذه الخدمة بحساب تكاليف البناء بشكل تفصيلي بناءً على المكونات المختلفة:
-- المواد الخام
-- العمالة
-- المعدات
-- المصاريف الإدارية
-- هامش الربح
-"""
-
-import pandas as pd
-import numpy as np
-from datetime import datetime
-import os
-import json
-import sys
-from typing import Dict, List, Optional, Union, Any
-
-# إضافة مسار النظام للوصول لملفات التكوين
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../../")))
-try:
-    import config
-except ImportError:
-    # إذا لم يتم العثور على ملف التكوين، نستخدم قيم افتراضية
-    class DefaultConfig:
-        DATA_DIR = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../../data"))
-    config = DefaultConfig
-    
-    # إنشاء مجلد البيانات إذا لم يكن موجودًا
-    if not os.path.exists(config.DATA_DIR):
-        os.makedirs(config.DATA_DIR)
-
-class ConstructionCostCalculator:
-    """خدمة حاسبة تكاليف البناء"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة حاسبة تكاليف البناء"""
-        # تحميل بيانات المواد والأسعار المرجعية
-        self.material_rates = self._load_material_rates()
-        self.labor_rates = self._load_labor_rates()
-        self.equipment_rates = self._load_equipment_rates()
-        
-        # النسب الافتراضية للمصاريف الإدارية وهامش الربح
-        self.default_admin_expenses_percentage = 0.05  # 5%
-        self.default_profit_margin_percentage = 0.10   # 10%
-        
-        # معاملات التعديل الافتراضية
-        self.default_adjustment_factors = {
-            'location_factor': 1.0,  # معامل الموقع
-            'time_factor': 1.0,      # معامل الوقت
-            'risk_factor': 1.0,      # معامل المخاطر
-            'market_factor': 1.0     # معامل السوق
-        }
-    
-    def _load_material_rates(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
-        """تحميل أسعار المواد"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        material_rates = {
-            # مواد الخرسانة
-            'خرسانة جاهزة': {
-                'وحدة': 'م3',
-                'سعر_الوحدة': 750.0,
-                'وصف': 'خرسانة جاهزة بقوة 350 كجم/سم2',
-                'فئة': 'أعمال خرسانية'
-            },
-            'حديد تسليح': {
-                'وحدة': 'طن',
-                'سعر_الوحدة': 5500.0,
-                'وصف': 'حديد تسليح قطر 8-32 مم',
-                'فئة': 'أعمال خرسانية'
-            },
-            'أسمنت': {
-                'وحدة': 'كيس',
-                'سعر_الوحدة': 30.0,
-                'وصف': 'أسمنت بورتلاندي عادي',
-                'فئة': 'أعمال خرسانية'
-            },
-            'رمل': {
-                'وحدة': 'م3',
-                'سعر_الوحدة': 120.0,
-                'وصف': 'رمل خشن للخرسانة',
-                'فئة': 'أعمال خرسانية'
-            },
-            'زلط': {
-                'وحدة': 'م3',
-                'سعر_الوحدة': 150.0,
-                'وصف': 'زلط مقاس 10-20 مم للخرسانة',
-                'فئة': 'أعمال خرسانية'
-            },
-            
-            # مواد البناء
-            'طوب أحمر': {
-                'وحدة': '1000 قطعة',
-                'سعر_الوحدة': 900.0,
-                'وصف': 'طوب أحمر مقاس 25×12×6 سم',
-                'فئة': 'أعمال بناء'
-            },
-            'طوب أسمنتي': {
-                'وحدة': 'قطعة',
-                'سعر_الوحدة': 4.5,
-                'وصف': 'بلوك أسمنتي مقاس 20×20×40 سم',
-                'فئة': 'أعمال بناء'
-            },
-            'مونة بناء': {
-                'وحدة': 'م3',
-                'سعر_الوحدة': 350.0,
-                'وصف': 'مونة أسمنتية للبناء',
-                'فئة': 'أعمال بناء'
-            },
-            
-            # مواد التشطيبات
-            'بلاط سيراميك': {
-                'وحدة': 'م2',
-                'سعر_الوحدة': 120.0,
-                'وصف': 'بلاط سيراميك للأرضيات مقاس 40×40 سم',
-                'فئة': 'تشطيبات'
-            },
-            'بلاط بورسلين': {
-                'وحدة': 'م2',
-                'سعر_الوحدة': 180.0,
-                'وصف': 'بلاط بورسلين للأرضيات مقاس 60��60 سم',
-                'فئة': 'تشطيبات'
-            },
-            'دهانات بلاستيك': {
-                'وحدة': 'لتر',
-                'سعر_الوحدة': 35.0,
-                'وصف': 'دهان بلاستيك أساس وتشطيب',
-                'فئة': 'تشطيبات'
-            },
-            'جبس بورد': {
-                'وحدة': 'م2',
-                'سعر_الوحدة': 95.0,
-                'وصف': 'ألواح جبس بورد سمك 12 مم',
-                'فئة': 'تشطيبات'
-            },
-            
-            # مواد العزل
-            'عزل مائي': {
-                'وحدة': 'م2',
-                'سعر_الوحدة': 45.0,
-                'وصف': 'عزل مائي من البيتومين المؤكسد',
-                'فئة': 'أعمال عزل'
-            },
-            'عزل حراري': {
-                'وحدة': 'م2',
-                'سعر_الوحدة': 65.0,
-                'وصف': 'ألواح عزل حراري من البوليسترين سمك 5 سم',
-                'فئة': 'أعمال عزل'
-            }
-        }
-        
-        # محاولة تحميل البيانات من ملف إذا كان متاحًا
-        try:
-            file_path = os.path.join(config.DATA_DIR, 'material_rates.json')
-            if os.path.exists(file_path):
-                with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    loaded_data = json.load(f)
-                    material_rates.update(loaded_data)
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في تحميل بيانات أسعار المواد: {str(e)}")
-        
-        return material_rates
-    
-    def _load_labor_rates(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
-        """تحميل أسعار العمالة"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        labor_rates = {
-            # عمالة الخرسانات
-            'نجار مسلح': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 250.0,
-                'وصف': 'نجار مسلح لأعمال الشدات والفرم',
-                'فئة': 'أعمال خرسانية',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'شدة أساسات': 12, # متر مربع
-                    'شدة أعمدة': 10,  # متر مربع
-                    'شدة أسقف': 12    # متر مربع
-                }
-            },
-            'حداد مسلح': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 250.0,
-                'وصف': 'حداد مسلح لأعمال حديد التسليح',
-                'فئة': 'أعمال خرسانية',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'تجهيز وتركيب حديد أساسات': 700, # كجم
-                    'تجهيز وتركيب حديد أعمدة': 600,   # كجم
-                    'تجهيز وتركيب حديد أسقف': 650     # كجم
-                }
-            },
-            'عامل خرسانة': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 150.0,
-                'وصف': 'عامل لصب وتسوية الخرسانة',
-                'فئة': 'أعمال خرسانية',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'صب خرسانة': 15 # متر مكعب
-                }
-            },
-            
-            # عمالة البناء
-            'بناء': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 200.0,
-                'وصف': 'عامل بناء للطوب والبلوك',
-                'فئة': 'أعمال بناء',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'بناء طوب أحمر': 500, # قطعة
-                    'بناء بلوك أسمنتي': 80 # قطعة
-                }
-            },
-            'مساعد بناء': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 120.0,
-                'وصف': 'مساعد عامل بناء',
-                'فئة': 'أعمال بناء',
-                'إنتاجية_يومية': {}
-            },
-            
-            # عمالة التشطيبات
-            'مبلط': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 250.0,
-                'وصف': 'عامل تركيب بلاط وسيراميك',
-                'فئة': 'تشطيبات',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'تركيب سيراميك أرضيات': 15, # متر مربع
-                    'تركيب سيراميك حوائط': 12,  # متر مربع
-                    'تركيب بورسلين': 12         # متر مربع
-                }
-            },
-            'نقاش': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 200.0,
-                'وصف': 'عامل دهانات',
-                'فئة': 'تشطيبات',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'دهانات بلاستيك': 35,      # متر مربع
-                    'دهانات زيتية': 25         # متر مربع
-                }
-            },
-            'كهربائي': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 270.0,
-                'وصف': 'فني كهرباء',
-                'فئة': 'تشطيبات',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'تأسيس نقاط كهرباء': 15,   # نقطة
-                    'تركيب لوحات توزيع': 2     # لوحة
-                }
-            },
-            'سباك': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 250.0,
-                'وصف': 'فني سباكة',
-                'فئة': 'تشطيبات',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'تأسيس نقاط صرف': 8,      # نقطة
-                    'تأسيس نقاط تغذية': 10,    # نقطة
-                    'تركيب أطقم حمامات': 2     # طقم
-                }
-            },
-            
-            # مراقبة وإشراف
-            'مهندس موقع': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 500.0,
-                'وصف': 'مهندس إشراف موقع',
-                'فئة': 'إشراف'
-            },
-            'مراقب فني': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 300.0,
-                'وصف': 'مراقب فني للتنفيذ',
-                'فئة': 'إشراف'
-            }
-        }
-        
-        # محاولة تحميل البيانات من ملف إذا كان متاحًا
-        try:
-            file_path = os.path.join(config.DATA_DIR, 'labor_rates.json')
-            if os.path.exists(file_path):
-                with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    loaded_data = json.load(f)
-                    labor_rates.update(loaded_data)
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في تحميل بيانات أسعار العمالة: {str(e)}")
-        
-        return labor_rates
-    
-    def _load_equipment_rates(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
-        """تحميل أسعار المعدات"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        equipment_rates = {
-            # معدات الحفر والتسوية
-            'حفار صغير': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 1200.0,
-                'وصف': 'حفار صغير (بوبكات) بقدرة 70 حصان',
-                'فئة': 'معدات حفر',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'حفر في تربة عادية': 60   # متر مكعب
-                }
-            },
-            'حفار متوسط': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 2500.0,
-                'وصف': 'حفار متوسط الحجم بقدرة 150 حصان',
-                'فئة': 'معدات حفر',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'حفر في تربة عادية': 200   # متر مكعب
-                }
-            },
-            'لودر': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 2000.0,
-                'وصف': 'لودر أمامي لنقل التربة',
-                'فئة': 'معدات حفر',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'تحميل تربة': 300,        # متر مكعب
-                    'تسوية موقع': 1500        # متر مربع
-                }
-            },
-            'جريدر': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 2200.0,
-                'وصف': 'جريدر لتسوية الموقع',
-                'فئة': 'معدات حفر',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'تسوية طرق': 3000         # متر مربع
-                }
-            },
-            
-            # معدات الخرسانة
-            'خلاطة خرسانة': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 350.0,
-                'وصف': 'خلاطة خرسانة بسعة 0.5 متر مكعب',
-                'فئة': 'معدات خرسانة',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'خلط خرسانة': 15          # متر مكعب
-                }
-            },
-            'هزاز خرسانة': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 150.0,
-                'وصف': 'هزاز خرسانة كهربائي',
-                'فئة': 'معدات خرسانة',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'دمك خرسانة': 40          # متر مكعب
-                }
-            },
-            'شاحنة خرسانة جاهزة': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 3000.0,
-                'وصف': 'شاحنة خرسانة جاهزة (مكسر) سعة 8 متر مكعب',
-                'فئة': 'معدات خرسانة',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'نقل وصب خرسانة': 50     # متر مكعب
-                }
-            },
-            'مضخة خرسانة': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 5000.0,
-                'وصف': 'مضخة خرسانة بذراع 42 متر',
-                'فئة': 'معدات خرسانة',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'ضخ خرسانة': 120         # متر مكعب
-                }
-            },
-            
-            # معدات رفع ونقل
-            'رافعة برجية': {
-                'وحدة': 'شهر',
-                'سعر_الوحدة': 35000.0,
-                'وصف': 'رافعة برجية بارتفاع 40 متر',
-                'فئة': 'معدات رفع',
-            },
-            'ونش شوكة': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 1500.0,
-                'وصف': 'ونش شوكة لرفع مواد البناء',
-                'فئة': 'معدات رفع',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'رفع ونقل مواد': 100      # طن
-                }
-            },
-            'شاحنة نقل': {
-                'وحدة': 'يوم',
-                'سعر_الوحدة': 1200.0,
-                'وصف': 'شاحنة نقل حمولة 20 طن',
-                'فئة': 'معدات نقل',
-                'إنتاجية_يومية': {
-                    'نقل مواد': 80            # طن
-                }
-            }
-        }
-        
-        # محاولة تحميل البيانات من ملف إذا كان متاحًا
-        try:
-            file_path = os.path.join(config.DATA_DIR, 'equipment_rates.json')
-            if os.path.exists(file_path):
-                with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    loaded_data = json.load(f)
-                    equipment_rates.update(loaded_data)
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في تحميل بيانات أسعار المعدات: {str(e)}")
-        
-        return equipment_rates
-    
-    def calculate_item_cost(self, item_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        حساب تكلفة بند محدد بكافة مكوناته
-        
-        المعلمات:
-            item_data (dict): بيانات البند، تتضمن:
-                - وصف_البند (str): وصف البند
-                - الكمية (float): كمية البند
-                - الوحدة (str): وحدة القياس
-                - المواد (list): قائمة المواد المستخدمة وكمياتها
-                - العمالة (list): قائمة العمالة المستخدمة وعددها
-                - المعدات (list): قائمة المعدات المستخدمة وساعات عملها
-                - المصاريف_الإدارية (float, optional): نسبة المصاريف الإدارية (افتراضياً 5%)
-                - هامش_الربح (float, optional): نسبة هامش الربح (افتراضياً 10%)
-                - عوامل_التعديل (dict, optional): عوامل تعديل التكلفة
-        
-        العوائد:
-            dict: تفاصيل تكلفة البند بكافة عناصرها
-        """
-        # استخراج البيانات الأساسية للبند
-        item_description = item_data.get('وصف_البند', 'بند غير محدد')
-        quantity = item_data.get('الكمية', 0.0)
-        unit = item_data.get('الوحدة', 'وحدة')
-        
-        # حساب تكلفة المواد
-        materials_cost = self._calculate_materials_cost(item_data.get('المواد', []))
-        
-        # حساب تكلفة العمالة
-        labor_cost = self._calculate_labor_cost(item_data.get('العمالة', []))
-        
-        # حساب تكلفة المعدات
-        equipment_cost = self._calculate_equipment_cost(item_data.get('المعدات', []))
-        
-        # حساب التكلفة المباشرة الإجمالية
-        direct_cost = materials_cost['الإجمالي'] + labor_cost['الإجمالي'] + equipment_cost['الإجمالي']
-        
-        # حساب المصاريف الإدارية
-        admin_percentage = item_data.get('المصاريف_الإدارية', self.default_admin_expenses_percentage)
-        admin_cost = direct_cost * admin_percentage
-        
-        # حساب هامش الربح
-        profit_percentage = item_data.get('هامش_الربح', self.default_profit_margin_percentage)
-        profit_margin = (direct_cost + admin_cost) * profit_percentage
-        
-        # حساب التكلفة الإجمالية
-        total_cost = direct_cost + admin_cost + profit_margin
-        
-        # حساب سعر الوحدة
-        unit_price = total_cost / quantity if quantity > 0 else 0.0
-        
-        # تطبيق عوامل التعديل إذا وجدت
-        adjustment_factors = item_data.get('عوامل_التعديل', self.default_adjustment_factors)
-        adjustment_factor = self._calculate_adjustment_factor(adjustment_factors)
-        
-        adjusted_unit_price = unit_price * adjustment_factor
-        adjusted_total_cost = total_cost * adjustment_factor
-        
-        # إعداد النتائج
-        result = {
-            'وصف_البند': item_description,
-            'الكمية': quantity,
-            'الوحدة': unit,
-            'تكاليف_مباشرة': {
-                'المواد': materials_cost,
-                'العمالة': labor_cost,
-                'المعدات': equipment_cost,
-                'إجمالي_تكاليف_مباشرة': direct_cost
-            },
-            'مصاريف_إدارية': {
-                'نسبة': admin_percentage * 100,
-                'قيمة': admin_cost
-            },
-            'هامش_ربح': {
-                'نسبة': profit_percentage * 100,
-                'قيمة': profit_margin
-            },
-            'التكلفة_الإجمالية': total_cost,
-            'سعر_الوحدة': unit_price,
-            'عوامل_التعديل': {
-                'المعامل_الإجمالي': adjustment_factor,
-                'التفاصيل': adjustment_factors
-            },
-            'السعر_المعدل': {
-                'سعر_الوحدة': adjusted_unit_price,
-                'إجمالي': adjusted_total_cost
-            }
-        }
-        
-        return result
-    
-    def _calculate_materials_cost(self, materials: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        حساب تكلفة المواد
-        
-        المعلمات:
-            materials (list): قائمة المواد المستخدمة وكمياتها
-                - الاسم (str): اسم المادة
-                - الكمية (float): الكمية المستخدمة
-                - الوحدة (str, optional): وحدة القياس
-                - سعر_الوحدة (float, optional): سعر الوحدة (يستخدم السعر من البيانات المرجعية إذا لم يتم تحديده)
-        
-        العوائد:
-            dict: تفاصيل تكلفة المواد
-        """
-        materials_details = []
-        total_cost = 0.0
-        
-        for material in materials:
-            material_name = material.get('الاسم', '')
-            quantity = material.get('الكمية', 0.0)
-            
-            # البحث عن سعر المادة من البيانات المرجعية إذا لم يتم تحديده
-            if 'سعر_الوحدة' in material:
-                unit_price = material.get('سعر_الوحدة', 0.0)
-                unit = material.get('الوحدة', 'وحدة')
-            elif material_name in self.material_rates:
-                ref_material = self.material_rates[material_name]
-                unit_price = ref_material.get('سعر_الوحدة', 0.0)
-                unit = ref_material.get('وحدة', 'وحدة')
-            else:
-                unit_price = 0.0
-                unit = material.get('الوحدة', 'وحدة')
-            
-            # حساب التكلفة
-            cost = quantity * unit_price
-            total_cost += cost
-            
-            # إضافة التفاصيل
-            materials_details.append({
-                'الاسم': material_name,
-                'الكمية': quantity,
-                'الوحدة': unit,
-                'سعر_الوحدة': unit_price,
-                'التكلفة': cost
-            })
-        
-        return {
-            'التفاصيل': materials_details,
-            'الإجمالي': total_cost
-        }
-    
-    def _calculate_labor_cost(self, labor: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        حساب تكلفة العمالة
-        
-        المعلمات:
-            labor (list): قائمة العمالة المستخدمة وعددها
-                - النوع (str): نوع العامل
-                - العدد (int): عدد العمال
-                - المدة (float): مدة العمل بالأيام
-                - سعر_اليوم (float, optional): أجر اليوم (يستخدم السعر من البيانات المرجعية إذا لم يتم تحديده)
-        
-        العوائد:
-            dict: تفاصيل تكلفة العمالة
-        """
-        labor_details = []
-        total_cost = 0.0
-        
-        for worker in labor:
-            worker_type = worker.get('النوع', '')
-            count = worker.get('العدد', 0)
-            duration = worker.get('المدة', 0.0)
-            
-            # البحث عن سعر العامل من البيانات المرجعية إذا لم يتم تحديده
-            if 'سعر_اليوم' in worker:
-                daily_rate = worker.get('سعر_اليوم', 0.0)
-            elif worker_type in self.labor_rates:
-                daily_rate = self.labor_rates[worker_type].get('سعر_الوحدة', 0.0)
-            else:
-                daily_rate = 0.0
-            
-            # حساب التكلفة
-            cost = count * duration * daily_rate
-            total_cost += cost
-            
-            # إضافة التفاصيل
-            labor_details.append({
-                'النوع': worker_type,
-                'العدد': count,
-                'المدة': duration,
-                'سعر_اليوم': daily_rate,
-                'التكلفة': cost
-            })
-        
-        return {
-            'التفاصيل': labor_details,
-            'الإجمالي': total_cost
-        }
-    
-    def _calculate_equipment_cost(self, equipment: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        حساب تكلفة المعدات
-        
-        المعلمات:
-            equipment (list): قائمة المعدات المستخدمة وساعات عملها
-                - النوع (str): نوع المعدة
-                - العدد (int): عدد المعدات
-                - المدة (float): مدة الاستخدام بالأيام
-                - سعر_اليوم (float, optional): أجر اليوم (يستخدم السعر من البيانات المرجعية إذا لم يتم تحديده)
-        
-        العوائد:
-            dict: تفاصيل تكلفة المعدات
-        """
-        equipment_details = []
-        total_cost = 0.0
-        
-        for equip in equipment:
-            equip_type = equip.get('النوع', '')
-            count = equip.get('العدد', 0)
-            duration = equip.get('المدة', 0.0)
-            
-            # البحث عن سعر المعدة من البيانات المرجعية إذا لم يتم تحديده
-            if 'سعر_اليوم' in equip:
-                daily_rate = equip.get('سعر_اليوم', 0.0)
-            elif equip_type in self.equipment_rates:
-                daily_rate = self.equipment_rates[equip_type].get('سعر_الوحدة', 0.0)
-            else:
-                daily_rate = 0.0
-            
-            # حساب التكلفة
-            cost = count * duration * daily_rate
-            total_cost += cost
-            
-            # إضافة التفاصيل
-            equipment_details.append({
-                'النوع': equip_type,
-                'العدد': count,
-                'المدة': duration,
-                'سعر_اليوم': daily_rate,
-                'التكلفة': cost
-            })
-        
-        return {
-            'التفاصيل': equipment_details,
-            'الإجمالي': total_cost
-        }
-    
-    def _calculate_adjustment_factor(self, factors: Dict[str, float]) -> float:
-        """
-        حساب المعامل الإجمالي لتعديل التكلفة
-        
-        المعلمات:
-            factors (dict): عوامل التعديل
-        
-        العوائد:
-            float: المعامل الإجمالي
-        """
-        # دمج العوامل المحددة مع العوامل الافتراضية
-        effective_factors = self.default_adjustment_factors.copy()
-        effective_factors.update(factors)
-        
-        # حساب المعامل الإجمالي
-        total_factor = 1.0
-        for factor in effective_factors.values():
-            total_factor *= factor
-        
-        return total_factor
-    
-    def calculate_project_cost(self, project_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        حساب التكلفة الإجمالية لمشروع بناء كامل
-        
-        المعلمات:
-            project_data (dict): بيانات المشروع، تتضمن:
-                - اسم_المشروع (str): اسم المشروع
-                - وصف_المشروع (str): وصف المشروع
-                - البنود (list): قائمة بنود المشروع
-                - المصاريف_الإدارية (float, optional): نسبة المصاريف الإدارية الإجمالية (افتراضياً 5%)
-                - هامش_الربح (float, optional): نسبة هامش الربح الإجمالي (افتراضياً 10%)
-                - عوامل_التعديل (dict, optional): عوامل تعديل التكلفة للمشروع
-        
-        العوائد:
-            dict: تفاصيل تكلفة المشروع بكافة عناصرها
-        """
-        # استخراج البيانات الأساسية للمشروع
-        project_name = project_data.get('اسم_المشروع', 'مشروع غير محدد')
-        project_description = project_data.get('وصف_المشروع', '')
-        items = project_data.get('البنود', [])
-        
-        # استخراج النسب الإجمالية
-        admin_percentage = project_data.get('المصاريف_الإدارية', self.default_admin_expenses_percentage)
-        profit_percentage = project_data.get('هامش_الربح', self.default_profit_margin_percentage)
-        
-        # حساب تكلفة كل بند
-        items_costs = []
-        total_direct_cost = 0.0
-        total_materials_cost = 0.0
-        total_labor_cost = 0.0
-        total_equipment_cost = 0.0
-        
-        for item_data in items:
-            # تحديث نسب المصاريف والربح للبند إذا لم تكن محددة
-            if 'المصاريف_الإدارية' not in item_data:
-                item_data['المصاريف_الإدارية'] = admin_percentage
-            
-            if 'هامش_الربح' not in item_data:
-                item_data['هامش_الربح'] = profit_percentage
-            
-            # حساب تكلفة البند
-            item_cost = self.calculate_item_cost(item_data)
-            items_costs.append(item_cost)
-            
-            # تحديث الإجماليات
-            total_materials_cost += item_cost['تكاليف_مباشرة']['المواد']['الإجمالي']
-            total_labor_cost += item_cost['تكاليف_مباشرة']['العمالة']['الإجمالي']
-            total_equipment_cost += item_cost['تكاليف_مباشرة']['المعدات']['الإجمالي']
-            total_direct_cost += item_cost['تكاليف_مباشرة']['إجمالي_تكاليف_مباشرة']
-        
-        # حساب المصاريف الإدارية
-        admin_cost = total_direct_cost * admin_percentage
-        
-        # حساب هامش الربح
-        profit_margin = (total_direct_cost + admin_cost) * profit_percentage
-        
-        # حساب التكلفة الإجمالية
-        total_cost = total_direct_cost + admin_cost + profit_margin
-        
-        # تطبيق عوامل التعديل إذا وجدت
-        adjustment_factors = project_data.get('عوامل_التعديل', self.default_adjustment_factors)
-        adjustment_factor = self._calculate_adjustment_factor(adjustment_factors)
-        
-        adjusted_total_cost = total_cost * adjustment_factor
-        
-        # إعداد النتائج
-        result = {
-            'اسم_المشروع': project_name,
-            'وصف_المشروع': project_description,
-            'تكاليف_مباشرة': {
-                'المواد': {
-                    'الإجمالي': total_materials_cost,
-                    'النسبة_المئوية': (total_materials_cost / total_direct_cost * 100) if total_direct_cost > 0 else 0
-                },
-                'العمالة': {
-                    'الإجمالي': total_labor_cost,
-                    'النسبة_المئوية': (total_labor_cost / total_direct_cost * 100) if total_direct_cost > 0 else 0
-                },
-                'المعدات': {
-                    'الإجمالي': total_equipment_cost,
-                    'النسبة_المئوية': (total_equipment_cost / total_direct_cost * 100) if total_direct_cost > 0 else 0
-                },
-                'إجمالي_تكاليف_مباشرة': total_direct_cost
-            },
-            'مصاريف_إدارية': {
-                'نسبة': admin_percentage * 100,
-                'قيمة': admin_cost
-            },
-            'هامش_ربح': {
-                'نسبة': profit_percentage * 100,
-                'قيمة': profit_margin
-            },
-            'التكلفة_الإجمالية': total_cost,
-            'عوامل_التعديل': {
-                'المعامل_الإجمالي': adjustment_factor,
-                'التفاصيل': adjustment_factors
-            },
-            'التكلفة_النهائية_المعدلة': adjusted_total_cost,
-            'تفاصيل_البنود': items_costs,
-            'عدد_البنود': len(items)
-        }
-        
-        return result
-    
-    def get_rate_info(self, item_type: str, item_name: str) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        الحصول على معلومات تفصيلية عن معدل وسعر عنصر محدد (مادة، عمالة، معدة)
-        
-        المعلمات:
-            item_type (str): نوع العنصر - 'مادة'، 'عمالة'، 'معدة'
-            item_name (str): اسم العنصر
-        
-        العوائد:
-            dict: معلومات تفصيلية عن العنصر
-        """
-        # تحديد القاموس المناسب حسب نوع العنصر
-        if item_type == 'مادة':
-            rates_dict = self.material_rates
-        elif item_type == 'عمالة':
-            rates_dict = self.labor_rates
-        elif item_type == 'معدة':
-            rates_dict = self.equipment_rates
-        else:
-            return {'خطأ': 'نوع العنصر غير صحيح'}
-        
-        # البحث عن العنصر في القاموس
-        if item_name in rates_dict:
-            return rates_dict[item_name]
-        else:
-            return {'خطأ': 'العنصر غير موجود'}
-    
-    def get_all_rates(self, item_type: str = None, category: str = None) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        الحصول على قوائم معدلات الأسعار (لجميع المواد أو العمالة أو المعدات)
-        
-        المعلمات:
-            item_type (str, optional): نوع العنصر - 'مادة'، 'عمالة'، 'معدة'، أو None لجميع الأنواع
-            category (str, optional): فئة محددة للتصفية
-        
-        العوائد:
-            dict: قوائم معدلات الأسعار
-        """
-        result = {}
-        
-        # جمع المواد حسب الفئة
-        if item_type is None or item_type == 'مادة':
-            materials = {}
-            for name, info in self.material_rates.items():
-                if category is None or info.get('فئة') == category:
-                    materials[name] = info
-            result['المواد'] = materials
-        
-        # جمع العمالة حسب الفئة
-        if item_type is None or item_type == 'عمالة':
-            labor = {}
-            for name, info in self.labor_rates.items():
-                if category is None or info.get('فئة') == category:
-                    labor[name] = info
-            result['العمالة'] = labor
-        
-        # جمع المعدات حسب الفئة
-        if item_type is None or item_type == 'معدة':
-            equipment = {}
-            for name, info in self.equipment_rates.items():
-                if category is None or info.get('فئة') == category:
-                    equipment[name] = info
-            result['المعدات'] = equipment
-        
-        return result
-    
-    def generate_sample_project_data(self) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        توليد بيانات نموذجية لمشروع بناء صغير للاختبار
-        
-        العوائد:
-            dict: بيانات المشروع النموذجية
-        """
-        # إنشاء بيانات المشروع
-        project_data = {
-            'اسم_المشروع': 'مبنى سكني صغير',
-            'وصف_المشروع': 'مبنى سكني مكون من دور أرضي بمساحة 250 متر مربع',
-            'المصاريف_الإدارية': 0.05,  # 5%
-            'هامش_الربح': 0.10,         # 10%
-            'عوامل_التعديل': {
-                'location_factor': 1.2,   # معامل الموقع (منطقة مرتفعة التكلفة)
-                'time_factor': 1.0,       # معامل الوقت
-                'risk_factor': 1.05,      # معامل المخاطر
-                'market_factor': 1.0      # معامل السوق
-            },
-            'البنود': [
-                # الأساسات
-                {
-                    'وصف_البند': 'حفر الأساسات بعمق 2 متر',
-                    'الكمية': 150.0,
-                    'الوحدة': 'م3',
-                    'المواد': [],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'عامل خرسانة', 'العدد': 4, 'المدة': 3}
-                    ],
-                    'المعدات': [
-                        {'النوع': 'حفار متوسط', 'العدد': 1, 'المدة': 2}
-                    ]
-                },
-                {
-                    'وصف_البند': 'توريد وصب خرسانة عادية للأساسات',
-                    'الكمية': 25.0,
-                    'الوحدة': 'م3',
-                    'المواد': [
-                        {'الاسم': 'خرسانة جاهزة', 'الكمية': 25.0}
-                    ],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'عامل خرسانة', 'العدد': 6, 'المدة': 1}
-                    ],
-                    'المعدات': [
-                        {'النوع': 'مضخة خرسانة', 'العدد': 1, 'المدة': 0.5}
-                    ]
-                },
-                {
-                    'وصف_البند': 'توريد وتركيب حديد تسليح للأساسات',
-                    'الكمية': 3.5,
-                    'الوحدة': 'طن',
-                    'المواد': [
-                        {'الاسم': 'حديد تسليح', 'الكمية': 3.5}
-                    ],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'حداد مسلح', 'العدد': 4, 'المدة': 3}
-                    ],
-                    'المعدات': []
-                },
-                {
-                    'وصف_البند': 'نجارة وفك شدة الأساسات',
-                    'الكمية': 120.0,
-                    'الوحدة': 'م2',
-                    'المواد': [],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'نجار مسلح', 'العدد': 4, 'المدة': 3}
-                    ],
-                    'المعدات': []
-                },
-                {
-                    'وصف_البند': 'توريد وصب خرسانة مسلحة للأساسات',
-                    'الكمية': 30.0,
-                    'الوحدة': 'م3',
-                    'المواد': [
-                        {'الاسم': 'خرسانة جاهزة', 'الكمية': 30.0}
-                    ],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'عامل خرسانة', 'العدد': 6, 'المدة': 1}
-                    ],
-                    'المعدات': [
-                        {'النوع': 'مضخة خرسانة', 'العدد': 1, 'المدة': 0.5},
-                        {'النوع': 'هزاز خرسانة', 'العدد': 2, 'المدة': 1}
-                    ]
-                },
-                
-                # الأعمدة والأسقف
-                {
-                    'وصف_البند': 'توريد وتركيب حديد تسليح للأعمدة',
-                    'الكمية': 2.8,
-                    'الوحدة': 'طن',
-                    'المواد': [
-                        {'الاسم': 'حديد تسليح', 'الكمية': 2.8}
-                    ],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'حداد مسلح', 'العدد': 4, 'المدة': 3}
-                    ],
-                    'المعدات': []
-                },
-                {
-                    'وصف_البند': 'نجارة وفك شدة الأعمدة',
-                    'الكمية': 85.0,
-                    'الوحدة': 'م2',
-                    'المواد': [],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'نجار مسلح', 'العدد': 3, 'المدة': 3}
-                    ],
-                    'المعدات': []
-                },
-                {
-                    'وصف_البند': 'توريد وصب خرسانة مسلحة للأعمدة',
-                    'الكمية': 12.0,
-                    'الوحدة': 'م3',
-                    'المواد': [
-                        {'الاسم': 'خرسانة جاهزة', 'الكمية': 12.0}
-                    ],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'عامل خرسانة', 'العدد': 4, 'المدة': 1}
-                    ],
-                    'المعدات': [
-                        {'النوع': 'مضخة خرسانة', 'العدد': 1, 'المدة': 0.5},
-                        {'النوع': 'هزاز خرسانة', 'العدد': 2, 'المدة': 1}
-                    ]
-                },
-                
-                # أعمال البناء
-                {
-                    'وصف_البند': 'توريد وبناء حوائط من الطوب الأحمر',
-                    'الكمية': 220.0,
-                    'الوحدة': 'م2',
-                    'المواد': [
-                        {'الاسم': 'طوب أحمر', 'الكمية': 16.5}  # بالألف
-                    ],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'بناء', 'العدد': 4, 'المدة': 8},
-                        {'النوع': 'مساعد بناء', 'العدد': 4, 'المدة': 8}
-                    ],
-                    'المعدات': []
-                },
-                
-                # أعمال التشطيبات
-                {
-                    'وصف_البند': 'توريد وتركيب بلاط سيراميك للأرضيات',
-                    'الكمية': 250.0,
-                    'الوحدة': 'م2',
-                    'المواد': [
-                        {'الاسم': 'بلاط سيراميك', 'الكمية': 250.0}
-                    ],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'مبلط', 'العدد': 4, 'المدة': 7}
-                    ],
-                    'المعدات': []
-                },
-                {
-                    'وصف_البند': 'توريد وتنفيذ دهانات للحوائط',
-                    'الكمية': 450.0,
-                    'الوحدة': 'م2',
-                    'المواد': [
-                        {'ا��اسم': 'دهانات بلاستيك', 'الكمية': 90.0}  # بالتر
-                    ],
-                    'العمالة': [
-                        {'النوع': 'نقاش', 'العدد': 3, 'المدة': 8}
-                    ],
-                    'المعدات': []
-                }
-            ]
-        }
-        
-        return project_data

modules/pricing/services/construction_templates.py

@@ -1,748 +0,0 @@
-"""
-كتالوج بنود نموذجية للمقاولات
-يحتوي هذا الملف على قائمة كاملة من النماذج الجاهزة للبنود الشائعة في مشاريع المقاولات، مثل:
-- أعمال الخرسانة بأنواعها
-- المناهل وأنواع المواسير
-- التركيبات المختلفة
-- الطرق والأسفلت
-- وغيرها من أعمال المقاولات
-"""
-
-import os
-import json
-import sys
-from typing import Dict, List, Any, Optional
-from datetime import datetime
-
-# إضافة مسار النظام للوصول لملفات التكوين
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../../")))
-try:
-    import config
-except ImportError:
-    # إذا لم يتم العثور على ملف التكوين، نستخدم قيم افتراضية
-    class DefaultConfig:
-        DATA_DIR = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../../data"))
-    config = DefaultConfig
-    
-    # إنشاء مجلد البيانات إذا لم يكن موجودًا
-    if not os.path.exists(config.DATA_DIR):
-        os.makedirs(config.DATA_DIR)
-
-
-class ConstructionTemplates:
-    """كتالوج بنود نموذجية للمقاولات"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة كتالوج البنود النموذجية"""
-        self.templates_file = os.path.join(config.DATA_DIR, 'construction_templates.json')
-        self.market_prices_file = os.path.join(config.DATA_DIR, 'saudi_market_prices.json')
-        
-        # تحميل قوالب البنود النموذجية
-        self.templates = self._load_templates()
-        
-        # تحميل أسعار السوق السعودي
-        self.market_prices = self._load_market_prices()
-    
-    def _load_templates(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
-        """تحميل قوالب البنود النموذجية من الملف"""
-        if os.path.exists(self.templates_file):
-            try:
-                with open(self.templates_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    return json.load(f)
-            except Exception as e:
-                print(f"خطأ في تحميل قوالب البنود النموذجية: {str(e)}")
-        
-        # إنشاء بيانات افتراضية إذا لم يتم العثور على الملف
-        default_templates = self._create_default_templates()
-        
-        # حفظ البيانات الافتراضية
-        self._save_templates(default_templates)
-        
-        return default_templates
-    
-    def _save_templates(self, templates: Dict[str, Dict[str, Any]]) -> None:
-        """حفظ قوالب البنود النموذجية إلى الملف"""
-        try:
-            with open(self.templates_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(templates, f, ensure_ascii=False, indent=4)
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في حفظ قوالب البنود النموذجية: {str(e)}")
-    
-    def _load_market_prices(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
-        """تحميل أسعار السوق السعودي من الملف"""
-        if os.path.exists(self.market_prices_file):
-            try:
-                with open(self.market_prices_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    return json.load(f)
-            except Exception as e:
-                print(f"خطأ في تحميل أسعار السوق السعودي: {str(e)}")
-        
-        # إنشاء بيانات افتراضية إذا لم يتم العثور على الملف
-        default_prices = self._create_default_market_prices()
-        
-        # حفظ البيانات الافتراضية
-        self._save_market_prices(default_prices)
-        
-        return default_prices
-    
-    def _save_market_prices(self, prices: Dict[str, Dict[str, Any]]) -> None:
-        """حفظ أسعار السوق السعودي إلى الملف"""
-        try:
-            with open(self.market_prices_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(prices, f, ensure_ascii=False, indent=4)
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في حفظ أسعار السوق السعودي: {str(e)}")
-    
-    def _create_default_templates(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
-        """إنشاء قوالب افتراضية للبنود النموذجية"""
-        templates = {
-            "categories": {
-                "أعمال_خرسانية": {
-                    "name": "أعمال خرسانية",
-                    "description": "بنود أعمال الخرسانة المسلحة والعادية",
-                    "icon": "building"
-                },
-                "أعمال_صحية": {
-                    "name": "أعمال صحية",
-                    "description": "بنود أعمال المناهل والمواسير والتركيبات الصحية",
-                    "icon": "pipe"
-                },
-                "أعمال_طرق": {
-                    "name": "أعمال طرق",
-                    "description": "بنود أعمال الطرق والأسفلت والرصف",
-                    "icon": "road"
-                },
-                "أعمال_كهربائية": {
-                    "name": "أعمال كهربائية",
-                    "description": "بنود أعمال الكهرباء والإنارة",
-                    "icon": "zap"
-                },
-                "أعمال_ميكانيكية": {
-                    "name": "أعمال ميكانيكية",
-                    "description": "بنود أعمال التكييف والتهوية والتبريد",
-                    "icon": "thermometer"
-                }
-            },
-            "templates": {
-                # نماذج أعمال خرسانية
-                "خرسانة_مسلحة_أساسات": {
-                    "category": "أعمال_خرسانية",
-                    "name": "خرسانة مسلحة للأساسات",
-                    "description": "توريد وصب خرسانة مسلحة للأساسات بقوة لا تقل عن 300 كجم/سم2",
-                    "unit": "م3",
-                    "components": {
-                        "materials": [
-                            {"الاسم": "خرسانة جاهزة", "الكمية": 1.0, "الوحدة": "م3", "سعر_الوحدة": 750.0},
-                            {"الاسم": "حديد تسليح", "الكمية": 0.12, "الوحدة": "طن", "سعر_الوحدة": 5500.0}
-                        ],
-                        "labor": [
-                            {"النوع": "عامل خرسانة", "العدد": 4, "المدة": 0.3, "سعر_اليوم": 150.0},
-                            {"النوع": "نجار مسلح", "العدد": 2, "المدة": 0.5, "سعر_اليوم": 250.0},
-                            {"النوع": "حداد مسلح", "العدد": 2, "المدة": 0.5, "سعر_اليوم": 250.0}
-                        ],
-                        "equipment": [
-                            {"النوع": "هزاز خرسانة", "العدد": 1, "المدة": 0.3, "سعر_اليوم": 150.0}
-                        ]
-                    },
-                    "admin_expenses": 0.05,
-                    "profit_margin": 0.10,
-                    "tags": ["خرسانة", "أساسات", "مسلحة"]
-                },
-                "خرسانة_مسلحة_أعمدة": {
-                    "category": "أعمال_خرسانية",
-                    "name": "خرسانة مسلحة للأعمدة",
-                    "description": "توريد وصب خرسانة مسلحة للأعمدة بقوة لا تقل عن 350 كجم/سم2",
-                    "unit": "م3",
-                    "components": {
-                        "materials": [
-                            {"الاسم": "خرسانة جاهزة", "الكمية": 1.0, "الوحدة": "م3", "سعر_الوحدة": 750.0},
-                            {"الاسم": "حديد تسليح", "الكمية": 0.18, "الوحدة": "طن", "سعر_الوحدة": 5500.0}
-                        ],
-                        "labor": [
-                            {"النوع": "عامل خرسانة", "العدد": 4, "المدة": 0.4, "سعر_اليوم": 150.0},
-                            {"النوع": "نجار مسلح", "العدد": 2, "المدة": 0.7, "سعر_اليوم": 250.0},
-                            {"النوع": "حداد مسلح", "العدد": 2, "المدة": 0.7, "سعر_اليوم": 250.0}
-                        ],
-                        "equipment": [
-                            {"النوع": "هزاز خرسانة", "العدد": 2, "المدة": 0.4, "سعر_اليوم": 150.0}
-                        ]
-                    },
-                    "admin_expenses": 0.05,
-                    "profit_margin": 0.10,
-                    "tags": ["خرسانة", "أعمدة", "مسلحة"]
-                },
-                "خرسانة_مسلحة_أسقف": {
-                    "category": "أعمال_خرسانية",
-                    "name": "خرسانة مسلحة للأسقف",
-                    "description": "توريد وصب خرسانة مسلحة للأسقف والبلاطات بقوة لا تقل عن 350 كجم/سم2",
-                    "unit": "م3",
-                    "components": {
-                        "materials": [
-                            {"الاسم": "خرسانة جاهزة", "الكمية": 1.0, "الوحدة": "م3", "سعر_الوحدة": 750.0},
-                            {"الاسم": "حديد تسليح", "الكمية": 0.16, "الوحدة": "طن", "سعر_الوحدة": 5500.0}
-                        ],
-                        "labor": [
-                            {"النوع": "عامل خرسانة", "العدد": 5, "المدة": 0.5, "سعر_اليوم": 150.0},
-                            {"النوع": "نجار مسلح", "العدد": 3, "المدة": 0.8, "سعر_اليوم": 250.0},
-                            {"النوع": "حداد مسلح", "العدد": 3, "المدة": 0.8, "سعر_اليوم": 250.0}
-                        ],
-                        "equipment": [
-                            {"النوع": "هزاز خرسانة", "العدد": 2, "المدة": 0.5, "سعر_اليوم": 150.0}
-                        ]
-                    },
-                    "admin_expenses": 0.05,
-                    "profit_margin": 0.10,
-                    "tags": ["خرسانة", "أسقف", "بلاطات", "مسلحة"]
-                },
-                
-                # نماذج أعمال صحية
-                "منهل_تفتيش_خرساني": {
-                    "category": "أعمال_صحية",
-                    "name": "منهل تفتيش خرساني",
-                    "description": "توريد وتركيب منهل تفتيش خرساني قطر 1 متر وعمق 2 متر",
-                    "unit": "عدد",
-                    "components": {
-                        "materials": [
-                            {"الاسم": "خرسانة جاهزة", "الكمية": 1.5, "الوحدة": "م3", "سعر_الوحدة": 750.0},
-                            {"الاسم": "حديد تسليح", "الكمية": 0.15, "الوحدة": "طن", "سعر_الوحدة": 5500.0},
-                            {"الاسم": "غطاء منهل حديد", "الكمية": 1, "الوحدة": "عدد", "سعر_الوحدة": 1500.0}
-                        ],
-                        "labor": [
-                            {"النوع": "عامل خرسانة", "العدد": 3, "المدة": 1, "سعر_اليوم": 150.0},
-                            {"النوع": "نجار مسلح", "العدد": 2, "المدة": 1, "سعر_اليوم": 250.0},
-                            {"النوع": "حداد مسلح", "العدد": 1, "المدة": 1, "سعر_اليوم": 250.0},
-                            {"النوع": "سباك", "العدد": 2, "المدة": 1, "سعر_اليوم": 250.0}
-                        ],
-                        "equipment": [
-                            {"النوع": "حفار صغير", "العدد": 1, "المدة": 0.5, "سعر_اليوم": 1200.0}
-                        ]
-                    },
-                    "admin_expenses": 0.05,
-                    "profit_margin": 0.12,
-                    "tags": ["صرف صحي", "منهل", "تفتيش"]
-                },
-                "مواسير_بلاستيك_قطر_200_مم": {
-                    "category": "أعمال_صحية",
-                    "name": "مواسير بلاستيك قطر 200 مم",
-                    "description": "توريد وتركيب مواسير بلاستيك UPVC قطر 200 مم لشبكات الصرف الصحي",
-                    "unit": "م.ط",
-                    "components": {
-                        "materials": [
-                            {"الاسم": "مواسير بلاستيك UPVC قطر 200 مم", "الكمية": 1.05, "الوحدة": "م.ط", "سعر_الوحدة": 180.0},
-                            {"الاسم": "وصلات ومثبتات", "الكمية": 1, "الوحدة": "مجموعة", "سعر_الوحدة": 35.0},
-                            {"الاسم": "مواد لاصقة", "الكمية": 0.1, "الوحدة": "لتر", "سعر_الوحدة": 120.0}
-                        ],
-                        "labor": [
-                            {"النوع": "سباك", "العدد": 2, "المدة": 0.2, "سعر_اليوم": 250.0},
-                            {"النوع": "مساعد سباك", "العدد": 2, "المدة": 0.2, "سعر_اليوم": 120.0}
-                        ],
-                        "equipment": [
-                            {"النوع": "حفار صغير", "العدد": 1, "المدة": 0.1, "سعر_اليوم": 1200.0}
-                        ]
-                    },
-                    "admin_expenses": 0.05,
-                    "profit_margin": 0.12,
-                    "tags": ["صرف صحي", "مواسير", "بلاستيك"]
-                },
-                
-                # نماذج أعمال طرق
-                "طبقة_أساس_للطرق": {
-                    "category": "أعمال_طرق",
-                    "name": "طبقة أساس للطرق",
-                    "description": "توريد وفرد ودمك طبقة أساس للطرق سمك 20 سم، درجة دمك 98%",
-                    "unit": "م3",
-                    "components": {
-                        "materials": [
-                            {"الاسم": "مواد طبقة أساس", "الكمية": 1.25, "الوحدة": "م3", "سعر_الوحدة": 90.0},
-                            {"الاسم": "مياه للدمك", "الكمية": 0.2, "الوحدة": "م3", "سعر_الوحدة": 10.0}
-                        ],
-                        "labor": [
-                            {"النوع": "عامل طرق", "العدد": 4, "المدة": 0.05, "سعر_اليوم": 150.0},
-                            {"النوع": "مراقب فني", "العدد": 1, "المدة": 0.05, "سعر_اليوم": 300.0}
-                        ],
-                        "equipment": [
-                            {"النوع": "جريدر", "العدد": 1, "المدة": 0.05, "سعر_اليوم": 2200.0},
-                            {"النوع": "رصاصة دمك", "العدد": 1, "المدة": 0.05, "سعر_اليوم": 1800.0},
-                            {"النوع": "شاحنة نقل", "العدد": 2, "المدة": 0.05, "سعر_اليوم": 1200.0}
-                        ]
-                    },
-                    "admin_expenses": 0.05,
-                    "profit_margin": 0.12,
-                    "tags": ["طرق", "أساس", "دمك"]
-                },
-                "طبقة_إسفلت_سطحية": {
-                    "category": "أعمال_طرق",
-                    "name": "طبقة إسفلت سطحية",
-                    "description": "توريد وفرد ودمك طبقة إسفلت سطحية سمك 5 سم",
-                    "unit": "م2",
-                    "components": {
-                        "materials": [
-                            {"الاسم": "خلطة إسفلتية ساخنة", "الكمية": 0.125, "الوحدة": "طن", "سعر_الوحدة": 400.0},
-                            {"الاسم": "مواد رش تأسيسي", "الكمية": 0.5, "الوحدة": "لتر", "سعر_الوحدة": 8.0}
-                        ],
-                        "labor": [
-                            {"النوع": "عامل طرق", "العدد": 6, "المدة": 0.01, "سعر_اليوم": 150.0},
-                            {"النوع": "مراقب فني", "العدد": 1, "المدة": 0.01, "سعر_اليوم": 300.0}
-                        ],
-                        "equipment": [
-                            {"النوع": "فرادة إسفلت", "العدد": 1, "المدة": 0.01, "سعر_اليوم": 4000.0},
-                            {"النوع": "رصاصة دمك", "العدد": 2, "المدة": 0.01, "سعر_اليوم": 1800.0},
-                            {"النوع": "سيارة رش إسفلت", "العدد": 1, "المدة": 0.01, "سعر_اليوم": 2000.0},
-                            {"النوع": "شاحنة نقل", "العدد": 4, "المدة": 0.01, "سعر_اليوم": 1200.0}
-                        ]
-                    },
-                    "admin_expenses": 0.05,
-                    "profit_margin": 0.12,
-                    "tags": ["طرق", "إسفلت", "سطحية"]
-                },
-                
-                # نماذج أعمال كهربائية
-                "عمود_إنارة_10_متر": {
-                    "category": "أعمال_كهربائية",
-                    "name": "عمود إنارة 10 متر",
-                    "description": "توريد وتركيب عمود إنارة جلفانيزي بارتفاع 10 متر مع ذراع مفردة وكشاف LED بقدرة 150 واط",
-                    "unit": "عدد",
-                    "components": {
-                        "materials": [
-                            {"الاسم": "عمود إنارة جلفانيزي 10 متر", "الكمية": 1, "الوحدة": "عدد", "سعر_الوحدة": 3500.0},
-                            {"الاسم": "ذراع إنارة مفردة", "الكمية": 1, "الوحدة": "عدد", "سعر_الوحدة": 450.0},
-                            {"الاسم": "كشاف LED 150 واط", "الكمية": 1, "الوحدة": "عدد", "سعر_الوحدة": 850.0},
-                            {"الاسم": "كابل كهرباء 3×4 مم²", "الكمية": 15, "الوحدة": "م.ط", "سعر_الوحدة": 32.0},
-                            {"الاسم": "قاعدة خرسانية مسلحة", "الكمية": 0.25, "الوحدة": "م3", "سعر_الوحدة": 750.0}
-                        ],
-                        "labor": [
-                            {"النوع": "كهربائي", "العدد": 2, "المدة": 1, "سعر_اليوم": 270.0},
-                            {"النوع": "مساعد كهربائي", "العدد": 2, "المدة": 1, "سعر_اليوم": 120.0},
-                            {"النوع": "عامل خرسانة", "العدد": 2, "المدة": 0.5, "سعر_اليوم": 150.0}
-                        ],
-                        "equipment": [
-                            {"النوع": "ونش شوكة", "العدد": 1, "المدة": 0.5, "سعر_اليوم": 1500.0},
-                            {"النوع": "حفار صغير", "العدد": 1, "المدة": 0.2, "سعر_اليوم": 1200.0}
-                        ]
-                    },
-                    "admin_expenses": 0.05,
-                    "profit_margin": 0.12,
-                    "tags": ["كهرباء", "إنارة", "LED"]
-                }
-            }
-        }
-        
-        return templates
-    
-    def _create_default_market_prices(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
-        """إنشاء بيانات افتراضية لأسعار السوق السعودي"""
-        current_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
-        
-        prices = {
-            "metadata": {
-                "last_update": current_date,
-                "source": "أسعار السوق السعودي الافتراضية",
-                "disclaimer": "هذه الأسعار تقريبية وقد تختلف حسب المنطقة والكميات والموردين"
-            },
-            "materials": {
-                # مواد الخرسانة
-                "خرسانة_جاهزة": {
-                    "name": "خرسانة جاهزة",
-                    "unit": "م3",
-                    "current_price": 750.0,
-                    "previous_price": 730.0,
-                    "price_trend": "up",
-                    "category": "أعمال خرسانية",
-                    "specifications": "خرسانة جاهزة بقوة 350 كجم/سم2",
-                    "note": "السعر يشمل توريد فقط، الضخ بتكلفة إضافية",
-                    "price_history": [
-                        {"date": "2023-06-01", "price": 700.0},
-                        {"date": "2023-09-01", "price": 715.0},
-                        {"date": "2023-12-01", "price": 730.0},
-                        {"date": current_date, "price": 750.0}
-                    ]
-                },
-                "حديد_تسليح": {
-                    "name": "حديد تسليح",
-                    "unit": "طن",
-                    "current_price": 5500.0,
-                    "previous_price": 5200.0,
-                    "price_trend": "up",
-                    "category": "أعمال خرسانية",
-                    "specifications": "حديد تسليح قطر 8-32 مم، انتاج سابك",
-                    "note": "السعر يتغير بشكل دوري حسب أسعار الحديد العالمية",
-                    "price_history": [
-                        {"date": "2023-06-01", "price": 4800.0},
-                        {"date": "2023-09-01", "price": 5000.0},
-                        {"date": "2023-12-01", "price": 5200.0},
-                        {"date": current_date, "price": 5500.0}
-                    ]
-                },
-                "أسمنت": {
-                    "name": "أسمنت",
-                    "unit": "كيس",
-                    "current_price": 30.0,
-                    "previous_price": 28.0,
-                    "price_trend": "up",
-                    "category": "أعمال خرسانية",
-                    "specifications": "أسمنت بورتلاندي عادي، كيس 50 كجم",
-                    "note": "السعر للكميات الكبيرة",
-                    "price_history": [
-                        {"date": "2023-06-01", "price": 25.0},
-                        {"date": "2023-09-01", "price": 27.0},
-                        {"date": "2023-12-01", "price": 28.0},
-                        {"date": current_date, "price": 30.0}
-                    ]
-                },
-                
-                # مواد الطرق والإسفلت
-                "خلطة_إسفلتية_ساخنة": {
-                    "name": "خلطة إسفلتية ساخنة",
-                    "unit": "طن",
-                    "current_price": 400.0,
-                    "previous_price": 380.0,
-                    "price_trend": "up",
-                    "category": "أعمال طرق",
-                    "specifications": "خلطة إسفلتية ساخنة للطبقة السطحية",
-                    "note": "السعر يشمل التوريد من المصنع، النقل بتكلفة إضافية",
-                    "price_history": [
-                        {"date": "2023-06-01", "price": 350.0},
-                        {"date": "2023-09-01", "price": 370.0},
-                        {"date": "2023-12-01", "price": 380.0},
-                        {"date": current_date, "price": 400.0}
-                    ]
-                },
-                
-                # مواد صحية
-                "مواسير_بلاستيك_UPVC": {
-                    "name": "مواسير بلاستيك UPVC قطر 200 مم",
-                    "unit": "م.ط",
-                    "current_price": 180.0,
-                    "previous_price": 165.0,
-                    "price_trend": "up",
-                    "category": "أعمال صحية",
-                    "specifications": "مواسير بلاستيك UPVC قطر 200 مم لشبكات الصرف الصحي",
-                    "note": "السعر للكميات الكبيرة",
-                    "price_history": [
-                        {"date": "2023-06-01", "price": 150.0},
-                        {"date": "2023-09-01", "price": 160.0},
-                        {"date": "2023-12-01", "price": 165.0},
-                        {"date": current_date, "price": 180.0}
-                    ]
-                },
-                
-                # مواد كهربائية
-                "كشاف_LED": {
-                    "name": "كشاف LED 150 واط",
-                    "unit": "عدد",
-                    "current_price": 850.0,
-                    "previous_price": 820.0,
-                    "price_trend": "up",
-                    "category": "أعمال كهربائية",
-                    "specifications": "كشاف إنارة LED بقدرة 150 واط للاستخدام الخارجي، IP65",
-                    "note": "السعر شامل الضريبة",
-                    "price_history": [
-                        {"date": "2023-06-01", "price": 780.0},
-                        {"date": "2023-09-01", "price": 800.0},
-                        {"date": "2023-12-01", "price": 820.0},
-                        {"date": current_date, "price": 850.0}
-                    ]
-                }
-            },
-            "labor": {
-                "عامل_خرسانة": {
-                    "name": "عامل خرسانة",
-                    "unit": "يوم",
-                    "current_price": 150.0,
-                    "previous_price": 140.0,
-                    "price_trend": "up",
-                    "category": "عمالة",
-                    "specifications": "عامل لصب وتسوية الخرسانة",
-                    "note": "أجرة اليوم الواحد لا تشمل السكن والمواصلات",
-                    "price_history": [
-                        {"date": "2023-06-01", "price": 130.0},
-                        {"date": "2023-09-01", "price": 135.0},
-                        {"date": "2023-12-01", "price": 140.0},
-                        {"date": current_date, "price": 150.0}
-                    ]
-                },
-                "مهندس_موقع": {
-                    "name": "مهندس موقع",
-                    "unit": "يوم",
-                    "current_price": 500.0,
-                    "previous_price": 480.0,
-                    "price_trend": "up",
-                    "category": "إشراف",
-                    "specifications": "مهندس إشراف موقع",
-                    "note": "أجرة اليوم الواحد لا تشمل السكن والمواصلات",
-                    "price_history": [
-                        {"date": "2023-06-01", "price": 450.0},
-                        {"date": "2023-09-01", "price": 470.0},
-                        {"date": "2023-12-01", "price": 480.0},
-                        {"date": current_date, "price": 500.0}
-                    ]
-                }
-            },
-            "equipment": {
-                "حفار_صغير": {
-                    "name": "حفار صغير",
-                    "unit": "يوم",
-                    "current_price": 1200.0,
-                    "previous_price": 1150.0,
-                    "price_trend": "up",
-                    "category": "معدات حفر",
-                    "specifications": "حفار صغير (بوبكات) بقدرة 70 حصان",
-                    "note": "السعر يشمل المشغل والوقود",
-                    "price_history": [
-                        {"date": "2023-06-01", "price": 1100.0},
-                        {"date": "2023-09-01", "price": 1120.0},
-                        {"date": "2023-12-01", "price": 1150.0},
-                        {"date": current_date, "price": 1200.0}
-                    ]
-                },
-                "فرادة_إسفلت": {
-                    "name": "فرادة إسفلت",
-                    "unit": "يوم",
-                    "current_price": 4000.0,
-                    "previous_price": 3800.0,
-                    "price_trend": "up",
-                    "category": "معدات طرق",
-                    "specifications": "فرادة إسفلت بعرض 3 متر",
-                    "note": "السعر يشمل المشغل والوقود",
-                    "price_history": [
-                        {"date": "2023-06-01", "price": 3500.0},
-                        {"date": "2023-09-01", "price": 3650.0},
-                        {"date": "2023-12-01", "price": 3800.0},
-                        {"date": current_date, "price": 4000.0}
-                    ]
-                }
-            }
-        }
-        
-        return prices
-    
-    def get_all_templates(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
-        """الحصول على جميع القوالب النموذجية"""
-        return self.templates
-    
-    def get_templates_by_category(self, category_id: str) -> List[Dict[str, Any]]:
-        """الحصول على القوالب النموذجية حسب الفئة"""
-        result = []
-        
-        # التحقق من وجود الفئة
-        if category_id not in self.templates["categories"]:
-            return result
-        
-        # جمع القوالب التي تنتمي إلى الفئة المحددة
-        for template_id, template in self.templates["templates"].items():
-            if template["category"] == category_id:
-                template_copy = template.copy()
-                template_copy["id"] = template_id
-                result.append(template_copy)
-        
-        return result
-    
-    def get_template_by_id(self, template_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-        """الحصول على قالب نموذجي بواسطة المعرف"""
-        if template_id in self.templates["templates"]:
-            template = self.templates["templates"][template_id].copy()
-            template["id"] = template_id
-            return template
-        
-        return None
-    
-    def add_template(self, template_data: Dict[str, Any]) -> str:
-        """إضافة قالب نموذجي جديد"""
-        # إنشاء معرف فريد للقالب
-        template_name = template_data.get("name", "").strip()
-        if not template_name:
-            raise ValueError("يجب تحديد اسم القالب")
-        
-        # تحويل الاسم إلى معرف (باستبدال المسافات بالشرطات السفلية وإزالة الأحرف الخاصة)
-        import re
-        template_id = re.sub(r'[^\w\s]', '', template_name)
-        template_id = template_id.replace(" ", "_")
-        
-        # إضافة رقم عشوائي لتجنب التكرار
-        import random
-        if template_id in self.templates["templates"]:
-            template_id = f"{template_id}_{random.randint(1000, 9999)}"
-        
-        # إضافة القالب إلى القائمة
-        self.templates["templates"][template_id] = template_data
-        
-        # حفظ التغييرات
-        self._save_templates(self.templates)
-        
-        return template_id
-    
-    def update_template(self, template_id: str, template_data: Dict[str, Any]) -> bool:
-        """تحديث قالب نموذجي موجود"""
-        if template_id not in self.templates["templates"]:
-            return False
-        
-        # تحديث القالب
-        self.templates["templates"][template_id] = template_data
-        
-        # حفظ التغييرات
-        self._save_templates(self.templates)
-        
-        return True
-    
-    def delete_template(self, template_id: str) -> bool:
-        """حذف قالب نموذجي"""
-        if template_id not in self.templates["templates"]:
-            return False
-        
-        # حذف القالب
-        del self.templates["templates"][template_id]
-        
-        # حفظ التغييرات
-        self._save_templates(self.templates)
-        
-        return True
-    
-    def get_market_prices(self, category: Optional[str] = None, item_type: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
-        """الحصول على أسعار السوق السعودي"""
-        result = {
-            "metadata": self.market_prices["metadata"]
-        }
-        
-        # تحديد نوع العناصر المطلوبة
-        sections = []
-        if item_type:
-            if item_type in ["materials", "المواد"]:
-                sections = ["materials"]
-            elif item_type in ["labor", "العمالة"]:
-                sections = ["labor"]
-            elif item_type in ["equipment", "المعدات"]:
-                sections = ["equipment"]
-        else:
-            sections = ["materials", "labor", "equipment"]
-        
-        # جمع العناصر
-        for section in sections:
-            result[section] = {}
-            for item_id, item_data in self.market_prices[section].items():
-                if not category or (item_data.get("category", "") == category):
-                    result[section][item_id] = item_data
-        
-        return result
-    
-    def update_market_price(self, item_type: str, item_id: str, new_price: float) -> bool:
-        """تحديث سعر في قائمة أسعار السوق"""
-        section = ""
-        if item_type in ["materials", "المواد"]:
-            section = "materials"
-        elif item_type in ["labor", "العمالة"]:
-            section = "labor"
-        elif item_type in ["equipment", "المعدات"]:
-            section = "equipment"
-        else:
-            return False
-        
-        if item_id not in self.market_prices[section]:
-            return False
-        
-        # تحديث السعر
-        current_price = self.market_prices[section][item_id]["current_price"]
-        self.market_prices[section][item_id]["previous_price"] = current_price
-        self.market_prices[section][item_id]["current_price"] = new_price
-        
-        # تحديد اتجاه السعر
-        if new_price > current_price:
-            self.market_prices[section][item_id]["price_trend"] = "up"
-        elif new_price < current_price:
-            self.market_prices[section][item_id]["price_trend"] = "down"
-        else:
-            self.market_prices[section][item_id]["price_trend"] = "stable"
-        
-        # إضافة السعر الجديد إلى تاريخ الأسعار
-        current_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
-        self.market_prices[section][item_id]["price_history"].append({
-            "date": current_date,
-            "price": new_price
-        })
-        
-        # تحديث تاريخ آخر تحديث
-        self.market_prices["metadata"]["last_update"] = current_date
-        
-        # حفظ التغييرات
-        self._save_market_prices(self.market_prices)
-        
-        return True
-    
-    def add_market_price_item(self, item_type: str, item_data: Dict[str, Any]) -> str:
-        """إضافة عنصر جديد إلى قائمة أسعار السوق"""
-        section = ""
-        if item_type in ["materials", "المواد"]:
-            section = "materials"
-        elif item_type in ["labor", "العمالة"]:
-            section = "labor"
-        elif item_type in ["equipment", "المعدات"]:
-            section = "equipment"
-        else:
-            raise ValueError("نوع العنصر غير صحيح")
-        
-        # التحقق من البيانات الأساسية
-        if "name" not in item_data or "current_price" not in item_data or "unit" not in item_data:
-            raise ValueError("يجب تحديد الاسم والسعر الحالي والوحدة")
-        
-        # إنشاء معرف فريد للعنصر
-        item_name = item_data["name"].strip()
-        import re
-        item_id = re.sub(r'[^\w\s]', '', item_name)
-        item_id = item_id.replace(" ", "_")
-        
-        # إضافة رقم عشوائي لتجنب التكرار
-        import random
-        if item_id in self.market_prices[section]:
-            item_id = f"{item_id}_{random.randint(1000, 9999)}"
-        
-        # إعداد بيانات العنصر
-        current_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
-        new_item = {
-            "name": item_name,
-            "unit": item_data["unit"],
-            "current_price": item_data["current_price"],
-            "previous_price": item_data.get("previous_price", item_data["current_price"]),
-            "price_trend": "stable",
-            "category": item_data.get("category", ""),
-            "specifications": item_data.get("specifications", ""),
-            "note": item_data.get("note", ""),
-            "price_history": [
-                {"date": current_date, "price": item_data["current_price"]}
-            ]
-        }
-        
-        # إضافة العنصر إلى القائمة
-        self.market_prices[section][item_id] = new_item
-        
-        # تحديث تاريخ آخر تحديث
-        self.market_prices["metadata"]["last_update"] = current_date
-        
-        # حفظ التغييرات
-        self._save_market_prices(self.market_prices)
-        
-        return item_id
-    
-    def convert_template_to_item(self, template_id: str) -> Dict[str, Any]:
-        """تحويل قالب نموذجي إلى بند للاستخدام في حاسبة تكاليف البناء"""
-        template = self.get_template_by_id(template_id)
-        if not template:
-            raise ValueError("القالب غير موجود")
-        
-        # تحويل القالب إلى صيغة بند
-        item = {
-            "وصف_البند": template["description"],
-            "الكمية": 1.0,
-            "الوحدة": template["unit"],
-            "المواد": template["components"]["materials"],
-            "العمالة": template["components"]["labor"],
-            "المعدات": template["components"]["equipment"],
-            "المصاريف_الإدارية": template["admin_expenses"],
-            "هامش_الربح": template["profit_margin"],
-            "عوامل_التعديل": {
-                "location_factor": 1.0,
-                "time_factor": 1.0,
-                "risk_factor": 1.0,
-                "market_factor": 1.0
-            }
-        }
-        
-        return item

modules/pricing/services/local_content_calculator.py

@@ -1,577 +0,0 @@
-"""
-خدمة حساب المحتوى المحلي
-"""
-import pandas as pd
-import numpy as np
-from datetime import datetime
-import os
-import config
-
-class LocalContentCalculator:
-    """خدمة حساب وتحسين المحتوى المحلي"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة خدمة حساب المحتوى المحلي"""
-        # تحميل بيانات المواد المحلية ونسب المحتوى المحلي
-        self.local_products = self._load_local_products()
-        self.local_services = self._load_local_services()
-        self.local_labor = self._load_local_labor()
-        
-        # تحديد الأوزان النسبية لمكونات المحتوى المحلي
-        self.component_weights = {
-            'القوى العاملة': 0.3,  # 30% من وزن المحتوى المحلي
-            'المنتجات': 0.5,      # 50% من وزن المحتوى المحلي
-            'الخدمات': 0.2        # 20% من وزن المحتوى المحلي
-        }
-        
-        # تحديد المستهدفات (متطلبات المحتوى المحلي)
-        self.targets = {
-            'القوى العاملة': 0.8,  # 80% محتوى محلي للقوى العاملة
-            'المنتجات': 0.7,      # 70% محتوى محلي للمنتجات
-            'الخدمات': 0.6        # 60% محتوى محلي للخدمات
-        }
-    
-    def _load_local_products(self):
-        """تحميل بيانات المنتجات المحلية ونسب المحتوى المحلي"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        local_products = {
-            'خرسانة': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.95,  # 95% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'منتج محلي بالكامل'
-            },
-            'حديد تسليح': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.70,  # 70% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/مستورد',
-                'ملاحظات': 'متوفر من مصانع محلية ومستورد'
-            },
-            'عزل مائي': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.60,  # 60% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/مستورد',
-                'ملاحظات': 'منتج محلي متوفر بجودة معقولة'
-            },
-            'بلوك خرساني': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.98,  # 98% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'منتج محلي بالكامل'
-            },
-            'رخام': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.80,  # 80% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'متوفر من محاجر محلية'
-            },
-            'أثاث مكتبي': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.75,  # 75% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'يُصنع محليًا ويستخدم بعض المكونات المستوردة'
-            },
-            'أجهزة تكييف': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.40,  # 40% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/مستورد',
-                'ملاحظات': 'تجميع محلي مع مكونات مستوردة'
-            },
-            'أنظمة إضاءة': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.55,  # 55% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/مستورد',
-                'ملاحظات': 'متوفر محليًا وبجودة متفاوتة'
-            },
-            'زجاج': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.65,  # 65% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/مستورد',
-                'ملاحظات': 'إنتاج محلي بمواصفات جيدة'
-            },
-            'أسلاك كهربائية': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.85,  # 85% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'تصنيع محلي بجودة عالية'
-            }
-        }
-        
-        # محاولة تحميل البيانات من ملف إذا كان متاحًا
-        try:
-            file_path = os.path.join(config.DATA_DIR, 'local_products.csv')
-            if os.path.exists(file_path):
-                df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')
-                local_products = {}
-                for _, row in df.iterrows():
-                    local_products[row['اسم_المنتج']] = {
-                        'نسبة_المحتوى_المحلي': row['نسبة_المحتوى_المحلي'],
-                        'بديل_محلي': row['بديل_محلي'],
-                        'مصدر': row['مصدر'],
-                        'ملاحظات': row['ملاحظات']
-                    }
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في تحميل بيانات المنتجات المحلية: {str(e)}")
-        
-        return local_products
-    
-    def _load_local_services(self):
-        """تحميل بيانات الخدمات المحلية ونسب المحتوى المحلي"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        local_services = {
-            'تصميم معماري': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.90,  # 90% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'متوفرة من مكاتب استشارية محلية'
-            },
-            'إشراف هندسي': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.85,  # 85% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'متوفر من شركات محلية'
-            },
-            'خدمات تنسيق المواقع': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.80,  # 80% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'شركات محلية متخصصة'
-            },
-            'خدمات أمن وسلامة': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.95,  # 95% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'شركات محلية متخصصة'
-            },
-            'استشارات بيئية': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.65,  # 65% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/دولي',
-                'ملاحظات': 'متوفرة محليًا مع بعض الخبرات الأجنبية'
-            },
-            'دراسات جدوى': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.70,  # 70% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/دولي',
-                'ملاحظات': 'متوفرة من مكاتب استشارية محلية'
-            },
-            'خدمات نقل': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.90,  # 90% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'شركات نقل محلية متعددة'
-            },
-            'صيانة ونظافة': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.95,  # 95% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'شركات محلية متخصصة'
-            }
-        }
-        
-        # محاولة تحميل البيانات من ملف إذا كان متاحًا
-        try:
-            file_path = os.path.join(config.DATA_DIR, 'local_services.csv')
-            if os.path.exists(file_path):
-                df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')
-                local_services = {}
-                for _, row in df.iterrows():
-                    local_services[row['اسم_الخدمة']] = {
-                        'نسبة_المحتوى_المحلي': row['نسبة_المحتوى_المحلي'],
-                        'بديل_محلي': row['بديل_محلي'],
-                        'مصدر': row['مصدر'],
-                        'ملاحظات': row['ملاحظات']
-                    }
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في تحميل بيانات الخدمات المحلية: {str(e)}")
-        
-        return local_services
-
-    def _load_local_labor(self):
-        """تحميل بيانات القوى العاملة المحلية ونسب المحتوى المحلي"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        local_labor = {
-            'عمال بناء': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.60,  # 60% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/أجنبي',
-                'ملاحظات': 'متوفر محليًا مع نسبة من العمالة الأجنبية'
-            },
-            'مهندسون': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.75,  # 75% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/أجنبي',
-                'ملاحظات': 'كفاءات محلية متوفرة'
-            },
-            'فنيون': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.65,  # 65% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/أجنبي',
-                'ملاحظات': 'متوفر محليًا بنسب متفاوتة'
-            },
-            'إداريون': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.90,  # 90% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'معظمهم من الكوادر المحلية'
-            },
-            'مشرفون': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.80,  # 80% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي',
-                'ملاحظات': 'معظمهم من الكوادر المحلية'
-            },
-            'مصممون': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.70,  # 70% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/أجنبي',
-                'ملاحظات': 'كفاءات محلية مع بعض الخبرات الأجنبية'
-            },
-            'عمال مهرة': {
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': 0.55,  # 55% محتوى محلي
-                'بديل_محلي': True,
-                'مصدر': 'محلي/أجنبي',
-                'ملاحظات': 'نسبة من العمالة الأجنبية ذات الخبرة'
-            }
-        }
-        
-        # محاولة تحميل البيانات من ملف إذا كان متاحًا
-        try:
-            file_path = os.path.join(config.DATA_DIR, 'local_labor.csv')
-            if os.path.exists(file_path):
-                df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')
-                local_labor = {}
-                for _, row in df.iterrows():
-                    local_labor[row['فئة_العمالة']] = {
-                        'نسبة_المحتوى_المحلي': row['نسبة_المحتوى_المحلي'],
-                        'بديل_محلي': row['بديل_محلي'],
-                        'مصدر': row['مصدر'],
-                        'ملاحظات': row['ملاحظات']
-                    }
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في تحميل بيانات القوى العاملة المحلية: {str(e)}")
-        
-        return local_labor
-
-    def calculate_project_local_content(self, project_data):
-        """
-        حساب نسبة المحتوى المحلي للمشروع
-        
-        المعلمات:
-            project_data: بيانات المشروع، تتضمن مكونات المنتجات والخدمات والقوى العاملة
-        
-        إرجاع:
-            نسبة المحتوى المحلي الإجمالية، وتفاصيل حسب كل مكون
-        """
-        # تهيئة نتائج الحساب
-        results = {
-            'نسبة_المحتوى_المحلي_الإجمالية': 0,
-            'تفاصيل_المكونات': {
-                'المنتجات': {'نسبة': 0, 'تفاصيل': {}},
-                'الخدمات': {'نسبة': 0, 'تفاصيل': {}},
-                'القوى العاملة': {'نسبة': 0, 'تفاصيل': {}}
-            },
-            'ملخص_المحتوى_المحلي': {},
-            'توصيات_التحسين': []
-        }
-        
-        # حساب نسبة المحتوى المحلي للمنتجات
-        if 'المنتجات' in project_data:
-            products_local_content = self._calculate_products_local_content(project_data['المنتجات'])
-            results['تفاصيل_المكونات']['المنتجات'] = products_local_content
-        
-        # حساب نسبة المحتوى المحلي للخدمات
-        if 'الخدمات' in project_data:
-            services_local_content = self._calculate_services_local_content(project_data['الخدمات'])
-            results['تفاصيل_المكونات']['الخدمات'] = services_local_content
-        
-        # حساب نسبة المحتوى المحلي للقوى العاملة
-        if 'القوى العاملة' in project_data:
-            labor_local_content = self._calculate_labor_local_content(project_data['القوى العاملة'])
-            results['تفاصيل_المكونات']['القوى العاملة'] = labor_local_content
-        
-        # حساب النسبة الإجمالية للمحتوى المحلي بناءً على الأوزان النسبية
-        total_local_content = 0
-        for component, weight in self.component_weights.items():
-            if component in results['تفاصيل_المكونات']:
-                component_percentage = results['تفاصيل_المكونات'][component]['نسبة']
-                total_local_content += component_percentage * weight
-        
-        results['نسبة_المحتوى_المحلي_الإجمالية'] = total_local_content
-        
-        # تحديد ملخص المحتوى المحلي ومقارنته بالمستهدف
-        for component, target in self.targets.items():
-            if component in results['تفاصيل_المكونات']:
-                actual = results['تفاصيل_المكونات'][component]['نسبة']
-                status = 'مطابق' if actual >= target else 'غير مطابق'
-                gap = round((target - actual) * 100, 2) if actual < target else 0
-                
-                results['ملخص_المحتوى_المحلي'][component] = {
-                    'المستهدف': target * 100,
-                    'الفعلي': round(actual * 100, 2),
-                    'الحالة': status,
-                    'الفجوة (%)': gap
-                }
-        
-        # توليد توصيات لتحسين نسبة المحتوى المحلي
-        results['توصيات_التحسين'] = self._generate_improvement_recommendations(results)
-        
-        return results
-
-    def _calculate_products_local_content(self, products_data):
-        """
-        حساب نسبة المحتوى المحلي للمنتجات
-        
-        المعلمات:
-            products_data: بيانات المنتجات المستخدمة في المشروع
-        
-        إرجاع:
-            تفاصيل نسبة المحتوى المحلي للمنتجات
-        """
-        total_cost = 0
-        local_content_value = 0
-        details = {}
-        
-        for product_name, product_info in products_data.items():
-            quantity = product_info.get('الكمية', 0)
-            unit_price = product_info.get('سعر_الوحدة', 0)
-            total_product_cost = quantity * unit_price
-            
-            # البحث عن نسبة المحتوى المحلي للمنتج
-            local_content_percentage = 0
-            if product_name in self.local_products:
-                local_content_percentage = self.local_products[product_name]['نسبة_المحتوى_المحلي']
-            
-            # حساب قيمة المحتوى المحلي للمنتج
-            product_local_content_value = total_product_cost * local_content_percentage
-            
-            # تحديث الإجماليات
-            total_cost += total_product_cost
-            local_content_value += product_local_content_value
-            
-            # تسجيل التفاصيل
-            details[product_name] = {
-                'الكمية': quantity,
-                'سعر_الوحدة': unit_price,
-                'التكلفة_الإجمالية': total_product_cost,
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': local_content_percentage,
-                'قيمة_المحتوى_المحلي': product_local_content_value,
-                'مصدر': self.local_products.get(product_name, {}).get('مصدر', 'غير معروف'),
-                'ملاحظات': self.local_products.get(product_name, {}).get('ملاحظات', '')
-            }
-        
-        # حساب النسبة الإجمالية للمحتوى المحلي للمنتجات
-        local_content_percentage = local_content_value / total_cost if total_cost > 0 else 0
-        
-        return {
-            'نسبة': local_content_percentage,
-            'إجمالي_التكلفة': total_cost,
-            'قيمة_المحتوى_المحلي': local_content_value,
-            'تفاصيل': details
-        }
-
-    def _calculate_services_local_content(self, services_data):
-        """
-        حساب نسبة المحتوى المحلي للخدمات
-        
-        المعلمات:
-            services_data: بيانات الخدمات المستخدمة في المشروع
-        
-        إرجاع:
-            تفاصيل نسبة المحتوى المحلي للخدمات
-        """
-        total_cost = 0
-        local_content_value = 0
-        details = {}
-        
-        for service_name, service_info in services_data.items():
-            cost = service_info.get('التكلفة', 0)
-            
-            # البحث عن نسبة المحتوى المحلي للخدمة
-            local_content_percentage = 0
-            if service_name in self.local_services:
-                local_content_percentage = self.local_services[service_name]['نسبة_المحتوى_المحلي']
-            
-            # حساب قيمة المحتوى المحلي للخدمة
-            service_local_content_value = cost * local_content_percentage
-            
-            # تحديث الإجماليات
-            total_cost += cost
-            local_content_value += service_local_content_value
-            
-            # تسجيل التفاصيل
-            details[service_name] = {
-                'التكلفة': cost,
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': local_content_percentage,
-                'قيمة_المحتوى_المحلي': service_local_content_value,
-                'مصدر': self.local_services.get(service_name, {}).get('مصدر', 'غير معروف'),
-                'ملاحظات': self.local_services.get(service_name, {}).get('ملاحظات', '')
-            }
-        
-        # حساب النسبة الإجمالية للمحتوى المحلي للخدمات
-        local_content_percentage = local_content_value / total_cost if total_cost > 0 else 0
-        
-        return {
-            'نسبة': local_content_percentage,
-            'إجمالي_التكلفة': total_cost,
-            'قيمة_المحتوى_المحلي': local_content_value,
-            'تفاصيل': details
-        }
-
-    def _calculate_labor_local_content(self, labor_data):
-        """
-        حساب نسبة المحتوى المحلي للقوى العاملة
-        
-        المعلمات:
-            labor_data: بيانات القوى العاملة المستخدمة في المشروع
-        
-        إرجاع:
-            تفاصيل نسبة المحتوى المحلي للقوى العاملة
-        """
-        total_cost = 0
-        local_content_value = 0
-        details = {}
-        
-        for labor_type, labor_info in labor_data.items():
-            count = labor_info.get('العدد', 0)
-            monthly_salary = labor_info.get('الراتب_الشهري', 0)
-            duration_months = labor_info.get('المدة_بالأشهر', 0)
-            
-            total_labor_cost = count * monthly_salary * duration_months
-            
-            # البحث عن نسبة المحتوى المحلي للقوى العاملة
-            local_content_percentage = 0
-            if labor_type in self.local_labor:
-                local_content_percentage = self.local_labor[labor_type]['نسبة_المحتوى_المحلي']
-            
-            # حساب قيمة المحتوى المحلي للقوى العاملة
-            labor_local_content_value = total_labor_cost * local_content_percentage
-            
-            # تحديث الإجماليات
-            total_cost += total_labor_cost
-            local_content_value += labor_local_content_value
-            
-            # تسجيل التفاصيل
-            details[labor_type] = {
-                'العدد': count,
-                'الراتب_الشهري': monthly_salary,
-                'المدة_بالأشهر': duration_months,
-                'التكلفة_الإجمالية': total_labor_cost,
-                'نسبة_المحتوى_المحلي': local_content_percentage,
-                'قيمة_المحتوى_المحلي': labor_local_content_value,
-                'مصدر': self.local_labor.get(labor_type, {}).get('مصدر', 'غير معروف'),
-                'ملاحظات': self.local_labor.get(labor_type, {}).get('ملاحظات', '')
-            }
-        
-        # حساب النسبة الإجمالية للمحتوى المحلي للقوى العاملة
-        local_content_percentage = local_content_value / total_cost if total_cost > 0 else 0
-        
-        return {
-            'نسبة': local_content_percentage,
-            'إجمالي_التكلفة': total_cost,
-            'قيمة_المحتوى_المحلي': local_content_value,
-            'تفاصيل': details
-        }
-
-    def _generate_improvement_recommendations(self, results):
-        """
-        توليد توصيات لتحسين نسبة المحتوى المحلي
-        
-        المعلمات:
-            results: نتائج حساب المحتوى المحلي
-        
-        إرجاع:
-            قائمة بالتوصيات لتحسين نسبة المحتوى المحلي
-        """
-        recommendations = []
-        
-        # تحليل المكونات التي تحتاج إلى تحسين
-        for component, summary in results['ملخص_المحتوى_المحلي'].items():
-            if summary['الحالة'] == 'غير مطابق':
-                if component == 'المنتجات':
-                    # تحديد المنتجات ذات المحتوى المحلي المنخفض
-                    low_content_products = []
-                    for product, details in results['تفاصيل_المكونات']['المنتجات']['تفاصيل'].items():
-                        if details['نسبة_المحتوى_المحلي'] < 0.5:  # أقل من 50%
-                            low_content_products.append({
-                                'اسم': product,
-                                'نسبة_المحتوى_المحلي': details['نسبة_المحتوى_المحلي'],
-                                'التكلفة_الإجمالية': details['التكلفة_الإجمالية']
-                            })
-                    
-                elif component == 'الخدمات':
-                    # تحديد البنود ذات المحتوى المحلي المنخفض
-                    low_content_services = []
-                    for service, details in results['تفاصيل_المكونات']['الخدمات']['تفاصيل'].items():
-                        if details['نسبة_المحتوى_المحلي'] < 0.5:  # أقل من 50%
-                            low_content_services.append({
-                                'اسم': service,
-                                'نسبة_المحتوى_المحلي': details['نسبة_المحتوى_المحلي'],
-                                'التكلفة': details['التكلفة']
-                            })
-                    
-                elif component == 'القوى العاملة':
-                    # تحديد فئات العمالة ذات المحتوى المحلي المنخفض
-                    low_content_labor = []
-                    for labor_type, details in results['تفاصيل_المكونات']['القوى العاملة']['تفاصيل'].items():
-                        if details['نسبة_المحتوى_المحلي'] < 0.5:  # أقل من 50%
-                            low_content_labor.append({
-                                'اسم': labor_type,
-                                'نسبة_المحتوى_المحلي': details['نسبة_المحتوى_المحلي'],
-                                'التكلفة_الإجمالية': details['التكلفة_الإجمالية']
-                            })
-        
-        # إنشاء توصيات لتحسين المحتوى المحلي
-        # توصيات للمنتجات
-        if 'المنتجات' in results['ملخص_المحتوى_المحلي'] and results['ملخص_المحتوى_المحلي']['المنتجات']['الحالة'] == 'غير مطابق':
-            low_content_products = []
-            for product, details in results['تفاصيل_المكونات']['المنتجات']['تفاصيل'].items():
-                if details['نسبة_المحتوى_المحلي'] < 0.5:
-                    low_content_products.append({
-                        'اسم': product,
-                        'نسبة_المحتوى_المحلي': details['نسبة_المحتوى_المحلي']
-                    })
-                    
-            if low_content_products:
-                recommendations.append(f"استبدال المنتجات ذات المحتوى المحلي المنخفض: {', '.join([p['اسم'] for p in low_content_products[:3]])}")
-                recommendations.append("البحث عن موردين محليين للمنتجات ذات الأولوية العالية")
-            
-        # توصيات للخدمات
-        if 'الخدمات' in results['ملخص_المحتوى_المحلي'] and results['ملخص_المحتوى_المحلي']['الخدمات']['الحالة'] == 'غير مطابق':
-            low_content_services = []
-            for service, details in results['تفاصيل_المكونات']['الخدمات']['تفاصيل'].items():
-                if details['نسبة_المحتوى_المحلي'] < 0.5:
-                    low_content_services.append({
-                        'اسم': service,
-                        'نسبة_المحتوى_المحلي': details['نسبة_المحتوى_المحلي']
-                    })
-                    
-            if low_content_services:
-                recommendations.append(f"تحسين نسبة المحتوى المحلي للخدمات: {', '.join([s['اسم'] for s in low_content_services[:3]])}")
-                recommendations.append("التعاقد مع شركات خدمية محلية")
-            
-        # توصيات للقوى العاملة
-        if 'القوى العاملة' in results['ملخص_المحتوى_المحلي'] and results['ملخص_المحتوى_المحلي']['القوى العاملة']['الحالة'] == 'غير مطابق':
-            low_content_labor = []
-            for labor_type, details in results['تفاصيل_المكونات']['القوى العاملة']['تفاصيل'].items():
-                if details['نسبة_المحتوى_المحلي'] < 0.5:
-                    low_content_labor.append({
-                        'اسم': labor_type,
-                        'نسبة_المحتوى_المحلي': details['نسبة_المحتوى_المحلي']
-                    })
-                    
-            if low_content_labor:
-                recommendations.append(f"زيادة توظيف العمالة المحلية في الفئات: {', '.join([l['اسم'] for l in low_content_labor[:3]])}")
-                recommendations.append("الاستثما�� في برامج تدريب وتأهيل الكوادر المحلية")
-            
-        # توصيات عامة
-        if 'المنتجات' in results['ملخص_المحتوى_المحلي'] and results['ملخص_المحتوى_المحلي']['المنتجات'].get('الفجوة (%)', 0) > 10:
-            recommendations.append(f"خطة تطوير المحتوى المحلي للمنتجات لتقليل الفجوة البالغة {results['ملخص_المحتوى_المحلي']['المنتجات']['الفجوة (%)']}%")
-            
-        if 'الخدمات' in results['ملخص_المحتوى_المحلي'] and results['ملخص_المحتوى_المحلي']['الخدمات'].get('الفجوة (%)', 0) > 10:
-            recommendations.append(f"خطة تطوير المحتوى المحلي للخدمات لتقليل الفجوة البالغة {results['ملخص_المحتوى_المحلي']['الخدمات']['الفجوة (%)']}%")
-            
-        if 'القوى العاملة' in results['ملخص_المحتوى_المحلي'] and results['ملخص_المحتوى_المحلي']['القوى العاملة'].get('الفجوة (%)', 0) > 10:
-            recommendations.append(f"خطة تطوير المحتوى المحلي للقوى العاملة لتقليل الفجوة البالغة {results['ملخص_المحتوى_المحلي']['القوى العاملة']['الفجوة (%)']}%")
-            
-        return recommendations

modules/pricing/services/price_prediction.py

@@ -1,444 +0,0 @@
-"""
-خدمة التنبؤ بالأسعار
-"""
-
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import joblib
-import os
-from datetime import datetime, timedelta
-from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
-from sklearn.model_selection import train_test_split
-from sklearn.preprocessing import StandardScaler
-from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
-
-import config
-
-
-class PricePrediction:
-    """خدمة التنبؤ بالأسعار باستخدام التعلم الآلي"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة خدمة التنبؤ بالأسعار"""
-        self.model_path = config.PRICE_PREDICTION_MODEL
-        self.model = self._load_model()
-        self.scaler = None
-        self.materials_data = self._load_materials_data()
-        self.market_indices = self._load_market_indices()
-    
-    def _load_model(self):
-        """تحميل نموذج التنبؤ المدرب مسبقاً"""
-        try:
-            if os.path.exists(self.model_path):
-                model = joblib.load(self.model_path)
-                return model
-            else:
-                # إذا لم يكن النموذج موجوداً، قم بإنشاء نموذج جديد
-                model = RandomForestRegressor(
-                    n_estimators=100,
-                    max_depth=15,
-                    min_samples_split=5,
-                    min_samples_leaf=2,
-                    random_state=42
-                )
-                return model
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في تحميل نموذج التنبؤ: {str(e)}")
-            return RandomForestRegressor(random_state=42)
-    
-    def _load_materials_data(self):
-        """تحميل بيانات المواد وأسعارها التاريخية"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        materials_data = {
-            'خرسانة': {
-                'تاريخ': [datetime(2025, 1, 1) - timedelta(days=30*i) for i in range(12)],
-                'سعر': [750, 740, 735, 730, 720, 715, 710, 700, 695, 690, 685, 680],
-                'وحدة': 'م3'
-            },
-            'حديد تسليح': {
-                'تاريخ': [datetime(2025, 1, 1) - timedelta(days=30*i) for i in range(12)],
-                'سعر': [5500, 5450, 5400, 5350, 5300, 5250, 5200, 5150, 5100, 5050, 5000, 4950],
-                'وحدة': 'طن'
-            },
-            'إسمنت': {
-                'تاريخ': [datetime(2025, 1, 1) - timedelta(days=30*i) for i in range(12)],
-                'سعر': [25, 25, 24.5, 24.5, 24, 24, 23.5, 23.5, 23, 23, 22.5, 22.5],
-                'وحدة': 'كيس'
-            },
-            'رمل': {
-                'تاريخ': [datetime(2025, 1, 1) - timedelta(days=30*i) for i in range(12)],
-                'سعر': [140, 140, 135, 135, 130, 130, 125, 125, 120, 120, 115, 115],
-                'وحدة': 'م3'
-            },
-            'بلوك خرساني': {
-                'تاريخ': [datetime(2025, 1, 1) - timedelta(days=30*i) for i in range(12)],
-                'سعر': [11, 11, 10.5, 10.5, 10, 10, 9.5, 9.5, 9, 9, 8.5, 8.5],
-                'وحدة': 'قطعة'
-            }
-        }
-        return materials_data
-    
-    def _load_market_indices(self):
-        """تحميل مؤشرات السوق المؤثرة على الأسعار"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        market_indices = {
-            'تاريخ': [datetime(2025, 1, 1) - timedelta(days=30*i) for i in range(12)],
-            'مؤشر_البناء': [105, 104, 103, 102, 101, 100, 99, 98, 97, 96, 95, 94],
-            'مؤشر_النفط': [80, 79, 78, 77, 76, 75, 74, 73, 72, 71, 70, 69],
-            'مؤشر_سعر_الصرف': [3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75],
-            'مؤشر_التضخم': [2.5, 2.4, 2.3, 2.2, 2.1, 2.0, 1.9, 1.8, 1.7, 1.6, 1.5, 1.4]
-        }
-        return market_indices
-    
-    def train(self, training_data=None):
-        """
-        تدريب نموذج التنبؤ بالأسعار
-        
-        المعلمات:
-            training_data: بيانات التدريب (اختياري)، إذا لم يتم توفيرها سيتم استخدام البيانات المتاحة
-        
-        إرجاع:
-            مؤشرات أداء النموذج
-        """
-        # تجهيز بيانات التدريب
-        if training_data is None:
-            # استخدام البيانات المتاحة لتوليد مجموعة تدريب
-            X, y = self._prepare_training_data()
-        else:
-            X, y = self._extract_features_target(training_data)
-        
-        # تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار
-        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
-        
-        # تطبيع البيانات
-        self.scaler = StandardScaler()
-        X_train_scaled = self.scaler.fit_transform(X_train)
-        X_test_scaled = self.scaler.transform(X_test)
-        
-        # تدريب النموذج
-        self.model.fit(X_train_scaled, y_train)
-        
-        # تقييم النموذج
-        y_pred = self.model.predict(X_test_scaled)
-        
-        # حساب مؤشرات الأداء
-        mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
-        rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
-        r2 = r2_score(y_test, y_pred)
-        
-        # حفظ النموذج
-        try:
-            joblib.dump(self.model, self.model_path)
-            joblib.dump(self.scaler, os.path.join(os.path.dirname(self.model_path), 'price_scaler.pkl'))
-        except Exception as e:
-            print(f"خطأ في حفظ النموذج: {str(e)}")
-        
-        return {
-            'mae': mae,
-            'rmse': rmse,
-            'r2': r2
-        }
-    
-    def _prepare_training_data(self):
-        """تجهيز بيانات التدريب من البيانات المتاحة"""
-        # توليد بيانات تدريب افتراضية
-        data = []
-        target = []
-        
-        # استخدام بيانات المواد وأسعارها التاريخية
-        for material_name, material_info in self.materials_data.items():
-            for i in range(len(material_info['تاريخ'])):
-                # استخراج المؤشرات في التاريخ المقابل
-                date_index = self.market_indices['تاريخ'].index(material_info['تاريخ'][i]) if material_info['تاريخ'][i] in self.market_indices['تاريخ'] else 0
-                
-                # تكوين ميزات التدريب (المؤشرات السوقية والشهر)
-                features = [
-                    material_info['تاريخ'][i].month,  # الشهر
-                    self.market_indices['مؤشر_البناء'][date_index],
-                    self.market_indices['مؤشر_النفط'][date_index],
-                    self.market_indices['مؤشر_سعر_الصرف'][date_index],
-                    self.market_indices['مؤشر_التضخم'][date_index]
-                ]
-                
-                # إضافة معرّف للمادة (تمثيل رقمي)
-                material_id = list(self.materials_data.keys()).index(material_name)
-                features.append(material_id)
-                
-                data.append(features)
-                target.append(material_info['سعر'][i])
-                
-                # إضافة ضوضاء عشوائية لزيادة حجم البيانات
-                for _ in range(5):
-                    noisy_features = features.copy()
-                    for j in range(1, 5):  # إضافة ضوضاء للمؤشرات فقط
-                        noisy_features[j] += np.random.normal(0, 0.5)
-                    
-                    noisy_price = material_info['سعر'][i] * (1 + np.random.normal(0, 0.02))  # ضوضاء 2%
-                    
-                    data.append(noisy_features)
-                    target.append(noisy_price)
-        
-        return np.array(data), np.array(target)
-    
-    def _extract_features_target(self, training_data):
-        """استخراج الميزات والأهداف من بيانات التدريب"""
-        # استخراج الميزات والأهداف من البيانات المقدمة
-        features = []
-        target = []
-        
-        for item in training_data:
-            features.append([
-                item['date'].month,  # الشهر
-                item['building_index'],
-                item['oil_index'],
-                item['exchange_rate'],
-                item['inflation_rate'],
-                item['material_id']
-            ])
-            target.append(item['price'])
-        
-        return np.array(features), np.array(target)
-    
-    def predict_prices(self, materials, prediction_date=None, market_conditions=None):
-        """
-        التنبؤ بأسعار المواد
-        
-        المعلمات:
-            materials: قائمة المواد المطلوب التنبؤ بأسعارها
-            prediction_date: تاريخ التنبؤ (اختياري)، إذا لم يتم توفيره سيتم استخدام التاريخ الحالي
-            market_conditions: ظروف السوق (اختياري)، إذا لم يتم توفيرها سيتم استخدام آخر قيم متاحة
-        
-        إرجاع:
-            قاموس بأسعار المواد المتنبأ بها
-        """
-        if prediction_date is None:
-            prediction_date = datetime.now()
-        
-        if market_conditions is None:
-            # استخدام آخر قيم متاحة للمؤشرات
-            market_conditions = {
-                'مؤشر_البناء': self.market_indices['مؤشر_البناء'][0],
-                'مؤشر_النفط': self.market_indices['مؤشر_النفط'][0],
-                'مؤشر_سعر_الصرف': self.market_indices['مؤشر_سعر_الصرف'][0],
-                'مؤشر_التضخم': self.market_indices['مؤشر_التضخم'][0]
-            }
-        
-        # التحقق من وجود المواد في البيانات
-        material_names = list(self.materials_data.keys())
-        valid_materials = [m for m in materials if m in material_names]
-        
-        if not valid_materials:
-            return {}
-        
-        # تحميل المعايير إذا كانت متوفرة
-        scaler_path = os.path.join(os.path.dirname(self.model_path), 'price_scaler.pkl')
-        if self.scaler is None and os.path.exists(scaler_path):
-            try:
-                self.scaler = joblib.load(scaler_path)
-            except Exception as e:
-                print(f"خطأ في تحميل المعايير: {str(e)}")
-                # إنشاء معايير جديدة
-                X, _ = self._prepare_training_data()
-                self.scaler = StandardScaler()
-                self.scaler.fit(X)
-        
-        # إعداد ميزات التنبؤ
-        features = []
-        for material in valid_materials:
-            material_id = material_names.index(material)
-            
-            material_features = [
-                prediction_date.month,  # الشهر
-                market_conditions['مؤشر_البناء'],
-                market_conditions['مؤشر_النفط'],
-                market_conditions['مؤشر_سعر_الصرف'],
-                market_conditions['مؤشر_التضخم'],
-                material_id
-            ]
-            
-            features.append(material_features)
-        
-        # تطبيع الميزات
-        if self.scaler is not None:
-            features_scaled = self.scaler.transform(features)
-        else:
-            features_scaled = features
-        
-        # التنبؤ بالأسعار
-        predicted_prices = self.model.predict(features_scaled)
-        
-        # إرجاع النتائج
-        results = {}
-        for i, material in enumerate(valid_materials):
-            # تطبيق عامل تصحيح (2% عشوائية)
-            correction_factor = 1.0 + np.random.uniform(-0.02, 0.02)
-            price = max(0, predicted_prices[i] * correction_factor)
-            
-            results[material] = {
-                'سعر': price,
-                'وحدة': self.materials_data[material]['وحدة'],
-                'تاريخ_التنبؤ': prediction_date.strftime('%Y-%m-%d'),
-                'هامش_الخطأ': '±5%'  # تقدير هامش الخطأ
-            }
-        
-        return results
-    
-    def get_price_trends(self, material, periods=6):
-        """
-        الحصول على اتجاهات الأسعار المستقبلية
-        
-        المعلمات:
-            material: المادة المطلوب التنبؤ باتجاهات أسعارها
-            periods: عدد الفترات المستقبلية (الشهور)
-        
-        إرجاع:
-            قائمة بالأسعار المتوقعة للفترات المستقبلية
-        """
-        if material not in self.materials_data:
-            return []
-        
-        # الحصول على التاريخ الحالي
-        current_date = datetime.now()
-        
-        # التنبؤ بالأسعار للفترات المستقبلية
-        price_trends = []
-        
-        for i in range(periods):
-            prediction_date = current_date + timedelta(days=30 * (i + 1))
-            
-            # افتراض تغيرات طفيفة في المؤشرات مع مرور الوقت
-            market_conditions = {
-                'مؤشر_البناء': self.market_indices['مؤشر_البناء'][0] * (1 + 0.01 * i),  # زيادة 1% شهرياً
-                'مؤشر_النفط': self.market_indices['مؤشر_النفط'][0] * (1 + 0.005 * i),  # زيادة 0.5% شهرياً
-                'مؤشر_سعر_الصرف': self.market_indices['مؤشر_سعر_الصرف'][0],  # ثابت
-                'مؤشر_التضخم': self.market_indices['مؤشر_التضخم'][0] * (1 + 0.01 * i)  # زيادة 1% شهرياً
-            }
-            
-            # التنبؤ بالسعر
-            predicted_price = self.predict_prices([material], prediction_date, market_conditions)
-            
-            price_trends.append({
-                'تاريخ': prediction_date.strftime('%Y-%m'),
-                'سعر': predicted_price[material]['سعر'] if material in predicted_price else 0
-            })
-        
-        return price_trends
-    
-    def analyze_factors(self, material):
-        """
-        تحليل العوامل المؤثرة على سعر المادة
-        
-        المعلمات:
-            material: المادة المطلوب تحليلها
-        
-        إرجاع:
-            قاموس ب��لعوامل المؤثرة وأهميتها النسبية
-        """
-        if material not in self.materials_data or not hasattr(self.model, 'feature_importances_'):
-            return {}
-        
-        # الحصول على أهمية الميزات من النموذج
-        feature_importances = self.model.feature_importances_
-        
-        # أسماء الميزات
-        feature_names = ['الشهر', 'مؤشر البناء', 'مؤشر النفط', 'سعر الصرف', 'معدل التضخم', 'نوع المادة']
-        
-        # ترتيب الميزات حسب الأهمية
-        importance_pairs = [(name, importance) for name, importance in zip(feature_names, feature_importances)]
-        importance_pairs.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
-        
-        # إرجاع العوامل المؤثرة وأهميتها
-        factors = {}
-        for name, importance in importance_pairs:
-            factors[name] = round(importance * 100, 2)  # تحويل إلى نسبة مئوية
-        
-        return {
-            'العوامل_المؤثرة': factors,
-            'المادة': material,
-            'وحدة': self.materials_data[material]['وحدة'],
-            'سعر_حالي': self.materials_data[material]['سعر'][0],
-            'اتجاه_السعر': self._get_price_trend(material)
-        }
-    
-    def _get_price_trend(self, material):
-        """تحديد اتجاه سعر المادة بناءً على البيانات التاريخية"""
-        if material not in self.materials_data:
-            return "غير معروف"
-        
-        prices = self.materials_data[material]['سعر']
-        if len(prices) < 2:
-            return "غير معروف"
-        
-        # حساب متوسط التغير الشهري
-        price_changes = [(prices[i] - prices[i+1]) / prices[i+1] * 100 for i in range(len(prices)-1)]
-        avg_monthly_change = sum(price_changes) / len(price_changes)
-        
-        if avg_monthly_change > 1:
-            return "ارتفاع حاد"
-        elif avg_monthly_change > 0.2:
-            return "ارتفاع معتدل"
-        elif avg_monthly_change > -0.2:
-            return "استقرار"
-        elif avg_monthly_change > -1:
-            return "انخفاض معتدل"
-        else:
-            return "انخفاض حاد"
-    
-    def export_price_forecast(self, materials, periods=6, output_file=None):
-        """
-        تصدير توقعات الأسعار إلى ملف
-        
-        المعلمات:
-            materials: قائمة المواد المطلوب التنبؤ بأسعارها
-            periods: عدد الفترات المستقبلية (الشهور)
-            output_file: مسار ملف الإخراج (اختياري)
-        
-        إرجاع:
-            مسار الملف المصدر أو البيانات مباشرة إذا لم يتم تحديد ملف
-        """
-        # التحقق من وجود المواد في البيانات
-        valid_materials = [m for m in materials if m in self.materials_data]
-        
-        if not valid_materials:
-            return None
-        
-        # إعداد بيانات التوقعات
-        forecast_data = []
-        
-        for material in valid_materials:
-            # الحصول على اتجاهات الأسعار
-            price_trends = self.get_price_trends(material, periods)
-            
-            for trend in price_trends:
-                forecast_data.append({
-                    'المادة': material,
-                    'الوحدة': self.materials_data[material]['وحدة'],
-                    'التاريخ': trend['تاريخ'],
-                    'السعر المتوقع': trend['سعر'],
-                    'هامش الخطأ': '±5%'
-                })
-        
-        # تحويل البيانات إلى DataFrame
-        forecast_df = pd.DataFrame(forecast_data)
-        
-        # تصدير البيانات إلى ملف إذا تم تحديده
-        if output_file:
-            try:
-                ext = os.path.splitext(output_file)[1].lower()
-                
-                if ext == '.csv':
-                    forecast_df.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf-8-sig')
-                elif ext in ['.xlsx', '.xls']:
-                    forecast_df.to_excel(output_file, index=False)
-                elif ext == '.json':
-                    forecast_df.to_json(output_file, orient='records', force_ascii=False)
-                else:
-                    print(f"تنسيق غير مدعوم: {ext}")
-                    return None
-                
-                return output_file
-            except Exception as e:
-                print(f"خطأ في تصدير توقعات الأسعار: {str(e)}")
-                return None
-        
-        return forecast_df

modules/pricing/services/standard_pricing.py

@@ -1,232 +0,0 @@
-"""
-خدمة التسعير القياسي
-"""
-
-import pandas as pd
-import numpy as np
-from datetime import datetime
-import os
-import config
-
-
-class StandardPricing:
-    """خدمة التسعير القياسي للبنود"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة خدمة التسعير القياسي"""
-        # تحميل بيانات المواد والأسعار المرجعية
-        self.material_prices = self._load_material_prices()
-        self.labor_rates = self._load_labor_rates()
-        self.equipment_rates = self._load_equipment_rates()
-    
-    def _load_material_prices(self):
-        """تحميل أسعار المواد"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        material_prices = {
-            'خرسانة': {
-                'م3': 750.0,  # سعر المتر المكعب بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'م3',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'حديد تسليح': {
-                'طن': 5500.0,  # سعر الطن بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'طن',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'عزل مائي': {
-                'م2': 80.0,  # سعر المتر المربع بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'م2',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'بلوك خرساني': {
-                '20سم': 11.0,  # سعر البلكة بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'عدد',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'رمل': {
-                'م3': 140.0,  # سعر المتر المكعب بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'م3',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'اسمنت': {
-                'كيس': 25.0,  # سعر الكيس بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'كيس',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            }
-        }
-        return material_prices
-    
-    def _load_labor_rates(self):
-        """تحميل معدلات أجور العمالة"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        labor_rates = {
-            'عامل': {
-                'يومي': 150.0,  # الأجر اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'نجار': {
-                'يومي': 250.0,  # الأجر اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'حداد': {
-                'يومي': 250.0,  # الأجر اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'سباك': {
-                'يومي': 300.0,  # الأجر اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'كهربائي': {
-                'يومي': 300.0,  # الأجر اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'مراقب': {
-                'يومي': 400.0,  # الأجر اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            }
-        }
-        return labor_rates
-    
-    def _load_equipment_rates(self):
-        """تحميل معدلات تأجير المعدات"""
-        # محاكاة تحميل البيانات من مصدر بيانات
-        equipment_rates = {
-            'خلاطة خرسانة': {
-                'يومي': 800.0,  # الإيجار اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'هزاز خرسانة': {
-                'يومي': 150.0,  # الإيجار اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'حفارة': {
-                'يومي': 1500.0,  # الإيجار اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'لودر': {
-                'يومي': 1200.0,  # الإيجار اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'رافعة': {
-                'يومي': 2000.0,  # الإيجار اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            },
-            'شاحنة نقل': {
-                'يومي': 900.0,  # الإيجار اليومي بالريال
-                'وحدة_قياسية': 'يوم',
-                'آخر_تحديث': datetime(2025, 3, 1)
-            }
-        }
-        return equipment_rates
-    
-    def calculate_prices(self, items_df):
-        """حساب الأسعار للبنود باستخدام التسعير القياسي"""
-        # نسخة من البيانات المدخلة للعمل عليها
-        df = items_df.copy()
-        
-        # التأكد من وجود العمود المطلوب
-        if 'سعر الوحدة' not in df.columns:
-            df['سعر الوحدة'] = 0.0
-        
-        if 'الإجمالي' not in df.columns:
-            df['الإجمالي'] = 0.0
-        
-        # حساب أسعار الوحدات لكل بند
-        for idx, row in df.iterrows():
-            # حساب سعر الوحدة بناءً على وصف البند
-            unit_price = self._estimate_unit_price(row['وصف البند'], row['الوحدة'])
-            df.at[idx, 'سعر الوحدة'] = unit_price
-        
-        # حساب الإجمالي لكل بند
-        df['الإجمالي'] = df['الكمية'] * df['سعر الوحدة']
-        
-        return df
-    
-    def _estimate_unit_price(self, description, unit):
-        """تقدير سعر الوحدة بناءً على وصف البند ووحدة القياس"""
-        description = description.lower()
-        
-        # تقدير سعر الوحدة بناءً على وصف البند
-        if 'خرسان' in description:
-            if 'أساسات' in description:
-                return 1200.0 if unit == 'م3' else 0.0
-            elif 'أعمدة' in description:
-                return 1800.0 if unit == 'م3' else 0.0
-            elif 'سقف' in description:
-                return 1500.0 if unit == 'م3' else 0.0
-            else:
-                return 1400.0 if unit == 'م3' else 0.0
-        
-        elif 'حديد' in description and 'تسليح' in description:
-            if 'أساسات' in description:
-                return 6000.0 if unit == 'طن' else 0.0
-            elif 'أعمدة' in description or 'سقف' in description:
-                return 6500.0 if unit == 'طن' else 0.0
-            else:
-                return 6200.0 if unit == 'طن' else 0.0
-        
-        elif 'عزل' in description:
-            if 'مائي' in description:
-                return 120.0 if unit == 'م2' else 0.0
-            elif 'حراري' in description:
-                return 90.0 if unit == 'م2' else 0.0
-            else:
-                return 100.0 if unit == 'م2' else 0.0
-        
-        elif 'ردم' in description or 'حفر' in description:
-            return 75.0 if unit == 'م3' else 0.0
-        
-        elif 'بلوك' in description or 'طوب' in description:
-            return 250.0 if unit == 'م2' else 0.0
-        
-        elif 'لياسة' in description or 'بياض' in description:
-            return 80.0 if unit == 'م2' else 0.0
-        
-        elif 'دهان' in description or 'طلاء' in description:
-            return 65.0 if unit == 'م2' else 0.0
-        
-        elif 'سيراميك' in description or 'بلاط' in description:
-            return 180.0 if unit == 'م2' else 0.0
-        
-        elif 'كهرباء' in description:
-            return 150.0 if unit == 'نقطة' else 500.0
-        
-        # قيمة افتراضية إذا لم تتطابق مع أي وصف
-        return 100.0
-    
-    def adjust_prices_for_factors(self, items_df, factors=None):
-        """تعديل الأسعار بناءً على عوامل مؤثرة"""
-        # نسخة من البيانات المدخلة للعمل عليها
-        df = items_df.copy()
-        
-        # إذا لم يتم تحديد عوامل، استخدم العوامل الافتراضية
-        if factors is None:
-            factors = {
-                'location_factor': 1.0,  # معامل الموقع
-                'time_factor': 1.0,      # معامل الوقت
-                'risk_factor': 1.1,      # معامل المخاطر
-                'market_factor': 1.05    # معامل السوق
-            }
-        
-        # حساب المعامل الإجمالي
-        total_factor = (factors['location_factor'] * factors['time_factor'] * 
-                      factors['risk_factor'] * factors['market_factor'])
-        
-        # تعديل سعر الوحدة بناءً على المعامل ا��إجمالي
-        df['سعر الوحدة'] = df['سعر الوحدة'] * total_factor
-        
-        # حساب الإجمالي بعد التعديل
-        df['الإجمالي'] = df['الكمية'] * df['سعر الوحدة']
-        
-        return df

modules/pricing/services/templates_catalog/__init__.py

@@ -1,3 +0,0 @@
-from .templates_catalog import TemplatesCatalog
-
-__all__ = ['TemplatesCatalog']

modules/pricing/services/templates_catalog/templates_catalog.py

@@ -1,949 +0,0 @@
-"""
-كتالوج قوالب البناء والمقاولات
-واجهة مستخدم متكاملة لعرض واستخدام نماذج بنود البناء الجاهزة
-"""
-
-import os
-import sys
-import json
-import pandas as pd
-import streamlit as st
-from typing import Dict, List, Any, Optional
-
-# إضافة مسار النظام للوصول للملفات المشتركة
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../../..")))
-
-# استيراد مكونات واجهة المستخدم
-from utils.components.header import render_header
-# استيراد الدالة مباشرة من الملف
-from utils.components.credits import display_credits
-# استخدام display_credits كبديل لـ render_credits
-render_credits = display_credits
-from utils.helpers import format_number, format_currency, styled_button, filter_dataframe
-
-# النموذج المستخدم عند إضافة بند نموذجي جديد من صفحة التسعير
-class NewTemplateForm:
-    """نموذج إضافة بند نموذجي جديد من صفحة التسعير"""
-    pass
-
-class TemplatesCatalog:
-    """كتالوج قوالب البناء والمقاولات"""
-    
-    def __init__(self, construction_templates):
-        """تهيئة كتالوج قوالب البناء والمقاولات"""
-        self.construction_templates = construction_templates
-        
-        # تهيئة حالة الجلسة للطلبات والعروض
-        if 'material_requests' not in st.session_state:
-            st.session_state.material_requests = []
-            
-        if 'equipment_requests' not in st.session_state:
-            st.session_state.equipment_requests = []
-            
-        if 'material_offers' not in st.session_state:
-            st.session_state.material_offers = []
-            
-        if 'equipment_offers' not in st.session_state:
-            st.session_state.equipment_offers = []
-            
-        # تهيئة قوائم الأسعار المرجعية
-        if 'reference_price_list' not in st.session_state:
-            st.session_state.reference_price_list = []
-            
-            # تعبئة قوائم الأسعار المرجعية من كتالوج البنود النموذجية
-            self._populate_reference_price_list()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة كتالوج القوالب"""
-        # عرض الشعار والعنوان الرئيسي
-        render_header("كتالوج بنود المقاولات النموذجية")
-        
-        # تبويبات الكتالوج
-        tabs = st.tabs(["تصفح البنود النموذجية", "طلب تسعير مواد جديدة", "طلب تسعير معدات جديدة", "قوائم الأسعار المرجعية"])
-        
-        with tabs[0]:
-            self._render_templates_browser()
-        
-        with tabs[1]:
-            self._render_material_request_form()
-            
-        with tabs[2]:
-            self._render_equipment_request_form()
-            
-        with tabs[3]:
-            self._render_reference_price_list()
-        
-    def _render_templates_browser(self):
-        """عرض واجهة تصفح كتالوج القوالب"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>🗃️ نماذج بنود المقاولات الجاهزة للاستخدام</h3>
-            <p>يمكنك الاختيار من بين مجموعة متنوعة من نماذج البنود المعرفة مسبقًا والجاهزة للاستخدام في مشاريعك وعروض أسعارك.</p>
-            <p>تشمل النماذج تفاصيل كاملة عن:</p>
-            <ul>
-                <li>المواد المستخدمة وكمياتها</li>
-                <li>العمالة المطلوبة ومدة العمل</li>
-                <li>المعدات اللازمة وتكلفتها</li>
-                <li>المصروفات الإدارية وهامش الربح</li>
-            </ul>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # قسم البحث والتصفية
-        st.markdown("### تصفية البنود النموذجية")
-        
-        # الحصول على الفئات من الكتالوج
-        templates = self.construction_templates.get_all_templates()
-        categories = templates.get("categories", {})
-        
-        # إنشاء قائمة الفئات
-        category_list = [{"id": cat_id, "name": cat_data.get("name", cat_id)} for cat_id, cat_data in categories.items()]
-        category_names = ["الكل"] + [cat["name"] for cat in category_list]
-        
-        # تصفية حسب الفئة
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            selected_category_name = st.selectbox("فئة البنود", category_names, index=0)
-        
-        with col2:
-            search_query = st.text_input("بحث في النماذج", placeholder="اكتب كلمة للبحث...")
-        
-        # تحديد الفئة المختارة
-        selected_category_id = None
-        if selected_category_name != "الكل":
-            for cat in category_list:
-                if cat["name"] == selected_category_name:
-                    selected_category_id = cat["id"]
-                    break
-        
-        # الحصول على النماذج المصفاة
-        filtered_templates = []
-        all_templates = templates.get("templates", {})
-        
-        for template_id, template in all_templates.items():
-            # التصفية حسب الفئة إذا تم اختيار فئة محددة
-            if selected_category_id and template.get("category") != selected_category_id:
-                continue
-            
-            # التصفية حسب البحث إذا تم إدخال نص للبحث
-            if search_query:
-                template_name = template.get("name", "")
-                template_desc = template.get("description", "")
-                searchable_text = f"{template_name} {template_desc}"
-                if search_query.lower() not in searchable_text.lower():
-                    continue
-            
-            # إضافة النموذج إلى القائمة المصفاة
-            template_copy = template.copy()
-            template_copy["id"] = template_id
-            filtered_templates.append(template_copy)
-        
-        # عرض النماذج المصفاة
-        self._render_templates_list(filtered_templates)
-        
-        # عرض نموذج إضافة قالب جديد
-        with st.expander("إضافة قالب نموذجي جديد"):
-            self._render_new_template_form()
-        
-        # عرض الحقوق
-        render_credits()
-    
-    def _render_templates_list(self, templates: List[Dict[str, Any]]):
-        """عرض قائمة النماذج المصفاة"""
-        
-        if not templates:
-            st.warning("لا توجد نماذج بنود متاحة تطابق معايير البحث.")
-            return
-        
-        # تحويل النماذج إلى DataFrame
-        templates_data = []
-        for template in templates:
-            # حساب التكلفة التقديرية للنموذج
-            estimated_cost = self._calculate_template_cost(template)
-            
-            templates_data.append({
-                "الرقم التعريفي": template["id"],
-                "اسم النموذج": template.get("name", ""),
-                "الوصف": template.get("description", "")[:50] + "..." if len(template.get("description", "")) > 50 else template.get("description", ""),
-                "التكلفة التقديرية": estimated_cost,
-                "الوحدة": template.get("unit", ""),
-                "الفئة": template.get("category", "")
-            })
-        
-        templates_df = pd.DataFrame(templates_data)
-        
-        # تنسيق الجدول
-        def highlight_row(row):
-            """تنسيق الجدول مع تمييز الصفوف بالتناوب"""
-            color = '#F0F8FF' if row.name % 2 == 0 else 'white'
-            return ['background-color: %s' % color] * len(row)
-        
-        styled_df = templates_df.style.apply(highlight_row, axis=1)
-        styled_df = styled_df.format({
-            "التكلفة التقديرية": "{:,.2f} ريال"
-        })
-        
-        # عرض الجدول
-        st.markdown("### قائمة النماذج المتاحة")
-        st.dataframe(styled_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # عرض تفاصيل النموذج المحدد
-        selected_template_id = st.selectbox(
-            "اختر نموذجًا لعرض التفاصيل",
-            options=[t["الرقم التعريفي"] for t in templates_data],
-            format_func=lambda x: next((t["اسم النموذج"] for t in templates_data if t["الرقم التعريفي"] == x), x)
-        )
-        
-        if selected_template_id:
-            # الحصول على النموذج المحدد
-            selected_template = next((t for t in templates if t["id"] == selected_template_id), None)
-            if selected_template:
-                self._render_template_details(selected_template)
-    
-    def _render_template_details(self, template: Dict[str, Any]):
-        """عرض تفاصيل النموذج المحدد"""
-        st.markdown(f"### تفاصيل نموذج: {template.get('name', '')}")
-        
-        # معلومات النموذج الأساسية
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        with col1:
-            st.markdown(f"**الوصف:** {template.get('description', '')}")
-        with col2:
-            st.markdown(f"**وحدة القياس:** {template.get('unit', '')}")
-        with col3:
-            # حساب التكلفة التقديرية للنموذج
-            estimated_cost = self._calculate_template_cost(template)
-            st.markdown(f"**التكلفة التقديرية:** {estimated_cost:,.2f} ريال")
-        
-        # تبويبات لعرض مكونات النموذج
-        tabs = st.tabs(["المواد", "العمالة", "المعدات", "التكاليف"])
-        
-        # تبويب المواد
-        with tabs[0]:
-            self._render_materials_tab(template)
-        
-        # تبويب العمالة
-        with tabs[1]:
-            self._render_labor_tab(template)
-        
-        # تبويب المعدات
-        with tabs[2]:
-            self._render_equipment_tab(template)
-        
-        # تبويب التكاليف
-        with tabs[3]:
-            self._render_costs_tab(template)
-        
-        # أزرار العمليات
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            if styled_button("إضافة إلى حاسبة التكاليف", key=f"add_to_calc_{template['id']}", type="primary", icon="➕"):
-                st.session_state.selected_template_for_calculator = template["id"]
-                st.success("تم إضافة النموذج إلى حاسبة التكاليف!")
-        
-        with col2:
-            if styled_button("استخدام في بند جديد", key=f"use_in_new_item_{template['id']}", type="success", icon="🔄"):
-                st.session_state.selected_template_for_new_item = template["id"]
-                st.success("تم اختيار النموذج لاستخدامه في بند جديد!")
-        
-        with col3:
-            if styled_button("تحرير النموذج", key=f"edit_template_{template['id']}", type="secondary", icon="✏️"):
-                st.session_state.template_to_edit = template["id"]
-    
-    def _render_materials_tab(self, template: Dict[str, Any]):
-        """عرض تبويب المواد"""
-        components = template.get("components", {})
-        materials = components.get("materials", [])
-        
-        if not materials:
-            st.info("لا توجد مواد محددة لهذا النموذج.")
-            return
-        
-        # تحويل المواد إلى DataFrame
-        materials_data = []
-        total_materials_cost = 0
-        
-        for material in materials:
-            material_cost = material.get("الكمية", 0) * material.get("سعر_الوحدة", 0)
-            total_materials_cost += material_cost
-            
-            materials_data.append({
-                "اسم المادة": material.get("الاسم", ""),
-                "الكمية": material.get("الكمية", 0),
-                "الوحدة": material.get("الوحدة", ""),
-                "سعر الوحدة": material.get("سعر_الوحدة", 0),
-                "التكلفة": material_cost
-            })
-        
-        materials_df = pd.DataFrame(materials_data)
-        
-        # تنسيق الجدول
-        def highlight_row(row):
-            """تنسيق الجدول مع تمييز الصفوف بالتناوب"""
-            color = '#F0F8FF' if row.name % 2 == 0 else 'white'
-            return ['background-color: %s' % color] * len(row)
-        
-        styled_df = materials_df.style.apply(highlight_row, axis=1)
-        styled_df = styled_df.format({
-            "الكمية": "{:.2f}",
-            "سعر الوحدة": "{:,.2f} ريال",
-            "التكلفة": "{:,.2f} ريال"
-        })
-        
-        # عرض الجدول
-        st.dataframe(styled_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        st.markdown(f"**إجمالي تكلفة المواد:** {total_materials_cost:,.2f} ريال")
-    
-    def _render_labor_tab(self, template: Dict[str, Any]):
-        """عرض تبويب العمالة"""
-        components = template.get("components", {})
-        labor = components.get("labor", [])
-        
-        if not labor:
-            st.info("لا توجد عمالة محددة لهذا النموذج.")
-            return
-        
-        # تحويل العمالة إلى DataFrame
-        labor_data = []
-        total_labor_cost = 0
-        
-        for worker in labor:
-            labor_cost = worker.get("العدد", 0) * worker.get("المدة", 0) * worker.get("سعر_اليوم", 0)
-            total_labor_cost += labor_cost
-            
-            labor_data.append({
-                "نوع العامل": worker.get("النوع", ""),
-                "العدد": worker.get("العدد", 0),
-                "المدة (يوم)": worker.get("المدة", 0),
-                "سعر اليوم": worker.get("سعر_اليوم", 0),
-                "التكلفة": labor_cost
-            })
-        
-        labor_df = pd.DataFrame(labor_data)
-        
-        # تنسيق الجدول
-        def highlight_row(row):
-            """تنسيق الجدول مع تمييز الصفوف بالتناوب"""
-            color = '#F0F8FF' if row.name % 2 == 0 else 'white'
-            return ['background-color: %s' % color] * len(row)
-        
-        styled_df = labor_df.style.apply(highlight_row, axis=1)
-        styled_df = styled_df.format({
-            "المدة (يوم)": "{:.2f}",
-            "سعر اليوم": "{:,.2f} ريال",
-            "التكلفة": "{:,.2f} ريال"
-        })
-        
-        # عرض الجدول
-        st.dataframe(styled_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        st.markdown(f"**إجمالي تكلفة العمالة:** {total_labor_cost:,.2f} ريال")
-    
-    def _render_equipment_tab(self, template: Dict[str, Any]):
-        """عرض تبويب المعدات"""
-        components = template.get("components", {})
-        equipment = components.get("equipment", [])
-        
-        if not equipment:
-            st.info("لا توجد معدات محددة لهذا النموذج.")
-            return
-        
-        # تحويل المعدات إلى DataFrame
-        equipment_data = []
-        total_equipment_cost = 0
-        
-        for eq in equipment:
-            equipment_cost = eq.get("العدد", 0) * eq.get("المدة", 0) * eq.get("سعر_اليوم", 0)
-            total_equipment_cost += equipment_cost
-            
-            equipment_data.append({
-                "نوع المعدة": eq.get("النوع", ""),
-                "العدد": eq.get("العدد", 0),
-                "المدة (يوم)": eq.get("المدة", 0),
-                "سعر اليوم": eq.get("سعر_اليوم", 0),
-                "التكلفة": equipment_cost
-            })
-        
-        equipment_df = pd.DataFrame(equipment_data)
-        
-        # تنسيق الجدول
-        def highlight_row(row):
-            """تنسيق الجدول مع تمييز الصفوف بالتناوب"""
-            color = '#F0F8FF' if row.name % 2 == 0 else 'white'
-            return ['background-color: %s' % color] * len(row)
-        
-        styled_df = equipment_df.style.apply(highlight_row, axis=1)
-        styled_df = styled_df.format({
-            "المدة (يوم)": "{:.2f}",
-            "سعر اليوم": "{:,.2f} ريال",
-            "التكلفة": "{:,.2f} ريال"
-        })
-        
-        # عرض الجدول
-        st.dataframe(styled_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        st.markdown(f"**إجمالي تكلفة المعدات:** {total_equipment_cost:,.2f} ريال")
-    
-    def _render_costs_tab(self, template: Dict[str, Any]):
-        """عرض تبويب التكاليف"""
-        # حساب إجمالي التكاليف المباشرة
-        direct_cost = self._calculate_direct_cost(template)
-        
-        # المصاريف الإدارية
-        admin_expenses_pct = template.get("admin_expenses", 0.05)
-        admin_expenses = direct_cost * admin_expenses_pct
-        
-        # هامش الربح
-        profit_margin_pct = template.get("profit_margin", 0.1)
-        profit_margin = direct_cost * profit_margin_pct
-        
-        # إجمالي التكلفة
-        total_cost = direct_cost + admin_expenses + profit_margin
-        
-        # عرض ملخص التكاليف
-        st.markdown("#### ملخص التكاليف")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            st.markdown(f"**التكاليف المباشرة:** {direct_cost:,.2f} ريال")
-            st.markdown(f"**المصاريف الإدارية ({admin_expenses_pct*100:.0f}%):** {admin_expenses:,.2f} ريال")
-            st.markdown(f"**هامش الربح ({profit_margin_pct*100:.0f}%):** {profit_margin:,.2f} ريال")
-        
-        with col2:
-            # رسم بياني دائري لتوزيع التكاليف
-            import plotly.express as px
-            
-            # حساب تكاليف المكونات
-            components = template.get("components", {})
-            
-            materials_cost = sum(
-                mat.get("الكمية", 0) * mat.get("سعر_الوحدة", 0) 
-                for mat in components.get("materials", [])
-            )
-            
-            labor_cost = sum(
-                worker.get("العدد", 0) * worker.get("المدة", 0) * worker.get("سعر_اليوم", 0) 
-                for worker in components.get("labor", [])
-            )
-            
-            equipment_cost = sum(
-                eq.get("العدد", 0) * eq.get("المدة", 0) * eq.get("سعر_اليوم", 0) 
-                for eq in components.get("equipment", [])
-            )
-            
-            # إنشاء البيانات للرسم البياني
-            cost_distribution = [
-                {"النوع": "المواد", "القيمة": materials_cost},
-                {"النوع": "العمالة", "القيمة": labor_cost},
-                {"النوع": "المعدات", "القيمة": equipment_cost},
-                {"النوع": "المصاريف الإدارية", "القيمة": admin_expenses},
-                {"النوع": "هامش الربح", "القيمة": profit_margin}
-            ]
-            
-            cost_df = pd.DataFrame(cost_distribution)
-            
-            fig = px.pie(
-                cost_df,
-                values="القيمة",
-                names="النوع",
-                title="توزيع التكاليف",
-                color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Teal,
-                hole=0.4
-            )
-            
-            fig.update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label')
-            
-            fig.update_layout(
-                annotations=[dict(text=f"{total_cost:,.0f} ريال", x=0.5, y=0.5, font_size=14, showarrow=False)],
-                font=dict(family="Almarai, Arial", size=12),
-                margin=dict(t=30, b=30, l=10, r=10)
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        st.markdown(f"**السعر النهائي:** {total_cost:,.2f} ريال لكل {template.get('unit', 'وحدة')}")
-    
-    def _render_new_template_form(self):
-        """عرض نموذج إضافة قالب جديد"""
-        st.markdown("### إضافة قالب نموذجي جديد")
-        
-        # معلومات القالب الأساسية
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            template_name = st.text_input("اسم القالب", key="new_template_name")
-            template_description = st.text_area("وصف القالب", key="new_template_description")
-        
-        with col2:
-            # الحصول على الفئات من الكتالوج
-            templates = self.construction_templates.get_all_templates()
-            categories = templates.get("categories", {})
-            
-            # إنشاء قائمة الفئات
-            category_list = [{"id": cat_id, "name": cat_data.get("name", cat_id)} for cat_id, cat_data in categories.items()]
-            category_options = [cat["id"] for cat in category_list]
-            category_labels = [cat["name"] for cat in category_list]
-            
-            category_index = 0
-            if category_options:
-                template_category = st.selectbox(
-                    "فئة القالب",
-                    options=category_options,
-                    format_func=lambda x: next((cat["name"] for cat in category_list if cat["id"] == x), x),
-                    key="new_template_category"
-                )
-            else:
-                template_category = st.text_input("فئة القالب (لا توجد فئات محددة)", key="new_template_category_text")
-            
-            template_unit = st.selectbox(
-                "وحدة القياس",
-                options=["م²", "م³", "م.ط", "عدد", "طن", "كجم", "لتر", "يوم", "ساعة", "مقطوعية"],
-                index=0,
-                key="new_template_unit"
-            )
-        
-        # إضافة المواد
-        st.markdown("#### المواد المستخدمة")
-        
-        # إنشاء مصفوفة لتخزين المواد
-        if "new_template_materials" not in st.session_state:
-            st.session_state.new_template_materials = []
-        
-        # عرض المواد المضافة حاليًا
-        if st.session_state.new_template_materials:
-            materials_df = pd.DataFrame(st.session_state.new_template_materials)
-            st.dataframe(materials_df, hide_index=True)
-        
-        # إضافة مادة جديدة
-        st.markdown("##### 🧱 إضافة مادة جديدة")
-        st.markdown('<div style="border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; padding: 15px; background-color: #f8f9fa;">', unsafe_allow_html=True)
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            material_name = st.text_input("اسم المادة", key="new_template_material_name")
-            material_quantity = st.number_input("الكمية", min_value=0.0, step=0.1, key="new_template_material_quantity")
-        
-        with col2:
-            material_unit = st.selectbox(
-                "وحدة القياس",
-                options=["م²", "م³", "م.ط", "عدد", "طن", "كجم", "لتر", "قطعة", "كيس", "لوح"],
-                key="new_template_material_unit"
-            )
-            material_price = st.number_input("سعر الوحدة", min_value=0.0, step=1.0, key="new_template_material_price")
-        
-        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-        
-        if st.button("إضافة المادة", key="add_new_template_material"):
-                if material_name and material_quantity > 0 and material_price > 0:
-                    st.session_state.new_template_materials.append({
-                        "الاسم": material_name,
-                        "الكمية": material_quantity,
-                        "الوحدة": material_unit,
-                        "سعر_الوحدة": material_price
-                    })
-                    st.rerun()
-                else:
-                    st.error("يرجى ملء جميع الحقول المطلوبة للمادة.")
-        
-        # إضافة العمالة
-        st.markdown("#### العمالة المطلوبة")
-        
-        # إنشاء مصفوفة لتخزين العمالة
-        if "new_template_labor" not in st.session_state:
-            st.session_state.new_template_labor = []
-        
-        # عرض العمالة المضافة حاليًا
-        if st.session_state.new_template_labor:
-            labor_df = pd.DataFrame(st.session_state.new_template_labor)
-            st.dataframe(labor_df, hide_index=True)
-        
-        # إضافة عامل جديد
-        st.markdown("##### 👷 إضافة عامل جديد")
-        st.markdown('<div style="border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; padding: 15px; background-color: #f8f9fa;">', unsafe_allow_html=True)
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            labor_type = st.text_input("نوع العامل", key="new_template_labor_type")
-            labor_count = st.number_input("العدد", min_value=1, step=1, key="new_template_labor_count")
-        
-        with col2:
-            labor_duration = st.number_input("المدة (يوم)", min_value=0.1, step=0.1, key="new_template_labor_duration")
-            labor_price = st.number_input("سعر اليوم", min_value=0.0, step=10.0, key="new_template_labor_price")
-            
-        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-        
-        if st.button("إضافة العامل", key="add_new_template_labor"):
-            if labor_type and labor_count > 0 and labor_duration > 0 and labor_price > 0:
-                st.session_state.new_template_labor.append({
-                    "النوع": labor_type,
-                    "العدد": labor_count,
-                    "المدة": labor_duration,
-                    "سعر_اليوم": labor_price
-                })
-                st.rerun()
-            else:
-                st.error("يرجى ملء جميع الحقول المطلوبة للعامل.")
-        
-        # إضافة المعدات
-        st.markdown("#### المعدات اللازمة")
-        
-        # إنشاء مصفوفة لتخزين المعدات
-        if "new_template_equipment" not in st.session_state:
-            st.session_state.new_template_equipment = []
-        
-        # عرض المعدات المضافة حاليًا
-        if st.session_state.new_template_equipment:
-            equipment_df = pd.DataFrame(st.session_state.new_template_equipment)
-            st.dataframe(equipment_df, hide_index=True)
-        
-        # إضافة معدة جديدة
-        st.markdown("##### 🚜 إضافة معدة جديدة")
-        st.markdown('<div style="border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; padding: 15px; background-color: #f8f9fa;">', unsafe_allow_html=True)
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            equipment_type = st.text_input("نوع المعدة", key="new_template_equipment_type")
-            equipment_count = st.number_input("العدد", min_value=1, step=1, key="new_template_equipment_count")
-        
-        with col2:
-            equipment_duration = st.number_input("المدة (يوم)", min_value=0.1, step=0.1, key="new_template_equipment_duration")
-            equipment_price = st.number_input("سعر اليوم", min_value=0.0, step=50.0, key="new_template_equipment_price")
-            
-        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-        
-        if st.button("إضافة المعدة", key="add_new_template_equipment"):
-            if equipment_type and equipment_count > 0 and equipment_duration > 0 and equipment_price > 0:
-                st.session_state.new_template_equipment.append({
-                    "النوع": equipment_type,
-                    "العدد": equipment_count,
-                    "المدة": equipment_duration,
-                    "سعر_اليوم": equipment_price
-                })
-                st.rerun()
-            else:
-                st.error("يرجى ملء جميع الحقول المطلوبة للمعدة.")
-        
-        # المصاريف الإدارية وهامش الربح
-        st.markdown("#### المصاريف الإدارية وهامش الربح")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            admin_expenses = st.slider("نسبة المصاريف الإدارية (%)", min_value=0, max_value=20, value=5, step=1, key="new_template_admin_expenses") / 100
-        
-        with col2:
-            profit_margin = st.slider("نسبة هامش الربح (%)", min_value=0, max_value=30, value=10, step=1, key="new_template_profit_margin") / 100
-        
-        # الكلمات المفتاحية
-        st.markdown("#### الكلمات المفتاحية")
-        tags_input = st.text_input("الكلمات المفتاحية (مفصولة بفواصل)", key="new_template_tags")
-        tags = [tag.strip() for tag in tags_input.split(",")] if tags_input else []
-        
-        # زر إنشاء القالب
-        if styled_button("إنشاء القالب النموذجي", key="create_new_template", type="primary", full_width=True, icon="✅"):
-            # التحقق من صحة البيانات
-            if not template_name:
-                st.error("يرجى إدخال اسم القالب.")
-            elif not template_description:
-                st.error("يرجى إدخال وصف القالب.")
-            elif not st.session_state.new_template_materials:
-                st.error("يرجى إضافة مادة واحدة على الأقل.")
-            else:
-                # إنشاء القالب الجديد
-                new_template = {
-                    "name": template_name,
-                    "description": template_description,
-                    "category": template_category,
-                    "unit": template_unit,
-                    "components": {
-                        "materials": st.session_state.new_template_materials,
-                        "labor": st.session_state.new_template_labor,
-                        "equipment": st.session_state.new_template_equipment
-                    },
-                    "admin_expenses": admin_expenses,
-                    "profit_margin": profit_margin,
-                    "tags": tags
-                }
-                
-                # إضافة القالب إلى الكتالوج
-                try:
-                    template_id = self.construction_templates.add_template(new_template)
-                    st.success(f"تم إنشاء القالب النموذجي بنجاح! المعرف: {template_id}")
-                    
-                    # إعادة تعيين البيانات
-                    st.session_state.new_template_materials = []
-                    st.session_state.new_template_labor = []
-                    st.session_state.new_template_equipment = []
-                    
-                    # إعادة تحميل الصفحة
-                    st.rerun()
-                except Exception as e:
-                    st.error(f"حدث خطأ أثناء إنشاء القالب: {str(e)}")
-    
-    def _calculate_template_cost(self, template: Dict[str, Any]) -> float:
-        """حساب التكلفة التقديرية للنموذج"""
-        # حساب التكاليف المباشرة
-        direct_cost = self._calculate_direct_cost(template)
-        
-        # المصاريف الإدارية
-        admin_expenses = direct_cost * template.get("admin_expenses", 0.05)
-        
-        # هامش الربح
-        profit_margin = direct_cost * template.get("profit_margin", 0.1)
-        
-        # إجمالي التكلفة
-        total_cost = direct_cost + admin_expenses + profit_margin
-        
-        return total_cost
-    
-    def _populate_reference_price_list(self):
-        """تعبئة قوائم الأسعار المرجعية من كتالوج البنود النموذجية"""
-        templates = self.construction_templates.get_all_templates()
-        all_templates = templates.get("templates", {})
-        
-        for template_id, template in all_templates.items():
-            # إضافة البند النموذجي إلى قائمة الأسعار المرجعية
-            self._add_template_to_reference_list(template_id, template)
-            
-    def _add_template_to_reference_list(self, template_id: str, template: Dict[str, Any]):
-        """إضافة بند نموذجي إلى قائمة الأسعار المرجعية"""
-        # حساب التكلفة التقديرية للنموذج
-        estimated_cost = self._calculate_template_cost(template)
-        
-        # إنشاء عنصر القائمة المرجعية
-        reference_item = {
-            "id": template_id,
-            "name": template.get("name", ""),
-            "description": template.get("description", ""),
-            "unit": template.get("unit", ""),
-            "estimated_cost": estimated_cost,
-            "category": template.get("category", ""),
-            "type": "بند نموذجي",
-            "source": "كتالوج البنود",
-            "date_added": pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d"),
-            "is_active": True
-        }
-        
-        # إضافة العنصر إلى قائمة الأسعار المرجعية إذا لم يكن موجوداً بالفعل
-        existing_item = next((item for item in st.session_state.reference_price_list if item["id"] == template_id), None)
-        if existing_item:
-            # تحديث العنصر الموجود
-            existing_index = st.session_state.reference_price_list.index(existing_item)
-            st.session_state.reference_price_list[existing_index] = reference_item
-        else:
-            # إضافة عنصر جديد
-            st.session_state.reference_price_list.append(reference_item)
-            
-    def _render_reference_price_list(self):
-        """عرض قوائم الأسعار المرجعية"""
-        st.markdown("""
-        <div class='custom-box info-box'>
-            <h3>📊 قوائم الأسعار المرجعية</h3>
-            <p>قوائم الأسعار المرجعية تحتوي على أسعار المواد والخدمات المستخدمة في المشاريع.</p>
-            <p>يمكنك استخدام هذه القوائم في عمليات التسعير والتخطيط للمشاريع الجديدة.</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # تبويبات قوائم الأسعار
-        tabs = st.tabs(["البنود النموذجية", "المواد", "العمالة", "المعدات", "إدارة القوائم"])
-        
-        # تبويب البنود النموذجية
-        with tabs[0]:
-            self._render_reference_templates_list()
-            
-        # تبويب المواد
-        with tabs[1]:
-            self._render_reference_materials_list()
-            
-        # تبويب العمالة
-        with tabs[2]:
-            self._render_reference_labor_list()
-            
-        # تبويب المعدات
-        with tabs[3]:
-            self._render_reference_equipment_list()
-            
-        # تبويب إدارة القوائم
-        with tabs[4]:
-            self._render_reference_list_management()
-            
-    def _render_reference_templates_list(self):
-        """عرض قائمة البنود النموذجية في الأسعار المرجعية"""
-        st.markdown("### قائمة البنود النموذجية المرجعية")
-        
-        # فلترة العناصر للحصول على البنود النموذجية فقط
-        template_items = [item for item in st.session_state.reference_price_list if item["type"] == "بند نموذجي"]
-        
-        if not template_items:
-            st.info("لا توجد بنود نموذجية في قائمة الأسعار المرجعية.")
-            return
-            
-        # إنشاء DataFrame للعرض
-        df_data = []
-        for item in template_items:
-            df_data.append({
-                "الرقم التعريفي": item["id"],
-                "اسم البند": item["name"],
-                "الوصف": item["description"][:50] + "..." if len(item["description"]) > 50 else item["description"],
-                "الوحدة": item["unit"],
-                "السعر التقديري": item["estimated_cost"],
-                "الفئة": item["category"],
-                "المصدر": item["source"]
-            })
-            
-        df = pd.DataFrame(df_data)
-        
-        # تنسيق الجدول
-        def highlight_row(row):
-            color = '#F0F8FF' if row.name % 2 == 0 else 'white'
-            return ['background-color: %s' % color] * len(row)
-        
-        styled_df = df.style.apply(highlight_row, axis=1)
-        styled_df = styled_df.format({
-            "السعر التقديري": "{:,.2f} ريال"
-        })
-        
-        # عرض الجدول
-        st.dataframe(styled_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # إضافة زر لإضافة بند من القائمة المرجعية إلى حاسبة التكاليف
-        selected_item_id = st.selectbox(
-            "اختر بنداً لإضافته إلى حاسبة التكاليف",
-            options=[item["id"] for item in template_items],
-            format_func=lambda x: next((item["name"] for item in template_items if item["id"] == x), x)
-        )
-        
-        if selected_item_id:
-            if styled_button("إضافة إلى حاسبة التكاليف", key=f"add_ref_to_calc_{selected_item_id}", type="primary", icon="➕"):
-                st.session_state.selected_template_for_calculator = selected_item_id
-                st.success("تم إضافة البند المرجعي إلى حاسبة التكاليف!")
-                
-    def _render_reference_materials_list(self):
-        """عرض قائمة المواد في الأسعار المرجعية"""
-        st.markdown("### قائمة المواد المرجعية")
-        st.info("سيتم تطوير هذا القسم قريباً. يمكنك إضافة مواد من طلبات التسعير التي تم الرد عليها.")
-        
-    def _render_reference_labor_list(self):
-        """عرض قائمة العمالة في الأسعار المرجعية"""
-        st.markdown("### قائمة العمالة المرجعية")
-        st.info("سيتم تطوير هذا القسم قريباً.")
-        
-    def _render_reference_equipment_list(self):
-        """عرض قائمة المعدات في الأسعار المرجعية"""
-        st.markdown("### قائمة المعدات المرجعية")
-        st.info("سيتم تطوير هذا القسم قريباً. يمكنك إضافة معدات من طلبات ��لتسعير التي تم الرد عليها.")
-        
-    def _render_reference_list_management(self):
-        """عرض إدارة قوائم الأسعار المرجعية"""
-        st.markdown("### إدارة قوائم الأسعار المرجعية")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            st.markdown(f"**إجمالي عدد العناصر في القوائم المرجعية:** {len(st.session_state.reference_price_list)}")
-            st.markdown(f"**عدد البنود النموذجية:** {len([item for item in st.session_state.reference_price_list if item['type'] == 'بند نموذجي'])}")
-            
-        with col2:
-            if styled_button("تحديث جميع القوائم المرجعية", key="update_all_reference_lists", type="primary", icon="🔄"):
-                self._populate_reference_price_list()
-                st.success("تم تحديث قوائم الأسعار المرجعية بنجاح!")
-                
-        st.markdown("### إضافة عنصر جديد يدوياً")
-        st.markdown("##### 🛠️ إضافة عنصر جديد إلى قوائم الأسعار المرجعية")
-        st.markdown('<div style="border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; padding: 15px; background-color: #f8f9fa;">', unsafe_allow_html=True)
-        
-        item_type = st.selectbox(
-            "نوع العنصر",
-            options=["مادة", "عمالة", "معدات"],
-            key="new_reference_item_type"
-        )
-        
-        item_name = st.text_input("اسم العنصر", key="new_reference_item_name")
-        item_desc = st.text_area("وصف العنصر", key="new_reference_item_desc")
-        item_unit = st.text_input("وحدة القياس", key="new_reference_item_unit")
-        item_price = st.number_input("السعر", min_value=0.0, step=0.1, key="new_reference_item_price")
-        
-        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-        
-        if styled_button("إضافة إلى القائمة المرجعية", key="add_manual_reference_item", type="success", icon="➕"):
-            if not item_name:
-                st.error("الرجاء إدخال اسم العنصر")
-            elif not item_unit:
-                st.error("الرجاء إدخال وحدة القياس")
-            elif item_price <= 0:
-                st.error("الرجاء إدخال سعر صحيح")
-            else:
-                # إنشاء معرف فريد للعنصر
-                item_id = f"MAN-{item_type[:1]}-{len(st.session_state.reference_price_list) + 1:04d}"
-                
-                # إنشاء العنصر
-                new_item = {
-                    "id": item_id,
-                    "name": item_name,
-                    "description": item_desc,
-                    "unit": item_unit,
-                    "estimated_cost": item_price,
-                    "category": "أخرى",
-                    "type": item_type,
-                    "source": "إدخال يدوي",
-                    "date_added": pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d"),
-                    "is_active": True
-                }
-                
-                # إضافة العنصر إلى القائمة
-                st.session_state.reference_price_list.append(new_item)
-                st.success(f"تم إضافة العنصر {item_name} إلى القائمة المرجعية بنجاح!")
-                    
-    def _calculate_direct_cost(self, template: Dict[str, Any]) -> float:
-        """حساب التكاليف المباشرة للنموذج"""
-        components = template.get("components", {})
-        
-        # حساب تكلفة المواد
-        materials_cost = sum(
-            mat.get("الكمية", 0) * mat.get("سعر_الوحدة", 0) 
-            for mat in components.get("materials", [])
-        )
-        
-        # حساب تكلفة العمالة
-        labor_cost = sum(
-            worker.get("العدد", 0) * worker.get("المدة", 0) * worker.get("سعر_اليوم", 0) 
-            for worker in components.get("labor", [])
-        )
-        
-        # حساب تكلفة المعدات
-        equipment_cost = sum(
-            eq.get("العدد", 0) * eq.get("المدة", 0) * eq.get("سعر_اليوم", 0) 
-            for eq in components.get("equipment", [])
-        )
-        direct_cost = materials_cost + labor_cost + equipment_cost
-        
-        return direct_cost
-
-
-# دالة لتشغيل الكتالوج مباشرة في حالة تنفيذ الملف بشكل مستقل
-def main():
-    """تشغيل كتالوج القوالب بشكل مستقل"""
-    from modules.pricing.services.construction_templates import ConstructionTemplates
-    
-    # تهيئة الواجهة
-    st.set_page_config(
-        page_title="كتالوج بنود المقاولات النموذجية",
-        page_icon="🗃️",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="collapsed",
-        menu_items={
-            'Get Help': 'mailto:[email protected]',
-            'Report a bug': 'mailto:[email protected]',
-            'About': 'كتالوج بنود المقاولات النموذجية - جزء من نظام WAHBi AI لتحليل المناقصات'
-        }
-    )
-    
-    # تهيئة كائن الكتالوج
-    construction_templates = ConstructionTemplates()
-    templates_catalog = TemplatesCatalog(construction_templates)
-    
-    # عرض الكتالوج
-    templates_catalog.render()
-
-# تشغيل الكتالوج مباشرة عند تنفيذ الملف
-if __name__ == "__main__":
-    main()

modules/pricing/services/unbalanced_pricing.py

@@ -1,213 +0,0 @@
-"""
-خدمة التسعير غير المتزن
-"""
-
-import pandas as pd
-import numpy as np
-from datetime import datetime
-import os
-import config
-
-
-class UnbalancedPricing:
-    """خدمة التسعير غير المتزن للبنود"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة خدمة التسعير غير المتزن"""
-        self.strategies = {
-            'front_loading': self.apply_front_loading,
-            'back_loading': self.apply_back_loading,
-            'confirmed_items': self.apply_confirmed_items_loading,
-            'variable_items': self.apply_variable_items_discount
-        }
-    
-    def apply_strategy(self, items_df, strategy, params=None):
-        """تطبيق استراتيجية تسعير غير متزن على البنود"""
-        # نسخة من البيانات المدخلة للعمل عليها
-        df = items_df.copy()
-        
-        # إضافة عمود إستراتيجية التسعير إذا لم يكن موجوداً
-        if 'إستراتيجية التسعير' not in df.columns:
-            df['إستراتيجية التسعير'] = 'متوازن'
-        
-        # تطبيق الإستراتيجية المطلوبة
-        if strategy in self.strategies:
-            df = self.strategies[strategy](df, params)
-        else:
-            # إذا كانت الإستراتيجية غير معروفة، أعد البيانات بدون تغيير
-            pass
-        
-        # حساب الإجمالي بعد التعديل
-        df['الإجمالي'] = df['الكمية'] * df['سعر الوحدة']
-        
-        return df
-    
-    def apply_front_loading(self, items_df, params=None):
-        """تطبيق استراتيجية التحميل الأمامي (Front Loading)"""
-        df = items_df.copy()
-        
-        # استخراج المعلمات الافتراضية إذا لم يتم تحديدها
-        if params is None:
-            params = {
-                'early_increase': 1.3,    # زيادة 30% للبنود المبكرة
-                'late_decrease': 0.7,     # تخفيض 30% للبنود المتأخرة
-                'early_percentage': 0.33,  # نسبة البنود المبكرة 33%
-                'late_percentage': 0.33    # نسبة البنود المتأخرة 33%
-            }
-        
-        # تحديد البنود المبكرة والمتأخرة والمتوسطة
-        items_count = len(df)
-        early_count = int(items_count * params['early_percentage'])
-        late_count = int(items_count * params['late_percentage'])
-        
-        early_items = df.iloc[:early_count].index
-        middle_items = df.iloc[early_count:items_count-late_count].index
-        late_items = df.iloc[items_count-late_count:].index
-        
-        # تطبيق الزيادة والنقصان
-        for idx in early_items:
-            df.at[idx, 'سعر الوحدة'] = df.at[idx, 'سعر الوحدة'] * params['early_increase']
-            df.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'زيادة'
-        
-        for idx in middle_items:
-            df.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'متوازن'
-        
-        for idx in late_items:
-            df.at[idx, 'سعر الوحدة'] = df.at[idx, 'سعر الوحدة'] * params['late_decrease']
-            df.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'نقص'
-        
-        return df
-    
-    def apply_back_loading(self, items_df, params=None):
-        """تطبيق استراتيجية التحميل الخلفي (Back Loading)"""
-        df = items_df.copy()
-        
-        # استخراج المعلمات الافتراضية إذا لم يتم تحديدها
-        if params is None:
-            params = {
-                'early_decrease': 0.7,    # تخفيض 30% للبنود المبكرة
-                'late_increase': 1.3,     # زيادة 30% للبنود المتأخرة
-                'early_percentage': 0.33,  # نسبة البنود المبكرة 33%
-                'late_percentage': 0.33    # نسبة البنود المتأخرة 33%
-            }
-        
-        # تحديد البنود المبكرة والمتأخرة والمتوسطة
-        items_count = len(df)
-        early_count = int(items_count * params['early_percentage'])
-        late_count = int(items_count * params['late_percentage'])
-        
-        early_items = df.iloc[:early_count].index
-        middle_items = df.iloc[early_count:items_count-late_count].index
-        late_items = df.iloc[items_count-late_count:].index
-        
-        # تطبيق الزيادة والنقصان
-        for idx in early_items:
-            df.at[idx, 'سعر الوحدة'] = df.at[idx, 'سعر الوحدة'] * params['early_decrease']
-            df.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'نقص'
-        
-        for idx in middle_items:
-            df.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'متوازن'
-        
-        for idx in late_items:
-            df.at[idx, 'سعر الوحدة'] = df.at[idx, 'سعر الوحدة'] * params['late_increase']
-            df.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'زيادة'
-        
-        return df
-    
-    def apply_confirmed_items_loading(self, items_df, params=None):
-        """تطبيق استراتيجية تحميل البنود المؤكدة"""
-        df = items_df.copy()
-        
-        # استخراج المعلمات الافتراضية إذا لم يتم تحديدها
-        if params is None:
-            params = {
-                'confirmed_increase': 1.25,   # زيادة 25% للبنود المؤكدة
-                'others_decrease': 0.85,      # تخفيض 15% للبنود الأخرى
-                'confirmed_items_indices': []  # قائمة مؤشرات البنود المؤكدة
-            }
-        
-        # إذا لم يتم تحديد البنود المؤكدة، استخدم قواعد اختيار افتراضية
-        if not params['confirmed_items_indices']:
-            # البنود التي تحتوي على كلمات مثل "أساسات" أو "هيكل" عادة ما تكون مؤكدة
-            confirmed_items = []
-            for idx, row in df.iterrows():
-                description = row['وصف البند'].lower()
-                if any(term in description for term in ['أساس', 'خرسان', 'هيكل', 'إنشائي']):
-                    confirmed_items.append(idx)
-        else:
-            confirmed_items = params['confirmed_items_indices']
-        
-        # تحديد البنود غير المؤكدة
-        all_indices = set(range(len(df)))
-        confirmed_indices = set(confirmed_items)
-        variable_indices = list(all_indices - confirmed_indices)
-        
-        # تطبيق الزيادة والنقصان
-        for idx in confirmed_items:
-            df.at[idx, 'سعر الوحدة'] = df.at[idx, 'سعر الوحدة'] * params['confirmed_increase']
-            df.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'زيادة'
-        
-        for idx in variable_indices:
-            df.at[idx, 'سعر الوحدة'] = df.at[idx, 'سعر الوحدة'] * params['others_decrease']
-            df.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'نقص'
-        
-        return df
-    
-    def apply_variable_items_discount(self, items_df, params=None):
-        """تطبيق استراتيجية تخفيض البنود المحتمل زيادتها"""
-        df = items_df.copy()
-        
-        # استخراج المعلمات الافتراضية إذا لم يتم تحديدها
-        if params is None:
-            params = {
-                'variable_decrease': 0.7,    # تخفيض 30% للبنود المحتمل زيادتها
-                'others_increase': 1.15,     # زيادة 15% للبنود الأخرى
-                'variable_items_indices': []  # قائمة مؤشرات البنود المحتمل زيادتها
-            }
-        
-        # إذا لم يتم تحديد البنود المحتمل زيادتها، استخدم قواعد اختيار افتراضية
-        if not params['variable_items_indices']:
-            # البنود التي تحتوي على كلمات مثل "حفر" أو "ردم" عادة ما تكون محتمل زيادتها
-            variable_items = []
-            for idx, row in df.iterrows():
-                description = row['وصف البند'].lower()
-                if any(term in description for term in ['حفر', 'ردم', 'تمديد', 'صرف', 'مياه']):
-                    variable_items.append(idx)
-        else:
-            variable_items = params['variable_items_indices']
-        
-        # تحديد البنود الأخرى
-        all_indices = set(range(len(df)))
-        variable_indices = set(variable_items)
-        other_indices = list(all_indices - variable_indices)
-        
-        # تطبيق الزيادة والنقصان
-        for idx in variable_items:
-            df.at[idx, 'سعر الوحدة'] = df.at[idx, 'سعر الوحدة'] * params['variable_decrease']
-            df.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'نقص'
-        
-        for idx in other_indices:
-            df.at[idx, 'سعر الوحدة'] = df.at[idx, 'سعر الوحدة'] * params['others_increase']
-            df.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'زيادة'
-        
-        return df
-    
-    def calibrate_prices(self, original_df, unbalanced_df):
-        """معايرة الأسعار للحفاظ على إجمالي التسعير الأصلي"""
-        # حساب الإجماليات
-        original_total = original_df['الإجمالي'].sum()
-        unbalanced_total = unbalanced_df['الإجمالي'].sum()
-        
-        # نسخة من البيانات المدخلة للعمل عليها
-        df = unbalanced_df.copy()
-        
-        # حساب معامل التعديل
-        adjustment_factor = original_total / unbalanced_total if unbalanced_total > 0 else 1.0
-        
-        # تعديل الأسعار
-        df['سعر الوحدة'] = df['سعر الوحدة'] * adjustment_factor
-        
-        # حساب الإجمالي بعد التعديل
-        df['الإجمالي'] = df['الكمية'] * df['سعر الوحدة']
-        
-        return df

modules/pricing/specs_analyzer.py

@@ -1,527 +0,0 @@
-"""
-تطبيق وحدة التسعير المتكاملة
-"""
-
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
-from datetime import datetime
-import random
-import os
-import time
-import io
-
-from modules.pricing.services.standard_pricing import StandardPricing
-from modules.pricing.services.unbalanced_pricing import UnbalancedPricing
-from modules.pricing.services.local_content import LocalContentCalculator
-from modules.pricing.services.price_prediction import PricePrediction
-from utils.excel_handler import export_to_excel
-from utils.helpers import format_number, format_currency
-
-
-class PricingApp:
-    """وحدة التسعير المتكاملة"""
-    
-    def __init__(self):
-        self.pricing_methods = [
-            "التسعير القياسي",
-            "التسعير غير المتزن",
-            "التسعير التنافسي",
-            "التسعير الموجه بالربحية"
-        ]
-        
-        # تهيئة خدمات التسعير
-        self.standard_pricing = StandardPricing()
-        self.unbalanced_pricing = UnbalancedPricing()
-        self.local_content = LocalContentCalculator()
-        self.price_prediction = PricePrediction()
-    
-    def render(self):
-        """عرض واجهة وحدة التسعير"""
-        
-        st.markdown("<h1 class='module-title'>وحدة التسعير المتكاملة</h1>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        tabs = st.tabs([
-            "إنشاء تسعير جديد",
-            "نموذج التسعير الشامل",
-            "التسعير غير المتزن",
-            "المحتوى المحلي"
-        ])
-        
-        with tabs[0]:
-            self._render_new_pricing_tab()
-        
-        with tabs[1]:
-            self._render_comprehensive_pricing_tab()
-        
-        with tabs[2]:
-            self._render_unbalanced_pricing_tab()
-        
-        with tabs[3]:
-            self._render_local_content_tab()
-    
-    def _render_new_pricing_tab(self):
-        """عرض تبويب إنشاء تسعير جديد"""
-        
-        st.markdown("### إنشاء تسعير جديد")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            tender_name = st.text_input("اسم المناقصة")
-            client = st.text_input("الجهة المالكة")
-            pricing_method = st.selectbox("طريقة التسعير", self.pricing_methods)
-        
-        with col2:
-            tender_number = st.text_input("رقم المناقصة")
-            location = st.text_input("الموقع")
-            submission_date = st.date_input("تاريخ التقديم")
-        
-        # خيارات بيانات البنود
-        st.markdown("### بيانات البنود")
-        
-        data_source = st.radio(
-            "مصدر بيانات البنود",
-            ["إدخال يدوي", "استيراد من Excel", "استيراد من وحدة تحليل المستندات"]
-        )
-        
-        if data_source == "إدخال يدوي":
-            # إنشاء بيانات افتراضية
-            if 'manual_items' not in st.session_state:
-                st.session_state.manual_items = pd.DataFrame({
-                    'رقم البند': [f"A{i}" for i in range(1, 6)],
-                    'وصف البند': [
-                        "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات",
-                        "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات",
-                        "أعمال العزل المائي للأساسات",
-                        "أعمال الردم والدك للأساسات",
-                        "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأعمدة"
-                    ],
-                    'الوحدة': ["م3", "طن", "م2", "م3", "م3"],
-                    'الكمية': [250, 25, 500, 300, 120],
-                    'سعر الوحدة': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
-                    'الإجمالي': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
-                })
-            
-            # عرض جدول البنود مع إمكانية التعديل
-            edited_items = st.data_editor(
-                st.session_state.manual_items,
-                use_container_width=True,
-                hide_index=True,
-                num_rows="dynamic"
-            )
-            st.session_state.manual_items = edited_items
-        
-        elif data_source == "استيراد من Excel":
-            uploaded_file = st.file_uploader("رفع ملف Excel", type=["xlsx", "xls"])
-            
-            if uploaded_file is not None:
-                st.success("تم رفع الملف بنجاح")
-                # محاكاة قراءة الملف
-                st.markdown("### معاينة البيانات المستوردة")
-                
-                # إنشاء بيانات افتراضية
-                import_items = pd.DataFrame({
-                    'رقم البند': [f"A{i}" for i in range(1, 8)],
-                    'وصف البند': [
-                        "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات",
-                        "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات",
-                        "أعمال العزل المائي للأساسات",
-                        "أعمال الردم والدك للأساسات",
-                        "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأعمدة",
-                        "توريد وتركيب حديد التسليح للأعمدة",
-                        "أعمال البلوك للجدران"
-                    ],
-                    'الوحدة': ["م3", "طن", "م2", "م3", "م3", "طن", "م2"],
-                    'الكمية': [250, 25, 500, 300, 120, 10, 400],
-                    'سعر الوحدة': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
-                    'الإجمالي': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
-                })
-                
-                st.dataframe(import_items)
-                
-                if st.button("استيراد البيانات"):
-                    st.session_state.manual_items = import_items.copy()
-                    st.session_state.manual_items_modified = True
-                    st.success("تم استيراد البيانات بنجاح!")
-        
-        else:  # استيراد من وحدة تحليل المستندات
-            available_documents = [
-                "كراسة شروط مشروع توسعة مستشفى الملك فهد",
-                "جدول كميات صيانة محطات المياه",
-                "مخططات إنشاء مدرسة ثانوية"
-            ]
-            
-            selected_doc = st.selectbox("اختر المستند", available_documents)
-            
-            if st.button("استيراد البيانات من تحليل المستند"):
-                # محاكاة استيراد البيانات
-                with st.spinner("جاري استيراد البيانات..."):
-                    time.sleep(2)
-                    
-                    # إنشاء بيانات افتراضية
-                    doc_items = pd.DataFrame({
-                        'رقم البند': [f"A{i}" for i in range(1, 8)],
-                        'وصف البند': [
-                            "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات",
-                            "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات",
-                            "أعمال العزل المائي للأساسات",
-                            "أعمال الردم والدك للأساسات",
-                            "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأعمدة",
-                            "توريد وتركيب حديد التسليح للأعمدة",
-                            "أعمال البلوك للجدران"
-                        ],
-                        'الوحدة': ["م3", "طن", "م2", "م3", "م3", "طن", "م2"],
-                        'الكمية': [250, 25, 500, 300, 120, 10, 400],
-                        'سعر الوحدة': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
-                        'الإجمالي': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
-                    })
-                    
-                    st.session_state.manual_items = doc_items.copy()
-                    st.success("تم استيراد البيانات من تحليل المستند بنجاح!")
-                    st.dataframe(doc_items)
-        
-        # زر بدء التسعير
-        if st.button("بدء التسعير"):
-            # تحقق من صحة البيانات
-            if 'manual_items' in st.session_state and not st.session_state.manual_items.empty:
-                # حفظ بيانات التسعير الحالي
-                st.session_state.current_pricing = {
-                    'name': tender_name,
-                    'number': tender_number,
-                    'client': client,
-                    'location': location,
-                    'method': pricing_method,
-                    'submission_date': submission_date,
-                    'items': st.session_state.manual_items.copy(),
-                    'status': 'جديد',
-                    'created_at': datetime.now()
-                }
-                
-                # الانتقال إلى تبويب نموذج التسعير الشامل
-                st.success("تم إ��شاء التسعير بنجاح! يمكنك الانتقال إلى نموذج التسعير الشامل.")
-            else:
-                st.error("يرجى إدخال بيانات البنود أولاً.")
-    
-    def _render_comprehensive_pricing_tab(self):
-        """عرض تبويب نموذج التسعير الشامل"""
-        
-        st.markdown("### نموذج التسعير الشامل")
-        
-        # التحقق من وجود تسعير حالي
-        if 'current_pricing' not in st.session_state or st.session_state.current_pricing is None:
-            st.warning("ليس هناك تسعير حالي. يرجى إنشاء تسعير جديد أولاً.")
-            return
-        
-        # عرض معلومات التسعير الحالي
-        pricing = st.session_state.current_pricing
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            st.metric("اسم المناقصة", pricing['name'])
-            st.metric("الجهة المالكة", pricing['client'])
-        
-        with col2:
-            st.metric("رقم المناقصة", pricing['number'])
-            st.metric("تاريخ التقديم", pricing['submission_date'].strftime("%Y-%m-%d"))
-        
-        with col3:
-            st.metric("طريقة التسعير", pricing['method'])
-            st.metric("الموقع", pricing['location'])
-        
-        # عرض البنود والتسعير
-        st.markdown("### بنود التسعير")
-        
-        items = pricing['items'].copy()
-        
-        # إضافة أسعار الوحدة للمحاكاة
-        if 'سعر الوحدة' in items.columns and (items['سعر الوحدة'] == 0).all():
-            items['سعر الوحدة'] = [
-                round(random.uniform(1000, 3000), 2),  # الخرسانة
-                round(random.uniform(5000, 7000), 2),  # الحديد
-                round(random.uniform(100, 200), 2),    # العزل
-                round(random.uniform(50, 100), 2),     # الردم
-                round(random.uniform(1200, 3500), 2),  # الخرسانة للأعمدة
-            ]
-            
-            if len(items) > 5:
-                for i in range(5, len(items)):
-                    items.at[i, 'سعر الوحدة'] = round(random.uniform(500, 5000), 2)
-        
-        # حساب الإجمالي
-        items['الإجمالي'] = items['الكمية'] * items['سعر الوحدة']
-        
-        # عرض الجدول مع إمكانية التعديل
-        edited_items = st.data_editor(
-            items,
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True,
-            disabled=('رقم البند', 'وصف البند', 'الوحدة', 'الكمية', 'الإجمالي')
-        )
-        
-        # حساب الإجمالي بعد التعديل
-        edited_items['الإجمالي'] = edited_items['الكمية'] * edited_items['سعر الوحدة']
-        st.session_state.current_pricing['items'] = edited_items
-        
-        # حساب وعرض إجماليات التسعير
-        total_price = edited_items['الإجمالي'].sum()
-        
-        st.markdown("### إجماليات التسعير")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            st.metric("إجمالي التكاليف المباشرة", f"{total_price:,.2f} ريال")
-        
-        with col2:
-            overhead_percentage = st.slider("نسبة المصاريف العامة والأرباح (%)", 5, 30, 15)
-            overhead_value = total_price * overhead_percentage / 100
-            st.metric("المصاريف العامة والأرباح", f"{overhead_value:,.2f} ريال")
-        
-        with col3:
-            grand_total = total_price + overhead_value
-            st.metric("الإجمالي النهائي", f"{grand_total:,.2f} ريال")
-        
-        # رسم بياني لتوزيع التكاليف
-        st.markdown("### تحليل التكاليف")
-        
-        # حساب النسب المئوية لكل بند
-        pie_data = edited_items.copy()
-        pie_data['نسبة من إجمالي التكاليف'] = pie_data['الإجمالي'] / total_price * 100
-        
-        fig = px.pie(
-            pie_data,
-            values='نسبة من إجمالي التكاليف',
-            names='وصف البند',
-            title='توزيع التكاليف حسب البنود',
-            hole=0.4
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # أزرار العمليات
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            if st.button("حفظ التسعير"):
-                st.success("تم حفظ التسعير بنجاح!")
-        
-        with col2:
-            if st.button("تصدير إلى Excel"):
-                st.success("تم تصدير التسعير إلى Excel بنجاح!")
-        
-        with col3:
-            if st.button("تحليل المخاطر المالية"):
-                st.success("تم إرسال الطلب إلى وحدة تحليل المخاطر!")
-    
-    def _render_unbalanced_pricing_tab(self):
-        """عرض تبويب التسعير غير المتزن"""
-        
-        st.markdown("### التسعير غير المتزن")
-        
-        # التحقق من وجود تسعير حالي
-        if 'current_pricing' not in st.session_state or st.session_state.current_pricing is None:
-            st.warning("ليس هناك تسعير حالي. يرجى إنشاء تسعير جديد أولاً.")
-            return
-        
-        # شرح التسعير غير المتزن
-        with st.expander("ما هو التسعير غير المتزن؟", expanded=False):
-            st.markdown("""
-            **التسعير غير المتزن** هو استراتيجية تسعير تقوم على توزيع التكاليف بين بنود المناقصة بشكل غير متساوٍ، مع الحفاظ على إجمالي قيمة العطاء.
-            
-            ### استراتيجيات التسعير غير المتزن:
-            
-            1. **التحميل الأمامي (Front Loading)**: زيادة أسعار البنود المبكرة في المشروع للحصول على تدفق نقدي أفضل في بداية المشروع.
-            2. **التحميل الخلفي (Back Loading)**: زيادة أسعار البنود المتأخرة في المشروع.
-            3. **تحميل البنود المؤكدة**: زيادة أسعار البنود التي من المؤكد تنفيذها بالكميات المحددة.
-            4. **تخفيض أسعار البنود المحتملة**: تخفيض أسعار البنود التي قد تزيد كمياتها أثناء التنفيذ.
-            
-            ### مزايا التسعير غير المتزن:
-            
-            - تحسين التدفق النقدي للمشروع.
-            - تعظيم الربحية في حالة التغييرات والأوامر التغييرية.
-            - زيادة فرص الفوز بالمناقصة.
-            
-            ### مخاطر التسعير غير المتزن:
-            
-            - قد يتم رفض العطاء إذا كان عدم التوازن واضحاً.
-            - قد تتأثر السمعة سلباً إذا تم استخدامه بشكل مفرط.
-            - قد يؤدي إلى خسائر إذا لم يتم تنفيذ البنود ذات الأسعار العالية.
-            """)
-        
-        # عرض بنود التسعير الحالي
-        items = st.session_state.current_pricing['items'].copy()
-        
-        # إضافة عمود إستراتيجية التسعير
-        if 'إستراتيجية التسعير' not in items.columns:
-            items['إستراتيجية التسعير'] = 'متوازن'
-        
-        st.markdown("### إستراتيجية التسعير غير المتزن")
-        
-        # اختيار الإستراتيجية
-        strategy = st.selectbox(
-            "اختر إستراتيجية التسعير",
-            [
-                "تحميل أمامي (Front Loading)",
-                "تحميل البنود المؤكدة",
-                "تخفيض البنود المحتمل زيادتها",
-                "إستراتيجية مخصصة"
-            ]
-        )
-        
-        # تطبيق الإستراتيجية المختارة
-        if strategy == "تحميل أمامي (Front Loading)":
-            # محاكاة تحميل أمامي
-            items_count = len(items)
-            early_items = items.iloc[:items_count//3].index
-            middle_items = items.iloc[items_count//3:2*items_count//3].index
-            late_items = items.iloc[2*items_count//3:].index
-            
-            # تطبيق الزيادة والنقصان
-            for idx in early_items:
-                items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 1.3  # زيادة 30%
-                items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'زيادة'
-            
-            for idx in middle_items:
-                items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'متوازن'
-            
-            for idx in late_items:
-                items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 0.7  # نقص 30%
-                items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'نقص'
-        
-        elif strategy == "تحميل البنود المؤكدة":
-            # محاكاة - اعتبار بعض البنود مؤكدة
-            confirmed_items = [0, 2, 4]  # الأصفار-مستندة
-            variable_items = [idx for idx in range(len(items)) if idx not in confirmed_items]
-            
-            # تطبيق الزيادة والنقصان
-            for idx in confirmed_items:
-                if idx < len(items):
-                    items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 1.25  # زيادة 25%
-                    items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'زيادة'
-            
-            for idx in variable_items:
-                if idx < len(items):
-                    items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 0.85  # نقص 15%
-                    items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'نقص'
-        
-        elif strategy == "تخفيض البنود المحتمل زيادتها":
-            # محاكاة - اعتبار بعض البنود محتمل زيادتها
-            variable_items = [1, 3]  # الأصفار-مستندة
-            other_items = [idx for idx in range(len(items)) if idx not in variable_items]
-            
-            # تطبيق الزيادة والنقصان
-            for idx in variable_items:
-                if idx < len(items):
-                    items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 0.7  # نقص 30%
-                    items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'نقص'
-            
-            for idx in other_items:
-                if idx < len(items):
-                    items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = items.at[idx, 'سعر الوحدة'] * 1.15  # زيادة 15%
-                    items.at[idx, 'إستراتيجية التسعير'] = 'زيادة'
-        
-        else:  # إستراتيجية مخصصة
-            st.markdown("### تعديل أسعار البنود يدوياً")
-            st.markdown("قم بتعديل أسعار البنود وإستراتيجية التسعير يدوياً.")
-        
-        # حساب الإجمالي بعد التعديل
-        items['الإجمالي'] = items['الكمية'] * items['سعر الوحدة']
-        
-        # تعيين ألوان للإستراتيجيات
-        def highlight_strategy(val):
-            if val == 'زيادة':
-                return 'background-color: #a8e6cf'
-            elif val == 'نقص':
-                return 'background-color: #ff9aa2'
-            return ''
-        
-        # عرض الجدول مع تنسيق
-        st.markdown("### بنود التسعير غير المتزن")
-        styled_items = items.style.applymap(highlight_strategy, subset=['إستراتيجية التسعير'])
-        st.dataframe(styled_items, use_container_width=True)
-        
-        # المقارنة بين التسعير المتوازن وغير المتوازن
-        st.markdown("### مقارنة التسعير المتوازن وغير المتوازن")
-        
-        original_items = st.session_state.current_pricing['items'].copy()
-        original_total = original_items['الإجمالي'].sum()
-        unbalanced_total = items['الإجمالي'].sum()
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            st.metric("إجمالي التسعير المتوازن", f"{original_total:,.2f} ريال")
-        
-        with col2:
-            st.metric("إجمالي التسعير غير المتوازن", f"{unbalanced_total:,.2f} ريال")
-        
-        with col3:
-            diff = unbalanced_total - original_total
-            st.metric("الفرق", f"{diff:,.2f} ريال", delta=f"{diff/original_total*100:.1f}%")
-        
-        # المعايرة للحفاظ على إجمالي التسعير
-        if abs(diff) > 1:  # إذا كان هناك فرق كبير
-            if st.button("معايرة الأسعار للحفاظ على إجمالي التسعير"):
-                # تعديل الأسعار للحفاظ على إجمالي التكلفة
-                adjustment_factor = original_total / unbalanced_total
-                items['سعر الوحدة'] = items['سعر الوحدة'] * adjustment_factor
-                items['الإجمالي'] = items['الكمية'] * items['سعر الوحدة']
-                
-                st.success(f"تم تعديل الأسعار للحفاظ على إجمالي التسعير الأصلي ({original_total:,.2f} ريال)")
-                st.dataframe(items, use_container_width=True)
-        
-        # رسم بياني للمقارنة
-        st.markdown("### تحليل بصري للتسعير غير المتوازن")
-        
-        # إعداد البيانات للرسم البياني
-        chart_data = pd.DataFrame({
-            'وصف البند': original_items['وصف البند'],
-            'التسعير المتوازن': original_items['الإجمالي'],
-            'التسعير غير المتوازن': items['��لإجمالي']
-        })
-        
-        # رسم بياني شريطي للمقارنة
-        fig = go.Figure()
-        
-        fig.add_trace(go.Bar(
-            x=chart_data['وصف البند'],
-            y=chart_data['التسعير المتوازن'],
-            name='التسعير المتوازن',
-            marker_color='rgb(55, 83, 109)'
-        ))
-        
-        fig.add_trace(go.Bar(
-            x=chart_data['وصف البند'],
-            y=chart_data['التسعير غير المتوازن'],
-            name='التسعير غير المتوازن',
-            marker_color='rgb(26, 118, 255)'
-        ))
-        
-        fig.update_layout(
-            title='مقارنة بين التسعير المتوازن وغير المتوازن',
-            xaxis_tickfont_size=14,
-            yaxis=dict(
-                title='الإجمالي (ريال)',
-                titlefont_size=16,
-                tickfont_size=14,
-            ),
-            legend=dict(
-                x=0,
-                y=1.0,
-                bgcolor='rgba(255, 255, 255, 0)',
-                bordercolor='rgba(255, 255, 255, 0)'
-            ),
-            barmode='group',
-            bargap=0.15,
-            bargroupgap=0.1
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # زر حفظ التسعير غير المتوازن
-        if st.button("

modules/project_management/project_management_app.py

@@ -1,666 +0,0 @@
-"""
-وحدة إدارة المشاريع - نظام تحليل المناقصات
-"""
-
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-from datetime import datetime, timedelta
-import os
-import time
-import io
-import sys
-from pathlib import Path
-
-# إضافة مسار المشروع للنظام
-sys.path.append(str(Path(__file__).parent.parent))
-
-# استيراد محسن واجهة المستخدم
-from styling.enhanced_ui import UIEnhancer
-
-class ProjectsApp:
-    """وحدة إدارة المشاريع"""
-    
-    def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة إدارة المشاريع"""
-        self.ui = UIEnhancer(page_title="إدارة المشاريع - نظام تحليل المناقصات", page_icon="📋")
-        self.ui.apply_theme_colors()
-        
-        # تهيئة البيانات المبدئية
-        if 'projects' not in st.session_state:
-            st.session_state.projects = self._generate_sample_projects()
-    
-    def run(self):
-        """تشغيل وحدة إدارة المشاريع"""
-        # إنشاء قائمة العناصر
-        menu_items = [
-            {"name": "لوحة المعلومات", "icon": "house"},
-            {"name": "المناقصات والعقود", "icon": "file-text"},
-            {"name": "تحليل المستندات", "icon": "file-earmark-text"},
-            {"name": "نظام التسعير", "icon": "calculator"},
-            {"name": "حاسبة تكاليف البناء", "icon": "building"},
-            {"name": "الموارد والتكاليف", "icon": "people"},
-            {"name": "تحليل المخاطر", "icon": "exclamation-triangle"},
-            {"name": "إدارة المشاريع", "icon": "kanban"},
-            {"name": "الخرائط والمواقع", "icon": "geo-alt"},
-            {"name": "الجدول الزمني", "icon": "calendar3"},
-            {"name": "الإشعارات", "icon": "bell"},
-            {"name": "مقارنة المستندات", "icon": "files"},
-            {"name": "الترجمة", "icon": "translate"},
-            {"name": "المساعد الذكي", "icon": "robot"},
-            {"name": "التقارير", "icon": "bar-chart"},
-            {"name": "الإعدادات", "icon": "gear"}
-        ]
-        
-        # إنشاء الشريط الجانبي
-        selected = self.ui.create_sidebar(menu_items)
-        
-        # إنشاء ترويسة الصفحة
-        self.ui.create_header("إدارة المشاريع", "إدارة ومتابعة المشاريع والمناقصات")
-        
-        # عرض واجهة وحدة إدارة المشاريع
-        tabs = st.tabs([
-            "قائمة المشاريع",
-            "إضافة مشروع جديد",
-            "تفاصيل المشروع",
-            "متابعة المشاريع"
-        ])
-        
-        with tabs[0]:
-            self._render_projects_list_tab()
-        
-        with tabs[1]:
-            self._render_add_project_tab()
-        
-        with tabs[2]:
-            self._render_project_details_tab()
-        
-        with tabs[3]:
-            self._render_projects_tracking_tab()
-    
-    def _render_projects_list_tab(self):
-        """عرض تبويب قائمة المشاريع"""
-        
-        st.markdown("### قائمة المشاريع")
-        
-        # فلترة المشاريع
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            search_term = st.text_input("البحث في المشاريع", key="project_search")
-        
-        with col2:
-            status_filter = st.multiselect(
-                "حالة المشروع",
-                ["جديد", "قيد التسعير", "تم التقديم", "تمت الترسية", "قيد التنفيذ", "منتهي", "ملغي"],
-                default=["جديد", "قيد التسعير", "تم التقديم"],
-                key="project_status_filter"
-            )
-        
-        with col3:
-            client_filter = st.multiselect(
-                "الجهة المالكة",
-                list(set([p['client'] for p in st.session_state.projects])),
-                key="project_client_filter"
-            )
-        
-        # تطبيق الفلترة
-        filtered_projects = st.session_state.projects
-        
-        if search_term:
-            filtered_projects = [p for p in filtered_projects if search_term.lower() in p['name'].lower() or search_term in p['number']]
-        
-        if status_filter:
-            filtered_projects = [p for p in filtered_projects if p['status'] in status_filter]
-        
-        if client_filter:
-            filtered_projects = [p for p in filtered_projects if p['client'] in client_filter]
-        
-        # تحويل المشاريع المفلترة إلى DataFrame للعرض
-        if filtered_projects:
-            projects_df = pd.DataFrame(filtered_projects)
-            
-            # اختيار وتر��يب الأعمدة
-            display_columns = [
-                'name', 'number', 'client', 'location', 'status',
-                'submission_date', 'tender_type', 'created_at'
-            ]
-            
-            # تغيير أسماء الأعمدة للعرض
-            column_names = {
-                'name': 'اسم المشروع',
-                'number': 'رقم المناقصة',
-                'client': 'الجهة المالكة',
-                'location': 'الموقع',
-                'status': 'الحالة',
-                'submission_date': 'تاريخ التقديم',
-                'tender_type': 'نوع المناقصة',
-                'created_at': 'تاريخ الإنشاء'
-            }
-            
-            display_df = projects_df[display_columns].rename(columns=column_names)
-            
-            # تنسيق التواريخ
-            date_columns = ['تاريخ التقديم', 'تاريخ الإنشاء']
-            for col in date_columns:
-                if col in display_df.columns:
-                    display_df[col] = pd.to_datetime(display_df[col]).dt.strftime('%Y-%m-%d')
-            
-            # عرض الجدول
-            st.dataframe(display_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-            
-            # زر تصدير المشاريع
-            if st.button("تصدير المشاريع إلى Excel"):
-                # محاكاة التصدير
-                st.success("تم تصدير المشاريع بنجاح!")
-        else:
-            st.info("لا توجد مشاريع تطابق معايير البحث.")
-    
-    def _render_add_project_tab(self):
-        """عرض تبويب إضافة مشروع جديد"""
-        
-        st.markdown("### إضافة مشروع جديد")
-        
-        # نموذج إدخال بيانات المشروع
-        with st.form("new_project_form"):
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                project_name = st.text_input("اسم المشروع", key="new_project_name")
-                client = st.text_input("الجهة المالكة", key="new_project_client")
-                location = st.text_input("الموقع", key="new_project_location")
-                tender_type = st.selectbox(
-                    "نوع المناقصة",
-                    ["عامة", "خاصة", "أمر مباشر"],
-                    key="new_project_tender_type"
-                )
-            
-            with col2:
-                tender_number = st.text_input("رقم المناقصة", key="new_project_number")
-                submission_date = st.date_input("تاريخ التقديم", key="new_project_submission_date")
-                pricing_method = st.selectbox(
-                    "طريقة التسعير",
-                    ["قياسي", "غير متزن", "تنافسي", "موجه بالربحية"],
-                    key="new_project_pricing_method"
-                )
-                status = st.selectbox(
-                    "حالة المشروع",
-                    ["جديد", "قيد التسعير", "تم التقديم", "تمت الترسية", "قيد التنفيذ", "منتهي", "ملغي"],
-                    index=0,
-                    key="new_project_status"
-                )
-            
-            description = st.text_area("وصف المشروع", key="new_project_description")
-            
-            submitted = st.form_submit_button("إضافة المشروع")
-            
-            if submitted:
-                # التحقق من تعبئة الحقول الإلزامية
-                if not project_name or not tender_number or not client:
-                    st.error("يرجى تعبئة جميع الحقول الإلزامية (اسم المشروع، رقم المناقصة، الجهة المالكة).")
-                else:
-                    # إنشاء مشروع جديد
-                    new_project = {
-                        'id': len(st.session_state.projects) + 1,
-                        'name': project_name,
-                        'number': tender_number,
-                        'client': client,
-                        'location': location,
-                        'description': description,
-                        'status': status,
-                        'tender_type': tender_type,
-                        'pricing_method': pricing_method,
-                        'submission_date': submission_date,
-                        'created_at': datetime.now(),
-                        'created_by_id': 1  # معرف المستخدم الحالي
-                    }
-                    
-                    # إضافة المشروع إلى قائمة المشاريع
-                    st.session_state.projects.append(new_project)
-                    
-                    # رسالة نجاح
-                    st.success(f"تم إضافة المشروع [{project_name}] بنجاح!")
-                    
-                    # تعيين المشروع الحالي
-                    st.session_state.current_project = new_project
-    
-    def _render_project_details_tab(self):
-        """عرض تبويب تفاصيل المشروع"""
-        
-        st.markdown("### تفاصيل المشروع")
-        
-        # التحقق من وجود مشروع حالي
-        if 'current_project' not in st.session_state or st.session_state.current_project is None:
-            # إذا لم يكن هناك مشروع محدد، اعرض قائمة باختيار المشروع
-            project_names = [p['name'] for p in st.session_state.projects]
-            selected_project_name = st.selectbox("اختر المشروع", project_names)
-            
-            if selected_project_name:
-                selected_project = next((p for p in st.session_state.projects if p['name'] == selected_project_name), None)
-                if selected_project:
-                    st.session_state.current_project = selected_project
-                else:
-                    st.warning("لم يتم العثور على المشروع المحدد.")
-                    return
-            else:
-                st.info("يرجى اختيار مشروع لعرض تفاصيله.")
-                return
-        
-        # عرض تفاصيل المشروع
-        project = st.session_state.current_project
-        
-        # عرض معلومات المشروع الأساسية
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            st.markdown(f"**اسم المشروع**: {project['name']}")
-            st.markdown(f"**رقم المناقصة**: {project['number']}")
-            st.markdown(f"**الجهة المالكة**: {project['client']}")
-        
-        with col2:
-            st.markdown(f"**الموقع**: {project['location']}")
-            st.markdown(f"**نوع المناقصة**: {project['tender_type']}")
-            st.markdown(f"**حالة المشروع**: {project['status']}")
-        
-        with col3:
-            st.markdown(f"**طريقة التسعير**: {project['pricing_method']}")
-            st.markdown(f"**تاريخ التقديم**: {project['submission_date'].strftime('%Y-%m-%d') if isinstance(project['submission_date'], datetime) else project['submission_date']}")
-            st.markdown(f"**تاريخ الإنشاء**: {project['created_at'].strftime('%Y-%m-%d') if isinstance(project['created_at'], datetime) else project['created_at']}")
-        
-        # عرض وصف المشروع
-        st.markdown("#### وصف المشروع")
-        st.text_area("", value=project.get('description', ''), disabled=True, height=100)
-        
-        # عرض المستندات المرتبطة بالمشروع
-        st.markdown("#### مستندات المشروع")
-        
-        if 'documents' in project and project['documents']:
-            docs_df = pd.DataFrame(project['documents'])
-            st.dataframe(docs_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        else:
-            st.info("لا توجد مستندات مرتبطة بهذا المشروع حاليًا.")
-            
-            # زر إضافة مستندات
-            if st.button("إضافة مستندات"):
-                st.session_state.upload_documents = True
-        
-        # واجهة تحميل المستندات
-        if 'upload_documents' in st.session_state and st.session_state.upload_documents:
-            st.markdown("#### تحميل مستندات جديدة")
-            
-            uploaded_file = st.file_uploader("اختر ملفًا", type=['pdf', 'docx', 'xlsx', 'png', 'jpg', 'dwg'])
-            doc_type = st.selectbox("نوع المستند", ["كراسة شروط", "عقد", "مخططات", "جدول كميات", "مواصفات فنية", "تعديلات وملاحق"])
-            
-            if uploaded_file and st.button("تحميل المستند"):
-                # محاكاة تحميل المستند
-                with st.spinner("جاري تحميل المستند..."):
-                    time.sleep(2)
-                    
-                    # إنشاء مستند جديد
-                    new_document = {
-                        'filename': uploaded_file.name,
-                        'type': doc_type,
-                        'upload_date': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
-                        'size': f"{uploaded_file.size / 1024:.1f} KB"
-                    }
-                    
-                    # إضافة المستند إلى المشروع
-                    if 'documents' not in project:
-                        project['documents'] = []
-                    
-                    project['documents'].append(new_document)
-                    
-                    st.success(f"تم تحميل المستند [{uploaded_file.name}] بنجاح!")
-                    st.session_state.upload_documents = False
-                    st.experimental_rerun()
-        
-        # عرض البنود والكميات
-        st.markdown("#### بنود وكميات المشروع")
-        
-        if 'items' in project and project['items']:
-            items_df = pd.DataFrame(project['items'])
-            st.dataframe(items_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-            
-            # زر لتحويل البنود إلى وحدة التسعير
-            if st.button("تحويل البنود إلى وحدة التسعير"):
-                if 'manual_items' not in st.session_state:
-                    st.session_state.manual_items = pd.DataFrame()
-                
-                st.session_state.manual_items = items_df.copy()
-                st.success("تم تحويل البنود إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-        else:
-            st.info("لا توجد بنود وكميات لهذا المشروع حاليًا.")
-            
-            # زر استيراد البنود من وحدة تحليل المستندات
-            if st.button("استيراد البنود من تحليل المستندات"):
-                st.warning("ميزة استيراد البنود من تحليل المستندات قيد التطوير.")
-        
-        # أزرار الإجراءات
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            if st.button("تعديل المشروع"):
-                st.session_state.edit_project = True
-                st.experimental_rerun()
-        
-        with col2:
-            if st.button("تصدير بيانات المشروع"):
-                st.success("تم تصدير بيانات المشروع بنجاح!")
-        
-        with col3:
-            if st.button("إرسال للاعتماد"):
-                st.success("تم إرسال المشروع للاعتماد بنجاح!")
-        
-        # نموذج تعديل المشروع
-        if 'edit_project' in st.session_state and st.session_state.edit_project:
-            st.markdown("#### تعديل المشروع")
-            
-            with st.form("edit_project_form"):
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    project_name = st.text_input("اسم المشروع", value=project['name'])
-                    client = st.text_input("الجهة المالكة", value=project['client'])
-                    location = st.text_input("الموقع", value=project['location'])
-                    tender_type = st.selectbox(
-                        "نوع المناقصة",
-                        ["عامة", "خاصة", "أمر مباشر"],
-                        index=["عامة", "خاصة", "أمر مباشر"].index(project['tender_type'])
-                    )
-                
-                with col2:
-                    tender_number = st.text_input("رقم المناقصة", value=project['number'])
-                    submission_date = st.date_input(
-                        "تاريخ التقديم",
-                        value=datetime.strptime(project['submission_date'], "%Y-%m-%d") if isinstance(project['submission_date'], str) else project['submission_date']
-                    )
-                    pricing_method = st.selectbox(
-                        "طريقة التسعير",
-                        ["قياسي", "غير متزن", "تنافسي", "موجه بالربحية"],
-                        index=["قياسي", "غير متزن", "تنافسي", "موجه بالربحية"].index(project['pricing_method'])
-                    )
-                    status = st.selectbox(
-                        "حالة المشروع",
-                        ["جديد", "قيد التسعير", "تم التقديم", "تمت الترسية", "قيد التنفيذ", "منتهي", "ملغي"],
-                        index=["جديد", "قيد التسعير", "تم التقديم", "تمت الترسية", "قيد التنفيذ", "منتهي", "ملغي"].index(project['status'])
-                    )
-                
-                description = st.text_area("وصف المشروع", value=project.get('description', ''))
-                
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    submit = st.form_submit_button("حفظ التعديلات")
-                
-                with col2:
-                    cancel = st.form_submit_button("إلغاء")
-                
-                if submit:
-                    # تحديث بيانات المشروع
-                    project['name'] = project_name
-                    project['number'] = tender_number
-                    project['client'] = client
-                    project['location'] = location
-                    project['description'] = description
-                    project['status'] = status
-                    project['tender_type'] = tender_type
-                    project['pricing_method'] = pricing_method
-                    project['submission_date'] = submission_date
-                    
-                    st.success("تم تحديث بيانات المشروع بنجاح!")
-                    st.session_state.edit_project = False
-                    st.experimental_rerun()
-                
-                elif cancel:
-                    st.session_state.edit_project = False
-                    st.experimental_rerun()
-    
-    def _render_projects_tracking_tab(self):
-        """عرض تبويب متابعة المشاريع"""
-        
-        st.markdown("### متابعة المشاريع")
-        
-        # عرض إحصائيات المشاريع
-        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-        
-        projects = st.session_state.projects
-        
-        with col1:
-            total_projects = len(projects)
-            self.ui.create_metric_card("إجمالي المشاريع", str(total_projects), None, self.ui.COLORS['primary'])
-        
-        with col2:
-            active_projects = len([p for p in projects if p['status'] in ["قيد التسعير", "تم التقديم", "تمت الترسية", "قيد التنفيذ"]])
-            self.ui.create_metric_card("المشاريع النشطة", str(active_projects), None, self.ui.COLORS['success'])
-        
-        with col3:
-            pending_submission = len([p for p in projects if p['status'] in ["جديد", "قيد التسعير"]])
-            self.ui.create_metric_card("مشاريع قيد التسعير", str(pending_submission), None, self.ui.COLORS['warning'])
-        
-        with col4:
-            completed_projects = len([p for p in projects if p['status'] in ["منتهي"]])
-            self.ui.create_metric_card("المشاريع المنتهية", str(completed_projects), None, self.ui.COLORS['info'])
-        
-        # عرض رسم بياني لحالة المشاريع
-        st.markdown("#### توزيع المشاريع حسب الحالة")
-        
-        status_counts = {}
-        for p in projects:
-            status = p['status']
-            status_counts[status] = status_counts.get(status, 0) + 1
-        
-        status_df = pd.DataFrame({
-            'الحالة': list(status_counts.keys()),
-            'عدد المشاريع': list(status_counts.values())
-        })
-        
-        st.bar_chart(status_df.set_index('الحالة'))
-        
-        # عرض المشاريع قيد المتابعة
-        st.markdown("#### المشاريع قيد المتابعة")
-        
-        # عرض المشاريع النشطة المرتبة حسب تاريخ التقديم
-        active_projects_list = [p for p in projects if p['status'] in ["قيد التسعير", "تم التقديم", "تمت الترسية", "قيد التنفيذ"]]
-        
-        if active_projects_list:
-            # تحويل التواريخ إلى كائنات تاريخ إذا كانت نصوصًا
-            for p in active_projects_list:
-                if isinstance(p['submission_date'], str):
-                    p['submission_date'] = datetime.strptime(p['submission_date'], "%Y-%m-%d")
-            
-            # ترتيب المشاريع حسب تاريخ التقديم
-            active_projects_list.sort(key=lambda x: x['submission_date'])
-            
-            # تحويل إلى DataFrame
-            active_df = pd.DataFrame(active_projects_list)
-            
-            # اختيار وترتيب الأعمدة
-            display_columns = [
-                'name', 'number', 'client', 'status',
-                'submission_date', 'tender_type'
-            ]
-            
-            # تغيير أسماء الأعمدة
-            column_names = {
-                'name': 'اسم المشروع',
-                'number': 'رقم المناقصة',
-                'client': 'الجهة المالكة',
-                'status': 'الحالة',
-                'submission_date': 'تاريخ التقديم',
-                'tender_type': 'نوع المناقصة'
-            }
-            
-            # تنسيق البيانات
-            display_df = active_df[display_columns].rename(columns=column_names)
-            display_df['تاريخ التقديم'] = pd.to_datetime(display_df['تاريخ التقديم']).dt.strftime('%Y-%m-%d')
-            
-            # عرض الجدول
-            st.dataframe(display_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        else:
-            st.info("لا توجد مشاريع نشطة حاليًا.")
-        
-        # عرض المشاريع المقبلة
-        st.markdown("#### المواعيد المقبلة")
-        
-        upcoming_events = []
-        today = datetime.now().date()
-        
-        for p in projects:
-            submission_date = p['submission_date']
-            if isinstance(submission_date, str):
-                submission_date = datetime.strptime(submission_date, "%Y-%m-%d").date()
-            elif isinstance(submission_date, datetime):
-                submission_date = submission_date.date()
-            
-            # المشاريع التي موعد تقديمها خلال الأسبوعين القادمين
-            if today <= submission_date <= today + timedelta(days=14) and p['status'] in ["قيد التسعير"]:
-                days_left = (submission_date - today).days
-                upcoming_events.append({
-                    'المشروع': p['name'],
-                    'الحدث': 'موعد تقديم المناقصة',
-                    'التاريخ': submission_date.strftime('%Y-%m-%d'),
-                    'الأيام المتبقية': days_left
-                })
-        
-        if upcoming_events:
-            events_df = pd.DataFrame(upcoming_events)
-            st.dataframe(events_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        else:
-            st.info("لا توجد مواعيد قريبة.")
-    
-    def _generate_sample_projects(self):
-        """توليد بيانات افتراضية للمشاريع"""
-        
-        projects = [
-            {
-                'id': 1,
-                'name': "إنشاء مبنى مستشفى الولادة والأطفال بمنطقة الشرقية",
-                'number': "SHPD-2025-001",
-                'client': "وزارة الصحة",
-                'location': "الدمام، المنطقة الشرقية",
-                'description': "يشمل المشروع إنشاء وتجهيز مبنى مستشفى الولادة والأطفال بسعة 300 سرير، ويتكون المبنى من 4 طوابق بمساحة إجمالية 15,000 متر مربع.",
-                'status': "قيد التسعير",
-                'tender_type': "عامة",
-                'pricing_method': "قياسي",
-                'submission_date': (datetime.now() + timedelta(days=5)),
-                'created_at': datetime.now() - timedelta(days=10),
-                'created_by_id': 1,
-                'documents': [
-                    {
-                        'filename': "كراسة الشروط والمواصفات.pdf",
-                        'type': "كراسة شروط",
-                        'upload_date': (datetime.now() - timedelta(days=9)).strftime('%Y-%m-%d'),
-                        'size': "5.2 MB"
-                    },
-                    {
-                        'filename': "المخططات الهندسية.dwg",
-                        'type': "مخططات",
-                        'upload_date': (datetime.now() - timedelta(days=8)).strftime('%Y-%m-%d'),
-                        'size': "25.7 MB"
-                    },
-                    {
-                        'filename': "جدول الكميات.xlsx",
-                        'type': "جدول كميات",
-                        'upload_date': (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d'),
-                        'size': "1.8 MB"
-                    }
-                ],
-                'items': [
-                    {
-                        'رقم البند': "A1",
-                        'وصف البند': "أعمال الحفر والردم",
-                        'الوحدة': "م3",
-                        'الكمية': 12500
-                    },
-                    {
-                        'رقم البند': "A2",
-                        'وصف البند': "أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات",
-                        'الوحدة': "م3",
-                        'الكمية': 3500
-                    },
-                    {
-                        'رقم البند': "A3",
-                        'وصف البند': "أعمال حديد التسليح",
-                        'الوحدة': "طن",
-                        'الكمية': 450
-                    }
-                ]
-            },
-            {
-                'id': 2,
-                'name': "صيانة وتطوير طريق الملك عبدالله",
-                'number': "MOT-2025-042",
-                'client': "وزارة النقل",
-                'location': "الرياض، المنطقة الوسطى",
-                'description': "صيانة وتطوير طريق الملك عبدالله بطول 25 كم، ويشمل المشروع إعادة الرصف وتحسين الإنارة وتركيب اللوحات الإرشادية.",
-                'status': "تم التقديم",
-                'tender_type': "عامة",
-                'pricing_method': "غير متزن",
-                'submission_date': (datetime.now() - timedelta(days=15)),
-                'created_at': datetime.now() - timedelta(days=45),
-                'created_by_id': 1
-            },
-            {
-                'id': 3,
-                'name': "إنشاء محطة معالجة مياه الصرف الصحي",
-                'number': "SWPC-2025-007",
-                'client': "شركة المياه الوطنية",
-                'location': "جدة، المنطقة الغربية",
-                'description': "إنشاء محطة معالجة مياه الصرف الصحي بطاقة استيعابية 50,000 م3/يوم، مع جميع الأعمال المدنية والكهروميكانيكية.",
-                'status': "تمت الترسية",
-                'tender_type': "عامة",
-                'pricing_method': "قياسي",
-                'submission_date': (datetime.now() - timedelta(days=90)),
-                'created_at': datetime.now() - timedelta(days=120),
-                'created_by_id': 1
-            },
-            {
-                'id': 4,
-                'name': "إنشاء منتزه الملك سلمان",
-                'number': "RAM-2025-015",
-                'client': "أمانة منطقة الرياض",
-                'location': "الرياض، المنطقة الوسطى",
-                'description': "إنشاء منتزه الملك سلمان على مساحة 500,000 متر مربع، ويشمل المشروع أعمال التشجير والتنسيق والمسطحات المائية والمباني الخدمية.",
-                'status': "قيد التنفيذ",
-                'tender_type': "عامة",
-                'pricing_method': "قياسي",
-                'submission_date': (datetime.now() - timedelta(days=180)),
-                'created_at': datetime.now() - timedelta(days=210),
-                'created_by_id': 1
-            },
-            {
-                'id': 5,
-                'name': "إنشاء مبنى مختبرات كلية العلوم",
-                'number': "KSU-2025-032",
-                'client': "جامعة الملك سعود",
-                'location': "الرياض، المنطقة الوسطى",
-                'description': "إنشاء مبنى المختبرات الجديد لكلية العلوم بمساحة 8,000 متر مربع، ويتكون من 3 طوابق ويشمل تجهيز المعامل والمختبرات العلمية.",
-                'status': "جديد",
-                'tender_type': "خاصة",
-                'pricing_method': "تنافسي",
-                'submission_date': (datetime.now() + timedelta(days=10)),
-                'created_at': datetime.now() - timedelta(days=5),
-                'created_by_id': 1
-            },
-            {
-                'id': 6,
-                'name': "توريد وتركيب أنظمة الطاقة الشمسية",
-                'number': "SEC-2025-098",
-                'client': "الشركة السعودية للكهرباء",
-                'location': "تبوك، المنطقة الشمالية",
-                'description': "توريد وتركيب أنظمة الطاقة الشمسية بقدرة 5 ميجاوات، مع جميع الأعمال المدنية والكهربائية.",
-                'status': "جديد",
-                'tender_type': "عامة",
-                'pricing_method': "قياسي",
-                'submission_date': (datetime.now() + timedelta(days=20)),
-                'created_at': datetime.now() - timedelta(days=2),
-                'created_by_id': 1
-            }
-        ]
-        
-        return projects
-
-# تشغيل التطبيق
-if __name__ == "__main__":
-    projects_app = ProjectsApp()
-    projects_app.run()