در اولین قسمت ما پیش نیاز ها و توضیحات کلی دوره ای که قراره شروع کنیم را باهم مرور میکنیم و میریم که اولین پروژه های عملی خودمون که chagpt و صرافی هستن رو بسازیم

توی این آموزش یاد می‌گیرید چطور پایه و ساختار حرفه‌ای برای هر پروژه‌ای آماده کنید. از انتخاب تکنولوژی‌ها و ابزارهای ضروری تا سازمان‌دهی کد و ایجاد ساختاری که توسعه و نگهداری رو راحت‌تر می‌کنه. این بیس می‌تونه شروع قدرتمندی برای پروژه‌های بعدی‌تون باشه.

در این آموزش یاد می‌گیرید چطور با استفاده از پکیج Dotenv تنظیمات محیطی (Environment Variables) ربات‌تون رو مدیریت کنید و امنیت موارد مهمتون رو حفظ کنید و به‌صورت اصولی قابلیت چند زبانه بودن رو به ربات اضافه کنید. این کار باعث می‌شه پروژه‌تون حرفه‌ای‌تر، قابل توسعه‌تر ، با امنیت تر و آماده کار با کاربران بین‌المللی باشه.

توی این آموزش یاد می‌گیرید چطور ساختار ترجمه‌های پروژه‌تون رو با استفاده از فایل‌های YAML مدیریت کنید. این روش یکی از بهترین و تمیزترین روش‌ها برای پیاده‌سازی چند زبانه بودن در ربات‌ها یا وب‌اپ‌هاست و کمک می‌کنه متن‌ها رو به‌راحتی ویرایش و مدیریت کنید، بدون نیاز به تغییر در کد اصلی پروژه.

توی این آموزش به‌صورت تخصصی با ساختار و اصول فایل‌های YAML آشنا می‌شید و یاد می‌گیرید چطور با کمک کتابخونه‌ی قدرتمند i18n-telegraf پروژه‌های ربات تلگرام‌تون رو چندزبانه کنید. این روش کمک می‌کنه متن‌ها رو ساختاریافته و قابل‌مدیریت نگه دارید و توسعه و نگهداری ربات رو ساده‌تر کنید.

در این آموزش یاد می‌گیرید چطور برای ربات تلگرام یا هر پروژه Node.js خودتون Middleware اختصاصی بنویسید تا اجرای Commandها رو حرفه ای مدیریت کنید. این کار کمک می‌کنه منطق کنترل دسترسی، اعتبارسنجی یا شرط‌های خاص رو به‌صورت ماژولار و قابل‌مدیریت به پروژه اضافه کنید. با این روش ساختار کدتون تمیزتر و مقیاس‌پذیرتر و حرفه ای تر می‌شه.

توی این قسمت Middleware حرفه ای خودمون رو تکمیل تر میکنیم تا بتونیم کنترل بیشتری روی این بیس داشته باشیم

توی این آموزش یاد می‌گیرید چطور برای هر دستور Command یک فایل مستقل بسازید و مدیریت کنید. این روش باعث می‌شه ساختار ربات‌تون کاملاً ماژولار و قابل نگهداری باشه. با این کار، اضافه‌کردن، حذف‌کردن یا ویرایش دستورها خیلی راحت می‌شه و تیم‌های بزرگ هم می‌تونن بدون تداخل، روی دستورهای مختلف کار کنن.

در این آموزش با انواع دیتابیس‌ها آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چه زمانی از دیتابیس‌های رابطه‌ای (SQL) و چه زمانی از دیتابیس‌های غیررابطه‌ای (NoSQL) استفاده کنید. همچنین به تفاوت‌های کلیدی مثل ساختار داده، نحوه ذخیره‌سازی، مقیاس‌پذیری، و سرعت دسترسی می‌پردازیم تا بتوانید بهترین انتخاب را برای پروژه‌های خود داشته باشید.

در این آموزش قدم‌به‌قدم نصب دیتابیس MySQL و ابزار گرافیکی MySQL Workbench را یاد می‌گیرید. با استفاده از این دو، می‌توانید به‌راحتی دیتابیس بسازید، جداول را مدیریت کنید و داده‌ها را به صورت بصری مشاهده و ویرایش کنید. این آموزش برای افراد تازه‌کار که قصد دارند با دیتابیس‌های SQL کار کنند، بسیار مناسب است.

توی این قسمت، اولین قدم برای ساخت ربات ChatGPT خودمون رو برمی‌داریم: طراحی دیتابیس. میایم دیتابیس پروژه رو با استفاده از MySQL ایجاد می‌کنیم. در ادامه، ساختار کلی دیتابیس (Schema) رو بررسی می‌کنیم و توضیح می‌دیم که هر بخش چه نقشی تو عملکرد ربات داره. این بخش پایه‌ی مهمی برای ادامه پروژه‌مونه، چون همه چیز از همین دیتاها شروع میشه.

در این قسمت، یاد می‌گیریم چطور با استفاده از Sequelize، به عنوان یک ORM قدرتمند، به دیتابیس پروژه ChatGPT متصل بشیم. مراحل نصب پکیج، تنظیمات اولیه، ساخت کانکشن، و اتصال به MySQL رو قدم به قدم انجام می‌دیم. همچنین با مفهوم ORM و دلیل استفاده از Sequelize در پروژه‌های Node.js آشنا می‌شیم و در نهایت بررسی می‌کنیم که اتصال درست برقرار شده یا نه.

در این قسمت، اتصال بین Sequelize و دیتابیس MySQL رو کامل می‌کنیم. تنظیمات نهایی رو انجام می‌دیم، محیط‌های کاری (مثل .env) رو آماده می‌کنیم و با استفاده از متد sequelize.sync() بررسی می‌کنیم که ارتباط ORM و دیتابیس به درستی برقرار شده. در ادامه، ساختار پروژه رو برای استفاده از Sequelize مرتب می‌کنیم تا آماده‌ی تعریف مدل‌ها و ادامه توسعه ربات ChatGPT باشیم.

در این قسمت با انواع داده‌ها (DataTypes) در Sequelize آشنا می‌شیم. بررسی می‌کنیم که چطور برای هر ستون از جدول، نوع مناسبی مثل STRING, INTEGER, BOOLEAN, DATE و... انتخاب کنیم و چه زمانی از ویژگی‌هایی مثل allowNull, defaultValue, یا unique استفاده کنیم. این دانش، پایه‌ای برای طراحی دقیق مدل‌ها و جلوگیری از مشکلات دیتایی در آینده پروژه ماست.

در این قسمت یاد می‌گیریم که چطور با استفاده از Sequelize، مدل‌هایی برای جداول دیتابیس پروژه ChatGPT تعریف کنیم. به صورت عملی، مدل‌هایی مثل Users رو می‌سازیم و برای هرکدوم فیلدها، نوع داده‌ها (DataTypes) و ویژگی‌هایی مختلفی رو مشخص می‌کنیم. این مرحله یکی از مهم‌ترین قدم‌ها در طراحی ساختار بک‌اند ربات ماست، چون مدل‌ها مستقیماً با دیتابیس در ارتباط هستن.

در این بخش یاد می‌گیریم چگونه Controllerهایی بسازیم که واسط بین درخواست‌های کاربر و مدل‌های دیتابیس باشند. این Controllerها مسئول دریافت داده‌ها، اعتبارسنجی، فراخوانی متدهای مدل‌ها (مثل ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی و حذف دیتا) و مدیریت پاسخ‌ها هستند. با این کار ساختار پروژه منظم‌تر و قابل توسعه‌تر می‌شود و توسعه ربات ChatGPT با رعایت اصول MVC ساده‌تر خواهد شد.

در این قسمت، پارامترهای مختلفی که هنگام تعریف مدل‌ها در Sequelize استفاده می‌کنیم رو به طور جامع بررسی می‌کنیم. پارامترهایی مثل allowNull, defaultValue, primaryKey, autoIncremens و ... که هرکدوم نقش مهمی در کنترل داده‌ها و ساختار جداول دارن. با فهم دقیق این پارامترها، می‌تونیم مدل‌هایی قوی، بهینه و بدون خطا بسازیم که دقیقاً مطابق نیاز پروژه ChatGPT ما کار کنن.

این قسمت، به بررسی متدهای کلیدی و کاربردی Sequelize می‌پردازیم که در پروژه ChatGPT به‌کار می‌روند. متدهایی مثل findOne, findAll, update, destroy و count همه رو با مثال‌های عملی توضیح می‌دهیم. هدف این بخش، تسلط کامل به متدهای ORM برای مدیریت بهینه و حرفه‌ای داده‌هاست.

در این قسمت، روش استفاده از کتابخانه محبوب telegraf-session برای مدیریت سشن‌های ربات تلگرام رو با هم بررسی می‌کنیم. می‌آموزیم چطور اطلاعات سشن‌ها را به جای ذخیره‌سازی در حافظه، در دیتابیس MySQL نگه داریم تا ربات ما در مواجهه با ری‌استارت یا چند سرور، بتواند وضعیت کاربران را حفظ کند. همچنین نحوه‌ی راه‌اندازی اتصال بین telegraf-session و MySQL، تعریف جداول لازم و نکات امنیتی مربوط به مدیریت سشن‌ها را توضیح می‌دهیم. این کار باعث افزایش پایداری و مقیاس‌پذیری ربات ChatGPT ما می‌شود.

در این بخش یاد می‌گیریم چطور با استفاده از i18n-telegraf و مدیریت سشن، زبان کاربر را ذخیره کنیم و به صورت داینامیک تغییر دهیم. با ذخیره‌سازی زبان انتخابی در سشن، تجربه کاربری ربات ChatGPT شخصی‌سازی شده و چندزبانه می‌شود. همچنین نحوه راه‌اندازی و پیاده‌سازی i18n همراه با telegraf-session برای تغییر زبان‌ها را بررسی می‌کنیم.

ر این قسمت یاد می‌گیریم چطور یک دکمه برای تغییر زبان ربات با استفاده از i18n-telegraf بسازیم. همچنین با یک ترفند مهم آشنا می‌شیم که به کمک اون می‌تونیم اطلاعات لازم رو در دکمه‌ها حمل کنیم (مثلاً ارسال زبان انتخابی، آیدی‌ها یا هر نوع دیتا داخل callback_data) تا مدیریت دقیق‌تری روی عملکرد ربات داشته باشیم.

در این قسمت یاد می‌گیریم چطور با استفاده از تابع chunk آرایه‌ای از دکمه‌ها را به ردیف‌های مشخص تقسیم کنیم و ظاهر مرتب‌تری برای کیبورد ربات تلگرام ایجاد کنیم. این تکنیک کمک می‌کنه تا دکمه‌ها در چند ردیف نمایش داده بشن و تجربه کاربری بهتری در ربات داشته باشیم. همچنین توضیح می‌دیم که چطور تعداد دکمه در هر ردیف را به دلخواه کنترل کنیم.

در این قسمت، نحوه‌ی مدیریت پیشرفته‌ی callback_queryها در ربات تلگرام را بررسی می‌کنیم. یاد می‌گیریم چطور دیتاهای ارسال‌شده از دکمه‌ها را تجزیه (parse) کنیم، پاسخ مناسب بدهیم، ساختار callback_data را سازمان‌دهی کنیم و امنیت و ساختار منطقی آن را حفظ کنیم. این بخش به ما کمک می‌کند دکمه‌های هوشمندتری طراحی کنیم و تعامل با ربات را سریع‌تر و دقیق‌تر کنیم.

در این قسمت، می‌ریم سراغ تکمیل پیام‌ها و پاسخ‌های مربوط به دکمه‌ها و اکشن‌ها در فایل‌های زبان (locales). یاد می‌گیریم چطور متن‌های چندزبانه رو برای اکشن‌هایی که از callback_query می‌گیرن تنظیم کنیم تا پاسخ‌های ربات متناسب با زبان انتخابی کاربر باشه. همچنین ساختاردهی بهتر فایل‌های ترجمه و روش‌هایی برای مدیریت پیام‌های تکراری یا پویا رو هم بررسی می‌کنیم.

در این قسمت ابتدا مفاهیم پایه‌ای و بسیار مهم درخواست‌های HTTP از جمله GET و POST رو بررسی می‌کنیم و تفاوت کاربردی اون‌ها رو توضیح می‌دیم. سپس یاد می‌گیریم چطور از کتابخانه Axios برای ارسال درخواست به API ChatGPT استفاده کنیم. ساختار بدنه درخواست، هدرها (headers)، توکن احراز هویت و تنظیمات لازم برای برقراری ارتباط با مدل رو قدم به قدم بررسی می‌کنیم. تمرکز این بخش بیشتر روی درک مفاهیم و آماده‌سازی ذهنی برای کار با APIهاست تا فقط نوشتن کد.

در این قسمت، اتصال کامل بین ربات تلگرام و API ChatGPT را نهایی می‌کنیم. با استفاده از Axios، پیام‌های دریافتی از کاربر را به API ارسال می‌کنیم و پاسخ مدل را به صورت خودکار به کاربر برمی‌گردانیم. همچنین تمام بخش‌های قبلی پروژه مثل مدیریت سشن، چندزبانه بودن، کنترل callbackها و ساختار دیتابیس را یکپارچه می‌کنیم تا پروژه ChatGPT به‌صورت کامل و قابل استفاده نهایی شود.

در این قسمت، یک سیستم آنتی‌اسپم ساده و مؤثر برای ربات تلگرام پیاده‌سازی می‌کنیم تا از ارسال پیام‌های مکرر و آزاردهنده توسط کاربران جلوگیری کنیم. این ویژگی باعث افزایش امنیت، کاهش بار روی سرور و بهبود تجربه کاربری ربات خواهد شد.

در این قسمت، ساخت یک پروژه جدید با موضوع صرافی را آغاز می‌کنیم. ساختار اولیه پروژه را ایجاد کرده و پوشه‌بندی مناسب را انجام می‌دهیم. سپس با ساخت مخزن (Repository) در GitHub و اتصال آن به پروژه، روند نسخه‌بندی (Version Control) و مدیریت کد را آغاز می‌کنیم. در ادامه با دستورات اصلی Git مثل init, add, commit, remote, push آشنا می‌شویم تا پروژه همیشه در فضای ابری و امن نگه‌داری شود و آماده توسعه گروهی باشد.

در این قسمت، روش نصب MongoDB را بررسی می‌کنیم و اتصال پروژه به دیتابیس MongoDB را با استفاده از کتابخانه‌های مرتبط مثل mongoose یا mongodb پیاده‌سازی می‌کنیم. همچنین نحوه ساخت دیتابیس و کالکشن‌ها (Collections) در MongoDB را آموزش می‌دهیم و به نکات مهم مربوط به ساختاردهی داده‌ها در این پایگاه‌داده بدون‌ساختار (NoSQL) می‌پردازیم. این بخش پایه‌ای برای ذخیره و مدیریت داده‌های پروژه صرافی خواهد بود.

در این بخش، یاد می‌گیریم چطور با استفاده از کتابخانه محبوب Mongoose به دیتابیس MongoDB متصل شویم. مراحل تنظیم اتصال، مدیریت خطاها و پایداری ارتباط بررسی می‌شود تا پروژه به صورت پایدار و مطمئن داده‌ها را ذخیره و بازیابی کند. همچنین نکات مهمی درباره کانفیگ URI اتصال، استفاده از متغیرهای محیطی و روش‌های بهینه‌سازی اتصال ارائه خواهد شد.

در این قسمت، نحوه ساخت مدل‌ها در Mongoose را بررسی می‌کنیم. یاد می‌گیریم چطور با تعریف Schema، ساختار داده‌های موردنیاز پروژه صرافی را مشخص کنیم و مدل‌هایی مثل users ایجاد کنیم. همچنین با ویژگی‌هایی مثل نوع داده، مقدار پیش‌فرض، فیلدهای الزامی و اعتبارسنجی (Validation) آشنا می‌شویم تا داده‌هایی دقیق و منظم در دیتابیس ذخیره کنیم.