الميزات: إضافة صفحات الأسعار والمدونة، وتفعيل ميزة تقييم الأدوات

- إضافة روابط جديدة في تذييل صفحات الأسعار والمدونة.

- إنشاء مكون صفحة الأسعار لعرض تفاصيل الخطط ومقارنة الميزات.

- تطوير مكون صفحة المدونة لعرض منشورات المدونة مع روابط للمقالات الفردية.

- تقديم مكون تقييم الأدوات لتلقي ملاحظات المستخدمين حول الأدوات، بما في ذلك التقييم بالنجوم والتعليقات الاختيارية.

- تفعيل وظيفة useToolRating لجلب وعرض تقييمات الأدوات.

- تحديث أدوات تحسين محركات البحث لتضمين بيانات التقييم في البيانات المنظمة للأدوات.

- تحسين ملفات i18n بترجمات للميزات والصفحات الجديدة.

- دمج إدارة الموافقة على ملفات تعريف الارتباط لتتبع التحليلات.

backend/app/services/ai_cost_service.py

@@ -0,0 +1,131 @@
+"""AI cost tracking service — monitors and limits AI API spending."""
+import logging
+import os
+import sqlite3
+from datetime import datetime, timezone
+
+from flask import current_app
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Monthly budget in USD — set via environment variable, default $50
+AI_MONTHLY_BUDGET = float(os.getenv("AI_MONTHLY_BUDGET", "50.0"))
+
+# Estimated cost per 1K tokens (adjust based on your model)
+COST_PER_1K_INPUT_TOKENS = float(os.getenv("AI_COST_PER_1K_INPUT", "0.0"))
+COST_PER_1K_OUTPUT_TOKENS = float(os.getenv("AI_COST_PER_1K_OUTPUT", "0.0"))
+
+
+def _connect() -> sqlite3.Connection:
+    db_path = current_app.config["DATABASE_PATH"]
+    db_dir = os.path.dirname(db_path)
+    if db_dir:
+        os.makedirs(db_dir, exist_ok=True)
+    connection = sqlite3.connect(db_path)
+    connection.row_factory = sqlite3.Row
+    return connection
+
+
+def _utc_now() -> str:
+    return datetime.now(timezone.utc).isoformat()
+
+
+def _current_month() -> str:
+    return datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y-%m")
+
+
+def init_ai_cost_db():
+    """Create AI cost tracking table if not exists."""
+    with _connect() as conn:
+        conn.executescript(
+            """
+            CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_cost_log (
+                id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+                tool TEXT NOT NULL,
+                model TEXT NOT NULL,
+                input_tokens INTEGER DEFAULT 0,
+                output_tokens INTEGER DEFAULT 0,
+                estimated_cost_usd REAL DEFAULT 0.0,
+                period_month TEXT NOT NULL,
+                created_at TEXT NOT NULL
+            );
+
+            CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_ai_cost_period
+            ON ai_cost_log(period_month);
+            """
+        )
+
+
+def log_ai_usage(
+    tool: str,
+    model: str,
+    input_tokens: int = 0,
+    output_tokens: int = 0,
+) -> None:
+    """Log an AI API call with token usage."""
+    estimated_cost = (
+        (input_tokens / 1000.0) * COST_PER_1K_INPUT_TOKENS
+        + (output_tokens / 1000.0) * COST_PER_1K_OUTPUT_TOKENS
+    )
+
+    with _connect() as conn:
+        conn.execute(
+            """INSERT INTO ai_cost_log
+               (tool, model, input_tokens, output_tokens, estimated_cost_usd, period_month, created_at)
+               VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
+            (tool, model, input_tokens, output_tokens, estimated_cost, _current_month(), _utc_now()),
+        )
+
+    logger.info(
+        "AI usage: tool=%s model=%s in=%d out=%d cost=$%.4f",
+        tool, model, input_tokens, output_tokens, estimated_cost,
+    )
+
+
+def get_monthly_spend() -> dict:
+    """Get the current month's AI spending summary."""
+    month = _current_month()
+
+    with _connect() as conn:
+        row = conn.execute(
+            """SELECT
+                 COUNT(*) as total_calls,
+                 COALESCE(SUM(input_tokens), 0) as total_input_tokens,
+                 COALESCE(SUM(output_tokens), 0) as total_output_tokens,
+                 COALESCE(SUM(estimated_cost_usd), 0.0) as total_cost
+               FROM ai_cost_log
+               WHERE period_month = ?""",
+            (month,),
+        ).fetchone()
+
+        return {
+            "period": month,
+            "total_calls": row["total_calls"],
+            "total_input_tokens": row["total_input_tokens"],
+            "total_output_tokens": row["total_output_tokens"],
+            "total_cost_usd": round(row["total_cost"], 4),
+            "budget_usd": AI_MONTHLY_BUDGET,
+            "budget_remaining_usd": round(AI_MONTHLY_BUDGET - row["total_cost"], 4),
+            "budget_used_percent": round(
+                (row["total_cost"] / AI_MONTHLY_BUDGET * 100) if AI_MONTHLY_BUDGET > 0 else 0, 1
+            ),
+        }
+
+
+def is_budget_exceeded() -> bool:
+    """Check if the monthly AI budget has been exceeded."""
+    spend = get_monthly_spend()
+    return spend["total_cost_usd"] >= AI_MONTHLY_BUDGET
+
+
+def check_ai_budget() -> None:
+    """Raise an error if AI budget is exceeded. Call before making AI requests."""
+    if is_budget_exceeded():
+        raise AiBudgetExceededError(
+            "Monthly AI processing budget has been reached. Please try again next month."
+        )
+
+
+class AiBudgetExceededError(Exception):
+    """Raised when the monthly AI budget is exceeded."""
+    pass