البرمجة بوكيل ذكاء اصطناعي
لقد غيّر الذكاء الاصطناعي (AI) طريقة برمجتنا بشكل جذري. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إنشاء التعليمات البرمجية وتحسينها وحتى المساعدة في تصحيح الأخطاء. ومع ذلك، هناك بعض القيود التي يجب على المبرمجين وضعها في الاعتبار عند العمل مع الذكاء الاصطناعي.
مشاكل الترتيب والتكرار
يواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي صعوبة في تحديد الترتيب الصحيح للتعليمات البرمجية. على سبيل المثال، قد يضعون عمليات التهيئة في نهاية الملف، مما يتسبب في حدوث أخطاء وقت التشغيل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تعريف إصدارات متعددة من نفس الفئة أو الدالة داخل المشروع دون تردد، مما يؤدي إلى تعارضات وارتباك.
منصة أكواد بذاكرة وهيكلية مشروع تساعد
أحد الحلول هو استخدام منصات تعليمات برمجية تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكنها إدارة الذاكرة وهياكل المشروع. يساعد هذا في الحفاظ على الاتساق في المشاريع المعقدة. لسوء الحظ، لا يتم تطبيق هذه الميزات دائمًا باستمرار. ونتيجة لذلك، قد يفقد الذكاء الاصطناعي تماسك المشروع ويقدم تكرارات غير مرغوب فيها أو تبعيات غير صحيحة أثناء البرمجة.
تعمل معظم منصات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام ما يسمى بالأدوات التي يمكن لنموذج اللغة الكبير (LLM) استدعاؤها. تعتمد هذه الأدوات على بروتوكول قياسي مفتوح (MCP). لذلك، من الممكن ربط وكيل برمجة يعمل بالذكاء الاصطناعي ببيئة تطوير متكاملة (IDE) مثل Visual Code. يمكن أيضًا إعداد نموذج لغة كبير محليًا باستخدام Llama من Ollama وتختار خادم MCP للتكامل معه. يمكن العثور على النماذج على Hugging Face.
ملحقات IDE ضرورية
لإدارة الأكواد المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يمكن للمطورين الاستفادة من إضافات بيئة التطوير المتكاملة (IDE) التي تراقب صحة الكود. تساعد أدوات مثل المدققات اللغوية (linters)، ومُدققات الأنواع (type checkers)، وأدوات تحليل الكود المتقدمة في اكتشاف الأخطاء وتصحيحها مبكرًا. إنها تشكل إضافة أساسية للكود المولّد بالذكاء الاصطناعي لضمان الجودة والاستقرار.
أسباب الأخطاء المتكررة: السياق والدور في واجهات برمجة التطبيقات
أحد الأسباب الرئيسية لاستمرار وكلاء الذكاء الاصطناعي في تكرار الأخطاء يكمن في الطريقة التي يفسرون بها واجهات برمجة التطبيقات (APIs). تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سياق ووصف واضح للدور لتوليد كود فعال. هذا يعني أن المطالبات (Prompts) يجب أن تكون كاملة: يجب ألا تتضمن المتطلبات الوظيفية فحسب، بل يجب أن توضح أيضًا النتيجة المتوقعة والشروط المسبقة بشكل صريح. لتسهيل ذلك، يمكنك تخزين المطالبات بتنسيق قياسي (MDC) وإرسالها افتراضيًا إلى الذكاء الاصطناعي. وهذا مفيد بشكل خاص لقواعد البرمجة العامة التي تتبعها، والمتطلبات الوظيفية والتقنية، وهيكل مشروعك.
أدوات مثل FAISS و LangChain تساعد
منتجات مثل فايس و لانج تشين تقدم حلولاً لجعل الذكاء الاصطناعي يتعامل مع السياق بشكل أفضل. على سبيل المثال، يساعد FAISS في البحث الفعال واسترجاع مقتطفات الكود ذات الصلة، بينما يساعد LangChain في هيكلة الكود المولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي والحفاظ على السياق ضمن مشروع أكبر. ولكن هنا أيضًا، يمكنك إعداد ذلك محليًا باستخدام قواعد بيانات RAC إذا رغبت.
الخلاصة: مفيدة، ولكنها ليست مستقلة بعد
يُعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية للمبرمجين ويمكن أن يساعد في تسريع عمليات التطوير. ومع ذلك، فإنه لا يزال غير قادر تمامًا على تصميم وبناء قاعدة تعليمات برمجية أكثر تعقيدًا بشكل مستقل دون إشراف بشري. يجب على المبرمجين النظر إلى الذكاء الاصطناعي كمساعد يمكنه أتمتة المهام وتوليد الأفكار، ولكنه لا يزال بحاجة إلى التوجيه والتصحيح للوصول إلى نتيجة جيدة.
تواصل اتصل بنا للمساعدة في إعداد بيئة التطوير لتمكين الفرق من تحقيق أقصى استفادة من بيئة التطوير والتركيز أكثر على هندسة المتطلبات والتصميم بدلاً من تصحيح الأخطاء وكتابة الأكواد.
