البرمجة باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي

لقد غيّر الذكاء الاصطناعي (AI) الطريقة التي نبرمج بها 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

تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي صعوبة في ترتيب الكود بشكل صحيح. على سبيل المثال، قد يضعون عمليات التهيئة في نهاية الملف، مما يتسبب في 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 ترميز مع ذاكرة وهيكلة مشروع تساعد

أحد الحلول هو استخدام منصات كود تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكنها إدارة الذاكرة وهياكل المشاريع. 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 ويُدخل تكرارات غير مرغوب فيها أو تبعيات غير صحيحة أثناء البرمجة.

تعمل معظم منصات ترميز الذكاء الاصطناعي باستخدام ما يسمى بالأدوات التي يمكن لنموذج اللغة الكبير استدعاؤها. تعتمد هذه الأدوات على بروتوكول قياسي مفتوح (MCP). لذلك، من الممكن ربط بيئة تطوير متكاملة مثل Visual Code بوكيل ترميز يعمل بالذكاء الاصطناعي. يمكنك اختياريًا إعداد نموذج لغة كبير محليًا باستخدام llama أو Ollama وتختار خادم MCP للتكامل معه. يمكن العثور على النماذج على huggingface.

إضافات بيئة التطوير المتكاملة ضرورية

لإدارة الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يمكن للمطورين استخدام إضافات بيئة التطوير المتكاملة التي تراقب صحة الكود. تساعد أدوات مثل أدوات التحليل الثابت (linters)، ومدققات الأنواع، وأدوات تحليل الكود المتقدمة في اكتشاف الأخطاء وتصحيحها مبكرًا. إنها تشكل إضافة أساسية للكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة والاستقرار.

سبب 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 تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سياق ووصف واضح للدور لتوليد كود فعال. هذا يعني أن المطالبات (Prompts) يجب أن تكون كاملة: يجب ألا تحتوي فقط على المتطلبات الوظيفية، 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 FAISS و LangChain تقدم حلولاً لجعل الذكاء الاصطناعي يتعامل مع السياق بشكل أفضل. على سبيل المثال، يساعد FAISS في البحث الفعال واسترجاع مقتطفات التعليمات البرمجية ذات الصلة، بينما يساعد LangChain في هيكلة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والحفاظ على السياق ضمن مشروع أكبر. ولكن هنا أيضًا، يمكنك إعداده محليًا بنفسك باستخدام قواعد بيانات RAC.

الخلاصة: مفيد، ولكنه ليس مستقلاً بعد

الذكاء الاصطناعي أداة قوية للمبرمجين ويمكن أن يساعد في تسريع عمليات التطوير. ومع ذلك، فإنه لا يزال غير قادر حقًا على تصميم وبناء قاعدة تعليمات برمجية أكثر تعقيدًا بشكل مستقل دون إشراف بشري. يجب على المبرمجين اعتبار الذكاء الاصطناعي مساعدًا يمكنه أتمتة المهام وتوليد الأفكار، ولكنه لا يزال بحاجة إلى التوجيه والتصحيح للوصول إلى نتيجة جيدة.

تواصل اتصال 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 التعليمات البرمجية.