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

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 ذات ذاكرة وهيكلية مشروع تساعد

أحد الحلول لهذه المشكلة 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 الوظائف دائمًا باستمرار. ونتيجة لذلك، قد يفقد الذكاء الاصطناعي تماسك المشروع ويقدم تكرارات غير مرغوب فيها أو تبعيات غير صحيحة أثناء البرمجة.

تعمل معظم منصات الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام ما يسمى بالأدوات التي يمكن لنموذج اللغة الكبير استدعاؤها. تعتمد هذه الأدوات على بروتوكول قياسي مفتوح (MCP). لذلك، من الممكن ربط وكيل ترميز يعمل بالذكاء الاصطناعي ببيئة تطوير متكاملة مثل Visual Code. يمكنك أيضًا إعداد نموذج لغة كبير محليًا باستخدام لاما أو أولاما وتختار خادم MCP للتكامل معه. يتمتع فورتيس للذكاء الاصطناعي بـ خادم MCP تم إنشاؤها للمساعدة في تصحيح الأخطاء وإدارة النظام الأساسي (لينكس). مفيد إذا كنت تريد نشر الكود مباشرة على الهواء.
يمكن العثور على النماذج على هاغينغ فيس.

إضافات بيئة التطوير المتكاملة (IDE) لا غنى عنها

لإدارة الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يمكن للمطورين الاستفادة من إضافات بيئة التطوير المتكاملة (IDE) التي تراقب صحة الكود. تساعد أدوات مثل أدوات التدقيق النحوي (linters)، ومدققات الأنواع (type checkers)، وأدوات تحليل الكود المتقدمة في اكتشاف الأخطاء وتصحيحها في وقت مبكر. إنها تشكل إضافة أساسية للكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة والاستقرار.

سبب الأخطاء المتكررة: السياق والدور في واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

أحد الأسباب الرئيسية لاستمرار وكلاء الذكاء الاصطناعي في تكرار الأخطاء يكمن في الطريقة التي يفسر بها الذكاء الاصطناعي 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 تحتوي فقط على المتطلبات الوظيفية، بل يجب أن توضح صراحةً النتيجة المتوقعة والشروط المحددة. 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 تقديم حلول 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 إذا لزم الأمر.

الخلاصة: مفيدة، ولكنها ليست مستقلة 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 رقابة بشرية. يجب على المبرمجين اعتبار الذكاء الاصطناعي مساعدًا يمكنه أتمتة المهام وتوليد الأفكار، ولكنه لا يزال بحاجة إلى التوجيه والتصحيح للوصول إلى نتيجة جيدة.

خذ اتصال للمساعدة في إعداد بيئة التطوير لتمكين الفرق من تحقيق أقصى استفادة من بيئة التطوير والتركيز بشكل أكبر على هندسة المتطلبات والتصميم بدلاً من تصحيح الأخطاء وكتابة الأكواد.