في الماضي، كتبت الكثير عن التحديات وأفضل الممارسات المتعلقة باستخدام الذكاء الصناعي في البرمجة. ومع ذلك، فإن الأمور قد تغيرت كثيرًا حديثًا. لم يعد الأمر يتعلق فقط بتحسين قدرة الذكاء الصناعي على الاستنتاج، سرعته، وكفاءته من الناحية المالية؛ بل تطورت الأدوات نفسها أيضًا. أصبح السوق ملؤه بأدوات برمجة قوية مثل Cursor وWindsurf والعديد من الخيارات الأخرى. كما ربما تكون على علم من مقالاتي السابقة، فإن أحد الخيارات المفضلة لدي هو Cline، الذي يبرز كبدائل مفتوحة المصدر حقيقية للمعروض التجاري. أكبر تحدي في استخدام الذكاء الصناعي للبرمجة هو الحفاظ على جودة الكود. إذا كنت مهندس برمجيات أو حتى لديك بعض المعرفة بالمبادئ الأساسية للبرامج الجيدة مثل الوحدانية والقابلية للصيانة، فقد لاحظت بالتأكيد أمرًا مهمًا: الذكاء الصناعي بمفرده لا ينتج دائمًا كودًا سهل الصيانة أو فعالًا بشكل حقيقي. هذا صحيح حتى بالنسبة لبعض أذكى النماذج، مثل Claude Sonnet، التي تحصل على تقدير 3.7 من 4. المشكلة الحقيقية تكمن في أن الكود الأولي الذي يولد الذكاء الصناعي قد يبدو مثاليًا ومنظمًا. ولكن المشاكل تبدأ عندما تقوم بإجراء تعديلات على هذا الكود باستخدام الذكاء الصناعي. فيما يلي بعض السيناريوهات الشائعة: التداخل غير المتوقع: قد يؤدي إجراء تعديلات بسيطة إلى تغييرات غير متوقعة في أجزاء أخرى من الكود، مما يجعل الصيانة أكثر صعوبة. فقدان البساطة: يمكن أن تصبح التعديلات معقدة للغاية، مما يؤثر سلبًا على بساطة الكود وفهمه. تقليل القابلية للقراءة: قد تفقد التعديلات الرمزية جمالها ووضوحها، مما يجعل من الصعب على المهندسين الآخرين قراءتها وفهمها. زيادة الأخطاء: يمكن أن ت引入更多的错误，这可能会导致代码不稳定或完全无法运行。然而，这里需要注意的是，该句子在最后出现了中文，可能是误输入，正确的句子应该是： زيادة الأخطاء: يمكن أن تزيد التعديلات من عدد الأخطاء، مما قد يؤدي إلى عدم استقرار الكود أو حتى عدم تشغيله نهائيًا. لذا، بدلاً من الاعتماد على الذكاء الصناعي بمفرده لتحقيق جودة الكود، يجب اتباع نهج متكامل يجمع بين الذكاء الصناعي والخبرة البشرية. إليك بعض الاستراتيجيات التي يمكن أن تساعد: مراجعة الكود بشكل دوري: قم بمراجعة الكود المنتج بواسطة الذكاء الصناعي بشكل منتظم للتأكد من أنه يلتزم بمعايير الجودة المحددة. تطبيق اختبارات الوحدة: استخدم اختبارات الوحدة لضمان أن الكود الجديد يعمل بشكل صحيح ولا يسبب أي مشاكل في الكود الموجود. تدريب الذكاء الصناعي: قم بتدريب النماذج على قواعد ومبادئ البرمجة الخاصة بمشروعك لتحسين جودة الكود المنتج. الاستعانة بالخبراء: استشر مهندسي البرمجيات ذوي الخبرة لتقديم آراء وملاحظات حول كيفية تحسين الكود. بالمجمل، الذكاء الصناعي يمكن أن يكون أداة قوية ومفيدة في تطوير البرمجيات، ولكنه ليس حلًا شاملًا. يجب أن يتم استخدامه بحذر وباستراتيجية واضحة للحفاظ على جودة الكود وسهولة صيانته.