اكتشف أهم 5 تقنيات حديثة في البرمجة بالذكاء الاصطناعي، وكيف تحوّلت أدوات مثل GitHub Copilot وClaude وGoogle Jules من مجرد أدوات إكمال تلقائي إلى “وكلاء برمجة” ذكية تخطط وتبني وتختبر وتراجع الكود بشكل متزامن.
مقدمة :
في عالم يتسارع فيه الإبداع التقني، لم تعد المشكلة في كتابة الكود بسرعة… بل في إدارة دورة التطوير نفسها: الإعداد، المراجعة، وإعادة العمل مرارًا وتكرارًا.
وهنا بدأ الذكاء الاصطناعي يلعب الدور الحقيقي.
خلال العام الماضي، شهدنا تحول أدوات مثل GitHub Copilot وAnthropic Claude وGoogle Jules من مجرد مساعدين في الإكمال التلقائي إلى وكلاء ذكية مستقلة قادرة على التخطيط، والبرمجة، والاختبار، وحتى مراجعة الكود دون تدخل مباشر من المطور.
لم يعد الذكاء الاصطناعي يكتب الكود فقط — بل بدأ يعمل معك جنبًا إلى جنب.
ومع استخدام الأساليب الصحيحة، يمكن لهذه الأنظمة أن توفّر ساعات من العمل اليومي، فتتولى المهام المتكررة وتترك لك الوقت للتركيز على التصميم، المنطق، والقرارات التي تتطلب حكمًا بشريًا حقيقيًا.
في هذا المقال، سنتعرف على خمس تقنيات مضمونة من البرمجة بالذكاء الاصطناعي تساعدك على توفير الوقت دون التضحية بجودة الكود — من تغذية النماذج بالمستندات التصميمية وحتى تشغيل وكلاء ذكاء يعملون كمبرمج ومراجع في آن واحد.
في هذا المقال :
التقنية الأولى: دع الذكاء الاصطناعي يقرأ مستنداتك قبل أن تكتب الكود
الخطأ الشائع بين المبرمجين هو إرسال أوامر قصيرة ومعزولة للنموذج دون سياق كافٍ.
لكن الطريقة الأذكى هي تزويد الذكاء الاصطناعي بـ المشهد الكامل قبل أن تطلب منه كتابة الكود.
على سبيل المثال، بدلًا من أن تكتب:
“اكتب واجهة API لإنشاء مستخدم جديد باستخدام FastAPI.”
جرّب هذا:
أنت تساعد في تنفيذ وحدة إدارة المستخدمين الموضحة أدناه.
النظام يستخدم JWT للمصادقة
وقاعدة بيانات PostgreSQL عبر SQLAlchemy.
أنشئ واجهة FastAPI
لإنشاء المستخدمين مع التحقق من صحة البيانات وإرجاع
رمز التحقق (token).
عندما “يقرأ” النموذج هذا السياق الكامل، فإنه يبدأ في فهم هيكل المشروع، وأسلوب التسمية، وتدفق البيانات.
النتيجة؟ كود متطابق مع معمارية مشروعك من البداية، وتقليل الأخطاء بنسبة كبيرة.
أدوات مثل Google Jules وClaude يمكنها معالجة ملفات Markdown ووثائق النظام وحتى ملفات AGENTS.md لتكوين فهم عميق للمشروع قبل كتابة أي سطر.
تناولنا هذه التقنية في عدة مقالات بالموقع اهمها :
التقنية الثانية: استخدم نموذجين — واحد يكتب والآخر يراجع
في الفرق البرمجية الناجحة، هناك دائمًا “من يكتب الكود” و“من يراجعه”.
واليوم يمكنك إعادة إنشاء هذا النمط باستخدام نموذجين متعاونين من الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال:
- النموذج الأول (مثل Claude 3.5) يتولى كتابة الكود.
- النموذج الثاني (مثل GPT-4o أو Gemini 2.5 Pro) يقوم بالمراجعة الفورية، بإضافة ملاحظات واختبار الأداء.
الفائدة؟
- اكتشاف الأخطاء المنطقية قبل أن تصل للبشر.
- مراجعة فورية ومستمرة.
- تقليل العبء على فريق المراجعة البشري.
هذه الطريقة أصبحت أساسًا في أنظمة مثل AutoGen وCrewAI، بل إن Jules نفسها تدمجها بشكل افتراضي: وكيل يكتب، وآخر يراجع ويُنشئ Pull Request جاهزًا للدمج.
التقنية الثالثة: أتمتة الاختبارات والتحقق من الجودة بالذكاء الاصطناعي
كتابة الاختبارات ليست صعبة، لكنها مملة — ولهذا فهي من أفضل المهام لتفويضها إلى الذكاء الاصطناعي.
الوكلاء الجدد مثل Jules يمكنهم تحليل مجموعة اختباراتك الحالية، واكتشاف الثغرات، وكتابة اختبارات إضافية تلقائيًا.
بعد تنفيذ الميزة الجديدة، يقوم الوكيل بتشغيل الاختبارات داخل بيئة آمنة، ويُصلح الاختبارات الفاشلة قبل إرسال الكود.
الفوائد العملية:
- استمرار سلامة CI/CD دون تدخل بشري كبير.
- إصلاح الأخطاء المتكررة في الخلفية.
- الحفاظ على تغطية الاختبارات محدثة دائمًا.
النتيجة النهائية:
كود أكثر موثوقية، أقل أعطالًا، وأكثر قابلية للصيانة — وكل ذلك دون إضاعة وقت المطور في كتابة اختبارات روتينية.
التقنية الرابعة: استخدم الذكاء الاصطناعي لتحديث الأكواد القديمة
مشاريع كثيرة تتباطأ لا بسبب ضعف الكود، بل لأن أحدًا لا يتذكر سبب كتابته بهذه الطريقة.
وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي كمنقذ مثالي.
أدوات مثل GitHub Copilot وGoogle Jules قادرة على قراءة الكود القديم، فهمه، وتحويله إلى هيكل عصري دون كسره.
يمكنك مثلاً أن تقول:
“قم بترقية المشروع من React 17 إلى React 19 مع الحفاظ على التوافق الكامل وتشغيل جميع الاختبارات.”
وسيتولى الذكاء الاصطناعي:
- نسخ المستودع وتشغيل السكربتات التمهيدية.
- تحديث الإصدارات والمكتبات.
- تنفيذ الاختبارات للتأكد من نجاح الترقية.
- إرسال Pull Request يحتوي التغييرات النهائية الجاهزة للمراجعة.
بذلك، يتحول عمل كان يستغرق أيامًا إلى مهمة مؤتمتة تُنفذ خلال ساعات فقط.
التقنية الخامسة: توليد الكود وشرحه بالتوازي (العمل غير المتزامن)
في فترات الضغط البرمجي، الانتظار بين كل ردّ من الذكاء الاصطناعي قد يقطع تدفق العمل.
وهنا تظهر قوة الأنظمة غير المتزامنة (Asynchronous Workflows).
يمكنك باستخدام أدوات مثل Google Jules تشغيل مهام متعددة في وقت واحد:
jules remote new --repo . --session "إضافة توثيق دوال المصادقة"
jules remote new --repo . --session "تحسين التحقق من مدخلات المستخدم في /signup"
jules remote new --repo . --session "توليد أنواع TypeScript لواجهات API"
وبينما تواصل العمل على مهمة أخرى محليًا، يقوم الوكيل بتنفيذ هذه الأوامر على خوادم آمنة، ويعيد النتائج في فروع مستقلة مع تقرير تفصيلي لكل مهمة.
الفائدة؟
- تنفيذ 3 إلى 15 مهمة في آنٍ واحد حسب خطة الاشتراك.
- استلام النتائج تدريجيًا دون تعطيل سير العمل.
- إدارة مهام الذكاء الاصطناعي كما لو كانت فريقًا من المطورين المتعاونين.
كيف تعمل هذه التقنيات معًا؟
عندما تُدمج هذه الأساليب الخمس في سير عمل واحد، تحصل على نظام تطوير ذكي ومتكامل:
- البدء من التصميم: أرسل مستنداتك إلى الذكاء الاصطناعي ليبدأ بفهم المشروع بعمق.
- البرمجة الثنائية (Coder + Reviewer): نموذج يكتب وآخر يراجع في حلقة مغلقة.
- الاختبارات التلقائية: كل تحديث يُختبر تلقائيًا قبل الدمج.
- إعادة البناء الذكية: الكود القديم يُحدّث في الخلفية دون توقف التطوير.
- العمل المتوازي: مهام متعددة تعمل في وقت واحد، وتصل نتائجها تدريجيًا.
بهذا الترتيب، يصبح الذكاء الاصطناعي ليس مجرد “مساعد برمجة”، بل عضوًا فاعلًا في الفريق يراقب، يراجع، ويُطور دون توقف.
الخلاصة: الذكاء الاصطناعي لا يكتب الكود عنك… بل يحررك منه
البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ليست عن استبدال البشر، بل عن تحريرهم من التفاصيل المملة.
فبينما يتولى الذكاء الاصطناعي المهام المتكررة كإصلاح الأكواد أو تحديث المكتبات، يتفرغ المطورون للتصميم، الإبداع، وصنع القيمة الحقيقية.
باستخدام الأدوات بذكاء، يمكنك تحويل ساعات من العمل الممل إلى إنجاز فعّال ومنظّم، دون المساس بجودة المشروع.
سواء كنت تستخدم Jules لإدارة GitHub PRs، أو Copilot لتوليد الدوال الذكية، أو Gemini لمراجعة الكود،
النتيجة واحدة:
زمن أقل، جودة أعلى، وتجربة تطوير أكثر ذكاءً.