أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من مجموعة أدوات المطورين.
تعمل نماذج اللغة الكبيرة على تغيير كيفية قيام المطورين بكتابة التعليمات البرمجية وتصحيح المشكلات وتعلم التقنيات الجديدة. إنها لا تحل محل المطورين ولكنها تجعلهم أكثر إنتاجية بشكل ملحوظ. وفقًا لاستطلاع GitHub لعام 2025، يكمل المطورون الذين يستخدمون أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي المهام بشكل أسرع بنسبة 55%، ويشعر 74% منهم بالرضا أكثر لأن الذكاء الاصطناعي يتعامل مع العمل المتكرر.
في x13apps، نقوم بدمج أدوات الذكاء الاصطناعي في سير عمل التطوير لدينا يوميًا. إليك كيفية قيام LLMs بتحويل تطوير الويب وكيف يمكنك الاستفادة من هذه التغييرات في مشاريعك.
إنشاء الكود – من الوصف إلى التنفيذ
يمكن لـ LLM إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية والوظائف وحتى مكونات كاملة من أوصاف اللغة الطبيعية. يصف أحد المطورين ما يريده - "إنشاء شريط تنقل سريع الاستجابة يحتوي على قوائم منسدلة ومفتاح تبديل هامبرغر على الأجهزة المحمولة" - ويقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء HTML وCSS وJavaScript. يؤدي هذا إلى تسريع عملية التطوير بشكل كبير، خاصة بالنسبة للمكونات الروتينية والتعليمات البرمجية المعيارية.
تتكامل أدوات مثل GitHub Copilot وCursor وAmazon CodeWhisperer مباشرة في برامج تحرير التعليمات البرمجية، مما يوفر اقتراحات في الوقت الفعلي أثناء الكتابة. بالنسبة للنماذج الأولية، يمكن لـ ChatGPT وClaude إنشاء حلول كاملة من المواصفات التفصيلية. المفتاح هو وصف المتطلبات بدقة - كلما كانت تعليماتك أكثر تحديدًا، كلما كان الكود الذي تم إنشاؤه أفضل.
تصحيح الأخطاء - الذكاء الاصطناعي كمطور أول على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع
قم بوصف الخلل إلى LLM بما في ذلك رسالة الخطأ، والتعليمات البرمجية ذات الصلة، وما كنت تتوقع حدوثه - ويمكن أن يقترح الأسباب المحتملة والإصلاحات على الفور. يتم حل العديد من الأخطاء التي قد تستغرق ساعات من التصحيح اليدوي في دقائق بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
للحصول على أفضل النتائج، قم بتوفير السياق الكامل: قسم الكود ذي الصلة، ورسالة الخطأ الكاملة، وما جربته بالفعل. يعد الذكاء الاصطناعي جيدًا بشكل خاص في تحديد الأخطاء النحوية وعدم تطابق الكتابة والأخطاء المنطقية الشائعة. لا تزال المشكلات المعمارية الدقيقة ونقاط الضعف الأمنية تتطلب خبرة بشرية.
التعلم والتوثيق
اطلب من LLMs شرح المفاهيم المعقدة أو إنشاء الوثائق أو عرض الأمثلة. بدلاً من قراءة مجموعات الوثائق بأكملها، يمكن للمطورين طرح أسئلة مستهدفة والحصول على إجابات فورية باستخدام أمثلة التعليمات البرمجية. وهذا مهم بشكل خاص عند العمل مع تقنيات غير مألوفة أو الترحيل بين الأطر.
تتفوق LLMs أيضًا في إنشاء تعليقات التعليمات البرمجية ووثائق واجهة برمجة التطبيقات (API) وملفات README - وهي المهام التي غالبًا ما يؤجلها المطورون. يتم توثيق المشروع الذي يحتوي على وثائق تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل من المشروع الذي لا يحتوي عليها.
الاختبار ومراجعة الكود
يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء حالات اختبار ومراجعة التعليمات البرمجية للمشكلات المحتملة واقتراح التحسينات. يستطيع مساعد الطيار إنشاء اختبارات الوحدة تلقائيًا. يمكن لـ ChatGPT مراجعة التعليمات البرمجية لمشاكل الأداء والمخاوف الأمنية وانتهاكات الأسلوب. يجب على الإنسان دائمًا مراجعة اقتراحات الذكاء الاصطناعي، ولكن مكاسب الكفاءة كبيرة. في x13apps، يستخدم مطورونا أدوات الذكاء الاصطناعي كمسرعات مع الحفاظ على معايير الجودة التي يتوقعها عملاؤنا.