سير عمل البرمجة بالذكاء الاصطناعي الذي يُنتج فعلاً

الذكاء الاصطناعي يكتب 30% من الكود في Microsoft. ماذا عن الـ 70% الأخرى؟

اختارت MIT Technology Review البرمجة التوليدية كواحدة من أبرز 10 تقنيات اختراقية لعام 2026. الذكاء الاصطناعي يكتب أكثر من ربع الكود الجديد في Google. واستطلاع Stack Overflow للمطورين لعام 2025 كشف أن 65% من المطورين يستخدمون أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي أسبوعياً على الأقل.

لكن إليك الحقيقة المزعجة: معظم المطورين لا يزالون يستخدمون الذكاء الاصطناعي كإكمال تلقائي متقدم. يكتبون الـ prompt، وينسخون، ويلصقون، ويأملون بالأفضل. النتيجة؟ كود يبدو رائعاً في العرض لكنه ينهار في الإنتاج.

المطورون الذين يُنتجون فعلاً بالذكاء الاصطناعي يتبعون عملية مختلفة تماماً. هذه هي تلك العملية.

مبدأ المواصفات أولاً

الخطأ الأكبر الذي يرتكبه المطورون مع أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي هو القفز مباشرة إلى توليد الكود بـ prompt غامض مثل "ابنِ لي لوحة تحكم للمستخدم."

الحل ممل لكنه فعّال: اكتب المواصفات أولاً.

قبل أن تكتب سطراً واحداً من الكود، استخدم أداة الذكاء الاصطناعي لتبادل الأفكار حول مواصفات تفصيلية. صِف ما تفعله الميزة، ما المدخلات التي تأخذها، ما الحالات الحدية الموجودة، وكيف تتكامل مع بقية نظامك. ثم اطلب من الذكاء الاصطناعي مساعدتك في وضع خطة تنفيذ خطوة بخطوة.

هذا ليس عملاً إضافياً. إنه العمل الذي يوفر عليك إعادة كتابة كل شيء عندما تكتشف أن الذكاء الاصطناعي افترض أشياء لم تلاحظها.

## Feature: Invoice PDF Export
- Input: Invoice ID from the database
- Output: PDF with line items, tax calculations, company branding
- Edge cases: Zero-amount invoices, multi-currency, RTL languages
- Integration: Existing invoice API, S3 storage for generated files
- Constraints: Must render in under 3 seconds, max 50 pages

prompt مثل "ولّد ميزة تصدير الفواتير كـ PDF" ينتج كوداً عاماً. مواصفات مثل التي أعلاه تنتج كوداً يناسب نظامك.

دالة واحدة، prompt واحد

نماذج اللغة الكبيرة لديها مشكلة نافذة السياق. كلما طلبت منها توليد كود أكثر في المرة الواحدة، زادت احتمالية الهلوسة، أو نسيان المتطلبات السابقة، أو إنتاج نتائج غير متسقة.

الانضباط الذي يعمل: نفّذ دالة واحدة في كل مرة.

بعد أن تكون المواصفات والخطة جاهزتين، اطلب prompt لخطوة واحدة من الخطة. اختبرها. تحقق منها. ثم انتقل للخطوة التالية. هذا النهج له ثلاث فوائد:

1. الفروقات الصغيرة أسهل في المراجعة. يمكنك فعلاً قراءة ما كتبه الذكاء الاصطناعي.
2. الأخطاء معزولة. عندما ينكسر شيء، تعرف بالضبط أي prompt سبب ذلك.
3. السياق يبقى طازجاً. الذكاء الاصطناعي لا يتلاعب بـ 15 متطلباً في وقت واحد.

// Step 1: Fetch invoice data
async function getInvoiceData(invoiceId: string): Promise<Invoice> {
  const invoice = await db.invoice.findUnique({
    where: { id: invoiceId },
    include: { lineItems: true, customer: true },
  });
  if (!invoice) throw new InvoiceNotFoundError(invoiceId);
  return invoice;
}

ولّد هذا. اختبره. ثم انتقل إلى خطوة إنشاء الـ PDF.

قاعدة المطور المبتدئ

إليك النموذج الذهني الذي يفصل بين المطورين المنتجين بمساعدة الذكاء الاصطناعي وأولئك الغارقين في الأخطاء:

تعامل مع كل كود مولّد بالذكاء الاصطناعي كأنه أتى من مطور مبتدئ موهوب لكنه قليل الخبرة.

المطور المبتدئ قد يكتب كوداً يبدو صحيحاً، ويمر بنظرة سريعة، بل ويعمل دون أخطاء — لكنه يعالج الحالات الحدية بشكل خاطئ بمهارة، أو يستخدم واجهات برمجة مهجورة، أو يُدخل ثغرات أمنية.

هذا يعني أنك:

• تقرأ كل سطر. ليس تصفحاً. قراءة.
• تشغّله. لا تفترض أنه يعمل لأنه يبدو صحيحاً.
• تختبر الحالات الحدية. الذكاء الاصطناعي غالباً لم يفكر في المصفوفات الفارغة، أو القيم الفارغة null، أو الطلبات المتزامنة.
• تتحقق من الأمان. حقن SQL، وXSS، وفحوصات المصادقة غير السليمة — أدوات الذكاء الاصطناعي تعيد إنتاج هذه الثغرات من بيانات التدريب.

الهدف ليس عدم الثقة بالذكاء الاصطناعي. إنه التحقق منه، تماماً كما تراجع أي كود قبل دمجه.

هيكل الـ Prompts مثل الهندسة المعمارية

أفضل prompts البرمجة بالذكاء الاصطناعي ليست أسئلة. إنها مخططات معمارية.

prompt سيئ:

"أنشئ نقطة نهاية API لتسجيل المستخدمين"

prompt جيد:

"أنشئ نقطة نهاية POST /api/users باستخدام Next.js Route Handlers. يجب أن تتحقق من صيغة البريد الإلكتروني وقوة كلمة المرور (حد أدنى 8 أحرف، حرف كبير واحد، رقم واحد)، وتشفر كلمة المرور بـ bcrypt، وتخزن المستخدم في قاعدة بيانات PostgreSQL باستخدام Prisma، وتُرجع 201 مع كائن المستخدم (بدون كلمة المرور). عالج البريد الإلكتروني المكرر باستجابة 409. استخدم أدوات lib/auth الموجودة لتشفير كلمة المرور."

الفرق؟ الـ prompt الأول يجبر الذكاء الاصطناعي على وضع عشرات الافتراضات حول مكدسك التقني وأنماطك وقيودك. الثاني يزيل الغموض وينتج كوداً يناسب قاعدة الكود فعلاً.

قائمة فحص الـ Prompt

قبل إرسال أي prompt لتوليد الكود، تحقق من أنه يتضمن:

• تفاصيل المكدس التقني (الإطار، ORM، المكتبات)
• شكل المدخلات/المخرجات (الأنواع، صيغة الاستجابة)
• توقعات معالجة الأخطاء (أي أخطاء، أي استجابات)
• نقاط التكامل (أي الوحدات الموجودة للاستخدام)
• القيود (الأداء، الأمان، التوافق)

الاختبار: الخطوة غير القابلة للتفاوض

الكود المولّد بالذكاء الاصطناعي الذي لم يُختبر هو عبء. نقطة.

المفارقة هي أن الذكاء الاصطناعي ممتاز في كتابة الاختبارات — غالباً أفضل من كتابة كود التنفيذ. استغل هذا لصالحك:

1. اكتب الاختبارات أولاً. أعطِ الذكاء الاصطناعي مواصفاتك واطلب منه توليد حالات اختبار قبل التنفيذ. هذا يجبرك على التفكير في السلوك قبل وجود الكود.
2. ولّد اختبارات الحالات الحدية. الذكاء الاصطناعي جيد بشكل مفاجئ في التفكير في حالات حدية قد تفوتك: "ماذا يحدث إذا كانت المصفوفة تحتوي على 10 مليون عنصر؟ ماذا لو كان التاريخ 29 فبراير؟"
3. شغّل الاختبارات مع كل توليد. بدون استثناءات. إذا غيّر الذكاء الاصطناعي دالة، يجب أن تنجح الاختبارات قبل المتابعة.

describe("getInvoiceData", () => {
  it("returns invoice with line items and customer", async () => {
    const invoice = await getInvoiceData("inv_123");
    expect(invoice.lineItems).toBeDefined();
    expect(invoice.customer.email).toBeTruthy();
  });
 
  it("throws InvoiceNotFoundError for invalid ID", async () => {
    await expect(getInvoiceData("inv_nonexistent"))
      .rejects.toThrow(InvoiceNotFoundError);
  });
 
  it("handles invoice with zero line items", async () => {
    const invoice = await getInvoiceData("inv_empty");
    expect(invoice.lineItems).toEqual([]);
  });
});

إيقاع الـ Commit

المطورون الذين يُنتجون بالذكاء الاصطناعي يتبعون إيقاعاً متوقعاً:

1. المواصفات — حدد ما تبنيه (5 دقائق)
2. الخطة — قسّمه إلى خطوات مع الذكاء الاصطناعي (5 دقائق)
3. التوليد — خطوة واحدة في كل مرة (2-3 دقائق لكل خطوة)
4. المراجعة — اقرأ كل سطر كتبه الذكاء الاصطناعي (2-3 دقائق)
5. الاختبار — شغّل الاختبارات، تحقق من السلوك (2-3 دقائق)
6. الـ Commit — commits صغيرة وذرية مع رسائل واضحة

هذه الدورة تتكرر. ميزة قد تستغرق 4 ساعات يدوياً يمكن إنتاجها في 90 دقيقة — ليس لأن الذكاء الاصطناعي يكتب كل الكود، بل لأنه يزيل مشكلة الصفحة البيضاء ويتعامل مع الكود المتكرر بينما تركز أنت على الهندسة المعمارية والصحة.

اختيار الأداة المناسبة للمهمة

ليست كل أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي متشابهة. في 2026، استقر المشهد في فئات واضحة:

الإكمال المدمج (GitHub Copilot، Supermaven) — الأفضل لإكمال الأسطر والدوال الصغيرة أثناء الكتابة. احتكاك منخفض، سرعة عالية.

وكلاء قائمون على المحادثة (Claude Code، Cursor Composer) — الأفضل للتغييرات عبر ملفات متعددة، وإعادة الهيكلة، وتوليد وحدات كاملة. احتكاك أعلى، قدرات أعلى.

وكلاء مستقلون (Devin، Codex) — الأفضل للمهام المحددة بوضوح مع معايير قبول واضحة. أقل احتكاك للمهام البسيطة، لكنه يتطلب مراجعة دقيقة.

سير العمل الذي يعمل: استخدم الإكمال المدمج لـ 80% من الأمور المباشرة، وانتقل إلى وكلاء المحادثة لقرارات الهندسة المعمارية المعقدة، واحتفظ بالوكلاء المستقلين للمهام المتكررة ذات المواصفات الواضحة.

ما لا يجب تفويضه للذكاء الاصطناعي

لأدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي حدود واضحة. معرفتها توفر عليك ساعات من تتبع الأخطاء:

• قرارات هندسة النظام. الذكاء الاصطناعي يمكنه تنفيذ الأنماط، لكن لا ينبغي أن يختارها. أنت من يقرر استخدام الخدمات المصغرة أو المتراصة، REST أو GraphQL، SQL أو NoSQL.
• الكود الحرج أمنياً. تدفقات المصادقة، التشفير، التحكم في الوصول — اكتب وراجع هذه يدوياً دائماً.
• المسارات الحساسة للأداء. الذكاء الاصطناعي يفضل "الصحيح" وليس "السريع." المسارات الساخنة في تطبيقك تحتاج تحسيناً بشرياً.
• المنطق التجاري ذو المعرفة الضمنية. إذا كان المنطق يعتمد على قواعد غير مكتوبة ("لا نحاسب العملاء أبداً في نفس يوم التسجيل")، فالذكاء الاصطناعي لا يمكنه معرفة هذا ما لم تخبره.

مضاعف الإنتاجية

الوعد الحقيقي للتطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي ليس كتابة الكود بشكل أسرع. إنه إزالة الاحتكاك بين معرفة ما تريد بناءه وبناؤه فعلاً.

المطورون الذين يتبعون سير عمل منضبط يحققون نتائج متسقة:

• تقليل 40-60% في وقت الإنتاج للميزات القياسية
• أخطاء أقل في الإنتاج (لأن سير العمل يفرض الاختبار)
• وقت أكثر للهندسة المعمارية والتصميم (العمل الأهم)
• إرهاق أقل من الكود المتكرر

المطورون الذين يعانون هم من يتخطون المواصفات، ويولّدون كوداً كثيراً في المرة الواحدة، ولا يراجعون ما ينتجه الذكاء الاصطناعي. الأداة ليست المشكلة. سير العمل هو المشكلة.

ابدأ اليوم

لست بحاجة لإصلاح عمليتك بين ليلة وضحاها. ابدأ بتغيير واحد:

في المرة القادمة التي تستخدم فيها أداة برمجة بالذكاء الاصطناعي، اكتب مواصفات من ثلاثة أسطر أولاً. صِف ما يجب أن يفعله الكود، ما المدخلات التي يأخذها، وما القيود الموجودة. ثم اكتب الـ prompt.

هذه العادة الوحيدة — التحديد قبل التوليد — ستحوّل نتائجك أكثر من أي أداة جديدة أو ترقية نموذج.

مستقبل تطوير البرمجيات ليس عن الذكاء الاصطناعي الذي يحل محل المطورين. إنه عن المطورين الذين يعرفون كيف يعملون مع الذكاء الاصطناعي يتفوقون على من لا يعرفون.