تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي

📅 آخر تحديث: ٣٠ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٣٠ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 1 صور
الموسوعة الحرة

تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز عملية تطوير البرمجيات . يعتمد هذا الأسلوب على نماذج لغوية ضخمة ، ووكلاء الذكاء الاصطناعي ، وتقنيات ذكاء اصطناعي أخرى لمساعدة مطوري البرمجيات . يُسهم هذا الأسلوب في مجموعة واسعة من مهام دورة حياة تطوير البرمجيات ، بدءًا من توليد الشفرة البرمجية ، مرورًا بتصحيح الأخطاء ، والتحرير، والاختبار ، وتصميم واجهة المستخدم، وفهم الشفرة، والتوثيق . ويُشير مصطلح "البرمجة الوكيلة" إلى استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات.

التقنيات

توليد الشفرة المصدرية

يمكن لنماذج اللغة الكبيرة، التي يتم تدريبها أو ضبطها بدقة على مجموعات بيانات من التعليمات البرمجية المصدرية، توليد التعليمات البرمجية المصدرية من أوصاف أو تعليقات أو سلاسل توثيق مكتوبة بلغة طبيعية. غالبًا ما تُقيّم الأبحاث المتعلقة بأنظمة توليد التعليمات البرمجية البرامج المُولّدة بناءً على صحتها الوظيفية، مثل اجتيازها لاختبارات آلية، بدلاً من الاعتماد على بناء الجملة فقط. يمكن أن تكون هذه الأدوات ميزات أو امتدادات لبيئات التطوير المتكاملة (IDEs).

ترميز الحالة المزاجية

البرمجة المرئية هي تطوير برمجيات مدعوم بالذكاء الاصطناعي، حيث يصف مطور البرمجيات مشروعًا أو مهمةً في نموذج لغوي ضخم ، يقوم بدوره بتوليد شفرة المصدر تلقائيًا . قد تتضمن البرمجة المرئية قبول الشفرة المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي دون مراجعة دقيقة للمخرجات، والاعتماد بدلًا من ذلك على النتائج والتوجيهات اللاحقة لتوجيه التغييرات. [ 1 ] [ 2 ]

صاغ هذا المصطلح عالم الحاسوب أندريه كارباثي ، أحد مؤسسي OpenAI والقائد السابق للذكاء الاصطناعي في شركة تسلا ، في فبراير 2025. وأدرجه قاموس ميريام-ويبستر في مارس 2025 ضمن مصطلحات "عامية وشائعة". [ 3 ] وحصل على لقب كلمة العام من قاموس كولينز الإنجليزي لعام 2025. [ 4 ] [ 5 ]

يقول مؤيدو البرمجة التفاعلية إنها تُمكّن حتى المبرمجين الهواة من إنتاج برامج دون الحاجة إلى التدريب والمهارات المكثفة المطلوبة في هندسة البرمجيات . [ 6 ] [ 7 ] بينما يُشير المنتقدون إلى غياب المساءلة، وصعوبة الصيانة ، وزيادة خطر إدخال ثغرات أمنية في البرامج الناتجة. [ 1 ] [ 7 ]

إكمال التعليمات البرمجية الذكي

تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدم نماذج التعلم اللغوي المدربة مسبقًا والمُحسّنة التنبؤ باستكمال التعليمات البرمجية واقتراحها بناءً على السياق. ووفقًا لدراسة أدبية نُشرت عام 2025 في مجلة معايير وواجهات الحاسوب (Computer Standards & Interfaces ) بقلم حسين وأبو راجوه وكاتال ، فإن "نماذج التعلم اللغوي تُحسّن بشكل ملحوظ أداء استكمال التعليمات البرمجية عبر العديد من لغات البرمجة وسياقاتها، كما أن قدرتها على التنبؤ بمقتطفات التعليمات البرمجية ذات الصلة بناءً على السياق والمدخلات الجزئية تُعزز إنتاجية المطورين بشكل كبير". [ 8 ]

الاختبار، وتصحيح الأخطاء، ومراجعة وتحليل التعليمات البرمجية

يعمل OpenAI Codex مع Tauri ويستخدم DOM Inspector لإجراء التشخيصات والتحسينات قبل إجراء أي تعديلات على الكود المصدري.

يُستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء حالات اختبار تلقائية ، وتحديد الأخطاء المحتملة والثغرات الأمنية ، واقتراح حلول لها. كما يُمكن استخدامه لإجراء تحليل ثابت للبرمجيات واقتراح تحسينات محتملة في الأداء.

القيود

يُعد كل من ملكية ومسؤولية الكود الذي يولده الذكاء الاصطناعي موضع نزاع. [ 9 ]

بحسب تقرير صادر عن المكتب الاتحادي الألماني لأمن المعلومات ، فإن استخدام مساعدي البرمجة المدعومين بالذكاء الاصطناعي دون إشراف دقيق من مطورين ذوي خبرة قد يُؤدي إلى ثغرات أمنية، سواء كانت طفيفة أو خطيرة، ولذا يجب موازنة أي زيادة محتملة في الإنتاجية مع تكلفة إجراءات مراقبة الجودة والأمان الإضافية. [ 10 ] ووفقًا لشركة ديلويت ، يجب التحقق من صحة مخرجات تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي من خلال مزيج من الاختبارات الآلية، وأدوات التحليل الثابت، والمراجعة البشرية، مما يُنشئ طبقة حوكمة لتحسين الجودة والمساءلة. [ 11 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 إدواردز، بنج (5 مارس 2025). "هل سيعتمد مستقبل تطوير البرمجيات على الذبذبات؟" . آرس تكنيكا . مؤرشف من الأصل في 6 مارس 2025. تم الاسترجاع في 3 يونيو 2025. لقد جذبت هذه التقنية، التي تُمكّنها نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من شركات مثل OpenAI وAnthropic، الانتباه لقدرتها المحتملة على خفض عوائق إنشاء البرمجيات. لكن لا تزال هناك تساؤلات حول ما إذا كان هذا النهج قادرًا على إنتاج شفرة برمجية مناسبة للتطبيقات العملية بشكل موثوق، حتى مع تزايد سهولة استخدام أدوات مثل Cursor Composer وGitHub Copilot وReplit Agent، مما يجعل العملية في متناول غير المبرمجين بشكل متزايد.
  2. ↑ «ما هو "رمز الأجواء"؟ أندريه كارباثي، المدير السابق للذكاء الاصطناعي في تسلا ، يُعرّف حقبة جديدة في التطوير القائم على الذكاء الاصطناعي» . صحيفة تايمز أوف إنديا . 2 مارس 2025. مؤرشف من الأصل في 4 مارس 2025. تم الاطلاع عليه في 3 يونيو 2025. يُعدّ "رمز الأجواء" الذي ابتكره كارباثي اعترافًا بمدى تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي. وفي معرض حديثه على منصة X (تويتر سابقًا)، أضاف أن أنظمة التعلم الآلي، مثل Cursor Composer مع Sonnet، تتقدم إلى درجة تكاد تُغني عن استخدام آليات البرمجة التقليدية. وصف كارباثي تجربته الشخصية، موضحًا كيف يتفاعل مع أدوات الذكاء الاصطناعي بطريقة شبه سلبية - مجرد التحدث إليها وترك الباقي للذكاء الاصطناعي. تُغني هذه الطريقة عن كتابة التعليمات البرمجية يدويًا، بالإضافة إلى تتبع جميع التفاصيل الدقيقة في البرنامج.
  3. ↑ " البرمجة التفاعلية" . مصطلحات عامية رائجة . قاموس ميريام-ويبستر. 8 مارس 2025. تاريخ الاطلاع: 2 يونيو 2025. البرمجة التفاعلية (أو البرمجة المرئية) (Vibecode/Vibecoder) مصطلح حديث يُطلق على ممارسة كتابة البرامج، أو تصميم صفحات الويب، أو إنشاء التطبيقات، بمجرد إخبار برنامج ذكاء اصطناعي بما تريده، وتركه يُنشئ المنتج نيابةً عنك. في البرمجة التفاعلية، لا يحتاج المبرمج إلى فهم كيفية عمل الكود أو سببه، وغالبًا ما يضطر إلى تقبّل وجود عدد من الأخطاء والمشاكل التقنية. الفعل المشتق من الكلمة هو "البرمجة التفاعلية".
  4. ↑ غارنسوورثي، جيني (6 نوفمبر 2025). "قاموس كولينز يُتوّج مصطلح الذكاء الاصطناعي كلمة العام" . صحيفة الإندبندنت . تاريخ الاسترجاع: 6 نوفمبر 2025 .
  5. ↑ ""مصطلح 'Vibe coding' يُختار ككلمة العام من قِبل قاموس كولينز" . بي بي سي نيوز . 6 نوفمبر 2025. تاريخ الاطلاع: 6 نوفمبر 2025 .
  6. ↑ لانز، خوسيه أنطونيو (23 مارس 2025). "البرمجة التفاعلية: كيف يستخدم المطورون والهواة على حد سواء الذكاء الاصطناعي لإنشاء التطبيقات والألعاب" . Decrypt.co .
  7. 1 2 تشودري، حسن؛ مان، جيوتي (13 فبراير 2025). "الخطوة التالية لوادي السيليكون: تقديم "ترميز المشاعر" للعالم" . بزنس إنسايدر . مؤرشف من الأصل في 26 فبراير 2025. تم الاسترجاع في 3 مارس 2025 .
  8. ↑ حسين، رشا أحمد؛ أبو رجوح، هالة؛ كاتال، كاجاتاي (12 يونيو 2025). "نماذج لغوية كبيرة لإكمال التعليمات البرمجية: مراجعة منهجية للأدبيات" . معايير وواجهات الحاسوب . 92 (ج) 103917. doi : 10.1016/j.csi.2024.103917 – عبر مكتبة ACM الرقمية.
  9. ^ ساوفولا، جاكو؛ تاركوما، ساسو؛ كليميتينن، ميكا؛ ريكي، جوكا؛ دورمان ، ديفيد (11 مارس 2024). "مستقبل تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي" . هندسة البرمجيات الآلية . 31 (26) 26. دوى : 10.1007/s10515-024-00426-z – عبر سبرينغر نيتشر لينك.
  10. ↑ "مساعدو البرمجة بالذكاء الاصطناعي" (ملف PDF) . المكتب الاتحادي لأمن المعلومات (ألمانيا). سبتمبر 2025. تاريخ الاطلاع: 15 مايو 2026 .
  11. ↑ "هندسة البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي: إعادة صياغة استراتيجية التطوير الداخلي مقابل الشراء" . ديلويت . ١٤ مايو ٢٠٢٥. مؤرشف من الأصل في ٢٩ أكتوبر ٢٠٢٥. تم الاطلاع عليه في ٣٠ أغسطس ٢٠٢٥ .

إلى جانب توليد الشفرة البرمجية، يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل مسار تطوير البرمجيات بشكل متزايد. وتشير تعليقات الخبراء في هذا المجال إلى أن الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تُساعد الفرق الآن على تحديد الثغرات في المتطلبات مبكرًا، وأتمتة اختبارات الانحدار، واكتشاف المشكلات الأمنية أثناء مراجعة الشفرة، والتنبؤ بعمليات النشر الخطرة قبل وصولها إلى مرحلة الإنتاج، مما يُحوّل دور الذكاء الاصطناعي من مجرد أداة مساعدة في كتابة الشفرة إلى عامل أساسي في جميع مراحل دورة تطوير البرمجيات. (SitePoint، " ما وراء توليد الشفرة البرمجية: كيف يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل عملية تطوير البرمجيات الحديثة "، يوليو 2026)