كيف يبدو كود الذكاء الاصطناعي؟

باختصار: غالبًا ما تبدو الشيفرة البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مرتبة بشكل غير عادي و"مثالية": تنسيق متسق، وتسمية عامة، ورسائل خطأ مهذبة، وتعليقات تعيد صياغة البديهيات. إذا كانت تفتقر إلى واقعية التطبيق - لغة المجال، والقيود المعقدة، والحالات الشاذة - فهذا مؤشر تحذيري. عندما تُدمجها في أنماط مستودعك وتختبرها في مواجهة مخاطر الإنتاج، تصبح جديرة بالثقة.

أهم النقاط المستفادة:

التحقق من السياق : إذا لم تنعكس مصطلحات المجال وأشكال البيانات والقيود، فتعامل مع الأمر على أنه محفوف بالمخاطر.

الإفراط في التلميع : يمكن أن تشير سلاسل التوثيق المفرطة والبنية الموحدة والأسماء الباهتة إلى توليد عام.

الانضباط في التعامل مع الأخطاء : انتبه إلى عمليات التقاط الاستثناءات الواسعة، وحالات الفشل التي تم تجاهلها، والتسجيل الغامض.

تقليم التجريد : احذف المساعدين والطبقات التخمينية حتى تبقى أصغر نسخة صحيحة فقط.

اختبارات الواقع : أضف اختبارات التكامل واختبارات الحالات الحدية؛ فهي تكشف افتراضات "العالم النظيف" بسرعة.

كيف يبدو كود الذكاء الاصطناعي؟ رسم بياني

أصبحت البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي منتشرة في كل مكان الآن ( استطلاع مطوري Stack Overflow لعام 2025 ؛ GitHub Octoverse (28 أكتوبر 2025) ). أحيانًا تكون رائعة وتوفر عليك ساعات طويلة من العمل. وفي أحيان أخرى تكون... مصقولة بشكل مثير للريبة، أو عامة بعض الشيء، أو "تعمل" حتى ينقر أحدهم على الزر الوحيد الذي لم يختبره أحد 🙃. وهذا يقودنا إلى السؤال الذي يطرحه الناس باستمرار في مراجعات الكود، والمقابلات، والرسائل الخاصة:

كيف يبدو كود الذكاء الاصطناعي عادةً

الإجابة المباشرة هي: قد يبدو الأمر على أي حال. لكن ثمة أنماط - إشارات غير مباشرة، وليست أدلة قاطعة. فكّر في الأمر كأنك تخمن ما إذا كانت الكعكة من مخبز أم من مطبخ أحدهم. قد تكون طبقة التزيين مثالية للغاية، لكن بعض الخبازين المنزليين بارعون بشكل مذهل. نفس الشعور.

فيما يلي دليل عملي للتعرف على بصمات الذكاء الاصطناعي الشائعة، وفهم سبب حدوثها، والأهم من ذلك، كيفية تحويل التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى تعليمات برمجية يمكنك الوثوق بها في بيئة الإنتاج ✅.

🔗 كيف تتنبأ الذكاء الاصطناعي بالاتجاهات؟
يشرح هذا الكتاب كيفية تعلم الأنماط والإشارات والتنبؤ في الاستخدام العملي.

🔗 كيف يكتشف الذكاء الاصطناعي الحالات الشاذة؟
يغطي هذا التقرير أساليب الكشف عن القيم الشاذة والتطبيقات التجارية الشائعة.

🔗 ما مقدار المياه التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي؟
يحلل استخدام المياه في مراكز البيانات وتأثيرات التدريب.

🔗 ما هو تحيز الذكاء الاصطناعي؟
يحدد مصادر التحيز وأضراره والطرق العملية للحد منه.

1) أولاً، ما المقصود بعبارة "كود الذكاء الاصطناعي"؟ 🤔

عندما يقول معظم الناس "كود الذكاء الاصطناعي"، فإنهم عادةً ما يقصدون أحد هذه الأشياء:

الكود الذي صاغه مساعد الذكاء الاصطناعي بناءً على طلب (ميزة، إصلاح خطأ، إعادة هيكلة).
تم إكمال الكود بشكل كبير بواسطة خاصية الإكمال التلقائي ، حيث قام المطور بالتلميح فقط دون أن يقوم بالكتابة الكاملة.
إعادة كتابة الكود بواسطة الذكاء الاصطناعي لأغراض "التنظيف" أو "الأداء" أو "الأسلوب".
شفرة تبدو وكأنها صادرة عن ذكاء اصطناعي حتى لو لم تكن كذلك (يحدث هذا أكثر مما يعترف به الناس).

وهنا تكمن النقطة الأساسية: لا يمتلك الذكاء الاصطناعي أسلوباً واحداً ، بل لديه ميول . وينبع الكثير من هذه الميول من محاولة تحقيق الدقة والوضوح والأمان بشكل عام... وهو ما قد يجعل المخرجات تبدو متشابهة إلى حد ما، وهو أمر مثير للسخرية.

2) كيف يبدو كود الذكاء الاصطناعي عادةً: الصورة السريعة توضح ذلك 👀

دعونا نجيب على العنوان بوضوح: كيف يبدو كود الذكاء الاصطناعي عادةً.

غالباً ما يبدو الأمر وكأنه كود من النوع التالي:

"مرتب للغاية" - مسافة بادئة متسقة، تنسيق متسق، كل شيء متسق.
أسلوب سرد محايد - الكثير من التعليقات "المفيدة" التي لا تُفيد كثيراً.
مُعمَّم بشكل مفرط - مصمم للتعامل مع عشرة سيناريوهات خيالية بدلاً من السيناريوهين الحقيقيين.
مُفرط في التنظيم قليلاً - وظائف مساعدة إضافية، طبقات إضافية، تجريد إضافي... مثل التعبئة لرحلة نهاية أسبوع بثلاث حقائب سفر 🧳.
يفتقدون إلى الربط الغريب للحالات الحدية الذي تتراكم فيه الأنظمة الحقيقية (علامات الميزات، والغرائب القديمة، والقيود غير المريحة) ( مارتن فاولر: مفاتيح الميزات ).

لكن أيضًا - وسأكرر هذا لأنه مهم - يمكن للمطورين البشريين الكتابة بهذه الطريقة أيضًا. بعض الفرق تُطبّقها. بعض الأشخاص مهووسون بالنظافة والترتيب. أقول هذا بكل محبة 😅.

لذا بدلاً من "اكتشاف الذكاء الاصطناعي"، من الأفضل أن نسأل: هل يتصرف هذا الكود كما لو أنه كُتب في سياق حقيقي؟ فالسياق هو المكان الذي غالباً ما يخطئ فيه الذكاء الاصطناعي.

3) علامات "وادي الغرابة" - عندما يكون كل شيء جدًا 😬

غالباً ما يكون للبرمجيات التي يولدها الذكاء الاصطناعي نوع من "اللمعان". ليس دائماً، ولكن غالباً.

إشارات "الترتيب المفرط" الشائعة

كل دالة لها وصف توضيحي (docstring) حتى عندما يكون ذلك واضحاً.
جميع المتغيرات لها أسماء مهذبة مثل result و data و items و payload و responseData .
رسائل خطأ متكررة تبدو وكأنها دليل استخدام: "حدث خطأ أثناء معالجة الطلب".
أنماط موحدة عبر وحدات غير مترابطة ، كما لو أن كل شيء قد كتبه أمين مكتبة واحد دقيق.

الدليل الخفي

قد يبدو كود الذكاء الاصطناعي وكأنه مصمم لدرس تعليمي، لا لمنتج. الأمر أشبه بارتداء بدلة لطلاء سياج. نشاط مناسب تمامًا، لكنه غير ملائم لهذه البدلة.

4) ما الذي يجعل نسخة جيدة من كود الذكاء الاصطناعي؟ ✅

دعونا نعكس الأمر. لأن الهدف ليس "القبض على الذكاء الاصطناعي"، بل "جودة السفينة"

الإصدار الجيد من التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ما يلي:

متجذرة في مجالك الحقيقي (تسميتك، وأشكال بياناتك، وقيودك).
متوافق مع بنية نظامك (الأنماط تتطابق مع المستودع، وليس مع قالب عام).
تم اختبارها مقابل المخاطر الخاصة بك (وليس فقط اختبارات الوحدة ذات المسار السعيد) ( هندسة البرمجيات في جوجل: اختبار الوحدة ؛ هرم الاختبار العملي ).
تمت مراجعته عن قصد (سأل أحدهم "لماذا هذا؟" وليس فقط "ما إذا كان يتم تجميعه") ( ممارسات جوجل الهندسية: معيار مراجعة التعليمات البرمجية ).
تم تقليصها إلى ما تحتاجه (مع تقليل التخطيطات المستقبلية الوهمية).

بمعنى آخر، يبدو كود الذكاء الاصطناعي الرائع كما لو أن فريقك هو من كتبه. أو على الأقل، أن فريقك تبناه بشكل صحيح. مثل كلب إنقاذ يعرف الآن مكان الأريكة 🐶.

5) مكتبة الأنماط: بصمات الذكاء الاصطناعي الكلاسيكية (وأسباب ظهورها) 🧩

إليكم بعض الأنماط التي لاحظتها مراراً وتكراراً في قواعد البيانات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تلك التي قمتُ بتنظيفها بنفسي. بعض هذه الأنماط مقبول، وبعضها الآخر خطير، ومعظمها مجرد... إشارات.

أ) فحص القيم الفارغة المفرط في الدفاع في كل مكان

سترى طبقات من:

إذا كانت قيمة x تساوي None: فارجع ...
حاول/استثناء استثناء
خيارات افتراضية احتياطية متعددة

السبب: تحاول تقنيات الذكاء الاصطناعي تجنب أخطاء وقت التشغيل بشكل عام.
المخاطر: قد تخفي هذه التقنيات الأعطال الحقيقية وتجعل عملية تصحيح الأخطاء معقدة للغاية.

ب) دوال مساعدة عامة لا تستحق وجودها

يحب:

process_data()
handle_request()
validate_input()

لماذا: لأن التجريد يبدو "احترافياً".
المخاطرة: ينتهي بك الأمر بوظائف تقوم بكل شيء ولا تشرح شيئاً.

ج) التعليقات التي تعيد صياغة الكود

مثال على الطاقة:

"قم بزيادة قيمة i بمقدار 1"
"أعد الرد"

السبب: تم تدريب الذكاء الاصطناعي على تقديم التفسيرات.
المخاطرة: التعليقات تتلاشى بسرعة وتُحدث ضجيجاً.

د) تفاوت في عمق التفاصيل

جزء منه مفصل للغاية، وجزء آخر غامض بشكل غامض.

السبب: تشتت التركيز المفاجئ... أو السياق الجزئي.
المخاطرة: تكمن نقاط الضعف في المناطق الغامضة.

هـ) بنية متناظرة بشكل مثير للريبة

كل شيء يتبع نفس الهيكل، حتى عندما لا ينبغي أن يتبع منطق الأعمال ذلك.

السبب: الذكاء الاصطناعي يميل إلى تكرار الأشكال المجربة.
المخاطرة: المتطلبات غير متناظرة - إنها غير منتظمة، مثل مشتريات البقالة المعبأة بشكل سيئ 🍅📦.

6) جدول المقارنة - طرق لتقييم شكل كود الذكاء الاصطناعي 🧪

فيما يلي مقارنة عملية بين أدوات مختلفة. ليست هذه "أدوات كشف الذكاء الاصطناعي"، بل هي أقرب إلى أدوات للتحقق من صحة الكود . لأن أفضل طريقة لتحديد الكود المشكوك فيه هي اختباره ومراجعته ومراقبته تحت الضغط.

الأداة / النهج	الأفضل لـ (الجمهور)	سعر	لماذا ينجح الأمر (وخاصية صغيرة غريبة)
قائمة مراجعة الكود 📝	الفرق، القادة، كبار السن	حر	يفرض طرح أسئلة "لماذا"؛ ويلتقط الأنماط العامة... يبدو أحيانًا دقيقًا بشكل مفرط ( ممارسات جوجل الهندسية: مراجعة الكود )
اختبارات الوحدة والتكامل ✅	ميزات الشحن للجميع	شبه مجاني	يكشف عن حالات استثنائية مفقودة؛ غالبًا ما يفتقر كود الذكاء الاصطناعي إلى تجهيزات الإنتاج ( هندسة البرمجيات في جوجل: اختبار الوحدة ؛ هرم الاختبار العملي )
التحليل الثابت / إزالة الوبر 🔍	فرق ذات معايير	مجاني / مدفوع	يُشير إلى التناقضات؛ لكنه لن يكتشف أخطاء "الفكرة الخاطئة" ( وثائق ESLint ؛ فحص كود GitHub CodeQL )
التحقق من النوع (عند الاقتضاء) 🧷	قواعد بيانات برمجية أكبر	مجاني / مدفوع	يكشف عن أشكال بيانات غامضة؛ قد يكون الأمر مزعجًا ولكنه يستحق ذلك ( TypeScript: التحقق من النوع الثابت ؛ توثيق mypy )
نمذجة التهديدات / حالات إساءة الاستخدام 🛡️	فرق ذات توجه أمني	حر	قد يتجاهل الذكاء الاصطناعي الاستخدام العدائي؛ وهذا يجبره على الظهور ( ورقة غش نمذجة التهديدات OWASP )
تحليل الأداء ⏱️	العمل على الواجهة الخلفية، والعمل الذي يتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات	مجاني / مدفوع	يمكن للذكاء الاصطناعي إضافة حلقات إضافية، وتحويلات، وتخصيصات - لا يكذب التحليل ( وثائق بايثون: محللات بايثون )
بيانات اختبار تركز على المجال 🧾	المنتج + الهندسة	حر	أسرع "اختبار مبدئي"؛ البيانات المزيفة تُنتج ثقة زائفة ( وثائق pytest fixtures )
مراجعة زوجية / شرح مفصل 👥	التوجيه + العلاقات العامة الهامة	حر	اطلب من المؤلف شرح الخيارات؛ فالكود الذي يشبه الذكاء الاصطناعي غالباً ما يفتقر إلى قصة ( هندسة البرمجيات في جوجل: مراجعة الكود )

نعم، خانة "السعر" تبدو غريبة بعض الشيء، لأن الجزء المكلف عادةً ما يكون الاهتمام، وليس الأدوات. الاهتمام يكلف... كل شيء 😵💫.

7) دلائل هيكلية في التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي 🧱

إذا كنت تريد الإجابة الأعمق حول الشكل الذي يميل إليه كود الذكاء الاصطناعي، فقم بتوسيع نطاق البحث وانظر إلى البنية.

1) تسمية صحيحة من الناحية الفنية ولكنها خاطئة ثقافياً

تميل أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى اختيار أسماء "آمنة" في العديد من المشاريع. لكن الفرق تُطوّر لهجتها الخاصة:

أنت تسميه AccountId ، والذكاء الاصطناعي يسميه userId .
أنت تسميها إدخال دفتر الأستاذ ، والذكاء الاصطناعي يسميها معاملة .
أنت تسميه FeatureGate ، وهو يسميه configFlag .

لا شيء من هذا "سيئ"، ولكنه تلميح إلى أن المؤلف لم يعش داخل نطاقك لفترة طويلة.

2) التكرار دون إعادة استخدام، أو إعادة الاستخدام دون سبب

الذكاء الاصطناعي أحياناً:

يكرر منطقًا مشابهًا في أماكن متعددة لأنه لا "يتذكر" سياق المستودع بأكمله دفعة واحدة، أو
يفرض إعادة الاستخدام من خلال تجريدات توفر ثلاثة أسطر ولكنها تكلف ثلاث ساعات لاحقة.

هذه هي المعادلة: كتابة أقل الآن، وتفكير أكثر لاحقًا. ولست متأكدًا دائمًا من أن هذه معادلة جيدة، على ما أعتقد... الأمر يعتمد على الأسبوع 😮💨.

3) نمطية "مثالية" تتجاهل الحدود الحقيقية

سترى الكود مقسمًا إلى وحدات منظمة:

المدققون/
خدمات/
المعالجون/
الأدوات المساعدة/

لكن الحدود قد لا تتطابق مع نقاط ضعف نظامك. يميل الإنسان إلى عكس نقاط الضعف في البنية، بينما يميل الذكاء الاصطناعي إلى عكس مخطط منظم.

8) معالجة الأخطاء - حيث يصبح كود الذكاء الاصطناعي... زلقًا 🧼

تُعد معالجة الأخطاء من أهم المؤشرات، لأنها تتطلب حُكمًا سليمًا ، وليس مجرد صحة.

أنماط تستحق المتابعة

التقاط الاستثناءات العامة باستخدام تسجيل غامض ( وثائق Pylint: bare-except )
تجاهل الأخطاء وإعادة القيم الافتراضية
إرجاع "نجاح: خطأ" بدلاً من إظهار حالات فشل ذات دلالة.
حلقات إعادة المحاولة بدون تراجع أو بدون حد أقصى (أو حد أقصى تم اختياره بشكل غريب مثل 3، لأن 3 تبدو جيدة) ( إرشادات AWS التوجيهية: إعادة المحاولة مع التراجع ؛ مكتبة AWS Builders: المهلات، وإعادة المحاولات، والتراجع مع التذبذب )

ما هو الشكل الجيد؟

حالات الفشل محددة
الأخطاء تستوجب اتخاذ إجراءات قانونية
يتضمن التسجيل السياق (المعرفات، المدخلات، الحالة ذات الصلة)
لا البيانات الحساسة في سجلات النظام (قد ينسى الذكاء الاصطناعي هذا الأمر أحيانًا 😬) ( ورقة غش تسجيل OWASP ؛ أهم 10 مخاطر أمنية لعام 2025: تسجيل الأخطاء والتنبيهات الأمنية )

من السمات البشرية كتابة رسائل الخطأ بنبرة انزعاج طفيفة. ليس دائمًا، لكنك تدرك ذلك عند رؤيتها. أما رسائل الخطأ التي يكتبها الذكاء الاصطناعي فغالبًا ما تكون هادئة كتطبيقات التأمل.

9) الحالات الاستثنائية وواقع المنتج - "الصلابة المفقودة" 🧠🪤

الأنظمة الحقيقية غير منظمة. غالباً ما تفتقر مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى هذا التناسق.

أمثلة على "المثابرة" التي تتمتع بها الفرق:

ميزات التفعيل والتفعيل الجزئي ( مارتن فاولر: مفاتيح التفعيل )
حلول التوافق مع الإصدارات السابقة
مهلات غريبة من جهات خارجية
البيانات القديمة التي تنتهك مخططك
مشاكل في حالة الأحرف أو الترميز أو اللغة
قواعد العمل التي تبدو تعسفية لأنها تعسفية بالفعل

يستطيع الذكاء الاصطناعي التعامل مع الحالات الاستثنائية إذا تم توجيهه، ولكن إذا لم يتم تضمينها صراحةً، فإنه غالبًا ما ينتج حلًا مثاليًا. الحلول المثالية رائعة، ولكنها غير موجودة في الواقع.

استعارةٌ مُبالغٌ فيها بعض الشيء: شفرة الذكاء الاصطناعي أشبه بإسفنجةٍ جديدةٍ تمامًا - لم تمتصّ بعدُ كوارث المطبخ. ها قد قلتها 🧽. ليس هذا أفضل ما لديّ، ولكنه صحيحٌ إلى حدٍّ ما.

١٠) كيف نجعل الكود المدعوم بالذكاء الاصطناعي يبدو بشريًا - والأهم من ذلك، أن يكون موثوقًا به 🛠️✨

إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي لكتابة التعليمات البرمجية (وكثير من الناس يفعلون ذلك)، فيمكنك تحسين المخرجات بشكل كبير من خلال بعض العادات.

أ) أدخل قيودك مسبقًا

بدلاً من "اكتب دالة تقوم بـ..."، جرب ما يلي:

المدخلات/المخرجات المتوقعة
احتياجات الأداء
سياسة الخطأ (رفع الخطأ، إرجاع نوع النتيجة، تسجيل الخطأ + الفشل؟)
اصطلاحات التسمية
الأنماط الموجودة في مستودعك

ب) اطلبوا حلولاً بديلة، وليس مجرد حلول

موجه مع:

"اذكر نهجين واشرح المفاضلات بينهما."
"ما الذي ستتجنب فعله هنا ولماذا؟"
"أين سيحدث هذا الخلل في الإنتاج؟"

يكون الذكاء الاصطناعي أفضل عندما تجبره على التفكير في المخاطر.

ج) اجعله يحذف التعليمات البرمجية

بجدية. اسأل:

"تخلص من أي تجريد غير ضروري."
"اختصر هذا إلى أصغر نسخة صحيحة."
"ما هي الأجزاء التي لا تعدو كونها تكهنات؟"

يميل الذكاء الاصطناعي إلى الإضافة. أما المهندسون المتميزون فيميلون إلى الحذف.

د) أضف اختبارات تعكس الواقع

ليس فقط:

"يعيد الناتج المتوقع"

لكن:

مدخلات غريبة
الحقول المفقودة
التزامن
أعطال جزئية
سلوك مستوى التكامل ( هندسة البرمجيات في جوجل: اختبار أوسع ؛ هرم الاختبار العملي )

إن لم تفعل شيئًا آخر، فافعل هذا. الاختبارات هي كاشفة الكذب، ولا يهمها من كتب الكود 😌.

11) ملاحظات ختامية + ملخص سريع 🎯

إذن، هذا هو الشكل الذي يبدو عليه كود الذكاء الاصطناعي عادةً : غالبًا ما يبدو نظيفًا، وعامًا، ومُسهبًا بعض الشيء، ومُفرطًا في الحرص على إرضاء المستخدم. لكنّ العلامة الأبرز ليست في التنسيق أو التعليقات، بل في غياب السياق: تسمية النطاقات، والحالات الشاذة غير المألوفة، والخيارات الخاصة بالبنية التي تنشأ من الاستخدام الفعلي للنظام.

ملخص سريع

لا يوجد نمط واحد لكتابة أكواد الذكاء الاصطناعي، لكنها غالباً ما تميل إلى أن تكون مرتبة، ومطولة، وعامة للغاية.
أفضل مؤشر هو ما إذا كان الكود يعكس قيودك الحقيقية ومدى صلابة المنتج.
لا تهتم بالكشف - بل اهتم بالجودة: الاختبارات، والمراجعة، والوضوح، والنية ( ممارسات جوجل الهندسية: مراجعة التعليمات البرمجية ؛ هندسة البرمجيات في جوجل: اختبار الوحدة ).
الذكاء الاصطناعي جيد كمسودة أولية، لكنه ليس جيداً كمسودة نهائية. هذه هي طبيعة اللعبة بأكملها.

وإذا حاول أحدهم أن يُخجلك لاستخدامك الذكاء الاصطناعي، بصراحة... تجاهل الضجيج. فقط قدّم كودًا متينًا. الكود المتين هو الشيء الوحيد الذي يدوم 💪🙂.

التعليمات

كيف يمكنك معرفة ما إذا كان الكود قد كُتب بواسطة الذكاء الاصطناعي؟

غالبًا ما تبدو الشيفرة البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مرتبةً للغاية، تكاد تكون "نموذجية": تنسيق متسق، وبنية موحدة، وتسمية عامة (مثل البيانات ، والعناصر ، والنتيجة )، ورسائل خطأ مصقولة وواضحة. وقد تأتي أيضًا مصحوبةً بكمٍّ هائل من سلاسل التوثيق أو التعليقات التي تُعيد ببساطة صياغة منطق بديهي. لكنّ الأهم ليس الأسلوب، بل غيابُ الخبرة العملية: لغة المجال، واتفاقيات المستودعات، والقيود غير المألوفة، والحلول الاستثنائية التي تُحافظ على تماسك الأنظمة.

ما هي أبرز المؤشرات التحذيرية في معالجة الأخطاء التي تولدها أنظمة الذكاء الاصطناعي؟

انتبه إلى معالجة الاستثناءات العامة ( باستثناء الاستثناءات من النوع Exception )، وحالات الفشل التي تُتجاهل وتُعيد القيم الافتراضية، والتسجيلات المبهمة مثل "حدث خطأ". قد تُخفي هذه الأنماط أخطاءً حقيقية وتُصعّب عملية تصحيح الأخطاء. يجب أن تكون معالجة الأخطاء القوية محددة وقابلة للتنفيذ، وأن تتضمن سياقًا كافيًا (المعرفات، المدخلات، الحالة) دون الحاجة إلى إدخال بيانات حساسة في السجلات. قد يكون الإفراط في الحماية خطيرًا تمامًا كالتقصير فيها.

لماذا تبدو أكواد الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان معقدة للغاية أو مجردة للغاية؟

من النزعات الشائعة في الذكاء الاصطناعي محاولة "إضفاء مظهر احترافي" من خلال إضافة دوال مساعدة وطبقات ومجلدات تستبق سيناريوهات مستقبلية افتراضية. ستلاحظ دوال مساعدة عامة مثل process_data() و handle_request() ، وحدود وحدات نمطية مُرتبة تُناسب المخطط أكثر من بنية نظامك. الحل العملي هو الحذف: قلّص الطبقات التخمينية حتى تحصل على أصغر نسخة صحيحة تُطابق متطلباتك الحالية، وليس تلك التي قد ترثها لاحقًا.

كيف يبدو الكود الجيد المدعوم بالذكاء الاصطناعي في مستودع حقيقي؟

أفضل التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تبدو وكأنها من تصميم فريقك: فهي تستخدم مصطلحات مجال عملك، وتتوافق مع بنية بياناتك، وتتبع أنماط مستودعك، وتنسجم مع هيكلية نظامك. كما أنها تعكس المخاطر التي تواجهها - بما يتجاوز الحلول المثالية - من خلال اختبارات فعّالة ومراجعة دقيقة. الهدف ليس "إخفاء الذكاء الاصطناعي"، بل ربط المسودة بسياقها بحيث تتصرف مثل التعليمات البرمجية المستخدمة في الإنتاج.

ما هي الاختبارات التي تكشف افتراضات "العالم النظيف" بأسرع وقت؟

تُساعد اختبارات التكامل واختبارات الحالات الحدية على كشف المشاكل بسرعة، لأن مخرجات الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تفترض مدخلات مثالية وتوابع متوقعة. استخدم أدوات اختبار مُركزة على المجال، وقم بتضمين مدخلات غير مألوفة، وحقول مفقودة، وحالات فشل جزئي، ومهلات زمنية، وتزامن حيثما كان ذلك ضروريًا. إذا كان الكود يحتوي فقط على اختبارات وحدة للمسار السليم، فقد يبدو صحيحًا ظاهريًا، ولكنه يفشل عند الضغط على الزر الوحيد غير المختبر في بيئة الإنتاج.

لماذا تبدو الأسماء المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي "صحيحة تقنياً ولكنها خاطئة ثقافياً"؟

غالباً ما يختار الذكاء الاصطناعي أسماءً عامة وآمنة تناسب العديد من المشاريع، لكن الفرق تُطوّر مع مرور الوقت لغةً خاصة بها. وهذا ما يُفسّر وجود اختلافات مثل userId مقابل AccountId ، أو transaction مقابل LedgerEntry ، حتى وإن كان المنطق سليماً. يُشير هذا التباين في التسمية إلى أن الكود لم يُكتب ضمن نطاق وقيود مشروعك.

هل يستحق الأمر محاولة اكتشاف أكواد الذكاء الاصطناعي في مراجعات الأكواد؟

عادةً ما يكون التركيز على جودة الكود أكثر فائدة من التركيز على مؤلفه. يستطيع البشر كتابة أكواد نظيفة ومُعلّقة بشكلٍ وافٍ، كما يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج مسودات ممتازة عند توجيهه. بدلاً من لعب دور المحقق، ركّز على منطق التصميم ونقاط الضعف المحتملة في بيئة الإنتاج. ثم تحقق من صحة الكود من خلال الاختبارات، ومواءمة البنية، وضبط الأخطاء. اختبار الضغط أفضل من اختبار الانطباع العام.

كيف يمكنك توجيه الذكاء الاصطناعي لجعل الكود أكثر موثوقية؟

ابدأ بتحديد القيود مسبقًا: المدخلات/المخرجات المتوقعة، وأشكال البيانات، واحتياجات الأداء، وسياسة التعامل مع الأخطاء، واتفاقيات التسمية، والأنماط الموجودة في مستودعك. اطلب المفاضلات، وليس الحلول فقط - "أين سيحدث الخلل؟" و"ما الذي يجب تجنبه ولماذا؟". أخيرًا، فرض الحذف: اطلب منه إزالة التجريد غير الضروري وإنتاج أصغر نسخة صحيحة قبل توسيع أي شيء.

مراجع

ستاك أوفرفلو - استطلاع رأي مطوري ستاك أوفرفلو لعام 2025 - survey.stackoverflow.co
GitHub - GitHub Octoverse (28 أكتوبر 2025) - github.blog
جوجل - ممارسات جوجل الهندسية: معيار مراجعة الكود - google.github.io
أبسيل - هندسة البرمجيات في جوجل: اختبار الوحدة - abseil.io
التسلق بالحبال - هندسة البرمجيات في جوجل: مراجعة الكود - abseil.io
أبسيل - هندسة البرمجيات في جوجل: اختبارات أكبر - abseil.io
مارتن فاولر - مارتن فاولر: مفاتيح تبديل الميزات - martinfowler.com
مارتن فاولر - هرم الاختبار العملي - martinfowler.com
OWASP - ورقة غش لنمذجة التهديدات من OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
OWASP - دليل مختصر لتسجيل بيانات OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
OWASP - قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر أمنية لعام 2025: تسجيل حالات الفشل والتنبيه بشأنها - owasp.org
ESLint - وثائق ESLint - eslint.org
وثائق GitHub - فحص كود GitHub CodeQL - docs.github.com
تايب سكريبت - تايب سكريبت: التحقق من النوع الثابت - www.typescriptlang.org
mypy - توثيق mypy - mypy.readthedocs.io
بايثون - وثائق بايثون: أدوات تحليل أداء بايثون - docs.python.org
pytest - وثائق تجهيزات pytest - docs.pytest.org
بايلينت - وثائق بايلينت: bare-except - pylint.pycqa.org
خدمات أمازون السحابية - إرشادات AWS التوجيهية: إعادة المحاولة مع التراجع - docs.aws.amazon.com
خدمات أمازون السحابية - مكتبة AWS Builders: مهلات الانتظار، وإعادة المحاولات، والتراجع مع التذبذب - aws.amazon.com

اكتشف أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في متجر مساعدي الذكاء الاصطناعي الرسمي

معلومات عنا

العودة إلى المدونة

البلد/المنطقة