ما هو مساعد الرمز الذكي؟ كل ما تحتاج لمعرفته

يشمل المشهد الحالي لـ مساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من الأدوات التي تستفيد من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لمساعدة المطورين في مهام مختلفة. بعض مساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي البارزة المتوفرة تشمل Copilot من GitHub، وTabnine، وGhostwriter، وReplit، وClaude من Anthropic. تساعد هذه المساعدات في مهام مثل إكمال الكود، وتوليد الكود، وتحسين الكود، وحتى شرح شفرات الكود.

لكل من هذه المساعدات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ميزاته وقدراته الفريدة، وتلبي احتياجات ومفضلات المطورين المختلفة. على سبيل المثال، Copilot مدمج بشكل وثيق مع نظام GitHub، بينما تقدم Tabnine وGhostwriter دعمًا أكثر عمومية عبر مختلف لغات البرمجة وبيئات التطوير المتكاملة. كما توفر Replit وClaude من Anthropic واجهة تفاعلية أكثر للتفاعل مع المساعد المعتمد على الذكاء الاصطناعي.

مساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحسّن إنتاجية المطورين وكفاءتهم بطرق عدة:

1. إكمال الكود: يمكن لهذه المساعدات اقتراح وإكمال شفرات الكود تلقائيًا، مما يوفر الوقت للمطورين ويقلل من مخاطر أخطاء البناء.

2. توليد الكود: بعض مساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكنها توليد كتل كاملة من الكود أو حتى وظائف بأكملها بناءً على تعليمات بلغة طبيعية، مما يسمح للمطورين بالنمذجة السريعة والتكرار على الأفكار.

3. شرح الكود: من خلال توفير شروحات ومعلومات سياقية حول شفرات الكود، تساعد المساعدات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المطورين على فهم قواعد البرمجة المعقدة بشكل أسرع، خاصةً عند العمل مع كود قديم أو غير مألوف.

4. تحسين الكود: يمكن لمساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحليل الكود واقتراح تحسينات، مثل تحديد ومعالجة نقاط الضعف في الأداء أو الأمان.

5. المساعدة الشخصية: يمكن لكثير من مساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التعلم من أسلوب برمجة المطور وتفضيلاته، مما يوفر اقتراحات متزايدة التخصيص والفائدة مع مرور الوقت.

عند اختيار مساعد الكود المعتمد على الذكاء الاصطناعي، هناك عدة اعتبارات رئيسية يجب مراعاتها:

1. التكامل مع سير العمل الحالي: قيّم مدى تكامل مساعد الكود المعتمد على الذكاء الاصطناعي مع بيئة التطوير المتكاملة (IDE) المفضلة لديك، ونظام التحكم بالإصدارات، وأدوات التطوير الأخرى التي تستخدمها حاليًا.

2. دعم اللغات والإطارات: تأكد من أن المساعد المعتمد على الذكاء الاصطناعي يدعم لغات البرمجة والإطارات والمكتبات التي تعمل معها، حيث قد تختلف درجة وعمق الدعم اللغوي بين الأدوات المختلفة.

3. الدقة والموثوقية: ابحث عن مساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ذات سجل ثابت في توليد اقتراحات الكود الدقيقة والموثوقة، حيث أن التوصيات غير الدقيقة أو المعيبة يمكن أن تعرقل الإنتاجية.

4. الخصوصية والأمان: انظر في ممارسات الخصوصية والأمان البيانات للمساعد المعتمد على الذكاء الاصطناعي، خاصةً إذا كنت تعمل مع كود حساس أو خاص.

5. التخصيص والتخصيص الشخصي: قيّم قدرة المساعد على تخصيص سلوكه والتكامل مع أسلوبك الشخصي في البرمجة وتفضيلاتك.

6. التسعير والترخيص: فهم نموذج التسعير وشروط الترخيص، حيث قد تكون هناك قيود أو تكاليف إضافية مرتبطة باستخدام المستوى المؤسسي لبعض مساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

من المتوقع أن يكون لانتشار مساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تأثير كبير على مستقبل تطوير البرمجيات:

1. تسريع التطوير: من خلال أتمتة المهام البرمجية المتكررة وتوفير المساعدة في الوقت الفعلي، يمكن لمساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المساعدة في بناء البرمجيات بشكل أسرع وأكثر كفاءة، مما يؤدي إلى تسريع إطلاق المنتجات والميزات الجديدة.

2. تقليل العبء المعرفي: يمكن لهذه المساعدات تخفيف العبء العقلي المتعلق بتذكر بناء الجملة، وتفاصيل واجهات البرمجة التطبيقية، والممارسات الجيدة، مما يسمح للمطورين بالتركيز أكثر على حل المشكلات على المستوى الأعلى والتصميم المعماري.

3. ديمقراطية البرمجة: لمساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي القدرة على جعل البرمجة أكثر إتاحة لمجموعة أوسع من الأفراد، مما يمكّن المستخدمين غير الفنيين ومطوري المواطنين من المشاركة في عملية تطوير البرمجيات.

4. التطوير التعاوني: يمكن أن تعزز المساعدات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أنماط التطوير التعاوني، حيث يمكن للمطورين بسهولة مشاركة السياق، ومناقشة الكود، والحصول على ملاحظات فورية من زميلهم الذكي الاصطناعي.

5. تطور المهارات: مع تطور مساعدات الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، قد يحتاج المطورون إلى تكييف مهاراتهم لتركز أكثر على مهام مثل هندسة المطالبة، وضبط النماذج، واستخدام قدرات هذه المساعدات بفعالية.

مساعدو الرمز AI / LLM (OpenAI، ChatGPT) ظهروا كفئة تحويلية من الأدوات التي تستفيد من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتعزيز عملية تطوير البرمجيات. تقدم هذه المساعدات مجموعة متنوعة من الوظائف، بما في ذلك توليد الرمز و إكمال الرمز و شرح الرمز و المساعدة في التصحيح، مما يمكّن المطورين من العمل بكفاءة أكبر والاستكشاف السريع لأفكار جديدة والتركيز على الجوانب الأعلى مستوى من تطوير البرمجيات.

تشمل بيئة مساعدي الرمز AI الأدوات البارزة مثل Copilot و Tabnine و Ghostwriter و Replit و Claude من Anthropic، كل منها له ميزاته وقدراته الفريدة. يمكن لهذه المساعدات أن تحسن إنتاجية المطور وكفاءته بشكل كبير من خلال إكمال الرمز و توليد الرمز و شرح الرمز و تحسين الرمز و المساعدة المخصصة.

عند اختيار مساعد الرمز AI، تشمل الاعتبارات الرئيسية التكامل مع سير العمل الحالي و دعم اللغة والإطار و الدقة والموثوقية و الخصوصية والأمان و التخصيص والتخصيص و التسعير والترخيص.

سيكون لاعتماد مساعدي الرمز AI على نطاق واسع تأثير تحويلي على مستقبل تطوير البرمجيات، مما يؤدي إلى تسريع التطوير و تخفيف العبء المعرفي و ديمقراطية البرمجة و التطوير التعاوني و تطور مهارات المطور.