7 طرق يمكن أن يساعد بها GenAI في تحسين تطوير البرامج

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة في كتابة السونيتات بأسلوب شكسبير، ثم تبديل الموضوع وصياغة خطة أعمال قابلة للتنفيذ على أساس البيانات الأولية والتحليلات. مع مراعاة المدخلات والتدريب المناسبين، يمكن أن يساعد GenAI حتى في إنشاء مفهوم منتج، وأغنية إعلانية جذابة، وشعار، وخطة تسويقية كاملة مع إرشادات حول التسعير. لذلك؛ ليس من الصعب أن يكون لديك فِرق تطوير البرامج المساعدة لـ GenAI عبر دورة حياة التطوير أو حتى كتابة التعليمات البرمجية في Java أو C++ أو JavaScript أو SQL أو أي لغة تُفضلها مؤسستك.

بالنسبة إلى نظام GenAI، لا تختلف كتابة التعليمات البرمجية عن كتابة قصيدة ذات نظام قافية مع إيقاع مُحدد باللغة الإنجليزية أو الإسبانية أو اللاتينية. ويمثل استخدام GenAI للمساعدة في عملية تطوير البرامج فُرصة هائلة: يقول محللو شركة PwC أنه من خلال العمل مع أدوات إنشاء التعليمات البرمجية عبر GenAI، يمكن لفريق التطوير معرفة مزايا الأداء من بين 20% إلى 50% الآن. دعنا نرى طريقة عمل هذا.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي المبتكر؟

يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، أو GenAI، تقنية سريعة التطور يمكن أن تساعد في إنشاء محتوى جديد من خلال الاستقراء من بيانات التدريب. تعمل نماذج GenAI من خلال إنشاء شبكة عصبية اصطناعية مرمزة في البرامج ثم استخدامها. تتكون العديد من الشبكات العصبية من مليارات أو حتى تريليونات من المعلمات أو القيم المحددة، والتي يتم "تدريبها" من خلال معالجة كميات هائلة من المواد. لحسن الحظ، يمكن أن تتحول النماذج الأكفأ إلى مبرمجين ممتازين بمجرد تدريبهم مع مجموعة كبيرة ومُتنوعة بشكل معقول من أمثلة التعليمات البرمجية الوظيفية والآمنة والفعَّالة.

عندما تتعلم كتابة التعليمات البرمجية أثناء عملية التدريب، وهو ما يؤدي إلى نموذج لغة كبير أو LLM، يحاول نظام GenAI التنبؤ بالأمر التالي. ثم يختبر ذلك التنبؤ؛ إذا كان جيدًا، فيتم تعديل المعلمات العصبية بطريقة واحدة. وإذا كان التنبؤ سيئًا، فيتم تعديل المعلمات بطريقة أخرى. مع وجود تكرارات كافية، يصبح نظام GenAI جيدًا للمساعدة في إنشاء النتائج على أساس بيانات التدريب الخاصة به. بعد ذلك، عندما تكون الدقة كافية للغرض، يتم تكليف نظام GenAI بإنشاء تعليمات برمجية جديدة على أساس معلمات الإدخال أو المطالبات. إذا أدى العمل جيدًا، فأنت الآن جاهز للعمل. إذا لم يكن كذلك، فقد حان الوقت لعلماء الذكاء الاصطناعي لمعرفة ما المشكلة.

الخبر السار: لا تحتاج إلى إنشاء نموذج LLM الخاص بك الذي يركز على التعليمات البرمجية. لقد تم ذلك بالفعل نيابةً عنك من كبار مزودي الأدوات.

النقاط الرئيسة

• يظهر GenAI بأنه فعَّال للغاية في تعلُّم لغات البرمجة بقواعد وقوانين صارمة.
• يكون تدريب GenAI مُكلفًا ويتاج الكثير من الموارد، لكن بمجرد نشره، يمكن للنظام استخدام موارد أقل بكثير.
• يمكن أن تعمل أدوات التطوير القائمة على GenAI باعتبارها مساعدات لمطوري البرامج الفرديين أو أعضاء فريق كاملين.

شرح الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطوير البرامج

في وقت كتابة هذه السطور، لا تتوقع أن تصف برنامجًا مُعقدًا وأن يكون لديك إخراج من نظام GenAI مع تطبيق كامل وجاهز للاستخدام بناءً على المطالبة. لم نصل إلى هذا بعد. مع ذلك، يتم استخدام أدوات GenAI لزيادة عمل فِرق تطوير المؤسسات، مما يساعدها في تحسين جودة التعليمات البرمجية وكذلك الإنتاجية الفردية. قد تفكِّر في GenAI باعتباره عضو في الفريق الذي يخدم دورًا واحدًا أو أكثر.

• قد تستخدم الفِرق GenAI للأغراض العامة للمساعدة في وصف المشكلة وإنشاء خطة مشروع ليتبعها المطورون.
• يمكن للبشر توجيه GenAI لإنشاء حالات اختبار، والتي يمكن استخدامها لتقييم جودة التعليمات البرمجية المكتوبة بواسطة الإنسان.
• يمكن أن يساعد نظام GenAI في إنشاء تعليمات برمجية معيارية أو مقاطع تعليمات برمجية يمكن للمطورين البشريين تخصيصها أو إكمالها أو دمجها في وحدات تعليمات برمجية أخرى.
• يساعد الاستخدام الشائع لـ GenAI في ضمان الجودة أو مراجعة التعليمات البرمجية بحثًا عن الأخطاء أو عيوب الأمان قبل فحصها في نظام إدارة تكوين البرامج. يمكن للنظام مراجعة قواعد التعليمات البرمجية وفقًا إلى المعايير الخارجية، مثل معايير ترميز الشركات أو قائمة أهم 10 في OWASP للثغرات الأمنية وتسليط الضوء على المشكلات.
• يمكن أن يساعد نظام GenAI في تصميم بنية نظام مُعقد، مثل نظام يستخدم الخدمات الصغيرة.
• يمكن أن يساعد GenAI في مراجعة التعليمات البرمجية الحالية لاقتراح تحسينات في الأداء أو أفكار إعادة هيكلة أخرى. كما يمكن أن يراجع تعليمة "سباغيتي" البرميجة القديمة ويساعد في وصف طريقة عملها.
• عندما لا تعمل التعليمة البرمجية الموزَّعة بشكل صحيح، قد تساعد المطالبة الصحيحة GenAI في الوصول إلى السبب الجذري للعيوب وتقديم العلاجات.
• يمكن أن يساعد GenAI المطورين الأفراد في تحسين مهاراتهم من خلال التمييز عند ارتكاب الأخطاء ومن ثم تعليمهم تقنيات أفضل.

لماذا GenAI مهم في تطوير البرامج؟

يُعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مهمًا في تطوير البرامج لأنه يمكن أن يساعد في جعل فِرق التطوير أكثر إنتاجية في كل مرحلة من مراحل دورة حياة تطوير البرامج. ذلك أمر بالغ الأهمية لأن الشركات الحديثة تعمل على البرامج—ولا شك في ذلك. الكثير من تلك البرامج، بما في ذلك معالجات الكلمات وجداول البيانات وأنظمة المحاسبة والموارد البشرية جاهزة للاستخدام. لكن تأتي ميزة تنافسية من كتابة برامج مُخصصة للعمليات الخلفية ومواقع الويب وقواعد البيانات وتطبيقات الأجهزة المحمولة والمزيد.

التحدي هو: تتطلب التعليمات البرمجية عالية الجودة وقتًا وخبرة للإنشاء، إما من موظفي التطوير أو المقاولين. عند الحاجة إلى اغتنام تطبيقات جديدة فرصة أو مواجهة تحدٍ ما، يكون هناك غالبًا تراكم للمشروعات في قائمة الانتظار. يعد توظيف المزيد من المطورين عملية بطيئة، كما هو الحال في حال تأهيلهم. والوقت يعني المال. باستخدام GenAI، يمكن وضع أفكار جديدة في الإنتاج في وقت أقرب، مما يساعد في كسب المال أو توفيره، وتحسين رضا الموظفين والعملاء، بخلاف مساعدة المؤسسة في تنفيذ رسالتها.

المزايا المحتملة من GenAI في تطوير البرامج

يمكن لـ GenAI أن يكون إضافة قيّمة إلى فِرق تطوير برامج المؤسسة، كما هو شائع مع الأدوات التي تساعد المطورين، ويمكن لمؤسستك تحديد هذه التحسينات وقياسها وتقييمها. تجمع منصات التطوير التي تستخدم التقنيات الحديثة، مثل GitHub أو أنظمة إدارة التعليمات البرمجية المصدر المقاييس بشكل روتيني حول أداء المطور والفريق، مثل أسطر التعليمات البرمجية يوميًا وجودة التعليمات البرمجية.

تجد فِرق التطوير غالبًا التي تضم GenAI لدورة الحياة الكاملة، بدءًا من تخطيط المشروع وحتى التصميم الهيكلي وحتى تحليل التعليمات البرمجية والأسئلة والأجوبة أنها تعمل أسرع. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن أن يساعد بها GenAI:

• زيادة الإنتاجية. يمكن غالبًا إنشاء حالات التعليمات البرمجية والاختبار بواسطة الذكاء الاصطناعي ثم مراجعتها بواسطة البشر أسرع مما يمكن للبشر القيام بالعملية وحدهم.
• تقليل الأخطاء. يمكن أن تساعد أنظمة GenAI في إنشاء تعليمة برمجية قد تحتوي على عيوب أقل، مثل استخدام اسم مُتغير خاطئ أو نسيان تهيئة المؤشر. ينطبق هذا بشكل خاص على المهام الروتينية المُتكررة التي يمكن فيها للمطورين أصحاب الخبرة أن يشعروا بالملل.
• جودة عليمات برميجة أفضل. يمكن أن يساعد GenAI في مراجعات التعليمات البرمجية، وتحديد الأخطاء المنطقية، أو عيوب الأمان، أو النقاط التي قد لا تعكس التعليمات البرمجية فيها متطلبات حالة استخدام الأعمال.
• وضع النماذج الأولية السريعة. يمكن أن يساعد GenAI في إنشاء تعليمة برمجية للمحاكاة ربما لا تكون قابلة للاستخدام للإنتاج لكن يمكن أن تكون بمثابة إثبات المبدأ لعرض أصحاب المصلحة.
• زيادة إمكانية الوصول إلى التطوير لغير المطورين. يوفر GenAI إمكانية السماح لغير المطورين بإنشاء برامج بسيطة عن طريق كتابة متطلباتهم، بلغة بسيطة في نافذة محادثة.

كيف يمكن أن يساعد GenAI في تطوير البرامج؟

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة تطوير برامج المؤسسة من خلال المساعدة على تحسين إنتاجية المطورين والفِرق الفردية، مما يساعدهم في إنشاء برامج ذات جودة أفضل أسرع. تشمل المجالات التي يكون فيها مُفيدًا بشكل خاص تحديد بُنى البرامج وإنشاء خطط المنتجات وإنشاء التعليمات البرمجية.

إن GenAI قوي أيضًا في المساعدة في المهام المُتكررة وإنشاء ما يسمى تعليمات برمجية معيارية عامة للعديد من البرامج، والتي يمكن للمطور البشري بعد ذلك تخصيصها وإكمالها أو استخدامها في مكان آخر. يمكن أن يساعد GenAI أيضًا في مراجعة التعليمات البرمجية المصدرية للبرامج بحثًا عن العيوب والمشكلات المحتملة، مثل الثغرات الأمنية والتي قد تنحرف وظيفة التعليمات البرمجية فيها عن متطلبات المستخدم أو معايير الشركة.

7 طرق يمكن أن يساعد بها GenAI في تحسين تطوير البرامج

توجد العديد من المجالات التي يمكن فيها لأدوات التطوير المستندة إلى GenAI أن تعمل باعتبارها مساعدات لمطوري برامج المؤسسة الفردية أو أعضاء فريق كاملين. فيما يلي بعض المواضع الأكثر شيوعًا التي يمكن أن تساعد فيها التقنية اليوم، بدءًا من تصميم البرامج حتى نشر البرامج.

1. اكتشاف الأخطاء وتصحيحها. يمكن أن تساعد أنظمة GenAI بكفاءة في تحديد الأخطاء في التعليمات البرمجية وإصلاحها أو اقتراح إصلاحات لها. بالطبع، يوجد مجال بأكمله قائم على إصلاح العيوب؛ يمكن للأدوات مفتوحة المصدر والتجارية مسح التعليمة البرمجية المصدرية بحثًا عن عيوب أمنية أو وظيفية، بما في ذلك الأخطاء الدقيقة التي قد تحدث إذا تم تحميل النظام بشكل كبير فحسب، أو إذا ظهر تسرب للذاكرة، ومشكلات في التنفيذ متعدد سلاسل العمليات، ومحاولات الوصول إلى الذاكرة المحمية، وأكثر من ذلك بكثير.

يمكن لـ GenAI أن يضيف قيمة إلى معالجة الأخطاء بعدة طرق. أولاً، يمكن أن تستخدم المطالبات للمساعدة في تحليل إذا كانت التعليمة البرمجية تفعل ما يقصده المطور أو المساهم، لأنه حتى إذا تم تجميع التعليمات البرمجية وتشغيلها بشكل صحيح، فقد لا تقوم بالإجراء الصحيح أو تُرجع النتيجة المطلوبة. ثانيًا، يمكن أن يساعد GenAI في تلخيص تقارير العيوب من الأدوات التقليدية لمساعدة فِرق الاختبار والمطورين في فهم الأخطاء الدقيقة والوصول إلى أنماط من التعليمات البرمجية الخاطئة واقتراح الإصلاحات.

2. إنشاء التعليمات البرمجية. يمكن لـ GenAI أتمتة كتابة التعليمات البرمجية بناءً على المطالبات أو المواصفات. كما ذكرنا، من غير المحتمل أن ينشئ GenAI تطبيق أعمال مُعقد في أي وقت قريب. مع ذلك، يمكن أن يساعد في إنشاء تعليمات برمجية معيارية يمكن للمطورين إكمالها بالإضافة إلى مقاطع تعليمات برمجية التي قد تنفذ خوارزمية مُعقدة أو تجري استدعاء صعب أو تصل إلى الموارد الخارجية.

على سبيل المثال، يعرف العديد من المطورين طريقة استخدام SQL لقراءة معلومات قاعدة البيانات وكتابتها وتحديثها. لكن هناك فن في كتابة إجراءات SQL المُخزنة التي يمكنها التعامل مع جداول قاعدة البيانات المُعقدة وتشغيلها بكفاءة عبر مجموعات البيانات الكبيرة جدًا على سبيل المثال. يمكن لأدوات GenAI استخدام المطالبات لمساعدة المُبرمج في التعبير عن متطلبات الوصول إلى قاعدة البيانات، ثم توفير استدعاء أو إجراء SQL مُقترح يمكن نسخه ولصقه في التطبيق.

3. مراجعة التعليمات البرمجية. يمكن أن يساعد GenAI في مراجعة جودة التعليمات البرمجية والأمان والالتزام بأفضل الممارسات. تعد مراجعات التعليمات البرمجية جزءًا أساسًا من عملية تطوير البرامج، إذ ينظر الفريق إلى التعليمات البرمجية المُعقدة في إطار مجموعة—المعروض على شاشة أو شاشة كبيرة—مما يهدف إلى التحقق من وظائفه المناسبة واقتراح مجالات للتحسين. يمكن للمطورين أن يجدو أن مراجعات التعليمات البرمجية مرهقة، خاصةً عندما يكون ذلك في وجود المزيد من كبار مهندسي البرامج الذين لا يبحثون عن شيئ سوى الخطأ. كما أن مراجعات التعليمات البرمجية تستغرق وقتًا طويلاً، ويريد العديد من الأشخاص ببساطة الانتهاء منها بسرعة، مما قد يؤدي إلى قلة العناية.

يمكن أن يساعد GenAI من خلال متابعة المطورين من خلال مراجعة التعليمات البرمجية الأولية لتحديد الأخطاء الواضحة. يساعد هذا المطورين المبتدئين في التعلم ويمكن أن يجعل جلسات المراجعة الشخصية تسير أسرع. يمكن أن يعمل GenAI أيضًا بصفته عضو مشارك في فريق مراجعة التعليمات البرمجية للمجموعة، مع تسليط الضوء على المجالات التي تتطلب اهتمامًا إضافيًا، حتى تقديم إرشاداته الخاصة بشأن أفضل طريقة لإجراء تحسينات.

4. الوثائق. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء الوثائق أو تحسينها تلقائيًا لقواعد التعليمات البرمجية. حتى مع توفر حسن النية، فإن المطورين عرضة للسؤال، "فيما كنت تفكر؟" عند مراجعة البرامج التي كتبوها قبل بضعة أشهر فحسب. هذا هو السبب في أن الوثائق مهمة للغاية على العديد من المستويات، بما في ذلك لبنية المشروع الكاملة وأغراض وحدات مُحددة أو خدمات صغيرة. في الوحدات والخدمات، يمكن للوثائق توضيح القرارات المُتخذة للمكتبات وواجهات برمجة التطبيقات والخوارزميات، خاصةً عندما يكون لدى المطور خيارًا. كان يوجد سبب—والآن، ماذا كان؟ يمكن أن يساعد GenAI من خلال مطالبة المطور، أثناء كتابة التعليمات البرمجية بتوضيح هذه القرارات ثم توسيع هذه التفسيرات إلى وثائق سهلة الفهم.

بالإضافة إلى ذلك، عند استخدام GenAI للمساعدة في إنشاء التعليمات البرمجية نفسها (انظر الرقم 2 أعلاه)، يمكنه كتابة وثائق كاملة تشرح ما يقوم به مقطع تعليمات برمجية أو خدمة صغيرة وطريقة استخدامها بشكل صحيح.

5. التعلم والتدريب. يمكن أن يساعد GenAI في تقديم أمثلة وتفسيرات فورية لتحسين مهارات المطورين. يتعلم مطورو البرامج—حتى أو ربما بشكل خاص المبرمجون أصحاب المهارات الاستثنائية—باستمرار. توجد دائمًا تقنيات جديدة، مثل الذكاء الاصطناعي والخدمات الصغيرة التي تأتي عبر الإنترنت بالإضافة إلى أدوات جديدة وميزات لغة جديدة وأنماط تصميم جديدة وثغرات أمنية جديدة ومعايير الشركات الجديدة وأفضل الممارسات وحتى متطلبات الامتثال الجديدة.

في حين توجد العديد من الدورات والصفوف وكذلك التدريب الداخلي والتوجيه، فإن المساعدة المستمرة قيّمة. يوفر GenAI إمكانية المساعدة في اكتشاف الوقت الذي يواجه فيه المطور صعوبة، مثل عندما وجود حاجة إلى محاولات لاستخدام ميزة قديمة أو واجهة برمجة تطبيقات قديمة، وتوفير تدريب فوري ومُخصص. يمكنه أيضًا المساعدة من خلال المطالبات في توفير إرشادات فورية عندما لا يعرف المطور أو يتذكر طريقة تنفيذ مهمة جديدة أو نادرة الاستخدام. إنه مثل شاشة مساعدة لكن مُخصص لهذا الموقف بالضبط.

6. إعادة الهيكلة. إن تحسين التعليمات البرمجية الموجودة وإعادة هيكلتها للحصول على أداء أفضل هو شيء يمكن أن يساعد فيه GenAI. تمثل إعادة الهيكلة جزء أساس من دورة حياة تطوير البرامج: إنه الموضع الذي تأخذ فيه قسمًا من التعليمات البرمجية، ودون تغيير وظائفها، مع جعلها تعمل بشكل أفضل. قد يعني ذلك تحسين سرعتها وقابليتها للتوسع، أو خفض استهلاك الذاكرة، أو تحديث خوارزمية، أو الاستفادة من اختصار معالج دقيق جديد، أو استخدام تعليمات لغة جديدة. يستخدم المطورون مقاييس وقت التشغيل لتحديد نطاقات التعليمات البرمجية البطيئة، أو التي تستهلك الكثير من الموارد، أو تتسبب في تأخيرات شاملة وتستهدفها لإعادة الهيكلة.

قد تكون إعادة الهيكلة موقعًا مثاليًا لإنشاء التعليمات البرمجية لـ GenAI، إذ يقوم المطورون بتغذية التعليمات البرمجية ذات المشكلات في النظام، ويسألون بشكل أساس: "هل يمكنك إنشاء إصدار يعمل أسرع؟" إننا نبالغ في التبسيط، لكن من خلال رؤية ما تفعله التعليمة البرمجية وطريقة عملها، يمكن أن تسمح الإمكانات التنبؤية لـ GenAI في كثير من الأحيان بالوصول إلى نهج أفضل. علاوة على ذلك، نظرًا إلى أنه يمكن مقارنة التعليمات البرمجية القديمة والتعليمات البرمجية المُعاد هيكلتها ومقارنتها، فمن السهل تحديد مزايا عملية إعادة الهيكلة وكذلك التحقق من أن الوظيفة الأساسية لم تتغير بالفعل.

7. الاختبارات. يمكن أن يساعد GenAI في إنشاء حالات الاختبار وأتمتة عمليات الاختبار ومحاكاة الحالات الحدية. تمتلك المنهجيات المُختلفة وجهات نظرها الفريدة الخاصة بعملية اختبار البرامج. على سبيل المثال، يصر التطوير القائم على الاختبار (TDD) على أنه قبل كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية، يمكنك إنشاء حالات اختبار للتأكد من أن كل ما تكتبه يعمل بشكل صحيح. في منهجيات أخرى، قد يجري فريق التطوير اختبار في نهاية السباق؛ في حالات أخرى، يُجري فريق اختبار مُخصص الاختبارات. دور أصحاب المصلحة في الاختبار ضروري ويختلف تبعًا إلى المنهجية: في بعض الأحيان، يشارك أصحاب المصلحة باستمرار وفي حالات أخرى يستعرضون المرشحين فحسب.

يمكن أن يلعب GenAI أدوارًا متعددة في المساعدة في الاختبار وإدارة الاختبارات. ذكرنا اكتشاف الأخطاء، لكن يمكن أن يساعد GenAI أيضًا في كتابة البرامج النصية التي يمكن استخدامها بصفتها أدوات أتمتة الاختبار، وهي عملية يجد العديد من المطورين أنها مُملة. إن مثل هذه الأدوات المحسنة اـ GenAI يمكن أن تساعد أيضًا في اختبار الحالات الحدية، أي المواقف التي من غير المحتمل أن تحدث لكن لا يزال يجب معالجتها بشكل صحيح بواسطة وحدة تعليمات برمجية أو إجراء مُخزن أو خدمة دقيقة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد GenAI في مراجعة حالات الاختبار، بما في ذلك تلك التي كتبها البشر، لتحديد إذا كانت اختبارات جيدة وأنها تغطي جميع الحالات المحتملة، بما في ذلك حالات الخطأ ومحاولات اختراق التعليمات البرمجية في وقت التشغيل.

مستقبل GenAI في تطوير البرامج

"من الصعب إجراء تنبؤات خاصةً حول المستقبل"، كما صرح بذلك يوجي بيرا أسطورة البيسبول. يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مجالاً جديدًا: لم تظهر الأمثلة الأولى على التكنولوجيا إلا في أوائل العشرينيات مع منتجات مثل ChatGPT، التي ركزت على إنشاء النص، وDALL-E في إنشاء الصور. بدأ العديد من المستهلكين والمديرين التنفيذيين للمؤسسات في التماشي مع GenAI بحلول عام 2022—قبل عامين فحسب.

بغض النظر عن الطريقة التي تنظر بها إلى GenAI، فنحن في المراحل الأولى فحسب من التكنولوجيا ونجد بلا شك حالات استخدام جديدة للأعمال في مجالات تشمل تطوير البرامج.

لكننا الآن أمام فرصة: ما الذي يمكن أن نتوقعه خلال السنوات القليلة المقبلة؟

بدايةً، يمكن لـ GenAI أن يفعل كل ما في وسعه اليوم لكن بشكل أفضل، من جانب دعم فِرق التطوير من خلال إنشاء التعليمات البرمجية وضمان الجودة والوثائق وإنشاء حالة الاختبار. قد يصبح GenAI أكثر حوارية وأكثر قدرة على التفاعل مع المطورين—وغير المطورين—لتوجيههم خلال عملية تحديد المتطلبات ثم تحويل هذه المتطلبات إلى خطط مشروعات ووثائق وحالات اختبار وتعليمة برمجية.

إذا استطلعنا رؤية الحاضر، فربما لن تحتاج بعض البرامج إلى الكتابة على الإطلاق. لا يمكن لمستخدمي الأعمال سوى إعلام الـ GenAI بما يرغبون في إنجازه، وبعدها ينشئ البرنامج تطبيقات مُخصصة تقوم بهذه المهمة بالضبط. مهما كان مستقبل GenAI في تطوير البرامج، فمن المرجح أن يكون له قيمة هائلة للمؤسسات التي تتبنى ذلك.

الاستفادة من قوة الـ GenAI في التطوير باستخدام خدمات Oracle

يتوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي من Oracle اليوم بإمكانات هائلة مُضمنة في تطبيقات الأعمال، مثل Fusion وNetSuite، ومُضمن في Oracle Database 23ai.

أحد المجالات المُثيرة التي يجب استكشافها هو طريقة استخدام GenAI وOracle APEX لتطوير التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية باستخدام ميزة جديدة، وهو مساعد الذكاء الاصطناعي من APEX والذي يمكن أن يساعد المطورين في المهام المُعقدة. بشكل عام، يمكنك التسجيل للحصول على حساب البنية التحتية من Oracle Cloud (OCI) والحصول على أرصدة سحابية مجانية لتجربة خدمات الذكاء الاصطناعي من Oracle، بما في ذلك GenAI. ابدأ الاستخدام مجانًا.

بالنسبة إلى هذه التكنولوجيا الجديدة، فإنه لا نهاية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير البرامج. من المحتمل أن يجد المطورون لديك أن الـ GenAI مُساعدًا قيّمًا، وربما يكون عضوًا أساسًا في الفريق.

الأسئلة الشائعة حول الـ GenAI في تطوير البرامج

كيف يمكنني استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في كتابة التعلميات البرمجية؟

يمكن استخدام GenAI أثناء معالجة أجزاء كثيرة من تطوير البرامج. بالنسبة إلى كتابة التعلميات البرمجية، يجب تدريب GenAI على لغة البرمجة المُحددة المستخدمة لمشروعك. امنح النظام أوامر مُحددة للغاية والتي تُسمى المطالبات لما تريد القيام به، ويجب أن يكون قادرًا على إنشاء تعليمة برمجية مصدرية منتهية وجاهزة للتجميع والتشغيل أو مُضافة إلى نظام إدارة التعليمات البرمجية المصدر أو المستودع عبر الإنترنت، مثل Github.

هل يمكنني إنشاء البرامج باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

يمكنك إنشاء البرنامج باستخدام GenAI بعدة طُرق. يمكن أن يساعد في إنشاء التعليمات البرمجية، على الرغم من أنه في هذه المرحلة من تطوير التكنولوجيا، فإن هذه التعليمات البرمجية تؤدي وظائف بسيطة نسبيًا فحسب. تتمثل القيمة الحقيقية لـ GenAI على الأقل الآن في مساعدة فريق التطوير لديك في مهام مثل تخطيط المشروعات وتصميم البنية وإنشاء حالات الاختبار وإجراء مراجعات التعليمات البرمجية وكتابة الوثائق.

كيف يكون الذكاء الاصطناعي تحديًا في تطوير البرامج؟

لا يزال الـ GenAI جديدًا، خاصةً للاستخدام داخل فريق التطوير. يمكن القول إن التحدي الأكبر في قبول التكنولوجيا من المطورين المتشككين الذين يشعرون بالراحة مع الوضع الراهن ومقاومة للتغيرات في منهجياتهم وسلاسل الأدوات والعمليات. قد يوجد أيضًا بعض الذين يعتبرون GenAI تهديدًا محتملاً لمهنهم.

بالإضافة إلى ذلك، تحتاج كل مؤسسة إلى بناء الثقة في برامج الـ GenAI. هل التعليمة البرمجية قوية وآمنة وفعَّالة؟ هل حالات الاختبار دقيقة وهل توفر تغطية كاملة للتعليمة البرمجية؟ هل تفي الوثائق بالمتطلبات؟ تكون المراحل الأولية لتطوير البرمجيات بمساعدة GenAI بمثابة تجارب إلى حد كبير. يجب أن تكون النتائج إذا تم تطبيق التكنولوجيا بشكل صحيح مُعززة بشكل كبير لإنتاجية المطورين، وتدخل برامج أفضل إلى الإنتاج أسرع وبتكلفة أقل، لمساعدة المؤسسة في خدمة مهمتها.

أخيرًا، لا يزال القانون يتطور فيما يتعلق بملكية التعليمات البرمجية المُنشأة بواسطة الذكاء الاصطناعي وقابليتها للحماية. هل يمكنك تسجيل حقوق النشر للبرامج التي تم فيها استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء بعض التعليمات البرمجية؟ إذا كنت تستخدم نظام GenAI تجاري، فهل تَفرض شروط الخدمة إعادة ترخيص أي مخرجات لمالك النموذج؟ يجب عليك التحقيق في هذه المشكلات قبل الشروع في استخدام GenAI لتطوير البرامج.