Vibe Coding: البرمجة عبر المحادثة مع الذكاء الاصطناعي

تخيل أنه بدلاً من قضاء ساعات في التدقيق في كل سطر من التعليمات البرمجية، يكفي أن تصف ما يجب أن يفعله التطبيق، وسيقوم النظام على الفور بإنشاء تعليمات برمجية عاملة. هكذا يعمل vibe coding – وهو نهج مبتكر للبرمجة، يكتسب شعبية متزايدة بين المطورين والفرق التقنية في عام 2025. إنه مزيج من الإبداع البشري وقدرات الذكاء الاصطناعي، مما يجعل عملية إنشاء البرامج أسرع وأكثر تفاعلية وملاءمة. يشير خبراء الصناعة إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة اليوم على تفسير التعليمات المعقدة المصاغة باللغة الطبيعية بدقة بالغة.

في vibe coding، يكون شكل التفاعل هو المفتاح. يصف المبرمج وظائف التطبيق بلغة طبيعية، ويقوم الذكاء الاصطناعي على الفور بإنشاء التعليمات البرمجية التي يمكن اختبارها وتعديلها وتطويرها. يشبه هذا محادثة مع شريك تكنولوجي يفسر النوايا ويترجمها إلى حلول ملموسة. غالبًا ما تستخدم فرق المشروع هذه الطريقة للتحقق بسرعة من المتغيرات المختلفة للوظائف دون الحاجة إلى إعادة كتابة أجزاء التعليمات البرمجية المتكررة يدويًا.

هذا النهج لا يحل محل المبرمج، ولكنه يعمل كشكل من أشكال الدعم. يختلف Vibe coding عن برمجة الأزواج الكلاسيكية – هنا “الشريك” الثاني هو الذكاء الاصطناعي، مما يساعد على تحويل الأفكار إلى تعليمات برمجية عاملة بشكل أكثر كفاءة. نتيجة لذلك، يمكن للمطورين المحترفين اختبار عمليات التنفيذ البديلة، ويكتسب الأشخاص الذين يتعلمون البرمجة أداة لصياغة المتطلبات ومراقبة كيفية ترجمة النظام لها إلى حلول جاهزة. يحدث أن يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء مقترحات غير متوقعة، والتي، على الرغم من شكلها غير العادي، تبين أنها تعمل بكامل طاقتها.

يفتح Vibe coding أيضًا مساحة للتجريب. يمكن للذكاء الاصطناعي إعداد متغيرات مختلفة للوظائف أو تعديلات لأجزاء التعليمات البرمجية الموجودة أو حلول جديدة تمامًا. يصبح التكرار سريعًا وبديهيًا، ويقل خطر الأخطاء في العناصر المتكررة في المشروع بشكل واضح. في التحليلات التي أجرتها فرق التطوير، غالبًا ما تم التأكيد على أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تقترح حلولًا لم يتم أخذها في الاعتبار من قبل، مما يقلل من وقت التطوير بنسبة تصل إلى عدة عشرات بالمائة.

كيف تعمل البرمجة عبر المحادثة مع الذكاء الاصطناعي ؟

البرمجة عن طريق المحادثة مع الذكاء الاصطناعي تعتمد على التعاون بين الإنسان ونظام الذكاء الاصطناعي لإنشاء التعليمات البرمجية العاملة. بدلاً من كتابة سطور التعليمات البرمجية يدويًا، يصف المبرمج باللغة الطبيعية المهمة التي يجب أن تؤديها وظيفة معينة. يحلل الذكاء الاصطناعي الوصف وينشئ التنفيذ، والذي يمكن اختباره على الفور. تتم العملية بشكل تكراري – يضيف المستخدم متطلبات إضافية، أو يعدل المطالبة، أو يطلب حلولاً بديلة. وفقًا لملاحظات المحررين وخبراء الصناعة، يسمح نموذج العمل هذا بتحديد الأخطاء المنطقية بسرعة أكبر قبل أن تصل إلى المراحل اللاحقة من التطوير.

المرحلة الأساسية هي إعداد المطالبة، وهي وصف واضح ومحدد للوظيفة. اعتمادًا على الأداة، يمكن أن يكون في شكل أمر بسيط (“إنشاء دالة لحساب متوسط القيم في مصفوفة”) أو تعليمات أكثر تعقيدًا مع معلمات إضافية. يؤكد المتخصصون على أن دقة الوصف تؤثر بشكل مباشر على جودة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها. في حالة المطالبات غير الدقيقة، قد تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بإعداد عمليات تنفيذ لا تلبي التوقعات، وهو جزء طبيعي من العملية التكرارية.

بعد إرسال المطالبة، يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء التنفيذ: يمكن أن يكون دالة، أو فئة، أو جزءًا من منطق الأعمال، أو حتى جزءًا من الوثائق التقنية. ثم يختبر المستخدم النتيجة، ويدخل التحسينات أو يعدل الأوامر اللاحقة. يتيح التكرار من خلال الحوار التحسين المنهجي للتعليمات البرمجية بأقل قدر من العمل المطلوب لإنشاء عناصر متكررة.

تشمل الأدوات الشائعة التي تدعم هذه العملية كلًّا من ChatGPT مع ميزة Code Interpreter، وGitHub Copilot Chat، وClaude. تتيح جميعها إجراء محادثة تفاعلية يقدّم فيها المبرمج المتطلبات، بينما يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء الشيفرة البرمجية أو اقتراح تحسينات عليها. عمليًا، يشبه ذلك التعاون مع مبرمج مبتدئ: يصف المستخدم توقعاته، ويقترح النظام حلولًا يمكن اختبارها وتطويرها بشكل متكرر. وقد أظهرت العديد من المشاريع أنه يمكن إتقان حتى الوظائف المعقّدة في وقت قصير، وهو ما كان يتطلب سابقًا ساعات طويلة من العمل.

البرمجة عبر المحادثة مع الذكاء الاصطناعي تزيد من الإنتاجية وتسمح بالتركيز على منطق التطبيق بدلًا من المهام المتكررة. يستطيع المستخدم مقارنة عدة حلول بسرعة، وتحليل النتائج، وتصحيح الأخطاء في وضع تفاعلي. تُعد هذه الطريقة فعّالة بشكل خاص في النمذجة الأولية (Prototyping)، وتطوير المنتجات الأولية (MVP)، وكذلك في تعلّم البرمجة، إذ تُقلّص الزمن اللازم للانتقال من الفكرة إلى تنفيذ عملي يعمل فعليًا.

تعتمد البرمجة عبر المحادثة مع الذكاء الاصطناعي على إعداد وصف واضح للمهمة، ثم توليد الشيفرة بواسطة النظام، يلي ذلك الاختبار وإجراء تعديلات تكرارية. يساهم هذا النموذج في تقليل الأعمال الروتينية والتركيز على الجانب المفاهيمي والتصميمي. أصبحت مفاهيم Programming by Conversation و Code via Prompts أدوات عملية تدعم عملية تطوير البرمجيات، معززةً الكفاءة وسهولة الوصول إليها.

مزايا أسلوب Vibe Coding

إحدى أكبر مزايا Vibe Coding هي إمكانية النماذج الأولية السريعة. بفضل التعاون مع الذكاء الاصطناعي، يمكن للمبرمج في وقت قصير إنشاء وظائف وأجزاء من التعليمات البرمجية اللازمة لاختبار الفكرة. وهذا مفيد بشكل خاص في الشركات الناشئة والمشاريع التجريبية، حيث يكون الوقت والمرونة مهمين. بدلاً من قضاء ساعات طويلة في الترميز اليدوي، يمكن للفرق التركيز على منطق وهندسة التطبيق، وترك المهام المتكررة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. يؤكد المتخصصون أن النماذج الأولية السريعة تسمح باختبار حلول مختلفة كان سيتم تأجيلها في نموذج العمل التقليدي.

باختصار، أهم مزايا vibe coding هي: النماذج الأولية السريعة وتوفير الوقت، وخفض حاجز الدخول للمبتدئين، ودعم المبرمجين ذوي الخبرة في المهام المتكررة، وإمكانية التركيز على المنطق والأفكار، والتعلم من خلال التعاون التفاعلي مع الذكاء الاصطناعي. في المشاريع التي تم تحليلها من قبل الفرق التقنية، لوحظ أنه حتى المبرمجين المبتدئين يمكنهم، بفضل هذا النهج، إنشاء جزء من التعليمات البرمجية العاملة في غضون دقائق قليلة – وهي مهمة كانت تتطلب في السابق وقتًا أطول بكثير. لهذا السبب، أصبحت هذه الطريقة أداة قيمة في المشاريع التعليمية والناشئة والتجارية، مما يتيح اختبار المفاهيم المختلفة دون خوف من التعديلات التي تستغرق وقتًا طويلاً.

القيود والمخاطر

على الرغم من المزايا العديدة، فإن vibe coding يرتبط أيضًا بقيود ومخاطر يجب أخذها في الاعتبار قبل تنفيذ هذه الطريقة في عمليات البرمجة المنتظمة. العامل الرئيسي هو جودة المطالبات، أي أوصاف الوظائف التي تم إنشاؤها بلغة طبيعية. قد يؤدي الوصف غير الدقيق أو غير الواضح إلى أخطاء في التعليمات البرمجية أو سلوكيات غير مرغوب فيها للتطبيق أو الحاجة إلى تكرار متعدد. تشير الفرق التي تتعامل مع هذا النهج إلى أن الأمر الذي تمت صياغته بشكل غير صحيح يمكن أن يولد تعليمات برمجية تتطلب العديد من التصحيحات، مما يؤكد أن التعليمات الدقيقة هي أساس vibe coding الفعال.

هناك أيضًا خطر حدوث أخطاء وما يسمى بالهلوسة في التعليمات البرمجية. حتى أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة يمكنها إنشاء حلول غير صحيحة أو غير مثالية أو تنحرف عن ممارسات البرمجة الجيدة. يتطلب هذا من المبرمجين توخي الحذر والاختبار المنتظم للتعليمات البرمجية والتحقق من كل عنصر تم إنشاؤه. يشير المتخصصون إلى أن بعض مقترحات الذكاء الاصطناعي قد تبدو صحيحة للوهلة الأولى، ولكن أثناء الاختبارات تكشف عن أوجه قصور في المنطق.

قد تظهر مشكلات إضافية في مجال الأمان والامتثال لأفضل الممارسات. فالكود الذي يتم إنشاؤه لا يراعي دائمًا أحدث معايير الأمان أو آليات التفويض أو سياسات الخصوصية. لذلك، من الضروري إجراء تحليل دقيق وتعديل الكود إذا لزم الأمر لتجنب الثغرات الأمنية أو عدم التوافق مع المتطلبات القانونية. غالبًا ما تضيف فرق المشروع مرحلة تحقق إضافية قبل أن تصل أي أجزاء تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى بيئة الإنتاج.

جانب آخر هو خطر فقدان جزء من السيطرة على الكود، خاصة بين الأفراد الأقل خبرة. فالاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى وضع لا يفهم فيه المبرمج بشكل كامل هيكل التطبيق أو منطقه. على المدى الطويل، قد يعيق ذلك تطوير المشروع أو تصحيح الأخطاء أو التكامل مع الأنظمة الأخرى. لهذا السبب، يجب التعامل مع الذكاء الاصطناعي كأداة داعمة وليست بديلة عن الخبرة المتخصصة.

من الجدير بالذكر أيضًا خطر الاعتماد المفرط على أدوات الذكاء الاصطناعي في عملية إنشاء البرامج. فالاستخدام المتكرر جدًا للكود الذي يتم إنشاؤه تلقائيًا قد يبطئ تطوير مهارات البرمجة اليدوية والتفكير المنطقي وتحليل المشكلات – وهي كفاءات أساسية للمبرمجين. لذلك، يجب أن يظل vibe coding مكملاً للعمل وليس بديلاً كاملاً له.

تتطلب هذه الطريقة – على الرغم من فائدتها – استخدامًا مسؤولاً. تشمل القيود الرئيسية الاعتماد على جودة المطالبات، وخطر الأخطاء والهلوسة في الكود، والمشكلات المحتملة المتعلقة بالأمان، وفقدان السيطرة على منطق التطبيق، والاعتماد المفرط على أدوات الذكاء الاصطناعي. يعد النهج الواعي والتحكم الدقيق من جانب المبرمج أمرًا أساسيًا للاستفادة الكاملة من إمكانات vibe coding، مع تقليل المخاطر في الوقت نفسه. يمكن للطريقة، عند تطبيقها بشكل صحيح، أن تزيد بشكل كبير من إنتاجية وإبداع فرق البرمجة.

Vibe coding في الممارسة العملية – سيناريوهات الاستخدام

يثبت Vibe coding فعاليته في العديد من السيناريوهات العملية، سواء في المشاريع التعليمية أو الشركات الناشئة أو في فرق التطوير الاحترافية. أحد أكثر التطبيقات شيوعًا هو إنشاء نماذج أولية وإصدارات المنتجات الدنيا (MVP). بفضل التعاون مع الذكاء الاصطناعي، يمكن للمبرمج اختبار فكرة بسرعة وإنشاء وظائف أساسية وتقييم ما إذا كان المشروع يلبي توقعات المستخدمين. تتيح طريقة العمل هذه تقليل الوقت من الفكرة إلى النموذج الأولي العامل بنسبة تصل إلى عدة عشرات بالمائة مقارنة بالترميز الكلاسيكي.

التطبيق العملي الآخر هو أتمتة أجزاء التعليمات البرمجية المتكررة. تتضمن العديد من المشاريع قوالب قياسية أو وظائف أو اختبارات وحدة يجب إنشاؤها في كل تطبيق. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء هذه العناصر بناءً على الأوصاف، مما يوفر الوقت ويقلل من خطر الأخطاء الناتجة عن العمل الرتيب. يمكن للمبرمج في هذا الوقت التركيز على الجوانب الأكثر تعقيدًا في المشروع، مثل منطق الأعمال أو تحسين الأداء.

يعد Vibe coding مفيدًا أيضًا في عملية تعلم البرمجة. يمكن للطلاب أو المطورين المبتدئين إدخال أوصاف بسيطة للوظائف ومراقبة كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بإنشاء التعليمات البرمجية. بفضل هذا، يتعلمون بسرعة هيكل التطبيق والعلاقات بين الوظائف والمبادئ الأساسية لمنطق البرمجة. يزيد الشكل التفاعلي للتعلم من خلال programming by conversation من فهم عملية إنشاء البرامج ويسمح بالتحقق من أفكارهم بطريقة عملية.

السيناريو الآخر هو إنشاء الوثائق واختبارات الوحدة. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء أوصاف للوظائف والتعليقات في التعليمات البرمجية وسيناريوهات الاختبار النموذجية تلقائيًا، مما يسرع عملية إعداد مشروع كامل. في الشركات، يتيح هذا الدعم لفرق التطوير التركيز على تنفيذ وظائف جديدة، وليس على الإنشاء اليدوي للمستندات المتكررة أو قوالب الاختبار.

من الناحية العملية، يمكن أيضًا استخدام Vibe coding كدعم في العمل اليومي لفرق تكنولوجيا المعلومات. لا يحل الذكاء الاصطناعي محل الأشخاص، ولكنه يتيح إدارة أكثر فعالية للمهام المتكررة، ويسرع عملية إدخال التصحيحات ويسمح بإنشاء نماذج أولية لوظائف جديدة بسرعة أكبر. بفضل هذا، يمكن للمبرمجين التركيز على الجوانب الاستراتيجية للمشروع والتحديات الإبداعية، وترك الأجزاء الروتينية من العمل للنظام.

يجد Vibe coding تطبيقًا في النماذج الأولية وأتمتة المهام المتكررة وتعلم البرمجة وإنشاء الوثائق والاختبارات وكدعم في فرق التطوير. في كل من هذه السيناريوهات، تزيد الطريقة من كفاءة العمل، وتقلل من وقت التنفيذ وتتيح التركيز على الجوانب الرئيسية للمشروع، مع الحفاظ على الطابع التعليمي والداعم للتعاون مع الذكاء الاصطناعي.

لماذا يظهر Vibe coding الآن؟

ترتبط شعبية Vibe coding ارتباطًا وثيقًا بالتقدم التكنولوجي في السنوات الأخيرة. وصلت نماذج اللغات الكبيرة (LLM) في 2024-2025 إلى مستوى يسمح بإنشاء تعليمات برمجية معقدة بشكل متزايد في الوقت الفعلي. في السابق، كان بإمكان الذكاء الاصطناعي المساعدة في أجزاء بسيطة من التعليمات البرمجية، ولكن الآن أنظمة مثل ChatGPT و GitHub Copilot أو Claude قادرة على دعم المبرمجين في المشاريع الأكثر تعقيدًا.

تتيح اتجاهات no-code و low-code للمستخدمين نشر التطبيقات ونماذج الأفكار الأولية بسرعة أكبر، حتى بدون معرفة برمجية عميقة. يتماشى Vibe coding مع هذا الاتجاه، حيث يوفر الوصول إلى إنشاء التعليمات البرمجية باستخدام الأوصاف باللغة الطبيعية.

تزايد أهمية تطوير هندسة البرمجيات السريعة كمهارة مهنية – حيث يتيح إنشاء مطالبات دقيقة استخدام الذكاء الاصطناعي بكفاءة في مشاريع البرمجة.

إن ظهور واجهات أكثر “طبيعية” يجعل التفاعل مع الأنظمة بديهيًا وسريعًا – فبدلاً من تعلم تفاصيل بناء الجملة، يمكن للمبرمجين إجراء حوار مع الذكاء الاصطناعي.

تشجع اللحظة الحالية على تطوير vibe coding بفضل الجمع بين النماذج اللغوية المتقدمة، واتجاهات no-code و low-code، والدور المتزايد لهندسة البرمجيات السريعة، والحاجة إلى تفاعل أكثر طبيعية مع التكنولوجيا. تجعل كل هذه العوامل معًا الطريقة أداة واقعية وعملية في العمل اليومي للمبرمجين والأشخاص الذين يطورون مشاريعهم الخاصة.

مستقبل البرمجة من خلال المحادثة مع الذكاء الاصطناعي

يبدو مستقبل البرمجة من خلال المحادثة مع الذكاء الاصطناعي واعدًا، على الرغم من أنه لا يزال غير مؤكد في سياق الاستبدال الكامل للطرق الكلاسيكية. أحد الاتجاهات المحتملة هو زيادة دمج vibe coding مع بيئات البرمجة وأدوات DevOps الشائعة. تخيل IDE يدعم بشكل كامل التفاعل باللغة الطبيعية، ويولد التعليمات البرمجية، واختبارات الوحدة، والوثائق، ويتكامل مع أنظمة CI/CD. يمكن أن يؤدي هذا السيناريو إلى تسريع عملية نشر التطبيقات وتقليل الأخطاء الناتجة عن إعادة كتابة التعليمات البرمجية يدويًا بشكل كبير.

جانب آخر هو إمكانية التطبيق الأوسع في التعليم وتطوير الكفاءات البرمجية. التعاون مع الذكاء الاصطناعي يسمح بمراقبة كيف تترجم الأوصاف باللغة الطبيعية إلى كود فعال، مما يزيد من فهم منطق التطبيقات وهيكل المشروع. بفضل ذلك، يمكن للمبرمجين، المبتدئين وذوي الخبرة على حد سواء، تعلم لغات البرمجة الجديدة أو الأطر أو أنماط التصميم بسرعة أكبر، وذلك باستخدام بيئة تفاعلية وداعمة.

لا يمكن أيضًا استبعاد أنه في المستقبل ستظهر أدوات مستقلة تمامًا قادرة على إنشاء تطبيقات كاملة بناءً على أوصاف تفصيلية. ومع ذلك، في السنوات القادمة، من المرجح أن يستمر نموذج التعاون، حيث يظل الذكاء الاصطناعي دعمًا للمبرمج، ويحتفظ الإنسان بالسيطرة على قرارات المشروع الرئيسية ومنطق التطبيق. يقلل هذا النهج من المخاطر المرتبطة بأخطاء الذكاء الاصطناعي ويسمح بالحفاظ على المسؤولية عن المشروع.

تجدر الإشارة أيضًا إلى إمكانية دمج vibe coding مع الأدوات التي تدعم عمليات DevOps. يمكن دمج الإنشاء التلقائي للكود والاختبارات والوثائق بسلاسة في خطوط أنابيب CI/CD، مما يزيد من كفاءة الفرق ويقلل من الوقت المستغرق من الفكرة إلى التنفيذ. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يصبح الشكل التفاعلي للتعاون مع الذكاء الاصطناعي معيارًا في عمليات مراجعة الكود، مما يشير إلى التحسينات والتحسينات في الوقت الفعلي.

يبدو مستقبل البرمجة من خلال المحادثة مع الذكاء الاصطناعي بمثابة تطور للطرق التقليدية نحو تعاون أكثر تفاعلية وداعمة بين الإنسان والآلة. قد لا يحل Vibe coding محل الترميز الكلاسيكي بالكامل، ولكنه سيصبح أداة أساسية لدعم المبرمجين، وزيادة إنتاجيتهم، وتسهيل التعلم، والسماح لهم بالتركيز على الجوانب الإبداعية لتصميم البرامج. مع مرور الوقت، ومع المزيد من تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والتكامل مع أنظمة DevOps، يمكن أن يصبح هذا النوع من النهج معيارًا في صناعة التكنولوجيا.

Podsumowanie

Vibe coding يمثل مرحلة جديدة في تطور إنشاء البرامج، حيث يسمح تعاون الإنسان مع الذكاء الاصطناعي بإنشاء التعليمات البرمجية بناءً على أوصاف الوظائف باللغة الطبيعية. هذا يجعل العملية أكثر تفاعلية وديناميكية ومتاحة للأشخاص ذوي المستويات المختلفة من الخبرة في البرمجة. تدعم هذه الطريقة النماذج الأولية السريعة وأتمتة المهام المتكررة وتعلم البرمجة وإنشاء الوثائق والاختبارات، مع السماح للمبرمجين بالتركيز على المنطق والإبداع.

ومع ذلك، من المهم أن تتذكر القيود والمخاطر – تعتمد جودة الكود الذي تم إنشاؤه على دقة الأوصاف، وقد يرتكب الذكاء الاصطناعي أخطاءً أو ينشئ أجزاء من التعليمات البرمجية غير المثالية أو ينشئ حلولًا لا تتفق مع أفضل الممارسات. يسمح الاستخدام الواعي لـ vibe coding، وسيطرة المبرمج والعمل التكراري بالاستفادة الكاملة من إمكانات هذه الطريقة، مع تقليل المخاطر في الوقت نفسه.

إن الشعبية الحالية لهذا النهج تنبع من تطور نماذج LLM، واتجاهات no-code و low-code، بالإضافة إلى الدور المتزايد لهندسة الموجهات (prompt engineering). يوفر Vibe coding طريقة أكثر طبيعية للتفاعل مع التكنولوجيا، مما يسمح بإنشاء التعليمات البرمجية بسرعة وبطريقة أكثر سهولة. من الناحية العملية، يمكن استخدامه في النماذج الأولية، والتعليم، وأتمتة المهام المتكررة، وكدعم في فرق التطوير.

بالنظر إلى المستقبل، قد يصبح البرمجة من خلال التحدث مع الذكاء الاصطناعي معيارًا لدعم العمل اليومي للمبرمجين. سيؤدي التكامل مع IDE وأنظمة DevOps وخطوط أنابيب CI/CD إلى زيادة الإنتاجية وتقليل وقت تنفيذ المشاريع. وفي الوقت نفسه، سيحافظ على سيطرة المبرمج على القرارات الرئيسية، مما يتيح الاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على المسؤولية وجودة البرامج التي يتم إنشاؤها.

باختصار، يعتبر vibe coding أداة قيمة لدعم تطوير التكنولوجيا والتعليم في البرمجة، وزيادة كفاءة العمل، وتمكين اتباع نهج أكثر إبداعًا لتصميم البرامج. سواء أصبح معيارًا في الصناعة، أو ظل اتجاهًا متخصصًا، فإن ذلك يعتمد على التطور المستمر للذكاء الاصطناعي وكيفية تنفيذ هذه الطريقة في الممارسة اليومية.

نصيحة الخبراء

تلاحظ هيئة التحرير، بالتعاون مع خبراء الذكاء الاصطناعي والمطورين، أن **vibe coding** – البرمجة من خلال التحدث مع الذكاء الاصطناعي – هو نموذج واعد يزيد من التجريب وتدفق العمل، ولكنه لا يلغي الحاجة إلى معرفة البرمجة.

في دراسة بعنوان “Vibe coding: programming through conversation with artificial intelligence”، يصف المؤلفون أن المطورين يمرون بدورات من التكرار، حيث يستخدمون الأوامر الطبيعية، ويختبرون التعليمات البرمجية، ويجرون تصحيحات يدويًا – مما يدل على أن الثقة في الذكاء الاصطناعي يتم بناؤها تدريجيًا، وأن معرفة المبرمج لا تزال ضرورية. (arXiv)

تظهر الدراسة النوعية “Good Vibrations? A Qualitative Study of Co‑Creation, Communication, Flow, and Trust in Vibe Coding” أن المطورين يختبرون التدفق والرضا من التعاون مع الذكاء الاصطناعي، ولكنهم يشيرون أيضًا إلى مشاكل: المواصفات، وتصحيح الأخطاء، وموثوقية التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها والتي تتطلب إشرافًا بشريًا. (arXiv)

• حدد الأهداف في الموجهات (prompts): تسمح الأوامر الواضحة والوصفية بتوجيه الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل والحصول على تعليمات برمجية أكثر ملاءمة.
• تحقق من التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها: حتى إذا قام الذكاء الاصطناعي بإنشاء أجزاء صحيحة، فاختبرها وتحقق من المنطق وقم بتصحيح الأخطاء بنفسك.
• تعامل مع الذكاء الاصطناعي كشريك، وليس كبديل: معرفتك وإشرافك أمران أساسيان – يدعم الذكاء الاصطناعي، لكنه لا يتخذ جميع القرارات.

بالنسبة لفرق التطوير، توصية هيئة التحرير واضحة: قم بتجربة vibe coding في النماذج الأولية أو المشاريع الصغيرة. استفد من فوائد التفاعل مع الذكاء الاصطناعي، ولكن حافظ على التحكم والتحقق من التعليمات البرمجية – وهذا يسمح بزيادة الأداء إلى أقصى حد دون خطر فقدان الجودة.