الدليل النهائي لأدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي لعام 2025: ما هو الرائج، ما هو مجرد ضجة، وما القادم

GitHub Copilot كان رائدًا في هذا المجال ولا يزال يهيمن عليه مع أكثر من 15 مليون مطور يستخدمونه حتى Build 2025.يدعم مجموعة واسعة من اللغات ومتكامل بشكل عميق مع المحررات.القوة الأساسية لـ Copilot هي إكمال التعليمات البرمجية المضمنة بسلاسة، والتي تعززها واجهة دردشة بالذكاء الاصطناعي (“دردشة Copilot”) لشرح الكود أو توليد كتل أكبر عند الطلب.في عام 2025، قامت GitHub بتوسيع قدرات Copilot بشكل كبير:

أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي في عام 2025: الميزات، الاتجاهات، ورؤى الخبراء

مشهد تطوير البرمجيات في عام 2025 زاخر بأدوات الترميز المعززة بالذكاء الاصطناعي التي تعد بتعزيز الإنتاجية بشكل كبير. بدءًا من مبرمجي أزواج الذكاء الاصطناعي الذين يقترحون التعليمات البرمجية في الوقت الفعلي، إلى الروبوتات الذكية التي تراجع طلبات الدمج، وتولد الوثائق، وتكتب الاختبارات، وحتى تدير جلسات تصحيح الأخطاء – لقد توسعت القدرات بشكل كبير. في هذا الدليل الشامل، سنستكشف جميع أدوات الذكاء الاصطناعي الرئيسية المستخدمة في الترميز عبر الفئات الرئيسية، مع إبراز ميزاتها، واللغات المدعومة، والأسعار، ونقاط القوة والقيود، بالإضافة إلى تحديثات 2025 الملحوظة ورؤى الخبراء.

سواء كنت مهتمًا بكيفية قدرة وكيل Copilot الجديد من GitHub على تنفيذ التعليمات البرمجية نيابة عنك، أو مدى أمان أداة CodeWhisperer من Amazon، أو أي من بيئات IDE المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Replit Ghostwriter أو Cursor أو JetBrains AI Assistant تتصدر القائمة – نحن هنا لنغطي كل شيء. هيا نبدأ.

مساعدو توليد التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي (“مبرمجو الذكاء الاصطناعي الثنائيون” لديك)

يعمل مولدوا التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي كـمبرمجين افتراضيين، يكملون الأسطر أو الدوال استنادًا إلى السياق والمطالبات باللغة الطبيعية. يتم تضمينهم في المحررات لمساعدتك على كتابة التعليمات البرمجية بشكل أسرع. الأسماء الكبيرة – GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium (Windsurf) – شهدت جميعها تطورات كبيرة في عام 2025. فيما يلي مقارنة سريعة لأدوات توليد التعليمات البرمجية الرائدة:

• Copilot X ووضع الوكيل: بالاعتماد على رؤية Copilot X لعام 2023، أطلقت GitHub وكيل Copilot البرمجي. يتجاوز هذا الوكيل الاقتراحات – حيث يمكنه تنفيذ المهام بالكامل بشكل مستقل. يمكن للمطورين تعيين مشكلة (طلب ميزة، إصلاح عطل، إلخ) إلى Copilot، وسيقوم الوكيل بإنشاء بيئة تطوير سحابية، وكتابة الكود، وفتح طلب دمج بالتغييرات. “تنفيذ الميزات لم يكن أسهل من قبل: فقط قم بتعيين مهمة أو مشكلة إلى Copilot… [هو] يتفوق في المهام ذات التعقيد المنخفض إلى المتوسط في التعليمات البرمجية المختبرة جيدًا، من إضافة ميزات وإصلاح الأخطاء إلى توسيع الاختبارات وتحسين التوثيق.” يستخدم وضع الوكيل هذا (الاسم الرمزي Project Padawan) عداءات GitHub Actions الآمنة لتنفيذ العمل في الخلفية، مع دفع الالتزامات لك. ولا يزال يتطلب مراجعة بشرية للدمج، لكنه يغير قواعد اللعبة في أتمتة المهام البرمجية المملة. كما قال رئيس تجربة المطورين في EY لدى GitHub: “وكيل Copilot البرمجي يفتح الأبواب للمطورين البشريين ليكون لديهم فريقهم المدفوع بالوكيل… وتعيين المهام التي كانت عادةً تشتت عن العمل الأعمق.”. (يتوفر هذا الوكيل المتقدم لمشتركي Copilot Enterprise وPro+ الجدد.)
• تعزيز فهم الدردشة والكود: أصبح Copilot Chat أكثر وعيًا بسياق مشروعك. في Visual Studio وVS Code، قدمت مايكروسوفت مصادر من قاعدة الكود المحلية (مثل أمثلة من ملفات مجاورة، أو الجهات المستدعية للدوال، وغيرها) بحيث تتماشى إجابات واقتراحات Copilot مع سياق كودك الفعلي. على سبيل المثال، عند تجاوز طريقة (method)، يمكن لـ Copilot الآن البحث تلقائيًا عن تنفيذ مشابه في فئة ذات صلة لتوجيه اقتراحه. هذا يقلل من فجوة اقتراحات الذكاء الاصطناعي التي “تشعر وكأنها غير مدركة” لكودك – وهي شكوى شائعة عالجتها تحديثات Copilot في 2025. كما تم دمج وثائق Microsoft Learn في إجابات Copilot للغة .NET؛ فإذا لم يكن لدى النموذج معرفة بواجهة برمجة تطبيقات جديدة، يمكنه سحب المعلومات من وثائق MS Learn لتقديم إرشادات محدثة.
• كوبايلوت لمراجعة طلبات السحب (مراجعات الكود): (المزيد عن هذا في قسم مراجعة الكود.) في أواخر 2024، بدأت GitHub في معاينة مراجعة كود Copilot، وهو مراجع ذكي يمكن استدعاؤه لمراجعة طلبات السحب. بحلول 2025، أصبح هذا أكثر قوة وحتى متوفراً على الأجهزة المحمولة. يترك تعليقات مراجعة مولّدة بالذكاء الاصطناعي على اختلافات PR الخاصة بك، وغالبًا ما يقدم اقتراحات إصلاح بنقرة واحدة. يساعد ذلك في اكتشاف المشكلات أثناء انتظار المراجعين البشر. وأشار Frank X. Shaw من مايكروسوفت إلى أن “ميزات مثل وضع الوكيل ومراجعة الكود تسهّل طريقة ترميز المطورين وفحصهم ونشرهم وتصحيحهم للأخطاء.”.
• المصدر المفتوح والإضافات: أعلنت مايكروسوفت أنها ستقوم بجعل إضافة GitHub Copilot لـ VS Code مفتوحة المصدر، مما يجعل المساعد الذكي “عنصرًا مركزيًا في تجربة VS Code”. ويعكس ذلك التزامًا بالشفافية ومدخلات المجتمع في تطوير Copilot. يتم أيضًا دمج Copilot في المزيد من بيئات التطوير مثل JetBrains، Eclipse، وحتى Xcode من خلال الإضافات – مما يوسع انتشاره.

تكمن قوة Copilot في تكامله السلس (يشعر المستخدم وكأنه امتداد طبيعي للترميز في المحرر) وفي ذكائه المتزايد مع كل ترقية نموذج (حاليًا يستخدم أحدث تقنيات OpenAI مثل GPT-4). يتفوق في الترميز للواجهات الأمامية والاستخدامات العامة – حيث يشير المطورون إلى أنه “يقرأ أفكارهم” في كود واجهات المستخدم، ويمكنه اقتراح تحسينات في الأداء بدون طلب مسبق. أما قيوده فتشمل أحيانًا اقتراحات غير صحيحة (خصوصًا في اللغات أو المجالات النادرة)، ولا يزال لا يعرف دومًا عن أحدث واجهات برمجة التطبيقات (ما لم يتم تفعيل تكامل الوثائق كـ MS Learn). والخصوصية عامل مهم أيضًا – حيث يرسل Copilot كود الطلب الخاص بك إلى السحابة لتحليله، وهو ما تتردد بعض المؤسسات في قبوله (حيث يعد Copilot للأعمال بعدم استخدام كودك لإعادة تدريب النماذج، مما يعالج مخاوف البيانات). في المجمل، يظل Copilot هو الرائد في الصناعة، لكن هناك منافسة جادة تلوح في الأفق.

Amazon CodeWhisperer وضع نفسه كبديل قوي لـ Copilot، وخصوصًا لمطوري AWS. يدعم لغات البرمجة الشائعة (مثل Python، Java، JavaScript/TypeScript، C# وغيرها)، ويضيف بشكل ملحوظ لغات البنية التحتية ككود (مثل AWS CloudFormation YAML/JSON، Terraform HCL، AWS CDK) والتي واجه فيها Copilot وغيره صعوبة تاريخيًا. أبرز الميزات والتحديثات لـ CodeWhisperer:

• فحص الأمان والمعالجة: تم تطوير CodeWhisperer بعقلية “الأمان أولاً”، حيث يقوم تلقائيًا بفحص الشيفرة المُولدة لاكتشاف الثغرات أو كشف الأسرار. في نهاية عام 2023، تم تعزيز هذه الميزة بإضافة معالجة الشيفرة المدعومة بالذكاء الاصطناعي — فعندما يكتشف مشكلة (مثل وجود بيانات اعتماد AWS في الشيفرة أو خطر حقن SQL)، فإنه يقترح إصلاحًا للشيفرة لهذه الثغرة. هذه الاقتراحات مخصصة لشيفرتك ويمكن قبولها بنقرة واحدة. على سبيل المثال، إذا كان لديك سياسة S3 bucket مفتوحة، فقد يقترح CodeWhisperer سياسة أكثر تقييداً. نهج “الحارس الأمني” هذا (وهو تعبير تستخدمه أمازون داخلياً) يرصد المشاكل بشكل استباقي “أثناء كتابة الشيفرة، وليس فقط بعد الانتهاء”، مما يعد نقطة بيع رئيسية. كما توسعت اللغات المدعومة للفحص الأمني لتشمل TypeScript وC# وقوالب IaC، وليس فقط Python/Java.
• التكامل مع Amazon Q (الذكاء الاصطناعي الحواري): في عام 2024–2025، دمجت أمازون CodeWhisperer ضمن مساعد المطور الأوسع القائم على الذكاء الاصطناعي والذي يُسمى Amazon Q Developer. Amazon Q يشبه chatGPT لـ AWS: يمكنه الدردشة حول مواردك، وتحليل أخطاء AWS console، وتوليد الشيفرات، وحتى تحويل شيفرتك أو ترقيتها (مثلاً، ترحيل تطبيق Java 8 إلى Java 17). جميع إمكانيات الإكمال في CodeWhisperer أصبحت الآن ضمن Q Developer، الذي أضاف أيضًا إصلاح الأعطال بناءً على الدردشة والتعليمات التفاعلية. هذا يعني أن مطوري AWS يمكنهم طرح أسئلة مثل “لماذا وظيفة Lambda تتوقف عن العمل؟” أو “حسّن لي هذا الاستعلام في DynamoDB”، والحصول على مساعدة إرشادية تمزج اقتراحات الشيفرة مع معرفة تفصيلية بـ AWS. كما جلب التكامل ميزات مثل “Amazon Q Code Transformation (وكيل الترقية)”، الذي يمكنه ترقية أكوادك إلى أطر عمل أحدث (بطريقة مشابهة لخدمة Copilot لتحديث تطبيقات .NET/Java).
• دعم VS Code وVisual Studio وواجهة الأوامر (CLI): إلى جانب AWS Cloud9 وJetBrains، أصبح CodeWhisperer في 2025 متاحًا في Visual Studio 2022 (إصدار أولي) لمطوري C#، في توجه توسعي نحو بيئة مايكروسوفت. كما تم تقديم أداة CLI — “CW للأوامر الطرفية” — والتي توفر اقتراحات لأوامر الطرفية ووثائق متكاملة للاستخدام (مثلاً، يمكنها اقتراح أوامر git أو awscli المناسبة استنادًا لمطالبة طبيعية). هذا يعكس توجه الذكاء الاصطناعي لمساعدة المطورين ليس فقط في كتابة شيفرات التطبيقات، بل في كتابة سكريبتات البناء، أوامر الطرفية، وملفات الإعدادات.
• المستوى المجاني والأسعار: CodeWhisperer مجاني للمطورين الأفراد (خطوة إستراتيجية أُعلنت عند الإطلاق في أبريل 2023). كل ما تحتاجه هو AWS Builder ID. يأتي المستوى المجاني بسخاء — إكمال شيفرة غير محدود وما يصل إلى 50 فحص أمني شهريًا. المستوى الاحترافي (ضمن العروض المدفوعة في AWS) يضيف ميزات تنظيمية، حدود أعلى وإدارة تحكم أكبر، مقابل 19 دولار/للمستخدم/شهريًا (نفس سعر Copilot Business). الجدير بالذكر أن المستوى المجاني من أمازون يتفوق في السعر على خطة Copilot المدفوعة، مما يجعل CodeWhisperer جذابًا للهواة أو لمن لا يستطيع دفع اشتراك.

نقاط قوة CodeWhisperer: إنه يؤدي أداءً ممتازًا بشكل خاص في برمجة backend والخدمات السحابية. وجد المستخدمون أنه “جاهز فعليًا للإنتاج” عند اقتراح كود Java/Spring Boot أو استخدام AWS SDK، حيث يتعامل غالبًا مع الشيفرة التكرارية “التي تستغرق عادةً 10 دقائق في غضون ثوانٍ.” كما أنه جيد جدًا في كود قواعد بيانات NoSQL وتكامل AWS – وهذا غير مفاجئ بالنظر إلى بيانات التدريب لدى أمازون. على سبيل المثال، سيقترح أنماط استعلام فعالة لـ DynamoDB أو MongoDB وقد يوصي بإنشاء الفهارس المناسبة إذا لاحظ وجود استعلام ثقيل. كما أن CodeWhisperer يعلم صراحة أي اقتراح قد يشبه كودًا مرخصًا (مع تقديم رخصة المصدر المفتوح والرابط)، وهذه ميزة امتثال جيدة لا تتوفر عند جميع المنافسين. أما من ناحية القيود، فإن اقتراحات CodeWhisperer للواجهات الأمامية/UI متأخرة نوعًا ما (حيث يتفوق Copilot غالبًا في سيناريوهات React/TypeScript). كما أن دعمه للأطر أو ميزات اللغة الجديدة يتخلف أحيانًا؛ “Copilot يتكيف مع واجهات برمجة التطبيقات الجديدة خلال أسابيع، بينما يستغرق CodeWhisperer شهرًا أو شهرين،” كما أشار أحد المقارنات في 2025. ومع ذلك، أمازون تطور الخدمة بسرعة، واندماجها في Amazon Q يشير إلى رؤية بعيدة المدى تجعل من CodeWhisperer جزءًا من مجموعة أوسع من أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي.

Tabnine تطور من محرك إكمال تلقائي بحت إلى منصة تطوير ذكاء اصطناعي شاملة تركز بشدة على احتياجات المؤسسات مثل الخصوصية والتخصيص والاستضافة الذاتية. يدعم Tabnine مجموعة واسعة من اللغات (أكثر من 30 لغة) ويعمل في أي بيئة تطوير تقريبًا. في عام 2025، قام Tabnine بخطوات كبيرة:

• قدموا واجهة دردشة ذكاء اصطناعي ووكلاء ذكاء اصطناعي مدمجين في سير العمل التطويري. على سبيل المثال، يمكن لوكيل مراجعة الشيفرة لدى Tabnine تحليل تغيير الشيفرة واقتراح تحسينات، ويمكن لوكيل إنشاء الاختبارات توليد اختبارات وحدات للوظائف المعطاة (هذه الوكلاء المتقدمة جزء من خطة المؤسسة لـ Tabnine).
• التخصيص والنماذج المخصصة: يسمح Tabnine للفرق بجلب نماذجهم الخاصة أو الاختيار من عدة نماذج ذكاء اصطناعي. يمكنه التنسيق بين Anthropic Claude وOpenAI GPT-4 والنماذج المفتوحة مثل نماذج Llama-2 من Meta، ونموذج Tabnine “المحمي” (الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات مفلترة للحصول على اقتراحات آمنة من حيث الملكية الفكرية). هذه المرونة في النماذج تعد نقطة قوة فريدة – حيث يمكن للمؤسسات توجيه الاستفسارات البرمجية الحساسة إلى نموذج محلي صغير والباقي إلى نموذج سحابي قوي، مما يوازن بين الخصوصية والقوة. في مارس 2025 وخلال مؤتمر NVIDIA GTC، أعلن Tabnine عن دعم حزمة ذكاء اصطناعي من NVIDIA والنماذج الكبيرة المخصصة، واستعرض تكاملًا مع Llama-3 ونماذج Qwen من علي بابا. باختصار، Tabnine يعطي أولوية لـ“التحكم الكامل والمرونة الكلية” للشركة المستخدمة له.
• السياق والتكاملات: طور Tabnine محرك السياق الذي يتجاوز فحص الملف الحالي فقط. فهو يفهرس كامل قاعدة الشيفرة لديك، وتاريخ طلبات السحب، والمستندات، وحتى التذاكر في أدوات مثل Jira، ليقدم اقتراحات أكثر صلة بالسياق. هذا يساعد في فرض معايير البرمجة وأنماط العمارة لفريقك. فمثلًا، يمكن لـ Tabnine تعلم تسميات المشاريع أو الأنماط العامة للوظائف وضمان توافق الاقتراحات معها، مما يقلل من ملاحظات المراجعة. كما دمجت الخدمة مع Atlassian Jira حتى يتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من إنشاء شيفرة من تذاكر المهام (مثل وكيل “من Jira إلى الكود” الذي يقرأ وصف التذكرة ويولد وحدة جديدة حسب المواصفات).
• تغير في التسعير: مع تحول Tabnine نحو المؤسسات، ألغت الشركة خطتها المجانية بالكامل القديمة. في أبريل 2025 قاموا “بإيقاف Tabnine Basic” (التي كانت تقدم إكمالًا محدودًا مجانًا). الآن يحصل المطورون على معاينة مطور لمدة 14 يومًا ثم يحتاجون لاشتراك مدفوع. خطة Dev الفردية بسعر 9 دولارات شهريًا (مع مجموعة ميزات قوية تشمل الدردشة، إكمال الشيفرة، وتوليد الاختبارات). خطة المؤسسات بسعر 39 دولارًا لكل مستخدم شهريًا تتيح جميع الوكلاء المتقدمين، والسياق عبر المستودعات، وتسجيل الدخول الموحد، والاستضافة الذاتية، والمزيد. هذا يعني أن Tabnine يستهدف الفرق والمؤسسات الجادة، بدلاً من الاستخدام الفردي العابر.

تكمن نقاط قوة Tabnine في الأمان وإمكانية التخصيص – فهو الحل المفضل إذا كنت بحاجة إلى مساعد برمجة يعمل محليًا أو في بيئات معزولة عن الإنترنت. لا يحتفظ بشيفرتك مطلقًا ويوفر حتى المصدر والإسناد للاقتراحات لتجنب مشاكل حقوق الملكية الفكرية (يمكنه التعرف إذا كان الاقتراح منسوخًا حرفيًا من مشروع مفتوح المصدر معروف). بالنسبة للشركات الكبرى مع متطلبات امتثال صارمة (التمويل، الدفاع، إلخ)، هذا أمر بالغ الأهمية. من ناحية قوة البرمجة البحتة، اقتراحات Tabnine متينة، مع أن بعض المطورين يشعرون بأنها ليست “ذكية” مثل اقتراحات Copilot (حيث أن نماذج Tabnine كانت تاريخياً أصغر من نماذج OpenAI). ومع ذلك، مع القدرة على الاستفادة من GPT-4 أو Claude، يمكن لمستخدمي Tabnine Pro/Enterprise الحصول على نفس القوة الخام مع المزيد من التحكم. القيود تكمن في التكلفة والتعقيد – لم يعد يركز على تجربة فردية رخيصة أو جاهزة للاستخدام، كما أن إعداد النماذج المخصصة أو مصادر السياق قد يكون معقدًا. أيضاً، وبدون خطة مجانية، قد لا يجربه المستخدمون الجدد إلا إذا وفرته لهم جهة عملهم.

Codeium/Windsurf لاعب بارز آخر. انطلقت Codeium كبديل مجاني لـ Copilot وأعادت تسمية نفسها إلى Windsurf في عام 2024، مع التركيز على تجربة بيئة تطوير متكاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تقدم Windsurf:

• بيئة تطوير متكاملة مبنية على VS Code (ذات واجهة أنيقة) تتضمن “إكمال فائق” للشيفرة (غير محدود للمستخدمين المجانيين في البداية) بالإضافة إلى مساعد دردشة داخل المحرر بدون حدود صارمة على الرسائل.
• ميزتها الأبرز هي Cascade، نظام سير عمل وكيل بالذكاء الاصطناعي. يمكن لـ Cascade تنفيذ مهام متعددة الخطوات: على سبيل المثال، يمكنك إدخال أمر “إضافة نموذج تسجيل دخول مع التحقق”، وستقوم الأداة بإنشاء عدة ملفات، وتعديل المسارات، وحتى تشغيل التطبيق للتحقق – أي “تفكر عشر خطوات للأمام” في تنفيذ ميزة. كما أن لديها وضع Cascade للقراءة فقط لتصفح الكود، وأداة بحث تدعى Riptide. يمكن لـ Windsurf أيضًا تنفيذ أوامر Shell على غرار Cursor وGhostwriter، للمساعدة في عمليات البناء والاختبار.
• ربما كان سخيًا جدًا في البداية، فقد وعدت Windsurf بتقديم ميزات احترافية مجانية، بما في ذلك الوصول إلى GPT-4 وClaude لجميع المستخدمين خلال الفترة التجريبية. تغير هذا بعد الطلب الهائل (وارتفاع تكاليف الخوادم)، حيث انتقلت إلى نظام الأرصدة للاستخدام المجاني. بحلول عام 2025، واجهت بعض الاضطرابات – حيث أبلغ المستخدمون عن انقطاعات في تخصيص أرصدة الطبقة المجانية وبطء الدعم، وتفاقمت هذه المشكلات عندما انتشرت أخبار عن أن OpenAI وافقت على الاستحواذ على Windsurf/Codeium مقابل حوالي 3 مليارات دولار reuters.com. كان هذا أكبر استحواذ لـOpenAI حتى ذلك الحين، بهدف “تعزيز قدرات ChatGPT في كتابة الأكواد البرمجية”. ومع ذلك، أخذت الصفقة منعطفًا: ففي منتصف عام 2025، أبرمت Google صفقة لترخيص تقنية Windsurf وتوظيف أهم مواهبها مقابل 2.4 مليار دولار، مما أدى فعليًا إلى إفشال استحواذ OpenAI. هذا الصراع المؤسسي عالي المخاطر يسلط الضوء على مدى قيمة تقنية Codeium في مجال الذكاء الاصطناعي الخاص بالبرمجة.

بالنسبة للمطورين، كانت نقاط قوة Codeium/Windsurf هي الوصول المجاني تمامًا (في البداية) وبعض القدرات المبتكرة في بيئات تطوير البرمجيات (IDE). اكتسب شعبية خاصة بين الطلاب والمطورين مفتوحي المصدر الذين يحتاجون إلى حل مجاني. كان ذكاء Windsurf الاصطناعي جيدًا جدًا في الأكواد الروتينية والمتكررة – فهو يسرع كتابة المقاطع المتكررة. كما كان لديه تركيز على الخصوصية (لا يتم تدريب النظام على كودك بدون إذنك، إلخ) مما جذب المستخدمين. ومن ناحية أخرى، أصبحت الاستدامة تحديًا (ومن هنا جاءت الحاجة للاستحواذ)، كما واجه بعض المستخدمين عدم استقرار في تطبيق Windsurf مع ظهور أخطاء من نوع “عذرًا”. في الواقع، أشار فريق JetBrains إلى Windsurf كمنافس ووردت تعليقات من المستخدمين تقارن بين ذكائها الاصطناعي وWindsurf بشكل غير إيجابي في الأيام الأولى. مع دخول Google إلى الساحة الآن، يبقى أن نرى ما إذا كانت Windsurf ستبقى مستقلة أو سيتم دمجها في أدوات Google للمطورين (وربما في Android Studio أو Google Cloud).

Sourcegraph Cody يختلف قليلاً عما سبق – فهو يركز على البحث البرمجي والفهم المعتمدين على الذكاء الاصطناعي. يستخدم Cody خاصية فهرسة الكود في Sourcegraph ليمنح الذكاء الاصطناعي ذاكرة طويلة الأمد لكامل قاعدة الشيفرة الخاصة بك. هذا يعني أنه بإمكانك طرح أسئلة عالية المستوى (“أين تم تنفيذ منطق الدفع؟”) وتحصل على إجابات دقيقة مع مراجع للملفات. في 2025، قدمت Sourcegraph ميزة “سياق غير محدود” من خلال دمج نماذج مثل Claude من Anthropic ذات نوافذ 100 ألف رمز. كما أطلقت جمع السياق الذكي، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي في Cody أن يقرر ذاتيًا أي الملفات أو الوثائق يقرأ ليجيب على سؤالك. هذا يوفر على المستخدم عناء تزويد المقاطع يدويًا. يمكن لـCody أيضًا توليد الكود، لكن قوته الحقيقة تكمن في إعادة هيكلة القواعد البرمجية الكبيرة أو الإجابة على أسئلة التصميم باستخدام مستندات متعددة – وهي أمور تعجز عنها أدوات مثل Copilot التقليدي. يتوفر Cody عبر إضافة لـVS Code أو عبر واجهة ويب، وتسمح الخطط المؤسسية بربط مستودعات خاصة. أحد نقاط القوة: إذا طلبت من Cody، “اشرح كيف يعمل توثيق المستخدم في هذا المستودع”، فقد يجمع المنطق من عدة ملفات ويقدم ملخصًا، بينما سيفوّت المساعدون الآخرون الذين يفتقرون إلى هذا الفهرس الإشارات المتبادلة بين الملفات. القيد هنا أن Cody هو أداة مرافقة بالأساس؛ قد لا يكمل الكود تلقائيًا بنفس سرعة الأدوات داخل الأسطر (هو أكثر للاستفهام الفوري). ولكن في ما يتعلق بقراءة وتوثيق الأكواد المعقدة، فهو فريد من نوعه.

ريبلت جوسترايتر يستحق الذكر هنا وفي قسم بيئة التطوير أيضاً. جوسترايتر مدمج بقوة ضمن بيئة التطوير المتكاملة الخاصة بريبلت على الإنترنت، حيث يوفر إكمال الكود، الدردشة، وحتى توليد المشروع تلقائيًا. يدعم تقريبًا أي لغة يمكنك تشغيلها على سحابة ريبلت (وهي عديدة). من الجوانب الفريدة أن جوسترايتر يمكنه تنفيذ الكود في الخلفية للمساعدة في تصحيح الأخطاء: عندما تنقر على “تشغيل” وتواجه خطأ، ستكتشف دردشة جوسترايتر تتبع الخطأ وتقترح حلاً أو تفسيرًا. إنه كأنك تملك Stack Overflow وأداة تصحيح أخطاء مدمجة في محررك. في عام 2025، قدمت ريبلت جوسترايتر “توليد” (العميل الذكي)، والذي يتيح لك وصف تطبيق بلغة طبيعية وتجعل ريبلت تبني الهيكل الأولي للمشروع والكود. على سبيل المثال، “أنشئ تطبيق قائمة مهام مع تسجيل دخول المستخدم” قد ينتج عنه تطبيق عملي كهيكل أساسي دفعة واحدة. سعر جوسترايتر مدمج فعليًا في خطة ريبلت Core بسعر 20 دولار شهريًا، والتي تمنحك أيضًا أرصدة معالجة لاستضافة التطبيقات. نقطة القوة هي الحلقة المحكمة جدًا بين الترميز والتشغيل – رائعة للتعلم والنمذجة الأولية. أما القيود: عليك استخدام بيئة ريبلت (المعتمدة على الويب، والتي قد لا يفضلها بعض المحترفين للمشاريع الكبيرة)، وبرغم أنها تتحسن مع الشراكات (حيث تعاونت ريبلت مع Google لاستخدام نماذج مثل PaLM 2 وربما GPT-4)، إلا أن بعض الاقتراحات المتقدمة لمجالات تقنية تخصصية قد لا تكون بنفس قوة Copilot.

Cursor هو الوافد الجديد الذي اكتسب بسرعة شعبية بين المطورين الباحثين عن تجربة ترميز من الجيل القادم. باعتباره محرر شفرة برمجية أصلي بالذكاء الاصطناعي، يجمع كورسر العديد من الأفكار السابقة: به إكمالات “Tab” (إكمال تلقائي عادي عبر الأسطر)، وعميل ذكي للمهام متعددة الخطوات، ودردشة مدمجة، كما يفهم مشروعك من خلال فهرسته له. قارن مطورون على Reddit بين كورسر وCopilot ووجدوا أنه من حيث المزايا فهما متشابهان جدًا بحلول 2025: كلاهما لديه إكمال الكود، والدردشة، وأنماط العميل الذكي للأتمتة. هناك فرق كبير واحد: التكلفة. خطة Cursor Pro هي 20 دولار شهريًا (والتي تشمل كمية كبيرة من استخدام GPT-4/Claude) – وهي فعليًا نصف السعر إذا كنت ستدفع مقابل محرر كود (مجاني) + Copilot (10 دولارات إضافية) + ChatGPT Plus (20 دولارًا) بشكل منفصل. في الواقع، أحد المستخدمين على Reddit بعنوان “لماذا أشتري كورسر بنصف السعر” فصّل بأن Cursor Pro قدم له مساعدة ترميز بمستوى GPT-4 بسعر موحد. نقاط قوة كورسر هي سرعته في التحديث وذكاء تكامله مع واجهة الاستخدام: يمكنك الضغط على <kbd>Ctrl+K</kbd> لإعادة هيكلة الكود المحدد مع تعليمات، أو لتوليد كود جديد من الصفر. يمكن لدردشته الرد على أسئلة حول قاعدة الشيفرة لديك لأنه يستطيع جلب الملفات ذات الصلة تلقائيًا (مشابه لـ Cody). حتى أنه يحمل أمر /web لإجراء بحث ويب سريع أو جلب مقتطفات من الوثائق لك – ما يعني أنه إذا سألت “ما معنى هذا الخطأ؟”، قد يسحب تفسيرًا من StackOverflow. ميزة أخرى ملفتة: يمكنك سحب صورة (مثل لقطة شاشة لخطأ أو نموذج واجهة مستخدم) إلى دردشة كورسر، وبفضل نماذج الرؤية المتعددة الوسائط، يمكنه تفسيرها. على سبيل المثال، يمكن تحويل لقطة شاشة لصندوق حوار للخطأ إلى نص وشرحها. أما القيود: لكونه تطبيق مستقل، فهو ليس خفيفًا مثل الامتدادات. بعض المطورين واجهوا مشاكل في الأداء مع المشاريع الضخمة جدًا (الفهرسة قد تكون ثقيلة). وبرغم أن كورسر يقدم خطة مجانية، إلا أن الوقت المتاح لنماذج الذكاء الاصطناعي “السريع” محدود – المستخدمون المكثفون ربما يحتاجون خطة Pro. إجمالًا، صعود كورسر يشير إلى أن بيئة تطوير متكاملة مصممة حول الذكاء الاصطناعي يمكن أن توفر تجربة سلسة للغاية، ومن المرجح أننا سنرى المزيد من هذا التوجه مستقبلاً.

تشات جي بي تي من أوبن أي آي نفسه، وعلى الرغم من أنه ليس إضافة لبيئة التطوير المتكاملة، إلا أنه يستحق إشارة سريعة لأنه يُستخدم من قبل العديد من المطورين كأداة كتابة رموز برمجية تقريبية. مع GPT-4، يستطيع ChatGPT توليد برامج كاملة، وشرح الشيفرة البرمجية، وحتى تنفيذ الشيفرة باستخدام مفسر الكود (وهو أداة “تحليل بيانات متقدمة”) في بيئة معزولة. يستخدم العديد من المطورين ChatGPT في نافذة ثانوية لطلب المساعدة أو لتوليد قوالب برمجية جاهزة (مثل أنماط regex أو ملفات الإعدادات) ومن ثم نسخها إلى محررهم الخاص. خطوة أوبن أي آي للاستحواذ على Windsurf (وإدماج خبرة البرمجة) تُظهر أن ChatGPT قد يصبح أكثر دراية بالبرمجة. بالفعل أصبح من الشائع رؤية أسئلة وأجوبة مثل “لماذا هذه الدالة بطيئة؟” أو “اكتب اختبار وحدة لهذا الصنف” يتم الإجابة عنها بشكل جيد عبر ChatGPT. القيد في ذلك هو عملية النسخ واللصق اليدوي وغياب التكامل المباشر في سير عمل البرمجة الخاص بك، وهو ما تحله جميع الأدوات السابقة.

باختصار، مساعدو توليد الكود في 2025 أقوى وأكثر تنوعاً من أي وقت مضى. لا يزال Copilot يتصدر من حيث السلاسة وقاعدة المستخدمين، خاصة مع إمكانياته الجديدة القائمة على العمل بالوكالة. لكن البدائل مثل CodeWhisperer (بتركيزه على الأمان)، وTabnine (بمرونته على مستوى المؤسسات)، واللاعبين المفتوحين مثل Cursor وGhostwriter يؤسسون لمواضعهم الخاصة. المنافسة بلا شك حفزت الابتكار: نرى الآن ميزات مثل التعرف على عدة ملفات، وإنشاء المشاريع بنقرة واحدة، وتعديلات الشيفرة عبر اللغة الطبيعية قد أصبحت قياسية. كما أشار أحد الصحفيين التقنيين: “معركة مساعدي البرمجة عبر الذكاء الاصطناعي على وشك التسبب بتغييرات كبيرة في الصناعة… الأدوات ستدير خطوط النشر، وتقترح تغييرات على البنية التحتية، بل وستراقب الأداء في بيئة الإنتاج – ما يطمس الخط الفاصل بين التطوير وDevOps.”. بعبارة أخرى، فإن مولدات الكود الحالية تتطور بسرعة إلى وكلاء تطوير مستقلين.

أدوات التصحيح المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تصحيح الأخطاء البرمجية – أي العثور على الأخطاء وإصلاحها في الشيفرة – هو من أكثر المهام استهلاكاً للوقت في البرمجة. وقد تدخل الذكاء الاصطناعي هنا أيضاً، بطريقتين رئيسيتين: من خلال منع الأخطاء بشكل استباقي (أي كشف الأخطاء أثناء الكتابة)، أو من خلال المساعدة في تشخيص وإصلاح أخطاء وقت التشغيل أو اختبارات الفشل. العديد من أدوات الكود السابقة تؤدي أيضاً دور مساعدي التصحيح. دعونا نرى كيف يسهل الذكاء الاصطناعي التصحيح البرمجي في 2025:

• اكتشاف الأخطاء ضمن السطر واقتراح تصحيحات: يمكن لأدوات الكود الذكية الحديثة اكتشاف الأخطاء المحتملة حتى قبل تشغيل الشيفرة. على سبيل المثال، ميزة “Loops on Errors” في Cursor تكتشف أخطاء linter أو الترجمة بمجرد الانتهاء من كتابة السطر، وتقترح إصلاحاً مباشرة. إذا كان لديك خطأ في بناء الجملة أو تعارض في نوع البيانات، سيقوم الذكاء الاصطناعي بتسليط الضوء عليه واقتراح سطر معدل صحيح. بالمثل، المصحح البرمجي في Ghostwriter لدى Replit يراقب مخرجات برنامجك؛ فإذا تعطّل البرنامج، سيعرض Ghostwriter تتبع الخطأ في المحادثة وغالباً يشرح الاستثناء أو خطأ المنطق ويقترح مقطع شيفرة مصححة. هذا يحول الدورة التقليدية من “تشغيل -> رؤية الخطأ -> البحث في الإنترنت -> التصحيح” إلى حلقة آلية بشكل شبه كامل. كما وصفت Replit ذلك: “التصحيح اليدوي عملية مرهقة… مصحح Ghostwriter يختصر هذا المسار من خلال تحليل الخطأ الأحمر وتقديم حل فوري.”.
• نقاط التوقف والفحص بمساعدة الذكاء الاصطناعي: في Visual Studio 2022+، يمكن لكوبيلوت حتى المساعدة في مهام تصحيح الأخطاء أثناء وقت التشغيل. تتيح ميزة جديدة لكوبيلوت اقتراح أماكن تعيين نقاط التوقف لسيناريو عطل معين. يمكنك وصف العرض (مثل “الإخراج غير صحيح بعد الخطوة X”) وسينصحك كوبيلوت بأي المتغيرات أو الأسطر يجب مراقبتها. الأمر يشبه وجود معلم تصحيح أخطاء يجلس بجانبك. بمجرد التوقف، يمكنك أيضًا سؤال Copilot Chat “لماذا هذا المتغير فارغ؟” وسيقوم بتحليل الدالة الحالية والتغييرات الحديثة في الشيفرة لاقتراح الأسباب المحتملة.
• شرح الأخطاء والسجلات: روبوتات الدردشة الذكية ممتازة في توضيح رسائل الخطأ الغامضة. يقوم المطورون بشكل روتيني بلصق تتبعات المكدس أو أخطاء المترجم في ChatGPT أو Copilot Chat. سيقدم الذكاء الاصطناعي شرحًا بلغة إنجليزية بسيطة للخطأ وغالبًا ما يحدد السبب بالضبط. يقدم مساعد الذكاء الاصطناعي في JetBrains هذه الميزة داخل بيئة العمل: إذا ألقت شيفرتك استثناءً، يمكن للذكاء الاصطناعي سحب الوثائق ذات الصلة أو معلومات المشكلات المعروفة تلقائيًا عبر بحث ويب لشرحها. بالنسبة لتطبيقات السحابة، يتألق Amazon CodeWhisperer (عبر Amazon Q) – إذ يمكنه تشخيص أخطاء خدمات AWS. على سبيل المثال، إذا انتهت مدة وظيفة Lambda الخاصة بك، يمكنك سؤال الذكاء الاصطناعي وقد يجيب: “وظيفة Lambda الخاصة بك تتجاوز حد الذاكرة 128 ميجابايت، مما يؤدي إلى انتهاء المهلة. فكر في زيادة إعداد الذاكرة أو تحسين الكود.” هذا النوع من النصائح المحددة كان يتطلب عادةً البحث المطول في سجلات CloudWatch.
• وكلاء إصلاح الأعطال التلقائي: نشهد أيضًا ظهور وكلاء تصحيح أخطاء مؤتمتين بالكامل. أحد البارزين هو وكيل GitHub Copilot – كما ذكرنا، يمكن تعيين مهمة إصلاح عطل له. يستخدم تقنية تشبه “توطين الخطأ” (يقوم بتشغيل اختبارات ويتحقق من أيها يفشل، ثم يجرب تغييرات) لإصلاح العيوب ذات التعقيد المنخفض إلى المتوسط. الاستخدامات الأولية هي مثل: “أصلح استعلام قاعدة البيانات المعطل هذا” – سيقوم وكيل Copilot بتحرير الاستعلام، تشغيل الاختبارات، والتحقق من نجاحها. لدى JetBrains وكيل الترميز Junie (سيتم إصداره في الإنتاج عام 2025) الذي يمكنه أيضًا تشغيل واختبار الشيفرة في بيئة عمل معزولة لحل المشاكل. يمكن أن يقوم Junie، على سبيل المثال، بتشغيل مجموعة اختبارات مشروعك، تحديد الاختبار الذي يفشل، ثم اقتراح تصحيح للشيفرة. هذا يحول تصحيح الأخطاء إلى مشكلة بحث مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. أشار المراجعون إلى أن Junie كان يقدم “إجابات أكثر اكتمالًا وأخطاء أقل” مقارنة بمحاولات الذكاء الاصطناعي السابقة في تصحيح الأخطاء، رغم أنه لا يزال يستهلك الكثير من الحصة (حوسبة سحابية) للتكرار.
• التحليل الوقائي – “التحول إلى اليسار” باستخدام الذكاء الاصطناعي: بالإضافة إلى تصحيح الأخطاء في الوقت الفعلي، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأعطال قبل تشغيل الشيفرة. Amazon CodeGuru Reviewer هو أداة من AWS تستخدم التعلم الآلي لتحليل الشيفرة المصدرية (خاصة جافا وبايثون) وتعلّق على مشاكل محتملة مثل أمان الخيوط والتحقق من المدخلات أو ممارسات غير مثالية. تدمج هذه الأداة في عمليات مراجعة الشيفرة لـ AWS CodeCommit أو GitHub. رغم أنها ليست نموذجًا توليديًا بحد ذاته، إلا أنها تحليل ثابت مدفوع بالذكاء الاصطناعي يتعلم باستمرار من قاعدة بيانات أمازون. مثال آخر هو DeepCode (Snyk Code) – ذكاء اصطناعي ينبهك للأعطال أو الثغرات الأمنية أثناء كتابة الشيفرة (استحوذت Snyk على DeepCode، ويمكن دمجها في عمليات التحقق من طلبات السحب). تكمل هذه الأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال كونها شبكة دائمة لمراقبة جودة الشيفرة، وتقدم اقتراحات لتحسين الكود أو إصلاح أخطاء معقدة.
• استعلام السجلات باستخدام اللغة الطبيعية: يعد هذا مجالًا متخصصًا ولكنه آخذ في النمو، حيث يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل السجلات وبيانات الأخطاء. قدمت منصة Azure من Microsoft ميزة “المساعد الذكي” في بعض أدوات المراقبة الخاصة بها، والتي يمكنك أن تسألها بالإنجليزية العادية، مثل: “لماذا انهارت خدمة التطبيق في الساعة 3 صباحًا؟” وستقوم بتلخيص السجلات. على الرغم من أن هذا ليس أداة برمجة بحد ذاتها، إلا أنه يساعد المطورين في تصحيح مشكلات الإنتاج بفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأنماط (فحص آلاف أسطر السجل أسرع من أي إنسان). نتوقع أن تندمج هذه القدرات مع بيئات التطوير المتكاملة أيضًا – على سبيل المثال، يمكن لبيئة التطوير المتكاملة أن تعرض لك سجل الأعطال من آخر تشغيل وتوفر زر “اسأل الذكاء الاصطناعي” للحصول على التحليل.

عمليًا، يكتشف المطورون أن تصحيح الأخطاء بالذكاء الاصطناعي يوفر الوقت في المشكلات الروتينية. غالبًا ما يتم إصلاح الأخطاء الناتجة عن الأخطاء الطباعية أو الهفوات البسيطة بشكل فوري من قبل الذكاء الاصطناعي. بالطبع، هناك محددات: قد يخطئ الذكاء الاصطناعي في تشخيص خطأ منطقي معقد، أو يقترح حلاً مؤقتًا لا يعالج السبب الجذري. ينبغي توخي الحذر بشكل خاص مع اقتراحات “الإصلاح التلقائي” – يجب دائمًا تشغيل اختباراتك بعد تطبيق إصلاح مقترح من الذكاء الاصطناعي. ويحذر بعض الخبراء من الإفراط في الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في تصحيح الأخطاء، إذ قد يتحول إلى وسيلة اتكالية تقلل من مهارات المطورين في تصحيح الأخطاء بأنفسهم. لكن يرى معظمهم أنه وسيلة لتعزيز الإنتاجية. كما كتب أحد المطورين: “كوبايلوت لا يكتب الكود فقط، بل بات أيضًا يصلح الأخطاء البرمجية – وأحيانًا يجد الحل أسرع مني. إنه أشبه بشريك برمجة وفي الوقت ذاته بطة مطاطية ومحرك بحث.” والوعد هو أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التعامل مع أخطاء البحث المملة (مثل الفواصل المنقوصة أو الحلقات المنقوصة بواحد)، بينما يتولى البشر مشاكل التصميم والبنية الأكثر تعقيدًا.

أدوات الذكاء الاصطناعي لمراجعة الكود وضمان الجودة

تعد مراجعة الكود والحفاظ على جودته أمورًا أساسية في تطوير البرامج الجماعية. بات الذكاء الاصطناعي الآن يساعد المراجعين البشريين عبر اكتشاف الأخطاء، واقتراح التحسينات، بل وأيضًا أتمتة أجزاء من سير العمل. فيما يلي أهم أدوات وميزات مراجعة الكود المدعومة بالذكاء الاصطناعي في عام 2025:

• مراجعة الكود عبر GitHub Copilot: ربما يكون التطور الأبرز هو Copilot لطلبات السحب على GitHub. منذ أواخر عام 2024، بدأت GitHub في طرح روبوت مراجعة بالذكاء الاصطناعي يمكن إضافته كمراجع على طلبات السحب الخاصة بك. وعند تفعيله (سواء تلقائيًا عبر إعدادات المستودع أو باختيار “Copilot” من قائمة المراجعين)، يقوم بتحليل التغييرات ويترك تعليقات على أسطر محددة كما يفعل المراجع البشري. على سبيل المثال، إذا قمت بتغيير دالة ونسيت معالجة حالة القيم الفارغة، قد يعلق: “🟡 احتمال وجود مشكلة: هذا الكود لا يتعامل مع سيناريو X، ما قد يؤدي إلى Y. فكر في إضافة تحقق.” وفي بعض الحالات، سيقدم Copilot حتى اقتراح إصلاح بنقرة واحدة – وهو تصحيح يمكنك قبوله لتنفيذ توصيته. هذا يحول التعليقات البسيطة إلى إصلاحات قابلة للتنفيذ ويوفر الجهد. بحلول يوليو 2025، أعلنت GitHub أن مراجعة الكود عبر Copilot أصبحت متاحة عامة حتى على الأجهزة المحمولة، مما يعكس الثقة في استقرارها. من المهم الإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يحل محل المراجعين البشريين – بل يعمل على تقديم التغذية الراجعة مبكرًا بحيث عندما يطلع المراجع البشري على طلب السحب، تكون العديد من المشكلات البسيطة (النمط، الأخطاء الصغيرة) قد عولجت بالفعل. النتيجة هي دورات مراجعة أسرع. تعليقات المستخدمين الأوائل: الخدمة ممتازة للاقتراحات الروتينية، لكنها قد تصبح مزعجة مع تغييرات الكود الكبيرة (وتعمل GitHub على تحسينها باستمرار، فمثلاً تم تحسين معالجة طلبات السحب الكبيرة في يوليو 2025 لتجنب إغراق المطور بعدد كبير من تعليقات الذكاء الاصطناعي).
• Amazon CodeGuru Reviewer: أداة أمازون، التي تُعد جزءًا من خدمات AWS DevOps، موجودة منذ عدة سنوات وتستمر في استخدام التعلم الآلي (المُدرَّب على كود وبيانات PR داخلية لأمازون) لمراجعة الشيفرة البرمجية تلقائيًا. تتكامل مع GitHub وCodeCommit وBitbucket وغيرها. يركز CodeGuru على قضايا الأداء والأمان – على سبيل المثال، قد يكتشف أنك فتحت اتصال قاعدة بيانات داخل حلقة ولم تغلقه (تسرب موارد)، أو ينبهك لاستخدام واجهات برمجة تطبيقات قديمة. في 2023-2024، أصبح CodeGuru قادرًا أيضًا على اكتشاف الأسرار المضمّنة في الشيفرة وبعض الثغرات الأمنية. يعرض النتائج كملاحظات على PR أو في لوحة تحكم. هو ليس توليديًا بالمعنى الكامل (لن يكتب شيفرة جديدة لك)، لكنه في بعض الأحيان يقترح إصلاحات أو يربطك بوثائق AWS وأفضل الممارسات. إنه بمثابة عين ثانية ذكية وقيّمة خاصة لمشاريع Java وPython على AWS. التسعير يكون مقابل كل سطر شيفرة تتم مراجعته (يعتبره البعض مكلفًا للمشاريع الكبيرة)، ولكن من المرجح أن AWS أدرجت بعض هذه الخدمات ضمن مجموعة Amazon Q لعملاء المؤسسات.
• شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة للمراجعة البرمجية (CodeRabbit وغيرها): ظهرت العديد من الشركات الناشئة التي تركز على مراجعة الشيفرة باستخدام الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، CodeRabbit (مشروع مفتوح المصدر على GitHub) يمكنه توليد ملخصات PR وتقديم تعليقات مراجعة باستخدام نماذج لغة كبيرة، وGraphite (أداة PR) أشارت إلى إدخال ميزات ذكاء اصطناعي لتلخيص تغييرات الشيفرة. أداة أخرى هي Reviewer.ai التي تهدف للاندماج مع خطوط التكامل المستمر (CI) لإضافة تعليقات الذكاء الاصطناعي تلقائيًا. رغم أن هذه الأدوات لم تصبح سائدة بالكامل بعد، إلا أن التوجه واضح: سيساعد الذكاء الاصطناعي في المراجعة البرمجية كما تفعل أدوات مثل linters واختبارات CI – حيث يعمل تلقائيًا على كل PR.
• وكيل مراجعة الشيفرة من Tabnine: كما ذُكر سابقًا، الإصدار الخاص بالشركات من Tabnine يضم وكيل مراجعة شيفرة يعتمد على الذكاء الاصطناعي. يعمل هذا الوكيل في بيئة مستضافة ذاتيًا ويستخدم قواعد المنظمة الخاصة بك (يمكنك ضبط “قواعد مراجعة الشيفرة”) ليضمن أن تعليقات الذكاء الاصطناعي تتماشى مع أدلة الأسلوب لديك. على سبيل المثال، يمكنه تلقائيًا رفض PR يضيف تبعية بترخيص غير مسموح به، أو يمنع إضافة console.log في الكود الموجّه للإنتاج إذا كانت السياسات تمنع ذلك. هذا النوع من المراجعة البرمجية القابلة للتخصيص بالذكاء الاصطناعي مفيد جدًا لفرض الاتساق في الفرق الكبيرة.
• Qodana + AI (JetBrains): لدى JetBrains منصة تحليل ثابت تحمل اسم Qodana تعمل على دمجها مع الذكاء الاصطناعي لإصلاح النتائج تلقائيًا. في عام 2025، يمكن لمساعد JetBrains AI العمل مع نتائج فحص Qodana – فعلى سبيل المثال، إذا اكتشف Qodana خطأ برمجيًا محتملاً أو رائحة شيفرة، يمكنك الضغط على زر “اسأل الذكاء الاصطناعي ليصلح” وسيحاول المساعد إعادة هيكلة الشيفرة لحل المشكلة. هذا الدمج بين أدوات linters التقليدية والإصلاح التلقائي بالذكاء الاصطناعي خطوة واعدة. كما قدمت JetBrains ميزة اقتراحات الذكاء الاصطناعي لرسائل الالتزام – عند محاولة الالتزام بتغييرات في IntelliJ/PyCharm، يمكن للذكاء الاصطناعي صياغة رسالة ملخصة حول التغييرات. هذه إضافة صغيرة تسهّل الأمور على المراجعين (لأن الرسائل الواضحة تسهّل المراجعة).
• تلخيص PR: من الميزات المفيدة للمراجعين البشريين الذين يعانون من ضيق الوقت هي ملخصات PR التلقائية بتقنية الذكاء الاصطناعي. أدوات مثل “مولد وصف PR” الخاص بـ GitHub (وهو جزء من Copilot Labs/تجريبي) يمكنها صياغة وصف PR بتنسيق markdown بناءً على الاختلافات. وكذلك، Amazon CodeCatalyst (خدمة DevOps من AWS) دمجت ذكاءً اصطناعيًا يصيغ ملخصًا لتغييرات الكود عند فتح طلب دمج، مع إبراز الوحدات المتأثرة وأهم التغييرات. يساعد هذا المراجعين على تكوين صورة عامة دون الحاجة لقراءة كل سطر. يُرجح أنه بحلول نهاية 2025 ستصبح هذه ميزة قياسية – حيث نراها بالفعل في Azure DevOps ومنصات أخرى.

بشكل عام، قوة الذكاء الاصطناعي في مراجعة الكود تكمن في تسريع عملية المراجعة وكشف ما قد يغفل عنه البشر (أو لا يرغبون في قضاء الوقت عليه). فقد وجدت دراسة أجرتها شركة IBM في عام 2024 أن مراجعي الذكاء الاصطناعي تمكنوا من اكتشاف حوالي 20-30٪ من الأخطاء الشائعة قبل المراجعة البشرية، مما يقلل من عبء العمل. وذكرت مايكروسوفت أن استخدام Copilot داخلياً لمراجعة طلبات السحب أدى إلى تقليص كبير في زمن الموافقة على التغييرات الروتينية.

لكن يجب أن نلاحظ القيود والمخاطر: فقد يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد الكود بشكل خاطئ على أنه يحتوي على أخطاء بينما هو سليم (إنذارات كاذبة)، أو حتى اقتراح تغييرات قد تؤثر على الوظيفة بشكل طفيف. يجب أن يظل الإنسان هو المشرف النهائي. على سبيل المثال، قد يقترح Copilot تغيير حلقة تكرار إلى أسلوب برمجة وظيفي – وهذا جيد، لكن ربما لا يتماشى مع أسلوب الكود في هذا المشروع. كما أن هناك قلقاً من فشل الذكاء الاصطناعي في استيعاب السياق: فهو لا يعرف النية وراء التغيير سوى ما يظهر له من الكود، ولهذا قد لا يكتشف مشاكل التصميم على مستوى عالٍ أو الأخطاء الدقيقة التي تتطلب فهم المتطلبات. وقد علق مراجع خبير على Reddit قائلاً: “مراجعة Copilot تشبه الجمع بين أداة تدقيق متقدمة ومتدرب مبتدئ: سينتقد التنسيقات والملاحظات الطفيفة بلا كلل، وهذا أمر رائع، لكنه لن يحل محل مهندس متمرس يمكنه أن يقول: ‘هذه الميزة لا تنتمي لهذا الوحدة’ أو ‘يجب أن نعيد النظر في النهج بالكامل.’” باختصار، مراجعة الكود بالذكاء الاصطناعي رائعة في اكتشاف الأمور السهلة وتخفيف عبء المراجعة عن المبرمجين، لكنها تكمل بدلاً من أن تستبدل المراجعة البشرية الدقيقة والمستنيرة.

إحدى الشائعات المثيرة في نهاية عام 2025: نسمع أن GitHub تقوم بتجربة أن يجعل Copilot لا يعلق فقط على طلبات السحب بل أيضاً يساعد في دمجها – مثل إعادة اختبار ودمج طلبات السحب التي اجتازت المراجعة تلقائياً، وربما حتى نشرها مع استخدام ميزة أعلام الميزات. وهذا جزء من رؤية “GitHub Copilot for DevOps”، مما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يتجاوز مجرد كتابة ومراجعة الكود ليصل إلى إدارة النشر فعلياً (مع إشراف بشري). من المحتمل أن نرى المزيد حول ذلك في عام 2026.

أدوات التوثيق المدعومة بالذكاء الاصطناعي

كتابة توثيق جيد والتعليقات البرمجية هي مجال آخر يسهل فيه الذكاء الاصطناعي حياة المبرمجين. أدوات توثيق الكود بالذكاء الاصطناعي يمكنها توليد التوثيق الداخلي (docstrings)، والتوثيق الفني، وحتى أدلة الاستخدام من الكود مباشرة. تساعد هذه الأدوات في ضمان أن الكود ليس مكتوباً فقط بل ومشروحاً أيضاً. لنستعرض أهم الأدوات والتطورات:

• مولدات Docstring الذكية: تمتلك العديد من محررات الكود الآن القدرة على توليد توثيق داخلي (docstring) تلقائياً للدوال أو الأصناف البرمجية. على سبيل المثال، يستطيع GitHub Copilot إنتاج docstring إذا بدأت كتابة تعليق أسفل دالة ثم ضغطت على زر Tab – حيث يلخص هدف الدالة، ومعاملاتها، وقيمة الإرجاع بناءً على الكود. وكانت هذه ميزة منذ الأيام الأولى لـ Copilot وتحسنت مع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي. وبالمثل، يقوم Amazon CodeWhisperer في كثير من الأحيان بإدراج تعليقات تشرح الكود، خاصة إذا طلبت منه ذلك (“// اشرح ماذا يفعل المقطع التالي”). وتدعم أدوات مثل Tabnine و Codeium أيضاً توليد التوثيق عند الطلب – كأن تكتب / في ملف جافا فيقوم Tabnine باستكمال قالب Javadoc مع أوصاف مستخلصة من سياق الكود.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: هذه أدوات متخصصة تركز على التوثيق. Mintlify (الذي تم إطلاقه في عام 2022) لديه إضافة لـ VS Code يمكنها إنشاء تعليق توثيقي لدالة في بايثون أو جافا سكريبت أو جافا وغيرهم، وذلك بأمر واحد فقط. يستخدم نموذج ذكاء اصطناعي لتحليل الكود ويخرج بوصف موجز، بالإضافة إلى تعليقات @param و@returns. DocuWriter.ai هو لاعب أحدث في هذا المجال يدعي أنه “أفضل أداة توثيق للكود بالذكاء الاصطناعي رقم 1” – يمكنه توليد مستندات Markdown كاملة أو مستندات API من قاعدة الكود. في الأساس، تقوم هذه الأدوات بتحليل الكود الخاص بك، وربما تشغيله أو اختباراته، ثم تولد توثيقًا يسهل على البشر قراءته. على سبيل المثال، يمكن لـ DocuWriter أن يأخذ مستودع كود ويقوم بإنشاء مستند مرجع API يحتوي على جميع الأصناف والدوال مع وصفها بلغة طبيعية. هذا مفيد للغاية للمشاريع التي تفتقر للتوثيق – تحصل على مسودة أولية يمكن للمطورين تحسينها لاحقًا.
• مشروع “Auto Wiki” من Mutable.ai: قامت شركة Mutable.ai، وهي شركة ناشئة لأدوات تطوير الذكاء الاصطناعي، بإطلاق AutoWiki الذي يولد ويكي لقاعدة الكود الخاصة بك. في الإصدار الأخير v2 (2025)، أصبح AutoWiki قادراً حتى على تضمين مخططات شبيهة بـ UML لبنية الكود ويستخدم الذكاء الاصطناعي للحفاظ على تحديث الويكي مع تغير الكود. باختصار، يشبه الأمر وجود مستند تصميم يتم تحديثه باستمرار. يحول كودك إلى مجموعة صفحات HTML/Markdown مترابطة (مثل Wiki أو مخرجات Doxygen)، لكن بصياغة لغوية طبيعية أكثر. هذا يعالج مشكلة التوثيقات التي تصبح قديمة – حيث يمكن للذكاء الاصطناعي إعادة فحص الكود دوريًا وتحديث مقالات الويكي. على سبيل المثال، إذا أعدت هيكلة دالة ما، سيقوم ويكي الذكاء الاصطناعي بتحديث وصف تلك الدالة وأي إشارات إليها. يمكن تشغيل أداة Mutable.ai محليًا أو على السحابة، وهم يؤكدون أنها “تضمن أن جميع التوثيقات محدثة باستمرار”.
• Swimm وغيرها للأدلة الإرشادية: Swimm هو منصة توثيق تندمج مع الكود الخاص بك لإنشاء شروحات وأدلة تبقى محدثة دائمًا. في عام 2024، أضاف Swimm مساعدًا ذكياً يمكنه صياغة التوثيق الأولي لمقطع كود أو توليد تفسيرات يقوم المؤلفون بتحريرها لاحقًا. ليست آلية بالكامل مثل AutoWiki، لكنها تسرع عملية كتابة توثيقات بدء الاستخدام أو نظرات عامة على البنية من خلال توفير نقطة انطلاق منشأة بالذكاء الاصطناعي.
• التوثيق المدمج عبر الدردشة: هناك نهج آخر للتوثيق وهو استخدام الدردشة الذكية للإجابة عن أسئلة حول الكود (مما يمكن اعتباره توثيقًا حيًا). ناقشنا بالفعل Sourcegraph Cody وأمر @Docs في Cursor، اللذان يسمحان للذكاء الاصطناعي بجلب مستندات المكتبات أو حتى مستندات المشروع عند الطلب. لدى مساعد الذكاء الاصطناعي في JetBrains أيضًا ميزة تسمح لك بتظليل جزء من الكود وسؤال “ماذا يفعل هذا؟”، حيث يشرح لك ليس فقط مباشرة، بل يمكنه أيضًا توليد تعليق توثيقي في الكود إذا رغبت بذلك. بدأ المطورون في 2025 يعتبرون هذه التفسيرات الذكية شكلًا من أشكال التوثيق: بدلاً من البحث عن مستند تصميم، تطلب من الذكاء الاصطناعي شرح الوحدة. بعض الفرق دمجت هذا فعليًا في عملية العمل – مثل، بعد دمج ميزة جديدة، يطلبون من الذكاء الاصطناعي توليد فقرة توثيقية قصيرة عنها ويتم ضمها بعد ذلك في ويكي المشروع.
• توثيق واجهات برمجة التطبيقات وترجمة التعليقات: الذكاء الاصطناعي مفيد أيضًا في إنتاج وثائق واجهات برمجة التطبيقات الخارجية. على سبيل المثال، إذا كنت تحتفظ بمكتبة، يمكن لأدوات مثل GPT-4 من OpenAI قراءة الشيفرة الخاصة بك وإنشاء ملف README بالكامل أو أمثلة للاستخدام. كما يمكنه حتى إنشاء نسخ متعددة اللغات من الوثائق من خلال الترجمة (بدقة مفاجئة في أغلب الأحيان، ولا يحتاج إلا إلى مراجعة بشرية طفيفة للمصطلحات التقنية). كان لدى GitHub Copilot Labs ميزة “شرح الشيفرة” التي يمكنها إنتاج فقرة تشرح كتلة من الشيفرة – وهي مفيدة لإنشاء دروس أو كتابة تعليقات على المنطق المعقد. أيضًا، إذا كانت لديك وثائق حالية قديمة، يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة التغييرات في الشيفرة وتحديد أي أجزاء من الوثائق قد تحتاج إلى تحديث.

نقاط قوة الذكاء الاصطناعي في التوثيق واضحة: فهو يتولى مهمة يكرهها أو يهملها العديد من المطورين – أي كتابة الوثائق – ويقوم بذلك في ثوانٍ. وهو جيد بشكل خاص في إنشاء الوثائق القياسية (مثلاً: سرد جميع الدوال في وحدة مع أوصافها). كما يمكنه ضمان التناسق في الأسلوب (يمكنك توجيه الذكاء الاصطناعي لاستخدام نبرة أو تنسيق معين في جميع الوثائق). ونتيجة لذلك، حتى لو لم تكن الوثائق التي ينتجها الذكاء الاصطناعي مثالية، فإنها تمنح بداية قوية للغاية. يمكن للمهندسين بعد ذلك فقط تعديل ناتج الذكاء الاصطناعي بدلاً من البدء من الصفر، مما يوفر وقتاً كبيراً.

لكن هناك قيود وتحفظات:

• ربما يسيء الذكاء الاصطناعي تفسير نية الشيفرة: فهو يكتب وثائق عما يظن أن الشيفرة تقوم به، وقد يكون ذلك خاطئاً إذا كان الكود يقوم بشيء غير واضح أو إذا كان المنطق به خلل. على سبيل المثال، قد يقول الذكاء الاصطناعي “هذه الدالة تعيد عمر المستخدم بالسنوات” بينما في الواقع تعيد العمر بالأشهر بسبب خطأ أو تشابه في التسمية. لذا، فإن وثائق الذكاء الاصطناعي ما زالت بحاجة إلى مراجعة عقلانية من المطورين.
• نقص السياق عالي المستوى: التعليقات على الشيفرة التي يولدها الذكاء الاصطناعي جيدة في شرح ما هي الشيفرة، لكنها ليست دائمًا جيدة في شرح لماذا الشيفرة بهذه الطريقة. التبريرات المعمارية أو قرارات التصميم (وهي “وثائق” تقليدية ترافق الشيفرة) غالبًا ما تتطلب سياقًا غير موجود في الشيفرة نفسها. لا يمكن للذكاء الاصطناعي معرفة المتطلبات الأصلية أو القيود ما لم تقدم له تلك المعلومات. لذلك، قد ينتج الذكاء الاصطناعي وثائق سطحية تذكر الواضح دون البحث في الأسباب. ويبدو أن الجمع بين الذكاء الاصطناعي والوثائق المكتوبة بشريًا هو النهج الأفضل.
• عبء الصيانة: إذا تعاملت مع وثائق الذكاء الاصطناعي على أنها نهائية دون وضع آلية، ستصبح قديمة مثل أي وثيقة. من المثالي إعادة تشغيل مولد الوثائق بشكل دوري على أحدث شيفرة. بعض الأدوات (مثل Mutable AutoWiki) تحاول أتمتة ذلك. من الحكمة تضمين توليد الوثائق في خطوط CI – مثلاً مهمة يومية تعيد توليد وثائق الذكاء الاصطناعي وربما تُعلم إذا كان هناك تغيير كبير (حتى يستطيع كاتب فني مراجعة الفروقات).

ومن الجدير بالذكر أن Atlassian (صانعي Jira/Confluence) قاموا في عام 2025 بدمج مساعد ذكاء اصطناعي في Confluence يمكنه إنشاء مواصفات تقنية أو وثائق مستخدم بناءً على تعليمات. هذا الأمر يرتبط أكثر بما يواجه المستخدم، لكنه يشير إلى أن كتابة النصوص (لسلاسل الأدلة للمستخدمين النهائيين، أو ملاحظات الإصدار وغيرها) يتم توليها أيضاً بواسطة الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطور أن يلصق سجل التغييرات ويطلب مسودة لملاحظات الإصدار بصيغة احترافية – وهذا يوفر وقتًا هائلًا.

لخلاصة، أصبحت الذكاء الاصطناعي هو المؤرشف الذي لم يحظَ به المطورون من قبل. مع الرقابة المناسبة، يضمن أن الشيفرة لا تعمل فقط، بل يتم شرحها أيضًا. كما قال أحد الخبراء ببلاغة: “نحن نتجه نحو عالم تركز فيه معسكرات التدريب البرمجي أقل على بناء الجمل البرمجية وتركز أكثر على حل المشكلات والتعاون مع الذكاء الاصطناعي… يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتولى أكثر من 70% من تفاصيل التنفيذ، وقريبًا سيتكفل أيضًا بتوثيق تلك التفاصيل.” قد يشهد المستقبل تقليلًا كبيرًا للأعمال الشاقة المرتبطة بكتابة الوثائق، ما يسمح للمطورين بالتركيز على التصميم والمنطق، مع ضمان الذكاء الاصطناعي توثيق كل شيء جيدًا لمن سيأتون بعدهم.

اختبار البرمجيات وأدوات الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يعد الاختبار مجالًا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن فيه التغطية بشكل كبير ويكتشف الأخطاء مبكرًا. تستخدم العديد من الأدوات الآن الذكاء الاصطناعي في توليد حالات اختبار، واقتراح حالات حدودية إضافية، وحتى إصلاح الاختبارات الفاشلة تلقائيًا. فيما يلي أهم التطورات في الذكاء الاصطناعي بمجال الاختبار:

• توليد اختبارات وحدة (Diffblue وآخرون): تعتبر أداة Diffblue Cover رائدة في هذا المجال: إنها أداة ذكاء اصطناعي (من إحدى الشركات المنبثقة عن جامعة أكسفورد) تولد اختبارات JUnit لشيفرة جافا تلقائيًا. كل ما عليك هو تزويدها بفئات جافا الخاصة بك، وستنتج Diffblue أكواد اختبارات تحقق تغطية مستهدفة (غالبًا أكثر من 70%). تستخدم مزيجًا من الذكاء الرمزي والشبكات العصبية لإنشاء تأكيدات ذات معنى (وليس مجرد إدخالات عشوائية). بحلول عام 2025، تطورت محرك Diffblue ليعالج التركيبات المعقدة ويقترح إعادة الهيكلة إذا لم تكن الشيفرة قابلة للاختبار. إنها منتج تجاري يستهدف المؤسسات التي تحاول سد ثغرات الاختبار في قواعد بيانات شيفرات قديمة كبيرة. إحدى قصص النجاح: استخدمت Diffblue على تطبيق جافا يحتوي على مليون سطر شيفرة مع اختبارات تغطي 20% فقط، وفي غضون أيام ارتفعت إلى 60% تغطية – وهو ما كان سيستغرق شهورًا لو قام به البشر.
• TestGPT من CodiumAI (Qodo): شركة CodiumAI، والتي أصبحت الآن تحمل اسم Qodo، تعالج تحديدًا “تكامل الشيفرة”. حيث طورت نموذجًا يدعى TestGPT ينظر إلى وظيفة ما ويولد عدة سيناريوهات لاختبار الوحدة لها. لا يكتفي بمثال واحد – بل يجرب الحالات العادية، والحدودية، وحالات الخطأ. بالنسبة للغات بايثون وجافاسكريبت وتايبس كريبت (وقريبًا جافا)، ينتج امتداد Codium لبرنامج VS Code ملف اختبار كامل مع عدة اختبارات. على سبيل المثال، لدالة calculateDiscount(price, customerType)، قد ينتج الذكاء الاصطناعي اختبارات لعميل عادي، عميل مميز، إدخال سعر سلبي (يتوقع وجود خطأ)، إدخال سعر صفر، إلخ، مع تأكيدات لكل حالة. هذا مفيد للغاية للمطورين الذين يواجهون صعوبة في التفكير بجميع الحالات الحدودية. أحد المستخدمين على Reddit قارن بين توليد اختبارات CodiumAI وكتابة الاختبارات يدويًا ولاحظ أن النتائج كانت “شاملة بشكل مفاجئ، حيث كشفت عن حالات لم أكن لأتنبه لها”، رغم أنه أحيانًا يكتب اختبارات زائدة عن الحاجة. كما يندمج Qodo/Codium مع سير العمل في طلبات السحب – بعد كتابة كود جديد، يمكنه اقتراح اختبارات جديدة تلقائيًا لإضافتها إلى طلب السحب.
• Copilot و CodeWhisperer للاختبارات: حتى المساعدين البرمجيين العامين يملكون وعيًا بالاختبار. إذا كتبت مطلبًا مثل “// اكتب اختبارًا للدالة أعلاه”، سيقوم Copilot بسرور بإنشاء اختبار (باستخدام إطار الاختبار المناسب للغة، مثل pytest أو Mocha أو JUnit). حتى أن GitHub استعرضت في عروض Copilot X أنه يمكنك أن تطلب من Copilot Chat “توليد اختبارات لهذا الملف” وسيقوم بإنشاء ملف اختبار. في Build 2025، أعلنت Microsoft أن Copilot يمكنه العمل بشكل مستقل على تحسين تغطية الاختبارات كجزء من وضعية الوكيل – أي أن وكيل Copilot يمكنه تحليل أي سطور من الكود تفتقر لتغطية بالاختبار ثم توليد اختبارات لتغطيتها، ثم فتح طلب دمج بهذه الاختبارات. هذا يغلق دائرة الذكاء الاصطناعي الذي لا يكتب الكود فحسب، بل يضمن أيضاً اختبار الكود. وبالمثل، يمكن لـAmazon CodeWhisperer توليد كود اختبار وحدات عند الطلب؛ بل في الواقع، ادعت AWS عند الإطلاق الرسمي أنه سينتج اختبارات آمنة بل وينبهك إن كان الكود غير قابل للاختبار (مقترحًا لك إعادة الهيكلة لتمكين الاختبار).
• وكلاء تحقق الاختبار: بخلاف توليد الاختبارات، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تفسير نتائج الاختبارات الفاشلة. بعض الأدوات المستقبلية تتيح لك إرفاق سجل اختبار فاشل ليقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد السبب المحتمل في الكود. على سبيل المثال، إذا توقع الاختبار 100 لكنه حصل على 99 – يمكن للذكاء الاصطناعي تتبع ذلك إلى خطأ off-by-one في الكود وحتى اقتراح تصحيح بسطر واحد. Junie (JetBrains) تتضمن ميزة تراقب تنفيذ الاختبارات وإذا حدث خلل، تتدخل لمحاولة تصليح الكود كما ذُكر. هناك أيضًا أبحاث حول اختبارات تعتمد على خصائص تُنشئ بالذكاء الاصطناعي – بدلاً من حالات محددة، يحاول الذكاء الاصطناعي استنتاج السلوك العام ثم اختبار مجموعة واسعة من المدخلات العشوائية (مثل اختبار fuzz يقوده الذكاء الاصطناعي). يمكن لهذا أن يلتقط الحالات الطرفية التي قد تفوتها اختبارات الوحدات ذات القيم الثابتة.
• الاختبار التكاملي واختبار نهاية لنهاية (E2E): بدأ الذكاء الاصطناعي أيضًا في دخول مجال الاختبارات عالية المستوى. فمثلاً، تظهر أدوات يمكنها قراءة واجهة تطبيق (عبر HTML/JS أو عبر المواصفات التصميمة) وتوليد سكريبتات اختبارات نهاية لنهاية (مثل سكريبتات Selenium أو Playwright) تلقائياً. هناك أداة تُدعى Mabl تستخدم الذكاء الاصطناعي للتكيف مع تغييرات الواجهة أثناء التغيير. ولكن، وبصورة أكثر مباشرة، تخيل وصف تدفق مستخدم بلغة طبيعية (“قم بتسجيل الدخول، أضف مادة للعربة، توجه للدفع، تحقق من السعر الإجمالي”) وأن الذكاء الاصطناعي يولد سكريبت اختبار تلقائي لذلك. هذا في مراحله الأولى، ولكن نظرًا لقدرات الذكاء الاصطناعي في فهم اللغة، فهو أمر ممكن. بعض الفرق استخدمت فعلاً ChatGPT لتحويل أوصاف حالات الاختبار اليدوية إلى كود اختبارات قابلة للتنفيذ.
• توليد بيانات الاختبار: مهمة نمطية أخرى غير مشكورة هي إنشاء عينات بيانات للاختبار. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في توليد بيانات وهمية واقعية تراعي شروط معينة (مثل JSON لملف شخصي محتمل لمستخدم، أو مجموعة صور تملك خصائص معينة). حتى أن أداة Code Interpreter من OpenAI عبر ChatGPT يمكنها توليد بيانات اصطناعية فورياً. هذا يفيد في اختبارات التكامل أو عند تجهيز بيئات التطوير.

قوة الذكاء الاصطناعي في الاختبار تكمن بوضوح في زيادة التغطية واكتشاف التراجعات البرمجية في وقت مبكر. إنه أشبه بوجود مهندس ضمان جودة مبتدئ يكتب بلا كلل اختبارات أساسية لكل دالة جديدة. كثير من المطورين لا يكتبون ما يكفي من الاختبارات بسبب ضيق الوقت؛ ويمكن للذكاء الاصطناعي سد هذه الفجوة. من خلال وجود المزيد من الاختبارات، تزداد ثقة الفريق ويمكنهم إعادة هيكلة الكود بجرأة أكبر (لأن الاختبارات ستكشف ما إذا حدث خطأ ما). كذلك، يستطيع الذكاء الاصطناعي اقتراح حالات حافة نسيها البشر – مما يزيد من قوة النظام. هناك أدلة على أن الاختبارات المولدة بالذكاء الاصطناعي اكتشفت أخطاء كانت مخفية: على سبيل المثال، قد تستدعي اختبارات CodiumAI دالة ما بقيمة None بينما افترض المطور أنها لن تستقبل هذه القيمة أبداً، مما يكشف عن خطأ برمجي.

مع ذلك، هناك قيود يجب الانتباه لها:

• جودة الاختبارات: قد يكتب الذكاء الاصطناعي اختبارات مبسطة للغاية أو حتى غير صحيحة. على سبيل المثال، قد يسيء الذكاء الاصطناعي فهم المواصفات ويؤكد سلوكاً خاطئاً (توكيد خاطئ في الاختبار). إذا وثق المطورون بشكل أعمى في اختبارات الذكاء الاصطناعي، فقد يتحققون من شيء هو في الواقع خطأ وكأنه ميزة. لذلك لا بد من مراجعة بشرية للاختبارات المولدة.
• الصيانة: إذا تغير الكود، يجب تحديث اختبارات الذكاء الاصطناعي. إذا تم توليد الاختبارات مرة واحدة وتركها دون تغيير، فقد تصبح غير صالحة وتبدأ بالفشل رغم أن الكود سليم. من الأفضل أن يتمكن الذكاء الاصطناعي الذي أنشأها من إعادة توليدها أو تحديثها عند حدوث تغييرات (وربما يمكن دمج ذلك مع اختلافات التحكم في الإصدارات).
• التقلب (Flakiness): هذه مشكلة كبيرة في أتمتة الاختبارات بشكل عام – اختبارات تنجح أحيانًا وتفشل أحيانًا أخرى. قد يولد الذكاء الاصطناعي مثل هذه الاختبارات إذا لم ينتبه لحتمية النتائج (مثل الاعتماد على مدة التنفيذ أو خدمات خارجية). في الوقت الحالي، الذكاء الاصطناعي ليس مدركًا بالكامل لمزالق التقلب، لذلك يجب على البشر مراجعة وتوجيه العملية (“لا تستخدم اتصالات الشبكة الحقيقية”، إلخ).

اتجاه مثير: استخدام الذكاء الاصطناعي لاختبار اقتراحاته البرمجية الخاصة. على سبيل المثال، عندما ينشئ وكيل Copilot تصحيحاً ما، يمكن أن يكتب أيضًا اختبارات لذلك التصحيح ويشغلها ليتحقق من أنه حل المشكلة دون كسر أشياء أخرى. هذه قدرة ناشئة تجعل هذه الوكلاء أكثر قدرة على التحقق الذاتي.

شائعة أخرى من مجتمع الاختبار عن أداة ستسمح للمطورين بالقيام بـ“تحسين محادثي للاختبارات” – ببساطة، بعد أن يولد الذكاء الاصطناعي الاختبارات يمكنك الدردشة معه: “هذه الاختبارات جيدة، لكن أضف واحدًا مع مدخل سلبي” أو “المُعامل X صعب، تأكد من وجود اختبار يغطي أقصى نطاق للقيمة”. سيقوم الذكاء الاصطناعي بعد ذلك بتعديل أو إضافة اختبارات حسب الطلب. هذا النوع من التحكم عالي المستوى يمكن أن يمنح المطورين طريقة لتعليم الذكاء الاصطناعي احتياجات الاختبار الخاصة بنطاقهم.

خلاصة القول، الذكاء الاصطناعي في مجال الاختبار أصبح مفيدًا للغاية لجودة البرمجيات. فهو يقلل الأعمال الروتينية المرتبطة بكتابة الاختبارات ويزيد من شبكة الأمان عند تغيير الكود. وقد نُقل عن مهندس كبير في غوغل في تقرير صحفي قوله، “كان لدينا وحدة برمجية بنسبة تغطية 5% لم يرغب أحد في لمسها؛ بعد تطبيق توليد اختبارات الذكاء الاصطناعي، ارتفعت التغطية إلى 50% خلال فترة بعد ظهر واحدة. وحتى الاختبارات الأولى التي أنشأها الذكاء الاصطناعي اكتشفت خطأ في تحليل المدخلات كان قد فاتنا. اقتنعت تمامًا.” هذا يعكس شعورًا متزايدًا بأن الذكاء الاصطناعي سيصبح مساعدًا لا غنى عنه لكي يتأكد مطورونا أن الكود لن يتم إنجازه بسرعة فقط، بل أنه أيضًا سيعمل بشكل صحيح.

بيئات التطوير الذكية وبيئات التطوير المتكاملة مع الذكاء الاصطناعي

بعيدًا عن الميزات الفردية، شهد عام 2025 صعود بيئات التطوير المتكاملة الكاملة ومنصات البرمجة المدمجة بعمق مع الذكاء الاصطناعي. تهدف هذه المنصات إلى توفير بيئة شاملة حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في كل خطوة – البرمجة، تصحيح الأخطاء، إعادة هيكلة الشيفرة، الديفوبس – بدلاً من إضافة الذكاء الاصطناعي كفكرة لاحقة. دعونا نلقي نظرة على البيئات والإضافات المعززة بالذكاء الاصطناعي البارزة:

Replit Ghostwriter (الذكاء الاصطناعي في بيئة التطوير السحابية)

Replit هي بيئة تطوير متكاملة ومنصة حوسبة على الإنترنت وضعت الذكاء الاصطناعي (Ghostwriter) في صميم تجربتها. تتضمن ميزات Ghostwriter في Replit ما يلي:

• إكمال الشيفرة أثناء الكتابة (مع اقتراحات متعددة يمكنك الاختيار منها، مشابه لـCopilot).
• Ghostwriter Chat، وهو شريط جانبي يمكنك من خلاله طرح الأسئلة حول كودك أو الحصول على مساعدة (مع فهم للملفات المفتوحة لديك).
• مصّحح الأخطاء وإصلاحها: عندما يلقي برنامجك خطأ، سيقوم Ghostwriter بإبراز الخطأ وغالباً ما يشرح سببه أو يقترح حلاً في الوقت الفعلي.
• إنشاء: ربما الأكثر سحرًا، يمكنك أن تطلب من Ghostwriter إنشاء مشاريع كاملة أو مكونات متعددة الملفات. عرضوا مثالاً على إنشاء لعبة Snake من الصفر عبر المحادثة. يمكن لـGhostwriter إنشاء الملفات والكود وحتى الموارد اللازمة لتنفيذ الطلب.

Ghostwriter يدعم لغات برمجة متعددة حقاً – يعمل لتطبيقات الويب، سكربتات Python، برامج ++C وغيرها، كل ذلك في المتصفح. كما دمجت Replit ميزة Ghostwriter في تطبيقهم للجوال، بحيث يمكنك البرمجة أثناء التنقل بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

واحدة من نقاط القوة في Ghostwriter هي التكامل السلس بين التنفيذ والذكاء الاصطناعي. ونظراً لأن Replit يمكنه تشغيل الكود فورياً، يمكن لـGhostwriter تشغيل اختبارات للتحقق من الكود الذي أنشأه، أو استخدام وقت التشغيل لتحسين اقتراحاته. على سبيل المثال، إذا كنت تكتب دالة Python، فقد يقوم Ghostwriter بتجربتها مع بعض المدخلات النموذجية لمعرفة النتائج وتحسين الاقتراح (هذا لم يُذكر بشكل رسمي، لكن الرئيس التنفيذي لـReplit لمح إلى مثل هذه القدرات التي تستغل بيئة تنفيذهم).

أما قيود Ghostwriter فهي أنه مرتبط ببيئة Replit. المطورون المحترفون الذين يعملون على قواعد أكواد ضخمة في بيئات محلية لا يمكنهم (حتى الآن) استخدام Ghostwriter بسهولة في إعداداتهم الخاصة (رغم أن Replit لديها نسخة تجريبية من تطبيق سطح المكتب). كذلك، ولأنه سحابي، فإذا كانت لديك قاعدة أكواد خاصة، قد لا ترغب في استضافتها على Replit لمجرد استخدام Ghostwriter. ومع ذلك، فهو مفيد جدًا للمشاريع الشخصية، والتعلم، وحتى مشاريع الفرق الصغيرة. التسعير عبر خطة Replit Core يجعله في المتناول، والأهم أنه يأتي مع أرصدة حوسبة – أي أنك تدفع مقابل الذكاء الاصطناعي وبيئة التطوير السحابية معاً. رؤية Replit هي الوصول في النهاية إلى “تطوير برمجيات بالذكاء الاصطناعي” حيث تصف الأهداف العامة ويتولى Ghostwriter المزيد والمزيد من الأعمال الروتينية بينما تشرف أنت – وكأن لديك مطوراً مبتدئًا في الفريق.

Cursor – محرر الشيفرة بالذكاء الاصطناعي

Cursor (من Anysphere) هو محرر شيفرة مميز آخر، لكن بدلاً من أن يكون في السحابة فهو تطبيق تشغله محليًا (مع أنه يستخدم نماذج سحابية للذكاء الاصطناعي). في الأساس، اعتمد Cursor على نواة VS Code (يقال أنه مبني فعليًا على VS Code) وزادها بقدرات الذكاء الاصطناعي:

• يحتوي على إكمال تلقائي بالذكاء الاصطناعي سريع الاستجابة للغاية ويمكنه إكمال عدة أسطر طويلة (مشابه لتقنية Tabnine أو Copilot، لكن مع بعض التعديلات الخاصة بهم).
• ميزة Cursor Chat مدركة لسياق مشروعك بالكامل. يمكنك أن تطلب أشياء مثل “اعثر على جميع الأماكن التي نستخدم فيها واجهة برمجة تطبيقات الدفع وتأكد من أننا نتعامل مع الأخطاء”، وسوف يقوم بذلك من خلال قراءة ملفات مشروعك – وهو أمر يصعب على VS Code مع Copilot وحده تحقيقه بسهولة.
• وضع الوكيل (Ctrl+I): يمكنك تمييز بعض الشيفرة أو فقط استدعاء الوكيل وإعطاء تعليمات، مثل “أعد هيكلة هذه الدالة لتكون غير متزامنة” أو “قم بتنفيذ الواجهة XYZ هنا”. سيجري وكيل Cursor التغييرات اللازمة عبر الملفات. يبقيك “ضمن الحلقة” من خلال عرض الفرق لما ينوي القيام به، ويمكنك الموافقة أو التعديل. هذا يُعد أول خطوة نحو ذكاء اصطناعي حقيقي مدمج في بيئة التطوير لإعادة هيكلة الشيفرة.
• تكامل الأدوات: لدى Cursor دعم مدمج للبحث على الإنترنت (@web)، وإدراج الصور في الطلبات (يمكنك لصق لقطة شاشة للخطأ)، والتوثيق (@ للإشارة إلى الشيفرة أو المكتبات). هذا يعني أن المحرر نفسه يستطيع جلب المعرفة الخارجية في الحال – وهو أمر غالباً ما كنت ستفتح متصفحاً من أجله.
• نماذج محلية مقابل النماذج السحابية: يستخدم Cursor بشكل افتراضي نماذج سحابية قوية (GPT-4، Claude). لكن الفريق لديه أيضاً نماذج حصرية. ربما نماذج أصغر مخصصة لبعض المهام (مثل الإكمال السريع لتوفير استخدام واجهات برمجة التطبيقات). إنهم يوازنون بين السرعة والكلفة. في خطة Cursor المدفوعة لديك ميزانية لطلبات “سريعة” (تستخدم مثلاً GPT-4 8k) ثم طلبات “بطيئة” غير محدودة (قد تستخدم GPT-4 32k أو Claude، والتي قد تكون في قائمة الانتظار أكثر). التجربة أنه في معظم الأوقات، يكون الذكاء الاصطناعي متوفراً عند الحاجة بسلاسة.

والنتيجة هي أن العديد من المطورين الذين جربوا Cursor شعروا أنه كان يعزز الإنتاجية. فهو يجمع بين أدوار عدة أدوات: بدلاً من VS Code + Copilot + متصفح الإنترنت + الطرفية، Cursor يوفر كل شيء في واجهة واحدة. حتى أن البعض وصفه بأنه “بيئة تطوير متكاملة تشعر وكأنك تبرمج دائماً مع شريك ذكاء اصطناعي”. ولمن يعمل عبر لغات برمجة متعددة أو قواعد شيفرة غير مألوفة، فإن القدرة على طرح أسئلة على المحرر والحصول على إجابات فورية (مثل “ماذا تفعل هذه التعليمة النمطية؟” أو “أنشئ مثالاً سريعاً لكيفية استخدام هذه الدالة”) هو أمر لا يُقدر بثمن.

قيود Cursor: لا يزال جديداً، لذلك تنقصه بعض اللمسات (أبلغ بعض المستخدمين عن استهلاك كبير للذاكرة أو حدوث أعطال أحياناً مع المشاريع الضخمة جداً). النسخة المجانية محدودة، مما قد يسبب إحباطاً لمن لا يريد الدفع. وعلى الرغم من أنه يدعم العديد من اللغات، إلا أن لغات المؤسسات الثقيلة مثل كوبول COBOl أو الإطارات المتخصصة قد لا تحظى بدعم خاص أكثر من مجرد اكتمال نصي أساسي. عامل آخر: بعض المطورين لديهم إعدادات VS Code/IntelliJ مخصصة للغاية، والانتقال إلى محرر جديد يُعد عقبة رغم فوائد الذكاء الاصطناعي. يحاول Cursor تجاوز ذلك عبر دعم امتدادات VS Code (تعمل الكثير منها مباشرة)، لكنه لم يصل بعد إلى تطابق كامل.

JetBrains IDEs مع المساعد الذكي Junie

JetBrains (صناع IntelliJ IDEA، PyCharm، WebStorm، وغيرها) تأخروا قليلاً في دخول مجال الذكاء الاصطناعي، لكن في عام 2023 أطلقوا إضافة المساعد الذكي (في البداية باستخدام OpenAI API)، وفي عام 2025 قاموا بتحويلها إلى منتج كامل. الآن، مع JetBrains IDEs 2025.1:

• المساعد الذكي (AI Assistant) مدمج في بيئة التطوير المتكاملة (IDE) (مع حصة مجانية متاحة لأي شخص لديه ترخيص لبيئة JetBrains IDE). يوفر تحسينات في إكمال الكود، ومساعد الدردشة، ويمكنه توليد أشياء مثل التوثيق ورسائل الالتزام مباشرة في بيئة التطوير.
• جوني (Junie) هو وكيل الذكاء الاصطناعي لدى JetBrains (وكيل مشابه لوضع الوكيل في Copilot). تم تصميمه للمهام متعددة الخطوات: توليد الكود، كتابة الاختبارات، تشغيلها، وغيرها. كان جوني في مرحلة المعاينة وأصبح جاهزاً للإنتاج في أبريل 2025، لكن في البداية فقط لبعض بيئات التطوير (IntelliJ، PyCharm، WebStorm، GoLand اعتباراً من منتصف 2025). يستفيد جوني من إمكانيات البيئة المحلية ونماذج السحابة. فعلى سبيل المثال، يمكنه استخدام المترجم التحليلي لـ IntelliJ والتحليل الساكن لتوجيه تعديلاته – وهو أمر لا تستطيع الأدوات المحايدة فعله.
• الشرائح المجانية والمدفوعة: قامت JetBrains بخطوة مفاجئة إلى حد ما بتقديم شرائح ذكاء اصطناعي مجانية لجميع المستخدمين في 2025. تتيح هذه الشريحة المجانية استخداماً غير محدود للنماذج المحلية (قامت JetBrains بإعداد تكامل مع Ollama و LM Studio حتى تتمكن من تشغيل نماذج LLaMA على جهازك) وتوفر “حصة صغيرة” من استخدام الذكاء الاصطناعي السحابي. عملياً، ستحصل تلقائياً على، مثلاً، بضعة استعلامات GPT-4 أو Claude يومياً مجاناً. إذا كان لديك باقة جميع المنتجات (All Products Pack) (اشتراك JetBrains الشائع للشركات)، فإنك تحصل تلقائياً على شريحة AI Pro، التي ترفع هذه الحصة السحابية بشكل كبير. وهناك أيضاً AI Ultimate بسعر 20 دولار شهرياً للمستخدمين الكثيفين الذين يحتاجون إلى المزيد. تشير هذه الاستراتيجية التسعيرية إلى أن JetBrains لا تريد أن تكون التكلفة عائقاً أمام تبني تقنيتها الذكية – فهي تدمجها للحفاظ على المطورين على منصتها.
• أبرز الميزات: بالإضافة إلى ما سبق (تعديلات متعددة الملفات من الدردشة، سياق خارجي عبر MCP، الوضع دون اتصال بالإنترنت، البحث على الويب، وغيرها)، يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي من JetBrains أيضاً القيام بأشياء مثل شرح الكود المعقد، اقتراح خطوات إعادة هيكلة الكود، والاندماج مع عمليات التفتيش الخاصة بـ JetBrains. مثلاً، إذا أشار المحلل الساكن في بيئة التطوير إلى تحذير، يمكنك أن تطلب من الذكاء التصحيحي “أصلح هذا التحذير”، وسيقوم بالتعديل المناسب. إنها مزج رائع للأدوات المعتمدة على القواعد مع الذكاء الاصطناعي. إحدى الميزات التجريبية الجديدة: تطبيق المقاطع من الدردشة – إذا زودتك الدردشة بمقطع كود، يمكنك النقر على “تطبيق” وستقوم بيئة التطوير بوضع هذا الكود في الموقع المناسب في المصدر تلقائياً. هذا جسر ذكي بين سؤال وجواب والبرمجة الفعلية.

قوة نهج JetBrains تكمن في أن الكثير من المطورين المحترفين يستخدمون بالفعل بيئات التطوير الخاصة بها؛ إضافة الذكاء الاصطناعي إلى سير العمل المألوف (وربطه بفهرس المشروع، المترجم، المصحح، وغيرها) يجعل الأمر قوياً جداً. على سبيل المثال، يمكن لـ JetBrains تنفيذ استعلامات قاعدة بيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي مباشرة داخل DataGrip (تخيل، “اكتب استعلام SQL للعثور على جميع العملاء الذين أنفقوا أكثر من X في الشهر الماضي” وسيكمل الاستعلام تلقائياً باستخدام الوعي بالبنية + الذكاء). لديهم أيضاً ميزة في دعم النماذج المحلية – يمكن للمطورين القلقين بشأن الخصوصية استخدام نماذج LLM محلياً (ورغم أن تلك أقل قوة من GPT-4، إلا أنها أفضل من لا شيء، ومثالية للحالات دون اتصال مثل في الطائرة). اهتمام JetBrains الجاد بالذكاء الاصطناعي (حتى لدرجة بناء بروتوكول سياق النماذج الخاص بها، وربما حتى نماذجها الخاصة قريباً) يضمن أن VS Code/Copilot ليست اللعبة الوحيدة في سوق تطوير البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، كان تعليق المستخدمين الأولي متباينًا – كما ذكر موقع DevClass، حصل إضافة AI Assistant على تقييمات منخفضة (2/5) في البداية، مع شكاوى حول وجود أخطاء وأن Copilot أفضل. يبدو أن JetBrains أخذت هذه التعليقات على محمل الجد وقامت بتحسين التجربة بشكل كبير بحلول عام 2025 (وربما استفادت من استخدام نماذج أحدث مثل GPT-4.1 وAnthropic Claude 3.7 كما ذكروا). غالبًا ما أصبحت التجربة الآن أكثر سلاسة. لا تزال هناك بعض القيود: ميزات الذكاء الاصطناعي تختلف حسب اللغة وبيئة التطوير – فمثلاً، في منتصف عام 2025، لم يكن لدى Rider (لـ .NET) ميزات الذكاء الاصطناعي بسبب بعض التحديات التقنية، وكانت إصدارات Community تملك دعمًا محدودًا للذكاء الاصطناعي محليًا devclass.com. لذا، لم تصبح التجربة موحدة بعد.

تكاملات Visual Studio وVS Code

ويجدر أيضًا ذكر Microsoft Visual Studio وVS Code، خارج إطار GitHub Copilot نفسه:

• VS Code يحتوي بالطبع على Copilot، ولكنه يوفر أيضًا مجموعة كبيرة من إضافات الذكاء الاصطناعي الأخرى. هناك إضافة Codeium، وأداة AWS Toolkit من أمازون مع CodeWhisperer، وإضافة Tabnine، وغيرهم. لذلك يظل VS Code البيئة الأكثر مرونة إذا كنت ترغب في تجربة مساعدين مختلفين للذكاء الاصطناعي. كما أصبح لديه الآن عرض دردشة GitHub Copilot الرسمي، وليس فقط اقتراحات السطر الواحد.
• وتقوم مايكروسوفت أيضًا بدمج الذكاء الاصطناعي في Visual Studio (بيئة التطوير الكاملة) متجاوزة Copilot فقط. فقد قدموا IntelliCode AI لإعادة الهيكلة، والتي يمكنها استنتاج التغييرات المتكررة واقتراح تطبيقها على كامل الحل. وهناك ميزة “Developer AI” التجريبية التي تتكامل مع Azure DevOps – فمثلاً، يمكن ربط عنصر عمل بشيفرة معينة وتقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل ما إذا كان التغيير يُصلح العنصر فعلاً. في Build 2025، استعرضت مايكروسوفت ميزات مثل “ذكاء رسائل الالتزام” و“تلخيص التغييرات” و“اسأل الذكاء الاصطناعي” في أي مكان في بيئة التطوير، وجميعها تعتمد في الغالب على Copilot داخليًا. وهناك أيضًا مشروع مثير للاهتمام اسمه Visual Studio IntelliCode Generative الذي يمكنه اقتراح قيم الخصائص أو إكمال الشيفرة بناءً على نماذج مدربة أساسًا على شيفرتك (وبالرغم من ذلك، من المرجح أنه تراجع أمام Copilot الآن).

فئة أخرى ناشئة:

• الذكاء الاصطناعي في CLI وDevOps: ليست بيئة تطوير متكاملة، ولكنها جديرة بالذكر، مثلاً أداة GitHub CLI الآن تدعم gh copilot للاستعلام من الذكاء الاصطناعي حول مستودعك من سطر الأوامر (مثل “gh copilot ما الذي تغير في هذا الـPR؟” ليعطيك ملخصًا من الذكاء الاصطناعي). كما أن أنظمة CI/CD تدمج مساعدين للذكاء الاصطناعي لتحليل إخفاقات البناء أو اقتراح تحسينات لخطوات الـpipeline (على سبيل المثال، قد تقترح Azure Pipelines AI خطوات التخزين المؤقت لتسريع عمليات البناء). وهذا يوسع مجال المساعدة بالذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من محرر الشيفرة ليشمل دورة التطوير الكاملة.

خلاصة القول، تهدف بيئات تطوير البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى دمج كل هذه القدرات بشكل أصلي. وقد اشتدت المنافسة في عام 2025: ريبلت و Cursor يجربان مناهج جديدة من الصفر، وتعمل JetBrains و Microsoft على تعزيز بيئات التطوير التقليدية بالذكاء الاصطناعي، وحتى هناك لاعبون جدد مثل Windsurf (Codeium) Editor وآخرون (يذكر البعض مشروعًا يُدعى “Stackblitz Cody” لكن لا يزال الأمر غير واضح). لدى المطورين خيارات أكثر من أي وقت مضى – مما يعني أنه بإمكانهم اختيار البيئة التي تعزز إنتاجيتهم إلى الحد الأقصى.

تتنوع آراء الخبراء حول ما هو “مجرد ضجة” وما هو “فعلاً رائج” هنا: يحذّر البعض من أن إعادة كتابة بيئات التطوير حول الذكاء الاصطناعي بالكامل قد يكون مبالغًا فيه وأن الإضافات (مثل Copilot في VS Code) تغطي بالفعل 90% من الاحتياجات. في المقابل، يرى آخرون أن بيئات التطوير الأصلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تفتح آفاقًا جديدة لسير العمل (مثل تلك العوامل الذكية التي تعالج مشاريع متعددة بلمسة واحدة) والتي يصعب على الحلول الترقيعية القيام بها بسهولة. الأمر الواضح هو: جميع بيئات التطوير والمحررات الكبرى تقريبًا أصبحت تدمج الذكاء الاصطناعي الآن، وأصبح ذلك توقعًا قياسيًا لأدوات المطورين. كما قال أحد المعلقين: “بيئات التطوير بدون قدرات الذكاء الاصطناعي ستصبح ديناصورات بحلول 2027.” قد يكون ذلك فيه بعض المبالغة، لكنه يوضح أن الاتجاه يسير بقوة نحو بيئات تطوير أكثر ذكاءً ومعتمدة على الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

الخلاصة وما الذي ينتظرنا لاحقاً

لقد أكد عام 2025 أن أدوات البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ليست مجرد موضة مؤقتة – بل هي أساس في تطوير البرمجيات الحديثة. لقد شاهدنا مساعدين في توليد الكود أصبحوا أكثر نضوجًا وتنوعًا، ومهام تصحيح الأخطاء أصبحت أقل إيلامًا، ومراجعة الكود تتسارع بمساعدة مراجعون آليون، والوثائق تكتب نفسها عمليًا، والاختبار يزداد قوة بحالات اختبار يولدها الذكاء الاصطناعي، وأصبحت بيئات تطوير البرمجيات لدينا شركاء أذكياء حقيقيين.

ما هو الرائج حاليًا:

• وكلاء البرمجة الذاتية الذين يتولون مهام أكبر (وكلاء Copilot من GitHub، Junie من JetBrains، وكيل Cursor، وغيرها) – هؤلاء يدفعون حدود تمكين الذكاء الاصطناعي من معالجة سير عمل التطوير المتعدد الخطوات، من التخطيط إلى البرمجة إلى الاختبار.
• تعزيز أمان الكود بالذكاء الاصطناعي – أدوات مثل فحوصات الأمان في CodeWhisperer وميزات “Security Sentinel” القادمة تعالج مخاوف إدخال الذكاء الاصطناعي للثغرات بجعله يصلحها ويحمي الكود منها في الوقت الفعلي.
• الاندماج السلس – أفضل الأدوات تشعرك أنها جزء من سير العمل (Copilot في المحرر، Ghostwriter في Replit، ميزات موحدة في Cursor). التجارب المعقدة والمتعثرة تختفي تدريجيًا مع توجه المستخدمين للأدوات السلسة.
• الذكاء الاصطناعي المجاني أو المتاح للجميع – مع تقديم GitHub Copilot لخطة مجانية وإدراج JetBrains شريحة مجانية للذكاء الاصطناعي، هناك توجّه لجعل هذه الأدوات متاحة لكل المطورين وليس فقط القادرين على دفع الاشتراكات. هذا التوجه “رائج” لأنه سيزيد من انتشار الاعتماد عليها.

ما هو محل الضجة (يُستحسن الحذر منه):

• “الذكاء الاصطناعي سيستبدل المبرمجين” – بحلول عام 2025، نرى أن الذكاء الاصطناعي يساعد كثيراً لكنه لم يستبدل المطورين بعد. إنه يعمل على أتمتة الأكواد النمطية ويقترح الحلول، لكن لا يزال هناك حاجة للبصيرة البشرية لتصميم الأنظمة، واتخاذ القرارات، والتعامل مع المشكلات الجديدة. الضجة حول “أنك فقط تخبر الذكاء الاصطناعي بما تريد بناءه ثم تذهب لتناول القهوة” لا تزال إلى حد كبير مجرد ضجة. لا يزال يتعين عليك مراجعة عمل الذكاء الاصطناعي بعناية – فهو أشبه بمطور مبتدئ سريع جداً ولكنه أحياناً مهمل ضمن فريقك، وليس مهندساً خبيراً.
• الذكاء الاصطناعي الشامل – بعض الحملات التسويقية تدعي أن أداة واحدة هي الأفضل في كل شيء. في الواقع، كما يُظهر دليلنا، الأدوات المختلفة لها نقاط قوة مختلفة. قد يكون Copilot هو الأفضل في الترميز العام، وCodeWhisperer مناسب أكثر لـ AWS، وTabnine مناسب للتحكم المؤسسي، وهكذا. الضجة حول “أداة ذكاء اصطناعي مثالية للمطورين” تتلاشى أمام واقع وجود منظومة من الخيارات المتخصصة.
• الذكاء الاصطناعي بسياق غير محدود – بعض الشركات الناشئة تروج “لنوافذ السياق اللانهائية” وكأن الذكاء الاصطناعي يمكنه فهم قاعدة بيانات الشيفرة الكاملة لشركتك دفعة واحدة. في الواقع، لا تزال هناك حدود (سياق Claude 100K ضخم لكنه ليس بلا حدود)، والبحث المتجهي يساعد لكنه يحتاج إلى تجهيز جيد للتعليمات. هناك تقدم ملحوظ، لكن احذر الإفراط في التوقعات – فقد يواجه نموذج 100 ألف رمز صعوبة فعلية في فهم ملايين الأسطر من الشيفرة دون تقسيم ذكي. التقدم حقيقي (انظر إلى إنجازات Sourcegraph)، لكن ضع التوقعات في إطارها الواقعي.

ما هو القادم:

• دمج أعمق في بيئات التطوير: توقع أن تقوم Visual Studio وVS Code وJetBrains وغيرها بالجمع بشكل أكبر بين كتابة الشيفرة ومراجعتها/تشغيلها. من المرجح أن يتم ربط الذكاء الاصطناعي بأنظمة التحكم بالإصدار (تخيل دمج الشيفرات بمساعدة الذكاء الاصطناعي أو توليد قوالب طلبات السحب تلقائياً بناءً على تغييرات الشيفرة). رأينا بعض ملامح ذلك مع رسائل الالتزام وتلخيصات PR التي ينشئها Copilot.
• أدوات تطوير ذكاء اصطناعي متخصصة في المجالات: قد نرى أدوات ترميز بالذكاء الاصطناعي مصممة لمجالات محددة – مثلاً، مساعدين برمجيين لدفاتر علوم البيانات (بعضها موجود مثل ذكاء Azure في Notebooks)، أو تطوير برمجة C المضمنة (حيث يكون الذكاء الاصطناعي على دراية بقيود الذاكرة). مع إمكانية ضبط LLMs أو توجيهها بشكل خاص، يمكن للأدوات المتخصصة أن تتفوق على العامة في بعض الصناعات.
• أتمتة أكثر “ذاتية التصرف”: الوكلاء الحاليون ينفذون المهام عند الطلب. في المستقبل قد يكون لدينا ذكاء اصطناعي يراقب مشاريعنا باستمرار: مثلاً، ذكاء اصطناعي يعمل بشكل مستمر في CI، وكلما فشل البناء أو ظهرت ثغرة أمنية جديدة في مكتبة يقوم بفتح طلب سحب للإصلاح تلقائياً. GitHub يلمح بالفعل لربط Copilot مع Dependabot وActions لهذا النوع من السيناريوهات. ببساطة، قد يكون الذكاء الاصطناعي عضواً آلياً في الفريق يتولى الصيانة الدورية.
• التعاون والتعليم: قد تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي في البرمجة تعاونية – مثلاً، مبرمجان وبوت ذكاء اصطناعي يعملون معاً في البرمجة الثنائيّة في الوقت الفعلي. أيضاً في مجال التعليم، ستلعب أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي دوراً كبيراً في طريقة تدريس البرمجة (بعض أساتذة علوم الحاسب بدأوا بالفعل استخدام GitHub Copilot كمساعد تدريسي أو يسمحون باستخدامه في الواجبات للتركيز على حل المشكلات). قد نحصل مستقبلاً على “مرشدين ذكاء اصطناعي” للمطورين الجدد، يرشدونهم خلال المهام ويشرحون المفاهيم (مثل ChatGPT، ولكن بشكل أكثر تنظيماً).
• التنظيم والأخلاقيات: هناك أيضًا على الأفق أسئلة تتعلق بترخيص المصادر المفتوحة والكود الذي يتم توليده بواسطة الذكاء الاصطناعي. واجه Copilot جدلاً حول أكواد مقتبسة من GPL في إنتاجه. بحلول عام 2025، قامت العديد من الأدوات (مثل CodeWhisperer، Tabnine، وغيرها) بتطبيق مرشحات ونسب المصدر. قد نشهد حلولاً أكثر رسمية، مثل معيار صناعي لنسبة مصادر الأكواد بواسطة الذكاء الاصطناعي، أو ربما قدرة الذكاء الاصطناعي على التقيد باستخدام الكود الخاضع لتراخيص معينة فقط في الاقتراحات. هناك جانب أخلاقي أيضًا – التأكد من أن هذه الأدوات لا تنشر أنماط كود غير آمنة أو متحيزة أو ممارسات سيئة. هناك حديث عن شهادات أو معايير امتثال لمساعدي الذكاء الاصطناعي (خصوصًا للبرمجيات الحساسة للسلامة). لذا أحد “ما سيأتي قريبًا” على الأرجح هو بعض الحوكمة حول أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي في المؤسسات أو الصناعات الخاضعة للتنظيم.

في الختام، إنه وقت مشوّق للغاية لتكون مطور برمجيات. أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي في عام 2025 تعزز الإنتاجية بشكل هائل وتزيل الرتابة من العديد من المهام، كما تقدّم أيضًا أساليب عمل جديدة لم تكن ممكنة من قبل. وكأي تكنولوجيا ناشئة، هناك منحنى تعلم وحاجة إلى التمييز في استخدامها. لكن الإجماع بين الخبراء هو أن من يتبنون هؤلاء المساعدين الذكاء الاصطناعي سيحققون ميزة تنافسية في سرعة وجودة التطوير. وكما عبر أحد نواب رئيس البرمجيات مازحًا: “الأمر ليس بين الذكاء الاصطناعي أو البشر، بل الذكاء الاصطناعي مع البشر – ومعًا، نطلق الميزات أسرع من أي وقت مضى، وبأخطاء أقل.”

الدليل النهائي يوضح فعلاً ما هو الساخن (عملي، وسيبقى)، وما هو مجرد دعاية (يحتاج الحذر)، وما هو قادم (اتجاهات يجب مراقبتها). إذا لم تجرب بعض هذه الأدوات بعد، الآن هو الوقت المناسب – حاجز الدخول منخفض (العديد منها مجاني)، والمكاسب المحتملة كبيرة. برمجة سعيدة مع أصدقائك الجدد من الذكاء الاصطناعي!

المصادر:

• دومكه، توماس. “GitHub Copilot: تعرف على وكيل البرمجة الجديد.” مدونة GitHub – أخبار المنتجات (مايو 2025)
• ثوروت، بول. “Build 2025: تحديثات كبيرة لـ GitHub Copilot…” Thurrott.com (19 مايو 2025)
• سجل تغييرات GitHub. “مراجعة كود GitHub Copilot… (معاينة خاصة).” (29 أكتوبر 2024)
• إرشاد بوخ. “Amazon CodeWhisperer يقدم معالجة شفرة برمجية مدعومة بالذكاء الاصطناعي…” مدونة أخبار AWS (26 نوفمبر 2023)
• توثيق Amazon CodeWhisperer. “CodeWhisperer أصبح جزءًا من Amazon Q Developer.” (مايو 2025)
• MetaDesignSolutions. “Copilot X مقابل Amazon CodeWhisperer 2025.” (مقالة مدونة)
• جود، كريستوفر. “Tabnine في مؤتمر NVIDIA GTC 2025… الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.” مدونة Tabnine (25 مارس 2025)
• ديشموخ، أمييا. “توسيع الذكاء الاصطناعي المؤسساتي: إنهاء Tabnine Basic.” مدونة Tabnine (25 مارس 2025)
• DevClass (تيم أندرسون). “JetBrains تطلق Junie AI agent… وتضيف خطة مجانية.” (16 أبريل 2025)
• مالتسيفا، آنا. “مساعد الذكاء الاصطناعي من JetBrains: أذكى، وأكثر قدرة، وخطة مجانية جديدة.” مدونة JetBrains (أبريل 2025)
• باتيل، ريا. “إعلان عن Copilot مجاني لـ Visual Studio.” مدونة Visual Studio (23 يناير 2025)
• مدونة UI Bakery (دورا غوروفا). “ما هو كورسر AI؟… (كل ما تحتاج معرفته).” (18 إبريل 2025)
• رويترز (تشاندني شاه). “أوبن إيه آي توافق على شراء ويندسيرف (كوديوم) مقابل حوالي 3 مليارات دولار.” (5 مايو 2025) reuters.com
• رويترز (بنغالورو). “غوغل تدفع 2.4 مليار دولار لترخيص تكنولوجيا ويندسيرف، حسب تقارير وول ستريت جورنال.” (11 يوليو 2025)
• Dev.to (مايكل أماشري). “لماذا يعتبر ويندسيرف أفضل محرر أكواد ذكاء اصطناعي مجاني… (تحديث الإحباطات).” (16 نوفمبر 2024؛ تم التحديث في 31 مايو 2025)
• مدونة Qodo (سابقًا CodiumAI). “TestGPT: الذكاء الاصطناعي التوليدي لنزاهة الشيفرة.” (2024)