- أداة ChatGPT هي أداة ذكاء اصطناعي تساعد المطورين على كتابة التعليمات البرمجية وتصحيحها وتحسينها بسرعة، وتتعامل مع مهام مثل إنشاء التعليمات البرمجية وشرح المنطق المعقد واقتراح أفضل الممارسات بلغات مثل Python وJava وC++.
- على الرغم من قوته في تسريع عملية التطوير، إلا أن ChatGPT لا يمكن الاعتماد عليه دائمًا في البرمجة المعقدة لأنه قد ينتج عنه أخطاء، ويفتقر إلى التنفيذ في الوقت الفعلي، ولا يمكنه تتبع قواعد الشيفرات البرمجية الكبيرة عبر ملفات متعددة.
- يمكن للمطوِّرين الحصول على أفضل النتائج من خلال إعطاء مطالبات محددة، وطلب تفسيرات، والتحقق من التعليمات البرمجية التي ينشئها الذكاء الاصطناعي، واستخدام ChatGPT للمهام المتكررة مثل كتابة البرامج النصية أو إنشاء حالات الاختبار.
يقوم المطورون بكتابة أكواد برمجية أكثر من أي وقت مضى، ولكن لا تتم كتابتها كلها بواسطة البشر. لقد أصبحت روبوتات الدردشة الآلية ومساعدات البرمجة مثل ChatGPT عنصرًا أساسيًا في تطوير البرمجيات، حيث تعدك ببرمجة أسرع وتصحيح فوري وحلول محسنة.
يقول البعض أن ChatGPT يُغيّر قواعد اللعبة، ويصحح التعليمات البرمجية ويجعل التطوير أكثر كفاءة. ولكن على عكس وكيل الذكاء الاصطناعي الحقيقي، الذي يمكن أن يعمل بشكل مستقل في عمليات سير العمل المعقدة، لا يزال ChatGPT يعتمد على مدخلات المستخدم والإشراف.
تفصّل هذه المقالة ما يمكن لـ ChatGPT القيام به وما لا يمكن أن يقوم به، وتضع قدراته البرمجية على المحك. هل هو مجرد إكمال تلقائي ذكي، أم يمكن الاعتماد عليه للتطوير الجاد في عام 2025؟
ما الذي يمكن أن تفعله ChatGPT في البرمجة
ChatGPT هي أداة ذكاء اصطناعي قوية يمكن استخدامها لكتابة التعليمات البرمجية بلغات البرمجة مثل C++، وجافا، وبايثون. تستخدم هذه الأداة معالجة اللغة الطبيعية لفهم الأسئلة التي يطرحها المستخدمون ثم تُنشئ أجزاءً من التعليمات البرمجية مع حلولها.
إنه الأفضل في توليد التعليمات البرمجية النمطية وتصحيح الأخطاء وشرح المنطق المعقد. فهو يعمل على أتمتة مهام الترميز المتكررة، مما يحرر المطورين من كتابة التعليمات البرمجية النمطية.
إنها أداة قوية لإعادة الهيكلة والتحسين، مما يسمح للمطورين بتحسين الكفاءة وتبسيط المنطق وتطبيق أفضل الممارسات للحصول على شيفرة أنظف. تحسنت هذه الميزات مع إضافة Canvas في أكتوبر 2024.
هل كود ChatGPTموثوق به؟
يمكن ChatGPT توفير وقت المطورين من خلال توليد التعليمات البرمجية النمطية، مما يقلل من الجهد اليدوي في المهام المتكررة. يتعامل بسهولة مع حلول البرمجة البسيطة ولكنه يواجه صعوبة في البرمجة المعقدة، مما يؤدي أحياناً إلى نتائج غير صحيحة أو غير فعالة.
في حين أنه يسرّع من عملية التطوير، إلا أن مخرجاته ليست موثوقة دائمًا -فالإشراف البشريضروري لتنقيح وتصحيح الأخطاء وضمان جودة التعليمات البرمجية قبل التنفيذ.
هل يمكن ChatGPT حل مشاكل البرمجة؟
يمكن أن يساعد ChatGPT في حل مشاكل الترميز، لكن محدوديته تجعله غير موثوق به في المهام المعقدة. في حين أنه يوفر إجابات سريعة، إلا أنه يواجه صعوبات في حل المشاكل الأعمق بسبب القيود النموذجية المتأصلة.
أين تقصر ChatGPT في حل المشكلات:
- انقطاع المعرفة: يفتقر إلى الوعي بالأطر والمكتبات والتحديثات الجديدة.
- سياق متعدد الملفات: لا يمكن تعقب التبعيات عبر ملفات متعددة أو قواعد شفرات كبيرة.
- الذاكرة طويلة المدى: تفقد السياق على مدى التفاعلات الممتدة، مما يؤدي إلى تناقضات.
- لا يوجد تنفيذ أو تحقق من الصحة: ينشئ رمزًا ولكن لا يمكن تشغيله أو التحقق من دقته.
- قيود المنطق والاستدلال: صعوبات مع التعقيد الخوارزمي والقرارات على مستوى النظام.
على الرغم من أن ChatGPT رائع للإصلاحات السريعة، إلا أنه يتطلب إشرافاً بشرياً لأي شيء يتجاوز حل المشاكل الأساسية.
كيفية البرمجة باستخدام ChatGPT
ChatGPT هو مساعد ترميز قوي، لكن استخدامه بفعالية يتطلب أفضل الممارسات. يمكن أن يساعد في إنشاء التعليمات البرمجية، وتصحيح الأخطاء، والتحسين، والتعلم، وأتمتة سير العمل. إليك كيف يمكن للمطورين تحقيق أقصى استفادة من ChatGPT.
1. توليد التعليمات البرمجية بكفاءة
بإمكان ChatGPT إنشاء دوال، ونقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات، واستعلامات قاعدة البيانات، وغيرها. للحصول على أفضل النتائج:
- كن محددًا في المطالبات - بدلًا من "اكتب دالة تسجيل دخول"، اطلب "اكتب دالة تسجيل دخول آمنة باستخدام لغة Python باستخدام bcrypt ومصادقة JWT."
- طلب التفسيرات - اطلب "اشرح هذه الدالة سطراً بسطر" لفهم المنطق وراء التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
- التكرار والتنقيح - تابع مع "اجعل هذه الدالة أكثر كفاءة" أو "أعد صياغة هذه الدالة باستخدام اصطلاحات فيثونية."
2. تصحيح الأخطاء وإصلاحها
يمكن لـ ChatGPT تحليل التعليمات البرمجية المعطلة واقتراح إصلاحات وتفسير رسائل الخطأ.
- توفير رسالة الخطأ كاملة - لا يمكن للذكاء الاصطناعي تصحيح الأخطاء بفعالية إلا عندما يعرف الخطأ.
- استخدم تصحيح الأخطاء خطوة بخطوة - اسأل "ما الخطأ في هذه الوظيفة؟" متبوعًا ب "كيف يمكنني إصلاح هذا الخطأ؟
- تحقق من إصلاحات الذكاء الاصطناعي - يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم اقتراحات غير صحيحة، لذا اختبر استجاباته دائمًا.
3. أتمتة المهام المتكررة
يمكن للمطوِّرين استخدام ChatGPT لإنشاء برامج نصية لمعالجة الملفات ومعالجة البيانات وسير عمل الأتمتة.
- اطلب نصوص CLI النصية - "اكتب نص برمجي Bash لإعادة تسمية جميع الملفات في مجلد."
- إنشاء حالات اختبار - "اكتب اختبارات الوحدة لهذه الدالة باستخدام Jest."
- إنشاء استعلامات SQL - "إنشاء استعلام SQL لجلب أفضل 10 عملاء حسب الإيرادات."
4. فهم وتنفيذ أفضل الممارسات الأمنية
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد المطورين على كتابة أكواد برمجية أكثر أماناً وسلامة من خلال اتباع أفضل الممارسات في المجال.
- التحقق من وجود ثغرات أمنية - "هل تنطوي هذه الوظيفة على أي مخاطر أمنية؟
- تحسين المصادقة - "تنفيذ مصادقة OAuth2 لواجهة برمجة التطبيقات هذه."
- تعقيم المدخلات - "كيف يمكنني منع حقن SQL في هذا الاستعلام؟
5. تعلم التقنيات الجديدة وأفضل الممارسات
ChatGPT هو مدرس خصوصي عند الطلب لتعلم لغات البرمجة الجديدة وأطر العمل والمكتبات.
- فهم المفاهيم الجديدة - "شرح كيفية عمل الإغلاق في JavaScript".
- احصل على أمثلة على بناء الجملة - "أرني كيفية إنشاء واجهة برمجة تطبيقات REST في FastAPI."
- تعلم أنماط التصميم - "اشرح نمط Singleton مع مثال في Python."
أشياء ترميز رائعة يمكنك القيام بها Chatgpt
لقد تطورت ChatGPT إلى ما هو أبعد من مجرد إنشاء مقتطفات برمجية بسيطة؛ فهي تقدم الآن ميزات متقدمة تعزز تجربة البرمجة بشكل كبير. فيما يلي بعض الطرق المبتكرة للاستفادة من ChatGPT في مهام البرمجة الأكثر تطوراً:
1. نشر نماذج GPT مخصصة لاحتياجات برمجة محددة
يمكن للمطوّرين إنشاء نماذج GPT مخصصة مصممة خصيصاً للغات برمجة أو أطر عمل أو أنماط ترميز محددة. يضمن هذا التخصيص الالتزام بأفضل الممارسات والاتساق عبر المشاريع.
2. استخدام ميزة Canvas لتحرير التعليمات البرمجية التفاعلية
توفر خاصية Canvas في ChatGPT بيئة تفاعلية حيث يمكن للمطورين إنشاء التعليمات البرمجية وتعديلها وتكرارها مباشرةً داخل واجهة الدردشة. يعمل هذا التكامل السلس على تبسيط عملية التطوير من خلال السماح بإجراء تعديلات في الوقت الفعلي وتقديم ملاحظات فورية.
3. الاستفادة من النماذج المنطقية المتقدمة لحل المشكلات المعقدة
تم تصميم نماذج التفكير المنطقي المتقدمة من OpenAI مثل o1 و o3، لمعالجة تحديات الترميز المعقدة. تعمل هذه النماذج على تعزيز الاتساق المنطقي وتقليل الأخطاء وتوفير حلول متطورة لتصميم الخوارزميات المعقدة وتصحيح الأخطاء وتوجيه بنية النظام.
4. توليد تمثيلات مرئية باستخدام Mermaid.js
تستطيع ChatGPT إنتاج مخططات Mermaid.js البيانية لتصور هياكل النظام وسير العمل والخوارزميات. تساعد هذه الوسائل البصرية في التخطيط، وشرح الأنظمة المعقدة، وتحسين الفهم العام لهياكل التعليمات البرمجية.
5. إنشاء نماذج واجهة المستخدم ومفاهيم التصميم مع تكامل DALL-E
من خلال التكامل مع DALL-E، تُمكِّن ChatGPT المطورين من إنشاء محتوى مرئي مثل نماذج واجهة المستخدم، ومخططات تصميم النظام، والفن التصوري. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص لتطوير الواجهة الأمامية وتخطيط المشاريع، مما يوفر سياقاً مرئياً لمشاريع الترميز.
هل يجب أن تعتمد على ChatGPT للبرمجة؟
على الرغم من أن ChatGPT لا يمكن أن تحل محل المطورين البشريين بشكل كامل، إلا أن تطبيقها المحتمل لإنشاء الحلول بسرعة يعني أن بعض المهام قد لا تحتاج إلى مدخلات بشرية. ومن المحتمل أن يؤدي ذلك إلى انخفاض الطلب على مجموعات مهارات معينة.
في البرمجة، تتفوق ChatGPT في توليد التعليمات البرمجية النمطية واكتشاف الأنماط واقتراح التحسينات بسرعة مذهلة. فهو يعمل على تبسيط المهام المتكررة، مما يسمح للمهندسين بالتركيز على مسؤوليات أكثر استراتيجية وابتكارية.
ومع تطور التكنولوجيا، سيشكل مهندسو البرمجيات الذين يكيّفون هذه الأدوات ويوجهونها تطبيقاتها المستقبلية وتأثيرها في الصناعة.
نشر نماذج OpenAI في خطوط أنابيب DevOps
استفد من نفس الذكاء الاصطناعي الذي يحرك ChatGPT لإنشاء أتمتة قائمة على الدردشة والسماح للمطورين لديك بتعزيز دورات التطوير الخاصة بهم.
باستخدام Botpress يمكنك دمج نماذجOpenAI بسلاسة، وتوحيد أدوات DevOps - مثل Jira GitHub Slack وواجهات برمجة تطبيقات REST - والتعاون مع فريقك في الوقت الفعلي.
من خلال تفريغ المهام المتكررة أو المستهلكة للوقت إلى الذكاء الاصطناعي، يمكن للمطورين التركيز على الجوانب الأكثر إبداعاً وتعقيداً في هندسة البرمجيات.
ابدأ اليوم - إنهمجاني.
الأسئلة الأكثر تداولًا
1. ما هي أوجه القصور الرئيسية في ChatGPT مقارنةً بالمطور البشري؟
تتمثل القيود الرئيسية في ChatGPT مقارنةً بالمطور البشري في افتقارها إلى التفكير العميق، وعدم قدرتها على الحفاظ على سياق المشروع على المدى الطويل، وغياب الخبرة في البرمجة في العالم الحقيقي. فهي لا تستطيع اتخاذ قرارات معمارية أو تصحيح حالات الحافة غير المتوقعة بالطريقة التي يستطيع المطور المتمرس اتخاذها.
2. هل يمكن ل ChatGPT أن يتعلم من قاعدة التعليمات البرمجية الحالية لتحسين اقتراحاته؟
لا يتعلّم ChatGPT تلقائيًا من قاعدة التعليمات البرمجية الموجودة لديك، ولكن يمكنك توفير الملفات أو السياق ذي الصلة باستخدام أدوات مثل التضمينات، أو GPTs المخصصة، أو واجهات برمجة التطبيقات لجعل إجاباته أكثر تخصيصًا. هذا السياق مؤقت ولا يُغيّر من تدريب النموذج.
3. هل يدعم ChatGPT البرمجة بلغات البرمجة المتخصصة أو الأقل شهرة؟
نعم، يدعم ChatGPT البرمجة بلغات البرمجة المتخصصة أو الأقل شيوعًا، لكن جودة المخرجات قد تكون غير متناسقة. يعمل بشكل أفضل مع اللغات المستخدمة على نطاق واسع مثل بايثون وجافا سكريبت وجافا التي تحتوي على المزيد من بيانات التدريب.
4. هل هناك طريقة لتدريب أو ضبط ChatGPT stack تقنية أو مشروع معين؟
أجل، يمكنك ضبط نماذج GPT باستخدام واجهة برمجة تطبيقات OpenAIأو استخدام أدوات مثل GPTs المخصصة واستدعاء الدالة لمواءمة النموذج مع stack التقنيات أو منطق العمل لديك. ومع ذلك، يتطلب الضبط الدقيق بيانات تدريب منسقة ولا يكون فورياً.
5. هل يمكن للفرق استخدام ChatGPT بشكل تعاوني في الوقت الفعلي أثناء مراجعات التعليمات البرمجية أو تخطيط سباق السرعة؟
لا يدعم ChatGPT التعاون في الوقت الحقيقي الأصلي، ولكن يمكن للفرق دمجه في منصات مثل Slack أو GitHub أو Notion للمساعدة في مراجعات التعليمات البرمجية والتخطيط بشكل غير متزامن. بالنسبة للتعاون المباشر، تستخدم بعض الفرق وكلاء مدمجين عبر أدوات مثل Botpress.
.webp)
