قرارات الهندسة المعمارية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

تحدي الهندسة المعمارية

المشاريع المعقدة تتطلب قرارات معمارية مدروسة تؤثر على:

• قابلية التوسع والأداء
• تجربة المطور
• عبء الصيانة
• وقت الوصول للسوق

مساعدو الذكاء الاصطناعي يمكنهم تسريع هذه القرارات من خلال تحليل الأنماط، اقتراح المقايضات، ومساعدتك في استكشاف الخيارات بشكل منهجي.

استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الهندسة المعمارية

التعرف على الأنماط

claude "حلل هيكل قاعدة الكود هذه وحدد:
1. الأنماط المعمارية الحالية المستخدمة
2. التناقضات أو الأنماط المضادة
3. فرص التحسين
4. نقاط الديون التقنية"

Claude Code سيفحص مشروعك ويقدم رؤى:

## تحليل الهندسة المعمارية

### الأنماط الحالية
- **هندسة المكونات**: React مع مجلدات قائمة على الميزات
- **إدارة الحالة**: Redux Toolkit مع نمط slices
- **طبقة API**: REST مع wrapper fetch مخصص
- **التنسيق**: Tailwind CSS مع أنماط على مستوى المكونات

### المشاكل المحددة
1. نهج جلب بيانات مختلط (useEffect vs React Query)
2. معالجة أخطاء غير متسقة عبر استدعاءات API
3. منطق الأعمال متناثر في المكونات vs الخدمات
4. غياب تجريد طبقة المجال

### التوصيات
1. التوحيد على React Query لحالة الخادم
2. إنشاء نظام حدود أخطاء مركزي
3. استخراج منطق الأعمال لخدمات المجال
4. النظر في module federation للتوسع

اختيار الإطار والمكتبة

نهج مصفوفة القرار

claude "أحتاج إضافة ميزات الوقت الحقيقي لتطبيق Next.js هذا.
قارن هذه الخيارات لحالة استخدامنا:
1. Socket.io
2. Pusher
3. Ably
4. Supabase Realtime

اعتبر: مكدسنا الحالي، حجم الفريق (3 مطورين)،
النطاق المتوقع (10 آلاف مستخدم متزامن)،
وقيود الميزانية."

الذكاء الاصطناعي يقدم تحليلًا منظمًا:

المعيار	Socket.io	Pusher	Ably	Supabase
التكامل	متوسط	سهل	سهل	الأسهل
قابلية التوسع	ذاتي الإدارة	مُدار	مُدار	مُدار
التكلفة عند 10k	تكاليف الخادم	$$$$	$$$	$$
منحنى التعلم	متوسط	منخفض	منخفض	منخفض
التوافق مع مكدسنا	جيد	جيد	جيد	الأفضل

التوصية: Supabase Realtime—نستخدم Supabase بالفعل للمصادقة، أقل عبء تكامل، فعال من حيث التكلفة عند النطاق المستهدف.

قرارات Monorepo vs Polyrepo

تحليل الحالة الحالية

claude "لدينا 3 مستودعات منفصلة:
- frontend (Next.js)
- backend-api (Node/Express)
- shared-types (أنواع TypeScript)

حلل إذا كان الدمج في monorepo منطقيًا.
اعتبر: تعقيد CI/CD، مشاركة الأنواع، احتياجات النشر."

تخطيط الهجرة الموجه بالذكاء الاصطناعي

claude "أنشئ خطة هجرة من polyrepo الحالي
إلى Turborepo monorepo. ضمّن:
1. هيكل الدليل
2. تكوين الحزم المشتركة
3. تحديثات خط أنابيب CI/CD
4. استراتيجيات تخفيف المخاطر"

الخدمات المصغرة vs Monolith

عندما يوصي الذكاء الاصطناعي بالبقاء Monolithic

المستخدم: "هل يجب تقسيم تطبيقنا إلى خدمات مصغرة؟"

Claude: "بناءً على تحليلي لقاعدة الكود:

**الحالة الحالية:**
- 15 ألف سطر كود
- فريق من 3 أشخاص
- هدف نشر واحد
- منطق مجال مرتبط بشكل وثيق

**التوصية: ابقَ Monolithic**

الأسباب:
1. حجم الفريق لا يدعم عبء الخدمات المصغرة
2. حدود المجال ليست واضحة بعد
3. لم يتم تحديد اختناقات توسع
4. سيُدخل تعقيد الشبكة قبل أوانه

**البديل: Modular Monolith**
هيكل الكود في وحدات واضحة يمكن أن تصبح
خدمات لاحقًا، لكن انشر كوحدة واحدة الآن.

توثيق الهندسة المعمارية مع الذكاء الاصطناعي

توليد مخططات C4

claude "أنشئ مخطط C4 Context لنظامنا.
ضمّن:
- واجهة Next.js الأمامية
- Node.js API
- قاعدة بيانات PostgreSQL
- Auth0 للمصادقة
- Stripe للمدفوعات
- SendGrid للبريد الإلكتروني"

الذكاء الاصطناعي يولد PlantUML أو Mermaid:

C4Context
    title مخطط سياق النظام

    Person(user, "المستخدم النهائي", "يستخدم التطبيق")

    System(webapp, "تطبيق الويب", "واجهة Next.js")
    System(api, "خادم API", "خادم Node.js")

    SystemDb(db, "قاعدة البيانات", "PostgreSQL")

    System_Ext(auth0, "Auth0", "المصادقة")
    System_Ext(stripe, "Stripe", "المدفوعات")
    System_Ext(sendgrid, "SendGrid", "البريد الإلكتروني")

    Rel(user, webapp, "يستخدم", "HTTPS")
    Rel(webapp, api, "استدعاءات API", "HTTPS")
    Rel(api, db, "يقرأ/يكتب")
    Rel(api, auth0, "يُصادق")
    Rel(api, stripe, "يُعالج المدفوعات")
    Rel(api, sendgrid, "يُرسل البريد")

سجلات القرار مع الذكاء الاصطناعي

توليد ADRs

claude "أنشئ ADR (سجل قرار هندسي) لـ
اختيار React Query بدلاً من Redux لحالة الخادم.
اتبع قالب ADR القياسي."

الذكاء الاصطناعي يولد ADR منظم:

# ADR-003: React Query لحالة الخادم

## الحالة
مقبول

## السياق
تطبيقنا يخلط حالة UI المحلية وبيانات الخادم المخزنة مؤقتًا
في Redux، مما يؤدي إلى منطق مزامنة معقد ومشاكل
بيانات قديمة.

## القرار
اعتماد React Query لجميع إدارة حالة الخادم مع
الاحتفاظ بـ Redux Toolkit لحالة UI الخاصة بالعميل فقط.

## العواقب

### إيجابي
- إبطال تلقائي للذاكرة المؤقتة
- حالات تحميل/خطأ مدمجة
- تقليل الكود المتكرر
- فصل أفضل للاهتمامات

### سلبي
- منحنى تعلم للفريق
- مكتبتان لإدارة الحالة
- جهد هجرة مطلوب

### محايد
- حجم الحزمة مشابه
- أنماط الاختبار تتغير

أفضل الممارسات لاستشارة الهندسة المعمارية بالذكاء الاصطناعي

1. قدم السياق الكامل: شارك القيود، حجم الفريق، متطلبات النطاق
2. اطلب المقايضات: اطلب الإيجابيات/السلبيات، ليس فقط التوصيات
3. تحقق من الافتراضات: اجعل الذكاء الاصطناعي يشرح المنطق
4. كرر على الخيارات: استكشف مسارات متعددة قبل القرار
5. وثق القرارات: استخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد ADRs للمرجع المستقبلي

الدرس التالي

سنطبق هذه المبادئ لبناء ميزة full-stack عبر هيكل monorepo. :::