lesson-01

تعلم كيف استخدم فريق البرمجة متعددة الوكلاء بالذكاء الاصطناعي لتحديث منصة تجارة إلكترونية قديمة تحتوي على 500 ألف سطر برمجي.

نظرة عامة على المشروع

الشركة: MegaShop (افتراضية) التحدي: الانتقال من تطبيق PHP/jQuery متجانس إلى بنية Next.js/Node.js حديثة الجدول الزمني: 6 أشهر بمساعدة الذكاء الاصطناعي (مقابل 18 شهراً تقديرياً بالطريقة التقليدية) الفريق: 4 مطورين + وكلاء ذكاء اصطناعي

النظام القديم

المكدس القديم:
├── PHP 5.6 متجانس
├── MySQL مع 200+ جدول
├── واجهة jQuery (بدون مكونات)
├── بدون تغطية اختبارات
├── منطق أعمال مترابط بشدة
└── 8 سنوات من الديون التقنية

المرحلة 1: التقييم بالذكاء الاصطناعي

استخدم الفريق Claude Code لتحليل قاعدة الكود بالكامل:

# تحليل قاعدة الكود الأولي
claude "حلل قاعدة كود PHP هذه. حدد:
1. مجالات الأعمال الأساسية
2. علاقات قاعدة البيانات
3. نقاط التكامل
4. نقاط الديون التقنية الساخنة
5. أولويات الترحيل"

خريطة البنية المولدة بالذكاء الاصطناعي

المجالات المحددة:
├── كتالوج المنتجات (45 ألف سطر)
│   ├── تعقيد عالي
│   ├── تكاملات كثيرة
│   └── الأولوية: متوسطة
├── سلة التسوق (15 ألف سطر)
│   ├── تعقيد متوسط
│   ├── حالة مبنية على الجلسة
│   └── الأولوية: عالية (واجهة العميل)
├── الدفع/المدفوعات (30 ألف سطر)
│   ├── مسار حرج
│   ├── يتطلب توافق PCI
│   └── الأولوية: منخفضة (مخاطر)
├── إدارة المستخدمين (20 ألف سطر)
│   ├── تعقيد منخفض
│   ├── تكامل المصادقة
│   └── الأولوية: عالية (أساس)
└── إدارة الطلبات (25 ألف سطر)
    ├── سير عمل معقد
    ├── تكامل ERP
    └── الأولوية: متوسطة

المرحلة 2: تنفيذ نمط Strangler Fig

إعداد نمط الترحيل

// توجيه بوابة API (النظام الجديد)
// gateway/src/routes.ts

import { Router } from 'express';
import { legacyProxy } from './legacy-proxy';
import { newServices } from './services';

const router = Router();

// نقاط النهاية المرحلة -> خدمات جديدة
router.use('/api/v2/users', newServices.users);
router.use('/api/v2/cart', newServices.cart);

// لم يتم ترحيلها بعد -> وكيل للقديم
router.use('/api', legacyProxy);

// ترحيل محكوم بعلامات الميزات
router.use('/api/v2/products', (req, res, next) => {
  if (featureFlags.isEnabled('new-product-service', req.user)) {
    return newServices.products(req, res, next);
  }
  return legacyProxy(req, res, next);
});

المرحلة 3: سير العمل متعدد الوكلاء

نسق الفريق وكلاء ذكاء اصطناعي متعددين للعمل المتوازي:

# تكوين تنسيق الوكلاء
agents:
  architect:
    tool: claude-code
    role: "تصميم APIs ومراجعة PRs"

  backend-dev:
    tool: cursor
    role: "تنفيذ خدمات Node.js"

  frontend-dev:
    tool: cursor
    role: "بناء مكونات React"

  test-engineer:
    tool: claude-code
    role: "توليد مجموعات الاختبار"

  migration-specialist:
    tool: devin
    role: "سكريبتات ترحيل البيانات"

المرحلة 4: النتائج والمقاييس

المقاييس الرئيسية

المقياس	قبل	بعد	التحسن
وقت تحميل الصفحة	4.2 ثانية	0.8 ثانية	أسرع بـ 81%
استجابة API	450 مللي ثانية	85 مللي ثانية	أسرع بـ 81%
تغطية الاختبارات	0%	87%	خط أساس جديد
تكرار النشر	أسبوعياً	يومياً	زيادة 7 أضعاف
معدل الحوادث	12/شهر	2/شهر	انخفاض 83%

الدروس المستفادة

ما نجح بشكل جيد

1. التحليل بالذكاء الاصطناعي: حدد Claude Code أنماطاً فاتت البشر
2. التطوير المتوازي: ضاعف نهج الوكلاء المتعددين الإنتاجية
3. Strangler Fig: ترحيل بدون توقف مع طرح تدريجي
4. توليد الاختبارات: أنشأ الذكاء الاصطناعي مجموعات اختبار شاملة تلقائياً

التحديات التي واجهتنا

1. حدود السياق: الملفات الكبيرة تطلبت استراتيجيات تقسيم
2. غرابة القديم: قواعد أعمال غير موثقة احتاجت معرفة بشرية
3. اختبار التكامل: سيناريوهات معقدة تطلبت إشرافاً بشرياً
4. تبني الفريق: منحنى تعلم للتعاون الفعال مع الذكاء الاصطناعي

:::