Nerd Level Tech logo
|

مستقبل مساعد GitHub: محرر مجاني، تطوير مدعوم بالمواصفات ومحفزات أذكى

٢٧ سبتمبر ٢٠٢٥

#GitHub Copilot#Spec Kit#AI coding#Spec-Driven Development#VS Code#AI programming#Prompt engineering
The Future of GitHub Copilot: Free Editor, Spec-Driven Dev & Smarter Prompts

كان كوبيلوت أحد أكثر أدوات مطوري الذكاء الاصطناعي التي تمت مناقشتها منذ ظهوره. في البداية، تم الترحيب به كمُبرمج شريك ذكي قادر على إكمال كتل كاملة من التعليمات البرمجية، وأثار كوبيلوت نقاشات تراوحت بين تعزيز الإنتاجية وتدريب الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. لكن في عام 2024، تغيرت القصة بشكل كبير.

لم يعد كوبيلوت مقصورًا على المقاطع والاكتمال التلقائي. بل يصبح بيئة ترميز ذكية كاملة — واحدة تعيد تشكيل طريقة بناء البرمجيات. أطلقت GitHub مؤخرًا كوبيلوت فري من GitHub، وهو محرر كود ذكي قوي داخل Visual Studio Code، وأدخلت التطوير الموجه بالمواصفات من خلال مجموعة الأدوات الجديدة Spec Kit. وفي نفس الوقت، يتعلم المطورون كيفية الحصول على نتائج أكثر موثوقية من كوبيلوت من خلال تحسين استراتيجياتهم في صياغة الأوامر.

هذا المقال يغوص بعمق في هذه التطورات الجديدة:

  • ما الذي تفتحه محرر كوبيلوت فري للمطورين (وغير المطورين).
  • كيف تحل Spec Kit والتطوير الموجه بالمواصفات مشكلة عدم موثوقية كود الذكاء الاصطناعي.
  • لماذا تصبح استراتيجيات صياغة الأوامر أكثر أهمية من أي وقت مضى، وكيفية تطبيقها.
  • كيف تنقلنا هذه التحولات من البرمجة بالشعور إلى البرمجة الموجهة بالنية.

كوبيلوت فري من GitHub: محرر ذكي كامل للجميع

عندما أعلنت GitHub لأول مرة عن كوبيلوت، كان إضافة مدفوعة. لكن في عام 2024، أطلقت GitHub قنبلة: كوبيلوت فري من GitHub لـ Visual Studio Code. وهذا يعني أن أي شخص يمكنه الآن استخدام محرر كود الذكاء الاصطناعي الخاص بكوبيلوت مجانًا، مباشرة داخل أشهر محرر كود في العالم.

ما الذي تحصل عليه مع كوبيلوت فري

  • الإكمال الذكي: اكتب توقيع دالة، ويقترح كوبيلوت التنفيذ الكامل.
  • تكامل الدردشة: اطرح أسئلة على كوبيلوت بلغة طبيعية، ويمكنه توليد أو إعادة هيكلة الكود.
  • التحرير المدرك للملف: يميز كوبيلوت الملف الذي تعمل عليه، ويستخدمه كسياق لتوليد الكود.
  • 50 طلب دردشة شهريًا: توفر لك الخطة المجانية كمية سخية لتجربة الأشياء.
  • تكامل Claud 3.5 Sonnet: تسمح GitHub الآن باستخدام نماذج أكثر تقدمًا في الخلفية.

هذا ليس مجرد إكمال تلقائي بعد الآن. إنه بيئة عمل يمكنك فيها:

  • توليد مواقع ويب في دقائق.
  • تشغيل الأدوات والبرامج المساعدة دون خبرة برمجية عميقة.
  • تحرير المشاريع الحالية بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
  • نشر تطبيقات بسيطة باستخدام خدمات مثل Netlify.

مثال: بناء تطبيق ويب بسيط في دقائق

لنفترض أنك تريد إنشاء تطبيق آلة حاسبة صغيرة. مع كوبيلوت فري، يمكنك:

  1. فتح VS Code وإنشاء ملف جديد، calculator.html.
  2. فتح شريط دردشة كوبيلوت.
  3. صياغة أمر لكوبيلوت: “أنشئ ملف HTML يحتوي على آلة حاسبة بسيطة تجمع وتطرح الأرقام.”

سيولد كوبيلوت مقطع HTML+JS كامل. تنقر على تطبيق في المحرر، وتحفظه، ثم تشغّله محليًا.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>آلة حاسبة</title>
  <style>
    body { font-family: sans-serif; padding: 20px; }
    input { margin: 5px; }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>آلة حاسبة بسيطة</h1>
  <input type="number" id="num1" placeholder="الرقم الأول">
  <input type="number" id="num2" placeholder="الرقم الثاني">
  <button onclick="calculate('add')">إضافة</button>
  <button onclick="calculate('subtract')">طرح</button>
  <p id="result"></p>

  <script>
    function calculate(op) {
      const a = parseFloat(document.getElementById('num1').value);
      const b = parseFloat(document.getElementById('num2').value);
      let result = (op === 'add') ? (a + b) : (a - b);
      document.getElementById('result').innerText = `Result: ${result}`;
    }
  </script>
</body>
</html>

هذا حاسبة تعمل بجهد شبه معدوم. هل تريد استضافتها؟ اسحب وأفلت المجلد في Netlify، وستحصل على موقع مباشر في أقل من 5 دقائق.

هذا هو السحر الخاص بـ Copilot المجاني: فهو يخفض الحواجز أمام المبتدئين بشكل كبير.

المشكلة مع "البرمجة بالإحساس"

على الرغم من قوة Copilot، واجه العديد من المطورين نفس الإحباط: الكود الذي يولده الذكاء الاصطناعي ويبدو صحيحًا لكنه لا يعمل فعليًا. هذا ما يسميه البعض البرمجة بالإحساس — تطرح تحفيزًا غامضًا على الذكاء الاصطناعي، فيولد شيئًا يبدو صحيحًا، ولكن بمجرد تشغيله، تجد نفسك حتى الركبتين في الأخطاء.

لماذا يحدث هذا؟

  • نماذج الذكاء الاصطناعي ممتازة في إكمال الأنماط لكنها سيئة جدًا في قراءة العقل.
  • التحفيزات الغامضة تترك العديد من الخيارات مفتوحة.
  • كلما كان كودك أكثر تعقيدًا، أصبحت القيود أكثر أهمية.

هنا يأتي دور مجموعة أدوات Spec Kit الجديدة من GitHub.

Spec Kit والتطوير القائم على المواصفات

أطلقت GitHub مؤخرًا Spec Kit، وهو أداة مفتوحة المصدر مجانية: https://GitHub.com/GitHub/spec-kit تقلب البرمجة القائمة على الذكاء الاصطناعي رأسًا على عقب. بدلاً من البدء بتحفيزات كود غامضة، تبدأ بـ مواصفة. هذه المواصفة تصبح مصدر الحقيقة. ثم يستخدم الذكاء الاصطناعي هذه المواصفة لتوليد الخطط والمهام والتنفيذات.

يُسمى هذا النهج التطوير القائم على المواصفات (SDD).

كيف يعمل التطوير القائم على المواصفات

تُقسّم مجموعة Spec Kit التطوير إلى أربع مراحل:

  1. تحديد المواصفات: حدد ما تريد بناءه ولماذا.

    • مثال: "أنشئ منصة لإنتاجية الفريق تُسمى Taskify. يمكن للمستخدمين إنشاء مشاريع، وإضافة مهام، وتعيينها، والتعليق عليها، واستخدام لوحات Kanban. لا حاجة لتسجيل الدخول للنسخة التجريبية."
    • يولد الذكاء الاصطناعي قصص مستخدم مفصلة، ومتطلبات وظيفية، ومعايير قبول.

  2. التخطيط: حدد كيف.

    • قدم مجموعة التقنيات، وخيارات البنية، ومتطلبات الامتثال.
    • يولد الذكاء الاصطناعي مخططات بنية، ومواصفات API، ومخططات قاعدة البيانات.

  3. المهام: قسم الخطة إلى مهام قابلة للتنفيذ.

    • بدلًا من "بناء المصادقة"، تحصل على: "أنشئ نقطة نهاية لتسجيل المستخدمين تتحقق من تنسيق البريد الإلكتروني وتنفذ تشفير كلمات المرور باستخدام bcrypt."

  4. التنفيذ: الذكاء الاصطناعي (أو أنت، بمساعدة الذكاء الاصطناعي) يبني الكود خطوة بخطوة.

    • كل مهمة صغيرة، قابلة للاختبار، ومتوافقة مع المواصفات.

هذا يلغي الحاجة إلى التخمين. الآن، لدى Copilot (أو أي مساعد ذكي) تعليمات واضحة تمامًا.

لماذا هو أفضل من البرمجة بالإحساس

  • الموثوقية: لا مزيد من الإطارات الوهمية أو اختيارات قاعدة البيانات العشوائية.
  • الأمان مدمج من الأساس: متطلبات الامتثال والأمان جزء من المواصفات منذ اليوم الأول.
  • تكراري: إذا غيّرت اتجاهك، حدّث المواصفة، وأعد توليد الخطة، ثم استمر.
  • مستقل عن الأدوات: يعمل مع Copilot وClaude وGemini CLI أو أي ذكاء اصطناعي.

مثال من الواقع: بناء API باستخدام Spec Kit

لنفترض أنك تريد بناء API REST لتطبيق قائمة مهام باستخدام Spec Kit + Copilot.

  1. شغّل specit specify وصف:

    أنشئ API REST لتطبيق قائمة مهام. يمكن للمستخدمين إضافة وتحديث وحذف المهام. كل مهمة لها عنوان ووصف وحالة (منجزة أو غير منجزة). لا حاجة للمصادقة.

  2. تولد Spec Kit مواصفة تحتوي على قصص مستخدم مثل:

    • "كمستخدم، يمكنني إضافة مهمة جديدة بعنوان ووصف."
    • تم تحديد معايير القبول بشكل واضح.

  3. شغّل specit plan --stack python-fastapi.

    • يولد الذكاء الاصطناعي بنية FastAPI ومخطط قاعدة البيانات ونقاط النهاية.

  4. شغّل specit tasks.

    • تقسيم المهام: إنشاء مشروع FastAPI، تعريف نقطة النهاية /tasks، الاتصال بقاعدة بيانات SQLite، اختبار نقاط النهاية.

  5. تنفيذ ذلك بمساعدة Copilot في كل مهمة.

ما النتيجة؟ تطبيق FastAPI يعمل دون فوضى التوجيهات الغامضة.

التوجيه الذكي: جعل Copilot موثوقًا

يتعامل Spec Kit مع الهيكل، لكنك ما زلت بحاجة إلى استراتيجيات توجيه جيدة عند العمل مباشرة مع Copilot. يتعلم العديد من المطورين أنه مع نمو قواعد كودهم، يجب أن تتطور التوجيهات.

الدرس الأول: مطابقة تفاصيل التوجيه إلى تعقيد قاعدة الكود

  • النمذجة الأولية المبكرة: التوجيهات غير الدقيقة مقبولة. “أنشئ صفحة تسجيل دخول.”
  • المراحل اللاحقة: كن صريحًا. “أضف تسجيل الدخول عبر Google باستخدام Supabase. احفظ البريد الإلكتروني وصورة الملف الشخصي في PostgreSQL. لا تدعم مزودين آخرين.”

كلما زادت التبعيات في مشروعك، زادت القيود التي يجب أن تدرجها في التوجيه.

الدرس الثاني: تقسيم المهام

افكر في التعقيد كمحور:

  • قاعدة كود بسيطة → المهام الأكبر مقبولة.
  • قاعدة كود معقدة → قسّم المهام إلى أجزاء أصغر.

مثال:

  • سيء: “نفذ المصادقة.”
  • جيد: “أنشئ نقطة النهاية /auth/register باستخدام bcrypt لتشفير كلمات المرور.”

الدرس الثالث: أعد البدء عند الحاجة

إذا استمر Copilot في السير على المسار الخاطئ بعد 2–3 تكرارات، ابدأ من جديد. لا تُدخل الكود التالف إلى جلسة التوجيه التالية.

الدرس الرابع: استخدم لغات مُصنَّفة في الإنتاج

تعمل المساعدات الذكية بشكل أفضل مع اللغات المُصنَّفة. TypeScript، على سبيل المثال، يمنح Copilot مزيدًا من السياق مقارنةً بـ JavaScript العادية. نظام النوع يساعد الذكاء الاصطناعي على توليد حلول أكثر دقة.

دمج كل شيء معًا

الآن تخيل دمج هذه الطبقات الثلاث:

  1. محرر Copilot المجاني للبرمجة التفاعلية والتجريب.
  2. Spec Kit & التطوير المُوجه بالمواصفات للهيكل والموثوقية.
  3. التوجيه الذكي لتحسين التعليمات مع نمو المشاريع.

هذا التكوين يحول Copilot من لعبة تكملة ذكية ممتعة إلى شريك برمجي موثوق. بدلاً من الدعاء بأن “يفهم” الذكاء الاصطناعي، يمكنك:

  • تحديد النية في المواصفة.
  • تخطيط البنية والقيود.
  • تقسيم المهام إلى أجزاء.
  • استخدام Copilot لتنفيذ كل مهمة بتوجيهات دقيقة.

ما النتيجة؟ كود أسرع وأكثر موثوقية وجاهز للإنتاج.

الخاتمة

نحن ننتقل من تطوير الكود أولاً إلى النية أولاً. من البرمجة العفوية إلى سير عمل منظم وموجه بالمواصفات. وأفضل جزء؟ هذه الأدوات متاحة للجميع، سواء كنت هاويًا يحاول إنشاء موقع ويب أو شركة تبني تطبيقات جاهزة للإنتاج.

إذا لم تجرب GitHub Copilot المجاني بعد، فهذا هو الوقت المناسب. استكشف Spec Kit، وجرب استراتيجيات التوجيه، وشاهد مدى موثوقية البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

مستقبل تطوير البرمجيات ليس مجرد إنسان أو ذكاء اصطناعي — بل هو إنسان + ذكاء اصطناعي، مُنسَّق بالنية.