عمون - لم تعد كتابة البرمجيات كما كانت قبل سنوات قليلة. فمع الانتشار الواسع لأدوات الذكاء الاصطناعي مثل تشات جي بي تي وكلود وجيميناي وكوبايلوت، تغيّرت عادات المطورين بصورة جذرية، حتى بات كثير منهم يعتمد على الذكاء الاصطناعي في كل خطوة تقريباً من عملية تطوير البرمجيات.

وفي تقرير ساخر، يستعرض تقرير تقني ما وصفه بـ"الخطايا السبع" التي أصبحت جزءاً من الحياة اليومية للمبرمجين، في إشارة إلى مدى اعتمادهم على الذكاء الاصطناعي، أحياناً على حساب المبادئ التقليدية لهندسة البرمجيات.

1- لم نعد نحفظ النظريات.. والذكاء الاصطناعي يتولى المهمة
في الماضي، كان المطور مطالباً بإتقان مفاهيم مثل البرمجة الكائنية (OOP)، والبرمجة الوظيفية (FP)، وأنماط التصميم، ونظريات قواعد البيانات.

أما اليوم، فيكتفي كثيرون بطرح المشكلة على الذكاء الاصطناعي، تاركين له اختيار اللغة البرمجية أو إطار العمل أو حتى البنية المناسبة للمشروع.

ويشير التقرير الذي نشره موقع "infoworld"، إلى أن المعرفة العميقة لا تزال مهمة، لكنها لم تعد تُستخدم بالطريقة نفسها التي كانت عليها قبل ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي.

2- وثائق المطورين لم تعد الوجهة الأولى
لطالما كانت قراءة الوثائق الرسمية للمكتبات والأدوات البرمجية خطوة أساسية عند مواجهة أي مشكلة.

لكن اليوم، أصبح السيناريو مختلفاً؛ إذ ينسخ المطور رسالة الخطأ كاملة ويلصقها داخل روبوت الدردشة، منتظراً الحل خلال ثوانٍ، بدلاً من تتبع الخطأ أو قراءة الوثائق أو البحث في Stack Overflow كما كان يحدث سابقاً.

بل إن بعض بيئات التطوير المدعومة بالذكاء الاصطناعي أصبحت تقترح الحلول تلقائياً قبل أن يبدأ المطور في البحث بنفسه.

3- تشغيل المشروع.. دون فهم كامل لما يحدث
يرى التقرير أن كثيراً من المطورين باتوا يعتمدون على الذكاء الاصطناعي لإنشاء قواعد البيانات، وإعداد الخوادم، وكتابة ملفات البنية التحتية، وحتى إعداد قواعد الأمان.

ورغم أن كل شيء يبدو وكأنه يعمل بصورة صحيحة، فإن عدداً منهم لا يفهم تماماً كيفية عمل هذه المكونات أو سبب اختيارها، وهو ما قد يتحول إلى مشكلة لاحقاً عند الحاجة إلى تعديل النظام أو إصلاحه.

4- الذكاء الاصطناعي يكتب الكود.. ثم يختبره بنفسه
من أكثر الظواهر إثارة للجدل أن المطورين أصبحوا يطلبون من الذكاء الاصطناعي كتابة التطبيق، ثم يعودون إلى الأداة نفسها لكتابة اختبارات الجودة الخاصة بهذا التطبيق.

ويصف الكاتب هذا المشهد بأنه أشبه بطالب يضع أسئلة الامتحان ثم يصحح إجاباته بنفسه، لأن الأداة التي أنشأت الكود هي نفسها التي تتحقق من صحته.

ورغم أن ذلك قد يرفع نسبة تغطية الاختبارات (Test Coverage)، فإنه لا يضمن بالضرورة اكتشاف جميع الأخطاء أو الافتراضات الخاطئة.

5- مستندات التصميم أصبحت تُنجز في ثوانٍ
لم يعد إعداد وثائق التصميم أو مخططات البنية التقنية يستغرق أياماً كما كان في السابق.

الذكاء الاصطناعي قادر على إنتاج مستندات احترافية ورسوم توضيحية ومخططات انسيابية خلال ثوانٍ، ما يمنح الفرق التقنية مظهراً أكثر تنظيماً.

لكن التقرير يحذر من أن جمال العرض لا يعني دائماً صحة المحتوى، فقد تخفي هذه الوثائق أخطاءً جوهرية لا تظهر إلا بعد بدء تنفيذ المشروع.

6- البرمجة بالحدس أصبحت واقعاً
رغم أن كثيراً من المطورين ينتقدون علناً ما يُعرف بـ"البرمجة بالحدس" أو Vibe Coding، فإنهم يمارسونها سراً.

وبدلاً من كتابة الأكواد سطراً بسطر، يكفي اليوم وصف الفكرة للذكاء الاصطناعي ليقوم بإنشاء واجهات الاستخدام أو أجزاء كبيرة من التطبيق خلال ثوانٍ، وهو ما يمنح المطورين شعوراً بالسرعة والإبداع، لكنه قد يقلل من فهمهم العميق لما تم بناؤه.

7- عندما يفشل كل شيء.. تبدأ معركة مع روبوت الدردشة
إذا أخطأ الذكاء الاصطناعي، لا يعود كثير من المطورين إلى تتبع الأخطاء بالطريقة التقليدية.

بدلاً من ذلك، يعيدون كتابة الطلب (Prompt) مراراً وتكراراً، ويضيفون مزيداً من القيود والتعليمات، ويغيرون أسلوب الحديث مع الأداة، أملاً في الحصول على إجابة مختلفة.

ويصف الكاتب هذه العملية بأنها تحولت إلى "معركة إرادات" بين المطور والذكاء الاصطناعي، حيث يستمر الطرف الأول في تعديل التعليمات حتى يحصل على النتيجة التي يريدها، دون أن يفهم دائماً السبب الحقيقي وراء المشكلة.

عصر جديد.. وصندوق أكثر غموضاً
ويختتم التقرير بالتأكيد على أن البرمجة دخلت مرحلة مختلفة تماماً عما كانت عليه قبل سنوات قليلة.

في الماضي، كان المبرمجون وحدهم يفهمون كيفية عمل الأنظمة التي يطورونها، أما اليوم فقد أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي تشارك في كتابة أجزاء كبيرة من الكود، إلى درجة قد لا يفهم فيها حتى المطور نفسه جميع التفاصيل التي أنتجتها الأداة.

العربية