إعلان

هل أكواد AI مليئة بالأخطاء؟ هذه المطالبة السرية تجعل ChatGPT يكتب لك كوداً يعمل من أول مرة!

أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، لا غنى عنها للمطورين ومحبي التكنولوجيا. لكن التحدي الأكبر هو الحصول على كود يعمل بسلاسة من المحاولة الأولى، بعيدًا عن الأخطاء والتصحيح المستمر. هل تعبت من إضاعة الوقت في تصحيح الأخطاء البرمجية التي يولدها الذكاء الاصطناعي؟ اكتشف في هذا الدليل الشامل كيف يمكنك تحويل تجربتك البرمجية مع AI والحصول على كود موثوق به من أول مرة!

👀 شاهد من هنا

🛠️ الأدوات أو المتطلبات 📱💻🔧

لتحقيق أقصى استفادة من هذه الاستراتيجية، ستحتاج إلى:

• اشتراك (أو وصول مجاني) إلى ChatGPT (GPT-3.5 أو GPT-4) أو أي نموذج لغوي كبير آخر (LLM) يدعم توليد الأكواد بكفاءة.
• معرفة أساسية باللغة البرمجية التي تطلب الكود بها (مثل Python، JavaScript، Java، Go، إلخ).
• بيئة تطوير مناسبة لتشغيل واختبار الكود (مثل VS Code، PyCharm، IntelliJ IDEA).
• القليل من الصبر والاستعداد لتطبيق استراتيجية المطالبة (Prompt Engineering) بدقة.

🚀 الشرح والخطوات العملية 💻🔧

المطالبة السرية ليست كلمة سحرية، بل هي بنية دقيقة لطلبك تجعل الذكاء الاصطناعي يفهم مهمتك تمامًا. اتبع هذه الخطوات لإنشاء مطالبة احترافية:

1. حدد الدور والسياق بوضوح: ابدأ بمطالبة AI بتبني دور خبير في المجال الذي تطلب الكود فيه. هذا يوجهه لاستخدام معرفته المتخصصة.

   • مثال: "بصفتك مطور برمجيات خبير في [اللغة/التقنية، مثل Python و FastAPI]، مهمتك هي..."

2. اطلب الهدف النهائي بشكل لا لبس فيه: اذكر بوضوح ما تريد من الكود أن يفعله. كن محددًا قدر الإمكان.

   • مثال: "...كتابة نقطة نهاية (endpoint) لـ API تستقبل كائن JSON..."

3. قدم التفاصيل المحددة بدقة: هذه هي الخطوة الأكثر أهمية. كلما كانت التفاصيل أكثر، كان الكود أدق.

   • اللغة والإصدار: "اللغة المستخدمة: Python 3.10."
   • المكتبات/الأطر: "استخدم مكتبة FastAPI مع Pydantic للتحقق من صحة البيانات."
   • المدخلات: صف بدقة تنسيق المدخلات المتوقعة. "المدخلات ستكون كائن JSON بالشكل التالي: {"name": "string", "age": "integer", "email": "string | null"}."
   • المخرجات: صف بدقة تنسيق المخرجات المتوقعة. "المخرجات المتوقعة هي كائن JSON يحتوي على رسالة نجاح {"message": "User created successfully", "user_id": 123} أو رسالة خطأ."
   • السلوك والمنطق: صف المنطق المطلوب خطوة بخطوة. "يجب على API التحقق من عمر المستخدم بحيث يكون أكبر من 18 عامًا، وفي حالة النجاح، يقوم بتوليد معرف فريد للمستخدم (integer) وإعادته."
   • القيود: أي قيود على الأداء، الأمان، أو استخدام خوارزميات معينة. "يجب أن تكون نقطة النهاية مؤمنة ضد حقن SQL (حتى لو لم يكن هناك قاعدة بيانات حاليًا، اذكر المبدأ)."

4. لا تنسَ حالات الحافة ومعالجة الأخطاء: هذا يضمن أن الكود مرن وقوي.

   • مثال: "كيف يجب أن يتعامل الكود مع:
     • مدخلات JSON غير صالحة (malformed JSON).
     • قيم مفقودة في المدخلات (مثل عدم وجود 'name').
     • عمر أقل من 18 عامًا.
     • أخطاء داخلية غير متوقعة."

5. اطلب التفسير واختبار الكود: هذا يساعدك على فهم الكود ويقدم دليلاً على عمله.

   • اشرح الكود: "اشرح كل جزء رئيسي من الكود بالتفصيل."
   • قدم مثال استخدام: "قدم مثالاً كاملاً على كيفية اختبار نقطة النهاية باستخدام requests في Python."
   • اكتب اختبارًا وحيدًا: "اكتب اختبارًا وحيدًا (unit test) واحدًا على الأقل لهذه الوظيفة باستخدام pytest لضمان عملها بشكل صحيح لحالة ناجحة وحالة فاشلة (مثل العمر أقل من 18)."

---

تجميع كل ذلك في "المطالبة السرية" (Secret Prompt Template):

بصفتك مطور برمجيات خبير في Python و FastAPI، مهمتك هي كتابة نقطة نهاية (endpoint) لـ API تقوم بإنشاء مستخدمين جدد.

المتطلبات التفصيلية:
1.  **اللغة والإصدار:** Python 3.10+.
2.  **المكتبات/الأطر:** FastAPI و Pydantic.
3.  **المدخلات:** كائن JSON يمثل بيانات المستخدم بالشكل التالي:
    ```json
    {
        "name": "string (مطلوب)",
        "age": "integer (مطلوب، >= 18)",
        "email": "string (اختياري، صيغة بريد إلكتروني صالحة)"
    }
    ```
4.  **المخرجات:**
    *   **نجاح:** كائن JSON مع رمز حالة HTTP 201 (Created)، يحتوي على رسالة و `user_id` فريد (عدد صحيح عشوائي): `{"message": "User created successfully", "user_id": 12345}`.
    *   **خطأ:** كائن JSON مع رمز حالة HTTP 400 (Bad Request) إذا كانت البيانات غير صالحة، أو 500 (Internal Server Error) لأي خطأ غير متوقع.
5.  **المنطق والسلوك:**
    *   يجب التحقق من أن العمر لا يقل عن 18 عامًا.
    *   يجب أن يكون `name` و `age` حقلين مطلوبين.
    *   إذا تم توفير `email`، فيجب أن يكون بصيغة بريد إلكتروني صالحة.
    *   في حالة النجاح، قم بتوليد `user_id` فريد (يمكن أن يكون عددًا صحيحًا عشوائيًا لأغراض هذا المثال).
6.  **حالات الحافة ومعالجة الأخطاء:**
    *   التعامل مع مدخلات JSON غير صالحة (مثلاً، صيغة JSON خاطئة).
    *   التعامل مع قيم مفقودة في المدخلات المطلوبة.
    *   التعامل مع عمر أقل من 18 عامًا.
    *   التعامل مع صيغة بريد إلكتروني غير صالحة.

التعليمات الإضافية:
*   قدم الكود كاملاً لملف `main.py` مع التبعيات اللازمة (imports).
*   **اشرح الكود** سطرًا بسطر إن أمكن، أو قدم تعليقات توضيحية كافية لكل جزء رئيسي.
*   **قدم مثالًا** على كيفية اختبار نقطة النهاية هذه باستخدام مكتبة `requests` في Python مع مدخلات نموذجية للحالة الناجحة والفاشلة (عمر أقل من 18).
*   **اكتب اختبارًا وحيدًا واحدًا على الأقل** (unit test) لهذه الوظيفة باستخدام إطار الاختبار `pytest`، يغطي حالة النجاح وحالة الفشل (العمر).

---

💡 نصائح إضافية (Pro Tips) 📱💻

• قسّم المهام الكبيرة: لا تطلب من الذكاء الاصطناعي كود مشروع كامل في مطالبة واحدة. قسّم المشروع إلى وحدات أو وظائف أصغر واطلب كودًا لكل منها على حدة.
• قدم أمثلة حقيقية: إذا كان لديك مثال لبيانات المدخلات والمخرجات التي تتوقعها، شاركها في المطالبة. هذا يقلل من الغموض بشكل كبير.
• حدد تنسيق الإخراج: اطلب من الذكاء الاصطناعي تقديم الكود في كتل Markdown (``) لسهولة النسخ واللصق، أو في أي تنسيق آخر تفضله (مثل JSON).
• لا تخف من التكرار والتحسين: إذا لم يكن الكود مثاليًا من المرة الأولى، اطلب تعديلات محددة. "المرجو تعديل الكود ليشمل التحقق من وجود المستخدم قبل إنشائه" أو "الرجاء تبسيط دالة process_data."
• افهم قبل أن تنسخ: لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل أعمى. راجع الكود الذي ولده الذكاء الاصطناعي وتأكد من فهمك لكل جزء منه قبل دمجه في مشروعك. هذا يعزز مهاراتك ويجنبك مشاكل مستقبلية.

❓ الأسئلة الشائعة (FAQ)

س1: هل هذا يضمن أن الكود سيعمل بنسبة 100% من أول مرة؟ ج1: لا توجد ضمانات بنسبة 100% مع أي أداة، حتى لو كان الكود مكتوبًا باليد. ومع ذلك، هذه الاستراتيجية تزيد بشكل كبير من فرص الحصول على كود يعمل وموثوق من المحاولة الأولى، وتقلل بشكل كبير من الوقت المستغرق في التصحيح. الهدف هو تقليل الأخطاء البشرية وسوء الفهم من جانب AI.

س2: هل يمكنني استخدام هذه الطريقة لمشاريع برمجية كبيرة ومعقدة؟ ج2: نعم، ولكن الأفضل هو تقسيم المشروع الكبير إلى مكونات أصغر ومنطقية (مثل دالة واحدة، أو فئة واحدة، أو نقطة نهاية API واحدة) وطلب كود لكل مكون على حدة باستخدام هذه الاستراتيجية. هذا يقلل من الحمل المعرفي على AI ويزيد من دقة النتائج، ثم يمكنك تجميع هذه المكونات لاحقًا.

س3: ماذا لو كنت لا أعرف اللغة البرمجية جيداً؟ هل سيظل الكود يعمل؟ ج3: وجود معرفة أساسية باللغة يساعدك على تقييم الكود وتحديد المشاكل المحتملة أو طلب تحسينات. الذكاء الاصطناعي يمكن أن يولد الكود حتى لو لم تكن خبيرًا، لكن فهمك ضروري للتحقق من صحته، وتكامل الكود مع بقية نظامك، وتصحيح أي أخطاء قد تظهر في بيئة التنفيذ الفعلية.

الخاتمة

من خلال تطبيق هذه الاستراتيجية المفصلة والمطالبة السرية، لن تقتصر على الحصول على كود يعمل فحسب، بل ستفهم أيضًا ما يفعله الكود ولماذا. حان الوقت لتغيير طريقة تفاعلك مع أدوات الذكاء الاصطناعي وجعلها حليفك الأقوى في عالم البرمجة. ابدأ اليوم ووفر ساعات لا تحصى من التصحيح!

🎓 كورسات تقنية

🛡️ تم إعداد هذا الشرح بواسطة فريق التحرير التقني في منصة لودينغ