دليل عملي لبناء برمجيات حقيقية بوصف الأفكار عبر محادثة مع أدوات الذكاء الاصطناعي—تدفقات العمل، أمثلة، حدود، وأفضل الممارسات.

بناء البرمجيات بالمحادثة يعني استخدام اللغة الطبيعية—دردشة، صوت، أو مذكرات مكتوبة—كطريقة أساسية “للبرمجة”. بدلاً من البدء بالكود، تصف ما تريد، تطلب نسخة أولية، تراجع ما أُنتج، وتُحسّن عبر تكرار بالتراسل.
التحول العملي هنا أن كلماتك تصبح المدخل الذي يشكل المتطلبات، واجهة المستخدم، بنية البيانات، وحتى الكود. ما زلت تقوم بعمل المنتج—توضيح الأهداف، موازنة التنازلات، والتحقق من النتائج—لكن الأداة تتولى جزءًا أكبر من الصياغة الأولية.
جلسة نموذجية تتناوب بين وصف النية والتفاعل مع المخرجات:
المهم أنك تُوجه، لا تكتفي بالطلب. البناء بالمحادثة الجيد يشبه توجيه زميل مبتدئ—بتفقد متكرر.
يكون فعالاً عندما تكون المشكلة مفهومة والقواعد واضحة:
الميزة هي السرعة: يمكنك الحصول على شيء قابل للنقر أو التشغيل بسرعة، ثم تقرر إذا كان يستحق الصقل.
يضعف الأداء حينما يحتوي المجال على حالات هامشية كثيرة أو قيود صارمة:
في هذه الحالات قد ينتج الذكاء الاصطناعي شيئًا يبدو صحيحًا لكنه يغفل استثناءات مهمة.
بناء بالمحادثة غالبًا ما يفضّل السرعة أولاً. إذا احتجت دقة، ستقضي وقتًا أكثر في تحديد القواعد والاختبار. إذا أردت سيطرة (الهيكلية، القابلية للصيانة، المراجعات)، أدرج مهندسًا مبكرًا—أو عامل ناتج الذكاء الاصطناعي كمسودة، لا المنتج النهائي.
حين يقول الناس “بنيت هذا التطبيق بالدردشة” فهم عادةً يستخدمون فئة من الأدوات. كل فئة جيدة في جزء مختلف من المهمة: تحويل الكلمات لشاشات، منطق، وصلات بيانات، أو كود حقيقي يمكن شحنه.
مساعدو IDE موجودون حيث يكتب المطورون الكود (مثل VS Code، JetBrains، إلخ). هم ممتازون عندما تملك قاعدة كود (أو تريد واحدة): توليد دوال، شرح أخطاء، إعادة تنظيم، وكتابة اختبارات.
منشئو تطبيقات الويب يعملون في المتصفح ويركزون على الإنشاء السريع: نماذج، لوحات، سير عمل بسيط، واستضافة. يشعرون غالبًا كـ"وصف وشاهد"، خصوصًا للأدوات الداخلية.
نموذج مفيد: مساعدين IDE يركزون على جودة الكود والسيطرة؛ منشئو الويب يركزون على السرعة والراحة.
المرافق يساعد في الخطوة التالية التي تقوم بها: “اكتب هذا الاستعلام”، “صغ مكوّن الواجهة هذا”، “لخّص المتطلبات”. تظل في مقعد القيادة.
الوكيل أقرب إلى عامل مفوض: “ابن نموذجًا يعمل مع تسجيل دخول وصفحة إدارة”، ثم يخطط مهامًا، يولّد ملفات متعددة، ويتكرر. الوكلاء يوفرون الوقت، لكن ستحتاج نقاط تحقق لتوافق على الاتجاه قبل أن ينتجوا الكثير.
أدوات مثل Koder.ai تميل إلى هذا أسلوب الوكيل: تصف النتيجة في الدردشة، المنصة تخطط وتنتج تطبيقًا عاملاً، وتكرر بخطوات منظمة (وضع التخطيط، لقطات، والتراجع) حتى لا تنحرف التغييرات.
العديد من الأدوات "التفاعلية" تعمل بالاعتماد على:
القوالب والوصلات تقلل ما عليك تحديده. الكود المُولد يحدد مدى قابلية النقل وقابلية الصيانة لنتيجتك.
إذا كان يهمك تملك ما بنيته، فضّل منصات تولد بنية شائعة وتسمح بتصدير الكود. على سبيل المثال، تركز Koder.ai على React للويب، Go مع PostgreSQL للباك إند، وFlutter للجوال—فتكون النتيجة مثل مشروع برمجي نموذجي بدلًا من تكوين مقفل.
لـنموذج أولي، فضّل السرعة: منشئو الويب، القوالب، والوكلاء.
لأداة داخلية، فضّل الوصلات، الأذونات، وقابلية التدقيق.
لـالإنتاج، فضّل ملكية الكود، الاختبارات، خيارات النشر، والقدرة على مراجعة التغييرات. غالبًا مساعد IDE (مع إطار عمل) خيار أكثر أمانًا—إلا إذا كان منشئك يمنحك ضوابط قوية كالتصدير، البيئات، والتراجع.
عندما تطلب من أداة ذكاء اصطناعي “ابنِ تطبيقًا”، ستولد بسعادة قائمة طويلة من الميزات. المشكلة أن قوائم الميزات لا تُشرح لماذا التطبيق موجود، لمن هو موجه، أو كيف ستعرف أنه ينجح. بيان مشكلة واضح يفعل ذلك.
اكتب بيان المشكلة هكذا:
لِـ [المستخدم الأساسي]، الذي [يواجه صعوبة مع X]، سنوفر [النتيجة Y] بحيث [الفائدة القابلة للقياس Z].
مثال:
لموظف استقبال عيادة صغيرة، الذي يقضي وقتًا طويلًا في الاتصال بالمرضى لتأكيد المواعيد، سنرسل تأكيدات SMS تلقائية بحيث تنخفض الغيابات بنسبة 20% خلال 30 يومًا.
تعطي هذه الفقرة الواحدة هدفًا للذكاء الاصطناعي (ولك). تصبح الميزات "طرق محتملة" لتحقيق الهدف، لا الهدف ذاته.
ابدأ بمشكلة مستخدم واحدة وواحد فقط. إذا جمعت جماهيرًا متعددة ("عملاء وإداريين ومالية"), سينتج الذكاء الاصطناعي نظامًا عامًا يصعب إنهاؤه.
حدد النجاح بجملة واحدة—إذا لم تستطع قياسه، لا يمكنك تصميم التنازلات.
أضف القليل من البنية ليبني الذكاء الاصطناعي شيئًا مترابطًا:
إن قمت بهذا أولاً، تصبح مطالباتك أوضح ("ابنِ أصغر شيء يحقق Z"), ونموذجك الأولي أقرب لما تحتاجه.
إذا استطعت شرح فكرتك بوضوح لزميل، فبإمكانك عادة شرحها لذكاءٍ اصطناعي—مع بعض البنية الإضافية. الهدف ليس هندسة مطالبات متقنة، بل إعطاء النموذج سياقًا كافيًا لاتخاذ قرارات جيدة، وإظهار تلك القرارات لتصحيحها.
ابدأ مطالبتك بأربعة أقسام:
هذا يقلل التكرار لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه ربط فكرتك بتدفقات، شاشات، حقول بيانات، وعمليات تحقق.
أضف قسم "القيود" الذي يجيب عن:
حتى سطر واحد مثل "لا تخرج بيانات شخصية من أدواتنا الداخلية" يمكن أن يغير ما يقترحه الذكاء الاصطناعي.
اختم مطلبك بـ: "قبل أن تولد أي شيء، اسألني 5–10 أسئلة توضيحية." هذا يمنع مسودة أولى واثقة لكنها خاطئة ويكشف قرارات مخفية مبكرًا.
أثناء إجابتك عن الأسئلة، اطلب من الذكاء الاصطناعي المحافظة على سجل قرارات قصير في الدردشة:
ثم كلما قلت "غيّر X"، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديث السجل ويحافظ على اتساق البناء بدلاً من الانحراف.
إذا عاملت الذكاء الاصطناعي كمولد تطبيق لمرة واحدة، غالبًا ستحصل على شيء يبدوا صحيحًا لكنه ينهار عند السيناريو الحقيقي. نهج أفضل هو حلقة صغيرة ومتكررة: وصف، توليد، تجربة، تصحيح.
ابدأ بأبسط رحلة يجب أن يكملها المستخدم ("المسار السعيد"). اكتبه كقصة قصيرة:
اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويل القصة إلى قائمة شاشات والأزرار/الحقول على كل شاشة. كن محددًا: "شاشة تسجيل دخول بإيميل + كلمة مرور + رسالة خطأ"، لا "مصادقة آمنة".
عندما تصبح الشاشات واضحة، حوّل التركيز إلى المعلومات التي يجب تخزينها.
اطلب: “بناءً على هذه الشاشات، اقترح حقول البيانات، قيم عيّنة، وقواعد التحقق.” تريد تفاصيل مثل:
تمنع هذه الخطوة مشكلة نموذج أولي حيث توجد واجهة لكن نموذج البيانات غامض.
اطلب شريحة عمل فقط، لا المنتج كله. أخبر الذكاء الاصطناعي أي تدفق واحد سيسلكه من البداية للنهاية (مثلاً: "إنشاء عنصر → حفظ → عرض تأكيد"). إذا دعمت المنصة ذلك، اطلب بيانات مبدئية حتى تتمكن من النقر فورًا.
إذا كنت تستخدم منصة مثل Koder.ai، هنا تهم ميزات الاستضافة المدمجة، النشر، وتصدير الكود: يمكنك التحقق من التدفق في بيئة مباشرة ثم تقرر المتابعة داخل المنصة أو تسليمه للهندسة.
شغّل النموذج كالمستخدم واحتفظ بملاحظات موجزة وقابلة للاختبار:
أعد تلك الملاحظات إلى الذكاء الاصطناعي في دفعات صغيرة. الهدف تقدم ثابت: طلب تغيير واضح واحد، تحديث واحد، إعادة اختبار. هذا الإيقاع هو ما يحول "أفكار بالدردشة" إلى نموذج أولي قابل للتقييم.
فيما يلي ثلاثة نماذج صغيرة يمكنك البدء بها في دردشة واحدة. انسخ نص "ما تقوله" وعدّل الأسماء والحقول والقواعد لتناسب وضعك.
ما تقوله: “ابنِ 'متعقب عادات + مزاج' خفيف. الحقول: التاريخ (مطلوب)، العادة (قائمة: نوم، مشي، قراءة)، أنجزت؟ (نعم/لا)، المزاج (1–5)، ملاحظات (اختياري). العروض: (1) اليوم، (2) هذا الأسبوع مجمّعًا حسب العادة، (3) اتجاهات المزاج. عوامل التصفية: عرض فقط 'أنجزت؟ = لا' للأسبوع الحالي. ولّد نموذج البيانات وواجهة بسيطة.”
ما ينتجه الذكاء الاصطناعي: جدول/مخطط مبدئي، تخطيط شاشات أساسي، وتكوين/كود جاهز للنسخ للثلاثة عروض والعوامل.
ما تتحقق منه: نوع الحقول (تاريخ مقابل نص)، القيم الافتراضية (تاريخ اليوم)، وأن عوامل التصفية تستخدم الإطار الزمني الصحيح (بداية الأسبوع الاثنين مقابل الأحد).
ما تقوله: “أنشئ نموذج 'استمارة عميل' به: الاسم، الإيميل، الهاتف، الخدمة المطلوبة، التاريخ المفضل، نطاق الميزانية، مربع موافقة. عند الإرسال: احفظ في جدول/سبريدشيت وأرسل بريدًا لي وAuto-reply للعميل. أدرج قوالب موضوع/نص البريد.”
ما ينتجه الذكاء الاصطناعي: نموذج، وجهة تخزين، وقالبان بريديان مع متغيرات عناصر نائب.
ما تتحقق منه: قابلية تسليم البريد (from/reply-to)، نص الموافقة، وأن الإشعارات تُرسل مرة واحدة لكل إرسال.
ما تقوله: “لدي CSV يحتوي أعمدة: الاسم الكامل، الهاتف، الولاية. طبّع الهاتف إلى E.164، أزل الفراغات الزائدة، حوّل الأسماء لعناوين (Title Case)، واطبّق تحويل أسماء الولايات إلى رموز بحرفين. أعد CSV منظفًا وملف ملخّص بالتغييرات.”
ما ينتجه الذكاء الاصطناعي: سكربت (غالبًا Python) أو خطوات جدولية، بالإضافة إلى فكرة تقرير التغييرات.
ما تتحقق منه: جرّبه على 20 صفًا أولًا، افحص حالات الحافة (هاتف مفقود، امتدادات)، وتأكد من عدم الكتابة فوق أعمدة غير مقصودة.
الذكاء الاصطناعي يمكنه أن يوصلك إلى عرض توضيحي يعمل بسرعة—لكن العروض غالبًا ما تكون هشة. نمط فشل شائع هو بناء ينجح فقط تحت صياغتك الدقيقة التي اختبرتها. للشحن بثقة، عامل كل ناتج مولدًا كمسودة واختبره عمدًا.
حتى عندما "يعمل" الكود، قد يكون المنطق ناقصًا. اطلب من الذكاء الاصطناعي شرح الافتراضات وسرد حالات الحافة: الحقول الفارغة، المدخلات الطويلة جدًا، السجلات المفقودة، المناطق الزمنية، تقريب العملات، أخطاء الشبكة، والتعقيدات في التحرير المتزامن.
عادة مفيدة: بعد توليد ميزة، اطلب قائمة تحقق صغيرة لـ"ما قد يخطئ"، ثم تحقّق من كل بند بنفسك.
معظم التطبيقات المبنية بالذكاء الاصطناعي تفشل في الأساسيات، لا في الهجمات المتقدمة. تحقق صراحةً:
إذا كنت غير متأكد، اطلب من الذكاء الاصطناعي: "أرني أين تُفرض المصادقة، أين تُخزن الأسرار، وكيف تُتحقق المدخلات." إذا لم يقدر أن يشير إلى ملفات/سطور محددة، فالمهمة ليست مكتملة.
المسارات السعيدة تخفي الأخطاء. أنشئ مجموعة صغيرة من حالات الاختبار "القذرة": قيم فارغة، محارف غير معتادة، أرقام ضخمة، إدخالات مكررة، وملفات من نوع خاطئ. إذا أمكنك استخدام بيانات عيّنة واقعية (ومسموح بها)، افعل—فالعديد من المشاكل تظهر فقط بواقع الفوضى.
الفشل الصامت يسبب ارتباكًا مكلفًا. أضف رسائل خطأ واضحة للمستخدمين ("فشل الدفع—حاول مرة أخرى") وسجلات تفصيلية لك (IDs للطلبات، طوابع زمنية، وخطوة الفشل). عند طلب إضافة تسجيل من الذكاء الاصطناعي، حدد ما تحتاجه للتشخيص لاحقًا: المدخلات (مع تطهير)، القرارات التي اتُخذت، واستجابات API الخارجية.
عندما تكون الجودة هدفك، فالأمر ليس "تحسين المطالبات" فقط—بل بناء شبكة أمان.
الذكاء الاصطناعي سريع في توليد الكود، لكن التسريع الحقيقي يحدث عندما تعاملَه كزميل أثناء التكرار: زوده بسياق ضيق، اطلب خطة، راجع ما تغيّر، واحتفظ بتتبع يمكنك الرجوع عنه.
المطالبات الطويلة تخفي التفاصيل المهمة. استخدم عادة "v1، v2، v3":
هذا يسهل مقارنة المحاولات ويمنع الانحراف إلى ميزات جديدة.
قبل أن يحرر أي شيء، اجعل الذكاء الاصطناعي يذكر ما يعتقده صحيحًا:
بعد العمل، اطلب ملخّصًا على شكل قائمة تحقق: الملفات المعدّلة، الدوال التي تغيّرت، والسلوك المتوقع الآن.
يسير التكرار بسلاسة عندما يمكنك التراجع:
إذا كانت المنصة التي تستخدمها تدعم لقطات وتراجع (Koder.ai تتضمن ذلك)، فاستخدمها كـGit: قم بتغييرات صغيرة قابلة للعكس، واحتفظ بنسخة "الأخير الأفضل".
بدلًا من "لا يعمل"، قلل النطاق:
هكذا تحول مشكلة غامضة إلى مهمة قابلة للحل يستطيع الذكاء الاصطناعي تنفيذها بثبات.
البناة بالمحادثة ممتازون في تحويل الأوصاف الواضحة إلى شاشات عامل، منطق أساسي، ونماذج بيانات بسيطة. لكن هناك نقطة تتحول فيها "نماذج مفيدة" إلى "منتج حقيقي"، وهناك ستحتاج مزيدًا من البنية—وأحيانًا مطورًا بشريًا.
بعض المجالات مهمة جدًا لتركها للمنطق المولد دون مراجعة دقيقة:
قاعدة جيدة: إذا كان الخطأ يتطلب تواصل مع العميل أو تعديلات محاسبية، عاملها كـ"بملكية بشرية"، مع مساعدة الذكاء الاصطناعي وليس قرارًا تلقائيًا.
صعّد مبكرًا (وفر وقتك) عندما تواجه:
إذا وجدت نفسك تعيد كتابة نفس المطالبة مرارًا لتجعلها تتصرف، غالبًا ما تكون مشكلة تصميم أو هيكلية، لا مشكلة مطالبة.
أنت لم تعد تجريبًا—أنت تشغيل:
عند إشراك مطور، سلّمه:
هذا التسليم يحول تقدمك الحواري إلى عمل هندسي قابل للبناء—بدون فقدان النية التي جعلت النموذج الأولي ذا قيمة.
البناء عن طريق "مناقشة الفكرة" قد يبدو غير رسمي، لكن بمجرد لصق بيانات حقيقية أو مستندات داخل أداة ذكاء اصطناعي، تكون قد اتخذت قرارًا ذا تبعات قانونية وأمنية.
عامل المطالبات كرسائل قد تُخزن أو تُراجع أو تُشارك عن طريق الخطأ. لا ترفع سجلات عملاء، بيانات موظفين، أسرار، أو أي شيء منظم.
نهج عملي هو العمل بـ:
إذا احتجت مساعدة لتوليد بيانات اختبار آمنة، اطلب من النموذج إنشاؤها من المخطط بدلًا من لصق تصديرات الإنتاج.
ليست كل أدوات الذكاء الاصطناعي تتعامل مع البيانات بنفس الشكل. قبل الاستخدام، تأكد من:
عند التوفر، فضّل خطط أعمال مع ضوابط إدارية أو إعدادات إلغاء المشاركة.
الذكاء الاصطناعي يمكنه تلخيص أو تحويل نص، لكنه لا يمنحك حقوقًا لا تملكها. احذر عند لصق:
إذا ولّدت كودًا "بناءً على" مصدر ما، سجّل المصدر وتحقق من شروط الترخيص.
لأدوات داخلية، ضع بوابة بسيطة: شخص واحد يراجع تعامل البيانات، الأذونات، والتبعيات قبل مشاركة أي شيء خارج مجموعة صغيرة. نموذج مختصر في wiki الفريق (أو /blog/ai-tooling-guidelines) عادةً كافٍ لمنع الأخطاء الشائعة.
النشر هو المرحلة التي يتحول فيها "نموذجٌ مثير" إلى شيء يثق به الناس. مع البرمجيات المبنية بالذكاء الاصطناعي، الإغراء للتعديل المستمر كبير—فاجعل النشر علامة واضحة، لا شعورًا.
اكتب تعريفًا للمكتمل يمكن لزميل غير تقني التحقق منه. اقترن ذلك باختبارات قبول خفيفة.
مثال:
هذا يمنع النشر بناءً على انطباع "يبدو أنه يعمل".
أدوات الذكاء الاصطناعي تغير السلوك بسرعة مع تعديلات بسيطة في المطالبات. حافظ على سجل تغييرات صغير:
يسهل هذا المراجعات ويمنع الانحراف الصامت—خاصة عند العودة للمشروع بعد أسابيع.
اختر 2–3 مقاييس مرتبطة بمشكلة البداية:
إذا لم تستطع قياسه، لن تعرف إن الحل المُولد يحسن شيئًا.
بعد أسبوعين، راجع ما حدث فعليًا: أين ترك المستخدمون، أي طلبات فشلت، وأي خطوات تُجاوز. ثم أعد الأولويات: أصلح أكبر مشكلة أولًا، أضف ميزة صغيرة ثانيًا، واترك التحسينات التحسينية لوقت لاحق. هكذا يبقى البناء بالمحادثة عمليًا بدل أن يصبح تجريبًا لا نهائيًا.
أسرع طريقة لمنع البناء بالمحادثة من أن يكون تجربة لمرة واحدة هي توحيد العناصر المتكررة: PRD صفحة واحدة، مكتبة مطالبات صغيرة، وحواجز سلامة خفيفة. ثم يمكنك تشغيل نفس خطة العمل أسبوعيًا.
انسخ/ألصق هذا في مستند واملأه قبل فتح أي أداة ذكاء اصطناعي:
اصنع ملاحظة مشتركة بمطالبات تستخدمها عبر المشاريع:
احتفظ بأمثلة لمخرجات جيدة بجانب كل مطالبة ليتعلّم الزملاء ما يتوقع.
اكتب هذه القواعد مرة واحدة وأعد استخدامها:
قبل البناء:
أثناء البناء:
قبل النشر:
القراءة التالية: تصفح مزيدًا من الأدلة العملية على /blog. إذا تقارن مستويات الأفراد مقابل الفرق، انظر /pricing—وإذا أردت تجربة سير عمل مدفوع بالوكلاء من الدردشة إلى البناء إلى النشر والتصدير، Koder.ai خيار لتقيّمه جنبًا إلى جنب مع سلسلة أدواتك الحالية.