18 مايو 2025·8 دقيقة
كيف يغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة تعلم المطورين لغات البرمجة
مساعدو الذكاء الاصطناعي يعيدون تشكيل طريقة تعلم المطورين للصياغة، استكشاف الـ APIs، وكتابة الكود. تعرّف على الفوائد والمخاطر وسير العمل العملي.
مساعدو الذكاء الاصطناعي يعيدون تشكيل طريقة تعلم المطورين للصياغة، استكشاف الـ APIs، وكتابة الكود. تعرّف على الفوائد والمخاطر وسير العمل العملي.
تعلم لغات البرمجة كان دائمًا مهمة متكررة. الأطر تتبدّل، الفرق تعتمد تراكمات جديدة، وحتى "نفس" اللغة تتطور عبر مكتبات قياسية جديدة، اصطلاحات، وأدوات. بالنسبة لمعظم المطورين، الجزء البطيء ليس حفظ الصياغة—بل أن تصبح منتجًا بسرعة: إيجاد واجهات برمجة صحيحة، كتابة كود يتماشى مع اتفاقيات المشروع المحلية، وتجنّب أخطاء وقت التشغيل أو الأمان الدقيقة.
نماذج موجهة نحو الكود ومساعدو البرمجة بالذكاء الاصطناعي يغيرون سير العمل الافتراضي. بدل التنقل بين التوثيق والمقالات والأمثلة المتفرقة، يمكنك طلب مخطط قابل للتشغيل مصمّم لقيودك (الإصدار، الإطار، الأسلوب، أهداف الأداء). هذا يقلص مرحلة "الصفحة الفارغة" ويحوّل تعلم اللغة إلى حلقة تفاعلية: اقترح → عدّل → شغّل → حسّن.
هذا لا يستبعد الأساسيات. إنه ينقل الجهد من بحث المعلومات إلى تقييم لها.
الذكاء الاصطناعي للمطورين قوي بشكل خاص في:
الخطر يزداد عندما:
يركز هذا المقال على طرق عملية لاستخدام مساعدي البرمجة بالـ AI لتسريع تعلم لغات البرمجة: صياغة الطلبات للكود، التصحيح بمساعدة AI، استخدام AI لمراجعة الكود، وبناء عادات تحقق حتى ترتفع إنتاجية المطور دون التضحية بالدقة أو الأمان.
مساعدو البرمجة يبدّلون ما الذي تحتاج لحفظه ومتى تحتاج لتعلمه. بدل قضاء الأسبوع الأول في صراع مع تفاصيل الصياغة، كثير من المطورين يصبحون منتجين أسرع بالاعتماد على AI لبناء السقالة—ثم يستخدمون هذا الزخم لتعميق الفهم.
الجزء الأكثر صعوبة كان سابقًا تذكر "كيفية قول الأشياء": الحلقات، عمليات القوائم، I/O الملفات، إعداد الحزم، واستدعاءات المكتبة الشائعة. مع AI، ينخفض الكثير من ذلك أولًا.
هذا التحوّل يحرّر المساحة الذهنية للأهم عبر اللغات: نمذجة البيانات، تدفّق التحكم، معالجة الأخطاء، أنماط التزامن، وكيف يتوقع النظام البيئي أن تُنظّم الشيفرة. لا تزال بحاجة لفهم اللغة، لكن يمكنك إعطاء أولوية للمفاهيم والاصطلاحات بدل الحفظ الآلي.
معظم الوقت لا يُهدر في جوهر اللغة بل في النظام البيئي المحيط: الأطر، أدوات البناء، اتفاقيات التكوين، و"الطريقة الصحيحة" التي يحل بها المجتمع المشاكل. يمكن للـ AI تقصير فترة الانضمام بالإجابة عن أسئلة محددة مثل:
مقتطفات صغيرة ومركّزة هي وقود تعلم مثالي. طلب أمثلة دنيا (مفهوم واحد في كل مرة) يساعدك على بناء كتاب وصفات شخصي من الأنماط التي تعيد استخدامها وتعديلها، بدل نسخ تطبيق كامل لا تفهمه.
أكبر عيب هو تخطي الأساسيات. إذا كتب AI الكود أسرع مما تستطيع شرحه، قد تنتهي بـ "شحن عبر الإكمال التلقائي" دون بناء الحدس. عامل مخرجات AI كنقطة انطلاق، ثم مارس إعادة كتابة و تبسيط وشرحها بكلماتك—خاصة حول الأخطاء، الأنواع، وحالات الحافة.
AI مفيد أكثر عندما تعاملُه كـ"دليل سياحي" عبر المادة الرسمية—ليس بديلاً عنها. بدلاً من السؤال "كيف أفعل X؟" اطلب منه أن يدلّك إلى الجزء المناسب من التوثيق، يريك مثالًا صغيرًا، ويشرح ما الذي يجب الانتباه إليه بعد ذلك. هذا يبقيك متأصلاً في سطح API الحقيقي مع الحفاظ على السرعة.
عند تعلم لغة جديدة، المقتطفات الطويلة تُخفي النمط الذي تريد استيعابه. اطلب أصغر مثال عملي يطابق أسلوب اللغة:
ثم تابع بسؤال: "ما الذي قد يغيره مطوّر خبير هنا للوضوح؟" هذه طريقة سريعة لتعلم الاتفاقيات مثل التعامل مع الأخطاء، التسمية، وخيارات المكتبة الشائعة.
للمكتبات القياسية والأطر غير المألوفة، اطلب خارطة قبل الكود:
اطلب أن يسمّي أسماء الوحدات/الدوال أو عناوين أقسام التوثيق حتى تتمكن من التحقق بسرعة (وحفظها كمفضلة).
أخطاء المجمّع/وقت التشغيل غالبًا ما تكون دقيقة تقنيًا لكنها غير مفيدة عاطفيًا. ألصق الخطأ واطلب:
اطلب من AI الاحتفاظ بمسرد متجدد للغة التي تتعلمها: المصطلحات الأساسية، المفاهيم الجوهرية، و"التي سترى هذا في كل مكان" من الوحدات. احفظه في ملاحظة أو مستند repo (مثل /notes/glossary.md) وحدثه عند ظهور مفهوم جديد. هذا يحوّل الاكتشافات العشوائية إلى مفردات دائمة.
AI مفيد بشكل خاص عندما تتعلم لغة جديدة عبر ترجمة شيء حقيقي. بدل قراءة دليل كامل، يمكنك ترجمة جزء عملي من قاعدة الشيفرة والدراسة: الصياغة، الاصطلاحات، اختيارات المكتبات، و"شكل" الحلول في النظام البيئي المستهدف.
مطالبة جيدة لا تقول فقط "حوّل هذا". تطلب خيارات:
هذا يحوّل الترجمة إلى درس صغير عن الأسلوب والاتفاقيات، ليس مجرد إعادة كتابة ميكانيكية.
عند الانتقال عبر النظم البيئية، الجزء الصعب ليس الصياغة بل معرفة ما يستخدمه الناس.
اطلب من AI رسم خرائط لمفاهيم مثل:
ثم تحقق عبر التحقق من التوثيق الرسمي لبعض المكتبات المقترحة وقراءة أمثلة معيارية.
عامل ترجمة AI كفرضية. سير عمل أكثر أمانًا:
إن لم يكن لديك اختبارات، أنشئ مجموعة صغيرة استنادًا إلى السلوك الحالي قبل الترحيل. حتى 10–20 حالة ذات قيمة عالية تقلل المفاجآت.
الأخطاء العابرة-اللغوية غالبًا ما تختبئ في "شبه التطابق" الدلالي:
عند طلب ترجمة، اطلب صراحة قائمة تحقق بهذه الاختلافات للكود الذي قدمته — تلك الملاحظات غالبًا ما تكون طريقًا سريعًا للتمكن الفعلي من اللغة.
تحويل فكرة إلى نموذج سريع يجعل اللغة الجديدة موضوعًا للتجربة السريعة. مع مساعد AI، يمكنك الانتقال من فكرة → كود قابل للتشغيل في دقائق، ثم استخدام النموذج كبيئة اختبار لتعلم بنية اللغة والمكتبة القياسية والاصطلاحات.
إذا أردت بناء شيء من النهاية إلى النهاية، منصات النمذجة مثل Koder.ai قد تقدّم بيئة عملية: تصف التطبيق في الدردشة، تولّد واجهة React تعمل مع خلفية Go + PostgreSQL (أو تطبيق Flutter)، ثم تتكرّر أثناء قراءة المصدر المنتج. ميزات التخطيط، تصدير المصدر، واللقطات/التراجع تسهل التجريب دون الخوف من "كسر المشروع" أثناء التعلم.
اطلب من AI أن يبني برنامجًا صغيرًا يبرز الأساسيات: بنية المشروع، نقطة الدخول، إعداد الاعتماديات، وميزة واحدة. اجعله صغيرًا عن قصد—ملف واحد إن أمكن.
أمثلة لبدايات جيدة:
الهدف ليس الجاهزية للإنتاج؛ بل رؤية "كيف يُفعل هذا عادةً" في ذلك النظام البيئي.
بمجرد تشغيل النموذج، طالب بتنويعات تجبرك على لمس زوايا شائعة للغة:
رؤية نفس الميزة منفذة بطريقتين غالبًا ما تكون أسرع طريق لتعلم الاصطلاحات.
قبل توليد المزيد من الكود، اجعل AI ينتج خطة تنفيذ قصيرة: وحدات لإضافتها، دوال لكتابتها، وترتيب البناء. هذا يبقيك مسيطرًا ويجعل اكتشاف اختراعات المساعد غير الضرورية أسهل.
إذا بدأ النموذج بالتضخم، أعد الضبط. النماذج تعلم أفضل عندما تكون ضيقة: مفهوم واحد، مسار تنفيذ واحد، مخرجات واضحة. نطاق ضيق يقلل من الكود السحري ويجعل استيعاب ما تتعلمه أسهل.
مساعد الكود مفيد بقدر جودة المطالبة التي تعطيه. عند تعلم لغة جديدة، المطالبات الجيدة لا تكتفي بالحصول على إجابة—بل تدفع النموذج لإنتاج كود يمكن استخدامه في العالم الحقيقي: قابل للقراءة، قابل للاختبار، أسلوبي وآمن.
بدلًا من "اكتب هذا بالـ Rust"، ضمّن البيئة والقواعد التي تهتم بها. اذكر الإصدارات، المكتبات، قيود الأداء، وتوقعات الأسلوب.
مثال:
هذا يقلل التخمين ويعلمك الاصطلاحات أسرع لأن المساعد يجب أن يعمل داخل حدود واقعية.
مساعدو الكود غالبًا ما يملأون الفجوات بصمت. اجعلهم يكشفون هذه الفجوات:
هذا يحوّل الاستجابة إلى مراجعة تصميم صغيرة، وهو مفيد خصوصًا عندما لا تعرف ما الذي لا تعرفه.
عند تعلم الصياغة أو سلوك المكتبات، اطلب مراجع يمكنك التحقق منها:
حتى إذا لم يقدم المساعد استشهادًا مثاليًا، غالبًا ما يعطي الأسماء الصحيحة لتبحث بها—أسماء الوحدات، الدوال، والمفاهيم—فتتحقق منها في مصدر الحقيقة.
عامل المساعد كمشارك برمجة يتفاعل مع الأدلة. عندما يفشل الكود، ألصق الخطأ الدقيق أو اختبار فاشل صغير واطلب إصلاحًا مستهدفًا:
هذه الحلقة تساعدك على التعلم أسرع من المطالبات لمرة واحدة لأنك ترى كيف تتصرف اللغة تحت الضغط—الأنواع، حالات الحافة، والأدوات—بدل قراءة أمثلة "المسار السعيد" فقط.
مساعدو الكود يسرّعون التعلم، لكنهم يقدّمون أيضًا أوضاع فشل لا تبدو كـ"أخطاء" بالضرورة. الخطر الأكبر أن النتيجة غالبًا ما تبدو واثقة—وتلك الثقة قد تخفي أخطاء دقيقة.
الهلاوس هي المثال الكلاسيكي: ستحصل على كود يمكن أن يُجمّع (أو يكاد) لكنه يستخدم API غير موجود، اسم دالة من إصدار سابق، أو اصطلاح "شبه صحيح" للغة. عندما تكون جديدًا على لغة، قد لا تملك الحدس لاكتشاف هذه القضايا سريعًا، فتتعلم أنماطًا خاطئة.
شكل شائع آخر هو "القيم الافتراضية القديمة": مكتبات مهجورة، اصطلاحات إطار عمل قديمة، أو أعلام تكوين استُبدلت قبل إصدارين. الكود قد يبدو نظيفًا بينما يقودك بصمت بعيدًا عن أفضل الممارسات الحالية.
قد يقترح AI اختصارات غير آمنة افتراضيًا—الربط النصي في SQL، اختيارات تشفير ضعيفة، إعدادات CORS متساهلة، أو تعطيل التحقق من الشهادات "فقط لتشغيله". كما قد يرشّح تبعيات دون تقييم الصيانة أو الثغرات المعروفة.
عند تعلم نظام بيئي جديد، قد تصبح هذه الاقتراحات خط الأساس لديك—وهكذا تتحول أنماط غير آمنة إلى عادات.
إعادة استخدام مقتطفات مولَّدة قد يثير أسئلة ترخيص ونسب—خصوصًا إذا شبّهت الشيفرة أمثلة متداولة أو تنفيذات مفتوحة المصدر موجودة. عامل مخرجات AI كـ"مسودة" تتطلب فحصًا للمصدر تمامًا كما تفعل مع مقتطف من منتدى.
الخصوصية جانب آخر حاد. لا تلصق أسرارًا (مفاتيح API، توكنات، شهادات خاصة)، شيفرة ملكية، أو بيانات عملاء في أداة AI. إذا احتجت مساعدة، اجتزء القيم الحساسة أو أنشئ مثالًا مصغّرًا يحافظ على البنية دون كشف بيانات حقيقية.
AI يمكنه تسريع تعلم لغة جديدة، لكنه أيضًا يزيد احتمالية قبول كود لا تفهمه بالكامل. الهدف ليس الشك في كل شيء—بل بناء روتين تحقق متكرر حتى تتحرك بسرعة دون شحن أخطاء بهدوء.
عندما يقترح المساعد استدعاء API أو نمطًا، افترض أنه مسودة حتى يثبت العكس. ألصقه في مثال قابل للتشغيل (ملف تجريبي أو مشروع مصغر) وتأكد من السلوك بمدخلات حقيقية—بما في ذلك حالات الحافة المتوقعة في الإنتاج.
أتمتة الفحوص التي لا تعتمد على التفسير:
إذا كنت تتعلم لغة ذات نظام نوعي قوي، لا تتجاوز تحذيرات المجمّع فقط لجعل المقتطف "يعمل"—فغالبًا ما تكون التحذيرات أسرع معلم.
مطالبة بسيطة يمكن أن تحوّل الثقة الغامضة إلى خطوات ملموسة:
"ولّد قائمة تحقق للتحقق من هذا الحل: فحوص وقت التشغيل، اختبارات للإضافة، اعتبارات أمنية، افتراضات الإصدارات، وروابط أراجعها."
ثم اتبعها. إذا ذكرت القائمة دالة أو علمًا لا تعرفه، فهذه إشارة لفتح التوثيق الرسمي والتأكد من وجوده.
أضف ملاحظة قصيرة في PR أو رسالة commit: ماذا اختبرت، أي أدوات شغّلت، وما التوثيق الذي اعتمدت عليه. مع مرور الوقت، هذه العادة تبني دليل لعبتك الشخصي الذي تعيده كلما تعلمت لغة جديدة.
التصحيح هو المكان الذي "يتضح" فيه اللغة الجديدة—تتعلم ما يفعله وقت التشغيل فعلاً، وليس فقط ما تقوله الوثائق. يمكن للـ AI تسريع ذلك بتحويل الأخطاء المربكة إلى تحقيق منظم، طالما تعاملت معه كشريك في التفكير لا كمرجع مطلق.
عند وقوع خطأ، ألصق تتبع الاستدعاء (stack trace) وقطعة صغيرة من الكود المحيط واطلب من المساعد أن:
مطالبات جيدة تسأل عن لماذا كل فرضية تناسب الأدلة: "أي سطر يشير إلى مرجع null مقابل خطأ فهرس؟ ماذا نتوقع أن نرى إذا كان هذا صحيحًا؟"
بدل القفز للإصلاح السريع، اطلب من AI مساعدتك في تقليص المشكلة:
هذا مفيد خصوصًا في نظام بيئي جديد حيث الأدوات والافتراضات قد تكون غير مألوفة.
AI فعّال في اقتراح ما يجب قياسه تاليًا: متغيّرات رئيسية للتسجيل، فحوص حدود، وأماكن وضع قياس تؤكد الفرضية. اطلب تسجيلًا محدّدًا (ماذا تطبع، أين، وأي قيم تؤكد/تفند نظرية)، ليس مجرد "أضف مزيدًا من السجلات".
اشترط أن يرتبط كل تغيير مقترح بدليل: "أي ملاحظة سيعالج هذا التغيير؟" و"كيف سنتحقق من الإصلاح؟" إذا لم يستطع المساعد تبرير التصحيح بمنطق قابل للاختبار، فاعتبره مجرد مؤشر لا إجابة نهائية.
مساعدو الكود بارعون في مساعدتك على التفكير أوسع حول الاختبارات—خاصة عندما تكون جديدًا على لغة ولا تعرف أنماط الفشل الشائعة أو اصطلاحات الاختبار. المفتاح هو استخدام AI لتوسيع التغطية بينما تظل أنت مسؤولًا عن معنى "صحيح".
ابدأ بمتطلبات بلغة بسيطة وبعض الأمثلة. ثم اطلب من المساعد اقتراح اختبارات وحدوية تغطي المسارات السعيدة وحالات الحافة: مدخلات فارغة، قيم غير صالحة، مهلات، محاولات إعادة.
نمط مطالبة مفيد:
هذه طريقة سريعة لتعلم اصطلاحات الاختبار في اللغة (fixtures، assertions، اختبارات جدولية) دون التخمين.
عندما تكون المنطقية مُعتمدة على المدخلات (محللات، محققات، محولات)، اطلب خواص للاختبارات القائمة على الخصائص، لا أمثلة فقط:
حتى إن لم تعتمد أدوات الخصائص فورًا، هذه الخواص تكشف غالبًا عن اختبارات وحدوية مفقودة.
بعد أن تملك مجموعة ابتدائية، شارك تقرير تغطية مبسّط أو قائمة الفروع/الشرطية واطلب سيناريوهات غير مغطاة. يمكن للمساعد اقتراح حالات مفقودة مثل مسارات الأخطاء، التزامن، الترميز/اللغة، أو تنظيف الموارد.
لكن لا تترك AI يحدد النتائج المتوقعة. يجب عليك تحديد التأكيدات استنادًا إلى السلوك الموثق أو قواعد المجال أو العقود الموجودة. إذا اقترح مساعد توقعًا لا تستطيع تبريره، تعامل معه كفرضية وتحقق منه بالتوثيق أو مثال مصغّر.
AI مفيد كـ معلم للذوق: ليس فقط ما إذا كان الكود يعمل، بل ما إذا كان يقرأ جيدًا، ينسجم مع أعراف المجتمع، ويتجنّب الفخاخ الشائعة في لغة جديدة. عاملَه كمراجع مبدئي—مفيد لرصد الفرص، لكنه ليس سلطة نهائية.
عند كتابة شيء "يعمل"، اطلب من المساعد مراجعته للقراءة، التسمية، والبنية. مطالبات مراجعة جيدة تركز:
هذا يساعدك على استيعاب ما يبدو "جيدًا" في ذلك النظام البيئي (مثلاً، كيف تميل Go لأن تبقي الأشياء صريحة، أو كيف تفضل Python دوال صغيرة وواضحة).
اطلب قبل/بعد diff حتى تتعلم التحويلات الدقيقة:
- // Before: manual loop + mutable state
+ // After: idiomatic approach for this language
حتى لو لم تطبق الاقتراح، ستبدأ بالتعرّف على الأنماط: مساعدات المكتبة القياسية، تدفقات معالجة الأخطاء المعتادة، والتجريدات المفضّلة.
إعادة الهيكلة قد تضيف تخصيصات، تمريرات إضافية على البيانات، أو تجريدات أثقل. اسأل صراحة:
ثم تحقق بواسطة benchmark أو profiler، خصوصًا عند تعلم runtime جديد.
عند قبولك أو رفضك للاقتراحات، التقطها في وثيقة فريق قصيرة: اتفاقيات التسمية، التعامل مع الأخطاء، التسجيل، التنسيق، وأمثلة "لا تفعل هذا". مع الوقت، تصبح مراجعات AI أسرع لأنك تستطيع توجيه النموذج إلى قواعدك: "راجع وفقًا لقواعد الأسلوب أدناه."
لغة جديدة تثبت نفسها أسرع عندما تعامل AI كمدرّب داخل حلقة متكررة—ليس كاختصار يكتب كل شيء لك. الهدف هو تغذية راجعة ثابتة، انتصارات صغيرة، وممارسة متعمدة.
اختر قدرة صغيرة واحدة في كل جلسة (مثل "قراءة ملف JSON"، "عمل طلب HTTP واحد"، "كتابة اختبار وحدوي"). اطلب من مساعدك AI أصغر مثال أسلوبي، ثم نفّذ تنويعة صغيرة بنفسك.
اختم كل حلقة بمراجعة سريعة:
عندما تجد مطالبة تنتج نتائج مفيدة باستمرار، خزّنها وأعد استخدامها. حولها إلى قالب تعبئة مثل:
مكتبة صغيرة من المطالبات تصبح مسرّعك الشخصي للغة.
قم بتمارين قصيرة بدون AI: أعد كتابة دالة من الذاكرة، نفذ بنية بيانات، أو أصلح علة صغيرة باستخدام الوثائق فقط. هذا كيف تحتفظ بالصياغة الأساسية، النماذج الذهنية، ومهارات التصحيح.
بمجرد أن تبني ميزات صغيرة بثقة، جدول غوصات أعمق: نموذج التشغيل، بدائل التزامن، نظام الحزم/الوحدات، فلسفة التعامل مع الأخطاء، وأساسيات الأداء. استخدم AI لرسم خريطة الموضوعات، لكن تحقق مع التوثيق الرسمي وضمن قيود مشروع حقيقي.
AI يسرّع مرحلة الانطلاقة: إنشاء هياكل قابلة للتشغيل، عرض مقتطفات نمطية، ورسم خريطة لواجهات برمجة غير مألوفة حتى تتمكن من التكرار بسرعة.
لا يلغي الحاجة إلى الأساسيات — بل يغيّر تركيز مجهودك من البحث إلى التقييم (تشغيل الكود، قراءة التوثيق، والتحقق من السلوك).
اطلب أصغر مثال يوضّح مفهومًا واحدًا من البداية إلى النهاية (مع التعليمات لتجريبه وتشغيله).
نمط مطالبة مفيد:
اطلب "خريطة" قبل كتابة الكود:
ثم تحقق بفتح التوثيق الرسمي ومطابقة الأسماء والتواقيع وإعلانات الإصدارات.
عامل كل مقتطف كفرضية:
إذا بدا "صحيحًا" لكن لا تستطيع شرحه، اطلب من المساعد إعادة كتابته بشكل أكثر وضوحًا وشرح المقايضات.
لا تطلب تحويلًا واحدًا فقط — اطلب نسختين:
اطلب أيضاً قائمة اختلافات دلالية (الأنواع، السلوك العددي، التعامل مع الأخطاء، التزامن). ثم تحقق عبر الاختبارات ومقارنات المخرجات (ملفات ذهبية/fixtures).
نعم، إذا حافظت على ضيق النطاق. اطلب:
ثم اطلب تنويعات (التعامل مع الأخطاء، التزامن/الAsync، التحقق) لاستكشاف النظام البيئي بشكل منهجي بدلاً من بناء "تطبيق غامض".
ضمن السياق، القيود، والأمثلة:
ثم اطلب منه سرد الافتراضات ونقاط عدم اليقين لترى ما تحتاج إلى التحقق منه.
عامل اقتراحات AI على أنها غير موثوقة حتى تراجعها.
أعلام الحذر الشائعة لرفضها أو إعادة كتابتها:
اطلب قائمة تحقق أمني مخصّصة للمقتطف الذي أمامك وتحقق منها بأدوات التحليل الثابت/اللينتر حيث أمكن.
اتبع حلقة قابلة للتكرار:
تجنّب "الإصلاح بالتخمين"—يجب أن يرتبط كل تغيير بدليل.
استخدم AI لتوسيع التغطية، لا لتحديد الصواب:
ثبّت النتائج المتوقعة بناءً على السلوك الموثق أو قواعد المجال أو العقود الموجودة—إن لم تستطع تبرير نتيجة، فتحقق منها بالتوثيق أو برهان مصغر أولاً.