اكتشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل المطالب الغامضة إلى تصاميم هندسية جاهزة للإنتاج: صياغة المتطلبات، الكشف عن الافتراضات، رسم المقايضات، والتحقق من التصاميم.
الموجه الغامض هو نقطة البداية الشائعة لأن معظم الأفكار تبدأ كنوايا، ليست كمواصفات: "ابنِ بوابة عملاء"، "أضف بحثًا بالذكاء الاصطناعي"، أو "بث الأحداث في الوقت الحقيقي". الناس يعرفون النتيجة التي يريدونها، لكنهم لا يعرفون بعد الحدود، المخاطر، أو الخيارات الهندسية التي تجعلها قابلة للتنفيذ.
"من الموجه إلى الهندسة" هو سير العمل الذي يحوّل تلك النية إلى خطة متماسكة: ماذا نبني، كيف تتصل الأجزاء، أين يمرُّ البيانات، وما اللازم ليعمل ذلك في بيئة الإنتاج.
جاهزية الإنتاج ليست "وجود مخططات" فقط. تعني أن التصميم يعالج صراحةً:\n\n- القدرة على التحمل: ما الذي يتعطل، كيف يتعافى، وماذا يحدث تحت الحمل\n- الأمن: كيف يُتحكم بالوصول، أين تُخزن الأسرار، وكيف تُخفف التهديدات\n- التكلفة: ما الذي يُحفز الإنفاق وكيف يُراقب ويُضبط\n- التشغيلية: المراقبة، النسخ الاحتياطي، النشر، وكيف تُصَحّح الأعطال عند الساعة 2 صباحًا\n
الذكاء الاصطناعي قوي في تسريع التفكير المبكر: توليد هندسات مرشحة، اقتراح أنماط شائعة (قوائم انتظار، كاش، حدود خدمات)، إظهار متطلبات غير وظيفية مفقودة، وصياغة عقود واجهات أو قوائم تحقق.
يمكن أن يضلّل عندما يبدو واثقًا بشأن تفاصيل لا يمكنه التحقق منها: اختيار تقنيات بلا سياق، التقليل من تعقيد التشغيل، أو تجاهل قيود يعرفها مؤسستك فقط (الالتزام، المنصات الحالية، مهارات الفريق). عامل مخرجاته كمقترحات للتحدّي، لا كإجابات مُسلّمًا بها.
تغطي هذه المقالة سير عمل عملي وقابل للتكرار للانتقال من موجه → متطلبات → افتراضات → خيارات → قرارات، مع تتبّع للمقايضات.
لن تحل محل الخبرة الميدانية، الحسابات التفصيلية للأحجام، أو مراجعة أمنية — ولن تدّعي وجود "هندسة صحيحة" واحدة لكل موجه.
الموجه الغامض يميل إلى خلط الأهداف ("بناء لوحة تحكم"), الحلول ("استخدام مايكروسيرفس"), والآراء ("اجعله سريعًا"). قبل رسم المكونات، تحتاج إلى بيان مشكلة محدد بما يكفي للاختبار والنقاش.
اكتب جملة أو جملتين تسمي المستخدم الأساسي، الوظيفة التي يحاول إنجازها، وملاءمة التوقيت.
مثال: "مديرو دعم العملاء يحتاجون إلى عرض واحد للتذاكر المفتوحة ومخاطر اتفاقيات مستوى الخدمة ليتمكنوا من تحديد الأولويات يوميًا وتقليل حالات فشل الشروط هذا الربع."
إذا لم يحدِّد الموجه مستخدمًا حقيقيًا، اطلب واحدًا. إذا لم يذكر لماذا يهم الآن، فلن تستطيع ترتيب المقايضات لاحقًا.
حوّل "جيد" إلى نتائج قابلة للقياس. فضّل مزيجًا من إشارات المنتج والتشغيل.
اختر مجموعة صغيرة (3–5). الكثير من المقاييس يخلق ارتباكًا؛ القليل جدًا يخفي المخاطر.
صِف "المسار السعيد" بلغة بسيطة، ثم اذكر حالات الحافة التي ستشكل الهندسة.
مثال المسار السعيد: المستخدم يسجل الدخول → يبحث عن عميل → يرى الحالة الحالية → يحدّث حقلًا → يُسجَّل سجل تدقيق.
حالات الحافة المبكرة: الاتصال غير متوفر/ضعيف، أذونات جزئية، سجلات مكررة، استيرادات ذات حجم كبير، مهلات، محاولات إعادة، وماذا يحدث عندما يعتمد النظام على تبعية متوقفة.
اذكر ما لن تبنيه في هذه النسخة: التكاملات غير المدعومة بعد، تحليلات متقدمة، تعدد المناطق، إجراءات مخصصة، أو أدوات إدارة كاملة. الحدود الواضحة تحمي الجداول الزمنية وتجعل محادثات "المرحلة 2" أسهل لاحقًا.
بمجرد كتابة هذه القطع الأربعة، يصبح الموجه عقدًا مشتركًا. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسينه، لكنه لا ينبغي أن يخترعه بمفرده.
الموجه الغامض غالبًا ما يمزج الأهداف ("اجعله سهلًا"), الميزات ("أرسل إشعارات"), والتفضيلات ("استخدم سيرفرلس") في جملة واحدة. تفصل هذه الخطوة بينها إلى قائمة متطلبات يمكنك التصميم بناءً عليها.
ابدأ بسحب السلوكيات الملموسة والأجزاء التي تؤثر عليها:
اختبار جيد: هل يمكنك الإشارة إلى شاشة، أو endpoint API، أو مهمة خلفية لكل متطلب؟
تشكل هذه المتطلبات الهندسة أكثر مما يتوقع معظم الناس. ترجم الكلمات الغامضة إلى أهداف قابلة للقياس:
سجّل الحدود مبكرًا حتى لا تصمِّم نظامًا مثاليًا لا يمكن شحنه:
اكتب بضعة عبارات "اكتمال يعني…" يمكن لأي شخص التحقق منها، مثل:
نادراً ما يفشل الموجه الغامض لأن التكنولوجيا صعبة — يفشل لأن كل شخص يملأ التفاصيل الناقصة في رأسه بشكل مختلف. قبل اقتراح أي هندسة، استخدم الذكاء الاصطناعي لـ إخراج تلك الافتراضات الصامتة إلى العلن وفصل ما هو مؤكد عمّا هو تخمين.
ابدأ بكتابة "الافتراضات الافتراضية" التي يلمح الناس إليها عادةً:
تشكل هذه الافتراضات اختيارات مثل الكاش، القوائم، التخزين، المراقبة، والتكلفة.
اطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء جدول بسيط (أو ثلاث قوائم قصيرة):
هذا يمنع النموذج (والفريق) من التعامل مع التخمينات كحقائق.
أسئلة مفيدة تتضمن:
اكتب الافتراضات صراحة ("افترض ذروة 2,000 طلب/دقيقة"، "افترض وجود بيانات شخصية") وعاملها كمدخلات مسودة للمراجعة — من الأفضل ربط كل افتراض بمن أكده ومتى. يسهل ذلك شرح وتبرير تغييرات الهندسة لاحقًا.
نادراً ما يوحي موجه غامض بتصميم "صحيح" واحد. أسرع طريق إلى خطة جاهزة للإنتاج هو رسم عدد قليل من الخيارات القابلة للحياة، ثم اختيار افتراضي وشرح واضح لما سيجعلُك تغيّر القرار.
لمعظم المنتجات في المراحل المبكرة، ابدأ بخلفية قابلة للنشر واحدة (API + منطق العمل)، قاعدة بيانات واحدة، ومجموعة صغيرة من الخدمات المُدارة (مصادقة، بريد، تخزين كائنات). هذا يبقي النشر، التصحيح، والتغييرات بسيطة.
اختر هذا عندما: الفريق صغير، المتطلبات متغيرة، والحركة غير مؤكدة.
نفس القابلية للنشر، لكن مع وحدات داخلية صريحة (الفوترة، المستخدمون، التقارير) وعامل خلفي للمهام البطيئة (الاستيرادات، الإشعارات، مكالمات AI). أضف قائمة انتظار وسياسات إعادة المحاولة.
اختر هذا عندما: لديك مهام طويلة، أو ذروة دورية، أو حاجة لحدود ملكية أوضح — دون تقسيم إلى خدمات منفصلة.
قسّم بعض المكونات إلى خدمات منفصلة عندما يوجد دافع قوي: عزل صارم (امتثال)، تحجيم مستقل لبقعة ساخنة (مثل معالجة الوسائط)، أو دورات إصدار منفصلة.
اختر هذا عندما: يمكنك الإشارة إلى أنماط تحميل محددة، حدود تنظيمية، أو قيود مخاطرة تبرر العبء التشغيلي الإضافي.
اشر إلى الفروقات بوضوح:\n\n- المكونات: API واحد مقابل API + عامل مقابل عدة وحدات قابلة للنشر\n- التكلفة: أجزاء أقل متحركة مقابل قوائم انتظار ومراقبة وحركة بيانات بين خدمات\n- التعقيد: تطوير محلي أبسط مقابل المزيد من النشرين، إصدار النسخ، وأوضاع الفشل
ناتج جيد بمساعدة AI هنا هو جدول قرار صغير: "الافتراضي = A، انتقل إلى B إذا كانت لدينا مهام خلفية، انتقل إلى C إذا تحقق المعيار X/القياس/القيود". يمنع هذا تحولًا مبكرًا إلى مايكروسيرفس ويحافظ على الهندسة مرتبطة بمتطلبات حقيقية.
كمية مفاجئة من "الهندسة" هي فعليًا مجرد الاتفاق على ما هي بيانات النظام، أين تعيش، ومن المسموح له تغييرها. إذا قمت بنمذجة ذلك مبكرًا، تصير الخطوات اللاحقة (المكونات، الواجهات، التحجيم، الأمن) أقل تخمينًا.
ابدأ بتسمية عدد قليل من الكائنات التي يدور النظام حولها — عادة أسماء من الموجه: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event. لكل كائن، سجّل الملكية:
هنا يفيد AI: يمكنه اقتراح نموذج نطاق أولي من الموجه، ثم تؤكد ما هو حقيقي مقابل ما هو متضمن.
قرر هل كل كائن هو في الأساس معاملاتية (OLTP) — قراءات/كتابات صغيرة متكررة وتتطلب اتساقًا — أم تحليلي (تجميعات، اتجاهات، تقارير). خلط كلا الحاجتين في قاعدة بيانات واحدة غالبًا ما يخلق توترًا.
نمط شائع: قاعدة OLTP للتطبيق، ومخزن تحليلي منفصل يُغذّى بالأحداث أو التصديرات. المفتاح هو مواءمة التخزين مع كيفية استخدام البيانات، لا مع شعورك المفاهيمي عنها.
ارسم مسار البيانات خلال النظام:\n\n- الاستيعاب: APIs، تحميلات، webhooks، استيرادات دفعات\n- التحويل: التحقق، الإثراء، إلغاء التكرار\n- الاحتفاظ والحذف: مدة الاحتفاظ وكيفية الإزالة
اذكر المخاطر صراحة: البيانات الشخصية، سجلات مكررة، مصادر متعارضة (نظامان يَدّعيان أنهما الحقيقة)، وغموض قواعد الحذف. هذه المخاطر تحدد الحدود: ما يجب أن يبقى داخليًا، ما يمكن مشاركته، وما يحتاج آثار تدقيق أو ضوابط وصول.
بمجرد وجود الحدود والبيانات، حوّلها إلى خريطة مكونات ملموسة: ما الموجود، ماذا يملك، وكيف يتحدث إلى الباقي. هنا يكون AI مفيدًا جدًا كـ "مولّد مخططات بالكلمات" — يمكنه اقتراح فواصل نظيفة والإشارة إلى واجهات مفقودة.
اهدِف إلى مجموعة صغيرة من المكونات مع ملكية واضحة. فحص جيد: "إذا تعطّل هذا، من يصلحه، وما الذي يتغير؟" على سبيل المثال:
اختر نمط تواصل افتراضي وعلّل الاستثناءات:
يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة بمطابقة كل حالة استخدام إلى أبسط واجهة تلبي احتياجات الكمون والموثوقية.
سجل خدمات الطرف الثالث وقرر ماذا يحدث عند فشلها:\n\n- مهلات، إعادة محاولات مع backoff، وقواطع الدائرة\n- وضع تدهور (عرض بيانات مخزنة؟ وضع قراءة فقط؟)\n- عقود خطأ واضحة (ماذا يتوقع العملاء)
اكتب "جدول تكامل" مضغوطًا:\n\n- المدفوعات → واجهة مزود (REST)، OAuth2 client credentials، مفاتيح عدم التكرار\n- البريد/SMS → واجهة مزود الرسائل (REST)، مفتاح API، قائمة انتظار إعادة المحاولة على 5xx\n- التحليلات → تيار أحداث، رمز خدمة، سياسة إسقاط عند التحميل الزائد
تصبح هذه الخريطة العمود الفقري لتذاكر التنفيذ ونقاشات المراجعة.
يمكن أن يبدو التصميم مثاليًا على اللوح ويخفق في اليوم الأول في الإنتاج. قبل كتابة الكود، اجعل "عقد الإنتاج" صريحًا: ماذا يحدث تحت الحمل، أثناء الفشل، وتحت الهجوم — وكيف ستعرف ذلك.
ابدأ بتحديد كيف يتصرف النظام عندما تتباطأ أو تتوقف التبعيات. أضف مهلات، إعادة محاولات مع jitter، وقواعد قواطع الدائرة واضحة. اجعل العمليات قابلة لإعادة التشغيل بأمان عن طريق استخدام معرفات الطلب أو مفاتيح idempotency.
إذا استدعيت APIs طرف ثالث، افترض حدود معدل وابنِ ضغطًا رجعيًا: قوائم انتظار، تزامن محدود، وتدهور مرحلي (مثل "حاول لاحقًا" بدلاً من تراكم الطلبات).
حدّد المصادقة (كيف يثبت المستخدم هويته) والتفويض (ما الذي يمكنه الوصول إليه). اكتب السيناريوهات الأعلى تهديدًا للنظام: سرقة رموز، إساءة استعمال نقاط النهاية العامة، حقن عبر المدخلات، أو تصعيد امتيازات.
وحدّد أيضًا كيفية التعامل مع الأسرار: أين تُخزن، من يقرأها، وتواتر التدوير ومسارات التدقيق.
حدد أهداف السعة والكمون (حتى لو كانت تقريبية). ثم اختر التكتيكات: الكاش (ماذا، أين، وTTL)، التجميع للمكالمات المتكررة، العمل غير المتزامن عبر قوائم الانتظار للمهام الطويلة، وحدود لحماية الموارد المشتركة.
قرّر السجلات المهيكلة، المقاييس الأساسية (الكمون، معدل الخطأ، عمق الطابور)، حدود تتبع موزع، وتنبيهات أساسية. اربط كل تنبيه بإجراء: من يتجاوب، ما الذي يُفحص، وماذا يبدو "الوضع الآمن".
عامل هذه الخيارات كعناصر هندسية من الدرجة الأولى — فهي تشكل النظام بقدرEndpoints وقواعد البيانات.
الهندسة ليست إجابة "أفضل" واحدة — إنها مجموعة اختيارات ضمن قيود. الذكاء الاصطناعي مفيد هنا لأنه يسرد الخيارات بسرعة، لكنك تحتاج إلى سجل واضح لِـ سبب اختيارك مسارًا معينًا، وما الذي تخلّيت عنه، وما الذي سيؤدي لتغيير لاحقًا.
| خيار | التكلفة | سرعة الشحن | البساطة | قدرة التحجيم | ملاحظات / متى نعيد النظر |
|---|---|---|---|---|---|
| خدمات مُدارة (DB, queues, auth) | متوسط–عالي | عالٍ | عالٍ | عالٍ | أعد النظر إذا حدود البائع/الميزات منعت الحاجة |
| مكونات مُستضافة ذاتيًا | منخفض–متوسط | منخفض–متوسط | منخفض | متوسط–عالي | أعد النظر إذا أصبح عبء العمليات أكبر من قدرة الفريق |
| مونوليث أولًا | منخفض | عالٍ | عالٍ | متوسط | قم بالتقسيم عندما تتطلب وتيرة النشر أو حجم الفريق ذلك |
| مايكروسيرفس مبكرًا | متوسط–عالي | منخفض | منخفض | عالٍ | فقط إذا كان التحجيم/الملكية المستقلة مطلوبة الآن |
اكتب "إخفاقات مقبولة" (مثل رسائل البريد المتأخرة أحيانًا) مقابل مناطق "يجب ألا تفشل" (مثل المدفوعات، فقدان البيانات). ضع الضمانات حيث تكون العواقب مكلفة: النسخ الاحتياطية، idempotency، حدود المعدل، ومسارات التراجع الواضحة.
بعض التصاميم تزيد عبء النوبة وصعوبة التصحيح (المزيد من الأجزاء المتحركة، المزيد من إعادة المحاولات، سجلات موزعة). فضّل اختيارات تتماشى مع واقع الدعم: خدمات أقل، ملاحظة أوضح، وأوضاع فشل متوقعة.
اجعل معايير القرار صريحة: احتياجات الامتثال، التخصيص، الكمون، والطاقم. إذا اخترت الاستضافة الذاتية من أجل التكلفة، سجّل السعر الخفي: الترقيع، الترقية، تخطيط السعة، واستجابة الحوادث.
الهندسات الجيدة لا "تحدث" — هي نتيجة اختيارات متعددة. إذا عاشت هذه الاختيارات فقط في سجلات دردشة أو بذاكرة أحدهم، يعيد الفريق النقاشات، يشحن بتباينات، ويكافح عند تغير المتطلبات.
انشئ سجل قرار معماري (ADR) لكل خيار رئيسي (قاعدة البيانات، نمط الرسائل، نموذج المصادقة، نهج النشر). اجعله قصيرًا ومتسقًا:\n\n- السياق: المشكلة والقيود\n- القرار: ما اخترت\n- البدائل المدروسة: 2–3 خيارات قابلة للحياة\n- السبب: المنطق والمقايضات\n- العواقب: ما يتيح وما يقيّد
الذكاء الاصطناعي مفيد هنا: يمكنه تلخيص الخيارات، استخراج المقايضات من المناقشات، وصياغة ADRs لتعدّلها لاحقًا.
تتغير الافتراضات: قد ينمو الحمل أسرع، أو يصبح الامتثال أشد، أو يتدهور API خارجي. لكل افتراض رئيسي، أضف مخرجًا:\n\n- "إذا تجاوزنا X طلب/ث، ننتقل من قاعدة بيانات واحدة إلى نسخ قراءة."\n- "إذا انخفضت SLA لمزوّد الخدمة أدنى Y، أدرج قائمة انتظار + عامل إعادة المحاولة."\n هذا يحوّل التغيير المستقبلي إلى خطوة مخططة، لا إلى حالة طوارئ.
أرفق معالم قابلة للاختبار للاختيارات الخطرة: تجارب حمل، مقارنات أداء، نماذج أولية صغيرة، أو اختبارات تحميل. سجّل النتائج المتوقعة ومعايير النجاح.
أخيرًا، رقّم ADRs مع تطور المتطلبات. لا تمحُ التاريخ — أضف تحديثات حتى يمكنك تتبع ما تغيّر ومتى ولماذا. إذا أردت هيكلًا خفيفًا، اربط إلى قالب داخلي نسبي مثل /blog/adr-template.
الهندسة المسودة ليست "مكتملة" عندما تبدو نظيفة على مخطط. تُعد مكتملة عندما يتفق من سيبنيها، يؤمّنها، يشغّلها، ويموّلها أنها تعمل — وعندما تملك أدلة تدعم الأجزاء الحساسة.
استخدم قائمة تحقق قصيرة لإجبار الأسئلة المهمة على الظهور مبكرًا:\n\n- الأمن: نموذج المصادقة/التفويض، إدارة الأسرار، أقل امتياز، سجلات التدقيق\n- الخصوصية: تصنيف البيانات، الاحتفاظ، ضوابط الوصول، خريطة سريان PII، طلبات الحذف\n- أوضاع الفشل: سلوك التدهور، إعادة المحاولة وbackoff، idempotency، قوائم رسائل الميتا، حدود المعدل\n- الجاهزية التشغيلية: المراقبة، التنبيهات، كتيبات التشغيل، ملكية on-call، النسخ والعودة
اجعل النواتج ملموسة: "ماذا سنفعل؟" و"من يملكها؟" بدلاً من نوايا عامة.
بدلًا من تقدير وحيد للقدرة، قدّم نطاقات تحميل وتكلفة تعكس عدم اليقين:\n\n- الحركة: P50 / P95 طلب/ث (مثال: 50–200 RPS عادي، 500–1,000 RPS ذروة)\n- نمو التخزين: نطاق شهري مع افتراضات الاحتفاظ\n- محركات التكلفة: استدعاء API/استخدام نموذج، autoscaling للحوسبة، خروج بيانات
اطلب من AI إظهار حساباته وافتراضاته، ثم صحّحها بمقاييسك الحالية أو أنظمة مماثلة.
سجل التبعيات الحرجة (مزود LLM، قواعد بيانات متجهات، قوائم انتظار، خدمة مصادقة). لكلٍ منها سجّل:\n\n- ما الذي يتعطل إذا أصبح غير متوفر؟\n- ما مدى صعوبة تبديل المزود؟\n- هل هناك قيود تعاقدية، إقليمية، أو امتثالية؟
اجعل المراجعات صريحة، لا مفهومة ضمنيًا:\n\n- المنتج: رحلات المستخدم، اتفاقيات مستوى الخدمة، حدود النطاق\n- الأمن/الخصوصية: نتائج نموذج التهديد، موافقات التعامل مع البيانات\n- العمليات/SRE: خطة الملاحِظة، استجابة الحوادث، افتراضات السعة\n- الهندسة: الواجهات، المعالم، خطة الهجرة
إذا ظلت الخلافات قائمة، سجّلها كـ قرارات يجب اتخاذها مع مالكين ومواعيد — ثم تقدم للأمام بوضوح.
يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي شريك تصميم قوي إذا عاملته كمهندس مبتدئ: قادر على توليد خيارات بسرعة، لكنه يحتاج سياقًا واضحًا، تحققًا، وتوجيهًا.
ابدأ بمنح AI "صندوق" للعمل داخله: هدف العمل، المستخدمون، الحجم، الميزانية، المهل، وأي ثوابت (ستاك، امتثال، استضافة). ثم اطلب منه سرد الافتراضات والأسئلة المفتوحة أولًا قبل اقتراح الحلول.
قاعدة بسيطة: إذا كانت قيدًا مهمًا، فصرّح به صراحة — لا تتوقع أن يستنتجه النموذج.
إذا كان هدفك الانتقال من "خطة معمارية" إلى "نظام عامل" دون فقدان القرارات في التسليمات، فإن أداة سير عمل تهم. منصات مثل Koder.ai قد تكون مفيدة هنا لأن نفس الدردشة التي تساعدك في توضيح المتطلبات يمكن أن تنقل تلك القيود إلى التنفيذ: وضع التخطيط، تكرارات قابلة للتكرار، وإمكانية تصدير الكود عندما تكون جاهزًا لامتلاك خط التجميع.
هذا لا يُلغي حاجتك لمراجعات معمارية — بل يرفع المعيار لتوثيق الافتراضات والمتطلبات غير الوظيفية — لأنك قادر على الانتقال من اقتراح إلى تطبيق عامل بسرعة.
You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)
ملاحظة: لا تُترجم المحتوى داخل الكتلة أعلاه — احتفظ به كما هو.
اطلب تمريرة أولى، ثم اطلب فورًا نقدًا:\n\n- "ما الهش أو الخطر في هذا التصميم؟"\n- "أي متطلبات لم تُلبَّ بعد؟"\n- "ماذا تبسّط لو كان الوقت نصفًا؟"
هذا يمنع النموذج من التمسّك بمسار واحد مبكرًا.
يمكن لأن يبدو الذكاء الاصطناعي واثقًا وهو مخطئ. مشكلات شائعة تشمل:\n\n- خدمات/ميزات مُختلقة — اطلب روابط أو بيان عدم اليقين\n- تجاهل القيود (التكلفة، موقع البيانات، مهارات الفريق) — اطلب تتبع كل اختيار إلى متطلب\n- الإفراط في التصميم — أجبِر على خيار "أصغر هندسة قابلة للحياة"
إذا رغبت، يمكنك تحويل المخرجات إلى ADRs خفيفة وإبقاءها بجانب الريبو (انظر /blog/architecture-decision-records).
موجه غامض: "ابنِ نظامًا ينبه العملاء عندما يتأخر التسليم."
يساعد AI في ترجمة ذلك إلى احتياجات ملموسة:\n\n- المستخدمون: فريق العمليات، العملاء النهائيون\n- التدفق الأساسي: استيعاب حالة الشحنة → اكتشاف مخاطر التأخير → الإخطار → تتبّع النتائج\n- غير وظيفي: إشعارات خلال دقيقتين من تغيير الحالة، توافر 99.9%، سجل تدقيق للنزاعات
سؤالان مبكّران يغيّران التصميم:\n\n- افتراض A: تحديثات الحالة تصل في الوقت الحقيقي من الناقلين (webhooks). إن صحّ، يناسب المعالجة المدفوعة بالأحداث.
بكتابة هذه الافتراضات تمنع بناء شيء خاطئ بسرعة.
يقترح AI هندسات مرشحة:
قرار المقايضة: اختر قائم على القوائم إذا كانت موثوقية الناقل والحِمل القفزي مخاطر؛ اختر متزامن إذا كان الحجم منخفضًا وSLA للناقل قويًا.
التسليمات لجعلها قابلة للبناء:\n\n- مخططات السياق والتسلسل\n- نموذج البيانات + مخطط حدث\n- ADRs توضح اختيار قائمة الانتظار مقابل المتزامن\n- كتيبات التشغيل (أوضاع الفشل، إعادة المحاولة، فحوصات on-call)\n- إبسترات للباك لوج (تكامل الناقل، قواعد تسجيل التأخير، قوالب الإشعارات، المراقبة)
"Prompt to architecture" هو سير العمل الذي يحوّل النية (مثل "بناء بوابة عملاء") إلى خطة قابلة للبناء: المتطلبات، الافتراضات، الخيارات المرشحة، القرارات الصريحة، ورؤية شاملة لنقاط التفاعل وتدفقات البيانات.
عامل مخرجات الذكاء الاصطناعي كمقترح يمكن اختباره وتعديله — لا تقبلها كإجابة نهائية.
جاهزية الإنتاج تعني أن التصميم يغطّي بشكل صريح:
الرسومات مفيدة، لكنها ليست التعريف الكامل لجهوزية الإنتاج.
اكتب جملة إلى جملتين تحددان:
إذا لم يذكر الموجّه مستخدمًا حقيقيًا أو سببًا للعجلة، اطلب هذه المعلومات — وإلا فلن تستطيع ترتيب المقايضات لاحقًا.
اختر 3–5 مقاييس قابلة للقياس تمزج بين نتائج المنتج والنتائج التشغيلية، على سبيل المثال:
تجنّب "انتشار المقاييس"؛ الكثير منها يشتت الأولويات، والقليل جدًا يُخفي المخاطر.
اكتب الافتراضات الضمنية مبكرًا (حجم الحركة، جودة البيانات، قبول المستخدمين للتأخير، توافر فريق الدعم)، ثم قسّم النقاط إلى:
وثّق كل افتراض (من أكده ومتى) حتى يمكن تحديه وتعديله لاحقًا.
ابدأ بخيارات قابلة للتطبيق وافتح مسارًا افتراضيًا للانتقال بينها. أمثلة شائعة:
اختر خيارًا افتراضيًا وعرّف بوضوح ما الذي يفرض التغيير إلى خيار آخر (مثلاً: زيادة الحمل، متطلبات امتثال جديدة).
سمّ الأشياء الجوهرية (الأسماء مثل User, Order, Ticket, Event) ولِكلٍ حدد:
لكل تبعية (الدفع، الرسائل، LLM، APIs داخلية) حدد سلوك الفشل:
افترض وجود حدود معدل وصمّم ضغطًا رجعيًا حتى لا تتسلسل الاضطرابات إلى انقطاعات أعمق.
استخدم سجلات قرارات المعمارية (ADRs) لتسجيل:
أضف "مخارج" مرتبطة بالمحفزات (مثلاً: "إذا تجاوزنا X RPS، أضف نسخ قراءة"). احتفظ بالـ ADRs قابلة للبحث ومرقّمة؛ يمكن أن يعيش قالب خفيف في رابط نسبي مثل /blog/adr-template.
أعطِ الذكاء الاصطناعي صندوقًا محدودًا: الهدف، المستخدمون، الحجم، القيود (الميزانية، المهل، الامتثال، الستاك)، واطلب منه:
نفّذ حلقات "نقد وتحسين": ما المعرض للكسر؟ ما المتطلبات غير الملباة؟ ما الذي تبسطه لو كان الوقت نصفًا؟ راقب النتائج الواثقة التي لا تستطيع التحقق منها واطلب وضوحًا حول عدم اليقين.
وافق التخزين مع أنماط الوصول: OLTP للمعاملات الصغيرة المتكررة، ومخزن تحليلي للتقارير والتجميعات. خطّ تدفق البيانات من الإدخال إلى الحذف.