البرمجة بأسلوب Vibe هي طريقة سريعة تعتمد على التجربة أولًا للبناء باستخدام الذكاء الاصطناعي. تعرّف على كيفية عملها يوميًا، كيف تختلف عن الهندسة البرمجية التقليدية، ومتى تكون مناسبة.
"فيب كودينغ" هو بناء يركز على النية أولًا: تبدأ بما تريد أن يحدث، تجرب سريعًا، وتوجّه النتيجة بحسب الإحساس والتغذية الراجعة بدل تصميم كل تفصيل مسبقًا. الـ"vibe" هو الحلقة الضيقة—اكتب قليلاً، شغّل، تفاعل، عدّل—حتى يتصرف المنتج كما تخيلت.
في أفضل حالاته، فيب كودينغ هو تطوير مدفوع بالمطالبات مع عقلية الباني: تصف النتيجة، تولّد أو تكتب مسودة أولى، ثم تتكرر بناءً على ما تراه. هي أقل "خطة مثالية ثم تنفيذ" وأكثر "اجعلها حقيقية ثم شكّلها".
البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي تجعل هذا النهج أسرع لأنها تستطيع توليد هياكل، اقتراح تنفيذات، وترجمة نية غامضة إلى كود عملي. لكن النهج كان موجودًا قبل أدوات اليوم—الذكاء الاصطناعي فقط يخفض تكلفة تجربة الأفكار.
المهارة الأساسية لا تزال بشرية: اتخاذ قرار ماذا تبني بعد ذلك، ملاحظة متى شيء ما خاطئ، والحفاظ على أمانة حلقة التكرار والتغذية الراجعة.
إذا أردت مثالًا على سير عمل مبني حول هذه الحلقة، Koder.ai هو أساسًا "فيب كودينغ كمنصة": تصف التطبيق في الدردشة، تتكرر على السلوكيات وواجهة المستخدم، وتدع نظامًا قائمًا على وكلاء يولد ويعدّل المشروع (تطبيقات ويب في React، باكاند في Go/PostgreSQL، وتطبيقات موبايل في Flutter). الفكرة ليست أن أداة ما "تستبدل الهندسة"—بل أنها تضغط الوقت من فكرة → شريحة قابلة للتشغيل → تحسين.
فيب كودينغ يناسب ثقافة المبدعين: الناس تريد إطلاق تجارب صغيرة، نماذج أولية، وأدوات شخصية دون طلب إذن. الأدوات المتاحة—بيئات تطوير مستضافة، قوالب تطبيقات، وسيطون قادرون—تجعل النمذجة السريعة تبدو طبيعية بدلًا من أن تكون "للمتخصصين فقط".
ليس سحرًا، وليس تجاهلًا للتفكير. لا بد من تحديد النطاق، الاختبار، واتخاذ المقايضات. أيضًا فيب كودينغ ليس "بدون بنية": هو اختيار قدر كافٍ من البنية للحفاظ على الزخم أثناء تعلمك ما يجب أن يكون عليه المنتج.
عمليًا، فيب كودينغ يشعر أقل كأنه "تخطيط نظام" وأكثر كأنه "توجيه شريك برمجي ذكي نحو نتيجة مفيدة." الهدف هو الزخم: احصل على شيء يعمل بسرعة، ثم حمّده في حلقات قصيرة.
اختر نتيجة صغيرة قابلة للاختبار يمكنك إنهاؤها في جلسة واحدة—شيء ينتج نتيجة مرئية. مثال: "صفحة أستطيع إضافة عناصر إلى قائمة وتظل بعد التحديث." شريحة رفيعة عمودية تغلب على قائمة تحقق واسعة لأنها تكشف القيود الحقيقية مبكرًا.
قبل تسمية الملفات أو مناقشة الهندسة، اكتب ما يجب أن يفعل الميزة بلغة بسيطة: المدخلات، المخرجات، حالات الحافة، وما معنى "مكتمل". هذا يصبح مرساك لمطالباتك وتقييمك.
اطلب من الذكاء الاصطناعي توليد تنفيذ أولي، ثم أضف فورًا حواجز توجيهية:
أنت لا تقبل الكود عينًا—أنت تشكّل فضاء البحث.
شغّله، اكسِره، عدله. عندما يفشل شيء، أعطِ الذكاء الاصطناعي إشارات ملموسة: رسائل الخطأ، السلوك الحالي مقابل المتوقع، وأصغر خطوات لإعادة الإنتاج. بدّل بين تعديل المطالبات وتعديلات صغيرة على الكود حتى لا تفقد السيطرة على ما تغيّر.
حافظ على "سجل قرارات" خفيف أثناء تقدمك: ما جربت، لماذا غيّرت الاتجاه، وما المقايضات التي قبلتها. يمنع ذلك تكرار النهايات الميتة ويسهل تسليم المشروع لاحقًا—حتى لو كانت الجلسة مرتجلة.
فيب كودينغ والهندسة التقليدية يمكن أن ينتجا مخرجات متشابهة المنظر (ميزة تعمل، تطبيق مُطَبق)، لكنهما يحسنان لأشياء مختلفة.
فيب كودينغ منحاز نحو الحركة: جرّب فكرة، شاهد النتيجة، عدّل بسرعة. الهدف هو التعلم والزخم. الهندسة التقليدية منحازة نحو التنبؤية: التأكد أن العمل يمكن تقديره، مراجعته، اختباره، وصيانته مع مرور الوقت.
هذا الاختلاف يظهر مبكرًا: فيب يعتبر النسخة الأولى استكشافية؛ الهندسة تعتبرها بداية نظام.
في سير فيب، often تكون "المواصفة" مطالبة مع أمثلة قليلة: "اجعل صفحة الدفع أبسط"، "أضف فلترًا كهذا"، "طابق نبرة هذه الصفحة." إنها محادثية ومرنة.
الهندسة عادةً تترجم النية إلى متطلبات ومعايير قبول وتذاكر. هذه البنية تجعل العمل أسهل في التنسيق والتحقق—خاصةً عندما يلمس أكثر من شخص نفس المنطقة.
فين كودينغ يشجّع التجارب المحلية: سكربتات سريعة، مكونات لمرة واحدة، مراسم قليلة. الهندسة التقليدية تدفع نحو أنماط مشتركة وهندسة معيارية حتى يظل النظام متماسكًا مع النمو.
لا أحدهما "أصح"—هما يخدمان قيودًا مختلفة.
فيب كثيرًا ما يتوقف عند "يعمل ويشعر أنه مناسب." الهندسة تسأل أسئلة إضافية: هل سينكسر تحت الحمل؟ هل يمكن اختباره؟ هل التعامل مع الأخطاء متناسق؟ هل تم تغطية حالات الحافة؟
فيب مُحسّن عادة لتدفق الفرد. الهندسة مُحسّنة للفرق: اتفاقيات، قواعد مراجعة الكود، توثيق، وتعريف مشترك لـ "تم الانتهاء" حتى لا يعتمد التقدم على سياق شخص واحد.
فيب يتألق عندما يكون الهدف السرعة والتعلم والزخم—ليس الهندسة المثالية من اليوم الأول. إذا كنت تستخدم البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي كشريك للنمذجة السريعة والتكرار، فهذه الحالات حيث يدفع التطوير المدفوع بالمطالبات ثمنه.
إذا تحتاج عرضًا تجريبيًا، أداة داخلية، أو ميزة صغيرة بسرعة، فيب يصعب منافسته. يمكنك وصف النتيجة ("لوحة تُظهر التسجيلات والأخطاء بالأمس") وترك النموذج يولد النسخة الأولى، ثم تُحسّن عبر التغذية الراجعة. مفيد جدًا عندما العمل معزول ومخاطر كسر أنظمة أساسية منخفضة.
عندما تكون المتطلبات غامضة، الهندسة التقليدية قد تقضي وقتًا في التخطيط لسيناريوهات لا تحدث أبدًا. فيب يتيح لك بناء شريحة رفيعة قابلة للعمل، عرضها على المستخدمين، وتعلّم ما يهم. تصبح "المواصفة" نتيجة دورات قصيرة من التكرار والتغذية الراجعة.
عقلية الباني تتعلم غالبًا أسرع بالممارسة من القراءة. فيب يساعدك على تجاوز العُقد في أُطر غير مألوفة: توليد كود مبدئي، اقتراح هيكل ملفات، وشرح الأخطاء. لا تزال تتعلم المفاهيم، لكنك تتعلّم في سياق ومع شيء ملموس على الشاشة.
المساهمون لا يستجيبون جيدًا للوصف المجرد بقدر استجابتهم لـ "جرب هذا." فيب ممتاز للوصول إلى نموذج قابل للنقر—تدفقات أساسية، واجهة بسيطة، بيانات عيّنة—حتى تصبح محادثات تطوير المنتج ملموسة.
الأتمتات الصغيرة (سكريبتات تقارير، مساعدات تنظيف بيانات، بوتات Slack بسيطة) مثالية. عادةً طقوسها منخفضة، سهلة الاختبار، وتُقدّم قيمة فورية—مثالية لتسريعها بالبرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
الخيط المشترك: هذه الحالات تستفيد من السرعة والتعلم. عندما تكلفة بعض الفوضى منخفضة، فيب يمنحك أسرع طريق لشيء حقيقي.
فيب جيد لاستكشاف "هل يمكن أن يعمل؟". الهندسة التقليدية تفوز عندما يصبح السؤال: "هل يمكن أن يستمر في العمل—بتوقّعات، بأمان، ومع اعتماد الآخرين؟"
إذا كانت الميزة تتعامل مع المدفوعات، المصادقة، الأذونات، أو أي شيء حرج أمنيًا، فإن السرعة نادرًا ما تكون عنق الزجاجة. الجزء الصعب هو الصحة تحت حالات الحافة، سيناريوهات الهجوم، وفشل التشغيل. تنفيذ سريع بمساعدة الذكاء الاصطناعي قد يكون مفيدًا كمسودة، لكن النشر يتطلب نموذج تهديد دقيق، برمجة دفاعية، ومراجعة.
الأنظمة التي تتطلب امتثالًا صارمًا أو تدقيقًا تحتاج أثرًا تتبعيًا: من غيّر ماذا ولماذا وما الدليل على اختباره. وبالمثل، أنظمة الاعتمادية تحتاج مراقبة، خطط تراجع، تخطيط سعة، وكتيبات استجابة للحوادث.
هذه الاحتياجات تدفعك نحو:
بمجرد مساهمة عدة أشخاص، تصبح الاتفاقيات والواجهات الثابتة أهم من زخّ التنفيذ الفردي. ممارسات الهندسة التقليدية—عقود API، إدارة الإصدارات، مراجعات الكود، وأنماط متناسقة—تقلل تكاليف التنسيق وتمنع الكسور غير المتوقعة.
لمنتجات متوقعة العيش لسنوات، الصيانة تفوق السرعة الخام. هذا يعني اختبارات تغطي السلوكيات، وحدات قابلة للقراءة، تسميات متسقة، ونموذج بيانات لا يقيّدك لاحقًا.
بعض الأخطاء لا تُحل بتجربة تكرارية حتى تعمل. الأنظمة الموزعة، قواعد الأعمال المعقدة، اختناقات الأداء، ومشكلات تظهر فقط في الإنتاج غالبًا تتطلب فهمًا عميقًا ومنهجية تحقيق—انضباط هندسي كلاسيكي.
من الخارج، فيب يبدو عفويًا: تصف ما تريد، يكتب الذكاء الاصطناعي الكود، وتدفعه حتى يعمل. لكن المميز الحقيقي ليس "التقن في استخدام الذكاء"، بل الإتقان في تحديد النطاق—تحويل فكرة ضبابية إلى مشكلة محدودة يستطيع النموذج حلها بدون تخمين.
جلسة فيب قوية تبدأ ببيان مشكلة صغير وتعريف واضح لـ "مكتمل." مثال جيد: "حوّل CSV من العملاء المحتملين إلى قائمة مفلترة حسب البريد الإلكتروني، محافظًا على أحدث طابع زمني" قابل للحل. "نظف خط أنابيب العملاء المحتملين" يدعو للambiguity.
قبل أن تطلب كودًا، اكتب بوضوح ما النجاح، ما يمكنك تجاهله، وما الذي لا يجب أن ينكسر.
مطالبات مفيدة تشبه مواصفة قصيرة:
هذا يمنع الذكاء الاصطناعي من اختلاق افتراضات لم تقصدها.
بدلًا من "اكتب الكود" جرّب: "اعطني 2–3 مقاربات، اشرح المقايضات، ثم رشّح واحدًا." ستبرز الخيارات مبكرًا وتتجنب إعادة الكتابة لاحقًا.
اطلب اختبارات، بيانات مثال، وحالات فشل. مطالبات مثل "ما المدخلات التي ستكسر هذا؟" أو "أضف اختبارات لحالات الحافة واظهر المخرجات المتوقعة" غالبًا ما تلتقط المشاكل قبل التشغيل.
عامل كل مطالبة كتغيير صغير بهدف واحد. عندما يكون شيء ما خطأ، لا تعيد البدء—شدّّد المواصفة، أضف قيدًا واحدًا مفقودًا، وأعد التشغيل. هذا الإيقاع هو "الڤايب"، لكن المهارة هي الوضوح المنضبط.
فيب يتحرك بسرعة—لذا الهدف ليس "هندسة مثالية" بل منع الفوضى التي تجعل التغيير التالي أصعب بمرتين. قليل من البنية مبكرًا يحافظ على الزخم لأنك ستقضي وقتًا أقل في فك التشابك لاحقًا.
ابدأ بشريحة رفيعة واحدة تعمل بشكل شامل: إجراء مستخدم واحد يمر عبر واجهة المستخدم (إن وُجدت)، المنطق، والتخزين/الـAPI، حتى لو كانت بدائية. هذا يخلق عمودًا فقريًا ثابتًا للتكرار. عندما تضيف ميزات، فأنت توسع شيئًا حقيقيًا—وليس تكديس أجزاء نصف مكتملة.
حواجز خفيفة تُجني ثمارها فورًا:
هذا ليس عملية ثقيلة—إنه تأمين يسمح لك بالمزيد من التجريب.
اجعل الكود سهل القراءة وإعادة التوليد: دوال صغيرة، أسماء واضحة، ووحدات بديهية مثل api/, services/, ui/. إذا استطعت وصف غرض ملف في جملة واحدة فأنت على الطريق الصحيح.
اكتب ما يكفي ليشغّل الآخر المشروع بدونك:
قبل إرسال رابط أو فتح طلب سحب، نفّذ قائمة تحقق سريعة: أزل الكود الميت، أعد تسمية المتغيرات المربكة، أضف TODOs حيث قمت بتقديم تنازلات، وتأكد أن الشريحة الرفيعة ما تزال تعمل. هذه الجلسة التي تستغرق خمس دقائق غالبًا ما تصنع الفرق بين "نموذج أولي رائع" و"نقطة انطلاق قابلة للاستخدام".
فيب يتحرك بسرعة، لذا الجودة يجب أن تكون خفيفة، قابلة للتكرار، وسهلة التطبيق أثناء التدفق. الهدف ليس تحويل نموذج أولي إلى بيروقراطية—إنما التقاط الأخطاء التي تكلفك ساعات لاحقًا.
قبل أن تثق بأي شيء، تأكد أن المشروع يعمل من حالة نظيفة. يعني ذلك تنصيب جديد، خطوات إعداد واضحة، وأمر واحد يعمل.
إذا لم تستطع إعادة إنتاج نتيجتك بنفسك، فليس لديك منتج—لديك جهاز محظوظ.
لا تهدف للتغطية الكاملة. أضف الاختبارات التي تحمي الجوهر:
هذه الاختبارات توفر شبكة أمان للتكرارات اللاحقة بالذكاء الاصطناعي، حيث قد يغير إعادة صياغة صغيرة السلوك بصمت.
الكود المولَّد يمكن أن يكون غير متسق. المنسق والمحلل يحافظان على الكود مقروءًا دون نقاشات فريق. كما يلتقطان أخطاء شائعة (متغيرات غير مستخدمة، استيرادات سيئة) قبل النشر.
اطرح أسئلة بسيطة:
هذا مهم خصوصًا عندما يقترح الذكاء "حلولًا سريعة" مثل وصول إداري واسع أو طبع بيانات تصحيحية.
قد يكرر الذكاء مقاطع معروفة. إذا بدا شيء منسوخًا (خاصة كتل كبيرة)، استبدله أو تأكد أنه من مصدر مسموح. عندما تكون في شك، احتفظ بصيغ أصلية وعلّق بمصدرها عند الاقتباس المتعمد.
قد يبدو فيب كودينغ عفويًا—مطالبات سريعة، نتائج سريعة—لكن اللحظة التي يلمس فيها الكود مستخدمين حقيقيين تصبح المسؤولية عليك. "الذكاء الاصطناعي كتبه" لا يغيّر من يكون المسؤول عن الأمان، الصحة، الامتثال القانوني، أو الأذى.
عامل المطالبات، محفوظات الدردشة، والمقتطفات الملصوقة كأنها قطع إنتاجية. يمكن تخزينها، مراجعتها، تصديرها، أو مشاركتها بطريق الخطأ.
عندما يُولِّد المساعد كودًا، غالبًا لا تعرف ما الذي يشبهه. تلك الحيرة مهمة. كن صريحًا بمصادر ما تنقله عندما تستعير كودًا (من الوثائق، GitHub، Stack Overflow). تجنّب نسخ مقاطع "بأصل مجهول" إلى منتج دون مراجعة. عادة مفيدة: اضف تعليقًا صغيرًا برابط المصدر عند التكيّف المتعمد.
المنطق المولَّد قد يحمل افتراضات: أسماء، عناوين، عملات، نوع، لغة، احتياجات ذوي الإعاقة. اختبر بمدخلات ومستخدمين متنوعين—خاصة لتيّارات مثل التسجيل، المدفوعات، الإشراف، والأهلية.
فيب ممتاز للنماذج السريعة، لكن النماذج قد تبدو مكتملة خداعًا. أخبر أصحاب المصلحة ما حقيقي وما مؤقت: تشديد الأمان، المراقبة، الأداء، والمراجعة القانونية قد لا تكون موجودة بعد. سطر واحد في README ("جودة: عرض توضيحي") قد يمنع سوء فهم مكلف.
إنها طريقة بناء برمجيات تركز على النية أولًا: تبدأ بسلوك تريد تحقيقه، تنشئ أو تولد نسخة أولية سريعة، ثم تُطوّرها في حلقات قصيرة تبعًا لما ترى يعمل فعليًا.
جلسة فيب جيدة ليست عن "لا قواعد" بقدر ما هي عن "تغذية راجعة سريعة + قدر كافٍ من البنية للحفاظ على السيطرة".
لا—الذكاء الاصطناعي يجعله أسرع، لكنه ليس نفسه.
تدفق العمل (بناء شريحة، اختبار، تعديل) كان موجودًا قبل المساعدات. ما يفعله الذكاء الاصطناعي هو تقليل تكلفة تجربة الأفكار عن طريق توليد هيكلية أولية، اقتراح تنفيذات، ومساعدة في تصحيح الأخطاء—بينما تظل القرارات للإنسان.
ابدأ بهدف صغير وقابل للاختبار يمكن إنهاؤه في جلسة واحدة.
مثال: "صفحة أُضيف فيها عناصر إلى قائمة وتبقى بعد تحديث الصفحة." هذه الشريحة العمودية الصغيرة تكشف القيود الحقيقية مبكرًا دون الالتزام بهندسة كبيرة.
اكتب مواصفة قصيرة باللغة العادية مثل:
استخدم ذلك كمرساة للمطالبات وأيضًا كمقياس للحكم على صحة الناتج.
زوّد إشارات ملموسة:
تجنب إعادة البدء من الصفر؛ شدّد قيدًا واحدًا في كل مرة لتتبع ما تغير ولماذا.
سجل القرارات يمنع تكرار مسارات مسدودة أثناء السرعة.
احتفظ به خفيفًا—مجرد نقاط مثل:
يسهل ذلك التسليم للآخرين والتنظيف لاحقًا.
الاختلاف الأساسي أن فيب كودينغ يُفضّل السرعة والاستكشاف؛ أما الهندسة التقليدية فتركز على التنبؤية والتنسيق والصيانة على المدى الطويل.
عمليًا يعني ذلك:
مناسب جدًا لـ:
القاسم المشترك: تكلفة الفوضى طفيفة وسرعة التعلم مهمة.
استخدم الانضباط الهندسي عندما تتفوق الدقة والسلامة على السرعة:
يمكن أن تكون نسخة فيب مجرد مسودة، لكن النشر بحاجة مراجعة واختبارات ونمذجة تهديدات.
استخدم فحوصات خفيفة وقابلة للتكرار:
قاعدة بسيطة: استكشف → تحقق من الواقع → شدّد → اهتم بالصيانة.
