20 نوفمبر 2025·8 دقيقة
فيب كودينج: تحويل الكود إلى محادثة مع الذكاء الاصطناعي
تعلم كيف يحوّل فيب كودينج عملية البرمجة من مواصفات جامدة إلى حوار؛ ماذا يتغير في الأدوار، سير العمل، وفحوص الجودة، مع طرق عملية للحفاظ على السيطرة.
تعلم كيف يحوّل فيب كودينج عملية البرمجة من مواصفات جامدة إلى حوار؛ ماذا يتغير في الأدوار، سير العمل، وفحوص الجودة، مع طرق عملية للحفاظ على السيطرة.
"فيب كودينج" فكرة بسيطة: بدلاً من بناء البرنامج عن طريق كتابة كل سطر بنفسك، تبنيه عبر محادثة مستمرة مع ذكاء اصطناعي يقترح كوداً، يشرح المقايضات، ويتكرر معك.
أنت توجه بنية ("اجعل تحميل الصفحة أسرع"، "أضف تسجيل دخول"، "طابق شكل هذه الـ API")، والذكاء الاصطناعي يرد بتغييرات ملموسة يمكنك تشغيلها، فحصها، وتعديلها.
تدفقات العمل التقليدية غالباً ما تبدو كالتالي: اكتب مواصفة مفصلة → قسمها لمهام → نفّذ → اختبر → راجع. هذا يعمل جيداً، لكنه يفترض أنك قادر على توقع التصميم الصحيح مسبقاً وأن كتابة الكود هي الاختناق الرئيسي.
فيب كودينج يغيّر التركيز إلى: صف الهدف → احصل على تنفيذ أولي → تفاعل مع ما ترى → حسّن بخطوات صغيرة. الـ"مواصفة" ليست وثيقة ضخمة—بل حوار متطور مصحوب بمخرجات قابلة للتشغيل.
ثلاثة عوامل تدفع هذا التحول:
فيب كودينج يتألق عندما تستكشف، تجمّع نماذج أولية، تدمج أنماط شائعة، أو تصقّل ميزات عبر تكرارات صغيرة سريعة. يمكن أن يضللك عندما تعامل مخرجات الذكاء الاصطناعي على أنها "صحيحة افتراضياً"، خصوصاً حول الأمان، الأداء، والقواعد التجارية الدقيقة.
العقلية المفيدة: الذكاء الاصطناعي متعاون سريع، ليس سلطة. أنت ما زلت مسؤولاً عن الوضوح، القيود، وتحديد معنى "تم الانتهاء".
المواصفات التقليدية مصممة لإزالة الغموض من المشكلة قبل كتابة أي كود. تحاول تثبيت القرارات مبكراً: الحقول الدقيقة، الحالات الدقيقة، حالات الحافة الدقيقة. هذا قد يكون مفيداً—لكنه يفترض أيضاً أنك تعرف بالفعل ما تريد.
فيب كودينج يعكس التسلسل. بدلاً من اعتبار عدم اليقين فشلاً، تعامل معه كمادة للاستكشاف. تبدأ بالنية وتدع المحادثة تبرز الأجزاء المفقودة: القيود، المقايضات، ولحظات "أوه، لم نفكر في ذلك".
المواصفة تقول: "هذا هو النظام." المحادثة تسأل: "ماذا يجب أن يفعل النظام عندما يحدث هذا؟" هذا النهج القائم على السؤال يجعل من السهل اكتشاف متطلبات لم تكن لتظهر في وثيقة—مثل مدى صرامة التحقق، نصوص رسائل الخطأ، أو ماذا يحدث عندما يكون البريد الإلكتروني مستخدماً بالفعل.
عندما يستطيع الذكاء الاصطناعي صياغة تنفيذ في دقائق، يتغير هدف المحاولة الأولى. أنت لا تحاول إنتاج مخطط نهائي. تحاول إنتاج شيء قابل للاختبار: شريحة رقيقة يمكنك النقر عليها، تشغيلها، أو محاكاتها. تغذية الراجعة من هذا النموذج تصبح المتطلبات الحقيقية.
التقدم لم يعد "أنهينا المواصفة." إنه "شغّلناها، رأينا السلوك، وعدّلنا." المحادثة تولّد كوداً، الكود يولّد أدلة، والأدلة توجه المطالبة التالية.
بدلاً من كتابة PRD كامل، يمكنك الطلب:
هذا يحول رغبة غامضة إلى خطوات ملموسة—دون الادعاء بأنك عرفت كل التفاصيل سلفاً. النتيجة هي ورق أقل في البداية وتعلّم عبر التنفيذ أكثر، مع توجيه بشري عند كل تكرار.
فيب كودينج لا يستبدل "المطور" بقدر ما يجعل العمل يبدو كلقب distinto ترتديه—أحياناً في نفس الساعة. تسمية هذه الأدوار تساعد الفرق على البقاء متعمدة بشأن من يقرر ماذا، وتمنع الذكاء الاصطناعي من أن يصبح صانع القرار بهدوء.
المخرج يحدد ما تبنيه وما يعنيه "جيد". هذا ليس فقط ميزات—بل حدود وتفضيلات:
عندما تتصرف كمخرج، لا تطلب من الذكاء الاصطناعي الإجابة؛ اطلب خيارات تناسب قيودك، ثم اختر.
المحرر يحول مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى منتج متماسك. هنا يكمن الحكم البشري الأكثر أهمية: الاتساق، حالات الحافة، التسمية، الوضوح، وما إذا كان الكود يطابق النية فعلاً.
عقلية مفيدة: تعامل اقتراحات الذكاء الاصطناعي كمسودة من زميل مبتدئ سريع. لا تزال بحاجة لفحص الافتراضات، السؤال "ماذا نَسينا؟"، والتأكد من أنها تناسب بقية النظام.
دور المنفذ هو المكان الذي يتألق فيه الذكاء الاصطناعي: توليد الـ boilerplate، توصيل النقاط النهائية، كتابة الاختبارات، الترجمة بين اللغات، أو إنتاج عدة نهج بسرعة.
أفضل قيمة للذكاء الاصطناعي هي السرعة والعرض—اقتراح أنماط، ملء الفجوات، والقيام بالأعمال المتكررة بينما تمسك المقود.
حتى لو كتب الذكاء الاصطناعي 80% من الأسطر، البشر يملكون النتائج: الصحة، الأمان، الخصوصية، وتأثير المستخدم. اجعل ذلك صريحاً في سير العمل—من يوافق التغييرات، من يراجع، ومن يطرحها للنشر.
للحفاظ على تعاون صحي:
الهدف هو محادثة ينتج فيها الذكاء الاصطناعي إمكانيات—وأنت توفر الاتجاه والمعايير والحكم النهائي.
فيب كودينج يغير وحدة العمل الافتراضية من "إنهاء الميزة" إلى "إثبات الخطوة الصغيرة التالية." بدلاً من كتابة مطالبة ضخمة تحاول التنبؤ بكل حالة حافة، تكرر في حلقات ضيقة: اطلب، ولِّد، اختبر، عدّل.
قاعدة مفيدة هي الانتقال من طلبات كبيرة مقدماً إلى زيادات صغيرة قابلة للاختبار. اطلب دالة واحدة، نقطة نهاية واحدة، أو حالة واجهة مستخدم واحدة—ليس الوحدة الكاملة. ثم شغّلها، اقرأها، وقرر ما تغير.
هذا يبقيك قريباً من الواقع: فشل الاختبارات، أخطاء الترجمة الحرفية، ومشكلات تجربة المستخدم هي دليل أفضل من التخمين.
تعمل التكرارات الصغيرة أفضل عندما تحافظ على إيقاع ثابت:
إذا تخطيت خطوة الخطة، قد ينتج الذكاء الاصطناعي كوداً يبدو مقنعاً لكنه ينحرف عن نيتك.
قبل أن يكتب الكود، اطلب من الذكاء الاصطناعي إعادة الصياغة بكلماته. هذا يبرز الثغرات مبكراً: "هل نعامل السلاسل الفارغة كمفقودة؟" "هل هذا متزامن أم غير متزامن؟" "ما صيغة الخطأ؟" يمكنك تصحيح المسار في رسالة واحدة بدلاً من اكتشاف عدم التطابق لاحقاً.
لأن القرارات تحدث عبر الحوار، حافظ على سجل تغييرات خفيف: ما الذي غيرته، لماذا غيرته، وما أجلته. يمكن أن يكون جزءاً قصيراً في وصف الـ PR أو ملف ملاحظات بسيط. الفائدة هي الوضوح—خصوصاً عند العودة للميزة بعد أسبوع أو تسليمها لغيرك.
إذا كنت تستخدم منصة فيب-كودينج مثل Koder.ai، ميزات مثل وضع التخطيط، اللقطات، والتراجع يمكن أن تجعل هذه التكرارات الصغيرة أكثر أماناً: يمكنك الاستكشاف بسرعة، حفظ حالات عمل، والتراجع عن التجارب دون فقدان الزخم.
فيب كودينج يعمل بشكل أفضل عندما تبدو المطالبات أقل كـ"اكتب لي دالة" وأكثر كـ"ساعدني في اتخاذ قرار منتجي جيد". المهارة الخفية ليست صياغة ذكية—بل الوضوح حول ما يعنيه النجاح.
ابدأ بوصف الوضع الذي سيعيش فيه الكود: الأهداف، المستخدمون، القيود، وغير الأهداف. هذا يمنع النموذج من ملء الفجوات بافتراضات لم تختارها.
على سبيل المثال:
قبل الالتزام بتنفيذ، اطلب عدة مقاربات مع الإيجابيات/السلبيات. أنت لا تولد كوداً فقط—أنت تختار مقايضات (السرعة مقابل القابلية للصيانة، الدقة مقابل التعقيد، الاتساق مقابل الجدة).
نمط مطالبة مفيد:
"أعطني 3 مقاربات. لكلٍ منها: كيف تعمل، الفوائد، المخاطر، وما الذي سأحتاج للتحقق منه. ثم رشّح واحدة بناءً على قيودي."
يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج مخرجات مقنعة لمسار السعادة فقط. قاوم ذلك بطلب تدقيق ذاتي بقائمة: حالات الحافة، حالات الخطأ، إمكانية الوصول، والأداء. هذا يحوّل التوجيه إلى ضمان جودة منتج خفيف.
اطلب أمثلة دنيا أولاً، ثم وسّع. ابدأ بشريحة رقيقة يمكنك تشغيلها وفهمها، ثم كرر: MVP → تحقق → صقل. هذا يبقيك مسيطراً ويجعل الأخطاء أرخص للاكتشاف مبكراً.
عندما يقترح الذكاء الاصطناعي كوداً، يبدو الأمر أقل كـ"كتابة" وأكثر كـ"قبول أو رفض" خيارات. هذا التغيير هو بالضبط سبب أهمية ضبط الجودة: الكود المقترح يمكن أن يكون معقولاً، سريعاً، وخاطئاً بشكل لطيف.
يجب التعامل مع الكود المُولَّد كمسودة أولى من زميل عمل بسرعة ولم يشغّل شيئاً. افترض أنه يحتاج تعديل، تحقق، ومحاذاة مع اتفاقياتك قبل أن يحصل على مكان في قاعدة الكود.
شغّل قائمة المراجعة الاعتيادية حتى لو كان التغيير صغيراً:
إذا كان الكود صعب القراءة، فصعب الوثوق به—وأصعب صيانته.
قبل الدمج، اطلب شرحاً بلغة بسيطة لما يفعله الكود، الافتراضات الرئيسية، وحالات الحافة التي قد يفوتها. إذا كان الشرح غامضاً أو يتجنب التفاصيل، فهذه إشارة للتهدئة والتبسيط.
اطلب من الذكاء الاصطناعي اقتراح اختبارات تثبت السلوك، لا تعبر فقط عن النية:
حتى اختبارات خفيفة تجبر على الوضوح. إذا لم تستطع اختباره، فأنت لا تتحكم به حقاً.
اقبل الكود المقترح فقط عندما تستطيع (1) شرحه، (2) تشغيله، و(3) التحقق منه باختبارات أو فحوص قابلة لإعادة الإنتاج. السرعة رائعة—إلا لو تم شحن عدم اليقين.
فيب كودينج يتألق عندما تستكشف، تبني نماذج أولية، أو تكرر على أنماط مفهومة جيداً. يفشل عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي بـ"المساعدة" بملء الفجوات التي لم تكن تعرف حتى أنها موجودة.
اقتراحات الذكاء الاصطناعي غالباً ما تحتوي على تخمينات غير معلنة: أي قاعدة بيانات تستخدم، كيف تعمل المصادقة، ماذا يعني "المستخدم النشط"، أو أي معالجة خطأ مقبولة. هذه الافتراضات قد تكون دقيقة بما يكفي لتبدو معقولة في diff—لكنها خاطئة لمنتجك.
دليل عملي: إذا أدخل الكود مفاهيم جديدة لم تذكرها (كاش، قائمة انتظار، مكتبة محددة)، عاملها كفرضية لا كإجابة.
النماذج يمكن أن تختلق APIs، أعلام، أو طرق كاملة غير موجودة—خصوصاً مع الأطر سريعة التغير. النبرة مقنعة، وهذا قد يخدع الفرق لشحن خيال.
طرق اكتشافها سريعاً:
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الكود لترضية الاختبارات بينما يفوّت الاحتياجات الحقيقية: إمكانية الوصول، زمن الاستجابة، حالات الحافة، أو قواعد الأعمال. اجتياز الاختبارات قد يثبت فقط أنك تختبر الشيء الخطأ.
إذا وجدت نفسك تكتب المزيد من الاختبارات لتبرير نهج مشكوك فيه، تراجع وأعد صياغة نتيجة المستخدم بلغة بسيطة قبل المتابعة.
توقف عن المطالبة واستشر الوثائق الرسمية (أو خبير بشري) عندما:
فيب كودينج محادثة سريعة، لكن بعض القرارات تحتاج إجابة موثقة—ليس تخميناً سلساً.
فيب كودينج ينقل الكثير من التفكير إلى نافذة الدردشة. هذا مفيد—لكنه يجعل أيضاً من السهل لصق أشياء لم تكن ستنشرها عادة.
قاعدة بسيطة تساعد: عامل كل مطالبة كما لو أنها قد تُسجل أو تُراجع أو تُسرب. حتى لو وعدت أداة بالخصوصية، افترض عاداتك أنها "قابلة للمشاركة من طريق الخطأ."
بعض المعلومات هي لا للإرسال في المطالبات، لقطات الشاشة، أو السجلات:
إذا كنت غير متأكد، افترض أنها معلومات حساسة وأزلها.
يمكنك الحصول على المساعدة دون كشف بيانات حقيقية. استبدل القيم الحساسة بنُسخ مكانية متسقة حتى يتمكن النموذج من التفكير في البنية.
استخدم أنماط مثل:
API_KEY=REDACTEDuser_email=<EMAIL>customer_id=<UUID>s3://<BUCKET_NAME>/<PATH>عند مشاركة سجلات، اقطع الرؤوس وسلاسل الاستعلام والحمولات. عند مشاركة كود، أزل بيانات الاعتماد وتكوين البيئة واحتفظ بأصغر مقتطف ضروري لإعادة إنتاج المشكلة.
اقتراحات الذكاء الاصطناعي قد تتضمن كوداً يشبه أمثلة عامة. عامل أي شيء لم تكتبه بأنه ربما "مستعار." حواجز عملية:
اجعلها قصيرة كي يلتزم بها الناس:
صفحة واحدة تكفي. الهدف هو إبقاء فيب كودينج سريعاً—دون تحويل السرعة إلى مخاطرة.
فيب كودينج يعمل أفضل عندما يبقى الإنسان "في مقعد الطيار" ويعامل الذكاء الاصطناعي كمساعد سريع ثرثار. الفرق نادراً ما يكون في النموذج—إنما في عادات التواصل التي تمنع الانحراف، الافتراضات الصامتة، وزيادة نطاق العمل عن غير قصد.
عامل كل دردشة أو جلسة كمشروع مصغر واحد. ابدأ بهدف واضح وحدود. إذا تغيّر الهدف، ابدأ موضوعاً جديداً حتى لا يطمس السياق.
مثال: "أضف تحقق على جهة العميل لنموذج التسجيل—بدون تغييرات في الخلفية." تلك الجملة تمنحك شرط نجاح واضح وخط توقف.
بعد أي خطوة ذات معنى—اختيار نهج، تحديث مكون، تغيير اعتماد—اكتب ملخصاً من سطرين إلى أربعة أسطر. هذا يثبت النية ويصعّب على المحادثة أن تنحرف.
ملخص بسيط يجب أن يجيب:
قبل الدمج (أو حتى تبديل المهام)، اطلب تلخيصاً منظماً. هذا آلية تحكم: يجبر الذكاء الاصطناعي على إظهار الافتراضات المخفية ويعطيك قائمة تحقق للتحقق.
اطلب:
إذا أثرت اقتراحات الذكاء الاصطناعي على الكود، احتفظ بـ"لماذا" قريباً من "ماذا". خزّن المطالبات والمخرجات الرئيسية جنباً إلى جنب مع طلبات السحب أو التذاكر حتى يتمكّن المراجعون من فهم النية وإعادة إنتاج التفكير لاحقاً.
قالب خفيف يمكنك لصقه في وصف الـ PR:
Goal:
Scope boundaries:
Key prompts + summaries:
Recap (files/commands/assumptions):
Verification steps:
هذه الأنماط لا تبطئك—بل تمنع إعادة العمل بجعل المحادثة قابلة للتدقيق والمراجعة ومملوكة بوضوح من قبل البشر.
فيب كودينج يحوّل التعلم من "ادرس أولاً، ابنِ لاحقاً" إلى "ابنِ ثم ادرس ما حدث للتو." هذا يمكن أن يكون قوة خارقة—أو فخاً—اعتماداً على كيف يضع الفريق التوقعات.
أكبر فائدة للمطورين الجدد هي سرعة التغذية الراجعة. بدل الانتظار لدورة مراجعة لتعلّم أن نهجاً خاطئ، يمكنهم طلب أمثلة، بدائل، وشروح بلغة بسيطة على الفور.
مثال استخدام جيد: توليد مقتطف صغير، سؤال لماذا يعمل، ثم إعادة كتابته بكلماتهم ومشروعهم. الخطر هو تخطي تلك الخطوة الأخيرة ومعاملة الاقتراحات كسحر. الفرق يمكنه تشجيع التعلم بطلب ملاحظة قصيرة "ما الذي غيرته ولماذا" في طلبات السحب.
المهندسون الكبار يستفيدون أكثر من الـ boilerplate والبحث عن الخيارات. يمكن للذكاء الاصطناعي بسرعة إعداد اختبارات، توصيل كود الغراء، أو اقتراح تصميمات متعددة للمقارنة. هذا يحرر الخبراء للتركيز على الهندسة المعمارية، حالات الحافة، والإرشاد.
الإرشاد يصبح أكثر تحريراً: مراجعة الأسئلة التي طرحها المبتدئون، الافتراضات المدمجة في المطالبات، والمقايضات المختارة—بدلاً من الكود النهائي فقط.
إذا توقف الناس عن قراءة الاختلافات بعناية لأن "النموذج ربما أصاب"، تنخفض جودة المراجعات ويضعف الفهم. مع الزمن، يصبح تصحيح الأخطاء أبطأ لأن عدد أقل من الزملاء قادرون على الاستدلال من المبادئ الأولى.
قاعدة صحية بسيطة: الذكاء الاصطناعي يسرّع التعلم، لا يحل محله. إذا لم يستطع أحدهم شرح التغيير، لا يُشحن—بغض النظر عن مدى نظافة المخرجات.
فيب كودينج يمكن أن يبدو منتجاً حتى وهو يخلق مخاطر خفية: نية غير واضحة، اختبارات سطحية، أو تغييرات "تبدو جيدة" لكنها ليست كذلك. قياس النجاح يعني اختيار إشارات تكافئ الصحة والوضوح—ليس السرعة فقط.
قبل أن تطلب من الذكاء الاصطناعي حلّاً، اكتب ماذا يعني "مكتمل" بلغة يومية. هذا يبقي المحادثة مركزة على النتائج بدل تفاصيل التنفيذ.
مثال لمعايير قبول:
إذا لم تستطع وصف النجاح دون ذكر أصناف أو أطر، فعلى الأرجح لست مستعداً لتفويض اقتراحات الكود بعد.
عندما يُقترَح الكود بدلاً من تأليفه سطراً بسطر، تصبح الفحوصات الآلية خط دفاعك الأول. سير عمل فيب كودينج جيد يزيد بثبات نسبة التغييرات التي تجتاز الفحوص في المحاولة الأولى أو الثانية.
فحوص شائعة للاعتماد عليها:
إذا كانت هذه الأدوات مفقودة، ستكون مقاييس النجاح مبنية على الأجواء—وذلك لن يدوم.
مؤشرات مفيدة للتقدم تظهر في عادات الفريق واستقرار الإنتاج:
إذا كانت PRs تكبر، تصبح أصعب للمراجعة، أو أكثر "لحم غامض"، فالمسار يتدهور.
حدد فئات تتطلب دائماً موافقة بشرية صريحة: المصادقة، المدفوعات، حذف البيانات، الأذونات، والمنطق التجاري الأساسي. يمكن للذكاء الاصطناعي الاقتراح؛ يجب على شخص أن يؤكد النية والمخاطرة.
"الجيد" عملياً يعني أن الفريق يطرح أسرع وينام أفضل—لأن الجودة تُقاس باستمرار، لا تُفترض.
فيب كودينج يعمل أفضل عندما تعاملَّه كسير عمل خفيف الوزن للإنتاج، لا دردشة "بشكل ما" تصبح برنامجاً. الهدف هو الحفاظ على المحادثة ملموسة: نطاق صغير، معايير نجاح واضحة، والتحقق السريع.
اختر مشروعاً يمكنك إنهاؤه في يوم أو يومين: أداة CLI صغيرة، عنصر واجهة داخلية بسيط، أو سكربت ينظف CSV.
اكتب تعريفاً للانتهاء يتضمن نتائج قابلة للملاحظة (المخرجات، حالات الخطأ، وحدود الأداء). مثال: "يعالج 10k صف في أقل من ثانيتين، يرفض الأسطر المشوّهة، ينتج JSON ملخّص، ويتضمن 5 اختبارات."
هيكل متكرر يقلل الانحراف ويسهل المراجعات.
Context:
- What we’re building and why
Constraints:
- Language/framework, style rules, dependencies, security requirements
Plan:
- Step-by-step approach and file changes
Code:
- Provide the implementation
Tests:
- Unit/integration tests + how to run them
إذا رغبت في دليل أعمق لبنية المطالبة، احتفظ بصفحة مرجعية للفريق (مثلاً: /blog/prompting-for-code).
استخدمها بعد كل تكرار:
اطلب التغيير الأصغر التالي (دالة واحدة، نقطة نهاية واحدة، إعادة عامل واحد). بعد كل خطوة، شغّل الاختبارات، اطلع على الاختلافات، ثم اطلب التكرار التالي فقط بعد التحقق. إذا نما التغيير، توقف وأعد صياغة القيود قبل الاستمرار.
إذا كان هدفك جعل هذا الأسلوب قابلاً للتكرار عبر الفريق، يساعد استخدام أدوات تضيف ضوابط: Koder.ai، على سبيل المثال، يقرن البناء القائم على الدردشة بتدفق تخطيط منظم وميزات توصيل عملية مثل تصدير المصدر والاستضافة/النشر—بحيث تبقى "المحادثة" مرتبطة ببرمجيات قابلة للتشغيل بدلاً من أن تصبح كومة مقتطفات.
"فيب كودينج" هو بناء البرمجيات عبر محادثة متكررة مع ذكاء اصطناعي: تصف النية والقيود، ينتج الذكاء الاصطناعي مسودات كود ويشرح المقايضات، وتقوم بتشغيل/فحص/اختبار النتيجة قبل أن تطلب التغيير الصغير التالي.
تعريف عملي هو: مطالبات → كود → تحقق → تحسين، تتكرر في حلقات ضيقة.
المواصفة تحاول القضاء على الغموض مقدماً؛ فيب كودينج يستخدم الغموض كمادة للاستكشاف عبر رؤية ناتج عملي سريعاً.
استخدم فيب كودينج عندما تحتاج لاستكشاف سريع (تدفقات واجهة المستخدم، تكاملات، أنماط شائعة). استخدم المواصفات عندما تكون تكلفة الخطأ عالية (المدفوعات، الصلاحيات، الامتثال) أو عندما تحتاج فرق متعددة لعقد ثابت.
ابدأ بـ:
ثم اطلب من الذكاء الاصطناعي قبل أن يكتب الكود؛ صحح أي انحراف فوراً.
حافظ على كل تكرار صغيراً وقابل للاختبار:
تجنب "ابنِ الميزة كاملة" في مطالبة واحدة حتى تثبت الشريحة الرقيقة أنها تعمل.
استخدم ثلاث "قبعات":
حتى لو كتب الذكاء الاصطناعي معظم الأسطر، يبقى البشر مسؤولين عن الصحة والمخاطر.
اطلب:
إذا لم تستطع أن تشرح مسار الكود من الطرف إلى الطرف بعد جولة أو اثنتين، بسط النهج أو توقف وراجع الوثائق.
قاعدة قبول سريعة:
عملياً: اشترط وجود فحص آلي واحد على الأقل (اختبار وحدة/تكامل، فحص الأنواع، أو lint) لكل تغيير مهم، وراجع واجهات برمجة التطبيقات غير المألوفة ضد الوثائق الرسمية.
أوضاع الفشل الشائعة تشمل:
عامل الإضافات المفاجئة (اعتماديات جديدة، كاش، قوائم انتظار) كفرضيات واطلب تبريراً وفحوصاً.
لا ترسل:
استخدم نُسخاً مكانية مثل API_KEY=REDACTED وشارك أصغر مقتطف قابل لإعادة الإنتاج بعد إزالة الرؤوس والحمولات.
تابع إشارات تكافئ الصحة والوضوح لا السرعة فقط:
أضف توقيع إنساني صريح للتغييرات ذات الأثر العالي (مصادقة، مدفوعات، حذف بيانات)، حتى لو صاغ الذكاء الاصطناعي الكود.