هندسة البرمجيات مع الوكلاء · 2025–
ما الذي يتغير في هندسة البرمجيات حين يكون كاتب الشيفرة وكيلًا؟
حين يبدأ وكيل بكتابة الشيفرة، ينتقل عمل من يبني البرمجيات من الإنتاج إلى التحديد والتحقق والمسؤولية عن النتيجة. ينظّم FAROL، الذي أسسه Giordano Cabral مع Filipe Calegário في CIn/UFPE، هذا الانتقال في خمسة عشر سؤالًا يجب أن يعرف الفريق كيف يجيب عنها — من كيفية إدارة السياق وكتابة مواصفات جيدة، إلى كيفية الحماية من حقن الأوامر (prompt injection)، والتعامل مع عدم الحتمية، وقياس الإنتاجية الفعلية، والحفاظ على المهارة البشرية. والأداة التي تطبّقها، FAROL Software، تقيس الشركة في أربع مجموعات — الأسس التقنية، الطبقة الوكيلية، الجودة والمخاطر، المنظمة والأفراد — بـ37 سؤال تخطيط و77 سؤالًا اختياريًا عن الممارسة، من قاعدة رئيسية تضم 264 بندًا، خلال مدة تتراوح بين خمس عشرة وستين دقيقة. وهي مفتوحة ومجانية.

01 · إنشاء البرامج بالذكاء الاصطناعي
ما الذي يتغير حين يكتب الوكيل الشيفرة؟
لم يعد إنتاج الشيفرة هو الاختناق؛ بل أصبح الاختناق في تحديد المطلوب بدقة، والتحقق مما أعاده الوكيل، والمسؤولية عمّا سُلِّم.
قياسان من خارج المجال يحدّدان المشكلة. تسجّل دراسة Stack Overflow لعام 2025 استخدام الذكاء الاصطناعي لدى 84% من المطورين، مع قول 46% إنهم لا يثقون بدقته مقابل 33% يثقون به، وإفادة 66% بحلول «صحيحة تقريبًا لكن ليست تمامًا». وقاست التجربة الضابطة لـMETR في يوليو 2025 مطورين من ذوي الخبرة في مشاريع ناضجة، فكانوا أبطأ بنسبة 19% مع الذكاء الاصطناعي، بينما كانوا يعتقدون أنهم أسرع بنسبة 20%. لهذا يسأل التشخيص عن الممارسة القابلة للملاحظة.
02 · إنشاء البرامج بالذكاء الاصطناعي
ما الأسئلة الخمسة عشر التي يجب أن يجيب عنها الفريق؟
هي العمود الفقري لتشخيص الطلاقة التشغيلية في FAROL لشركات البرمجيات. ويقابل كلٌّ منها قرارًا هندسيًا لم يكن موجودًا قبل الوكلاء، أو لم يكن له وزن:
- كيف تُدار السياق: ما الذي يدخل نافذة النموذج وما الذي يبقى خارجها.
- كيف يُضبط استهلاك الرموز (tokens)، وهو تكلفة متغيرة.
- كيف تُكتب مواصفات جيدة، وقد أصبحت هي المُدخل الأساسي.
- كيف يُصمَّم harness الوكيل: الأدوات والحدود والبيئة التي يعمل فيها.
- كيف يُنسَّق الوكلاء على مستويات، حين ينسّق أحدهم وكلاء آخرين.
- كيف تُضمن جودة شيفرة لم يكتبها أحد بيده.
- كيف يُتعامل مع عدم الحتمية، إذ إن المُدخل نفسه لا يعيد المُخرج نفسه.
- كيف يُختار بين العمل المشترك في الوقت الفعلي والتفويض في الخلفية: الشخص حاضر في الجلسة يرى كل خطوة، أو الوكيل يعمل وحده حتى يعيد النتيجة.
- كيف تُحقَّق الحماية من حقن الأوامر (prompt injection)، وهي سطح الهجوم الجديد.
- كيف تُقاس الإنتاجية الفعلية، لا المُدركة.
- ما الذي يعمل محليًا وما الذي يغادر الجهاز.
- كيف يُدمج الذكاء الاصطناعي في الشيفرة القديمة، وهي موضع معظم العمل.
- كيف تُنظَّم دورة الحياة الوكيلية، من التجربة إلى الإنتاج.
- كيف تُحفَظ المهارة البشرية حين يُفوَّض التوليد.
- كيف يُعاد تنظيم الفريق حول ذلك.
السؤال عن المهارة البشرية له موقف يقف خلفه. فرضية عمل المجموعة هي أن تفويض توليد الشيفرة البرمجية له ثمن في تكوين المهارة، وأثره أكبر على من هم في بداية الطريق. ويُعامَل رفض تقطير الكفاءة هناك بوصفه متطلبًا للمنتج.
03 · إنشاء البرامج بالذكاء الاصطناعي
كيف تعرف شركة البرمجيات أين تقف؟
عبر FAROL Software، وهو تشخيص قطاع هندسة البرمجيات. يقيس الشركة في أربع عائلات (الأسس التقنية، الطبقة الوكيلية، الجودة والمخاطر، المؤسسة والأفراد)، مقابل البنك الرئيسي لـ FAROL الذي يضم 264 بندًا.
- كيف يعمل: يُطبَّق ذاتيًا، ويستغرق من خمس عشرة إلى ستين دقيقة. فيه 37 سؤالًا للتخطيط (المفردات وجرد المفاهيم)، ويمكن اختياريًا إضافة 77 سؤالًا عن الممارسة، حول كيفية تشغيل الشركة فعليًا لكل مفهوم. سؤال واحد في كل شاشة، بمقياس من 0 إلى 4، والنتيجة درجة لكل عائلة، ومخطط رادار، والخطوات التالية.
- مصدره: بحث أجراه CIn-UFPE بالشراكة مع منصة للنضج المؤسسي، يجمع أكثر من 60 مصدرًا، منها Anthropic وOpenAI وGoogle وIEEE وACM وLinux Foundation وحالات برازيلية.
- حالته: الإصدار 0.1، معلن عنه بوصفه MVP.

04 · إنشاء البرامج بالذكاء الاصطناعي
كيف يُلاحَظ ما فعله الوكيل فعلًا؟
قياس الوكيل يختلف عن قياس الشخص، لأن أثر العمل موجود في الأداة، وكل أداة تسجّل شيئًا مختلفًا. معيار قياس القياس عن بُعد لتفاعل الوكلاء هو مجموعة مفتوحة منتقاة من أدوات المراقبة (Claude Code وCodex وCursor وCopilot وغيرها)، تقارن بينها بما تعجز كل واحدة عن رؤيته، لا بقائمة الميزات.
https://telemetria-interacao-agentes.vercel.app

ويُطبَّق المنطق نفسه في التدريس: في Hiper Deep Research، وهو نظام مقرر Tendências em Mídia e Interação (الاتجاهات في الوسائط والتفاعل) الذي يدرّسه Giordano Cabral، يسجّل القياس عن بُعد الوقت المستغرق في كل عنصر جرى غربلته، لأن ما يُقيَّم هو العملية، وقراءة 500 عنصر لا تظهر في النتيجة النهائية. كُتب النظام دون build ودون إطار عمل، بوحدات ES أصلية مع Supabase في الخلفية، وقاعدة التفرّد (الأداة الواحدة تنتمي إلى طالب واحد في كل وحدة) مفتاح أساسي مركّب في قاعدة البيانات.
05 · إنشاء البرامج بالذكاء الاصطناعي
أين نجد الأداة المناسبة حين تظهر العشرات منها كل أسبوع؟
في Arsenal of Tools، وهو فهرس مفتوح للأدوات وواجهات سطر الأوامر وخوادم MCP والنماذج وواجهات البرمجة و"اللآلئ"، أي long tail الذي تميل المساعدات العامة إلى إغفاله لصالح المألوف. نشأ للاستخدام الشخصي وللطلاب والمهنيين.
في 18/09/2026، كان الإصدار 3.7 يضم 320.483 عنصرًا: 1.483 فئة، و174.869 وسمًا، و102 دولة، و23.197 من واجهات سطر الأوامر، و8.554 من خوادم MCP، و80.506 من نماذج Hugging Face، و24.919 من واجهات البرمجة، و28.678 من المواد المأخوذة من وسائل التواصل الاجتماعي، جُمعت من 632 قائمة مفتوحة وأسواق ونشرات بريدية ومجلات.
يعمل البحث في المتصفح، دون استدعاء نموذج لكل استعلام؛ ولا توجد إعلانات ولا تتبّع.

06 · إنشاء البرامج بالذكاء الاصطناعي
كيف تُسجَّل القرارات حين يُنجَز العمل عبر عدة جلسات ذكاء اصطناعي؟
من يعمل بجلسات مساعد كثيرة بالتوازي يفقد، عند كل تبديل للنافذة، سبب ما تقرر سابقًا. والطريقة التي يعتمدها Cabral هي بروتوكول ترسيب: كل قرار يصبح ملفًا يتضمن السبب والبدائل المستبعدة وكيفية التحقق من الالتزام به. ويستند البروتوكول إلى قاعدة معرفة يجمعها الذكاء الاصطناعي نفسه من مصادر العمل، ومنظمة بحسب المفاهيم والمشاريع والأشخاص، لا بحسب المحادثات. وفي الحصر المؤرَّخ 03/09/2026، كانت هذه القاعدة تضم 958 مصدرًا و38 مفهومًا و32 مشروعًا و180 شخصًا و24 منظمة، مع إدخال البيانات أربع مرات يوميًا.
القاعدة للعمل وليست عامة. أما الطريقة والأداة فمتاحتان: mad (MultiAgent Decanting)، وهي إضافة برمجية بترخيص MIT تضع فريقًا من الوكلاء للعمل مع تسجيل القرارات مدمجًا فيها، وتُوزَّع عبر سوق إضافات مفتوح أيضًا.
https://github.com/giordanorec/multiagents-decantinghttps://github.com/giordanorec/ai-coding-tools
07 · إنشاء البرامج بالذكاء الاصطناعي
كيف تتحول طريقة عمل إلى شيء ينفّذه الذكاء الاصطناعي؟
بتغليفها بوصفها skill: ملف بصيغة Markdown يحمّله أي مساعد ويقود العمل خطوة بخطوة بدل أن يكتفي بوصفه. وهذه ثلاثة أمثلة قيد الاستخدام:
- Projetão para a era da IA — منهجية مشاريع الابتكار التي أُنشئت في CIn/UFPE عام 2002، أُعيدت صياغتها في 10 مهام (quests) و13 محطة و20 عملًا مقروءًا، لتعمل داخل Claude وChatGPT وCursor وCopilot وCodex أو Gemini. تحدد كل مهمة نمط استخدام الذكاء الاصطناعي: دون مساعدة (العمل الميداني والمقابلة، عن قصد)، وبدعم (ينتقد ويشير)، وإنتاج مشترك (يولّد، ويتحقق الشخص ويتحمل المسؤولية)؛ ويشير لون المهمة إلى النمط الأكثر تقييدًا.
- Acervo de Teorias Acionáveis (مستودع النظريات القابلة للتطبيق) — نظريات في الإدارة على طبقتين: مادة تعليمية تشرح، ومهارة (skill) محمولة تنفّذ. يعلن عن 3 نظريات و3 مهارات جاهزة و368 كتابًا في القاعدة؛ وأكمل وحدة مفتوحة هي Running Lean، في سبع وحدات، مع ملف
.skillللتنزيل. - مهارات الطلاب. في مقرر Tendências em Mídia e Interação (اتجاهات الوسائط والتفاعل)، يبني كل طالب مهارته الخاصة للاستكشاف، بأربعة متطلبات يتحقق منها برنامج نصي، ويسلّم معها سجلًا بالمواضع التي أخطأ فيها الذكاء الاصطناعي وكيف لاحظ ذلك.

08 · إنشاء برامج بالذكاء الاصطناعي
ما الخبرة السابقة التي يستند إليها ذلك؟
يطوّر Giordano Cabral البرمجيات منذ ما قبل الذكاء الاصطناعي التوليدي. في عام 2000، أفضى النظام الذي أنجزه في رسالة الماجستير في CIn إلى نشأة Daccord Music Software، التي احتُضنت في مرحلة ما قبل الاحتضان في Recife BEAT، ولها منتجات تُباع في السوق الدولية. ويسجّل سجل Lattes الخاص به 93 برنامج حاسوب.
القائمة الكاملة في www.cin.ufpe.br/publicacoes/، والأنظمة المتاحة على الإنترنت اليوم في www.cin.ufpe.br/projetos/.
الأسئلة الشائعة
ما الذي يتغير في هندسة البرمجيات مع وكلاء الذكاء الاصطناعي؟
يتغير ما هو نادر: لم يعد إنتاج الشيفرة هو العائق، بل أصبح العائق هو التحديد والتحقق وتحمّل المسؤولية عن النتيجة. ينظّم FAROL (CIn/UFPE) هذا التغيير في خمسة عشر سؤالًا ينبغي أن يعرف الفريق الإجابة عنها: إدارة السياق، والتحكم في استهلاك الرموز (tokens)، وكتابة مواصفات جيدة، وتصميم harness الوكيل، وتنسيق الوكلاء على مستويات، وضمان الجودة، والتعامل مع اللاحتمية، والاختيار بين الاقتران في الوقت الفعلي والتفويض في الخلفية، والحماية من حقن الأوامر (prompt injection)، وقياس الإنتاجية الفعلية، وتحديد ما يعمل محليًا، ودمج الذكاء الاصطناعي في الشيفرة القديمة، وتنظيم دورة الحياة القائمة على الوكلاء، والحفاظ على المهارة البشرية، وإعادة تنظيم الفريق.
هل تزيد البرمجة بالذكاء الاصطناعي الإنتاجية؟
ليس تلقائيًا، والانطباع لا يصلح مقياسًا. فقد قاست التجربة المضبوطة التي أجرتها METR ونُشرت في يوليو 2025 مطوّرين ذوي خبرة يعملون على مشاريع ناضجة، فكانوا أبطأ بنسبة 19% مع الذكاء الاصطناعي، بينما اعتقدوا أنهم أسرع بنسبة 20%. ولهذا يسأل تشخيص FAROL عن الممارسة القابلة للملاحظة لا عن الإحساس بالمكسب، ولهذا فإن "كيف تُقاس الإنتاجية الفعلية" هو أحد الأسئلة الخمسة عشر في الأداة.
هل يوجد تشخيص مجاني للنضج في الذكاء الاصطناعي لشركات البرمجيات؟
نعم. FAROL Software، من FAROL (CIn/UFPE)، تشخيص ذاتي التطبيق ومفتوح ومجاني: 37 سؤالًا للتوصيف و77 سؤالًا اختياريًا إضافيًا عن الممارسة، من خمس عشرة إلى ستين دقيقة، في أربع عائلات (الأسس التقنية، والطبقة الوكيلية، والجودة والمخاطر، والتنظيم والأشخاص). ويعيد درجة لكل عائلة ومخططًا راداريًا والخطوات التالية. وهو في الإصدار 0.1، المعلن أنه MVP، ويلخّص أكثر من 60 مصدرًا، منها Anthropic وOpenAI وGoogle وIEEE وACM وLinux Foundation.
ما هي مهارة الذكاء الاصطناعي (skill)؟
هي ملف بصيغة Markdown يُعبّئ منهج عمل، ويحمّله مساعد ذكاء اصطناعي ليقود التنفيذ خطوة بخطوة، بدلًا من الاكتفاء بوصف المنهج. ثلاثة أمثلة عامة من CIn/UFPE: Projetão para a era da IA، بعشر مهام (quests) مع إعلان نمط استخدام الذكاء الاصطناعي في كل منها؛ ووحدة Running Lean من Acervo de Teorias Acionáveis، مع الملف للتنزيل؛ ومهارات الاستكشاف التي يبنيها ويختبرها كل طالب في مقرر Tendências em Mídia e Interação.
أين توجد أدوات الذكاء الاصطناعي للتطوير؟
في Arsenal of Tools، وهو فهرس مفتوح يُدار في إطار FAROL، يجمع أدوات سطر الأوامر (CLIs) وخوادم MCP والنماذج وواجهات البرمجة (APIs) ومكتشفات من وسائل التواصل الاجتماعي انطلاقًا من 632 قائمة مفتوحة وأسواق ونشرات بريدية. وفي 18/09/2026 كان يضم 320.483 عنصرًا في الإصدار 3.7، منها 23.197 من أدوات CLI و8.554 من خوادم MCP. ويعمل البحث في المتصفح، دون إعلانات ودون تتبع.
هل يضرّ استخدام الذكاء الاصطناعي في البرمجة بمن يتعلم؟
هذه فرضية عمل لدى FAROL: أن تفويض توليد الشيفرة البرمجية له ثمن في تكوين المهارة، وأن أثره أكبر على من هم في بداية الطريق. والنتيجة العملية المعتمدة هي التعامل مع "كيف نحافظ على المهارة البشرية" بوصفه أحد الأسئلة الخمسة عشر في التشخيص، وإعلان نمط استخدام الذكاء الاصطناعي في كل نشاط تعليمي، بما في ذلك منعه حيث يكون الهدف تحديدًا تكوين الكفاءة.
