وكلاء الذكاء الاصطناعي يحتاجون أكثر من القواعد: كيفية نقل الخبرة الهندسية

يصف مقال على منصة Habr تطور مساعدة الذكاء الاصطناعي (AI) في كتابة الكود، من الاعتماد على أوامر (prompts) مفصّلة إلى استخدام الوثائق والمهارات (skills)، إلا أن الكاتب وجد أن هذه الأساليب وحدها لا تُنتج كودًا جاهزًا فعليًا للمراجعة. والمشكلة، كما يشرح، أن الكفاءة لا يمكن نقلها بالكامل بطريقة تقريرية (declarative)، لأن جزءًا كبيرًا منها يتبلور أثناء العمل نفسه. يطرح الكاتب ست قواعد لتحسين هذا الأسلوب: يجب أن يتبع الوكيل (agent) نفس مسار اتخاذ القرار الذي يتبعه المطوّر البشري، وأن يُفصَّل المهام إلى مستوى الحل المرجعي (reference solution)، وأن تُوفَّر له معرفة محلية بالمشروع، وأن يُستخدم الحل المرجعي الموثّق كنموذج تعلّم بأمثلة قليلة (few-shot) لتوجيه الكود اللاحق، وأن تكون الاختبارات الموثّقة مرحلة مستقلة للقبول (acceptance)، وأن تتحوّل القرارات المقبولة إلى مهارات (skills) قابلة لإعادة الاستخدام. ويميّز الكاتب هذا النهج عن ما يُعرف بـ"الترميز بالحدس" (vibe coding) والأنماط المستقلة تمامًا مثل حلقة رالف (Ralph loop)، مؤكدًا أن الإنسان يجب أن يبقى الحكم النهائي في هذه العملية. ويقدّم أمثلة عملية، مثل معالجة مشكلات N+1 (استعلامات قاعدة البيانات المتكررة غير الضرورية) من خلال المهارات المكتسبة، واستخدام التنفيذات الأولى كقوالب يُستند إليها في كتابة الكود اللاحق.