الذكاء الاصطناعي بنى واجهة المستخدم الخاصة بي في ساعتين. ثم قضيت 3 أسابيع في إصلاحها.

قام وكيل ذكاء اصطناعي ببناء واجهة المستخدم (UI) الخاصة بي في ساعتين. لقد قام بتغيير 47 ملفاً. كما أنشأ مكونات (components)، ومسارات API، ومكتبة للتحقق من الصحة (validation library).

اعتقدتُ أن الأمر مذهل. ظننتُ أنني وفرت أسبوعاً من العمل.

بعد ستة أسابيع، لا أزال أقوم بإصلاح ذلك الكود. المكونات تعمل، لكن فريقي لا يستطيع شرح سبب عمل الكود. لم يتبع الذكاء الاصطناعي أنماطنا (patterns)، بل ابتكر أنماطاً جديدة. الآن لدينا طريقتان مختلفتان للقيام بنفس المهمة، ولا توجد أي وثائق (documentation).

هذه هي مشكلة "التنفيذ الشبح" (Ghost Implementation).

تحصل على كود يحتوي على الهيكل العظمي بالكامل ولكن دون أي "لحم". الكود يعمل (compiles) والاختبارات تنجح، ولكن لا أحد يعرف لماذا كُتب بهذه الطريقة. يفتقر الذكاء الاصطناعي إلى السياق، ويفتقر المطور إلى الفهم.

أرى ثلاث مشكلات رئيسية في عملي الاستشاري:

يقول الناس إن الذكاء الاصطناعي يتولى المهام الروتينية (boilerplate) بينما يتولون هم هندسة النظام (architecture). هذا خطأ. فالمهام الروتينية هي النسيج الضام لنظامك. عندما تتخطى كتابتها، فإنك تفقد الأنماط التي تشكل هندسة نظامك.

نحن نقيس الوقت اللازم للإطلاق (time to ship)، لكننا لا نقيس الوقت اللازم للصيانة.

أدوات الذكاء الاصطناعي مصممة للسرعة، وليست مصممة للاستقرار على المدى الطويل. إذا كنت تقيس فقط مدى سرعة إطلاقك للمنتجات، فستتسبب في تراكم ديون تقنية (technical debt) هائلة.

كيف تحافظ على مهاراتك أثناء استخدام الذكاء الاصطناعي:

لا تكن مجرد الشخص الذي يوافق على اقتراحات الذكاء الاصطناعي. كن الشخص الذي يفهم النظام.

انظر إلى آخر طلب سحب (pull request) أنشأه الذكاء الاصطناعي. حاول شرح إدارة الحالة (state management) بصوت عالٍ. إذا لم تستطع فعل ذلك، فأنت أمام "تنفيذ شبحي" (Ghost Implementation).

كيف غير الذكاء الاصطناعي عملية تصحيح الأخطاء لديك؟ أخبرني في التعليقات.

المصدر: https://dev.to/xu_xu_b2179aa8fc958d531d1/ai-built-my-ui-in-2-hours-then-i-spent-3-weeks-fixing-it-4n5f

مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi