كيف أستخدم الذكاء الاصطناعي مع Python: سير عمل لتطوير الويب
جعلني سؤال في مجموعة Telegram أعيد التفكير في عمليتي بالكامل.
سأل أحدهم: "كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي فعلياً مع Python؟ هل تستخدم هندسة الأوامر (prompt engineering) أم القوالب؟"
يعاني معظم الناس من هذا الأمر لأن الذكاء الاصطناعي يتغير بسرعة كبيرة. أنا لا أستخدم واجهات برمجة تطبيقات (APIs) مدفوعة أو نماذج محلية، بل أستخدم خدمات الويب المجانية. يركز سير عملي على تطوير الويب باستخدام Django.
إليك طريقتي بدقة.
الخطوة 1: بناء السياق قبل أي مهمة، أقوم بتزويد النموذج بشجرة ملفات مشروعي ووصف قصير. يجب أن يكون النموذج على دراية بالبيئة البرمجية.
الخطوة 2: حفظ كل شيء أقوم بحفظ رابط (URL) كل محادثة مع الذكاء الاصطناعي. إذا عدت إلى مشروع ما بعد أسبوع، أقوم بلصق الرابط، وسيكون النموذج على دراية بالمشروع بالفعل. أنا لا أضيع الوقت في تكرار السياق.
الخطوة 3: التحقق البصري أنا لا أطلب الكود فحسب، بل أعطي النموذج قوالب واجهة المستخدم (UI) المعتمدة لدي والمواصفات التقنية مثل إصدارات Bootstrap ولوحات الألوان.
بعد ذلك، أطلب من النموذج وصف واجهة المستخدم الخاصة بي. إذا تطابق وصفه مع مشروعي الفعلي، فهذا يعني أنه استوعب الأمر.
الخطوة 4: إنشاء دليل نمط (Style Guide) أطلب من النموذج أن يعمل كمصمم UI/UX وكتابة دليل نمط مفصل بناءً على المشروع. هذا يجبر النموذج على دمج وتوحيد معرفته.
الخطوة 5: بناء أوامر (Prompts) قابلة لإعادة الاستخدام أطلب من النموذج أن يكتب لي أمراً (prompt). على سبيل المثال، أطلب منه إنشاء أمر يعيد تنسيق قوالب Django دون المساس بالمنطق البرمجي (logic).
بمجرد أن يعمل هذا الأمر، تصبح عملية إعادة تنسيق الصفحة مجرد أمر بسيط من سطر واحد. أقوم بلصق الأمر، ثم لصق الكود، وأحصل على النتيجة.
أوامري البرمجية الأساسية للإنتاج:
أمر مكونات الويب (The Web Component Prompt): يُستخدم لتحويل بيانات JSON إلى مكونات ويب (Web Components) أصلية. يتضمن قواعد محددة للهيكلية والألوان والأيقونات.
أمر إعادة تنسيق القوالب (The Template Restyler Prompt): يُستخدم لتحديث مظهر قوالب Django الحالية. يحمي هذا الأمر بصرامة الوسوم (tags) والمنطق البرمجي في جانب الخادم (server-side) مع حقن CSS جديد.
لماذا ينجح هذا الأسلوب:
- السرعة: أقوم بكتابة المنطق البرمجي للتطبيق بينما يتولى الذكاء الاصطناعي الطبقة المرئية.
- التعلم: مرحلة السياق تعلمني أساليب تقنية جديدة.
- سهولة النقل: نظرًا لأن النموذج هو من يكتب الأوامر، فإنها تعمل عبر خدمات الذكاء الاصطناعي المختلفة.
الواقع:
لا يمكنك تخطي مرحلة الإعداد. تعتمد جودة المخرجات على جودة السياق الذي تقدمه. نادراً ما يكون الأمر الأول مثالياً؛ يجب عليك تشغيله، واكتشاف الأخطاء، وإضافة قواعد لإصلاحها.
يسمح لي سير العمل هذا بالتركيز على المنطق والبيانات بدلاً من الصراع مع CSS.
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi