توقفتُ عن كتابة الكود. ومع ذلك، أطلقتُ تطبيقي في 3 أيام.
قبل ثلاثة أشهر، قمت ببناء لوحة تحكم SaaS متكاملة (full-stack). كتبتُ حوالي 200 سطر من الكود فقط، أما الباقي فقد تم إنشاؤه ومراجعته وإعادة هيكلته بواسطة الذكاء الاصطناعي.
التطبيق الآن في مرحلة الإنتاج (production). المستخدمون يدفعون مقابل استخدامه. ولا أقضي لياليّ في القلق بشأن الأخطاء البرمجية (bugs).
هذا ليس تفاخراً، بل هو تحذير.
دور المطور يتغير بسرعة. المطورون الفائزون ليسوا أولئك الذين يحاربون الذكاء الاصطناعي، بل هم الذين يستوعبون هذا التحول.
التطوير القائم على الذكاء الاصطناعي (AI-native development) هو نموذج ذهني جديد. الأمر لا يقتصر على مجرد الإكمال التلقائي، بل يتعلق بالتعامل مع الذكاء الاصطناعي كزميل عمل. الذكاء الاصطناعي يتولى التنفيذ، بينما تتولى أنت الهندسة المعمارية (architecture)، والهدف، والقرار.
يبدو هذا التحول كالتالي:
- النموذج القديم: أنت تكتب الكود، والذكاء الاصطناعي يساعدك على كتابته بشكل أسرع.
- النموذج الجديد: أنت تحدد "ماذا" و"لماذا"، والذكاء الاصطناعي يتولى "كيف". وأنت تقوم بالتحقق والتوجيه.
إذا كان الذكاء الاصطناعي هو من يكتب الكود، فإن مهارات البرمجة وحدها لن تجعلك لا تُعوض، بل المهارات العليا (Meta-skills) هي التي ستفعل ذلك.
الذكاء الاصطناعي بارع في الأنماط، لكنه سيء في اختيارها. الذكاء الاصطناعي لا يعرف:
- ما إذا كنت بحاجة إلى server action أو API route.
- ما إذا كانت الحالة (state) يجب أن تكون في Zustand أو في معلمة URL (URL param).
- ما إذا كنت بحاجة إلى monorepo.
هذه قرارات تعتمد على التقدير. وهي تتطلب سياقاً حول فريقك وحجم عملك. أنت تملك هذا السياق، أما الذكاء الاصطناعي فلا.
الفجوة بين المطور المبتدئ (junior) والمطور الخبير (senior) في عصر الذكاء الاصطناعي تكمن في "الأمر" (prompt).
- أمر ضعيف: اكتب rate limiter.
- أمر قوي: اكتب middleware لـ rate limiter مدعوم بـ Redis لمسار API في Next.js. اجعل الحد الأقصى 10 طلبات في الدقيقة لكل عنوان IP. أرجع خطأ 429. تخطَّ تحديد المعدل لمستخدمي المسؤول (admin). وسجل الطلبات التي تم تقييدها في جدول Prisma.
الأمر الثاني يمنحك كوداً جاهزاً للإنتاج. الدقة أصبحت الآن من أهم المهارات الهندسية.
يجب عليك أيضاً الحذر من أنماط الفشل. غالباً ما يبدو كود الذكاء الاصطناعي صحيحاً ولكنه خاطئ بشكل خفي. قد يجتاز الاختبارات ولكنه يخفي ثغرة أمنية أو حالة تسابق (race condition). راجع مخرجات الذكاء الاصطناعي بنفس العين الناقدة التي تستخدمها لمراجعة كود مطور مبتدئ.
المطورون الذين يخشون الذكاء الاصطناعي يركزون على الشيء الخطأ؛ فهم يقلقون من كتابة كود أقل، بينما الخطر الحقيقي يكمن في الفشل في تطوير المهارات المحيطة بالكود.
الهدف ليس التوقف عن كونك مطوراً، بل أن تصبح مطوراً أفضل.
أطلقتُ التطبيق في 3 أيام لأنني قضيت وقتي في:
- نموذج البيانات (data model).
- تدفق المستخدم (user flow).
- الحالات الاستثنائية (edge cases).
- منطق العمل (business logic).
هذه هي الوظيفة الآن.
ما هي نسبة الكود المكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى الكود المكتوب يدوياً لديك حالياً؟ أخبرني في التعليقات.
توقفت عن كتابة الكود، ومع ذلك تم إطلاق تطبيقي في غضون 3 أيام: إليكم ما يخبرنا به ذلك عن كونك 2GHP
لقد توقفت عن كتابة الكود. ومع ذلك، تم إطلاق تطبيقي في غضون 3 أيام. إليك ما يخبرنا به ذلك عن كونك 2GHP (2x Great Human Programmer).
لسنوات، كنت أعرف نفسي من خلال قدرتي على كتابة الكود. كنت "مطوراً". كنت أعرف قواعد اللغة (syntax)، وأطر العمل (frameworks)، وأنماط تصحيح الأخطاء (debugging) الخاصة بي.
ثم بدأت في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Cursor و Replit بشكل مكثف. أدركت أنني لم أعد أكتب الكثير من الكود. كنت أقوم بكتابة الأوامر (prompting)، والمراجعة، والتنسيق (orchestrating).
ومع ذلك، تم إطلاق التطبيق. في غضون 3 أيام.
هذا التحول يخبرنا بشيء جوهري حول مستقبل هندسة البرمجيات. نحن ننتقل من كوننا "مبرمجين" (coders) إلى كوننا "2GHPs".
ما هو الـ 2GHP؟
الـ 2GHP هو مطور يستفيد من الذكاء الاصطناعي لتحقيق ضعف إنتاجية المطور التقليدي (2x)، ليس من خلال كتابة المزيد من الكود، ولكن من خلال إدارة طبقة التجريد (abstraction layer) بشكل أكثر فعالية.
لقد انتقل التركيز من "كيف أكتب هذه الدالة؟" إلى "ما الذي يجب أن يفعله هذا النظام؟".
التحول من "كيف" إلى "ماذا"
في السابق، كان جزء كبير من يومي يقضى في حل مشكلات تقنية دقيقة: لماذا لا يعمل هذا السطر؟ لماذا هذا المتغير `