العلامات الشائعة：
الافتراضية أمان DNS التحقق الرسمي تحليل قابلية الوصول أخطاء المترجم تضارب الماكرو امتدادات الويب إطار عمل تطوير كومودور 64 بياسيك 2.0 جميع العلامات

إعادة التفكير في وحدة العمل في تطوير البرمجيات

2025-09-23

تتناول هذه المقالة أفضل الممارسات لتحديد "وحدة العمل" في تطوير البرمجيات. يجادل الكاتب بأن وحدة العمل الجيدة يجب أن تكون قابلة للتحليل، وقابلة للتحقق، ومستقلة، وقابلة لإعطاء الأولوية لها، تشبه قصة المستخدم، ولكن مع التركيز بشكل أكبر على دورها طوال دورة حياة البرنامج. يؤكد الكاتب أن تحديد وحدة العمل بوضوح يزيد من كفاءة الفريق، ويقلل من التعقيد غير الضروري، ويوفر في النهاية المزيد من القيمة للعميل. كما تنتقد المقالة ممارسة قياس كفاءة تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي من خلال حجم التعليمات البرمجية المُولدة فقط، وتدعو بدلاً من ذلك إلى تقييم موجه نحو قيمة العميل للأثر الفعلي لوحدة العمل.

اقرأ المزيد
(blog.nilenso.com)
التطوير وحدة العمل

البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي: إتقان وحدة العمل

2025-09-18

لا تعتمد البرمجة الفعالة بمساعدة الذكاء الاصطناعي فقط على نماذج ذكية، بل تتطلب أيضًا إدارة دقيقة لوحدات العمل. يجادل الكاتب بأن تقسيم المهام إلى وحدات ذات حجم مناسب أمر بالغ الأهمية. فلو كانت الوحدات صغيرة جدًا، فإن الكفاءة تتأثر، ولو كانت كبيرة جدًا، فإن فقدان السياق يؤدي إلى تراكم الأخطاء. يجب أن تتمتع الوحدة المثالية بقيمة تجارية واضحة، مثل قصص المستخدمين، مما يسمح بالمراجعة البشرية وتصحيح الأخطاء، ويقلل من تراكم أخطاء الذكاء الاصطناعي. يهدف مشروع StoryMachine إلى تحديد وحدات عمل أكثر فعالية لتحسين كفاءة ودقة البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مما يجعل تطوير الذكاء الاصطناعي في النهاية أقل مخاطرة وأكثر بساطة.

اقرأ المزيد
(blog.nilenso.com)
التطوير

قيادة الهندسة: فحص صحة النظام الشهري/الفصلي

2025-09-13

تقترح هذه المشاركة فحص صحة النظام لمدة 2-4 ساعات لفِرق الهندسة، يُجرى شهريًا أو ربع سنويًا. يُقيّم الفحص جودة النظام عبر أبعاد مثل الموثوقية، والأداء، والتكلفة، والتسليم، والأمان، والبساطة، والهيكل التنظيمي. تُوجّه الأسئلة المُحفّزة التفكير في الوضع الحالي للنظام، متجاوزةً المقاييس البسيطة لتحديد ومعالجة المشكلات الكامنة. والهدف هو تحسين جودة النظام العامة وفعالية الفريق.

اقرأ المزيد
(blog.nilenso.com)
التطوير فحص صحة النظام

الذكاء الاصطناعي: تحول نمطي تكراري

2025-08-13

تتناول هذه المقالة الأثر الثوري للذكاء الاصطناعي (AI) كتقنية عامة الغرض (GPT) جديدة. لا يغير الذكاء الاصطناعي طريقة وصولنا للمعرفة فحسب، بل يغير أيضاً طريقة تفكيرنا، بل ويُحدث تحولاً نمطياً تكراريًا: يستخدم البرنامج الذكاء الاصطناعي، ويستخدم الذكاء الاصطناعي البرنامج، ويُنشئ الذكاء الاصطناعي البرنامج، والذكاء الاصطناعي نفسه برنامج. يُجادل الكاتب بأن التطور السريع للذكاء الاصطناعي يُقدم فرصًا وتحديات هائلة، مما يتطلب منا التكيف والمشاركة بنشاط، واستكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية وإعادة تعريف أدوارنا في التحول التكنولوجي.

اقرأ المزيد
(blog.nilenso.com)
الذكاء الاصطناعي التحول النمطي تقنية عامة الغرض

بروتوكول سياق النموذج (MCP): تبسيط تكامل الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكول جديد

2025-05-22

يُعد بروتوكول سياق النموذج (MCP) بروتوكولاً ناشئاً مصممًا لتبسيط تكامل تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات والأدوات المختلفة. فهو يقلل من احتكاك التكامل بتحويل مشكلة التكامل M × N إلى مشكلة M + N. تتصل خوادم MCP بمصادر البيانات وتُظهر الأدوات، بينما يمكن للعملاء MCP (الذين عادةً ما يكونون جزءًا من تطبيقات الذكاء الاصطناعي) الاتصال بأي خادم MCP. يُظهر الكاتب مثالاً على كيفية دمج تطبيق ذكاء اصطناعي بسهولة مع بيانات CKAN باستخدام خادم MCP للوصول إلى البيانات المفتوحة من CKAN، ويستخدم تطبيق سطح مكتب Claude لتحليل البيانات. وعلى الرغم من أن MCP ليس حلاً سحرياً، إلا أنه يوفر طريقة أكثر ملاءمة ومرونة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، خاصة في السيناريوهات التي تتطلب التكامل مع أنظمة خارجية متعددة.

اقرأ المزيد
(blog.nilenso.com)
الذكاء الاصطناعي