نقاط عمياء في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لترميز الذكاء الاصطناعي
2025-03-19
يلقي هذا المقال الضوء على العديد من النقاط العمياء التي واجهها الكاتب أثناء استخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لترميز الذكاء الاصطناعي. تتضمن المشاكل اختبارات الصندوق الأسود غير الكافية، والأدوات عديمة الحالة، والاعتماد المفرط على الأتمتة، وإهمال الوثائق. تشمل الحلول المقترحة إعادة الهيكلة التحضيرية، واستخدام الأنواع الثابتة، والحفاظ على صغر حجم الملفات، والالتزام بالمواصفات. يشير الكاتب إلى اقتراحات مستقبلية لقواعد Cursor لحل هذه المشاكل.
التطوير
جودة الكود