فايب كودينغ هو مصطلح يشير إلى البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي — أي استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للقيام بالجزء الأكبر من كتابة الكود، بينما يركز المستخدم على توجيه العملية من خلال الأفكار والوصف. بدأت هذه العبارة كمصطلح رائج في وادي السيليكون (صاغه خبير الذكاء الاصطناعي أندريه كاربايثي) لوصف “استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للقيام بالمهام الثقيلة في البرمجة لبناء البرمجيات بسرعة”. في فايب كودينغ، لا تقوم بكتابة كل سطر كود يدويًا، بل تعبّر عن ما تريده (أي “الفايب” الخاص بالبرنامج أو الميزة)، ويقوم الذكاء الاصطناعي بتوليد الكود بدلًا منك.
Table Of Content
يمثل هذا النهج تحولًا في طريقة تطوير البرمجيات. تقليديًا، كان بناء البرمجيات يتطلب إتقان لغات البرمجة وكتابة الصياغة الدقيقة للكود. لكن تطور الذكاء الاصطناعي غيّر هذا النموذج. أصبح بإمكان مساعدي البرمجة المعتمدين على الذكاء الاصطناعي فهم أوصاف المشكلات باللغة الإنجليزية العادية وإنشاء كود يعمل فعلًا. كما أشار كاربايثي مازحًا: “أكثر لغات البرمجة رواجًا الآن هي اللغة الإنجليزية”، في إشارة إلى أن مجرد وصف وظيفة البرنامج باللغة الإنجليزية قد يكون بنفس فعالية كتابة الكود يدويًا. فايب كودينغ يحتضن هذا التحول من الكود اليدوي إلى التوليد التلقائي بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
اكتسب مصطلح “فايب كودينغ” شهرة بعد أن شارك كاربايثي تجربته في بناء البرمجيات من خلال الاعتماد الكامل على الفايب — أي التوقف عن التفكير بالكود، والاكتفاء بإعطاء التعليمات للذكاء الاصطناعي بشكل تكراري. كتب قائلًا: “هذا ليس ترميزًا بالمعنى التقليدي — أنا فقط ألاحظ أشياء، أقول أشياء، أشغّل أشياء، وأنسخ وألصق أشياء، وفي الغالب ينجح الأمر”، مبرزًا كيف يختلف هذا الأسلوب عن البرمجة التقليدية. بعبارة أخرى، فايب كودينغ يشبه التحدث مع جهازك حول ما تريده، بدلًا من كتابة كل دالة يدويًا. وقد فتحت هذه الفكرة — البرمجة بالمحادثة أو حتى بالصوت — المجال أمام أشخاص لا يتقنون أي لغة برمجة لممارسة تطوير البرمجيات. أحد المتحمسين وصف فايب كودينغ بأنه “برمجة من خلال الدردشة مع نماذج لغوية ضخمة أو حتى بالصوت” بدلًا من كتابة الكود مباشرة.
يساهم الذكاء الاصطناعي في خفض الحواجز أمام دخول عالم تطوير البرمجيات. فالأشخاص الذين لديهم أفكار لكن لا يملكون خبرة كافية في البرمجة، يمكنهم الآن بناء نماذج أولية بمجرد وصف رؤيتهم للذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، يستخدم حتى المبرمجون المحترفون هذه الأدوات لأتمتة المهام الروتينية وتسريع عملية التطوير. يمكن للذكاء الاصطناعي توليد الكود المكرر والقياسي (boilerplate code)، مما يتيح للمطورين التركيز على التصميم عالي المستوى. كما يتيح إنشاء النماذج الأولية بسرعة أكبر — فالمهام التي كانت تستغرق أيامًا أو أسابيع من الترميز اليدوي قد تُنجز خلال ساعات قليلة من التفاعل مع الذكاء الاصطناعي. هذا التحول في الوصول إلى أدوات البرمجة يعني أن عددًا أكبر من الناس بات بإمكانه تحويل أفكاره إلى واقع. “لا يزال مهندسو البرمجيات مطلوبين بشدة… لكن وصول الذكاء الاصطناعي القادر على ‘فايب’ الكود إلى الوجود جعل بعض قادة الصناعة يتوقعون تغييرات كبيرة”، مع توقّع الخبراء أن يبدو تطوير البرمجيات “مختلفًا تمامًا بحلول نهاية عام 2025” بفضل هذه القدرات الجديدة.
كيف تعمل فايب كودينغ
تعمل فايب كودينغ من خلال تفاعل وثيق بين التوجيه البشري وتوليد الكود بواسطة الذكاء الاصطناعي. يقدم الإنسان التعليمات أو الأوصاف أو الأهداف بلغة طبيعية، وتقوم أدوات الذكاء الاصطناعي بترجمتها إلى كود. تكون العملية عادة تكرارية وتفاعلية:
- أنت تصف ما تريده: على سبيل المثال، قد تقول “أنشئ صفحة ويب بسيطة تعرض حالة الطقس الحالية لمدينة يُدخلها المستخدم”. يتم تقديم هذا الوصف (ويسمى prompt) إلى مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بالبرمجة.
- الذكاء الاصطناعي يُولّد الكود: يقوم الذكاء الاصطناعي، الذي تم تدريبه على كميات هائلة من المعرفة البرمجية، بمحاولة إنتاج كود يلبي طلبك. قد يكتب HTML وCSS وJavaScript اللازمين لصفحة الطقس تلقائيًا. باختصار، يعمل الذكاء الاصطناعي كإكمال تلقائي فائق — يتنبأ بالكود المناسب لوصفك.
- أنت تراجع وتُحسّن: بعد أن يقدّم الذكاء الاصطناعي بعض الأكواد، تقوم أنت (الإنسان) بمراجعته. هل تعمل صفحة الويب؟ ربما تحتوي المحاولة الأولى للذكاء الاصطناعي على مشاكل أو لا تطابق تمامًا ما كنت تتخيله. عندها تخبر الذكاء الاصطناعي بما يجب تغييره أو إصلاحه. مثلًا: “الصفحة تبدو بسيطة جدًا، اجعل التصميم أكثر ألوانًا وأضف معالجة للأخطاء إذا لم يتم العثور على المدينة“. سيأخذ الذكاء الاصطناعي هذه الملاحظات ويُعدّل الكود وفقًا لها.
- كرّر حسب الحاجة: تستمر هذه الدورة — وصف التعديلات، الحصول على كود جديد، اختباره — حتى تصل إلى النتيجة التي ترضيك. ونظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه إنتاج الكثير من الكود بسرعة، فقد تمر بعدة تكرارات خلال وقت قصير.
أدوات البرمجة الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قوية جدًا. فهي لا تولّد الكود من الصفر فقط، بل تساعد أيضًا في تصحيحه وتحسينه. على سبيل المثال، إذا لم يعمل الكود بسبب خطأ، يمكنك لصق رسالة الخطأ في محادثة الذكاء الاصطناعي وطلب المساعدة. أشار كاربايثي إلى أنه عندما تصله رسائل خطأ، فإنه ببساطة ينسخها ويلصقها في الذكاء الاصطناعي و”غالبًا ما يُصلحها”. يستطيع الذكاء الاصطناعي قراءة الخطأ واقتراح تصحيح في الكود. وهذا يعني أنك تستطيع حل المشاكل حتى وإن لم تفهم تمامًا الخطأ البرمجي — فالذكاء الاصطناعي سيفسره لك أو يصلحه مباشرة.
تستبدل الطلبات بلغة طبيعية الترميز التقليدي المعتمد على الصياغة الدقيقة في فايب كودينغ. لم تعد بحاجة إلى تذكّر الصياغة الصحيحة لحلقة تكرار أو معايير دالة في مكتبة معينة — فقط أخبر الذكاء الاصطناعي بلغة بسيطة بما تريد تحقيقه، وهو يكتب الصياغة نيابة عنك. الأمر أشبه بأنك تبرمج مع مساعد ذكي جدًا: أنت توضح النية، والمساعد يكتب الكود الفعلي. وقد أظهرت أدوات مثل GitHub Copilot هذه القدرة بوضوح: “عند تقديم مشكلة برمجية بلغة طبيعية، يستطيع Copilot توليد كود الحل.” يمكنه حتى تحويل التعليقات (المكتوبة بالإنجليزية) إلى كود قابل للتنفيذ وملء دوال كاملة. فايب كودينغ يوسّع هذا المفهوم ليشمل مهام أكبر — مثل إنشاء وحدات كاملة أو تطبيقات بسيطة انطلاقًا من وصف عالي المستوى.
مثال: لتوضيح ذلك، تخيّل أنك تريد برنامجًا يأخذ قائمة من الأسماء ويقوم بترتيبها. تقليديًا، سيكون عليك كتابة الكود، ربما بلغة Python، باستخدام الصياغة الصحيحة (مثل: sorted(names)). أما مع فايب كودينغ، فقد تفتح أداة الذكاء الاصطناعي وتقول ببساطة: “أحتاج دالة بلغة بايثون تأخذ قائمة من الأسماء وتُرجعها مرتبة أبجديًا.” فيقوم الذكاء الاصطناعي بإنتاج شيء مثل:
1def sort_names(name_list):2"""Return the list of names sorted alphabetically."""3"keyword">return sorted(name_list)
قد يتضمن الكود تعليقات أو توثيقًا إذا طُلب ذلك. وإذا قلت لاحقًا: “اجعله غير حساس لحالة الأحرف (بحيث تُعامل ‘alice’ و‘Alice’ على أنهما متطابقتان)”، يمكن للذكاء الاصطناعي تعديل الكود وفقًا لذلك. لم تكن بحاجة إلى تذكر الصياغة الدقيقة للفرز باستخدام دالة المفتاح — الذكاء الاصطناعي تولى الأمر بناءً على وصفك.
بالنسبة للمهام الأكثر تعقيدًا، يمكن لفايب كودينغ توليد كتل أكبر من الكود أو ملفات متعددة. شارك أحد المدونين كيف أنه ببساطة وصف تطبيقًا كاملًا، وقام الذكاء الاصطناعي بإنشاء نموذج أولي يعمل (رغم أنه بدائي بعض الشيء). طلب من الذكاء الاصطناعي: “أنشئ لي تطبيق React من الصفر… تطبيق يمكنه التقاط صورة لقائمة طعام في مطعم، وترجمتها، ثم عرض قائمة الطعام مع الصور… ويجب أن يكون تطبيق ويب تقدمي (PWA) يحتوي على زر للكاميرا…” وهكذا. وقام الذكاء الاصطناعي (في هذه الحالة نموذج يُدعى Claude يعمل ضمن أداة تُسمى Cursor) بتوليد هيكل مشروع React بالكامل مع الكود. لم تكن المحاولة الأولى مثالية — كان الهيكل غير منظم وبه بعض المشكلات — لكنه عمل بعد تعديلات بسيطة. يُظهر هذا كيف يمكن لفايب كودينغ أن يُنتج جزءًا كبيرًا من المشروع انطلاقًا من وصف فقط. قد تحصل على كمية كبيرة من الكود دفعة واحدة، تقوم بتحسينها من خلال التوجيه.
يمكن أن تحقق الشيفرات المولدة من الذكاء الاصطناعي بناءً على الأوصاف البشرية نتائج مذهلة بسرعة. في مثال واقعي، استخدم أحد المتحمسين فايب كودينغ لإنشاء تطبيق ويب لروبوت رسم DIY. وصف للذكاء الاصطناعي كيف يجب أن يأخذ التطبيق صورة SVG ويحوّلها إلى أوامر لمحركات آلة الرسم. فأنتج الذكاء الاصطناعي “موقعًا يبدو وظيفيًا” فعل ما هو مطلوب بالضبط، مما أتاح له أخيرًا تنفيذ مشروع كان يفكر فيه منذ عام. المدهش أن هذا حدث حتى قبل أن يُكمل بناء الجهاز — البرنامج كان جاهزًا في الصباح، وقد كُتب معظمه بواسطة الذكاء الاصطناعي استنادًا إلى أوصافه، مما يُظهر بحق أن “فايب كودينغ تفوز”.
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتولى الصياغة والمهام الثقيلة، يمكن لفايب كودينغ أن يقلل بشكل كبير من منحنى تعلم البرمجة. المهام التي كانت تتطلب تعلم لغة برمجة وإطار عمل يمكن الآن إنجازها بمجرد وصف الهدف النهائي. لاحظ أحد الباحثين في جامعة كامبريدج أن “بالنسبة للمبتدئ التام الذي بدأ لتوه في التعرف على كيفية عمل البرمجة، يمكن أن يكون من المُرضي للغاية أن يُنشئ شيئًا يعمل خلال ساعة واحدة” باستخدام هذه الأساليب المدعومة بالذكاء الاصطناعي. بعبارة أخرى، شخص لا يمتلك أي خبرة برمجية يمكنه أن يُنشئ تطبيقًا بسيطًا يعمل خلال وقت قصير جدًا — وهو أمر لم يكن ممكنًا سابقًا دون شهور من التعلم.
من المهم ملاحظة أن فايب كودينغ عادةً ما تكون عملية تكرارية. قد لا يُصيب الذكاء الاصطناعي الهدف من أول محاولة. أنت توجهه كما لو كنت تتعامل مع مبرمج مبتدئ: خطوة بخطوة. لا يزال الإنسان بحاجة إلى رؤية واضحة للمنتج النهائي وتقسيم المشروع إلى مهام أو مطالبات قابلة للإدارة. لكن الذكاء الاصطناعي يتولى الأجزاء المملة ويساعد حتى في اكتشاف الأخطاء على طول الطريق. هذا التآزر بين الإنسان والذكاء الاصطناعي — حيث يضع الإنسان الاتجاه، وينفذ الذكاء الاصطناعي ويقترح — هو جوهر طريقة عمل فايب كودينغ.
أدوات فايب كودينغ
تم تطوير العديد من الأدوات والمنصات لتسهيل فايب كودينغ. تتراوح هذه الأدوات من محررات كود مدعّمة بالذكاء الاصطناعي إلى مساعدين برمجيين يعملون عبر الإنترنت. إليك نظرة عامة على بعض الأدوات الشائعة وما تقدمه:
Cursor
Cursor هو محرر كود مدعوم بالذكاء الاصطناعي مبني على Visual Studio Code (VS Code). يدمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في بيئة البرمجة الخاصة بك. يوفّر Cursor شريط دردشة جانبي (يسمى Composer) حيث يمكنك إعطاء تعليمات للذكاء الاصطناعي، وسيقوم بكتابة الكود أو تعديله في ملفاتك. من أبرز ميزات Cursor قدرته على “استكشاف الكود، كتابة ميزات جديدة، وتعديل الكود الموجود” باستخدام اللغة الطبيعية في دردشة Composer. لديه وضعان: الوضع العادي ووضع “Agent”. في الوضع العادي، يتصرف كمساعد ذكي ينتظر الأوامر ثم يجري تغييرات في الكود يمكنك مراجعتها.
في وضع الوكيل (Agent)، يمكنه تنفيذ أوامر عالية المستوى واتخاذ خطوات متعددة (حتى تنفيذ أوامر أو إدارة ملفات) بشكل مستقل. يُعرف Cursor بأنه يمنح المستخدم الكثير من التحكم: على سبيل المثال، تختار بنفسك الملفات أو أجزاء الكود التي يمكن للذكاء الاصطناعي رؤيتها، ويعرض لك التغييرات قبل تطبيقها. هذا يعني أنك دائمًا ما تراجع مخرجات الذكاء الاصطناعي وتقرر قبولها أو رفضها. هناك أيضًا أزرار ذكية مخصصة للذكاء الاصطناعي في الواجهة — مثل زر “Fix with AI” الذي يظهر عند حدوث خطأ، ويقوم الذكاء الاصطناعي باقتراح حل. وبما أنه مبني على محرر مألوف (VS Code)، فإن المطورين يشعرون بالراحة معه، والمستخدمون غير المتخصصين يستفيدون من واجهته التي تسلط الضوء على ما يقوم به الذكاء الاصطناعي بصريًا. Cursor يُعتبر حاليًا من الأدوات الرائدة في فايب كودينغ، وغالبًا ما يُذكر ضمن هذا التوجه.
Replit
Replit هو منصة برمجة عبر الإنترنت (بيئة تطوير IDE تعمل في المتصفح) تعتمد على تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. يشير الرئيس التنفيذي لـ Replit، أمجد مسعد، إلى أن “فايب كودينغ موجود بالفعل”، موضحًا أن 75٪ من مستخدمي Replit لا يكتبون سطر كود واحد. من المرجح أن هؤلاء المستخدمين يعتمدون على مكتبات Replit، القوالب، وميزات الذكاء الاصطناعي (مثل Ghostwriter AI من Replit) لبناء التطبيقات دون كتابة الكود يدويًا. يتضمن Replit دردشة ذكاء اصطناعي مدمجة في بيئة التطوير يمكنها توليد الكود، وشرحه، وحتى نشر التطبيقات استنادًا إلى أوامر بسيطة. ولأنه عبر الإنترنت، لا حاجة لإعداد بيئة عمل — يمكنك بدء مشروع بنقرة واحدة ثم وصف ما تريده في الدردشة. نهج Replit مناسب جدًا لغير المبرمجين: يمكنك إنشاء تطبيق ويب فقط بكتابة ما تريده ودع الذكاء الاصطناعي يُنشئ HTML/CSS/JS، ثم تراه يعمل مباشرة في نافذة المعاينة. إنها طريقة سريعة لتحويل الفكرة إلى برنامج فعّال، وكل ذلك في السحابة.
GitHub Copilot
Copilot هو شريك برمجي ذكي تم تطويره من قبل GitHub وOpenAI. يعمل كإضافة في محررات الكود مثل VS Code، ويقترح الكود تلقائيًا أثناء الكتابة. بينما ركّز Copilot في بدايته على اقتراح السطر أو الكتلة التالية من الكود، إلا أنه تطوّر ليشمل وضع دردشة (Copilot Chat) حيث يمكنك طرح أسئلة برمجية باستخدام اللغة الطبيعية. يُعد Copilot مفيدًا جدًا لفايب كودينغ لأنه يمكنك، مثلًا، كتابة تعليق مثل: // sort a list of strings alphabetically في الكود، وسينشئ Copilot الكود الذي يفعل ذلك أسفل التعليق مباشرة. يمكنه توليد كود حل انطلاقًا من وصف المشكلة بلغة طبيعية. قوته تكمن في مساعدتك أثناء الكتابة — فهو يقترح باستمرار تطبيقات محتملة. بالنسبة للمستخدم غير المتخصص الذي لديه خلفية تقنية، قد يشعر Copilot وكأنه إكمال تلقائي ذكي يفهم نيتك. ومع ذلك، غالبًا ما يُستخدم من قبل من لديهم تجربة ولو بسيطة في كتابة الكود، لأنه مدمج في بيئة البرمجة وليس مجرد واجهة دردشة. إنه أداة رائعة إذا كنت ترغب في تعلّم الكود بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
ChatGPT ومساعدو النماذج اللغوية الكبيرة الآخرون
يمكن استخدام ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، وغيرها من روبوتات المحادثة المعتمدة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في فايب كودينغ، رغم أنها ليست أدوات تطوير برمجية مخصصة. العديد من المستخدمين يفتحون ChatGPT في المتصفح ببساطة ويصفون البرنامج الذي يريدونه. يمكن لـ ChatGPT توليد الكود في كتل منسقة يمكنك نسخها ولصقها في بيئتك. على سبيل المثال، يمكنك القول: “أريد صفحة HTML بسيطة تحتوي على نموذج لإدخال رقم وزر لحساب مربعه باستخدام JavaScript” — وسينشئ ChatGPT كود HTML وJS اللازم. بل ويمكنه شرح الكود إذا طلبت ذلك. القيد هنا هو أن ChatGPT لا يقوم بتشغيل أو اختبار الكود، لذا عليك تنفيذ هذه الخطوة بنفسك. ومع ذلك، فهو قوي جدًا كمساعد برمجي. هناك أيضًا إضافات وتحسينات (مثل بيئة Code Interpreter في ChatGPT، وبعض الإضافات المجتمعية) يمكنها تشغيل الكود أو إدارة الملفات، مما يقربه أكثر من كونه أداة فايب كودينغ متكاملة. بالمثل، يُعرف Claude بقدرته على التعامل مع مطالبات ضخمة (مما يكون مفيدًا إذا قمت بتزويده بكمية كبيرة من الكود الموجود وطلبت تعديلاته).
Windsurf AI
Windsurf هو محرر كود/بيئة تطوير مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وغالبًا ما يُقارن بـ Cursor. يتبنى Windsurf فلسفة مختلفة قليلاً: لديه وضع وكيل نشط بشكل افتراضي يحاول تنفيذ الأمور بشكل تلقائي أكثر للمستخدم، مما يجعل التجربة أكثر سلاسة. على سبيل المثال، يقوم Windsurf تلقائيًا بجلب الأجزاء ذات الصلة من قاعدة الكود الخاصة بك وحتى تشغيل الكود لعرض النتائج أثناء إجراء التغييرات. الفكرة هي أن يبقيك “في تدفق العمل” — تصف ما تريده، ويتولى الذكاء الاصطناعي في Windsurf تطبيقه مباشرة وعرض النتيجة، مما يسمح بتكرارات سريعة. في المقابل، يتطلب Cursor منك قبول التغييرات يدويًا. لكل نهج مزاياه: Windsurf أكثر “تلقائية” ويقلل الخطوات اليدوية، مما قد يناسب غير المبرمجين الذين يريدون البساطة، بينما يمنحك Cursor تحكمًا أكبر وفحصًا دقيقًا لكل تغيير، وهو ما قد يفضله من يحبون مراجعة التفاصيل. كلاهما مفيد لفايب كودينغ؛ ويعتمد الخيار على تفضيلات المستخدم.
الخبر الجيد هو أن هذه الأدوات تصبح أكثر سهولة في الاستخدام. تهدف إلى تمكينك من البرمجة باستخدام اللغة الطبيعية، مع ميزات ترشدك عندما لا تكون متأكدًا مما يجب فعله. على سبيل المثال، واجهة Cursor قد تقترح خطوات أو تُظهر “رسالة التزام الذكاء الاصطناعي” (AI commit message) لتلخيص التغييرات التي أجراها. هذا يساعدك على التعلم والمتابعة. وقد يقترح Replit الخطوات التالية بعد تشغيل شيء ما (مثل: “هل تريد نشر تطبيق الويب هذا؟”).
