التطوير القائم على الوكلاء مقابل «الترميز بالإحساس»: تجربة Avito في ضبط جودة الشيفرة التي يكتبها الذكاء الاصطناعي
شاركت Avito نهجها في الجودة ضمن التطوير القائم على الوكلاء: يكتب وكلاء الذكاء الاصطناعي الشيفرة في ثوانٍ، لكن العمليات الضعيفة تعني أنهم ينتجون العيوب بسرعة أكبر فحسب. وعلى معيار SWE-bench ارتفعت نسبة المهام التي تحلّها النماذج من 2% في عام 2023 إلى أكثر من 80% في عام 2026. لم يحقق المشروع التجريبي الذي شمل 100 مهندس قفزة في المؤشرات، وهذا متوقع ويعكس منحنى التعلّم على شكل حرف J. أما المفتاح فهو التطوير القائم على المواصفات (Spec-Driven Development): كتابة الاختبارات قبل الشيفرة، وتغطية 100% من المتطلبات.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Habr: Avito؛ بتحرير Hamidun News
نشرت Avito في عام 2026 على موقع «هابر» تحليلاً عن كيفية الحفاظ على جودة الشيفرة عند التطوير بوكلاء الذكاء الاصطناعي. وبيّن أندريه بروفكو، رئيس قسم الاختبار في Avito Auto، أن النماذج على معيار SWE-bench ارتفعت خلال ثلاث سنوات من 2% من المهام المحلولة في عام 2023 إلى أكثر من 80% في عام 2026، لكن سرعة التوليد وحدها لا تضمن الجودة.
ما الفرق بين التطوير القائم على الوكلاء و«الترميز بالإحساس»
يختلف التطوير القائم على الوكلاء عن «الترميز بالإحساس» (vibe coding) في التحكم بالعملية. ففي «الترميز بالإحساس» يطلب المستخدم من النموذج ببساطة أن «ينجز» المهمة، فيحصل على نتيجة لا يمكن التنبؤ بها. أما هندسة الوكلاء فتقود الوكيل عبر منهجية تقوم على المواصفات والاختبارات والمراجعة، وتجعل النتيجة قابلة للتكرار. وبحسب صياغة أندريه بروفكو، يصلح «الترميز بالإحساس» للمهام غير الرسمية، أما النهج المنظَّم وحده فيمكن توسيع نطاقه داخل الشركة.
«وكلاء الذكاء الاصطناعي يولّدون الشيفرة في ثوانٍ، لكن سرعة توليد
الشيفرة لا تعني جودة المنتج. إذا كانت عمليات التطوير ضعيفة، فإن الوكلاء ببساطة يوصلون العيوب أسرع»، — أندريه بروفكو، رئيس قسم الاختبار في Avito Auto.
ماذا أظهر المشروع التجريبي على 100 مهندس
لم يكشف المشروع التجريبي الذي شمل 100 مهندس في Avito عن زيادة ذات دلالة إحصائية في مؤشرات الكفاءة الموضوعية، وبقيت مؤشرات الجودة عند مستواها السابق، رغم ارتفاع الرضا الذاتي لدى الفريق. وتفسّر Avito ذلك بأنه مرحلة مبكرة من منحنى التعلّم على شكل حرف J وفق مؤشرات DORA: يتعلّم الناس أولاً الأداة وكيفية فحص الشيفرة المولَّدة، ثم يأتي الأثر المفيد لاحقاً.
وعوائد الاستثمار هنا متواضعة. وفق الحساب الوارد في المقال:
- SWE-bench: 2% من المهام المحلولة في عام 2023 → أكثر من 70% في عام 2025 → أكثر من 80% في عام 2026
- المشروع التجريبي — 100 مهندس، والزيادة الموضوعية في المؤشرات غير ذات دلالة إحصائية
- راتب المطوّر — 2500$ شهرياً، واشتراك مساعد الذكاء الاصطناعي — 100$ شهرياً
- لتغطية التكلفة يكفي تسريع العمل بنسبة 4%، أي 6.4 ساعة في الشهر
- نافذة السياق الموصى بها للنموذج — 32K رمز على الأقل
ولهذا الغرض أطلقت Avito في عام 2026 ثلاث خدمات داخلية: skills-hub (متجر مهارات مع فحص الجودة والأمان)، وmcp-hub (وصول الوكلاء إلى قاعدة الشيفرة والتوثيق ونظام تتبع الأخطاء)، وAVIDA (Avito Developer Assistant) لتشغيل الوكلاء بشكل مستقل وآمن، وفق جدول زمني أو عند الطلب.
على ماذا يجب أن يتركّز الاختبار
يتحوّل التركيز نحو اليسار، أي إلى المواصفات لا إلى الشيفرة النهائية. تبني Avito عمليتها حول التطوير القائم على المواصفات (SDD): تُكتب أولاً مواصفات منظَّمة تتضمن قصص المستخدم ومعايير القبول، ثم تُكتب الاختبارات وفق منهجية TDD (وتخضع هي أيضاً لمراجعة بشرية)، وبعد ذلك فقط يأتي التنفيذ. ويرتبط كل معيار قبول باختبار محدد، ما يحقق تغطية 100% من المتطلبات بالاختبارات. وتُذكر كأطر جاهزة SpecKit من GitHub وSuperpowers وOpenSpec.
تتحول أولوية الأنشطة اليدوية إلى ما لا تجيده النماذج حتى الآن: مراجعة المواصفات، وتقييم مخاطر المنتج والمشروع، ومراجعة الاختبارات والشيفرة، والاختبار الاستكشافي واختبار تجربة المستخدم. وثمة خطر مستقل يتمثل في أن النماذج قد «تكذب»: فتعلن النجاح بينما اجتازت الاختبارات الوهمية (stubs) فقط. وللتصدي لذلك تعتمد Avito اختبار الطفرات (mutation testing) ونهج human-in-the-loop / agent-in-the-loop، وتتابع التقدم عبر مؤشرات DORA: Deployment Frequency وLead Time for Changes وMTTR وChange Failure Rate.
ماذا يعني ذلك
خلاصة Avito مباشرة: عندما تكون العمارة البرمجية والاختبار وعمليات الإصدار ضعيفة، يسرّع وكلاء الذكاء الاصطناعي تسليم العيوب فحسب، وعندما تكون قوية، يمنحون السرعة دون خسارة في الاستقرار. والشركة لا تراهن على النموذج نفسه، بل على العمليات المحيطة به.
الأسئلة الشائعة
ما الفرق بين التطوير القائم على الوكلاء و«الترميز بالإحساس»؟
«الترميز بالإحساس» هو طلب يُوجَّه إلى النموذج دون تحكم في العملية، وبنتيجة لا يمكن التنبؤ بها. أما التطوير القائم على الوكلاء فيقود الوكيل عبر منهجية (مواصفات ← اختبارات ← تنفيذ مع مراجعة في كل خطوة)، ولذلك تصبح النتيجة قابلة للتكرار وصالحة للتوسّع.
متى يغطي مساعد الذكاء الاصطناعي تكلفته للفريق؟
وفق حساب Avito، عند راتب مطوّر قدره 2500$ شهرياً واشتراك قدره 100$ شهرياً، يكفي تسريع العمل بنسبة 4% فقط، أي نحو 6.4 ساعة في الشهر، لكي تغطي الأداة تكلفتها.
ما هو التطوير القائم على المواصفات (Spec-Driven
Development)؟
هو نهج تُكتب فيه أولاً مواصفات منظَّمة واختبارات (وفق TDD)، وتأتي الشيفرة في النهاية. ويرتبط كل معيار قبول باختبار، ما يضمن تغطية 100% من المتطلبات بالاختبارات.
Delegate Deep Research, Coding & Workflows to an AI Agent
Deploy autonomous multi-step execution with NomadNet Agent (agent.nomadnet.ai) — automated web research, data synthesis, code generation, and complex task orchestration.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.