Яндекс 360 تشرح كيفية تدريب مساعد الذكاء الاصطناعي على العمل مع مجموعة واجهات المستخدم الداخلية

كشف فريق الواجهات الأمامية في Яндекс 360 كيف يمكن تدريب مساعد الذكاء الاصطناعي على العمل مع مجموعة واجهات المستخدم الداخلية ونظام التصميم، ولماذا يستحيل ذلك من دون إعداد خاص للمستودع.

تأثير «الإبهار» وجانبه الآخر

تترك التجارب الأولى مع مساعدات الذكاء الاصطناعي عادةً انطباعاً قوياً: نموذج أولي (MVP) في خمس دقائق، وشيفرة تعمل من المحاولة الأولى، ويبدو أن المستقبل قد وصل بالفعل. لكن حين يتعلق الأمر بمشروع مؤسسي حقيقي يعتمد على مكتبات داخلية ومجموعة واجهات خاصة، يتبدّد هذا الانطباع. فالمساعد يخترع مكوّنات موجودة أصلاً في النظام، ويتجاهل الأنماط المعتمدة، ويخالف اصطلاحات نظام التصميم.

واجه Яндекс 360 هذه المشكلة على نطاق واسع: إذ يستخدم 90% من مطوّري الواجهات الأمامية في الفريق مساعدات الذكاء الاصطناعي كل يوم. وتبيّن أن عدم التوافق مع البنية التحتية الداخلية ليس استثناءً، بل هو القاعدة.

ماذا يعني مستودع «جاهز للذكاء الاصطناعي» (AI-ready)؟

يشرح فاليري بارانوف، رئيس تقنيات الواجهات الأمامية في Яндекс 360، جذر المشكلة: النماذج اللغوية العامة دُرّبت على بيانات مفتوحة، ولم تدخل فيها المكوّنات الداخلية ولا المكتبات المؤسسية ولا اصطلاحات المشاريع. لذلك ينبغي تمرير السياق إلى الذكاء الاصطناعي بصورة صريحة ومنهجية، لا عبر توجيهات يدوية في كل مرة.

وقد توصّل الفريق إلى عدة مبادئ:

• توثيق منظَّم لكل مكوّن، مع مراعاة نافذة السياق الخاصة بالنموذج
• ملفات توجيهية (`AGENTS.md` و`.cursorrules`) تصف البنية المعمارية والأنماط الممنوعة
• أمثلة صريحة، صحيحة وخاطئة على حد سواء، لكل كيان
• بيانات وصفية لمجموعة واجهات المستخدم تُضاف تلقائياً إلى السياق عند الطلب
• وصف CI/CD واصطلاحات الشيفرة بصيغة قابلة للقراءة آلياً

نظام التصميم بوصفه مادة قابلة للقراءة آلياً

ثمة مهمة منفصلة تتمثل في تعليم المساعد الالتزام بأنماط نظام التصميم. فالمكوّنات الداخلية لا تدخل في عيّنة تدريب النماذج، ولهذا يبدأ الذكاء الاصطناعي بالهلوسة: يخترع واجهة برمجية (API) غير موجودة أو يستخدم أنماطاً قديمة.

أضاف Яндекس 360 طبقة توثيق إضافية. فكل مكوّن موصوف ليس للمطوّر فحسب، بل مع مراعاة النموذج اللغوي أيضاً: الأخطاء الشائعة، والخيارات المسموحة، والتركيبات الممنوعة. وهذا يتيح للمساعد توليد شيفرة تجتاز المراجعة وفق متطلبات التصميم من المرة الأولى.

«جعلنا مشاريع الواجهات الأمامية جاهزة للذكاء الاصطناعي فعلاً: علّمنا المساعدات فهم بنية مستودعاتنا، والعمل مع المكتبات الداخلية، بل والالتزام بأنماط نظام التصميم»، — فاليري بارانوف،

Яндекс 360.

نظرة بنيوية إلى المشكلة

يتولى Яндекс 360 ما يسمى «الواجهة الأمامية العامة»: مكوّنات تقنية موحّدة، وCI/CD مشتركاً، ومنصات لتوزيع المكوّنات بين الفرق. وهذا يجعل المهمة بالغة الأهمية: فإذا وُصف مكوّن واحد على نحو خاطئ، أخطأت المساعدات في جميع المشاريع التي تستخدمه.

لذلك لا يقوم نهج الفريق على تعديلات موضعية في التوجيهات (prompts)، بل على عمل منهجي مع التوثيق وبنية المستودع على مستوى المنصة كلها.

ما معنى ذلك

تُظهر تجربة Яндекс 360 أن مساعد الذكاء الاصطناعي لا يصبح أداة فعّالة من دون استثمار في السياق. فالفرق التي تجعل مستودعاتها وأنظمة التصميم لديها قابلة للقراءة آلياً ستحقق زيادة حقيقية في السرعة، أما البقية فستواصل إهدار الوقت في تصحيح الهلوسات.