أعلنت شركة Anthropic عن إطلاق أداة جديدة تُدعى Code Review في بيئة التطوير الخاصة بها Claude Code، وتعتمد هذه الأداة على الذكاء الاصطناعي لمراجعة الأكواد البرمجية واكتشاف الأخطاء قبل دمجها في قاعدة الشيفرة الخاصة بالمشروع.
صعود “البرمجة بالذكاء الاصطناعي” يغير طريقة العمل
شهدت السنوات الأخيرة ظهور مفهوم “vibe coding”، وهو أسلوب يعتمد على أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد الأكواد البرمجية بسرعة من خلال أوامر مكتوبة بلغة طبيعية، وقد ساعد هذا الأسلوب المطورين على تسريع عمليات تطوير البرمجيات بشكل كبير، حيث يمكن إنشاء ميزات أو وظائف جديدة خلال وقت قياسي، ومع ذلك، أدى الاعتماد المتزايد على هذه الأدوات إلى ظهور مشكلات مثل الأخطاء المنطقية داخل الكود، والثغرات الأمنية غير الواضحة، والأكواد التي يصعب فهمها أو تفسيرها لاحقًا، مما دفع الشركات للبحث عن حلول قادرة على مراجعة الأكواد المولدة بالذكاء الاصطناعي بنفس سرعة إنتاجها.
أداة Code Review لمراجعة التغييرات البرمجية تلقائيًا
تعمل الأداة الجديدة Code Review كمراجع ذكي للأكواد، حيث تقوم بتحليل التغييرات البرمجية المعروفة باسم Pull Requests قبل دمجها في المشروع، وتُستخدم طلبات السحب أو Pull Requests كآلية من قبل المطورين لإرسال التعديلات البرمجية ومراجعتها من قبل الفريق قبل اعتمادها رسميًا داخل الكود الأساسي.
وبحسب كات وو، رئيسة قسم المنتجات في Anthropic، فإن استخدام المطورين المتزايد لأداة Claude Code أدى إلى زيادة كبيرة في حجم الأكواد المنتجة، مما تسبب في تزايد طلبات المراجعة إلى حد خلق عنق زجاجة يبطئ عملية إطلاق التحديثات البرمجية، وتوضح وو أن أداة Code Review جاءت كحل لهذه المشكلة، حيث تساعد الشركات على مراجعة الكم الكبير من التغييرات البرمجية بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
دعم المؤسسات والشركات الكبرى
تم إطلاق الأداة الجديدة في البداية كنسخة تجريبية بحثية لعملاء Claude for Teams و Claude for Enterprise، وهي تستهدف بشكل أساسي الشركات الكبرى التي تعتمد بشكل واسع على الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات، وتشير وو إلى أن هذه الأداة موجهة خصوصًا للشركات التي تستخدم Claude Code بالفعل وتتعامل مع حجم ضخم من طلبات المراجعة البرمجية، مثل شركات التكنولوجيا والخدمات الرقمية الكبرى، وعندما يتم تفعيل الأداة، يمكن لقادة فرق التطوير تشغيلها بشكل افتراضي لجميع المطورين داخل الفريق، كما تتكامل مباشرة مع منصة GitHub، حيث تقوم بتحليل طلبات السحب تلقائيًا وإضافة تعليقات مباشرة داخل الكود، وتتضمن هذه التعليقات توضيح المشكلات المحتملة واقتراحات للإصلاح، مما يساعد المطورين على معالجة الأخطاء بسرعة قبل دمج التعديلات في المشروع.
التركيز على الأخطاء المنطقية بدلًا من الأسلوب
تؤكد وو أن الأداة الجديدة تركز بشكل أساسي على الأخطاء المنطقية داخل الكود بدلًا من التدقيق في أسلوب الكتابة أو التنسيق، ويرجع ذلك إلى أن العديد من المطورين يشعرون بالإحباط عندما تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي ملاحظات شكلية غير مفيدة عمليًا، لذلك، صُممت Code Review لتحديد المشكلات الأكثر أهمية والتي تحتاج إلى إصلاح فعلي، مما يجعل التعليقات التي تقدمها أكثر قابلية للتنفيذ.
تكلفة الخدمة وآلية التسعير
نظرًا لاعتماد الأداة على عدة وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون بالتوازي، فإن تشغيلها يتطلب قدرًا كبيرًا من الموارد الحاسوبية، وتعتمد تكلفة الاستخدام على نظام التسعير القائم على عدد التوكنات، وهو النموذج الشائع في خدمات الذكاء الاصطناعي، ووفق تقديرات الشركة، فإن تكلفة مراجعة كل طلب سحب قد تتراوح بين 15 دولارًا و25 دولارًا في المتوسط، مع اختلاف السعر حسب حجم وتعقيد الكود الذي يتم تحليله.
