بيئة تطوير متكاملة (IDE) من Visual Studio مزودة بالذكاء الاصطناعي

GitHub Copilot و IntelliCode في Visual Studio

ضمن منظومة مايكروسوفت، الركيزتان الرئيسيتان لـ التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي في بيئة التطوير المتكاملة Visual Studio هما GitHub Copilot وVisual Studio IntelliCode. على الرغم من أن كليهما يقدم اقتراحات ذكية للبرمجة، إلا أنهما لا يؤديان الدور نفسه: يعمل Copilot كمساعد توليدي موجه نحو إنشاء كود جديد، بينما يعزز IntelliCode ميزة IntelliSense الكلاسيكية ويعطيها الأولوية بالاعتماد على نماذج التعلم الآلي.

يعمل كل من GitHub Copilot و IntelliCode معًا لمساعدتك اكتب التعليمات البرمجية بشكل أسرع، مع أخطاء أقل، وبفهم أفضل. من قاعدة التعليمات البرمجية الحالية. تساعدك هذه الأدوات في مهام مثل إنشاء اختبارات الوحدة، وتصحيح الأخطاء الموجه، واقتراحات إعادة الهيكلة، وأمثلة استخدام واجهة برمجة التطبيقات، أو حتى قياس الأداء باستخدام أدوات تحليل الأداء المدمجة في Visual Studio.

مساعد GitHub في Visual Studio

تم دمج GitHub Copilot في بيئة تطوير Visual Studio (بدءًا من الإصدار 17.8 من Visual Studio 2022) ويعمل البرنامج كشريك برمجي مدعوم بالذكاء الاصطناعي. فبينما تكتب، يقوم بتحليل سياق ملفك، والوظائف القريبة، وحتى التعليقات المكتوبة بلغة طبيعية، ليقترح أسطراً كاملة، أو كتلًا من التعليمات البرمجية، أو تطبيقات كاملة.

وظائف إتمام مساعد الطيار يتجاوز هذا النظام ميزة الإكمال التلقائي التقليدية بكثير: فبدلاً من مجرد اقتراح الرمز التالي، يمكنه اقتراح التنفيذ الكامل لدالة أو حلقة تكرار أو فئة بناءً على اسم الدالة ونوع البيانات وأي تعليقات أضفتها. تظهر الاقتراحات باللون الرمادي، ويمكنك قبولها بضغطة زر بسيطة (مثل مفتاح Tab)، أو تجاهلها، أو طلب بدائل.

يفهم مساعد الطيار أيضًا التعليقات المكتوبة باللغة الطبيعيةإذا كتبت، على سبيل المثال، "// إنشاء دالة لحساب متوسط ​​قائمة من الأرقام ومعالجة القيم الفارغة"، سيحاول المعالج إنشاء الدالة المناسبة باللغة التي تستخدمها، سواء كانت C# أو C++ أو Python أو JavaScript أو TypeScript، وغيرها. وهذا ما يجعله أداةً فعّالةً للغاية عندما يكون لديك هدف واضح ولكنك لا تتذكر واجهة برمجة التطبيقات (API) أو نمط بناء الجملة الصحيح.

نظرًا لاعتماده على نماذج مدربة على كميات هائلة من التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر، فإن Copilot مفيد بشكل خاص لـ إيجاد حلول اصطلاحية وأنماط شائعة في اللغات الحديثة. ومع ذلك، من المهم دائمًا مراجعة مقترحاتهم نظرًا للمخاطر مثل الهلوسة في الذكاء الاصطناعيلأنه لا يضمن أن يكون الكود مثالياً أو فعالاً أو آمناً في جميع الحالات.

دردشة GitHub Copilot في Visual Studio

يُضيف تطبيق GitHub Copilot Chat ميزة تجربة دردشة سياقية مدمجة مباشرة في Visual Studioلا يقتصر الأمر على اقتراح التعليمات البرمجية أثناء كتابتك، بل يوفر أيضًا نافذة محادثة حيث يمكنك طرح أسئلة بلغة طبيعية حول مشروعك الخاص.

بفضل هذه الواجهة، يمكنك اطلب شرحًا مفصلاً للوظائف والفئاتيمكنك طلب اختبارات الوحدة لطريقة معينة، أو طلب المساعدة في حل خطأ في الترجمة، أو طلب اقتراحات لإعادة هيكلة الكود، أو طلب الإشارة إلى الثغرات الأمنية المحتملة. يفهم نظام الدردشة سياق الملف المفتوح، والحل، وفي كثير من الحالات، المستودع بأكمله.

كما تم دمج خيار "اسأل الطيار المساعد" في طرق العرض المضمنة داخل المحرر نفسه، مما يسهل الأمر إنشاء رمز اختبار أو إصلاحات تصحيحية ويمكنك تطبيقها مباشرةً دون الحاجة إلى نسخها ولصقها يدويًا. إذا كان الاقتراح منطقيًا، يمكنك إدراجه في الملف؛ وإذا لم تكن مقتنعًا، يمكنك طلب بدائل أو تحسين الطلب.

IntelliCode في Visual Studio

يركز برنامج Visual Studio IntelliCode على تحسين نظام IntelliSense الكلاسيكي مع إمكانيات الذكاء الاصطناعيبدلاً من تقديم قائمة مرتبة أبجديًا من الاقتراحات، يقوم بترتيب الخيارات التي من المرجح أن تناسب ما تريد كتابته بشكل ديناميكي، بناءً على سياق البرمجة الحالي والأنماط المتعلمة من آلاف المستودعات العامة.

مع IntelliCode ستحصل على إكمال التعليمات البرمجية بناءً على السياق، واقتراحات الأسطر الكاملة، وتوصيات استخدام واجهة برمجة التطبيقاتتُعلّم هذه العناصر برمز نجمة لتسهيل التعرف عليها. يُعدّ هذا مفيدًا للغاية عند العمل مع واجهات برمجة تطبيقات كبيرة (مثل أطر عمل .NET، أو مكتبات واجهة المستخدم، أو حزم تطوير البرامج المعقدة) عندما لا تتذكر اسم الدالة بالضبط أو تركيبة المعلمات الصحيحة.

ومن القدرات الأخرى المثيرة للاهتمام في IntelliCode ما يلي: الكشف عن التعديلات المكررةإذا اكتشف النظام أنك تقوم بإجراء نفس النوع من التعديل في عدة أماكن في الكود (على سبيل المثال، تغيير نمط الاستدعاء أو تعديل توقيع الأسلوب)، فإنه يمكنه اقتراح تطبيق نفس التغيير في أماكن أخرى تلقائيًا، مما يقلل العمل اليدوي ويتجنب التناقضات.

أما فيما يتعلق باللغات المدعومة، فإن IntelliCode يعمل بشكل جيد للغاية مع C#، XAML، C++، JavaScript، TypeScript وVisual Basicيتم دمجها افتراضيًا في معظم بيئات عمل Visual Studio. على عكس Copilot، لا يتطلب IntelliCode اشتراكًا إضافيًا: فهو جزء من مجموعة الإمكانيات الذكية لبيئة التطوير المتكاملة.

مقارنة قدرات الذكاء الاصطناعي: Copilot مقابل IntelliCode

عند تحليل أدوات الذكاء الاصطناعي داخل Visual Studio، من المفيد فهم ما الذي يُجيده كل مساعد على أفضل وجه، وأين تتداخل مهاراتهم؟تم دمج كل من Copilot (و Copilot Chat) و IntelliCode في بيئة التطوير المتكاملة (IDE) ويقدمان إكمالًا متقدمًا، لكن نموذج أعمالهما وعمقهما التوليدي ومجموعة ميزاتهما تختلف اختلافًا كبيرًا.

من حيث التوافر، يتم توزيع GitHub Copilot كخدمة اشتراك يتكامل مع Visual Studio (بدءًا من الإصدار 17.10، يمكن إدارته من خلال برنامج التثبيت) ومع محررات أخرى مثل VS Code وNeovim وJetBrains. أما IntelliCode، فيأتي مدمجًا افتراضيًا في معظم بيئات عمل Visual Studio دون أي تكلفة إضافية، مما يجعله الخيار الأساسي لأي مستخدم لبيئة التطوير المتكاملة (IDE).

كلاهما يقدمان ميزة IntelliSense المدعومة بالذكاء الاصطناعي وإكمال الأسطر بالكامل باللون الرمادييكمن تميز Copilot في قدرته على إكمال الوظائف الكاملة والكتل متعددة الأسطر، وتحويل التعليقات باللغة الطبيعية إلى كود، وتقديم المساعدة التفاعلية عبر Copilot Chat لتصحيح الأخطاء وفهمها واقتراح الحلول.

أما برنامج IntelliCode، من جانبه، فيوفر قيمة مضافة في مجالات مثل اكتشاف التعديلات المتكررة وأمثلة على استخدام واجهة برمجة التطبيقاتيُعد هذا مفيدًا للغاية عندما تريد الحفاظ على الاتساق عبر قواعد البيانات الكبيرة وتطبيق نفس النمط في عشرات الأماكن دون أن تُصاب بالجنون عند فحص الملفات يدويًا.

أما فيما يتعلق باللغات، فإن لدى Copilot نهجًا أوسع و يدعم العديد من الأطر والمجموعات البرمجية (C#، C++، Python، JavaScript، TypeScript، من بين العديد من اللغات الأخرى)، بينما يركز IntelliCode على تلك المرتبطة بشكل أوثق بنظام Visual Studio البيئي، ويغطي C#، XAML، C++، JavaScript، TypeScript وVisual Basic مع اقتراحات مضبوطة خصيصًا.

بيئة Visual Studio لمشاريع الذكاء الاصطناعي

بالإضافة إلى المساعدة في كتابة التعليمات البرمجية، بيئة تطوير متكاملة للغاية لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعيينطبق هذا على بيئات سطح المكتب، وخدمات الواجهة الخلفية، وواجهات برمجة التطبيقات، والحلول السحابية. إن دعمها للغات وأطر العمل المتعددة يجعلها منصة متعددة الاستخدامات لعلماء البيانات، ومهندسي التعلم الآلي، ومطوري البرامج المتكاملة.

يوفر Visual Studio التوافق مع لغات الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل بايثون، وR، وC#يتيح لك هذا تطوير كل شيء بدءًا من نماذج التعلم الآلي التقليدية وصولًا إلى التطبيقات التي تدمج الشبكات العصبية العميقة، والخدمات المعرفية، أو مسارات البيانات المعقدة. فهو يوحد تطوير النماذج، وتطوير تطبيقات العميل، وطبقة الخدمة ضمن أداة واحدة.

دعم أطر الذكاء الاصطناعي

تتكامل بيئة التطوير المتكاملة (IDE) من مايكروسوفت مع أطر عمل النظام البيئي الرائدة مثل TensorFlow أو PyTorch أو Keras أو Microsoft Cognitive Toolkitبفضل هذا، يمكنك بناء وتدريب وتصحيح نماذج التعلم العميق دون مغادرة بيئة عملك المعتادة، والاستفادة من القوالب والمعالجات وأدوات تصحيح الأخطاء التي تعرفها بالفعل.

يتيح الجمع بين هذه الأطر وميزات الذكاء الاصطناعي في بيئة التطوير المتكاملة (Copilot و IntelliCode والامتدادات المناسبة) إنشاء نماذج معقدة مع الحفاظ على سير عمل مألوف، مع استكشاف الكود، والتكامل مع أنظمة التحكم في الإصدارات، وإعادة هيكلة الكود بمساعدة المختصين.

التكامل مع Azure Machine Learning

من نقاط قوة برنامج Visual Studio التكامل مع Azure Machine LearningAzure، منصة مايكروسوفت السحابية لتصميم وتدريب وتسجيل ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. من خلال بيئة التطوير المتكاملة (IDE) نفسها، يمكنك إعداد نصوص التدريب، والاتصال بموارد Azure، وإطلاق التجارب عن بُعد، وإدارة النماذج في بيئة الإنتاج.

يُسهّل هذا التكامل سير العمل من البداية إلى النهاية: تقوم بتطوير النموذج واختباره محلياًتعتمد على مساعدي الذكاء الاصطناعي في بيئة التطوير المتكاملة لتسريع الكود، وعندما يصبح جاهزًا، تقوم بنشره على Azure Machine Learning لعرضه من خلال نقاط نهاية آمنة أو دمجه في تطبيقات المؤسسة.

تصحيح الأخطاء المتقدم واختبار نماذج الذكاء الاصطناعي

إن تطوير حلول الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على مجرد تدريب النماذج فحسب؛ بل يشمل أيضاً تصحيح الأخطاء واختبار السلوك والتحقق من صحته في مواقف العالم الحقيقييوفر Visual Studio أدوات تصحيح أخطاء متطورة للغاية تسمح لك بفحص المتغيرات، وفحص الموترات، ومتابعة التنفيذ خطوة بخطوة، واكتشاف الأخطاء المنطقية أو أخطاء الأداء في مسارات البيانات الخاصة بك.

بالإضافة إلى ذلك، فإن وظائف اختبارات الوحدة والتكامل يمكنك تطبيق ذلك على منطق تغليف النموذج ووظائف المعالجة المسبقة واللاحقة والتنسيق للخدمات. كما أن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل Copilot) في هذه المرحلة يساعدك على إنشاء هياكل اختبارية بسرعة، والتي تقوم بعد ذلك بضبطها والتحقق من صحتها بنفسك.

IntelliSense و IntelliCode للغات الذكاء الاصطناعي

عند العمل مع مكتبات علمية أو مكتبات تعلم آلي معقدة، من الشائع إضاعة الوقت في البحث في الوثائق. هنا، يُحدث كل من IntelliSense و IntelliCode فرقًا ملحوظًالأنها توفر لك إكمالًا سياقيًا لواجهات برمجة تطبيقات Python أو R أو C#، مما يذكرك بأسماء الوظائف والمعلمات والهياكل النموذجية لكل مكتبة.

من خلال دمج هذه الإمكانيات مع برنامج Copilot وبرنامج Copilot Chat، يمكنك اطلب أمثلة عملية لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow أو PyTorchفهم كيفية بناء نموذج معين أو إنشاء رمز برمجي يقوم بتكوين خط الأنابيب بشكل صحيح، مما يقلل الأخطاء ويسرع عملية التجريب.

عرض البيانات وتحليلها ضمن بيئة التطوير المتكاملة

يتضمن برنامج Visual Studio أدوات لـ عرض البيانات واستكشافها مباشرة من بيئة التطويريُعد هذا الأمر بالغ الأهمية عند العمل مع الذكاء الاصطناعي. يمكنك فحص إطارات البيانات، وعرض الرسوم البيانية الأساسية، وعرض التوزيعات، واكتشاف القيم الشاذة، مما يساعدك على اتخاذ قرارات أفضل بشأن تنظيف البيانات وإعدادها.

تتيح ميزات التصور هذه، بالإضافة إلى التكامل مع Azure وملحقات الجهات الخارجية، أنشئ سير عمل متكاملًا للغاية في مجال علم البيانات دون مغادرة بيئة التطوير المتكاملة (IDE).، بدءًا من الاستكشاف الأولي وحتى نشر النموذج وبناء التطبيق الذي يستخدمه.

حالات استخدام واقعية لبرنامج Visual Studio مع الذكاء الاصطناعي

كل هذا يبدو رائعاً على الورق، لكن القيمة الحقيقية تكمن في التطبيق العملي. أمثلة عملية لفرق تستخدم بالفعل Visual Studio للذكاء الاصطناعيدعونا نلقي نظرة على بعض السيناريوهات النموذجية التي يُحدث فيها دمج بيئة التطوير المتكاملة مع المساعدين الأذكياء فرقًا في الإنتاجية والجودة.

تطوير نماذج التعلم الآلي

تخيل فريقًا من علماء البيانات في شركة تقنية يعملون مع TensorFlow و Keras من Visual Studioيستفيدون من قوالب المشاريع، وتصحيح الأخطاء المتقدم، ودعم لغة بايثون لتصميم نماذج التصنيف والانحدار. وباستخدام Copilot، يُمكنهم إنشاء دوال مساعدة، ومسارات معالجة مسبقة، وهياكل اختبار بسرعة؛ بينما يقترح IntelliCode استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات الشائعة والأنماط الموصى بها.

عندما تصل النماذج إلى الأداء المطلوب، يتم دمجها مع Azure Machine Learning لنشرها في السحابةكشف نقاط النهاية التي تستخدمها لاحقًا تطبيقات الويب أو خدمات الواجهة الخلفية أو أدوات التحليل الأخرى داخل المؤسسة.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

في بيئة بحثية جامعية، تستخدم مجموعة من المطورين برنامج Visual Studio لـ بناء تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية بالاعتماد على مكتبات مثل spaCy أو NLTK. وبمساعدة مساعدي الذكاء الاصطناعي، يتم تقليل الوقت المستغرق في كتابة التعليمات البرمجية المتكررة للتجزئة والوسم والتطبيع، مع التركيز على الجزء الأكثر تجريبية.

تتيح وظائف تصحيح الأخطاء والاختبار في بيئة التطوير المتكاملة (IDE) اكتشف بسرعة مواطن قصور نماذج معالجة اللغة الطبيعيةقم بتحليل مجموعات الاختبار وضبط المعلمات الفائقة دون أن تضيع بين النصوص البرمجية غير المنظمة أو دفاتر الملاحظات سيئة التنظيم.

التحليلات التنبؤية في القطاع المالي

يستخدم فريق من المحللين الماليين برنامج Visual Studio لتطوير نماذج تنبؤية باستخدام بايثون ومكتبة سايكيت-ليرنصُممت هذه الأدوات لرصد اتجاهات السوق، وإدارة المخاطر، وبناء تقييمات العملاء. وبفضل أدوات التصور والتحليل، يمكنها تقييم أداء النموذج وسلوكه بسرعة في سيناريوهات مختلفة.

التكامل مع مساعدي الذكاء الاصطناعي يجعل الأمر أسهل إنشاء رمز لاستراتيجيات النمذجة الجديدةأعد استخدام الأنماط المعتمدة وحافظ على قاعدة بيانات نظيفة وموثقة تتماشى مع السياسات الداخلية للمنظمة.

الرؤية الحاسوبية والنشر على الحافة

تعمل شركة ناشئة في مجال التكنولوجيا على تطوير تطبيق لـ رؤية الحاسوب باستخدام PyTorch و OpenCVتم تطويرها باستخدام Visual Studio، حيث يقومون ببناء وتدريب الشبكات العصبية لاكتشاف وتصنيف الكائنات في الصور والفيديو، ثم نشر النماذج في أجهزة الحافة باستخدام Azure IoT Edge.

في هذا السياق، تساعد بيئة التطوير المتكاملة ومساعدو الذكاء الاصطناعي على تحسين كود الاستدلال، وتجنب الاختناقات، وتكييف النماذج مع الأجهزة المحدودة.، والحفاظ على تجربة تطوير متسقة من المختبر إلى الجهاز النهائي.

وكلاء ذكاء اصطناعي آخرون وبيئات بديلة لبرنامج Visual Studio الكلاسيكي

على الرغم من أن برنامج Visual Studio وأدوات الذكاء الاصطناعي الأصلية الخاصة به تغطي جزءًا كبيرًا من الاحتياجات، إلا أن النظام البيئي لـ وكلاء الذكاء الاصطناعي المدمجين في بيئات التطوير المتكاملة لقد نما هذا المجال بشكل هائل. توجد حلول محددة لبرامج VS Code، وبيئات التطوير المتكاملة من JetBrains، والبيئات السحابية، والمحررات الأصلية مع دمج الذكاء الاصطناعي منذ مرحلة التصميم.

GitHub Copilot في VS Code وبيئات التطوير المتكاملة الأخرى

لا يقتصر برنامج GitHub Copilot على برنامج Visual Studio التقليدي؛ تتمثل تكاملاته الرئيسية في Visual Studio Codeوكذلك في Neovim ومجموعة JetBrains. في هذه البيئات، يقدم اقتراحات فورية، وإنشاء وثائق، وشرحًا للتعليمات البرمجية، ودعمًا للعديد من اللغات والأطر الحديثة.

أعظم أصولها هي الفهم السياقي للملف والتاريخ الحديثيُعدّ هذا مفيدًا جدًا لمطوري واجهات المستخدم الذين يعملون باستخدام React أو Vue أو الأطر الحديثة، حيث تُعتبر السرعة والتطوير السريع عنصرين أساسيين. مع ذلك، فهو يعتمد على اتصال بالإنترنت وقد يواجه صعوبات في المشاريع شديدة التعقيد أو تلك التي تخضع لقيود صارمة على الخصوصية.

ركوب الأمواج الشراعي (المعروف سابقًا باسم كوديوم)

تطورت رياضة ركوب الأمواج الشراعية، المعروفة سابقًا باسم كوديوم، من مجرد امتداد بسيط إلى بيئة تطوير متكاملة كاملة مزودة بتقنية الذكاء الاصطناعي المدمجةيجمع برنامج Cascade الرئيسي بين الإكمال التلقائي التنبؤي والفهم العميق للمشروع، ويوفر القدرة على تحرير التعليمات البرمجية وتشغيل الأوامر ومعاينة التغييرات المقترحة.

بفضل تكامله مع السياقات الخارجية (على سبيل المثال، مستودعات GitHub أو محادثات Slack باستخدام بروتوكول سياق النموذج)، يهدف Windsurf إلى خبرة في البرمجة حيث يشارك الذكاء الاصطناعي بنشاط في جميع مراحل التطوير، من التصميم الأولي إلى إعادة الهيكلة النهائية.

بيئة تطوير متكاملة للمؤشر

Cursor هو بيئة تطوير متكاملة أخرى مصممة من الصفر للعمل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي كجزء أساسي من التجربةوهو يدمج ميزة الإكمال التلقائي المتقدمة، ومراجعة التعليمات البرمجية، والدردشة السياقية المتوافقة مع نماذج مثل GPT-4 أو Claude، ويتيح العمل على ملفات متعددة مع الحفاظ على اتساق التبعيات والمنطق.

إحدى مزاياها العظيمة هي خيار استخدم نماذج محلية أو خاصةيحظى هذا الأمر بتقدير كبير من قبل المؤسسات التي تتبنى سياسات أمنية صارمة تمنعها من إرسال التعليمات البرمجية إلى خدمات الحوسبة السحابية الخارجية. فهو يوفر توازناً مثالياً بين استقلالية الذكاء الاصطناعي، والتحكم البيئي، والدقة التقنية.

تابنين

كان تابنين من أوائل من روّجوا لـ إكمال تلقائي للرموز البرمجية مدعوم بالذكاء الاصطناعي مع التركيز على الخصوصيةما يميزها بشكل أساسي هو أنها تستطيع تُدار بالكامل محلياً، دون الحاجة إلى إرسال التعليمات البرمجية الخاصة بك إلى السحابة، مما يقلل من خطر كشف المعلومات الحساسة.

على الرغم من أن اقتراحاتها عادة ما تكون أبسط من اقتراحات المساعدين التوليديين الآخرين، إلا أن برنامج Tabnine يتميز بـ السرعة والاستقرار والدعم الواسع لمعظم بيئات التطوير المتكاملةبالإضافة إلى تقديم إصدارات خاصة بالمؤسسات مع تدريب خاص على كود مؤسستك وقدرات التدقيق.

إعادة كتابة Ghostwriter

يتبع برنامج Replit Ghostwriter نهجًا مختلفًا: فهو يجمع بين بيئة تطوير سحابية مع ذكاء اصطناعي متكامليتيح لك ذلك البرمجة من أي جهاز، والتعاون في الوقت الفعلي، وإجراء الاختبارات، ونشر التطبيقات دون الحاجة إلى إعداد بيئة محلية معقدة.

للمطورين المستقلين والطلاب والشركات الناشئة التي تعطي الأولوية المرونة والعمل من أي مكانيوفر Ghostwriter تجربة تنافسية للغاية، خاصة إذا كنت ترغب في مشاركة المشاريع مع الآخرين بسهولة ودون القلق كثيرًا بشأن البنية التحتية.

اختيار أفضل وكيل ذكاء اصطناعي بناءً على ملفك الشخصي ومشاريعك

لا يوجد مساعد شخصي "أفضل" على الإطلاق؛ فالاختيار يعتمد على لغتك الأساسية، ونوع العمل الذي تقوم به، وسياسات مؤسستكيتفوق بعض الوكلاء في الواجهة الأمامية، ويتفوق آخرون في الواجهة الخلفية المعقدة، بينما يتفوق آخرون في علوم البيانات أو البيئات عالية الأمان.

للملفات الشخصية الواجهة الأمامية (React، Vue، Angular، إلخ)تُعدّ أدوات مثل GitHub Copilot أو Windsurf خيارًا مثاليًا في كثير من الأحيان، إذ تُساعد في إنشاء مكونات متكررة، وأنماط CSS متناسقة، ووظائف أو أدوات مساعدة صغيرة خاصة بكل إطار عمل. ويعمل الذكاء الاصطناعي كامتداد طبيعي لسير عمل تصميم واجهة المستخدم ومنطقها.

في المشاريع البنى الخلفية والبنى الأكثر تعقيدًافي البيئات التي تتسم بالاتساق بين الطبقات، واستعلامات قواعد البيانات، والتكامل مع الخدمات الخارجية، تُعدّ حلول مثل Cursor IDE وTabnine ذات قيمة بالغة. فقدرتها على فهم البنى واسعة النطاق والحفاظ على الاتساق عبر ملفات متعددة تُسهم في تجنب الأخطاء الدقيقة والحفاظ على نظافة الكود.

المتخصصين في علم البيانات وتحليل البيانات يستفيد المستخدمون من مساعدين يقدمون دعمًا ممتازًا للغات مثل بايثون، وR، وجوليا، ويتكاملون مع دفاتر الملاحظات والبيئات التفاعلية. تُسهّل الأدوات المُشتقة من كوديوم وغيرها من البرامج المشابهة، إلى جانب التكامل مع VS Code أو بيئات الحوسبة السحابية، العمل مع مجموعات البيانات السرية أو مشاريع التعلم الآلي الحساسة، مع الحفاظ على خيارات خصوصية مُحسّنة.

إلى الفرق الهجينة أو الشركات الناشئة بالنسبة لأولئك الذين يجمعون بين نماذج الواجهة الأمامية والخلفية والذكاء الاصطناعي، فإن الاستراتيجية الأكثر شيوعًا هي البدء بأداة مجانية أو سهلة الوصول للتحقق من مدى ملاءمتها، وإذا نجحت التجربة، الانتقال إلى حلول مدفوعة مع عناصر تحكم في الأذونات وتعاون متقدم، مثل GitHub Copilot للمؤسسات أو الناشرين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي الأصلي.

الأمن والحوكمة وأفضل الممارسات عند دمج الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية المكانية الخاصة بك

يؤدي تطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة التطوير إلى زيادة الإنتاجية، ولكنه يُدخل أيضًا... المخاطر الأمنية وتحديات الحوكمة لا يمكن تجاهل ذلك. تعالج هذه الأدوات التعليمات البرمجية في الوقت الفعلي، وفي كثير من الحالات، ترسل مقتطفات منها إلى خوادم خارجية للحصول على اقتراحات.

قبل نشر مساعد الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء المؤسسة، يُنصح بما يلي: راجع سياسات الخصوصية ومعالجة البيانات الخاصة بهم بعنايةبالإضافة إلى خيارات لتعطيل إرسال أنواع معينة من المعلومات. قد تكون حلول مثل Tabnine، التي تتمتع بإمكانيات التنفيذ المحلي، مفضلة في البيئات الخاضعة لرقابة صارمة أو حيث يكون الكود شديد الحساسية.

يوصى أيضا تقييد وصول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى المستودعات الحيويةاستخدم بيئات معزولة أو افتراضية على أجهزة التطوير، وضع قواعد واضحة بشأن ما يمكن مشاركته. تجنب قدر الإمكان تدريب النماذج باستخدام شفرة الشركة الداخلية إذا لم تكن هناك ضمانات بأن التدريب سيكون خاصًا ولن يختلط ببيانات عملاء آخرين.

من وجهة نظر عملية، من المنطقي تحديد مسارات التحقق ومقاييسها والتي تسمح لنا بقياس التأثير الحقيقي لهذه الأدوات: وقت التسليم، وجودة الكود، وعدد الأخطاء المكتشفة قبل الوصول إلى مرحلة الإنتاج، وما إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يخضع كل اقتراح للذكاء الاصطناعي لمراجعات الكود وفحوصات الأمان قبل الوصول إلى الفروع الرئيسية.

وأخيرًا، لا يجب أن ننسى التدريب: يحتاج المطورون معايير واضحة لمراجعة الاقتراحات أو قبولها أو رفضهابالإضافة إلى أفضل الممارسات لإدارة الأسرار والتبعيات وتكوين الأدوات. لا يحل الذكاء الاصطناعي محل الحكم المهني، بل يعززه، شريطة استخدامه بوعي ومسؤولية.

الإضافات والأدوات الإضافية: مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي لـ VS Code

في بيئة VS Code، بالإضافة إلى Copilot والمساعدين الآخرين، توجد Ai Toolkit for Visual Studio Code، وهي إضافة مصممة لـ تبسيط تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليديتجمع هذه الأداة في مكان واحد النماذج والموارد من كتالوج Azure AI Studio وكتالوجات مثل Hugging Face.

باستخدام مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي، يمكنك استكشف نماذج الجيل التالي، وقم بتكوينها، واختبرها. مباشرةً من المحرر، دون الحاجة إلى التنقل بين لوحات الويب المتعددة. هذا يقلل من التعقيدات عند بناء نماذج أولية لتطبيقات توليدية، ويسرّع دورة الاختبار، وهو أمر مفيد للغاية عند تجربة نماذج لغوية أو بصرية أو صوتية جديدة.