كيف أستخدم الذكاء الاصطناعي لتوفير 4 ساعات يوميًا كمطور برامج

أوفّر ما لا يقل عن أربع ساعات يوميًا باستخدام الذكاء الاصطناعي كمهندس برمجيات. إذا لم تكن تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل، فأنت متأخر عن الركب. في هذا المقال، سأوضح لك كيف أستخدم Claude في كل جانب من جوانب سير عملي لأصبح مهندس برمجيات أفضل.

بداية اليوم: التخطيط والتنظيم

أولاً، أبدأ يومي بأن أطلب من Claude فحص مساحة عملي في Google Workspace، بما في ذلك رسائل البريد الإلكتروني غير المقروءة، وأحداث التقويم، وقائمة المهام. يقوم بتجميع كل شيء في تقرير واحد منظم، حتى أعرف ما هو عاجل وما يمكن أن ينتظر. بينما يقوم بذلك، أستمتع بفنجان قهوتي.

في لحظات، يكون التقرير جاهزًا، مما يسمح لي بالتركيز على إنجاز المهام بدلاً من جدولتها.

مثال على التقرير اليومي:

• اجتماع قادم: اجتماع فريق المشروع (الجمعة القادمة).
• مهام اليوم:
  • متابعة أعمال إنشاء المحتوى.
  • مراجعة طلبات السحب (Pull Requests) المعلقة.
• عاجل: الرد على البريد الإلكتروني من العميل بخصوص المواصفات الفنية.

الآن يمكنني البدء مباشرة في سير العمل.

التعامل مع الوثائق والأبحاث المعقدة

كمهندس برمجيات، أتعامل مع الكثير من الوثائق مثل المواصفات الفنية، ومخططات البنية البرمجية، وتعليقات الكود. ولكن عندما يتعلق الأمر بمقترحات المشاريع الكثيفة أو التخطيط القائم على الأبحاث، فهذا ليس تخصصي الدقيق. خبرتي تكمن في الجانب التقني وليس في المصطلحات الإدارية للوثائق.

عندما اضطررت للتحضير لاجتماع حول مشروع بحثي، لجأت إلى Claude. طلبت منه العثور على المقترح في Google Drive الخاص بي، وقراءة المستند بأكمله، وإجراء مراجعة أدبية لكل سؤال من أسئلة البحث التي وجدها.

في غضون دقائق، قدم Claude ملخصًا منظمًا، واستشهد بأوراق أكاديمية ذات صلة، ونظم الأفكار في استراتيجية يمكنني استخدامها بالفعل. لو حاولت القيام بذلك يدويًا، لقضيت ساعات فقط في محاولة تحديد ما يجب أن أقرأه، ناهيك عن فهم ما هو مهم حقًا. قام Claude بكل هذا بينما كنت لا أزال أرتشف قهوتي. هذا هو “التفكير الممتد” (Extended Thinking) عمليًا، وهو أحد أكبر الطرق التي يوفر بها Claude وقتي ويبقيني مركزًا على العمل الذي أجيده.

من الفكرة إلى الكود: تسريع عملية التطوير

عندما أقوم ببناء البرمجيات، لا أريد أن أتعثر في تفاصيل الإعدادات الأولية والكود المتكرر (Boilerplate). لذا، أستخدم Claude لتفويض المهام الثقيلة.

دعني أريكم مثالاً. طلبت من Claude بناء متتبع بسيط للملاحظات (Feedback Tracker). كل ما قدمته هو وصف بسيط للوظيفة:

• واجهة أمامية مع نموذج لإرسال الملاحظات.
• واجهة خلفية لتخزين واسترجاع البيانات.
• لوحة تحكم للمسؤول لتحديد العناصر “كمحلولة”.

استجاب Claude بخطة عمل متكاملة وقائمة مهام تغطي الواجهة الأمامية والخلفية وقاعدة البيانات.

1. الواجهة الأمامية (Frontend) - React

كتب Claude كود React للنموذج ولوحة التحكم.

مثال على كود النموذج:

import React, { useState } from 'react';

function FeedbackForm() {
  const [feedback, setFeedback] = useState('');

  const handleSubmit = (e) => {
    e.preventDefault();
    // Code to submit feedback to the backend
    console.log('Submitting:', feedback);
    setFeedback('');
  };

  return (
    <form onSubmit={handleSubmit}>
      <textarea 
        value={feedback} 
        onChange={(e) => setFeedback(e.target.value)} 
        placeholder="Enter your feedback"
      />
      <button type="submit">Submit</button>
    </form>
  );
}

2. الواجهة الخلفية (Backend) - Flask

قام ببناء واجهة خلفية باستخدام Flask مع المسارات (API Routes) المناسبة.

مثال على كود الواجهة الخلفية:

from flask import Flask, request, jsonify
# Database setup would be here

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/feedback', methods=['POST'])
def add_feedback():
    data = request.json
    # Code to store feedback in the database
    print('Received feedback:', data['text'])
    return jsonify({"status": "success"}), 201

@app.route('/api/feedback', methods=['GET'])
def get_feedback():
    # Code to retrieve feedback from the database
    return jsonify([{"id": 1, "text": "Example feedback", "status": "new"}])

3. قاعدة البيانات (Database) - SQLite

قام بإعداد قاعدة بيانات SQLite مع المخطط (Schema) الجاهز للاستخدام.

مثال على مخطط قاعدة البيانات:

CREATE TABLE feedback (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  text TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL DEFAULT 'new',
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

الأمر الأكثر إثارة للإعجاب هو أنه لم يلقِ الكود فحسب، بل شرح أهمية كل جزء وكيفية ربطها معًا. بحلول الوقت الذي انتهيت فيه من مراجعة المخرجات، كان لدي نموذج أولي لتطبيق يعمل بكامل طاقته. بدلاً من قضاء ساعات في توصيل الوظائف الأساسية، تمكنت من التركيز على تحسين تجربة المستخدم وتخطيط الميزات المستقبلية.

التحضير للمقابلات التقنية

ولكن ماذا لو لم تكن مهندس برمجيات بعد؟ يمتلك Claude ميزات استدلال عميقة واتخاذ قرارات، مما يجعله ممتازًا للتحضير للمقابلات التقنية. إذا كنت ترغب في صقل فهمك لهياكل البيانات وتطبيقها عمليًا، دعني أوضح لك ما يجب فعله.

أعطيته مشكلة كلاسيكية تتضمن هياكل بيانات مثل الرسوم البيانية (Graphs) والكومات (Heaps)، وطلبت منه أن يشرح لي أفضل نهج لحلها. لم يقدّم Claude الحل مباشرة، بل ناقش المشكلة مثلما يفعل المحاور في المقابلة التقنية. على سبيل المثال، في هذه الحالة، أوضح الفروق بين الأساليب المختلفة:

• القوة الغاشمة (Brute Force): الحل المباشر والأقل كفاءة.
• البحث بالعرض أولاً (Breadth-First Search - BFS): باستخدام طابور (Queue) لاستكشاف المستويات.
• خوارزمية دكسترا (Dijkstra’s Algorithm): لإيجاد أقصر مسار في الرسوم البيانية ذات الأوزان الإيجابية.
• خوارزمية بلمان-فورد (Bellman-Ford): تعمل مع الأوزان السالبة أيضًا.

شرح Claude الفكرة العامة وراء كل نهج، وسبب نجاحه، وتعقيد الوقت (Time Complexity)، وحالات الاستخدام المحددة لكل منها، بما في ذلك الحالات الهامشية (Edge Cases) ومتى يكون كل نهج هو الأمثل.

عندما قمت بتمكين ميزة “التفكير الممتد”، لم يقفز Claude إلى الكود مباشرة، بل وضع الحدس وراء كل قرار. على سبيل المثال، قدم المشكلة مع تشبيه من العالم الحقيقي حتى تتمكن من فهمها حقًا، ثم نظر في خيارات القوة الغاشمة، ثم قام بتحسينها خطوة بخطوة، وشرح مصدر كل تحسين.

شعرت أنني أتعلم من مهندس خبير يريدك حقًا أن تنمو. سواء كنت بحاجة إلى مراجعة سريعة لكيفية عمل الكومة الصغرى (Min-Heap) أو تحليل عميق لسبب تفوق بنية “Trie” على “HashMap” في عمليات البحث عن البادئات (Prefix Lookups)، فإن Claude يلبّي احتياجاتك. للتحضير للمقابلات، هو ليس مجرد أداة، بل هو شريك فكري.