كتابة الكود أصبحت حلاً أساسياً تقريبًا

مقالة: بوريس تشيرني

داخل شركة أنثروبيك، يُطلق على بوريس تشيرني زميله لقب “والد كود كلود”. هو قاد فريقه لصنع هذا المساعد البرمجي المدمج بشكل عميق، ومر بتجربة التحول الكبير من “تكملة الكود التلقائية” إلى “وكيل ذكي يكتب 100% من الكود”.

في هذا اللقاء الموجه للمؤسسين والمهندسين، سرد بشكل منهجي قصة ولادة كود كلود، ولماذا يقولون إن “البرمجة حُلت بشكل أساسي”، وما الذي سيتغير في صناعة البرمجيات وهيكل الفرق بناءً على ذلك.

من “مشروع غير متوقع” إلى منتج ظاهرة

انضم بوريس إلى أنثروبيك في نهاية عام 2024، حين كانت الشركة تمتلك فريقًا يشبه الحاضنة، يُدعى أنثروبيك لابز. هذا الفريق الصغير أنتج بسرعة كود كلود، MCP، وتطبيقات سطح المكتب، ثم تفكك بعد إتمام المهمة، والآن يُعاد استدعاؤه مرة أخرى، ليبدأ “الجولة الثانية”.

في سياق 2024، لا تزال الصورة السائدة في الصناعة حول “البرمجة بواسطة الذكاء الاصطناعي” تقتصر على “الاقتراح/الإكمال” في بيئة التطوير المتكاملة — اضغط على Tab ليقوم النموذج بمساعدتك في إكمال سطر. لكن، حدس بوريس هو أن قدرات النموذج قد تجاوزت هذا الشكل بكثير، وأن “المنتج الحقيقي” لا يواكب ذلك، وهو ما يسمونه داخليًا “تراكم المنتج”.

لذا، كان هدف كود كلود من البداية جريئًا جدًا: ليس مجرد جعل الإكمال أكثر ذكاءً، بل جعل الوكيل الذكي يتولى “كتابة كل الكود” مباشرة، مع ترك المزيد من المهام للمراجعة واتخاذ القرارات.

بالطبع، لم تكن الأمور سهلة. خلال الأشهر الستة الأولى من تطوير كود كلود، لم يكن أحد يستخدمه بشكل حقيقي، وكان يكتب حوالي 10% من الكود فقط، وكانت التجربة خشنة جدًا، وحتى داخل أنثروبيك كان مجرد أداة تجريبية. حتى مايو 2025، بعد إصدار نموذج أوبس 4، بدأت منحنى الاستخدام في الارتفاع بشكل أسي، ومع كل ترقية (4.5، 4.6، 4.7) كانت تظهر نقاط تحول واضحة “تحسن كبير مرة أخرى”.

عند النظر إلى الوراء، فإن أكثر ما يميز هذا المنتج هو أنه من اليوم الأول لم يُصمم ليعمل مع “النموذج الحالي”، بل ليعمل مع “الجيل القادم من النماذج بعد 6 أشهر”. على الرغم من علم الفريق بعدم وجود توافق سوقي (PMF) في فترة قصيرة، إلا أنهم أصروا على بناء “التفاعل الصحيح” ثم انتظار تطور النموذج.

لماذا نقول إن “كتابة الكود حُلت”؟

في اللقاء، سأل بوريس المبرمجين الحاضرين: من منهم لا يزال يكتب الكود يدويًا بنسبة 100%؟ ومن يستخدم كود كلود أو وكيل ذكي مماثل بنسبة 100%؟ أغلبهم كانوا في الوسط، فابتسم وقال: “إذن، يمكننا أن نقول إن 50% من المشكلة حُلت”.

لكن، بالنسبة له، الإجابة أصبحت متطرفة جدًا: هو الآن يكتب 100% من كوده بواسطة كود كلود.

مكتبة الكود الخاصة بكود كلود مكتملة من قبل النموذج، والتقنية المستخدمة هي نوعية TypeScript+React التقليدية، بدون تقنيات خفية أو متطورة.

واحدة من أسباب اختيار هذه التقنية، هو أن في المراحل المبكرة عندما كانت قدرات النموذج أقل، كان من الأفضل استخدام “التقنيات السائدة في توزيع تدريب النموذج”، مما يحسن بشكل كبير جودة الإنتاج.

ومع تطور النموذج، أصبح بإمكانه تعلم لغات وأطر عمل جديدة بسهولة، ولم تعد خيارات التقنية عائقًا.

في سير عمله الشخصي، ينجز بوريس يوميًا عشرات طلبات سحب (PR)، وذات يوم أتم 150 طلب سحب فقط، لاختبار مدى قدرته على رفع الكفاءة؛ وكل هذه الطلبات، الكود الحقيقي فيها يُكتب بواسطة كود كلود، وهو يلعب دور المنتج/المهندس المعماري/المراجع.

بالطبع، يعترف أن حالة “حُلت بنسبة 100%” لا تنطبق على كل السيناريوهات بعد:

مشاريع صغيرة وواضحة، ذات تقنيات سائدة، يمكن أن تُترك للنموذج ليكتبها بالكامل.

أما المشاريع الكبيرة والمعقدة، أو تلك التي تستخدم لغات نادرة أو بيئات عمل خاصة جدًا، فالنموذج لا يزال يعاني من عيوب واضحة.

لكن، حكمه بسيط: معظم هذه العيوب مجرد مسألة “النسخة القادمة من النموذج”.

جهاز هاتف + ألف وكيل: سير عمله الشخصي

شارك بوريس على وسائل التواصل الاجتماعي بيئة تطويره، ولم يتوقع أن يثير ذلك الكثير من النقاش، لأنه يراها ببساطة “تطور طبيعي” لأسلوب عمله.

الآن، أغلب عمله يُنجز عبر الهاتف: يفتح تطبيق كود كلود، ويحول إلى علامة التبويب “كود”، حيث يمكنه رؤية عدة محادثات متوازية. عادةً يدير بين 5 إلى 10 محادثات، وكل محادثة تحتوي على العديد من الوكلاء الفرعيين، ويصل العدد إلى مئات؛ وفي المساء، قد يكون هناك أكثر من ألف وكيل يعمل على مهام أطول في الخلفية.

المفهوم الأساسي الذي يدعم هذا النظام هو أمر بسيط جدًا: /loop.

جوهر /loop هو أن يجعل كود كلود يستخدم أسلوبًا مشابهًا لـ cron، ليحدد لنفسه “مهمة تتكرر تلقائيًا في المستقبل”: يمكن ضبطها للتكرار كل دقيقة، أو كل 5 دقائق، أو يوميًا.

باستخدام هذا الأسلوب، أنشأ نظامًا كاملًا لـ"الصيانة الذاتية":

يوجد loop خاص “بمراقبة طلبات السحب”: يقوم بإصلاح CI، وإعادة التأسيس التلقائي، للحفاظ على نظافة قائمة الطلبات.

يوجد loop مسؤول عن “صحة CI للمشروع”: يكتشف ويصلح المشاكل مثل الاختبارات غير المستقرة.

يوجد loop يلتقط ملاحظات المستخدمين من تويتر كل 30 دقيقة، ويقوم بتجميعها وتصنيفها، ليُنتج ملخصات يمكن اتخاذ قرارات مباشرة بناءً عليها.

في وصفه، أصبح هذا المفهوم كأنه نوع من “اللغة البرمجية للمستقبل”: أبسط شكل ممكن، لكنه قوي جدًا. ومع ميزة routines (التي تعمل على الخادم وتستمر حتى عند إغلاق الجهاز)، يمكن للنموذج أن يواصل دفع تقدم المشروع في الخلفية.

هيكل الفريق: كل شخص هو “متعدد التخصصات”

عندما يستطيع شخص ما أن يكتب 100% من الكود بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وتزداد كفاءة التطوير من 10 إلى 100 مرة، فإن تنظيم الفريق سيتغير بشكل طبيعي.

حكم بوريس الرئيسي هو: “الخبراء المتعددون التخصصات” سيكونون أكثر انتشارًا في المستقبل.

اليوم، يُعرف الـ"عامي" (generalist) عادة بأنه “متخصص متعدد التخصصات داخل نظام هندسي” — مثل شخص يدير iOS، الويب، والخادم؛ لكنه يرى أن الاتجاه الجديد هو:

أن يتجاوز التخصصات أكثر، مثل: الهندسة + التصميم، الهندسة + المنتج + علوم البيانات، الهندسة + المالية/العمليات.

وفي فريق كود كلود لديهم، ظهرت بالفعل حالة: مدير الهندسة، مدير المنتج، المصمم، عالم البيانات، المالي، باحث المستخدمين، جميعهم يكتبون الكود، ويستخدمون كود كلود بشكل مكثف لدفع عملهم.

بمعنى آخر، كل شخص لديه تخصصه العميق، لكن “كتابة الكود” لم تعد حكرًا على فئة قليلة، بل أصبحت مهارة أساسية للجميع، مثل مهارات Office وPPT اليوم.

وهذا يقود إلى استنتاج أوسع: أن عتبة إنتاجية البرمجيات ستنخفض بشكل جذري، وأفضل من يفهم المجال هو من سيكون “المطور” الأكثر ميزة.

على سبيل المثال، عند تطوير برامج محاسبة، قد لا يكون أفضل مهندس برمجيات هو من يقود تصميم المنتج والمنطق، بل محاسب يفهم الأعمال جيدًا، ويستطيع استخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة الكود، لأن “البرمجة” ستصبح أسهل، و"الفهم العميق للمجال" هو المورد النادر.

من “طبقة المبرمجين” إلى “البرمجة للجميع”: تشبيه الطباعة

لشرح عمق هذا التحول، قدم بوريس تشبيهًا تاريخيًا مفضلًا لديه: تأثير الذكاء الاصطناعي على إنتاج البرمجيات قد يكون مشابهًا لتأثير الطباعة في أوروبا في القرن الخامس عشر.

قبل ظهور الطباعة بالحروف المتحركة، كانت نسبة القراءة والكتابة في أوروبا حوالي 10%، وكان هؤلاء يُوظفون في مراكز القوة (الملوك، النبلاء، الكنيسة)، لأداء مهام القراءة والكتابة نيابة عن الآخرين. كانت مهارة متخصصة جدًا، وغالبية الناس لم تتعلمها طوال حياتها.

بعد ظهور الطباعة، خلال 50 سنة فقط، تجاوزت كمية النصوص المنشورة في أوروبا ما تم إنتاجه خلال ألف سنة قبل ذلك، وانخفضت تكلفة الكتاب الواحد بمقدار مئة مرة. على مدى القرون التالية، ومع تطور أنظمة التعليم والبنى الاجتماعية، ارتفعت نسبة الأمية عالميًا إلى حوالي 70%، وأصبحت القراءة والكتابة مهارة أساسية للجميع، وليست حكرًا على فئة معينة.

رأي بوريس هو أن البرمجة والذكاء الاصطناعي يمران بنفس المنحنى، وربما بسرعة أكبر.

في الماضي، كانت كتابة البرمجيات مهنة “متخصصة جدًا، وذات عتبة عالية”.

أما الآن، فستصبح مهارة “معتادة” مثل “الطباعة” أو “إرسال الرسائل النصية”.

سيظل هناك مهندسون محترفون ومهندسو أنظمة كبار، لكن تقسيم العمل سيتغير بشكل جذري: العديد من الخبراء في مجالاتهم، ورواد الأعمال، والأشخاص العاديون في سوق العمل، سيتمكنون من التعاون مباشرة مع النماذج لكتابة البرمجيات.

هل ستشهد SaaS “انقراضًا كبيرًا”؟

عندما تنخفض تكلفة كتابة البرمجيات بمقدار 10 أو 100 مرة، ماذا سيحدث للمنتجات الحالية من SaaS؟ هل ستشهد “انقراض SaaS”؟ هذا أحد الأسئلة التي يُكثر بوريس من طرحها.

إجابته أكثر تعقيدًا من مجرد “نعم/لا”، وهو يستخدم إطار “Seven Powers” (سبع قوى) الذي يُذكر في بودكاست Acquired، لتحليل الأمر.

من وجهة نظره، الذكاء الاصطناعي سيقلل بسرعة من قيمة بعض الحواجز التجارية:

تكاليف الانتقال (Switching Costs): عندما يمكنك استخدام النموذج لنقل البيانات بسرعة، وإعادة بناء سير العمل، فإن تأثيرات القفل التي تعتمد على تكاملات معقدة وتكوينات ستضعف بشكل كبير.

قدرة العمليات (Process Power): العديد من الشركات تعتمد على تصميم العمليات، وسير العمل المعقد كمصدر تنافسية، لكن النماذج الكبيرة تزداد قدرتها على فهم وتحسين العمليات، خاصة مع نماذج مثل 4.7 التي يمكنها “التحسين التكراري حتى الوصول للهدف”، مما يجعلها تتقن استغلال الثغرات في العمليات.

وفي الوقت نفسه، بعض الحواجز الأساسية لن تختفي، بل قد تصبح أكثر أهمية:

تأثير الشبكة

الاقتصاديات الحجم

الموارد النادرة (مثل البيانات الحصرية، القنوات، المؤهلات الخاصة)

جانب آخر مهم هو: خلال العشر سنوات القادمة، ستزداد بشكل كبير عدد الشركات الناشئة التي تستطيع “بعدد قليل من الأشخاص” إنتاج منتجات تضاهي شركات كبرى، وربما يكون ذلك بعشرة أضعاف عددها في العشر سنوات الماضية.

السبب هو أن:

الشركات الكبرى ستواجه صعوبة في إعادة هيكلة عملياتها، وإعادة تدريب موظفيها على استخدام الذكاء الاصطناعي، بسبب المقاومة الداخلية والجمود.

أما الفرق الجديدة، فهي من اليوم الأول “مبتكرة للذكاء الاصطناعي”، وتستخدم أقل عدد من الأشخاص لتحقيق قيمة عالية، وتُحدث تأثيرًا كبيرًا في مجالات متخصصة، وتقلل من حصة المنافسين التقليديين.

وفي نظره، هذا العصر مناسب جدًا للمؤسسين والمطورين — “ربما يكون الآن من أفضل الأوقات لبناء المنتجات، وبدء المشاريع”.

كيف تستخدم أنثروبيك “الطعام” الخاص بها؟

يظن الكثيرون أن شركات النماذج مثل أنثروبيك تستخدم نسخًا “أقوى” من النماذج داخليًا، لتظل متقدمة على السوق. لكن بوريس يقول العكس:

داخل الشركة، يستخدمون نفس النسخ التي يستخدمها الجميع (مثل Opus 4.7)، ويجربون نماذج بحثية مثل Mythos، لكنهم لا يعتمدون على نسخة خاصة “غير متاحة للعامة”.

الميزة التنافسية الحقيقية، من وجهة نظره، ليست في النموذج، بل في مدى تكامل الذكاء الاصطناعي في تنظيم الشركة.

بالتفصيل:

لم تعد هناك ممارسات “كتابة الكود يدويًا” بشكل كامل، حتى استعلامات SQL تُولد بواسطة النموذج.

تتواصل فرق أنثروبيك عبر Slack، حيث تتبادل “الدردشة” مع كود كلود، لمساعدة المهندسين، وتحسين التواصل بين الفرق.

العديد من العمليات أعيد تصميمها حول آليات مثل loop، الوكيل الفرعي، routines، بحيث يظل النموذج يعمل في الخلفية ويقود العمل بشكل مستمر.

وبسبب ذلك، يعتقد أن أكبر “فجوة” الآن ليست في التقنية، بل في التنظيم وتصميم العمليات. بالنسبة للشركات الناشئة، هذا فرصة هائلة: بدلاً من تعديل العمليات القديمة تدريجيًا، من الأفضل تصميم المنظمة من اليوم الأول بشكل “مبتكر للذكاء الاصطناعي”.

فرص المنتجات خلال 6-12 شهرًا القادمة

بالعودة إلى موضوع المنتجات والريادة، إذا كانت قبل سنوات يركز على “تراكم المنتج في البرمجة”، فاليوم يرى أين يكمن “التراكم القادم”؟

ذكر عدة اتجاهات:

تصميم كود كلود (ClaudeDesign): مجال يمكن استخدامه الآن، لكنه سيتطور ليصبح أكثر روعة مع نماذج الجيل القادم. يمثل بداية “تعميم تصميم سير العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي”.

Loop/Batch/وكيل ذكي كبير الحجم: جعل مئات أو آلاف المهام تتقدم في وقت واحد عبر وكلاء مختلفين، ليصبح قدرة قياسية، وليس سحرًا خاصًا بالمحترفين.

استخدام الحاسوب بواسطة النموذج (ComputerUse): عبر الرؤية والتحكم، ليعمل النموذج كأنه إنسان يتحكم في البرامج المحلية، وهو حل شامل للأنظمة القديمة التي لا توفر API أو MCP.

الخصائص المشتركة لهذه الاتجاهات هي: أنها “مستخدمة بشكل مؤقت”، لكن نقطة الانفجار الحقيقية قد تأتي بعد جيل أو اثنين من النماذج.

كما حدث مع كود كلود، يمكن للفرق الطموحة أن تبدأ الآن في تصميم منتجات تتوافق مع “نماذج المستقبل”، وتسبق السوق عندما تصل النماذج الجديدة.