إليكم مقال إخباري يلخص المعلومات المقدمة:
آبل وعلي بابا تقودان الموجة الجديدة من أدوات الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تحقق شركتا آبل وعلي بابا خطوات كبيرة في تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مما يبشر بعصر جديد من "الترميز الوكيلي". أعلنت آبل يوم الثلاثاء عن تحديث كبير لأداة المطورين Xcode الخاصة بها، ودمجت Claude Agent من Anthropic و Codex من OpenAI، بينما أصدر فريق Qwen التابع لشركة علي بابا Qwen3-Coder-Next، وهو نموذج مفتوح المصدر مصمم للأداء الوكيلي.
Xcode 26.3، المتوفر الآن كمرشح للإصدار، يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بكتابة التعليمات البرمجية بشكل مستقل، وبناء المشاريع، وتشغيل الاختبارات، والتحقق بصريًا من عملها بأقل قدر من الإشراف البشري، وفقًا لموقع VentureBeat. يمثل هذا التحديث أكبر احتضان لشركة آبل لتطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي منذ تقديم ميزات الذكاء.
وفي الوقت نفسه، كشف فريق Qwen التابع لشركة علي بابا، والمعترف به كشركة رائدة عالميًا في تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، عن Qwen3-Coder-Next، وهو نموذج متخصص بـ 80 مليار معلمة. وأشار كارل فرانزن من VentureBeat إلى أن فريق Qwen كان يصدر نماذج لغوية كبيرة قوية ونماذج متعددة الوسائط متخصصة تنافس الشركات الأمريكية الرائدة المسجلة الملكية. تم إصدار نموذج Qwen3-Coder-Next بموجب ترخيص Apache 2.0 المتساهل، مما يتيح الاستخدام التجاري.
تأتي هذه التطورات في الوقت الذي تعمل فيه Vercel، وهي شركة موجودة بالفعل في مجال "الترميز الحيوي" من خلال خدمة v0 الخاصة بها، على سد الفجوة بين التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية للإنتاج الحالية. ساعدت خدمة v0 الأصلية من Vercel، التي تم إطلاقها في عام 2024، المطورين على إنشاء سقالات واجهة المستخدم، ولكن إدخال هذه النماذج الأولية في الإنتاج يتطلب عمليات إعادة كتابة، وفقًا لشون مايكل كيرنر من VentureBeat. تقوم Vercel الآن بإعادة بناء v0 لمعالجة تحدي ربط التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بالإنتاج.
يسلط صعود أدوات الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي الضوء أيضًا على أهمية الهندسة العكسية والتحليل الثنائي. قام مستخدم GitHub bethington بتطوير Ghidra MCP Server، وهو خادم Model Context Protocol (MCP) جاهز للإنتاج يربط قدرات الهندسة العكسية لـ Ghidra بأدوات الذكاء الاصطناعي. يضم الخادم 132 نقطة نهاية، ونقل توثيق ثنائي متقاطع، وتحليل دفعي، ووضع بدون رأس، ونشر Docker للهندسة العكسية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
في حين أن هذه التطورات تعد بتبسيط تطوير البرمجيات، إلا أنها تثير أيضًا تساؤلات حول دور المطورين البشريين واحتمال حدوث أخطاء في التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن يستمر تطور دمج الذكاء الاصطناعي في مهام سير عمل الترميز بسرعة، مع قيادة شركات مثل آبل وعلي بابا و Vercel لهذه المهمة.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment