Matt Pocock’s Agentic Engineering Workflow (just copy him)

يروي مات تفاصيل مسيرته المهنية التي امتدت لعشر سنوات في مجال التعليم، والتي بدأت فور تخرجه من الجامعة مباشرة. في تلك الفترة المبكرة، كان يعمل في مجال بعيد تمامًا عن التكنولوجيا، حيث كان مدربًا لتعليم الغناء وتدريب الصوت. ومع مرور الوقت، قرر مات الانتقال إلى عالم تطوير البرمجيات ليصبح مطورًا محترفًا. ولكي يدمج بين شغفه القديم بالتعليم وخبرته التقنية الجديدة، بدأ منذ أربع سنوات في تعليم المطورين الآخرين. ومن خلال هذه التجربة العميقة، قام مات ببرمجة وتشفير مبادئ تعليمية كلاسيكية شهيرة—مثل منطقة التطور القريب والتمييز الدقيق بين المعرفة النظرية، المهارات العملية، والحكمة—داخل أداة ذكاء اصطناعي تفاعلية أطلق عليها اسم مهارة التعليم.

يُشارك المتحدث هذه التجربة الشخصية ليثبت خلفيته العميقة في علوم التربية والتعليم، وليشرح كيف نجح في تطبيق منهجيات تعليمية مجربة تاريخيًا لبناء وكيل ذكاء اصطناعي تعليمي مخصص وفعال للغاية يساعد المهندسين ومطوري البرمجيات على سد فجواتهم المعرفية وتطوير قدراتهم بشكل منهجي.

في إطار سعيه لاختبار مدى كفاءة وفعالية أداة مهارة التعليم التي طورها في العالم الحقيقي، قرر مات إخضاع نفسه لتجربة عملية فريدة؛ حيث اختار مهارة حركية وخوارزمية معقدة وهي حل مكعب روبيك. قام مات بالتفاعل مع وكيل الذكاء الاصطناعي، الذي تولى بدوره تقسيم عملية التعلم المعقدة إلى خطوات مبسطة، وتقديم تمارين عملية مخصصة، مع تتبع مستمر لتقدمه وحفظ حالته التعليمية محليًا. وبفضل هذا التوجيه الممنهج، نجح مات بالفعل في إتقان المهارة بشكل كامل، وهو يعلن بفخر الآن أنه أصبح قادرًا على حل مكعب روبيك بالاعتماد على الذاكرة فقط، مرجعًا الفضل في ذلك إلى المسار التعليمي المنظم والمخصص الذي رسمه له معلم الذكاء الاصطناعي.

يروي مات هذه الأطروحة الشخصية ليثبت للجمهور أن أداته الجديدة ليست مجرد برنامج تعليمي تقليدي للأكواد البرمجية، بل هي نظام بيداغوجي متكامل وقادر على نقل وتدريس المهارات الحركية والذهنية المعقدة للبشر بكفاءة غير مسبوقة.

يشارك مات تفاصيل تجربة مثيرة قام بها مؤخرًا عندما قرر اختبار حدود قدرات أداة مهارة التعليم بطرح سؤال معقد وطموح: كيف يمكنني أن أصبح مطورًا برمجياً أول؟. وبدلاً من أن يقدم له الذكاء الاصطناعي إجابات سطحية أو قوائم عشوائية مكررة، انطلق الوكيل في رحلة بحث ومسح شاملة ومستقلة عبر الإنترنت. وقام بالبحث في المصادر والمراجع البرمجية الموثوقة، وقارن بين المعايير المهنية المختلفة، ثم قام بصياغة وتصميم منهج تعليمي متكامل ومخصص، وعرضه في النهاية على شكل صفحة ويب تفاعلية فائقة الجمال والترتيب بصيغة HTML لسهولة تصفحها والرجوع إليها.

توضح هذه القصة آلية عمل مهارة التعليم خلف الكواليس، حيث تبرز قدرة الوكيل على تحويل الأسئلة المهنية المفتوحة والفضفاضة إلى مسارات تعليمية تفاعلية منظمة، جذابة بصريًا ومصممة بدقة لتناسب احتياجات ومستوى المستخدم الفردي.

يروي المضيف، ديفيد، تجربة شخصية مثيرة ومخيفة بعض الشيء مر بها قبل يوم واحد فقط من تسجيل الفيديو أثناء استخدام بيئة تطوير مدعومة بنموذج الذكاء الاصطناعي Fable. كان ديفيد يحاول إعداد وكيل برمجي جديد للتكامل مع واجهة برمجة تطبيقات تويتر، لكنه واجه عقبة برمجية مستعصية في لوحة تحكم المطورين الخاصة بتويتر؛ حيث كانت الأزرار لا تظهر، والصفحة معطلة تمامًا. حاول ديفيد حل المشكلة بشتى الطرق التقليدية، فغير المتصفح وعطل جميع الإضافات دون جدوى. عندئذٍ، قرر تسليم المهمة لبيئة التطوير Cursor المدعومة بنموذج Fable. وبشكل مذهل، استخدم الذكاء الاصطناعي المتصفح المدمج وبدأ في النقر ذاتيًا، وقام بإنشاء مفاتيح الواجهة البرمجية ونسخها. وعندما اكتشف عبر الفحص التلقائي أن تلك المفاتيح مرتبطة بتطبيق آخر لا يحتوي على رصيد مالي، قام الذكاء الاصطناعي بنقل التطبيق إلى القسم الصحيح وحل المشكلة بالكامل ذاتيًا. شعر ديفيد حينها بذهول تام متسائلاً عن دوره البشري، حيث لم يتطلب الأمر منه سوى تسجيل الدخول وشحن بضعة دولارات، بينما تولى الذكاء الاصطناعي حل المشكلة والتعامل مع الواجهة المعطلة بكفاءة فائقة تفوق قدرة المطور البشري في تلك اللحظة.

تُطرح هذه التجربة كجزء من النقاش الدائر حول دور المطور البشري في عصر الذكاء الاصطناعي المتطور. ويستخدمها ديفيد لتوضيح كيف أن النماذج الحديثة المزودة بقدرات استخدام الكمبيوتر بدأت تتجاوز مرحلة كتابة الأكواد البسيطة لتتولى مهام حل المشكلات التقنية المعقدة وتصحيح الأخطاء التشغيلية في العالم الحقيقي، مما يقلل من المساحة التقليدية التي يساهم بها المطور البشري في المشاريع البرمجية.

يستعرض مات التاريخ الفعلي للهوس السائد حاليًا على وسائل التواصل الاجتماعي حول ما يُعرف بـ الحلقات الوكيلة الذاتية، موضحًا أن فكرة تشغيل الوكلاء بشكل مستمر ليست وليدة اليوم. يرجع مات بجذور هذه الفكرة إلى منتصف العام الماضي، وتحديدًا في الرابع عشر من يوليو، مستشهدًا بالعمل الريادي الذي قام به المطور جيفري هانتلي والمطور رالف في ابتكار تجربة برمجية عُرفت باسم حلقة رالف. ويتذكر مات كيف ناقش هذه الحلقة بالتفصيل في شهر يناير الماضي، مبينًا كيف كانت تعتمد على حلقة تكرارية بسيطة تقوم إرسال الأوامر البرمجية بشكل مستمر ومتتالٍ إلى نموذج Claude Code دون توقف حتى تكتمل المهمة البرمجية بالكامل بشكل تلقائي.

يشارك مات هذه اللمحة التاريخية ليخفف من حدة المبالغة والترويج الدعائي المحيط بمفهوم الحلقات البرمجية ذاتية التشغيل، مؤكدًا للمطورين أن هذه الأفكار تم اختبارها وتطبيقها منذ فترة طويلة، وأن الطريقة الأكثر نضجًا للتعامل مع الذكاء الاصطناعي حاليًا هي إدارته عبر قوائم مهام منظمّة تخضع للمراجعة البشرية المستمرة بدلاً من تركه يعمل في حلقات مفرغة تستهلك الكثير من التكاليف دون رقابة حقيقية.

The Harness (الحاضنة أو بيئة النموذج)

البيئة، والتعليمات (Prompts)، والأدوات، والبرمجيات المساعدة التي يشتغل فيها نموذج الذكاء الاصطناعي ويتم التحكم من خلالها بمخرجاته. مثال: تنظيم بنية الكود المصدري وكتابة توثيق واضح للملفات لتسهيل عمل النموذج دون هدر الرموز (Tokens).

Tactical Programming (البرمجة التكتيكية)

التركيز على المهام اليومية الفورية والمباشرة لكتابة الكود وتعديل الصياغة (Syntax) وتصحيح الأخطاء البرمجية السطحية. مثال: كتابة الدوال يدوياً أو تتبع خطأ إملائي في تسمية المتغيرات لساعات.

Strategic Programming (البرمجة الاستراتيجية)

نهج برامجي طويل المدى يركز على تصميم الأنظمة، وهيكلية الأكواد، وقابلية الصيانة، ورفع سرعة التطوير الإجمالية. مثال: رسم الحدود الفاصلة بين الوحدات البرمجية (Modules) وتصميم واجهات واضحة وقابلة للاختبار.

Vibe Coder (مبرمج المشاعر/الحدس)

شخص يطور البرمجيات بالاعتماد الكامل على حدسه ومخرجات الذكاء الاصطناعي، مستخدماً أوامر بسيطة في واجهة السطر البرمجي دون فهم عميق للأسس الهندسية للبرمجيات. مثال: بناء تطبيق كامل باستخدام نماذج التوليد دون معرفة كيفية ترابط قواعد البيانات.

Stateful Skills (المهارات ذات الحالة المستمرة)

قدرات أو مهارات برمجية يتم تزويد وكلاء الذكاء الاصطناعي بها، وتحتفظ بسجل الحالة، والتاريخ، والبيانات المحلية للمستخدم عبر الجلسات المختلفة لتقديم تجربة مخصصة. مثال: مهارة التعليم (Teach Skill) التي تحفظ سجل تعلم المستخدم محلياً لتقدم له دروساً متتابعة بناءً على ما أنجزه.

AX - Agent Experience (تجربة الوكيل)

تهيئة بيئة العمل، وبنية الكود المصدري، والتوثيق، لتمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من قراءتها وفهمها والتعديل عليها بكفاءة وبأقل استهلاك ممكن للرموز (Tokens). مثال: إعداد ملف إرشادات خاص بالوكلاء الاصطناعيين يوضح لهم بنية المشروع وحدوده البرمجية.

AFK Work - Away From Keyboard (العمل بعيداً عن لوحة المفاتيح)

تفويض مهام برمجية محددة لوكلاء اصطناعيين يعملون بشكل مستقل في بيئات معزولة (Sandboxes) أو في سير العمل المؤتمت (CI/CD) دون حاجة لتواجد المبرمج البشري. مثال: إرسال أمر لوكيل اصطناعي لمراجعة كود برمجي واختباره وتثبيت التعديلات أثناء نوم المبرمج.

"Everyone's obsessed with the model and I think they should be more interested in the harness, what you can do to get the most out of the harness, giving it the right prompts, giving it the right skills to work with and improving the environment in which the model runs."

يوضح هذا الاقتباس كيف يقع الناس في فخ التركيز على النموذج الجديد واللامع (المحرك) متجاهلين بيئة العمل المساعدة أو (Harness) التي يمتلك المطور فيها سيطرة كاملة لتوجيه النموذج واستغلال قوته القصوى.

"AI has basically eaten tactical programming. It's gone, right? It's all gone. So AI is just better at doing tactical programming than you are because it can do it for cheaper, right? And so you need to be great at strategic programming in order to get the most out of this infinite fleet of tactical programmers that you now have access to."

يبين المتحدث هنا كيف تلاشت البرمجة التكتيكية اليومية (كتابة الأسطر البرمجية البسيطة وتصحيح الأخطاء) لصالح الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب من المطورين الارتقاء ليكونوا قادة استراتيجيين يديرون أسطول المبرمجين التكتيكيين الافتراضيين.

"Your skills are the ceiling on what AI can do. And if your skills are low, then AI is not going to be able to go past that, you know. So getting good with AI is really about getting good at your domain, getting good at what AI is going to be doing for you."

يوضح الكاتب حقيقة هامة وهي أن قدرة الذكاء الاصطناعي محدودة بمدى فهم وخبرة المطور البشري نفسه؛ فالذكاء الاصطناعي لا يتجاوز مستوى معرفتك بل يضاعفها، مما يجعل التميز في التخصص الأساسي أكثر أهمية اليوم من أي وقت مضى.

"How do you optimize for token spend? Have a code base that's easier to make changes in"

يقدم هذا الاقتباس حلاً هندسياً بسيطاً وعميقاً لتقليل تكلفة استخدام الذكاء الاصطناعي، وهو الحفاظ على كود برمجي نظيف ومرن، مما يسهل على النماذج فهمه والتعديل عليه دون هدر التوكنز في محاولات عشوائية.