-->

⏱️ وقت القراءة المتوقع: 15 دقيقة

مقدمة: ما وراء هندسة التوجيهات

في عالم التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي سريع التطور، لا يزال معظم المطورين عالقين في عصر “البرمجة العشوائية” - إلقاء التوجيهات على الذكاء الاصطناعي وتوقع أفضل النتائج. تطور البعض إلى هندسة التوجيهات، وصياغة عبارات ذكية وصياغة محددة. لكن هناك نهج ثوري يغير كل شيء: هندسة السياق.

هندسة السياق ليست مجرد تحسين تدريجي - إنها تحول نموذجي يجعل مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي فعالين حقاً. بينما هندسة التوجيهات مثل إعطاء شخص ما ملاحظة لاصقة، فإن هندسة السياق مثل كتابة سيناريو كامل مع جميع التفاصيل.

ما هي هندسة السياق؟

هندسة السياق هي تخصص هندسة السياق بشكل منهجي لمساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي بحيث يكون لديهم جميع المعلومات اللازمة لإكمال المهام المعقدة من البداية إلى النهاية. إنه نظام شامل يتضمن التوثيق والأمثلة والقواعد والأنماط وحلقات التحقق.

تطور التفاعل مع الذكاء الاصطناعي

دعونا نفهم التقدم:

1. البرمجة العشوائية (معظم المطورين)

  • توجيهات عارضة بدون هيكل
  • نتائج غير متسقة
  • فشل متكرر وإعادة عمل
  • محدود بالمهام البسيطة

2. هندسة التوجيهات (المستخدمون المتقدمون)

  • التركيز على الصياغة الذكية والعبارات
  • محدود بكيفية صياغة المهمة
  • أفضل من البرمجة العشوائية لكن لا يزال مقيداً
  • يتطلب تحسيناً مستمراً

3. هندسة السياق (المستقبل)

  • نظام كامل للسياق الشامل
  • يتضمن التوثيق والأمثلة والقواعد والتحقق
  • يمكّن من التنفيذ المعقد متعدد الخطوات
  • التصحيح الذاتي من خلال حلقات التحقق

لماذا تهم هندسة السياق

الرؤية الأساسية هي: معظم فشل الذكاء الاصطناعي ليس فشل النموذج - إنه فشل السياق. عندما ينتج مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي كوداً ضعيف الجودة، عادة ما يكون ذلك بسبب نقص السياق المناسب حول:

  • أنماط وتقاليد مشروعك
  • المتطلبات والقيود المحددة
  • أمثلة على كيفية حل مشاكل مماثلة
  • معايير التحقق للنجاح

تحل هندسة السياق هذا من خلال توفير نهج منهجي لإدارة السياق.

المكونات الأساسية لهندسة السياق

1. القواعد العامة (CLAUDE.md)

أساس هندسة السياق هو وضع قواعد عامة يتبعها مساعد الذكاء الاصطناعي في كل محادثة. يجب أن تغطي هذه القواعد:

وعي المشروع

## وعي المشروع
- اقرأ دائماً وثائق التخطيط قبل البدء
- تحقق من المهام والمتطلبات الموجودة
- افهم الهيكل العام

معايير هيكل الكود

## هيكل الكود
- حافظ على الملفات تحت 500 سطر عند الإمكان
- استخدم الهيكل المعياري
- اتبع اتفاقيات التسمية المعمول بها

متطلبات الاختبار

## الاختبار
- اكتب اختبارات الوحدة لجميع الوظائف الجديدة
- حافظ على تغطية اختبار 80%+
- استخدم pytest لمشاريع Python

2. طلبات الميزات (INITIAL.md)

يجب أن تبدأ كل ميزة بطلب أولي شامل يتضمن:

قسم FEATURE: وصف وظيفة محددة

## FEATURE:
بناء كاشط ويب غير متزامن باستخدام BeautifulSoup يستخرج بيانات المنتجات 
من مواقع التجارة الإلكترونية، ويتعامل مع تحديد المعدل، ويخزن النتائج في PostgreSQL

قسم EXAMPLES: مرجع للأنماط ذات الصلة

## EXAMPLES:
- examples/scraper_base.py - يظهر النمط غير المتزامن المطلوب اتباعه
- examples/rate_limiter.py - يوضح نهج تحديد المعدل
- examples/db_connection.py - نمط تكامل قاعدة البيانات

قسم DOCUMENTATION: جميع الموارد ذات الصلة

## DOCUMENTATION:
- وثائق BeautifulSoup4: https://...
- وثائق برنامج تشغيل PostgreSQL غير المتزامن: https://...
- أفضل ممارسات تحديد المعدل: https://...

3. توجيهات متطلبات المنتج (PRPs)

PRPs هي مخططات تنفيذ شاملة تسد الفجوة بين المتطلبات والكود. تتضمن:

  • السياق الكامل والتوثيق
  • خطة تنفيذ خطوة بخطوة
  • بوابات التحقق ومعايير النجاح
  • أنماط معالجة الأخطاء
  • متطلبات الاختبار

4. مكتبة الأمثلة

مجلد الأمثلة أمر بالغ الأهمية للنجاح. يؤدي مساعدو البرمجة بالذكاء الاصطناعي أداءً أفضل بشكل كبير عندما يمكنهم رؤية الأنماط المطلوب اتباعها.

فئات الأمثلة الأساسية:

  • أنماط هيكل الكود
  • نُهج الاختبار
  • أنماط التكامل
  • تنفيذ CLI
  • استراتيجيات معالجة الأخطاء

سير عمل PRP: من الفكرة إلى التنفيذ

الخطوة 1: إنشاء PRP

باستخدام أمر /generate-prp (في Claude Code)، يقوم النظام بـ:

  1. مرحلة البحث
    • تحليل قاعدة الكود للأنماط الموجودة
    • البحث عن تنفيذات مماثلة
    • تحديد الاتفاقيات المطلوب اتباعها
  2. جمع الوثائق
    • جلب وثائق API ذات الصلة
    • تضمين أدلة المكتبة وأفضل الممارسات
    • إضافة الأخطاء الشائعة والمخاطر
  3. إنشاء المخطط
    • إنشاء خطة تنفيذ مفصلة
    • تضمين بوابات التحقق في كل خطوة
    • إضافة متطلبات اختبار شاملة
  4. تقييم الجودة
    • تسجيل مستوى الثقة (1-10)
    • التأكد من تضمين جميع السياق الضروري

الخطوة 2: تنفيذ PRP

يتبع أمر /execute-prp هذه العملية:

  1. تحميل السياق: قراءة PRP الكامل مع جميع السياق
  2. التخطيط: إنشاء قائمة مهام مفصلة باستخدام TodoWrite
  3. التنفيذ: تنفيذ كل مكون بشكل منهجي
  4. التحقق: تشغيل الاختبارات والفحص في كل خطوة
  5. التكرار: إصلاح أي مشاكل موجودة تلقائياً
  6. الإكمال: التأكد من استيفاء جميع معايير النجاح

إعداد هندسة السياق

هيكل المشروع

your-project/
├── .claude/
│   ├── commands/
│   │   ├── generate-prp.md    # منطق إنشاء PRP
│   │   └── execute-prp.md     # منطق تنفيذ PRP
│   └── settings.local.json    # أذونات Claude Code
├── PRPs/
│   ├── templates/
│   │   └── prp_base.md       # قالب PRP الأساسي
│   └── [generated-prps].md   # PRPs المُنشأة
├── examples/                  # مهم: أمثلة الكود
│   ├── README.md             # يشرح كل مثال
│   ├── api_client.py         # نمط تكامل API
│   ├── database.py           # نمط قاعدة البيانات
│   └── tests/                # أنماط الاختبار
├── CLAUDE.md                 # قواعد مساعد الذكاء الاصطناعي العامة
├── INITIAL.md               # قالب طلب الميزة
└── README.md                # وثائق المشروع

إعداد الملفات الأساسية

1. CLAUDE.md - القواعد العامة

# قواعد مساعد الذكاء الاصطناعي العامة

## معايير المشروع
- اتبع PEP 8 لكود Python
- استخدم تلميحات النوع لجميع الوظائف
- اكتب docstrings لجميع الطرق العامة

## متطلبات الاختبار
- اكتب اختبارات الوحدة لجميع الأكواد الجديدة
- استخدم إطار عمل pytest
- حافظ على تغطية 80%+

## تنظيم الكود
- حافظ على الملفات تحت 500 سطر
- استخدم أسماء واضحة ووصفية
- جمّع الوظائف ذات الصلة

2. قالب INITIAL.md

## FEATURE:
[صف بالضبط ما تريد بناءه]

## EXAMPLES:
[ارجع إلى ملفات محددة في مجلد examples/]

## DOCUMENTATION:
[تضمين جميع روابط الوثائق ذات الصلة]

## OTHER CONSIDERATIONS:
[اذكر المخاطر والمتطلبات والقيود]

تقنيات هندسة السياق المتقدمة

1. هيكل السياق المتدرج

نظم سياقك في طبقات:

الطبقة العامة (CLAUDE.md)

  • معايير على مستوى المشروع
  • أنماط عالمية
  • مبادئ أساسية

طبقة المجال (examples/)

  • أنماط خاصة بالمجال
  • أمثلة التكامل
  • أفضل الممارسات

طبقة الميزة (INITIAL.md)

  • متطلبات محددة
  • قيود الميزة
  • معايير النجاح

2. التطوير المدفوع بالتحقق

ادمج التحقق في كل خطوة:

## بوابات التحقق
1. الكود يُترجم بدون أخطاء
2. جميع الاختبارات تمر
3. الفحص يمر بدون تحذيرات
4. اختبارات التكامل تنجح
5. معايير الأداء مستوفاة

3. مكتبات الأنماط

حافظ على مكتبات أنماط شاملة:

أنماط تكامل API

# examples/api_client.py
import asyncio
import aiohttp
from typing import Dict, Any

class BaseAPIClient:
    def __init__(self, base_url: str, api_key: str):
        self.base_url = base_url
        self.api_key = api_key
        self.session = None
    
    async def __aenter__(self):
        self.session = aiohttp.ClientSession()
        return self
    
    async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        if self.session:
            await self.session.close()

أنماط الاختبار

# examples/tests/test_api_client.py
import pytest
from unittest.mock import AsyncMock, patch
from your_project.api_client import BaseAPIClient

@pytest.fixture
async def api_client():
    async with BaseAPIClient("https://api.example.com", "test-key") as client:
        yield client

@pytest.mark.asyncio
async def test_api_client_initialization(api_client):
    assert api_client.base_url == "https://api.example.com"
    assert api_client.api_key == "test-key"

أفضل الممارسات لهندسة السياق

1. كن شاملاً بوضوح

لا تفترض أن الذكاء الاصطناعي يعرف تفضيلاتك. تضمين:

  • معايير برمجة محددة
  • نُهج معالجة الأخطاء
  • متطلبات الأداء
  • اعتبارات الأمان

2. قدم أمثلة غنية

المزيد من الأمثلة يؤدي إلى تنفيذ أفضل:

  • أظهر النُهج الصحيحة والخاطئة
  • تضمين حالات الحافة وسيناريوهات الأخطاء
  • أظهر أنماط التكامل
  • قدم أمثلة كاملة وعاملة

3. استخدم التحقق التدريجي

نفذ التحقق على مستويات متعددة:

  • تحقق الصيغة (الفحص)
  • تحقق اختبار الوحدة
  • تحقق اختبار التكامل
  • تحقق الأداء
  • تحقق الأمان

4. حافظ على اتساق السياق

حافظ على سياقك محدثاً:

  • مراجعة دورية لقواعد CLAUDE.md
  • تحديث الأمثلة بأنماط جديدة
  • تحسين PRPs بناءً على النتائج
  • توثيق الدروس المستفادة

5. استفد من تكامل الوثائق

اتصل بمصادر موثقة:

  • وثائق API الرسمية
  • أدلة خاصة بالمكتبة
  • أفضل ممارسات الصناعة
  • الوثائق الداخلية

المخاطر الشائعة والحلول

المخاطرة 1: أمثلة غير كافية

المشكلة: الذكاء الاصطناعي ينتج كوداً لا يتطابق مع أنماطك الحل: توسيع مكتبة الأمثلة بأنماط شاملة

المخاطرة 2: متطلبات غامضة

المشكلة: الذكاء الاصطناعي يضع افتراضات خاطئة حول الوظيفة الحل: كن صريحاً في INITIAL.md حول جميع المتطلبات والقيود

المخاطرة 3: تحقق مفقود

المشكلة: الكود يعمل في البداية لكن يفشل في حالات الحافة الحل: تضمين بوابات تحقق شاملة في PRPs

المخاطرة 4: سياق قديم

المشكلة: الذكاء الاصطناعي يتبع أنماط قديمة أو نُهج مهجورة الحل: صيانة وتحديثات دورية للسياق

قياس نجاح هندسة السياق

المؤشرات الرئيسية

1. معدل نجاح المحاولة الأولى

  • نسبة الميزات التي تعمل بشكل صحيح في التنفيذ الأول
  • الهدف: >80% معدل نجاح

2. تقليل التكرار

  • متوسط عدد التفاعلات المطلوبة
  • الهدف: <3 تكرارات لكل ميزة

3. اتساق جودة الكود

  • الالتزام بمعايير وأنماط المشروع
  • الهدف: >95% امتثال للأنماط

4. وقت التنفيذ

  • إجمالي الوقت من المتطلب إلى الميزة العاملة
  • الهدف: تقليل 50% مقارنة بالبرمجة اليدوية

التحسين المستمر

مراجعات السياق الدورية

  • مراجعة شهرية لفعالية CLAUDE.md
  • تحديثات ربع سنوية لمكتبة الأمثلة
  • تحسينات سنوية لقوالب PRP

تطور الأنماط

  • توثيق الأنماط الجديدة عند ظهورها
  • إزالة الأنماط القديمة
  • مشاركة الأنماط الناجحة عبر الفرق

حالات الاستخدام المتقدمة

1. أنظمة متعددة الوكلاء

تتفوق هندسة السياق في تنسيق وكلاء ذكاء اصطناعي متعددين:

## سياق تنسيق الوكيل
- الوكيل أ: جمع البيانات والمعالجة المسبقة
- الوكيل ب: تدريب النموذج والتحقق
- الوكيل ج: النشر والمراقبة
- مشترك: تنسيقات البيانات المشتركة وواجهات برمجة التطبيقات

2. إدارة قاعدة الكود الكبيرة

للمشاريع على نطاق المؤسسة:

## التنقل في قاعدة الكود
- خرائط تبعية الوحدة
- تعريفات عقد API
- وثائق نقاط التكامل
- أدلة وأنماط الترحيل

3. التطوير متعدد المنصات

إدارة منصات متعددة:

## سياق خاص بالمنصة
- iOS: أنماط Swift وإرشادات Apple
- Android: أنماط Kotlin وتصميم المواد
- الويب: أنماط React ومعايير إمكانية الوصول
- مشترك: منطق الأعمال وتكامل API

الأدوات والنظام البيئي

تكامل Claude Code

يوفر Claude Code أفضل تجربة هندسة السياق:

  • أوامر مخصصة لإنشاء PRP
  • حلقات تحقق متكاملة
  • فهم شامل لقاعدة الكود
  • إدارة سياق متقدمة

التنفيذات البديلة

مبادئ هندسة السياق تعمل مع مساعدي ذكاء اصطناعي آخرين:

  • GitHub Copilot مع تعليمات مخصصة
  • Cursor مع توجيهات خاصة بالمشروع
  • تكاملات ذكاء اصطناعي مخصصة مع حقن السياق

أدوات الدعم

إدارة السياق

  • التحكم في الإصدار لملفات السياق
  • أدوات تحقق السياق
  • أدوات استخراج الأنماط

أطر التحقق

  • تكامل الاختبار الآلي
  • بوابات جودة الكود
  • قياس الأداء

مستقبل هندسة السياق

الاتجاهات الناشئة

1. إنشاء السياق الآلي

  • استخراج السياق المدعوم بالذكاء الاصطناعي من قواعد الكود
  • التعرف التلقائي على الأنماط والتوثيق
  • تحديثات السياق الديناميكية بناءً على تغييرات الكود

2. مشاركة السياق والتوحيد القياسي

  • تنسيقات سياق معيارية للصناعة
  • مكتبات سياق للمجالات الشائعة
  • مستودعات أنماط مدفوعة بالمجتمع

3. أنظمة التحقق المتقدمة

  • قياس فعالية السياق في الوقت الفعلي
  • تحسين السياق التنبؤي
  • تحسين السياق الآلي

اتجاهات البحث

تحسين السياق

  • تحديد السياق الفعال الأدنى
  • تقنيات ضغط السياق
  • اختيار السياق الديناميكي

السياق متعدد الوسائط

  • تكامل السياق البصري
  • السياق الصوتي للتفسيرات المعقدة
  • استكشاف السياق التفاعلي

الخلاصة

تمثل هندسة السياق تحولاً جوهرياً في كيفية تفاعلنا مع مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي. من خلال الانتقال من التوجيهات البسيطة إلى أنظمة السياق الشاملة، يمكننا تحقيق:

  • تحسن بـ 10 أضعاف مقارنة بهندسة التوجيهات
  • تحسن بـ 100 ضعف مقارنة بالبرمجة العشوائية
  • نتائج متسقة وعالية الجودة
  • تنفيذ ميزات معقدة
  • حلقات تطوير ذاتية التصحيح

مفتاح النجاح يكمن في الإدارة المنهجية للسياق: قواعد شاملة، أمثلة غنية، متطلبات مفصلة، وتحقق قوي. مع تزايد قوة مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي، ستصبح هندسة السياق النهج المعياري لتطوير البرمجيات المهنية.

ابدأ رحلة هندسة السياق اليوم من خلال:

  1. إعداد الهيكل الأساسي
  2. إنشاء قواعد عامة شاملة
  3. بناء مكتبة أمثلة غنية
  4. كتابة أول PRP
  5. قياس النتائج والتكرار

مستقبل التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي هنا، ومدعوم بهندسة السياق.

الموارد والقراءة الإضافية

مستعد لثورة في التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟ ابدأ بهندسة السياق اليوم!

참고