قواعد هامة:
1. الحفاظ على النغمة والأساليب الأصلية
2. الحفاظ على علامات HTML أو تنسيق Markdown بالضبط كما هي
3. الحفاظ على المصطلحات الفنية بدقة
4. ضمان الملاءمة الثقافية للغة الهدف
5. إرجاع الترجمة فقط ، بدون أي شروحات أو نصوص إضافية

السياق: نص المقال. العنوان: وكلاء الترميز الذكي يتحكمون: ما يجب على المطورين معرفته

نص للترجمة:
لقد تم استخدام وكلاء الترميز الذكي من OpenAI و Anthropic و Google بشكل متزايد من قبل المطورين للعمل على مشاريع البرمجيات لعدة ساعات على التوالي ، وكتابة تطبيقات كاملة ، وتنفيذ الاختبارات ، وإصلاح الأعطال تحت إشراف بشري. لقد تم تعدين هذه الأدوات من خلال تقنيات مثل التعلم التعزيزي من خلال ملاحظات الإنسان ، وتم إثبات أنها فعالة في توفير مهام معينة. ومع ذلك ، يحذر الخبراء من أن هذه الوكلاء ليست سحرية ويمكن أن تعقد مشروع البرمجيات بدلاً من تبسيطه إذا لم يتم استخدامها بشكل صحيح.

وفقًا للدكتورة إميلي تشين ، أستاذة بحث رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي ، "هؤلاء وكلاء الترميز الذكي هم في الأساس نماذج لغة كبيرة تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية ، بما في ذلك الكثير من شفرة البرمجة. إنهم يستخدمون نهج مطابقة الأنماط لاستخراج تمثيلات إحصائية مضغوطة للبيانات وتقديم استمرار معقول لتلك الأنماط كإخراج." تشير تشين إلى أن هذه النماذج يمكن أن تكون مفيدة ، ولكنها يمكن أيضًا أن تؤدي إلى أخطاء الخيال عندما يتم تنفيذها بشكل سيئ.

تعتمد التكنولوجيا وراء هؤلاء وكلاء الترميز الذكي على نوع من الشبكات العصبية يسمى نموذج اللغة الكبير (LLM) ، والذي يتم تدريبه على كميات هائلة من البيانات النصية. وتشمل هذه البيانات التدريبية مجموعة واسعة من لغات البرمجة والإطارات والكتب ، مما يسمح للنماذج بتعلم الأنماط والعلاقات بين المفاهيم المختلفة. ثم يستخدم LLM هذه المعرفة ل生成 شفرة ، وتنفيذ الاختبارات ، وإصلاح الأعطال ، كل ذلك تحت إشراف بشري.

يحذر الخبراء من أن وكلاء الترميز الذكي يمكن أن يكونوا أداة قيمة للمطورين ، ولكن يجب استخدامهم بحذر. "هؤلاء الوكلاء ليسوا بديلاً عن المطورين البشر" ، يقول الدكتور جون لي ، مهندس برمجيات في Google. "يمكنهم أن يكونوا مفيدين لتحسين مهام معينة ، ولكنهم يمكن أيضًا أن يؤدوا إلى أخطاء وتعقيدات جديدة إذا لم يتم استخدامهم بشكل صحيح." يشير لي إلى أن المطورين يجب أن يراجعوا ويتحققوا من الشفرة التي تم توليدها بواسطة هؤلاء الوكلاء بدقة لضمان أنها تتوافق مع متطلباتهم.

لديها استخدام وكلاء الترميز الذكي آثارًا كبيرة على صناعة تطوير البرمجيات. من ناحية ، يمكنهم زيادة الإنتاجية والكفاءة من خلال توفير مهام معينة. من ناحية أخرى ، يمكنهم أيضًا أن يؤدوا إلى فقدان الوظائف وتغييرات في طريقة تطوير البرمجيات. وفقًا لتقرير صادر عن معهد ماكينزي العالمي ، يمكن توفير ما يصل إلى 30٪ من المهام في تطوير البرمجيات بواسطة عام 2030.

في التطورات الأخيرة ، أعلنت OpenAI عن إصدار جديد من وكيل الترميز الذكي ، يسمى Codex ، والذي تم تصميمه ليكون أكثر دقة وفعالية من الإصدارات السابقة. كما أعلنت Anthropic عن أداة جديدة تسمى Claude ، والتي تسمح للمطورين بإنشاء شفرة وتنفيذ الاختبارات بطريقة أكثر直觉 وسهولة للاستخدام. كما أعلنت Google عن خطط لدمج وكيل الترميز الذكي ، يسمى AutoML ، في منصة Google Cloud الشهيرة.

随着 استمرار تطور وكلاء الترميز الذكي وتحسينهم ، يتوقع الخبراء أن يلعبوا دورًا متزايدًا في صناعة تطوير البرمجيات. ومع ذلك ، من الضروري للمطورين فهم كيفية عمل هذه الأدوات واستخدامها بشكل مسؤول لتجنب إدخال أخطاء وتعقيدات جديدة إلى شفرتهم.