Vibe Coding
تعني البرمجة بأسلوب Vibe إنشاء البرامج عبر وصفها لنموذج ذكاء اصطناعي وقبول الشيفرة المُولّدة من دون قراءتها، وهو مصطلح صيغ عام 2025.
البرمجة وفق الإحساس هي بناء البرمجيات عبر وصف ما تريده لنموذج ذكاء اصطناعي بلغة عادية وقبول الشيفرة التي يكتبها من دون قراءتها، والحكم على النتيجة فقط بحسب ما إذا كان البرنامج يبدو أنه يعمل. وقد أطلق أندريه كارباثي، العضو المؤسس في OpenAI والمدير السابق للذكاء الاصطناعي في Tesla، هذا الاسم على الممارسة في فبراير 2025، واصفًا إياها بأنها «نوع جديد من البرمجة» يتيح فيه المرء «الاستسلام تمامًا للإحساس، واحتضان النمو الأسي، ونسيان وجود الشيفرة أصلًا». ووصف محادثته مع Composer من Cursor بالصوت، والنقر على «قبول الكل» من دون قراءة الفروق، ولصق رسائل الأخطاء بلا تعليق، وسمّى النهج «ليس سيئًا للغاية للمشروعات التافهة في عطلة نهاية الأسبوع». وخلال أشهر، انتشر المصطلح إلى ما وراء المبرمجين بكثير، واختارته Collins Dictionary كلمة العام لعام 2025. وتتيح وكلاء البرمجة مثل Cursor وClaude Code وReplit Agent، وأدوات بناء التطبيقات مثل Lovable وBolt وv0، لمن ليست لديهم خبرة برمجية الانتقال من موجّه إلى تطبيق ويب منشور.
آلية عمل البرمجة وفق الإحساس#
يصف الشخص السلوك ويختبر النتيجة، بينما يكتب وكيل ذكاء اصطناعي الشيفرة ويحررها ويصحح أخطاءها. وتنجح كل جولة أو تنتج خطأً يلصقه الشخص مجددًا، أو تبدو نتيجتها خاطئة فيقدّم وصفًا جديدًا:
ينجح هذا النهج لأن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، ولا سيما نماذج الاستدلال المدرّبة على الشيفرة، باتت تنتج برامج صالحة للعمل ضمن حزم تقنية شائعة مثل واجهات الويب الأمامية ونصوص Python، ولأن هيكل عمل الوكيل في أداة البرمجة يستطيع تشغيل البرنامج وقراءة أخطائه من دون مساعدة. ويناسب النماذج الأولية والأدوات الداخلية والبرمجيات الشخصية التي لا يستخدمها سوى مؤلفها، حيث تكون كلفة الخطأ قليلة وتكون السرعة هي الأهم.
البرمجة وفق الإحساس والممارسات ذات الصلة#
- البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي: استخدام LLM لكتابة شيفرة يراجعها المطوّر ويفهمها بعد ذلك. ورسم سايمون ويلسون الحد الفاصل في منشوره ليست كل برمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي برمجةً وفق الإحساس: فالشيفرة التي كتبها LLM ثم راجعتها واختبرتها بدقة واستطعت شرحها لشخص آخر هي تطوير برمجيات.
- البرمجة الوكيلة: تنفّذ وكلاء البرمجة المهام من بدايتها إلى نهايتها، وهي الأدوات نفسها التي يستخدمها المبرمجون وفق الإحساس. وتحافظ الفرق المهنية على مراجعة الشيفرة والاختبارات والتكامل المستمر (CI) ضمن سير العمل.
- منصات البرمجة منخفضة الشيفرة ومنعدمة الشيفرة: أدوات بناء مرئية تتيح لغير المبرمجين تجميع التطبيقات من مكونات مُعدّة مسبقًا. أما البرمجة وفق الإحساس فتنتج شيفرة مصدرية عادية بأي لغة أو إطار عمل.
- الذكاء الاصطناعي التوليدي: التقنية الأوسع التي تنشئ النصوص والصور والشيفرات. والبرمجة وفق الإحساس طريقة واحدة للعمل باستخدامها.
تطبيقات الرؤية الحاسوبية بالبرمجة وفق الإحساس#
تُعد النماذج الأولية لـالرؤية الحاسوبية مشروعات شائعة للبرمجة وفق الإحساس، إذ يمكن لنص قصير أن يكتشف الأجسام في بث كاميرا ويب أو يعدّها أو يتعقبها. ولا تكون الشيفرة المُولّدة أحدث من بيانات تدريب النموذج، لذا قد يقترح الوكيل، اعتمادًا على ذاكرته، أوزانًا أو وسائط نموذج قديمة. وتزوّد مهارات Ultralytics للوكيل Claude Code وCodex وCursor والوكلاء المتوافقين الآخرين بإجراءات لاختيار النماذج وإعداد مجموعات البيانات والتدريب والاستدلال والتصدير، مستندةً إلى فهارس مثبتة على إصدار ultralytics، وتوجّه الوكيل إلى الوثوق بمخرجات yolo checks وyolo cfg للحزمة المثبتة كلما تعارضتا. وعندئذٍ يتبع طلب مثل «درّب كاشف YOLO26 على مجموعة بياناتي وصدّره إلى ONNX» إجراءات التدريب والتصدير الواردة في المهارات بدلًا من ذاكرة النموذج عن الإصدارات الأقدم.
مخاطر الشيفرة التي لم تُراجع#
أشار كارباثي إلى أن الشيفرة «تتجاوز عادةً حدود ما أستوعبه»، ولذلك تعتمد التغييرات والإصلاحات اللاحقة على النموذج أيضًا، ويتراكم الدين التقني حيث لا يطّلع أحد. ويمكن للوكلاء الذين لديهم صلاحية الوصول إلى الصدفة حذف الملفات أو تنفيذ أوامر مدمرة، لذا تشغّل أدوات البرمجة هؤلاء الوكلاء في بيئة معزولة للوكيل وتطلب الموافقة قبل الإجراءات الخطرة، كما يمكن أن يحمل أحد الاعتماديات أو صفحات الويب التي يقرؤها الوكيل حقنًا للموجّه. وتُطرح الثغرات الأمنية بالطريقة نفسها: فقد وجد اختبار Veracode لعام 2025 لأكثر من 100 نموذج LLM في 80 مهمة برمجية أن الشيفرة المُولّدة أدخلت ثغرة أمنية في 45% من الحالات، مع تجاوز معدلات الإخفاق 70% في Java، وتراوحها بين 38% و45% في Python وC# وJavaScript.
