أصدرت OpenAI دليل "ترميز GPT-5" الذي يحتوي على 6 أفضل الممارسات لاستخدام GPT-5 في برمجة الذكاء الاصطناعي:
# 1. يجب أن تكون التعليمات دقيقة، وتجنب تضارب المعلومات
لقد شهد نموذج GPT-5 الجديد تحسناً ملحوظاً في قدرته على اتباع التعليمات، لكن هذا جاء مع تأثير جانبي: عندما يواجه تعليمات غامضة أو متضاربة، قد يجد صعوبة في المعالجة. يجب الانتباه بشكل خاص لهذه الحالة في ملف .cursor/rules أو في تكوينك.
# 2. تحديد مستوى الاستدلال المناسب
يتمتع GPT-5 دائمًا بقدرة معينة على الاستدلال عند حل المشكلات. للحصول على أفضل النتائج، يُنصح باستخدام "جهد استدلالي عالي" عند معالجة المهام المعقدة. إذا وجدت أن النموذج ي

لماذا أشعر أن استخدام الذكاء الاصطناعي في البرمجة الزوجية يوفر لي مدخلات أكثر قيمة بكثير من المخرجات؟😅
دائمًا ما يساعدني في البحث عن معلومات قيمة في مستودعات الشيفرة المصدرية، وتنظيم هيكل النظام، ويقدم لي دائمًا تجربة جيدة جدًا.
لكن إذا تركناها تكتب الكود، ستكون التجربة سيئة جداً، الكود الذي تكتبه لا يبعث على الثقة، يجب مراجعة ما كتبته مرة أخرى، وبعد مراجعة الكود دائماً ما نجد بعض المشكلات الكبيرة أو الصغيرة، ثم نضطر إلى الإصلاح المستمر.
هل هذه هي أكبر عقبة تواجه المبرمجين الذين يستخدمون الطرق التقليدية في البرمجة عند مواجهة برمجة vibe: عدم الجرأة على التخلي؟😂
وذلك يختلف أيضًا عن العمل مع ال

إذا كانت سرعة الاستدلال أسرع بـ 20 مرة، فما هي التغييرات التي ستطرأ على طريقة برمجة vibe لدينا؟

أشعر أنه مع تطور أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، فإن فهمي لأداة MCP يتغير أيضًا.
في السابق، كنت أستخدم كثيرًا التفكير التسلسلي و task_manager، ولكن الآن مع تحسين قدرات النماذج في التخطيط والاستدلال، أصبح لدينا وضع التخطيط و think harder/ultrathink، وأنا أفضل إكمال ذلك داخل الأدوات الأصلية بدلاً من الاعتماد على mcp.
فئة أخرى هي أدوات تعزيز السياق مثل context7 و deepwiki، بالنسبة لهندسة السياق، أحتاج إلى مزيد من الدقة والتفصيل، هذه الأنواع من mcps لا تستطيع حالياً تلبية هذا الطلب. لذلك، أنا أميل أكثر إلى تنظيم الأمور بعمق بنفسي بدلاً من استخدام mcp.
قد تستفيد عملية تنظيم السياق من أدوات خارجية

حل Deep Research مشكلة اتخاذ القرار المتعلقة ب"ما ينبغي بناؤه" من خلال منتجاته، حيث يجمع بين العمق والاتساع، ويساعدنا على كسر فقاعات المعلومات ورؤية الاتجاه بوضوح.
يساعد Claude Code في حل تفاصيل التنفيذ المحددة، مما يمنحنا الطاقة للتركيز أكثر على بنية النظام، وتفكيك الوحدات وإعادة الهيكلة في هذه المستويات العليا، مما يعزز كفاءة التكرار والتجربة والخطأ.
في المستقبل، من المؤكد أن هناك أدوات إنتاجية للذكاء الاصطناعي أكثر تقدمًا، لكنني أعتقد أن الخطوات الثلاث المذكورة أعلاه يجب أن تظل المنطق الأساسي الثابت.

لقد مضى وقت طويل منذ ظهور MCP، لكن يبدو أن هناك عددًا قليلاً فقط يمكن استخدامه بشكل فعلي؟
ما أعنيه بأنه يمكن استخدامه هو بالنسبة لبرمجة الذكاء الاصطناعي، بحيث يمكن استخدامه بشكل مستقر وعالي التردد، مما يؤدي إلى تحسين ملموس في فعالية البرمجة.
شارككم بعضًا مما أعتقد أنه جيد: playwright، Context7، Sequential Thinking
الأولان يحلان مشكلة دقة السياق ، والثالث يحل التفكير التخطيطي

في مجال تصميم البرمجيات، يوجد مصطلح يسمى "bad smell"
يقال إنه بالنسبة للمبرمجين ذوي الخبرة، يجب أن يكونوا قادرين على شم "رائحة سيئة" في النظام، والوقاية منها مسبقًا، وإجراء تحسينات وترقيات في الهيكل.
هناك مصطلح آخر يسمى "التصميم المفرط"
هذا يعني أنه في البداية تم التفكير في الكثير من الأمور، وتم تصميم الكثير من قابلية التوسع وفصل الوحدات غير الضرورية، مما أدى إلى تكاليف صيانة ضخمة وغير مفيدة، بل من السهل أن يؤدي ذلك إلى إدخال أخطاء.
هاتان الكلمتان تحتاجان إلى أن يتم النظر إليهما في السياق الزمني والسياق العام.
لا يوجد أفضل تصميم معماري، فقط التصميم المعماري الأنسب للحظة الحالية (ولمدة من الزمن

أكثر ما يعجب المبرمجين هو أن جميع شركات الذكاء الاصطناعي تتنافس بشكل كبير😂
لقد قمت بالتسجيل في Jules ، ويبدو أنه يمكنني تجربته مجانًا.

هل ستطلق جوجل مفاجأة جديدة؟

تشفير الفيب حقًا يجب أن يكون في أيدي الأشخاص الذين يفهمون البرمجة ليكون له تأثير، أما الذين لا يفهمون فهم مجرد 💩 جبل وثغرات أمنية متنوعة 😅

تجربة رائعة، تحتاج جميع الجوانب مثل التسويق بالمحتوى، والتدفق، واكتساب العملاء، والتحويل، والعلامة التجارية، والتصميم، والحواجز التنافسية، والتعاون والتعزيز، إلى التفكير والتنفيذ.
عصر الذكاء الاصطناعي، ما ينقصنا هو الأفكار وقدرة البحث والتطوير😂