“GitHub Copilot” أداة متطورة لكتابة أكواد البرمجة بالذكاء الاصطناعي

AI بالعربي – متابعات

تعد أداة “GitHub Copilot” من الأدوات التي تستخدم تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل الشفرة المصدرية، وإنشاء شفرات برمجية جديدة قائمة على البيانات والأساليب التي يتم إدخالها إليها، وكتابة التعليمات البرمجية بسهولة وبسرعة.

تم تطوير أداة “GitHub Copilot” من قبل شركة “GitHub” وبالاشتراك مع “Open AI” وانطلقت عام 2015، وتستخدم الأداة المتطورة نموذجًا تم تدريبه على قراءة الشفرات المصدرية وتحليلها، واقتراح شفرات قائمة على ما تم تدريبه عليه. ويمكن لمطوري البرمجيات تخصيص أداة Copilot لكي تتوافق مع أساليب البرمجة التي يستخدمونها وتفاصيل تدريب النموذج على قواعد الشفرة المصدرية المشابهة.

ويمكن استخدام أداة “GitHub Copilot” للعمل على مختلف أنواع اللغات البرمجية ومنصات التطوير، مما يجعلها أداة مفيدة لجميع مطوري البرمجيات. ومع ذلك، فإن استخدامها لا يعني أنها تعوض قدرات المطورين الإبداعية والذكاء الحيوي الذي يمتلكونه.

كيفية استخدام “GitHub Copilot”.  

تعمل الأداة من خلال استخراج النمط بشكل افتراضي، أي تعتمد على سياق نمط الكود البرمجي. فمن خلال كتابة بعض الرموز ستستخرج هذه الأداة الكود الذي ترغب بكتابته وإضافته لسلسلة الأكواد التي قمت بكتابتها. وأيضًا من خلال خزن وجمع عناوين URL الخاصة بالملفات التي لها صلة، وسيتم اقتراح أسطر إضافية بواسطة OpenAI Codex.

ويتم تشغيل “GitHub Copilot” عن طريق Codex الذي يتميز بذكاء اصطناعي متقدم تم إنشاؤه بواسطة Open AI، وتمت برمجته خصوصًا لكي يقوم بكتابة النصوص واستخراج الرموز من المصادر المتاحة للمستخدمين وأهمها منصة GitHub.

مميزات “GitHub Copilot”

هناك الكثير من المميزات لـ”GitHub Copilot” في كتابة أكواد البرمجة:

– توفير الوقت والجهد في كتابة الأكواد البرمجية.

– تصحيح الأخطاء في أكواد البرمجة.

– التحكم في البيانات المحفوظة عليها.

– كتابة النصوص واستخراج الرموز من المصادر المتاحة.

– حفظ خصوصية المستخدم وعدم تسريب البيانات.

– تدعم Visual Studio Code وVisual.

– تدعم العديد من اللغات والأطر البرمجية.

– توفر تجربة مجانية وخطط تسعيرية مناسبة.

عيوب “GitHub Copilot”

من أبرز عيوب أداة “GitHub Copilot” الشائعة:

– لا تقوم بمراجعة الأكواد أو تصحيح الأخطاء.

– لا يمكنها كتابة الأكواد الصعبة والمعقدة.

– لن تقوم بكتابة أكواد غير آمنة إلا من قبل البيانات المتاحة.

– تعتمد على مصادر باللغة الإنجليزية بنسبة كبيرة.

– تحتاج أجهزة حديثة وبرامج عالية الكفاءة.

– لا تساعد في مراجعة الأخطاء الأمنية.

– لا يمكن الاعتماد عليها كليًا 

Related Posts

الذكاء الاصطناعي و”Adversarial Examples”.. أمثلة خصومية تخدع الرؤية الحاسوبية

AI بالعربي – متابعات في إحدى التجارب الشهيرة، استطاع باحثون تعديل صورة سلحفاة حقيقية بملصقات صغيرة غير لافتة للعين البشرية، لتتعرف عليها خوارزمية رؤية حاسوبية متقدمة على أنها بندقية. لم…

الذكاء الاصطناعي و”Deepfake”.. تزييف واقعي: كيف يتغير مفهوم الدليل؟

AI بالعربي – متابعات لم يعد مقطع الفيديو دليلًا قاطعًا، ولا الصوت شاهدًا نهائيًا، ولا الصورة لحظة مجمدة من الحقيقة. مع تطور تقنيات Deepfake، دخل العالم مرحلة جديدة يُعاد فيها…

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

مقالات

الذكاء الاصطناعي يشكل اقتصاداتنا.. ما النتائج؟

  • نوفمبر 29, 2025
  • 214 views
الذكاء الاصطناعي يشكل اقتصاداتنا.. ما النتائج؟

الذكاء الاصطناعي يؤجج حرب التضليل الإعلامي

  • نوفمبر 22, 2025
  • 248 views
الذكاء الاصطناعي يؤجج حرب التضليل الإعلامي

الذكاء الاصطناعي أَضحى بالفعل ذكيًا

  • نوفمبر 10, 2025
  • 340 views
الذكاء الاصطناعي أَضحى بالفعل ذكيًا

في زمن التنظيمات: هل تستطيع السعودية أن تكتب قواعد لعبة الذكاء الاصطناعي؟

  • نوفمبر 8, 2025
  • 361 views
في زمن التنظيمات: هل تستطيع السعودية أن تكتب قواعد لعبة الذكاء الاصطناعي؟

“تنانين الذكاء الاصطناعي” في الصين وغزو العالم

  • أكتوبر 30, 2025
  • 373 views
“تنانين الذكاء الاصطناعي” في الصين وغزو العالم

الذكاء الاصطناعي في الحياة المعاصرة.. ثورة علمية بين الأمل والمخاطر

  • أكتوبر 12, 2025
  • 491 views
الذكاء الاصطناعي في الحياة المعاصرة.. ثورة علمية بين الأمل والمخاطر