بناء وكيل إنتاجية شخصية باستخدام GLM-5

من كان لديه فكرة رائعة عن تطبيق ما، فقط ليواجه حقيقة الأمر الرهبة من التنمية، والتي قد تستغرق أسابيع أو حتى أشهر. يمكن أن يكون المسار بين الفكرة والمنتج العامل مرهقًا. تخيل أنك يمكن أن تناسب هذا الإجراء برمته مع مقدار الوقت الذي تقضيه في تناول فنجان من القهوة؟ إنه ليس حلما هناك في المستقبل.

توضح هذه المقالة عملية إنشاء وكيل إنتاجية شخصي كامل، مع مطالبة واحدة حتى تطبيق منشور قيد التشغيل، في خمس دقائق باستخدام نموذج GLM-5 AI على النظام الأساسي Z.human. تمثل الرحلة موجة جديدة من تطوير الذكاء الاصطناعي الوكيل، حيث وصلت سرعة إنشاء تطبيق MVP إلى أدنى مستوياتها على الإطلاق.

ما هو نموذج GLM-5 AI؟

يقع GLM-5، النموذج الأساسي الرائد لشركة Zhipu AI، في مركز هذا التطور السريع. إنها قفزة كبيرة في تقدم مساعدي الذكاء الاصطناعي التقليديين ذوي قدرات البرمجة. تم تصميم GLM-5 فيما يسمى بالهندسة الوكيلية. وهذا يعني أنه كيان ذاتي القيادة قادر على فهم الأهداف عالية المستوى، وتصميم إجراءات متعددة الأوجه، وكتابة التعليمات البرمجية، وحل المشكلات بنفسه.

تم تصميم GLM-5 للتعامل مع دورة حياة تطوير البرامج الكاملة. بعد تدريبه على كميات هائلة من المعرفة البرمجية والهندسية، يمكنه إنشاء هياكل المشروع وإدارة قواعد البيانات وبناء واجهات برمجة التطبيقات وواجهات المستخدم. إن قدرته على حل المشكلات تجعله شريكًا قويًا للمطورين الذين يتطلعون إلى التحرك بشكل أسرع. وعلى منصة Z.ai، يعمل داخل بيئة متكاملة مع إمكانية الوصول إلى نظام الملفات والمحطة الطرفية والمحرر، مما يسمح له بتنفيذ المهام بسلاسة من تلقاء نفسه.

بناء وكيل إنتاجية شخصية باستخدام GLM 5

سنقوم ببناء تطبيق تم نشره بالكامل باستخدام Vibe Coding باستخدام منصة Z.ai فقط. لذلك، نتوجه إلى https://chat.z.ai/ ونختار طراز GLM 5 من الأعلى. قم أيضًا بتمكين وضع “الوكيل” حتى يتمكن من إنشاء ملفات باستخدام Terminal in Cloud.

الخطوة الأولى: العصف الذهني على التطبيق

بدأ المشروع بموجه بسيط وعالي المستوى: “قم أولاً بالعصف الذهني حول وكيل الإنتاجية الشخصية. ثم قم ببناء نسخة MVP من ذلك.”

وكانت هذه بداية العملية. لم يبدأ نموذج GLM-5 AI في كتابة التعليمات البرمجية. أول شيء تمكنت من إنتاجه هو خطة منظمة. بناءً على هذه الخطة، تم تحديد الفكرة الرئيسية، وطرح الأفكار حول أهم الجوانب، وتم تحديد نطاق تطبيق MVP. يمكن أيضًا أن يُطلب من GLM 5 تبادل الأفكار ثم في الموجه الثاني لتطوير MVP. ومع ذلك، فقد حاولنا تقييم الوظائف الفعالة لـGLM 5. وهكذا قمنا بمهمتين مركبتين في موجه واحد.

أدى إخراج الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء ميزات في فئات عقلانية. وكانت هذه إدارة المهام وإدارة الوقت والتحليلات. وبناء على ذلك، اختار مجموعة ضيقة إلى الحد الأدنى من المنتج القابل للتطبيق. هذه إحدى مراحل التخطيط لتطوير الذكاء الاصطناعي الوكيل. فهو يتأكد من أن المنتج النهائي يتماشى مع الرؤية الأصلية ويتم كتابة أي رمز.

عملية البناء وعقبة غير متوقعة

بدأ GLM-5 مرحلة التطوير بالموافقة على الخطة. بدأ الأمر بتطوير هيكل المشروع وتحديد مخطط قاعدة البيانات. تم ذلك بطريقة شفافة حيث يتم إنشاء كل ملف وتحريره في المحرر المتكامل. كان النموذج يهدف إلى تنفيذ الواجهة الخلفية تليها واجهة المستخدم.

لكن التنمية لا تسير على الإطلاق في خط مستقيم. حدث خطأ أثناء العملية. كانت هناك رسالة نهائية تفيد بوجود خطأ في انحراف مخطط قاعدة بيانات Prisma. فشلت قاعدة بيانات القرص في مطابقة تاريخ ترحيل النموذج. هذه مشكلة يومية في تطور العالم الحقيقي. لقد كانت تجربة حقيقية لبراعة الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات.

الاسترداد الذكي

توقفت عملية الإنشاء مؤقتًا. تم تقديم مطالبة متابعة بسيطة:

“ماذا حدث يرجى مواصلة البناء”

قام نموذج الذكاء الاصطناعي GLM-5 بتحليل رسالة الخطأ. لقد أدركت بحق ضرورة إعادة فرز قاعدة البيانات ونقل هذا الإجراء. ثم انتقل بعد ذلك إلى عملية البناء دون أي تدخل بشري إضافي.

يُظهر هذا المشهد تقدمًا كبيرًا في تطوير الذكاء الاصطناعي الوكيل. لم يفشل النموذج مطلقًا، ولكنه أدرك حالة الخطأ ونفذ الحل. بعد إعادة تعيين قاعدة البيانات، قامت بإنشاء مسارات واجهة برمجة التطبيقات (API) بطريقة منتظمة، وطورت لوحة المعلومات الرئيسية، وحدثت التخطيط، بل وصممت شعارًا للتطبيق ذاتيًا.

المنتج النهائي: MVP المنتشر

تمت تعبئة طلب MVP واستغرق ما يقرب من خمس دقائق منذ المطالبة الأولى. وكانت النتيجة النهائية عامل إنتاجية عالمي للفرد. وقد تميز بلوحة تحكم أنيقة وإدارة مهام ذكية تحتوي على واجهة لغة طبيعية ومؤقت بومودورو ومستشار الذكاء الاصطناعي.

يحتوي التطبيق على ميزات تقدمية تم النص عليها في مرحلة العصف الذهني. على سبيل المثال، تم تعيين أولوية أعلى للمهام العاجلة. كان من الممكن إضافة علامات التصنيف مثل #work لوضع علامة على المهام تلقائيًا. لقد أظهرت العملية برمتها، بدءًا من مجرد فكرة وصولاً إلى تطبيق ويب فعال ومتكامل، وتيرة غير مسبوقة من التطور. توفر منصة Z.human البيئة المتكاملة المطلوبة لسير العمل السلس هذا.

نشر التطبيق

تجعل منصة Z.ai النشر أمرًا بسيطًا للغاية. بعد إنشاء الذكاء الاصطناعي، لا يجب الاحتفاظ بملفات تكوين معقدة أو نصوص برمجية. الشيء الوحيد الذي عليك القيام به لنشر التطبيق هو الضغط على زر “نشر” في الزاوية اليمنى العليا من الواجهة. هذا الإجراء وحده سوف يعتني بالنشر بأكمله. في غضون ثوانٍ قليلة، ستظهر لك نافذة منبثقة تحتوي على عنوان URL فريد جديد، وهذا يزيد من إتاحة تطبيقك على الفور على الإنترنت.

وصلة: https://p1veh1snza30-d.space.z.ai/

اختبار التطبيق

تم إطلاق التطبيق، والآن حان الوقت لاختبار الوظائف الرئيسية. ال مهمة إضافة سريعة كانت وظيفية أيضًا. البحث عن عملاء الذكاء الاصطناعي فتح مهمة جديدة بشكل عاجل واستخدم علامة الأولوية Urgent، والتي كانت مناسبة لأنه تمت كتابتها بالكلمة الرئيسية الصحيحة كلغة طبيعية. تم أيضًا تقديم مهمة أخرى تسمى إكمال المهام، والتي يتم عرضها بأولوية افتراضية واسطة.

كان مؤقت التركيز مفيدًا أيضًا. عندما بدأ مؤقت بومودورو لمدة 25 دقيقة بالنقر فوق يبدأ الزر، بدأ العد التنازلي كما هو متوقع.

وكان أفضل اختبار هو “مساعد الذكاء الاصطناعي”. ردًا على السؤال، أظهرت المساعدة الوعي الفعلي بالسياق عندما أجابت، هل ستساعدني في أداء مهامي؟ وكان محددًا جدًا في تعداد المهمتين المعلقتين مع أولوياتهما. ثم عرضت طوعًا المساعدة في منحهم أولوية أعلى أو تقسيمهم إلى خطوات أصغر تعرض الجانب الذكي والمفيد الذي كان في الخطة الأصلية.

خاتمة

إن دورة التطوير التي تستغرق خمس دقائق ليست مجرد شيء جديد ولكنها مؤشر لمرحلة جديدة في تطوير البرمجيات. وهذا تقدير واقعي (وربما متحفظ)، يعتمد على تجربة GLM-5. تتمتع هذه الأدوات أيضًا بميزة أتمتة العمل الشاق للتعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء والنشر، مما يسمح للمطورين البشريين بالتركيز على القيام بما هو مهم. لا تهدف البرامج إلى استبدال مطوري البرامج، بل تهدف إلى تمكينهم بمساعدة الذكاء الاصطناعي القوية للغاية.

الأسئلة المتداولة