دليل للترميز الوكيل

يقدم إعلان Mistral AI الأخير DevStral 2 (123B معلمات)، وDevStral Small 2 (24B)، وMistral Vibe CLI، وهو مساعد ترميز طرفي أصلي مصمم لمهام الترميز الوكيل. كلا النموذجين مفتوحان المصدر بالكامل ومضبوطان لسير عمل الإنتاج، في حين أن Vibe CLI الجديد يوفر التحرير المدرك للمشروع والبحث عن التعليمات البرمجية والتحكم في الإصدار والتنفيذ مباشرة في الجهاز.

تهدف هذه التحديثات معًا إلى تسريع سير عمل المطورين من خلال إجراء إعادة هيكلة التعليمات البرمجية على نطاق واسع، وإصلاحات الأخطاء، وتطوير الميزات بشكل أكثر آلية، وفي هذا الدليل سنحدد القدرات التقنية لكل أداة ونقدم أمثلة عملية للبدء.

ما هو ديفسترال 2؟

DevStral 2 عبارة عن محول كثيف يبلغ 123 مليار معلمة مصمم خصيصًا لوكلاء هندسة البرمجيات. ويتميز بنافذة سياق مكونة من 256 ألف رمز، مما يتيح له تحليل مستودعات التعليمات البرمجية بأكملها مرة واحدة. على الرغم من حجمه، فهو أصغر بكثير من النماذج المنافسة: على سبيل المثال، DevStral 2 أصغر بمقدار 5 مرات من DeepSeek v3.2 وأصغر بمقدار 8 مرات من Kimi K2 ولكنه يطابق أدائه أو يفوقه. هذا الاكتناز يجعل DevStral 2 عمليًا للنشر في المؤسسات.

الميزات الرئيسية لـ DevStral 2

تشمل الميزات التقنية الرئيسية لـ DevStral 2 ما يلي:

• أداء ترميز SOTA: حصل على 72.2% في اختبار SWE-bench الذي تم التحقق منه، مما يجعله واحدًا من أقوى النماذج ذات الوزن المفتوح للبرمجة.
• التعامل مع السياق الكبير: باستخدام 256 ألف رمز مميز، يمكنه تتبع السياق على مستوى البنية عبر العديد من الملفات.
• سير العمل الوكيل: تم تصميم DevStral 2 “لاستكشاف قواعد التعليمات البرمجية وتنظيم التغييرات عبر ملفات متعددة”، ويمكنه اكتشاف حالات الفشل وإعادة المحاولة باستخدام التصحيحات والتعامل مع مهام مثل إعادة هيكلة الملفات المتعددة وإصلاح الأخطاء وتحديث التعليمات البرمجية القديمة.

تعني هذه القدرات أن DevStral 2 ليس مجرد نموذج قوي لإكمال التعليمات البرمجية، ولكنه مساعد تشفير حقيقي يحافظ على الحالة عبر المشروع بأكمله. بالنسبة للمطورين، يُترجم هذا إلى تغييرات تلقائية أسرع وأكثر موثوقية: على سبيل المثال، يمكن لـ DevStral 2 فهم بنية ملف المشروع وتبعياته، واقتراح تعديلات التعليمات البرمجية عبر العديد من الوحدات، وحتى تطبيق الإصلاحات بشكل متكرر في حالة فشل الاختبارات.

يمكنك معرفة المزيد حول أسعار DevStral 2 من صفحتهم الرسمية.

الإعداد لـ DevStral 2

1. قم بالتسجيل أو تسجيل الدخول إلى منصة ميسترال عبر https://v2.auth.mistral.ai/login.
2. أنشئ مؤسستك بإعطاء اسم مناسب.
3. انتقل إلى قسم API Keys في الشريط الجانبي واختر الخطة المناسبة.

4. بمجرد تنشيط الخطة، قم بإنشاء مفتاح API.

التدريب العملي: DevStral 2

المهمة 1: الاتصال بـ DevStral 2 عبر واجهة برمجة التطبيقات Mistral (Python SDK)

استخدم SDK الرسمي الخاص بـ Mistral لإرسال طلبات الترميز. على سبيل المثال، إذا كنت تريد أن يقوم DevStral 2 بإعادة وظيفة Python للحصول على سرعة أفضل، فيمكنك كتابة:

!pip install mistralai 

from mistralai import Mistral 
import os
from getpass import getpass 

api_key = getpass("Enter your Mistral API Key: ") 

client = Mistral(api_key=api_key) 
response = client.chat.complete( 

model="devstral-2512", # correct model name 
messages=( 

{"role": "system", "content": "You are a Python code assistant."}, 
{"role": "user", "content": ( 
"Refactor the following function to improve performance:\n" 
"```python\ndef compute_numbers(n):\n" 
" result = ()\n" 
" for i in range(n):\n" 
" if i % 100 == 0:\n" 
" result.append(i**2)\n" 
" return result\n```" 
)} 
) 
) 

print(response.choices(0).message.content)

يتم تقديم الطلب إلى DevStral 2 لجعل وظيفة الحلقة أسرع. سوف يقوم الذكاء الاصطناعي بفحص الوظيفة وتقديم نسخة معدلة (على سبيل المثال، التوصية باستخدام عمليات فهم القائمة أو المكتبات الموجهة). على الرغم من أن Python SDK تسهل التفاعل مع النموذج، إلا أنه يمكنك أيضًا اختيار تقديم طلبات HTTP للوصول المباشر إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) إذا كان هذا هو اختيارك.

المهمة 2: معانقة وجه المحولات باستخدام DevStral 2

يتوفر لدى Hugging Face أوزان DevStral 2 مما يعني أنه من الممكن تشغيل النموذج محليًا (إذا كان جهازك جيدًا بما يكفي) باستخدام Transformers مكتبة. فقط لإعطاء مثال:

!pip install transformers # make sure you have transformers installed 

# optionally: pip install git+https://github.com/huggingface/transformers if using bleeding-edge 
from transformers import MistralForCausalLM, MistralCommonBackend 
import torch 

model_id = "mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512" 

# Load tokenizer and model 
tokenizer = MistralCommonBackend.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) 
model = MistralForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True) 

# Optionally, set dtype for better memory usage (e.g. bfloat16 or float16) if you have GPU 
model = model.to(torch.bfloat16) 

prompt = ( 
"Write a function to merge two sorted lists of integers into one sorted list:\n" 
"```python\n" 
"# Input: list1 and list2, both sorted\n"
"```" 
) 

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) 
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) 

print(tokenizer.decode(outputs(0), skip_special_tokens=True))

يستخدم مقتطف الكود المعروض نموذج “DevStral 2 Instruct” لإنتاج دالة Python كاملة مشابهة للكود السابق.

ما هو DevStral Small 2؟

يقدم DevStral Small 2 نفس مبادئ التصميم لنموذج أصغر بكثير. يحتوي على 24 مليار معلمة ونفس نافذة السياق 256 كيلو بايت ولكنه بحجم مناسب للتشغيل على وحدة معالجة رسومات واحدة أو حتى وحدة معالجة مركزية استهلاكية متطورة.

الميزات الرئيسية لـ DevStral Small 2

تتضمن السمات الرئيسية لبرنامج DevStral Small 2 ما يلي:

• خفيفة ومحلية: عند 24B من المعلمات، تم تحسين DevStral Small 2 للاستخدام داخل مقر العمل. تشير ميسترال إلى أنه يمكن تشغيلها على وحدة معالجة رسومات RTX 4090 واحدة أو جهاز Mac مزود بذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 32 جيجابايت. وهذا يعني أن المطورين يمكنهم التكرار محليًا دون الحاجة إلى مجموعة مركز بيانات.
• الأداء العالي: لقد حصل على 68.0% في اختبار SWE-bench Verified، مما يضعه على قدم المساواة مع الموديلات التي يصل حجمها إلى 5 أضعاف حجمها. من الناحية العملية، يعني هذا أن Small 2 يمكنه التعامل مع مهام التعليمات البرمجية المعقدة تقريبًا بالإضافة إلى النماذج الأكبر للعديد من حالات الاستخدام.
• دعم متعدد الوسائط: يضيف DevStral Small 2 إمكانات الرؤية، بحيث يمكنه تحليل الصور أو لقطات الشاشة في المطالبات. على سبيل المثال، يمكنك إطعامه رسمًا تخطيطيًا أو نموذجًا بالحجم الطبيعي لواجهة المستخدم ومطالبته بإنشاء التعليمات البرمجية المقابلة. وهذا يجعل من الممكن بناء عوامل ترميز متعددة الوسائط تتعامل مع كل من التعليمات البرمجية والتحف المرئية.
• ترخيص أباتشي 2.0 المفتوح: تم إصدار DevStral Small 2 ضمن Apache 2.0، وهو مجاني للاستخدام التجاري وغير التجاري.

من وجهة نظر المطور، يتيح DevStral Small 2 إنشاء نماذج أولية سريعة والخصوصية على الجهاز. نظرًا لأن الاستدلال سريع (حتى عند تشغيله على وحدة المعالجة المركزية)، فإنك تحصل على حلقات ردود فعل ضيقة عند اختبار التغييرات. وبما أن وقت التشغيل محلي، فلن تضطر التعليمات البرمجية الحساسة أبدًا إلى مغادرة البنية التحتية الخاصة بك.

التدريب العملي: DevStral Small 2

المهمة: الاتصال بـ DevStral Small 2 عبر واجهة برمجة التطبيقات Mistral

تمامًا مثل DevStral 2، فإن صغير النموذج متاح عبر Mistral API. في Python SDK، يمكنك القيام بما يلي:

!pip install mistralai 

from mistralai import Mistral 
import os 
from getpass import getpass 

api_key = getpass("Enter your Mistral API Key: ") 

client = Mistral(api_key=api_key) 
response = client.chat.complete( 
model="devstral-small-2507", # updated valid model name 
messages=( 
{"role": "system", "content": "You are a Python code assistant."}, 
{"role": "user", "content": ( 
"Write a clean and efficient Python function to find the first " 
"non-repeating character in a string. Return None if no such " 
"character exists." 
)} 
) 
) 

print(response.choices(0).message.content)

الإخراج:

ما هو ميسترال فايب CLI؟

Mistral Vibe CLI عبارة عن واجهة سطر أوامر مفتوحة المصدر ومبنية على Python والتي تحول DevStral إلى وكيل يعمل في المحطة الطرفية الخاصة بك. يوفر واجهة دردشة تحادثية تفهم مشروعك بالكامل. يقوم Vibe تلقائيًا بفحص دليل مشروعك وحالة Git لإنشاء السياق.

يمكنك الرجوع إلى الملفات باستخدام @autocompletionوتنفيذ أوامر الصدفة باستخدام علامة التعجب (!) واستخدام أوامر الشرطة المائلة ( /config, /themeالخ) لضبط الإعدادات. لأن Vibe يمكنها “uافهم قاعدة التعليمات البرمجية بالكامل وليس فقط الملف الذي تقوم بتحريره“، فهو يمكّن من التفكير على مستوى البنية (على سبيل المثال، اقتراح تغييرات متسقة عبر الوحدات).

الميزات الرئيسية لميسترال فايب CLI

الخصائص الرئيسية لـ Vibe CLI هي التالية:

• الدردشة التفاعلية مع الأدوات: يسمح لك Vibe بإعطائه مطالبة تشبه الدردشة حيث يتم إصدار طلبات اللغة الطبيعية. ومع ذلك، فهو يحتوي على مجموعة متنوعة من الأدوات لقراءة وكتابة الملفات والبحث عن التعليمات البرمجية (grep)، والتحكم في الإصدار، وتشغيل أوامر shell. على سبيل المثال، يمكنه قراءة ملف بامتداد read_file الأمر، قم بتطبيق التصحيح عن طريق كتابته إلى الملف بالملحق write_file الأمر، ابحث عن الريبو باستخدام grep، وما إلى ذلك.
• السياق الواعي بالمشروع: يحتفظ Vibe، افتراضيًا، بفهرسة الريبو لضمان تقديم أي استعلام من خلال بنية المشروع الكاملة وسجل Git. لا تحتاج إلى توجيهه إلى الملفات يدويًا، بل فقط قل “تحديث رمز المصادقة” وسيتحقق من الوحدات ذات الصلة.
• المراجع الذكية: يمكن الإشارة إلى ملفات محددة (مع الإكمال التلقائي) باستخدام @المسار/إلى/الملف في المطالبات، ويمكن تنفيذ الأوامر مباشرةً باستخدام !ls أو بادئات Shell الأخرى. علاوة على ذلك، فإن الأوامر المضمنة (على سبيل المثال /config) يمكن استخدامها من خلال /slash. يؤدي هذا إلى تجربة واجهة سطر الأوامر (CLI) سلسة، مكتملة بالتاريخ المستمر وحتى تخصيص السمة.
• البرمجة النصية والأذونات: يقدم Vibe الوضع غير التفاعلي (من خلال --prompt أو الأنابيب) لكتابة المهام الدفعية للبرمجة النصية. يمكنك إنشاء ملف config.toml لتعيين النماذج الافتراضية (على سبيل المثال، الإشارة إلى DevStral 2 عبر واجهة برمجة التطبيقات)، والتبديل --auto-approve تشغيل أو إيقاف تشغيل الأداة، والحد من العمليات المحفوفة بالمخاطر في اتفاقيات إعادة الشراء الحساسة.

الإعداد لميسترال فيبي CLI

1. يمكنك تثبيت Mistral Vibe CLI باستخدام أحد الأوامر التالية:

uv tool install mistral-vibe

أو

curl -LsSf https://mistral.ai/vibe/install.sh | sh 

أو

pip install mistral-vibe 

2. لتشغيل واجهة سطر الأوامر (CLI)، انتقل إلى دليل مشروعك ثم قم بتشغيل الأمر التالي:

Vibe 

3. في حال كنت تستخدم Vibe لأول مرة، فسوف يقوم بما يلي:

• قم بإنشاء ملف تكوين محدد مسبقًا باسم config.toml الموجود في ~/.فيبي/.
• اطلب منك إدخال مفتاح API الخاص بك إذا لم يتم إعداده بعد، وفي هذه الحالة، يمكنك الرجوع إلى هذه الخطوات لتسجيل حساب والحصول على مفتاح API.
• قم بتخزين مفتاح API في ~/.vibe/.env للمستقبل.

التدريب العملي: ميسترال فيبي CLI

المهمة: تشغيل Vibe في الوضع البرنامجي والبرمجي

اِسْتَدْعَى: vibe "Write a Python function to reverse a linked list"

المطالبة بوضع برمجي:

vibe -p "Generate a SQL schema for an employee database"

وكان الرد مرضيا.

خاتمة

يدفع كل من DevStral 2، ومتغيره الأصغر حجمًا، وMistral Vibe CLI، بقوة نحو وكلاء الترميز المستقلين، مما يمنح المطورين تكرارًا أسرع، ورؤية أفضل للتعليمات البرمجية، وتكاليف حوسبة أقل. يتعامل DevStral 2 مع عمل التعليمات البرمجية متعددة الملفات على نطاق واسع، ويقدم DevStral Small 2 سلوكًا مشابهًا للإعدادات المحلية، ويجعل Vibe CLI كلا النموذجين قابلين للاستخدام مباشرة من جهازك الطرفي باستخدام أدوات ذكية واعية بالسياق.

لتجربتها، احصل على مفتاح Mistral API، واختبر النماذج من خلال API أو Hugging Face، واتبع الإعدادات الموصى بها في المستندات. سواء كنت تقوم ببناء روبوتات برمجية، أو تشديد CI، أو تسريع عملية الترميز اليومي، فإن هذه الأدوات توفر مدخلاً عمليًا إلى التطوير المعتمد على الذكاء الاصطناعي. في حين أن سلسلة نماذج DevStral 2 تتنافس في مسابقة LLM الموجودة هناك، فإن Mistral Vibe CLI موجود لتقديم بديل لبدائل CLI الأخرى المتوفرة.

الأسئلة المتداولة