ما المقصود بإعادة هيكلة التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

تستخدم إعادة هيكلة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي لأتمتة عملية إعادة هيكلة الكود. وتعتمد هذه العملية على تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتعديل البنية الداخلية للتعليمات البرمجية للبرمجيات، مع الحفاظ على السلوك الخارجي أو الوظائف كما هي دون تغيير.

تُعد إعادة هيكلة التعليمات البرمجية جزءًا أساسيًا من عملية تطوير البرمجيات، إذ تساعد على تقليل الدين التقني من خلال إدخال تحسينات على التعليمات البرمجية تُحسّن الأداء، وتزيد قابلية القراءة، وتعزز سهولة الصيانة. وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تصبح إعادة الهيكلة أكثر كفاءة.

تعتمد إعادة هيكلة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). وقد دُرِّبت هذه النماذج اللغوية الكبيرة على قواعد تعليمات برمجية ضخمة، مما أتاح لها تعلّم بنية التعليمات البرمجية في لغات برمجة مختلفة. وبعد ذلك، يمكن ضبط النماذج اللغوية الكبيرة المتخصصة في التعليمات البرمجية بدقة لاستخدامها في حالات مثل توليد التعليمات البرمجية، وتصحيح الأخطاء، وتحديث التعليمات البرمجية القديمة، وإعادة هيكلة التعليمات البرمجية.

تستخدم كثير من أدوات الذكاء الاصطناعي أحد هذه المفاهيم أو مزيجًا منها لإعادة هيكلة التعليمات البرمجية:

• مطابقة الأنماط المعجمية

• شجرة البنية المجردة

• الشجرة الدلالية دون فقدان

• تعزيز التعلم

نماذج الذكاء الاصطناعي قد تتعامل مع التعليمات البرمجية على أنها تسلسل من الرموز المميزة، فتطبق مطابقة الأنماط المعجمية لرصد أوجه القصور الشائعة، واستشعار مؤشرات ضعف التصميم في التعليمات البرمجية، أو ما يُعرف باسم "code smells"، مثل العبارات الشرطية المعقدة، والدوال المكررة، والوحدات الأحادية الضخمة، والطرق البرمجية الطويلة أكثر من اللازم، أو أسماء المتغيرات غير الواضحة. استنادا إلى هذه الأنماط المعترف بها، توصي النماذج بتحويل إعادة هيكلة في الوقت الفعلي، مثلextract function لتقسيم دالة ضخمة إلى مقتطفات أصغر، move method لنقل دالة فرعية من فئة فرعية إلى فئة فائقة لإعادة الاستخدام وتقليل تكرار التعليمات البرمجية، وذلكrename variable لأسماء المتغيرات الوصفية أكثر.

قد تختار بعض أنظمة إعادة هيكلة التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تمثيل التعليمات البرمجية المصدرية في صورة شجرة بنية مجردة، أو AST، تلتقط التسلسل الهرمي للتعليمات البرمجية من حيث البنية والصياغة. وتحلّل هذه الأنظمة التعليمات البرمجية الحالية وتحولها إلى AST، ثم تعالج AST مسبقًا لتحويلها إلى بيانات تسلسلية أو بنيوية، وترمّز هذه البيانات في تضمينات متجهية تستطيع الشبكات العصبية معالجتها.¹

بعد ذلك، تعالج النماذج أشجار AST وتطبّق تحويلات إعادة الهيكلة التي تؤدي إلى حالة جديدة للتعليمات البرمجية. ويجب أن تظل هذه الحالة الجديدة للتعليمات البرمجية قابلة للتجميع والتشغيل على نحو صحيح، مع الحفاظ على السلوكيات المتوقعة والبنية المنطقية لقاعدة التعليمات البرمجية بأكملها.

يستخدم بعض مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي الآخرين الأشجار الدلالية دون فقدان (LSTs). وتحافظ الأشجار الدلالية دون فقدان على تنسيق النمط البرمجي، وتتضمن معلومات النوع لكل عنصر من عناصر التعليمات البرمجية.² ويتيح هذا الإسناد للأنواع إجراء عمليات بحث دلالية أكثر أمانًا في التعليمات البرمجية، إذ تتجاوز هذه العمليات مستوى الصياغة إلى مستوى المعنى، كما يتيح ترقية الاعتماديات وترحيل أطر العمل بأمان أكبر.³

تدرّب خوارزميات التعلم المعزّز نماذج التعلم الآلي على اتخاذ الإجراءات التي تحقق أكبر مكافأة. وفي حالة إعادة هيكلة التعليمات البرمجية، تتعلم النماذج أي تحويلات لإعادة الهيكلة تؤدي إلى نتائج أفضل، وذلك من خلال مقاييس مثل زمن تنفيذ أسرع، أو عدد أكبر من اختبارات الوحدة واختبارات التكامل المجتازة، أو زيادة تغطية الاختبارات. وتأخذ النماذج أيضًا تعليقات المطورين في الاعتبار، فتتعلم متى يقبل مطورو البرمجيات اقتراحات إعادة هيكلة التعليمات البرمجية أو يرفضونها.

يمكن لفرق هندسة البرمجيات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في إعادة هيكلة التعليمات البرمجية تحقيق المزايا الآتية:

• تحسين جودة التعليمات البرمجية

• تحسين إنتاجية المطورين

• قابلية التوسع

• تسريع التنفيذ

قد تكون إعادة الهيكلة اليدوية عرضة للأخطاء، إذ قد تؤدي إلى إنشاء خطأ برمجي جديد أو إعادة ظهور خطأ موجود. ويساعد استخدام الذكاء الاصطناعي على تقليل هذا الاحتمال، من خلال الحد من الأخطاء البرمجية أثناء عملية إعادة هيكلة التعليمات البرمجية، وترسيخ الاتساق في معايير البرمجة. بل إن بعض أنظمة إعادة الهيكلة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي توفر إمكانية التكامل مع مسارات CI/CD، مما يساعد على الحفاظ على جودة التعليمات البرمجية طوال دورة حياة تطوير البرمجيات.

يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بعمليات إعادة هيكلة روتينية ومتكررة نيابة عن المطورين، مما يتيح لهم التفرغ للتعامل مع مهام إعادة هيكلة التعليمات البرمجية الأكثر تعقيداً. ترتبط العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي أيضاً بسلاسة مع معظم بيئات التطوير المتكاملة (IDEs)، وذلك لضمان عدم تعطيل سير عمل تطوير البرمجيات.

قد تكون إعادة هيكلة التعليمات البرمجية مهمة صعبة، خصوصًا عند التعامل مع قواعد تعليمات برمجية كبيرة. وتساعد إعادة الهيكلة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على تبسيط هذه العملية من خلال وكلاء ذكاء اصطناعي مكلّفين بتنفيذ التغييرات على نطاق واسع.

قد تستغرق إعادة الهيكلة اليدوية ساعات، لا سيما في المشروعات ذات الاعتماديات المعقدة. ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تسريع إعادة الهيكلة من خلال تحليل التعليمات البرمجية وتوليد اقتراحات خلال ثوانٍ، مما يوفر ساعات ثمينة من وقت المطورين.

يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي تقنية قوية، لكنه لا يخلو من التحديات. وفيما يلي ما ينبغي للمؤسسات مراعاته عند استخدام الذكاء الاصطناعي في إعادة هيكلة التعليمات البرمجية:

• البدء على نطاق صغير

• التحقق والاختبار

• يبقى العنصر البشري ضروريًا

يمكن لفرق هندسة البرمجيات البدء باستخدام الذكاء الاصطناعي في تغييرات محدودة، مثل حذف التعليمات البرمجية غير المستخدمة أو إصلاح التنسيق. ويتيح هذا النطاق المحدود للمطورين تجربة أدوات إعادة الهيكلة بالذكاء الاصطناعي، مع احتفاظهم بالسيطرة على التعليمات البرمجية.

وجدت إحدى الدراسات أن الذكاء الاصطناعي الوكيل يتفوق في مهام إعادة الهيكلة منخفضة المستوى والموجّهة نحو الاتساق، بما في ذلك إعادة التسمية وتغييرات الأنواع. وأشارت الدراسة أيضًا إلى أن أدوات البرمجة القائمة على الوكلاء تعمل "كشركاء للتنظيف التدريجي"، لأنها تُنتج تحسينات بنيوية صغيرة لكنها ذات دلالة إحصائية، مثل تقليل حجم الفئة وتقليل تعقيدها.⁴

لا يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تحل محل خبرة المطوّر البشري وحُسن تقديره، ولذلك يجب على مهندسي البرمجيات مراجعة اقتراحات الذكاء الاصطناعي أو تحويلات إعادة الهيكلة التي يولّدها الذكاء الاصطناعي دائمًا للتأكد من دقتها. وبالإضافة إلى ذلك، يجب على المطورين إجراء اختبارات شاملة للتحقق من أن أي ميزة أو وظيفة متأثرة تعمل كما هو متوقع.

وفي الدراسة المذكورة سابقًا، وجد الباحثون أن سهولة الصيانة وقابلية القراءة هما الدافعان الرئيسيان لإعادة الهيكلة القائمة على الوكلاء، بينما يتناول المطورون البشريون في الغالب الاعتبارات المتعلقة بمستوى التصميم.⁴ وغالبًا ما تفتقر أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الوعي بالسياق، ولذلك تواجه صعوبة في المهام التي تنطوي على منطق معقد أو بنية متقدمة. وتظل إعادة الهيكلة عالية المستوى ضمن اختصاص المبرمجين البشريين، الذين يمكنهم بعد ذلك تفويض أعمال التنظيف الروتينية إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي.

يجب على المؤسسات أولًا اختيار الأداة الأنسب قبل اعتمادها. ومن العوامل التي ينبغي أخذها في الاعتبار القدرات التي تتوافق مع أهداف المشروع ومتطلباته، والتوافق مع مهام سير عمل التطوير لدى الفريق ومجموعة التقنيات المستخدمة، ونماذج التسعير التي تناسب ميزانيات الأعمال، إلى جانب عوامل أخرى.

إليك بعض تقنيات إعادة هيكلة التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للاختيار من بينها:

• النماذج اللغوية الكبيرة

• مساعدو البرمجة بالذكاء الاصطناعي

• أدوات البرمجة القائمة على الوكلاء

تشمل بعض الأمثلة الشائعة للنماذج اللغوية الكبيرة المتخصصة في التعليمات البرمجية، والتي يمكن استخدامها في إعادة الهيكلة، Google CodeGemma وMeta Code Llama وMistral Codestral. وتشمل نماذج التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر DeepSeek Coder وQwen3-Coder. أما النماذج اللغوية الكبيرة الأخرى التي ليست مخصصة للبرمجة وحدها، لكنها دُرّبت وحُسّنت لاستخدامات البرمجة، فتشمل أحدث إصدارات Claude Sonnet وOpus من Anthropic، وGemini من Google، وGPT من OpenAI.

قد تنظر فرق التطوير في ضبط هذه النماذج اللغوية الكبيرة بدقة على قواعد التعليمات البرمجية الخاصة بها، بما يسمح للنماذج بتقديم توصيات مخصّصة لإعادة الهيكلة. ومع ذلك، يجب على الفرق أيضًا التحقق من مزوّدي النماذج للتأكد من أن أي بيانات حساسة أو تعليمات برمجية مملوكة لها تظل خاصة وآمنة.

يمزج مساعدو البرمجة بالذكاء الاصطناعي بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة لمساعدة المطورين على إعادة هيكلة قواعد التعليمات البرمجية لديهم. وتدعم هذه الأدوات لغات البرمجة الرئيسية مثل Java وJavaScript وPython وTypeScript، كما تتكامل مع بيئات التطوير المتكاملة الشائعة، مثل Eclipse ومجموعة JetBrains وVisual Studio وVS Code. وتشمل أمثلة مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي Amazon Q Developer وCodeScene ACE وGemini Code Assist وGitHub Copilot وMistral Code وTabnine.

تمثل أدوات البرمجة القائمة على الوكلاء خطوة أكثر تقدمًا من مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي، إذ تستطيع إعادة هيكلة التعليمات البرمجية ذاتيًا. فعلى سبيل المثال، يتضمن IBM Bob وضعًا لمراجعة التعليمات البرمجية يتجاوز الفحص التنسيقي، ليحلل التعليمات البرمجية تحليلًا ساكنًا بحثًا عن الأخطاء المحتملة، ويفهم نية المطوّر، ويكشف المشكلات في وقت مبكر، ويوضح الأساس المنطقي لاقتراحاته. وتشمل وكلاء الذكاء الاصطناعي الأخرى المخصصة لإعادة الهيكلة Claude Code وModerne Moddy وQwen Code وRefact.ai.