منصة DeepCode مفتوحة المصدر: تحويل الأبحاث والوثائق إلى أكواد جاهزة للإنتاج

تُحدث أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدمة ثورة في طريقة تحويل الباحثين والمهندسين للأفكار الأكاديمية الرائدة إلى تطبيقات عملية قوية. يقدم باحثون من جامعة هونغ كونغ منصة DeepCode، وهي نموذج برمجي ” مفتوح ووكيل ” يستخدم أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة الوكلاء لأتمتة عمليات البرمجة بدءًا من تفسير الأوراق البحثية ووصولاً إلى قواعد أكواد جاهزة للإنتاج.

ما هي منصة DeepCode؟

DeepCode هي منصة برمجة مفتوحة المصدر مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مصممة لأتمتة تطوير البرمجيات من خلال تنظيم مجموعة من الوكلاء المتخصصين. يمكنها معالجة مدخلات متنوعة، بما في ذلك الأوراق البحثية، والوثائق التقنية، والمواصفات بلغة سهلة، و عناوين URL، وتحويلها مباشرةً إلى أكواد جودة إنتاج، بما في ذلك التطبيقات الكاملة مع الواجهة الخلفية، والواجهة الأمامية، والوثائق، واختبارات الأتمتة.

الميزات الرئيسية لمنصة DeepCode:

• Paper2Code: تحويل خوارزميات البحث المعقدة والمفاهيم الأكاديمية تلقائيًا إلى تنفيذ عالي الجودة وقابل للتكرار. تستهدف هذه الميزة إحدى أكثر الجوانب استهلاكًا للوقت في أبحاث الذكاء الاصطناعي والتقنية: الترجمة اليدوية للأوراق البحثية إلى أكواد وظيفية.
• Text2Web: إنشاء واجهات ويب جذابة ووظيفية بالكامل من خلال وصف نصي بسيط، مما يسرع من عملية إنشاء النماذج الأولية للواجهة الأمامية.
• Text2Backend: تحويل متطلبات النص إلى كود خلفي فعال وقابل للتطوير، مما يُسهل تطوير جانب الخادم من أجل التكرار السريع.
• أتمتة ضمان الجودة: إجراء تحليل ثابت متكامل، وإنشاء اختبارات وحدة، وصياغة وثائق للتحقق الشامل من الكود.

البنية متعددة الوكلاء في DeepCode:

تعتمد DeepCode على نظام متعدد الوكلاء معقد. تشمل الوكلاء الرئيسيين:

• وكيل التنسيق المركزي: يقود تنفيذ سير العمل، ويتخذ القرارات عالية المستوى، وينسق توزيع المهام.
• وكيل فهم الهدف: يحلل متطلبات المستخدم – سواء كانت غامضة أو تقنية – إلى مواصفات منظمة وقابلة للتنفيذ.
• وكيل تحليل الوثائق: يفك شفرة الوثائق التقنية والأوراق البحثية لاستخراج الخوارزميات، وتفاصيل التنفيذ، وتكوينات التجارب.
• وكلاء تخطيط الكود واستخراج المراجع: تحليل حزم التقنيات، والبحث في المستودعات عن المكونات القابلة لإعادة الاستخدام، وتحسين تصميم البنية.
• وكيل توليد الكود: يُولّد مخرجات سير العمل إلى كود قابل للتنفيذ، وعناصر واجهة المستخدم، ونقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات، والمخططات، والعمليات الكاملة.

كل وكيل متخصص في جانب من جوانب دورة حياة البرمجة، ولكن مجتمعة، يوفر النظام خط أنابيب أتمتة شاملاً وواعيًا بالسياق – من تحليل المتطلبات إلى تسليم الكود.

التفاصيل التقنية لمنصة DeepCode:

يقدم خط أنابيب DeepCode الوكيل العديد من الإمكانيات المتقدمة:

• خط أنابيب البحث إلى الإنتاج: يستخدم تحليلًا متعدد الوسائط للوثائق لاستخراج الخوارزميات والنماذج الرياضية من الأوراق، مع التركيز على التكرار والدقة في البحث الأصلي.
• توليد كود واعي بالسياق: يستخدم نماذج لغوية مُحسّنة للحفاظ على اتساق البنية، وتحسين أنماط الكود التي لوحظت في المستودعات الكبيرة.
• إنشاء النماذج الأولية تلقائيًا: إنتاج هياكل تطبيقات كاملة – قواعد البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، والواجهات – باستخدام تحليل التبعيات لهياكل برمجيات قابلة للتطوير.
• توليد مدعوم بالاسترجاع (CodeRAG): دمج التحليل الدلالي والتحليل القائم على الرسوم البيانية للتبعيات لاختيار المكتبات المثالية واستراتيجية التنفيذ.

مثال على سير العمل:

المدخل: يقدم المستخدم ورقة بحثية، أو متطلبات تقنية، أو مواصفات مشروع (PDF/نص/URL).

المعالجة: يقوم وكيل التنسيق في DeepCode بتحليل المتطلبات، ويقوم وكلاء تحليل الوثائق باستخراج الخوارزميات والمواصفات، ويقوم عمال مناجم المراجع بالبحث عن المكتبات، ويختار وكيل التخطيط البنية.

توليد الكود: ينتج وكيل توليد الكود كودًا قابلًا للتنفيذ، وأطقم اختبار، ووثائق.

التحقق: تقوم وكلاء أتمتة ضمان الجودة باختبار والتحقق من الكود قبل تقديم المخرجات النهائية.

التأثير في العالم الحقيقي:

تُعالج DeepCode بشكل مباشر الاختناقات الرئيسية في تطوير الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، وتطوير البرمجيات الأكاديمية:

• تسريع تنفيذ البحث: يمكن للباحثين الانتقال من المفاهيم النظرية إلى نماذج أولية عاملة في ساعات بدلاً من أسابيع أو أشهر.
• توحيد التكرار: تعمل عملية استخراج الكود تلقائيًا من الأوراق على تحسين التكرار وتسريع عملية مراجعة الأقران وجهود العلم المفتوح.
• زيادة إنتاجية المطورين: من خلال معالجة المهام المتكررة والمعقدة للترجمة، تُحرر DeepCode المطورين للتركيز على الابتكار بدلاً من البرمجة الروتينية.

كيفية استخدام DeepCode:

DeepCode متاحة عبر PyPI أو التثبيت من المصدر، وتدعم واجهات سطر الأوامر وواجهات الويب القائمة على Streamlit:

• عبر pip: pip install deepcode-hku
• واجهة الويب: قم بتشغيل deepcode لبدء لوحة معلومات مرئية محليًا.
• البحث ومعالجة الوثائق القابلة للتكوين: تدعم خوادم بحث Brave و Bocha-MCP مع مفاتيح API، وتتميز بتجزئة وثائق قوية للتعامل مع الأوراق التقنية الكبيرة.

الخلاصة:

تُجسّد DeepCode الجيل التالي من التطوير الوكيل: ترجمة تكيفية وذكية وأوتوماتيكية بالكامل للمعرفة التقنية إلى برامج عاملة. سواء كنت باحثًا في مجال الذكاء الاصطناعي، أو أكاديميًا، أو مطورًا، يمكن أن تساعدك DeepCode في تحويل سير عملك من الفكرة إلى التنفيذ – مع مزايا إضافية تتمثل في التكرار، وإنشاء النماذج الأولية السريعة، وضمان الجودة المبسطة.

رابط صفحة GitHub

المصدر: MarkTechPost