هندسة السياق (Context Engineering): تحكم أكبر ونتائج أدق

هل سبق وأن طرحت سؤال على ChatGPT مثلا وفاجأك بجواب غير متوقع؟ السبب ليس دائما في ضعف قدراته، بل غالبا في غياب السياق المناسب. هنا يأتي دور Context Engineering، الذي يساعدنا على توجيه النماذج الكبيرة بوعي لتكون أكثر دقة واتساق.

ما هو Context Engineering؟

هندسة السياق تعني ببساطة فن إدارة كل ما يحيط بتفاعل الذكاء الاصطناعي مع المستخدم. فهي لا تقتصر على صياغة السؤال أو الطلب، بل تشمل توفير المعلومات المسبقة، القواعد، والبيانات التي تساعد النموذج على الفهم بشكل أدق. كلما كان السياق أوضح وأغنى، كانت الإجابات أكثر دقة وفائدة.

الفرق بين Context Engineering و Prompt Engineering

يكمن الفرق بين Prompt Engineering و Context Engineering في أن الأول يركز على صياغة التعليمات أو السؤال بشكل دقيق للحصول على استجابة أفضل، بينما الثاني يتجاوز حدود الطلب ليشمل إدارة كل ما يحيط بالتفاعل مثل المعلومات السابقة، البيانات المسترجعة، القواعد والذاكرة، مما يوفر سياق متكامل يساعد الذكاء الاصطناعي على تقديم نتائج أدق وأكثر موثوقية.

مكونات هندسة السياق

مكونات Context Engineering يمكن تلخيصها في عدة عناصر مترابطة تعمل معا لضبط تفاعل الذكاء الاصطناعي:

• الذاكرة: قصيرة الأمد لحفظ ما يجري في الحوار الحالي، وطويلة الأمد للاحتفاظ بالمعلومات السابقة أو تفضيلات المستخدم.
• استرجاع المعلومات: جلب بيانات أو وثائق من مصادر خارجية لدعم الإجابة.
• القواعد والتعليمات: تحديد أسلوب الرد، مستوى التفصيل، أو حدود الاستخدام.
• إدارة السياق: اختيار المعلومات الأكثر صلة ضمن نافذة السياق وتجنب الحشو.
• التخصيص: تكييف التفاعل مع المستخدم أو المجال المعين وفق احتياجات محددة.

هندسة السياق في البرمجة بالذكاء الاصطناعي

الفكرة ببساطة أن المبرمج لم يعد يكتفي بكتابة أوامر مباشرة للنموذج، بل صار بحاجة لتصميم السياق الذي يعمل داخله النظام. بحيث نحدد له ما يحتاج من بيانات وقواعد وذاكرة قبل أن يبدأ في إنتاج الكود. بهذه الطريقة نحصل على نتائج أكثر دقة، اتساق، وقابلية للاستخدام الفعلي.

وانطلاقا من النقطة هذه، تركيزنا سيكون حول كيف نوظف هندسة السياق في البرمجة بالذكاء الاصطناعي. سنستكشف كيف تتحول الأفكار إلى خطوات عملية تساعد المبرمج على بناء أنظمة أكثر ذكاء وموثوقية.

الفرق بين Context Engineering و Vibe Coding

يستخدم Vibe Coding لإنتاج الكود بسرعة عبر أوامر نصية طبيعية، وهو مثالي للنماذج الأولية لكنه محدود والنتائج لن تكون كما تتوقعها بالتدقيق. في المقابل، يعتمد Context Engineering على إدارة السياق المحيط بالنموذج من ذاكرة وقواعد وبيانات مسترجعة، ما يمنحه قدرة أكبر على إنتاج كود برمجي متسق وموثوق.

مثال حول Vibe Coding

تخيل مبرمج يفتح واحدة من أقوى أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي مثل أداة Cursor ويكتب جملة بسيطة: “صمم لي تطبيق أندرويد يعرض قائمة مهام مع خيار إضافة وحذف العناصر”. يقوم النموذج فورا بتوليد هيكل المشروع بأي لغة برمجية يراها مناسبة (في نظر الأداة) مع واجهة أساسية، دون أن يحدد المبرمج كل التفاصيل البرمجية، وهو مثال عملي على أسلوب Vibe Coding.

مثال Context Engineering

باستخدام Context Engineering، يبدأ المبرمج مع أداة Cursor تحديد سياق غني قبل الطلب، فيكتب:

“صمم تطبيق أندرويد لإدارة المهام باستخدام Kotlin مع معمارية MVVM. استعمل Room Database لتخزين البيانات للحرص على الاستمرارية، ولا تستخدم SharedPreferences لأنها محدودة ولا تدعم استعلامات معقدة. اعتمد Material Design Components لواجهة المستخدم لتوافق مع معايير أندرويد الحديثة.”

قد يبدو لك أن النتيجة واحدة ما دمنا نستخدم نفس الأداة، لكن الفارق كبير. مع Vibe Coding ستحصل على تطبيق يعمل، لكنه قد يحمل مكتبات إضافية تثقل الأداء أو يفتقد ضوابط الأمان. بينما Context Engineering يسمح لك بوضع الإرشادات من البداية، فتحدد ما يستعمل وما يجب أن ستبعد، لتحصل في النهاية على كود أنظف ونتائج أقرب تماما لرؤيتك.

هل أحتاج أن أكون مبرمج؟

لا يشترط أن تكون خبير برمجي لتتعامل مع هندسة السياق، لكن امتلاك معرفة أساسية بالبرمجة يحدث فرق هائل. هذه المعرفة تجعلك تدرك متى تستخدم لغة معينة، وما المكتبات المناسبة أو غير المناسبة، وما يجب أن تتجنبه أداة البرمجة بالذكاء الاصطناعي.

من دون معرفة برمجية ستتحول التجربة إلى Vibe Coding

إذا دخلت إلى هندسة السياق بلا أي خلفية برمجية، فأنت حرفيا تمارس ما يعرف بالـ Vibe Coding. قد تنجز الأداة ما يدور في رأسك بسرعة، لكن النتائج قد تأتي بمكتبات غير ضرورية أو خيارات تؤثر على الأداء والأمان دون أن تدرك ذلك.

المبرمج يستفيد أكثر من هندسة السياق

المبرمج الذي يعرف التفاصيل الدقيقة هو الأكثر استفادة من هندسة السياق، لأن دوره يصبح توجيه الأوامر بدقة بناء على معرفته ثم مراجعة الكود الناتج للتأكد من خلوه من المشاكل والثغرات الأمنية.

الأساسيات تكفي لكن مع وضوح الهدف

مع هندسة السياق لست مضطرا لإتقان لغة واحدة بعمق؛ يكفي أن تمتلك أساسيات عامة وتعرف جيدا ما الذي تريده وعلى ماذا ستعتمد حتى توجه الأداة بكفاءة وتستفيد من قدراتها الكاملة.

تنويع المعرفة يعطيك تحكم أفضل

بدل الاكتفاء بإتقان لغة واحدة، من الأفضل أخذ فكرة عامة عن أكثر من لغة حتى تفهم طريقة عملها وتترك للأداة تنفيذ التفاصيل الصغيرة. مثلا، إذا أردت التركيز على بناء التطبيقات فالتعرف على Kotlin أو Swift يساعدك جدا، وإذا كنت تركز على صفحات الهبوط فمعرفة لغات الويب ستفيدك في توجيه الأداة بشكل أدق.

MCP: التقنية التي تمكن الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى أقصى إمكاناته

إذا أردت رفع كفاءة هندسة السياق لديك، فاعتمد على بروتوكول MCP. فهو يعمل كمنفذ عالمي يربط أدواتك ومصادرك المختلفة في نظام واحد آمن وموحد، ليقوم هو بالمهمة الأصعب عنك، ويوفر لك سياق ديناميكي وحديث يجعل نتائجك أدق وأكثر احترافية.

تخيل أنك تريد بناء تطبيق إدارة مهام باستخدام Cursor كأداة برمجة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وSupabase كقاعدة بيانات خلفية. هنا يظهر دور بروتوكول MCP. فبدل أن تكتب أكواد التكامل يدويا بين Cursor وSupabase (المصادقة، تخزين البيانات، الاستعلامات)، يتيح لك MCP ربط Cursor مباشرة بـSupabase عبر خادم MCP مخصص. يقوم هذا الخادم بكشف أدوات مثل:

• إنشاء جدول مهام
• إضافة مهمة جديدة
• تعديل أو حذف مهمة
• جلب قائمة المهام للمستخدم

Cursor، عبر MCP، يكتشف هذه الأدوات وينفذها بأوامر بسيطة من جانبك. النتيجة: نموذج ذكي يكتب الكود ويكون البنية التحتية تلقائيا، مع تكامل آمن وسلس بين الواجهة (Cursor) والقاعدة (Supabase)، دون الحاجة لجهد كبير منك في الربط أو إدارة الاتصال.

نصائح من أجل هندسة سياق احترافية

• حدد ما تريده من البداية (اللغة، المكتبات، الأسلوب، الأداء) لتجنب الأخطاء الناتجة عن افتراضات غير مكتملة.
• قسم السياق إلى أجزاء مثل موضوع الطلب، معلومات الخلفية، القواعد، والمخرجات المطلوبة، حتى يكون النموذج قادر على استيعابها بوضوح.
• من المهم أن تعتمد على التوثيقات المتوفرة (Documentations)، وهي عبارة عن نصائح وإرشادات وآخر التحديثات المتوفر، فاعتمادا عليها ستتمكن أداة البرمجة بالـ AI باتباع آخر التحديثات وأفضل الممارسات المتاحة.
• وكلاء الذكاء الاصطناعي هم برامج مستقلة تتخذ قرارات اعتمادا على السياق المقدم لها. في هندسة السياق يعملون كمنفذين نشطين، يجمعون البيانات ويربطون الأدوات ويطبقون التعليمات تلقائيا، ما يجعل النتائج أسرع وأكثر دقة وفاعلية.
• جرب سيناريوهات مختلفة، اطلب مراجعة من الذكاء الاصطناعي نفسه، صحح المخرجات، ثم حدث السياق اعتمادا على ملاحظاتك.
• استخدم التلخيص أو اختيار القطع الأكثر صلة عندما يكون السياق طويل لتفادي استنزاف الذاكرة والـtokens وضياع الأجزاء المهمة.
• اجعل القواعد الخاصة بالأمان جزء من سياقك (مثلا: لا تكشف بيانات حساسة مثل مفاتيح APIs، استخدم التشفير، تجنب المكتبات غير الموثوقة)، وتأكد أن الذكاء الاصطناعي يلتزم بها.