Home / Glossary
AI Coding Glossary
Key terms in AI-assisted development, explained clearly with practical context.
البرمجة الوكيلية
البرمجة الوكيلية هي نهج في تطوير البرمجيات يقوم فيه وكيل ذكاء اصطناعي باستقلالية تامة بقراءة قاعدة الكود الخاصة بك، وكتابة الكود، وتنفيذ الأوامر، وتكرار العمل بناءً على النتائج دون الحاجة إلى نسخ ولصق يدوي. على عكس الذكاء الاصطناعي القائم على المحادثة، يتخذ الوكيل إجراءات مباشرة في بيئة التطوير لديك لإنجاز مهام متعددة الخطوات.
Claude Code
Claude Code هو وكيل برمجة ذكاء اصطناعي مستند إلى الطرفية من Anthropic، يعمل مباشرة في بيئة التطوير لديك. يقرأ مشروعك بالكامل، ويكتب الكود عبر ملفات متعددة، وينفّذ أوامر الصدفة، ويدير سير عمل git، ويكرر الأخطاء باستقلالية تامة — كل ذلك من سطر الأوامر.
بروتوكول سياق النموذج (MCP)
بروتوكول سياق النموذج (MCP) هو معيار مفتوح أنشأته Anthropic يوفر طريقة شاملة لربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالأدوات الخارجية ومصادر البيانات وواجهات برمجة التطبيقات. يعمل كواجهة موحّدة — مثل USB للذكاء الاصطناعي — بحيث تعمل أي أداة متوافقة مع MCP مع أي وكيل ذكاء اصطناعي متوافق مع MCP.
CLAUDE.md
CLAUDE.md هو ملف إعداد بصيغة Markdown يُوضع في جذر مشروعك ليوفر لـ Claude Code تعليمات دائمة وخاصة بالمشروع. يُخبر الوكيل بأعراف البرمجة والمعمارية والأوامر الشائعة والقواعد — إذ يعمل كشكل من أشكال الذاكرة طويلة الأمد التي تسري على كل جلسة في ذلك المشروع.
البرمجة الثنائية بالذكاء الاصطناعي
البرمجة الثنائية بالذكاء الاصطناعي هي سير عمل تطويري يعمل فيه مطور بشري جنباً إلى جنب مع أداة ذكاء اصطناعي لكتابة الكود تعاونياً في الوقت الفعلي. يوفر المطور التوجيه والسياق والحكم، بينما يُسهم الذكاء الاصطناعي باقتراحات الكود واكتشاف الأخطاء ومعالجة مهام التنفيذ المتكررة.
نافذة السياق
نافذة السياق هي الحد الأقصى لعدد الرموز (الكلمات وأحرف الكود والرموز) التي يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي معالجتها في تفاعل واحد. تحدد الحد الأعلى لكمية المعلومات — بما في ذلك مطالبتك والكود واستجابة النموذج — التي يمكن للذكاء الاصطناعي الاحتفاظ بها في الذاكرة دفعة واحدة.
وكيل البرمجة
وكيل البرمجة هو أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستطيع بصورة مستقلة قراءة الملفات وكتابة الكود وتنفيذ أوامر الطرفية والتكرار بناءً على النتائج لإنجاز مهام البرمجة. على عكس أدوات اقتراح الكود السلبية، يتخذ وكيل البرمجة إجراءات مستقلة في بيئة تطويرك لتحقيق هدف محدد.
البرمجة بالإحساس
البرمجة بالإحساس هي نهج غير رسمي في تطوير البرمجيات حيث يصف المطور ما يريده بلغة طبيعية ويترك أداة الذكاء الاصطناعي تتولى تفاصيل التنفيذ. بدلاً من كتابة مواصفات دقيقة، يتواصل المطور عن النية من خلال محادثة عفوية ويكرر بناءً على النتائج.
مراجعة الكود بالذكاء الاصطناعي
مراجعة الكود بالذكاء الاصطناعي هي عملية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الكود المصدري تلقائياً بحثاً عن الأخطاء والثغرات الأمنية وتناقضات الأسلوب ومشكلات الجودة. يمكن للمراجعين بالذكاء الاصطناعي فحص طلبات السحب واقتراح التحسينات واكتشاف المشكلات التي قد يفوتها المراجعون البشريون بسبب الإرهاق أو ضغط الوقت.
هندسة المطالبات للبرمجة
هندسة المطالبات للبرمجة هي ممارسة صياغة تعليمات واضحة ومحددة تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي للبرمجة على إنتاج مخرجات دقيقة وذات صلة. تتضمن هيكلة طلباتك بالمستوى الصحيح من السياق والقيود والأمثلة حتى يفهم الذكاء الاصطناعي ما تريده وكيف تريده.
الوكيل الذكي غير المرئي
الوكيل الذكي غير المرئي هو وكيل برمجة يعمل دون واجهة مواجهة للمستخدم أو تفاعل فوري. يُنفّذ المهام باستقلالية في العمليات الخلفية وأنابيب CI/CD والوظائف المجدولة — قراءة الكود وإجراء التغييرات وتشغيل الاختبارات والإبلاغ عن النتائج دون انتظار مدخلات بشرية في أي خطوة.
الوكلاء الفرعيون
الوكلاء الفرعيون هم عمليات فرعية متوازية تُطلقها وكيل برمجة ذكاء اصطناعي رئيسي للتعامل مع أجزاء مستقلة من مهمة معقدة في آنٍ واحد. بدلاً من معالجة كل شيء بشكل متسلسل، يفوّض الوكيل الرئيسي المهام الفرعية إلى وكلاء متخصصين يعملون بالتوازي ويُبلّغون بالنتائج إلى الوكيل الأصل.
AI Code Completion
AI code completion is a feature in development tools that uses machine learning models to predict and suggest code as you type. It ranges from single-line autocomplete to multi-line function generation, analyzing the surrounding code context to offer relevant suggestions that match your intent and coding style.
Large Language Model (LLM)
A large language model (LLM) is a deep learning system with billions of parameters, trained on vast datasets of text and code to understand, generate, and reason about natural language and programming languages. LLMs like Claude, GPT-4, and Gemini are the foundation of modern AI coding tools.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-augmented generation (RAG) is an AI architecture that improves the accuracy of language model responses by retrieving relevant information from external knowledge sources before generating an answer. Instead of relying solely on what the model memorized during training, RAG fetches up-to-date, domain-specific data and includes it in the model's context.
Tool Use
Tool use (also called tool calling) is the capability of a large language model to invoke external functions, APIs, or system commands as part of generating a response. Instead of being limited to producing text, a model with tool use can read files, run code, query databases, and interact with services—making it the foundation of agentic AI systems.
Function Calling
Function calling is an AI model capability where the model generates structured JSON arguments to invoke external functions instead of producing plain text. This enables LLMs to interact with APIs, databases, file systems, and other tools in a reliable, programmatic way—turning a conversational model into one that can take real-world actions.
System Prompt
A system prompt is a set of instructions provided to an AI model before the user's message that defines the model's behavior, persona, constraints, and capabilities. It acts as a configuration layer that shapes every response the model produces, without the user needing to repeat these instructions in each message.
Temperature
Temperature is a parameter in large language models that controls the randomness of the output. A temperature of 0 makes the model deterministic, always choosing the most probable next token. Higher temperatures (up to 1.0 or 2.0) increase randomness, making less probable tokens more likely to be selected. For coding tasks, lower temperatures generally produce more reliable, consistent code.
Token
A token is the fundamental unit of text that a large language model processes. Tokenization splits text into chunks—sometimes whole words, sometimes subwords, sometimes individual characters—that the model can work with. In English text, one token is roughly 3-4 characters or 0.75 words. In code, tokens map to keywords, operators, variable names, and whitespace.
Fine-Tuning
Fine-tuning is the process of further training a pre-trained large language model on a smaller, task-specific dataset to adapt its behavior for a particular use case. The model's weights are updated to specialize in a domain—such as a specific programming language, codebase, or output format—while retaining its general capabilities from pre-training.
Code Generation
AI code generation is the process of using artificial intelligence to produce source code from natural language descriptions, specifications, or existing code context. Modern code generation powered by LLMs can write entire functions, classes, tests, and even full applications from high-level instructions, across virtually any programming language.
AI Refactoring
AI refactoring is the use of artificial intelligence to automatically restructure, simplify, and improve existing source code without changing its external behavior. AI refactoring tools analyze code for complexity, duplication, poor naming, and anti-patterns, then apply transformations that make the code cleaner, more maintainable, and easier to understand.
AI Testing
AI testing is the application of artificial intelligence to software testing workflows—including generating unit tests, integration tests, and end-to-end tests from source code; identifying untested edge cases; analyzing test failures; and suggesting fixes. AI testing tools understand code semantics to write meaningful tests that go beyond basic coverage.
Multi-Modal AI
Multi-modal AI refers to artificial intelligence systems that can process, understand, and generate multiple types of data—text, images, audio, video, and code—within a single model. Unlike single-modal models that only handle text, multi-modal models can analyze a screenshot of a UI, read the associated code, and generate modifications based on both visual and textual understanding.
Chain-of-Thought
Chain-of-thought (CoT) prompting is a technique that encourages a large language model to break down complex problems into intermediate reasoning steps before producing a final answer. Instead of jumping to a conclusion, the model "thinks out loud," explaining each step of its logic. This significantly improves accuracy on tasks that require multi-step reasoning, including debugging, algorithm design, and code architecture decisions.
Few-Shot Prompting
Few-shot prompting is a technique where you include a small number of example input-output pairs in your prompt to demonstrate the pattern you want the AI to follow. By showing the model 2-5 examples of the desired behavior, it learns the format, style, and logic you expect—without any model training or fine-tuning. This is one of the most effective techniques for getting consistent, formatted output from LLMs.
Zero-Shot Prompting
Zero-shot prompting is a technique where you instruct an AI model to perform a task without providing any examples of the desired input-output format. You describe what you want in natural language, and the model relies entirely on its pre-trained knowledge to produce the output. It is the most natural way to interact with AI—just tell it what to do.
Embeddings
Embeddings are dense numerical vectors (arrays of floating-point numbers) that represent text, code, or other data in a high-dimensional space where semantically similar items are positioned close together. They enable AI systems to measure similarity between pieces of code, search codebases by meaning rather than keywords, and power retrieval-augmented generation (RAG) systems.
Vector Database
A vector database is a specialized database designed to store, index, and search high-dimensional embedding vectors efficiently. Unlike traditional databases that match exact values or keywords, vector databases find the most similar vectors to a query vector—enabling semantic search, recommendation systems, and the retrieval component of RAG (retrieval-augmented generation) architectures.
Technical Debt
Technical debt is the implied cost of future rework caused by choosing a quick, expedient solution now instead of a better approach that would take longer. Like financial debt, it accumulates interest: the longer it remains unaddressed, the more time and effort future changes require. Common sources include rushed features, skipped tests, outdated dependencies, and inconsistent architecture.