المؤلف: بوكسو لي 

مقدمة

إحدى أكثر ميزات ماكرون AI لفتًا للنظر هي قدرته على إنشاء تطبيقات صغيرة مخصصة بسرعة. خلال الدردشة العادية، يمكن للمستخدم وصف حاجة ما - مثل تتبع ميزانية الأسرة، أو تخطيط مسار مهرجان، أو تعلم لغة جديدة - وسيقوم ماكرون بتجميع أداة كاملة في دقائق. بعض هذه التطبيقات الصغيرة تتجاوز 100,000 سطر من التعليمات البرمجية، ومع ذلك يتم إنشاؤها دون تدخل بشري. بالنسبة للمستخدمين اليابانيين والكوريين، يعني ذلك الحصول على أدوات مخصصة مضبوطة وفقًا للعادات واللوائح المحلية. يقوم هذا المدونة بتحليل خط أنابيب توليف الكود الذاتي الذي يعمل على تشغيل التطبيقات الصغيرة لماكرون، ويغطي فهم النية، توليد البرامج، تنفيذ الصندوق الرملي، معالجة الأخطاء وإجراءات الأمان. نحن نفحص كيف يدير النظام التعقيد، ويتكامل مع واجهات برمجة التطبيقات الخارجية، ويحترم القوانين الإقليمية، ويستفيد من التعلم المعزز لتحسين مخرجاته.

1 من اللغة الطبيعية إلى مواصفات البرنامج

1.1 تحليل النية واستخراج الخانات

عندما يطلب المستخدم تطبيقًا، يقوم Macaron أولاً بتحليل الإدخال بلغة طبيعية لبناء مواصفات النية المنظمة. يتضمن ذلك تحديد الخانات مثل المجال (المالية، التعليم، الطهي)، الميزات المطلوبة (فئات الميزانية، التنبيهات)، القيود (العملة، اللغة) والجدول الزمني. بالنسبة للغات اليابانية والكورية، يتعامل المحلل مع الألقاب والنقاط المتتالية. على سبيل المثال، طلب ياباني مثل "家計簿を作りたいんだけど、食費を細かく分けて" (أريد إنشاء دفتر حسابات منزلي بتفاصيل نفقات الطعام) يُنتج المجال "التخطيط المالي"، والميزة "فئات الطعام التفصيلية"، والقيود "الين الياباني". طلب كوري "가족 여행 일정을 계획해줘, 한식 식당 추천도" (خطط لجدول رحلة عائلية وقدم توصيات لمطاعم كورية) يُنتج المجال "تخطيط السفر"، والميزة "توصيات المطاعم"، وقيد ثقافي.

يستخدم Macaron بنية ترميز مزدوج: حيث يعالج أحد المشفرين المحادثة الحالية، بينما يعالج الآخر ذاكرة المستخدم. يتم دمج المتجهين عبر الاهتمام لإنتاج تمثيل موحد للنية. يتم ضبط محلل التعزيز لاستخراج الخانات الصحيحة. يأتي التغذية الراجعة من مدى تلبية التطبيق المصغر الناتج لتوقعات المستخدم؛ وإذا لم يكن كذلك، يتم تحديث معلمات المحلل.

1.2 توليف البرامج باستخدام مكتبات القوالب والنطاقات

بمجرد أن يتم هيكلة النية، يقوم محرك التوليف الخاص بـ Macaron بتوليد الكود عن طريق تركيب وظائف من مكتبة من الوحدات المتخصصة في المجال. تشمل الوحدات وظائف التخطيط المالي (حساب النفقات، إنشاء الرسوم البيانية)، وظائف الجدولة (دمج التقويم، حل النزاعات)، خوارزميات تعلم اللغة (التكرار المتباعد)، ومساعدة الطهي (تحويل المكونات، تحليل القيمة الغذائية). يختار المحرك الوحدات، ويقوم بتكوينها، ويربطها معًا في برنامج متكامل. تحتوي القوالب على هياكل رسومية (DAGs) التي تحدد تدفق البيانات بين الوحدات، مما يسمح بالتشغيل المتزامن والعمليات غير المتزامنة. على سبيل المثال، قد يقوم تطبيق ياباني للتخطيط المالي بتشغيل مهام التلخيص الشهري والتنبيهات الأسبوعية بالتوازي.

يستخدم محرك التوليف نماذج توليف البرامج العصبية المدربة على التعليمات البرمجية المفتوحة المصدر والأمثلة الخاصة. كما يستفيد من الاستدلال الرمزي: يتم تمثيل القيود مثل "عدم تجاوز الميزانية الإجمالية" كمتباينات خطية وتُعطى لمحلل القيود. يحسن هذا النهج الهجين من الموثوقية مقارنةً بالتوليد العصبي البحت. يراقب التعلم المعزز رضا المستخدم ومعدلات الخطأ لضبط اختيار وترتيب الوحدات.

1.3 المتطلبات المحلية والقيود التنظيمية

تفرض اللوائح اليابانية والكورية متطلبات محددة على التعامل مع البيانات المالية والشخصية. على سبيل المثال، ينص قانون الخصوصية الياباني على أنه لا يمكن نقل بيانات المحاسبة المنزلية إلى أطراف ثالثة دون موافقة. يتطلب قانون حماية المعلومات الشخصية في كوريا متطلبات صارمة بشأن إخفاء هوية البيانات. عند إنشاء أداة ميزانية، يستشير ماكرون قواعد ربط السياسات لضمان تخزين البيانات الحساسة محليًا وعدم إرسالها أبدًا إلى الخوادم الخارجية. يقوم مولد الأكواد بإدراج استدعاءات لمكتبات التشفير ويعطل الوصول إلى الشبكة بشكل افتراضي. بالنسبة لتطبيقات الرعاية الصحية، يقوم ماكرون بالتحقق المتقاطع مع قانون إطار الذكاء الاصطناعي لضمان أن القرارات التي تتضمن الإرشادات الطبية تتم بمرافقة إشراف بشري.

2 بيئة تنفيذ آمنة

2.1 وضع الحماية وحدود الموارد

تنفيذ التعليمات البرمجية العشوائية التي يتم إنشاؤها عند الطلب يشكل مخاطر أمنية كبيرة. لذلك، يقوم Macaron بتشغيل التطبيقات المصغرة داخل بيئة محمية تشبه مفسرات الشيفرات الحديثة. تقوم البيئة المحمية بتقييد الوصول إلى نظام الملفات إلى دليل افتراضي، وتحد من استخدام وحدة المعالجة المركزية والذاكرة، وتمنع الاتصالات الشبكية ما لم يتم السماح بها بشكل صريح. تُنفذ البرامج داخل حاويات بصور أساسية للقراءة فقط. عندما يطلب تطبيق طبخ كوري جلب بيانات غذائية، يتم تمرير الطلب عبر وكيل يفحص النطاقات المسموح بها. إذا حاول البرنامج الوصول إلى موقع خارجي بدون إذن، تقوم البيئة المحمية بإنهاء العملية وتعيد رسالة خطأ إلى المستخدم.

2.2 التحليل الساكن وفحص النوع

قبل التنفيذ، يقوم Macaron بإجراء تحليل ثابت على الكود المركب لاكتشاف الثغرات مثل الحلقات اللانهائية، وهجمات الحقن، واستدعاءات النظام غير المصرح بها. يضمن مدقق النوع أن تكون الوحدات مكونة بشكل صحيح: لا يمكن توصيل دالة تُرجع رقماً بوحدة معالجة النصوص. كما يتحقق المدقق من الامتثال لأنواع البيانات المحلية؛ على سبيل المثال، يتم تمثيل قيم العملات باستخدام أنواع عشرية لتجنب أخطاء النقطة العائمة. إذا فشل التحليل الثابت، يقدم Macaron تبسيط الميزات المطلوبة أو يقترح تقسيم التطبيق إلى وحدات أصغر.

2.3 مراقبة وقت التشغيل والشفاء التلقائي

أثناء التنفيذ، يراقب Macaron مقاييس الأداء (استخدام وحدة المعالجة المركزية، استهلاك الذاكرة)، وصحة الوظائف (حالات الاختبار، التأكيدات)، وتفاعلات المستخدم (النقرات، الوقت المستغرق). إذا انحرف البرنامج عن السلوك المتوقع - مثل تجاوز الحدود الزمنية أو إلقاء استثناءات - يتدخل نظام الشفاء الذاتي لـ Macaron. قد يقوم بالرجوع إلى الحالة المستقرة الأخيرة، أو تطبيق تصحيح مخصص في الوقت الفعلي، أو تقليل الوظائف بشكل سلس. على سبيل المثال، إذا فشل واجهة برمجة تطبيقات الطقس الخاصة بتطبيق البستنة الياباني، يمكن للبرنامج التحول إلى مصدر بيانات احتياطي أو إعلام المستخدم بالتوقف المؤقت.

3 التعلم المعزز والتحسين المستمر

3.1 إشارات المكافأة من ملاحظات المستخدم ونجاح المهمة

كل جلسة تطبيق مصغر توفر ثروة من الملاحظات. يشير المستخدمون ضمنيًا إلى الرضا من خلال الاستمرار في استخدام التطبيق أو تقييم التجربة بشكل صريح. يقوم Macaron بتجميع هذه الإشارات في وظيفة مكافأة توجه توليد الأكواد في المستقبل. تعاقب المكافأة على الأخطاء، الواجهات المربكة، والأداء البطيء بينما تكافئ على الموثوقية، الملاءمة الثقافية، والجدة. بمرور الوقت، يتعلم محرك التوليف أن المستخدمين اليابانيين يقدرون البساطة وسهولة الاستخدام، بينما قد يقدر المستخدمون الكوريون خيارات التخصيص والمرئيات النابضة بالحياة. يتم ترميز هذه التفضيلات في سياسة التعلم المعزز التي تختار الوحدات والأنماط الخاصة بواجهة المستخدم.

3.2 التعلم المنهجي والتعلم الفوقي

لمعالجة التعقيد المتزايد لطلبات المستخدمين، يستخدم Macaron التعلم المنهجي: يبدأ محرك التوليف بإنشاء برامج بسيطة (مثل الآلات الحاسبة وقوائم المهام) ويتدرج تدريجياً للتعامل مع المهام الأكثر تعقيداً (مثل منصات الميزانية متعددة المستخدمين). عندما يواجه النظام مجالات جديدة، يستخدم التعلم الميتا لتسريع التكيف. عندما يرى المحرك طلبات مشابهة من المستخدمين اليابانيين والكوريين، مثل تخطيط فعاليات المدرسة أو إدارة رعاية المسنين، يمكنه التعميم عبر المهام. يساعد التعلم الميتا أيضاً الوكيل على التكيف مع التغييرات في القانون أو الثقافة؛ إذا قدم قانون تعزيز الذكاء الاصطناعي متطلبات امتثال جديدة، يدمج Macaron هذه المتطلبات بسرعة في قوالب الكود الخاصة به.

3.3 مساهمات المجتمع وسوق الوحدات

يشجع Macaron على المشاركة المجتمعية. يمكن للمطورين المساهمة بوحدات جديدة في السوق. يتم فحص الوحدات للتحقق من الأمان والامتثال قبل إضافتها. هذا يعزز النظام البيئي المحلي: يمكن للمطورين اليابانيين إنشاء وحدات لجدولة حفل الشاي أو توصيات الأنمي، بينما يمكن للمطورين الكوريين المساهمة بوحدات لتعلم رقصات الكيبوب أو إدارة حفلات العائلة. يتم مكافأة المساهمين بـ Almonds (العملة داخل التطبيق لـ Macaron)، مما يحفز التحسين المستمر للمنصة.

4 التكامل مع واجهات برمجة التطبيقات والخدمات الخارجية

4.1 توطين مصادر البيانات

يعتمد المستخدمون اليابانيون والكوريون على مزودي بيانات مختلفين. يدمج Macaron مع واجهات برمجة التطبيقات المصرفية اليابانية (مثل J‑Debit) للتطبيقات المالية، والتقويمات اليابانية للعطلات الرسمية (الأسبوع الذهبي، أوبون)، ومصادر الأخبار المحلية لتخطيط الأحداث. في كوريا، يتصل الوكيل بواجهات برمجة التطبيقات لأسهم KOSPI، وخدمة الطقس من Naver، وواجهة برمجة التطبيقات للرسائل من KakaoTalk. كل تكامل مغلف في وحدة تفرض تحديد المعدل، التخزين المؤقت ومعالجة الأخطاء. يقوم مولد الشفرة بإدراج هذه الوحدات تلقائيًا عند الحاجة.

4.2 واجهة اللغة الطبيعية لتكوين API

بدلاً من مطالبة المستخدمين بإدخال مفاتيح API يدويًا، يقوم Macaron بتوجيههم من خلال محادثة. إذا أراد مستخدم ياباني استيراد المعاملات من بنكه، يشرح الوكيل عملية الموافقة، ويحصل على الرموز اللازمة ويخزنها بأمان. وبالمثل، قد يطلب مستخدم كوري من Macaron الاتصال بجدول المدرسة لطفله؛ يستخدم الوكيل OAuth لتفويض الوصول ويضمن أن التطبيق يقرأ البيانات المطلوبة فقط. يتم تسجيل هذه التفاعلات ويمكن مراجعتها، مما يتماشى مع مبدأ الشفافية المميزة.

4.3 الحوسبة الحدية والدعم دون اتصال

في العديد من مناطق اليابان وكوريا، يتوقع المستخدمون الموثوقية حتى مع الاتصال المتقطع. تدعم تطبيقات ماكرون الصغيرة الحوسبة الطرفية، حيث تنفذ العمليات محليًا عند الإمكان. يمكن للوكيل إنشاء تطبيقات ويب تقدمية (PWAs) تخزن البيانات وتزامنها مع الخوادم عند توفر الشبكة. على سبيل المثال، يمكن لمتسلق كوري يستخدم مخطط مسارات الجبال متابعة تتبع الطرق دون اتصال ومزامنتها مع السحابة بعد النزول. تعتبر القدرة على العمل دون اتصال مهمة بشكل خاص للخصوصية؛ حيث تظل البيانات الحساسة على الجهاز حتى يختار المستخدم مشاركتها.

5 السلامة والامتثال والحساسية الثقافية

5.1 التوافق التنظيمي في إنشاء الأكواد

يجب على التطبيقات المصغرة احترام اللوائح المحلية. يركز قانون تعزيز الذكاء الاصطناعي في اليابان على الشفافية؛ لذلك تتضمن تطبيقات الميزانية سجلات واضحة لتدفقات البيانات وتوفر للمستخدمين تفسيرًا لكيفية تصنيف النفقات. تتطلب اللوائح الكورية للذكاء الاصطناعي إشرافًا بشريًا على القرارات ذات التأثير الكبير؛ لذلك تدعو التطبيقات المتعلقة بالصحة المستخدمين إلى استشارة المحترفين قبل اتخاذ النصائح. يقوم مولد الكود في Macaron بإدراج تحذيرات ويحصل على موافقة صريحة للعمليات الحساسة. إذا حاول المستخدم إنشاء تطبيق لتقديم الضرائب، يقوم Macaron بتذكيرهم بتحديثات قوانين الضرائب المحلية ويقترح استشارة محاسب معتمد.

5.2 الأعراف الثقافية وتوطين واجهة المستخدم

تؤثر الجماليات الثقافية على تصميم واجهة المستخدم. في اليابان، يُقدّر البساطة والفراغ الأبيض؛ لذلك يستخدم ماكرون ألوانًا هادئة وأيقونات بسيطة للمستخدمين اليابانيين. يمكن أن تكون الواجهات الكورية أكثر حيوية وقد تتضمن رسومًا متحركة. تتكيف وحدات واجهة المستخدم في ماكرون مع هذه الأنماط تلقائيًا بناءً على تفضيلات المستخدم التي يتم تحديدها أثناء الإعداد الأولي. كما يقوم الوكيل بتحسين رسائل المساعدة وفقًا للمعايير الثقافية: قد تتضمن شاشات المساعدة اليابانية تفسيرات سياقية، بينما قد تركز شاشات المساعدة الكورية على التعليمات خطوة بخطوة.

5.3 مقاومة الكوارث والاعتبارات الأخلاقية

اليابان وكوريا عرضة للكوارث الطبيعية مثل الزلازل والأعاصير. يجب أن تكون الوكلاء الشخصيون الذين يولدون تطبيقات الاستجابة للطوارئ جديرين بالثقة. يتضمن Macaron وحدة المرونة في مواجهة الكوارث التي تتكامل مع أنظمة إنذار الحكومة وتضمن تحديث تعليمات الطوارئ. من الناحية الأخلاقية، يتجنب النظام التصميمات التلاعبية مثل "الأنماط المظلمة" في الأدوات المالية ويلتزم بإرشادات العدالة. عند توصية المطاعم، على سبيل المثال، يأخذ الوكيل في الاعتبار القيود الغذائية ويتجنب التحيز نحو مناطق أو سلاسل معينة إلا إذا عبر المستخدم عن تفضيل.

5.4 دراسات حالة: مخطط هانامي ومدير معجبي الكيبوب

تسلط دراستان الضوء على قوة وخصوصية تكوين الشيفرة في Macaron. Hanami Planner هو تطبيق موسمي طلبته العائلات اليابانية التي ترغب في تجربة مشاهدة أزهار الكرز. يطلب المستخدم: "桜の見頃と混雑を避けるプランを作って" (إنشاء خطة لرؤية الكرز في ذروته وتجنب الازدحام). يسترجع Macaron توقعات الطقس والإزهار من واجهات برمجة التطبيقات اليابانية للأرصاد الجوية، ويقوم بمقارنة البيانات التاريخية، ويتنبأ بمواعيد الذروة للإزهار في الحدائق المجاورة. ثم يقوم بتكوين تطبيق متعدد الوحدات: مجدول تقويم لحجز التواريخ؛ مخطط مسار يأخذ في الاعتبار حركة المرور ووسائل النقل العامة؛ متتبع ميزانية لمستلزمات النزهة (يشمل فئات "كايكيبو"); ودليل آداب ثقافية يذكر المستخدمين بالتخلص من النفايات وقواعد الحدائق. يقوم التعلم المعزز بتخصيص الاقتراحات: إذا كانت العائلة لديها أفراد مسنين، يفضل الوكيل الحدائق ذات المسارات سهلة الوصول؛ وإذا كان لديهم أطفال، يوصي بمعالم مناسبة للعائلات. كما يقوم التطبيق بإنشاء دعوات ثنائية اللغة حتى يتمكن الأصدقاء الذين يتحدثون الكورية أو الإنجليزية فقط من الانضمام، مما يظهر قدرات Macaron عبر اللغات.

تستهدف حالة مدير معجبين الكيبوب المستخدمين الكوريين الذين يتابعون مجموعات موسيقية متعددة. قد يقول المستخدم: "다음 커백 스케줄과 팬미팅 일정 관리 앱을 만들어줘" (أنشئ تطبيقًا لإدارة جداول العودات القادمة واجتماعات المعجبين). يقوم الوكيل بسحب جداول الإصدارات من واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بشركات الترفيه، ويحسب أهداف البث بناءً على خوارزميات التصنيف، ويعرض أدوات العد التنازلي. تتضمن الوحدات مساعد شراء التذاكر (للتحقق من القوانين المحلية لإعادة البيع)، ودفتر قصاصات رقمي لجمع بطاقات الصور، ووحدة اجتماعية لتنسيق مشاريع المعجبين. لتجنب إثقال المستخدم بالإشعارات، يوازن نموذج المكافآت التعلم المعزز بين الإلحاح (مثل مواعيد نهائية لتذاكر اجتماعات المعجبين) والعبء المعرفي. تأتي الميزات عبر اللغات في اللعب عندما يتعاون المعجبون مع أصدقاء يابانيين: التطبيق يترجم تلقائيًا الجداول والرسائل إلى اليابانية والإنجليزية، وتضمن علامات الذاكرة الحفاظ على السياق عبر اللغات. توضح هذه الدراسات الحالة قدرة Macaron على نسج الثقافة المحلية والوعي التنظيمي والتطور التقني في أدوات مخصصة.

5.5 التحديات التقنية: التزامن، إدارة الإصدارات وتصحيح الأخطاء

يقدم إنشاء البرامج الكبيرة في الوقت الفعلي تحديات هندسية. تنشأ التزامن عندما تحتاج التطبيقات الصغيرة إلى أداء مهام متعددة في نفس الوقت، مثل جلب البيانات أثناء تحديث واجهة المستخدم. يقوم مولد الأكواد في Macaron ببناء الرسوم البيانية الدورية غير الموجهة (DAGs) التي تحدد علاقات الاعتماد وتستخدم تراكيب البرمجة غير المتزامنة (مثل وعود JavaScript أو Python asyncio) لتجنب عمليات الحظر. يصبح إصدار النسخ أمرًا بالغ الأهمية لأن مكتبة الوحدات في Macaron تتطور باستمرار. تتضمن التطبيقات المولدة ملفات تعريف تسجل إصدارات الوحدات؛ وعندما يكون هناك تحديث متاح، يقوم Macaron بمقارنة الإصدارات ويطلب من المستخدمين الترقية أو البقاء على إصدار مستقر معروف. تصحيح الأخطاء هو ربما الأكثر تحديًا: يمكن أن يحتوي الكود الذي يتم إنشاؤه تلقائيًا على أخطاء خفية أو حالات طرفية. يعالج Macaron هذا الأمر من خلال الاختبار القائم على الخصائص—توليد مدخلات عشوائية لاختبار الثوابت البرمجية—والتنفيذ الرمزي لاستكشاف مسارات التنفيذ. عند ظهور الأخطاء في البرية، يقوم الوكيل بجمع آثار الأخطاء المجهولة الهوية ويطبق تقنيات إصلاح البرامج، ويدمج الإصلاحات في التوليفات المستقبلية. تضمن هذه الممارسات الهندسية أن وعد البرمجة بدون كود يتحول إلى تطبيقات صغيرة موثوقة وقابلة للصيانة.