كم من الشيفرة يترك المطورون فعلاً لوكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي؟

تشير نتائج مسح JetBrains Developer Ecosystem Survey 2026 إلى أن استخدام وكلاء البرمجة تجاوز مرحلة التجربة المحدودة، لكنه لم يتحول بعد إلى أسلوب عمل كامل لدى غالبية المطورين. فقد أفاد أكثر من 15 ألف مطور محترف، شاركوا في المسح بين مايو ويوليو 2026، بنسبة الشيفرة التي أنتجوها للعمل خلال الشهر السابق وكانت مولدة بالكامل بواسطة وكلاء ذكاء اصطناعي، أو كتبوها بمساعدة الذكاء الاصطناعي، أو كتبوها يدوياً من دون أي مساعدة.

وبحسب متوسطات المشاركين التي نشرتها JetBrains، كانت نحو 47% من الشيفرة مولدة بالكامل بواسطة الوكلاء، ونحو 38% مكتوبة بمساعدة من الذكاء الاصطناعي، مقابل نحو 27% مكتوبة يدوياً بالكامل. وتعرض الدراسة هذه النسب كما وردت في نتائجها، مع أن مجموعها يتجاوز 100%، وهي نقطة تستحق مراجعة منهجية قبل التعامل معها كقياس حسابي مباشر لتوزيع مت mutually exclusive categories.

الاعتماد الكامل لا يزال أقلية

رغم تراجع البرمجة اليدوية، لا يستخدم معظم المطورين الوكلاء لكتابة كامل شيفرتهم. تقول JetBrains إن أكثر من نصف المطورين يكتبون يدوياً أقل من 20% من شيفرتهم، وإن مطوراً واحداً من كل خمسة لا يكتب أي شيفرة من دون مساعدة الذكاء الاصطناعي. في المقابل، لا تتجاوز نسبة من يولدون أكثر من 80% من شيفرتهم بواسطة الوكلاء نحو 22% من المشاركين.

تقدم هذه النتيجة صورة مختلفة عن الادعاءات الشائعة بأن «100% من الشيفرة» أصبحت مولدة آلياً. الاتجاه العام واضح، لكن الاستخدام الفعلي أقرب إلى مزيج من التوليد الكامل، والمساعدة الجزئية، والعمل اليدوي، وليس إلى استبدال شامل للمطور.

المطورون الأكثر خبرة يتقدمون في التبني

تظهر الدراسة أن المطورين ذوي الخبرة الكبيرة من أوائل الفئات التي تنقل جزءاً واسعاً من كتابة الشيفرة إلى الوكلاء. فنحو ربع المطورين senior يولدون أكثر من 80% من شيفرتهم بواسطة الوكلاء، وهي نسبة أعلى من تلك المسجلة بين المطورين المبتدئين، الذين يميلون أكثر إلى نمط العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي بدلاً من الاعتماد الوكيلي الكامل.

ولا يعني ذلك أن جميع المطورين ذوي الخبرة تبنوا النمط الوكيلي؛ إذ تؤكد JetBrains وجود تفاوت كبير داخل هذه الفئة نفسها. عملياً، توحي النتيجة بأن الخبرة لا تقود بالضرورة إلى التخلي عن البرمجة اليدوية، لكنها قد تجعل المطور أكثر استعداداً لتفويض جزء أكبر من عملية التوليد.

فروق بين الأدوات ولغات البرمجة

بين مستخدمي Claude Code، يولد نحو 32% أكثر من 80% من شيفرتهم بواسطة الوكلاء. ترتفع النسبة إلى 42% بين مستخدمي Codex، كما تبلغ نسبة من لا يكتبون أي شيفرة من دون مساعدة الذكاء الاصطناعي 37% في مجموعة مستخدمي Codex. أما مستخدمو Cursor فيشبهون مستخدمي Claude Code نسبياً؛ إذ يبلغ متوسط الشيفرة المولدة بالوكيل لديهم 58%، ويستخدم 28% منهم الوكلاء لتوليد أكثر من 80% من الشيفرة.

وتربط JetBrains هذه الفروق بطبيعة قواعد المستخدمين، لا بجودة أداة على نحو عام. فمستخدمو Claude Code أصبحوا شريحة واسعة، بينما قد تضم قاعدة مستخدمي Codex نسبة أكبر من المطورين المتقدمين في استخدام الوكلاء، وفق تفسير الدراسة.

على مستوى لغات البرمجة، يسجل مطورو Go وJavaScript وTypeScript أعلى متوسطات للشيفرة المولدة بواسطة الوكلاء، عند 54% إلى 55%. في المقابل، يحتفظ مطورو C وC++ بأعلى نسبة من الشيفرة المكتوبة يدوياً، بمتوسط 38%. ويقع مطورو Java وPython في المنتصف، بمتوسطات تتراوح بين 48% و51%.

الجغرافيا تكشف تفاوتاً حاداً

تعد الفروق الإقليمية من أبرز نتائج المسح. ففي شرق آسيا، ولا سيما الصين واليابان وكوريا الجنوبية، تبلغ نسبة المطورين الذين يولدون أكثر من 80% من شيفرتهم بواسطة الوكلاء نحو 32% إلى 35%. وتقترب هذه النسبة من ضعف المستوى المسجل في أوروبا والمملكة المتحدة، حيث تبلغ نحو 16%.

ما الذي يتغير عملياً؟

قسمت JetBrains المشاركين إلى ثلاثة أنماط. يشكل «المطورون الوكيليون» نحو 31% من المطورين، ويولدون في المتوسط 84% من شيفرتهم بالكامل بواسطة الوكلاء. ويشكل «المطورون المدعومون بالذكاء الاصطناعي» نحو 47%، مع متوسط يبلغ 40% للشيفرة المولدة بالكامل و60% للشيفرة المكتوبة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. أما «المطورون اليدويون» فيمثلون نحو 23%، ويكتبون في المتوسط 75% من شيفرتهم يدوياً، مع استخدام محدود للتوليد الكامل.

القراءة الأهم من هذه الأرقام أن التحول لا يحدث على هيئة انتقال ثنائي بين البرمجة اليدوية والبرمجة الوكيلية، بل عبر طيف من أنماط العمل. ويتأثر هذا الطيف بالخبرة والأداة ولغة البرمجة والمنطقة، ما يعني أن قياس تبني الوكلاء بنسبة استخدام واحدة قد يخفي اختلافات كبيرة في طريقة العمل الفعلية.

وتبقى حدود هذه النتائج مرتبطة بكونها مبنية على إجابات المطورين عن تقديراتهم الذاتية، فيما لا يقدم النص المستخرج تفاصيل كافية عن منهجية تصنيف الأنماط أو كيفية احتساب المتوسطات. كما أعلنت JetBrains أنها ستنشر مواد إضافية من المسح نفسه حول التطوير الوكيلي.