تخطي إلى المحتوى الرئيسي
OpenAI

9 يناير 2026

استعانة Datadog بأداة Codex لمراجعة الأكواد على مستوى النظام

بفضل Codex، استطاعت Datadog استحضار رؤية شاملة للنظام داخل كل مراجعة لأكواد برمجية، مما يساهم في تفادي الأعطال وترسيخ ثقة عملائها.

جاري التحميل...

تدير Datadog(يفتح في نافذة جديدة) واحدة من أكثر منصات "المراقبة" استخدامًا على مستوى العالم، حيث تساعد الشركات في مراقبة الأنظمة الموزعة المعقدة وتأمينها واستكشاف أخطائها وإصلاحها. وعند حدوث أي خلل، يعول العملاء على Datadog للكشف عن المشكلات بسرعة، مما يعني أن ترسيخ مبدأ الموثوقية يصبح ضرورة حتمية في المراحل الأولية للتطوير، وقبل اعتماد أي كود في بيئة الإنتاج.

وتنظر أفرقة التصميم الهندسي لدى Datadog إلى مراجعة الكود البرمجي على أنها مهمة بالغة الحساسية؛ فالمسألة تتجاوز مجرد البحث عن خطأ برمجي لتصل إلى تحليل الأثر التتابعي الذي تتركه التعديلات في بنية النظم المتداخلة. وفي هذا الصدد، تظهر بوضوح ثغرات أدوات التحليل التقليدية والأنظمة القائمة على القواعد الثابتة، كونها غالبًا ما تقف عاجزة عن استيعاب هذه التفاعلات المعقدة.

وللتغلب على هذه العقبة، اعتمد فريق "تجربة تطوير الذكاء الاصطناعي" (AI DevX) في Datadog على Codex، وكيل البرمجة الذكي من OpenAI. ما يميز Codex هو إدخاله لمنطق الاستدلال الشامل للنظام في مراجعات الكود البرمجي، وهو ما يساعد في كشف المخاطر الخفية التي قد تغيب عن أعين المطورين عند العمل على نطاق واسع.

صرح "براد كارتر"، رئيس فريق AI DevX لدى Datadog، قائلاً: "توفير الوقت يمثل ميزة حقيقية لا غنى عنها، ولكن تظل القدرة على استباق الحوادث ومنعها هي الجانب الأكثر جوهرية عند التعامل مع أنظمة بهذا الحجم الهائل."

إثراء عملية مراجعة الأكواد البرمجية بفهم عميق لبنية النظام من خلال Codex

لطالما كانت مراجعة الكود البرمجي المثمرة في Datadog حكرًا على خبرة كبار المهندسين، فهم الأقدر على سبر أغوار قاعدة الأكواد البرمجية وفهم مراحل تطورها وتقييم المفاضلات المعمارية المطلوبة. هذه الخبرة هي ما كانت تمكّنهم من كشف المخاطر النظامية العميقة التي قد تخفى على غيرهم. 

إلا أن تعميم هذا النمط من الفهم السياقي العميق ليس بالأمر الهين، ولم تفلح المراحل الأولى من أدوات مراجعة الكود الذكية في معالجة هذه المعضلة؛ فمعظمها لم يتعد كونه نسخة مطورة من المراجعات البرمجية (linters)، تكتفي بالتنبيه للأخطاء الظاهرية وتعمى عن تفاصيل بنية النظام الكلية. ونتيجة لذلك، اعتبر مهندسو Datadog تلك الملحوظات إما سطحية جدًا أو مجرد "ضجيج" تقني لا طائل منه، وهو ما أدى في النهاية إلى إهمالها.

باشرت Datadog المرحلة التجريبية من دمج Codex (الوكيل البرمجي من OpenAI) في صلب عمليات التطوير اليومية. وفي أحد أهم مستودعات الأكواد البرمجية وأكثرها نشاطًا، تولى Codex مهمة المراجعة التلقائية لكافة طلبات السحب. وقد حظيت تعليقات الوكيل الذكي بتفاعل واسع من المهندسين، الذين أجمعوا في نقاشاتهم الجانبية على أن محتوى مراجعات Codex رصين وذو فائدة، وهو ما يمثل نقلة نوعية مقارنة بالأدوات القديمة التي كانت تكتفي باقتراحات سطحية أو تنبيهات مزعجة لا قيمة لها.

اختبار كفاءة مراجعة الذكاء الاصطناعي في ضوء الحوادث التقنية الحقيقية

لم تكتفِ Datadog بالتساؤل عما إذا كان الذكاء الاصطناعي يستطيع القيام بمهام أعمق من تصحيح أسلوب كتابة الكود، بل صممت نظامًا تقنيًا متكاملًا لإعادة تمثيل الحوادث السابقة لاختبار قدرات الوكيل الذكي بشكل عملي.

لضمان دقة الاختبار، لم يلجأ الفريق لسيناريوهات خيالية، بل عادوا إلى سجلات الحوادث القديمة؛ فأعادوا تمثيل طلبات السحب المتسببة في المشكلات وعرضوها على Codex لتقييمها، ثم استطلعوا آراء المهندسين المعنيين بتلك الحوادث لمعرفة ما إذا كان من شأن تعليقات Codex أن تغير مجرى الأمور وتمنع وقوع الخلل.

وجاءت النتيجة أن Codex نجح في تحديد مكامن الخلل في أكثر من 10 حالات، أي بنسبة تقارب 22% من الحوادث التي حللتها Datadog. وبشهادة المهندسين أنفسهم، فإن تعليقات Codex كانت ستشكل طوق نجاة لو قُدمت في حينها، مما يجعله الأداة الأفضل أداءً بين جميع الحلول التي تمت تجربتها.

وبالرغم من أن طلبات السحب هذه كانت قد اجتازت بالفعل عملية مراجعة الكود البرمجي، إلا أن اختبار إعادة المحاكاة كشف أن Codex استطاع رصد مخاطر خفية لم تكن مرئية للمطورين حينها. يثبت هذا أن القيمة الحقيقية لـ Codex تكمن في كونه شريكًا ذكيًا يسد الفجوات في التقدير البشري، لا بديلًا يسعى للحلول مكانه.

تقديم ملاحظات متسقة وذات دلالة عالية

أثبتت تحليلات Datadog كفاءة Codex في الإشارة المستمرة لمكامن خلل تتجاوز ما قد يظهر في الفروقات المباشرة للتغييرات، وهي مشكلات تتطلب فهمًا عميقًا لا تستطيع القواعد البرمجية المحددة مسبقًا الإحاطة بها.

أكد المهندسون أن تعليقات Codex تحمل قيمة حقيقية، فهي أبعد ما تكون عن "الضجيج الآلي" المعتاد:

  • نجح Codex في توضيح التفاعلات مع وحدات برمجية خارج نطاق التعديلات الظاهرة في الفروقات
  • نجح Codex من الإشارة إلى قصور في تغطية الاختبارات في مجالات الترابط بين الخدمات
  • نجح Codex في رصد التعديلات في "عقود واجهات API" التي قد تتسبب في أضرار أو مخاطر تبعية للأنظمة والخدمات التي تعتمد عليها
"أشعر أن ملحوظات Codex تضاهي خبرة أذكى المهندسين مع ميزة تفرغه التام لاكتشاف الأخطاء البرمجية. إنه يستطيع رصد الروابط المتداخلة التي قد يعجز العقل البشري عن استيعابها بالكامل في لحظة واحدة".
—براد كارتر، مدير التصميم الهندسي لدى Datadog

لقد تفوق Codex في تقييمات Datadog بفضل مهارته في ربط المراجعات الفنية بنتائج الموثوقية الملموسة؛ فهو لا يتصرف كأدوات التحليل التقليدية، بل يقارن بين الغرض من وراء طلبات السحب وبين الكود المكتوب، معتمدًا على فهمه الشامل لقاعدة الأكواد البرمجية والاعتماديات ليختبر الكود ويؤكد صحة وظائفه وسلوكه.

يقول كارتر: "لقد كان Codex أول نموذج يحلل التغييرات أو الفروقات برؤية شاملة للبرنامج ككل؛ لقد كان ذلك ابتكارًا مذهلًا غيّر تصوراتنا عما يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيقه".

هذا التحول الجذري جعل المهندسين يعيدون النظر في قيمة مراجعات الذكاء الاصطناعي؛ حيث يعلق تيد واكسلر، كبير مهندسي البرمجيات في Datadog، قائلًا: "أصبحت أنظر لتعليقات Codex كأنها مراجعة كود بشرية رصينة. لم تعد تلك الملحوظات التي قد أتخطاها ببساطة، بل أصبحت عنصرًا جوهريًا يستحق أن أوليَه كل اهتمامي".

تمكين المهندسين من إعطاء الأولوية للتصميم على حساب عمليات الاكتشاف التقليدية

بعد نجاح مرحلة الاختبار، وسعت Datadog دائرة استخدام Codex لتشمل كافة قطاعاتها الهندسية. والآن، أصبح Codex جزءًا من الأدوات اليومية لأكثر من 1000 مهندس داخل الشركة. 

تنتشر ثقافة تبادل الآراء حول النظام بعفوية تامة، متجاوزة لغة الأرقام والمقاييس الرسمية؛ ففي قنوات Slack، يتداول المهندسون قصص نجاحهم مع Codex، من رؤى ثاقبة وتوجيهات بناءة، ولحظات ملهمة غيرت طريقة تعاطيهم مع التحديات البرمجية.

في حين أن توفير الوقت يمثل ميزة لا يمكن إغفالها، إلا أن الأهم بالنسبة للفرق كان ذلك التحول الجوهري في أسلوب ومنهجية العمل التي أحدثها دمج الذكاء الاصطناعي. 

"بفضل Codex، تغيرت نظرتي لماهية مراجعة الكود؛ فالهدف ليس استبدال أفضل عقولنا البشرية، بل هو رصد تلك العيوب المصيرية والحالات الاستثنائية التي يكافح البشر لرؤيتها عندما يكتفون بمراجعة التغييرات البرمجية في معزل عن ترابطات النظام الواسعة".
—براد كارتر، مدير التصميم الهندسي لدى Datadog

صياغة مفهوم جديد لمراجعة الأكواد البرمجية يركز على إدارة المخاطر بدلًا من مجرد التسارع

تجاوز أثر Codex مجرد التحسينات التقنية ليغير مفهوم مراجعة الكود في Datadog من جذوره. فبدلاً من النظر للمراجعة كإجراء روتيني لصيد الأخطاء أو تسريع دورة التطوير، بات الفريق يعتبر Codex ركيزة أساسية في منظومة الموثوقية، وشريكًا ذكيًا يرافق المهندسين في رحلة التطوير:

  • كشف الثغرات الكامنة خارج نطاق الاستيعاب السياقي للمراجع البشري
  • رصد التداخلات بين الوحدات والخدمات المختلفة
  • زيادة الموثوقية عند نشر الأكواد على نطاق واسع
  • إتاحة الفرصة للمراجعين البشريين للتركيز على الهندسة المعمارية والتصميم

يعكس هذا التغيير جوهر الثقافة الهندسية في Datadog؛ حيث يضع القادة الموثوقية وبناء الثقة في النظام كأولوية قصوى، معتبرين إياها ركيزة تفوق في أهميتها مجرد التسارع في التنفيذ.

يعلق كارتر قائلًا: "بما أننا المنصة التي يثق بها الجميع حين تضطرب الأنظمة الأخرى، فإن استباق الحوادث ومنعها هو ما يرسخ إيمان عملائنا بخدماتنا".