أعتقد أن أغلب برامج الشركات أنبنت لعالم ما قبل الوكلاء. CRM يعرف العميل. Jira يعرف المهمة. Git يعرف الكود. التقويم يعرف الاجتماع. المحاسبة تعرف الفاتورة. لكن ما فيه شيء يعرف الرحلة كاملة. والأسوأ أننا لما أضفنا Claude وCodex، خلينا الإنسان نفسه يصير الـAPI بينهم: يعطيهم السياق، يشرح أين توقف العمل، يتأكد وش اختبر، ثم ينقل النتيجة للنظام التالي. في بذرة جربنا نبني العكس. بنينا «مدار» بحيث الإنسان والوكيل يدخلون نفس دورة التشغيل: هوية وصلاحيات → سياق وذاكرة → استلام العمل → تنفيذ → اختبار وإثبات → تسليم → تحديث حالة المشروع → تحريك الخطوة التالية في الشركة. مو بس في البرمجة. عميل محتمل يصير اجتماع. الاجتماع يصير قرارات ومهام. المهمة تصير تنفيذ. التنفيذ له تسليم وإثبات. العقد والتحصيل يتحركان. والدفعة المدفوعة تفتح طلب فاتورتها الضريبية. حتى Git عندنا ما نحاول نستبدله Git يعرف حقيقة الكود مدار يعرف حقيقة العمل. كل primitive تقريبًا استخدمناه موجود من قبل: MCP، locks، RBAC، outbox، memory. الجديد بالنسبة لنا كان طريقة تركيبها: بدل ما نضيف AI إلى برامج الشركة، بدأنا نعيد بناء طريقة تشغيل الشركة نفسها حول البشر والوكلاء معًا. وكل ما اشتغلنا عليه أكثر، بدأ السؤال يتغير عندي: هل مستقبل برامج الشركات هو تطبيقات فيها AI؟ ولا أنظمة تشغيل للشركات يكون البشر والوكلاء مجرد أطراف تعمل داخلها؟

مهندسين OpenAI صاروا يكتبون كود هم أنفسهم مايقدرون يشرحونه سطر بسطر 😂 القصة حكاها جوردان نانوس، محلل في SemiAnalysis، وكان يتعاون مع مهندسين من OpenAI أثناء اختبارهم لشريحة الاستدلال الجديدة Jalapeño على اختبار InferenceX التابع لـ SemiAnalysis. بحسب كلامه، مهندسين عندهم خبرة تقنية قوية جدًا ماقدروا يشرحون بالتفصيل ايش يسوي الكود سطر بسطر. والسبب؟ الكود منخفض المستوى بالكامل تم توليده بواسطة Codex. بالتحديد كان عبارة عن Kernel مكتوب بلغة التجميع منخفضة المستوى Gluon. والمهندسين أصلًا ماجلسوا يفهمون كل تفاصيله. ليش؟ لأنه ببساطة… شغال 😂 نانوس يشوف إن هذا مو شيء سيئ، بل بداية تغيير كامل في طريقة تطوير البرمجيات. المطور مستقبلًا مو بس ممكن ما يكتب الكود بنفسه… ممكن حتى ما يحتاج يفهم كل سطر فيه. دوره يصير: يحدد المشكلة. يبني المعمارية. يعطي الذكاء الاصطناعي القيود والمتطلبات. وبعدها يقيس النتيجة ويتأكد إنها صحيحة وسريعة وتحقق المطلوب. أما التفاصيل منخفضة المستوى، مثل كيف تتحرك البيانات داخل العتاد وكيف تتم معالجة الذاكرة وتنفيذ التعليمات، فما عاد ضروري الإنسان يفكر فيها بنفس العمق إذا الذكاء الاصطناعي قادر يتعامل معها أفضل منه. يعني وصلنا لمرحلة غريبة شوي: "ما أعرف بالضبط كيف هذا الكود يشتغل لكن الاختبارات تقول إنه أسرع، صحيح، وما يخرب شيء." وخلاص نطلقه السؤال هنا: هل فعلًا هذي هي المرحلة الطبيعية القادمة للبرمجة؟ ولا إحنا قاعدين نبني طبقات ضخمة من الاكواد اللي محد يفهمها، وبنكتشف المشكلة يوم شيء ينفجر؟ 🤔

أغلب شركات البرمجة ما راح يقتلها الـAI راح يقتلها نموذج تسعيرها القديم 🔥 سنوات والسوق متعود إن كل نظام يحتاج فريق كبير شهور تنفيذ وفاتورة ثقيلة اليوم الأدوات والمحركات غيرت المعادلة: فريق أصغر، بناء أسرع، ونظام يتفصل على البزنس نفسه. وعشان ما تكون مجرد تنظير، قررنا نحط الفكرة تحت الاختبار في LEAP: @BithrahTech بتنفذ 10 مشاكل تقنية و @etlaqApp بتبني 20 MVP قدام الناس. بعض الشركات بتتأقلم. وبعضها بيكتشف إن الشيء اللي كان يحمي هامشه اختفى مو حرب أسعار هذا تغيير في اقتصاد بناء البرمجيات نفس 🆕.