السرعة التي يمدحها الجميع اليوم في اجتماع الإدارة، قد تتسبب في إحباط فريقك بعد ستة أسابيع.
فريق يكتب ميزة كاملة في يوم واحد بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي. كانت هذه العملية تستغرق أسبوعاً من قبل. الجميع سعيد. مؤشر السرعة (Velocity) يرتفع. المدير يعرض الرقم في اجتماع الإدارة كدليل على نجاح تبني أدوات الذكاء الاصطناعي.
بعد ستة أسابيع، يحاول أحد المهندسين إضافة ميزة صغيرة على نفس الجزء من الكود. يكتشف أن التعديل يتطلب إعادة كتابة نصف الموديول. رأيت هذا السيناريو يتكرر مع فرق مختلفة أكثر من مرة. التفاصيل تتغير، لكن النتيجة النهائية واحدة. الوقت الذي “وفّرته” السرعة في الكتابة تدفعه لاحقاً مضاعفاً في إعادة الفهم والتفكيك.
ما هو الدَّين التقني؟
الدين التقني هو الفرق بين الحل السريع الذي تختاره الآن والحل الصحيح الذي كان عليك بناؤه لو كان لديك وقت كافٍ للتفكير والمراجعة.
وهو يشبه الدين المالي. توفر وقتاً اليوم، وتدفعه لاحقاً مع فائدة. هذه الفائدة تظهر في صورة وقت أطول لفهم الكود، وأخطاء أصعب في تتبعها، وتعديلات تحتاج إلى إعادة كتابة بدلاً من تعديل بسيط.
ملخص ما كتبه Ward Cunningham، الذي صاغ هذه الاستعارة عام ١٩٩٢، في تقريره الشهير:
"كتابة الكود لأول مرة تشبه الوقوع في الديون. فالديون الصغيرة تسرع عملية التطوير طالما تم سدادها على الفور من خلال إعادة الكتابة... وكل دقيقة تقضيها في كود غير مثالي تُحسب كفائدة على تلك الديون."
المفتاح في كلامه هو "يُسدَّد بسرعة". الدَّين التقني ليس مشكلة في حد ذاته. هو قرار واعٍ ومؤقت. تبدأ المشكلة عندما يتراكم الدَّين ولا يعرف أحد بوجوده. عندها يتحول من قرار مقصود إلى عبء غير مرئي يثقل المنتج تدريجياً.
تأثير سرعة الكتابة بدون مراجعة
في تجربتي، الذكاء الاصطناعي لا يخلق دَيناً تقنياً بحد ذاته. هو يُسرّع كتابة السطور، لكنه لا يُسرّع التفكير المعماري خلفها: لماذا هذا التصميم؟ كيف يتفاعل مع باقي النظام؟ ماذا يحدث بعد سنة من النمو؟
حين تُستخدم هذه السرعة كبديل عن المراجعة، لا كإضافة لها، يتحول الكود المولَّد آلياً إلى قرارات معمارية لم يتخذها أحد بوعي. بل “حدثت” فقط. والفارق هنا مهم. الدَّين التقني موجود منذ عقود، لكن الذكاء الاصطناعي لا يغيّر طبيعته. بل يُسرّع وتيرة تراكمه.
فريق كان يحتاج أشهراً ليتراكم عنده دَين ملحوظ، قد يصل لنفس النقطة خلال أسابيع.
في المنتجات المعقدة، مثل الأنظمة التي تتعامل مع حجم بيانات كبير وقواعد امتثال صارمة، هذا التسارع يترك أثراً أكبر. القرار المعماري الخاطئ لا يظهر أثره فوراً. يظهر بعد أشهر، حين:
١- كلما أضفنا ميزة جديدة، تضاعفت التكلفة لأن الأساس لا يسمح بضمها بسهولة.
٢- يزداد معدل الأعطال (Change Failure Rate) في الوقت نفسه الذي ارتفعت فيه سرعة النشر.
٣- يفقد الفريق فهمه الجماعي للنظام. يعود ذلك إلى أن جزءاً كبيراً منه "كُتب" ولم "يُصمَّم".
هنا يكمن الفخ. تُقاس مؤشرات السرعة كل أسبوع، بينما يتم حساب تكلفة الدَّين التقني كل ثلاثة أشهر أو حتى كل سنة. القرار الذي يبدو جيداً في تقرير السبرنت قد يكون سيئاً في خطة العمل السنوية.
إطار عملي للتعامل مع هذه المشكلة
هذا ما اقترحه للتغلب على هذه المشكلة عند تبني أدوات الذكاء الاصطناعي في الكتابة:
١. افصل بين “السرعة في الكتابة” و “السرعة في القرار”.دع الذكاء الاصطناعي يسرع الأجزاء الروتينية مثل القوالب الجاهزة (Boilerplate) والاختبارات والتوثيق. مع ذلك، احتفظ بالقرارات المعمارية مثل تكامل الخدمات ، وحدود الخدمات، ونماذج البيانات لدى مهندس بشري يفكر ويكتب القرار قبل أن يكتب الكود.
٢. ضع شرط المراجعة المعمارية في تعريف الإنجاز بحيث لا يمكن تجاوزه.ليس كافياً أن يعمل الكود فقط. أضف بنداً واضحاً: هل راجع مهندس أول التصميم المعماري قبل الدمج؟ هذا مهم خاصة للكود الذي تم توليده آلياً بنسبة كبيرة.
٣. راقب مؤشرات الجودة مع مؤشرات السرعة في نفس الوقت.يجب أن يظهر معدل فشل التغييرات (Change Failure Rate) ومتوسط زمن التعافي (MTTR) في نفس اللوحة التي تعرض سرعة التسليم. السرعة بدون استقرار تعطي رقمًا مضللًا.
٤. خصص وقتاً في الـ Retrospective لمراجعة الدَّين التقني الناتج عن الذكاء الاصطناعي بشكل خاص.سؤال بسيط كل سبرنتين: "أي جزء من الكود كتبناه بسرعة خلال هذين الأسبوعين، ولا نفهمه جيدًا الآن؟" هذا السؤال وحده يكشف الكثير.
قرار واحد يغيّر المعادلة
أنا لا أعارض استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة بل أراه أداة ضرورية اليوم. مع ذلك، السرعة دون مراجعة ليست إنجازاً. هي بمثابة قرض بفائدة متغيرة لا تعرف قيمتها الحقيقية إلا عند السداد.
إذا كنت تدير فريقاً يستخدم هذه الأدوات الآن، ابدأ بخطوة بسيطة. أضف سؤال "من راجع هذا معمارياً؟" إلى تعريف الإنجاز في السبرنت القادم. لن يجعل الفريق أبطأ، لكنه سيوقف تراكم دَين لا تلاحظه إلا عندما يصبح مشكلة كبيرة.
هل واجهت هذه المشكلة مع الفرق التي تعمل معها؟ اكتب لنا في التعليقات كيف تتعامل معها.
