GPT-5 CodeX: هل تتفوّق الجودة على السرعة في مستقبل تطوير البرمجيات؟

فراس وليد

مدون وكاتب مقالات تقنية

هل يمكن لنموذج ذكاء اصطناعي أن يكون عبقرياً… وبطيئاً في آنٍ واحد؟

في زمن تتسابق فيه الشركات لتقليص وقت التسليم وتحقيق إنتاجية قصوى، باتت أدوات الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياة المطورين. لكن السؤال المحيّر هو: هل تقبل بأن تنتظر طويلًا مقابل كود نظيف وأنيق؟ هذا هو التحدي الذي يطرحه GPT-5 CodeX، النموذج البرمجي المتقدم من OpenAI، والذي يثير إعجاب المطورين بقدراته الفريدة في تطوير الكود وإعادة هيكلته (Refactoring) — لكنه لا يزال يثير الجدل بسبب أدائه البطيء.

ما هو GPT-5 CodeX؟ ولماذا كل هذه الضجة؟

GPT-5 CodeX هو نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه خصيصًا على تحليل وكتابة الكود البرمجي. بينما يُعتبر GPT-5 نموذجًا عامًا متعدد المهام، فإن CodeX يشبه المستشار البرمجي الذي يكرّس كل طاقته لفهم البنية الداخلية للكود، تحسينها، وتصحيحها.

لكن لماذا كل هذه الضجة؟ ببساطة، لأنه يَعِد بإعادة تعريف تجربة تطوير التطبيقات، خاصةً في المهام التي تتطلب إعادة تنظيم الكود، تحليل العلاقات بين الملفات، وإنشاء مكونات جديدة بدقة شبه بشرية.

Refactoring مع CodeX: كما لو أن مهندس برمجيات خبير يتدخل

تُعد إعادة هيكلة الكود (Refactoring) من أصعب المهام التي تواجه المطورين. فهي تتطلب فهماً عميقاً للبنية الحالية، رؤية مستقبلية لتبسيط الكود، ودقة عالية في تفادي كسر الوظائف القائمة.

عند اختبار GPT-5 CodeX على ملف ضخم ومعقّد، تمكّن النموذج من:

• تقليص حجم الكود بنسبة 22٪.

• إنشاء 4 وظائف composables ومكونين جديدين.

• الحفاظ على تشغيل الكود بدون أي أخطاء على بيئة VS Code.

أشبه ما يكون بمهندس برمجيات يدخل على مشروعك القديم، ويعيد ترتيب كل شيء، ثم يخرج دون أن يترك خلفه أي أثر للفوضى.

التحكم عبر CLI: بسلاسة نظام تشغيل

يستخدم CodeX واجهة سطر أوامر (CLI) ذكية تتيح له التفاعل مع البيئة المحيطة كما لو كان مبرمجًا يستخدم الطرفية بنفسه. آلية العمل تشمل:

• أولوية تنفيذ Shell Commands: يفضل pwsh.exe، ثم powershell.exe، ويستخدم bash كخطة بديلة.

• قراءة الملفات من خلال Shell بدل استخدام أدوات Get File المخصصة.

• تنفيذ الأوامر البرمجية داخل السياق، ما يجعله مرنًا في البيئات المختلفة.

والأهم من ذلك، أن الكود الأساسي لـ CodeX أعيد كتابته بلغة Rust — وهي لغة شهيرة بأمانها وسرعتها — مما يضمن كودًا أكثر استقرارًا وأسهل في التوسعة.

البطء: العدو اللدود للعبقرية التقنية

رغم هذه القوة، إلا أن CodeX يعاني من مشكلة مزمنة في الأداء. وإليك بعض الأرقام التي تشرح المأساة:

• اختبار لعبة بلياردو:

  • CodeX Medium: 7 دقائق و38 ثانية

  • GPT-5 Medium: 2 دقيقة و24 ثانية

  • الفارق: CodeX أبطأ بـ 3 مرات تقريبًا

• CodeX Low:

  • يحقق توازناً جيداً بين السرعة والأداء.

  • في بعض الأحيان ينتج حركات فيزيائية أفضل في اللعبة من الإصدارات الأعلى!

• مثال على البطء المفرط:

  • استغرق CodeX ساعة كاملة لإزالة سطرين فقط من الكود!

  • في حالات أخرى، تتكرر أخطاء بعد انتظار 10-15 دقيقة، مما يضاعف الإحباط.

يشبّه أحد المطورين التجربة بـ”ركوب سيارة سباق بمحرك نفاث… لكنها عالقة في الغيار الأول!”

Claude Code مقابل GPT-5 CodeX: من يتقن فن التنظيم؟

في اختبار دقيق لمهمة إعادة هيكلة ملف React ضخم، استخدم المطور نفس الـ Prompt للنموذجين دون تفعيل خاصية “وضع التخطيط”:

📌 نتائج GPT-5 CodeX:

• النتائج: تقليص 22٪، إنشاء 4 وظائف composables، ومكونين جديدين.

• الوقت: 29-32 دقيقة.

• الفعالية: الكود الناتج يعمل بكفاءة دون أخطاء.

📌 نتائج Claude Code:

• النتائج: تقليص 86٪ (أكثر بـ 4 أضعاف من CodeX)، وإنشاء 5 composables، 7 مكونات، ونوع بيانات جديد.

• الوقت: 29 دقيقة.

• الفعالية: الكود الناتج احتوى على مشكلات تشغيلية عديدة، ولم يكن جاهزًا للاستخدام.

يمكن تشبيه هذه المقارنة بمقارنة بين مهندس معماري يُجري تعديلات دقيقة ومدروسة على مبنى قائم، مقابل آخر يهدم معظم الجدران ويعيد البناء من الصفر — بسرعة، ولكن بكثير من العيوب.

السرعة مقابل الدقة: أيهما يربح؟

في مشاريع تطوير التطبيقات الحديثة، هناك دائماً توازن حساس بين:

• السرعة: عامل حاسم في منهجيات Agile وDevOps.

• الدقة والجودة: أساس المشاريع المستدامة على المدى الطويل.

CodeX ينتمي بوضوح إلى معسكر الجودة، وهو خيار ممتاز للمهام التي تتطلب هندسة برمجية دقيقة — حتى وإن كان ذلك يعني الانتظار أكثر من المعتاد.

التقييمات الموضوعية لا تكشف الصورة الكاملة

الغريب أن أدوات التقييم الرقمية مثل OpenAI Evals لا تظهر فروقاً كبيرة بين GPT-5 العادي وCodeX، رغم أن تجربة الاستخدام مختلفة تمامًا.

يشير بعض المستخدمين إلى أن “الـ Vibe” أو الإحساس العام عند استخدام CodeX أفضل من أي نموذج آخر، رغم تأخره. وهذا يعيد طرح السؤال: هل نحتاج مقاييس جديدة لتقييم النماذج؟ ربما مقاييس تشمل “الرضا العام”، “متعة الاستخدام”، و”ثقة المطور في النموذج”.

متى ولماذا يجب استخدام GPT-5 CodeX؟

في ظل المعطيات الحالية، ينصح المطورون بما يلي:

• ✅ استخدم CodeX Low: يوازن بين الأداء والسرعة، مثالي للمهام المتوسطة.

• ❌ تجنب CodeX Medium وHigh مؤقتًا: إلا إذا كنت تعمل على مهام تتطلب أعلى درجات الدقة ولا تتقيد بالوقت.

حالات الاستخدام المثالية:

• إعادة هيكلة مشاريع قديمة ومعقدة.

• تحليل واعادة بناء المعمارية البرمجية.

• تحسين الكود قبل الإطلاق النهائي للمنتج.

هل هناك ضوء في نهاية النفق؟

الخبر الجيد هو أن OpenAI ليست غافلة عن هذه المشكلة. هناك إشارات إلى خطط تحسين الأداء تشمل:

• نماذج أكثر خفة باستخدام تقنيات Compression.

• تنفيذ جزئي محلي (Edge Execution).

• توزيع الحمل عبر أكثر من طبقة من الخدمات.

وقد أشار أحد مهندسي OpenAI في تدوينة تقنية:

“نحن نؤمن أن الأداء لا يجب أن يكون ثمناً للجودة. نعمل على حلول تجعل CodeX أسرع بدون التنازل عن دقته.”
— مهندس في فريق CodeX، OpenAI

 الجودة وحدها لا تكفي… إن لم تُرافقها السرعة

يقدّم GPT-5 CodeX تجربة برمجية من الطراز الرفيع، ويُظهر مهارات مبهرة في فهم الكود وإعادة تنظيمه. لكنه، مثل كثير من العباقرة، يحتاج وقتًا أطول من المعتاد ليقدم أفضل ما لديه.

إذا كنت مطورًا يبحث عن كود أنيق وقابل للتوسع، فإن CodeX أداة لا غنى عنها. أما إذا كان وقتك ضيقًا ومهامك كثيرة، فربما عليك الانتظار حتى يتم علاج مشكلة الأداء — أو استخدام النسخة الأخف CodeX Low.

المصادر :

1. Claude Code vs GPT‑5 Codex: which one should you use — and when?
   «كلود كود مقابل جي بي تي‑5 كودكس: أيهما تستخدم ومتى؟
   رابط المقال DEV Community

2. GPT‑5‑Codex, Claude Code, and Cursor – Which is best for coding?
   «جي بي تي‑5‑كودكس، كلود كود، وكورسور – أيهم الأفضل للترميز؟
   رابط المقال Bind AI IDE

3. Why I Choose Clarity Over Speed: My Battle for Maintainable Code in the AI Era
   «لماذا أختار الوضوح على السرعة: صراعي من أجل كود قابل للصيانة في عصر الذكاء الاصطناعي»
   رابط المقال AWS in Plain English

4. The METR Study: 19% Slower, Not Faster: Developers using AI tools took 19% longer …
   «دراسة METR: أبطأ بنسبة 19٪، ليس أسرع: المطورون الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي استغرقوا وقتًا أطول …»
   رابط المقال Medium

5. AI code refactoring: Strategic approaches to enterprise …
   «إعادة هيكلة الكود بواسطة الذكاء الاصطناعي: مناهج استراتيجية للمؤسسات …»
   رابط المقال getdx.com