اگر چند سال پیش کسی میگفت سر جلسه کد نویسی کنار VS Code یا IntelliJ یک مدل هوش مصنوعی هم همیشه باز داری، احتمالا بهش میگفتیم زیادی فیلم علمی تخیلی دیده. الان اما واقعیت ماجرا این است که خیلی از دولوپرها بدون یک مدل زبانی مثل GPT، Gemini یا همین Qwen حس میکنند چیزی کم دارند.

مدلی که اینجا درباره اش حرف میزنیم Qwen AI است؛ خانواده ای از مدل های زبانی که نسخه های مخصوص کد هم دارد و برای برنامه نویس ها حسابی جذاب شده. این مقاله را طوری مینویسم که اگر وسط کار پشت سیستم و با یک لیوان قهوه بازش کردی، حس نکنی داری متن خشک تئوری میخوانی؛ بیشتر شبیه یک تجربه واقعی استفاده از Qwen در پروژه است.

Qwen دقیقا چیست و چرا باید برایت مهم باشد؟

Qwen یک خانواده مدل زبان بزرگ است که روی چند زبان طبیعی و چند زبان برنامه نویسی اموزش داده شده. نسخه های مختلفی دارد؛ از مدل های سبک که روی سخت افزار معمولی هم اجرا میشوند تا مدل های سنگین تر که برای سرویس های ابری و کارهای جدی تر طراحی شده اند.

چند چیزی که Qwen را برای ما برنامه نویس ها جذاب میکند:

پشتیبانی خوب از زبان های محبوب مثل Python، JavaScript، TypeScript، Java، Go و بقیه دوستان

وجود نسخه های مخصوص کد مثل مدل های coder

امکان اجرا و شخصی سازی در محیط خودت (بسته به نسخه)

عملکرد خوب در کارهایی مثل تکمیل کد، ریفکتور، تست نویسی و دیباگ

اگر تا حالا بیشتر با GPT سر و کار داشتی، Qwen برایت شبیه یک هم تیمی جدید است که بعضی جاها خوش میدرخشد و بعضی جاها هم باید حواست را بیشتر جمع کنی.

تفاوت Qwen با مدل هایی مثل GPT و Gemini برای دولوپرها

به عنوان یک برنامه نویس معمولا اولین سوال این است:

خب وقتی GPT هست، چرا بروم سراغ Qwen؟

جواب کوتاه این است: کنترل، انعطاف و فضای متن باز.

چند فرق مهم:

نسخه های متن باز برای بعضی نسخه ها میتوانی مدل را روی سرور خودت بالا بیاوری. یعنی کد و دیتای تیم لزوما از سازمان بیرون نمیرود. برای شرکت هایی که روی حریم خصوصی حساس هستند، این موضوع خیلی مهم است.

امکان فاین تیون روی کدبیس خودت میتوانی Qwen را روی ریپوهای سازمان، داکیومنت های داخلی یا حتی لاگ های واقعی اموزش دهی تا مدل بهتر با سبک کد نویسی تیم هماهنگ شود.

مدل های تخصصی کد نسخه های coder طوری اموزش دیده اند که با کد راحت تر کار کنند. یعنی وقتی وسط یک فایل طولانی هستی، بهتر حدس میزنند که دنبال چه چیزی هستی.

انعطاف در استفاده میتوانی از Qwen:

داخل یک وب اینترفیس شبیه چت

از طریق API در بک اند اپلیکیشن

یا به صورت لوکال روی سیستم خودت استفاده کنی. انتخاب با خودت است.

چطور با Qwen شروع کنیم؟ (بدون پیچوندن ماجرا)

فرض کنیم یک برنامه نویس هستی که میخواهد Qwen را وارد گردش کار روزمره اش کند. مسیر منطقی این است:

1. انتخاب نسخه مناسب

قبل از هر چیز باید بدانی دنبال چه چیزی هستی:

فقط میخواهی داخل مرورگر با مدل چت کنی و کد بگیری؟

میخواهی داخل CI/CD یا ابزار داخلی شرکت از هوش مصنوعی استفاده کنی؟

میخواهی مدل را لوکال اجرا کنی؟

اگر تمرکز اصلی ات کد است، نسخه هایی را انتخاب کن که در توضیحاتشان عبارت هایی مثل code یا coder وجود دارد.

2. انتخاب روش استفاده: وب، API یا لوکال

سه سناریوی اصلی:

وب: ساده ترین حالت. یک محیط چت باز میکنی، کد میفرستی، جواب میگیری. برای شروع و تست عالی است.

API: اگر میخواهی در اپلیکیشن یا حتی داخل ادیتور خودت (مثلا یک پلاگین VS Code) از Qwen استفاده کنی، API گزینه مناسب است.

لوکال: برای کسانی که عاشق دستکاری سیستم هستند و نمیخواهند دیتا از سازمان خارج شود. البته نیاز به سخت افزار بهتر و کمی حوصله بیشتر دارد.

3. دادن کانتکست درست به مدل

این قسمت همان جایی است که کیفیت خروجی را میسازد. چند نکته ساده:

همیشه زبان برنامه نویسی را مشخص کن. مثلا بگو: "در Python و با فریم ورک FastAPI".

اگر پروژه ای داری، ساختار کلی ریپو را توضیح بده یا فایل های مهم را تکه تکه بفرست.

اگر چیزی را نمیخواهی تغییر کند، خیلی واضح بگو. مثال: "این تابع را ریفکتور کن اما امضای تابع را عوض نکن."

استفاده واقعی از Qwen در زندگی روزمره یک دولوپر

حالا بریم سراغ قسمت جذاب: سناریوهای واقعی.

تولید اولیه کد

سناریو کلاسیک: تیکت جدید، فیچر جدید، حوصله ساخت اسکلت اولیه صفر. اینجا Qwen وارد میشود. مثال یک پرامپت منطقی:

"یک API لاگین با Node.js و Express بنویس که از JWT استفاده کند، خطاهای مرسوم را هندل کند و ساختار پوشه ها را هم پیشنهاد بده."

مدل معمولا کدی میدهد که برای شروع عالی است. بعدش خودت مثل همیشه وارد بازی میشوی و کد را با نیاز واقعی پروژه هماهنگ میکنی.

دیباگ و خطاهای لج باز

حتما این صحنه برایت تکراری است: کدی که باید کار کند ولی نمیکند، لاگ ها چیزی نمیگویند و Stack Overflow هم جواب درست و حسابی ندارد.

در این لحظه میتوانی:

کد

متن خطا

و توضیح سناریو

را برای Qwen بفرستی و بگویی: "این کد این خطا را میدهد، حدس میزنی مشکل کجاست؟"

بعضی وقت ها در همان جواب اول، دقیقا به نقطه ای اشاره میکند که یک ساعت است رویش زل زده ای و نمیبینی.

ریفکتور و تمیز کردن کد

بعد از این که فیچر بالا امد، نوبت همان چیزی است که همیشه عقب می افتد: ریفکتور. اینجا Qwen میتواند:

فانکشن های هیولا را به چند فانکشن کوچک تبدیل کند

اسم متغیرها را معنی دارتر پیشنهاد دهد

الگوهای طراحی مناسب را پیشنهاد کند

مثال پرامپت:

"این تابع را طوری ریفکتور کن که خواناتر شود، منطق تغییر نکند و قطعات تکراری کمتر شوند."

نوشتن تست

خیلی ها قبول دارند سخت ترین قسمت تمیز کد نوشتن، نوشتن تست است، نه خود کد. Qwen در این قسمت فوق العاده کمک میکند:

تولید تست واحد با Jest، PyTest، JUnit و غیره

پیشنهاد سناریوهای مرزی

ماک کردن درست وابستگی ها

کافی است بگویی:

"برای این کلاس در TypeScript با Jest چند تست واحد بنویس که ورودی های لبه را هم پوشش دهد."

مستندسازی و توضیح کد

وقتی تیم بزرگتر میشود، توضیح دادن کد به دیگران نصف زمان پروژه را میبلعد. Qwen میتواند:

برای فانکشن ها کامنت بنویسد

برای ریپو یک README اولیه تولید کند

مثال های استفاده بسازد

این یعنی زمان بیشتری برای واقعی ترین قسمت کار: طراحی و تصمیم گیری.

چطور از Qwen خروجی بهتر بگیریم؟ چند نکته کاملا تجربی

پرامپت را جدی بگیر پرامپت خوب یعنی خروجی قابل استفاده. پرامپتی بنویس که اگر برای یک دولوپر انسانی میفرستادی، منظور را کامل میفهمید.

مرحله ای کار کن در یک دور کد خام را بگیر، در دور بعد بخواه تمیزش کند، در دور سوم تست را بگیر. این روش معمولا نتیجه خیلی بهتری نسبت به یک درخواست همه کاره میدهد.

به مدل اعتماد کورکورانه نکن Qwen شبیه یک همکار تازه کار خیلی باهوش است. میتواند کمک زیادی کند، ولی حتما باید خودت کد را بخوانی، تست کنی و مخصوصا از نظر امنیتی چک کنی.

از Qwen برای یادگیری هم استفاده کن اگر بخشی از کد را نمیفهمی، راحت بپرس: "این قسمت را خط به خط توضیح بده." این جاست که مدل تبدیل به مربی شخصی میشود.

محدودیت ها؛ جایی که هنوز باید خودت وارد شوی

با وجود تمام خوبی ها، Qwen هم بدون نقص نیست:

ممکن است کد ظاهرا تمیز ولی منطقا اشتباه بدهد.

گاهی نام کتابخانه یا نسخه را اشتباه پیشنهاد میکند.

در بخش هایی مثل امنیت، رمزنگاری و پرداخت، هنوز انسان باید حرف اخر را بزند.

خلاصه این که: Qwen کمک دست است، نه جایگزین مغز تو.

جمع بندی: Qwen را مثل یک هم تیمی جدید ببین، نه یک ابزار جادویی

اگر بخواهم در یک جمله این مقاله را جمع کنم:

Qwen ابزاری است که اگر درست از ان استفاده کنی، سرعت و کیفیت کد نویسی ات را بالا میبرد، ولی هنوز این تو هستی که تصمیم های مهم فنی را میگیری.

برای تیم ها و برنامه نویس هایی که میخواهند هوش مصنوعی را واقعا وارد چرخه توسعه نرم افزار کنند، Qwen یک گزینه جدی و دوست داشتنی است؛ مخصوصا وقتی به نسخه های متن باز و قابل شخصی سازی اش فکر کنیم.