قامت Circle بدمج قدرات النشر من خلال Vercel ضمن مجموعة أدواتها لتطوير مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مما يتيح للمطورين الانتقال من طلبات بلغة طبيعية إلى تطبيقات مدعومة بالـ stablecoin يتم نشرها ضمن سير عمل موحّد واحد. تم الإعلان عن هذا التكامل في أبريل 2026، وهو يقدّم أسلوبًا من “المطالبة إلى النشر” يسمح للمطورين بوصف التطبيقات بالإنجليزية البسيطة، حيث يقوم وكيل برمجة مدعوم بالذكاء الاصطناعي بتفسير الطلب وبناء التطبيق باستخدام البنية التحتية الخاصة بـ Circle لِـ USDC. بمجرد إنشاء التطبيق، يمكن نشره مباشرةً إلى بيئة حية دون الحاجة إلى مغادرة واجهة الترميز الخاصة بالمطور.
يمتاز نظام Circle عن أدوات توليد كود الذكاء الاصطناعي القياسية من خلال تضمين الوعي بالسياق قبل إنتاج أي كود. عندما يقدّم المطور طلبًا، يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي أولًا باسترجاع الوحدات ذات الصلة، بما في ذلك إعدادات الشبكة وعناوين العقود وأنماط تفاعل المحافظ. ثم تُطبَّق هذه العناصر على متطلبات المطور المحددة، مما يضمن أن يبدأ الكود المُولّد بأسس تقنية دقيقة.
على سبيل المثال، عند تكليف وكيل الذكاء الاصطناعي ببناء تطبيق دفع على Circle’s Arc Testnet، يقوم الوكيل بجمع تفاصيل البنية التحتية اللازمة ودمجها في الكود المُولّد. ويشمل ذلك تهيئة الشبكة بشكل صحيح، والإشارة إلى عقد USDC المناسب، وبناء تفاعلات الرموز بما يتوافق مع معايير ERC-20. عرضت Circle هذه الإمكانية عبر مثال لتطبيق طلب دفع، حيث طُلب من وكيل الذكاء الاصطناعي إنشاء نظام يسمح للمستخدمين بتوليد روابط دفع قابلة للمشاركة، واستلام مدفوعات USDC، والتحقق من المعاملات على السلسلة.
يعالج إدخال تكامل Vercel قيدًا رئيسيًا في النسخة الأقدم من مجموعة أدوات Circle. سابقًا، بينما كان بإمكان المطورين توليد التطبيقات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، كان نشرها يتطلب عملية منفصلة خارج بيئة الترميز. مع التحديث الجديد، بمجرد بناء التطبيق محليًا، يمكن دفعه مباشرةً إلى الإنتاج وتعيين عنوان URL عام ضمن جلسة الوكيل نفسها.
يلغي هذا السير العمل الموحد الحاجة إلى تبديل الأدوات أو البيئات، مما يقلل الاحتكاك ويحسن كفاءة التطوير. تحدث العملية بالكامل—من إدخال المطالبة إلى النشر—داخل جلسة وكيل واحدة الآن، مما يبسّط سلاسل التطوير والنشر التي كانت غالبًا متجزئة تقليديًا.
قدّمت Circle في البداية مجموعة أدواتها لتطوير الذكاء الاصطناعي، المعروفة باسم Circle Skills، في مارس 2026 كإطار عمل مفتوح المصدر لتطوير تطبيقات stablecoin. ركزت النسخة المبكرة على توفير القوالب وأفضل الممارسات للتعامل مع مدفوعات USDC، وتمكين عمليات النقل عبر السلاسل من خلال بروتوكول CCTP الخاص بها، وإدارة عمليات المحافظ.
يمثل تكامل قدرات النشر في Vercel تطورًا مهمًا لهذه المجموعة، جسراً الفجوة بين التطوير واستضافة التطبيقات في العالم الحقيقي. يدعم النظام حاليًا سلسلة Arc الخاصة بـ Circle، والتي لا تزال في مرحلة testnet. يمكن للمطورين تجربة سير العمل الكامل باستخدام USDC تجريبي قبل الانتقال إلى بيئات الإنتاج المباشر.
حددت Circle زيادة السرعة وتقليل الأخطاء كفوائد رئيسية لهذا النهج. قد تولد أدوات الترميز بالذكاء الاصطناعي التقليدية إعدادات غير دقيقة، مثل عناوين العقود غير الصحيحة أو إعدادات الشبكة غير الصحيحة. من خلال تضمين أنماط بنية تحتية مُتحقق منها داخل سير العمل، يضمن النظام أن يبدأ الذكاء الاصطناعي بأسس تقنية دقيقة، مما يقلل أخطاء التهيئة الشائعة في أدوات توليد الكود المستقلة.
تتوقع Circle أن تسرّع هذه القدرة الجدول الزمني من النموذج الأولي إلى العرض التوضيحي، خصوصًا بالنسبة للفرق التي تبني تطبيقات تركز على المدفوعات. ومع ذلك، أوضحت Circle أن النتائج تختلف وفقًا لتعقيد المشروع. من المرجح أن تستفيد الأدوات الأبسط، مثل مولدات روابط الدفع، بشكل أكبر وبشكل فوري أكثر من الأنظمة المتقدمة مثل منصات إدارة الخزينة.
كما أوضحت Circle أن مجموعة الأدوات مصممة لتقديم إرشادات معمارية وقوالب منظمة بدلًا من توليد كود مستقل بالكامل. يُشجع المطورون على مراجعة والتحقق من المخرجات المُولّدة قبل نشرها في بيئات الإنتاج.
س: كيف يختلف وكيل ترميز Circle المدعوم بالذكاء الاصطناعي عن أدوات توليد كود الذكاء الاصطناعي القياسية؟
يتضمن نظام Circle الوعي بالسياق عبر استرجاع وحدات بنية تحتية مُتحقق منها—بما في ذلك إعدادات الشبكة وعناوين العقود وأنماط تفاعل المحافظ—قبل توليد الكود. وهذا يضمن أن يبدأ الذكاء الاصطناعي بأسس تقنية دقيقة ومحددة لـ USDC وArc Testnet، مما يقلل أخطاء التهيئة الشائعة في أدوات الترميز بالذكاء الاصطناعي القياسية.
س: ما نوع سلسلة البلوكشين التي يدعمها هذا النظام حاليًا، وهل هو جاهز للإنتاج؟
يدعم النظام حاليًا سلسلة Arc الخاصة بـ Circle، والتي توجد في مرحلة testnet. يمكن للمطورين تجربة سير العمل الكامل باستخدام USDC تجريبي. النظام غير متاح بعد لبيئات إنتاج mainnet؛ ويجب على المطورين التحقق من المخرجات المُولّدة قبل نشرها في الإنتاج.
س: ما أنواع التطبيقات التي تستفيد أكثر من هذا النهج لتطوير مدفوع بالذكاء الاصطناعي؟
من المتوقع أن تستفيد التطبيقات الأبسط، ولا سيما أدوات تركز على المدفوعات مثل مولدات روابط الدفع، بشكل أكبر وبشكل فوري من سير العمل المدفوع بالذكاء الاصطناعي. قد تتطلب الأنظمة الأكثر تعقيدًا، مثل منصات إدارة الخزينة، تخصيصًا إضافيًا وتحقيقًا من جانب المطورين يتجاوز الأساس المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي.
مقالات ذات صلة
شركة Y Combinator تجرِي أول تمويل باستخدام عملات مستقرة، وتدفع لـ Totalis مبلغ 500 ألف دولار أمريكي USDC
هل يمكن تجاوز تنظيمات لجنة الخطة المالية لشراء العملات عبر بطاقات الائتمان؟ شركة أوذِن تينج تدفع بخدمة شراء العملات باستخدام بطاقات الخصم الأمريكية Wallet Pro
حوت عملاق يودع 2.4 مليون دولار USDC في HyperLiquid ويشتري HYPE مقابل 44.3 دولار