أصدرت شركة Greptile مؤخرا "تقرير حالة برمجة الذكاء الاصطناعي لعام 2025"، وهي شركة تقوم بمراجعات الشيفرة الذكاء الاصطناعي، ويتراوح عملاؤها من شركات ناشئة نجمة مثل PostHog وBrex إلى شركات Fortune 500. يمر عبر نظامهم حوالي مليار سطر من الشيفرة شهريا، لذا لديهم الكثير من البيانات المباشرة المتاحة. مقتطف من مجموعة أرقام التقرير: زاد عدد أسطر الكود التي ينتجها المطورون شهريا من 4,450 إلى 7,839، بزيادة قدرها 76٪. حجم العلاقات العامة يتزايد أيضا، حيث ارتفع الوسيط من 57 إلى 76 خطا. الزيادة في الفرق المتوسطة الحجم أكثر تضخما، حيث وصلت إلى 89٪. في الواقع، لقد اشتكيت من قبل أن الكثير من الناس يحبون قياس الإنتاجية بعدد أسطر الكود، لأن الكود ليس أصلا بل عبئا، وكلما زاد الكود يعني صعوبة في الصيانة، وكلما زاد الكود المولد الذكاء الاصطناعي يعني المزيد من الأخطاء التي يجب صيانتها. توزيع فوائد أدوات البرمجة الذكاء الاصطناعي غير متوازن للغاية. في المشاريع التي لديها تغطية اختبارات جيدة وحدود وحدات واضحة، يعد الذكاء الاصطناعي إضافة رائعة. ومع ذلك، في السيناريوهات التي تتطلب فيها الأنظمة القديمة المعقدة معرفة عميقة بالمجال، قد تكون مساعدتها المحدودة غير فعالة. على أي حال، الآن الذكاء الاصطناعي يجعل الكود مضخما هو حقيقة. الذكاء الاصطناعي زاد عدد أسطر الكود، فهل تحسنت الجودة؟ للأسف، التقرير لا يذكر ذلك، فبعد كل شيء، خطوط الشيفرة إحصائيات جيدة، وجودة الكود ليست سهلة القياس. لا يزال بإمكان مشاهدة البيانات في التقرير. من حيث بيئة الأدوات، يتنافس سوق قواعد بيانات المتجهات حاليا مع الغزلان، حيث تتصدر Weaviate حصة 25٪، لكن الشركات الست أو السبع التالية تتراوح بين 10٪ و25٪، ولم يتم تحديد الفائز بعد. يمثل mem0 59٪ من ذاكرة الذكاء الاصطناعي، وهو أمر متقدم. من حيث ملفات القواعد، تصدر CLAUDE .md القائمة بنسبة اعتماد 67٪، مما يشير إلى وجود العديد من المطورين الذين يستخدمون كلود كوكلاء برمجة. اتجاه تنزيلات SDK أكثر إثارة للاهتمام. لا تزال OpenAI الرائدة على الإطلاق، حيث تسجل 130 مليون تحميل شهريا. لكن معدل نمو أنثروبك كان مذهلا، حيث زاد 1,547 مرة من أبريل 2023 حتى الآن، وهو الآن مستقر عند 43 مليون. نسبة التحميل بين OpenAI وAnthropic انخفضت من 47:1 في بداية 2024 إلى 4.2:1 الآن. لا تزال حزمة تطوير تطوير الجيل من جوجل عند 13.6 مليون، متأخرة بشكل ملحوظ. في قسم مقارنة أداء النماذج، تم اختبار GPT-5.1، GPT-5-Codex، Claude Sonnet 4.5، Claude Opus 4.5، وGemini 3 Pro. هناك عدة نتائج جديرة بالذكر. زمن استجابة الرمز الأول أقل من 2.5 ثانية لكلا النموذجين الأنثروبيكيين، بينما الثلاثة الآخرون أكثر من الضعف. لا تستهين بهذه الثواني القليلة - في سيناريوهات البرمجة التفاعلية، سيتوقف تفكيرك إذا انتظرت طويلا، وتضطر للعودة إلى الحالة. من حيث معدل الإنتاجية، فإن نموذجي OpenAI هما الأسرع، بمتوسط 60-70 رمزا/ثانية. الآنثروبي بين 17-20 وجوزاء فقط 4-5. لكن معدل النقل العالي لا يعني كل شيء، يعتمد على ما إذا كان سيناريو الاستخدام لديك يحتاج فعلا إلى هذه السرعة. مقارنة التكلفة مضبوطة على 1x بناء على GPT-5 Codex، GPT-5.1 أيضا 1x، Gemini 3 Pro 1.4x، Claude Sonnet 4.5 2x، وكلود أوبوس 4.5 3x. نموذج Anthropic أغلى بكثير، لكن العديد من المستخدمين يجدون جودة الكود أفضل ومستعدون لدفع مقابلها. يختتم التقرير بمجموعة من الأبحاث الحديثة، بما في ذلك بنية MoE ل DeepSeek-V3، والموازنة بين السياق الطويل مقابل RAG، وإطار عمل وكيل الذاكرة الدائم ل MEM1. هذا الجزء أشبه بقائمة قراءة للمطورين المحترفين، وليس موسعة.