8 قواعد لتحسين عامل ترميز الذكاء الاصطناعي الخاص بك. تعمل كل هذه القواعد مع Claude Code و Cursor و VS Code ومع معظم لغات البرمجة. ستؤدي أتمتة هذه القواعد إلى زيادة جودة التعليمات البرمجية والأمان التي ينتجها وكلاء الترميز الذكاء الاصطناعي بمقدار 10 أضعاف. 1. فحوصات التبعية - امنع وكيلك من اقتراح مكتبات غير آمنة بناء على بيانات التدريب القديمة. 2. التعرض السري - الإصلاح التلقائي لاستخدام بيانات الاعتماد المشفرة التي قدمها وكيل الترميز الخاص بك. 3. حجم الملف والوظيفة - إعادة بناء أي ملفات أو وظائف تتجاوز طولا معقولا تلقائيا. 4. حدود التعقيد والمعلمات - تبسيط التعليمات البرمجية المعقدة للغاية التي كتبها الوكيل. حقن 5. SQL - الإصلاح التلقائي لجميع تفاعلات قاعدة البيانات باستخدام إدخال المستخدم غير المعقم. 6. المتغيرات والواردات غير المستخدمة - اكتشاف وإزالة التعليمات البرمجية الميتة. 7. اكتشاف أحرف unicode غير المرئية في ملفات قواعد الذكاء الاصطناعي - قم بإزالة المسافات ذات العرض الصفري وتجاوزات الاتجاه والأحرف غير المرئية الأخرى التي يمكن أن تخفي السلوك الضار. 8. استخدام واجهة برمجة تطبيقات OpenAI غير الآمن - فرض استخدام نقاط نهاية OpenAI الآمنة والمصادقة المناسبة وعزل السياق إليك كيفية أتمتة هذا: قم بتثبيت ملحق @codacy. سيمنحك هذا الوصول إلى واجهة سطر أوامر (CLI) للمسح المحلي وخادم MCP لاتصال العامل. من الآن فصاعدا ، في كل مرة تحتاج فيها إلى إنشاء بعض التعليمات البرمجية: 1. سيكتب وكيلك الكود 2. سيقوم بعد ذلك باستدعاء واجهة سطر الأوامر الخاصة ب Codacy للتحقق من ذلك...