مساعد GitHub: ما هو، وكيف يعمل، وكيفية استخدامه

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تغيير وجه التعاون الإبداعي، ويُعد مساعدو البرمجة من أكثر التطبيقات الجديدة إثارة. يمكن لهؤلاء المساعدين فهم التعليمات البرمجية الخاصة بك، واقتراح عمليات الإكمال، وإنشاء وظائف كاملة، واقتراح طرق بديلة. فيما يلي نظرة عامة على أحد مساعدي ترميز الذكاء الاصطناعي الرائدين، GitHub Copilot.

جدول المحتويات

• ما هو جيثب مساعد الطيار؟
• كيف يعمل مساعد جيثب
• من أنشأ GitHub Copilot؟
• هل GitHub Copilot مجاني؟
• كيفية استخدام جيثب مساعد الطيار
• نصائح لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة
• إيجابيات استخدام GitHub Copilot
• سلبيات استخدام GitHub Copilot
• خاتمة

ما هو جيثب مساعد الطيار؟

GitHub Copilot هو مساعد ترميز يعمل بالذكاء الاصطناعي، ويُعرف أيضًا باسم مبرمج أزواج الذكاء الاصطناعي. هناك طريقتان أساسيتان لاستخدامه: يمكنك البدء في كتابة التعليمات البرمجية وجعل GitHub Copilot يكملها، أو يمكنك وصف ما تريد أن تفعله التعليمات البرمجية باستخدام اللغة الطبيعية، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء مقتطف من التعليمات البرمجية لك.

يمكن لـ GitHub Copilot كتابة التعليمات البرمجية بجميع اللغات التي تظهر في المستودعات العامة، بما في ذلك JavaScript وTypeScript وPython وRuby.

يمكنك استخدام GitHub Copilot في بيئة التطوير المتكاملة (IDE) وفي سطر الأوامر. إذا كان لديك حساب على مستوى المؤسسة، فيمكنك أيضًا الوصول إليه على GitHub.com.

كيف يعمل مساعد جيثب

أدوات الإكمال التلقائي للكود موجودة منذ بعض الوقت. يذهب GitHub Copilot إلى أبعد من ذلك لأنه يمكنه كتابة سطور ووظائف كاملة والإجابة على أسئلتك. وفيما يلي نظرة عامة على الآليات الكامنة وراء المنصة.

فهم الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)

تم بناء GitHub Copilot على نموذج لغة كبير (LLM). يمكن لـ LLMs تحليل ومعالجة كميات هائلة من المعلومات وإنشاء محتوى جديد، مثل التعليمات البرمجية أو النص أو الصور.

خلال المراحل الأولى من برنامج Copilot، قام GitHub بتجربة GPT-3، وهو برنامج LLM من إنتاج OpenAI. دعونا نلقي نظرة على كيفية عمل نماذج GPT على مستوى عالٍ.

أولاً، يقوم المطورون بإدخال كميات كبيرة من النص في النموذج. يمكن أن يكون النص عبارة عن صفحات ويب أو كتب أو حوارات أفلام أو مناقشات منتدى. في حالة GitHub Copilot، تم تغذية النماذج بمليارات الأسطر من التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر.

تقوم نماذج GPT بمعالجة تلك البيانات لتحديد الأنماط بين الكلمات وبنية اللغة. إنهم يستخدمون السياق لفهم معنى المحتوى، على غرار الطريقة التي نستخدم بها أدلة السياق لمعرفة معنى كلمة جديدة.

بمجرد أن يطور النموذج خريطة أدلة السياق وأنماط اللغة، يمكنه تقديم تنبؤات مدروسة حول ما يجب أن يأتي بعد ذلك في التسلسل. لذلك، عندما تبدأ في كتابة التعليمات البرمجية في GitHub Copilot، فإنه يتنبأ بالجزء التالي من التعليمات البرمجية الخاصة بك بناءً على البيانات التي تعلمها. عندما تطرح سؤالاً أو تطلب رمزًا جديدًا من البداية، فإن استجابته تكون بمثابة تخمين مدروس جيدًا. ويتنبأ بكل كلمة أو مقتطف من التعليمات البرمجية واحدًا تلو الآخر. على سبيل المثال، عندما يرى GitHub Copilot أن المطور كتب "if __name__"، فيمكنه التنبؤ بدقة ببقية السطر "__main__".

بعد التدريب الأولي، يتم تحسين النموذج من خلال ردود الفعل البشرية. يقوم البشر بمراجعة ردودها وتقييمها للتأكد من دقتها وأهميتها والعوامل الأخلاقية (مثل التحيزات والهجوم). وبمرور الوقت، يتعلم النموذج الاستجابات التي يفضلها البشر.

تطور النماذج وراء GitHub Copilot

في عام 2021، أصدرت GitHub وOpenAI Codex، وهو فرع خاص بالتشفير من GPT-3. قام GitHub بتحسين هذا النموذج وتدريبه لتقديم استجابات أكثر صلة ومرغوبة. في عام 2023، أعلنت GitHub أنها تستخدم نموذجًا أكثر ذكاءً وكفاءة لـ Copilot، على الرغم من أنها لم تقدم تفاصيل حول الاسم أو التدريب.

الواجهات الأساسية لاستخدام GitHub Copilot

يقدم GitHub Copilot واجهتين أساسيتين لجميع المستخدمين: Copilot Chat وCopilot في CLI.

تعمل ميزة Copilot Chat داخل بيئة التطوير المتكاملة (IDE) الخاصة بك. وهو يدعم حاليًا Visual Studio Code وVisual Studio ومجموعة JetBrains من IDEs. يمكنك تمييز مقتطف من التعليمات البرمجية وكتابة مطالبة حوله دون مغادرة المحرر. يمكنك أيضًا كتابة بداية دالة أو سطر من التعليمات البرمجية، وسيقترح عليك Copilot الباقي. يمكن لـ Copilot Chat أيضًا شرح مقتطفات من التعليمات البرمجية والتوصية بإصلاحات الأخطاء ووصف مفاهيم البرمجة وكتابة حالات الاختبار.

يوفر مساعد الطيار في واجهة سطر الأوامر (CLI) واجهة دردشة داخل الجهاز. يسمح لك هذا البرنامج الإضافي بطرح الأسئلة أو تنفيذ المطالبات المتعلقة بسطر الأوامر، مثل تقديم شرح أو اقتراح.

من أنشأ GitHub Copilot؟

GitHub Copilot هو نتيجة للتعاون بين GitHub وMicrosoft وOpenAI (الشركة التي تصنع ChatGPT وDALL-E).

تم إصدار GitHub Copilot في البداية في أكتوبر 2021 كمعاينة فنية محدودة. وفي يونيو 2022، أصبح متاحًا على نطاق واسع لجميع المطورين عبر الاشتراك.

هل GitHub Copilot مجاني للاستخدام؟

يتم تقديم GitHub Copilot في ثلاث مستويات مدفوعة:

• مساعد الطيار الفردي للمستخدمين الشخصيين
• مساعد الطيار الأعمال للمؤسسات
• Copilot Enterprise للشركات التي تستخدم GitHub Enterprise Cloud، والذي يسمح لك بامتلاك مؤسسات متعددة تحت حساب واحد

يتم تسعير جميع الاشتراكات لكل مستخدم شهريًا، باستثناء Copilot الفردي، الذي يقدم أيضًا اشتراكًا سنويًا. توفر جميع المستويات Copilot Chat وGitHub CLI والقدرة على التوصيل بمحرر التعليمات البرمجية الخاص بك. تتمثل بعض الاختلافات الرئيسية بين المستويين الشخصي والتجاري في الوصول إلى سجلات التدقيق وزيادة ضوابط السياسة.

إذا كنت ترغب في تجربة GitHub Copilot قبل الالتزام بالدفع، فهناك نسخة تجريبية مدتها 30 يومًا لمرة واحدة لجميع المستخدمين.

يمكن للمعلمين والطلاب ومشرفي المشاريع الشهيرة مفتوحة المصدر استخدام GitHub Copilot مجانًا.

نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot

يعد GitHub Copilot مثيرًا للإعجاب في فهم اللغة الطبيعية وتوقع احتياجاتك. ولكنك لا تزال بحاجة إلى معرفة بعض النصائح والحيل للحصول باستمرار على نتائج عالية الجودة وذات صلة. دعنا نراجع بعض أفضل الممارسات التي تزيد من فرص حصولك على الاستجابات التي تريدها.

اكتب مطالبات مفصلة

لتوليد استجابات فعالة، يحتاج GitHub Copilot إلى مطالبات مفصلة ودقيقة. للقيام بذلك، تحتاج إلى تضمين المعلومات الصحيحة في المطالبات الخاصة بك. على سبيل المثال، إذا كنت تريد كتابة رمز لرسم منزل، فأنت بحاجة إلى تفصيل لون المنزل وعدد الطوابق والزاوية التي تريد مشاهدته منها.

تقديم أمثلة

إذا قدمت أمثلة على التعليمات البرمجية إلى GitHub Copilot، فمن المرجح أن تحصل على النتيجة التي تريدها. هذه طريقة بسيطة لإضافة سياق إلى مطالبتك دون الحاجة إلى شرح ما تتخيله. مع المثال، هناك مجال أقل لسوء الفهم.

الحفاظ على اصطلاحات التسمية متسقة

استخدم أسماء محددة تتعلق بالغرض من كل متغير أو وظيفة لمساعدة GitHub Copilot على فهم السياق. تساعد هذه الممارسة أيضًا في الحفاظ على تنظيم مخرجات GitHub Copilot لأنها تكرر اصطلاحات التسمية التي تستخدمها في التعليمات البرمجية الخاصة بك.

قسم الأمور إلى خطوات بسيطة

يعمل GitHub Copilot بشكل أفضل عند كتابة مقتطفات أقصر من التعليمات البرمجية. قم بتقسيم مهامك إلى خطوات بسيطة للحصول على أفضل النتائج. على سبيل المثال، إذا كنت تريد كتابة دالة، فاشرح بوضوح كل خطوة يجب على GitHub اتباعها. اسمح له بإنشاء مقتطف الشفرة لكل خطوة، واحدة تلو الأخرى.

راجع ردود GitHub Copilot

على الرغم من أن GitHub Copilot بارع في إنشاء تعليمات برمجية قابلة للاستخدام، إلا أنه لا يزال بحاجة إلى إشراف بشري. تحقق مرة أخرى من كل استجابة للتأكد من أنها دقيقة، وتتوافق مع أفضل ممارسات البرمجة، وتلتزم بسياساتك، ولا تحتوي على ثغرات أمنية.

افتح علامات التبويب ذات الصلة

من خلال الحفاظ على فتح اثنتين من علامات التبويب الأخرى المرتبطة بمشروعك، يمكنك العمل بكفاءة أكبر وزيادة احتمالات الحصول على استجابات أفضل. يستخدم GitHub Copilot تقنية تسمى علامات التبويب المجاورة للحصول على مزيد من السياق لطلباتك. يقوم بمسح علامات التبويب الأخرى المفتوحة في IDE الخاص بك للعثور على أجزاء مطابقة من التعليمات البرمجية وإدراجها في استجاباته.

طرق لزيادة كفاءة التطوير إلى أقصى حد باستخدام GitHub Copilot

يمكن لـ GitHub Copilot تبسيط عملياتك بعدة طرق، بدءًا من إنشاء تعليمات برمجية جديدة ووصولاً إلى كتابة الوثائق. فيما يلي بعض التطبيقات الأكثر شيوعًا لمبرمج زوج الذكاء الاصطناعي هذا.

إنشاء رمز جديد

يمكن لـ GitHub Copilot إنشاء تعليمات برمجية من البداية. يمكنك إنشاء وظائف وفئات جديدة وهياكل تعليمات برمجية أخرى عن طريق كتابة وصف تفصيلي لهدفك. تعد الكتابة من الصفر باستخدام GitHub Copilot هي الأفضل لصياغة النماذج النموذجية والتعليمات البرمجية الأساسية.

اقتراحات التعليمات البرمجية والإكمال التلقائي

أثناء كتابة التعليمات البرمجية، يمكن لـ GitHub Copilot تقديم اقتراحات بناءً على سياق الملف الذي تقوم بتحريره. في بعض الأحيان، يقدم اقتراحات متعددة، يمكنك التبديل بينها للعثور على الاقتراح الذي يعجبك. يمكنك أيضًا دمج الكود من أكثر من اقتراح. إذا لم تعجبك الدفعة الأولى من التوصيات التي ينشئها GitHub Copilot، فيمكنك طلب المزيد.

تصحيح الأخطاء وتصحيح الأخطاء بكفاءة

يمكنك أن تطلب من GitHub Copilot التوصية باستراتيجيات وحلول لإصلاح أخطاء التعليمات البرمجية. في IDE الخاص بك، قم بوصف الخطأ في Copilot Chat واطلب الحل. إذا كنت تستخدم واجهة سطر الأوامر (CLI)، فيمكنك استخدام /fix لإنشاء الإصلاحات المحتملة. يأخذ GitHub Copilot في الاعتبار رمز الخطأ، والتعليمات البرمجية المحيطة، وبناء جملة التعليمات البرمجية لإنشاء الحلول الممكنة.

أيضًا، إذا لم يتم تشغيل الأمر في محطة الأوامر، فسيقترح GitHub Copilot الأسباب المحتملة لفشل التعليمات البرمجية ويقدم الحلول المحتملة.

أتمتة كتابة حالة الاختبار

عندما تريد التحقق من أن التعليمات البرمجية الخاصة بك ستعمل كما هو مخطط لها، يمكن أن يساعدك GitHub Copilot في كتابة حالات اختبار الوحدة. يمكنك تحديد مجموعة من التعليمات البرمجية ومطالبة GitHub Copilot بإنشاء اختبار وحدة أو وصف ما ترغب في اختباره.

مناقشات التعليمات البرمجية التفاعلية

يمكنك التفاعل مع GitHub Copilot باستخدام اللغة الطبيعية لطرح الأسئلة والحصول على إرشادات حول تحديات البرمجة. بدلاً من البحث في المنتديات أو البحث في الوثائق، يمكنك الحصول على إجابات لأسئلتك المتعلقة بالبرمجة مباشرة داخل المحرر الخاص بك.

حاول أن تطلب من GitHub Copilot ما يلي:

• كيفية إعداد مشروع جديد بلغة ترميز معينة
• إيجابيات وسلبيات بنيات البرمجيات المختلفة
• اشرح ما يفعله مقتطف من التعليمات البرمجية
• توفير قواعد بناء الجملة المرتبطة بلغة معينة
• تحدث عن مشكلة في الترميز، مثل سبب عدم أداء الكود كما هو متوقع

تبسيط الوثائق

يمكن لـ GitHub Copilot كتابة وثائق للتعليمات البرمجية الخاصة بك. ابدأ في كتابة المستندات الخاصة بك، وسوف يقوم بإكمالها تلقائيًا نيابةً عنك. تمامًا كما هو الحال مع عمليات الإكمال التلقائي للبرمجة، يمكنك التنقل بين الاقتراحات للعثور على الاقتراح الذي يناسب التعليمات البرمجية الخاصة بك. بعد ذلك، يمكنك تحديد النص الصحيح وإجراء التعديلات حتى تكون الوثائق كاملة ودقيقة. ويمكنه أيضًا اقتراح أقسام فرعية مثل الاختبارات والاستخدام والإرشادات للمساهمين.

تحسين الكود وإعادة البناء

يمكنك استخدام GitHub Copilot لجعل التعليمات البرمجية الخاصة بك أكثر كفاءة، أو قابلة للقراءة، أو قابلة للصيانة. قم بتمييز كتلة من التعليمات البرمجية واطلب منها تحسينها. باستخدام هذه الإمكانية، يمكن أن يساعدك GitHub Copilot في تبسيط الأمور مثل إعادة تنظيم كتل التعليمات البرمجية، وإعادة تسمية المتغيرات، وجعل التعليمات البرمجية أكثر إيجازًا.

إيجابيات استخدام GitHub Copilot

يساعدك استخدام GitHub Copilot على العمل بكفاءة أكبر ويمكن أن يكون جزءًا من مجموعة أدوات تعليم البرمجة الخاصة بك. يمكنك أيضًا الاستفادة من مشاركة الأفكار مع مجتمع GitHub الضخم.

دعونا نلقي نظرة فاحصة على إيجابيات استخدام GitHub Copilot.

كفاءة الترميز المبسطة

يمنح الذكاء الاصطناعي التوليدي المطورين زيادة كبيرة في الإنتاجية. وفقًا لإحدى الدراسات، يمكن لمبرمجي الذكاء الاصطناعي المزدوج تقليل وقت إنشاء التعليمات البرمجية بنسبة 35-45%. يعمل GitHub Copilot على تسريع عمليات الترميز عن طريق أتمتة المهام اليدوية المتكررة. يتيح لك هذا قضاء المزيد من الوقت في أنشطة البرمجة الأكثر تعقيدًا.

فيما يلي بعض الطرق التي يمكن أن توفر لك الوقت:

• يقلل الحاجة إلى كتابة مقتطفات التعليمات البرمجية المتكررة أو البحث عن بناء جملة محدد
• أتمتة التوثيق
• يقدم إجابات لأسئلة البرمجة دون الحاجة إلى مغادرة المحرر
• يكتب تعليمات برمجية معيارية للمهام الشائعة مثل إعداد الوظائف أو الفئات أو معالجة الأخطاء
• يوفر الوقت المستغرق في البحث عن تعليمات برمجية قديمة وغير فعالة وإيجاد طرق لتحسينها
• يقدم اقتراحات التعليمات البرمجية لمساعدتك في بدء مشروعك

الموارد التعليمية للتعلم المستمر

يمكن لـ GitHub Copilot مساعدة المبرمجين الناشئين وذوي الخبرة على تطوير مهاراتهم. عند استخدامه جنبًا إلى جنب مع موارد تعليم البرمجة الأخرى، يمكن أن يساعدك على تعلم الأساسيات.

وإليك الطريقة:

• مفاهيم ومصطلحات الترميز البحثي
• احصل على اقتراحات حول طرق تحسين التعليمات البرمجية
• التشجيع على استخدام أفضل ممارسات البرمجة
• احصل على التعرف على بناء الجملة الصحيح وبنية الملف، مما يساعدك على التعرف على الأنماط الأساسية وراء تلك الممارسات
• اكتشف طرقًا متعددة لحل مشكلات البرمجة
• اطرح أسئلة حول مقتطفات من التعليمات البرمجية لتعميق فهمك لما تعنيه أو سبب وجودها

المشاركة المجتمعية

يعد التجريب والاستكشاف ضروريين للاستخدام الناجح لمنصات الذكاء الاصطناعي التوليدية. نظرًا لأن GitHub يضم مجتمعًا عالميًا كبيرًا ونشطًا، فمن المحتمل أن تجد زملائك من مستخدمي Copilot الذين تشترك معهم في شيء مشترك. يتيح المجتمع للمستخدمين التعلم من بعضهم البعض ومشاركة النصائح ومناقشة آخر التحديثات. ستجد معلومات مفيدة وذات صلة في المنتديات ووسائل التواصل الاجتماعي والبودكاست واليوتيوب.

يساهم وجود قاعدة مستخدمين كبيرة أيضًا في تحسين GitHub Copilot. يقدم المستخدمون التعليقات ويساعدون في تدريب النموذج وإنشاء حالات استخدام مبتكرة وإيجاد طرق جديدة لدمج GitHub Copilot مع المكونات الإضافية والإضافات الأخرى.

سلبيات استخدام GitHub Copilot

مثل كل التقنيات، فإن GitHub Copilot له جوانب سلبية محتملة. يمكن أن تكون غير دقيقة أو تؤدي إلى نتائج غير متناسقة بناءً على لغة البرمجة الخاصة بك. هناك أيضًا مخاوف أخلاقية بشأن التدريب والاستجابات.

ضع هذه المخاطر المحتملة في الاعتبار أثناء استخدام GitHub Copilot.

ردود غير دقيقة أو إشكالية

نظرًا لأنه تم تدريب GitHub Copilot على التعليمات البرمجية المتاحة للجمهور، فقد يعكس ذلك بعض العيوب في قاعدة معارفه. على سبيل المثال، قد تحتوي استجاباتها على أخطاء، أو تشير إلى واجهات برمجة تطبيقات قديمة، أو تحتوي على ثغرات أمنية. وقد يؤدي أيضًا إلى تسريب تعليمات برمجية خاصة (مثل مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات).

كما أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يخاطر دائمًا بإنتاج استجابات هجومية أو متحيزة. على الرغم من أن GitHub قد نفذ تدابير حماية ضد المطالبات والاستجابات المسيئة، إلا أنها ليست مضمونة.

وفي النهاية، أنت مسؤول عن فحص التعليمات البرمجية للتأكد من دقتها وفعاليتها وأمانها. يوفر GitHub العديد من الميزات لمساعدتك في تقييم التعليمات البرمجية، مثل GitHub Actions وDependabot وCodeQL ومسح التعليمات البرمجية.

إجادة لغة البرمجة

يتمتع GitHub Copilot بخبرة فنية في جميع لغات البرمجة المتاحة للجمهور. ومع ذلك، فإن جودة استجاباتها أفضل بالنسبة للبعض من البعض الآخر.

فيما يلي اللغات الأكثر مهارة فيها، وفقًا لـ Github:

• بايثون
• جافا سكريبت
• تايب سكريبت
• روبي
• يذهب
• ج#
• سي ++

تميل هذه اللغات إلى أن تكون الأكثر شيوعًا في المستودعات العامة، لذلك يعمل GitHub Copilot بشكل أفضل معها. إذا كنت تستخدم لغة لا تتم مناقشتها بشكل شائع في المنتديات العامة، فمن المرجح أن تحصل على معلومات غير دقيقة وإجابات أقل.

المخاوف الأخلاقية

كما هو الحال مع جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي، هناك مخاوف أخلاقية بشأن استخدام GitHub Copilot للتعليمات البرمجية العامة والقدرة على حقوق النشر لمخرجاتها. يقول مطورو GitHub Copilot أن استخدام البيانات العامة للتدريب يقع ضمن حماية الاستخدام العادل.

يقول المنتقدون إن بيانات تدريب GitHub مغطاة فعليًا بتراخيص الحقوق المتروكة أو تراخيص البرامج المجانية ومفتوحة المصدر (FOSS)، والتي تتطلب منك اتباع إرشادات محددة للإسناد. باستخدام تراخيص الحقوق المتروكة، يمكن للمؤلفين تحديد كيفية استخدام عملهم. يقول بعض الخبراء أن GitHub ينتهك هذه المبادئ. ويقول آخرون إن GitHub Copilot لا يفعل أي شيء غير قانوني، لكننا بحاجة إلى إجراء محادثة أوسع حول الذكاء الاصطناعي واستخدامه للبيانات مفتوحة المصدر.

وفي نهاية المطاف، سيقرر المنظمون والمحاكم. هذا ليس سببًا لتجنب استخدام GitHub Copilot، ولكنه شيء يجب أن تكون على دراية به. إذا كنت تستخدم GitHub Copilot على نطاق واسع في المشاريع التجارية، فقد ترغب في مناقشة تعرضك للمخاطر القانونية مع أحد الخبراء.

ما الخطوة التالية بالنسبة لـ GitHub Copilot ومساعدي البرمجة الآخرين بالذكاء الاصطناعي؟

يمكن أن يساعدك GitHub Copilot في البرمجة بشكل أسرع، وتشجيع استخدام أفضل ممارسات البرمجة، وتوسيع معرفتك بالبرمجة. تعمل إمكاناتها واسعة النطاق، بدءًا من اقتراح السطر التالي من التعليمات البرمجية وحتى كتابة حالات الاختبار، على تبسيط العديد من الجوانب اليدوية والمملة للبرمجة. يمكن للجميع، بدءًا من المطورين الجدد إلى المطورين المتمرسين، الاستفادة من إمكانيات GitHub Copilot والتعلم من مجتمع المستخدمين الكبير.

ومع ذلك، فهي ليست بديلاً عن المعرفة الإنسانية. ويجب عليك مراجعة ردودها للتأكد من أنها دقيقة وآمنة. قد تفضل أيضًا استخدامه لبعض لغات البرمجة على غيرها، نظرًا لأن نتائجه يمكن أن تختلف.

إذن، ما الخطوة التالية بالنسبة إلى GitHub Copilot ومنصات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى؟ يتحرك الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة البرق، ويعد البقاء على اطلاع بأحدث الأدوات والتطبيقات واللوائح أفضل طريقة للاستعداد للمستقبل.