منصة EHCode Hub تقارن نماذج GLM-5.1 وDeepSeek V4 Pro وMiMo V2.5 Pro عبر 20 مهمة برمجية، مع تشغيل تلقائي للمشاريع ومحرر أكواد ذكي ومساعد opencode مدمج.
مشروع أكاديمي نفذه فريق من الطلاب بمساعدة تقنية من مكتب تكنو إنجاز لبناء منصة باسم EHCode Hub، تعمل حاضنةَ تقييم (Benchmark Harness) لمقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي في توليد الكود، وتضم في الوقت نفسه مساعدًا برمجيًا ذكيًا ومحرر أكواد يحلل الشيفرات ويصحّحها ويحوّلها بين اللغات. قارنت المنصة ثلاثة نماذج: GLM-5.1 من Zhipu AI، وDeepSeek V4 Pro، وMiMo V2.5 Pro من Xiaomi، عبر 20 مهمة برمجية موحدة في عشر فئات تطويرية.
بُني خادم المنصة بـ Node.js معتمدًا على وحداته المدمجة فقط دون أي اعتماديات خارجية، مع واجهة عربية بـ HTML5 وCSS3 وJavaScript الخام، ودُمج المساعد EHCode المبني على الوكيل مفتوح المصدر opencode عبر iframe. أنتجت النماذج الثلاثة 60 مشروعًا، وتصدّر GLM-5.1 التقييم بمجموع موزون 8.78 من 10، يليه DeepSeek V4 Pro بـ 8.75 ثم MiMo V2.5 Pro بـ 7.96.
| العنصر | البيانات |
|---|---|
| نوع المشروع | منصة لتقييم نماذج توليد الكود مع مساعد برمجي ذكي |
| المجال | هندسة البرمجيات، النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، أدوات المطورين |
| حالة المشروع | منصة عاملة محليًا على Windows، مختبرة على 60 مشروعًا مولّدًا |
| دور تكنو إنجاز | دعم ومساعدة تقنية للطلاب أثناء تطوير المشروع |
| تقنيات أساسية | Node.js (وحدات مدمجة)، HTML5، CSS3، Vanilla JS، opencode، MCP، Playwright، Batch Scripts |
| المخرجات | عارض تفاعلي للمشاريع، تشغيل تلقائي، دليل لكل مشروع، جدول مقارنة النماذج، محرر أكواد ذكي، مساعد EHCode بواجهتي ويب وسطر أوامر |
مع انتشار النماذج اللغوية الكبيرة في كتابة الأكواد، يصعب على المطورين والمؤسسات اختيار النموذج الأنسب، لأن التقييمات الشائعة إما محدودة النطاق، أو تعتمد على مقاييس آلية لا تعكس جودة المخرجات الفعلية في مشاريع حقيقية. كما أن النماذج قد تتفوق في الواجهات الأمامية وتضعف في الخلفية أو تطبيقات الجوال.
ويضيف المشروع مشكلات عملية: تشغيل المشاريع المولّدة يدويًا يستهلك وقتًا في تثبيت الاعتماديات وتحرير المنافذ، وكثير من هذه المشاريع بلا توثيق، وبيئات التقييم الحالية لا تتيح مساعدًا برمجيًا يساعد على فهم الكود أثناء التقييم. لذلك جاءت فكرة منصة واحدة تجمع الفحص التلقائي والعرض والتشغيل والتوثيق والمقارنة والمساعدة البرمجية.
نُفذ المشروع أكاديميًا بواسطة الطلاب، مع مساعدة ودعم تقني من مكتب تكنو إنجاز أثناء مراحل التطوير. ويُعرض ضمن أعمال المكتب مثالًا على دعمه لمشاريع أدوات المطورين والتطبيقات المبنية على النماذج اللغوية الكبيرة.
/models ويصنّف كل مشروع حسب ملفاته: package.json لمشاريع Node.js، وrequirements.txt لمشاريع Python، وpubspec.yaml لمشاريع Flutter، وما عدا ذلك مشروع ثابت./api/launch، ويوقف أي مشروع آخر لتحرير المنفذ.npm install ثم node لمشاريع Node.js، وpip install ثم python لمشاريع Python، أما مشاريع Flutter فيوجَّه المستخدم لتشغيلها يدويًا بسبب تعقيد بيئتها./api/probe كل 1.5 ثانية حتى 20 محاولة، ثم تحمّل المشروع في iframe أو تعرض سبب الفشل.| المكوّن | الوظيفة |
|---|---|
| خادم العارض (المنفذ 8800) | فحص المشاريع وتشغيلها وخدمة الواجهة، باستخدام وحدات http وfs وpath وurl وchild_process فقط |
| مساعد EHCode (المنفذ 8801) | واجهة دردشة مبنية على opencode web ومضمّنة عبر iframe، مع اختيار النموذج وإدارة الجلسات |
| محرر الأكواد الذكي | أزرار Solve وFix وConvert وAsk وتحليل الكود، مع تمييز بناء الجملة وأرقام الأسطر |
| محرك تحويل PHP إلى Laravel | إعادة تنظيم مشروع PHP وفق بنية Laravel (Routes وControllers وModels وMigrations وBlade)، مع تشغيل النسختين ونافذة مخرجات مباشرة |
| صفحة مقارنة النماذج | جدول مؤشرات وجدول معايير جودة موزونة مع إعلان النموذج الفائز |
| المشغّل الموحد start.bat | يتحقق من node وopencode، ويحرّر المنفذين 8800 و8801، ويقلع العارض والمساعد ثم يفتح المتصفح، مع stop.bat لإيقافهما |
| توزيعة EHCode المحمولة | ملف ehcode.exe مستقل لا يحتاج Node.js، مع install.bat يفعّل Playwright MCP |
ويتوفر المساعد بواجهة ويب وواجهة سطر أوامر (CLI). وفي محرر الأكواد عُرض مثال لتحويل شيفرة من Python إلى C++، ومثال لتقرير تحليل يشرح وظيفة الكود ويقترح تحسينات للجودة وقابلية الصيانة.
أنتج كل نموذج 20 مشروعًا، وكانت ملفات التشغيل start.bat متوفرة وسليمة في جميع المشاريع (20/20 لكل نموذج):
| المؤشر | GLM-5.1 | DeepSeek V4 Pro | MiMo V2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| مشاريع Node.js | 3 | 3 | 4 |
| مشاريع Python | 2 | 0 | 2 |
| مشاريع ثابتة | 13 | 17 | 12 |
| مشاريع Flutter | 2 | 0 | 2 |
| مشاريع فيها ملف README | 5 | 1 | 2 |
ومن أبرز الملاحظات أن DeepSeek V4 Pro أنتج صفحات HTML بدل تطبيقات Flutter في مهمتي الجوال، بينما أنتج GLM-5.1 وMiMo V2.5 Pro تطبيقات Flutter حقيقية كما طُلب.
قُيّمت النماذج على ثمانية معايير بأوزان نسبية: الجودة الوظيفية، والأداء، والاعتمادية، والأمان، وسهولة الاستخدام، وقابلية الصيانة، وكفاءة التكلفة، وقابلية النقل:
| النموذج | أبرز الدرجات (من 10) | المجموع الموزون |
|---|---|---|
| GLM-5.1 | الجودة الوظيفية 9.2، سهولة الاستخدام 9.0، قابلية الصيانة 9.2 | 8.78 |
| DeepSeek V4 Pro | الأداء 9.2، الاعتمادية 9.0، الأمان 8.8، كفاءة التكلفة 9.5 | 8.75 |
| MiMo V2.5 Pro | قابلية النقل 9.0، مع أداء متوازن في بقية المعايير | 7.96 |
بناءً على ذلك أوصى المشروع بـ GLM-5.1 للاستخدام العام، وبـ DeepSeek V4 Pro للمشاريع التي تركز على الواجهة الخلفية، وبـ MiMo V2.5 Pro لمشاريع الواجهات الأمامية. كما أثبتت المنصة قدرتها على إدارة العمليات وتحرير المنافذ وتشغيل المشاريع تلقائيًا، ومن الأمثلة الموثقة تشغيل منصة تدوين وكرة أرضية ثلاثية الأبعاد من مشاريع GLM-5.1.
بحسب الآفاق الواردة في المشروع، يمكن تطوير المنصة عبر:
إذا كنت تعمل على أداة ذكية لتحليل الشيفرات البرمجية وتحتاج إلى مساعدة تقنية في تطوير الفكرة أو بناء نموذج أولي، يمكن التواصل مع مكتب تكنو إنجاز لمناقشة متطلبات المشروع ونطاق الدعم المناسب.
هي منصة نفذها فريق من الطلاب بمساعدة تقنية من مكتب تكنو إنجاز، تعمل حاضنة تقييم لمقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي في توليد الكود. تفحص المشاريع المولدة وتشغّلها تلقائيًا وتعرضها داخل iframe، وتوفر دليلًا لكل مشروع وجدول مقارنة، إضافة إلى محرر أكواد ذكي ومساعد برمجي باسم EHCode مبني على opencode.
يصنّف خادم Node.js كل مشروع حسب ملفاته (package.json أو requirements.txt أو pubspec.yaml)، ثم ينفذ npm install أو pip install ويطلق الخادم في الخلفية بعد تحرير المنفذ، أو يخدم المشروع الثابت مباشرة. وتستقصي الواجهة الجاهزية كل 1.5 ثانية حتى 20 محاولة ثم تعرض المشروع، بينما تُشغَّل مشاريع Flutter يدويًا.
بُني الخادم بـ Node.js باستخدام وحداته المدمجة فقط (http وfs وpath وurl وchild_process) دون أي اعتماديات خارجية، والواجهة بـ HTML5 وCSS3 وJavaScript الخام. ويعتمد المساعد على opencode مع دعم MCP وPlaywright، وتُقلع المكونات بملفات Batch على Windows.
أنتج كل من GLM-5.1 وDeepSeek V4 Pro وMiMo V2.5 Pro عشرين مشروعًا، وحصل GLM-5.1 على أعلى مجموع موزون (8.78 من 10) يليه DeepSeek V4 Pro (8.75) ثم MiMo V2.5 Pro (7.96). وأنتج DeepSeek صفحات HTML بدل تطبيقات Flutter في مهمتي الجوال، وكان GLM-5.1 الأفضل توثيقًا بخمسة ملفات README.
اعتمد التقييم على 20 مهمة وثلاثة نماذج فقط، ويذكر المشروع أن تسجيل الدرجات وتحديث بيانات النتائج ما زالا لازمين لإتمام التقييم الكمي، دون تفصيل طريقة منح الدرجات. كما تعمل المنصة حاليًا على Windows، ومن التطويرات المقترحة أتمتة التقييم ودمج معايير HumanEval وMBPP وSWE-bench.
تواصل مع فريق تكنو إنجاز لمناقشة قابلية التنفيذ العملي، اختيار القطع، وتطوير النموذج الأولي.
نماذج تطبيقية ومنظومات برمجية وهندسية منجزة بدعم المكتب
منصة ويب بإطار Laravel لنشر الأخبار الرسمية واستقبال بلاغات المستخدمين عن المحتوى المشكوك فيه، يراجعها محررون وينشرون تصحيحًا يُربط بالخبر المزيف.
منصة ويب بإطار Laravel وBootstrap لإدارة دورة تصويت رقمية بثلاثة أدوار: تسجيل الناخبين، وطلبات ترشح تراجعها الإدارة، وتصويت لمرة واحدة بتأكيد نهائي.
تطبيق Flutter مع خادم Laravel يطابق ملف مهارات الطالب Project-DNA بالمشاريع، ويولّد خطة عمل بمخاطرها ومؤشر جاهزية استرشاديًا، مع Gemini وMCP.