GeneGuessr: لعبة أحاجي بيولوجية يومية جديدة

ملخص سريع

تم إطلاق لعبة أحاجي ويب يومية جديدة باسم GeneGuessr لعشاق علم الأحياء الجزيئي. مبنية على ألعاب شائعة مثل Geoguessr و Wordle، تتحدى اللعبة اللاعبين لتحديد بروتين بشري معين بناءً على نموذج ثلاثي الأبعاد وسلسلة من أدل التشابه. الهدف هو تحديد اسم الجين الصحيح في عدد محدود من المحاولات.

قام المطور، وهو محترف يتمتع بخلفية في علم الأحياء الجزيئي في المختبرات الرطبة، بإنشاء التطبيق على مدار فترة شهرين. بينما يكون الجمهور المستهدف الأساسي هم علماء الأحياء الآخرون، فإن المطور يختبر أيضًا مدى سهولة الوصول إلى اللعبة للغير المتخصصين، وتحديدًا أولئك الذين قد يستخدمون نماذج لغوية كبيرة (LLMs) قائمة على المتصفح للمساعدة في حل أحاجي اليوم.

أسلوب اللعب والجمهور المستهدف

تتمثل الآلية الأساسية لـ GeneGuessr في تحليل تمثيل ثلاثي الأبعاد لبروتين بشري. يجب على اللاعبين استخدام أدل التشابه المقدمة لاستنتاج اسم الجين الصحيح. تم تصميم اللعبة لتكون طقسًا يوميًا، حيث يقدم تحديًا جديدًا كل يوم مشابه للهيكل الذي أسسته Wordle.

نية المطور هي جعل اللعبة جذابة في المقام الأول لـ علماء الأحياء الآخرين. ومع ذلك، هناك اهتمام ثانوي في كيفية أداء اللعبة لأولئك خارج المجال العلمي. يدعو المطور غير علماء الأحياء بشكل خاص لمحاولة حل الأحاجي، خاصة إذا كانوا يستخدمون أدوات ذكاء اصطناعي قائمة على المتصفح للمساعدة في تخميناتهم. يهدف هذا النهج إلى تحديد ما إذا كانت اللعبة تعمل كأداة تعليمية لجمهور أوسع.

يمكن الوصول إلى اللعبة عبر رابط مباشر ولا تتطلب أي تسجيل مستخدم أو دخول، مما يقلل من عائق الدخول. لقد لاحظ المطور أن الإصدار المحمول قد يحتوي على أخطاء غير مختبرة، حيث كان التركيز الأساسي للتطوير على وظائف سطح المكتب.

التطوير وأدوات الذكاء الاصطناعي 🛠️

يسلط إنشاء GeneGuessr الضوء على القدرة المتزايدة للذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات. المطور، الذي يصف خبرته في البرمجة بأنها محدودة بـ تحليل البيانات الأساسي بلغة Python وإنشاء الأشكال البيانية، قام ببناء تطبيق الويب بالكامل باستخدام Claude على مدار شهرين.

لإدارة سير عمل التطوير، استخدم المطور أدوات مساعدة بالذكاء الاصطناعي. كان Linear MCP أداة أساسية في تنظيم المشروع، مما سمح للذكاء الاصطناعي بوضع المشكلات الفردية على لوحة كانبان مشتركة. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام Playwright MCP لاختبار التطبيق على موقع ويب مباشر.

عند مواجهة أخطاء معقدة لم يستطع Claude حلها في محاولة واحدة، استخدم المطور Linear لتجميع معلومات المشكلة. ثم تم إدخال هذه المعلومات في ChatGPT Codex، والذي، على الرغم من تقديم تفسيرات مربكة، إلا أنه نجح في حل الأخطاء بعد المعالجة لمدة ثلاثين دقيقة تقريبًا.

معالجة فجوة تطبيقات الذكاء الاصطناعي

يُعد المشروع ردًا مباشرًا على سؤال شائع يُلاحظ في المجتمعات عبر الإنترنت: "الآن بعد أن أصبح لدينا ذكاء اصطناعي للبرمجة، لماذا لا يوجد فيضان من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الرائعة التي صنعها غير المبرمجين؟" يتم عرض GeneGuessr كمثال ملموس على ما يبدو عليه تطبيق ويب عندما يبنيه غير المبرمج باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

من خلال مشاركة عملية التطوير، يوضح المطور أن تطبيقات الويب المعقدة والعملية أصبحت الآن في متناول الأفراد بدون خلفيات هندسة برمجيات تقليدية. يوضح الاعتماد على Claude للبرمجة وعلى MCPs المتخصصة لإدارة المشروع نموذجًا جديدًا في تطوير التطبيقات.

عبر المطور عن استعداده للكتابة المزيد عن عملية التطوير إذا كان هناك اهتمام كافٍ من المجتمع. هذا يشير إلى أن المشروع ليس مجرد منتج نهائي، بل أيضًا دراسة حالة في العلاقة المتطورة بين الخبراء المجاليين البشر ومساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي.