بناء تطبيقات باستخدام Gemini 3.1 Pro: دليل المطور للواجهة البرمجية (API)، والبرمجة، والـ Vibe Coding

19 فبراير 2026 — تم إطلاق Gemini 3.1 Pro للتو، وهو أحد أقوى نماذج البرمجة المتاحة حالياً: 80.6% في مقياس SWE-Bench Verified، و 2887 Elo في LiveCodeBench، مع نافذة سياق تبلغ مليون توكن بسعر 2 دولار لكل مليون توكن إدخال. هذا يمثل برمجة بمستوى الريادة وبجزء بسيط من التكلفة.

هذا الدليل مخصص للمطورين الذين يرغبون في البدء بالبناء باستخدامه اليوم. سنغطي إعداد واجهة برمجة التطبيقات (API)، وأمثلة التعليمات البرمجية بلغة Python و Node.js، ومستويات التفكير، والتخزين المؤقت للسياق لتحسين التكلفة، وكيفية ملاءمة Gemini 3.1 Pro في سير عمل الـ vibe coding.

---

البدء

الخيار 1: Google AI Studio (مجاني، بدون إعداد)

أسرع طريقة لتجربة Gemini 3.1 Pro:

1. انتقل إلى aistudio.google.com
2. قم بتسجيل الدخول باستخدام حساب Google الخاص بك
3. اختر Gemini 3.1 Pro Preview من القائمة المنسدلة للنماذج
4. ابدأ بكتابة مطالباتك (Prompts)

AI Studio مجاني مع قيود على معدل الطلبات — وهو جيد للنماذج الأولية والتجريب.

الخيار 2: مفتاح API (لبناء التطبيقات)

1. في AI Studio، انتقل إلى Get API Key ← Create API Key
2. قم بتخزين المفتاح بشكل آمن (لا تضعه أبداً في نظام التحكم في الإصدار)
3. قم بتثبيت حزمة SDK:

# Python
pip install google-genai

# Node.js
npm install @google/genai

---

أول استدعاء للواجهة البرمجية (API)

Python

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="Write a Python function that finds the longest common subsequence of two strings. Include type hints and docstring."
)

print(response.text)

Node.js

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.1-pro-preview",
  contents: "Write a TypeScript Express middleware that validates JWT tokens and extracts user info.",
});

console.log(response.text);

مع مستويات التفكير (Thinking Levels)

# تفكير عالي لتصحيح الأخطاء المعقدة
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="""
    This Go server has a race condition that causes intermittent 500 errors
    under load. Here's the relevant code:

    [paste your code here]

    Find the race condition and explain the fix.
    """,
    config={
        "thinking_config": {"thinking_level": "HIGH"}
    }
)

---

البرمجة باستخدام Gemini 3.1 Pro

سياق الاختبارات المعيارية (Benchmarks)

قبل الغوص في القدرات، إليك مكانة Gemini 3.1 Pro بين نماذج البرمجة:

المعيار	Gemini 3.1 Pro	GPT-5.3-Codex	Claude Opus 4.6
SWE-Bench Verified	80.6%	76.2%	72.6%
Terminal-Bench 2.0	68.5%	77.3%	—
LiveCodeBench Pro	2887 Elo	—	—

إنه يمثل تحسناً بنسبة 15% عن أفضل عمليات تشغيل Gemini 3 Pro Preview، مع استخدام عدد أقل من توكنات الإخراج لإنتاج نتائج أفضل.

إنشاء الكود

يقوم Gemini 3.1 Pro بإنشاء كود بجودة إنتاجية عبر لغات مختلفة. تعني نافذة السياق البالغة مليون توكن أنه يمكنك تضمين قاعدة بياناتك البرمجية الحالية لإنشاء كود متوافق مع السياق:

# تحميل سياق قاعدة البيانات البرمجية الخاصة بك
with open("codebase_context.txt", "r") as f:
    codebase = f.read()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents=f"""
    Here is my current codebase:

    {codebase}

    Add a new API endpoint POST /api/users/bulk-import that:
    - Accepts a CSV file upload
    - Validates each row against the User schema
    - Inserts valid records in batches of 100
    - Returns a summary of successes and failures
    - Follow the existing patterns and coding style
    """,
    config={
        "thinking_config": {"thinking_level": "MEDIUM"}
    }
)

تصحيح الأخطاء (Debugging)

قم بتزويده بسجلات الأخطاء، وتتبع المكدس (stack traces)، وكود المصدر معاً. مستوى التفكير العالي (High) يستحق التكلفة الإضافية للأخطاء المعقدة:

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="""
    Error: Connection pool exhausted after 30 seconds
    Stack trace:
    [paste stack trace]

    Relevant source files:
    [paste db.py, connection_pool.py, api_handler.py]

    This only happens under concurrent requests (>50 rps).
    Find the root cause.
    """,
    config={
        "thinking_config": {"thinking_level": "HIGH"}
    }
)

مراجعة الكود

يوفر مستوى التفكير المتوسط (Medium) مراجعات متوازنة دون المبالغة في تحليل الكود البسيط:

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents=f"""
    Review this pull request diff for:
    1. Bugs or logic errors
    2. Security vulnerabilities (SQL injection, XSS, etc.)
    3. Performance issues
    4. Adherence to project conventions

    Diff:
    {diff_content}
    """,
    config={
        "thinking_config": {"thinking_level": "MEDIUM"}
    }
)

---

ميزة سياق المليون توكن (1M Token Context)

تغير نافذة سياق Gemini 3.1 Pro التي تبلغ مليون توكن كيفية تفاعلك مع الكود. بدلاً من تقديم مقتطفات، يمكنك تحميل مشاريع كاملة.

مرجع حجم السياق

ما يمكنك تحميله	عدد التوكنات التقريبي
ملف واحد (500 سطر)	~2 ألف توكن
مشروع صغير (50 ملفاً)	~100 ألف توكن
مشروع متوسط (200 ملف)	~400 ألف توكن
مشروع كبير (500 ملف)	~1 مليون توكن

تحليل قاعدة البيانات البرمجية بالكامل

import os

def load_codebase(root_dir, extensions=('.py', '.js', '.ts', '.jsx', '.tsx')):
    """تحميل جميع ملفات المصدر في سلسلة سياق واحدة."""
    files = []
    for dirpath, _, filenames in os.walk(root_dir):
        for filename in filenames:
            if any(filename.endswith(ext) for ext in extensions):
                filepath = os.path.join(dirpath, filename)
                with open(filepath, 'r', errors='ignore') as f:
                    content = f.read()
                files.append(f"=== {filepath} ===\n{content}\n")
    return "\n".join(files)

codebase = load_codebase("./src")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents=f"""
    Analyze this entire codebase and identify:
    1. Architectural issues or anti-patterns
    2. Dead code that can be removed
    3. Functions that should be refactored
    4. Missing error handling at system boundaries

    Codebase:
    {codebase}
    """
)

هذا شيء لا يمكنك فعله ببساطة مع النماذج ذات سياق 200 ألف توكن دون تقسيم الكود وفقدان السياق العابر للملفات.

---

مستويات التفكير: Low، Medium، High

تسمح لك مستويات التفكير بالتحكم في المقايضة بين التكلفة والجودة لكل طلب.

المستوى	حالات الاستخدام	عبء التوكنات	التأثير على التكلفة
Low (منخفض)	الإكمال التلقائي، البحث البسيط، التنسيق، التصنيف	ضئيل	~1x
Medium (متوسط)	مراجعة الكود، التلخيص، التحليل المتوسط، إنشاء المحتوى	معتدل	~2-3x
High (عالي)	تصحيح الأخطاء المعقدة، الاستدلال متعدد الخطوات، القرارات المعمارية	كبير	~5-10x

إرشادات عملية

• Low: "حوّل ملف JSON هذا إلى واجهة TypeScript" — لا حاجة لاستدلال عميق.
• Medium: "راجع طلب السحب (PR) هذا بحثاً عن الأخطاء والمشكلات الأمنية" — يحتاج إلى تحليل ولكن ليس شاملاً.
• High: "يحتوي هذا النظام الموزع على خطأ في الاتساق متقطع تحت الضغط. إليك 15 ملفاً..." — يحتاج إلى استدلال عميق عبر ملفات متعددة.

# تبديل مستوى التفكير بناءً على تعقيد المهمة
def ask_gemini(prompt, complexity="medium"):
    levels = {"low": "LOW", "medium": "MEDIUM", "high": "HIGH"}

    return client.models.generate_content(
        model="gemini-3.1-pro-preview",
        contents=prompt,
        config={
            "thinking_config": {"thinking_level": levels[complexity]}
        }
    )

---

تحسين التكلفة

التخزين المؤقت للسياق (Context Caching)

إذا كان تطبيقك يستعلم بشكل متكرر عن نفس قاعدة البيانات البرمجية أو الوثائق، فإن التخزين المؤقت للسياق يقلل تكاليف الإدخال بنسبة 75%:

التسعير	قياسي	مخزن مؤقتاً
الإدخال (لكل مليون توكن)	$2.00	$0.50
الإخراج (لكل مليون توكن)	$12.00	$12.00

# إنشاء سياق مخزن مؤقتاً لقاعدة بياناتك البرمجية
cached_content = client.caches.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents=[{"role": "user", "parts": [{"text": codebase}]}],
    ttl="3600s"  # التخزين المؤقت لمدة ساعة واحدة
)

# تستخدم الاستعلامات اللاحقة السياق المخزن مؤقتاً
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="Find all SQL injection vulnerabilities in this codebase",
    cached_content=cached_content.name
)

مقارنة التكلفة لسير عمل البرمجة

بافتراض سياق قاعدة بيانات برمجية يبلغ 500 ألف توكن + استعلام 1 ألف توكن، 100 استعلام يومياً:

الاستراتيجية	التكلفة اليومية
Gemini 3.1 Pro (بدون تخزين مؤقت)	~$100
Gemini 3.1 Pro (مع تخزين مؤقت)	~$27
Claude Opus 4.6 (بدون تخزين مؤقت)	~$750

نصائح إضافية للتحسين

1. استخدام مستوى التفكير المناسب: استخدم Low لـ 80% من المهام، و Medium لـ 15%، و High لـ 5%.
2. تجميع الطلبات المتشابهة: اجمع مهام مراجعة الكود لاستهلاك سياق التحميل لمرة واحدة.
3. التخزين المؤقت بقوة: إذا كنت تستعلم عن نفس المستندات/الكود أكثر من 3 مرات، فقم بتخزينه مؤقتاً.
4. استخدم Gemini 3 Flash للمهام البسيطة التي لا تحتاج إلى استدلال مستوى Pro.

---

الـ Vibe Coding مع Gemini 3.1 Pro

الـ Vibe coding هو ممارسة وصف ما تريده بلغة طبيعية وترك الذكاء الاصطناعي ينشئ الكود. Gemini 3.1 Pro قوي بشكل خاص هنا لأنه يفهم القصد من التصميم، وليس فقط الكود البرمجي.

كيف يفهم Gemini الـ "Vibe"

لاحظ فريق Hostinger أن Gemini 3.1 Pro يترجم "التوجيه والأسلوب وقصد المنتج" إلى كود. عندما طُلب منه بناء موقع معرض أعمال (Portfolio) لموضوع أدبي كئيب، فكر في النبرة الجوية لتصميم واجهة متطابقة.

إنشاء رسومات SVG

ميزة بارزة: يقوم Gemini 3.1 Pro بإنشاء رسومات SVG متحركة مباشرة من الأوصاف النصية. نظراً لأن SVG عبارة عن كود، فإنها تظل حادة في أي دقة:

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="""
    Create an animated SVG logo for a tech startup called "Pulse AI".
    Design requirements:
    - Minimalist, modern style
    - Blue-to-purple gradient
    - Subtle pulse animation on the icon
    - 200x60px viewport
    - Clean, sharp edges
    """
)

# حفظ الـ SVG مباشرة
with open("logo.svg", "w") as f:
    f.write(response.text)

بناء تطبيقات كاملة

اجمع بين قوة برمجة Gemini 3.1 Pro ومنشئ تطبيقات ذكاء اصطناعي مثل NxCode للانتقال من الفكرة إلى تطبيق منشور:

1. صف تطبيقك بلغة طبيعية.
2. يقوم Gemini بإنشاء قاعدة البيانات البرمجية (واجهة أمامية + واجهة خلفية + قاعدة بيانات).
3. راجع وكرر باستخدام مطالبات vibe coding.
4. انشر مباشرة في بيئة الإنتاج.

سير العمل هذا قوي بشكل خاص لأن نافذة سياق Gemini التي تبلغ مليون توكن يمكنها استيعاب كامل قاعدة بياناتك البرمجية المتنامية أثناء التكرار.

---

التكامل مع المنصات

GitHub Copilot

Gemini 3.1 Pro متاح الآن في GitHub Copilot:

1. افتح إعدادات GitHub Copilot.
2. اختر Gemini 3.1 Pro من قائمة اختيار النماذج.
3. استخدم الإكمال المضمن والدردشة كالمعتاد.

Gemini CLI

للتطوير القائم على الجهاز الطرفي (Terminal):

# تثبيت
npm install -g @anthropic-ai/gemini-cli

# استخدام
gemini --model gemini-3.1-pro-preview "Refactor this function to use async/await"

# إدخال الكود عبر الأنابيب (Pipe)
cat src/server.js | gemini --model gemini-3.1-pro-preview "Review this code"

VS Code

متاح من خلال امتداد Copilot. اختر Gemini 3.1 Pro في القائمة المنسدلة للنماذج للحصول على اقتراحات مضمنة ودردشة.

Google Antigravity

منصة تطوير وكيلية (Agentic) من Google مع تكامل عميق لـ Gemini. الأفضل لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي معقدين ومتعددي الخطوات يحتاجون إلى استخدام الأدوات وسير عمل طويل الأمد.

---

نصائح وأفضل الممارسات

1. ابدأ بتفكير Medium، ولا تصعد إلى High إلا عند الضرورة — يوفر هذا من 3 إلى 5 أضعاف التوكنات.
2. قم بتحميل السياق الكامل مقدماً — يتعامل Gemini مع مليون توكن بشكل جيد؛ لا تقم بالتصفية المسبقة بقوة.
3. استخدم التخزين المؤقت للسياق لأي تحليل متكرر (مراجعة الكود، الأسئلة والأجوبة حول المستندات، إنشاء الاختبارات).
4. كن محدداً بشأن تنسيق الإخراج — "أعد الكود فقط، بدون شرح" يوفر توكنات الإخراج.
5. اجمع مع Gemini 3 Flash لنظام ثنائي المستويات: Flash للإكمالات البسيطة، و Pro للاستدلال المعقد.
6. ضمن أمثلة في مطالباتك — يتبع Gemini 3.1 Pro الأنماط بشكل جيد.
7. حدد اللغة وإطار العمل بوضوح — "اكتب بلغة TypeScript باستخدام Next.js 15 مع App Router".
8. راجع الكود المولد — 80.6% في SWE-Bench مثير للإعجاب ولكنه ليس 100%. اختبر وراجع دائماً.

---

الخلاصة

يمنح Gemini 3.1 Pro المطورين قدرات برمجة بمستوى الريادة وبأسعار مناسبة للميزانية. تعد نافذة سياق المليون توكن ميزة ثورية حقيقية لتحليل قواعد البيانات البرمجية بالكامل، وتوفر مستويات التفكير تحكماً دقيقاً في التكلفة والجودة.

لمزيد من المعلومات حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لعملية التطوير، راجع دليل الـ vibe coding الخاص بنا ومقارنة Cursor مقابل Windsurf مقابل Claude Code. وللحصول على تحليل كامل لقدرات Gemini 3.1 Pro بعيداً عن البرمجة، راجع دليلنا الكامل.