Claude Code: "I was wrong. You're right on both counts".
Only happens when you know what you're doing, review the generated response/code, ask the right questions and challenge the generated responses on technical grounds.
Otherwise, everything looks perfect, until it isn't.
I built my last project entirely with Claude Code. I didn’t write a single line of code by hand.
It still took me nearly 3 months.
Why so long and not a day or week? Because building serious software has never been just about typing code.
Early on, there are tons of unknowns. As you build, test, and get feedback, you discover problems and requirements you couldn’t have anticipated.
I spent a lot of time reviewing Claude’s work, not line by line, but at a higher level: the approach, architecture, and design decisions. I constantly challenged it, debated its choices, and pushed for simpler, more robust solutions.
That’s software engineering.
AI helped me bring my vision to life without spending countless hours typing code, wrestling with syntax, searching through documentation, and figuring out the mechanics of how to implement things. Without AI, building this app would have taken me 5-6 months if not longer.
As I’ve said over and over, software engineering is not going away but AI is changing _how_ we build software. The tools are changing and the engineer’s role is evolving.
And this is why knowing how to build good software still matters.
You may not need to remember every API or piece of syntax anymore, but you still need to understand things like separation of concerns, coupling and cohesion, abstractions, data modeling, API design, error handling, security, performance, and testing.
When AI proposes an architecture, creates an abstraction, adds another layer, or introduces a dependency, you need enough engineering knowledge to ask: Is this actually necessary? Is there a simpler way? Will this scale? Is this secure? Will this become a maintenance nightmare six months from now?
AI can write the code. You still need to know what good code and good software look like.
بزاف ديال الناس، خصوصا الطلبة واللي يالاه بادين فالضومين ديال التيك، كيسولو أسئلة بحال:
شنو أحسن دومين ندخل ليه؟
Frontend ولا Backend ولا Data ولا AI؟
شنو البروجي اللي نخدم عليه؟
شنو الشعبة اللي نتبع؟
واش ندير ماستر ولا نمشي نخدم؟ اشمن ماستر ندير؟
واش نتخصص ولا نبقى Generalist؟
والمشكل هو أن هاد النوع ديال الأسئلة، فالغالب، صعيب شي واحد آخر يجاوبك عليه أحسن منك نتا. النصيحة اللي وليت كنقول مؤخرا هي: سمع للناس، ولكن فالأخير نتا أكثر واحد خاصو يعزل شنو مناسب ليه.
حيت ملي كتسول شي واحد على المسار ديالو، كيفما كان ناجح وعندو تجربة، راه كيعطيك الجواب انطلاقا من الحياة ديالو هو: الاختيارات اللي كانت قدامو، السوق فداك الوقت، الناس اللي لقا، البلاد اللي كان فيها، المسؤوليات ديالو، الحوايج اللي كان مزيان فيهم، الصعوبات اللي واجه… وحتى شوية ديال الزهر والتوقيت.
يعني واحد يقدر يقول ليك مثلا: "دخل للـAI، فيه المستقبل." وهو عندو أصلا عندو اهتمام بالرياضيات كبير، لقا mentor زوين، دخل للسوق فالوقت المناسب، وخدم فبيئة كتعاون.
واحد آخر يقول ليك "ما تضيعش وقتك فالقراية، سير خدم و دير dropout" ولكن هو لقا أول فرصة بسهولة، أو كان عندو network، أو السوق ملي بدا كان مختلف تماما على السوق اللي غادي تدخل ليه نتا. النصيحة ديالو ممكن تكون صحيحة بالنسبة ليه، وما تكونش بالضرورة صحيحة بالنسبة ليك.
وهنا كاين واحد الخطأ كنطيحو فيه بزاف: كنشوفو شي واحد ناجح، ومن بعد كنعتابرو أن الاختيارات اللي دار هي الوصفة ديال النجاح ديالو. بينما كننساو آلاف التفاصيل والظروف اللي ساهمات فالنتيجة.
هادشي ما كيعنيش ما نسولوش الناس. بالعكس، التجربة والخبرة عندهم قيمة كبيرة. سول بزاف، قرا بزاف، وشوف كيفاش الناس الآخرين كيفكرو وكيفاش خذاو القرارات ديالهم.
ولكن بدل ما تسول شنو ندير! حاول تسول علاش نتا اخترتي هاد الطريق؟ شنو ربحت منو؟ شنو خسرت؟ وكون رجع بيك الوقت شنو كنت غادي تبدل؟
خد من كل واحد قطعة من الصورة، ومن بعد ركب الصورة اللي كتوافق نتا: شنو كيعجبك، فين نتا مزيان، شنو باغي من حياتك، شحال مستعد تضحي، وشنو الفرص اللي فعلا موجودة قدامك.
وفبزاف ديال المرات، ما غاديش تعرف الجواب غير بالتفكير. خاصك تجرب. دير بروجي صغير، جرب internship، دير يدك فالعجينة، خدم شهرين على شي حاجة… ومن بعد شوف واش فعلا كتعجبك ولا غير كانت باينة زوينة من بعيد.
فالاختيارات الكبيرة ديال القراية، الخدمة والحياة، خد النصيحة كـinput للقرار، ماشي القرار بحد ذاتو. كل يؤخذ من كلامه ويرد، وما تاخد حتى تجربة ديال حتى واحد بحال إلا كانت قرآن منزل. حتى الناس اللي كتعتبرهم ناجحين بزاف، عاشو غير حياة وحدة وجربو غير مسار واحد من بين آلاف المسارات الممكنة.
سمع للجميع، ولكن فالآخر القرار خاصو يبقى ديالك.
🤖الذكاء الاصطناعي: "المشكلة مستحيلة، دعنا نستسلم".
👱لينوس تورفالدس: "امسك كوب قهوتي"☕
السالفة ببساطة:
♦️الذكاء الاصطناعي المساعد أعلن عجزه التام في جلسة تتبع أخطاء لتعريفات Intel GFX وصفها لينوس تورفالدس بـالجحيم (مبتكر نظام التشغيل الشهير لينكس وأداة جيت Git التي يعتمد عليها مبرمجو العالم)⚠️
♦️وظل الـAI يكرر أن المشكلة مستحيلة الحل، بل واقترح على لينوس التخلي عن الأمر والاكتفاء بكتابة تقرير بالفشل❗️
♦️لكن المبرمج المخضرم رفض الاستسلام. واصل العمل بمفرده، وبعد 24 باتش تجريبي و18 عملية إقلاع للكيرنل.. وجد الخطأ الذي عجز عنه الـ AI.
السبب؟
♦️خطأ بشري بسيط جداً يتمثل في دالة ()round_up كان يجب أن تكون ()round_down🤯
والنهاية كانت الإهانة التقنية الأكبر..
♦️بعد أن أثبت لينوس تفوقه وحل المشكلة، أمر الذكاء الاصطناعي "المهزوم" بأن يقوم بمهمة سكرتارية ويكتب رسالة التحديث (Commit message) 😂🔥