تاريخ النشر: 27 أبريل 2026
تُدير شركة LY Corporation، إحدى أكبر مقدّمي خدمات الإنترنت في اليابان، مجموعة كبيرة من منصات الويب، بما في ذلك منصات البحث والأخبار والتسوّق. ويُعدّ الحفاظ على مستوى أداء عالٍ في كل هذه الخدمات المتنوّعة أمرًا بالغ الأهمية لزيادة تفاعل المستخدمين وتحقيق النجاح التجاري. ومع ذلك، واجه الفريق تحديات في توسيع نطاق تحليل الأداء على مستوى خدمات متعدّدة.
تتناول دراسة الحالة هذه كيف استخدمت شركة LY Corporation "أدوات مطوّري البرامج في Chrome" للوكلاء من أجل إنشاء نظام آلي لتدقيق الأداء يستند إلى الذكاء الاصطناعي. من خلال إنشاء جسر برمجي للمتصفّح، تمكّنوا من أتمتة عملية جمع البيانات وربط مقاييس الأداء بالتأثير في النشاط التجاري وتمكين كل فريق تطوير من تحسين خدماته بفعالية.
التحدي: عنق الزجاجة في عملية التدقيق اليدوي
في السابق، كان تدقيق الأداء في LY Corporation مهمة يدوية للغاية تتطلب خبرة متخصّصة. وكان على المهندس إجراء ما يلي:
- التنقّل يدويًا بين أدوات متعدّدة، مثل CrUX أو إحصاءات PageSpeed، لجمع البيانات الميدانية
- تشغيل نموذج محلي من تتبُّعات Lighthouse لجمع بيانات المختبر
- المقارنة بين مصادر بيانات متعددة لمقاييس الأداء مع لوحات بيانات داخلية منفصلة للنشاط التجاري
- دمج كل هذه البيانات المجزّأة في تقرير واحد قابل للتنفيذ
كانت هذه العملية بطيئة وتُركّز المعرفة المهمة ضمن مجموعة صغيرة من المتخصّصين، ما قلّل من الكفاءة. أدّى هذا التعقيد إلى صعوبة تقديم عمليات تدقيق أداء متّسقة وعالية الجودة لكل خدمة على مستوى الشركة، ما أدّى غالبًا إلى تأخير الإحصاءات وضياع فرص التحسين.
الحلّ: رصد مقاييس أداء المتصفّح باستخدام "أدوات مطوّري البرامج في Chrome" للوكلاء
أنشأت LY Corporation أداة داخلية تستخدم "أدوات مطوّري البرامج في Chrome" للوكلاء كجسر. يسمح ذلك لوكيل الذكاء الاصطناعي بما يلي:
- الاستخراج: سحب بيانات الشبكة والأداء في الوقت الفعلي مباشرةً من "أدوات مطوّري البرامج"، مثل سرعة عرض أكبر محتوى مرئي (LCP) أو البيانات الوصفية لمواد العرض أو سجلّات طلبات الشبكة أو حجم النقل
- التفاعل: فتح عناوين URL للخدمات المستهدَفة وتنفيذ إجراءات المستخدم، مثل النقر مع الاستمرار على المؤشر لتفعيل مقاييس تفاعلية، مثل التفاعل مع أول عرض (INP) أو متغيّرات التصميم التراكمية (CLS)
- التحليل: دمج بيانات وقت التشغيل هذه مع البيانات الميدانية السابقة (CrUX) لإنشاء قائمة بالمشاكل مرتّبة حسب الأولوية
تسمح هذه الأداة الداخلية للمطوّرين بإدخال عنوان URL لتطبيق ويب من أجل إنشاء تدقيق كامل للأداء على صفحة، ما يحوّل المعرفة المتخصّصة إلى خدمة عند الطلب. تعمل الأداة كأداة تحليل معيارية تستند إلى سيناريو. وتنشئ قائمة تحسينات واقتراحات مرتّبة حسب الأولوية لتوجيه المطوّرين بشأن المكان الذي يجب أن يبدأوا منه.
التأثير: من عمليات التحقّق اليدوية إلى اقتراحات الإصلاح الآلية
من خلال نقل الجهد اليدوي لجمع البيانات وتنسيق التقارير إلى وكيل ذكاء اصطناعي باستخدام "أدوات مطوّري البرامج في Chrome" للوكلاء، حقّقت LY Corporation نتائج مهمة:
- تحسينات كبيرة في الكفاءة: تقلّل هذه العملية الجديدة من التحليل اليدوي بنسبة %96-98 وتستعيد 8.3 ساعات من وقت المطوّرين شهريًا لفريق التحليل المركزي.
- إتاحة الخبرة للجميع: يمكن لكل فريق منتج الآن إنشاء تقارير أداء عالية الجودة بشكلٍ مستقل، ما يضمن مستوى متّسقًا من التحليل لم يكن يقدّمه في السابق سوى الخبراء.
- إحصاءات تجارية قابلة للتنفيذ: تمنح الفِرق الأولوية للإصلاحات الأكثر تأثيرًا من خلال ربط بيانات الأداء بمقاييس النشاط التجاري، ما يسهّل عملية الموافقة على المشاريع بشكلٍ أسرع.
خطط مستقبلية
تواصل LY Corporation تحسين إمكانات أدوات الأداء المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. يعمل الفريق على دمج تحسينات الأداء مع مؤشرات الأداء الرئيسية المحدّدة للنشاط التجاري من أجل تقديم إحصاءات تفصيلية حول الحفاظ على المستخدمين ونمو الإيرادات.
الخاتمة
على الرغم من أنّ "أدوات مطوّري البرامج في Chrome" للوكلاء ليست حلاً مستقلاً، إلا أنّها وفّرت الأساس الفني الضروري لشركة LY Corporation من أجل إنشاء أداة إعداد التقارير المتخصّصة. باستخدام "أدوات مطوّري البرامج في Chrome" للوكلاء، يمكن للمطوّرين تجاوز عمليات التحقّق اليدوية من المتصفّح وإنشاء أدواتهم المخصّصة من خلال جمع البيانات المباشرة من وقت تشغيل المتصفّح.