پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۴۱۴ مقاله منتشر شده

از «دستور دادن مستقیم به هوش مصنوعی» تا «طراحی حلقه»؛ چرا حلقه یک‌روزه به گراف تبدیل شد
آموزش کاربردی

مهندسی حلقه در برابر دستورات تک‌مرحله‌ای در مدیریت پروژه‌های AI

توسعه هوش مصنوعی از دستورات دستی به سمت «مهندسی حلقه» و «مهندسی گراف» حرکت می‌کند تا عامل‌ها بتوانند اهداف پیچیده را در چرخه‌های خودکار اجرا کنند. این تغییر اجازه می‌دهد مدل‌ها…

۴ دقیقه خواندن۲
الگوهای مهندسی عامل‌محور
آموزش کاربردی

چگونه الگوهای مهندسی جایگزین روش‌های غیرساختاریافته در کدنویسی خودکار می‌شوند؟

سایمون ویلیسون رشته‌ای جدید به نام «مهندسی عامل‌محور» را برای بهینه‌سازی بهره‌وری برنامه‌نویسان معرفی کرد. این رویکرد بر جایگزینی روش‌های غیرساختاریافته با الگوهای مهندسی برای…

۳ دقیقه خواندن۲
انتخاب API ساده طبقه‌بندی متن برای دقت JSON در بک‌اند‌های اروپا و آمریکا
آموزش کاربردی

ساختار ارزیابی طبقه‌بندی متن؛ اولویت اعتبار JSON بر صحت مدل

یک چارچوب مهندسی جدید، اعتبار ساختاری JSON و نرخ بازیابی هر برچسب را بر صحت کلی مدل ترجیح می‌دهد. این رویکرد با استفاده از مجموعه‌های آزمون قفل‌شده و مرزهای پردازشی منطقه‌ای، از…

۷ دقیقه خواندن۱
طراحی کیت توسعه سازگاری برای محیط‌های عامل هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

گردش‌کار کامپایلری در برابر ویرایش دستی برای مدیریت پیکربندی عامل‌ها

یک SDK متن‌باز جدید به نام agent-compat، مدیریت دستورالعمل‌های پروژه‌ها را در محیط‌های مختلف کدنویسی هوش مصنوعی خودکار می‌کند. این ابزار با جایگزینی ویرایش دستی فایل‌ها با یک…

۳ دقیقه خواندن
مقایسه دو عامل هوش مصنوعی Anthropic: Claude Code و Cowork برای انتخاب ابزار مناسب در سال ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

تفکیک استراتژیک آنتروپیک: دو عامل مجزا برای کدنویسی و عملیات اداری

آنتروپیک اکوسیستم عامل‌های خود را به دو ابزار تخصصی Claude Code برای مهندسی نرم‌افزار و Cowork برای مدیریت کسب‌وکار تقسیم کرد. این جداسازی بر اساس خروجی نهایی است: یکی برای ثبت…

۵ دقیقه خواندن۲