پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۴۱۷ مقاله منتشر شده

مقایسه مدل‌های کدنویسی رایگان و خودمیزبان: چارچوبی فراتر از قیمت
آموزش کاربردی

هزینه‌های پنهان میزبانی شخصی در برابر مدل‌های رایگان هوش مصنوعی

انتخاب بین سرویس‌های مدیریت‌شده و میزبانی شخصی، بیش از آنکه یک مسئلهٔ قیمتی باشد، یک مسئلهٔ «تناسب» است. چارچوب جدید چهاربعدی نشان می‌دهد چگونه هزینه‌های مهندسی و محدودیت‌های…

۵ دقیقه خواندن۳
نمایی از فرآیند ساخت پروژه: از ایده اولیه تا محصول نهایی.
آموزش کاربردی

ساخت عامل هوش مصنوعی شخصی با پوشه‌ای از فایل‌های Markdown

بن‌بایتس چارچوبی ساده برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی شخصی معرفی کرد که به‌جای پایگاه‌داده‌های پیچیده، از فایل‌های متنی Markdown استفاده می‌کند. این روش با اولویت دادن به کنترل دستی…

۷ دقیقه خواندن۱
لوگوی اردک زرد DuckDB در حال مطالعه کتاب با عنوان «پارسر پایگاه داده»
آموزش کاربردی

«بدون بازنویسی هسته»؛ قابلیت جدید DuckDB v2.0 برای افزودن سینتکس‌های SQL

نسخه ۲.۰ پایگاه‌داده DuckDB پارسر قدیمی خود را با سیستم PEG جایگزین کرد تا تداخل‌های گرامری را حذف کند. این تغییر به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بدون بازنویسی کل هسته، دستورات و…

۱۳ دقیقه خواندن۱
۶ الگوی CLAUDE.md برای حفظ زمینه مشترک با افزایش حجم PR
آموزش کاربردی

۶ الگوی CLAUDE.md برای جلوگیری از تخریب کدهای مشترک توسط عامل‌های هوش مصنوعی

با افزایش حجم کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی، سازگاری مخازن کد در حال فروپاشی است. چارچوب جدیدی برای تبدیل فایل CLAUDE.md به «قانون اساسی تیم»، از انحراف عامل‌ها جلوگیری کرده و…

۹ دقیقه خواندن۱
نقطه پایانی آپلود همه تست‌ها را پشت سر گذاشت. سپس چک‌لیست امنیتی یک آسیب‌پذیری Path Traversal کشف کرد.
آموزش کاربردی

شکاف امنیتی در کدهای هوش مصنوعی؛ چرا تست‌های عملکردی کافی نیستند؟

یک کد تولیدشده توسط هوش مصنوعی با وجود پاس کردن تمام تست‌های عملکردی، دارای یک آسیب‌پذیری بحرانی در مسیر فایل‌ها بود. این مورد ثابت می‌کند که تست‌های «کارکردی» هرگز جایگزین…

۵ دقیقه خواندن
آموزش رایگان مدل کدنویسی: از صفر تا تأییدشده
آموزش کاربردی

۴ لایه اعتبارسنجی برای تبدیل مدل‌های رایگان به ابزار اصلاح کد

یک گردش‌کار جدید نشان می‌دهد چگونه می‌توان با پیاده‌سازی چهار لایه اعتبارسنجی سخت‌گیرانه، از مدل‌های رایگان هوش مصنوعی برای اصلاح کد استفاده کرد. این روش با محدود کردن پرامپت‌ها و…

۵ دقیقه خواندن۲
جدول‌های امتیازدهی را باور نکنید. با پرامپت‌های خودتان بنچمارک بگیرید.
آموزش کاربردی

محک‌های داخلی؛ جایگزینی ضروری برای لیدربوردهای عمومی هوش مصنوعی

لیدربوردهای عمومی مدل‌های زبانی اغلب بر اساس داده‌های مصنوعی هستند و عملکرد واقعی مدل را در محیط تولید نشان نمی‌دهند. توسعه‌دهندگان باید برای سنجش دقیق صحت، هزینه و تأخیر،…

۲ دقیقه خواندن۱