پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۳۸۲ مقاله منتشر شده

ساخت افزونه کلود، بخش ۲: نمایی از کد و رابط کاربری افزونه در محیط توسعه.
آموزش کاربردی

راهنمای عبور از بازبینی سخت‌گیرانهٔ پلاگین‌های Claude با متدولوژی مانیفست

انتشار پلاگین برای اکوسیستم Claude مستلزم گذار از محیط محلی به یک فرآیند بازبینی دقیق است. موفقیت در این مسیر به اعتبارسنجی سخت‌گیرانهٔ مانیفست، تثبیت وابستگی‌ها و چرخهٔ انتشار…

۶ دقیقه خواندن۴
ساخت SRE هوشمند: از تشخیص حادثه تا رفع خودکار آن
آموزش کاربردی

AegisSRE با ارکستراسیون چندعاملی زمان بازیابی سیستم‌های متوقف را کاهش داد

AegisSRE سامانه‌ای خودمختار است که با عبور از مشاهده‌پذیری ساده، اختلالات محیط عملیاتی را تشخیص داده و رفع می‌کند. این سیستم از یک معماری حاکمیتی چندعاملی و ابزار SigNoz برای…

۲ دقیقه خواندن
گراف LangGraph در پشته داده موجود
آموزش کاربردی

یکپارچه‌سازی LangGraph در استک‌های داده بدون نیاز به بازطراحی سیستم

کتابخانه LangGraph را می‌توان به عنوان یک میکروسرویس بدون وضعیت (Stateless) میان لایه‌های استخراج و تبدیل داده مستقر کرد. این رویکرد اجازه می‌دهد استدلال‌های مبتنی بر هوش مصنوعی…

۶ دقیقه خواندن۱
چرا به عامل هوش مصنوعی‌ام دسترسی فقط‌خواندنی به صفحه‌گسترده‌هایم دادم
آموزش کاربردی

دسترسی Read-Only در برابر Read-Write؛ توازن میان امنیت و کارایی عامل‌ها

ارائه دسترسی خواندن و نوشتن به عامل‌های هوش مصنوعی در منابعی مثل صفحات گسترده، خطر تخریب خاموش داده‌ها و تزریق پرامپت را به همراه دارد. استفاده از پروتکل MCP برای ایجاد دسترسی…

۶ دقیقه خواندن
مقایسه محدودیت نرخ API مدل‌های زبانی بزرگ (۲۰۲۶): ۵ ارائه‌دهنده، ۵ قانون متفاوت
آموزش کاربردی

۵ استاندارد متناقض در محدودیت‌های API ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی

ارائه‌دهندگان بزرگ هوش مصنوعی از معیارهای متناقضی برای محدود کردن دسترسی به APIها استفاده می‌کنند. این عدم استانداردسازی، مهاجرت بین مدل‌ها را ریسکی می‌کند؛ زیرا باری که در یک پلت…

۱۵ دقیقه خواندن
بازخوانی آمار برای سازندگان هوش مصنوعی: درک داده‌های خود
آموزش کاربردی

خطاهای آماری در مجموعه‌های ارزیابی کوچک؛ عامل شکست تولیدات AI

بسیاری از تیم‌های هوش مصنوعی به‌جای اتکای به آمار، بر اساس «حس درونی» و نمونه‌های کوچک تصمیم می‌گیرند. به‌کارگیری چهار عادت آماری ساده می‌تواند مانع از ارسال تغییرات بی‌اثر یا حذف…

۳ دقیقه خواندن
مهارتی که هیچ‌کس به سراغش نرود، بار مرده‌ای بیش نیست.
آموزش کاربردی

پلی‌بوک‌ها در برابر پرامپت‌های متغیر؛ پایان نوسان در کدنویسی AI

یک سیستم جدید برای استانداردسازی عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی معرفی شده است که در آن پرامپت‌های متغیر با «پلی‌بوک‌های» متنی و قابل بازگشت جایگزین می‌شوند. این روش خروجی AI را از یک…

۴ دقیقه خواندن۱