پرش به محتوای اصلی

موضوع

بدهی فنی هوش مصنوعی

Maintenance cost of AI-generated artifacts, model drift, lifecycle

۱٬۵۵۰ مقاله منتشر شده

فرآیندهای تست عاملی، معیارهای LLM و یادداشت‌هایی درباره کدنویسی عاملی از جزایر گالاپاگوس
زندگی با AI

فازینگ در برابر مدل‌های زبانی؛ چرا تست تصادفی در شکار باگ‌ها پیروز است؟

دن لو، مهندس نرم‌افزار، استدلال می‌کند که تست‌های تصادفی (fuzzing) برای شناسایی باگ‌های واقعی، بسیار قابل‌اعتمادتر از مدل‌های زبانی هستند. بنچمارک‌های او نشان می‌دهد مدل‌های پیشرو…

۷۳ دقیقه خواندن۱
کد اجرایی پوسیده نمی‌شود: بازطراحی مهارت‌های عامل هوشمند بر پایه منابع زنده
آموزش کاربردی

«جایگزینی دستورالعمل‌های انتزاعی»؛ راهکار جدید برای رسیدن به کد تولید-آماده

یک توسعه‌دهنده با مدیریت ۶۰۰ ابزار وب دریافت که جایگزینی دستورالعمل‌های انتزاعی با مراجع کد زنده، کیفیت خروجی عامل‌های هوش مصنوعی را به سطح تولید-آماده می‌رساند. این رویکرد با حذف…

۴ دقیقه خواندن۳
پیش‌نویس قطعنامه: استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در دبیان

سه رویکرد متضاد در دبیان برای مدیریت یا ممنوعیت کدهای تولید‌شده با هوش مصنوعی

جامعهٔ دبیان در حال بررسی سه پیشنهاد بنیادین برای تعیین تکلیف کدهای تولید‌شده توسط مدل‌های زبانی است. این طرح‌ها از ممنوعیت کامل تا پذیرش مشروط با نظارت انسانی سخت‌گیرانه را شامل…

۱۰ دقیقه خواندن۱
۱۲ نکته برای بررسی قبل از انتشار اپلیکیشن برنامه‌نویسی‌شده با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

۹۸٪ از اپلیکیشن‌های ساخته‌شده با هوش مصنوعی دارای حفره‌های امنیتی هستند

اپلیکیشن‌هایی که با روش Vibe Coding ساخته می‌شوند، به دلیل اولویت دادن به عملکرد سریع بر معماری امنیتی، در معرض نشت شدید داده‌ها هستند. این راهنما یک بازرسی سریع ۱۵ دقیقه‌ای برای…

۶ دقیقه خواندن
استانداردهای هوش مصنوعی را به‌صورت کد نسخه‌بندی کنید، نه در فایل‌های ثابت.
آموزش کاربردی

الگوی «استانداردهای کدگونه»؛ راهکار جلوگیری از فساد دستورالعمل‌های هوش مصنوعی

مدیریت دستورالعمل‌های عامل‌های هوش مصنوعی از طریق فایل‌های استاتیک در مقیاس تیمی شکست می‌خورد. الگوی جدید «استانداردها به عنوان کد» با استفاده از گیت، قواعد و مهارت‌ها را میان…

۴ دقیقه خواندن۱
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
چرا توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی TypeScript به ابزارهای ردیابی بومی نیاز دارند
آموزش کاربردی

ناقوسی برای توسعه‌دهندگان تایپ‌اسکریپت: چرا ابزارهای ردیابی استاندارد در

ابزارهای ردیابی (Tracing) متداول در تایپ‌اسکریپت به‌دلیل از دست رفتن بافتار در عملیات ناهمگام و چرخه‌حیات استریمینگ، برای نظارت بر عامل‌های هوش مصنوعی ناکارآمد هستند. برای حل این…

۷ دقیقه خواندن۱
گزارش حادثه: آسیب‌پذیری CVE-2026-LGTM - نمودار جریان حمله از نفوذ اولیه تا دسترسی ریشه

یک توسعه‌دهنده تنها در برابر ۸۰ میلیون دانلود ماهانه libcapstan

ارین مارش، تنها نگهدارنده کتابخانه حیاتی libcapstan، از فشار خردکننده پشتیبانی از زیرساختی می‌گوید که میلیون‌ها برنامه به آن وابسته هستند. تجربه او شکاف عمیق میان تبلیغات هوش…

۱۲ دقیقه خواندن
توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی: شتاب‌دهی به تحویل نرم‌افزار با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

گزارش توسعه: حاکمیت داده‌ها جایگزین سرعت کدنویسی در تیم‌های AI شد

مهندسی نرم‌افزار از تایپ دستی کد به جریان کاری «مدل AI-محور با ویرایش انسانی» تغییر مسیر داده است. موفقیت تیم‌ها اکنون بیش از آنکه به سرعت تایپ وابسته باشد، به حاکمیت داده‌ها و…

۳ دقیقه خواندن