پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۶۰۴ مقاله منتشر شده

بلیت‌های قابلیت برای نگهداری API مستقل هوش‌مصنوعی در آداپتورهای محلی
آموزش کاربردی

«مهار هزینه‌های ابری»؛ استراتژی جدید هکرهای مستقل برای مدیریت عامل‌ها

یک الگوی معماری جدید با استفاده از «فایل بلیت»، عامل‌های کدنویس را مجبور می‌کند از آداپتورهای محلی استفاده کنند و مانع از افزودن وابستگی‌های ابری گران‌قیمت می‌شوند. این روش به…

۹ دقیقه خواندن۱
آزمایش قرمز را در اولین درخواست Pull Request عامل خود با موفقیت پشت سر بگذارید
آموزش کاربردی

جلوگیری از توهمات کدنویسی با متدولوژی «تست قرمز اول

یک گردش‌کار مهندسی جدید توسعه‌دهندگان را ملزم می‌کند پیش از اجازه به عامل‌های هوش مصنوعی برای تغییر کد، یک «تست قرمز» (تست شکست‌خورده) بنویسند. این رویکرد مانع از «تئاتر بازبینی»…

۸ دقیقه خواندن۲
نوار مکالمات مدل: یک کاست آخر هفته برای پروژه‌های جانبی عامل هوشمند
آموزش کاربردی

الگوی Cassette نشت‌های مهندسی را در دموهای عامل‌های هوش مصنوعی می‌بندد

یک الگوی سبک پایتونی به نام Cassette با ضبط و بازپخش پاسخ‌های مدل، پایداری دموهای هوش مصنوعی را تضمین می‌کند. این روش با حذف وابستگی به APIهای زنده، ریسک تأخیر و خطاهای سهمیه را…

۸ دقیقه خواندن
مهارت حسابرسی امنیتی Cloudflare: ابزار کدنویسی برای بازرسی چندمرحله‌ای با یافته‌های قابل تأیید و ماشینی
آموزش کاربردی

کلاودفلر بازرسی امنیتی کدها را با عامل‌های هوش مصنوعی شش‌مرحله‌ای خودکار کرد

کلاودفلر یک مهارت کدنویسی متن‌باز را معرفی کرد که عامل‌های هوش مصنوعی را به بازرسان امنیتی ساختاریافته تبدیل می‌کند. این سامانه با استفاده از یک خط لوله شش‌مرحله‌ای و تأیید مستقل،…

۴ دقیقه خواندن۲
تصویر: رابط Claude Code در حال اجرای دستور با هشدار امنیتی در کنار آن
آموزش کاربردی

چگونه Claude Code از ادعای دروغین عامل‌ها دربارهٔ رفع باگ می‌کاهد؟

یک ابزار متن‌باز جدید از ادعای دروغین عامل‌های هوش مصنوعی درباره رفع باگ‌ها جلوگیری می‌کند. این سیستم با اجباری کردن اجرای کد و اسکن امنیتی، جلوی توهمات و نشت کلیدهای API را…

۲ دقیقه خواندن
کدکس همچنان در حال تست است اما هرگز تمام نمی‌شود: چه چیزی را تغییر دهیم
آموزش کاربردی

۲ راهکار عملی برای رهایی OpenAI Codex از چرخه‌های تست بی‌نهایت

یک متدولوژی جدید برای تشخیص خطاهای گردش‌کار نشان می‌دهد چرا عامل‌های هوش مصنوعی در چرخه‌های تست بی‌نهایت گیر می‌کنند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با تعریف معیارهای پذیرش دقیق و نقاط…

۴ دقیقه خواندن
وبلاگ ۴: اولین عامل هوشمندم و نکاتی که آرزو داشتم پیش‌تر می‌دانستم
آموزش کاربردی

۳ درس سخت از ساخت عامل هوش مصنوعی برای تحلیل بازار کریپتو

توسعه‌دهنده‌ای به نام Aeron چالش‌های فنی ساخت یک عامل تخصصی را بررسی کرده و نشان می‌دهد چرا رابط‌های ساده متنی، حلقه‌های پیچیده‌ای از فراخوانی ابزارها و تکه‌بندی داده‌ها را پنهان…

۵ دقیقه خواندن۱
معماری و مصالحه‌های بایز: ساخت عامل هوش مصنوعی سبک در Go
آموزش کاربردی

درون ساختار Baize؛ جایگزینی محیط‌های پیچیده با پردازش‌های جانبی

پلتفرم Baize با استفاده از زبان Go، محیط اجرای عامل‌های هوش مصنوعی را به یک پردازش جانبی (Sidecar) تبدیل کرده است. این رویکرد با حذف وابستگی‌های پیچیده پایتون، استقرار سریع و امن…

۷ دقیقه خواندن۲
مصاحبه اولم با قاضی هوش مصنوعی: چه اتفاقی ممکن است بیفتد؟

شکاف درک فنی در عصر عامل‌ها؛ وقتی هوش مصنوعی کد می‌زند اما برنامه‌نویس نمی‌فهمد

تجربه یکی از شرکت‌کنندگان در هکاتون HackerRank Orchestrate نشان می‌دهد که تکیه بر عامل‌های کدنویس، فاصله میان «توانایی ساخت» و «درک فنی» را عمیق کرده است. این توسعه‌دهنده با وجود…

۸ دقیقه خواندن
رسیدهایی برای تصفیه عامل‌ها با مدل زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

رسیدهای اجرایی؛ راهکاری برای پایان جعبه‌سیاه بودن عامل‌های هوش مصنوعی

یک رویکرد معماری جدید، لاگ‌های متنی ساده را با «رسیدهای اجرایی» ساختاریافته جایگزین می‌کند تا عیب‌یابی عامل‌های هوش مصنوعی ممکن شود. این روش با ثبت تصمیمات دقیق و قراردادهای…

۵ دقیقه خواندن