هوش‌مصنوعی برای توسعه کسب‌کار و مارکتینگ

هوش‌مصنوعی برای توسعه کسب‌کار و مارکتینگ pinned «آیا Loop Engineering قدم بعدی کار با هوش مصنوعی است؟ تا الان بیشتر ما با AI این‌طوری کار می‌کردیم: یه پرامپت می‌نوشتیم، خروجی می‌گرفتیم، بعد دوباره می‌گفتیم: «نه، بهترش کن» «دقیق‌ترش کن» «دوباره بررسی کن» «این قسمت رو اصلاح کن» یعنی خودمون وسط چرخه بودیم.…»

8⃣ لوپ Experiment Decision Memo

بعد از یک campaign، content test، landing page test یا lead magnet push، لوپ باید از goal، hypothesis، changes، date range، metrics، qualitative feedback و notes استفاده کند و memo بسازد: چه تست شد، چه اتفاقی افتاد، چه یاد گرفتیم، چه چیزی هنوز نامعلوم است، next step چیست، چه چیزی را باید stop کنیم. قانون مهمش هم این است: از sample کوچک نتیجه بزرگ نگیر و بدون approval پیشنهاد scale نده.
این تست مارکتینگ را به decision memo تبدیل کن.

ورودی‌ها:
- هدف تست
- hypothesis
- چیزی که تغییر کرد
- بازه زمانی
- metricها
- qualitative feedback
- screenshot یا noteها

کارها:
1. توضیح بده چه چیزی تست شد.
2. نتیجه metricها را خلاصه کن.
3. facts را از interpretations جدا کن.
4. بگو چه چیزی یاد گرفتیم.
5. بگو چه چیزی هنوز معلوم نیست.
6. next stepها را پیشنهاد بده.
7. kill / continue / iterate criteria بده.

قوانین:
- از sample کوچک نتیجه قطعی نگیر.
- signal را از noise جدا کن.
- missing data را مخفی نکن.
- بدون approval پیشنهاد scale نده.

حداکثر ۴ دور اصلاح کن.
خروجی نهایی باید شامل:
- result summary
- metric table
- lessons
- decision options
- recommended next step
- kill or continue criteria
- approval gate

7⃣ لوپ Promise-to-Proof

این میگه همه claimهای customer-facing در مارکتینگ، داکیومنت، دمو و جواب‌های AI را لیست کن؛ هر promise را با رفتار واقعی محصول و evidence مقایسه کن؛ label بزن: proven، partly proven، misleading، unsupported، outdated؛ بعد پرریسک‌ترین mismatch را اصلاح کن و دوباره چک کن تا claim پرریسک بی‌پشتوانه باقی نماند.

همه claimهای عمومی برند را با evidence واقعی چک کن.

ورودی‌ها:
- صفحات سایت
- landing pageها
- pitch deck یا sales deck
- ایمیل‌های فروش
- دمو یا اسکریپت دمو
- مستندات محصول
- claimهای اصلی برند

کارها:
1. همه promiseها و claimهای customer-facing را استخراج کن.
2. برای هر claim evidence پیدا کن.
3. هر claim را برچسب بزن:
- اثبات‌شده
- تا حدی اثبات‌شده
- بی‌منبع
- گمراه‌کننده
- قدیمی
- نیازمند اصلاح
4. پرریسک‌ترین claim را اصلاح یا محدود کن.
5. دوباره همان بخش را بررسی کن.

قوانین:
- قبل از تغییر copy عمومی اجازه بگیر.
- اگر evidence کافی نیست، claim را قوی‌تر نکن.
- claimهای AI-generated را هم بررسی کن.

توقف وقتی:
- هیچ claim پرریسک بی‌پشتوانه باقی نمانده
- یا به approval انسانی نیاز است
- یا بعد از ۳ دور هنوز evidence کافی وجود ندارد

خروجی:
- جدول claimها و evidence
- claimهای خطرناک
- پیشنهاد اصلاح
- مواردی که باید انسان تأیید کند

6⃣ لوپ AI Visibility Check

این برای GEO/AEO خیلی به‌درد بخوره. هر روز ۱۰ تا ۱۵ query مهم برند را در ChatGPT، Claude و Perplexity بررسی می‌کنه، mention برند و رقبا را می‌سنجه و deltaها رو در یک فایل log ثبت میکنه.

هر روز visibility برند را در AI answer engineها بررسی کن.

ورودی‌ها:
- ۱۰ تا ۱۵ query مهم
- نام برند و variantها
- نام رقبا
- فایل log قبلی

کارها:
1. هر query را در ChatGPT، Claude و Perplexity بررسی کن.
2. ببین برند ما mention شده یا نه.
3. ببین رقبا mention شده‌اند یا نه.
4. نوع mention را طبقه‌بندی کن: مثبت، خنثی، منفی، اشتباه، missing.
5. تغییر نسبت به log قبلی را ثبت کن.

شرط توقف:
- همه queryها در همه platformها بررسی شدند.
- یک ردیف جدید به visibility log اضافه شد.

خروجی:
- queryهایی که برند ما در آن‌ها دیده نمی‌شود
- queryهایی که رقبا جلوترند
- mentionهای اشتباه
- فرصت‌های محتوایی برای بهتر شدن visibility

5⃣ لوپ Ad Pacing + Creative Fatigue

هر روز وضعیت pacing و creative fatigue کمپین‌ها را بررسی کن.

ورودی‌ها:
- Google / Meta / LinkedIn account IDs یا exportها
- بودجه ماهانه هر پلتفرم
- KPI هدف
- threshold خستگی creative
- threshold انحراف spend

کارها:
1. spend دیروز و spend ماه تا امروز را محاسبه کن.
2. pacing را با بودجه ماهانه مقایسه کن.
3. creativeهایی را که frequency بالا و CTR افت‌کرده دارند مشخص کن.
4. کمپین‌هایی را که CPA/ROAS از target دور شده‌اند flag کن.
5. فقط پیشنهاد بده؛ هیچ تغییری اعمال نکن.

شرط توقف:
- گزارش pacing ساخته شد
- لیست creativeهای نیازمند refresh آماده شد
- anomalyها با دلیل احتمالی مشخص شدند

خروجی:
- وضعیت pacing
- anomalyها
- creativeهای خسته
- پیشنهاد اقدام
- موارد نیازمند approval

4⃣ لوپ Paid Ads Weekly Readout

این برای گزارش کمپین عالیه. ورودی: export کمپین، baseline هفته قبل، KPI هدف، tracking caveats، تغییرات بودجه و campaign notes. مدل باید spend، conversions، CPA/ROAS، CTR، CPC، conversion rate و lead quality را تحلیل کند. ولی حق ندارد از یک metric ادعای causality کند یا تغییر spend پیشنهاد بدهد بدون approval.

گزارش هفتگی تبلیغات را به یک decision-ready readout تبدیل کن.

ورودی‌ها:
- export کمپین
- baseline هفته قبل
- KPI هدف
- تغییرات بودجه
- نکات کمپین
- caveatهای tracking
- اگر هست: lead quality signal

تحلیل کن:
1. spend
2. conversions
3. CPA یا ROAS
4. CTR
5. CPC
6. conversion rate
7. lead quality

قوانین:
- از یک metric نتیجه قطعی نگیر.
- facts، hypotheses و missing data را جدا کن.
- tracking issueها را واضح علامت بزن.
- بدون تأیید انسانی تغییر بودجه پیشنهاد نده.

حداکثر ۴ دور اصلاح کن تا خروجی شامل این‌ها باشد:
- خلاصه ۵ bulletی
- جدول metricها
- چه چیزی تغییر کرده
- توضیح‌های احتمالی
- ریسک‌ها
- next action پیشنهادی
- approval gate برای هر تغییر بودجه یا campaign action

3⃣ لوپ Landing Page Improvement

این نمونه برای #CRO خیلی کاربردیه. AdLume می‌گه به جای «landing page را بهتر کن»، باید ورودی‌هایی مثل copy صفحه، traffic source، مخاطب هدف، CTA اصلی، objectionها و proof points را بدهی. بعد مدل باید headline clarity، problem relevance، offer promise، proof، objection handling، CTA specificity و mobile readability را بررسی کند. خروجی هم باید top 5 conversion issues، hero بازنویسی‌شده، CTA جدید، proofهای missing و approval checklist باشد.

این landing page را برای افزایش conversion بررسی و اصلاح کن.

ورودی‌ها:
- متن فعلی صفحه
- منبع ترافیک
- مخاطب هدف
- CTA اصلی
- objectionهای رایج
- proofهای موجود

در هر دور این موارد را چک کن:
1. آیا headline دقیقاً می‌گوید این صفحه برای کی و چه مشکلی است؟
2. آیا offer promise واضح است؟
3. آیا proof کافی داریم؟
4. آیا objectionهای اصلی جواب داده شده؟
5. آیا CTA مشخص و کم‌اصطکاک است؟
6. آیا متن برای موبایل قابل اسکن است؟

قوانین:
- کل صفحه را بی‌دلیل بازنویسی نکن.
- CTA اصلی را عوض نکن، مگر اینکه دلیل بدهی.
- facts را از assumptions جدا کن.
- صفحه را publish نکن.

حداکثر ۴ بار اصلاح کن.
خروجی نهایی:
- ۵ مشکل اصلی conversion
- نسخه پیشنهادی hero
- CTA پیشنهادی
- proofهای کم‌داریم
- before/after rationale
- چک‌لیست تأیید انسانی

2⃣ لوپ Refresh Old SEO Article

این مقاله قدیمی را refresh کن، اما فقط در محدوده همین search intent.

ورودی‌ها:
- متن فعلی مقاله
- keyword هدف
- search intent
- لینک‌های داخلی پیشنهادی
- قوانین لحن برند
- CTA محصول یا lead magnet

در هر دور بررسی کن:
1. آیا intro سریع و واضح مسئله را باز می‌کند؟
2. آیا ساختار H2 با search intent می‌خواند؟
3. آیا ادعاهای قدیمی یا بی‌منبع دارد؟
4. آیا مثال کافی دارد؟
5. آیا internal linkهای درست اضافه شده؟
6. آیا CTA با موضوع مقاله مرتبط است؟
7. آیا متن خواناست؟

قوانین:
- آمار نساز.
- هر ادعای بی‌منبع را با [نیازمند منبع] علامت بزن.
- مقاله را از intent اصلی خارج نکن.
- چیزی را منتشر نکن؛ فقط نسخه آماده بررسی بده.

حداکثر ۵ دور اصلاح کن.
وقتی همه معیارها پاس شد، خروجی نهایی بده.
اگر نشد، بگو دقیقاً کدام بخش هنوز مشکل دارد.

1⃣ لوپ SEO/GEO Visibility

این یکی از بهترین لوپ‌ها برای سئو است، چون فقط نمی‌گه «سئو رو بهتر کن». می‌گه: سایت را از نظر crawlability، indexation، intent، title، internal links، structured data، citation و answer-first content بررسی کن؛ gapها را بر اساس اثر احتمالی اولویت‌بندی کن؛ مهم‌ترین gap را اصلاح کن؛ دوباره crawl و benchmark روی موتورهای جستجو و answer engineها بگیر؛ تا وقتی gap مهمی نمانده ادامه بده.

سایت/بلاگ را برای SEO و GEO بررسی کن.

مرحله ۱: مشکلات crawlability، indexation، search intent، title، internal links، structured data، citation و answer-first structure را پیدا کن.

مرحله ۲: مشکل‌ها را بر اساس impact رتبه‌بندی کن.

مرحله ۳: فقط یک مشکل high-impact را انتخاب کن و پیشنهاد اصلاح بده.

مرحله ۴: بعد از اصلاح، دوباره همان benchmark را اجرا کن.

تکرار کن تا:

- هیچ مشکل critical باقی نماند
- هر priority query به یک صفحه answer-ready وصل باشد
- یا بعد از ۳ iteration بهبود معنادار دیده نشود

خروجی نهایی:
- گپ‌های پیدا شده
- اصلاح‌های پیشنهادی
- قبل/بعد benchmark
- کارهایی که نیاز به تایید انسانی دارند

آیا Loop Engineering قدم بعدی کار با هوش مصنوعی است؟
تا الان بیشتر ما با AI این‌طوری کار می‌کردیم:
یه پرامپت می‌نوشتیم، خروجی می‌گرفتیم، بعد دوباره می‌گفتیم:
«نه، بهترش کن»
«دقیق‌ترش کن»
«دوباره بررسی کن»
«این قسمت رو اصلاح کن»

یعنی خودمون وسط چرخه بودیم.
اما Loop Engineering یه لایه جلوتره.
اینجا فقط از AI جواب نمی‌گیریم؛ براش یه چرخه کاری طراحی می‌کنیم.

لوپ یعنی چی؟
یعنی به AI بگی:

اول بررسی کن.
بعد خروجی بده.
بعد با معیار مشخص خودت چکش کن.
اگر خوب نبود اصلاحش کن.
اگر بعد از چند بار نشد، متوقف شو و بگو کجا گیر کردی.
اگر کار حساس بود، قبل از اجرا از آدم تأیید بگیر.

یعنی AI فقط جواب نمی‌ده؛ کار رو مرحله‌به‌مرحله دنبال می‌کنه.

فرقش با پرامپت معمولی چیه؟
پرامپت معمولی می‌گه:
«این کار رو انجام بده.»
اما لوپ می‌گه:
«این کار رو انجام بده، نتیجه رو بسنج، اگر لازم بود اصلاح کن، ولی با محدودیت، معیار و شرط توقف.»

همین فرق کوچیک، AI رو از یه چت‌بات جواب‌گو تبدیل می‌کنه به یه دستیار اجرایی قابل مدیریت.

اما لوپ همیشه خوب نیست!
اگر بد طراحی بشه، می‌تونه خیلی راحت پول و توکن بسوزونه.
ممکنه چند بار تلاش کنه و آخرش بگه:
«نشد.»
ممکنه چیزی رو بهینه کنه که اصلاً برای بیزینس مهم نیست.
ممکنه خودش خروجی خودش رو قضاوت کنه و اشتباهاتش رو نبینه.

پس لوپ خوب یعنی:

هدف روشن
معیار موفقیت مشخص
تعداد تلاش محدود
شرط توقف
گزارش قابل فهم
و تأیید انسانی برای کارهای حساس

فرق Loop با Skill توی Claude چیه؟
اسکیل یعنی Claude بدونه «روش درست انجام یک کار» چیه.
لوپ یعنی Claude همون کار رو انجام بده، نتیجه رو بسنجه، اگر لازم بود اصلاح کنه و در نقطه درست متوقف بشه.

پس Skill و Loop یکی نیستن؛ مکمل همن.

توی مقاله لینکدین کامل‌تر توضیح دادم Loop Engineering چیه، چه فرقی با Prompt و Skill داره، چه دام‌هایی داره و بیشتر به درد چه آدم‌ها و چه تیم‌هایی می‌خوره:

بعد از این پست، چندتا لوپ کاربردی هم می‌ذارم.
@Analyfy | آنالیفای، توسعه مبتنی بر داده

شرکت چینی مینی‌مکس یه روش جدید پردازش متن طولانی ساخته که هم سریع‌تره هم ارزون‌تره

وقتی یه مدل هوش مصنوعی باید یه متن خیلی طولانی (مثلا یک کتاب کامل یا چند ساعت ترانویسی جلسه) رو بفهمه، باید هر کلمه رو با هر کلمه دیگه‌ای توی همون متن مقایسه کنه تا بفهمه کدوم بخش‌ها به هم ربط دارن. این کار به اسم Attention شناخته می‌شه، ولی مشکلش اینه که هرچی متن طولانی‌تر بشه، حجم این مقایسه‌ها به‌شدت بیشتر می‌شه؛ یعنی برای یه متن یک‌میلیون کلمه‌ای، هزینه محاسباتی به‌شکل وحشتناکی بالا می‌ره.

مینی‌مکس یه روش به اسم MSA (مخفف MiniMax Sparse Attention) معرفی کرده که این مشکل رو حل می‌کنه. ایده اصلیش اینه که به‌جای اینکه مدل هر کلمه رو با همه کلمات دیگه مقایسه کنه، اول یه بخش سریع و ارزون (اسمش Index Branch یا «شاخه راهنما») فقط تصمیم می‌گیره کدوم بلوک‌های متن واقعا مهمن، شبیه یه دستیار که قبل از خوندن کامل یه گزارش، فقط فهرست مطالبش رو نگاه می‌کنه و میگه «این سه فصل به سوال تو مرتبطن، بقیه رو نخون». بعد فقط همون بخش‌های مهم با دقت کامل بررسی می‌شن.

مینی‌مکس این روش رو روی یه مدل واقعی ۱۰۹ میلیارد پارامتری (با معماری MoE، یعنی مدلی که فقط بخشی از مناغش رو برای هر درخواست فعال می‌کنه، نه همه‌ش) و با ۳ تریلیون توکن داده آموزشی تست کرده، نه فقط یه آزمایش کوچک تئوری.

نتیجه قابل‌توجه بود: روی متن‌های یک‌میلیون‌کلمه‌ای، این روش پردازش اولیه متن رو ۱۴.۲ برابر و تولید پاسخ رو ۷.۶ برابر سریع‌تر کرد، و حجم محاسبات لازم برای attention رو هم تا ۲۸.۴ برابر کاهش داد.

مینی‌مکس کرنل (بخش پایه محاسباتی) این روش رو متن‌باز کرده و یه مدل تولیدی واقعی به اسم MiniMax-M3 هم بر همین اساس عرضه کرده؛ یعنی این فقط یه مقاله تئوری نیست، توی محصول واقعی هم پیاده شده.

اگه می‌خوای جزییات فنی‌تر این معماری رو ببینی، می‌تونی در MarkTechPost که ۲۷ خرداد این موضوع رو پوشش داد بخونی.

🎯 راهنمای کسب‌وکارها:

اگه محصولت نیاز به پردازش اسناد طولانی، تماس‌های پشتیبانی ضبط‌شده، یا تاریخچه طولانی چت داره، این روند یعنی هزینه استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای کارهای متن طولانی به‌مرور پایین‌تر و سرعتش بیشتر می‌شه. وقتی برای انتخاب مدل یا ارائه‌دهنده API تصمیم می‌گیری، ارزش دارد بپرسی که آیا از تکنیک‌های جدید مثل sparse attention استفاده می‌کنن یا نه، چون مستقیم روی هزینه و سرعت پاسخ‌دهی محصولت اثر می‌گذارد.

@AITodayList | قبل از رقبات باخبر شو

گوگل یه دکمه خاموش‌کن برای هوش مصنوعی توی Google Docs گذاشته، فقط باید بلد باشی کجاست

این روزها خیلی از کاربرهای گوگل داکس از اینکه همه‌جا یه نوار یا پیشنهاد هوش مصنوعی جلوی چشمشونه شاکی‌ان. گوگل هم به همین خاطر چندتا راه رسمی گذاشته که بشه این قابلیت‌ها رو خاموش کرد، فقط این راه‌ها اونقدر پیدا نیستن که خودشون به چشم بیان.

راه اول مربوط به همون نوار پایین صفحه است که معمولا با اسم Gemini ظاهر می‌شه. کافیه از منوی بالای داکس روی Gemini بزنی و از اونجا گزینه تنظیمات نوار پایین (bottom bar preferences) رو انتخاب کنی؛ از همونجا می‌تونی کامل خاموشش کنی.

راه دوم گسترده‌تره و فقط مخصوص داکس نیست. به‌جای اینکه بری سراغ هر قابلیت هوش مصنوعی جدا جدا (که گوگل خودش به شکل بازی موش‌و‌گربه هرازگاهی قابلیت تازه اضافه می‌کنه)، می‌تونی یه چیزی به اسم «قابلیت‌های هوشمند» (smart features) رو از تنظیمات جیمیل خاموش کنی؛ این یکی تنظیم، کلی پیشنهاد و تحلیل خودکار هوش مصنوعی رو در کل Google Workspace (یعنی جیمیل، داکس، شیت‌ها، و بقیه ابزارهای گوگل) یکجا قطع می‌کنه.

برای این کار باید وارد جیمیل بشی، روی آیکون چرخ‌دنده تنظیمات بزنی، و از همونجا گزینه مربوط به قابلیت‌های هوشمند رو پیدا کنی و خاموشش کنی.

اگه می‌خوای کامل‌تر و با تصویر مرحله‌به‌مرحله بخونیش، می‌تونی راهنمای TechCrunch رو که پنج‌شنبه ۲۸ خرداد منتشر شده ببینی.

🎯 راهنمای کسب‌وکارها:

اگه تیمت برای نوشتن قرارداد، گزارش، یا هر سند حساس از Google Docs استفاده می‌کنه و نگرانی درباره اینکه محتوای حساس کسب‌وکار از کجا تحلیل یا پیشنهاد می‌گیره وجود داره، ارزش داره همین تنظیمات رو یه بار با تیمت چک کنید. خیلی وقتا کارمندها حتی نمی‌دونن این قابلیت‌ها فعاله، چه برسه به اینکه بدونن چطور خاموشش کنن.

@AITodayList | قبل از رقبات باخبر شو

هوش مصنوعی‌ای که آینده‌ی اعداد رو پیش‌بینی می‌کنه

یه سؤال: چند تا از تصمیمای این هفته‌ات در واقع یه جور حدس درباره‌ی آینده بود؟
اینکه چقدر بفروشی، چقدر بخری، بودجه رو کجا بذاری، چند نفر نیرو بگیری… همه‌ش پیش‌بینیه. و تا همین چند وقت پیش، پیش‌بینیِ دقیق یه کار سخت و گرون بود که فقط شرکتای بزرگ با تیم داده از پسش برمی‌اومدن.

گوگل یه مدل اوپن‌سورس به اسم TimesFM منتشر کرده که این داستانو عوض می‌کنه.

اصلاً چیه؟
یه مدل هوش مصنوعیه که دقیقاً مثل ChatGPT کار می‌کنه، با یه تفاوت: به جای اینکه کلمه‌ی بعدیِ یه جمله رو حدس بزنه، عددِ بعدیِ یه دنباله رو پیش‌بینی می‌کنه.

یعنی چی؟
چت‌جی‌پی‌تی روی میلیاردها متن آموزش دیده تا «دستور زبان» رو یاد بگیره. TimesFM هم روی بیش از ۱۰۰ میلیارد نقطه‌داده‌ی واقعی آموزش دیده تا «دستور زبانِ زمان» رو یاد بگیره؛ یعنی روندها، الگوهای فصلی، و چرخه‌های تکرارشونده.

چرا مهمه؟
چون این مدل از قبل آموزش دیده، لازم نیست روی داده‌ی تو دوباره آموزشش بدی. داده‌تو می‌بینه و همون لحظه پیش‌بینی می‌ده. به این می‌گن Zero-shot؛ یعنی حتی داده‌ای که تا حالا ندیده رو هم می‌تونه پیش‌بینی کنه.

قبلاً برای این کار باید ماه‌ها وقت می‌ذاشتی، یه دیتاساینتیست استخدام می‌کردی و کلی هزینه می‌کردی. حالا همون قدرت تو یه مدل سبک ۲۰۰ میلیون پارامتری خلاصه شده.

کجا به درد می‌خوره؟
📦 فروشگاه آنلاین: پیش‌بینی تقاضای هر محصول، حتی محصولی که تازه لانچ کردی و هیچ سابقه‌ی فروشی نداره
📊 مارکتینگ: فهمیدن اینکه تقاضا کِی اوج می‌گیره تا بودجه و کمپینو از قبل بچینی
💰 مالی: علاوه بر یه عدد میانگین، بدترین و بهترین سناریو رو هم بهت می‌ده (مثلاً با احتمال ۱۰٪ کمتر از این، با احتمال ۹۰٪ بیشتر از این)
⚡ و کلی جای دیگه مثل پیش‌بینی مصرف انرژی یا تعداد بیمار تو بیمارستان

نکته‌ی جالب:
گوگل اینو فقط برای برنامه‌نویسا نذاشته. از فوریه‌ی ۲۰۲۶ مستقیم تو خودِ Google Sheets فعالش کرده. یعنی بدون SQL، بدون پایتون، بدون دیتاساینتیست. کافیه داده‌تو بذاری تو شیت و پیش‌بینی بگیری.

خلاصه که مدل‌های پیش‌بینی دیگه یه آزمایش تحقیقاتی نیستن، دارن به ابزار روزمره تبدیل می‌شن.

تو این مقاله‌ کامل، قدم‌به‌قدم توضیح دادم که چطور می‌تونی خودت شروع کنی و ازش استفاده کنی.

@Analyfy | آنالیفای، توسعه مبتنی بر داده

اگر به هم ریختن متن تو چت هوش مصنوعی رو اعصابته، این افزونه مشکلتو حل میکنه

حتما تجربه کردید که وقتی تو کلاد یا جمینای متن فارسی و انگلیسی رو با هم مینویسید، چون چپ‌چینه متنتون به هم میریزه.

✅ اکستنشن‌های متعددی رو تست کردم تا به این رسیدم: AI RTL

❇ نه تنها متن هوش مصنوعیای پر کاربرد رو راست چین میکنه، اخیرا Notion رو هم اضافه کرده😍
اگر با نوشن زیاد کار میکنید حتما ازش استقبال خواهید کرد.

❇ ضمنا میتونید تنظیم کنید که انتخاب راست چین شدن براساس واژه آغازین متن باشه یا هوشمند تشخیص بده کی راست چین کنه.

به جرات میگم هیچ افزونه‌ای همه قابلیت‌های این رو نداره. ضمن اینکه تا امروز بیشتر از ۲۰هزار نفر نصبش کردن و امتیاز ۴.۹ از هزار رای دهنده داره.

پس با خیال راحت نصبش کنید😇

@Analyfy | آنالیفای، توسعه مبتنی بر داده

شیائومی MiMo Code را معرفی کرد؛ دستیار کدنویسی هوش مصنوعی که فراموش نمی‌کند

شیائومی ابزار کدنویسی هوش مصنوعی جدیدش را با نام MiMo Code V0.1.0 به‌صورت متن‌باز منتشر کرد. این ابزار ترمینال‌محور بر پایه مدل MiMo-7B ساخته شده که شیائومی آن را در سال ۱۴۰۳ معرفی کرده بود، اما برخلاف نسخه قبلی که تنها یک مدل زبانی بود، MiMoCode یک عامل کدنویسی کامل است که برای همراهی در پروژه‌های نرم‌افزاری بلندمدت طراحی شده است.

این ابزار بر پایه پروژه متن‌باز OpenCode ساخته شده و با مجوز MIT منتشر شده است. به‌طور پیش‌فرض به مدل MiMo-V2.5 دسترسی رایگان دارد، اما کاربران می‌توانند آن را به سرویس‌های دیگری مانند DeepSeek، Kimi و GLM نیز متصل کنند.

مشکلی که MiMo Code حل می‌کند💡

یکی از آزاردهنده‌ترین محدودیت‌های دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی این است که در پروژه‌های طولانی، از تصمیمات و مکالمات پیشین «فراموش می‌کنند»؛ چون همه چیز به پنجره context محدود است و وقتی این پنجره پر شود، اطلاعات قبلی از دسترس خارج می‌شود.
شیائومی برای حل این مشکل یک زیرعامل پس‌زمینه اضافه کرده که پیوسته در حال مدیریت و ذخیره‌سازی اطلاعات است. وقتی مکالمه فعال به محدودیت context نزدیک می‌شود، این زیرعامل همه چیز را به یک خلاصه ساختاریافته تبدیل می‌کند تا عامل اصلی بتواند بدون از دست دادن سیر کار ادامه دهد. علاوه بر این، قابلیتی به نام /dream هر هفت روز یک‌بار به‌صورت خودکار اجرا می‌شود؛ این فرایند فایل‌های تکراری را حذف می‌کند، مسیرهای فایل را تأیید می‌کند و حافظه بلندمدت را به‌روز می‌کند.

✅ حالت Compose و سیستم Harness

؛MiMo Code دو قابلیت متمایز دیگر هم دارد. سیستم Harness به‌جای استفاده از مدل به‌عنوان یک نقطه API عمومی، از قابلیت‌های زیرین مدل مستقیماً بهره می‌برد. حالت Compose که با فشردن کلید Tab فعال می‌شود، به کاربر امکان می‌دهد صرفاً یک هدف کلی تعریف کند؛ عامل خودش برنامه‌ریزی، طراحی، کدنویسی، تست و بازبینی را از ابتدا تا انتها مدیریت می‌کند. شیائومی ادعا می‌کند این رویکرد می‌تواند «محصول نهایی در سطح صنعتی» تولید کند و به نتایج بنچمارک استناد کرده است: امتیاز ۶۲ درصد در SWE-Bench Pro و ۷۳ درصد در Terminal Bench 2 که حدود پنج درصد بهتر از Claude Code با همان مدل پایه است.

ورودی صوتی نیز با استفاده از مدل MiMo-V2.5-ASR در این ابزار تعبیه شده و کاربران می‌توانند دستورات را دیکته کنند یا عملیاتی مثل ارسال و اجرا را بدون لمس صفحه‌کلید فعال کنند.

✅ نصب و راه‌اندازی

نصب MiMo Code در macOS و لینوکس با یک دستور ترمینال انجام می‌شود و کاربران ویندوز می‌توانند آن را از طریق npm نصب کنند. راه‌اندازی اولیه به‌صورت خودکار کاربر را در پیکربندی مدل راهنمایی می‌کند و استفاده از کانال رایگان MiMo-V2.5 بدون نیاز به ثبت‌نام امکان‌پذیر است.

لینک گیت‌هاب MiMo Code:
https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Code

نگارنده: ساناز حسین زاده

@Analyfy | آنالیفای، توسعه مبتنی بر داده

اگر تا حالا دست به کد نشدی، کلاد کد برات معجزه نمیکنه!

درسته که کلاد کد یه پیشرفت بزرگ برای ساده سازی کدنویسی هست، ولی همچنان کارهای زیادی هست که شمای انسان باید انجام بدید.

1⃣ از دستورات محدود در ترمینال، تا کارهای محدود با دیتابیس و کدها گرفته تا اتصال ابزارهایی که اساسا برای یه برنامه‌نویس طراحی شده نه یه فردی که هیچی از برنامه نویسی نمیدونه.

تو یه پروژه‌ی نسبتا ساده در حد طراحی یه سایت lead-gen و شرکتی هم با همه‌ی اینها سروکار دارید.

2⃣ و یه چیز رو اعصاب‌تر اینکه کلاد کد علاوه بر محدودیت توکن ۵ ساعته، یه محدودیت توکن سشن داره که خییییلی زود پر میشه.

و شما وقتی سشن جدید باز میکنید بعضی از مواردی که یادش بوده دیگه یادش نخواهد بود! و ممکنه اشتباه کاری رو انجام بده و شما تایم زیادی بذارید برای باگ گیری.

3⃣ و البته تو کلاد کد شما با کلی عبارات و اصطلاحات فنی مواجه میشید که کلاد گزارش میده و احتمالا خیلیاش رو متوجه نمیشید!

🤯 خیلی ناامیدکنندست، نه؟

اما خبر خوب اینه که شما با انجام این کارها مهارت جدیدی کسب میکنید به اسم وایب کدینگ، بدون اینکه سال‌ها برای برنامه نویسی وقت بذارید، چون یه دستیار هوش مصنوعی رو میتونید کنارتون داشته باشید و همه چیز رو بهتون توضیح بده😎

خبر خوب این نیست که معجزه‌ای وجود داره و میگید بساز و اون همه چیزو بسازه، فعلا چنین معجزه‌ای نیست.

اما اون دستیار که کنار کلاد کد دارید کلاد نیست، جمینای هستن ایشون.

❇️ مزیت جمینای اینه که میتونید تمام خروجی‌های کلاد رو بهش بدید، خودتون هم محصول رو تست کنید و گزارش بدید، و جمینای هم راهنماییتون میکنه، هم متوجه میشه کجا کلاد دچار توهم شده، کجا یادش رفته، کجا مشکل اصلا از کلاد نیست. و در نهایت یه پرامپت حرفه‌ای میده برای صحبت با کلاد کد.

و اما نکته مهمتر اینکه، حافظه‌اش خیلی طولانی‌تر براتون کار میکنه، و وقتی تو کلاد سشن جدید باز میکنید با جمینای راحت‌تر میتونید گپ رو هندل کنید.

مطمئن باشید با جمینای تجربه به مراتب بهتری از کار با کلاد کد خواهید داشت.

✅ آموزش کامل این همکاری رو تو آکادمی آنالیفای میذارم.

راستی به زودی آکادمی لانچ میشه، آکادمی رو کامل با هوش مصنوعی ساختم، و دوره‌های و فیچرهاش دارن تکمیل میشن.

آموزش در آکادمی آنالیفای کاملا و همیشه رایگانه ولی ورود بهش راحت نیست!

@Analyfy | آنالیفای، توسعه مبتنی بر داده

هوش مصنوعی الان کجای بازاره؟ از تب‌وتاب اولیه تا واقعیتِ کسب‌وکار

مؤسسه گارتنر هر سال فناوری‌ها رو بررسی میکنه و روند هوش مصنوعی نشون میده که دیگه دوران هیجانات کورکورانه تموم شده و وارد فاز واقع‌گرایی شدیم:

1⃣ هوش مصنوعی مولد (GenAI): از قله انتظارات کاذب پایین اومده و الان کفِ «دره سرخوردگی» قرار داره! چرا؟ چون شرکت‌ها فهمیدن پیاده‌سازیش پرهزینه‌ست و سودِ فوری نداره. حالا همه به جای بازی با چت‌بات‌ها، دنبال زیرساخت داده درست و خلق ارزش واقعی تجاری هستن.

2⃣ هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI): عامل‌های هوشمندی که میتونن مستقل تصمیم بگیرن و کارها رو جلو ببرن، الان روی «قله انتظارات» هستن و هایپ زیادی روشونه؛ ولی به خاطر چت‌بات‌های امنیتی هنوز تا بلوغ سازمانی فاصله دارن.

3⃣ آینده دورتر (AGI): هنوز در مراحل اولیه و ایده‌پردازی هستن و سال‌ها با استفاده تجاری فاصله دارن.

خلاصه اینکه: برای موندن در بازار، باید از نگاه هیجانی فاصله بگیریم و بریم سراغ توسعه مبتنی بر داده‌های واقعی.

@Analyfy | آنالیفای، توسعه مبتنی بر داده

راز مدل‌های زبانی بزرگ

راز اصلی LLMها در سادگی‌شونه: کل سیستم فقط از یک فایل کد ساده و یک فایل حجیمِ «پارامتر» تشکیل شده که جوهره اینترنت رو مثل یک فایل زیپ در خودشون جا دادن.

این مدل‌ها در مرحله «پیش‌آموزش» با هزینه‌های سنگین فقط یاد می‌گیرن کلمه بعدی رو پیش‌بینی کنن؛ اما برای همین کار مجبورن کلی از دانش و منطق دنیا رو یاد بگیرن. سپس در مرحله Fine-tuning، با کمک داده‌های انسانی از یک «تکمیل‌کننده خودکار متن» به یک «دستیار مودب و دانشمند» تبدیل میشن.

می‌خوای بدونی چطور برای مسائل سخت مثل انسان «فکر می‌کنن»؟ ویدیو رو حتما ببینید😎

من قسمت‌های مختلف دوره‌های آکادمی رو با NotebookLM خلاصه می‌کنم و میرارم تو کانال.

هوش مصنوعی رو یک بار پایه‌ای یاد بگیر و همیشه ازش سود ببر❗

✅ آموزش‌های آکادمی آنالیفای همیشه رایگانه😉 منتظر لانچ باشید...

@Analyfy | آنالیفای، توسعه مبتنی بر داده

چطور یه بیزینس رو در یک هفته ساختم

❓چالش:
من میخواستم ۱۰۰ تا محصول بسازم و بذارم تو سایت.
محصولاتم چی بود؟ لباس با طرح خاص چاپی.

1⃣ اول باید تصویر رو با AI میساختم
2⃣ بعد بک گراندش رو حذف میکردم
3⃣ بعد یه متن مینداختم روش
4⃣ بعد upscale میکردم
5⃣ بعد محتوا صفحه محصول رو آماده میکردم
6⃣ و شروع می‌کردم به مارکتینگ
7⃣ و فروش و پشتیبانی رو هندل می‌کردم.

📌 مراحل ساخت رو تو کامنت قرار دادم که پست طولانی نشه. کامنت رو حتما چک کن.

❇️ راستی آموزش کامل ساخت این بیزینس‌ رو در آکادمی قرار میدم.
بخش تولید ویدیوها رو هم به زودی میذارم و نتیجه رو نشونتون میدم😉

@Analyfy | آنالیفای، توسعه مبتنی بر داده

آکادمی آنالیفای به زودی...

چند روز پیش یه نظرسنجی گذاشتم و شما گفتید که آموزش هوش مصنوعی رو قرار بدم. من هم دست به کار شدم و اول آکادمی آنالیفای رو راه اندازی کردم با ابزارهای رایگان + claude code. و قراره تمام آموزش‌هاش برای همیشه رایگان باشه.

پس

هوش مصنوعی رو همینجا و همیشه رایگان دریافت کنید

تو همین هفته دسترسی به آموزش‌ها فقط برای اعضای کانال باز میشه 🎉

@Analyfy | آنالیفای، توسعه مبتنی بر آگاهی