توسعه دهندگان

برای یادگیری هوش مصنوعی مسیر ثابت یا کتابی که یک‌بار بخوانی و تمام شود وجود ندارد.

این حوزه با سرعت زیادی در حال تغییر است. تقریباً هر روز مدل‌ها، ابزارها و قابلیت‌های جدیدی معرفی می‌شوند و چیزهایی که چند ماه پیش جدید بودند، ممکن است امروز عادی شده باشند.

به همین دلیل، مهم‌ترین مهارت در این حوزه یاد گرفتنِ مداوم است. دنبال کردن اخبار، آشنایی با ابزارهای جدید، بررسی نحوه استفاده دیگران از آن‌ها و مهم‌تر از همه، کار کردن و آزمایش کردن با این ابزارها.

در کنار این موارد، آشنایی با مفاهیم پایه‌ای مانند جبر خطی، گراف‌ها، پایگاه‌های داده برداری و و همچنین درک کنید که حداقل یکی از مدل‌های رایج چگونه از این ابزارها و مفاهیم استفاده می‌کند.
@DevYara

اگر هنوز از برنامه‌نویسی درآمدی ندارید، زیاد خودتان را سرزنش نکنید. در این مسیر معمولاً نتیجه گرفتن زمان می‌برد و خیلی از برنامه‌نویس‌ها ماه‌ها یا حتی سال‌ها طول می‌کشد تا به درآمد برسند.

یکی از ویژگی‌های جذاب برنامه‌نویسی، ساختن درآمد Passive است؛ یعنی محصول، ابزار، دوره یا سرویسی بسازید که حتی وقتی در حال کار کردن نیستید هم برایتان درآمد ایجاد کند. رسیدن به این نوع درآمد معمولاً از درآمد Active سخت‌تر و زمان‌برتر است، اما در بلندمدت می‌تواند تفاوت بزرگی ایجاد کند.

اگر امروز حتی یک درآمد Passive کوچک دارید، آن را دست‌کم نگیرید. این فقط پول نیست؛ به‌مرور زمان می‌تواند آزادی بیشتر، امنیت مالی و آرامش بیشتری برایتان به همراه داشته باشد.
@DevYara

یک کتاب فوق العاده با لحنی جذاب برای آموزش Design Patterns.

با سناریو بهت یاد میده که از چه دیزاین پترنی استفاده کنی و البته oop هم درگیر میشی.
خیلی هم باحال شروع میشه:
"تو الان داری سعی می‌کنی یه چیز جدید یاد بگیری.
ولی مغزت چی کار می‌کنه؟ همه تلاششو می‌کنه که نذاره چیزی تو ذهنت
بمونه!
پس راهش چیه؟
باید کاری کنیم مغزت فکر کنه زندگی‌ت به یاد گرفتن دیزان پترن بستگی داره!"

منبع | #DesignPattern
✦ @ArchiveDevs

برای کسایی که دوست دارن مدل‌های هوش مصنوعی را به‌صورت آفلاین و روی سیستم خودشان اجرا کنند، این سایت یک آرشیو بزرگ از مدل‌های مختلف را در اختیارتان قرار می‌دهد.
https://lmstudio.ai/models

@DevYara

چرا باید سریع حرکت کنیم؟

طبق تجربه‌ها، اغلب افراد اهمیت سرعت در اجرا را دست‌کم می‌گیرند.

حرکت سریع به معنی با عجله و شتاب‌زده انجام دادن همه‌چیز نیست.
برای رسیدن به یک نتیجه‌ی خوب، قطعاً زمان لازمه.

اما دنیا با سرعت زیادی تغییر می‌کند.
خروجی‌های شما در گذر زمان ارزش و اهمیتشان را از دست می‌دهند.
ممکن است به نقطه‌ای برسید که دیگر فرصتی برای به‌روزرسانی و تطبیق‌دادنشان با زمانه باقی نمانده باشد.
@DevYara

هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی ۸ سطح دارد؛ شما در کدام سطح هستید؟

برنامه‌نویس شناخته‌شده آمریکایی، Steve Yegge، در مقاله‌ای طولانی توضیح داده که برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی را می‌توان به ۸ سطح تقسیم کرد. او معتقد است خودش اکنون به سطح ۸، یعنی بالاترین سطح، رسیده است.

سطح ۱:
هنوز از هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی استفاده نمی‌کنید و مثل گذشته کد می‌نویسید.

سطح ۲:
شروع به نصب ابزارها و افزونه‌های هوش مصنوعی کرده‌اید. گاهی با AI همکاری می‌کنید و هنگام کدنویسی پیشنهادهایی دریافت می‌کنید که باید آن‌ها را تأیید یا رد کنید (Yes یا No).

سطح ۳:
کم‌کم به AI اعتماد کرده‌اید و وارد حالت YOLO شده‌اید؛ یعنی برای صرفه‌جویی در زمان، پیشنهادهای AI را بدون بررسی دقیق مستقیماً قبول می‌کنید.

سطح ۴:
بخش مربوط به AI روی صفحه‌نمایش مدام بزرگ‌تر می‌شود و فضای کدنویسی دستی فقط برای بررسی تفاوت بین کد شما و کد تولیدشده توسط AI باقی می‌ماند.

سطح ۵:
بخش کدنویسی را تقریباً کنار گذاشته‌اید و بیشتر از ابزارهای خط فرمان (مثل Claude Code) استفاده می‌کنید. حالا کل صفحه در اختیار AI است و به جای اینکه ببینید چه کدی می‌نویسد، فقط میزان پیشرفت کار را دنبال می‌کنید.

سطح ۶:
یک AI برایتان کافی نیست. حالا هم‌زمان چند پنجره باز می‌کنید و با ۳ تا ۵ هوش مصنوعی مختلف کار می‌کنید تا پروژه سریع‌تر پیش برود.

سطح ۷:
بیش از ۱۰ پنجره AI را به‌صورت هم‌زمان باز کرده‌اید. این تقریباً حداکثر مقداری است که یک نفر می‌تواند به‌صورت دستی مدیریت کند.

سطح ۸:
از ابزارهای مدیریت Agentهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنید؛ کامپیوتر خودش چندین AI را به‌صورت موازی کنترل و هماهنگ می‌کند و شما بیشتر نقش ناظر را دارید.

@DevYara

یکی از وب سایت هایی که سوال های مصاحبه های فنی گذاشته و خیلی خوب هم پوشش داده سوالت . پیشنهاد میکنم حتی برای اینکه سطح دانشتون بالاتر بره

https://www.simplilearn.com/resources/software-development

@DevYara

تغییرات در شبکه‌های اجتماعی

اکنون مردم به جای اعتماد به آنچه در اینترنت می‌بینند، شروع به نگاه کردن با شک کرده‌اند.

مردم بیشتر به عکس‌ها و ویدیوهای ساده گرفته شده با دوربین تلفن همراه و کسانی که هر روز به طور منظم پست می‌گذارند، علاقه‌مند شده‌اند.

مدیرعامل اینستاگرام، اخیراً درباره تغییرات مهمی که مشاهده می‌کند صحبت کرد:

- زیبایی‌شناسی سنتی و صاف اینستاگرام (محتوای با کیفیت بالا، مناظر زیبا، ...) دیگر جهت اصلی نیست

- مردم محتوایی را می‌خواهند که «واقعی به نظر برسد»، حتی اگر کیفیت پایین (تار) داشته باشد

- از این پس مردم بیشتر عکس‌ها و ویدیوهای طبیعی و خام را خواهند دید

- در دورانی که همه چیز می‌تواند با کمک هوش مصنوعی کامل شود، عکس‌ها و ویدیوهای ناقص اعتماد به این که «این کار یک انسان واقعی است» را ایجاد می‌کنند.
@DevYara

نشت جدید: اطلاعات کاربران صرافی ارز دیجیتال صراف در معرض خطر

🔍 مجموعه‌ای از اطلاعات حساس مربوط به حدود 5 میلیون کاربر صرافی ارز دیجیتال «صراف» در فهرست فروشندگان بانک‌های اطلاعاتی غیرمجاز مشاهده شده است. این مجموعه شامل نام، نام خانوادگی، نام پدر، شماره ملی، تاریخ تولد، موجودی حساب، تاریخ ایجاد حساب، کد دعوت، شماره تلفن ثابت، شماره تلفن همراه، استان، شهر، آدرس یا نشانی، کدپستی، اطلاعات بانکی و سایر داده‌های مرتبط با کاربران است.

📌 افشای این اطلاعات می‌تواند کاربران را در معرض سرقت هویت، کلاهبرداری مالی، حملات فیشینگ هدفمند، سوءاستفاده از اطلاعات بانکی و دسترسی غیرمجاز به حساب‌های کاربری قرار دهد. به کاربران توصیه می‌شود نسبت به پیام‌ها و تماس‌های مشکوک هوشیار باشند و در صورت استفاده از اطلاعات تکراری در سایر سرویس‌ها، اقدامات امنیتی لازم را انجام دهند.

✅ صحت داده‌های ارائه‌شده در بررسی نمونه‌ای تایید شد.


@DevYara

این ابزار رایگان می‌تونه تشخیص بده یک متن یا تصویر توسط هوش مصنوعی ساخته شده یا نه!

با استفاده از AI Detector می‌تونید متن‌ها و تصاویر را بررسی کنید و احتمال تولید شدن آن‌ها توسط هوش مصنوعی را مشاهده کنید.
مناسب برای بررسی مقالات، تکالیف، پست‌ها، تصاویر و محتوای آنلاین.
https://slopornot.ai

@DevYara

هر جا قطعیت وجود دارد، Logic را از Prompt به Code منتقل کنید

یکی از اشتباهات رایج در استفاده از AI این است که برای کارهای تکراری و قابل پیش‌بینی، هر بار دوباره Prompt می‌نویسیم و از مدل می‌خواهیم همان منطق قبلی را اجرا کند.

در بسیاری از موارد، این Promptها چیزی جز مجموعه‌ای از If Statementها نیستند که به جای کد، به زبان انگلیسی نوشته شده‌اند. در حالی که منطق مشخص و قطعی، بهتر است داخل Code قرار بگیرد نه داخل Context یک مدل احتمالی.

اگر قرار است یک Workflow، تبدیل فایل، پردازش داده یا هر فرآیند مشابه همیشه خروجی یکسانی تولید کند، معمولاً نوشتن یک Script ساده انتخاب بهتری است. هم هزینه کمتری دارد، هم قابل تست است و هم نتیجه آن قابل پیش‌بینی خواهد بود.

هوش مصنوعی بیشترین ارزش خود را زمانی ایجاد می‌کند که با مسئله‌ای دارای عدم قطعیت روبه‌رو باشیم؛ نه زمانی که از آن بخواهیم بارها یک منطق ثابت را تکرار کند.

هر زمان که متوجه شدید برای بار دهم همان Prompt را می‌نویسید، احتمالاً زمان آن رسیده که به جای Prompt، یک Script بنویسید.

@DevYara