IT با طعم HIT | مهرداد حسن زاده

💻 یک IDE رایگان جدید برای کار با هوش مصنوعی: Zcode
اگر به دنبال یک محیط توسعه (IDE) هستید که ابزارهای هوش مصنوعی را به صورت پیش‌فرض درون خودش داشته باشد، Zcode ارزش بررسی دارد.
این ابزار در حال حاضر رایگان است و امکانات خوبی را در اختیارتان می‌گذارد:
🔹 دسترسی داخلی به مدل‌های پیشرفته: بدون نیاز به خرید اشتراک‌های مختلف، به مدل‌های قدرتمندی مثل GLM دسترسی دارید تا برای نوشتن، دیباگ و بهینه‌سازی کدها کمکتان کند.
🔹 محیط آشنا و روان: رابط کاربری سرراست و بدون شلوغی‌های اضافه که تمرکزش روی سرعت کار توسعه‌دهنده است.
🔹 ابزارهای کمکی هوشمند: از نوشتن کامنت و داکیومنت‌سازی گرفته تا پیشنهادهای هوشمند در لحظه نوشتن کد (Autocomplete).
برای کارهای روزمره، پروژه‌های شخصی یا حتی به عنوان یک ابزار دم‌دست کنار ادیتور اصلی‌تان، می‌تواتید نسخه رایگان آن را تست کنید.
🔗 لینک دریافت و اطلاعات بیشتر:
https://zcode.z.ai/en


➖➖➖➖➖
🔺 @hitwithit

✨ معرفی ابزار ویژه: MetaPrompt - دستیار هوش مصنوعی برای دانشجویان و متخصصان ✨

آیا هنگام کار با ChatGPT و Claude احساس می‌کنید پرامپت‌هایتان دقت لازم را ندارند؟ MetaPrompt اینجاست تا مشکلتان را حل کند!

💡 MetaPrompt چیست؟

این افزونه کروم، یک «مهندس پرامپت» (Prompt Engineer) مبتنی بر هوش مصنوعی است که به طور خاص برای بهینه‌سازی سؤالات شما طراحی شده. با استفاده از مدل‌های پیشرفته، MetaPrompt پرسش‌های عادی شما را به پرامپت‌های ساختاریافته، کاملاً دقیق و حرفه‌ای تبدیل می‌کند.

🎯 چرا برای شما مفید است؟

دقت علمی بالا: دانشجویان رشته‌هایی مثل انفورماتیک پزشکی می‌توانند برای جستجوهای تحقیقاتی پیچیده و دریافت توضیحات عمیق، از دقت بی‌نظیر این ابزار بهره ببرند.
صرفه‌جویی در زمان: به جای آزمون و خطا برای رسیدن به پاسخ مناسب، با یک کلیک بهترین نتیجه را از AI دریافت کنید.
یادگیری مستمر: با مشاهده نحوه بازنویسی پرامپت‌ها، هنر «پرامپت‌نویسی» حرفه‌ای را نیز می‌آموزید.
🌟 با MetaPrompt، کیفیت تعامل خود با هوش مصنوعی را متحول کنید و نتایج واقعی و کاربردی به دست آورید.

https://chromewebstore.google.com/detail/metaprompt-ai-prompt-engi/glkfhecdpcmaclfkhkibmoijipnnjkbf?utm_source=item-share-cp

➖➖➖➖➖➖
🔺 @hitwithit

🚀 ساخت اپلیکیشن با توضیح:

هوش‌های مصنوعی که برای ساخت پروژه‌های نرم‌افزاری کمک می‌کنند 🤖💻

فقط کافیه پروژه رو توضیح بدید، کد رو تولید می‌کنند ✨


🔗 arena.ai

🔗 stack.ai

🔗 Replit
https://replit.com

🔗 Bolt.new
https://bolt.new

🔗 Lovable
https://lovable.dev

🔗 v0 (Vercel)
https://v0.dev

🔗 Firebase Studio
https://firebase.google.com/products/firebase-studio

🔗 FlutterFlow
https://flutterflow.io

🔗 Bubble
https://bubble.io
🧠 دستیار برنامه‌نویسی و AI IDE:

🔗 Cursor
https://cursor.com

🔗 GitHub Copilot
https://github.com/features/copilot

🔗 Windsurf (Codeium)
https://windsurf.com

🔗 Tabnine
https://www.tabnine.com

🔗 Amazon Q Developer
https://aws.amazon.com/q/developer/

🔗 JetBrains AI Assistant
https://www.jetbrains.com/ai/
🎨 طراحی رابط و UI:

🔗 Uizard
https://uizard.io

🔗 Galileo AI
https://www.usegalileo.ai

🔗 Figma AI
https://www.figma.com/ai/

🧩 ابزارهای حرفه‌ای توسعه:

🔗 Sourcegraph Cody
https://sourcegraph.com/cody

🔗 Phind
https://www.phind.com

🔗 Aider
https://aider.chat

🔗 Blackbox AI
https://www.blackbox.ai

🤖 ساخت Agent و سیستم‌های هوش مصنوعی:
🔗 LangFlow
https://langflow.org

🔗 Flowise
https://flowiseai.com

🔗 Dify
https://dify.ai

🔗 Stack AI
https://www.stack-ai.com
🧪 تست و بهبود کد:

🔗 Qodo (CodiumAI)
https://www.qodo.ai

🔗 Snyk
https://snyk.io


➖➖➖➖➖➖➖
🔺 @hitwithit

🤝خداحافظ اکانت‌های پولی! ایجنت‌های کدنویسی رایگان رو به خط کنید!

چقدر تا حالا شده وسط دیباگ کردن یه اسکریپت پایتون یا پیاده‌سازی یه ویجت پیچیده توی فلاتر یا کار های آی تی و...، لنگِ دسترسی به یه مدل هوش مصنوعی درست و حسابی باشید؟

توی دنیای AI Engineerها، ابزارهایی مثل Claude و GPT-Codex پادشاهی می‌کنن، اما همیشه لازم نیست براشون هزینه دلاری بدید. توی این ویدیو رفتم سراغ خفن‌ترین ایجنت‌های رایگانی که الان در دسترس هستن:

🔹 AI Studio: دسترسی مستقیم به غول گوگل (Gemini 2.5 Pro)

🔹 Cloudflare: استفاده از قدرت کلاودفلر برای اجرای مدل‌ها

🔹 OpenCode & Qoder & Kimi 2.7 code: ایجنت‌های تخصصی که مخصوص ما کدنویس‌ها طراحی شدن

اگه می‌خواید بدونید چطوری بدون محدودیت از این سرویس‌ها خروجی بگیرید، این ویدیو رو از دست ندید.

📎 لینک ویدیو در یوتیوب:

مشاهده در یوتیوب

➖➖➖➖➖

🔺 @hitwithit

🔺 YouTube

✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

💻 هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی؛ دستیار توسعه‌دهنده یا جایگزین تفکر؟

با ورود ابزارهایی مثل Copilot و مدل‌های زبانی به دنیای برنامه‌نویسی، یک سؤال مهم مطرح شده:

آیا هوش مصنوعی باعث می‌شود برنامه‌نویس‌ها سریع‌تر و بهتر شوند، یا به مرور توانایی حل مسئله آن‌ها را کاهش می‌دهد؟

واقعیت این است که برنامه‌نویسی فقط نوشتن کد نیست؛ بخش مهم‌تر آن تحلیل مسئله، طراحی راه‌حل و تصمیم‌گیری است.

هوش مصنوعی می‌تواند در چند ثانیه یک تابع بنویسد، خطاها را پیدا کند یا حتی معماری یک بخش از پروژه را پیشنهاد دهد. این موضوع باعث افزایش سرعت توسعه می‌شود.

اما یک خطر پنهان وجود دارد:

اگر برنامه‌نویس همیشه بدون فکر کردن کدی را که AI پیشنهاد می‌دهد کپی کند، ممکن است به مرور فرایند حل مسئله را کمتر تمرین کند.

در این حالت، به جای اینکه بپرسد:
«چطور این مشکل را حل کنم؟»

ممکن است فقط بپرسد:
«AI چه کدی برای این مشکل می‌دهد؟»

تفاوت این دو خیلی مهم است.

یک برنامه‌نویس حرفه‌ای از هوش مصنوعی مثل یک هم‌تیمی استفاده می‌کند:

- ایده می‌گیرد
- راه‌حل‌ها را مقایسه می‌کند
- کد تولیدشده را بررسی می‌کند
- نقاط ضعف آن را پیدا می‌کند

اما یک استفاده ضعیف این است که AI تبدیل شود به یک ماشین تولید کد که بدون فهم، خروجی آن استفاده شود.

🧠 آیا استفاده زیاد از AI باعث ضعیف شدن مهارت برنامه‌نویسی می‌شود؟

مغز انسان با تمرین مهارت‌ها را تقویت می‌کند. همان‌طور که کسی که همیشه با GPS کار می‌کند ممکن است کمتر روی مسیر‌یابی ذهنی تمرین کند، برنامه‌نویسی که همیشه منتظر کد آماده باشد هم ممکن است کمتر روی تفکر الگوریتمی و حل مسئله کار کند.

اما این به معنی حذف مهارت نیست؛ بلکه نوع استفاده تعیین‌کننده است.

📌 آینده برنامه‌نویسی احتمالاً متعلق به کسانی نیست که سریع‌تر کد تایپ می‌کنند؛ بلکه متعلق به کسانی است که بهتر مسئله را می‌فهمند و می‌توانند از AI برای ساختن راه‌حل‌های بهتر استفاده کنند.

هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویس نیست؛
اما برنامه‌نویسی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند، می‌تواند جایگزین کسی شود که از آن استفاده نمی‌کند.

🤖 کد کمتر، فکر بیشتر.

در پست بعدی دو مدل هوش مصنوعی رو وادار میکنم تا باهم در این باره صحبت کنند و نظرات همدیگر رو نقد کنند تا نظرات دو موجود بی وجود را باهم برسی کنیم😃

➖➖➖➖➖
🆔 @hitwithit

🔴چطور به مدل های هوش مصنوعی رایگان NVIDIA دسترسی بگیریم؟

تو این ویدیو نحوه دسترسی به API های مدل های رایگان از جمله DeepSeek Pro V4 رو دادم.

همچنین میتوانید از این مدل ها با اتصال به یک ایجنت هوش مصنوعی در کد نویسی خودتون بهره ببرید.


لینک دسترسی به ویدیو در یوتیوب:
مشاهده ویدیو


➖➖➖➖➖
🔺 @hitwithit

دستور ساخت بمب توسط مدل لاما ۳ هشت میلیارد پارامتری (‌متن کاملشو نمیتونم بزارم ممکنه ریپورت بشه کانال)

➖➖➖➖➖➖
🔺 @hitwithit

🧠 وقتی یک مدل هوش مصنوعی متن‌باز را زیر تست امنیتی می‌بریم چه اتفاقی می‌افتد؟

یکی از چالش‌های مهم مدل‌های زبانی متن‌باز (Open Source LLMs) این است که معمولاً مثل سرویس‌های تجاری بزرگ، یک لایه امنیتی جداگانه و قدرتمند روی آن‌ها قرار نگرفته است.
اینجاست که مفهوم Jailbreak وارد می‌شود.

🔓 جیلبریک در دنیای هوش مصنوعی یعنی طراحی پرامپت‌هایی که تلاش می‌کنند محدودیت‌های مدل را دور بزنند و آن را به سمت پاسخ‌هایی هدایت کنند که در حالت عادی نباید ارائه شوند.
برای بررسی این موضوع، چند مدل مختلف از جمله:
#Llama
#DeepSeek (Reasoning Models)
#Gemma

را با سناریوهای مختلف تست کردم.
نتیجه جالب بود:

🔹 مدل‌های استنتاجی (Reasoning Models) هم کاملاً غیرقابل نفوذ نیستند، اما در بعضی موارد یک لایه بررسی داخلی باعث می‌شود قبل از تولید پاسخ، خروجی را ارزیابی کنند و جلوی برخی پاسخ‌های نامناسب را بگیرند.
🔹 این لایه امنیتی همیشه بی‌نقص نیست، اما نسبت به مدل‌های پایه و غیر استنتاجی، رفتار کنترل‌شده‌تری نشان می‌دهد.
یک نکته مهم‌تر:
اگر از مدل‌های متن‌باز برای ساخت سیستم‌های مبتنی بر RAG استفاده می‌کنید، نباید فقط به خود مدل اعتماد کنید.

چرا؟

چون مدل ممکن است اطلاعات بازیابی‌شده را به شکلی نامناسب ترکیب کند یا پاسخ‌هایی تولید کند که نیاز به کنترل دارند.
پس در معماری‌های واقعی بهتر است خودمان لایه‌های امنیتی اضافه کنیم:
✅ فیلتر ورودی (Input Guard)
✅ بررسی خروجی مدل (Output Validation)
✅ محدودسازی دسترسی‌ها
✅ مانیتورینگ رفتار مدل
یک تجربه جالب دیگر هم به دست آوردم:
گاهی مدل‌های کوچک‌تر یا همان SLMها در برخی کاربردهای RAG حتی می‌توانند عملکرد دقیق‌تری نسبت به مدل‌های بزرگ‌تر داشته باشند.
در پست بعدی درباره مقایسه تجربه‌ام با SLM و LLM در سیستم‌های RAG صحبت می‌کنم. 🚀
#AI #LLM #SLM #RAG #MachineLearning #GenerativeAI

➖➖➖➖➖
🔺 @hitwithit

👨‍💻 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 #Kimi، #DeepSeek 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

ابزار 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.

GitHub 👇👇
🔗 https://lnkd.in/eSWmSxbX
➖➖➖➖➖➖➖
🔺 @hitwithit

✔️ معرفی «LangChain Code» – رقیب متن‌باز Claude Code و Cursor

شرکت، LangChain یه محصول جدید به اسم Deep Agents Code (یا همون Code) معرفی کرده.

یه فریم‌ورک کاملاً متن‌باز (MIT) برای ساخت agentهای کدنویسی حرفه‌ای. برخلاف Claude Code یا Cursor، به هیچ مدل خاصی وابسته نیست. می‌تونید از هر LLM دلخواه (GPT، Claude، Gemini، Qwen، DeepSeek،...) با API key خودتون استفاده کنید.

قابلیت‌های کلیدی:

▪️دسترسی مستقیم به فایل‌سیستم (خواندن، نوشتن، ویرایش، grep، glob)

▪️اجرای دستورات شل در محیط ایزوله (sandbox)

▪️برنامه‌ریزی هوشمند و خرد کردن تسک‌های پیچیده

▪️اجرای چندین sub-agent به صورت موازی (حتی async)

▪️مدیریت حافظه و contextهای طولانی

▪️رایگان و اوپن‌سورس


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

‏پایتون و تست‌نویسی پیشرفته! 🐍

‏با Hypothesis، تست‌هات رو متحول کن! دیگه تست‌های تکراری نه! 🚫

‏Property-based testing یعنی چی؟ 🤔 یعنی به جای ورودی‌های مشخص، *ویژگی‌های* ورودی رو تعریف می‌کنی! Hypothesis خودش هزاران ورودی تصادفی تولید می‌کنه و کدتو باهاشون تست می‌کنه! 💪

‏اینجوری باگ‌های پنهان رو خیلی راحت‌تر پیدا می‌کنی! 😎
‏


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت