گوگل با یه آپدیت پسزمینهای، نسخه IDE اصلی Antigravity رو با یه رابط چتبات جایگزین کرد — بدون هشدار و بدون راه برگشت آسون.
وقتی مدیرت ازت میخواد ثابت کنی ابزارهای AI کدنویسی ارزش هزینهشون رو دارن، از کجا شروع میکنی؟ احتمالاً با همون متریکهایی که همه اشتباهشون رو میکنن.
وقتی یه حوزه سریع رشد میکنه، اصطلاحاتش هم سریعتر از فهم مشترک تغییر میکنن. این مقاله سعی داره مهمترین مفاهیم دنیای AI Agent رو شفاف کنه.
استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در توسعه نرمافزار جذابه، ولی اگر بدون تفکر ازشون استفاده کنیم، بهجای رشد، وابستهشون میشیم.
با بزرگتر شدن PRها بهخاطر ایجنتها، دنبال کردن اینکه چه فایلهایی رو دیدی سخت میشه. نویسنده یه ورکفلو با jj ساخته که پیشرفت ریویو رو توی تاریخچه نگه میداره.
یه توسعهدهنده اندروید با ده سال سابقه میگه استفاده از LLMها چیزی رو ازش گرفت که هیچ ابزاری نمیتونه جاش رو بگیره: تجربه انسانی یادگیری.
یه مهندس باسابقه میگه دیگه تقریباً هیچ کدی رو با دست نمینویسه و کل کارش شده هدایت ایجنتها؛ پس چه ارزشهایی هنوز مهم میمونن؟
جیمز کاولینگ، ارشدترین مهندس سابق Dropbox، درباره مسیر شغلی در عصر هوش مصنوعی، انگیزههای معیوب تیمی، و اهمیت سیستمهای ساده حرفهای جالبی داره.
نویسنده میگه ریارگ اجتنابناپذیره، ولی همون چند هفتهٔ پرآشوب بعدش میتونه بهترین فرصت پیشرفت شغلیت باشه اگه با نقشه وارد بشی.
Claude Code خیلی بیشتر از یه اتوکامپلیت هوشمنده — با تنظیم درست فایلهای پیکربندی، Skills و Subagentها میشه ازش یه ابزار توسعه واقعاً قدرتمند ساخت.
دراپباکس میگه هوش مصنوعی throughput کدنویسی رو بالا برده اما گلوگاهها رو به مرحلهی بازبینی، تست و انتشار منتقل کرده؛ پس باید کل چرخهی توسعه رو برای جذب این حجم بازطراحی کرد.
دن شیپر توی پادکست لنی میگه آیندهی کار داخل Codex و Claude Code شکل میگیره و هر شرکت یه «سوپر-ایجنت» توی Slack خودش خواهد داشت.
ایجنتهای هوش مصنوعی معمولاً تستهای بدی مینویسن. جیسون سوئت نشون میده با چه فرایندی میشه همون ایجنت رو وادار به نوشتن تستهای تمیز و معنادار کرد.
آنتونی هابدی کیفیت رو «نبودِ مشکل» تعریف میکنه و میگه کیفیت بالا بیشتر از همه به خواستِ رهبریِ سازمان بستگی داره، نه فقط به مهارت.
کارل فون کلازویتز درباره جنگ نوشت، ولی درسهاش برای دعواهای روزمره، محیط کار، و رابطهها بهشدت کاربردیه.
نظرسنجی سالانهی CIO.com نشون میده مدیرهای فناوری دیگه دنبال آزمایش بیحساب هوش مصنوعی نیستن و دارن دنبال کاربردهایی میرن که ارزش قابلاندازهگیری بدن.
تعریف یک سیاست امنیتی بخش آسون ماجراست؛ این یادداشت نقشهی عملی مسیر بین تعریف سیاست تا اجرای واقعی آن را میده: گرفتن ورودی، اطلاعرسانی، پایلوت و مدیریت استثناها.
یه تیم با ایجنت هوش مصنوعی کدنویسی رو فوقالعاده سریع کرد، ولی غافلگیری اصلی این بود که کار کند جای دیگهای رفت — نه اینکه حذف بشه.
یه مهندس که ۷.۵ سال آنکالِ سیستم کشِ توییتر بوده میگه مدیریت حادثهها بیشتر از هر چیزی شکلش داده؛ از تأخیرِ دُم گرفته تا کار با آدمها.
یکی از دردسرهای همیشگی کار با ابزارهای هوش مصنوعی اینه که هر بار باید از اول توضیح بدی چطور کار میکنی. Skills یه راهحل ساده برای همینه.