اوپنایآی Codex رو نه فقط برای کدنویسی بلکه برای خودکارسازی فروش، مارکتینگ و عملیات کسبوکار معرفی کرده؛ این مقاله مسیر از پرامپت ساده تا اتوماسیون ابری رو توضیح میده.
آنتروپیک یه راهنمای عملی منتشر کرده که نشون میده وقتی کدنویسی دیگه کند نیست، گلوگاه بعدی توسعه نرمافزار کجاست و چطور باید حلش کرد.
یه برنامهنویس که بعد از کلی کلنجار با کیفیت کد تولیدشده توسط LLMها، یه فایل agent.md ساخت که ترجیحات کدنویسیش رو یهبار براش مینویسه و توی هر سشن خودکار اعمال میشه.
یه مهندس فیسبوک از روزهای سخت ساخت اولین نسخهی تماس تصویری این شبکه در سال ۲۰۱۰ میگه؛ از کدهای بیکیفیت اسکایپ تا شش هفته کرانچ بیوقفه.
یه ابزار هوشمصنوعی که صدات رو به متنی تمیز و مرتب تبدیل میکنه، اونم توی هر اپی که باز داری؛ از جیمیل بگیر تا ادیتور کد.
دن هاکنمایر، رئیس استراتژی سابق Faire، بعد از ۹ سال و رشد ۱۰۰ برابری تیم، درسهاشو به اشتراک گذاشته.
یه مربی محصول میگه فرقی که بین قانع کردن و نفوذ داشتن هست رو خیلیا اشتباه میگیرن؛ و این اشتباه میتونه جلوی ترفیع رو هم بگیره.
یه مهندس ارشد با یه مثال واقعی از تیمش نشون میده چرا AI بهجای حذف جونیورها، ارزش قضاوت فنیشون رو بیشتر کرده.
این مقاله قدمبهقدم توضیح میده چطور قبل از بازطراحی محصول یه UX audit اجرا کنی تا بفهمی کاربرا واقعاً کجا گیر میکنن و چرا، نه فقط حدس بزنی.
دیوید پریرا میگه حالا که کدنویسی با AI ارزون شده، گلوگاه واقعی تیمها شده تصمیمگیری، نه ساختن.
با سریعتر شدن کدنویسی توسط ایجنتها، تنگنای واقعی شده «مشخص کردن هدف»، نه نوشتن کد؛ و این دقیقاً کاریه که باید کار طراحی باشه.
یه مهندس نرمافزار که شش ماهه با Codex و Claude کار میکنه میگه سرعتش خیلی بالا رفته ولی حس ساختن چیزی که واقعاً «مال خودش» باشه رو از دست داده.
بر اساس گزارش تازهی DX که روی بیش از ۵۰۰ تیم مهندسی انجام شده، هزینهی ابزارهای هوش مصنوعی تو یه سال حدود ۲۸ برابر شده، اما این افزایش هنوز به بهرهوری واقعی تبدیل نشده.
بعد از چند هفته تعطیلات کامل بدون AI، نویسنده برگشت و دید چقدر بیدلیل ایجنتها رو وارد زندگیش کرده بود؛ حالا میخواد آگاهانهتر و کمتر ازشون استفاده کنه.
یه نگهدارندهٔ اپنسورس میگه سیل PRهای عاملی داره جامعهٔ اپنسورس رو خالی از آدم میکنه و نگهدارندهها یکییکی خسته میشن.
یه شوخی توییتری داره تبدیل میشه به سیاست شخصی خیلیها: متنی که نویسندهش حوصلهٔ ویرایشش رو نداشته، خواننده هم حوصلهٔ خوندنش رو نداره.
نیک استینهوت میگه طراحیهایی که قابلدسترس تایید میشن، اغلب موقع پیادهسازی این ویژگی رو گم میکنن؛ نه از سر بیتوجهی، بلکه چون هیچکس مسئول انتقالش بین مرحلهها نیست.
دو ایجنت کدنویس مأمور شدن یه tokenizer trainer واقعی بنویسن. هیچکدوم یکضرب موفق نشدن، ولی با یه حلقهی تکرار روی دادهی واقعی کار جواب داد.
طراح OnePageCRM میگه مشکل اصلی AI تو طراحی رابط، جایگزینی طراحها نیست، بلکه شبیه شدن همهٔ محصولات به همهست؛ چون همه از یه مدل و یه ست کامپوننت استفاده میکنن.
یه یادداشت تحلیلی میگه همون بلایی که فستفشن سر لباس آورد، داره سر نرمافزار و کتاب و موسیقی میاد: انبوهِ ارزونِ ساختهٔ AI، و کارِ انسانی که به طبقهٔ گرونقیمت تبعید میشه.