Vanguard فهمید که فقط سریعتر کدنویسی کردنِ مهندسها تحویل رو تند نمیکنه؛ برای همین یه مدلِ بلوغِ AI برای کلِ چرخهی محصول ساخت.
Robin Hanson میگه چون مدلهای زبانی از کلی رشتهی مختلف چیز میدونن، شاید بتونن با پیدا کردن تناقضهای بین رشتهها یه جهشِ بزرگ علمی بسازن.
یه چکلیستِ عملی از Rands برای رهبرانِ تازهوارد: سازمان ازت میخواد بفهمی چی خرابه، ولی وقتی بگی، اولش باورت نمیکنه.
ساختن نرمافزار هیچوقت اینقدر ارزون نبوده و درست همین، کار مدیر محصول رو سختتر کرده؛ گفتن «نه» جاش رو به انتخابِ درست از بین کوهی «بله» داده.
خبر بد دادن بخشی از کار هر مدیر فناوریه، ولی نحوهی گفتنش تعیین میکنه که اعتماد مدیرها رو از دست بدی یا بسازی.
به روایت گرگلی اوروش تو خبرنامهٔ Pragmatic Engineer، رهبری متا از آوریل امسال با یه سری تصمیم AI-محور داره فرهنگ مهندسی موفق این شرکت رو از هم میپاشه.
جک موریس تو یه پست تأملبرانگیز میگه راز پژوهشگر خوب شدن تو AI، استعداد نیست؛ نظم، صبر و یهجور آرامش ذنگونه در برابر نتیجهی آزمایشهاست.
حالا که ساختن نرمافزار ارزون شده، سؤال مهم اینه که چی رو باید ساخت — نه اینکه چطور سریعتر تحویلش بدیم.
نویسنده میگه افت و خیز محبوبیت تایپ استاتیک ربطی به مُد نداره؛ کیفیت خود سیستمهای تایپ بود که عوض شد.
یه نظرسنجی از ۱۸۱ نفر سراغ کسایی رفته که با هوش مصنوعی پست مینویسن: ۴۰٪ از همیشهاستفادهکنندهها قبلاً اصلاً نمینوشتن و فقط ۱۳٪ حس کردن متن لحن خودشونه.
وقتی نوشتن کد ارزون و سریع میشه، وقت آزادشده کجا میره؟ به گفتهٔ نویسنده، مستقیم میره سراغ فکر کردن.
وقتی دونالد کنوث یه لاگ مکالمه با Claude رو خوند و کشفی جدید در ریاضیات تأیید کرد، دو روایت متضاد شکل گرفت — اما هر دو اشتباهاند.
Frontend Masters یه دورهٔ رایگان Claude Code منتشر کرده که لیدیا هالی از تیم Claude Code توی Anthropic درسش میده؛ از CLAUDE.md و skills و hooks تا مدیریت پرمیشن و سیستمهای چندایجنته.
عبارت «طراحی هوش مصنوعی» یه برچسبه ولی به چهار نوع کار کاملاً متفاوت تقسیم شده؛ این مقاله کمک میکنه بفهمی دقیقاً کدومش رو داری انجام میدی.
مستندات قدیمی و متناقض همیشه آدما رو گمراه میکرده، ولی حالا که agentها هم روی همون دانش تصمیم میگیرن، خطرش چند برابر شده.
اتربیوت accept فایلهای غیرمجاز رو خاکستری میکنه، ولی نویسنده میگه همین کار باعث میشه کاربر فکر کنه فرم خرابه؛ راه بهتر نشون دادن خطاست.
IDC و Atlassian در یک وبینار مشترک، بررسی میکنن چطور CIOها میتونن هوش مصنوعی رو در کل سازمان هماهنگ کنن و از آن نتایج واقعی بگیرن.
نویسنده میگه سازمانهایی که نرمافزار رو یه پروژهٔ یهبارمصرف میبینن، بهطور اجتنابناپذیر شکست میخورن و آخرش کارو دور میندازن. شش دلیل میآره که چرا تیم سازنده باید بعد از v1.0 سرجاش بمونه.
آسانا یه دستیار هوش مصنوعی به اسم Dash معرفی کرده که کارها رو تو خود اپ و توی ایمیل و تقویم و پیامرسانها دنبال میکنه و وقتی پروژهای داره از مسیر خارج میشه، هشدار میده.
این مقاله میگه با اومدن ایجنتهای هوش مصنوعی، فرمها به مکالمه، داشبوردها به روایت و ورکفلوها به همکاری آدم و AI تبدیل میشن.