یه مفهوم جدید به اسم «تسلیم شناختی» از دل یه پژوهش دانشگاه وارتون بیرون اومده که برای مهندسان نرم‌افزار خیلی حیاتیه. تفاوتش با «بارگذاری شناختی» اینه که در بارگذاری، ابزار کار رو انجام می‌ده ولی تو قضاوت نهایی رو داری؛ در تسلیم شناختی اما خروجی AI مستقیم تبدیل به نظر تو می‌شه، بدون اینکه اصلاً دیدگاه مستقلی شکل داده باشی. پژوهش‌گرها روی ۱۳۷۲ شرکت‌کننده نشون دادن که ۷۳٪ پاسخ‌های اشتباه AI رو بدون تردید قبول می‌کنن. این پدیده باعث انباشت «بدهی درک» در کدبیس می‌شه؛ جایی که هیچ‌کس نمی‌تونه سیستم رو

Screenhance یه ابزار آنلاینه که بهت اجازه می‌ده در کمتر از ۲ دقیقه موکاپ، اسکرین‌شات App Store، تصویر OG و بصری‌های لندینگ‌پیج بسازی. بیش از ۱۰۰ تمپلیت آماده و ۴۳ فریم دستگاه مختلف داره و اصلاً نیازی به مهارت طراحی نیست. خروجی می‌تونه PNG، WebP، GIF یا حتی ویدئو باشه و کیفیت تا ۳x رتینا هم پشتیبانی می‌شه. نسخه رایگان ماهی ۳ خروجی داره و پلن پولی از ۶ دلار در هفته شروع می‌شه.

۱۹ هفته پیشscreenhance.com

رقابت‌های CTF دیگه مثل قبل نیستن. در BSidesSF 2026، ۱۶ تیم تمام چالش‌ها رو کامل حل کردن و هیچ چالشی زیر ۲۵ بار حل نشد — در حالی که سال قبل فقط یه تیم به این نزدیک شده بود. Claude Code و Codex تونستن حتی چالش‌های سخت binary exploitation رو به‌صورت خودکار حل کنن. با این حال، خوبِ که بدونیم موفقیت LLMها در CTF لزوماً به معنای جایگزینی متخصصان امنیتی در پنتست واقعی نیست.

وقتی درآمد شرکت‌های بزرگ هوش مصنوعی اعلام می‌شه، همه روی عدد کل تمرکز می‌کنن — ولی سوال اصلی اینه که این درآمد از کجا میاد. OpenAI حدود ۷۵٪ درآمدش رو از اشتراک‌های مصرفی می‌گیره، در حالی که Anthropic حدود ۸۰٪ درآمدش از مشتریان سازمانی‌ه. این تفاوت ساختاری به این معنیه که در زمان فشار اقتصادی، این دو شرکت رفتار کاملاً متفاوتی خواهند داشت. تاریخ بازار SaaS نشون داده که درآمد مصرفی در بحران خیلی سریع‌تر از بین می‌ره، و بازار هوش مصنوعی احتمالاً این تفاوت رو با شدت بیشتری تجربه می‌کنه.

۱۹ هفته پیشcomputerweekly.com

از متا و ایکس گرفته تا Airbnb، Uber، Spotify، OpenAI و حتی دیزنی — همه دارن به سمت ساختن یه «سوپر اپ» حرکت می‌کنن. ایده ساده‌ست: یه اپ واحد که همه چیز رو پوشش بده، درست مثل WeChat در چین. ولی این مدل در بازارهای غربی بارها شکست خورده. پیچیدگی، تجربه کاربری ضعیف و عادت مردم به اپ‌های تک‌منظوره، اصلی‌ترین دیوارهایی هستن که جلوی این رویا رو می‌گیرن. شاید هوش مصنوعی این بار فرق ایجاد کنه — یا نکنه.

۱۹ هفته پیشspyglass.org

جرمی استنلا، از نگهدارندگان پروژه‌های اوپن‌سورس، در میلینگ لیست oss-sec نگرانی جدی‌ای رو مطرح کرده: استفاده روزافزون از LLM‌ها در کشف و گزارش آسیب‌پذیری‌ها داره فرآیند سنتی «افشای هماهنگ‌شده» رو زیر سؤال می‌بره. مشکل اینه که سرویس‌های عمومی LLM احتمالاً پرامپت‌ها و نتایج رو وارد داده‌های آموزشی‌شون می‌کنن، یعنی اطلاعات یه آسیب‌پذیری می‌تونه به‌صورت غیرمستقیم در دسترس کاربران دیگه قرار بگیره. از طرف دیگه، استفاده از LLM در نوشتن پچ یا advisory برای باگ‌های تحت embargo هم همین ریسک رو داره. این بح

یه محقق امنیتی به اسم جرمیا فاولر یه دیتابیس بدون رمز و کاملاً عمومی پیدا کرده که بیش از ۸۶ هزار تصویر از یه سلبریتی اروپایی داشته؛ همه چیز از چت‌های واتس‌اپ و اینستاگرام گرفته تا تصاویر خصوصی و اطلاعات مالی. این دیتابیس ظاهراً توسط فردی که استالکرور روی گوشی قربانی نصب کرده بود ساخته شده ولی تنظیمات امنیتی رو اشتباه انجام داده و همه چیز رو در معرض دید عموم گذاشته. استالکرور نوعی نرم‌افزار جاسوسی‌ه که بدون اطلاع قربانی نصب میشه و پیام‌ها، موقعیت مکانی، عکس‌ها و تمام فعالیت‌های دیجیتال رو رصد می‌

گوگل با همکاری XPRIZE و Range Media Partners یک مسابقه جهانی فیلم‌سازی به نام Future Vision XPRIZE راه‌اندازی کرده که جایزه‌اش ۳.۵ میلیون دلاره. شرکت‌کننده‌ها باید فیلم‌های کوتاه یا تریلرهایی بسازن که آینده‌ای خوش‌بینانه و فناوری‌محور رو به تصویر بکشن. گوگل به‌عنوان شریک فناوری خلاقانه، به برنده نهایی کمک می‌کنه تا فیلم کوتاه ۳ دقیقه‌ایش رو به یک فیلم بلند تبدیل کنه. مهلت ثبت‌نام تا ۱۵ اوت ۲۰۲۶ بازه.

۱۹ هفته پیشblog.google

در یک پنل تخصصی، مدیران ارشد فناوری مایکروسافت، ۱پسورد و اتلسین درباره تأثیر هوش مصنوعی بر ساختار تیم‌های مهندسی و چرخه توسعه نرم‌افزار صحبت کردن. از نظر اون‌ها، فاز «ساخت» داره فشرده‌تر می‌شه و زمان بیشتری به برنامه‌ریزی و اعتبارسنجی اختصاص پیدا می‌کنه. تیم‌های کوچیک‌تر، چرخه‌های برنامه‌ریزی کوتاه‌تر و مدیریت هزینه توکن‌ها از مهم‌ترین چالش‌های این تحول هستن. هیچ‌کدام از این شرکت‌ها استفاده اجباری از AI رو پیاده نکردن و در عوض روی فرهنگ‌سازی و قهرمانان داخلی تکیه دارن.

۱۹ هفته پیشnewsletter.getdx.com

ویرایشگر vi که از سال ۱۹۷۷ وجود داره، هنوز هم طبق نظرسنجی‌ها محبوب‌ترین ویرایشگر بین کاربران لینوکسه. دلیلش اینه که یاد گرفتنش سخته، ولی وقتی یاد گرفتی، بی‌نهایت سریع و کارآمد می‌شی. این مقاله یه لیست جامع از تمام کلون‌ها و مشتقات vi رو از سال ۱۹۸۷ تا ۲۰۲۶ گردآوری کرده. از Vim و Neovim محبوب گرفته تا فورک‌های جدیدی مثل EVi و Vim Classic که به خاطر نگرانی از ورود کدهای تولیدشده با هوش مصنوعی به پروژه اصلی ساخته شدن.

جیسون لمکین، سرمایه‌گذار و نویسنده‌ی حوزه‌ی B2B، از یه مشکل جدی می‌گه که تقریباً توی همه‌ی اپ‌های هوش مصنوعی می‌بینه: نبود پشتیبانی واقعی. وقتی یه آپدیت جدید اپ مورد علاقه‌ش یه قابلیت کلیدی رو خراب کرد، هیچ راهی برای تماس با تیم پیدا نکرد. این اتفاق فقط برای یه اپ نیست؛ اکثر ابزارهای AI نه چت ساپورت دارن، نه ایمیل انسانی، نه سیستم تیکت درست و حسابی. دلایلش از تیم‌های کوچیک و تمرکز صرف روی توسعه تا این توهم که «AI خودش ساپورت رو حل می‌کنه» متفاوته. اما هزینه‌ی واقعی این غفلت، چرن پنهان، از دست دا

۱۹ هفته پیشsaastr.com

یه تیم تحقیقاتی از دانشگاه‌های معتبر مثل UC Berkeley، UC San Diego و Google DeepMind بررسی کردن که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) چطور روی نوشتار انسان‌ها تأثیر می‌ذارن. نتایج نشون می‌ده که استفاده گسترده از این ابزارها می‌تونه زبان نوشتاری رو به شکل قابل توجهی تحریف و یکسان‌سازی کنه. این پژوهش می‌تونه نقطه شروع مهمی برای درک اثرات بلندمدت هوش مصنوعی روی ارتباطات انسانی باشه.

۱۹ هفته پیشsites.google.com

پلتفرم وب خیلی از بهترین APIهایش را از خودش در نیاورده — از کتابخانه‌هایی که توسعه‌دهنده‌ها سال‌ها در پروژه‌های واقعی ازشون استفاده کردن کپی کرده. jQuery، Bootstrap، Lodash و امثالشون ایده‌هایی رو آزمایش کردن که بعداً مستقیم وارد استانداردهای مرورگر شدن. از `querySelector` گرفته تا `classList` و متدهای آرایه و رشته، همه ریشه در این کتابخانه‌ها دارن. این مقاله نگاهی به تبارشناسی APIهایی می‌کنه که هر روز باهاشون کار می‌کنیم.

۱۹ هفته پیشjadjoubran.io

آنتروپیک ۷۰ تا ۹۰ درصد کدهاش رو با هوش مصنوعی می‌نویسه، ولی همزمان داره با حقوق‌های ۵۷۰ هزار دلاری مهندس استخدام می‌کنه. این تناقض نیست؛ بلکه یه سیگنال مهمه. نقش مهندسان از نوشتن کد به هدایت و نظارت بر ایجنت‌های هوش مصنوعی تغییر کرده. دلیل موفقیت سریع‌تر ایجنت‌های AI در توسعه نرم‌افزار نسبت به بقیه حوزه‌ها اینه که این صنعت از قبل زیرساخت‌هایی مثل گاورننس، آبزروبیلیتی و تست داشته که بقیه ندارن.

۱۹ هفته پیشcio.com

باوجود هیاهوی زیاد درباره‌ی ایجنت‌های کدنویسی هوش مصنوعی، مهندس‌های باتجربه‌ای مثل سازنده‌ی Sentry و Linear می‌گن که این ابزارها واقعاً سرعت بهبود محصول رو بالا نبرده. داده‌ها نشون می‌ده بهره‌وری به شکل K توزیع شده: مهندس‌های ارشد سود می‌برن، ولی جونیورها یا جا زدن یا بدتر شدن. اصل مشکل اینه که خط کد یه هزینه‌ست، نه یه دارایی؛ هرچی کد بیشتر تولید بشه، پیچیدگی بیشتری ایجاد می‌شه که نگهداریش سخت‌تره. حتی خود Anthropic با Claude Code که کاملاً با Claude نوشته شده، نتونسته شکاف رقابتی معناداری با رق

۱۹ هفته پیشethanding.substack.com

جان گرابر در Daring Fireball یه نکته مهم رو مطرح می‌کنه که در گزارش مفصل نیویورکر درباره سم التمن و OpenAI نادیده گرفته شده: Y Combinator حدود ۰.۶ درصد از OpenAI رو در اختیار داره که با ارزش‌گذاری فعلی ۸۵۲ میلیارد دلاری این شرکت، بیش از ۵ میلیارد دلار ارزش داره. پل گراهام، بنیان‌گذار YC، چندین بار در اون گزارش به‌عنوان مرجعی برای قضاوت درباره قابل‌اعتماد بودن التمن نقل‌قول شده، اما هیچ‌جا به این تضاد منافع آشکار اشاره نشده. گرابر می‌گه وقتی کسی میلیاردها دلار سود غیرمستقیم از موفقیت یه شخص داره،

۱۹ هفته پیشdaringfireball.net

وقتی هزینه‌ی ایتریشن صفر می‌شه، تیم‌ها می‌تونن تا ابد نمونه‌های جدید بسازن — بدون اینکه بدونن کِی باید وایسن. یه طراح UX در یه استارتاپ هوش مصنوعی با این مشکل دست‌وپنجه نرم می‌کرد: اون و یه استیک‌هولدر به‌طور موازی روی یه طراحی کار می‌کردن، هر کدوم با ابزارهای AI خروجی‌های صیقلی می‌ساختن، ولی هیچ‌کدوم نمی‌دونستن «بهتر» یعنی چی. راه‌حل سه‌تا عادت ساده‌ست: قبل از هر پرامپت، نتیجه‌ی مشخصی تعریف کن؛ معیار توقف رو از اول بنویس؛ و یه تست طراحی کن که فرضیه‌ات رو به چالش بکشه. در دنیایی که همه ابزار دار

برای اینکه با ابزارهای هوش مصنوعی مثل Claude Code بهره‌ور باشی، باید چند اصل رو جدی بگیری: زمینه (context) خوب بده، سلیقه‌ات رو تبدیل به تنظیمات کن، تأییدیه گرفتن رو ساده کن، و حلقه بازخورد رو ببند. نویسنده توضیح می‌ده که هر جلسه باید مثل آنبوردینگ یه همکار جدید باشه، چون مدل هیچ چیز از جلسه قبلی به خاطر نمی‌آره. با استفاده از فایل‌های CLAUDE.md و اسکیل‌های شخصی‌سازی‌شده، می‌شه رفتار و خروجی مدل رو طبق سلیقه خودت شکل داد. این سیستم با هر تصحیح و بازخوردی که می‌دی، به مرور بهتر و دقیق‌تر می‌شه.

۱۹ هفته پیشeugeneyan.com

React Universe Summit یه رویداد تخصصی برای مهندسان و معماران React Native‌ه که ۲۳ ژوئن ۲۰۲۶ در نیویورک برگزار می‌شه. محور اصلی این کنفرانس، تقاطع هوش مصنوعی با اکوسیستم React Native‌ه؛ از توسعه با کمک AI گرفته تا CI هوشمند، تست خودکار، و استراتژی OTA. بلندپایه‌هایی از JPMorgan Chase، DirecTV، Amazon، و React Foundation در این رویداد سخنرانی می‌کنن. برنامه‌ی کنفرانس روی تصمیم‌گیری‌های واقعی مهندسین ارشد تمرکز داره و session‌ها بر اساس داده‌های production طراحی شدن.

۱۹ هفته پیشreactuniverse.com

یه شرکت موفق شده نورون‌های انسانی رو در آزمایشگاه پرورش بده و بهشون یاد بده که DOOM بازی کنن. نویسنده که سال‌هاست توی حوزه هوش مصنوعی کار می‌کنه، از این موضوع عمیقاً ناراحته — نه به‌خاطر فناوریش، بلکه به‌خاطر سؤالی که جوابش رو نمی‌دونیم: آیا این نورون‌ها «چیزی احساس می‌کنن»؟ ما LLMها رو از داشتن آگاهی کنار گذاشتیم چون فقط توکن پیش‌بینی می‌کنن، ولی نورون‌های بیولوژیکی انسان داستان دیگه‌ایه. ۲۰۰ هزار نورون از یه کرم یا عروس دریایی بیشتره — پس خط قرمز دقیقاً کجاست؟

۱۹ هفته پیشkuber.studio