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.

۲۴ 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.

۲۴ 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؟

۲۴ هفته پیشkuber.studio

سال ۲۰۲۶ برای برنامه‌نویس‌ها یه دوره عجیب و بی‌سابقه‌ست. ابزارهایی مثل Claude Code الان می‌تونن کل یه پروژه نرم‌افزاری رو فقط با پرامپت‌های زبان طبیعی بنویسن، بدون اینکه برنامه‌نویس حتی یه خط کد دستی بزنه. این اتفاق باعث شده دو دسته احساس کاملاً متضاد در جامعه برنامه‌نویس‌ها شکل بگیره: یه عده هیجان‌زده‌ان که حالا می‌تونن خیلی سریع‌تر بسازن، و یه عده نگرانن که سال‌ها مهارت‌آموزیشون داره بی‌ارزش می‌شه. Anthropic با دیدن این موج تصمیم گرفت ابزار Claude Cowork رو در فقط ۱۰ روز بسازه تا همین قابلیت‌ه

۲۴ هفته پیشamontalenti.com

مدیریت محصول از دهه ۱۹۳۰ تا امروز چندین بار بازنویسی شده، و حالا هوش مصنوعی دوباره همه چیز رو زیر و رو کرده. یه PM باتجربه توضیح می‌ده که چطور با ابزارهایی مثل Claude Code، کارهایی که قبلاً ساعت‌ها وقت می‌بردن رو در چند دقیقه انجام می‌ده. اساس کارش اینه که مکالمه با AI خودِ کار شده، نه ابزار جانبیش. محور اصلی این رویکرد یه سند استراتژی ساختارمنده که با مصاحبه‌ی تعاملی یه ایجنت پر می‌شه.

اوپن‌ای مدل GPT-5.5 Instant رو به‌عنوان مدل پیش‌فرض جدید ChatGPT معرفی کرد و جای GPT-5.3 Instant رو گرفت. این مدل جواب‌های کوتاه‌تر، دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تری ارائه می‌ده و طبق اعلام اوپن‌ای، ۵۲.۵ درصد کمتر ادعاهای اشتباه (هالوسینیشن) نسبت به نسخه قبلی داره. این مدل از حافظه مکالمات گذشته، فایل‌های آپلودشده و حتی Gmail متصل‌شده برای شخصی‌سازی پاسخ‌ها استفاده می‌کنه. رول‌اوت برای همه کاربران ChatGPT شروع شده و از طریق API هم با نام chat-latest در دسترسه.

۲۴ هفته پیشtestingcatalog.com

اوپن‌ای‌آی یه آپدیت جالب برای اپ دسکتاپ Codex منتشر کرده که مهم‌ترین بخشش یه ویژگی کاملاً بازیگوشانه‌ست: حیوانات خانگی انیمیتدِ پیکسل‌آرت که روی صفحه به‌عنوان overlay نشون داده می‌شن و حتی وقتی Codex مینیمایز باشه هم حضور دارن. علاوه بر این، Codex حالا می‌تونه تنظیمات ابزارهای دیگه‌ای مثل Claude Code رو به‌صورت خودکار شناسایی و ایمپورت کنه. یه دیکشنری صوتی هم اضافه شده که بهت اجازه می‌ده اختصارات و عبارات خاص خودت رو ثبت کنی تا دیکته صوتی دقیق‌تر بشه.

۲۴ هفته پیشtestingcatalog.com

نیک نیسی از WorkOS تعریف می‌کنه که چطور دو ابزار هوش مصنوعی ساخت، ولی بعد از مدتی متوجه شد هیچ راهی برای سنجش کیفیت خروجی‌شون نداره. راه‌حلش نوشتن یه سیستم ارزیابی (eval) بود؛ چیزی فراتر از تست‌های معمولی. تست‌های سنتی برای رفتار قطعی طراحی شدن، ولی LLMها هر بار خروجی متفاوتی می‌دن و باید با نرخ موفقیت سنجیده بشن، نه pass/fail ساده. این مقاله داستان ساختن دو سیستم eval کاملاً متفاوت برای دو مشکل متفاوته که یه درس مشترک داشتن.

۲۴ هفته پیشworkos.com

سه سال پیش یه نویسنده‌ی فناوری پیش‌بینی کرد که پرامپت‌نویسی یه چیز موقتیه و با بهتر شدن مدل‌های هوش مصنوعی از بین می‌ره. حالا خودش قبول می‌کنه که اون پیش‌بینی نه کاملاً درست بود، نه کاملاً غلط. بخشی از پرامپت‌نویسی قدیمی — مثل ترفندهای «قدم‌به‌قدم فکر کن» — واقعاً منسوخ شده؛ ولی نسخه‌ی جدید و جدی‌تری جاشو گرفته. امروز پرامپت‌نویسی یعنی مدیریت context، طراحی ابزار، و ساختن سیستم‌های قابل‌اعتماد برای عامل‌های هوش مصنوعی که تو محیط‌های واقعی کار می‌کنن.

۲۴ هفته پیشyiblet.com

گیت‌هاب از ۲۰۰۸ تا حالا روابط بین ریپوها رو عمیقاً مدل نکرده. در حالی که امروز وابستگی‌ها از طریق فایل manifest مدیریت می‌شن، نه fork، ابزارهای forge هنوز این رابطه رو جدی نمی‌گیرن. نویسنده لیستی از ویژگی‌هایی می‌ده که یه forge واقعاً به نگه‌دارندگان پروژه‌های اوپن‌سورس کمک می‌کنه؛ از تست downstream گرفته تا فید اطلاع‌رسانی برای وابستگان. اینا دقیقاً چیزاییه که نه کلاینت‌ها می‌تونن حلشون کنن، نه هیچ‌کدوم از رقبای GitHub در حال ساختنشون هستن.

کدنویسی اجنتیک و رویکرد «توسعه مبتنی بر اسپک» (SDD) داره به‌عنوان آینده‌ی برنامه‌نویسی معرفی می‌شه؛ جایی که انسان فقط نقش «هماهنگ‌کننده» داره و AI کدها رو می‌نویسه. اما شواهد نشون می‌ده که استفاده‌ی مداوم از این ابزارها داره مهارت‌های فنی و تفکر انتقادی توسعه‌دهنده‌ها رو به شکل محسوسی فرسایش می‌ده. طعنه‌ی اصلی اینجاست: همون مهارت‌هایی که برای نظارت درست روی AI لازمه، دقیقاً همون‌هایی‌ان که با استفاده از AI از بین می‌رن. این چرخه‌ی معیوب حتی مدیران ارشد مهندسی در شرکت‌هایی مثل LinkedIn رو نگران ک

۲۴ هفته پیشlarsfaye.com

وقتی به AI می‌گی یه فیچر بساز، همه‌چیز خوب به نظر می‌رسه — تا یادت بیاد یه edge case مهم رو فراموش کردی، یا ببینی از offset pagination به جای cursor استفاده کرده. این چرخه‌ی بی‌پایان «درست کن، اشتباه جدید، دوباره درست کن» همون چیزیه که نویسنده بهش می‌گه AI Psychosis. راه‌حل پیشنهادیش اینه که قبل از کدنویسی، اسپک‌های دقیق به فرمت YAML بنویسی — رویکردی که بهش «Specsmaxxing» می‌گه. برای این کار هم یه ابزار اوپن‌سورس به اسم Acai.sh ساخته که کمک می‌کنه اسپک بنویسی، کد بسازی، بررسی کنی و ایتریت کنی.

۲۴ هفته پیشacai.sh

Agent Skills یه پروژه‌ست که سعی می‌کنه رفتار ایجنت‌های کدنویس هوش مصنوعی رو به سطح یه مهندس ارشد برسونه. مشکل اینه که این ایجنت‌ها به‌صورت پیش‌فرض مستقیم می‌رن سراغ نوشتن کد، بدون اینکه اسپک بنویسن، تست بزنن یا اصلاً scope کار رو مشخص کنن. این پروژه با تعریف «اسکیل» به‌شکل فایل‌های مارک‌داون گردشی، ایجنت رو مجبور می‌کنه همون مراحلی رو طی کنه که یه مهندس باتجربه طی می‌کنه. پروژه با بیش از ۲۶ هزار ستاره، نشون می‌ده که این دغدغه برای خیلی‌ها آشناست.

۲۴ هفته پیشaddyosmani.com

استفاده از هوش مصنوعی در تیم‌های توسعه نرم‌افزار فقط به پرامپت‌نویسی ختم نمی‌شه؛ اصل مهم‌تر اینه که AI هر چیزی که در تیم وجود داره — چه خوب، چه بد — رو تقویت می‌کنه. اگه فرایندهای بررسی کد و استانداردهای مستندسازی داشته باشی، سرعت و کیفیت هر دو بالا می‌ره. ولی اگه بدون اینا وارد بشی، AI فقط بی‌نظمی‌ات رو سریع‌تر می‌کنه. این مقاله به تیم‌لیدها کمک می‌کنه بدونن AI باید چه کدی بنویسه، چه چیزی رو خودشون بنویسن، و چطور واقعاً بسنجن که این سرعت ارزش داره یا نه.

۲۴ هفته پیشfrontendmasters.com

سیلزفورس یه رویکرد جالب برای توسعه محصولات هوش مصنوعی‌اش داره: نقشه راه AI رو مستقیماً از مشتریانش می‌گیره. این شرکت با هزاران مشتری — بعضی‌هاشون هفتگی — جلسه داره تا مشکلات واقعی رو شناسایی کنه و سریع بهشون پاسخ بده. پلتفرم مدیریت ایجنت‌های هوش مصنوعی Agentforce هم دقیقاً از همین فرآیند زاده شد. این استراتژی به سیلزفورس اجازه می‌ده خیلی سریع‌تر از روال معمول شرکت‌های بزرگ، کد بفرسته و ویژگی‌های جدید رو تست کنه.

۲۴ هفته پیشtechcrunch.com

تست نرم‌افزار فقط نوشتن چند unit test ساده نیست — روش‌های پیشرفته‌تری وجود دارن که می‌تونن باگ‌هایی رو پیدا کنن که به‌هیچ‌وجه بهشون فکر نمی‌کردی. از تزریق تصادفی بودن به تست‌ها گرفته تا تکنیک «swarm testing» و «buggification»، هر کدوم از این رویکردها بخش‌های کور پوشش تست رو روشن می‌کنن. این مقاله یه منوی کامل از بهترین تکنیک‌های تست نرم‌افزاره که می‌شه هم دستی و هم با کمک ابزارهایی مثل Hypothesis یا AFL++ ازشون استفاده کرد.

۲۴ هفته پیشantithesis.com

در دنیای AI امروز، ساختن یه محصول خوب دیگه کافی نیست؛ چون هر فیچری رو می‌شه ظرف چند روز کپی کرد. سامت اوزکاله، مدیر محصول و بنیان‌گذار Mues AI، می‌گه که مزیت رقابتی واقعی دیگه تو محصول نیست، بلکه تو توزیع (Distribution) هست. به جای وسواس روی دفاع‌پذیری محصول، باید انرژیت رو روی ساختن کانال‌های توزیع، سرعت و ارتباط عمیق با کاربران بذاری. GTM (مسیر ورود به بازار) دیگه یه بحث فرعی نیست، خودِ محصول شده.

طبق آخرین گزارش دولت انگلیس درباره امنیت سایبری، ۴۳ درصد از کسب‌وکارها و ۲۸ درصد از سازمان‌های خیریه در سال گذشته دچار حملات سایبری شدن. جالبه که پشت اکثر این نقض‌های امنیتی هیچ تکنولوژی پیچیده‌ای نیست — فیشینگ به‌تنهایی مسئول ۸۵ درصد از حوادث گزارش‌شده‌ست. کارمندا روی لینک‌های جعلی کلیک می‌کنن، اطلاعات ورود رو تحویل می‌دن، و همین کافیه. با وجود اینکه سازمان‌های بزرگ‌تر یه‌سری سیاست‌های امنیتی دارن، هنوز خلأهای جدی توی ارزیابی ریسک زنجیره تأمین و حفاظت از داده‌های شخصی دیده می‌شه.

همه دارن از هوش مصنوعی برای نوشتن پست‌مورتم استفاده می‌کنن، ولی این یعنی چی دقیقاً؟ یه نسخه از این ماجرا پست‌مورتم‌ها رو هم سریع‌تر می‌کنه هم مفیدتر، یه نسخه دیگه فقط سریع‌تر می‌کنه و بی‌سروصدا بی‌فایده‌شون می‌کنه. تفاوت اصلی اینه که AI باید کارهای مکانیکی و وقت‌گیر مثل ساختن تایم‌لاین و پیش‌نویس اولیه رو انجام بده، نه اینکه جای تفکر تیم رو بگیره. سنتز واقعی — فهمیدن چرایی اتفاق‌ها و تصمیم‌گیری برای اقدامات بعدی — هنوز باید توسط آدم‌ها انجام بشه.

۲۴ هفته پیشincident.io

خیلی از پروژه‌های هوش مصنوعی نه به‌خاطر ضعف مدل، بلکه به‌خاطر ضعف سازمان شکست می‌خورن. در یه کارگاه با ۸ مدیر ارشد، ۴۷ دانش ضروری برای یه ایجنت هوش مصنوعی شناسایی شد؛ ۲۱ تاش هیچ‌جا مستند نبود، ۷ تاش رو کسی نمی‌تونست درست توضیح بده، و ۴ تاش رو عمداً به شکل دیگه‌ای ثبت می‌کردن. مشکل اصلی اینه که سازمان‌ها منطق تصمیم‌گیری واقعی خودشون رو نه مستند کردن، نه همیشه می‌تونن توضیح بدن، و نه همیشه می‌خوان بنویسنش. ایجنت هوش مصنوعی روی یه نسخه‌ای از شرکت کار می‌کنه که در واقعیت وجود نداره.

۲۴ هفته پیشdekodiert.de