یه ربات کدریویو که خودت میزبانش میشی: تو کامنت پولریکوئست صداش میکنی، کد رو تو سندباکس اجرا میکنه و پیشنهادهاش رو خطبهخط میذاره.
پکی مککورمیک با اشاره به امضای ساتیا نادلا و جنسن هوانگ پای بیانیهٔ حمایت از مدلهای متنباز، میگه هوش مصنوعی بیشتر شبیه نفته تا یه خدای مرموز و خطرناک.
یه ابزار پایتونی که سورس، فایل اجرایی، باندل مک و اپ موبایل رو اسکن میکنه و خروجی SARIF میده تا مستقیم به گیتهاب Code Scanning وصل بشه.
سه مدل تازه در ردهٔ سریع و کمهزینه معرفی شدن؛ نکتهٔ اصلی اینبار مصرف ۱۷ درصد توکن کمتر و هزینهٔ پایینتر هر تسکه، نه رکوردشکنی تو بنچمارکهای هوش.
آنتروپیک قابلیت روتین رو به Claude Code اضافه کرده: پرامپت و ریپو و کانکتورها رو یهجا ذخیره میکنی و بعد با زمانبندی، API یا رویداد گیتهاب روی ابر خودش اجرا میشه.
یه بنچمارک جدید برای ایجنتهای کدنویس که علاوه بر تستهای رفتاری، کیفیت و کارایی و دسترسپذیری کد ریاکت رو هم شرط قبولی میدونه.
بین سر و صدای قابلیتهای پرزرقوبرق، سه امکان کمادعا به baseline رسیدن: Custom Highlight API، کلیدواژههای تازهٔ text-indent و تایپست ریاضی بومی.
یه استدلال خلاف جریانِ «نرمافزار مرده»: اونی که مزیت میسازه هوش مدل نیست، بلکه قضاوت متراکمیه که فقط مالِ خودته.
بهجای نوشتن پرامپت، کافیه یه بار کار رو روی صفحه انجام بدی و دلیل تصمیمهات رو بلند بگی تا همون روند به یه مهارت قابلاجرا تبدیل بشه.
وقتی مدلها روی یه حافظهٔ یکپارچهٔ ۱۲۸ گیگابایتی جا میشن، هر تصویر حدود ۲۰ ثانیه رندر میشه و دیگه خبری از هزینهٔ هر فراخوانی API نیست.
تیلور آتول تو لاراکان US 2026 از یه زبانسرور رسمی رونمایی کرد که پروژهت رو ایندکس میکنه تا هر ادیتوری با کلاینت LSP، کلیدهای کانفیگ و اسم روتها رو کامل کنه.
بروس شنایر میگه قبل از سپردن هر کاری به هوش مصنوعی یه سؤال بپرس: این کارِ ادارهست یا تمرینِ باشگاه؟ جواب همین سؤال مشخص میکنه سراغ AI بری یا نه.
لیران تال ۴۱ تجربهٔ عملی ساخت ابزار خط فرمان رو جمع کرده؛ از احترام به استاندارد POSIX تا اینکه برنامهت موقع اجرا تو CI نباید منتظر جواب کاربر بمونه.
مدیرهای ارشد فناوری همهٔ انرژیشون رو میذارن روی خود ارائه؛ ولی چند مدیر باتجربه که حالا خودشون عضو هیئتمدیرهان میگن کاری که بعد از جلسه میکنی مهمتره.
بهجای اینکه یه مدل کار رو از اول تا آخر جلو ببره، چهار ایجنت یا بیشتر همزمان روی تیکههای مختلف مسئله کار میکنن و خروجیها آخر سر به هم دوخته میشن.
یه طراح UX همون پروژه رو همزمان به دو مدل و به خودش سپرد تا ببینه هوش مصنوعی واقعاً جای متخصص رو میگیره یا نه؛ نتیجه اون چیزی نبود که تبلیغ میشه.
تیمها با هوش مصنوعی آشکارا سریعتر تحویل میدن، ولی نتیجهها بهتر نمیشن. مارتی کیگن میگه این اصلاً پارادوکس نیست.
خیلی از کتابخونهها Promise رو فقط یه جمعکنندهٔ کالبک میبینن، ولی هدف اصلیش برگردوندن ترکیبپذیری و بالا رفتن خطاست به دنیای ناهمگام.
ویل لارسون میگه وقتی تیم ضعیف میشه، آدمها دیگه ازش کاری نمیخوان. بهمحض اینکه تیم خوب کار کنه، اون تقاضای پنهون برمیگرده و دوباره غرقش میکنه.
دواکش پاتل حساب کرده اگه یه مهندس نرمافزار در سطح انسان روی معادل یه H100 اجرا بشه، اجارهٔ سالانهٔ اون کارت باید بالای ۲۵۰ هزار دلار باشه؛ حدود ۱۵ برابر قیمت امروز.
اخبار مورد علاقهت رو مستقیم توی ایمیلت دریافت کن 😉
هر زمان میتونی اشتراکت رو لغو کنی.