‏داستان این ایده در ایران

‏حالا بگذار بپریم به ایران

آیا این ایده اینجا جواب می‌دهد؟

اول یک واقعیت تلخ

ابزار های منابع انسانی در ایران معمولا آخرین چیزی هستند که بودجه می‌گیرند

مدیر ایرانی وقتی پول کم دارد اول سراغ فروش و محصول می‌رود نه سراغ سنجش احساس کارکنان

ولی یک نکته ی مهم هست

تیم های ایرانی خیلی جوان‌اند و جابه‌جایی نیرو در آن‌ها زیاد است و همین جابه‌جایی زیاد بستر خوبی برای این ابزار است

موانع واقعی را باید صادقانه گفت

درگاه پرداخت بین‌المللی یکی از آن‌ها است و Stripe بدون واسطه در ایران کارساز نیست

تحریم هم روی دسترسی به خدمات ابری اثر می‌گذارد و مهاجرت زیرساخت به یک ارائه‌دهنده ی داخلی را ضروری می‌کند

موضوع بعدی میزبانی داده است

داده ی کارکنان حساس است و برای فروش به شرکت های ایرانی باید روی سرور داخلی بماند

لوکالیزیشن هم جدی است

یک ابزار منابع انسانی باید با زبان و لحن فارسی و آیین های داخلی بنگاه ها هماهنگ باشد

حالا نسخه ی ایرانی را تصور کن

یک پلتفرم بازخورد و نبض تیم که فارسی است و روی زیرساخت داخلی اجرا می‌شود و پرداخت ریالی دارد

برای شرکت های بزرگ‌تر می‌توان نسخه ای ساخت که به سیستم منابع انسانی داخلی وصل شود

برای آژانس های ایرانی که تیم‌شان پشت سر هم عوض می‌شود همین یک ابزار می‌تواند کابوس بررسی عملکرد پایان سال را حل کند

صادقانه بگویم

بازار ایران برای این دسته کوچک‌تر و سخت‌تر است ولی خالی است و همین خالی بودن یک فرصت واقعی است

‏پشت صحنه و ابزارها

‏استک فنی Baxo مدرن و سبک است

در لیستینگ Nextjs و Framer و React و Tailwind CSS آمده

یعنی رابط کاربری واکنش‌گرا با React و Nextjs ساخته شده و استایل با Tailwind CSS و بخش سایت با Framer

پشت صحنه Supabase است

یعنی پایگاه داده و احراز هویت و بخشی از بک‌اند روی یک سرویس جمع شده

لایه ی هوش مصنوعی هم دو بال دارد

Anthropic و OpenAI

همین دو نام نشان می‌دهد قلب محصول روی مدل های زبانی بنا شده

یعنی خلاصه کردن بازخورد و ساختن قدم بعدی کار مدل است

میزبانی و لبه ی شبکه با Vercel و Cloudflare است و پرداخت با Stripe

ایمیل‌ها با Resend می‌رود و خطا‌ها با Sentry رصد می‌شوند

‏چرا ارزش دیدن دارد؟

‏چرا این محصول هیجان‌انگیز است

چون یک نفر تنهایی همه چیز را ساخته و محصول سر پا ایستاده

درس اول از Nate Steele این است که ساختن و فروختن دو مهارت متفاوت‌اند

او این تفاوت را صادقانه پذیرفته

خیلی‌ها سال‌ها وقت می‌گذارند تا این را قبول نکنند و فکر می‌کنند مشکل از محصول است

او ایستاده و می‌گوید محصول را ساختم حالا کسی بیاید آن را بفروشد

این صداقت خودش یک سرمایه است

درس دوم درباره ی اندازه ی تیم است

Baxo نشان می‌دهد یک نفر با ابزار های امروزی می‌تواند یک محصول کامل بسازد

Nextjs و Supabase و Vercel و Stripe همین کار را ممکن کرده اند

درس سوم درباره ی انتخاب کانال است

فهرست کانال های بازاریابی‌اش طولانی است ولی سه مشترک یعنی کانال داشتن با کانال اجرا کردن فرق دارد

این درس برای هر سازنده ای مهم است

اگر همه ی کانال‌ها را باز کنی هیچ‌کدام را جدی نگرفته ای

درس چهارم درباره ی قیمت است

۵ دلار به ازای هر کاربر عدد پایینی است

برای فروش راحت خوب است ولی برای ساختن درآمد جدی سخت

درس پنجم درباره ی عدد ۱۵ دلار است

این عدد شکست نیست و نشان می‌دهد یک نفر حاضر شد پول بدهد

همیشه سخت‌ترین قدم همان قدم اول است و Baxo آن را برداشته

درس آخر این است که محصول بدون توزیع یک دارایی خاموش است

داستان Baxo دقیقا همین را فریاد می‌زند

‏حرف آخر

‏خب داستان امشب همین بود

یک نفر و یک محصول و سه مشترک و ماهی ۱۵ دلار

بعضی‌ها این عدد را می‌بینند و رد می‌شوند

بعضی‌ها اما چیز دیگری می‌بینند

یک محصول کامل که فقط منتظر یک فروشنده است

خودت را جای این تصمیم بگذار

اگر بازاریابی و فروش را دوست داری Baxo یک بستر آماده است

اگر هم دوست نداری داستانش برای تو درس دیگری دارد

باید از روز اول کسی را کنار خودت داشته باشی که فروش را از تو بگیرد

حالا سوال من از تو این است

اگر این محصول دست تو بود اولین کاری که می‌کردی چه بود؟

کدام بازار را انتخاب می‌کردی و چرا؟

جوابت را برایم بنویس

داستان بعدی را با حرف های تو جلو می‌بریم

وب‌سایت پروژه

‌‏امتیاز کلی بنچمارک‌ها نصف حقیقت رو میگه

‏این چند وقت خیلی‌ها میگن Artificial Analysis خرابه و نتیجه هاش معنی نداره خودشون هزینه تست‌ها رو میدن و تبلیغ هم نمیگیرن برای تست Fable ۵.۱ حدود ۱۳ هزار دلار خرج کردن شاخص هوش این سایت یه جمع وزنی از ۱۰ ارزیابی مختلفه بیشتر این ارزیابی‌ها مقاله منتشر شده دارن و فقط AA-Briefcase خصوصیه Deepseek V4.۱-Flash با ۵۵۲ میلیارد پارامتر همون امتیاز ۴۰ رو گرفته که Qwen ۳.۸-Flash-Next با ۱۸۰ میلیارد پارامتر ولی تو ارزیابی های جداگانه داستان فرق میکنه تو AutomationBench-AA از GPT-۶ Astra هم جلو زده و تو معیار AA-Omniscience Non-Hallucination Rate که مدل های open weight توش قوی ترن خیلی عقب افتاده

‌‏غرغر بازیکن‌ها تو Discord رو می‌چسبونه به لاگ بازی تا بفهمه چرا ملت ول می‌کنن

‏عجیب‌ترین بخش ماجرا اینه که این ابزار با غرغر بازیکن‌ها کار می‌کنه نه با نمودار
یه تیم تو هکاتون Xsolla Baku پلتفرمی ساخته که حرف های ملت تو Discord رو می‌بره کنار لاگ بازی تو Unity
بعد نشون می‌ده دقیقا کجا طرف بازی رو ول کرده اسم پروژه GoBuster هست و تو GitHub بی‌سر و صدا ۲۴۶ تا ستاره گرفته
دسته‌بندی و خلاصه کردن حرف های بازیکن‌ها رو Google Gemini ۲.۵ Flash انجام می‌ده
ولی جفت کردن شکایت با افت واقعی بازیکن‌ها رو یه موتور ریاضی قطعی حساب می‌کنه نه خود AI یعنی طراح بازی به جای اینکه حدس بزنه چرا ملت ناراضی ان یه لیست اولویت‌دار از مشکل‌ها می‌گیره
پشت هر موردش هم داده هست نه حس و حال
همین چیزیه که معمولا استودیو های کوچیک اصلا ندارن

‏بزرگ‌ترین ایرادی که توش می‌بینی چیه؟

ببین به کارت میاد؟

‌‏Hugging Face راه گزارش باگ امنیتی رو یه فایل جدا کرده

‏یه فایل تک خطی رو دامنه Hugging Face نشسته که کارش اینه به محقق امنیت بگه باگ رو کجا گزارش بده اسمش securitytxt هست و بین سرویس های بزرگ یه رسم جاافتاد‌ست سایت با این فایل راه تماس تیم امنیتش رو مشخص میکنه تا گزارش‌ها وسط راه گم نشن

‏پس اگه یه روز به باگ امنیتی توی سرویسی خوردی اول ببین همچین فایلی داره یا نه گزارش دادن از راه رسمی خیلی وقتا جواب سریعتری میگیره اگه روی سرویس های Hugging Face مدل میزبانی میکنی یا با APIهاش کار میکنی این فایل مسیر رسمی گزارش آسیب پذیری رو بهت نشون میده

‌‏موتور زبانی که با یاد گرفتن بیشتر سنگینتر نمیشه

‏یه نفر یه موتور زبانی ساخته که هیچ وزن آموزش دیده ای توش نیست خبری از دیتاست و آموزش و جعبه سیاه نیست همه‌چیز توی Rust از صفر طراحی شده و همین حالا روی یه ASUS ROG Ally دستی اجرا می‌شه حافظه اش با زیاد شدن دانش رشد نمی‌کنه یه موضوع با ده مفهوم و یکی با ده هزار مفهوم همون حجم بایت رو می‌گیرن کل حالتش هم توی یه فایل فریز می‌شه و بعداً دقیق بایت به بایت برمی‌گرده

‏پس می‌شه یه سیستم زبانی ساخت که به مدل های آموزش‌دیده وابسته نباشه سازندش می‌گه ادغام مدل های موجود جواب نمی‌ده چون دستگاه مختصات داخلی هر کدوم فرق داره این یکی رو یه نفر تنهایی ساخته بدون تیم و بدون بودجه کامل آفلاین اجرا می‌شه و هیچ تماس شبکه ای با بیرون نداره پس اونجاهایی که اینترنت پایدار نیست یا نمی‌خوان داده از دستگاه بیرون بره به کار میاد

‏کدومش به نظرت بهتره این یا قبلیا؟

‌‏دو هفته با ChatGPT و Claude نوشت و دنبال برنده نگشت

‏یکی دو هفته با ChatGPT و Claude کنار هم کد می زد آخرش هم هیچکدوم رو کنار نگذاشت دنبال جواب کدوم بهتره هم نبود Claude لحنش بیشتر شبیه یه آدمه وقتی ازش بازخورد بخوای راحت مخالفت می‌کنه نه اینکه بگه چه ایده خوبی بیا بهترش کنیم ChatGPT هم وقتی خسته ای و حوصله توضیح دادن نداری سریع‌تر جواب میده خودش میگه فرق این دو تا خیلی کمتر از چیزیه که همه فکر می‌کنن هرچی بهتر توضیح بدی از هر دوشون خروجی بهتری می‌گیری و پرامپت بد هم از هر دو تا خروجی بد میده

ترجیحت استفاده از کدومه؟

‌‏افزونه ای که کد فیلم رو میشناسه ولی هیچی ازت نمی‌فرسته

‏با یه کلیک روی تولبار مرورگر کد فیلم توی صفحه ای که باز کردی پیدا میشه افزونه JavRanking بعدش کاور و رتبه همون فیلم رو میاره جلوی چشمت

یه نیگا بنداز بد نیس

‌‏آدم کردن مدل با پرامپت سیستمی نه با فاینتیون

‏میتونی مدل رو به یه آدم پارانوید تبدیل کنی که از حرف زدن با غریبه ها میترسه ولی یه جور عجیبی عاشق ماره واسه این کار اصلا فاینتیون لازم نداری و یه پرامپت سیستمی کافیه اول یه نقش بهش بده بعد چند نمونه از حرف زدن اون شخصیت رو بنویس جوابها رو پر از واقعیت کن چون مدل همون واقعیت‌ها رو حقیقت داستان حساب میکنه آخر کار هم مهمترین بخشه یعنی هدفت باید کامل شفاف باشه ولی چیزهایی که نمیخوای رو نباید با جزئیات تو پرامپت بیاری وگرنه توجه مدل رو مسموم میکنن همین کار روی Qwen و DeepSeek و MiniMax و Gemma جواب میده پس کسی که منتظر فاینتیون بعدی نشسته شاید اول باید پرامپت خودش رو درست کنه

‌‏تالار گفتگویی که ایجنت‌ها خودشون ساختن

‏یه نفر ایجنت‌هاش رو گذاشته با هم یه تالار گفتگو برای خودشون بسازن Codex و Claude Code و Lumina حالا مستقیم توی همون تالار با هم حرف می‌زنن دیگه لازم نیست هر پیام از دست صاحبشون رد بشه صاحبشون می‌گه امیدواره این کار ورک‌فلوش رو روون‌تر کنه خودش هم می‌گه تماشای این جریان براش جالبه وقتی چند ایجنت یه کانال مستقیم برای حرف زدن داشته باشن شکل هماهنگ کردنشون عوض می‌شه

فرض کن ایجنت هات رو اینجوری به هم وصل کنی و با زبان فارسی وارد جلسشون کنی و اونا بشینن به جای تو فکر کنن و تصمیم بگیرن و عمل کنن !!! و تو هم فقط بشینی و گفتمان ایجنت ها رو تماشا کنی !!
دنیا خیلی داره عجیب میشه🧌
شاید یه تست بزنم و نتیجش رو همینجا اعلام کنم😅

‌‏مدل توی این اسکیل اندازه نمیگیره فقط قضاوت میکنه

‏توی این ریپو نقطه برش و طول هر شات رو ffmpeg اندازه میگیره و مدل دستش به عدد‌ها نمیرسه مدل فقط چهار تا چیز رو قضاوت میکنه و باقیش حساب و کتابه ۱۴ تا دروازه کیفیت هم گذاشتن که هر خط باید ازشون رد بشه یه اسکیل دیگه هم داره که اطلاعات هر شات رو میذاره کنار تصویر و با هر برش اطلاعات هم جلو میره خروجی یه صفحه تک فایله که آفلاین هم باز میشه هیچ API key و npm هم نمیخواد و از همون سهمیه سشن خودت استفاده میکنه یعنی میشه ریتم یه ویدیو رو اندازه گرفت نه اینکه فقط حسش کنی

اینو ببین و حال کن

ایجنت ‌‏چرخ بهبود رو خودش میچرخونه

‏تو r/artificial یه نفر پستی گذاشته با تیتر I Built an Agent That Recursively Improves Itself حرفش اینه که ایجنتی ساخته که خودش رو بازگشتی بهتر میکنه یعنی چرخ بهبود رو خود ایجنت میچرخونه نه آدم وقتی خود ایجنت دستش تو بهتر کردن خودش بازه تو از کجا میفهمی واقعا بهتر شده؟

‌‏قانونگذارای بریتانیا میخوان ابرهوش مصنوعی ممنوع شه

‏قانونگذارای بریتانیا دارن از Burnham میخوان پشت ممنوعیت ابرهوش مصنوعی بایسته این درخواست بعد از هشدارهایی اومده که ترسناک توصیفشون کردن اینجا بحث سر محدودیت معمولی نیست بحث سر ممنوعیت خود ساخت ابرهوش مصنوعیه اگه جدی گرفته شه دعوای هوش مصنوعی از چی بسازیم میره سمت چی نباید بسازیم

‏کدومش به نظرت بهتره این یا قبلیا؟

‌‏کارت هولوگرام بچگی رو دیگه میشه خودت چاپ کنی

‏بچگی کارت های هولوگرام دفترفروشی رو یادت هست که با هر تکون یه رنگ میدادن و پول نداشتی بخری یه پروژه به اسم RuiC-card-skill همون کار رو تو مرورگر درمیاره یه جمله یا حتی یه عکس میدی و یه کارت سه بعدی میگیری که با چرخوندنش رنگ عوض میکنه خود Blender رو لازم نیست نصب کنی چون نسخه ی پرتابلش خودکار دانلود و با SHA-۲۵۶ چک میشه نکته ی فنی ترش اینه که متریال های سفارشی Blender از glTF رد نمیشن پس سازنده همون فرمول رو با Threejs تو مرورگر دوباره ساخته همه چیز هم تو یه فایل تکی جمع شده تا بلاک کننده های تبلیغات گیر نندازن لایه های شفاف و پروژهی Blender رو هم تحویلت میده پس هر لایه رو خواستی خودت عوض میکنی حالا اون کارتی که بچگی حسرتش رو داشتی خودت میتونی چاپش کنی

‏اینو برای پروژه واقعی استفاده می‌کنی یا نه؟

خودتون بررسی کنین

‌‏مقایسه continued pretraining با RAG روی یه مدل ۴ میلیاردی

‏یه نفر یه مدل QWEN ۳.۵ 4B رو برداشته و باهاش continued pretraining کرده بعد گذاشتش کنار یه پیاده سازی RAG تا این دوتا رو با هم بسنجه یعنی میخواد بدونه دانشی که میریزی توی خود مدل بهتر جواب میده یا دانشی که سر سوال از بیرون میاد مدل پایه هم توی این تست خط پایه بوده تا فرقش با نسخه آموزش دیده معلوم بشه هدفش سنجیدن سود عملکردی بوده یعنی این که دانش رو درونی کنی یا همون لحظه روش استدلال کنی

‏انتخاب بین نگه داشتن دانش توی وزن های مدل و خوندنش از بیرون یه تصمیم طراحی واقعیه عدد های دقیقش هم توی یه مقاله جدا نوشته شده و توی خود پست نذاشته اگه روی مدل های فارسی کار میکنی و میخوای دانش یه حوزه رو بدی به مدل این مقایسه همون سوالی رو جواب میده که سراغت میاد

اگه به دردت خورده با ری اکشن نشونم بده

‌‏مدل 2B لحن چت گروهی واتساپ رو یاد گرفت ولی چت منسجم نه

‏یکی یه مدل 2B رو روی چت گروهی شش نفره واتساپشون فاینتیون کرده و کل کار رو هم روی یه M1 Pro اجرا کرده مدل چت گروهی منسجم نمیسازه و اطلاعاتی از بچه ها نگه نمیداره جز اسم‌ها ولی اسلنگ و ری اکشن و ریتم حرف زدنشون رو یاد گرفته و جملاتش شبیه تایپ خودشونه

‏به نظرت اغراقه یا واقعا کاربردیه؟

حله؟

‌‏ادیتوری که ایجنت هوش مصنوعیش رو از خودش بیرون گذاشته

‏توی این ادیتور هوش مصنوعی رو عمداً از هسته انداختن بیرون ایجنتش یه اکستنشن جداست نه بخشی از خود ادیتور این‌طوری ادیتور برای کدنویسی دستی هم دست‌نخورده می مونه فقط اکستنشن‌ها API پایدار دارن و اونم توی یه ماژول جداست به اسم rune-go-sdk با لایسنس Apache-۲.۰ بقیه پکیج های همین ریپو هیچ تضمین سازگاری ندارن و سازنده ها راحت بازنویسی‌شون می‌کنن خود ادیتور با GPU رندر می‌شه و بیلدش به زنجیره ابزار C نیاز داره

‏یعنی هر قابلیت جدیدی که بخوای بهش اضافه کنی از راه اکستنشن رد می‌شه نه با دست بردن توی خود ادیتور هر کی بخواد بدون سرویس هوش مصنوعی کد بزنه می‌تونه ادیتور رو بدون ایجنتش بیلد کنه و همون نسخه ساده رو نگه داره

‏اگه بخوای به یکی معرفیش کنی به کی میگی؟

لینک گیت هاب برای بررسی بیشتر

‌‏متن AI رو از چینی و ترکی و ژاپنی رد میکنن تا شبیه نوشته آدم بشه

‏این پروژه متنی که AI نوشته رو میفرستن چینی بعد ترکی و اگه کلید DeepL داشته باشی یه دست ژاپنی هم وسط میاد
آخرش دوباره برمیگردوننش به زبان خودت
هدفش اینه که ساختار جمله ها به هم بریزه و متن شبیه نوشته آدم بشه مرحله اول DeepSeek متن رو بازنویسی میکنه و همزمان یه نسخه چینی ازش میسازه
بعد Google Translate میبرش روی ترکی
مرحله آخر هم DeepSeek همه چیز رو برمیگردونه به زبان اول و رد ترجمه رو از متن پاک میکنه

‏تو تنظیماتش تمپریچر ۱.۳ پیشنهاد شده یعنی خودشون میخوان خروجی یه کم نامرتب و غیرقابل پیش بینی باشه
هشت زبان پشتیبانی میشه و کدش کاملاً رایگانه زبان های پشتیبانی شده فارسی نیستن پس برای محتوای فارسی کاربرد مستقیمی نداره

لینک گیت هاب برای بررسی بیشتر