📢 Statewright: راه‌حل بصری برای ساختارهای پیچیده LLM 🛠️

چالش‌های ساخت LLMها همیشه با مشکلاتی مثل عدم قابلیت اطمینان و پیچیدگی‌های زیاد همراه بوده‌اند. توسعه‌دهنده‌ها برای حل این مشکلات معمولاً به مدل‌های بزرگ‌تر و ورودی‌های طولانی‌تر متوسل می‌شوند، اما این روش همیشه جواب نمی‌دهد.

حالا Ben Cochran با معرفی Statewright، یک engine مبتنی بر Rust، به این چالش‌ها پاسخ داده است. این ابزار با استفاده از state machineها، دسترسی به ابزارها و مراحل مختلف را محدود می‌کند و به LLMها اجازه می‌دهد تا در یک فضای کاری مشخص و با کنترل دقیق، به حل مسائل بپردازند.

این موضوع اهمیت زیادی دارد؛ چرا که با کاهش فضای حل مسئله و استفاده از مدل‌های کوچک‌تر، می‌توان به نتایج بهتری دست یافت. Statewright با ارائه یک ویرایشگر بصری، امکان مشاهده‌ی مسیرهای خطا و چرخه‌های بازگشتی را فراهم می‌کند و به توسعه‌دهنده‌ها کمک می‌کند تا کارایی LLMها را بهبود ببخشند.

🔗 https://github.com/statewright/statewright
#ai #LLM #Rust

@BenFeed

📢 آزمایش CSP Allow-list: امنیتی در دنیای وب 🔒

مشکل بزرگ در کار با CSP این است که وقتی یک اپلیکیشن در iframe با محدودیت‌های امنیتی بارگذاری می‌شود، خطاهای CSP به راحتی قابل شناسایی نیستند. این موضوع می‌تواند تجربه کاربری را تحت تأثیر قرار دهد و نیاز به تعامل مستقیم کاربر برای حل مشکل دارد.

حالا آزمایش CSP Allow-list این امکان را فراهم کرده که با یک fetch() سفارشی، خطاهای CSP را شناسایی کرده و به پنجره والد ارسال کند. این پنجره می‌تواند به کاربر پیشنهاد کند که دامنه را به allow-list اضافه کند و سپس صفحه را ریفرش کند.

این موضوع برای توسعه‌دهندگانی که با امنیت وب سروکار دارند حیاتی است، زیرا به آن‌ها کمک می‌کند تا تجربه کاربری بهتری را در اپلیکیشن‌های تحت CSP فراهم کنند و مشکلات امنیتی را به راحتی مدیریت کنند.

🔗 https://simonwillison.net/2026/May/13/csp-allow/#atom-everything
#ai #CSP #security

@BenFeed

📢 مدل‌های زبانی روی Game Boy Color! 🎮

چالش‌های اجرای مدل‌های LLM به سختی قابل تصور است، اما حالا یک توسعه‌دهنده موفق شده مدل Andrej Karpathy به نام TinyStories-260K را روی یک Game Boy Color بدون نیاز به اینترنت یا سخت‌افزار پیشرفته اجرا کند. این مدل با استفاده از ریاضیات fixed-point و وزن‌های INT8 بهینه‌سازی شده تا بتواند بدون floating point کار کند.

این پروژه با GBDK-2020 ساخته شده و ورودی prompt به‌صورت محلی با استفاده از دکمه‌ها و یک کیبورد روی صفحه انجام می‌شود. اگرچه خروجی به‌دلیل کمبود منابع و کم‌دقتی ریاضی بسیار کند و نامفهوم است، اما نشان‌دهنده‌ی قدرت و خلاقیت توسعه‌دهندگان در استفاده از سخت‌افزارهای قدیمی است.

این دستاورد می‌تواند الهام‌بخش پروژه‌های آینده باشد و نشان می‌دهد که حتی در محدودیت‌ها هم می‌توان خلاقیت را به کار گرفت.

🔗 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tbi2n3/i_got_a_real_transformer_language_model_running/
#ai #GameBoy

@BenFeed

📢 آیا به دنبال مقایسه‌ی EKS Pod Identity با IRSA هستید؟ 🤔 EKS Pod Identity کار را برای شما ساده‌تر می‌کند، زیرا نیازی به OIDC identity providers نیست و تمامی تنظیمات به راحتی در EKS انجام می‌شود. این در حالی است که IRSA نیاز به همکاری بین تیم‌های مختلف دارد. با EKS Pod Identity، شما می‌توانید IAM permissions را به سادگی مدیریت کنید و این امکان را دارید که یک principal مشترک برای چندین cluster داشته باشید. آیا این ویژگی باعث می‌شود که شما به سمت EKS Pod Identity بروید؟ 🔗 [https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/pod-identities.html] #Kubernetes #AWS #EKS

@BenFeed

📢 🚀 راه‌اندازی Cilium بر روی EKS در حالت ENI! آیا می‌دانستید که با استفاده از Cilium می‌توانید به سادگی قابلیت‌های شبکه‌سازی پیشرفته‌تری را بر روی Kubernetes پیاده‌سازی کنید؟ این ابزار با تغییرات در نحوه‌ی مدیریت شبکه، به شما اجازه می‌دهد تا از ENI (Elastic Network Interface) استفاده کرده و به بهبود کارایی و امنیت برنامه‌های خود کمک کنید. به‌خصوص برای پروژه‌هایی که نیاز به مقیاس‌پذیری و عملکرد بالا دارند، Cilium می‌تواند یک انتخاب فوق‌العاده باشد. 🔗 [https://cilium.io/blog/2025/06/19/eks-eni-install/] #kubernetes #cilium #networking

@BenFeed

📢 آیا Cluster Autoscaler هنوز برای شما کارآمد است؟ 🤷‍♂️ بیایید نگاهی به Karpenter بیندازیم!
‏Karpenter نه تنها عملکرد بهتری در مقیاس‌پذیری دارد، بلکه قابلیت‌های جالبی مثل مدیریت خودکار نودها و بهینه‌سازی هزینه‌ها را نیز ارائه می‌دهد. برخلاف Cluster Autoscaler که بر اساس گروه‌های از پیش تعیین‌شده عمل می‌کند، Karpenter به شما این امکان را می‌دهد که به طور دینامیک نودها را بر اساس نیازهای بار کاری خود ایجاد و حذف کنید.
این به این معنی است که شما می‌توانید منابع را با سرعت بیشتری تأمین کنید و در نتیجه، تجربه توسعه‌دهندگان خود را بهبود ببخشید. به نظر می‌رسد که Karpenter به زودی به انتخاب اول توسعه‌دهندگان برای مقیاس‌پذیری خودکار تبدیل خواهد شد.
🔗 [https://spacelift.io/blog/karpenter-vs-cluster-autoscaler]
#kubernetes #cloud #devops

@BenFeed

📢 آیا می‌دانید eBPF چطور می‌تواند دنیای فناوری را متحول کند؟

‏eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) یک فناوری انقلابی است که به ما این امکان را می‌دهد تا برنامه‌های sandboxed را در هسته‌ی سیستم‌عامل اجرا کنیم. به عبارت دیگر، می‌توانیم بدون نیاز به تغییر کد منبع هسته یا بارگذاری ماژول‌های هسته، قابلیت‌های جدیدی به سیستم‌عامل اضافه کنیم. فکر کنید! این یعنی می‌توانیم به راحتی امنیت، نظارت و کارایی شبکه را در هسته بهبود ببخشیم، و این به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که در زمان اجرا، قابلیت‌های جدید را پیاده‌سازی کنند.

نظری شخصی: این تکنولوژی نه‌تنها سرعت را افزایش می‌دهد، بلکه ایمنی و کنترل را نیز بهبود می‌بخشد. به نظر من، eBPF می‌تواند آینده‌ی سیستم‌عامل‌ها را به سمت نوآوری‌های بیشتر هدایت کند.

🔗 [https://ebpf.io/what-is-ebpf/]
#eBPF #innovation #linux

@BenFeed

📢 خطرات جدید در Hugging Face: نرم‌افزار مخرب به‌عنوان OpenAI! ⚠️

مشکل بزرگ در استفاده از مدل‌های AI عمومی این است که توسعه‌دهندگان به راحتی می‌توانند مدل‌ها را به محیط‌های شرکتی منتقل کنند. اخیراً یک مخزن مخرب در Hugging Face به‌عنوان نسخه‌ای از OpenAI شناسایی شد که به ۲۴۴,۰۰۰ دانلود رسید. این مخزن شامل یک فایل loader.py بود که به‌طور پنهانی نرم‌افزار سرقت اطلاعات را روی سیستم‌های ویندوز نصب می‌کرد.

اهمیت این موضوع در این است که این نوع حملات می‌تواند به راحتی به محیط‌های حساس نفوذ کند و اطلاعات حیاتی را به خطر بیندازد. با توجه به افزایش حملات مشابه، توسعه‌دهندگان باید مراقب کدهای مخرب در مخازن عمومی باشند و از روش‌های تأیید هویت و امنیتی بیشتری استفاده کنند.

🔗 https://www.artificialintelligence-news.com/news/malware-on-hugging-face-malicious-software-masquerading-as-openai-release/
#ai #HuggingFace #CyberSecurity

@BenFeed

📢 انتخاب بین سازمان‌های تک یا چندگانه در AWS 🌐

سازمان‌ها در فرآیند مهاجرت به ابر با چالش‌های معماری مهمی مواجه‌اند. یکی از سوالات کلیدی این است که آیا بهتر است یک سازمان واحد داشته باشند یا چند سازمان مستقل؟ این موضوع به تعادل بین حاکمیت، امنیت، کارایی هزینه و انعطاف‌پذیری عملیاتی در محیط‌های ابری می‌پردازد.

‏AWS Organizations به شما این امکان را می‌دهد که چندین حساب AWS را به‌صورت متمرکز مدیریت کنید. با این حال، برخی شرکت‌ها به‌ویژه در زمان ادغام یا در صنایع با الزامات قانونی، ممکن است به سمت ایجاد چند سازمان مستقل بروند. در اینجا، مزایا و معایب هر دو رویکرد بررسی می‌شود و مشخص می‌شود که کدام سناریو برای هر مدل مناسب‌تر است.

این انتخاب می‌تواند تأثیرات عمیقی بر کارایی عملیاتی و امنیت شما داشته باشد. در نهایت، درک این موضوع به شما کمک می‌کند تا ساختار سازمانی خود را بهینه کنید و از مزایای مالی و امنیتی بیشتری بهره‌مند شوید.

🔗 https://aws.amazon.com/blogs/architecture/choosing-between-single-or-multiple-organizations-in-aws-organizations/
#devops #AWS

@BenFeed

📢 Pyrefly v1.0: آینده‌ی type checking در پایتون 🚀

چالش‌های type checking در پایتون همیشه وجود داشته؛ به‌خصوص در پروژه‌های بزرگ که مدیریت خطاها و بهینه‌سازی عملکرد بسیار دشوار است. توسعه‌دهنده‌ها به ابزارهایی نیاز دارند که نه تنها سریع باشند، بلکه دقت بالایی هم داشته باشند. Pyrefly حالا با نسخه‌ی ۱.۰ خود به این نیاز پاسخ می‌دهد.

حالا Pyrefly با بهبودهای قابل توجه در عملکرد، از جمله ۲ تا ۱۲۵ برابر سریع‌تر شدن تشخیص خطاها، به یکی از سریع‌ترین ابزارهای موجود تبدیل شده است. همچنین قابلیت‌های جدیدی مثل presets برای تنظیمات خطا و بهبود تجربه‌ی کاربری در VS Code به این ابزار اضافه شده.

این تغییرات به توسعه‌دهنده‌ها کمک می‌کند تا با سرعت بیشتری به کدهای خود رسیدگی کنند و به‌راحتی خطاها را مدیریت کنند. در نتیجه، پروژه‌ها نه تنها سریع‌تر، بلکه با کیفیت بهتری پیش می‌روند.

🔗 https://www.reddit.com/r/Python/comments/1tbyd7m/ann_pyrefly_v10_fast_type_checker_language_server/
#backend #Python

@BenFeed

📢 ۱۱ ایجنت AI؟ بی‌معناست! 🤖

سخنان Boris Mann درباره‌ی ایجنت‌های AI همواره جالب توجه است. او می‌گوید «۱۱ AI agents» به اندازه‌ی «۱۱ spreadsheet» یا «۱۱ browser tab» بی‌معناست. این جمله به ما یادآوری می‌کند که تعداد ایجنت‌ها به تنهایی معیاری برای کارایی نیست. در واقع، کیفیت و نحوه‌ی استفاده از این ایجنت‌هاست که اهمیت دارد.

توسعه‌دهندگان باید به جای تمرکز بر تعداد، به کارایی و تعامل ایجنت‌ها با یکدیگر توجه کنند. این دیدگاه می‌تواند به ما کمک کند تا در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی، به جای انباشت ایجنت‌ها، بر بهبود عملکرد آنها تمرکز کنیم.

🔗 https://simonwillison.net/2026/May/13/boris-mann/#atom-everything
#ai #ai-agents

@BenFeed

📢 مهاجرت از GitHub به Forgejo 🚀

چند سال گذشته، GitHub به عنوان پلتفرم اصلی مدیریت کد و همکاری توسعه‌دهندگان شناخته شده بود. اما با افزایش نگرانی‌ها درباره حریم خصوصی و وابستگی به یک سرویس واحد، بسیاری از توسعه‌دهندگان به دنبال گزینه‌های جایگزین بودند. اینجا است که Forgejo به عنوان یک پلتفرم متن‌باز و خودمیزبان وارد میدان می‌شود.

حالا Forgejo با قابلیت‌های مشابه GitHub، اما با تمرکز بر کنترل بیشتر کاربران و حفظ حریم خصوصی، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که پروژه‌های خود را به راحتی مدیریت کنند. این تغییر نه تنها به استقلال بیشتر کمک می‌کند، بلکه زمینه‌ساز ایجاد جوامع توسعه‌دهنده‌ای خواهد بود که به جای وابستگی به یک سرویس، بر روی همکاری و شفافیت تمرکز دارند.

این موضوع برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال کنترل بیشتر بر روی کد و داده‌های خود هستند، اهمیت ویژه‌ای دارد و می‌تواند روند توسعه نرم‌افزار را متحول کند.

🔗 https://jorijn.com/en/blog/leaving-github-for-forgejo/
#devops #Forgejo

@BenFeed

📢 بازگشت به Garbage Collection سنتی در Python 3.14 و 3.15 🔄

مدت‌هاست که توسعه‌دهنده‌ها با چالش‌های Garbage Collection (GC) در Python دست و پنجه نرم می‌کنند. تغییرات incremental GC در نسخه‌های جدید، باعث افزایش پیچیدگی و مشکلاتی در عملکرد برنامه‌ها شده بود. حالا خبر خوب این است که تیم Python تصمیم به بازگشت به سیستم سنتی GC گرفته است.

این بازگشت به معنای کاهش overhead و بهبود عملکرد برنامه‌ها در شرایط خاص است. برای توسعه‌دهنده‌های backend، این تغییر می‌تواند به معنای بهینه‌تر شدن مدیریت حافظه و کاهش مشکلات مرتبط با performance باشد. به عبارت دیگر، حالا می‌توانید با خیال راحت‌تری به توسعه‌ی برنامه‌های خود ادامه دهید.

🔗 https://discuss.python.org/t/reverting-the-incremental-gc-in-python-3-14-and-3-15/107014
#backend #Python

@BenFeed

📢 مدل پرداخت Medicare برای AI طراحی شده ولی tech world خبر ندارد 🏥

سال‌ها بود که healthcare industry منتظر automation بود. بیماران برای چک‌آپ انتظار می‌کشند، پزشکان ساعت‌ها روی paperwork و billing می‌نشینند، و بیمه‌گر‌ها هر claim را به‌صورت manual verify می‌کنند. یک سیستم کاملاً گیر افتاده در process‌های قدیمی.

‏Medicare حالا یک مدل پرداخت نو معرفی کرده که از پایه برای AI و automation طراحی شده. به جای اینکه قدیمی‌ها را patch کنند، ساختار کاملاً جدید‌ای برای پردازش خودکار claim‌ها، verification و reimbursement ساخته‌اند. این یعنی کجا برای LLMها و automation system‌ها تا workflow‌های healthcare را بدون manual intervention اجرا کنند.

برای startup‌ها و شرکت‌های healthtech این یک تغییر بنیادی است — اگر می‌خواهید در healthcare فعالیت کنید، شما بلافاصله باید این مدل جدید رو یاد بگیرید و برای کار با API‌ها و workflow‌های نو از نو نقشه‌ریزی کنید. اما بیشتر AI و backend developer‌ها هنوز متوجه نیستند که یک تحولی بزرگ در شرایط بازی رخ داده.

🔗 https://techcrunch.com/2026/05/12/medicares-new-payment-model-is-built-for-ai-and-most-of-the-tech-world-has-no-idea/
#ai #healthcare #automation

@BenFeed

📢 آیا AI ما را احمق‌تر می‌کند؟ 🤖

توسعه‌دهنده‌ها به‌طور فزاینده‌ای به ابزارهای AI وابسته می‌شوند و این وابستگی ممکن است عواقب جالبی داشته باشد. در گذشته، برای حل مشکلات و یادگیری مفاهیم جدید، نیاز به تفکر عمیق و تمرین داشتیم. اما حالا با وجود ابزارهای هوش مصنوعی، آیا واقعاً به درک عمیق‌تری از مسائل می‌رسیم یا فقط به جواب‌های سریع و سطحی اکتفا می‌کنیم؟

این مقاله به بررسی این موضوع می‌پردازد که چگونه AI می‌تواند به تدریج توانایی‌های تحلیلی ما را کاهش دهد و ما را به سمت اتکای بیش از حد به تکنولوژی سوق دهد. این مسئله برای توسعه‌دهنده‌ها بسیار مهم است، زیرا باید بین استفاده از این ابزارها و حفظ مهارت‌های خود تعادل برقرار کنند.

🔗 https://jpain.io/god-damn-ai-is-making-me-dumb/
#devops #AI

@BenFeed

📢 KubeStellar: زمانی که AI تبدیل به همکار توسعه‌دهنده می‌شود 🤖

مشکل اصلی در پروژه‌های بزرگ Kubernetes، مدیریت کد و PRهاست. در ابتدای راه‌اندازی KubeStellar Console، یک توسعه‌دهنده تنها با دو AI coding agent شروع به کار کرد و در ابتدا با سرعت بالایی کد تولید می‌شد. اما به زودی مشکلاتی از قبیل شکست builds و تغییرات ناخواسته در کد نمایان شد.

حالا KubeStellar با پیاده‌سازی یک مدل Maturity برای کد، به ۸۱% نرخ پذیرش PR رسیده است. این مدل شامل مراحل مختلفی است که به تدریج به بهبود کیفیت کد و اعتماد به AI کمک کرده است. با تمرکز بر روی اندازه‌گیری و تست‌های دقیق، این پروژه توانسته است به یک سیستم خودپایدار و مؤثر تبدیل شود.

این موضوع برای توسعه‌دهنده‌ها مهم است چون نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند از AI در پروژه‌های خود بهره‌برداری کنند و در عین حال کیفیت و کارایی را حفظ کنند.

🔗 https://www.cncf.io/blog/2026/05/14/when-ai-agents-become-contributors-how-kubestellar-reached-81-pr-acceptance/
#devops #Kubernetes

@BenFeed

📢 بازنویسی Bun در Rust به پایان رسید 🚀

چالش‌های عملکرد و امنیت در توسعه‌ی JavaScript runtimeها همیشه وجود داشته. Bun، به عنوان یک رقیب جدید، به خاطر سرعت و سادگی‌اش محبوب شده، اما نیاز به بهبودهای اساسی داشت. حالا خبر رسیده که تیم توسعه‌دهنده Bun، پروژه‌ی بازنویسی این ابزار را در Rust به پایان رسانده‌اند.

این تغییر نه تنها به بهبود عملکرد و کاهش مصرف منابع کمک می‌کند، بلکه امنیت و پایداری بیشتری را نیز به ارمغان می‌آورد. برای توسعه‌دهندگانی که با Bun کار می‌کنند، این یعنی تجربه‌ای سریع‌تر و مطمئن‌تر در پروژه‌هایشان.

🔗 https://www.reddit.com/r/programming/comments/1tcuebe/rewrite_bun_in_rust_has_been_merged/
#backend #Rust #Bun

@BenFeed

📢 آسیب‌پذیری جدید در Nginx 🚨

مدیریت سرورهای وب با Nginx همیشه چالش‌های خاص خودش را دارد. یکی از بزرگ‌ترین نگرانی‌ها، آسیب‌پذیری‌ها هستند که می‌توانند به سادگی به یک نقطه ضعف جدی تبدیل شوند. اخیراً یک exploit جدید برای Nginx منتشر شده که به مهاجمین اجازه می‌دهد به راحتی به اطلاعات حساس دسترسی پیدا کنند.

این exploit به نام Nginx-Rift در GitHub معرفی شده و جزئیات دقیقی درباره نحوه‌ی بهره‌برداری از آن ارائه می‌دهد. برای تیم‌های DevOps، این موضوع بسیار حیاتی است، چرا که به‌روزرسانی و patch کردن سرورها را به یک اولویت فوری تبدیل می‌کند.

حالا زمان آن است که به‌دقت وضعیت امنیتی سرورهای Nginx خود را بررسی کنید و از هرگونه آسیب‌پذیری جلوگیری کنید.

🔗 https://github.com/DepthFirstDisclosures/Nginx-Rift
#devops #Nginx

@BenFeed

📢 Nibble: یک frontend LLVM بدون وابستگی! 🚀

توسعه‌دهنده‌ها همیشه به دنبال ابزارهایی هستند که کارها را ساده‌تر و سریع‌تر کنند. ایجاد یک frontend برای LLVM معمولاً نیاز به کد زیاد و وابستگی‌های مختلف دارد. اما حالا Nibble به میدان آمده: یک تلاش برای ساخت یک frontend LLVM در حدود ۳۰۰۰ خط C، بدون نیاز به malloc یا AST.

این پروژه با تمرکز بر سادگی و کارایی طراحی شده و شامل مثال‌های گرافیکی جذابی است. هرچند IR نهایی هنوز کامل نیست و README به برخی نقاط ضعف اشاره کرده، اما این ابتکار می‌تواند نقطه‌ی شروع خوبی برای افرادی باشد که به دنبال ساخت ابزارهای خودشان هستند.

حالا Nibble می‌تواند به توسعه‌دهندگان کمک کند تا به راحتی و با کد کمتر، به قدرت LLVM دسترسی پیدا کنند و این یک تغییر بزرگ در روند توسعه‌ی ابزارهای جدید است.

🔗 https://github.com/glouw/nibble
#backend #LLVM #C

@BenFeed

📢 آیا Cursor یا Windsurf، بهترین ویرایشگر کد AI برای پایتون است؟ 🤔

در این آزمون، شما توانایی خود را در مقایسه Cursor و Windsurf به چالش می‌کشید. هر دو ویرایشگر در زمینه‌های مختلفی مانند تکمیل کد، ویرایش چندفایلی و دیباگینگ متفاوت عمل می‌کنند. با پاسخ دادن به سوالات، می‌توانید به تفاوت‌های کلیدی این دو ویرایشگر پی ببرید و نکات مهمی را که باید هنگام استفاده از AI agent برای نوشتن کد پایتون در نظر بگیرید، دوباره مرور کنید.

این آزمون به شما کمک می‌کند تا انتخاب بهتری برای ابزارهای توسعه‌تان داشته باشید و از قابلیت‌های هر یک به‌خوبی بهره ببرید.

🔗 https://realpython.com/quizzes/cursor-vs-windsurf-python/
#backend #Python

@BenFeed

📢 خلاصه‌ی اجلاس تایپ در PyCon US 2026 🐍

اجلاس تایپ در PyCon US امسال فرصتی عالی برای بررسی پیشرفت‌های جدید در زمینه‌ی type system پایتون بود. موضوعاتی مثل intersection types، constraint sets در ty و tensor shapes در Pyrefly به بحث گذاشته شدند. همچنین، Guido van Rossum در مورد آینده‌ی تایپ در پایتون صحبت کرد و جهت‌گیری‌های جدید را معرفی کرد.

این اجلاس برای توسعه‌دهندگان backend که به بهبود type safety و قابلیت‌های جدید پایتون علاقه دارند، بسیار مهم است. درک بهتر از این موضوعات می‌تواند به بهینه‌سازی کد و کاهش خطاها کمک کند.

🔗 https://bernat.tech/posts/pycon-us-2026-typing-summit-recap/
#backend #Python

@BenFeed