BenFeed
89 subscribers
684 links
Ai, DevOps, Backend, Frontend
Download Telegram
‏ahujasid/blender-mcp
‏کنترل Blender 3D با هر LLM دلخواه از طریق MCP

‏یک community plugin که به شما اجازه می‌دهد با هر LLM دلخواهی، Blender 3D را کنترل کنید — پروژه‌ی ahujasid/blender-mcp این پل ارتباطی را از طریق پروتکل MCP برقرار می‌کند.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: وصل‌کردن LLM‌ها به ابزارهای creative مثل Blender یعنی workflow طراحی سه‌بعدی می‌تونه با دستورات زبان طبیعی اتوماتیک بشه — قدمی عملی به سمت agent‌های خلاق.
‏💡 نکته: استفاده از MCP به‌عنوان لایه‌ی واسط این plugin رو با هر LLM سازگار می‌کنه، نه فقط یک مدل خاص.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که روی agent، اتوماسیون workflow یا ابزارهای creative AI کار می‌کنند.

‏🔗 https://github.com/ahujasid/blender-mcp
‏#backend #LLM #agent

‏@BenFeed
‏LG TVs aren't the only ones spying on you [video]
‏تلویزیون‌های LG تنها جاسوس‌های خانه‌ی شما نیستند

‏یوتیوب پلتفرمی برای تماشا و اشتراک‌گذاری ویدیو است — محتوای این لینک یک ویدیو است که روی YouTube منتشر شده.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۶/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: نگرانی حریم خصوصی در smart TV‌ها فقط محدود به LG نیست و سایر سازندگان هم داده‌های کاربر را جمع‌آوری می‌کنند.
‏💡 نکته: هر smart TV بالقوه یک endpoint برای data collection است — نه فقط گوشی یا لپ‌تاپ.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که به privacy، امنیت IoT یا embedded systems علاقه دارند.

‏🔗 https://www.youtube.com/watch?v=IvFu343KNek
‏#backend #privacy #IoT

‏@BenFeed
‏LLMs as a Cognitive Virus
‏مدل‌های زبانی بزرگ به‌مثابه‌ی یک ویروس شناختی

‏این مقاله روی arXiv بررسی می‌کند که LLM‌ها چطور می‌توانند به‌عنوان یک «ویروس شناختی» عمل کنند — یعنی الگوهای فکری، باورها و تصمیم‌گیری انسان‌ها را به شکلی پنهان و گسترده تغییر دهند.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: با گسترش استفاده از LLM‌ها در تولید محتوا و تصمیم‌گیری، ریسک همگرایی و یکسان‌سازی تفکر جمعی جدی‌تر از همیشه است.
‏💡 نکته: «ویروس» بودن اینجا استعاره‌ای تکنیکال است — انتشار سریع، اثرگذاری بدون آگاهیِ کاربر، و مقاومتِ کم در برابرش.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهندگانی که روی AI safety، alignment یا محصولات مبتنی بر LLM کار می‌کنند.

‏🔗 https://arxiv.org/abs/2609.03344
‏#ai #LLM #alignment

‏@BenFeed
‏everything-claude-code
‏مجموعه‌ی ابزار Claude Code برای توسعه‌ی هوش‌مصنوعی‌محور

‏این repository یک toolkit جامع برای Claude Code است که شامل agent‌ها، command‌ها، skill‌ها، rule‌ها و hook‌ها می‌شود تا فرایند توسعه‌ی AI-assisted را کارآمدتر کند.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: داشتن یک مجموعه‌ی آماده از rule‌ها و hook‌ها می‌تونه کیفیت و سرعت کار با Claude Code رو به‌طور محسوسی بالا ببره.
‏💡 نکته: تفاوت بین استفاده‌ی معمولی از یک LLM و یک workflow واقعاً بهینه‌شده اغلب در همین لایه‌ی configuration و prompt engineering نهفته‌ست.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که Claude Code رو در workflow روزانه‌شون جدی گرفتن.

‏🔗 https://github.com/WorldFlowAI/everything-claude-code
‏#frontend #ai #LLM

‏@BenFeed
‏Visualizing Rust's Vtables: How dyn Trait Works In Memory
‏تجسم vtable‌های Rust: چطور `dyn Trait` در حافظه کار می‌کند

‏یک سری آزمایش کد است که نویسنده در مسیر یادگیری Rust انجام داده — هر قدم را با هم می‌توان دنبال کرد.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: درک vtable و dynamic dispatch در Rust برای کسانی که از زبان‌های سطح بالا می‌آیند اغلب مبهم است؛ این مقاله آن را با تجربه‌ی عملی شفاف می‌کند.
‏💡 نکته: دیدن ساختار حافظه‌ی `dyn Trait` به‌صورت تصویری فاصله‌ی بین «می‌دانم چطور کار می‌کند» و «واقعاً می‌فهمم چرا» را پر می‌کند.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که تازه وارد Rust شده‌اند یا با مفهوم polymorphism در سطح سیستم دست‌وپنجه نرم می‌کنند.

‏🔗 https://sofiabelen.github.io/projects/visualizing-rusts-vtables-how-dyn-trait-works-in-memory/
‏#backend #Rust #systems

‏@BenFeed
‏OKF Agent Memory – Git-native persistent memory for AI coding agents
‏حافظه‌ی ماندگارِ Git-native برای AI coding agent‌ها

‏این پروژه یک لایه‌ی حافظه‌ی ماندگار برای AI coding agent‌ها پیاده‌سازی می‌کند که مستقیماً روی Git کار می‌کند. استاندارد Google OKF v0.2 را با جستجوی BM25 زیر ۳۰۰ میکروثانیه، یک MCP server توکار، و رویکرد progressive disclosure ترکیب کرده تا مصرف token را تا ۸۰٪ کاهش دهد — بدون هیچ database یا dependency خارجی، و کاملاً با Go نوشته شده است.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: یکی از بزرگ‌ترین دردسرهای agent‌های کدنویسی، context window پر از token‌های تکراری و بی‌ربطه؛ این ابزار با ذخیره‌ی هوشمند حافظه در Git آن را مستقیماً هدف گرفته.
‏💡 نکته: وابسته‌نبودن به هیچ database خارجی یعنی می‌توان آن را مثل هر کتابخانه‌ی دیگری embed کرد — friction ورود تقریباً صفر است.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که روی AI coding agent یا ابزارهای MCP-based کار می‌کنند.

‏🔗 https://github.com/okf-memory/okf-agent-memory
‏#ai #backend #LLM

‏@BenFeed
‏GPT-6 Astra in code review: Gains, privacy, and cost
‏ارزیابی GPT-6 Astra در code review: دستاوردها، حریم خصوصی و هزینه

‏ارزیابی زودهنگام CodeRabbit از GPT-6 Astra شامل تشخیص باگ در چندین فایل، حفاظت از داده‌های مشتریان، قیمت‌گذاری public API، و ساختِ NIGHTSHIFT می‌شود.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: code review خودکار با GPT-6 Astra یک قدم جدی به سمت تشخیص باگ‌های cross-file است — جایی که مدل‌های قبلی معمولاً شکست می‌خوردند.
‏💡 نکته: بررسی هم‌زمان حریم خصوصی و هزینه در کنار کیفیت، نشان می‌دهد این ارزیابی به‌درد تیم‌های production می‌خورد، نه فقط محیط‌های آزمایشگاهی.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که از ابزارهای AI-assisted code review استفاده می‌کنند یا قصد دارند GPT-6 را در pipeline خود جای دهند.

‏🔗 https://www.coderabbit.ai/blog/gpt-6-astra-code-review-evaluation
‏#ai #LLM #code_review

‏@BenFeed
‏humanlayer/skills
‏مشارکت در توسعه‌ی skills از پروژه‌ی humanlayer

‏برای مشارکت در توسعه‌ی این پروژه می‌توانید یک حساب GitHub بسازید و به بهبود humanlayer/skills کمک کنید.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۴/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: پروژه‌ی humanlayer رویکرد human-in-the-loop را برای agent‌ها پیاده می‌کند و این مخزن بخشِ skill‌های آن را نگه می‌دارد.
‏💡 نکته: اگر دارید روی agent‌هایی کار می‌کنید که نیاز به تأیید انسانی دارند، نگاهی به ساختار این skill‌ها ارزش دارد.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهندگانی که روی agent یا workflow اتوماسیون کار می‌کنند.

‏🔗 https://github.com/humanlayer/skills
‏#frontend #agent

‏@BenFeed
‏Speculative Decoding in vLLM on AMD GPUs
‏راهنمای عملی speculative decoding در vLLM روی GPU‌های AMD

‏راهنمایی کاربردی برای speculative decoding در vLLM روی GPU‌های AMD که مکانیزم draft-and-verify، روش‌های MTP، EAGLE-3، DFlash و DSpark، تنظیمات پیکربندی، tuning و benchmark را پوشش می‌دهد.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: speculative decoding می‌تواند throughput inference را بدون تغییر کیفیت خروجی مدل به‌طور چشمگیری بالا ببرد؛ داشتن راهنمای عملی برای AMD GPU‌ها که اغلب مستندات کمتری دارند، خلأ واقعی را پر می‌کند.
‏💡 نکته: پوشش روش‌های متعدد مثل EAGLE-3 و DFlash در کنار هم نشان می‌دهد انتخاب strategy درست به workload بستگی دارد، نه یک نسخه‌ی واحد برای همه.
‏👥 برای کی: تیم‌هایی که inference را روی AMD GPU deploy می‌کنند یا روی بهینه‌سازی LLM کار می‌کنند.

‏🔗 https://vllm.ai/blog/2026-08-23-speculative-decoding-amd-gpus
‏#ai #LLM #inference

‏@BenFeed
‏lightpanda-io/browser
‏مرورگر headless برای هوش مصنوعی و اتوماسیون

‏پروژه‌ی Lightpanda یک مرورگر headless طراحی‌شده برای کاربردهای AI و اتوماسیون است.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: ابزارهای scraping و automation معمولاً به مرورگرهای سنگین مثل Chromium وابسته‌اند؛ یک مرورگر headless بهینه‌شده برای AI می‌تواند هزینه‌ی inference pipeline‌ها را به‌شکل قابل‌توجهی کاهش دهد.
‏💡 نکته: تمرکز روی AI و automation از ابتدای طراحی یعنی API‌ها و معماری داخلی‌اش احتمالاً با نیازهای agent‌ها همخوانی بهتری دارد تا راه‌حل‌های موجود.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهندگانی که روی web scraping، browser automation یا AI agent‌های مبتنی بر وب کار می‌کنند.

‏🔗 https://github.com/lightpanda-io/browser
‏#ai #backend #automation

‏@BenFeed
‏jo-inc/camofox-browser
‏مرورگر مخفی برای AI agent‌ها که از bot detection رد می‌شه

‏یک headless browser مخصوص AI agent‌ها که می‌تونه از Cloudflare، bot detection و anti-scraping رد بشه. جایگزین drop-in برای Puppeteer و Playwright طراحی شده.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: خیلی از agent‌ها و scraper‌ها روی سایت‌های واقعی بلاک می‌شن؛ این ابزار یه لایه‌ی stealth آماده بهشون می‌ده بدون اینکه کد Puppeteer یا Playwright رو از نو بنویسن.
‏💡 نکته: اینکه drop-in جایگزین Puppeteer/Playwright‌ه یعنی migration cost تقریباً صفره — فقط import رو عوض می‌کنی.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که روی web scraping، browser automation یا AI agent با دسترسی به وب کار می‌کنن.

‏🔗 https://github.com/jo-inc/camofox-browser
‏#frontend #ai #scraping

‏@BenFeed
‏mksglu/context-mode
‏بهینه‌سازی context window برای agent‌های کدنویسی هوش مصنوعی

‏این ابزار خروجی tool‌ها را در sandbox ایزوله می‌کند (کاهش ۹۸٪ مصرف context)، حافظه‌ی session را ذخیره می‌کند، و routing یکپارچه را روی ۱۷ پلتفرم از طریق MCP و hooks اعمال می‌کند.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: یکی از بزرگ‌ترین گلوگاه‌های عملی agent‌های کدنویسی، پُر شدن سریع context window است؛ کاهش ۹۸٪ای اگر در عمل تأیید بشه، می‌تونه session‌های طولانی‌تر و قابل‌اعتمادتری بسازه.
‏💡 نکته: پشتیبانی از ۱۷ پلتفرم از طریق یک لایه‌ی MCP یعنی این راه‌حل vendor-agnostic طراحی شده — نه وابسته به یک IDE یا مدل خاص.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که با AI coding agent‌ها مثل Cursor یا Copilot کار می‌کنند و با محدودیت context دست‌وپنجه نرم می‌کنند.

‏🔗 https://github.com/mksglu/context-mode
‏#frontend #ai #LLM

‏@BenFeed
‏Coop – Isolated VM Environments for Running Claude Code and Codex
‏محیط‌های VM ایزوله برای اجرای Claude Code و Codex

‏ابزار Coop از Trail of Bits یک محیط VM ایزوله فراهم می‌کند تا بتوانید Claude Code و Codex را با خیال راحت‌تر اجرا کنید.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: اجرای agent‌های کدنویس مثل Claude Code مستقیم روی سیستم، ریسک امنیتی جدی داره؛ این ابزار با ایزوله‌سازی در VM یک لایه‌ی محافظتی واقعی اضافه می‌کنه.
‏💡 نکته: هر چقدر هم به یک LLM اعتماد داشته باشید، sandbox کردنش در محیط‌های production یا development حرفه‌ای یک الزام امنیتیه، نه یک انتخاب.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که از AI coding agent‌ها در workflow روزانه‌شون استفاده می‌کنن و به امنیت اهمیت می‌دن.

‏🔗 https://github.com/trailofbits/coop
‏#ai #devops #LLM

‏@BenFeed
‏Jellyfin 12.0
‏انتشار Jellyfin 12.0

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۶/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: Jellyfin یکی از مهم‌ترین پروژه‌های open-source در حوزه‌ی media server است و هر نسخه‌ی major آن تغییرات قابل‌توجهی برای self-hoster‌ها به همراه دارد.
‏💡 نکته: وقتی یک پروژه‌ی community-driven به نسخه‌ی ۱۲ می‌رسد، یعنی بلوغ واقعی — نه فقط feature، بلکه پایداری و معماری بلندمدت.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌ها و self-hoster‌هایی که روی media server، streaming یا plugin‌های Jellyfin کار می‌کنند.

‏🔗 https://jellyfin.org/posts/jellyfin-release-12.0/
‏#backend #Jellyfin #opensource

‏@BenFeed
‏PostgreSQL 19 Interactive Tour
‏تور تعاملی PostgreSQL 19

‏این مقاله یک راهنمای تعاملی از قابلیت‌های جدید PostgreSQL 19 است — از property graph queries و REPACK گرفته تا plan advice و temporal updates — همراه با مثال‌های کوتاه SQL که می‌توانید مستقیم در مرورگر ویرایش و اجرا کنید.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: PostgreSQL 19 چند قابلیت بنیادی مثل graph query و temporal data را وارد می‌کند که تا حالا نیاز به extension یا workaround داشتند.
‏💡 نکته: فرمت تعاملی این مقاله یاد گرفتن این feature‌ها را خیلی سریع‌تر از مستنداتِ رسمی می‌کند.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌های backend و DBA‌هایی که با PostgreSQL کار می‌کنند.

‏🔗 https://victoriametrics.com/blog/postgres-19/index.html
‏#backend #PostgreSQL #database

‏@BenFeed
‏WeatherNext 3: Our most advanced global weather AI model
‏پیشرفته‌ترین model هوش مصنوعی آب‌وهوایی جهانی ما: WeatherNext 3

‏مدل WeatherNext 3 — پیشرفته‌ترین model هوش مصنوعی آب‌وهوایی جهانی Google — حالا در Search، Gemini، Maps، Google Maps Platform و Cloud در دسترس است.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: یکپارچه‌سازی یک model پیش‌بینی آب‌وهوا در این حجم از productها نشان می‌دهد AI در حال جایگزینی مدل‌های عددیِ سنتی در زیرساخت‌های واقعی است.
‏💡 نکته: دسترسی از طریق Google Maps Platform و Cloud یعنی توسعه‌دهنده‌ها می‌توانند این inference را مستقیم در application‌های خودشان استفاده کنند.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که روی location-based services، climate API یا محصولاتِ مبتنی بر داده‌های محیطی کار می‌کنند.

‏🔗 https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/introducing-weathernext-3/
‏#ai #LLM #backend

‏@BenFeed
‏Disconnect your LG television from the internet, now
‏همین الان تلویزیون LG خود را از اینترنت قطع کنید

‏داشتن Apple TV کافی نیست تا حریم خصوصی‌تان را در برابر تلویزیون LG حفظ کند. کابل Ethernet را بکشید و اطلاعات Wi-Fi را هم از حافظه‌ی دستگاه پاک کنید.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: تلویزیون‌های smart مستقل از set-top box شما داده جمع می‌کنند؛ این یعنی حتی اگر از Apple TV استفاده کنید، سخت‌افزار LG می‌تواند جداگانه privacy شما را نقض کند.
‏💡 نکته: راه‌حل نرم‌افزاری یا تنظیمات opt-out اغلب کافی نیست — قطع فیزیکی اینترنت تنها روش مطمئن است.
‏👥 برای کی: هر کسی که تلویزیون LG دارد و به privacy اهمیت می‌دهد، به‌خصوص توسعه‌دهنده‌هایی که با داده‌های کاربری سروکار دارند.

‏🔗 https://appleinsider.com/articles/26/09/07/disconnect-your-lg-television-from-the-internet-now
‏#privacy #security

‏@BenFeed
‏microsoft/markitdown
‏ابزار تبدیل فایل‌ها و اسناد آفیسی به Markdown از Microsoft

‏این ابزار Python برای تبدیل انواع فایل‌ها و اسناد Office به فرمت Markdown طراحی شده و می‌تواند ورودی‌های مختلف را برای pipeline‌های پردازش متن آماده کند.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: تبدیل اسناد به Markdown یکی از رایج‌ترین مراحل آماده‌سازی داده برای LLM‌هاست و داشتن یک ابزار رسمی از Microsoft این کار را استانداردتر می‌کند.
‏💡 نکته: وقتی pipeline شما باید اسناد Word، PDF یا Excel را به عنوان context به یک LLM بدهد، این library می‌تواند یک قدم کمتر نگران‌تان کند.
‏👥 برای کی: توسعه‌دهنده‌هایی که روی RAG، document processing یا automation کار می‌کنند.

‏🔗 https://github.com/microsoft/markitdown
‏#backend #LLM #python

‏@BenFeed
‏tech-leads-club/agent-skills
‏رجیستری مهارت برای agent‌های حرفه‌ای کدنویسی

‏این پروژه یک skill registry امن و اعتبارسنجی‌شده برای agent‌های هوش مصنوعی است که به شما اجازه می‌دهد ابزارهایی مثل Antigravity، Claude Code، Cursor و Copilot را با اطمینان کامل گسترش دهید.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: یکی از بزرگ‌ترین دردسرهای استفاده از coding agent‌ها اینه که هر کدوم ecosystem جداگانه‌ای دارن؛ یک registry مشترک می‌تونه این پراکندگی رو کم کنه.
‏💡 نکته: تمرکز روی «امنیت» و «اعتبارسنجی» نشون می‌ده این پروژه برای محیط‌های enterprise طراحی شده، نه فقط آزمایشگاه شخصی.
‏👥 برای کی: تیم‌هایی که با چند coding agent مختلف کار می‌کنن و دنبال یک لایه‌ی یکپارچه‌سازی هستن.

‏🔗 https://github.com/tech-leads-club/agent-skills
‏#frontend #ai #agent

‏@BenFeed
‏Anthropic boss Dario Amodei calls for AI development to slow down
‏مدیر Anthropic خواستار کند شدن توسعه‌ی هوش مصنوعی شد

‏نگرانی‌های فزاینده‌ای وجود دارد که model‌های هوش مصنوعی ممکن است به‌زودی قادر به ایجاد آسیب‌های جدی در سطح جهان باشند؛ این درخواست در همین بستر مطرح شده است.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: وقتی مدیرعامل یکی از پیشروترین شرکت‌های AI می‌گوید سرعت توسعه باید کم شود، این دیگر صرفاً نگرانیِ بیرونی نیست — این یک سیگنال جدی از داخلِ صنعت است.
‏💡 نکته: این موضع‌گیری می‌تواند بر مذاکرات قانون‌گذاری و سیاست‌گذاری درباره‌ی AI در سطح دولت‌ها تأثیر مستقیم بگذارد.
‏👥 برای کی: همه‌ی کسانی که روی AI کار می‌کنند و دغدغه‌ی governance و safety دارند.

‏🔗 https://www.bbc.com/news/articles/c14dpgm0rg4o
‏#ai #LLM

‏@BenFeed
‏Real-SWE: Benchmarking AI models on private, real-world, enterprise codebases
‏سنجش مدل‌های هوش مصنوعی روی codebase‌های واقعیِ سازمانی با Real-SWE

‏این benchmark مدل‌های frontier هوش مصنوعی را روی codebase‌های production واقعی — که با مجوز از شرکت‌های واقعی گرفته شده‌اند — می‌سنجد. هشت پیکربندی مختلف از مدل‌ها و harness‌ها، ده task، و مجموعاً ۶۴۰ rollout امتیازدهی‌شده.

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۸/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: اکثر benchmark‌های کدنویسی روی repo‌های عمومی و open-source تست می‌کنن که مدل‌ها احتمالاً دیده‌ان؛ اینجا codebase‌های private و سازمانی ملاکِ سنجش‌اند که خیلی به واقعیتِ کارِ روزانه نزدیک‌تره.
‏💡 نکته: وقتی داده‌ی آموزشی مدل با داده‌ی تست overlap نداشته باشه، تازه می‌فهمیم مدل واقعاً «فهمیده» یا فقط حفظ کرده.
‏👥 برای کی: تیم‌هایی که دارن مدل یا coding agent انتخاب می‌کنن برای استفاده در پروژه‌های enterprise.

‏🔗 https://withspecific.com/benchmarks/real-swe
‏#ai #benchmark #LLM

‏@BenFeed