این OpenAI یک ابزار امنیتی جدید معرفی کرده؛ البته معرفی رسمی نه

اسم این ابزار Codex Security CLIـه و برای پیدا کردن آسیب‌پذیری‌های امنیتی داخل Repositoryها طراحی شده.

ایده‌اش نسبتاً ساده‌ست:

🔹 مخزن رو بررسی می‌کنه

🔹 آسیب‌پذیری‌های احتمالی رو پیدا می‌کنه

🔹 نتایج رو تحلیل می‌کنه

🔹 در نهایت یک گزارش امنیتی ارائه می‌ده

این پروژه فعلاً در مرحله Preliminary Launch قرار داره و به‌صورت Open Source منتشر شده.

چیزی که برای من جالبه، ترکیب Coding Agent با Security Analysis؛ یعنی به‌جای اینکه فقط از AI برای نوشتن کد استفاده کنیم، ازش برای پیدا کردن مشکلات امنیتی داخل کدی که قبلاً نوشته شده هم استفاده کنیم.

اگر این مسیر درست پیش بره، می‌تونه برای Security Review و Code Auditing خیلی جالب باشه.

لینک : مخزن

#هوش_مصنوعی
#امنیت_سایبری
#امنیت_نرم_افزار
#برنامه_نویسی
#کدنویسی
#آسیب_پذیری

#AI
#CyberSecurity
#SoftwareSecurity
#Coding
#CodeSecurity
#AIEngineering
#Codex
#OpenAI

من نمی‌دونستم همچین چیزی لازم دارم واقعا میگم

یک AI Code Sandbox که در چند ثانیه یک Server آماده در اختیارت می‌ذاره؛ با OpenCode و Claude Code از قبل نصب‌شده.

بدون اینکه بخوای کلی تنظیمات انجام بدی، می‌تونی داخلش از مدل‌های رایگان و Scraperهای Apify استفاده کنی.

برای تست ایده‌ها و اجرای سریع پروژه‌های AI خیلی کاربردیه، مخصوصاً وقتی نمی‌خوای هر بار درگیر نصب و تنظیم Environment بشی.

ماهانه ۵ دلار اعتبار رایگان هم داره.

لینک : وبسایت

#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#کدنویسی
#ابزار_توسعه
#توسعه_نرم_افزار

#AI
#Programming
#Coding
#OpenCode
#ClaudeCode
#Apify
#AISandbox
#SoftwareDevelopment

خیلی‌ها از Programming می‌ترسن، ولی اگر بخوام صادق باشم، خود کدنویسی برای من بخش ساده‌ی ماجراست. بخش سخت‌تر، تمام زمانی‌ـه که صرف ساختن Logic توی ذهنت می‌کنی و فکر کردن به تمام حالت‌هایی که ممکنه یک راه‌حل در اون‌ها شکست بخوره.

بعضی روزها ساعت‌ها فقط می‌شینم و فکر می‌کنم. یه راه‌حل رو توی ذهنم می‌سازم، خرابش می‌کنم، دوباره از اول می‌چینمش و همین چرخه رو ادامه می‌دم تا به چیزی برسم که از نظر منطقی برام درست و قابل اتکا باشه.

جالب اینجاست که این مدل فکر کردن فقط توی کار به دردم نخورده. کم‌کم تبدیل شده به بخشی از نحوه تصمیم‌گیریم توی زندگی. اینکه قبل از تصمیم گرفتن، سناریوهای مختلف رو بررسی کنی، پیامدهاشون رو ببینی و سعی کنی به‌جای واکنش لحظه‌ای، منطقی‌ترین مسیر رو انتخاب کنی.

شاید برای همینه که همیشه Chess رو هم دوست داشتم. به نظرم Coding و Chess خیلی بیشتر از چیزی که در ظاهر به نظر میاد به هم شبیهن. توی هر دو، باید چند حرکت جلوتر رو ببینی، حالت‌های مختلف رو تصور کنی، اشتباهات احتمالی رو پیش‌بینی کنی و بدون عجله بهترین تصمیم ممکن رو پیدا کنی.

واقعاً نمی‌دونم اگر Programming و Chess وارد زندگی من نمی‌شدن، امروز چه شکلی فکر می‌کردم یا کجا بودم. ولی مطمئنم هر دو، بیشتر از اینکه فقط یک مهارت یا سرگرمی باشن، روی نحوه فکر کردنم تأثیر گذاشتن.

#Programming
#Coding
#Chess
#ProblemSolving
#CriticalThinking
#Logic
#SoftwareEngineering

صرفاً Prompt نوشتن و کپی کردن خروجی AI ازت Developer نمی‌سازه.

اگر کدی که AI برات نوشته رو نمی‌فهمی، نمی‌تونی Debug اش کنی، نمی‌دونی چرا این Architecture انتخاب شده و وقتی چیزی خراب می‌شه نمی‌فهمی مشکل از کجاست، در واقع بیشتر از اینکه Developer باشی، AI Babysitter هستی.

وایب کدینگ خودش مشکلی نداره. مشکل از جایی شروع می‌شه که فکر کنی استفاده از AI جای فهمیدن Programming رو گرفته.

#VibeCoding
#Programming
#SoftwareEngineering
#AI
#Developers
#Coding

واقعاً چرا هنوز توی خیلی از مصاحبه‌های Programming ازت می‌خوان Code رو از صفر و با دست بنویسی؟

وقتی قراره در دنیای واقعی از AI برای کدنویسی استفاده کنیم، شاید بهتر باشه مصاحبه‌ها هم از این مدل ارزیابی فاصله بگیرن.

به‌جای اینکه ببینیم کسی چقدر سریع می‌تونه چند خط Code رو بدون کمک بنویسه، بهتر نیست درباره Fundamentals سؤال بپرسیم؟ اینکه چرا یک تکنولوژی رو انتخاب می‌کنی، چطور یک مسئله رو تحلیل می‌کنی، چطور Architecture مناسب رو انتخاب می‌کنی، چطور یک Bug رو پیدا می‌کنی و چطور تشخیص می‌دی کدی که AI تولید کرده واقعاً درست و قابل استفاده هست یا نه.

در نهایت، AI می‌تونه Code رو بنویسه. چیزی که هنوز باید خود Developer بلد باشه، فهمیدن مسئله و تصمیم گرفتن درباره راه‌حل درستشه.

شاید وقتشه Technical Interview هم خودش رو با دنیای AI وفق بده.

#AI
#Programming
#Coding
#SoftwareEngineering
#TechnicalInterview
#Developers
#VibeCoding
#ArtificialIntelligence

همه فقط می‌گن از این‌ها استفاده کنین و دیگه دست به سیاه و سفید نزنین:

• Cursor
• GPT-6 Pro
• Claude Code

ولی هنوز می‌بینم بعضی‌ها روزی ۴ ساعت وقت می‌ذارن تا چیزهایی رو درست کنن که خود هوش مصنوعی خراب کرده.

پس واقعاً با AI سریع‌تر شدیم؟

یا فقط نوع دیباگ کردنمون عوض شده؟


#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#توسعه_نرم_افزار
#AI
#Coding
#ClaudeCode

آنتروپیک بالاخره افزایش موقت ۵۰٪ سهمیه هفتگی Claude Code رو متوقف کرد.

خیلی از توسعه‌دهنده‌ها از این تصمیم راضی نیستن...

بعضی‌ها حتی می‌گن به خاطر همین تغییر، دارن سراغ لغو پلن‌های 20x می‌رن.

وقتی کاربران حرفه‌ای برای کار روزمره‌شون به سهمیه بیشتری نیاز دارن،

هر تغییری در محدودیت مصرف می‌تونه مستقیماً روی تجربه‌شون تأثیر بذاره.

حالا باید دید Anthropic می‌تونه این نارضایتی رو مدیریت کنه...

یا این تصمیم در نهایت به ضرر خودش تموم می‌شه.

#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#ClaudeCode
#AI
#Coding
#Anthropic

براتون 250+ Python One-Liners برای تقویت Problem Solving آوردم.

واقعا One-Linerها فقط ترفندهای عجیب برای کوتاه‌تر کردن کد نیستن.

وقتی درست ازشون استفاده کنین، مجبور می‌شین مسئله رو بهتر بشکافین، الگوها رو سریع‌تر پیدا کنین و با قابلیت‌های خود Python آشناتر بشین.

این مجموعه با عنوان 250+ Killer Python One-Liners بیش از ۲۵۰ مثال کوتاه و کاربردی داره؛ از کار با String و List گرفته تا Date، Math، Validation و Random.

📌 موضوعاتش شامل:

• String و List manipulation

• کار با Arrayها
• Date & Time
• Math و Geometry
• Random Generatorها
• Validation برای Email، IP، URL و...
• Recursion
• Bitwise Operations
• Utility Functionهای کوچک

نکته جالب اینه که هدف صرفاً حفظ کردن One-Linerها نیست؛ ایده اصلی اینه که ببینین یک مسئله‌ی نسبتاً ساده رو چطور می‌شه با ابزارهای خود Python به شکل تمیز، کوتاه و Pythonic حل کرد.

البته کوتاه‌تر بودن همیشه به معنی بهتر بودن نیست؛ خوانایی همچنان مهم‌تره.

📚 برای تمرین Python و تقویت Problem Solving می‌تونه مجموعه جالبی باشه.

❤️ Share & Support

#Python
#Programming
#ProblemSolving
#PythonTips
#CyberSecurity
#Coding

و در نهایتGrok 4.7 وارد Devin شد!

مدل جدید xAI الان توی Devin Desktop و Devin CLI در دسترسه.

چیزی که جالبه اینه که توی تسک‌های سخت و چندماژوله‌ی بک‌اند، مخصوصاً با Java، Go و Ruby عملکرد خوبی نشون داده.

حتی برای حل مسئله فقط به کد اصلی اکتفا نمی‌کنه؛ میره سراغ سورس dependencyها و در نهایت با Integration Test بررسی می‌کنه که چیزی که ساخته واقعاً کار می‌کنه یا نه.

البته یه نکته هم هست؛ بعضی وقت‌ها بیشتر از چیزی که ازش خواسته شده تغییر می‌ده و Scope پروژه رو بزرگ‌تر می‌کنه.
در هر صورت، ترکیب Grok 4.7 + Devin برای کارهای جدی‌تر کدنویسی جالبه و ارزش تست کردن داره.


#AI
#Grok
#Devin
#Coding

هرچی جلوتر می‌ریم و بیشتر با Coding Agentها کار می‌کنیم، یه تغییر جالب بیشتر به چشمم میاد:

ما کم‌کم داریم به‌جای اینکه فقط با هم پیام رد و بدل کنیم، Context رد و بدل می‌کنیم.

این روزها خیلی وقت‌ها می‌بینم با همکارها Citationهای Agentها و فایل‌های Markdown به اشتراک می‌ذاریم؛ چیزی که حتی توی پادکستی که والرا مجریش بود هم بهش اشاره شد.

اولش شاید یه چیز ساده به نظر بیاد، ولی به‌نظرم پشتش یه تغییر مهم وجود داره.

مثلاً به‌جای اینکه توی Jira یه تیکت طولانی بنویسیم یا چندین پیام رد و بدل کنیم، می‌تونیم یه فایل MD داشته باشیم که داخلش مشخص باشه:

- مشکل دقیقاً چیه
- چه چیزی باید بررسی بشه
-خود Agent باید روی چه بخش‌هایی تمرکز کنه
- چه فایل‌ها یا منابعی مرتبط هستن
- چه محدودیت‌هایی وجود داره
- نتیجه یا خروجی مورد انتظار چیه

بعد هم کنارش فقط یه پیام کوتاه:

«این فایل Context مسئله‌ست، یه نگاه بنداز.»

به‌نظرم این می‌تونه کم‌کم تبدیل بشه به یکی از Good Practiceهای کار با Agentها.

همون‌طور که امروز انتظار داریم وقتی یه سؤال می‌پرسیم، به‌جای «سلام» و چند پیام رفت‌وبرگشتی، مستقیم و کامل مسئله رو توضیح بدیم؛ یا وقتی توی یک Ticket به منبعی اشاره می‌کنیم، لینک اون منبع رو بذاریم.

حتی Documentation پروژه هم داره به همین سمت می‌ره:

یه ساختار مرتب، Markdownهای قابل فهم، لینک‌ها، Index و Context کافی برای اینکه هم انسان و هم Agent سریع‌تر بفهمن با چی طرف هستن.

شاید در آینده، Context Engineering فقط برای Agentها نباشه؛ بخشی از فرهنگ همکاری تیم‌های نرم‌افزاری بشه.

پ.ن. به‌نظرم Markdown داره از «فرمت مستندسازی» کم‌کم به یکی از مهم‌ترین فرمت‌های ارتباطی بین انسان و Agent تبدیل می‌شه.


#Ai
#Coding