طبق گفته‌های ایلان ماسک:
زبان‌های برنامه‌نویسی تا پایان سال ۲۰۲۶ ممکن است عملاً بی‌استفاده شوند.
زبان‌های برنامه‌نویسی در اصل به‌عنوان یک «پل» بین انسان و ماشین ساخته شدند. اما اگر ماشین بتواند بدون انسان کار کند، تصمیم بگیرد و خودش را بهبود دهد، دیگر نیازی به این پل نخواهد بود.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) همین حالا هم در حال نوشتن و بهینه‌سازی کد در سطحی هستند که انسان فقط نظاره‌گر شده است.

شاید آینده‌ای در راه باشد که در آن، ماشین با زبان خودش پیش برود — و انسان از چرخه‌ی اجرا کنار گذاشته شود.
@DevYara

الان یکی از سوال‌هایی که به مصاحبه برنامه‌نویس‌ها اضافه شده، میزان آشنایی و نحوه استفاده‌شون از هوش مصنوعیه.

اینکه از چه روش‌های AI Coding استفاده می‌کنن و با کدوم مدل‌ها کار کردن، از این به بعد نقش مهمی توی ارزیابی‌شون داره.
@DevYara

چهلم فرزندان ایران و جان‌فداهای میهن

ما همه درد از دست دادن نه یک هم‌وطن، که خواهران و برادران‌مان را چشیده‌ایم. تسلیت به وطنم، ایران. 🖤

قسم به خون یاران، ایستاده‌ایم تا پایان.

همانطور که در تلگرام آزمایشی برای iOS می‌بینید، در بروزرسانی بعدی برای تلگرام، قابلیت محدود کردن کپی/فوروارد/ذخیره/اسکرین‌شات در گفتگو با هر مخاطب دلخواه برای شما قابل تنظیم است 👏🏽
@DevYara

هوش مصنوعی و مهارت‌های کلیدی در مصاحبه‌های برنامه‌نویسی – فرانت اند

امروزه در مصاحبه‌های فنی، آشنایی با AI فقط یک مزیت نیست؛ به یک استاندارد تبدیل شده است. شرکت‌ها بررسی می‌کنند که شما چقدر حرفه‌ای و مستمر از ابزارهایی مثل ChatGPT، Claude و ... در روند توسعه روزانه استفاده می‌کنید و آیا این استفاده باعث افزایش کیفیت شده یا صرفاً وابستگی ایجاد کرده است.

در بخش فرانت‌اند، توانایی نوشتن پرامپت‌های دقیق و هدفمند اهمیت زیادی دارد. از شما انتظار می‌رود بتوانید با کمک AI کامپوننت تولید کنید، کد را ریفکتور کنید، Performance را بهینه کنید و تست بسازید. همچنین استفاده از AI برای تحلیل Performance و Web Vitals، بهبود Accessibility و کاهش Technical Debt یک امتیاز جدی محسوب می‌شود.

اما مهم‌تر از همه این است که بتوانید خروجی AI را تحلیل کنید، خطاها را تشخیص دهید و نقش Human-in-the-Loop را به‌درستی ایفا کنید.
@DevYara

هوش مصنوعی و مهارت‌های کلیدی در مصاحبه‌های برنامه‌نویسی – بک اند

در بک‌اند تمرکز بیشتر روی معماری و پایداری سیستم است. توانایی طراحی API با کمک AI، بهینه‌سازی Queryها، طراحی Async Workflow و انجام Refactor ساختاری از موارد مهم هستند. علاوه بر این، استفاده از AI برای Debugging، Performance Tuning، تحلیل لاگ‌ها و Root Cause Analysis نشان می‌دهد که شما ابزار را عمیق و مهندسی‌شده به کار می‌گیرید.

شرکت‌ها بررسی می‌کنند که آیا می‌توانید خروجی خام AI را به یک خروجی Production-Ready تبدیل کنید یا خیر. ابزارهایی مثل ChatGPT، Claude و ... در این مسیر می‌توانند کمک کنند، اما آنچه واقعاً ارزیابی می‌شود، میزان درک، کنترل و قدرت تصمیم‌گیری شما در کنار AI است. توسعه‌دهنده حرفه‌ای کسی است که AI را به عنوان یک ابزار تقویت‌کننده مهارت استفاده می‌کند، نه جایگزین تفکر مهندسی.
@DevYara

یوهان هاری می‌گوید:
«بی‌حوصلگی چیز بدی نیست. خلاقیت دقیقاً از دل بی‌حوصلگی به‌وجود می‌آید. به گوشی‌تان نچسبید، کمی بی‌حوصله شوید؛ آن‌وقت مغز شروع به کار می‌کند.»
@DevYara

حذف زمان‌های مرده؛ شتاب به قدم بعدی
بخش زیادی از عمر ما در «زمان‌های مرده» بین کارها از بین می‌رود؛ فاصله‌های کوتاه اما تکرارشونده که بی‌صدا تبدیل به ساعت می‌شوند. پروژه را بستی؟ چند دقیقه اینستاگرام. بیلد طول کشید؟ کمی اسکرول در تلگرام. یک باگ حل شد؟ ده دقیقه یوتیوب. و ناگهان زمان از دست رفته است.

این‌ها «نشت‌های زمان» هستند؛ وقفه‌های ظاهراً بی‌اهمیت که در طول روز روی هم جمع می‌شوند و تمرکز را می‌خورند. همین مکث‌های ریز ریتم کاری را به‌هم می‌زنند و زمینه‌ی اهمال‌کاری را فراهم می‌کنند؛ جایی که ذهن از حالت عمیق خارج می‌شود و به محرک‌های سطحی پناه می‌برد.

راه‌حل پیچیده نیست؛ مسئله «سرعت انتقال» بین کارهاست. فاصله‌ی پایان یک فعالیت تا شروع فعالیت بعدی باید به حداقل برسد. حرکت پیوسته، بدون مکث‌های بی‌هدف. استراحت هم باید آگاهانه، زمان‌بندی‌شده و از پیش تعریف‌شده باشد.

اگر تعلل بین کارها حذف شود، روزانه چند ساعت زمان خالص آزاد می‌شود. ذهن یا باید درگیر حل مسئله باشد یا در حال تفکر عمیق؛ وضعیت معلق بیشترین اتلاف انرژی را ایجاد می‌کند.
@DevYara