🔴 انقلاب جدید در گیت‌هاب: ادغام مستقیم Claude و Codex برای کدنویسی خودکار!

گیت‌هاب (GitHub) در یک حرکت بزرگ برای رقابت با ابزارهایی مثل Cursor، رسماً اعلام کرد که ایجنت‌های هوش مصنوعی Claude (از شرکت Anthropic) و Codex را مستقیماً به پلتفرم خود اضافه کرده است.

💡 چه اتفاقی افتاده؟

تا پیش از این، کوپایلت (Copilot) بیشتر متکی به مدل‌های GPT بود، اما حالا توسعه‌دهندگان می‌توانند از قدرت مدل‌های Claude 3.7 Sonnet و OpenAI Codex به عنوان «ایجنت» استفاده کنند.

این یعنی هوش مصنوعی دیگر فقط "پیشنهاد" نمی‌دهد، بلکه می‌تواند:

🔹 فایل‌ها را ویرایش کند

🔹 دستورات ترمینال را اجرا کند

🔹 باگ‌ها را به صورت خودکار رفع نماید

🔥 ویژگی‌های کلیدی این آپدیت:

⭐️ آزادی در انتخاب مدل: اگر طرفدار منطقِ Claude هستید یا سرعتِ Codex، حالا حق انتخاب دارید.

⭐️ درک عمیق‌تر از پروژه: این ایجنت‌ها می‌توانند کانتکست (Context) کامل پروژه شما را بفهمند و تغییرات پیچیده را اعمال کنند.

⭐️ جریان کاری روان: بدون نیاز به سوییچ کردن بین پنجره‌های مختلف، همه کارها داخل محیط گیت‌هاب انجام می‌شود.

🤔 چرا این مهم است؟

این تغییر نشان می‌دهد که گیت‌هاب نمی‌خواهد میدان را به IDEهای مبتنی بر هوش مصنوعی (مثل Cursor یا Windsurf) ببازد و قصد دارد همه چیز را در خانه خود نگه دارد.

📱لینک ویدیو :

https://youtu.be/GuTQDXKwdJQ?si=znwN0dljFmrEF615

#GitHub #AI #Claude #Copilot #Programming #TechNews

#گیت_هاب #هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #تکنولوژی #خبر


🎺برای یادگیری بیشتر و دریافت مطالب مفید در زمینه .NET و برنامه‌نویسی، به کانال ما بپیوندید!

📚💻 @dotnetcode 🖥

🎆 کوپایلت رو دیگه فقط تو VS Code حبس نکنید!

گیت‌هاب با معرفی GitHub Copilot SDK، بازی رو کلاً عوض کرد. حالا دیگه کوپایلت فقط یک افزونه تکمیل کد نیست؛ بلکه می‌تونید مغز متفکر اون رو بردارید و مستقیم توی اپلیکیشن‌های خودتون بذارید!

این یعنی چی؟ یعنی شما می‌تونید ابزارها و Agentهایی بسازید که دقیقاً با نیازهای شما و تیمتون هماهنگ باشن.
چرا این SDK یه انقلابه؟ 👇

✅ هوش مصنوعی اختصاصی: اپلیکیشن‌هایی بسازید که به دیتای شما (مثل ریپوزیتوری‌ها یا لاگ‌ها) دسترسی دارن و بر اساس اون‌ها تصمیم می‌گیرن.

✅ جریان‌های کاری ایجنتیک (Agentic Workflows): امکان ساخت ایجنت‌هایی که می‌تونن چندین مرحله رو طی کنن، ابزارهای مختلف رو صدا بزنن (Tool Calling) و کار رو تموم کنن.

✅ یک مثال واقعی: توی دمو، اپلیکیشنی به اسم "Flight School" ساخته شده که پروفایل گیت‌هاب شما رو تحلیل می‌کنه و دقیقاً بر اساس مهارت‌ها و پروژه‌هاتون، بهتون تمرین کدنویسی میده و حتی جواب‌هاتون رو صحیح می‌کنه!

✅ فراتر از چت: دیگه فقط با متن سر و کار ندارید؛ می‌تونید با دسکتاپ تعامل کنید، فایل بسازید یا کارهای پیچیده رو خودکار انجام بدید.

💡 خلاصه: قدرت مدل‌های زبانی گیت‌هاب + دیتای اختصاصی شما = بی‌نهایت امکان جدید.
همین الان ویدیو رو ببین و اولین ایده ساخت ایجنتت رو استارت بزن! 👨‍💻👩‍💻

📱 مشاهده دمو:

https://youtu.be/ct_Ymw9RexM?si=SQgan8rBElWHns-g

#GitHubCopilot #AI #DevTools #Programming #ArtificialIntelligence


🎺برای یادگیری بیشتر و دریافت مطالب مفید در زمینه .NET و برنامه‌نویسی، به کانال ما بپیوندید!

📚💻 @dotnetcode 🖥

👩‍💻 هنوز داری با کوئری‌های سنگین دیتابیس رو زیر بار میبری؟

وقتی صحبت از پرفورمنس در PostgreSQL میشه، خیلی‌ها سریع میرن سراغ ایندکس‌گذاری. اما گاهی مشکل ایندکس نیست؛ مشکل اینه که داری یه محاسبات سنگین رو بارها و بارها تکرار می‌کنی!

اینجاست که Materialized View (MatView) وارد بازی میشه. برخلاف View معمولی که فقط یه "پنجره" به دیتاست، MatView نتیجه رو واقعاً روی دیسک ذخیره (Cache) می‌کنه.
اما سوال اصلی اینه: کی باید ازش استفاده کنیم و کی فرار کنیم؟ 🤔

✅ کجا معجزه می‌کنه؟ (Use Cases)
* داشبورد‌های مدیریتی: مدیرها معمولاً آمار لحظه‌ای نمی‌خوان؛ آمار ۵ دقیقه پیش هم راضی‌شون می‌کنه.

* کوئری‌های تحلیلی سنگین: وقتی چند تا Join و Aggregation وحشتناک داری که هر بار اجراش چند ثانیه طول میکشه.

* آرشیو دیتا: وقتی دیتای قدیمی تغییر نمی‌کنه و فقط برای گزارش‌گیری لازمش داری.

❌ کجا نباید سمتش بری؟ (Red Flags)
* دیتای ۱۰۰٪ ریل‌تایم: اگه کاربر باید تغییر رو در میلی‌ثانیه ببینه، MatView گزینه غلطیه (چون تا Refresh نشه، دیتا قدیمیه).

* نرخ تغییرات بالا: اگه دیتای اصلی مدام در حال آپدیته، هزینه Refresh کردن MatView ممکنه بیشتر از سودش بشه.

💡 نکته حرفه‌ای (Pro Tip):

موقع آپدیت کردن ویو، دیتابیس ممکنه قفل بشه! برای اینکه سرویس نخوابه، حتماً از دستور زیر استفاده کن تا همزمان با خوندن، بتونی آپدیتش کنی:

REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY

👇 همین الان چک کن:

یه نگاه به لیست Slow Queryهای پروژه‌ت بنداز. اگه کوئری تکراری و سنگین داری، شاید وقتشه "متریالایزش" کنی!

🔗 https://stormatics.tech/blogs/postgresql-materialized-views-when-caching-your-query-results-makes-sense

#PostgreSQL #Database #Performance #Backend #SQL

🎺برای یادگیری بیشتر و دریافت مطالب مفید در زمینه .NET و برنامه‌نویسی، به کانال ما بپیوندید!

📚💻 @dotnetcode 🖥

👩‍💻 پستگرس رو ۲.۵ برابر سریع‌تر کن!

تصور کن مغز متفکر دیتابیست (Parser) رو بدی دست هوش مصنوعی و خروجی بگیری که از نسخه اصلی هم سریع‌تر و بهینه‌تر باشه. دقیقاً همین اتفاق افتاده!

تیم Multigres با یک حرکت مهندسی جذاب و کمک گرفتن از Claude Code، تونستن پارسر PostgreSQL رو بازنویسی کنن و به نتایج شگفت‌انگیزی برسن. این فقط یک آپدیت ساده نیست؛ قدرت‌نمایی ترکیب مهندسی نرم‌افزار با AI در لایه‌های عمیق زیرساختیه.

نکات کلیدی این شاهکار فنی: 👇

✅ افزایش سرعت چشمگیر: دستیابی به سرعت ۲.۵ برابری در پردازش کوئری‌ها نسبت به پارسر استاندارد.

✅ مهندسی با طعم AI: استفاده از هوش مصنوعی برای درک و بهینه‌سازی پیچیدگی‌های سطح پایین (Low-level).

✅ کارایی بالاتر: کاهش سربار سیستم و مدیریت بهتر منابع هنگام اجرای کوئری‌های سنگین.

این یعنی هوش مصنوعی دیگه فقط برای تولید متن و عکس نیست؛ داره وارد قلب تپنده سیستم‌ها میشه!


🔗
https://multigres.com/blog/ai-parser-engineering

#PostgreSQL #Database #AI #TechNews #برنامه_نویسی

🎺برای یادگیری بیشتر و دریافت مطالب مفید در زمینه .NET و برنامه‌نویسی، به کانال ما بپیوندید!

📚💻 @dotnetcode 🖥