یه عکس پروفایل بد، داره موقعیت‌ها و کانکشن‌های لینکدینت رو می‌سوزونه!

اینجا بهت می‌گم چطور توی ۳۰ ثانیه و کاملاً رایگان درستش کنی
عکس پروفایل، اولین چیزیه که آدم‌ها توی لینکدین ازت می‌بینن؛ حتی قبل از هدلاینت، قبل از محتوات و قبل از اینکه تصمیم بگیرن فالوت کنن یا نه.
اما هنوز خیلی از متخصص‌ها دارن از یه عکس کراپ‌شده و بی‌کیفیتِ مسافرتی مربوط به سال ۲۰۱۹ استفاده می‌کنن!
من خیلی وقته که دیگه سراغ عکاس‌ها نمیرم. الآن با همین یک پرامپت، هر سلفی معمولی رو به یه عکس پرسنلی و استودیویی فوق‌العاده تبدیل می‌کنم.
کافیه سلفی خودت رو توی یکی از مدل‌های تصویرساز هوش مصنوعی (مثل چت‌جی‌پتی، جمینای یا میدجرنی) آپلود کنی و این پرامپت رو براش بفرستی

"A professional, high-resolution, profile photo, maintaining the exact facial structure, identity, and key features of the person in the input image. The subject is framed from the chest up, with ample headroom and negative space above their head, ensuring the top of their head is not cropped. The person looks directly at the camera, and the subject's body is also directly facing the camera. They are styled for a professional photo studio shoot, wearing a smart casual blazer. The background is a solid '#141414' neutral studio. Shot from a high angle with bright and airy soft, diffused studio lighting, gently illuminating the face and creating a subtle catchlight in the eyes, conveying a sense of clarity. Captured on an 85mm f/1.8 lens with a shallow depth of field, exquisite focus on the eyes, and beautiful, soft bokeh. Observe crisp detail on the fabric texture of the blazer, individual strands of hair, and natural, realistic skin texture. The atmosphere exudes confidence, professionalism, and approachability. Clean and bright cinematic color grading with subtle warmth and balanced tones, ensuring a polished and contemporary feel."

چرا بیشتر عکس‌های پروفایلی که با هوش مصنوعی ساخته می‌شن مصنوعی‌ان؟ چون کلاً چهره رو تغییر میدن و شبیه یه آدم غریبه می‌شی!
اما این پرامپت به خاطر این یک خط جادویی دقیقاً خودت رو تحویل میده:
maintaining the exact facial structure, identity, and key features
یعنی ساختار دقیق صورت، هویت و ویژگی‌های کلیدی فرد رو حفظ کن.
نکته: می‌تونی رنگ کت یا پس‌زمینه کد رنگی داخل پرامپت رو بر اساس رنگ برند شخصی خودت تغییر بدی.
به همین سادگی؛ یه عکس پروفایل توی ۳۰ ثانیه و کاملاً رایگان!

شرکت‌ها فکر می‌کنند کار حضوری در دفتر یعنی کار کردن واقعی.
و فکر می‌کنند کار در خانه یعنی به‌زور کار کردن.
اما بیایید ببینیم یک روز کاری در دفتر واقعاً چه شکلی است:

← مسیر رفت‌وآمد (دو بار در روز)
← جمله‌ی معروف: یک ثانیه وقت داری؟
← قهوه اول
← ناهار
← قهوه دوم
← و بعد... شاید کمی کار واقعی!

بیایید با خودمان صادق باشیم.
دورکاری به معنی لم دادن روی مبل و وقت تلف کردن نیست.
دورکاری یعنی ساعت‌های متمرکز، وقفه کمتر و خروجی واضح‌تر.
در خانه، جایی برای پنهان شدن وجود ندارد:

← خبری از تظاهر به شلوغ بودن نیست.
← خبری از صرفاً گرم کردن صندلی نیست.
← کسی یک تقویم پر از جلسه را با پیشرفت کار اشتباه نمی‌گیرد.

در خانه، تنها چیزی که حساب می‌شود این است که واقعاً چه کاری را به سرانجام رسانده‌ای.
دورکاری دقیقاً این موارد را تشویق می‌کند و پاداش می‌دهد:

- خروجیِ کار، مهم‌تر از ظاهرِ کار
- کاری که انجام شده، ارزشش بیشتر از این است که چه کسی تا دیرتر در دفتر مانده.

- تمرکز عمیق (Deep Focus)
- بازه‌های زمانی طولانی‌تر برای کار عمیق و قطعی، بدون مزاحمت‌های مداوم.

- پس گرفتن زمان
- حذف شدن مسیر رفت‌وآمد یعنی انرژی بیشتر برای خودِ کار.

- استقلال و پختگی
- تزریق حس اعتماد به جای مدیریت ذره‌بینی (Micromanagement).

- اولویت‌های شفاف‌تر
- اگر کاری واقعاً اهمیت نداشته باشد، جایی در برنامه پیدا نمی‌کند.

هیچ‌کدام از این حرف‌ها به معنی ضدیت با کار حضوری نیست.
دفترهای کار برای کارهای تیمی، Onboarding و گرفتن انرژی اجتماعی فوق‌العاده هستند.
اما بیایید این افسانه را کنار بگذاریم:
صرفاً نشستن در یک ساختمان، به معنی سخت‌کوش‌تر بودن شما نیست.

شما بهترین کارایی‌تان را کجا دارید؟ خانه یا دفتر کار؟

یک کسب‌وکار تک‌نفره قبلاً به این معنی بود که باید بین آزادی یا درآمد بالا یکی رو انتخاب کنی. اما توی سال ۲۰۲۶، می‌تونی هر دو رو با هم داشته باشی!

الآن ابزارها ارزان‌تر شدن، مخاطب‌ها بیشتر شدن و یک آدم متمرکز می‌تونه کاری رو انجام بده که قبلاً به یه تیم ۱۰ نفره نیاز داشت.

خیلی از آدم‌ها توانایی انجامش رو دارن، اما شروع کردن همیشه سخت‌ترین بخشه؛ چون چیزی که کم دارن، یک سیستم واضح و قدم‌به‌قدم برای اجراست.

این سیستم ۸ مرحله‌ای دقیقاً همون چیزیه که نیاز داری:

1️⃣ حل کردن چالش‌های خودت (Solve Your Own Pain)
راحت‌ترین کسب‌وکاری که می‌تونی بسازی، حول محور مشکلیه که خودت واقعاً باهاش درگیری. راه حلی رو پیدا کن که خودت حاضر بودی براش پول پرداخت کنی.

2️⃣ اعتبارسنجی قبل از ساخت (Validate Before Building)
قبل از اینکه زمان و هزینه‌ات رو پای یک ایده بسوزونی، با ۱۰ نفر که همین مشکل رو دارن صحبت کن. بپرس تا حالا چه راه‌هایی رو امتحان کردن و آیا حاضرن برای حلش پول بدن؟
بسیاری از افراد این مرحله رو فاکتور می‌گیرن و ۳ ماه تمام در مسیر اشتباه کد می‌زنن یا محصول می‌سازن!

3️⃣ ساخت برند شخصی (Build Your Personal Brand)
حضور آنلاینت، برگ برنده توئه. باعث میشه آدم‌ها قبل از اینکه حتی باهاشون هم‌کلام بشی، حسی از شناخت و اعتماد بهت داشته باشن. روی یک موضوع مسلط تمرکز کن، از چالش‌های خریداران بنویس و با داستان‌های شخصی و نمونه‌کارها ثابت کن که بلدی کمکشون کنی.

4️⃣ طراحی نردبان پیشنهادها (Build An Offer Ladder)
اولین محصولت می‌تونه یه ابزار جذب رایگان (Lead Magnet) باشه که یک مشکل کوچیک ولی دردناک رو سریع حل می‌کنه. یک چک‌لیست یا تمپلیت که ۱ ساعت در زمان مخاطب صرفه‌جویی کنه، ارزشش خیلی بیشتر از یک ایبوک ۴۰ صفحه‌ایه که هیچ‌کس تمومش نمی‌کنه!

5️⃣ استفاده هوشمندانه از هوش مصنوعی (Use AI Wisely)
از AI برای پیش‌نویس کردن، تحقیق و سازماندهی کارهات استفاده کن، نه برای تصمیم‌گیری در مورد اینکه چی بسازی یا به کی بفروشی! استراتژی باید کاملاً از سمت خودت باشه، اما در بخش اجرا هوش مصنوعی می‌تونه سرعتت رو ۱۰ برابر کنه.

6️⃣ عرضه ساده‌ترین نسخه ممکن (Ship The Simplest Version)
نسخه اول محصولت فقط یک وظیفه داره: ثابت کنه آدم‌ها اون‌قدر بهش نیاز دارن که براش پول پرداخت کنن. با یه چیز ساده مثل یک مینی‌کورس ایمیلی یا چک‌لیست شروع کن، قبل از اینکه بری سراغ ساختارهای پیچیده و هزینه‌بر.

7️⃣ راحت کردن فرآیند خرید (Make Buying Easier)
آدم‌ها زمانی خرید می‌کنن که نتیجه کار براشون واضح، سریع و کم‌ریسک باشه. جمله جذب اولین مشتری در هفته اول خیلی بیشتر از عبارت مبهم کسب‌وکارت رو رشد بده می‌فروشه.

8️⃣ نه گفتن‌های مکرر (Say No Often)
یک کسب‌وکار تک‌نفره فقط زمانی زنده می‌مونه که اون یک نفر، تمرکز دیوانه‌واری روی هدف اصلیش داشته باشه. هر بله به کارهای متفرقه، یعنی یک نه بزرگ به کاری که واقعاً داره برات درآمد میاره!

یک کسب‌وکار تک‌نفره با تمرکز زنده می‌مونه و با عدم تمرکز می‌میره. کارهای کمتری انجام بده، اما در یک بازه زمانی طولانی‌تر جدی‌تر روشون وقت بذار.

بالاخره راهنمای جامع و عملی استفاده از Claude Code مستند شد!


این مخزن گیت‌هاب (claude-code-best-practice) همین حالا ۵۸ هزار استار گرفته است. خلاصه نکات کلیدی بوریس چرنی و تیمش:

استراتژی‌های کلیدی در توسعه:
← همیشه از Plan Mode با قابلیت Verify استفاده کنید.
← برای توسعه موازی ویژگی‌ها، Git Worktrees را به کار بگیرید.
← کانتکست تازه در مرحله Code Review، باگ‌هایی را شکار می‌کند که ایجنت اصلی ندیده بود.
← فایل CLAUDE.md را بهینه‌سازی کنید؛ طوری که برای هر فایل زیر ۲۰۰ خط کد هدف‌گذاری شود.
← برای کارایی بهتر، ساب-ایجنت‌های اختصاصی با مهارت مشخص بسازید، نه یک مهندس عمومی.
← مراقب Context Rot حول ۳۰۰ الی ۴۰۰ هزار توکن باشید؛ سشن‌ها را طولانی نکنید.
← با دستور rewind/ کانتکست را به قبل از تلاش ناموفق برگردانید تا فضای پیام آلوده نشود.
← از دستور loop/ و schedule/ برای زمان‌بندی کارهای تکرارپذیر حتی در حالت خاموش بودن سیستم استفاده کنید.
← در هر Skill بخش Gotchas بسازید و خطاهای کلود را به مرور به آن اضافه کنید.

جریان‌های کاری (Workflows) محبوب جامعه کاربری:
1️⃣ ابزار Superpowers (با ۲۳۴K استار): طوفان فکری ← ساخت Git Worktrees ← توسعه با ساب‌ایجنت ← تست‌محور (TDD)
2️⃣ ابزار Everything Claude Code (با ۲۱۹K استار): برنامه‌ریزی (ecc:plan/) ← تست /tdd ← بررسی /code-review ← اسکن امنیتی ← مرج
3️⃣ ابزار Matt Pocock Skills (با ۱۳۸K استار): بررسی داکیومنت /grill-with-docs ← ساخت PRD ← اولویت‌بندی ← تست TDD ← تحویل
4️⃣ ابزار Spec Kit (با ۱۱۴K استار): تعیین مشخصات ← شفاف‌سازی ← برنامه‌ریزی ← وظایف ← پیاده‌سازی ← تحلیل
5️⃣ ابزار gstack (با ۱۱۲K استار): بررسی‌های فنی و دیزاین ← تعیین Spec ← مرحله QA ← لانچ پروژه

پاسخ به سوالات کلیدی توسعه با AI:
دقیقاً چه چیزهایی باید داخل فایل CLAUDE.md قرار بگیرد و چه چیزهایی حذف شود؟
چه زمانی باید از دستور (Command) در برابر ایجنت (Agent) یا مهارت (Skill) استفاده کنیم؟
چرا کلود برخی دستورات فایل CLAUDE.md را نادیده می‌گیرد، حتی اگر با حروف بزرگ نوشته باشید MUST؟

عادت‌های روزانه:
← آپدیت روزانه Claude Code و مطالعه Changelog آن.
← دنبال کردن ساب‌ردیت‌های r/ClaudeAI و r/ClaudeCode.


لینک ریپازیتوری گیت‌هاب این پروژه را در کامنت اول قرار داده‌ام.

کد زدن حسی و پرامپتی (Vibe Coding) بدون داشتن دیدگاه محصولی، دقیقاً مثل این است که بدون نقشه، فقط قطعات مختلف را به یک ماشین پیچ و مهره کنید!

این روش برای رسیدن به اولین نسخه‌ی دمو و در حال کار MVP فوق‌العاده است. اما بعد از اینکه دمو کار کرد، قدم بعدی اضافه کردن امکانات بیشتر نیست.
قدم بعدی این است که محصول را از حالت شکنندگی خارج کنید:

← مسیر اصلی کاربر Core User Path را دقیق تعریف کنید.
← جریان داده‌ها Data Flow را پاک‌سازی و مرتب کنید.
← لایه‌های ساختاریِ اضافی را حذف کنید.
← قابلیت‌هایی که فقط توی پرامپت منطقی به نظر می‌رسیدند را دیلیت کنید!
← بخش‌های شلوغ، کثیف و سرهم‌بندی‌شده‌ی کد را بازنویسی کنید.
← وضعیت‌های خالی Empty States، خطاها و Edge Caseها را مدیریت کنید.
← مسیرهای خوش‌شانسی Lucky Paths را به یک مسیر محصولیِ قابل اعتماد و پایدار تبدیل کنید.

دقیقاً از همین‌جاست که کار واقعی و مهندسی‌شده شروع می‌شود.

گوگل دوره رایگان ایجنت های هوش مصنوعی را منتشر کرد!


دوره‌ای فوق‌العاده کاربردی که ارزشش از بوت‌کمپ‌های چند هزار دلاری بیشتر است و مباحثی مثل وایت‌پپرها، نمونه کدهای آماده، پروژه‌های عملی، پروتکل MCP، سیستم‌های حافظه و دیپلوی را پوشش می‌دهد.

بسیاری از افراد فکر می‌کنند ایجنت‌ها فقط چند پرامپت ساده هستند؛ اما ایجنت‌های واقعی، سیستم‌های مهندسی‌شده هستند. این دوره کل این Stack را آموزش می‌دهد:

برنامه ۵ روزه دوره به همراه لینک‌های دسترسی و توتوریال‌های عملی:

🔹 روز ۱: آشنایی با ایجنت‌ها (برنامه‌ریزی، استدلال و اقدام خودکار)
لینک دوره: https://lnkd.in/dfQcgXjS
آموزش ساخت ۱: https://lnkd.in/eTJ5Tb-5
آموزش ساخت ۲: https://lnkd.in/e_6-p_7b

🔹 روز ۲: ابزارها و پروتکل MCP (اتصال به APIها و سیستم‌های خارجی)
لینک دوره: https://lnkd.in/dn6u6prB
آموزش ساخت ۱: https://lnkd.in/ey9ss5yz
آموزش ساخت ۲: https://lnkd.in/eSiE2TZK

🔹 روز ۳: مهندسی کانتکست و حافظه (یادگیری و حفظ کانتکست بلندمدت)
لینک دوره: https://lnkd.in/ddB-uFtm
آموزش ساخت ۱: https://lnkd.in/eWdBKnXy
آموزش ساخت ۲: https://lnkd.in/eKct9uxh

🔹 روز ۴: ارزیابی و مانیتورینگ (دیباگ، ردیابی خطاها و افزایش پایداری)
لینک دوره: https://lnkd.in/dw3aQXB6
آموزش ساخت ۱: https://lnkd.in/eBiP85JG
آموزش ساخت ۲: https://lnkd.in/edC7qCBN

🔹 روز ۵: دیپلوی و ورود به پروداکشن (Vertex AI، جریان‌های چند ایجنتی و اسکیل کردن)
لینک دوره: https://lnkd.in/dBa_c8gj
آموزش ساخت ۱: https://lnkd.in/e4w2NEgh
آموزش ساخت ۲: https://lnkd.in/evCj_uu2

۱۲ ریپازیتوری گیت‌هاب که هر توسعه‌دهنده هوش مصنوعی باید بشناسد


تسلط روی این ابزارها، مرز بین صرفاً مطالعه درباره هوش مصنوعی و ساختن واقعی با آن را مشخص می‌کند:

ء1️⃣ OpenClaw: ایجنت هوش مصنوعی و داده‌هایتان را روی دستگاه خود نگه دارید؛ بدون وابستگی به کلود یا افشای اطلاعات حساس.
ء2️⃣ n8n: اتومیشن و اتصالات بین صدها اپلیکیشن را بدون کدنویسی بسازید و ساعت‌ها وقت تلف‌شده را پس بگیرید.
ء3️⃣ Ollama: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را روی سخت‌افزار خودتان اجرا، تست و به صورت کاملاً آفلاین توسعه دهید.
ء4️⃣ Langflow: ایجنت‌های هوش مصنوعی را در یک محیط بصری (Drag & Drop) و بدون نوشتن حتی یک خط کد پیاده‌سازی کنید.
ء5️⃣ Dify: یک اپلیکیشن کامل AI را از مدیریت پرامپت و API تا دیپلوی، به صورت یکپارچه روی یک پلتفرم لانچ کنید.
ء6️⃣ LangChain: از فریم‌ورکی استفاده کنید که بخش بزرگی از ایجنت‌های پروداکشن دنیا را هدایت می‌کند و از دوباره‌کاری در زیرساخت جلو بگیرید.
ء7️⃣ Open WebUI: یک اینترفیس کاملاً شبیه به ChatGPT را به صورت کاملاً آفلاین و تحت کنترل خودتان اجرا کنید.
ء8️⃣ DeepSeek-V3: به مدل متن‌باز (Open-Weight) دسترسی داشته باشید که می‌توانید آن را بازرسی، فاین‌تیون و روی سرور خود دیپلوی کنید.
ء9️⃣ Gemini CLI: مستقیماً از داخل ترمینال با جمینای کار کنید؛ بدون نیاز به مرورگر و خروج از محیط توسعه.
ء🔟 RAGFlow: سیستم‌های AI خود را در مقیاس انترپرایز روی داکیومنت‌های سازمانی سوار کنید تا بر اساس داده‌های واقعی شرکت پاسخ دهند.
ء1️⃣1️⃣ Claude Code: با ایجنتی کار کنید که کل بیس‌کد شما را می‌فهمد تا باگ‌ها را سریع‌تر رفع کند و فیچرهای جدید بسازد.
ء1️⃣2️⃣ CrewAI: تیمی از ایجنت‌های هوش مصنوعی بسازید که با هم همکاری می‌کنند و کارهای پیچیده را بین خود تقسیم می‌کنند.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) دقیقاً کجای تصویر بزرگ هوش مصنوعی قرار می‌گیرند؟


هر لایه از هوش مصنوعی زمانی به وجود آمد که لایه قبلی آن به بن‌بست یا محدودیت رسید. روند تکامل به این شکل است:
← یادگیری ماشین (ML) به شبکه‌های عصبی نیاز داشت تا بتواند ورودی‌های بدون ساختار را پردازش کند.
← شبکه‌های عصبی به یادگیری عمیق (Deep Learning) نیاز داشتند تا وابستگی‌های طولانی‌مدت را مدل‌سازی کنند.
← یادگیری عمیق به ترنسفورمرها (Transformers) نیاز داشت تا زبان را در مقیاس بزرگ قابل استفاده کند.

این دقیقاً همان لایه‌ای است که LLMها اشغال کرده‌اند: زبان؛ آن‌قدر روان که بتواند مفاهیم و ایده‌ها را منتقل کند.

🤖 هوش مصنوعی ایجنتی (Agentic AI) که یک لایه بالاتر قرار دارد، تنها به این دلیل کار می‌کند که اول LLMها مسئله زبان را حل کردند. سیستم‌های حافظه، برنامه‌ریزی و استفاده از ابزارها، همگی به مدلی وابسته‌اند که از قبل بلد است با کلمات بنویسد و استدلال کند.

🥴 اما همین روانیِ کلام، باعث شده خروجی‌های متنی AI بسیار یکنواخت و شبیه به هم به نظر برسند. صرفاً تولید کلمات تضمین نمی‌کند که لحن متن شبیه به شما باشد!
تفاوت اصلی زمانی ایجاد می‌شود که هوش مصنوعی را به جای دستورالعمل‌های خشک، بر اساس نمونه‌های نوشتاریِ خودتان آموزش دهید.

💡 شما هم وقتی یک متن توسط هوش مصنوعی نوشته شده باشد متوجه می‌شوید؟ از کجا؟

اگر می‌خواهید از ۹۹ درصد مهندسان نرم‌افزار جلوتر بیفتید، این ۲۰ مفهوم کلیدی در طراحی و توسعه API را عمیقاً یاد بگیرید:

ء1️⃣ Endpoint
ء2️⃣ HTTP Methods (GET, POST, PUT, DELETE, ...)
ء3️⃣ Request-Response Cycle
ء4️⃣ Status Codes
ء5️⃣ Authentication (احراز هویت)
ء6️⃣ Authorization (تعیین سطح دسترسی)
ء7️⃣ Access Tokens (JWT و...)
ء8️⃣ OAuth 2.0
ء9️⃣ Rate Limiting
ء🔟 Throttling
ء1️⃣1️⃣ Pagination (صفحه‌بندی داده‌ها)
ء1️⃣2️⃣ Caching (کشینگ)
ء1️⃣3️⃣ Idempotency (هم‌پایانی / یکتایی اثر درخواست)
ء1️⃣4️⃣ Webhooks
ء1️⃣5️⃣ API Versioning (نسخه‌گذاری)
ء1️⃣6️⃣ OpenAPI Specification / Swagger
ء1️⃣7️⃣ REST vs GraphQL
ء1️⃣8️⃣ API Gateway
ء1️⃣9️⃣ Microservices Architecture
ء2️⃣0️⃣ Error Handling (مدیریت خطاها)

💡به نظر شما چه مفهوم کلیدی دیگری جایش در این لیست خالی است؟ (مثلاً بحث‌های مربوط به gRPC یا WebSockets؟)

کلود اکنون ۴ مدل مختلف و ۵ سطح پردازشی دارد. انتخاب اشتباه لایمیت‌های شما را ۲ برابر سریع‌تر می‌سوزاند!


ساختار و کاربرد هر مدل به این شکل است:

ء✦ Haiku 4.5
◽️ کاربرد: کارهای سریع و ساده.
☑️︎ در چند ثانیه پاسخ می‌دهد و کمترین هزینه را دارد.
☒ عمق کافی برای کارهای پیچیده را ندارد.

ء✦ Sonnet 4.6
◽️ کاربرد: کارهای روزمره و عمومی.
☑️︎ مدل پیش‌فرض است و لایمیت‌ها را بسیار آهسته مصرف می‌کند.
☒ در استدلال‌های خیلی سخت کم می‌آورد.

ء✦ Opus 4.8
◽️ کاربرد: استدلال‌های پیچیده.
☑️︎ زمان بیشتری برای فکر کردن می‌گذارد و خروجی دقیقی برای کارهای سخت دارد.
☒ کندتر است و سهمیه استفاده شما را سریع‌تر تمام می‌کند.

ء✦ Fable 5
◽️ کاربرد: سخت‌ترین و طولانی‌ترین پروژه‌ها.
☑️︎ برنامه‌ریزی می‌کند، می‌سازد و خودش کارهایش را تست می‌کند.
☒ استفاده از آن زیاده‌روی است، مگر اینکه دائماً داخل کانتکست Claude Code باشید.

این تنوع مدل‌ها شبیه به وضعیت سال گذشته‌ی OpenAI است که هیچ‌کس دقیقاً نمی‌دانست باید از کدام مدل استفاده کند.

فرمول ساده برای جریان کاری:
۱. برای کارهای روزمره روی Sonnet بمانید.
۲. برای مسائل سخت‌تر روی Opus سوئیچ کنید.
۳. مدل Fable را برای کارهای بسیار سنگین در Claude Code نگه دارید.

ابتدا مدل را انتخاب کنید، سپس مشخص کنید که چقدر باید روی مسئله فکر کند (Effort). فقط یادتان باشد که Fable سهمیه شما را ۲ برابر سریع‌تر از Opus مصرف می‌کند و دسترسی به آن تا ۲۲ ژوئن برقرار است؛ پس بیش از حد به آن وابسته نشوید.

من به جای نوشتن پرامپت‌های ۲۰۰ کلمه‌ای، از شورت‌کات‌های ۵ حرفی استفاده می‌کنم!

بسیاری از افراد فکر می‌کنند یک پرامپت بهتر یعنی یک پرامپت طولانی‌تر. بنابراین یک پاراگراف طولانی می‌نویسند، یک خروجی معمولی می‌گیرند و برای اصلاحش پرامپت را طولانی‌تر می‌کنند.

اما من مسیر برعکس را رفتم؛ چند شورت‌کات ساده را ذخیره کرده‌ام، یکی از آن‌ها را اول پیامم تایپ می‌کنم و کلود دقیقاً می‌فهمد چه می‌خواهم.

۷ شورت‌کاتی که هر روز از آن‌ها استفاده می‌کنم:

ء1️⃣ tldr/
◽️ کاربرد: چسباندن یک مقاله طولانی، گزارش یا ترد ایمیل.
🎯 خروجی: دریافت ۵ خطی که واقعاً اهمیت دارند.

ء2️⃣ eli5/
◽️ کاربرد: برای مفاهیمی که متوجه نمی‌شوید اما به ظاهر تاییدشان می‌کنید! (مخفف Explain Like I'm 5)
🎯 خروجی: توضیح موضوع بدون واژه‌های تخصصی پیچیده و اضافه.

ء3️⃣ steps/
◽️ کاربرد: زمانی که برای شروع یک کار بزرگ قفل کرده‌اید.
🎯 خروجی: تبدیل کل پروژه به اولین قدم‌های عملی و کوچک.

ء4️⃣ draft/
◽️ کاربرد: نوشتن سریع یک پیش‌نویس اولیه (حتی به عمد ضعیف).
🎯 خروجی: فرار از صفحه سفید؛ چون اصلاح کردن یک متن همیشه راحت‌تر از نوشتن از صفر است.

ء5️⃣ shorter/
◽️ کاربرد: متن را نصف کن ولی مغز کلام را نگه دار.
🎯 خروجی: بهینه‌ترین حالت برای پست‌های لینکدین.

ء6️⃣ redteam/
◽️ کاربرد: قبل از ارسال این متن، آن را کاملاً به چالش بکش و نقد کن.
🎯 خروجی: پیدا کردن باگ‌ها و نقاط ضعفی که خودمان متوجه‌شان نشده‌ایم.

ء7️⃣ counter/
◽️ کاربرد: با تصمیم من مخالفت کن و جنبه منفی‌اش را بگو.
🎯 خروجی: سریع‌ترین راه برای تست پایداری و صحت یک تصمیم.

این‌ها دستورات برنامه‌نویسی واقعی نیستند؛ کلود صرفاً به مرور زمان یاد گرفته که منظور من از این کلمه‌ها چیست، چون همیشه به یک شکل از آن‌ها استفاده کرده‌ام. با این کار، دیگر نیازی به توضیح تکراری ساختار خروجی در هر پیام نیست و زمان زیادی ذخیره می‌شود.