پردازش ۴۰ میلیارد رکورد در روز — معماری یک سیستم مقیاس‌پذیر!
خیلی‌ها فکر می‌کنن پردازش ده‌ها میلیارد رکورد در روز فقط از پس غول‌های جهانی مثل Meta یا Netflix برمیاد — اما من یک معماری عملیاتی ساختم که روزانه بالغ بر ۴۰ میلیارد رکورد (معادل تقریبا ۵۰۰ هزار رکورد بر ثانیه) رو از Kafka مصرف و به‌صورت بهینه در ClickHouse ذخیره می‌کنه.

چالش اصلی
بار نامتعادل روی کلاستر توزیع‌شده شلوغ با ۲۰ نود و ۵۲ پارتیشن و عدم تفکیک داده
نیاز به پردازش کم‌تأخیر
حفظ Consistency در حجم عظیم داده

راه‌حل معماری
مصرف‌کننده‌های موازی با Unbounded Channel
پردازش کاملاً Stateless برای scale عمودی و افقی
دسته‌بندی و فشرده‌سازی در Batchهای ۱,۰۰۰,۰۰۰ رکوردی (قابل کانفیگ)
نوشتن مستقیم در ClickHouse با Insertهای ستون‌محور
و Commit offset تنها بعد از نوشتن موفق
جدا کردن مسیر ingest از persist برای افزایش throughput

<Amirhossein Maleki/>

🔵 عنوان مقاله
Practical LLM Security Advice from the NVIDIA AI Red Team (6 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
تیم قرمز هوش مصنوعی نویشیا، با بررسی سیستم‌های هوش مصنوعی، سه آسیب‌پذیری رایج را شناسایی کرده است. نخستین آسیب‌پذیری مربوط به اجرای مستقیم کد تولید شده توسط مدل زبانی بزرگ (LLM) است؛ این موضوع می‌تواند منجر به اجرای راه دور کدهای مخرب شود، به خصوص در صورت وجود حفره‌هایی مانند تزریق دستورات یا ورودی‌های مخرب به سیستم. این خطرات، به عنوان یکی از مهم‌ترین تهدیدها، نیازمند اقدامات حفاظتی جدی هستند تا از سوءاستفاده‌های احتمالی جلوگیری شود.

آسیب‌پذیری دوم مربوط به کنترل ناکافی دسترسی‌ها در منابع داده‌ای مبتنی بر حافظه (RAG) است. در این حالت، کاربر ممکن است بتواند به داده‌هایی دسترسی پیدا کند که مجاز نیست، یا داده‌هایی را بنویسد که نباید آن را انجام دهد. این نقص باعث سهل‌انگاری در امنیت داده‌ها می‌شود و می‌تواند منجر به افشای اطلاعات حساس یا تغییرات غیرمجاز در داده‌ها گردد. بنابراین، محدودیت‌های دسترسی قوی و کنترل‌های امنیتی دقیق باید در سیستم‌های RAG اعمال شوند.

آسیب‌پذیری سوم که در متن ذکر شده، مربوط به... است؛ اما جزئیات آن در مقاله کامل ذکر نشده است. به طور کلی، شناسایی این آسیب‌پذیری‌ها نشان می‌دهد که توسعه‌دهندگان و تیم‌های امنیتی باید با دقت بیشتری به طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی بپردازند تا ریسک‌های مرتبط با امنیت را کاهش دهند و سیستم‌های امن‌تر و مقاوم‌تری بسازند.

#امنیت_هوش_مصنوعی #حفاظت_داده #امنیت_سیستم #مدیریت_ریسک

🟣لینک مقاله:
https://developer.nvidia.com/blog/practical-llm-security-advice-from-the-nvidia-ai-red-team/?utm_source=tldrinfosec

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

صحبت های Theprimeagenدرباره دلایل خرید Bun توسط Anthropic و اینکه چرا بحث حذف مهندسی نرم افزار توهمی بیش نیست چون آنتروپیک میتونست پروژه رو خودش کلون بکنه و با Claude Code توسعه بده ولی میلیون ها دلار هزینه کرد تا آدم های متخصص اون حوزه رو استخدام بکنه!

https://www.youtube.com/watch?v=Te2I2muO-4c

🔵 عنوان مقاله
Win11Debloat (GitHub Repo)

🟢 خلاصه مقاله:
Win11Debloat یک اسکریپت قدرتمند بر پایه PowerShell است که برای بهبود و شخصی‌سازی تجربه کاربری ویندوز ۱۱ طراحی شده است. این اسکریپت به طور کامل برنامه‌های پیش‌فرض و غیرضروری که ممکن است کاربر نیازی به آن‌ها نداشته باشد را حذف می‌کند و به این طریق سیستم سبک‌تر و سریع‌تر می‌شود. علاوه بر این، Win11Debloat قابلیت غیرفعال کردن جمع‌آوری داده‌های تلفیقی (Telemetry) را دارد، که به حفظ حریم خصوصی کاربران کمک می‌کند و مصرف منابع سیستم را کاهش می‌دهد.

این ابزار همچنین امکانات متعددی برای تنظیمات دلخواه ارائه می‌دهد، از جمله غیرفعال کردن ویژگی‌های کمتر مورد استفاده و حذف برنامه‌های اضافی، تا کاربران بتوانند سیستم خود را به شکل دلخواه و بهینه تنظیم کنند. هدف نهایی این اسکریپت، کاهش آشفتگی‌های نرم‌افزاری و بهبود کارایی ویندوز ۱۱ است، که نتیجه آن استفاده روان‌تر و سریع‌تر از رایانه می‌باشد.

#ویندوز #بهینه‌سازی #حریم_خصوصی #اسکریپت

🟣لینک مقاله:
https://github.com/Raphire/Win11Debloat?utm_source=tldrinfosec

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Debug like a boss: 10 debugging hacks for developers, quality engineers, and testers

🟢 خلاصه مقاله:
برنامه‌نویس‌ها، مهندسان کیفیت و تسترها، بدون شک در فرآیند توسعه و نگهداری نرم‌افزار باید با مشکل‌ها و خطاها روبه‌رو شوند. اشکال‌زدایی، یکی از مهم‌ترین بخش‌های این روند است و توانایی انجام آن به صورت موثر، تاثیر زیادی بر کیفیت نهایی محصول دارد. هانیشا آروارا در این مقاله چندین نکته کلیدی و کاربردی برای بهترین روش‌های اشکال‌زدایی ارائه می‌دهد تا بتوانید به صورت حرفه‌ای و کارآمد این بخش از کارتان را مدیریت کنید.

در قدم اول، مهم است که قبل از شروع به اشکال‌زدایی، به دقت شکاف‌های موجود در برنامه یا سیستم را شناسایی کنید. فهمیدن دقیق مشکل و وضعیتی که خطا رخ می‌دهد، پایه‌های موفقیت در رفع آن است. همچنین، استفاده از ابزارهای مناسب برای بررسی خطا، برای دسته‌بندی و تحلیل بهتر مشکلات، کمک زیادی می‌کند. این روش‌ها باعث صرفه‌جویی در زمان و کاهش خطاهای انسانی می‌شوند.

در ادامه، هانیشا آروارا بر اهمیت ایجاد یک روند منظم و ساختاری تأکید می‌کند. مثلا، ثبت دقیق مراحل و فعالیت‌هایی که به مشکل منجر شده است، راهنمایی موثری برای حل مشکل خواهد بود. بهره‌گیری از روش‌های نمونه‌سازی ( debugging techniques ) مختلف، مانند بررسی هر بخش به صورت جداگانه یا استفاده از دیباگرها، می‌تواند روند اشکال‌زدایی را سریع‌تر و مؤثرتر کند. نگه داشتن ذهن باز، و آزمایش چند راه حل مختلف، هم از توفیق در رفع مشکل پشتیبانی می‌کند و هم از ناامیدی و اتلاف زمان جلوگیری می‌نماید.

در نهایت، پیشنهاد می‌شود پس از برطرف کردن مشکل، سیستم را مجدداً آزمایش کنید تا مطمئن شوید که خطا به طور کامل برطرف شده است و وضعیت برنامه پایدار است. پیروی از این نکات، باعث می‌شود که فرآیند اشکال‌زدایی نه تنها سریع‌تر، بلکه با دقت و کیفیت بالاتری انجام شود و تیم توسعه با اعتماد بیشتری به محصول نهایی برسد.

#اشکال‌زدایی #توسعه_نرم‌افزار #تست_فناوری #کد_نویسی

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/naKTzQw?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
How are QA teams using AI agents to ship faster in 2025?

🟢 خلاصه مقاله:
در سال ۲۰۲۵، تیم‌های تضمین کیفیت (QA) با بهره‌گیری از عامل‌های هوشمند مصنوعی تحولی بزرگ در فرآیندهای تست و عرضه نرم‌افزار ایجاد کرده‌اند. این عامل‌ها توانسته‌اند فرایندهای ناکارآمد و زمان‌بر را بهبود بخشند و روند توسعه را سریع‌تر و کارآمدتر سازند. تیم‌های QA دیگر تنها به تست‌های دستی و زمان‌بر محدود نیستند؛ بلکه از هوش مصنوعی برای تولید خودکار موارد تست، شناسایی نقص‌ها و اصلاح خطاها بهره می‌برند. این فناوری مسیر توسعه نرم‌افزار را تسریع کرده و کیفیت نهایی محصولات را تضمین می‌کند.

در کنفرانس ۱۲ نوامبر، رهبران شرکت‌هایی مانند GitHub، Nasdaq و Deutsche Telekom حضور خواهند داشت و درباره تاثیرات و مزایای این فناوری‌ها صحبت خواهند کرد. آنها نشان خواهند داد که چگونه عامل‌های هوشمند در حال تغییر روندهای کاری، به‌ویژه در زمینه تست و تضمین کیفیت، هستند. در این رویداد، بیش از بیست عامل هوشمند در عمل نمایش داده می‌شود، از تولید خودکار موارد آزمایشی گرفته تا اصلاح خودکار شکست‌ها، که به بهبود سرعت عرضه محصولات کمک می‌کند. با این فناوری‌ها، تیم‌ها می‌توانند خطاها را سریع‌تر پیدا و برطرف کنند و فرآیندهای توسعه را به شکل قابل توجهی تسریع نمایند.

در نتیجه، هوش مصنوعی در حوزه QA نقش حیاتی در افزایش سرعت و کیفیت عملیات توسعه نرم‌افزار ایفا می‌کند و آینده‌ای پر از فرصت‌های جدید برای تیم‌ها و شرکت‌ها رقم می‌زنند. فناوری‌هایی که امروز معرفی می‌شوند، چشم‌انداز آینده روشنی برای صنعت فناوری اطلاعات ترسیم می‌کنند و امکان رقابت سریع‌تر و ارائه محصولاتی با کیفیت بالاتر را فراهم می‌آورند.

#هوش_مصنوعی #تضمین_کیفیت #تست_نرم‌افزار #فناوری

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/gwJbUpa?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

چندتا از حرف‌های عجیبی که این روزا تو فضای مجازی زیاد میبینیم :

- دیگه با AI، برنامه نویسی به درد نمیخوره و برنامه نویس ها بیکار میشند

- دیگه طراحی یاد گرفتن به درد نمیخوره، چون AI همه را انجام میده.

+ هر چقدر شما تو هر زمینه ای مهارتت بیشتر باشه، قدرت و سرعت و بازدهیت چندین برابر میشه با AI. هیچ کدوم از این مهارتها را AI جایگزین نمیکنه، برعکس اونایی که این مهارتها را بلدند 10x بهتر میکنه. پس تا میتونید این مهارت/تخصص ها را یادبگیرید.

🔵 عنوان مقاله
How We Built a Secure Local Appium Device Farm Using Cloudflare Zero Trust and Jenkins

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه نرم‌افزار، آزمایش بر روی دستگاه‌های موبایل اهمیت ویژه‌ای دارد، اما انجام این فرآیند به صورت امن و کارآمد چالش‌برانگیز است. در این مقاله، ویکرام ریووانکار تجربیات خود را درباره ساخت یک مجموعه دستگاه‌های محلی امن با استفاده از Appium و زیرساخت‌های ابری به اشتراک می‌گذارد. او نشان می‌دهد چگونه از فناوری‌های مدرن مانند Cloudflare Zero Trust و Jenkins بهره‌گیری کرده تا یک سیستم تست خودکار و قابل اعتماد راه‌اندازی کند.

برای مدیران و توسعه‌دهندگان، اهمیت داشتن یک محیط تست مطمئن و کاربرپسند شناخته شده است. ریووانکار توضیح می‌دهد که چگونه این راهکار، نه تنها امنیت را تضمین می‌کند، بلکه فرآیند آزمایش را نیز تسهیل می‌نماید. او بر اهمیت یکپارچه‌سازی ابزارهای مختلف و مدیریت ساده زیرساخت تأکید می‌کند تا تیم‌های توسعه بتوانند بدون نگرانی درباره آسیب‌پذیری‌ها، تمرکز خود را روی بهبود کیفیت نرم‌افزار بگذارند.

در نهایت، این رویکرد نشان می‌دهد که چطور فناوری‌های ابری و امنیت Zero Trust می‌توانند در کنار ابزارهای خودکارسازی مانند Jenkins، محیطی قدرتمند و امن برای آزمایش‌های موبایل فراهم آورند—امری که توسعه‌دهندگان را در مسیر تولید برنامه‌های مطمئن و سریع‌تر یاری می‌کند.

#امنیت_ابری #آزمایش_موبایل #Jenkins #Cloudflare

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/LvfrNnu?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
AI in Test Automation: What Actually Makes Sense (and What Doesn't)

🟢 خلاصه مقاله:
هوش مصنوعی در اتوماسیون تست‌ها به طور فزاینده‌ای وارد فرآیندهای توسعه نرم‌افزار شده است. این فناوری توانسته تا بخش‌های مختلفی از فرآیند آزمایش را بهبود بخشد و سرعت آن را افزایش دهد. اما باید دید که در عمل، چه جایگاهی دارد و چه جایی بهره‌وری واقعی را فراهم می‌کند. در این مقاله، وايبهوا چوان به بررسی مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار می‌پردازد و تصورات نادرست را از واقعیت‌های کاربردی جدا می‌کند.

در بخش نخست، مفهوم هوش مصنوعی و نحوه‌ی ادغام آن در فرآیندهای تست شرح داده می‌شود. هوش مصنوعی با قابلیت تحلیل داده‌های بزرگ و شناسایی الگوها، توانسته است در خودکارسازی بسیاری از وظایف وقت‌گیر و پیچیده موثر باشد. از جمله این وظایف می‌توان به‌های تست‌های روتین، تشخیص ناهماهنگی‌ها و ارزیابی سطح کیفیت نرم‌افزار اشاره کرد. این فناوری، در مواردی که تکرار و دقت اهمیت دارد، می‌تواند جایگزین خوبی برای کارهای دستی باشد.

باتوجه‌به این کاربردها، سؤال مهم این است که چه مواردی را باید به هوش مصنوعی سپرد و در چه مواردی، کارهای انسانی هنوز ضروری است. چوان در ادامه، نکاتی کلیدی درباره محدودیت‌ها و الزامات استفاده از هوش مصنوعی در اتوماسیون تست‌ها ارائه می‌دهد. او بر لزوم آموزش مناسب و تنظیم دقیق الگوریتم‌ها تأکید می‌کند، زیرا در غیر این صورت، نتایج نادرستی حاصل می‌شود که می‌تواند چرخه توسعه را با مشکل مواجه کند.

در نهایت، مقاله به تاکید بر همزیستی هوش مصنوعی و تخصص انسانی در حوزه تست نرم‌افزار می‌پردازد. هوش مصنوعی یک ابزار قدرتمند است، اما نیازمند نظارت و تفسیر انسان است تا بتواند بهترین نتایج را رقم بزند. شناخت صحیح از قابلیت‌ها و محدودیت‌های این فناوری، کلید بهره‌وری و موفقیت در پروژه‌های توسعه نرم‌افزار است.

#هوش_مصنوعی #اتوماسیون_تست #توسعه_نرم‌افزار #کیفیت_نرم‌افزار

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/3snenRA?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

♨️ نشت اطلاعاتی بزرگ در کره جنوبی؛ داده‌های 34 میلیون نفر لو رفت

▪️کره جنوبی یکی از بدترین نشت‌های اطلاعاتی تاریخش رو تجربه کرده و اطلاعات بیش از 34 میلیون کاربر پلتفرم خرید آنلاین Coupang (آمازونِ کره) به بیرون درز کرده؛ یعنی بیشتر از نصف جمعیت کشور!

▪️این داده ها شامل نام، شماره تماس، ایمیل، آدرس پستی و حتی بخشی از تاریخچه خرید کاربرانه. طبق اعلام شرکت، اطلاعات حساس مثل رمز عبور و کارت بانکی امن مانده‌اند.

🔵 عنوان مقاله
Stop Putting Your Passwords Into Random Websites (Yes, Seriously, You Are The Problem) (14 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
بسیاری از سازمان‌ها و افراد بدون دقت کافی، اطلاعات حساس مانند رمز عبور، شناسه‌های کاربری، کلیدها و داده‌های خصوصی خود را بی‌احتیاطی در ابزارهای قالب‌بندی کدهای آنلاین عمومی مانند JSONFormatter و CodeBeautify قرار می‌دهند. این ابزارها معمولاً امکان ذخیره‌سازی و به اشتراک‌گذاری داده‌های قالب‌بندی شده در لینک‌های قابل پیش‌بینی را فراهم می‌کنند، و این امر به سادگی دسترسی سهل‌انگاری و حتی هکرها را به اطلاعات حساس ممکن می‌سازد. هزاران راز و اطلاعات مهم در حوزه‌های دولتی، بانکی، بهداشتی و زیرساخت‌های حیاتی با خطر در معرض دید قرار دارند و می‌توانند هدف مستقیم حملات سایبری شوند.

این موضوع نشان می‌دهد که سوءتفاهم درباره امنیت رمزها و داده‌های حساس، و عدم رعایت نکات امنیتی در نگهداری و به اشتراک‌گذاری آن‌ها، چه پیامدهای فاجعه‌باری را می‌تواند به دنبال داشته باشد. بسیاری از افراد تصور می‌کنند که این اطلاعات خطرناک نیستند یا تنها برای خودشان است، اما اشتباه است. کنترل نکردن این داده‌ها و استفاده از ابزارهای عمومی و ناامن برای ذخیره یا اشتراک‌گذاری، افراد و سازمان‌ها را در معرض ریسک‌های بزرگ قرار می‌دهد. بنابراین، آموزش و رعایت نکات امنیتی برای حفاظت از داده‌های مهم، ضروری است و باید همواره در اولویت قرار گیرد.

#امنیت_اطلاعات #کد_امن #حفظ_حریم_خصوصی #حملات_سایبری

🟣لینک مقاله:
https://labs.watchtowr.com/stop-putting-your-passwords-into-random-websites-yes-seriously-you-are-the-problem/?utm_source=tldrinfosec

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
How to Evaluate LLMs Without Opening Your Wallet

🟢 خلاصه مقاله:
در فرآیند ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)، اغلب هزینه‌های قابل توجهی برای دسترسی و آزمایش این مدل‌ها وجود دارد. با این‌حال، در مراحل اولیه، می‌توانید از راه‌کارهای مبتنی بر روش‌های تقریبی و آزمایشی استفاده کنید تا هزینه‌ها را کاهش دهید. به عنوان مثال، ایرفان موجاجیچ نشان می‌دهد که شروع با راه‌حل‌های مصنوعی و شبیه‌سازی شده می‌تواند راهی مؤثر و اقتصادی برای ارزیابی‌های اولیه باشد، بدون اینکه نیاز به پرداخت هزینه‌های سنگین باشد. این رویکرد کمک می‌کند تا قبل از صرف هزینه، بتوانید قابلیت‌ها و محدودیت‌های مدل‌ها را به خوبی ارزیابی کنید و تصمیم‌گیری بهتری در مورد ادامه مسیر داشته باشید.

در واقع، استفاده از نمونه‌های فرضی یا تست‌های مبتنی بر داده‌های مصنوعی، امکان آزمایش سریع و کم‌هزینه را فراهم می‌کند. این روش‌ها به محققان و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا نکات قوت و ضعف مدل‌ها را بهتر درک کرده و برنامه‌ریزی‌های دقیق‌تری برای توسعه و بهبود آن‌ها انجام دهند. بنابراین، قبل از سرمایه‌گذاری مالی، می‌توانید با این تکنیک‌های کم‌هزینه، ارزیابی‌های مؤثری انجام دهید و به نتیجه مطلوب برسید.

#مدل_زبان #ارزیابی_مدل #صرفه‌جویی #توسعه‌دهندگان

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Yxed87B?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
The A11y Testing Gap: Why 40% of Issues Still Need Manual Review

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای تست دسترسی‌پذیری یا همان آتلی، بخش عمده‌ای از ابزارهای موجود فقط مشکلات آشکار را شناسایی می‌کنند. اما موارد پیچیده‌تر و در زمینه‌های متنی و کانتکست، همچنان نیازمند بررسی دستی است. این شکاف در فرآیند تست، یکی از چالش‌های اصلی توسعه‌دهندگان است که ممکن است باعث شود برخی مشکلات مهم در طراحی صفحات وب نادیده گرفته شوند.

شرکت BrowserStack با توسعه "عامل کشف مشکلات آتلی" تلاش کرده است تا این فاصله را پر کند. این ابزار با استفاده از هوش مصنوعی، قادر است تفاوت میان تصاویر تزئینی و تصاویر کاربردی را تشخیص دهد، بررسی کند که ترتیب تمرکزکلیک (focus order) منطقی است و بسیاری کارهای دیگر را انجام دهد. این ابزار مانند یک کارشناس WCAG (راهنمای وب‌دسترسی جهانی) عمل می‌کند و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مشکلات دقیق‌تر و پیچیده‌تر را به راحتی شناسایی کنند، بدون نیاز به بررسی دستی تمام موارد دشوار.

در نتیجه، این نوع فناوری‌های هوشمند قادرند بخش عمده‌ای از نیازهای مربوط به ارزیابی دسترسی‌پذیری را برطرف کنند و در کنار سیستم‌های خودکار، نقش مکمل مؤثری در بهبود کیفیت و جامعیت بررسی‌ها ایفا کنند. با این حال، هنوز هم بخشی از مشکلات نیازمند بررسی‌های انسانی است که این ابزارها نمی‌توانند جای آن را بگیرند.

#دسترسی_پذیری #هوش_مصنوعی #تست_وب #توسعه_وب

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/4sIAXkm?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
The Five Pillars of a Modern Quality Culture

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به پنج اصل اساسی برای ایجاد فرهنگ کیفیت در سازمان‌ها و تیم‌ها اشاره شده است. ریودون اس ثاریل، کارشناس حوزه کیفیت، بر اهمیت هر یک از این اصول تأکید می‌کند و معتقد است که اجرای صحیح آن‌ها می‌تواند تفاوت چشمگیری در پیشرفت و کارایی تیم‌ها ایجاد کند. در ادامه، هر یک از این اصول به تفصیل بررسی شده است.

نخستین اصل، رهبری قوی و مسئولیت‌پذیر است. رهبران باید به طور فعال نقش راهنما و الگو را بازی کنند و فرهنگ کیفیت را در سطح سازمان ترویج دهند. آن‌ها باید انگیزه بدهند و ذهنیت بهبود مستمر را در اعضا پرورش دهند تا همه در مسیر بهبود مداوم قرار گیرند. ثانیًا، تمرکز بر مشتری یکی از اصول کلیدی است. شناخت نیازهای مشتری و اطمینان از رضایت کامل آن‌ها، پایه و اساس هر سیستم کیفیت موفق است.

ثالثًا، آموزش و توسعه مهارت‌ها اهمیت زیادی دارد. اعضای تیم باید ابزارها و دانش لازم برای اجرای فرایندهای کیفیت را داشته باشند و بتوانند در محیطی پویا به روز شوند. رابعًا، استفاده از داده و تحلیل صحیح است. تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات دقیق و قابل اعتماد، به سازمان کمک می‌کند تا نقاط قوت و ضعف را شناسایی و بهبود بخشد.

در نهایت، بهبود مستمر باید همیشه در اولویت باشد. فرهنگ کیفیت باید در همه سطوح جاری باشد و همواره به دنبال فرصت‌هایی برای ارتقاء فرآیندها و نتایج باشد. طبق نظر ثاریل، رعایت این پنج اصل، پایه و اساس یک فرهنگ کیفیت مدرن و پایدار است و کلید موفقیت هر سازمان در دنیای رقابتی امروز است.

#فرهنگ_کیفیت #بهبود_مستمر #رهبری #رضایت_مشتری

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Vgiicsr?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Google Antigravity Exfiltrates Data (4 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
گوگل آنتی‌گرativity در مقابل حملات نفوذ غیرمستقیم به محرک‌ها آسیب‌پذیر است، جایی که محتوای مخرب با هدف فریب سیستم، هوش مصنوعی را وادار می‌کند تا محدودیت‌های فایل‌های .gitignore را نادیده بگیرد و اطلاعات حساس مانند احراز هویت موجود در فایل‌های .env را سرقت کند. این نوع حملات از طریق یک زیرسرویس در مرورگر انجام می‌شود که به یک URL مخرب هدایت شده و از تنظیمات پیش‌فرض بهره می‌برد، که امکان اجرای دستورات خودکار و اجازه دسترسی به دامنه‌های خطرناک را فراهم می‌کند. در نتیجه، مهاجم می‌تواند اطلاعات حساس را بدون اطلاع کاربر سرقت کند.

در مواجهه با این مشکل، حرفه‌ای‌های امنیت باید ریسک را کاهش دهند. یکی از اقدامات مهم، بررسی مجوزهای "توسعه با کمک عامل" است تا اطمینان حاصل شود که تنها مرورگر و سیستم‌های معتبر قادر به اجرای دستورات خودکار باشند. همچنین، تیم‌های امنیتی باید نظارت دقیقی بر فعالیت‌های این سیستم‌ها داشته باشند و دسترسی به دامنه‌های مشکوک و مخرب را محدود کنند. به این ترتیب، می‌توان از بروز نفوذهای ناخواسته و سرقت اطلاعات حساس جلوگیری کرد و امنیت کلی پروژه‌های توسعه‌ای را افزایش داد.

#امنیت_سیستم #حملات_های_دجیتال #حفاظت_اطلاعات #گوگل

🟣لینک مقاله:
https://www.promptarmor.com/resources/google-antigravity-exfiltrates-data?utm_source=tldrinfosec

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Optimising Cypress Video Artifacts

🟢 خلاصه مقاله:
سیس‌پایر یکی از ویژگی‌های کاربردی دارد که ویدیوهای اجرای تست‌ها را ضبط می‌کند. این قابلیت به طراحان و توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد به راحتی فرآیند خطایابی در تست‌های شکست‌خورده را انجام دهند و مشکلات را سریع‌تر شناسایی کنند. اما همین ویژگی در صورت استفاده مداوم، می‌تواند به مصرف زیادی از فضای ذخیره‌سازی منجر شود و باعث دشواری در مدیریت داده‌ها شود.

برای جلوگیری از این مشکل، شوبهم شااما راهکارهایی را برای بهینه‌سازی ضبط ویدیوهای سیس‌پایر ارائه می‌دهد. با اعمال تنظیماتی خاص، می‌توانید ضبط ویدیو را مطابق نیازهای پروژه تنظیم کرده و از هدر رفتن فضای ذخیره‌سازی جلوگیری کنید. این اقدام نه تنها به صرفه‌جویی در هزینه‌ها کمک می‌کند، بلکه سرعت و کارایی فرآیند توسعه را نیز افزایش می‌دهد.

در نتیجه، با اصلاح تنظیمات ضبط ویدیو، می‌توان به بهترین شکل از امکانات سیس‌پایر بهره‌مند شد و در عین حال مصرف منابع را کنترل کرد. این راهکارها ساده اما مؤثر هستند و می‌تواند تفاوت بزرگی در مدیریت پروژه‌های تستی ایجاد کند.

#تست_نرم‌افزار #سیس‌پایر #بهینه‌سازی_ضبط_ویدیو #مدیریت_فضای_ذخیره‌سازی

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/fgRPtvE?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

#بدرد

این ویدیو خیلی نکات جالبی داشت به نظرم حتما ببینید. موضوعش: "چطور یک بیزینس تک‌نفره (Solo Business) میلیون دلاری با هوش مصنوعی بسازیم؟"
من چکیده اش را اینجا مینویسم:

اولین بیزینس یک میلیارد دلاری (یونیکورن) که فقط "یک نفر" اونو اداره می‌کنه، توی راهه و با AI این اتفاق خیلی زودتر از چیزی که فکر می‌کنیم میفته. توی این ویدیو یه نقشه راه ۴ مرحله‌ای برای ساخت بیزینس شخصی با AI در سال ۲۰۲۶ توضیح داده شده که اینجا براتون خلاصه‌ش کردم:

قدم اول: مثلث موسس (The Founder's Triangle)  قبل از شروع باید ببینی ایده‌ت اصلا به درد می‌خوره یا نه. برای این کار ۳ تا سوال از خودت بپرس:
- ضلع Domain (تخصص): آیا توی یه صنعت خاص ۵ سال+ سابقه داری؟ چم و خم و مشکلات اون بازار رو می‌شناسی؟
- ضلع Depth  (مهارت عمیق): اون چه کاریه که واسه تو "تفریح" و بازیه، ولی واسه بقیه "کار" سخت به حساب میاد؟ (کدنویسی، نوشتن، فروش و...)
- ضلع  Distribution (توزیع): آیا راهی داری که راحت‌تر از بقیه به مشتری برسی؟ (نتورک قوی، مخاطب توی سوشال مدیا و...)

اگه هر ۳ تا تیک خورد، یعنی چراغ سبزه و بایدپیش بری!

قدم دوم: ماشین‌سازی (The Machinery - D.R.E.A.M): اداره بیزینس، فقط ایده نیست، کلی کار اجرایی داره. فرمولش اینه:
قسمت اول:  Demand (تقاضا): چطور مشتری پیدا می‌کنی؟ قسمت دوم: Revenue (درآمد): مدل قیمت‌گذاریت چیه؟ قسمت سوم: Engine (موتور): محصول اصلیت چیه؟ قسمت چهارم: Admin (اداری): کارهای حقوقی و مالی. قسمت پنجم: Marketing (مارکتینگ): برندسازی.

خبر خوب؟ الان لازم نیست برای اینا لزوما یک تیم استخدام کنی. ابزارهای AI مثل ChatGPT و NotebookLM می‌تونن نقش CFO یا تیم تحلیلگر تو رو بازی کنن. نکته عملی: لازم نیست یهو کوه رو جابجا کنی. همین هفته یه کار تکراری رو با AI اتومات کن. مثلا با ابزار Clay لیدها رو پیدا کن یا با Gamma اسلاید بساز.

قدم سوم: خندق‌های دفاعی (The Moats): وقتی موفق شی، رقبا میان سراغت. چطور از بیزینست دفاع کنی؟  ضدحمله (Counter-positioning): مدلی کار کن که رقیب بزرگت نتونه کپی کنه بدون اینکه بیزینس اصلی خودش ضربه بخوره (مثل کاری که نتفلیکس با حذف جریمه دیرکرد با بلاک‌باستر کرد).  عادت‌سازی (Sticky Habits): محصولت رو تبدیل به عادت کن. سوییچ کردن باید برای مشتری سخت باشه (مثل عادت ما به آیفون یا ChatGPT).  دیتای اختصاصی: دیتایی جمع کن که محصولت رو هی بهتر و بهتر کنه (مثل گوگل یا آمازون).

قدم چهارم: ذهنیت (The Mindset)  هیچ هوش مصنوعی‌ای نمی‌تونه باگ‌های توی ذهن تو رو دیباگ کنه! ترس همیشه هست، ولی سوال اصلی اینه: "توی بستر مرگ، حسرت چی رو می‌خورم؟" توی دنیای AI، چیزی که تو رو متمایز می‌کنه چیزاییه که ربات‌ها ندارن:  سلیقه (Taste)  هدف (Purpose)  قضاوت انسانی (Judgment)

حرف آخر: ریسک‌هایی که نمی‌کنی، خیلی بیشتر از ریسک‌هایی که می‌کنی و شکست می‌خوری، روت تاثیر منفی می‌ذارن. الان هوش مصنوعی همه چی رو ارزون‌تر، سریع‌تر و بهتر کرده. ابزارها آماده‌ن، فقط منتظر تو هستن که شروع کنی.

https://www.youtube.com/watch?v=IWdvG9Up8Mc

<Mehdi Allahyari/>

🔵 عنوان مقاله
Cyber Startup Frenetik Launches with Patented Deception Technology That Bets Against the AI Arms Race (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
شرکت استارتاپ سایبری Frenetik که در مریلند مستقر است، به تازگی از حالت مخفی خارج شده و با فناوری انحصاری «فریب در حین استفاده» (Deception In-Use) معرفی شده است. این فناوری ثبت شده در دفتر ثبت پتنت‌های آمریکا (US Patent 12,463,981) به طور مداوم هویت‌ها و منابع فعال را در سرویس‌های مایکروسافت انترای، آمازون AWS، گوگل کلود و محیط‌های داخلی تغییر می‌دهد تا شناسایی و reconnaissance مهاجمان را بی‌اثر کند. این استراتژی بر پایه بهره‌برداری از نابرابری اطلاعات استوار است، به گونه‌ای که دفاع‌کنندگان در لحظه، خبرهای مربوط به تغییرات را از طریق کانال‌های خارج از باند دریافت می‌کنند، در حالی که مهاجمان بر اطلاعات منسوخ تکیه می‌کنند. به این ترتیب، مهاجمان به سمت تله‌ها و اهداف فریب‌کار هدایت می‌شوند، که امکان شناسایی و پیشگیری موثر از حملات را فراهم می‌کند.

فناوری این استارتاپ به گونه‌ای طراحی شده است که در برابر رقابت تسلیحات هوشمند هوش مصنوعی، نقش یک سپر فریب و شکار را ایفا می‌کند. Frenetik با به کارگیری این فناوری، به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا هویت‌های مخرب را شناسایی و سرکوب کنند، قبل از آن که بتوانند آسیب واقعی وارد کنند. این رویکرد نوآورانه نشان می‌دهد که در مسابقه تسلیحاتی فناوری‌های امنیت سایبری، فریب هنوز یک ابزار قدرتمند و مؤثر است.

#امنیت_سایبری #فریب_هوشمند #تکنولوژی_انحصاری #هوش_مصنوعی

🟣لینک مقاله:
https://hackread.com/cyber-startup-frenetik-launches-with-patented-deception-technology-that-bets-against-the-ai-arms-race/?utm_source=tldrinfosec

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Rethinking Metrics

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله ارزشمند و در عین حال تفکربرانگیز، ورنر ریچاردز به بررسی محدودیت‌های معیارهای DORA می‌پردازد و نشان می‌دهد که این شاخص‌ها، هرچقدر هم که مفید باشند، نمی‌توانند تمام جنبه‌های موفقیت تیم‌های توسعه نرم‌افزار را پوشش دهند. او تأکید می‌کند که تمرکز صرف بر این معیارها ممکن است باعث نادیده گرفتن عوامل مهم دیگری شود که در بهبود کیفیت و کارایی پروژه‌ها تاثیرگذارند.

ریچاردز پیشنهاد می‌دهد که به جای تکیه صرف بر اعداد و ارقام، بهتر است رویکردی جامع‌تر و انسان‌محور در ارزیابی عملکرد تیم‌ها اتخاذ کنیم. این به معنای توجه بیشتر به فرآیندهای خلاقانه، رضایت اعضای تیم و کیفیت نهایی محصول است. او معتقد است باید معیارهایی را توسعه داد که بتوانند جنبه‌های انسانی و فرهنگی پروژه‌ها را نیز لحاظ کنند، نه فقط شاخص‌های عددی.

در نتیجه، این مقاله ما را دعوت می‌کند تا بازنگری اساسی در نحوه اندازه‌گیری و ارزیابی عملکرد تیم‌ها داشته باشیم و مسیر جدیدی را برای دستیابی به موفقیت پایدار در توسعه نرم‌افزار در پیش بگیریم. تمرکز بر کیفیت و رضایت ذینفعان می‌تواند راهگشای بهبودهای واقعی باشد.

#معیارهای_توسعه #ارزیابی_عملکرد #فرهنگ_تیمی #کیفیت_نرم‌افزار

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/h9RwnhI?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Playwright Pro Tip: Stop Digging! Auto-Attach API Request/Response Data to Your HTML Reports

🟢 خلاصه مقاله:
اگر در حال توسعه تست‌های رابط کاربری هستید، حتماً سوال دارید که چه درخواست‌های API در فرآیند انجام می‌شود و چه پاسخ‌هایی دریافت می‌گردد. در این زمینه، تاھانایان راجاسیکاران راه‌حلی سفارشی ارائه می‌دهد که می‌تواند گزارش‌های تست Playwright شما را بهبود بخشد و اطلاعات مرتبط با درخواست‌ها و پاسخ‌های API را مستقیماً به صورت خودکار به گزارش‌های HTML اضافه کند. این روش باعث می‌شود تا در بررسی و اشکال‌زدایی، بتوانید به راحتی جزئیات مربوط به تعاملات شبکه‌ای را مشاهده و تحلیل کنید، بدون نیاز به صرف زمان زیادی برای جمع‌آوری این داده‌ها به صورت دستی.

با استفاده از این راه‌حل، دیگر نیازی نیست هر بار هنگام اجرای تست‌ها به صورت دستی اطلاعات درخواست‌ها و پاسخ‌ها را جمع‌آوری کنید، بلکه این فرآیند به طور خودکار و در بین آزمون‌ها انجام می‌شود. این امر نه تنها کارایی توسعه‌دهندگان و تیم‌های QA را افزایش می‌دهد، بلکه باعث می‌شود مشکلات مربوط به ارتباطات API سریع‌تر شناسایی و رفع شوند. این تکنیک، ارائه یک نمای کامل‌تر و دقیق‌تر از فرآیند تست است و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا برروی بهبود کیفیت برنامه تمرکز بیشتری داشته باشند.

#تست_رابط_کاربری #پلی‌ویتر #گزارش_تست #هوشمندسازی

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/p6HP7A?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon