آخرین مقالات دربارهٔ هوش مصنوعی، فناوری و توسعهٔ نرمافزار.
As coding agents gain longer autonomy windows and broader filesystem access, isolated worktrees and sandboxed execution have shifted from a nice-to-have to required infrastructure. Here's what a real setup looks like and why the naive approach fails.
Cloudflare و Fastly مستقل از هم به یک معماری یکسان رسیدهاند: استفاده از Wasm بهجای کانتینر (container) در لبه شبکه. در ادامه دلیل فنی این موضوع را میخوانید و اینکه در سال ۲۰۲۶ چگونه باید کد خود را عرضه کنید.
تأخیر راهاندازی، ایمنی حافظه و توزیع تکباینری، توسعه ابزارهای CLI را در سال ۲۰۲۶ از Go و Python به سمت Rust میکشانند.
با بیش از ۶۰٪ از کدهای جدیدی که با کمک هوش مصنوعی نوشته میشوند، محدودیت اصلی در عرضه نرمافزار از سرعت تایپ به ظرفیت بازبینی تغییر کرده است. در نتیجه، دستهی جدیدی از ابزارهای بازبینی مبتنی بر هوش مصنوعی ظهور کردهاند تا این شکاف را پر کنند.
مدلهایی مانند Qwen3-Coder، Gemma 3 و Phi-4 اکنون روی یک لپتاپ یا GPU ایستگاه کاری اجرا میشوند و کارهای کدنویسی معمولی را آنقدر خوب انجام میدهند که بسیاری از توسعهدهندگان بهطور پیشفرض از رویکرد محلی استفاده میکنند و APIهای ابری را برای سختترین مسائل نگه میدارند.
بازبینی کد با هوش مصنوعی از یک رویکرد نوآورانه به یک روش پیشفرض در بیشتر تیمهای مهندسی تبدیل شده است، اما نرخ هشدارهای نادرست در سطح ابزارها که بین ۵ تا ۱۵ درصد است، به این معناست که تیمها سرعت بازبینی را با نوع جدیدی از بدهی بازبینی معاوضه میکنند.
یک مقایسه جدید از Claude Code و OpenCode نشان داد که یک harness 4.7 برابر tokens بیشتری نسبت به دیگری، پیش از پردازش یک دستورالعمل ارسال میکند — و این شکاف پس از افزودن subagents به شدت افزایش مییابد.
Vibe coding زمانی که AI agents با تغییرات چندفایلی روبهرو میشوند، دیگر جواب نمیدهد. در این مطلب بررسی میکنیم که چرا تیمهای مهندسی پیش از هر چیز سراغ spec های ساختاریافته میروند و ابزارهایی مثل GitHub Spec Kit، AWS Kiro و OpenSpec دقیقاً چه تفاوتی ایجاد میکنند.
در مقیاس بزرگ، تصمیمهای معماری — نه تنظیمات صورتحساب — ۶۰ تا ۸۰ درصد هزینههای ابری را تعیین میکنند. در اینجا الگوهایی آورده شده است که تیمهای مهندسی در سالهای ۲۰۲۵-۲۰۲۶ برای کاهش ۶۰ درصدی هزینههای ابری بدون فدا کردن قابلیت اطمینان از آنها استفاده میکنند.
۸۴ درصد از توسعهدهندگان اکنون از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی استفاده میکنند. اما دیگر سوال این نیست که کدام ابزار را انتخاب کنند. بلکه باید فهمید هر ابزار واقعاً در چه کاری خوب است — و اینکه چرا بیشتر کاربران حرفهای همزمان از دو ابزار استفاده میکنند.
DevOps مسئولیت زیرساخت را در میان تمام تیمهای توسعهدهنده توزیع میکرد؛ مهندسی پلتفرم آن را در یک تیم متمرکز میکند که ابزارهای self-service را برای سایرین توسعه میدهد.
OpenTelemetry اکنون استاندارد بالفعل برای رهگیری توزیعشده، متریکها و لاگها در تمام ابرهای بزرگ و فروشندگان است. مشکل یک دههای قفل شدن به یک فروشنده در مشاهدهپذیری پایان یافته است. اینجا راهنمای عملی برای ابزارگذاری، معماری Collector، راهبردهای نمونهبرداری و انتخاب پشتیبان خود در سال ۲۰۲۶ است.