🔥چطور از این عکسا درست کنیم؟! به راحتی

📰وارد ChatGPT بشید و پرامپت زیر رو بهش بدید ، توی پرامپت باید مشخص کنید این عکسو واسه چه کشوری ایجاد کنه ؛)

A Close-Up Photograph Of A Large Map, All Landmarks Set On A Vintage (IRAN) Map Background Write The County Name With Capital Letters. As A Miniature 3D Landscape Is Sculpted Sand, Featuring Of Most Iconic And Famous Landmarks And Architectural From Same Country famous landmark (Azadi Tower and Milad Tower)
• And 3D Tiny Small Autumn Trees And Leaves Surround The Landmarks, Creating A Surreal, Cozy, Atmosphere.

🤖 علاقه‌مند به دنیای هوش مصنوعی هستی؟

دنبال می‌کنی که چطور AI داره دنیا رو متحول می‌کنه؟

پس جای درستی اومدی!

🎯 در کانال ما هر روز:

🔍 جدیدترین اخبار و دستاوردهای دنیای AI

🧠 تحلیل‌ تخصصی در حوزه یادگیری ماشین، دیپ لرنینگ و مدل‌های زبانی

💼 بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، صنعت، آموزش، امنیت و اقتصاد

🛠 معرفی ابزارها، دوره‌ها و منابع یادگیری

📈 بررسی ترندها و آینده‌ فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی

همه‌ی این‌ها به زبان ساده، خلاصه و قابل فهم برای همه علاقه‌مندان — از مبتدی تا حرفه‌ای


👇👇👇👇👇


https://t.iss.one/ai_labdon

🔵 عنوان مقاله
Test Driven Development (TDD) with dbt: Test First, SQL Later (11 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مهندسان تحلیلگر می‌توانند بهبود کیفیت مدل داده‌ها را با استفاده از رویکرد توسعه محور تست (TDD) در dbt انجام دهند. این روش شامل نوشتن تست‌هایی است که پیش از ساخت مدل، "داده‌های خوب" را تعریف می‌کند و این امر به شناسایی مشکلات در مراحل اولیه کمک کرده و اطمینان از داشتن مدل‌های داده قابل اعتماد و قابل نگهداری را فراهم می‌آورد. ویژگی تست واحد در dbt یک جریان کاری محور تست را فعال می‌کند، که با تست‌های مختلف طراحی شده برای تأیید داده‌ها به صورت ردیف به ردیف، منطق و خروجی‌های مدل انجام می‌پذیرد. این روش تضمین می‌کند که تمام جنبه‌های ضروری مدل‌سازی داده‌ها با دقت بررسی و تست شوند، و به این ترتیب افزایش کارایی و کاهش خطاها در مدل‌های نهایی به دست می‌آید.

🟣لینک مقاله:
https://xebia.com/blog/test-driven-development-tdd-with-dbt/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Azure DevOps: pull requests and dynamic required reviewers (11 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ درباره‌ی قابلیت‌‌های Azure DevOps برای تعیین بازبینان لازم در درخواست‌های ادغام (pull request) از طریق سیاست‌های شاخه بحث می‌کند، اما این بازبینان بطور ثابت انتخاب می‌شوند و به صورت دینامیک تغییر نمی‌کنند. با استفاده از خطوط لوله اعتبارسنجی ساخت (build validation pipelines) که می‌توانند به صورت دینامیکی بازبینان مورد نیاز را به درخواست‌های ادغام اضافه کنند و ساخت را تا زمان دریافت تاییدیه‌ها ناموفق قرار دهند، امکان اعمال الزامات بازبینی انعطاف‌پذیر و پویا فراهم می‌آید. با این وجود، پس از دریافت تاییدیه‌ها، لازم است خط لوله به صورت دستی دوباره اجرا شود. این رویکرد امکان پذیر است ولی نیازمند مدیریت دقیق در اجرای خطوط لوله و پیگیری تاییدیه‌های به‌روز است.

🟣لینک مقاله:
https://johnnyreilly.com/azure-devops-pull-requests-dynamic-required-reviewers?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Making file encryption fast and secure for teams with advanced key management (8 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مرور شده، درباره راه‌اندازی راهکار جدید مدیریت کلید پیشرفته توسط Dropbox است که امنیت فایل‌های مبتنی بر تیم‌ها را از طریق سلسله مراتب کلیدی سه سطحی تقویت می‌کند. این سیستم جدید با ایجاد لایه‌های متعدد امنیتی به شکل می‌دهد که به اشتراک‌گذاری و همکاری فایلها در بین اعضای تیم امن‌تر و کارآمدتر صورت گیرد. این هیرارشی سه سطحی به این شکل است که لایه بالایی مدیریت کلیدهای اصلی را به عهده دارد، لایه میانی کلید های فرعی را مدیریت می‌کند، و لایه پایین‌تر امکان دسترسی به فایل‌ها را فراهم می‌آورد. این سازماندهی به گونه‌ای است که امنیت داده‌ها را در برابر دسترسی‌های نامطلوب تضمین می‌کند و فرآیندهای بازیابی کلید را در صورت لزوم تسهیل می‌بخشد. این تغییر، گام مهمی در جهت افزایش امنیت داده‌های تیمی و بهینه‌سازی عملیات کسب‌وکارها محسوب می‌شود.

🟣لینک مقاله:
https://dropbox.tech/security/file-encryption-teams-advanced-key-management?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Would you like an IDOR with that? Leaking 64 million McDonald's job applications (3 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بحث قرار گرفته به یک نقص امنیتی در پلتفرم استخدامی McHire اشاره می‌کند، که توسط ۹۰٪ از فرانشیزهای مک‌دونالد استفاده می‌شود. این نقص امنیتی به کاربرانی که حساب McHire دارند امکان دسترسی به داده‌های شخصی بیش از ۶۴ میلیون متقاضی کار را می‌دهد. چت‌بات با نام اولیویا، که اطلاعات شخصی، ترجیحات شیفت کاری متقاضیان و آزمون‌های شخصیتی را جمع‌آوری می‌کند، شناسایی این نقص را پس از آن امکان‌پذیر کرده است. پس از کشف این مشکل، شرکت Paradox.ai که پشتیبان McHire است، به سرعت به رفع این آسیب‌پذیری پرداخت. این اتفاق توجهاتی را به اهمیت امنیت داده‌های شخصی در پلتفرم‌های استخدامی معطوف داشته و نشان‌دهنده پتانسیل خطرات امنیتی در فناوری‌های مورد استفاده در فرآیندهای استخدام است.

🟣لینک مقاله:
https://ian.sh/mcdonalds?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

یک اسکریپت پیدا کردم که قابلیت ساخت Appimage از بسته‌های نصب شده آرچ رو به شما میده، این اسکریپت در مواقع قطعی اینترنت بین‌الملل می‌تونه برای افراد کاربردی باشه که بتونن برنامه‌هایی که نصب داشتن رو با بقیه به عنوان یک بسته Appimage به اشتراک بذارن.
https://github.com/ivan-hc/Arch-Deployer

<Sohrab Behdani/>

🔵 عنوان مقاله
Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity (6 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ی مورد بررسی نشان می‌دهد که برخلاف انتظارات گسترده در مورد بهبود سرعت وکارایی توسعه‌دهندگان با بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی (AI)، توسعه‌دهندگان با تجربه در استفاده از ابزارهای اولیه هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵، حدود ۱۹٪ زمان بیشتری برای تکمیل وظایف خود نیاز داشتند. این یافته‌ها نشان‌دهنده‌ی شکافی میان تصورات و تأثیرات واقعی استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی و توسعه‌ی نرم‌افزار است. این امر می‌تواند بر اثر عدم بهینه‌سازی ابزارها و یا نیاز به زمان بیشتر برای سازگاری توسعه‌دهندگان با فناوری‌های جدید باشد. این مطالعه تأکید می‌کند که گنجاندن فناوری‌های AI در فرآیندهای توسعه نرم‌افزار بایستی با دقت و توجه به اثربخشی واقعی آنها همراه باشد.

🟣لینک مقاله:
https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

ساده و سریع مثل GitLab OmniBus

خیلی وقت بود که میخواستم GitLab omnibus رو تست کنم تا اینکه یه پروژه ی جدیدی استارت خورد و فرصتش پیش اومد .
توی OmniBus، همه چیز آماده اس ، تقریبا همه چیز البته ؛ شما فقط کافیه یه compose file بنویسی و GitLab با تمام اجزاش (مثل PostgreSQL و Redis) خودش رو نصب می‌کنه. یعنی نیاز به کانفیگ یا نصب جداگانه هیچ سرویس دیگه‌ای نیست حتی Nginx داخلی هم داره . ولی خب میشه disable کرد که ببریش پشت هر وب سرویسی که داری که من بردمش پشت Traefik .

تجربه خوبی بود با اینکه تازه راه انداختمش متوجه شدم دیگه اون درگیری که توی اپدیت GitLab داشتیم رو توی omnibus نداریم . البته اگر پروژه بزرگتری داشتم که نیاز به scale و کانفیگ دقیق‌تری داشت، شاید به GitLab معمولی می‌رفتم. اما برای این پروژه و resource هایی که در اختیارم گذاشتن به یه راه حل سریع و ساده نیاز داشتم که OmniBus بدون شک انتخاب عالی‌ای بود.
بهتون پیشنهاد میکنم امتحان کنید حتما

<Ramtin Boreili/>

🔵 عنوان مقاله
Managing OpenAI API keys with HashiCorp Vault's dynamic secrets plugin (4 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفت، به توسعه یک پلاگین جدید برای HashiCorp Vault پرداخته است که هدف آن افزایش امنیت کلیدهای API شرکت OpenAI است. این پلاگین با تولید دینامیک توکن‌های با مدت زمان کوتاه که به صورت خودکار منقضی می‌شوند، به ارتقاء امنیت کمک می‌کند. با استفاده از این پلاگین، کاربران قادر خواهند بود تا کلیدهای API را در محیطی امن تر و کنترل شده‌تر مدیریت نمایند. این فرآیند نه تنها ریسک دسترسی بی‌مجاز به کلیدهای طولانی‌مدت را کاهش می‌دهد بلکه به افزایش امنیت داده‌ها و کاربردهایی که از این کلیدها استفاده می‌کنند نیز کمک می‌کند. استفاده از توکن‌های کوتاه مدت و خودکار این امکان را به ارمغان می‌آورد که هر گونه نفوذ احتمالی به سرعت محدود و کنترل شود. این پلاگین نوآوری مهمی در زمینه مدیریت امنیتی کلیدهای API به شمار می‌رود.

🟣لینک مقاله:
https://www.hashicorp.com/en/blog/managing-openai-api-keys-with-hashicorp-vault-s-dynamic-secrets-plugin?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
How to restore a container image from an Azure Kubernetes Service node to an Azure Container Registry? (3 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ی مورد بحث، روشی برای بازیابی نسخه‌های حذف شده از تصاویر کانتینر از طریق پاد (Pod) در حال اجرا در یک گره (Node) از سرویس Kubernetes آژور (Azure Kubernetes Service) را تشریح می‌کند. با استفاده از خط فرمان containerd و به کمک دستور run-command از Azure CLI، امکان پوش کردن دوباره‌ی تصویر به مخزن کانتینر آژور (Azure Container Registry) فراهم می‌شود. این فرایند شامل لیست کردن تصاویر موجود در گره، تایید وجود تصویر مورد نظر و سپس پوش کردن آن به مخزن بدون نیاز به دسترسی مستقیم SSH به گره است. این روش برای مدیران سیستم و توسعه‌دهندگانی که نیاز به بازیابی تصاویر کانتینری حذف شده در محیط‌های Kubernetes آژور دارند، مفید است.

🟣لینک مقاله:
https://www.danielstechblog.io/how-to-restore-a-container-image-from-an-azure-kubernetes-service-node-to-an-azure-container-registry/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
How we replaced the default K8s scheduler to optimize our Continuous Integration builds (10 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
Codefresh با استفاده از یک برنامه‌ریز مخصوص که برای بارهای کاری زودگذر CI/CD طراحی شده است، برنامه‌ریز پیش‌فرض Kubernetes را جایگزین کرده تا تأخیر آغاز ساخت‌ها را به حداقل برساند و استفاده از منابع را بهینه‌سازی کند. این شرکت پاد‌های "ballast" با اولویت پایین را معرفی کرد تا اطمینان حاصل شود که پاد‌های ساخت واقعی فوراً شروع به کار می‌کنند. همچنین، یک پلاگین برنامه‌ریز را پیاده‌سازی کرد که وظایف را به طور محکم بر روی نود‌ها می‌چیند، که این امر استفاده از خوشه را بهبود می‌بخشد و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد. این تغییرات به کاهش زمان آماده‌سازی و بهبود کارایی در مصرف منابع کمک می‌کند.

🟣لینک مقاله:
https://codefresh.io/blog/custom-k8s-scheduler-continuous-integration/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Task Runner Census 2025 (4 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مطابق با سرشماری "Task Runner" در سال 2025، GitHub Actions بیشترین استفاده را در بین ابزارهای CI/CD دارد، در حالی که Make همچنان به عنوان یک ابزار عمومی برای اجرای وظایف رایج باقی مانده است. پروژه‌های جدید رشد قابل توجهی در به‌کارگیری ابزارهای مدرن مانند pnpm در جاوااسکریپت و uv در پایتون را نشان می‌دهند که این امر بازتابی از تمایل به استفاده از ابزارهای یکپارچه و دوستدار توسعه‌دهندگان است. این تحولات نشان‌دهنده یک جهت‌گیری به سمت مدیریت وظایف کارآمدتر و بیشتر متمرکز بر تجربه توسعه‌دهنده است. این اطلاعات می‌تواند برای فرآیندهای تصمیم‌گیری در انتخاب ابزارهای مناسب برای پروژه‌های نرم‌افزاری مهم باشد.

🟣لینک مقاله:
https://aleyan.com/blog/2025-task-runners-census/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

📢 اگر تلگرام پرمیوم دارید، کانال ما رو Boost کنید ! 🚀

با Boost کردن کانال، به رشد و دیده شدن ما بیشتر کمک کنید💙

https://t.iss.one/boost/gopher_academy

🔵 عنوان مقاله
See More, Worry Less: Managed Database Observability, Monitoring, and Hardening Advancements (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
DigitalOcean اخیراً سه به‌روزرسانی عمده در سرویس‌های پایگاه داده مدیریت‌شده خود اعمال کرده است: 1- ادغام Datadog، که امکان ارسال خودکار لاگ‌ها و نظارت بهتر را فراهم می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا بازدهی و وضعیت سیستم‌های خود را به صورت دقیق‌تری رصد کنند. 2- هشدارهای پیش‌فرض منابع و اعلان‌های پیشرفته کلاستر که به کاربران امکان می‌دهد جهت نظارت و واکنش فوری در برابر مشکلات احتمالی اطلاع‌رسانی دریافت کنند. 3- برچسب‌گذاری آی‌پی منابع مورد اعتماد، که امنیت و مدیریت آی‌پی‌های دسترسی‌دهنده به پایگاه داده را بهبود می‌بخشد. این به‌روزرسانی‌ها با هدف افزایش کارایی، امنیت و قابلیت نظارت در ارائه سرویس‌های دیتابیس مدیریت‌شده عرضه شده است.

🟣لینک مقاله:
https://www.digitalocean.com/blog/managed-databases-observability-updates?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

اصطلاح requirement driven vibe coding چیست؟

https://t.iss.one/Software_Labdon/599?single

مزیت استفاده از این روش چیست؟

https://t.iss.one/Software_Labdon/601

مفهوم feature creep یا scope creep چیست؟

https://t.iss.one/Software_Labdon/602

مفهوم bureaucratic در توسعه نرم افزار چیست؟

https://t.iss.one/Software_Labdon/603

➖➖➖➖➖➖➖➖
https://t.iss.one/addlist/QtXiQlynEJwzODBk

🔵 عنوان مقاله
New Amazon EC2 P6e-GB200 UltraServers accelerated by NVIDIA Grace Blackwell GPUs for the highest AI performance (3 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مرور شده، به بررسی عملکرد سرورهای Amazon EC2 P6e-GB200 UltraServers که توسط NVIDIA GB200 NVL72 پشتیبانی می‌شوند، پرداخته است. این سرورها برای آموزش و استنباط هوش مصنوعی (AI)، عملکرد GPU برجسته‌ای ارائه می‌دهند. نکته مهم در این مقاله، بیان کیفیت و سرعت بالا در پردازش‌های مرتبط با AI است که به واسطه تکنولوژی پیشرفته NVIDIA GB200 NVL72 فراهم آمده است. همچنین، تاکیدی بر بهینه‌سازی‌های اختصاصی برای پردازش‌های AI شده و بینش‌هایی درباره چگونگی بهبود فرآیندهای آموزش و استنباط ارائه شده است. این فناوری جدید، قابلیت‌های عملی و تئوری بزرگی در زمینه هوش مصنوعی افتتاح می‌کند و از این رو، انتظار می‌رود که تأثیر قابل توجهی در صنعت AI داشته باشد.

🟣لینک مقاله:
https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-ec2-p6e-gb200-ultraservers-powered-by-nvidia-grace-blackwell-gpus-for-the-highest-ai-performance/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Understand your software's supply chain with GitHub's dependency graph (3 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه مقاله: نمودار وابستگی GitHub ابزاری است که نقشه‌ای دقیق و بصری از وابستگی‌های مستقیم و میانی را فراهم می‌کند و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا زنجیره تأمین نرم‌افزاری خود را درک و مدیریت کنند. این ابزار با ارائه دیدگاهی جامع به وابستگی‌های پروژه، دسترسی آسانی به ساختار و ترکیب بندی کتابخانه‌ها و پکیج‌های استفاده شده در پروژه‌ها می‌دهد. استفاده از نمودار وابستگی می‌تواند در شناسایی به موقع آسیب‌پذیری‌ها و مشکلات امنیتی مرتبط با وابستگی‌ها بسیار مفید باشد، زیرا توسعه‌دهندگان می‌توانند تغییرات و به‌روزرسانی‌های لازم را به طور موثر اعمال کنند و از سلامت نرم‌افزار خود اطمینان حاصل کنند. این قابلیت یکی از ابزارهای کلیدی در مدیریت مدرن پروژه‌های نرم‌افزاری است که به بهبود کیفیت و امنیت برنامه‌ها کمک شایانی می‌کند.

🟣لینک مقاله:
https://github.blog/security/supply-chain-security/understand-your-softwares-supply-chain-with-githubs-dependency-graph/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

📱 30 Kubernetes Tutorials

Each one focused on a key concept, tool, or best practice.

1. Kubernetes Architecture - https://lnkd.in/gSB2GyXp
2. High Availability - https://lnkd.in/gzYd97Ee
3. Best Practices (Design & Setup) - https://lnkd.in/gPUx8uNP
4. Minikube - https://lnkd.in/gAgcw2q6
5. Kubeadm - https://lnkd.in/gkCQAajB
6. Kubeconfig File - https://lnkd.in/gEnUdrj7
7. Vagrant VMs - https://lnkd.in/gtKNepyc
8. eksctl - https://lnkd.in/ghUDuDQx
9. kubectl - https://lnkd.in/gzbd7263
10. Kubernetes Cluster - https://lnkd.in/giaAps_S
11. Etcd - https://lnkd.in/g9icGcME
12. Kubernetes Pod - https://lnkd.in/gtGGyJR7
13. Init Containers - https://lnkd.in/gPaDpyUP
14. Daemonset - https://lnkd.in/gAM7pxrK
15. Pod Lifecycle - https://lnkd.in/gtwBJr3w
16. Kubernetes Ingress - https://lnkd.in/gN2RD3ei
17. Nginx Ingress - https://lnkd.in/ghvGtGS3
18. K8s YAML Manifests - https://lnkd.in/gJQ-pPJE
19. Alert Manager - https://lnkd.in/gHM6DnFE
20. EFK Stack - https://lnkd.in/gSC6bj37
21. K8s Logging - https://lnkd.in/g8VG6nti
22. Kustomize - https://lnkd.in/gziADVvS
23. Sealed Secrets - https://lnkd.in/gceD9mpU
24. Docker Image In K8s Pod - https://lnkd.in/g4qUgj4E
25. Jenkins Build Agents - https://lnkd.in/gf9R-qin
26. Kustomize Secret - https://lnkd.in/gW_eugbf
27. Deploy Argo CD - https://lnkd.in/gHUMhS7Q
28. Install Helm for K8s - https://lnkd.in/gn2DHbRz
29. MongoDB - https://lnkd.in/ga8DmNKb
30. Hashicorp Vault - https://lnkd.in/gB7EZYJT

➖➖➖➖➖➖➖➖
https://t.iss.one/addlist/QtXiQlynEJwzODBk