🔵 عنوان مقاله
How should I test my AI prompts?
🟢 خلاصه مقاله:
چگونه باید پرسشهای هوشمندانهام را آزمایش کنم؟
علاوه بر آزمایش مدلهای زبان بزرگ (LLM)، آزمون پرسشهای شما نیز بسیار مهم است. آزمون مناسب میتواند به بهبود دقت و کارایی نتایج حاصل از هوش مصنوعی کمک کند و به شما اطمینان دهد که سیستم به درستی پاسخ میدهد. در این زمینه، دیوید نات در یک ویدیوی ۲۰ دقیقهای دیدگاه خوبی درباره نحوه انجام این مهم ارائه میدهد و راهکارهای مؤثر برای ارزیابی پرسشها را شرح میکند.
با استفاده از تکنیکهای ارائه شده در این ویدیو، میتوانید پرسشهای خود را به گونهای طراحی و آزمایش کنید که بهترین پاسخها را از مدلهای هوش مصنوعی دریافت نمایید. این فرآیند به شما کمک میکند تا پرسشها را به شکل کارآمدتر فرموله کنید و خطاهای احتمالی را کاهش دهید.
#هوش_مصنوعی #آزمون_پرسشها #مدلهای_زبان #بهبود_پرسش
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/aTMFJ3U?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
How should I test my AI prompts?
🟢 خلاصه مقاله:
چگونه باید پرسشهای هوشمندانهام را آزمایش کنم؟
علاوه بر آزمایش مدلهای زبان بزرگ (LLM)، آزمون پرسشهای شما نیز بسیار مهم است. آزمون مناسب میتواند به بهبود دقت و کارایی نتایج حاصل از هوش مصنوعی کمک کند و به شما اطمینان دهد که سیستم به درستی پاسخ میدهد. در این زمینه، دیوید نات در یک ویدیوی ۲۰ دقیقهای دیدگاه خوبی درباره نحوه انجام این مهم ارائه میدهد و راهکارهای مؤثر برای ارزیابی پرسشها را شرح میکند.
با استفاده از تکنیکهای ارائه شده در این ویدیو، میتوانید پرسشهای خود را به گونهای طراحی و آزمایش کنید که بهترین پاسخها را از مدلهای هوش مصنوعی دریافت نمایید. این فرآیند به شما کمک میکند تا پرسشها را به شکل کارآمدتر فرموله کنید و خطاهای احتمالی را کاهش دهید.
#هوش_مصنوعی #آزمون_پرسشها #مدلهای_زبان #بهبود_پرسش
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/aTMFJ3U?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
YouTube
AI Prompt Testing - Shift left testing in AI era
A big shout out to my video sponsor: Manus AI
Manus is a general AI agent developed by Butterfly Effect that aims to turn your thoughts into action. Rather than just providing ideas or content, it executes complex tasks on your behalf.
👉 Redeem your credits…
Manus is a general AI agent developed by Butterfly Effect that aims to turn your thoughts into action. Rather than just providing ideas or content, it executes complex tasks on your behalf.
👉 Redeem your credits…
🔵 عنوان مقاله
Lessons from Chaos Tests: We Lost Customer Experience in a Service We Thought Was Low-Risk
🟢 خلاصه مقاله:
چند هفته پیش، مجموعهای از منابع مرتبط با مهندسی آشوب (Chaos Engineering) را با شما به اشتراک گذاشتم. امروز قصد دارم نمونهای عملی از اجرای این نوع آزمایشها را معرفی کنم که توسط سینان اوینق انجام شده است. در این آزمایشها، تیمها سعی میکنند نقاط ضعف سیستمهای خود را به صورت کنترلشده و تدریجی شناسایی و برطرف کنند تا در مواجهه با حوادث واقعی عملکرد بهتری داشته باشند.
در یکی از این تمرینها، تیم فنی شرکت به اشتباه فرض کرده بود که سرویس مورد نظر، ریسک کمی دارد و نیاز به نظارت مداوم ندارد. اما نتیجه آزمایش نشان داد که در صورت بروز اختلال، تجربه مشتری به شدت آسیب میبیند، حتی در سرویسهایی که تصور میکردند کمخطر هستند. این تجربه یادآور این است که هیچ سیستمی کاملاً مقاوم نیست و مهم است که همیشه فرض کنیم نقصها ممکن است در هر سطحی رخ دهند و استراتژیهای پاسخگویی مناسبی داشته باشیم.
این آزمایشها نشان دادند که خطای انسانی یا فرض نادرست در ارزیابی ریسک میتواند منجر به از دست رفتن فرصتهای بهبود و رضایت مشتری شود. از این رو، اجرای منظم تمرینهای آشوب و تمرکز بر روی اصلاح نقاط ضعف، کلید تضمین پایداری و بهبود کیفیت سرویسها است. مهم است که تیمها همیشه آماده مواجهه با بحرانهای احتمالی باشند و از اشتباهات گذشته درس بگیرند تا در آینده عملیاتشان بهبود یابد.
#مهندسی_آشوب #تجربه_مشتری #پایداری_سیستم #مدیریت_ریسک
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/YMZbNHI?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Lessons from Chaos Tests: We Lost Customer Experience in a Service We Thought Was Low-Risk
🟢 خلاصه مقاله:
چند هفته پیش، مجموعهای از منابع مرتبط با مهندسی آشوب (Chaos Engineering) را با شما به اشتراک گذاشتم. امروز قصد دارم نمونهای عملی از اجرای این نوع آزمایشها را معرفی کنم که توسط سینان اوینق انجام شده است. در این آزمایشها، تیمها سعی میکنند نقاط ضعف سیستمهای خود را به صورت کنترلشده و تدریجی شناسایی و برطرف کنند تا در مواجهه با حوادث واقعی عملکرد بهتری داشته باشند.
در یکی از این تمرینها، تیم فنی شرکت به اشتباه فرض کرده بود که سرویس مورد نظر، ریسک کمی دارد و نیاز به نظارت مداوم ندارد. اما نتیجه آزمایش نشان داد که در صورت بروز اختلال، تجربه مشتری به شدت آسیب میبیند، حتی در سرویسهایی که تصور میکردند کمخطر هستند. این تجربه یادآور این است که هیچ سیستمی کاملاً مقاوم نیست و مهم است که همیشه فرض کنیم نقصها ممکن است در هر سطحی رخ دهند و استراتژیهای پاسخگویی مناسبی داشته باشیم.
این آزمایشها نشان دادند که خطای انسانی یا فرض نادرست در ارزیابی ریسک میتواند منجر به از دست رفتن فرصتهای بهبود و رضایت مشتری شود. از این رو، اجرای منظم تمرینهای آشوب و تمرکز بر روی اصلاح نقاط ضعف، کلید تضمین پایداری و بهبود کیفیت سرویسها است. مهم است که تیمها همیشه آماده مواجهه با بحرانهای احتمالی باشند و از اشتباهات گذشته درس بگیرند تا در آینده عملیاتشان بهبود یابد.
#مهندسی_آشوب #تجربه_مشتری #پایداری_سیستم #مدیریت_ریسک
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/YMZbNHI?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Lessons from Chaos Tests: We Lost Customer Experience in a Service We Thought Was Low-Risk
Hi everyone,
🔵 عنوان مقاله
Building Mac Farm: Running 2000+ iOS Pipelines Daily
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، یوسفözgül نگاهی جامع و عملی به فرایند ساخت و مدیریت مزارع مک (Mac Farms) دارد که روزانه بیش از ۲۰۰۰ خط لوله آزمایش iOS را اجرا میکنند. او تجربیات و روشهای تیم خود را در مدیریت حجم عظیم تراکنشهای آزمایشی و چالشهای مربوط به آن به اشتراک میگذارد.
او توضیح میدهد که چگونه با طراحی یک سیستم مقیاسپذیر و کارآمد، توانسته است فرآیند تست نرمافزارهای iOS را به صورت خودکار و موثر انجام دهد. این سیستم، با ایجاد زیرساختهای قوی و استفاده از فناوریهای مدرن، به تیم اجازه میدهد تا سریعتر به بازخورد برسند و خطاهای نرمافزاری را به موقع شناسایی کنند.
در نهایت، یوسفözgül بر اهمیت بهینهسازی منابع، ارتقاء زیرساختها و مدیریت هوشمندانه در مواجهه با حجم بالای درخواستها تأکید میکند. تجربیات او راهنمای مناسبی برای تیمهایی است که در پروژههای بزرگ و مقیاسپذیر قصد دارند کیفیت و سرعت توسعه را افزایش دهند.
#توسعه_نرمافزار #تست_آزمایش #مزارع_مک #توسعه_مقیاسپذیر
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/vP3636K?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Building Mac Farm: Running 2000+ iOS Pipelines Daily
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، یوسفözgül نگاهی جامع و عملی به فرایند ساخت و مدیریت مزارع مک (Mac Farms) دارد که روزانه بیش از ۲۰۰۰ خط لوله آزمایش iOS را اجرا میکنند. او تجربیات و روشهای تیم خود را در مدیریت حجم عظیم تراکنشهای آزمایشی و چالشهای مربوط به آن به اشتراک میگذارد.
او توضیح میدهد که چگونه با طراحی یک سیستم مقیاسپذیر و کارآمد، توانسته است فرآیند تست نرمافزارهای iOS را به صورت خودکار و موثر انجام دهد. این سیستم، با ایجاد زیرساختهای قوی و استفاده از فناوریهای مدرن، به تیم اجازه میدهد تا سریعتر به بازخورد برسند و خطاهای نرمافزاری را به موقع شناسایی کنند.
در نهایت، یوسفözgül بر اهمیت بهینهسازی منابع، ارتقاء زیرساختها و مدیریت هوشمندانه در مواجهه با حجم بالای درخواستها تأکید میکند. تجربیات او راهنمای مناسبی برای تیمهایی است که در پروژههای بزرگ و مقیاسپذیر قصد دارند کیفیت و سرعت توسعه را افزایش دهند.
#توسعه_نرمافزار #تست_آزمایش #مزارع_مک #توسعه_مقیاسپذیر
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/vP3636K?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Building Mac Farm: Running 2000+ iOS Pipelines Daily
Mobile CI solutions are hard and expensive. At Trendyol, we run over 2,000 iOS pipelines daily across 130 Mac machines, executing 50,000+…
🔵 عنوان مقاله
What is Context Engineering?
🟢 خلاصه مقاله:
مهندسی زمینه یا Context Engineering ممکن است واژهای باشد که تاکنون کمی آن را شنیده باشید. در این مفهوم، تمرکز بر نحوه فراهم کردن و تنظیم شرایط و زمینههای مناسب برای بهرهبرداری بهتر و مؤثرتر از فناوریهای هوشمند است. هدف از مهندسی زمینه، ایجاد محیطهایی است که سیستمها بتوانند بهترین عملکرد خود را در آنها نشان دهند و به صورت دقیقتر و هوشمندانهتری به نیازهای کاربر پاسخ دهند.
در یک ضبط حدود ۱۶ دقیقهای، دانیل نات در مورد مفهوم مهندسی زمینه و ارتباط آن با تستهای مبتنی بر زمینه، توضیح میدهد. او توضیح میدهد که چگونه در فرآیند طراحی و اجرای تستها، درک صحیح از زمینه و شرایط خاص هر پروژه میتواند نقش کلیدی در بهبود نتایج و کارایی تستها بازی کند. این رویکرد، بهخصوص در حوزه توسعه فناوریهای هوشمند، اهمیت ویژهای دارد و به تیمهای فنی کمک میکند تا برنامهریزی و استراتژیهای خود را بر اساس نیازهای واقعی توسعه دهند.
با درک و بهرهگیری از مهندسی زمینه، میتوان به سمت توسعه سیستمهای هوشمند و تستهای بهینه حرکت کرد، به گونهای که هر سیستم با توجه به شرایط خاص خود، بهترین عملکرد را داشته باشد و پاسخگوی نیازهای متنوع کاربران باشد.
#مهندسی_زمینه #تست_مبتنی_بر_زمینه #هوش_مصنوعی #فناوری
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/B8VzkiR?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
What is Context Engineering?
🟢 خلاصه مقاله:
مهندسی زمینه یا Context Engineering ممکن است واژهای باشد که تاکنون کمی آن را شنیده باشید. در این مفهوم، تمرکز بر نحوه فراهم کردن و تنظیم شرایط و زمینههای مناسب برای بهرهبرداری بهتر و مؤثرتر از فناوریهای هوشمند است. هدف از مهندسی زمینه، ایجاد محیطهایی است که سیستمها بتوانند بهترین عملکرد خود را در آنها نشان دهند و به صورت دقیقتر و هوشمندانهتری به نیازهای کاربر پاسخ دهند.
در یک ضبط حدود ۱۶ دقیقهای، دانیل نات در مورد مفهوم مهندسی زمینه و ارتباط آن با تستهای مبتنی بر زمینه، توضیح میدهد. او توضیح میدهد که چگونه در فرآیند طراحی و اجرای تستها، درک صحیح از زمینه و شرایط خاص هر پروژه میتواند نقش کلیدی در بهبود نتایج و کارایی تستها بازی کند. این رویکرد، بهخصوص در حوزه توسعه فناوریهای هوشمند، اهمیت ویژهای دارد و به تیمهای فنی کمک میکند تا برنامهریزی و استراتژیهای خود را بر اساس نیازهای واقعی توسعه دهند.
با درک و بهرهگیری از مهندسی زمینه، میتوان به سمت توسعه سیستمهای هوشمند و تستهای بهینه حرکت کرد، به گونهای که هر سیستم با توجه به شرایط خاص خود، بهترین عملکرد را داشته باشد و پاسخگوی نیازهای متنوع کاربران باشد.
#مهندسی_زمینه #تست_مبتنی_بر_زمینه #هوش_مصنوعی #فناوری
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/B8VzkiR?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
YouTube
What is Context Engineering?
Context Engineering is the next step beyond prompt engineering—focused on managing what an AI model knows at the right time. Instead of just writing prompts, it’s about selecting, compressing, and isolating the most relevant context so AI stays accurate,…
❤1
🔵 عنوان مقاله
Testing in JavaScript: A Gentle, Hands-On Guide
🟢 خلاصه مقاله:
آزمون در جاوااسکریپت: راهنمایی ملایم و عملی
شاید شایسته باشد که شیلاش کومار این راهنما را "ملایم" نامید، زیرا در واقع این مقاله به شکلی جامع و دقیق به اصول پایهای تستنویسی در جاوااسکریریپت میپردازد. در این راهنما، با ابزارهای مختلفی مانند Mocha، Chai و Supertest آشنا میشویم و نحوه استفاده از آنها برای نوشتن تستهای کارآمد و معتبر را بررسی میکنیم.
این مقاله با هدف ارائه تسلط اولیه و عملی بر فرآیند تستنویسی، تمامی مراحل لازم برای شروع کار در محیط جاوااسکریریپت را به صورت کاربردی، توضیح میدهد. خواننده در طول مسیر با نمونههای کاربردی و نکات مهم روبهرو میشود که کمک میکند تا فرآیند تستنویسی سریعتر و سادهتر انجام گیرد.
این راهنما، مجموعهای غنی از دانشهای پایه و عملی است که برای توسعهدهندگان مبتدی و متوسط بسیار مفید است و به آنها کمک میکند قدرت و اعتماد به نفس بیشتری در ساخت و اجرای تستهای جاوااسکریریپت پیدا کنند.
#تست_جاوااسکریریپت #نهایت_کارایی #آموزش_برتر #توسعه_وب
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/lb5ntaY?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Testing in JavaScript: A Gentle, Hands-On Guide
🟢 خلاصه مقاله:
آزمون در جاوااسکریپت: راهنمایی ملایم و عملی
شاید شایسته باشد که شیلاش کومار این راهنما را "ملایم" نامید، زیرا در واقع این مقاله به شکلی جامع و دقیق به اصول پایهای تستنویسی در جاوااسکریریپت میپردازد. در این راهنما، با ابزارهای مختلفی مانند Mocha، Chai و Supertest آشنا میشویم و نحوه استفاده از آنها برای نوشتن تستهای کارآمد و معتبر را بررسی میکنیم.
این مقاله با هدف ارائه تسلط اولیه و عملی بر فرآیند تستنویسی، تمامی مراحل لازم برای شروع کار در محیط جاوااسکریریپت را به صورت کاربردی، توضیح میدهد. خواننده در طول مسیر با نمونههای کاربردی و نکات مهم روبهرو میشود که کمک میکند تا فرآیند تستنویسی سریعتر و سادهتر انجام گیرد.
این راهنما، مجموعهای غنی از دانشهای پایه و عملی است که برای توسعهدهندگان مبتدی و متوسط بسیار مفید است و به آنها کمک میکند قدرت و اعتماد به نفس بیشتری در ساخت و اجرای تستهای جاوااسکریریپت پیدا کنند.
#تست_جاوااسکریریپت #نهایت_کارایی #آموزش_برتر #توسعه_وب
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/lb5ntaY?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Testing in JavaScript: A Gentle, Hands-On Guide
As a developer, you’re constantly asking yourself, “How do I know if my code works?” You’ve probably used console.log statements so many…
Data Structure and Algorithm Patterns for LeetCode Interviews – Tutorial
https://www.youtube.com/watch?v=Z_c4byLrNBU
#کاربردی
https://www.youtube.com/watch?v=Z_c4byLrNBU
#کاربردی
YouTube
Data Structure and Algorithm Patterns for LeetCode Interviews – Tutorial
This is a comprehensive course on data structures and algorithms. @algo.monster will break down the most essential data structures—like arrays, strings, sets, hashmaps, and heaps, and he'll show you exactly how and when to use them. You’ll also master core…
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/>
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
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
NVIDIA Technical Blog
Practical LLM Security Advice from the NVIDIA AI Red Team
Over the last several years, the NVIDIA AI Red Team (AIRT) has evaluated numerous and diverse AI-enabled systems for potential vulnerabilities and security weaknesses before they reach production.
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
https://www.youtube.com/watch?v=Te2I2muO-4c
YouTube
Anthropic confirms software engineering is NOT dead
Check out https://trm.sh/convex today!!!!
https://twitch.tv/ThePrimeagen - I Stream on Twitch
https://twitter.com/terminaldotshop - Want to order coffee over SSH?
ssh terminal.shop
Become Backend Dev: https://boot.dev/prime
(plus i make courses for them)…
https://twitch.tv/ThePrimeagen - I Stream on Twitch
https://twitter.com/terminaldotshop - Want to order coffee over SSH?
ssh terminal.shop
Become Backend Dev: https://boot.dev/prime
(plus i make courses for them)…
🔵 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
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
GitHub
GitHub - Raphire/Win11Debloat: A simple, lightweight PowerShell script to remove pre-installed apps, disable telemetry, as well…
A simple, lightweight PowerShell script to remove pre-installed apps, disable telemetry, as well as perform various other changes to customize, declutter and improve your Windows experience. Win11D...
🔵 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
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
Ministry of Testing
Debug like a boss: 10 debugging hacks for developers, quality engineers, and testers
Solve stubborn bugs faster by breaking things on purpose, questioning your assumptions, and thinking your way to clarity.
🔵 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
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
BrowserStack
QA Leadership Summit - Winter 2025 Edition | Virtual Event by BrowserStack | BrowserStack
Join BrowserStack's QA Leadership Summit to witness the future of Quality Assurance powered by AI. Discover strategies to redefine testing standards.
Forwarded from Bardia & Erfan
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.
- 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
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
Medium
How We Built a Secure Local Appium Device Farm Using Cloudflare Zero Trust and Jenkins
🚧 The Problem: Fragile Reverse Tunnels and Manual Pain
🔵 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
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
Medium
AI in Test Automation: What Actually Makes Sense (and What Doesn’t)
The buzz around AI in test automation is impossible to ignore. Everywhere you look, someone’s promising “AI-powered testing” or “autonomous…
♨️ 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.
▪️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.