داشتم با یک استارتاپ صحبت می‌کردم، گفت ما ۳ ماهه داریم ChatGPT Plus می‌خریم برای تیممون ولی نمی‌دونیم چرا هنوز نتایج کارمون بهتر نشده!
سوال کردم: "پرامپت‌هاتون چطوریه؟"
جواب: "سلام، لطفا این کد را بررسی کن"

فارغ از اینکه که از نسخه 5 استفاده می کرد که یکم خنگ تر شده ولی
بهش گفتم، هوش مصنوعی جادو نیست یک پرامپت خوب مثل یک دستور العمل آشپزیه وقتی به آشپز میگی "غذا درست کن" انتظار نداری شاهکار بسازه ولی وقتی میگی "برای ۴ نفر خورشت قیمه با گوشت چرخ کرده، نصف کیلو عدس، رب گوجه تند، زعفران..."
معلومه بهتر عمل کنه و غذای خوشمزه تری می پزه
یک پرامپت خوب ترجیحا یعنی:

زمینه مشخص (تو یک برنامه‌نویس سینیورهستی)
هدف روشن (میخوام این کد بهینه‌تر بشه و بهینه از چه نظر)
محدودیت‌ها (با زبان پایتون، حداکثر ۵۰ خط)
مثال (مثل این نمونه که میفرستم)


پند اخلاقی😉: ابزار خوبی داری؟ عالی. حالا یاد بگیر ازش حرفه‌ای استفاده کنی.

یکی از این robot های جدید Tesla رو نگاه می‌کردم
این بچه (ربات) می‌تونه ظرف بشوره، لباس تا کنه، حتی بچه نگهداری کنه
قیمتش چیزی حدود ۳۰ هزار دلاره ولی یک بار می‌خری، ۲۰ سال کار می‌کنه

درسته تقریباً همه مشاغل physical هم در خطرن
ولی آینده به شدت هیجان انگیزه (شایدم ترسناک)
خیلی از محدودیت های مهم صنعت از بین میره (آسیب نیروی کار، بد بودن شرایط روحی یا جسمی و بیماری، خسته شدن) در چنین شرایطی خط تولیدهای 24ساعته که دقیق و منظم دارن تولید می کنن
جهش بزرگی توی صنعت خواهیم داشت، کیفیت محصولات و تولیدات بالاتر میره و بار کاری انسان ها روی دوش ربات ها میره و تنبل تر میشیم😂

دارم خودم تصور می کنم یک مزرعه دارم و 4 تا کارگر رباتیک دارم و مشغول برده داری نوینم😎 واسم دارن کشاورزی می کنن

امروز یه کار عملی برای تون دارم می‌خواید ببینید دیتاتون چقدر کیفیت داره؟
کد زیر رو اجرا کنید (Python):

import pandas as pd

# فایل CSV خودتون رو بخونید
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# گزارش سریع کیفیت داده
print(f"تعداد سطرها: {len(df)}")
print(f"تعداد ستون‌ها: {len(df.columns)}")
print(f"مقادیر خالی: {df.isnull().sum().sum()}")
print(f"سطرهای تکراری: {df.duplicated().sum()}")

# آماره سریع
print("\nخلاصه آماری:")
print(df.describe())

# مقادیر خالی به تفکیک ستون
print("\nمقادیر خالی هر ستون:")

۵ دقیقه وقت بذارید، اجراش کنید نتیجه رو ببینید شاید متوجه بشید چرا مدلتون خوب نتیجه نمیده
داده کثیف = نتیجه کثیف
این قانون طلایی علم دادس

پ.ن: می دونم کد خیلی ساده ای هست
ولی این نمونه هستش، و اینو میشه خیلی پیشرفته انجام دادش. واسم توی کامنت ها بنویسید که چه روش های بهتری سراغ دارین.

یک پند به دوستان جونیور😅

یکی از بزرگترین اشتباهات فریلنسرها: نمونه کار نداشتن

با یک کارفرما صحبت می‌کردم، می گفت
"۵ نفر برام پیشنهاد دادن، ولی هیچکدوم نمونه کار نداشتن"

دوستان، GitHub خالی = فرصت از دست رفته

حداقل ۳ تا پروژه کوچیک بذارید:

۱. یک داشبورد ساده (Streamlit یا Dash)
۲. یک API بسیط (FastAPI)
۳. یک تحلیل داده با matplotlib/plotly

نمونه کار == اعتماد و اعتماد == کار => پول

برای شروع:
• GitHub Pages مجانیه: https://pages.github.com
• Streamlit Cloud رایگان: https://streamlit.io/cloud
• Heroku هم پلن مجانی داره

به قول ما اصفهانیا الان شروع کنید، فردا دیرس😂

موضوع جدید این روزها: AI Agents
همه دارن راجع بهش حرف می‌زنن ولی کمتر کسی می‌دونه چیه

AI Agent
یعنی یک سیستم که:
• هدف داره
• برنامه‌ریزی می‌کنه
• تصمیم می‌گیره
• عمل می‌کنه
• نتیجه رو ارزیابی می‌کنه

مثلا به جای اینکه بگی: "این ایمیل رو جواب بده" می‌گی: "مشتری ناراضیه، مشکلش رو حل کن"
خود Agent:
• ایمیل رو تحلیل می‌کنه
• مشکل رو شناسایی می‌کنه
• راه حل پیشنهاد می‌ده
• ایمیل مؤدبانه می‌نویسه
• اگه لازم بود، follow up می‌کنه

ابزارهای عملی:
• AutoGen: https://github.com/microsoft/autogen
• LangGraph: https://langchain-ai.github.io/langgraph
• CrewAI: https://crewai.com

پیش بینی یکم خوشبینانه: احتمالا تا ۶ ماه آینده agent-ها جای assistant-ها رو می‌گیرن.