📝🚀مدل Kimi Writing Agent؛ نویسندهٔ خودمختار برای تولید رمان و داستان
عامل «Kimi Writer» با تکیه بر مدل kimi-k2-thinking می‌تواند کاملاً خودکار کتاب، رمان یا مجموعه‌داستان بنویسد. این ابزار یک نویسندهٔ هوش مصنوعی واقعی است که از برنامه‌ریزی تا نگارش متن را خودش انجام می‌دهد و فرآیند نوشتن را در لحظه نمایش می‌دهد.
✨ ویژگی‌های کلیدی:
🤖 نگارش خودمختار همراه با برنامه‌ریزی فصل‌ها و بخش‌ها
📚 پشتیبانی از رمان، کتاب و داستان کوتاه
⚡ نمایش لحظه‌ای پیشرفت نوشتن
💾 سیستم هوشمند برای مدیریت و بازیابی کانتکست
📊 نمایش مصرف توکن در زمان واقعی
📌 گیت‌هاب:
github.com/Doriandarko/kimi-writer
---
#هوش_مصنوعی #نویسندگی_خودکار #Kimi #نویسنده_هوشمند #python @rss_ai_ir
عامل «Kimi Writer» با تکیه بر مدل kimi-k2-thinking می‌تواند کاملاً خودکار کتاب، رمان یا مجموعه‌داستان بنویسد. این ابزار یک نویسندهٔ هوش مصنوعی واقعی است که از برنامه‌ریزی تا نگارش متن را خودش انجام می‌دهد و فرآیند نوشتن را در لحظه نمایش می‌دهد.
✨ ویژگی‌های کلیدی:
🤖 نگارش خودمختار همراه با برنامه‌ریزی فصل‌ها و بخش‌ها
📚 پشتیبانی از رمان، کتاب و داستان کوتاه
⚡ نمایش لحظه‌ای پیشرفت نوشتن
💾 سیستم هوشمند برای مدیریت و بازیابی کانتکست
📊 نمایش مصرف توکن در زمان واقعی
📌 گیت‌هاب:
github.com/Doriandarko/kimi-writer
---
#هوش_مصنوعی #نویسندگی_خودکار #Kimi #نویسنده_هوشمند #python @rss_ai_ir
GitHub
GitHub - Doriandarko/kimi-writer: AI writing agent powered by kimi-k2-thinking - autonomously creates novels and stories with deep…
AI writing agent powered by kimi-k2-thinking - autonomously creates novels and stories with deep reasoning - Doriandarko/kimi-writer
🌉🤖 ابزار CodexMCP؛ پل هوشمند بین Claude Code و Codex برای کدنویسی تعاملی
ابزار CodexMCP مثل یک «لایه هماهنگ‌کننده» بین Claude Code و Codex عمل می‌کند و کمک می‌کند چند ایجنت هوش مصنوعی هم‌زمان روی یک پروژه کدنویسی کار کنند و خروجی منسجم‌تری بدهند.
🔹 پشتیبانی از دیالوگ‌های چندمرحله‌ای و انجام هم‌زمان چند تسک برنامه‌نویسی
🔹 مدیریت حرفه‌ای کانتکست و حفظ سشن‌ها برای کارهای طولانی و تکرارشونده
🔹 استفاده از Claude Code برای تحلیل نیازمندی، معماری و طراحی قبل از نوشتن کد
🔹 امکان ردیابی لاگ، جزییات خروجی و هندل‌کردن خطاها در فرآیند اجرای تسک‌ها
لینک GitHub:
https://github.com/GuDaStudio/codexmcp
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #کدنویسی_خودکار #MCP #Claude #Codex #python
ابزار CodexMCP مثل یک «لایه هماهنگ‌کننده» بین Claude Code و Codex عمل می‌کند و کمک می‌کند چند ایجنت هوش مصنوعی هم‌زمان روی یک پروژه کدنویسی کار کنند و خروجی منسجم‌تری بدهند.
🔹 پشتیبانی از دیالوگ‌های چندمرحله‌ای و انجام هم‌زمان چند تسک برنامه‌نویسی
🔹 مدیریت حرفه‌ای کانتکست و حفظ سشن‌ها برای کارهای طولانی و تکرارشونده
🔹 استفاده از Claude Code برای تحلیل نیازمندی، معماری و طراحی قبل از نوشتن کد
🔹 امکان ردیابی لاگ، جزییات خروجی و هندل‌کردن خطاها در فرآیند اجرای تسک‌ها
لینک GitHub:
https://github.com/GuDaStudio/codexmcp
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #کدنویسی_خودکار #MCP #Claude #Codex #python
👍1🔥1🥰1
🤖 سه الگوی طلایی برای ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی
اگر در دنیای ایجنت‌ها کار می‌کنی، شناخت این سه الگوی متداول می‌تواند مسیر توسعه را چند برابر سریع‌تر و هوشمندانه‌تر کند.
---
🔹 الگوی بازتاب (Reflection)
در این روش ابتدا ورودی به ایجنت داده می‌شود؛ ایجنت پاسخ می‌دهد؛ سپس با دریافت بازخورد، پاسخ خود را اصلاح و بهبود می‌کند.
این چرخه تا رسیدن به کیفیت مطلوب ادامه می‌یابد.
🛠 ابزارهای مناسب:
• مدل پایه (مثل GPT-4o)
• مدل فاین‌تیون‌شده برای ارائه بازخورد
• اتوماسیون با n8n برای پیاده‌سازی چرخه بازتاب
---
🔹 الگوی مبتنی بر بازیابی دانش (RAG)
در این الگو، ایجنت هنگام انجام یک وظیفه می‌تواند از یک پایگاه دانش خارجی پرس‌وجو کند؛
بنابراین پاسخ‌ها دقیق‌تر، مستندتر و قابل استناد خواهند بود.
🛠 ابزارهای مناسب:
• پایگاه (Vector DB مثل Pinecone)
• ابزارهای UI برای ساخت سریع RAG مثل Aidbase
• ابزارهای API محور مثل SourceSync که به‌تازگی محبوب شده‌اند
---
🔹 الگوی جریان‌کاری هوشمند (AI Workflow)
در این روش، یک فلو یا اتوماسیون سنتی ایجاد می‌شود، اما برخی از مراحل توسط هوش مصنوعی انجام می‌گیرد: تحلیل، تولید متن، تصمیم‌گیری و…
🛠 ابزارهای مناسب:
• پلتفرم n8n برای مدیریت کل جریان
• مدل‌های هوش مصنوعی از طریق API (Claude، GPT-4o و…)
---
✨ تسلط بر این سه الگو یعنی تسلط بر ۸۰٪ معماری ایجنت‌ها.
اگر بتوانی این سه ساختار را خوب درک و ترکیب کنی، تقریباً هر نوع ایجنت کاربردی را می‌توانی بسازی — از اتوماسیون‌های ساده تا سیستم‌های پیچیده تصمیم‌ساز.
@rss_ai_ir
#AI #Agents #Workflow #Reflection #RAG #هوش_مصنوعی #اتوماسیون #مهندسی_ایجنت #n8n #Pinecone #GPT #Claude #LLM #python #MachineLearning
اگر در دنیای ایجنت‌ها کار می‌کنی، شناخت این سه الگوی متداول می‌تواند مسیر توسعه را چند برابر سریع‌تر و هوشمندانه‌تر کند.
---
🔹 الگوی بازتاب (Reflection)
در این روش ابتدا ورودی به ایجنت داده می‌شود؛ ایجنت پاسخ می‌دهد؛ سپس با دریافت بازخورد، پاسخ خود را اصلاح و بهبود می‌کند.
این چرخه تا رسیدن به کیفیت مطلوب ادامه می‌یابد.
🛠 ابزارهای مناسب:
• مدل پایه (مثل GPT-4o)
• مدل فاین‌تیون‌شده برای ارائه بازخورد
• اتوماسیون با n8n برای پیاده‌سازی چرخه بازتاب
---
🔹 الگوی مبتنی بر بازیابی دانش (RAG)
در این الگو، ایجنت هنگام انجام یک وظیفه می‌تواند از یک پایگاه دانش خارجی پرس‌وجو کند؛
بنابراین پاسخ‌ها دقیق‌تر، مستندتر و قابل استناد خواهند بود.
🛠 ابزارهای مناسب:
• پایگاه (Vector DB مثل Pinecone)
• ابزارهای UI برای ساخت سریع RAG مثل Aidbase
• ابزارهای API محور مثل SourceSync که به‌تازگی محبوب شده‌اند
---
🔹 الگوی جریان‌کاری هوشمند (AI Workflow)
در این روش، یک فلو یا اتوماسیون سنتی ایجاد می‌شود، اما برخی از مراحل توسط هوش مصنوعی انجام می‌گیرد: تحلیل، تولید متن، تصمیم‌گیری و…
🛠 ابزارهای مناسب:
• پلتفرم n8n برای مدیریت کل جریان
• مدل‌های هوش مصنوعی از طریق API (Claude، GPT-4o و…)
---
✨ تسلط بر این سه الگو یعنی تسلط بر ۸۰٪ معماری ایجنت‌ها.
اگر بتوانی این سه ساختار را خوب درک و ترکیب کنی، تقریباً هر نوع ایجنت کاربردی را می‌توانی بسازی — از اتوماسیون‌های ساده تا سیستم‌های پیچیده تصمیم‌ساز.
@rss_ai_ir
#AI #Agents #Workflow #Reflection #RAG #هوش_مصنوعی #اتوماسیون #مهندسی_ایجنت #n8n #Pinecone #GPT #Claude #LLM #python #MachineLearning
❤2🔥1👏1