برنامه نویسی | Teachify
برای موفق شدن 🌱 با این عبارت خداحافظی کن: "باشه فردا"🍃 Admin: @Yousef_Vafaei
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel برنامه نویسی | Teachify
Channel برنامه نویسی | Teachify (@teachify) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 11 874 subscribers, ranking 10 425 in the Technologies & Applications category and 27 134 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 874 subscribers.
According to the latest data from 26 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -30 over the last 30 days and by -10 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.38%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.91% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 876 views. Within the first day, a publication typically gains 346 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 7.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as ابزار, برنامهنویسی, ایمیج, api, آموزشی.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“برای موفق شدن 🌱 با این عبارت خداحافظی کن: "باشه فردا"🍃
Admin: @Yousef_Vafaei”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
git commit
✅ بعد Backup
✅ و لطفاً مستقیم به سرور Production وصلش نکن! :))
فعلاً این هوش مصنوعی بیشتر از اینکه بگه:
«مشکل رو حل کردم»ممکنه بگه:
«مشکل رو... کلاً حذف کردم!» 💀😂@Teachify | برنامه نویسی
def init(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
با slots:
slots = ("name", "age")
def init(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
مزایا:
• کاهش مصرف حافظه (گاهی بین ۳۰ تا ۶۰ درصد)
• ایجاد آبجکتها با سربار کمتر
• جلوگیری از اضافه شدن ویژگیهای جدید بهصورت تصادفی
مثلاً این کد خطا میدهد:
user.email = "ali@example.com"
# AttributeError
در پروژههای پردازش داده، بازیسازی، شبیهسازی و سرویسهایی که میلیونها آبجکت میسازند، slots میتواند صرفهجویی قابلتوجهی در حافظه ایجاد کند.
@Teachify | برنامه نویسیgrep یکی از پرکاربردترین ابزارهای لینوکس است که برای پیدا کردن یک کلمه، عبارت یا حتی Regex در فایلها استفاده میشود.
به جای اینکه Agent کل فایل را بخواند، فقط خطوطی را دریافت میکند که با الگوی موردنظر مطابقت دارند.
مثال:
grep "ERROR" app.log
یا با Regex:
grep "^INFO" app.log
این یعنی اگر فایل شما ۵۰ هزار خط داشته باشد، ممکن است فقط ۲۰ خط مرتبط به مدل ارسال شود.
▪️ ابزار jq؛ فیلتر کردن فایلهای JSON
بیشتر APIها خروجی JSON تولید میکنند و معمولاً فقط بخشی از آن برای Agent اهمیت دارد.
ابزار jq اجازه میدهد فقط فیلدهای موردنیاز استخراج شوند.
مثال:
cat data.json | jq '.name'
یا:
cat response.json | jq '.users[].email'
در نتیجه به جای ارسال یک JSON چندصد خطی، فقط مقدار موردنیاز وارد Context مدل میشود.
▪️ ابزار tail؛ مشاهده انتهای فایل
برای بررسی Logها معمولاً نیازی به خواندن کل فایل نیست.
ابزار tail به صورت پیشفرض ۱۰ خط آخر فایل را نمایش میدهد.
مثال:
tail app.log
یا:
tail -n 50 app.log
یکی از کاربردیترین حالتهای آن نیز مانیتورینگ لحظهای لاگهاست:
tail -f app.log
که هر خط جدید را همان لحظه نمایش میدهد.
▪️ **عملگر Pipe (|)؛ اتصال دستورات به یکدیگر**
شاید جذابترین قابلیت ترمینال همین باشد.
Pipe خروجی یک دستور را مستقیماً به ورودی دستور بعدی منتقل میکند و میتوان چندین دستور را پشت سر هم زنجیره کرد.
مثال:
cat largefile.txt | grep "failed"
یا حتی:
cat app.log | grep ERROR | tail -20
در این مثال ابتدا فقط خطاها استخراج میشوند و سپس فقط ۲۰ مورد آخر نمایش داده میشود.
چرا AI Agentها عاشق CLI هستند؟د؟**
وقتی Agentها از ابزارهای CLI استفاده میکنند:
• تعداد توکنهای مصرفی به شدت کاهش پیدا میکند.
• سرعت اجرای Taskها بیشتر میشود.
• فضای Context Window مدل با اطلاعات غیرضروری پر نمیشود.
• امکان پردازش فایلهای بسیار بزرگ بدون ارسال کامل آنها فراهم میشود.
• هر ابزار فقط همان دادهای را برمیگرداند که واقعاً موردنیاز است.
به همین دلیل است که اگر نگاهی به Agentهای مدرن Claude CodedeCodex CLILIGemini CLILI*OpenCodede** بیندازید، میبینید بخش بزرگی از قدرت آنها از همین ابزارهای ساده اما فوقالعاده کاربردی خط فرمان میآید؛ نه از ارسال کل فایلها به مدل.
اگر قصد دارید با AI Agentها یا ابزارAgentic AIAI** حرفهای کار کنید، یادگیری چند دستور پایهی CLI مثل:
grep، jq، tail، find، sed، awk و pipe (|)
یکی از بهترین سرمایهگذاریهایی است که میتوانید انجام دهید.
@Teachify | برنامه نویسی