AI

🔵 عنوان مقاله Groq Raised $350 Million After Nvidia Deal (4 minute read) 🟢 خلاصه مقاله: شرکت Groq پس از اعلام همکاری استراتژیک با نایس، موفق شد مبلغ ۳۵۰ میلیون دلار سرمایه جدید جذب کند. این سرمایه‌گذاری در پی قراردادی انجام شد که در آن نایس، فناوری‌های این شرکت را مجاز کرد و همچنین اعضای ارشد تیم Groq را به خدمت گرفت. این همکاری نه تنها اعتبار و اعتماد به فناوری‌های Groq را افزایش داد، بلکه توانست مسیر توسعه شرکت را در بازارهای پیشرفته و پررقابت هموارتر کند. در نتیجه، ارزش‌گذاری شرکت Groq پس از این همکاری به ۳.۵ میلیارد دلار رسید. این شرکت در حال حاضر بر توسعه یک فناوری ابری استنتاج متمرکز است که ترکیبی از واحدهای محاسباتی تخصصی موسوم به LPUs (واحدهای پردازش منطقی) و سیستم‌های نایس را در بر می‌گیرد. هدف این سیستم ایجاد یک بستر قدرتمند و کارآمد برای پردازش سریع داده‌ها در مقیاس بزرگ است، که می‌تواند در کاربردهای مختلفی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش‌آفرینی کند. همکاری با نایس و جذب سرمایه، موقعیت Groq را در بازار فناوری‌های محاسباتی تقویت کرده است. این شرکت اکنون در مسیر توسعه راهکارهای نوآورانه و پیشرفته قرار دارد که می‌تواند آینده فناوری‌های ابری و هوشمند را رقم بزند و رقابت‌پذیری خود در عرصه جهانی را افزایش دهد. #تکنولوژی #هوش_مصنوعی #ابری #سرمایه‌گذاری 🟣لینک مقاله: https://www.implicator.ai/groq-350-million-3-5-billion-valuation-after-nvidia-deal/?utm_source=tldrai ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👑 @ai_Labdon

سایت devpost.com یه عالمه هکاتون، مخصوصاً تو حوزه‌ی AI، رو همراه با جایزه‌هاشون لیست می‌کنه؛ بعضی‌هاشون حتی صدها هزار دلار جایزه دارن می‌تونید توی خبرنامه‌ش هم عضو بشید تا هکاتون‌های جدید رو از دست ندید خوراک Vibe Coder ها و جایزه بگیرهاس. <Hamed Takmil/>

خبر خبر/ مدل Ornith-1.5 معرفی شده یه خانواده جدید از مدل‌های متن‌باز منتشر شده، با ۳ سایز: 9B Dense 35B MoE 397B MoE همه‌شون با یه سیستم خودبهبودی سرتاسری آموزش دیدن — یعنی خود مدل تسک پیشنهاد می‌ده، اسکفولد می‌سازه و راه‌حل کامل RL تولید می‌کنه. عملکردش چیه؟ → ۸۶.۱ روی Terminal-Bench 2.1 → ۸۶ روی SWE-Bench Verified روی این بنچمارک‌ها حتی از Claude Opus 4.8 هم جلوتره، هرچند روی چندتا بنچمارک ایجنتی سخت‌تر هنوز عقب‌تره — پس بگیم عملکردش نزدیک و قابل‌رقابت با Opus 4.8 هست، نه اینکه مطلقاً برتره. نسخه‌های FP8، GGUF و MLX همه منتشر شدن، زیر لایسنس MIT. متن‌باز، استفاده‌ی تجاری بدون محدودیت.

🔥معرفی هوش مصنوعی های مخصوص هر شغل...! 📰تاحالا شده دنبال هوش مصنوعی مختص یه کار خاص باشی ولی پیدا نکنی؟! بیا اینجا که میخوام هوش مصنوعی های مخصوص هر شغلی رو بهتون معرفی کنم ؛) 1️⃣پزشکان :Symptoma Ai - علائم رو بده ، احتمال بیماری رو بگیر 2️⃣معمار ها : Planner 5D - هر دکوراسیونی که تو ذهنت داری رو سه بعدی می‌سازه! 3️⃣طراحان داخلی : Home Styler - قبل از اینکه خونه‌رو بخری بچینش ؛) 4️⃣معلم ها : Kahoot - آزمون بساز و با بازی به بچه‌ها آموزش بده. 5️⃣دانشجو‌ ها : Notion Ai - جزوه‌هاتونو خلاصه میکنه و یه برنامه ریزی تمیز واسه درس خوندن میچینه. 6️⃣گرافیست ها : Photopea - فتوشاپ آنلاین ، اما سبک و همه فن حریف!

شرکت OpenAI اعلام کرده که دسترسی ابزار برنامه نویسی Cursor رو به مدلهای هوش مصنوعی این شرکت محدود میکنه. این شرکت گفته خریده شدن کرسر توسط SpaceX نقض قرارداد بین کرسر و OpenAI هست و با توجه به اختلافاتی که بین SpaceX و OpenAI وجود داره، OpenAI نمیتونه مطمئن باشه که SpaceX از مدلهای این شرکت بدون تخطی از اون قرارداد استفاده کنه. در نتیجه دسترسی اون رو از اواسط ماه نوامبر قطع میکنه. مدیرعامل کرسر در واکنش به این اتفاق گفته از اینکه دسترسی کاربرانش به این مدلها قطع شده عذرخواهی میکنه، مدلهای OpenAI حدود 5 درصد ترافیک کرسر رو تشکیل میدن و این شرکت سعی میکنه با مذاکره با OpenAI این مشکل رو حل کنه. ایلان ماسک، صاحب جدید کرسر، در واکنش گفته که قطع شدن دسترسی این مدلها ذره ای برام اهمیت نداره. در طرف مقابل شرکت انتروپیک گفته کرسر یکی از شرکای قدیمی ما هست و ما به افزایش ظرفیت مدلهای Claude برای کرسر ادامه میدیم و برای انچه با SpaceX در انتظار اونهاست، هیجان زده هستیم. 🔎 reuters

🔵 عنوان مقاله MAI-Code-1.1-Flash: Better, faster, at a quarter of the cost (2 minute read) 🟢 خلاصه مقاله: نسخه MAI-Code-1.1-Flash تازه‌ترین نسل از ابزارهای هوشمند برنامه‌نویسی است که با هدف ارتقای کیفیت و سرعت تولید کد طراحی شده است. این نسخه نسبت به مدل قبلی که در ماه ژوئن عرضه شد، توانسته است ضمن افزایش کارایی، بهره‌وری در مصرف توکن‌ها را تا ۲۵ درصد افزایش دهد و در عین حال هزینه تولید کد را به یک‌چهارم کاهش دهد. این توسعه‌ها نتیجه بهینه‌سازی‌های گسترده‌ای است که بر روی محیط‌های واقعی آموزش تقویتی در هزاران پروژه در پلتفرم GitHub صورت گرفته است، تا عملکرد آن در موارد عملیاتی بسیار بهتر باشد. این نسخه جدید در آزمون‌های مقایسه‌ای عملکرد، نتایج قابل توجهی را نشان داده است. به عنوان مثال، در بنچمارک Terminal-Bench 2.1 که در محیط خط فرمان GitHub Copilot است، شاهد بهبود ۲۲ درصدی هستیم و در وظایف مربوط به فناوری دات‌نت (NET) نیز، شاهد رشد ۱۵ درصدی در کارایی آن هستیم. این ارقامی است که نشان‌دهنده توانمندی‌های بالای MAI-Code-1.1-Flash در تولید کدهای بهینه و سریع است. حالا این ابزار قدرتمند در قالب GitHub Copilot در دسترس توسعه‌دهندگان قرار گرفته و می‌تواند نقش مهمی در بهبود روند توسعه نرم‌افزار، کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت انجام وظایف کد نویسی ایفا کند. استفاده از این فناوری نوآورانه می‌تواند تحولی در عرصه برنامه‌نویسی و تولید نرم‌افزارهای پیشرفته ایجاد کند، جایی که کیفیت و کارایی اهمیت بالایی دارد. #هوش_مصنوعی #برنامه‌نویسی #GitHubCopilot #توسعه_نرم‌افزار 🟣لینک مقاله: https://microsoft.ai/news/mai-code-1-1-flash-br-better-faster-at-a-quarter-of-the-cost/?utm_source=tldrai ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👑 @ai_Labdon

🔵 عنوان مقاله Are AI models breaking the shift-left model? (Sponsor) 🟢 خلاصه مقاله: در چند سال اخیر، هوش مصنوعی توانسته است قابلیت‌های چشمگیری در کشف و بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری نشان دهد. این پیشرفت‌ها نشان می‌دهد که مدل‌های جدید هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر نحوه شناسایی و مقابله با تهدیدات دیجیتال هستند و ممکن است روش‌های سنتی «انتقال به سمت چپ» در امنیت برنامه‌های کاربردی دیگر کارآمد نباشند. این موضوع زنگ خطری است برای توسعه‌دهندگان و تیم‌های امنیتی که باید استراتژی‌های خود را مجدداً بازنگری کنند و تلاش کنند تا به‌روزترین فناوری‌ها را برای محافظت از نرم‌افزارهای خود به کار گیرند. در حال حاضر، مدل‌های هوش مصنوعی به عرضه قابلیت‌های سریع و دقیق برای کشف آسیب‌پذیری‌ها، حتی در مراحل اولیه توسعه، کمک می‌کنند. این روند می‌تواند نشانگر حرکت به سمت یک آینده باشد که در آن امنیت در هر مرحله از چرخه توسعه نرم‌افزار، به شکلی کاملاً پیشگیرانه و فعال اجرا می‌شود. اما این تکنولوژی‌ها همچنین چالش‌هایی را در مقابل استراتژی‌های سنتی امنیت نرم‌افزاری قرار می‌دهند، زیرا نیازمند سازگاری سریع و انعطاف‌پذیری بیشتر در روش‌های نظارت و اصلاح آسیب‌پذیری‌ها است. در این زمینه، شرکت‌های فناوری و صاحبنظران حوزه امنیت باید راهکارهای جدید و موثر در زمینه تعیین قوانین و سیاست‌های نوین امنیت برنامه‌های کاربردی را دنبال کنند. به همین منظور، شرکت Sonatype و IDC قصد دارند در یک وبینار زنده، به بررسی قوانین نوین در حوزه امنیت برنامه‌های کاربردی بپردازند و نگاهی عمیق‌تر به آینده این حوزه ارائه دهند. این رویداد می‌تواند فرصت مناسبی باشد تا تیم‌های توسعه و امنیت با هم تبادل نظر کرده و بهترین راهکارهای مقابله با تهدیدات پیش‌رو را پیدا کنند. در نتیجه، با تحولات سریع تکنولوژی، دیگر نمی‌توان تنها به روش‌های قدیمی امنیت نرم‌افزار تکیه کرد. برعکس، باید به سمت استراتژی‌هایی حرکت کنیم که هم به روز باشد و هم بتواند به سرعت واکنش نشان دهد. هوش مصنوعی در حال تغییر قواعد بازی است و هر شرکتی که نخواهد از رقابت کنار بماند، باید به‌طور فعالانه در عرصه این فناوری‌ها سرمایه‌گذاری کند و استراتژی‌های امنیتی خود را بر اساس آن بازطراحی کند. #امنیت_نرم‌افزار #هوش_مصنوعی #مدل_شِفْت #وبینار 🟣لینک مقاله: https://www.sonatype.com/resources/webinars/what-shift-left-means-in-ai-era?utm_medium=newsletter&utm_source=TLDR&utm_campaign=TLDR&utm_content=AI-Era-Webinar&utm_term=prospecting ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👑 @ai_Labdon

🔵 عنوان مقاله Accelerating MiniMax-H3 (12 minute read) 🟢 خلاصه مقاله: در بررسی جامع عملکرد مدل MiniMax-H3، که زمان مطالعه حدود ۱۲ دقیقه است، نتایج قابل تأملی به دست آمد. این مطالعه به طور خاص بر سرعت و کارایی تولید ویدئو با استفاده از ۸ کارت گرافیک H200 متمرکز بود. نتایج نشان داد که روش SGLang Diffusion توانسته است سرعت تولید ویدیو را بدون افت کیفیت، تا حدود ۱.۹۵ برابر افزایش دهد. این رقم نشان‌دهنده بهبود قابل توجه در فرآیند تولید است که می‌تواند در پروژه‌های مختلف نیازمند تولید سریع محتوای تصویری بسیار مؤثر باشد. علاوه بر این، زمانی که تکنیک‌هایی مانند تکرارsteps و توجه پراکنده (sparse attention) در عملیات بهینه‌سازی مدنظر قرار گرفتند، سرعت تولید ویدیوی نهایی تا ۶.۲۴ برابر افزایش یافت. این دستاوردها نشان می‌دهد که با بهره‌گیری از راهکارهای فنی پیشرفته، می‌توان بهره‌وری سیستم‌های تولید محتوای تصویری را به طور قابل توجهی ارتقا داد، بدون اینکه به کیفیت نهایی آسیبی وارد شود. مجموع این نتایج نشانگر پیشرفت‌های چشم‌گیری در زمینه نوآوری‌های مربوط به مدل‌های تولید ویدئو است که می‌تواند آینده رسانه‌های دیجیتال و تولید محتوا را تغییر دهد. #هوش_مصنوعی #تولید_محتوا #یادگیری_عمیق #فناوری 🟣لینک مقاله: https://www.lmsys.org/blog/2026-08-27-minimax-h3-h200?utm_source=tldrai ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👑 @ai_Labdon

امکان ساخت استیکر حالا در ChatGPT مهیا شده و کاربران میتونن به راحتی عکسهاشون رو پک استیکر برای استفاده در مسنجرهای مختلف استفاده کنن. برای اینکار فقط کافیه به قسمت Image سایت یا اپ ChatGPT برین و در اونجا گزینه Stickers رو انتخاب کنید. 🔎 ChatGPT

شرکت OpenAI افر دانشجویی ChatGPT رو دوباره فعال کرده و دانشجوهای امریکایی میتونن 4 ماه اشتراک ChatGPT رو به صورت رایگان دریافت کنن. برای دریافت این افر نیاز به ایپی خوب امریکایی، ایمیل edu.، احراز هویت مدارک از طریق SheerID و کارت بانکی هست. مهلت استفاده از این افر فقط تا 9 ابان هست. 🔎 chatgpt

🔵 عنوان مقاله Cloud Agents and Cursor Harness Improvements (2 minute read) 🟢 خلاصه مقاله: در نسخه جدید، قابلیت‌های ابزار Cursor بسیار گسترده‌تر شده است و امکانات متعددی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. حالا Cursor می‌تواند درخواست‌های مربوط به بررسی تغییرات در درخواست‌های ادغام (PR) را رصد کند، در یک رشته گفتگو در Slack نظارت داشته باشد و وظایف زمان‌بندی‌شده را اجرا کند. این قابلیت‌ها به تیم‌ها امکان می‌دهد فرآیندهای کاری خود را بهتر مدیریت و تسریع کنند و در زمان واقعی از وضعیت‌های مختلف مطلع شوند. علاوه بر این، عامل Cursor (Cursor Agent) حال می‌تواند به یک منبع رویداد متصل شود و در صورت بروز هر نوع فعالیتی، بیدار شده و واکنش نشان دهد. این سیستم اشتراک‌گذاری رویدادها مخصوص نسخه ابری این ابزار است و هم‌اکنون فقط برای عوامل ابری در دسترس است. این به معنای آن است که کاربران می‌توانند به‌طور موثرتری از این قابلیت بهره‌مند شوند و فرآیندهای کاری خود را به صورت آنلاین و در حالت لحظه‌ای کنترل کنند. یکی دیگر از ارتقاهای مهم این است که عوامل فرعی (Subagents) اکنون قادر هستند بر روی ماشین‌های مجازی مستقل خود اجرا شوند، که این ویژگی امکان مقیاس‌پذیری و تخصیص بهتر منابع را فراهم می‌آورد؛ در نتیجه، سیستم بسیار انعطاف‌پذیرتر و قابل تنظیم‌تر شده است. همچنین، کاربران حالا می‌توانند در حین کار عامل‌ها، پیام‌هایی ارسال کنند تا مسیر عملیات آنها را هدایت یا تغییر دهند بدون اینکه فرآیند کار متوقف شود یا مشکلی پیش آید. برای کسب اطلاعات کامل‌تر درباره این نسخه تازه‌ی Cursor، پیشنهاد می‌کنیم مقاله مربوطه را مطالعه کنید. این ارتقاها نشان می‌دهد که تیم توسعه دهنده بر بهبود بهره‌وری و کارایی ابزار تمرکز دارد تا کاربران بتوانند بهتر و سریع‌تر به اهداف خود برسند. #ابزارهای_مدیریت #کارآیی #توسعه_هوشمند #نسخه_جدید 🟣لینک مقاله: https://cursor.com/changelog/08-19-26?utm_source=tldrai ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👑 @ai_Labdon

test ai

🔵 عنوان مقاله Anthropic Reportedly Signed a $10B Cloud Deal with Volta (3 minute read) 🟢 خلاصه مقاله: براساس گزارش‌های منتشر شده، شرکت انثروپیک توافق کرده است که برای مدت شش سال، ظرفیت ابر خود را از استارتاپ زیرساخت‌های هوش مصنوعی، ولتا، خریداری کند. این قرارداد بزرگ نشان دهنده تمایل شرکت‌ها به سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های ابری قدرتمند به منظور پشتیبانی از فعالیت‌های هوش مصنوعی است. ولتا با ارائه ظرفیت مورد نیاز، قصد دارد نقش مهمی در تامین نیازهای محاسباتی و فضای ابری انثروپیک ایفا کند. این توافق نه تنها نشان دهنده اعتماد به تکنولوژی‌های ولتا است، بلکه امکان توسعه زیرساخت‌های ابری با قابلیت‌های پیشرفته را فراهم می‌کند که در آینده می‌تواند تاثیر قابل توجهی در توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی داشته باشد. در بخش دیگر، قرار است که یک مرکز داده در نروژ با ظرفیت ۱۳۳ مگاوات ساخته شود، که به طور خاص برای پشتیبانی از فناوری‌های پیشرفته طراحی شده است. این مرکز داده با همکاری شرکت بیت دییر ساخته خواهد شد و سیستم‌های NVIDIA Vera Rubin در آن به کار گرفته می‌شود تا بهره‌وری و کارایی زیرساخت‌های ابری را به حداکثر برساند. این پروژه نشان می‌دهد که شرکت‌ها به دنبال توسعه مراکز داده در مناطق دارای منابع طبیعی و انرژی پاک هستند تا هم از نظر اقتصادی و هم از نظر پایداری محیط زیستی بهینه عمل کنند. در نتیجه، این قرارداد و پروژه‌های مرتبط نه تنها نشان دهنده رشد چشمگیر در حوزه زیرساخت‌های ابری برای هوش مصنوعی است، بلکه اهمیت سرمایه‌گذاری‌های بلندمدت در این صنعت را نیز برجسته می‌کند. این تحولات می‌تواند زمینه‌ساز پیشرفت‌های جدید در فناوری‌های هوشمند و دسترسی به خدمات پیشرفته‌تر برای افراد و شرکت‌ها باشد. #هوش_مصنوعی #زیرساخت_ابری #توسعه_پایدار #فناوری 🟣لینک مقاله: https://techcrunch.com/2026/08/04/anthropic-signs-10-billion-deal-with-ai-cloud-startup-volta/?utm_source=tldrai ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👑 @ai_Labdon

🔵 عنوان مقاله Agent Lightning v1.0: Towards Harnessed Agentic RL (1 minute read) 🟢 خلاصه مقاله: نسخه ۱.۰ از "عامل برقی" با هدف توسعه هوشمندانه‌تر و کارآمدتر در حوزه یادگیری تقویتی عامل‌محور (Agentic Reinforcement Learning) عرضه شده است. این فریم‌ورک سبک و قابل انعطاف، در قالب تنها ۳۵۰۰ خط کد توسعه یافته است و امکان استفاده آسان و سریع را برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند. یکی از ویژگی‌های برجسته این نسخه، تمرکز بر ادغام مجموعه‌ای از سیستم‌ها و ساختارهای مختلف برای هدایت عامل‌ها است، که به محققان اجازه می‌دهد چالش‌هایی مانند بازتوزیع توکن‌ها و ثبات در فرآیند آموزش را بررسی کنند. در فرآیند ارزیابی، این فریم‌ورک بر روی وظایف متنوع مربوط به عامل‌ها آزموده شده است. نتایج نشان می‌دهد که با بهره‌گیری از آن، عملکرد مدل Qwen3.5-9B در مقایسه با حالت عادی حدود ۱۴.۶ امتیاز بهبود یافته است. این پیشرفت چشم‌گیر، تنها با استفاده از حدود ۶۰۰۰ نمونه آموزشی حاصل شده است، که نشان دهنده کارایی و سودمندی این رویکرد در صرفه‌جویی منابع و افزایش دقت است. این ابزار نوآورانه، امکان کاوش در حوزه‌های جدیدی را می‌دهد که قبلاً چالش‌هایی در تعامل و پایداری سیستم‌ها داشتند، و مسیر توسعه آینده در یادگیری تقویتی را هموار می‌سازد. به نظر می‌رسد "عامل برقی" یک گام مهم در جهت ساخت عامل‌های هوشمند و مستقل است که می‌تواند در برنامه‌های مختلف، از رباتیک تا هوش مصنوعی، به کار رود و آینده‌ای پربار برای تحقیقات علمی رقم بزند. #هوش_مصنوعی #یادگیری_تقویتی #عامل_هوشمند #پیشرفتهای_فناوری 🟣لینک مقاله: https://arxiv.org/abs/2608.17528?utm_source=tldrai ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👑 @ai_Labdon

🔵 عنوان مقاله jax-js (Website) 🟢 خلاصه مقاله: کتابخانه jax-js یک ابزار قدرتمند در حوزه یادگیری ماشین است که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های تصویر، شبیه‌سازی‌ها و کدهای عددی را مستقیماً در مرورگر وب اجرا کنند. این کتابخانه با قابلیت کامپایل Just-In-Time (JIT)، عملیات محاسباتی پیچیده را به صورت سریع و موثر در محیط مرورگر انجام می‌دهد، بدون نیاز به نصب نرم‌افزارهای اضافه یا سرورهای خارجی. با وجود این که معمولا بسیاری از پروژه‌های یادگیری ماشین نیازمند سخت‌افزارهای قوی یا دسترسی به سرورهای ابری بودند، jax-js این محدودیت‌ها را برطرف کرده و اجرای الگوریتم‌ها را در سمت کلاینت ممکن ساخته است. این ویژگی باعث شده است که توسعه‌دهندگان بتوانند برنامه‌هایی تعاملی و سریع را مستقیماً روی دستگاه کاربر اجرا کنند، که هم سرعت را افزایش می‌دهد و هم حریم خصوصی کاربران را حفظ می‌کند. در مجموع، jax-js ابزاری نوآورانه است که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا زمینه‌های مختلفی از تخصص‌های علم داده و هوش مصنوعی را به سادگی در بستر وب اجرا کنند، و تحولی در نحوه توسعه و توزیع برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین ایجاد کند. #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #برنامه_نویسی #توسعه_وب 🟣لینک مقاله: https://jax-js.com/?utm_source=tldrai ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👑 @ai_Labdon

🔵 عنوان مقاله Remember when you used to spend hours typing prompts? Those days are over. (Sponsor) 🟢 خلاصه مقاله: زمانی بود که ساعت‌ها صرف نوشتن دستورات و درخواست‌های مختلف می‌کردید، اما حالا این روزها به گذشته پیوسته است. با پیشرفت‌های فناوری، دیگر نیاز نیست ساعت‌ها وقتتان صرف تایپ کنید، زیرا ابزار هوش مصنوعی جدیدی به نام Wispr Flow این کار را بسیار ساده کرده است. این برنامه قدرتمند به محض نصب، بلافاصله در هر اپلیکیشنی قابل استفاده است و روی هر دستگاهی کار می‌کند. با Wispr Flow، می‌توانید صوت خود را به متن تبدیل کنید، چه هنگام نوشتن ایمیل، تهیه خلاصه‌ها، ارسال پیام در Slack یا ویرایش اسناد. یکی از ویژگی‌های جالب آن این است که ۸۹ درصد پیام‌ها بدون نیاز به ویرایش نهایی ارسال می‌شوند، که نشان‌دهنده دقت و کارایی بالای این ابزار است. شرکت‌های بزرگی مانند OpenAI، Vercel و Clay روزانه از Flow استفاده می‌کنند و آن را به عنوان یک ابزار ضروری در فرآیندهای کاری خود می‌شناسند. بهترین خبر این است که می‌توانید از Flow به صورت رایگان بهره‌مند شوید و بهره‌وری و سرعت کارتان را افزایش دهید. در آینده، دیگر نیاز نیست زمان زیادی صرف تایپ کنید؛ فقط قرار است با صدای خود، همان چیزی را که می‌خواهید بنویسید. این ابزار نوآورانه، راهی جدید برای ارتباط سریع و کارآمد در محیط‌های کاری و روزمره است. #هوشمندانه_کارکنید #تبدیل_صدا_به_متن #تولید_محتوا #ابزارهای_نوآور 🟣لینک مقاله: https://ref.wisprflow.ai/tldr-may4-secondary?utm_source=tldrai ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👑 @ai_Labdon

اگه با Claude Code زیاد کار میکنید، احتمالا پیدا کردن و ادامه دادن Sessionهای قبلی براتون دردسره. ریپو claude-session-log یک Plugin ساده است که Sessionها، زمان شروع و آخرین تغییراتشان را به‌صورت خودکار ذخیره میکند تا هر وقت خواستید راحت پیداشان کنید. https://github.com/aryakvn/claude-session-log

بزرگ‌ترین مشکل تست پروژه اینه که معمولاً بعضی سناریوها از یادت میرن؛ همون‌هایی که بعداً تبدیل به باگ میشن. برای حل همین مشکل، یه Prompt متن‌باز منتشر کردم که سورس پروژه رو تحلیل می‌کنه و بی‌نهایت سناریوی تست فارسی و انگلیسی در قالب ( عمل + انتظار ) با استایل چک لیست داخل یک فایل HTML تولید می‌کنه. کافیه مرحله‌به‌مرحله تست‌ها رو اجرا کنی و ببینی آیا نتیجه‌ی مورد انتظار رخ می‌ده یا نه. https://github.com/sobhanrajabi31/test-scenario-prompts