اثر هوش مصنوعی بر برنامهنویسی؛ چه مهارتهایی مهمتر شدهاند؟
هوش مصنوعی تولید کد را آسانتر میکند؛ اما فهم مسئله، طراحی داده، امنیت و ارزیابی خروجی همچنان مهارتهای اصلی برنامهنویساند.
راهنماهای کاربردی بکاند، SQL و هوش مصنوعی؛ با مثال، توضیح تصمیمهای فنی و منابعی برای ادامهٔ یادگیری.
هوش مصنوعی تولید کد را آسانتر میکند؛ اما فهم مسئله، طراحی داده، امنیت و ارزیابی خروجی همچنان مهارتهای اصلی برنامهنویساند.
ارزش AI را با زمانِ کارِ تأییدشده، هزینهٔ کل، خطا و رضایت کاربر بسنجید. چشمانداز ۲۰۲۷ سناریو است و هنوز نتیجهٔ قطعی نیست.
دیتابیس فقط محل ذخیرهٔ داده نیست؛ یکپارچگی، همزمانی، سرعت بازیابی و امکان بازیابی پس از خطا به طراحی درست آن وابستهاند.
PHP2Shell به دو آسیبپذیری اجرای کد در PHP اشاره دارد. راهکار اصلی، نصب نسخهٔ اصلاحشده و اطمینان از راهاندازی مجدد workerهای سرویس وب است.
ایجنت کدنویسی وقتی مفید است که هدف محدود، ابزار مناسب، تست و نقطهٔ توقف روشن داشته باشد. کار طولانیتر الزاماً خروجی قابلاعتمادتر نمیسازد.
RAG معمولاً برای پاسخ مبتنی بر اسناد قابلتغییر مناسب است؛ فاینتیون برای اصلاح الگوی رفتار مدل بررسی میشود. اول خطای واقعی را اندازه بگیرید.
MCP قرارداد ارتباطی اتصال ابزار و داده به برنامههای هوش مصنوعی است. استاندارد بودن اتصال جای کنترل دسترسی و تأیید عملیات حساس را نمیگیرد.
ایندکس را از روی کوئری واقعی طراحی کنید و با EXPLAIN بسنجید. ایندکسگذاری همهٔ ستونها راهحل عمومی کندی دیتابیس نیست.
ورود موفق فقط هویت کاربر را مشخص میکند. هر endpoint باید مجوز همان کاربر برای همان منبع و عملیات را جدا بررسی کند.
درخواست و وبهوک ممکن است چند بار برسند. Idempotency یعنی تکرار همان عملیات منطقی اثر مالی یا دسترسی تازه ایجاد نکند.
قبل از تغییر سرور، ستونهای اضافی، شرطهای غیرقابلاستفاده برای ایندکس، OFFSET بزرگ و N+1 را بررسی کنید؛ چکلیست همراه برای مرور است.
پاسخ مصاحبه را با تعریف کوتاه، مثال و محدودیت بیان کنید. فایل ۲۰ پرسش آکادمی 01 برای مرور است؛ تمرین عملی بخش مهم آمادگی شماست.