دیجی‌پی
مجله برای سازنده‌ها.
یادداشت‌های کوتاه و عملی درباره تعریف محصول، ساخت با AI و تبدیل دمو به نرم‌افزار قابل اتکا.
ساخت محصول۱۰ دقیقه
ساخت اولین اپ با هوش مصنوعی؛ از ایده تا سفارش واقعی
یک مسیر عملی برای ساخت اپ سفارش‌گیری کافه با ایجنت کدنویسی؛ همراه PRD قابل دانلود، مراحل کوچک و معیار پذیرش هر مرحله.
مطالعهانتشار اولین اپ؛ چک‌لیست دامنه، دیتابیس و نسخهٔ قابل بازگشت
قبل از انتشار اپ ساخته‌شده با AI چه چیزهایی را بررسی کنیم؟ یک چک‌لیست اجرایی برای تنظیمات سرور، داده، HTTPS، کش، تست زنده و برگشت نسخه.
اتصال درگاه پرداخت به اپ؛ چک‌لیست سفارش، تأیید و تلاش دوباره
چطور پرداخت یک اپ را فراتر از بازشدن درگاه بررسی کنیم؟ راهنمای وضعیت سفارش، تأیید سرور، جلوگیری از تحویل تکراری و پیگیری نتیجهٔ نامعلوم.
MCP چیه و چرا وصل‌کردن ابزارها به هوش مصنوعی رو ساده‌تر می‌کنه؟
راهنمای کامل Model Context Protocol؛ از مسئله‌ای که حل می‌کنه تا معماری، سه قابلیت اصلی سرور، وصل‌کردن اولین سرور، نوشتن سرور خودت و تله‌های امنیتی.
Skill چیه و چطور یه ایجنت عمومی رو متخصص می‌کنه؟
راهنمای کامل Agent Skills؛ ساختار پوشه، بارگذاری تدریجی، نوشتن توضیحی که واقعاً فعال بشه، و تشخیص اینکه کِی اصلاً به Skill نیاز نداری.
Claude چیه و چطور ازش برای کار واقعی استفاده کنیم؟
خانوادهٔ مدل‌ها و معیار انتخاب بینشون، جاهایی که باهاش کار می‌کنی، کارهایی که واقعاً خوب انجام می‌ده، و محدودیت‌هایی که باید بدونی.
فرق ایجنت با چت‌بات چیه و کِی واقعاً به ایجنت نیاز داری؟
تفاوت واقعی در یک جمله، آناتومی حلقهٔ ایجنت، معیار تصمیم‌گیری بین این دو، و راهی برای شروع‌کردن با کمترین ریسک.
Context Engineering چیه و چرا از پرامپت‌نویسی بزرگ‌تره؟
کانتکست از چی ساخته شده، چرا پر شدنش کیفیت رو خراب می‌کنه، و سه تکنیک عملی برای تازه و متمرکز نگه‌داشتنش در کارهای طولانی.
پرامپت‌نویسی عملی: از دستور مبهم تا خروجی قابل اتکا
ساختار یه پرامپت خوب، نقش مثال، چرا «دقیق باش» کار نمی‌کنه، و روشی برای بهترکردن پرامپت به‌جای حدس‌زدن.
از وایب کدینگ تا نرم‌افزار قابل اتکا: فاصله کجاست؟
چرا دمویی که در یک بعدازظهر ساخته شد در هفته دوم می‌شکنه، و شش چیزی که فاصلهٔ بین یه نمونهٔ کارکن و یه محصول واقعی رو پر می‌کنه.
ایجنت‌های کدنویس رو مثل یک تیم مدیریت کن
نوشتن قرارداد کار به‌جای دستور مبهم، موازی‌کردن بدون تداخل، راستی‌آزمایی خودکار، و تصمیم‌گیری دربارهٔ اینکه کجا ایجنت اجازهٔ حدس‌زدن داره.
چطور ایده رو به یه PRD قابل‌اجرا تبدیل کنیم؟
چارچوبی عملی برای تبدیل یه ایدهٔ خام به مسئله، دامنه، جریان کار و معیار پذیرشی که واقعاً قابل‌ساختنه — و در عصر ایجنت‌ها چرا مهم‌تر شده.
چطور ابزار درست هوش مصنوعی رو انتخاب کنیم؟
چارچوبی برای انتخاب بین چت، دستیار کدنویسی، ایجنت و API؛ سنجیدن کیفیت روی دادهٔ خودت، دیدن هزینهٔ واقعی، و تصمیم‌گیری با یه پایلوت محدود.