Performance، مقیاسپذیری، و قابلیت اطمینان
بخشی از دوره Vibe Coding
بالاخره جایی میرسید که کد باید بهاندازه کافی سریع باشد، بار کافی را تحمل کند و وقتی اوضاع خراب شد سرپا بماند. هوش مصنوعی اینجا همفکر قدرتمندی است، ولی همینجا هم بیشترین ضرر را از آن عادتِ «با اطمینان اشتباه گفتن» میزند، چون حدسهای مربوط به سرعت خیلی معتبر به گوش میرسند و خیلی راحت غلط از آب درمیآیند.
قدیمیترین قاعده کار روی کارایی این است: حدس نزنید کدام قسمت کند است، اندازهاش بگیرید. یک پروفایلر یا حتی یک زمانسنج ساده نشان میدهد وقت واقعاً کجا صرف میشود، و تقریباً هیچوقت جایی نیست که فکرش را میکردید. بهینهکردن قسمتی که کند به نظر میرسد، بهجای قسمتی که واقعاً کند است، وقت تلفکردن است. ...
میخواهی Vibe Coding Performance، مقیاسپذیری، و قابلیت اطمینان را در یک محیط واقعی یاد بگیری؟
روی دکمه زیر بزن تا یک ماشین لینوکس با Vibe Coding آماده دریافت کنی و Performance، مقیاسپذیری، و قابلیت اطمینان را بهصورت عملی با یک مربی هوشمند که کدت را میشناسد تمرین کنی.
شروع این درسPerformance، مقیاسپذیری، و قابلیت اطمینانچه چیزهایی یاد میگیری
- Measure before optimizing
- Asking AI about complexity and bottlenecks
- Designing for failure
- Not trusting AI performance claims blindly
این درس را به زبان خودت بخوان
همهٔ درسهای این دوره
12 درس- 1طرز فکر Vibe Coder20 دقیقه
- 2ابزارهای کار: آمادهسازی برای موفقیت25 دقیقه
- 3ساخت Prompt: با AI مثل یک حرفهای صحبت کنید30 دقیقه
- 4از Autocomplete تا معماری30 دقیقه
- 5Debugging با AI: وقتی خراب شد، سریع درستش کن30 دقیقه
- 6هنر Refactoring کد AI30 دقیقه
- 7Performance، مقیاسپذیری، و قابلیت اطمینان30 دقیقه
- 8ساختن سیستمهای کامل با AI40 دقیقه
- 9Team Vibes: همکاری با AI و انسانها30 دقیقه
- 10Vibe Coding در دنیای واقعی: پروژهها، مشتریها، و کد Legacy35 دقیقه
- 11تیز ماندن: یادگیری، سازگاری، و ارتقا25 دقیقه
- 12آینده کد و جایگاه شما در آن25 دقیقه
