BOOT / 01 SE — AI
Morteza Software Engineering & AI
در حال آماده‌سازی تجربه...
درباره من و این مسیر

من با ساختن یاد می‌گیرم، با نوشتن بهتر فکر می‌کنم.

این صفحه روایت مسیر من در مهندسی نرم‌افزار است؛ برای من یادگیری زمانی کامل می‌شود که چیزی بسازم، آن را در عمل آزمایش کنم و تجربه‌اش را با دیگران به اشتراک بگذارم.

Software Engineering AI & Backend
تمرکز فعلی ساختن دانش قابل استفاده
01 داستان این مسیر

بیشتر چیزهایی که بلدم، از ساختن و دوباره‌ساختن آمده‌اند

علاقه من به نرم‌افزار از جایی جدی شد که فهمیدم برنامه‌نویسی فقط نوشتن دستور برای ماشین نیست؛ راهی است برای تبدیل یک مسئله مبهم به چیزی روشن، قابل استفاده و قابل توسعه.

در این مسیر بارها با راه‌حل‌هایی روبه‌رو شده‌ام که روی کاغذ عالی بودند اما در دنیای واقعی دوام نیاوردند. همین تجربه باعث شد به‌جای دنبال‌کردن پاسخ‌های آماده، بیشتر سؤال بپرسم، محدودیت‌ها را جدی بگیرم و دلیل تصمیم‌ها را بفهمم.

این سایت را ساخته‌ام تا آموخته‌هایم پراکنده نمانند. هر نوشته تلاشی است برای مرتب‌کردن ذهن خودم، ثبت تجربه‌ای که ممکن است دوباره به کار بیاید و ساختن منبعی که برای یک توسعه‌دهنده دیگر هم واقعاً مفید باشد.

01 / Build با ساختن یاد می‌گیرم

مفاهیم زمانی برایم واقعی می‌شوند که آن‌ها را در یک محصول یا مسئله عملی امتحان کنم.

02 / Understand دنبال دلیل تصمیم‌ها هستم

فقط دانستن روش انجام کار برایم کافی نیست؛ می‌خواهم بدانم کجا و چرا انتخاب درستی است.

03 / Share با نوشتن بهتر فکر می‌کنم

نوشتن کمک می‌کند ابهام‌ها را ببینم و تجربه شخصی را به دانشی روشن و قابل انتقال تبدیل کنم.

« اینجا قرار نیست تصویری بی‌نقص از مسیرم بسازم؛ می‌خواهم چیزهایی را ثبت کنم که واقعاً یاد گرفته‌ام، حتی اگر نتیجه یک اشتباه یا تغییر نظر بوده باشند.
02 کاری که انجام می‌دهم

حوزه‌هایی که بیشتر وقت و انرژی من را می‌گیرند

01

Backend Engineering

بخش عمده کار من حول منطق پشت محصول می‌گذرد؛ جایی که داده، قواعد کسب‌وکار، امنیت و عملکرد باید در کنار هم به یک تجربه قابل اعتماد تبدیل شوند.

  • توسعه و نگه‌داری سرویس‌های Backend
  • طراحی API و مدل‌سازی منطق محصول
  • بهبود کیفیت، تست‌پذیری و عملکرد کد
Laravel PHP API Design
02

System Design

به طراحی نرم‌افزار به چشم پیدا‌کردن مرزهای درست نگاه می‌کنم؛ اینکه هر بخش چه مسئولیتی دارد و چطور می‌توان سیستم را بدون پیچیدگی زودهنگام رشد داد.

  • تحلیل مسئله پیش از انتخاب معماری
  • طراحی ماژول‌ها و مرزهای مسئولیت
  • مدیریت trade-off میان سادگی و توسعه‌پذیری
Architecture Scalability DDD
03

Applied AI

هوش مصنوعی برای من زمانی جذاب است که از نمایش تکنولوژی عبور کند و بخشی واقعی از محصول یا فرایند شود؛ چیزی که ارزش قابل سنجش ایجاد کند.

  • ساخت قابلیت‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • اتوماسیون کارهای تکراری و زمان‌بر
  • بررسی محدودیت، کیفیت و تجربه کاربر
LLM Automation Product
03 شیوه کار من

چیزهایی که در کار و همکاری برایم مهم‌اند

این‌ها قانون‌های مطلق نیستند؛ معیارهایی هستند که کمک می‌کنند در پروژه، یادگیری و همکاری با دیگران تصمیم‌های مسئولانه‌تری بگیرم.

Curiosity × Practice × Reflection
01
قبل از شروع

اول مسئله را روشن می‌کنم

ترجیح می‌دهم پیش از نوشتن کد، بدانم چه چیزی را برای چه کسی و تحت چه محدودیت‌هایی می‌سازیم. این گفت‌وگو معمولاً از بازنویسی‌های پرهزینه جلوگیری می‌کند.

02
هنگام ساختن

سادگی را جدی می‌گیرم

از پیچیدگی‌ای که فقط برای آینده‌ای فرضی ساخته شده دوری می‌کنم. راه‌حل باید نیاز امروز را خوب پوشش دهد و مسیر تغییر فردا را هم نبندد.

03
در همکاری

شفاف ارتباط برقرار می‌کنم

اگر چیزی مبهم، پرریسک یا خارج از توان فعلی باشد، ترجیح می‌دهم زود گفته شود. تصمیم خوب معمولاً از گفت‌وگوی صادقانه به دست می‌آید، نه نمایش قطعیت.

04
پس از تحویل

مالک نتیجه می‌مانم

تمام‌شدن پیاده‌سازی را پایان کار نمی‌دانم. رفتار واقعی محصول، خطاها و بازخورد کاربران مشخص می‌کنند تصمیم ما چقدر درست بوده است.

05
در یادگیری

برای تغییر نظر آماده‌ام

به تجربه گذشته احترام می‌گذارم اما آن را حقیقت نهایی نمی‌دانم. اگر داده یا تجربه تازه‌ای خلاف فرض قبلی باشد، بازنگری را بخشی طبیعی از رشد می‌بینم.

04 ریتم کاری و یادگیری من

ساختن، فهمیدن، نوشتن و دوباره بهترشدن

01 / Explore

با کنجکاوی شروع می‌کنم

معمولاً مسیر یادگیری من با یک سؤال یا مشکلی شروع می‌شود که پاسخ آماده‌اش قانع‌کننده نیست. موضوع را از چند زاویه می‌خوانم و سعی می‌کنم تصویر کامل‌تری بسازم.

نتیجه: سؤال دقیق‌تر
02 / Build

با ساختن آن را می‌سنجم

یک نمونه واقعی می‌سازم تا فاصله میان توضیح تئوری و رفتار عملی را ببینم. معمولاً بخش مهم یادگیری دقیقاً جایی اتفاق می‌افتد که فرض اولیه جواب نمی‌دهد.

نتیجه: تجربه واقعی
03 / Write

با نوشتن آن را مرتب می‌کنم

تلاش می‌کنم موضوع را طوری توضیح دهم که فقط نتیجه نهایی دیده نشود؛ مسیر فکر، انتخاب‌های ردشده و محدودیت‌های راه‌حل هم بخشی از روایت باشند.

نتیجه: دانش قابل انتقال
04 / Refine

با بازخورد بهترش می‌کنم

نوشته، کد و حتی برداشت خودم را نسخه نهایی نمی‌بینم. تجربه تازه و بازخورد دیگران کمک می‌کند چیزهایی را که فکر می‌کردم می‌دانم، دوباره دقیق‌تر ببینم.

نتیجه: نسخه بهتر

این چرخه برای من پایان مشخصی ندارد. هر پروژه، گفت‌وگو یا نوشته تازه می‌تواند سؤال جدیدی بسازد و چیزی را که قبلاً قطعی به نظر می‌رسید، دوباره به چالش بکشد.