-
48 Google-tipp a tökéletes ünnepi tervezéshez, utazáshoz és még sok máshoz
Az ünnepi időszak közeledtével sokan szeretnénk minél gördülékenyebben megoldani a karácsonyi előkészületeket, az ajándékvásárlást, a családi fotók elkészítését, vagy akár az utazás megszervezését. Ebben segíthetnek a Google legújabb, mesterséges intelligenciával támogatott eszközei és funkciói. Legyen szó fotószerkesztésről, időmenedzsmentről vagy okos vásárlásról, a Gemini és más Google megoldások megkönnyítik az ünnepi készülődést. Íme 48 praktikus tipp és ötlet, amelyekkel még élvezetesebbé teheted az év végi hajrát! Kreatív ötletek fotókhoz és dekorációhoz Az ünnepi képeslapok vagy családi emlékek megörökítése sokszor kihívást jelenthet, de a Google Fotók mesterséges intelligenciája most még személyre szabottabbá teszi a szerkesztést. Ha például nem mindenki mosolyog a családi fényképen, vagy valaki sapkát visel, amit inkább elhagynál, ezek a…
-
Új sandbox funkciók a Claude Code-ban: biztonságosabb és hatékonyabb kódírás
A Claude Code fejlesztői újdonságokat vezettek be, amelyek jelentősen növelik a fejlesztők biztonságát és kényelmét a kódírás során. Az új sandboxing megoldások célja, hogy minimalizálják a jogosultságkérések számát, miközben megakadályozzák a potenciális biztonsági kockázatokat, például a prompt injection támadásokat. Az innovatív megközelítés révén a Claude Code képes autonómabb módon dolgozni, miközben a fejlesztők kevesebbszer szembesülnek engedélykérésekkel, ami gyorsabb és biztonságosabb fejlesztési folyamatot eredményez. Claude Code és a jogosultságkezelés alapjai A Claude Code egy engedélyalapú működési modellt követ: alapértelmezésben csak olvasási jogosultsággal rendelkezik, így módosítások vagy parancsok futtatása előtt mindig engedélyt kér a felhasználótól. Biztonságosnak ítélt alapvető parancsokat, mint az „echo” vagy a „cat”, automatikusan engedélyez, azonban a legtöbb művelethez továbbra…
-
Hogyan építsd meg saját otthoni mesterséges intelligencia laborodat lépésről lépésre
Az utóbbi években a mesterséges intelligencia (MI) elérhetősége és népszerűsége robbanásszerűen növekedett. Míg korábban csak nagyvállalatok és felsőoktatási intézmények számára volt elérhető a gépi tanulás és az MI kísérletezés, ma már egy egyszerű laptop segítségével bárki belevághat saját projektjeibe. Az otthoni MI labor kialakítása nemcsak a tanulás és a gyakorlati tapasztalatszerzés egyik legjobb módja, hanem egyben kiváló lehetőség arra is, hogy a fejlődő piacon versenyképes szakemberré váljunk. Mi az az otthoni mesterséges intelligencia labor? Az otthoni MI labor egy személyes munkakörnyezet, ahol a szükséges hardverek, szoftverek, eszközök és adatbázisok rendelkezésre állnak ahhoz, hogy különböző MI-projekteket és kísérleteket végezhessünk. Ez a labor lehet egyszerűbb, például egy laptop beépített GPU-val, vagy fejlettebb,…
-
Hogyan oldják meg az AI ügynökök a hosszú távú szoftverfejlesztés kihívásait?
Az egyre fejlettebb mesterséges intelligencia (AI) ügynökök egyre összetettebb feladatokat kapnak, melyek akár órákon vagy napokon át is tarthatnak. Azonban a hosszú távú, több munkameneten átívelő feladatok következetes végrehajtása még mindig komoly kihívás elé állítja a fejlesztőket. A legnagyobb nehézség, hogy az AI ügynökök minden új munkamenet elején elveszítik a korábbi munkamenetek emlékeit, hiszen a kontextusablakok kapacitása korlátozott, így nem képesek egyetlen alkalommal elvégezni a teljes feladatot. Ez a helyzet olyan, mintha egy szoftverfejlesztő csapatban minden műszakba új mérnök érkezne, akinek nincs tudomása az előző műszak munkájáról. Az Anthropic csapata a Claude Agent SDK segítségével dolgozott ki egy innovatív megoldást, amely lehetővé teszi az AI ügynökök számára, hogy hatékonyan dolgozzanak…
-
Hatékonyabb AI-ügynökök az MCP és a kódvégrehajtás segítségével
Az AI-ügynökök és külső rendszerek közötti kapcsolat kiépítése sokszor bonyolult és időigényes feladat, amely egyedi integrációkat igényel minden eszköz és adatforrás között. Ezen problémák megoldására született meg a Model Context Protocol (MCP), egy nyílt szabvány, amely egységes keretet nyújt az AI-ügynökök eszközökhöz és adatforrásokhoz való csatlakoztatásához. Az MCP megjelenése óta az iparág gyorsan alkalmazta, és mára a legtöbb fejlesztő ezt a protokollt használja, hogy több száz vagy akár több ezer eszközt integráljon egyetlen ügynökön keresztül. Azonban a csatlakoztatott eszközök és adatok mennyiségének növekedésével új kihívások jelentkeznek: a rendszer lassul, és a működési költségek is emelkednek. Ezért egyre inkább előtérbe kerül a kódvégrehajtás használata, amely hatékonyabbá teszi az MCP-vel való munkát,…
