در چند سال گذشته، ابزارهای هوش مصنوعی به یکی از تاثیرگذارترین فناوری‌ها در دنیای برنامه‌نویسی تبدیل شده است. از تولید خودکار کد گرفته تا تشخیص باگ‌ها، مستندسازی و حتی بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها — ابزارهای AI اکنون در کنار برنامه‌نویسان نشسته‌اند و به آن‌ها کمک می‌کنند سریع‌تر و هوشمندتر کدنویسی کنند.
سال ۲۰۲۵ نقطه عطفی در این مسیر به شمار می‌رود. چرا؟ چون همزمان با رشد مدل‌های زبانی قدرتمندتر، مانند GPT-4 و Claude و توسعه IDEهای هوشمندتر مانند Cursor، ابزارهای هوش مصنوعی بیش از هر زمان دیگری با محیط‌های کاری توسعه‌دهندگان یکپارچه شده‌اند. همچنین رقابت شدید شرکت‌های بزرگ فناوری مثل GitHub، Amazon و Replit در ارائه ابزارهای AI باعث شده تا قابلیت‌ها روزبه‌روز پیشرفته‌تر و دسترسی به آن‌ها ساده‌تر شود.
در این مقاله، به سراغ بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی در سال ۲۰۲۵ می‌رویم. ما این ابزارها را براساس عملکرد، محبوبیت، تطبیق‌پذیری و تجربه کاربری بررسی کرده‌ایم و به شما کمک می‌کنیم ابزار مناسب را با توجه به نیازهای خود انتخاب کنید — چه یک توسعه‌دهنده تازه‌کار باشید، چه حرفه‌ای با تجربه.
نقش هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی
هوش مصنوعی دیگر صرفا یک فناوری آینده‌نگر نیست؛ بلکه امروز، دقیقا در قلب فرایند توسعه نرم‌افزار حضور دارد. چه در نوشتن خطوط کد، چه در تست و اشکال‌زدایی، هوش مصنوعی به ابزاری کلیدی برای افزایش سرعت و کیفیت برنامه‌نویسی تبدیل شده است. در این بخش، نگاهی می‌اندازیم به مهم‌ترین کاربردهای AI در فرایند توسعه نرم‌افزار و تاثیرات آن بر عملکرد برنامه‌نویسان.
۱. تولید خودکار کد:
ابزارهایی مانند GitHub Copilot، Replit Ghostwriter یا Cursor این قابلیت را دارند که با توجه به توضیحات متنی یا کدهای قبلی، ادامه کد را بنویسند یا حتی تابع جدیدی ایجاد کنند. این ابزارها نه‌تنها سرعت را بالا می‌برند، بلکه بسیاری از عملیات تکراری را به‌صورت هوشمند انجام می‌دهند.
۲. دیباگ و رفع خطا:
AI می‌تواند به‌صورت لحظه‌ای کد را تحلیل و ایرادات رایج را شناسایی کند و پیشنهادهایی برای رفع آن‌ها ارائه دهد. برخی ابزارها حتی گزارش‌های خطا را تحلیل کرده و دلیل اصلی مشکل را برای شما توضیح می‌دهند.
۳. مستندسازی خودکار:
نوشتن مستندات معمولا کار زمان‌بر و کم‌جذبه‌ای است، اما ابزارهای AI می‌توانند براساس کد نوشته‌شده، مستندات دقیق و فنی تولید کنند. این قابلیت به‌ویژه برای پروژه‌های تیمی و متن‌باز اهمیت زیادی دارد.
۴. تست خودکار و پیشنهاد تست کیس‌ها:
هوش مصنوعی قادر است براساس ساختار و منطق کد، تست‌هایی برای بخش‌های مختلف بنویسد یا پیشنهاداتی برای بهبود آن ارائه کند. این ویژگی به کاهش خطاهای ناشناخته در مراحل بعدی کمک می‌کند.
۵. بهینه‌سازی و بازنویسی کد:
با تحلیل کدهای موجود، برخی ابزارهای AI قادرند نسخه‌های بهینه‌تر و خواناتر از همان منطق را تولید کنند. این موضوع هم به عملکرد برنامه کمک می‌کند و هم خوانایی و نگهداری کد را آسان‌تر می‌سازد.
معیارهای انتخاب ابزارهای برتر هوش مصنوعی
انتخاب ابزار مناسب هوش مصنوعی برای توسعه نرم‌افزار نیازمند در نظر گرفتن چند معیار کلیدی است که هرکدام تاثیر مستقیمی بر کیفیت، بهره‌وری و تجربه کاربر دارند:
- دقت (Accuracy): ابزار باید توانایی تولید یا تحلیل کد با دقت بالا را داشته باشد تا از بروز خطاهای فنی جلوگیری کند و نیاز به بازبینی‌های مکرر را کاهش دهد.
- سرعت (Speed): پاسخ‌گویی سریع ابزار به درخواست‌ها در حفظ جریان کاری برنامه‌نویس موثر است و از اتلاف وقت جلوگیری می‌کند.
- تجربه کاربری (User Experience): طراحی ساده، کاربردی و بدون پیچیدگی، باعث می‌شود ابزار به‌سرعت در جریان کار روزمره برنامه‌نویس جا بیفتد و مانعی در فرایند توسعه ایجاد نکند.
- پشتیبانی از زبان‌ها: ابزار باید از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف پشتیبانی کند تا در پروژه‌های متنوع قابل استفاده باشد و نیازی به تغییر مداوم ابزار نباشد.
- قیمت‌گذاری: مدل قیمت‌گذاری باید منطقی، شفاف و متناسب با امکانات باشد؛ به‌خصوص برای استارتاپ‌ها و توسعه‌دهندگان مستقل.
- ادغام‌پذیری (Integration): توانایی اتصال به IDEها، مخازن Git و سایر ابزارهای توسعه باعث روان‌تر شدن فرایند کار تیمی و فردی می‌شود.
معرفی ابزارهای برتر هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی
هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای در برنامه‌نویسی به کار گرفته می‌شود تا فرایند توسعه نرم‌افزار را سریع‌تر، دقیق‌تر و کارآمدتر کند. ابزارهای مختلفی که از هوش مصنوعی بهره می‌برند، می‌توانند به برنامه‌نویسان کمک کنند تا کدهای بهتر و بدون خطا تولید کنند، به‌راحتی با مشکلات کد روبه‌رو شوند و حتی زمان توسعه را کاهش دهند. در ادامه ابزارهایی که در دسته‌بندی‌های مختلف کاربرد دارند، معرفی می‌شوند.
۱. ابزارهای تولید کد و تکمیل خودکار
این ابزارها به برنامه‌نویسان کمک می‌کنند تا به‌سرعت کد بنویسند و پیشنهاداتی برای تکمیل کد یا تولید کدهای جدید ارائه دهند. این ابزارها معمولا با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، کدهای پیشنهادی را ارائه می‌کنند.
- GitHub Copilot
یکی از محبوب‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی برای تکمیل کد است که توسط GitHub در همکاری با OpenAI توسعه داده شده است. این ابزار می‌تواند پیشنهادات کد را به‌طور هوشمندانه براساس کدی که کاربر قبلا نوشته، ارائه دهد. Copilot برای بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی از جمله Python، JavaScript و C++ مناسب است.
- Tabnine
Tabnine یک ابزار هوش مصنوعی است که به توسعه‌دهندگان در تکمیل خودکار کد کمک می‌کند. این ابزار از مدل‌های مبتنی بر GPT-3 و سایر تکنولوژی‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا پیشنهادات دقیق‌تری برای کدنویسی سریع‌تر و دقیق‌تر فراهم کند. این ابزار قابلیت‌های زیادی برای پشتیبانی از زبان‌های مختلف دارد.
- Cursor
Cursor یک ویرایشگر کد هوش مصنوعی است که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که تجربه‌ای حرفه‌ای‌تر در کدنویسی داشته باشند. این هوش مصنوعی برای تکمیل خودکار کد، تحلیل و تعامل با کدهای موجود و همچنین مستندسازی هوشمند استفاده می‌کند. با کمک Cursor، کاربران می‌توانند به‌راحتی کدهای خود را نوشته، ویرایش و بهینه‌سازی کنند و حتی در حین کدنویسی از مدل‌های هوش مصنوعی برای پیدا کردن مشکلات و پیشنهادات کد استفاده کنند. این ابزار ویژگی‌های منحصربه‌فردی مانند چت درون‌خطی، کدهای خودکار و پرسش و پاسخ در مورد کد را برای برنامه‌نویسان فراهم می‌آورد.
۲. ابزارهای بررسی و دیباگ کد
ابزارهای دیباگ با استفاده از هوش مصنوعی به شناسایی مشکلات و خطاهای کد کمک می‌کنند و می‌توانند به‌طور خودکار مشکلات احتمالی را شبیه‌سازی و گزارش کنند.
- CodeWhisperer
یک ابزار از AWS است که می‌تواند در شناسایی مشکلات امنیتی و بهینه‌سازی کد کمک کند. این ابزار به‌ویژه در محیط‌های AWS بسیار مفید است و می‌تواند به توسعه‌دهندگان در پیدا کردن مشکلات امنیتی و بهبود کیفیت کد کمک کند.
۳. ابزارهای تحلیلی و پیشنهاددهنده
این ابزارها می‌توانند کدهای نوشته شده را تجزیه و تحلیل کرده و پیشنهاداتی برای بهبود کیفیت کد و ساختار آن ارائه دهند. از این ابزارها برای پیدا کردن نقاط ضعف کد و ارتقای ساختار آن استفاده می‌شود.
- Sourcegraph Cody
Sourcegraph Cody به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا در کدهای پیچیده جستجو کنند و به‌راحتی به کدهای مرتبط دسترسی پیدا کنند. این ابزار به تیم‌ها کمک می‌کند که پروژه‌های خود را مدیریت کرده و از یک محیط یکپارچه برای جستجو و بهبود کد استفاده کنند.
- AI Code Reviewers مانند CodeT5 یا DeepCode
این ابزارها به‌طور خودکار کدها را بررسی کرده و پیشنهاداتی برای بهبود آن‌ها ارائه می‌دهند. این ابزارها قادرند به‌سرعت مشکلات کد را شناسایی کرده و توسعه‌دهندگان را از مشکلاتی که ممکن است در آینده به وجود آید، آگاه کنند.
۴. ابزارهای All-in-One و چندمنظوره
ابزارهای All-in-One تمام نیازهای یک تیم توسعه‌دهنده را در یک پلتفرم واحد فراهم می‌آورند. این ابزارها معمولاً شامل امکاناتی برای نوشتن کد، تست آن، دیباگ، مستندسازی و حتی همکاری تیمی هستند.
- Replit AI
Replit یک پلتفرم توسعه آنلاین است که ابزارهای مختلفی را برای برنامه‌نویسان فراهم می‌آورد. این پلتفرم به کمک هوش مصنوعی به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا کدهای خود را سریع‌تر بنویسند، تست کنند و بهینه‌سازی‌های لازم را انجام دهند. یکی از ویژگی‌های جالب این پلتفرم قابلیت اجرای پروژه‌های کدنویسی به‌صورت آنلاین است.
- Sourcery
Sourcery یک ابزار برای بهینه‌سازی کد پایتون است که با استفاده از هوش مصنوعی به برنامه‌نویسان کمک می‌کند تا کدهای تمیزتر، قابل‌فهم‌تر و سریع‌تر بنویسند. این ابزار می‌تواند تغییرات پیشنهادی خود را برای بهبود ساختار کد به‌صورت خودکار اعمال کند و در زمان توسعه صرفه‌جویی کند.
- Windsurf
Windsurf یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا کدهایی سریع‌تر و بهینه‌تر بنویسند. این ابزار با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی کدهای نوشته‌شده را تحلیل کرده و پیشنهادات بهتری را برای اصلاح و بهینه‌سازی ساختار کد به‌طور هوشمندانه ارائه می‌دهد. Windsurf می‌تواند با تحلیل کد و پیشنهادات خود به توسعه‌دهندگان در کاهش خطاها و بهبود عملکرد کد کمک کند.
مقایسه ابزارهای هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسان
در ادامه، جدولی از مقایسه ویژگی‌های ابزارهای مختلف هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی آماده کرده‌ایم که به شما کمک می‌کند تا براساس نیاز خود، ابزار مناسب را انتخاب کنید:
| ابزار | دقت | سرعت | تجربه کاربری | پشتیبانی از زبان‌ها | هزینه | ادغام‌پذیری |
| GitHub Copilot | بالا | سریع | خوب | متعدد | اشتراکی (ماهیانه) | عالی (با IDEها و GitHub) |
| Tabnine | بالا | سریع | بسیار خوب | متعدد | اشتراکی (ماهیانه) | عالی (با IDEها) |
| Cursor | بالا | متوسط | خوب | متعدد | رایگان/ اشتراکی | عالی (با IDEها) |
| CodeWhisperer | بالا | سریع | خوب | متعدد | اشتراکی (ماهیانه) | عالی (با IDEها و AWS) |
| Sourcegraph Cody | بالا | متوسط | خوب | متعدد | اشتراکی (ماهیانه) | عالی (با GitHub, GitLab, Bitbucket) |
| CodeT5 | بالا | متوسط | خوب | متعدد | رایگان | خوب (پشتیبانی از IDEها) |
| DeepCode | بالا | سریع | خوب | متعدد | اشتراکی (ماهیانه) | عالی (با IDEها و GitHub) |
| Replit AI | متوسط | سریع | عالی | متعدد | رایگان/ اشتراکی | محدود به پلتفرم Replit |
| Sourcery | بالا | سریع | عالی | پایتون | رایگان/ اشتراکی | عالی (با IDEها) |
| Windsurf | بالا | متوسط | خوب | متعدد | اشتراکی (ماهیانه) | عالی (با سیستم‌های مختلف) |
کدام ابزار برای چه کسی مناسب‌تر است؟
برای مقایسه ابزارهای هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی، درک ویژگی‌ها و قابلیت‌های هر ابزار برای انتخاب صحیح و استفاده بهینه از آن اهمیت زیادی دارد. این مقایسه به شما کمک می‌کند تا براساس نیازهای خاص خود مانند نوع پروژه، زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده، سطح تجربه و نوع توسعه (فرانت‌اند یا بک‌اند) بهترین ابزار را انتخاب کنید.
۱. برنامه‌نویسان مبتدی
- Replit: این ابزار برای برنامه‌نویسان مبتدی که نیاز به محیط ساده و بدون پیچیدگی برای کدنویسی دارند، بسیار مناسب است. به‌ویژه برای کسانی که می‌خواهند به‌راحتی با پروژه‌های کدنویسی آنلاین کار کنند و با کدهای ابتدایی آشنا شوند.
- Cursor: برای مبتدیان که به‌دنبال یک ابزار ساده برای یادگیری نحوه تکمیل خودکار کد و تعامل با کدها هستند، Cursor گزینه خوبی است. این ابزار تجربه کاربری مناسبی برای کسانی که تازه وارد دنیای برنامه‌نویسی شده‌اند، ارائه می‌دهد.
- Kite: برای پایتون‌کارها که به‌ویژه به‌دنبال ابزارهایی برای کدنویسی سریع‌تر و با خطاهای کمتر هستند، Kite می‌تواند مفید باشد. این ابزار پیشنهادات کد را به‌صورت خودکار ارائه می‌دهد و به مبتدیان کمک می‌کند تا در فرایند یادگیری سریع‌تر پیشرفت کنند.
۲. برنامه‌نویسان حرفه‌ای
- GitHub Copilot: این ابزار برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای بسیار مفید است. با توجه به قدرت آن در تکمیل کد و یادگیری از کدهای باز، می‌تواند در پروژه‌های بزرگ و پیچیده، به بهبود بهره‌وری و کیفیت کد کمک کند.
- Tabnine: این ابزار به‌ویژه برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای که در زبان‌های مختلف کدنویسی می‌کنند، مناسب است. با دقت بالای آن و پشتیبانی از بسیاری از IDEها، می‌تواند در پروژه‌های پیچیده و تیمی استفاده شود.
- Windsurf: برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای که به‌دنبال بهینه‌سازی کدهای خود و رفع مشکلات ساختاری هستند، Windsurf گزینه عالی است. این ابزار برای کسانی که در پروژه‌های بزرگ یا پیچیده کدنویسی می‌کنند، مفید خواهد بود.
۳. برنامه‌نویسان بک‌اند
- GitHub Copilot: برنامه‌نویسان بک‌اند می‌توانند از GitHub Copilot برای تکمیل کد و دریافت پیشنهادات خودکار در زمینه‌هایی مانند ساختار دیتابیس و API استفاده کنند.
- Tabnine: برای بک‌اند‌کارها که با زبان‌های مختلف مانند Java, Python و C# کار می‌کنند، Tabnine می‌تواند به عنوان یک ابزار کارآمد برای سرعت دادن به فرایند کدنویسی و کاهش خطاها مفید باشد.
- Windsurf: این ابزار به بک‌اند‌کارها کمک می‌کند تا کدهای خود را از نظر عملکرد بهینه‌سازی کرده و با استفاده از هوش مصنوعی، بهبودهای زیادی را در ساختار و سرعت سیستم ایجاد کنند.
- Kite: برای پایتون‌کارهایی که در زمینه بک‌اند کار می‌کنند، Kite به‌ویژه در پروژه‌های پیچیده پایتون به کمک می‌آید.
۴. برنامه‌نویسان فرانت‌اند
- GitHub Copilot: فرانت‌اندکارهایی که در حال طراحی و توسعه رابط‌های کاربری (UI) هستند، می‌توانند از GitHub Copilot برای پیشنهادات کد در زمینه‌هایی مثل HTML, CSS, و JavaScript بهره ببرند.
- Tabnine: برنامه‌نویسان فرانت‌اند می‌توانند از Tabnine برای کار با فریم‌ورک‌هایی مانند React و Angular بهره‌برداری کنند. این ابزار دقت بالایی در پیشنهادات کد برای پروژه‌های UI دارد.
- Cursor: برای فرانت‌اندکارهایی که به‌دنبال ابزارهایی برای تکمیل خودکار کد در پروژه‌های فرانت‌اند هستند، Cursor به‌ویژه برای HTML, CSS و JavaScript کاربردی است.
- Replit: این ابزار برای برنامه‌نویسان فرانت‌اند مبتدی که می‌خواهند بدون نیاز به نصب محیط‌های پیچیده، پروژه‌های فرانت‌اند خود را شروع کنند، مناسب است.
۵. برنامه‌نویسان علم داده و هوش مصنوعی
- Kite: برای برنامه‌نویسان علم داده و پایتون‌کارانی که با داده‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند، Kite ابزاری مفید است که می‌تواند در تکمیل کدهای پیچیده و مدل‌های یادگیری ماشین سرعت بخشیده و خطاها را کاهش دهد.
- Replit: این ابزار برای افرادی که در زمینه آزمایش مدل‌های علمی و داده‌کاوی کار می‌کنند، به‌دلیل محیط آنلاین و سادگی در استفاده، گزینه خوبی است.
آینده ابزارهای AI در برنامه‌نویسی
آینده ابزارهای هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی، نقش بزرگی در تحول صنعت نرم‌افزار ایفا خواهند کرد. یکی از مهم‌ترین این روندها، ادغام بیشتر ابزارهای AI با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) است. این امر باعث می‌شود که توسعه‌دهندگان بتوانند بدون نیاز به ابزارهای خارجی، تمامی امکانات مورد نیاز خود را در محیطی یکپارچه و هوشمند استفاده کنند.
همچنین، ابزارهای AI به توسعه‌دهندگان کمک خواهند کرد تا فرایند یادگیری و آموزش کدنویسی را تسریع کنند و به‌طور خودکار به بهبود کیفیت کد و یادگیری زبان‌های جدید بپردازند. در آینده، هوش مصنوعی قادر خواهد بود که بخش‌های بیشتری از فرایندهای پیچیده کدنویسی را خودکار کند، از جمله طراحی سیستم‌ها، دیباگ کردن و تست نرم‌افزار، که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا بر جنبه‌های خلاقانه و استراتژیک پروژه‌ها تمرکز کنند.
در نهایت، تاثیر این ابزارها بر مشاغل توسعه‌دهنده به‌طور قابل توجهی مهارت‌های مورد نیاز را تغییر خواهد داد. توسعه‌دهندگان باید توانایی کار با ابزارهای AI و استفاده از آن‌ها در پروژه‌های واقعی را یاد بگیرند. این تغییرات نه‌تنها موجب تسهیل و بهبود کارهای روزمره توسعه‌دهندگان می‌شود، بلکه فرصت‌های جدیدی در طراحی و توسعه نرم‌افزار ایجاد می‌کند. در نتیجه، نقش‌های جدید و مهارت‌های تخصصی در زمینه هوش مصنوعی در صنعت نرم‌افزار گسترش خواهد یافت.
جمع‌بندی
ابزارهای هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی به‌طور چشمگیری روند توسعه نرم‌افزار را تغییر داده‌اند. این ابزارها با استفاده از هوش مصنوعی به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا سرعت کدنویسی را افزایش دهند، کیفیت کد را بهبود بخشند و فرایندهای پیچیده مانند دیباگ، تست و مستندسازی را به‌طور خودکار انجام دهند. ابزارهایی همچون GitHub Copilot، Tabnine، Cursor و سایرین هرکدام ویژگی‌های خاص خود را دارند و برای نیازهای مختلف توسعه‌دهندگان طراحی شده‌اند، به‌طوری که برنامه‌نویسان مبتدی تا حرفه‌ای می‌توانند از آن‌ها بهره‌برداری کنند.
با پیشرفت سریع این فناوری‌ها، انتظار می‌رود که ابزارهای هوش مصنوعی به‌طور گسترده‌تری با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) ادغام شوند و روند برنامه‌نویسی را ساده‌تر کنند. این تغییرات نه‌تنها به تسهیل فرایندهای برنامه‌نویسی کمک می‌کند، بلکه به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که از جدیدترین تحولات در صنعت بهره‌برداری کنند و در مسیر حرفه‌ای خود پیشرفت کنند. در نتیجه، استفاده از این ابزارها می‌تواند بهبود چشمگیری در کیفیت و سرعت کدنویسی برای هر فرد در این حوزه ایجاد کند.
سوالات متداول
۱. آیا ابزارهای AI جای برنامه‌نویسان را می‌گیرند؟
ابزارهای AI برای تسهیل کار برنامه‌نویسی طراحی شده‌اند و می‌توانند وظایف تکراری و زمان‌بر را خودکار کنند. اما هنوز نمی‌توانند جای برنامه‌نویسان را بگیرند؛ زیرا حل مسائل پیچیده و طراحی نرم‌افزار به خلاقیت و تخصص انسانی نیاز دارد.
۲. تفاوت Copilot و Cursor چیست؟
Copilot بیشتر بر تکمیل خودکار کد تمرکز دارد، درحالی‌که Cursor قابلیت‌های پیشرفته‌تری مانند تعامل با کد موجود و بهینه‌سازی آن را فراهم می‌کند. بنابراین، Cursor برای توسعه‌دهندگان با نیازهای پیچیده‌تر مناسب‌تر است.
۳. آیا این ابزارها نیاز به اتصال دائم اینترنت دارند؟
بیشتر ابزارهای AI برای عملکرد به اتصال اینترنت نیاز دارند؛ زیرا پردازش‌ها روی سرورهای ابری انجام می‌شود. برخی ابزارها ممکن است امکان استفاده آفلاین را نیز فراهم کنند، اما تجربه بهتری با اینترنت خواهند داشت.
منابع
دیدگاهتان را بنویسید