Всім доброго ранку! ☀️
Трішки бази про ШІ для гарного настрою! 🤖
#codica_humor
TikTok | Instagram | Telegram
Трішки бази про ШІ для гарного настрою! 🤖
#codica_humor
TikTok | Instagram | Telegram
😁7👍1
🎯 Як відповідати на технічні питання на співбесіді?
#codica_interviews
❌ Давати відповідь поспіхом – погана ідея.
✅ Знати ключові теми і розуміти, як їх пояснити – правильний підхід.
#codica_interviews
❌ Давати відповідь поспіхом – погана ідея.
✅ Знати ключові теми і розуміти, як їх пояснити – правильний підхід.
📌 Describe CRUD verbs and actions
📍 Очікувана відповідь:
CRUD – це базові операції роботи з даними: Create, Read, Update, Delete.
• Create – створення нового ресурсу, зазвичай через HTTP
• Read – отримання ресурсу або списку ресурсів, зазвичай через
• Update – зміна існуючого ресурсу:
– повне оновлення ресурсу
– часткове оновлення ресурсу
• Delete – видалення ресурсу через HTTP
У REST API CRUD-операції зазвичай відображаються на HTTP-методи, що дозволяє будувати
передбачуваний і зрозумілий API.
🔹 Приклад у Rails
📌 How should you test routes?
📍 Очікувана відповідь:
Тестування маршрутів (routes) або API endpoint’ів перевіряє, чи правильно система обробляє HTTP-запити та повертає очікувану відповідь.
🔹 Основні аспекти тестування:
1. Перевірка відповіді API:
• правильний HTTP-метод
• правильні статус-коди
• правильна структура відповіді
2. Позитивні сценарії:
• запит з валідними даними
• ресурс створюється або повертається коректно
3. Негативні сценарії:
• невалідні параметри
• відсутні обовʼязкові поля
• неіснуючий ID
4. Авторизація та доступ:
• користувач без авторизації отримує
• користувач без прав доступу отримує
5. Крайові випадки:
• порожні дані
• великі payload
• обробка помилок сервера
🔹 Приклад тесту в RSpec
🔹 Інструменти для тестування API
• Postman / Insomnia – ручне тестування API;
• Automated tests
– автоматичні тести;
• OWASP ZAP / Burp – security-тестування.
Бажаємо гарного вечора та бажаного оферу! 🎯
TikTok | Instagram | Telegram
📍 Очікувана відповідь:
CRUD – це базові операції роботи з даними: Create, Read, Update, Delete.
• Create – створення нового ресурсу, зазвичай через HTTP
POST
• Read – отримання ресурсу або списку ресурсів, зазвичай через
GET
• Update – зміна існуючого ресурсу:
PUT
– повне оновлення ресурсу
PATCH
– часткове оновлення ресурсу
• Delete – видалення ресурсу через HTTP
DELETE
У REST API CRUD-операції зазвичай відображаються на HTTP-методи, що дозволяє будувати
передбачуваний і зрозумілий API.
🔹 Приклад у Rails
GET /posts -> index
GET /posts/:id -> show
POST /posts -> create
PATCH /posts/:id -> update
DELETE /posts/:id -> destroy
📌 How should you test routes?
📍 Очікувана відповідь:
Тестування маршрутів (routes) або API endpoint’ів перевіряє, чи правильно система обробляє HTTP-запити та повертає очікувану відповідь.
🔹 Основні аспекти тестування:
1. Перевірка відповіді API:
• правильний HTTP-метод
GET, POST, PUT, PATCH, DELETE
• правильні статус-коди
200, 201, 204, 401, 403, 404, 422
• правильна структура відповіді
JSON, HTML
2. Позитивні сценарії:
• запит з валідними даними
• ресурс створюється або повертається коректно
3. Негативні сценарії:
• невалідні параметри
• відсутні обовʼязкові поля
• неіснуючий ID
4. Авторизація та доступ:
• користувач без авторизації отримує
401
• користувач без прав доступу отримує
403
5. Крайові випадки:
• порожні дані
• великі payload
• обробка помилок сервера
🔹 Приклад тесту в RSpec
describe "GET /posts" do
it "returns posts list" do
get "/posts"
expect(response).to have_http_status(:ok)
end
end
🔹 Інструменти для тестування API
• Postman / Insomnia – ручне тестування API;
• Automated tests
RSpec, Jest, Mocha, PHPUnit
– автоматичні тести;
• OWASP ZAP / Burp – security-тестування.
Бажаємо гарного вечора та бажаного оферу! 🎯
TikTok | Instagram | Telegram
✍4❤1
QA Engineer 2026: що вчити, щоб бути потрібним ринку 👇
#codica_articles
Поради й спостереження від нашого QA Engineer, Олексія.
Світ розробки змінюється швидше, ніж з’являються нові курси.
Тому сильний QA сьогодні – це не той, хто “знає теорію”, а той, хто постійно розширює інженерне мислення.
Ось що реально має значення у 2026 році – читайте у картках!
TikTok | Instagram | Telegram
#codica_articles
Поради й спостереження від нашого QA Engineer, Олексія.
Світ розробки змінюється швидше, ніж з’являються нові курси.
Тому сильний QA сьогодні – це не той, хто “знає теорію”, а той, хто постійно розширює інженерне мислення.
Ось що реально має значення у 2026 році – читайте у картках!
TikTok | Instagram | Telegram
🔥4
🧠 Урааа! Ваш улюблений квіз повертається!
👉 Цього разу ми занурюємось у світ LLM та AI tools.
Як граємо:
1️⃣ Пройди наш AI & Science Trivia квіз і спробуй вгадати правду серед фактів і фейлів
2️⃣ Обов’язково надішли другу, щоб перевірити, хто крутіший у AI-віданні
3️⃣ Потім звірте відповіді і дізнайтесь, хто з вас справжній гік
🔥 Маленький спойлер: AI не “думає” як людина – він передбачає слова за шаблонами, а не має власного досвіду. Тому навіть ChatGPT може вас здивувати!
Готові прокачати свій inner geek і змагатися з друзями? 👇
TikTok | Instagram | Telegram
👉 Цього разу ми занурюємось у світ LLM та AI tools.
Як граємо:
1️⃣ Пройди наш AI & Science Trivia квіз і спробуй вгадати правду серед фактів і фейлів
2️⃣ Обов’язково надішли другу, щоб перевірити, хто крутіший у AI-віданні
3️⃣ Потім звірте відповіді і дізнайтесь, хто з вас справжній гік
🔥 Маленький спойлер: AI не “думає” як людина – він передбачає слова за шаблонами, а не має власного досвіду. Тому навіть ChatGPT може вас здивувати!
Готові прокачати свій inner geek і змагатися з друзями? 👇
TikTok | Instagram | Telegram
🔥2
Яка технологія лежить в основі більшості сучасних чат-ботів і голосових помічників?
Anonymous Quiz
8%
Rule-based AI
23%
Machine Learning
8%
Deep Fake Networks
63%
Large Language Models
Для чого в реальних LLM-системах найчастіше використовують embeddings?
Anonymous Quiz
6%
Для генерації тексту замість LLM
19%
Для зменшення споживання памʼяті
55%
Для семантичного пошуку і retrieval релевантного контенту
19%
Для fine-tuning без датасету
Що таке hallucination у контексті LLM?
Anonymous Quiz
77%
Вигадана, але правдоподібна відповідь без опори на дані
10%
Помилка у граматиці відповіді
6%
Збій при завантаженні моделі
6%
Переклад тексту з помилками
У чому ключова різниця між fine-tuning і RAG?
Anonymous Quiz
4%
Fine-tuning працює лише з кодом
11%
RAG змінює ваги моделі
15%
Обидва підходи — це одне й те саме
70%
Fine-tuning змінює модель, RAG підтягує зовнішній контекст
Що найчастіше є головною причиною поганої якості відповідей у RAG-системах?
Anonymous Quiz
21%
Замалий розмір LLM
62%
Низька якість retrieval / неправильний чанкінг
0%
Відсутність GPU
17%
Помилки у токенізації
Який параметр найбільше впливає на “креативність” відповідей LLM?
Anonymous Quiz
53%
Temperature
22%
Context window
9%
Top-K
16%
Max tokens
Що означає поняття “context window” у LLM?
Anonymous Quiz
11%
Кількість активних користувачів
13%
Обсяг оперативної памʼяті сервера
66%
Максимальну кількість токенів, які модель враховує в одному запиті
11%
Розмір embedding-вектора