https://www.youtube.com/watch?v=GgA8ke9khls

Tavsiya qilaman, ko'rish kerak. Faang'da ishlamanyman degan dastruchilarga ham ko'rsatish kerak. Balki fikri o'zgarib qolar.

Yaqinda maktabni yoki kollejni bitirdingiz va hamma qatori bir nechta universitetlarga topshirdingiz. Deylik sizni 2ta universitet qabul qildi. Biri siz xohlagan yo'nalishda, ammo qimmat kontrakt yoki uncha yaxshi universitet emas. Ikkinchisi esa sizga ancha arzonga tushadi va yaxshi universitet, lekin yo'nalish sizga uncha to'g'ri kelmayapti. Shunga o'xshash vaziyatlarda 1-variantni tanlash kerakmi yoki 2-variantnimi?

Shu yerda sizga boshqa savol beraman: Siz 3-variant haqida o'ylab ko'rdingizmi? Akademik tanaffus (academic gap year), asosan, AQSH va Yevropa davlatlarida ommabop bo'lib, bu universitetni boshlashdan oldin olinadigan tanaffusdir. Gap year sizga quyidagi ikkita muhim narsa ustida ishlash uchun qo'shimcha vaqt beradi:

1. Fundamental bilimlarni kuchaytirish (ingliz tili, matematika, hkz):
— Siz orzu qilgan universitetga kirish va grant yutish uchun yana imkoniyat yaratadi.
— Chuqur fundamental bilimlar bilan universitetda kuchlilar orasida bo'lasiz.
— Keyinchalik kuchli mutahassis bo'lishga poydevor bo'ladi.
2. Boshqa mavjud bo'lgan "eshiklar" haqida ko'proq tushunchaga ega bo'lish:
— Yana qanday yo'nalishlar mavjud va ularning kelajagi qanday?
— Yana qanday universitetlar mavjud va ular nimani talab qilyapti?
— Chet elda o'qishni o'zi iloji bormi va menga u nima beradi?

Gap year olish O'zbekistonda ham oddiy holga aylanishi kerak deb o'ylayman. Noto'g'ri yo'ldan ketib 4 yil yo'qotgandan ko'ra, to'g'ri yo'lni qidirib bir yil yo'qotgan yaxshi.

Behavioral interviewlarda qilinadigan xatolar:

— STAR uslubida javob bermaslik. Tabiatdan savollarga qisqa javob berishga o'rganib qolganmiz. Follow-up savollar berilgandagina detallarga kiramiz. STAR uslubi sizni bir tizimga solib savolga yetarli detallar bilan to'liq javob berishga majburlaydi.

— Hamma savolni STAR metodida gapirishga harakat qilish. "Tell me about yourself? What is your favorite programming language?" kabi savollarga oddiy javob bersa bo'ladi.

— Yolg'on gapirish yoki bo'rtirish. Follow-up savollar bilan siz aytgan gaplar qanchalik to'g'riligini bilib olish qiyin emas. Savolga yaxshi javobingiz bo'lmasa shuni ochiq aytish kerak. Bu interviewni fail qildingiz degani emas, kerakli "signal"larni interviewer boshqa savollar orqali bilib olaveradi.

— Weakness/failure so'ralganda ochiq gapirmaslik yoki down-play qilish. Hammada weakness bor va hamma yetarlicha fuck-up qilgan. Shuni bilgan holda interviewer sizdan rostan qilgan hatolaringizni va eng muhimi ulardan olgan ko'nikmalaringizni bilmoqchi.

— va eng katta xato bu tayyorgarlik uchun yetarlicha vaqt sarflamaslik. Yaxshi tayyorgarlik: a) ko'p so'raladigan savollarga o'zingizni tajribangizdan javoblarni STAR metodida yozib chiqish, b) uni yotlab chiqish va c) kamida 2-3ta mock interview qilish.

AI haqida fikrlarim.

Yosh dasturchilar uchun.

Bu post balki siz AI haqida o'qishingiz kerak bo'lgan yagona post bo'lishi mumkin.

https://telegra.ph/AI-haqida-fikrlarim-01-06

What's going on?

Started learning AWS deeper...

Will post results and learning path there.

https://github.com/floci-io/floci

AWS'ni o'rganmoqchi bo'lganlar uchun
Ichida AWS'ni 52 ta servislari bor.
S3, DynamoDB, Lambda, SQS, SNS, RDS (real PostgreSQL!), ElastiCache (real Redis/Valkey!), EC2, ECS, and more

AWS'ni local'da ko'tara olmaysiz, lekin buni bepul local'da run qilib, AWS'ni mock qilgan holda ishlatish mumkin.

Check it out!

https://solar-system.kebato.uz/

Antrophic'ni Fable 5 modeli bilan yarim soatda yasadim. Shunchaki base promt'ni berdim. Natija oldim va ustida yana ozroq optimizatsiya qilishga to'g'ri keldi.
Shu page(https://solar-system.kebato.uz/)da ko'rib turgan hamma narsangizni 1ta html file'da yozib berdi.
Qoyilmisiz?

Ghost Font: sun'iy intellekt o'qiy olmaydigan shrift

Sun'iy intellekt matnni, rasmni, hatto videoni ham tobora yaxshiroq "o'qiydigan" bo'lib bormoqda. Eric Lu ismli dizayner esa buning teskarisini sinab ko'rdi — inson bemalol o'qiy oladigan, ammo AI tushunolmaydigan shrift yaratdi. Uning nomi: Ghost Font.

Bu nima?
Ghost Font xabarni harakat orqali ko'rsatadi. Harflar qimirlamaydigan belgilardan emas, harakatlanuvchi nuqtalardan iborat:
- Bitta kadrga qarasangiz — faqat tartibsiz "shovqin".
- Nuqtalar harakatlanganda inson ko'zi xabarni ilg'aydi.
- Skrinshotda ham matn tushmaydi — xabar faqat harakatda "yashaydi".

Qayerdan kelib chiqqan?
2013-yilda dizayner Sang Mun ZXX shriftini yaratgan edi — matnni mashinaga o'qitmaslikka urinardi. Lekin bugungi AI ZXX'ni osongina yechadi. Ghost Font — o'sha g'oyaning kuchliroq davomi. Loyiha San-Fransiskodagi Mixfont platformasida.

Eng qiziq jihati — "aldov qatlami"
Har bir videoga soxta xabar qo'shiladi. AI avval o'sha yolg'onni topib, shunga "ishonadi". Sinovlarda hatto Claude Fable va GPT Sol 5.6 Ultra ham yecha olmadi — ko'pincha yo'q narsani "o'ylab topdi".

Maxfiylik: hammasi qurilmangizda ishlaydi, serverga hech narsa yuborilmaydi.

Cheklovlari: bitta xabar ~36 belgi; kod ijro eta oladigan modellar kelajakda yechib olishi mumkin — bu "abadiy" himoya emas.

Nimaga kerak? CAPTCHA, AI'ning ko'rish qobiliyatini o'lchash, inson ijodini saqlab qolish. Muallif kodni open-source qilmoqchi.

Xulosa: Ghost Font — yechimdan ko'ra ko'proq savol: inson idroki bilan AI chegarasi qayerda? Hozircha bu farq ingichka, ammo hali bor.

Manba: mixfont.com/ghost-font

Hamma AGI haqida gapiradi, lekin ko'pchilik uni bugungi AI bilan chalkashtiradi.

Farqi katta.

Bugungi AI — narrow AI. Bitta ishni zo'r qiladi: kod yozadi, rasm chizadi, tarjima qiladi. Lekin har biri alohida "usta". Til modeli she'r yozadi, ammo mashina hayday olmaydi.

AGI (Artificial General Intelligence) — bu boshqa g'oya: bitta tizim istalgan intellektual vazifani insondek o'rganib bajaradi. Yangi, ko'rilmagan muammoga tushib, o'zi yechim topadi.

Menimcha eng qiziq savol shu: hozirgi modellar chinakam tushunadimi, yoki ulkan ma'lumotdan naqshni mohirona takrorlaydimi? "Ko'proq data = aql" degan taxmin hali isbotlanmagan.

Mening pozitsiyam: AGI hali uzoq. Lekin narrow AI shu bugun ishimizni o'zgartiryapti — va aynan shuni yaxshi ishlata olgan yutadi.

Siz qanday o'ylaysiz — AGI 10 yilda keladimi, yoki hali uzoq orzumi?

Mutable default arg trap. discounts=[] made once at def, shared across default-calls. Appends persist.

Trace (shared default list state in brackets):

1. ("apple",100) — default [], apple→append 10→[10]. 100-10=90
2. ("apple",100,[20]) — own list, append 10→[20,10]. 100-20-10=70
3. ("orange",200) — default [10], no append. 200-10=190
4. ("apple",100,[20,30]) — own list→[20,30,10]. 100-60=40
5. ("apple",100) — default [10], append 10→[10,10]. 100-20=80
6. ("orange",200) — default [10,10], no append. 200-20=180

Output:
90
70
190
40
80
180

Fix: discounts: List[int] | None = None then if discounts is None: discounts = []

Python'da siz function'ni declare qilganingizda unga default qiymat berish orqali o'sha value'ni keyingi call'larga ham o'tkazishingiz mumkin.
Bu yerda get_price_after_discounts bor, va o'zida discounts list'ni create qilyapti. Unga default value = [] empty list va bundan keyingi function call'larda ham ishlatiladi.

1. ("apple",100) — default [], apple→append 10→[10]. 100-10=90
2. ("apple",100,[20]) — own list, append 10→[20,10]. 100-20-10=70
3. ("orange",200) — default [10], no append. 200-10=190
4. ("apple",100,[20,30]) — own list→[20,30,10]. 100-60=40
5. ("apple",100) — default [10], append 10→[10,10]. 100-20=80
6. ("orange",200) — default [10,10], no append. 200-20=180

HTTP 301 va HTTP 302'ni farqini bilasizmi?

Juda qiziq narsa ekan, o'ta oddiy ko'ringani bilan, muhimlik darajasi yuqori.

O'zim uchun qiziq tajriba qildim. Analytics muhim bo'lgan redirect feature qilishim kerak edi. Shunda HTTP 301 ishlatsangiz, sizni redirect'ni DSN(yoki LB) cache qiladi, va server'ga 1marta request keladi, shundan keyin doim DNS'dan qaytib ketaveradi. Bu case'da, analytics'ni data yig'a olmaysiz. Agar HTTP 302 ishlatsangiz, DNS uni tmp redirectligini biladi, va cache qilmaydi. Shunda, sizni server'ga doim request keladi.

Bu ikkisini farqi ancha narsasi o'zgartirar ekan. SEO'ga ham ta'sir qilarkan. Agar HTTP301 ishlatsangiz, SEO sizni eski domain'dagi power'ni yangisiga to'liq o'tkazib beradi.

Astra 6 va Fable 5.1 narxlari bir xil.
Hozir qiziq tajribalar bilan sinab ko'ramiz 🔥

Claude oldingidek javoblar qaytarmayapti. U uzun text response qaytarganda odam tushunadigan tilda tushuntirishini qayta so'rayapman. Shundan keyin qayta javob yozib, osonroq tushuntiryapti. Manimcha system prompt'larda nimadir bor. Oldinlari uning generated response'lari ancha tushunarli edi.

"Product Engineer" bo'ling!

Bu maslahatim qachon eskiradi bilmadim. Ammo, ayni damda qaysidir yo'nalish bo'yicha ketish kerak bo'lsa, men "Product Engineering" yo'nalishini maslahat bergan bo'lar edim.

Chunki, product kompaniyalar (startuplar) ko'payyapti, ularga eng kamida bitta CTO kerak. U barcha muhandislik ishlarini qila olishi kerak va barchasi uchun javobgar shaxsdir. Bu - "1 kishilik IT jamoa" degani. Jamoani boshi ham, oxiri ham o'zingiz bo'lasiz.

Bu yerda endi loyiha darajasida emas, mahsulot darajasida o'ylash kerak bo'ladi. Mehnatni o'zi kamlik qiladi. To'g'ri, AI mehnatni qilyapti, ammo mas'uliyatni ololmaydi. O'zi IT jamoada eng mas'uliyatli rol - CTO ro'lidir.

Product Engineer bo'lish uchun 5 ta eng muhim ko'nikma:
- Software Engineering (Batafsil bo'lmasada, umumiy narsalarni bilish, tizim qanday ishlashini tushuna olish)
- Product Design (Foydalanuvchilarga yoqadigan mahsulot dizaynini qila olish, did masalasi)
- DevOps Engineering (Serverlar bilan ishlash, loyiha infrastrukturasini nazorat qilish)
- Mas'uliyat (So'ralmagan paytda ham mahsulot haqida o'ylashlik)
- Ijodkorlik (Tashabbuskorlik, inson sevgan ishidan ijod qila oladi xolos)

Biz 6 oy avval aynan shu yo'ldan ketib, jamoani shu yo'nalishga deyarli migratsiya qila oldik. Hozirda, har bir dasturchining o'zi bir jamoa. Avvallari ular menga endi nima ish qilay deb kelardi. Hozir esa, positsiya o'zgargan. O'zlari muammo topadi va shu muammoni hal qilish uchun ruhsat so'raydi xolos.

@mukhammadkarim_tukhtaboev

* * *

men katta foyda olgan tweetlardan biri.

tez-tez qaytib turaman.

ba'zan 40 dona so'z 5-10 ta top kitob mazmunidan foydaliroq bo'ladi.

bu ana shulardan biri.

kichik o'zgartirish kiritgan holda.


Bek Olimjon
23.09.26
Norvegiya

Guys, look what I found:
https://apinex.bond/models?group=free

We can use Jev, GLM, Deepseek and GPT 6 Luna freely.

https://github.com/gulomovotabek/Jarvis-Public

Jarvis bot, unga claude code o'rnatvolib, o'zizga shaxsiy yordamchi qilib olish mumkin.