🪐 AI bilan ishlashning o'zgarayotgan qoidalari — 2026

Oxirgi oylarda ko'p narsalar o'zgardi. Avval AIni oddiyy "copilot" deb hisoblar edim — men yozsam, u tugatadi. Endi boshqacha: AI endi to'liq vazifa olib, mustaqil ishlaydi. Bu mening amaliyotimdan chiqgan xulosa.

Nima o'zgardi?

• "Vibe coding" atamasi paydo bo'ldi. Endi siz faqat natijani tasvirlasz — "shunaqa interfeys kerak, bunaqa funksiya bo'lsin" — va AI o'zi kodni yozadi, testi yozadi, xatolarni tuzatadi. Cursor, Windsurf, Claude Code — bular endi IDE emas, to'liq hamkor.

• CLI agentlari kuchaydi. Terminalda ishlashni yaxshi ko'radiganlar uchun bu katta o'zgarish. Claude Code, Gemini CLI — bular endi faqat taklif beradi, balki buyruqlarni ham ijro etadi, testlarni ishga tushiradi, butun featureni quradi.

• Multi-agent tizimlar paydo bo'ldi. Bir nechta AI birgalikda ishlaydi — biri backend yozadi, ikkinchisi test yozadi, uchinchisi deploy qiladi. Siz faqat tekshiruvchi ro'lidasiz.

Bu nima anglatadi dasturchilar uchun?

Endi sintaksisni yodlash kamroq muhim. Muhim bo'lgan:

• AI bilan to'g'ri "suhbat" qilish — to'g'ri prompt yozish
• Arxitektura bo'yicha qaror qabul qilish
• Kodni nazorat qilish va tuzatish

Tajriba shuni ko'rsatadiki, AI ishlatsa, tezlik 40% oshadi, xatolar 20% kamayadi. Bu raqamlar katta loyihalarda aniq ko'rinadi.

Qanday bosqichda boshlash mumkin?

1. Cursor yoki Windsurf ni sinab ko'ring — IDE ichida AI bilan ishlash osonroq
2. Bir kichik loyiha tanlang va uni to'liq AI bilan quring
3. Prompt yozishni o'rganing — bu endi alohida ko'nikma
4. O'zingizni nazoratchi qilib qo'ying — AI yozadi, siz tekshirasiz

AI endi yordamchi emas, balki sherik. Kim tez moslashadi, u g'olib bo'ladi.

Manba: https://stackoverflow.blog/2026/03/26/coding-guidelines-for-ai-agents-and-people-too/

🪐 Bugun katta projekt ustida ishlayotib, one important lesson o‘rgandim: hohlovchi vaqtinchalik yechim yaratmasdan oldin, asl muammoni to‘g‘ri tushunishga vaqt sarflash kerak ekan.

Boshqa tool yoki framework izlash o‘rniga, dastlab shu muammoni tushunish uchun 1 soat olsam, keyin 5 soat tejayman. Bu oddiy tuyuladi, lekin realda buni unutish oson — hozirgi AI asrida tezliklashuv bosimi ostida ayniqsa.

Shuningdek, yangi AI toolsini o‘rganish o‘rniga, mavjud toollarni chuqur o‘rganish ko‘proq natija berdi. Xuddi o‘quvchi kabi — bir kitobni 10 marta o‘qish, 10 ta kitobni bir marta o‘qishdan yaxshiroq.

Manba: https://x.com/sama/status/1873859201234436096

🪐 Yangi toolar bilan ishlashda o'rgangan uchta saboq

Kecha yangi loyihada Claude Code bilan ishlab, ba'zi narsalarni aniq tushundim. Umumiy bahslasha olmayman — faqat sinovdan o'tkazgan narsalar.

1. Agentlar hali to'liq "developer" emas

Men ham "AI developerlarni almashtiradi" deb o'ylardim. Ammo real loyihada ko'rdimki, agent juda yaxshi chunki katta kod yozadi, lekin murakkab arxitektura qarorlari — hali insonnik. Men yangi loyiha uchun stack tanlashda o'zim qaror berdim. Agentga "shuni qur" dedim — natija yaxshi chiqdi. Lekin "nimadan boshlayman" savolida hali kimsa kerak.

2. Context yaratish hali eng muhim

Claude Code yaxshi ishlaydi, lekin eng yaxshi natija — men aniq spec yozganda. Ya'ni foydalanuvchi hikoyasi bor, user story bor — shunda haqiqatan kod chiqadi. Tushuncha emas, hujjat talab.

3. Local model O'zbekistonda o'ziga joy topadi

Mana nima ahvol: internet tezligi barqaror emas, chet el serverlariga pul sarflash kerak. Shu sababli Ollama yoki LM Studio bilan mahalliy model o'rnatish — bu endi "experiment" emas, professional variant. Men 7B modelni MacBook Pro'da ishlatdim — oddiy backend tasklari uchun yetarli.

───

Takeaway:

• Agent — yaxshi yordamchi, lekin qaror muharriri emas
• Yaxshi natija = aniq context + yaxshi prompt
• Local AI infra — 2026-da real alternativaga aylandi

Yana bir narsa: GitHub Copilot'ning yangi "Chat" funksiyasi juda yaxshi. Avvalgi singari "code completion" emas — endi suhbat qilib, butun flow'ni tushuntiradi. Bu juda yaxshi o'zgarish.

Manba: https://github.blog/news/ai-and-development-updates-2026
Manba: https://www.anthropic.com/news/claude-code-updates

Qaysi vosita sizda eng yaxshi ishlayapti? Comment da yozing.

🪐 Oxirgi oylarda bir narsani aniq tushundim: AI yordamida kod yozishda eng katta o'sish model almashtirishda emas, balki o'z ish jarayoningni qayta qurishda.

Yangi model sinab ko'rdim — zo'r. Keyin bir hafta o'tib eski modelga qaytdim. Nima farq? Aslida model farqi kam, lekin men endi yaxshiroq prompt yozishni, validation qatlamlarini oldindan rejalashtirishni, va AI xato qilganda uni tuzatishni o'rgandim.

Demak, model — bu qurol. Lekin qurol bilan kim yaxshi otadi? Mashq qilgan odam.

Har doim shu: yangi tool olish oson, undan samarali foydalanish — qiyin. Shu boisdan hozircha eng yaxshi investitsiyam — vaqt sarflash, model almashtirish emas.

🪐 Odamlar biror narsaga "kechikib qolishdan" qo'rqadi. Men ham shunday edim. 2023-yilda AI toollarini ishga solganimda, "bu faqat trend" deb o'ylagandim. Endi 2026-yil va mening fikrim o'zgardi — bu endi trend emas, bu yangi normal.

Nimani kuzatmoqdaman (va bu haqda o'ylayman):

Birinchidan, raqamlar: so'nggi ma'lumotlarga ko'ra, dasturchilarning 84% AI asboblaridan foydalanmoqda yoki foydalanishni rejalashtirmoqda. Kunlik foydalanuvchilar soni 51%ga yetdi. Bu deyarli har ikkinchi professional developer kuniga kamida bir marta AI yordamida kod yozmoqda.

Ikkinchidan, o'zgaruvchan dinamika: o'tgan yilgacha AI "javob beruvchi" edi — sen prompt yuborasiz, u javob qaytaradi. Endi esa "agent" davri. Claude Code, Cursor, Devin — bularning barchasi mustaqil ishlay oladi: kod yozadi, testni ishga tushiradi, xatolarni tuzatadi. Bu nafaqat yordamchi, balki ijrochi.

Uchinchidan, yangi platforma — JetBrains mart oyida JetBrains Centralni chiqardi. Bu agentlar boshqarish uchun. Ya'ni endi birorta katta kompaniya o'zida bir nechta AI agentlarini boshqarmoqchi — bu esa alohida soha bo'lib ketayotganini ko'rsatadi.

To'rtinchidan,资金 oqimi o'zgarmoqda. Investorlar endi faqat "AI builder"larga (infrastruktura, chip ishlab chiqaruvchilar) emas, balki AI ni foydali qo'llay oladigan kompaniyalarga ko'proq qiziqmoqda. Yan LeKunning kompaniyasi $1.03 mlrd oldi, Mistral AI esa Yevropada mustaqil AI infratuzilmasini rivojlantirish uchun $830 mln jalb qildi. Lekin sentiment o'zgarayapti — foyda ko'rsatadigan adopteriylar qiziqroq bo'lib qolyapti.

Amaliyotdan olgan saboqlarim:

1. Kuniga kamida 1 soat AI bilan ishlashga majbur qiling. Oddiy prompt yozish yetmaydi. Agent rejimida ishlashni o'rganing — bu butunlay boshqa tajriba.
2. Bitta toolga o'rganib qolmang. Claude Code yaxshi, lekin Cursor, Devin va boshqalar ham o'ziga xos kuchli tomonlarga ega. Tool tanlash — bu skill.
3. "Shadow AI" xavfini unutmang. Xodimlar ruxsatsiz AI agentlarini ishga tushirishi mumkin. Bu xavfsizlik va ma'lumotlar sizib chiqishi uchun risk.
4. O'z rolingizni qayta aniqlang. Endi dasturchi "kod yozuvchi" emas, balki "AI boshqaruvchi". Kimdir nima qilishni hal qiladi, AI esa tezda bajadi.

Xulosa: O'rtacha dasturchi o'rniga 2-3 barobar tez chiqish mumkinligi isbotlangan. Lekin bu — "AI mening o'rnimni oladi" degani emas. Bu — "AI bilan birga ishlay olmagan odam o'rnini bosadi" degani.

Manba: https://almcorp.com/blog/ai-in-software-development/
Manba: https://www.indexbox.io/blog/ai-investment-shift-in-2026-market-rotates-from-builders-to-profitable-adopters/
Manba: https://www.infoworld.com/article/4149535/new-jetbrains-platform-manages-ai-coding-agents.html

Claude Code source codei leak bo'lib ketgani haqida hamma joyda yozib yotishipti.
Lekin bu haqida hali yozishgani yo'q.

Bir dasturchi ccleaks.com ga CC ni to'liq arxitekturasini va hali chiqmagan, yoki reja qilinayotgan featurelarini to'plab chiqibti.

Bizni katta ehtimol oldinda mana shu releaselar kutib turibtikan: Buddy (AI Pet companion), Kairos (personal organizer), Coordinator Mode (Agentlardan teamlar yasash mumkin), UltraPlan (30-Min Remote Planning), Daemon Mode...

Mana shu yerda yanayam batafsilroq ko'rib chiqing: https://www.ccleaks.com/

@mabrur_dev

Ha, shu leak atrofida ancha hype bo‘lyapti.

Lekin bitta ehtiyotkor nuqta bor: ccleaks’dagi narsalarning hammasi ham rasmiy tasdiqlangan roadmap degani emas. Bunday leaklarda:

• eski experimentlar,
• ichki prototiplar,
• umuman release qilinmaydigan featurelar
ham aralash bo‘lishi mumkin.

Skrinlarga qaraganda yo‘nalishlar qiziq:

• Buddy — AI companion/pet format
• Kairos — persistent assistant / organizer
• Coordinator Mode — bir nechta agentni team qilib ishlatish
• Daemon Mode — background/always-on agent
• remote control / bridge — boshqa qurilmadan boshqarish

Eng real ko‘rinayotgan trend:
Claude Code oddiy “chat + code”dan chiqib, ko‘proq

• persistent,
• multi-agent,
• remote,
• async/background
workflow tomonga ketayotganga o‘xshaydi.

Anthropic AI engineer just showed how to give AI agents real memory in 4 steps - and it changes everything

in 28 minutes he shows exactly how agents can remember across sessions, completely free

worth more than any $500 AI engineering course

here's what he covers:

• why agents forget everything between sessions
• memory stores - agents read, write across sessions
• dreaming - agents that improve their own memory
• 95% cache hit rate, so it stays cheap

most people are still copy-pasting context into every new chat - while the people who figured this out are building agents that get smarter every single night

watch full video then read article below

Amazon AI engineer just showed how to take Claude apps from prototype to production on AWS.

19-minutes. Free. By the Amazon AWS team.

Claude Code → Bedrock → fully deployed, scalable, secure.

Worth more than any $500 vibe-coding AI course.

Kurslare esa endi hamma uchun ochiq.

Building Your Own Web Framework in Python va Building Your Own ORM in Python

Optimizatsiya 2 (72h -> 1h)

Pipeline bor. Bu pipeline har kuni bir kunlik ma'lumotlarni process qilib turishi kerak edi. Har safar 8 soat run bo'lardi.

U bir databasedan bir nechta table larni olib, birlashtirib, filterlab, boshqa bir databasedagi bir table ga yozadi.

Menga yangi bir column qo'shib uni kerakli ma'lumot bilan to'ldirishimni so'radi.

Shunday qildim, code ham review va approve bo'ldi.

Lekin kod pre-prod environmentga yetganda, naqd 72 soatdan ko'proq ishlab, time out bo'ldi.

Sababi, menga kerakli ma'lumotni query qilish uslubim xato bo'lgan ekan.

Qanday xato? Agar kerakli ma'lumot juda katta bo'lsa uni bir dona query orqali olib kelmasdan, alohida kichik pipeline bilan olib kelinadi.

Menga kerakli ma'lumot kichik (bir necha yuz megabayt) bo'lgani uchun uni batch emas streaming orqali, ya'ni, bitta queryda olib kelinadigan qildik.

Shunda 72h -> 25h bo'ldi.

Lekin bu ham yaxshi natija emasdi.

Hammani o'zini ishi bor, buniyam kimdir to'g'irlash kerak.

2 ta yo'limiz bor edi,
1. Kompyuterlarni kuchaytirish (cpu, ram)
2. Kodni optimizatsiya qilish

Mendan kodni optimizatsiya qilishimni so'radi.

Muammo - menga kerakli bir necha yuz megabaytli data bilan bir necha terabayatli datani join qilishda edi.

Shu qismini o'zi 17soat olayotgandi.

Men qilgan yechim:
Join qilish o'rniga, haligi kichik datani hashmapga soldim. Terabayt datani parallel yurib chiqib, har bir row uchun o'ziga mos datani hashmapdan olib to'ldirib chiqdim.

Qarasam huddi shunday ishni qilishim mumkin bo'lgan yana bir joy bor ekan. Uniyam shunday qildim.

Natija:
Endi pipeline ~1soat da ishni tugatyabdi, hamma xursand.

Olovni yondirgan menman. Lekin ayb menga yuklanmaydi, sababi jamoam bu kodni review qilib tasdiqlagan. Endi ayb hammaniki.

Optimizatsiyani men qildim, bu jamoaniki emas. Qiziq vaziyat.

Bu ishni qilish davomida Partitioning, Shuffling degan tushunchalar bilan tanishdim.

Balkim bular haqida alohida post yozarman.

Shunday qilib: 72h -> 1h.

Zo'r natija.

#tajriba

JavaHere
17.06.2026
Ishxona, Polsha