📣 Hiring alert - Senior QA Automation Engineer

Super Dispatch QA avtomatizatsiyasi bilan shug’ullanadigan tajribali injener izlayapti. Bu injener Platform jamoasining bir qismi sifatida kompaniyaning QA jarayonlarini avtomatlashtirish uchun qurilgan (va quriladigan) platformaning asosi ustida ishlaydi va boshqa QA injenerlar yangi yo’nalishni o’zlashtirishda yordam beradi.

Nomzodlar bu yerda qabul qilinyapti:

https://superdispatch.breezy.hr/p/40e877318444-senior-qa-automation-engineer

@farhodjon #superdispatch #hiring

📣 Hiring alert - Senior Data Scientist

Yana bir vakansiya. Super Dispatch o’zi ishlab chiqqan Machine Learning modellarini rivojlantirish va yangi modellar qurish uchun Senior Data Scientist izlayapti. Asosiy vazifa: AQShdagi avto transport sohasi uchun kuchli modellar chiqarib, mijozlarga eng yaxshi tajribani yetkazish. Analitik fikrlash, rosa ko’p tajriba qilish sifatlari juda muhim.

Nomzodlar bu yerda qabul qilinyapti:

https://superdispatch.breezy.hr/p/46dc9ae30188-senior-data-scientist

@farhodjon #superdispatch #hiring

Har yili so’ralishi kerak bo’lgan 40 ta savol

Adashmasam, 2024-yilning rejalarini tuzishimdan avval Steph Ango’ning (Obsidian dasturining asoschisi) har yili odam o’zidan so’rashi kerak bo’lgan 40 ta savolga duch kelgandim. Ikki yildan beri bu savollar o’tayotgan yilni qarab chiqib, xulosalar qilish va odam o’zi bilan juda xolis bo’lishi uchun yaxshi yordam beryapti (ingliz tilida bu jarayon “reflection” deyiladi).

Ingliz tilidagi originali bu yerda: 40 questions to ask yourself every year.

Quyida shu 40 ta savolning o’zbek tilidagi tarjimasi. Umid qilaman, sizlarga ham bu savollar juda foydali bo’ladi.

1. Bu yil avval hech qachon qilmagan qaysi ishni qildingiz?
2. Yangi yilga bergan va’dalaringizni bajardingizmi?
3. Biror yaqiningiz farzandli bo‘ldimi?
4. Biror yaqiningiz vafot etdimi?
5. Qaysi shahar, region yoki mamlakatlarga safar qildingiz?
6. Bu yil sizga yetishmagan narsalardan qaysi biri kelgusi yilda bo‘lishini xohlaysiz?
7. Bu yilning qaysi sanalari xotirangizda muhrlanib qoladi va nega?
8. Yil davomidagi eng katta yutug‘ingiz nima bo‘ldi?
9. Eng katta muvaffaqiyatsizlik nima bo‘ldi?
10. Yana qanday qiyinchiliklarga duch keldingiz?
11. Sog‘lig‘ingizda muammolar yoki jarohatlar bo‘ldimi?
12. Sotib olgan eng yaxshi narsangiz nima bo‘ldi?
13. Kimning xulq-atvori yoki harakati tahsinga loyiq bo‘ldi?
14. Kimning xatti-harakati sizni hayratda qoldirdi (salbiy ma’noda) yoki ranjitdi?
15. Pullaringizning asosiy qismi nimaga sarflandi?
16. Nimadan juda-juda hayajonlandingiz?
17. Qaysi qo‘shiq sizga doim shu yilni eslatib turadi?
18. O‘tgan yilning shu davri bilan solishtirganda siz: baxtliroqmisiz yoki g‘amginroq? Boyroqmisiz yoki kambag‘alroq? Sog‘lomroqmisiz yoki aksincha?
19. Nima bilan ko‘proq shug‘ullanishni xohlaysiz?
20. Nimani kamroq qilishni xohlar edingiz?
21. Bayram kunlarini qanday o‘tkazyapsiz?
22. Bu yil kimnidir sevib qoldingizmi?
23. Hozir nafratlanadigan, ammo o‘tgan yili bunday bo‘lmagan biror kimsa bormi?
24. Eng sevimli serialingiz qaysi bo‘ldi?
25. O‘qigan eng yaxshi kitobingiz qaysi?
26. Yil davomida topgan eng katta musiqiy kashfiyotingiz nima bo‘ldi?
27. Sevimli filmingiz qaysi?
28. Sevimli taomingiz?
29. Nimani juda xohladingiz va unga erishdingiz?
30. Nimani xohladingiz-u, lekin erisha olmadingiz?
31. Tug‘ilgan kuningizni qanday nishonladingiz?
32. Nima yilingizni beqiyos darajada qoniqarli qilishi mumkin edi?
33. Bu yilgi shaxsiy kiyinish uslubingizni qanday tasvirlagan bo‘lardingiz?
34. Ruhiy muvozanatingizni saqlashga (yoki taslim bo‘lmaslikka) nima yordam berdi?
35. Qaysi mashhur shaxsga ko‘proq qoyil qoldingiz?
36. Qaysi siyosiy masala sizni ko‘proq tashvishga soldi yoki qiziqtirdi?
37. Kimni sog‘indingiz?
38. Siz tanishgan eng yaxshi yangi inson kim bo‘ldi?
39. Bu yil qanday muhim hayotiy saboq oldingiz?
40. Yilingizni sarlavha qilib beruvchi iqtibos (quote) qaysi?

P.S.: shu tarjimani pull request qilib yuborib ham qo’ydim, tasdiqlangan keyin blogida havola sifatida paydo bo’ladi.

Har 10 yilda so’ralishi kerak bo’lgan 40 ta savol

Xuddi har yili so’ralishi kerak savollardek, lekin bunisi har 10 yillik uchun: ayniqsa, 20-30-40 va hokazo yoshlarga to’lganda juda mos keladi. Bu savollar ancha chuqur va butun hayotiy tajribaga, odamning qadriyatlari va kelajagiga bog’liq.

Savollar oddiy yoki oson emas. Har biriga javob berish yaxshigina qiynashi mumkin. Lekin, lekin, bunaqa savollarni beradigan odam hammaning ham yonidamas yoki ataylab ChatGPT’dan shunaqa savollarni so’rab ololmaymiz.

Originali bu yerda: 40 questions to ask yourself every decade.

O’zbekcha tarjimasi kaminai kamtarindan:

1. Agar yashashingizga atigi 6 oy qolgan bo‘lsa, nima qilgan bo‘lardingiz?
2. Agar sizda bir milliard dollar bo‘lsa, hayotingizni qanday o‘zgartirardingiz?
3. 10 yil avvalgi o‘zingizga qanday maslahat bergan bo‘lardingiz?
4. 10 yildan keyin ham nimalar o‘zgarmay qolishini xohlaysiz?
5. 10 yildan keyin nimalar butunlay boshqacha bo‘lishidan umidvorsiz?
6. Sizningcha, mukammal baxt haqidagi tasavvur qanday?
7. Qachon va qayerda o‘zingizni eng baxtli his qilgansiz?
8. Har tong o‘rindan turishingizga nima turtki (motivatsiya) beradi?
9. Siz uchun xorlikning (azob-uqubat, kulfat) eng quyi (tub) nuqtasi nima?
10. Sizning eng ko‘zga ko‘ringan xislatingiz qaysi?
11. Eng katta qo‘rquvingiz nima?
12. O‘zingizdagi qaysi xususiyatni eng ko‘p qoralaysiz?
13. Boshqalardagi qaysi xususiyatni aslo qabul qila olmaysiz?
14. Qaysi vaziyatlarda yolg‘on gapirishingiz mumkin?
15. Sizning eng katta isrofgarchiligingiz nima?
16. Sizningcha, qaysi fazilat haddan tashqari yuqori baholangan?
17. Tashqi ko‘rinishingizda sizga eng yoqmaydigan narsa nima?
18. Agar o‘zingizda birgina narsani o‘zgartira olsangiz, u nima bo‘lardi?
19. Qaysi iqtidor yoki iste’dodga ega bo‘lishni juda xohlardingiz?
20. Odamlar siz haqingizda ko‘pincha nimani noto‘g‘ri tushunishadi?
21. Erkak kishida qaysi fazilatni yuqori baholaysiz?
22. Ayol kishida qaysi fazilatni yuqori baholaysiz?
23. Do‘stlaringizda nimani juda qadrlaysiz?
24. Hayotingizdagi eng katta yutug‘ingiz qaysi deb hisoblaysiz?
25. Agar dunyodagi barcha insonlarga bittagina sovg‘a bera olsangiz, u nima bo‘lardi?
26. Sizningcha, hayotingizdagi eng katta vaqt isrofi nima bo‘lgan?
27. Qanday ishni siz uchun og‘riqli bo‘lsa-da, lekin uni qilish arziydi deb hisoblaysiz?
28. Dunyoning qayerida yashashni juda xohlaysiz?
29. Sizning eng qimmatli boyligingiz nima?
30. Eng yaqin do‘stingiz kim?
31. Hayotingizdagi eng buyuk muhabbat kim yoki nima?
32. Hozir yashayotgan insonlar orasida kimga ko‘proq qoyil qolasiz (hurmat qilasiz)?
33. Badiiy asarlardagi sevimli qahramoningiz kim?
34. Qaysi tarixiy shaxsni o‘zingizga eng yaqin deb bilasiz?
35. Eng katta armoningiz nima?
36. Qanday vafot etishni xohlardingiz?
37. Hayotdagi shioringiz qanday?
38. Siz olgan eng yaxshi iltifot (maqtov) qaysi bo‘lgan?
39. Siz bilan sodir bo‘lgan eng omadli voqea nima?
40. Nima sizga umid bag‘ishlaydi?

Ham yillik, ham 10 yillik savollarni javoblari bilan biror joyga yozib borishni qattiq tavsiya qilaman. Yil(lar) o’tganda fikrlash va qarashlaringiz qanaqa o’zgarib borishini kuzatish qiziq va foydali bo’ladi.

Yangi yil muborak va yil davomida maqsadlarimizga erishishda kuch va quvvat yetarli bo’lsin hammamizga! Olg’a! 🥳

Yangi zamon kelganining yana bir tasdig’i: 2025-yilning dekabr oyida StackOverflow’da atigi 3862 ta savol qoldirilibdi. Bir yil oldin, 2024-yilning dekabrida 18 029 ta savol so’ralgan.

Bunaqa kam savollar sayt asos solinganidan bir oy keyin, 2008-yilning avgustida bo’lgan ekan: 3749 ta. Eng ommalashgan paytida bir oyda 207 493 (!) ta savol so’ralgan; bu 2014-yilning mart oyi.

Xulosa: LLM’lar, ayniqsa, koding agentlari dasturchilarga yetarlicha yordam beryapti.

Manba: https://data.stackexchange.com/stackoverflow/query/1926661#resultSets

ChatGPT Health

Apple ekotizimida doimiy ishlatadigan ilovalarimdan biri - Health. Apple soatidan yoki boshqa ilovalardan hamma tibbiy ma’lumotlar shu yerda yig’iladi va menga sog’lig’im haqidagi hamma narsani bilishim mumkin bo’lgan markazlashgan joy beradi.

AQShda ba’zi laboratoriyalarda analiz topshirganda, natijalari to’g’ridan-to’g’ri Health’ga tushadi. Masalan, Quest Diagnostics (mashhur tarmoq) analiz natijalarini osongina import qilish mumkin. Har bir marker intervallari bilan ko’rsatiladi.

O’tgan yili Toshkentga borganimda 1-2 analizlar topshirib, shularning natijasini Health’ga import qilgim keldi rosa. Maqsad: yillar davomidagi o’zgarishlarni aniq ko’rish mumkin va boshqa tibbiy ilovalarga bu natijalar ko’rinadi. Lekin, uni qilish uchun iOS ilove yaratish kerak, keyin natijalarni PDF’dan olib Health bilan moslab chiqish kerak va hokazo. Bu g’oya xayolimda sal yurdi, keyinroq juda kichik imkoniyatga o’xshab tuyuldi.

Bugun esa OpenAI yangi imkoniyat taqdim qildi: ChatGPT Health. Shundoq ham sog’liq bo’yicha ishlatilayotgan, lekin chalkashib ketish oson bo’lgan ChatGPT endi:
- Sog’liq bo’yicha chatlarni maxfiy va xavfsiz saqlaydi.
- Laboratoriya natijalarini to’g’riroq tahlil qiladi va shifokor qabuliga tayyorlaydi.
- Sog’lom yashash va davolanish bo’yicha maslahatlar beradi.

Ertaroq sinab ko’rmoqchi bo’lganlarga: https://chatgpt.com/health/waitlist?openaicom_referred=true

Umid qilaman, rasm yoki PDF natijalarini o’qib, Apple Health’ga yozish imkoniyati bo’ladi. Gemini modeli oxirgi paytlarda juda yaxshi ishlayapti, lekin aynan mahsulot sifatida ChatGPT haliyam hammadan oldinda.

Kelajakka yaqinlashayotganimizning yana bir tasdig’i:

David Moss ismli odam Tesla mashinasining to’liq o’zi yurar rejimida (FSD - full self driving) Amerikaning bir sohilidan ikkinchi sohiliga borgan.

Los-Anjelesdan Mertl-Bich shahrigacha bo’lgan masofa deyarli 4400 km bo’lgan.

Yaqinda, Waymo ham o’zining hisobotini chop qildi. 127 milliondan ortiq haydovchisiz kilometrlar tahlil qilinganda, Waymo odamlardan ko’ra 90% kamroq jiddiy jarohatli avariyalarga uchragan.

Keyingi mashinam Tesla bo’ladi shekilli :)

FYI: Yuqoridagi so’rovnomalar ertaga to’xtatiladi.

Natijalar tayyor.

Cursor’dan qiziq tajriba:

Komanda GPT-5.2 modelini bir hafta davomida to’xtovsiz ishlatgan va 3 million qatordan ortiq kod (Rust tilida) yozilishi natijasida oddiy brauzer engine (motori - xuddi Chromium kabi) yaratilgan.

• Yagona agentlarning cheklovlari tufayli, bu tajribada bir qancha agentlar parallel ishga tushirilgan
• Agentlar bir ishni takrorlamasligi uchun umumiy fayldan foydalangan; har bir agent qilayotgan ishi haqida ma’lumotni shu faylga yozib qo’yadi
• Agentlarni keyinroq ikki turga bo’lishgan: rejalashtiruvchi va bajaruvchi agentlar
• Rejalashtiruvchi agentlar kodni tekshirib, topshiriqlar yaratish bilan shug’ullanadi
• Bajaruvchi agentlar esa topshiriqni bajarishga fokus qiladi.

Cursor tajribalari asosida aytishicha, GPT-5.2 uzoq, avtonom bajariladigan ishlar uchun juda yaxshi. Opus 4.5 esa to’xtab qolishi, ishni oxirigacha qilmasdan sal qing’irroq yo’llarini tanlashi va boshqaruvni tezda qayta olvolishi mumkin.

Cursor blogida hamma detallari bilan yozilgan: Scaling long-running autonomous coding.

O’zimning tajribam:

Codex bilan uzoqroq bajariladigan ishlarni qilish juda yoqyapti. Meni hayron qoldirgan hodisa: unga topshiriq va audio fayl berilganda o’zi turli dasturlarni ishlatib, qo’shimcha skriptlar yozib tahlil qilyapti va muammoni to’g’ri aniqlab, keyingi qadamlarini yaxshi ko’rsatib beryapti.

Masalan, sekin ishlaydigan testlarni bajarib, ularni optimallashtirib chiqish juda mos topshiriqlardan biri. Yoki butun kodni tahlil qilib, agentlar orqali kod yozishga moslab chiqishni (AGENTS.md, MCP, commands/skills) ham yaxshi bajaryapti.

MCP va qo’l ostidagi uskunalar bilan juda kuchli yordamchiga aylangan.

Koding agentlari bo’yicha so’rovnoma natijalari

Yaqinda o’tkazilgan uchta so’rovnoma haqida fikrlarim bilan bo’lishsam. Yuqoriroqqa chiqib natijalarni ko’rishingiz ham mumkin.

1. Claude Code yutdi. Men Cursor’ni taxmin qilgandim, lekin u ikkinchi o’rinni oldi. Cursor va Antigravity juda yaqin bir-biriga. Antigravity bepulligini sabab sifatida taxmin qilishim to’g’rimi?
2. Koding agent uchun litsenziyani 72% odam o’zi to’larkan.
3. Agent ishlatmaydiganlar uchun eng asosiy sabab - narxi qimmatligi. Yuqorida ikkinchi punkt bu muammoni 100% yechishi kerak.
4. Agent ishlatmaydiganlar uchun “boshqa sabab” ikkinchi o’rinda, lekin uning tagida nima yotibdi, hayronman.

Endi-chi?

Birinchidan, dasturiy ta’minot ishlab chiqaradigan kompaniyalar dasturchilarga zudlik bilan koding agentlardan foydalanadigan muhit yaratishi kerak: litzensiya berish, o’rgatish, eng yaxshi tajribalarni olib kelish, kompaniya ichida entuziastlardan foydalanish. Cursor litzensiyasi oyiga $40 turadi. Oyiga $3000 oylik oladigan dasturchining mahsuldorligini 20% ga ko’paytirsa, kompaniya oyiga $560 qo’shimcha qiymat oladi ($3000×0.20-$40).

Ikkinchidan, agentlarga juda skeptik qarayotgan yoki avvalroq sinab ko’rib hafsalasi pir bo’lganlarga 1-2 hafta davomida yaxshilab tajriba qilishni maslahat beraman. Yaxshiroq kontekst berib, to’g’ri yo’l ko’rsatilsa, hozirgi modellarning sifati ancha yaxshi. Ayniqsa, oldindan birga reja tuzib ishlaganda.

Uchinchidan, asta-sekin eng kuchli dasturchilar ham turli agentlar bilan kod yozishni boshlayapti. Linus Torvalds Antigravity orqali Python’da kod yozyapti. Yozdagi intervyusida sun’iy intellekt yaxshi kod yozishiga ishonmagan DHH (Rails asoschisi) ham endi turli agentlardan foydalanyapti. Kuni kecha Redis asoschisi blog postida (hamma o’qishi kerak) quyidagi maslahatni beryapti:

I have a single suggestion for you, my friend. Whatever you believe about what the Right Thing should be, you can't control it by refusing what is happening right now. Skipping AI is not going to help you or your career. Think about it. Test these new tools, with care, with weeks of work, not in a five minutes test where you can just reinforce your own beliefs. Find a way to multiply yourself, and if it does not work for you, try again every few months.

Gemini tarjimasi:

Sizga birgina maslahatim bor, do‘stim. Nima to‘g‘ri yoki noto‘g‘riligi haqidagi qarashlaringizdan qat’i nazar, hozirgi voqelikni shunchaki inkor etish orqali vaziyatni nazorat qila olmaysiz. Sun’iy intellektni chetlab o‘tish sizga ham, karyerangizga ham yordam bermaydi. Bu haqda o‘ylab ko‘ring. Yangi vositalarni shunchaki o‘z fikringizni tasdiqlash uchun besh daqiqa emas, balki haftalab vaqt sarflab, sinchkovlik bilan sinab ko‘ring. O‘z samaradorligingizni bir necha barobar oshirish yo‘lini toping va agar bu safar o‘xshamasa, har necha oyda qaytadan urinib ko‘ring.

@farhodjon #ai #vibecoding

Ikkala videoni atigi 3 yil ajratib turibdi:
• 2023-yildagi video Stable Diffusion bilan generatsiya qilingan
• 2026-yildagi video Kling 2.6 modeli bilan.

Aytgandek, Will Smith spagetti yeyishi video generatsiya qiladigan modellar uchun benchmarkka aylangan.

Keyingi uch yilda nima kutayotgani qiziq 😅

a16z (Andreessen Horowitz, venchur kapital firmasi) yozishicha, vayb koding erasi boshlanganidan keyin App Store’dagi yangi ilovalar 60% ga oshgan. Undan oldin 3 yil davomida deyarli o’smagan.

Codex bilan uzoqroq bajariladigan ishlar

O’tgan hafta Codex orqali uzoq bajariladigan loyiha ustida ishladim. Vazifalar bir nechta qismlardan iborat edi:
• butun loyihadagi kod va arxitekturani o’rganish
• MCP orqali boshqa uskunalardan kontekst olish
• kerak bo’lganda vaqtincha kod yozib, SDK orqali ma’lumot to’plash va hokazo.

Ishlash jarayonida kontekst asta-sekin to’lishini kuzatib turish yoqimsiz. Vazifani esa aniq hal qilishni xohladim.

Jarayonni qulay va sifatli qilishga bu yordam berdi:
1. Codex bilan asosiy ochilgan sessiyada qoniqarli javoblarni olgandan keyin, hamma natijani alohida Markdown hujjatga yozishni so’radim.
2. Codex uzun hujjat tayyorladi; ichida maqsad, yechim, qilinishi kerak bo’lgan qadamlar, muammolarning ildizi va hokazo ma’lumotlar bor.
3. Keyingi bergan topshirig’im: shu hujjatdagi har bir qadam alohida bajarilishi mumkin bo’lgan mayda hujjatlarga bo’lib chiq.
4. Codex har bir qadam uchun 01-first-task.md, 02-second-task.md, 03-third-task.md kabi fayllarni yaratib chiqdi.
5. Bu fayllar aynan bitta topshiriq/qadam uchun tayyorlangan va men ularni alohida sessiyada bajarishim mumkin. Qo’shimcha kontekst sifatida asosiy hujjatga ham havola bor.
6. Codex’ni alohida ishga tushirib, har bir topshiriqqa alohida vazifa berdim: let’s work on 01-first-task.md.

Bu usulning yana bitta yaxshi tomoni bor: topshiriqlarni parallel ishga tushirish mumkin. Terminalda 5-6 ta tabda har bir topshiriq bajarilaveradi.

Xullas, odamlar yoki komandalar bilan ishlaydigan yaxshi tajribalar sun’iy intellekt bilan ham ishlaydi. Katta ishni maydalab qilish kerak 🙂