AI agentlari mahsulot ishlab chiqishning deyarli barcha bosqichlarida — g‘oyani tahlil qilishdan tortib kod yozishgacha — ishtirok etmoqda. Bu dasturchi kasbi o‘z ahamiyatini yo‘qotmoqda deganimi? Yo‘q, ammo asosiy e’tibor boshqa jihatlarga ko‘chmoqda. Ma’ruzada agentlar qaysi vazifalarni yaxshi bajarishi va qaysi holatlarda hamon inson ishtiroki zarurligini ko‘rib chiqamiz: arxitektura, ssenariylar, revyu va qabul qilingan qarorlar uchun javobgarlik

Ikkinchi qismda real servisni loyihalash bo‘yicha jonli sessiya o‘tkazamiz. Transport qatnovlari jadvallarini GTFS formatida qayta ishlash misolida har bir bosqichda dasturchi o‘ziga berishi kerak bo‘lgan, agent esa bermaydigan savollarni tahlil qilamiz

«Mahsulotdagi AI» va «jarayondagi AI» o‘rtasidagi farqni amalda ko‘ramiz, yaratilgan ma’lumotlarni rasmiy validator yordamida tekshiramiz hamda loyiha arxitekturasini saqlab qolish uchun agent taklifini rad etishga to‘g‘ri kelgan holatni ko‘rib chiqamiz

Yandexda karyera boshlash haqida suhbatlashamiz. Rekruter stajirovka shartlari haqida gapirib beradi, saralashning har bir bosqichi qanday o‘tishini tushuntiradi, tayyorgarlik bo‘yicha maslahatlar ulashadi va ishtirokchilarning savollariga javob beradi

Darsliklarda algoritm murakkabligiga qarab tanlanadi. Prodakshenda esa servislar ko‘pincha ma’lumotlar sezilmasdan bir joydan boshqasiga ko‘chirilayotgani sababli sekinlashadi: havolaning o‘zi yetarli bo‘lgan joyda nusxa yaratiladi, log xabari tayyorlanib, keyin tashlab yuboriladi, hech narsa o‘zgarmagan bo‘lsa ham hammasi to‘liq qayta yig‘iladi yoki «har ehtimolga qarshi» bazaning yana bir replikasi qo‘shiladi. Bunday kod to‘g‘ri ishlaydi va testlardan o‘tadi, lekin uning qanchaga tushayotgani faqat profaylerda yoki infratuzilma uchun kelgan hisobda ko‘rinadi. Real misollarni tahlil qilib, ma’lumotlar bilan ishlash xarajatlarini funksiya signaturasida, ma’lumotlar tuzilmasini tanlashda va baza sxemasida — kod prodakshenga chiqishidan oldinoq payqashni o‘rganamiz

Keshlash g‘oyasi oddiy tuyuladi: natijani saqlab, undan qayta foydalanish. Prodakshendagi real misollar orqali kesh qachon ish hajmini kamaytirishi, uning ishlashini ta’minlash qanchaga tushishi va nega ba’zan foydali ko‘ringan keshni ham joriy etish o‘zini oqlamasligini ko‘rib chiqamiz. Ma’ruza davomida bir nechta muhandislik qarorini qabul qilib ko‘rasiz va navbatdagi keshni qo‘shishdan oldin nimalarni o‘lchash kerakligini bilib olasiz

Mock-intervyu davomida masalalarni birgalikda yechamiz. Bu texnik suhbat formati bilan tanishish va Yandexning tajribali intervyueridan fikr-mulohaza olish imkoniyatidir

Ma’ruzada o‘lik kod tushunchasini keng ma’noda ko‘rib chiqamiz: hech qachon bajarilmaydigan kod tarmoqlaridan tortib, foydasiz hisoblashlar, keraksiz bog‘liqliklar va eskirgan biznes mantiqqacha. Bunday kod CPU resurslarini sarflashda davom etadi, mobil ilova hajmini oshiradi hamda dasturchilarni ham, AI vositalarini ham chalg‘itadi

Real misollar orqali bunday kodning oqibatlarini va u bilan ishlashning amaliy yo‘llarini ko‘rib chiqamiz: keraksiz bo‘lishi mumkin bo‘lgan kod qismlarini qanday topish, ularning kerak emasligini isbotlash, xavfsiz o‘chirish va relizdan keyin natijani tekshirish

Har qanday tizimda ko‘zga tashlanmaydigan zaif joylar bo‘ladi. Asosiy masala — ularni haqiqiy nosozlik yuz berishidan oldin topa olishimizda

Ma’ruzada odatiy testlar ko‘pincha aniqlay olmaydigan muammolarni xaos tajribalari va nazorat ostidagi sinovlar yordamida topish haqida gaplashamiz: yashirin bog‘liqliklar, muhim servislar, ishlamaydigan zaxira mexanizmlari va avval noma’lum bo‘lgan nosozlik nuqtalari

Xaos tajribalarining maqsadi — qisqa va nazorat ostidagi tajribalar orqali tizim nosozlik yuz berganda o‘zini qanday tutishini ko‘rish hamda olingan bilimlardan uning ishonchliligini oshirish uchun foydalanish

Foydalanuvchining birgina harakati ortida bir nechta servisga murojaat, ma’lumotlar bazasiga so‘rovlar, ma’lumotlarni bir formatdan boshqasiga o‘tkazish va qayta urinishlar zanjiri turishi mumkin. Shu yo‘lni birgalikda kuzatib, yuklama oshganda hatto to‘g‘ri yozilgan kod ham nega ko‘p resurs talab qilishini tushunib olamiz

Ma’lumotlarni bazaning o‘zida filtrlash, serializatsiya va siqish, keshlash, so‘rovlarni guruhlab yuborish, qayta urinishlar hamda yuklamani boshqarish haqida gaplashamiz

Asosiy maqsad — faqat o‘zimiz yozgan so‘rovni qayta ishlash kodi bilan cheklanmay, butun tizimni ko‘ra olishni o‘rganish: ortiqcha ishlarni payqash, nimalarni o‘lchash kerakligini tushunish va har bir muammoga mos yechim tanlash

Avtomobil joylashuvini noto‘g‘ri aniqlash shunchaki xaritadagi nuqtaning boshqa yo‘lga tushib qolishi emas: bu taxminiy yetib kelish vaqtini (ETA) noto‘g‘ri hisoblashga olib keladi, mashinaning yo‘lovchi oldiga yetib kelishini qiyinlashtiradi va foydalanuvchilar ishonchini pasaytiradi

Ma’ruzada map matching shovqinli GPS signallari asosida avtomobilning yo‘llar grafidagi haqiqatga yaqin joylashuvini qanday aniqlashini va nega hatto kichik xato ham biznesga sezilarli ta’sir qilishi mumkinligini ko‘rib chiqamiz. So‘ng moslashtirish algoritmining yangi versiyasini real ma’lumotlarda sinab ko‘ramiz va tajribani xolis o‘tkazish nega bir qarashda tuyulganidan ancha murakkab ekanini bilib olamiz