Aziz Mirzayev

Ko'zni quvontirvottiku =)

Va nihoyat /wayfinder ishlatadigan task keldi =)

/local-test ga ham br ga hamma edge caselarni yozib shu bo'yicha tekshir deb aytvomman =)

Qiziq tomoni siz ham qaysi use case tekshirilvotganini ko'rib turishingiz mumkin.

Sport targ’iboti

27.07.2026 London 🇬🇧

Stravaga qo’shiling https://strava.app.link/HCjWBXJkd5b

Kitob o'qish uslubingizni o'zgartiradigan AI: Gemini Notebook (sobiq NotebookLM)

Tasavvur qiling: sizda bir mavzuga oid 10 ta qalin PDF darslik bor. Ularni o'qish, konspekt qilish va tushunish uchun oylab vaqt ketadi.

Endi shu 10 ta kitobni bitta tizimga yuklaysiz — u bir necha daqiqada hammasini tahlil qilib, siz uchun quyidagilarni tayyorlab beradi:

- Xulosa va konspektlar: eng muhim joylardan qisqa tahliliy hujjat shakllantiradi.
- Taqdimotlar: tahrirlash va yuklab olish mumkin bo'lgan tayyor PowerPoint slaydlarini yaratadi.
- Fikr xaritasi (Mind Map): tushunchalar qanday bog'langanini vizual ko'rsatadi.
- Flesh-kartochkalar: atama, sana va formulalarni tez yodlash uchun kartochkalar tuzadi.
- Testlar: bilimingizni sinaydi va xatolaringizni batafsil tushuntiradi.
- Video: kitob mazmunini slaydli qisqa videoga aylantiradi.
- Interaktiv podkast: ikki suhandon kitobni oson tilda muhokama qiladi. Hatto ularning gapini bo'lib, o'rtada savol berishingiz ham mumkin!

Eng zo'ri nimada?

Oddiy sun'iy intellektlar ba'zan o'zidan ma'lumot to'qiydi. Gemini Notebook esa faqat siz yuklagan kitoblardan javob oladi va har bir javob ostida manbaning aynan qaysi sahifasidan olinganini ko'rsatadi. Uni ishonchli tekshirish juda oson.

Qanday boshlash kerak?

Google profilingiz bilan notebooklm.google.com saytiga kiring, bloknot yarating, kitoblarni yuklang va o'ngdagi Studio bo'limidan o'zingizga kerakli formatni tanlang. Asosiy imkoniyatlari mutlaqo bepul.

Sinab ko'ring va qaysi funksiya ko'proq yoqqanini kommentlarda yozib qoldiring!

Men va Claude

Vazifalarni shunday bajaryapmiz :D

Zo'r inson bo'lib tanilmagan bo'lish ham mumkin!

Har kuni ishlatadigan programmalarimiz otasi ekan. Men ham yaqinda bilib qoldim.

Prosto lol qoldim.

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

O'zbekchasi

Google ham bekorchi o'tirmayapti

https://youtube.com/shorts/CUBa5aa7pBI?si=EFiJ19cKoP78Xgx6

7:3 yutqazdik.
Obshiyda 7:7 doʻstlik gʻalaba qozondi )))

7:2 ga yutqazvommiza )))
Tayyorgarlik qattim boʻpti shekilli

Bugun revansh. Kichkina polyada 4:0 yutgandik. Endi kattada oʻynashvotti.

Ertalabdan ilhommi beliga tepishi yomonde =)

Bu yaramas CC orqali ancha muncha narsani bitirsa bo'ladi. Lekin shu erincholigimiz yoki ish ko'pligidan qo'l bormaydi =)

Nimaga yangi narsalarni ko'p o'rganasiz deb so'rashadi. Yangi narsada yangi g'oya va qulayliklar bo'ladi. Shuni o'z workflowga kiritish uchun =)

Shu videdagi gaplarni yozganini bugun topib qolib ko'rdim.

https://www.aihero.dev/how-to-kill-the-bloat-in-claude-codes-system-prompt

Bir hafta terminal-native bo'lishga urindim: tmux, cmux, herdr, agterm — hammasini sinab ko'rdim.

Keyin o'ylab qarasam, ularning menga keragi yo'q ekan =)

Uchta sabab:

1. Ish uslubim papka asosida: bitta oyna = bitta loyiha. Loyihalar orasida sakrashni yoqtirmayman, lekin bitta loyiha ichida bemalol bir nechta ish olib boraman. Multiplexer'ning asosiy kuchi — ko'p sessiyani parallel ushlab turish — menda umuman ishlamas ekan: oynaning o'zi sessiya bo'lib chiqdi.

2. Takrorlanish. VS Code'da split ham, tab ham, panel ham bor. Multiplexer men allaqachon ega bo'lgan narsani qaytadan yasab berayotgan ekan. Yetishmayotgani — faqat keybinding'lar edi.

3. Har birining o'z narxi bor edi. agterm va cmux — alohida ilovalar: VS Code bilan ular orasida doim u yoqdan-bu yoqqa o'tib turish kerak. herdr va tmux — TUI, terminal ichida o'tiradi, lekin editor bilan bir xil tugmalarni va bir xil mental modelni talab qiladi.

Shuning uchun keybinding'larni tuzatdim.

🔥 GigaChat jamoasi audio bilan ishlash uchun ikkita yangi ochiq modelni taqdim etdi: GigaAM Multilingual va GigaChat Audio.
Ular past resursli tillar — jumladan, o'zbek, qirg'iz va qozoq tillari — hamda uzoq audio yozuvlar uchun ishlab chiqilgan. Avvaliga ochiq kodli audio modellarining aksariyati asosan ingliz tili va qisqa fragmentlar uchun moslashtirilgan, qolgan tillarda sifati sezilarli darajada pasayardi.

🌍 GigaAM Multilingual

Ko‘p tilli nutqni matnga aylantirish (ASR) modeli.

✅ Qozoq, qirg'iz, o'zbek, rus va ingliz tillarini qo'llab-quvvatlaydi.
✅ 70 dan ortiq til va 2 million soatdan ortiq audio ma'lumotlarda o'qitilgan.
✅ Whisper va Omnilingual modellariga qaraganda yangi tillarga tezroq moslashadi.
✅ 240 million parametrli ixcham versiyasi ham Whisper Large v3 va Omnilingual 1B modelidan yuqori aniqlikni namoyish etadi.


🎙 GigaChat Audio

Audio bilan tabiiy muloqot qilishga mo'ljallangan yangi LLM.

🔘2 soatgacha bo'lgan audio yozuvlarni to'liq kontekst bilan tahlil qila oladi.
🔘Nutqni matnga aylantirish, tarjima qilish, audio tasniflash va ko'p bosqichli dialoglarni qo'llab-quvvatlaydi.
🔘Audio ichidagi muhim voqealarni topadi va ularni aniq vaqt belgisi bilan bog'laydi.
🔘 tilidagi topshiriqlarda Qwen3-Omni kabi raqobatchilarni ortda qoldirgan.
 
💡 Ikkala ishlanma ham ilmiy hamjamiyat tomonidan e'tirof etildi: tegishli maqolalar Interspeech 2026 konferensiyasiga qabul qilindi. Bu Markaziy Osiyo va Rossiya tillari bilan ishlaydigan loyihalar uchun yaxshi yangilik.

https://www.instagram.com/reel/DbVd64hjEm2/?igsh=dmoydjhidDV6bHZ5

Бир мазза килилар =)

herdr ni o'rniga
https://github.com/umputun/agterm
taklif qilishdi ishlatib ko'rish kerak ekan =)

"Clean Code" muallifi, Agile Manifest hammuallifi, 1970-yildan beri dasturchi. Ya'ni 55+ yillik tajribasi bor bo'lgan Bob Martin amaki aytyapti:

"Hozirgi strategiyam — agentlarim yozgan kodning hech birini o'qimaslik. Ularning unumdorligidan foydalanishning yagona yo'li shu."

Shu postidan keyin to'palang boshlanib ketsa bo'lama...

Uning mantig'i oddiy: AI odamdan ancha tez kod yozadi. Agar har bir qatorni o'qib chiqsangiz, butun tezlikni yo'qotasiz. Odam kod bilan sekin ishlaydi — demak kodning o'zidan uzoqlashib, yuqoriroq darajadan boshqarish kerak.

Tushunyapsizmi?

Lekin bu "ko'z yumib ishonish" emas.

O'qishning o'rniga u agentni qattiq cheklovlar bilan o'rab oladi:

• Unit testlar
• Acceptance testlar
• QA protseduralari
• Mutatsion test — kodga ataylab xato kiritib, testlar buni ushlaydimi deb tekshirish
• Test qamrovi (coverage)
• Siklomatik murakkablik chegaralari
• Modul o'lchamlari va bog'liqlik strukturasi tahlili
Kod shu "to'siqlar yo'lagi"dan o'tsa — unga ishonch yuqori bo'ladi, hech kim uni o'qimagan bo'lsa ham.

An'anaviy kodlash:
• NIMA yaratishni kim hal qiladi? — Odam
• Kod yozishni kim bilishi shart? — Odam
• Kodni kim yozadi? — Odam
• Sifat va xavfsizlik uchun kim javobgar? — Odam

Agentli kodlash:
• NIMA yaratishni kim hal qiladi? — Odam
• Kod yozishni kim bilishi shart? — Odam
• Kodni kim yozadi? — AI
• Sifat va xavfsizlik uchun kim javobgar? — Odam