oleksii' Post

Зусилля і результат. Шлях до справжнього успіху

шлях_до_успіху_в_IT

Ми, люди, маємо унікальну здатність планувати своє майбутнє. Ми можемо уявити себе успішними у певній сфері, можемо візуалізувати свою роботу, уявити бажані результати, навички й навіть образ життя. Перед нами відкритий величезний спектр можливостей: ми можемо навчатися, змінювати професію, запускати бізнеси, створювати продукти, розвивати таланти.

Але тут же з’являється і проблема. Дуже часто те, що ми запланували, ми не можемо досягти. Комусь заважає брак мотивації, комусь — відсутність чіткого розуміння шляху до мети, а комусь — зовнішні обставини. Іноді ми розчаровуємося, бо очікування не збігаються з реальністю.

Особливо важко тримати мотивацію тоді, коли між прикладеними зусиллями і видимим результатом існує велика відстань. Наприклад, інтерни на курсах програмування витрачають місяці на навчання, не бачачи ще жодного реального проєкту, яким можна було б похвалитися. Або сейлз-репрезентативи, які проходять довгий шлях від пошуку потенційних клієнтів до підписання контракту: десятки дзвінків, зустрічей, презентацій — і лише через кілька місяців перший підпис.

Коли результат приходить одразу, як-от «я зробив зусилля і відразу отримав винагороду», мотивація працює добре. Але якщо винагорода відкладена, зв’язок між дією і результатом розмивається. І саме тут люди найчастіше здаються. Наша задача — допомогти зрозуміти, що ці зусилля не марні: вони стають основою майбутнього успіху, навіть якщо здається, що рух відбувається в порожнечу.

У цій статті ми розглянемо просту, але дієву модель, яка допоможе краще зрозуміти взаємозв’язок між зусиллями і результатом.

Щоб краще зрозуміти цю динаміку, розглянемо матрицю «Зусилля × Результат».

Немає зусиль — немає результату

Це очевидна комірка матриці. Людина не докладає жодних зусиль, не має цілі — і логічно, що нічого не отримує. Прикладом може бути працівник, який роками відсиджується на місці, не вчиться новому

Читати далі

Чому розробнику важливо тренувати відчуття дизайну

Розробник і дизайн

Багато хто думає, що завдання програміста закінчується на рядках коду. Але насправді кінцевий користувач ніколи не бачить цього коду — він взаємодіє з інтерфейсом. І від того, наскільки цей інтерфейс зрозумілий, зручний і привабливий, залежить успіх усього продукту.

Відомий бізнес-консультант Том Пітерс писав, що вже у зрілому віці усвідомив власний пробіл: йому бракувало розуміння дизайну. Саме тоді він почав вивчати книги з візуальної культури й дизайну, щоб заповнити цю прогалину. Його досвід доводить просту істину: розуміння дизайну — це навик, який можна і потрібно прокачувати на будь-якому етапі кар’єри.

Надивленість як професійний інструмент

Розробники часто працюють із шаблонами: типовими бібліотеками, UI-компонентами, фреймворками. Але щоб створювати справді якісний продукт, важливо бачити більше. Надивленість — це коли ти знайомий із багатьма різними системами, інтерфейсами, способами взаємодії користувачів із програмами. Чим ширший цей досвід, тим багатшими стають твої власні рішення.

Це схоже на словниковий запас у мові: чим більше слів ти знаєш, тим точніше можеш висловити думку. У випадку дизайну — чим більше інтерфейсів ти бачив і аналізував, тим якісніше можеш запропонувати власний варіант.

Красиві картинки проти реальних інтерфейсів

Сьогодні в інтернеті легко знайти сотні яскравих скріншотів інтерфейсів — здається, що дизайнери змагаються, у кого робота вийде більш ефектною та привабливою. Але важливо розуміти: не всі ці картинки є справжніми робочими системами. Часто вони створені винятково для того, щоб справити враження, а не вирішувати реальні завдання користувача.

Коли розробник формує свій смак лише на основі таких прикладів, виникає ризик плутати естетику з функціональністю. У програмуванні існує термін bad smell — “поганий запах коду”, коли код виглядає структурно невдало чи потенційно проблемно. Те саме можна сказати й про інтерфейси. Якщо

Читати далі

Саморефлексія з ШІ, як твій кар’єрний компас

Саморефлексія з ШІ

Світ змінився. Молодь дедалі рідше відкриває свої страхи чи сумніви батькам і навіть друзям – не тому, що не довіряє їм, а тому що шукає безпечніший простір, де можна говорити відверто. Для багатьох таким простором став генеративний штучний інтелект. Це вже не іграшковий чат-бот, а інструмент, до якого звертаються із найінтимнішими запитаннями: про майбутнє, вибір професії, власну цінність. У цій тиші екрану з’являється новий формат виховання й самонавчання, де ШІ стає частиною становлення людини. І якщо ці системи вже впливають на те, ким ми стаємо, то головне питання звучить так: як навчитися використовувати їх не поверхнево, а для глибокої рефлексії над «метапитаннями» – тими, що формують не лише кар’єру, а й спосіб життя.

Стартуй із фінішу

Уявіть, що ви сідаєте в таксі. Якщо ви точно назвали адресу, водій відвезе вас просто до пункту призначення. Якщо ж ви сказали щось розмите на кшталт «десь у центрі», то й маршрут буде хаотичний, а результат – випадковий. Найкорисніша порада для кар’єрного планування – починай із кінця. Уяви себе через п’ять років: ким ти є? Може, ти архітектор, що проектує складні системи? Чи тимлід, який веде команду вперед? Це твій пункт призначення.

Якщо ця картинка чітка, шлях до неї стає прямим, навіть якщо довгим. Якщо ж мета розмита, то й дорога перетворюється на хаотичні блукання. ШІ (наприклад ChatGPT) у цьому випадку може стати корисним інструментом візуалізації саме вашого пункту призначення.

Відштовхнися від себе

Перше, з чого варто почати, – поставити порефлексувати про себе. Які мої сильні сторони? Де я відчуваю прогрес, а де буксую? Розпочинаючи шлях у сфері ІТ чи суміжній галузі, молоді спеціалісти стикаються з

Читати далі

Дослідницькі ІТ-проєкти проти класичних: уроки та практики від ІнтерЛінк

research_projects_vs_classic

У світі ІТ ми звикли до класичних проєктів: є вимоги, дизайн, архітектура, терміни й чіткі релізи. Але дослідницькі проєкти працюють за іншою логікою. Їхня мета — не стабільність, а відкриття нового: алгоритмів, методів, моделей. Тут важливі експерименти, гіпотези, метрики та знання, які накопичуються навіть у випадку «негативних результатів».

Урок 1. Багато експериментів дорівнює багато точок входу

Дослідницький код часто стартує з десятків скриптів і ноутбуків, кожен з яких відповідає за окремий експеримент чи спробу. Це природно, бо пошук нових рішень вимагає паралельної перевірки ідей. Проте хаотичність зростає дуже швидко, і без організації проєкт перетворюється на «кладовище скриптів».
Практика: розділяти структуру репозиторію на src/, notebooks/, experiments/, додавати README до кожної папки, а завершені напрацювання переводити в модулі.

Урок 2. Намір коду зникає з часом

Часто через кілька місяців уже неможливо згадати, навіщо писався той чи інший скрипт. Контекст губиться, а повторне використання стає болючим.
Практика:

  • вести «лабораторний журнал» (notion/obsidian/wiki), де кожен експеримент описується: мета → налаштування → спостереження → висновки;
  • залишати короткий header-коментар у скрипті з датою, автором і наміром.

Урок 3. Фіксація результатів важливіша за постійну оптимізацію

У дослідницькій роботі часто трапляється: «оптимізували» модель — і вона стала працювати гірше. Проблема в тому, що початковий варіант ніхто не зафіксував. Відновити його через місяць неможливо.
Практика:

  • використовувати системи трекінгу експериментів (MLflow, Weights & Biases, Neptune);
  • зберігати не лише код, але й артефакти: дані, метрики, середовище;
  • додавати до кожного експерименту коротке резюме «що зроблено, що вийшло, що далі».

Урок 4. Ідеї треба фіксувати, навіть якщо вони «сирі»

Дослідницький проєкт — це не лише експерименти, а й постійний потік ідей. Проблема: через кілька тижнів складно згадати, яку гіпотезу ми обговорювали і чому її відклали.
Практика:

  • мати простий інструмент для швидкої фіксації

    Читати далі

Що таке RAG і в чому з ним проблема

what_is_rag

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — це сучасна архітектура, яка дозволяє генеративним моделям (на кшталт ChatGPT/LLM) користуватися вашою локальною базою знань. Інакше кажучи, ви можете завантажити свої документи і спілкуватися з ChatGPT, яка володітиме всіма наданими їй знаннями.

RAG поєднує дві складові: генеративну модель (LLM), яка “вміє красиво говорити”, і зовнішню базу знань, яка “знає, де що лежить”. Ідея проста: коли модель не має потрібної інформації, вона спершу робить запит до бази, знаходить релевантні фрагменти тексту (retrieval), а потім формує відповідь на їхній основі (generation).

Виглядає перспективно й корисно. Але в чому ж тоді проблема?

Сучасні RAG нагадують людину з поганою пам’яттю, яка шукає способи компенсувати свою ваду. Вона починає впорядковувати знання: все записує, все класифікує. Ось у цій шухляді — інформація про ліки, які я приймаю, у тій — комунальні платежі, а десь там — переписка з друзями. Але ця організація не вирішує головної проблеми. Бо незрозуміло, яка саме інформація взагалі є. Через недосконалу структуру даних людина може шукати відповідь не в тій шухляді — або просто не помітити потрібне.

Переходимо від метафори до технічної реальності:

1. Модель не “пам’ятає”, а лише “запитує”

LLM у RAG не має справжньої пам’яті: кожен запит обробляється незалежно від попередніх. У моделі немає відчуття контексту розмови, історії користувача чи стратегічної мети. Вона нічого не згадує — лише витягує уривки з індексу.

2. Пошук працює як сліпа інтуїція

Пошуковий компонент обирає фрагменти за схожістю, а не за точністю. У складних або багатозначних запитах це призводить до витягів “ні про

Читати далі

Як ми розв’язали задачу, яка не мала технічного рішення

interlink_case_study

Ми в ІнтерЛінк створювали систему бронювання сервісів із можливістю миттєвої купівлі. На перший погляд, задача здавалася типовою. Проте з перших же спроб стало очевидно: стандартний підхід не спрацює.

Чому так складно просто «забронювати»

Щоб підтвердити замовлення, потрібно виконати послідовно декілька кроків:

  • перевірити, чи доступний сервіс на обране клієнтом вікно часу (3 секунди),
  • забронювати його у провайдера (5 секунд),
  • провести оплату на наш рахунок (5–10 секунд),
  • підтвердити бронювання у провайдера (ще 5 секунд).

У найкращому випадку — 18 секунд. У реальному світі — ближче до 25.

Коли ми завершили базову реалізацію, з’ясувалося: прискорити цей процес технічно неможливо. Ми перепробували варіанти оптимізації, розглядали зміну послідовності дій, але кожен альтернативний сценарій або створював фінансові ризики для нашої компанії (наприклад, оплачувати замовлення до бронювання), або ламав логіку бізнесу.

Коли проблема не в швидкості, а в тиші

На етапі брейнштормів команда зробила важливе спостереження: користувачі рідко обурюються самою тривалістю процесу. Проблема — у відсутності зворотного зв’язку. Якщо система просто показує повідомлення типу “Booking is in progress…” і нічого більше не відбувається — користувач втрачає довіру. А отже — і покупку.

Це стало поворотним моментом. Ми переформулювали задачу: нам не потрібно пришвидшувати процес, якщо ми зможемо зробити його зрозумілим і передбачуваним.

Прозорість як інструмент довіри

Ми змінили інтерфейс і розбили процес на чіткі етапи з миттєвою зворотною реакцією:

  • Перевіряємо доступність часу — Ура, час доступний.
  • Бронюємо сервіс — Супер, бронь підтверджено.
  • Проводимо оплату — Чудово, гроші отримано.
  • Оформлюємо підтвердження — Готово, усе працює.

У підсумку той самий технічно складний і довгий процес перетворився на спокійний, зрозумілий і приємний досвід для користувача. Ніхто не скасовував купівлю. Ніхто не жалівся. А ми — не ризикували нічим.

Що варто винести з цього кейсу

Користувачі не проти чекати — якщо

Читати далі

Чому в ІнтерЛінк ми не кажемо “баг”: культура точності через слово “дефект”

defect vs bug

У світі розробки програмного забезпечення термін “баг/bug” давно увійшов у повсякденний лексикон. Його вживають повсюдно – від стартапів до гігантів індустрії. Але в ІнтерЛінк ми свідомо уникаємо цього слова. Замість нього ми говоримо “дефект/defect”, і це не просто питання семантики – це частина нашої інженерної культури, яка базується на відповідальності, точності й повазі до процесів.

Суть різниці: “баг” проти “дефект”

Слово “баг” неформальне, майже жаргонне. Воно виникло ще в часи, коли реальні комахи (bugs) спричиняли збої в апаратурі. Сьогодні ж це слово часто використовується, щоб позначити якусь несподівану помилку в роботі програми, яка “просто з’явилася”. Така лексика створює ілюзію випадковості, чогось поза контролем.

Натомість термін “дефект” (від лат. defectus – нестача, вада) має чітке технічне значення. Це невідповідність між очікуваним і фактичним результатом, незалежно від того, що стало причиною — помилка в коді, неправильне припущення в технічному завданні, або прогалина в дизайні.

Чому це важливо для культури якості

  1. Можливість для покращення. Коли ми кажемо “дефект”, ми визнаємо, що в системі є конкретна невідповідність, яка має джерело. Це не щось абстрактне, а точка, яку можна дослідити, класифікувати і виправити. Так формується культура причинно-наслідкового мислення. “Баг” — це даність, “дефект” — це наслідок невдалої дії або рішення. “Баг” можна виправити, а “дефекту” можна уникнути, проаналізувавши причину його виникнення.
  2. Уніфікована комунікація. В термінології QA, DevOps, ISO-стандартів або тест-документації завжди фігурує саме слово “дефект”. Воно універсальне. І коли команда користується технічно точною термінологією — немає плутанини між словами “issue”, “problem”, “failure” і “bug”.
  3. Повага до користувача. Помилки в продукті — це не просто дефекти коду. Це часто розчарування для користувача. Термін “дефект” нагадує нам, що кожна невідповідність — це

    Читати далі

Claude Code: правильний AI-інструмент для нового покоління розробників

У сучасному розробницькому середовищі ефективність все більше залежить не лише від знання мов програмування, а й від уміння працювати з потужними інструментами. Один із таких — Claude Code. Це не просто черговий CLI-помічник. Це інтелектуальний інструмент, що інтегрується у робочий процес і допомагає автоматизувати рутинні завдання — від редагування коду до генерації тестів і роботи з git.

Для молодого розробника володіння Claude Code — це не додаткова перевага, а необхідність. Освоєння такого інструменту не зводиться до вивчення його команд — воно формує нове мислення: вміння правильно формулювати задачі, делегувати рутину ШІ та зосереджуватись на архітектурі, дизайні та складних викликах.

Компанії на кшталт ІнтерЛінк вже активно впроваджують AI-асистентів у щоденну розробку, адже це дозволяє:

  • швидко адаптувати новачків до проєкту;
  • зменшити технічний борг;
  • покращити якість коду завдяки автоматизації перевірок;
  • і головне — розвивати в команді сучасне інженерне мислення.

Чому сьогодні важливо вчитися працювати з правильними AI-інструментами

Молодий розробник у 2025 році — це не лише про синтаксис чи бібліотеки. Сьогодні важливо вміти ефективно взаємодіяти з агентами, що виконують частину кодування замість людини. Але — і це критично — не всі інструменти однаково корисні.

Claude Code — приклад “правильного” AI-асистента. Він не просто підказує в терміналі: він розуміє контекст проєкту, може редагувати файли, створювати тести, деплоїти зміни та працювати з Git — усе на базі природної мови. Така гнучкість відкриває можливість не просто писати код, а управляти системою розробки.

“Vibe coding” — це весело, але часто токсично

Kent Beck, легендарний розробник, який кодує понад 50 років, зізнається: завдяки AI йому ніколи не було настільки весело працювати. Але водночас він чітко окреслює небезпеки сліпої довіри до “всі роблять vibe coding”.

“Я іноді відчуваю,

Читати далі

Типізація як основа командної розробки: чому TypeScript — не розкіш, а необхідність

У командній розробці одним із ключових факторів успіху є швидкість і точність розуміння чужого коду. Коли над проєктом працює кілька людей, кожен учасник щодня стикається з необхідністю використовувати функції, компоненти або модулі, написані іншими. У такому середовищі надзвичайно важливо, щоб вхідні та вихідні дані будь-якої функції були передбачуваними та зрозумілими. І саме тут на сцену виходить TypeScript.

TypeScript надає розробнику те, чого часто бракує у динамічних мовах, таких як JavaScript: контракт на рівні коду. Коли функція типізована — як явно, так і неявно — достатньо лише одного погляду на її інтерфейс, щоб зрозуміти:

  • Які аргументи вона приймає та яких вони типів;
  • Що саме вона повертає і в якому форматі;
  • За яких умов можливі виключення або помилки.

Це усуває не лише здогадки, а й потребу читати всю реалізацію функції або запускати її в режимі налагодження. TypeScript робить інтерфейс функції самодокументованим, що особливо важливо в умовах обмеженого часу й високої динаміки змін у кодовій базі.

Звідси випливає фундаментальне правило:

Для будь-якого командного проєкту перевагу слід віддавати типізованій мові програмування.

Так, типізація має свою ціну — на етапі написання коду потрібно бути уважнішим, точніше формулювати думки, більше планувати. Але це як з архітектурою будівлі: креслення потребує зусиль, але без нього споруда розвалиться при першому ж поштовху.

Приклад із практики

Таким чином, вибір TypeScript — це не просто технічне рішення, а стратегія керування складністю та забезпечення взаєморозуміння всередині команди.

Уявімо собі проєкт на чистому JavaScript. Новачок у команді намагається викликати функцію formatInvoice(data, options). Які поля має містити data? Які параметри є обов’язковими? Що повертає функція — рядок, об’єкт, null? Без документації чи без спілкування з автором — це загадка. У TypeScript

Читати далі