oleksii' Post

Коли готових рішень немає: мислення розробника та зростання через виклик

У багатьох розробників існує внутрішній «перемикач»: «ось це я можу реалізувати» і «ось це варто взяти готовим». Це логічний і корисний підхід — не вигадувати велосипед там, де вже є надійні бібліотеки, фреймворки чи сервіси. Але інколи виникають завдання, для яких готового рішення просто немає. І тоді в одних настає ступор, а в інших — момент зростання.

В ІнтерЛінк ми працюємо з розробниками над тим, щоб вони не боялися таких ситуацій. Адже саме вони стають переломними моментами у професійному розвитку. Наш досвід у розробці програмних рішень показує: нетипові виклики змушують глибше розуміти технології, вчать проєктувати архітектуру на майбутнє та формують мислення, здатне швидко адаптуватися до змін.

Уявімо приклад. Розробник створює multi-tenant базу даних і для запитів використовує перевірену клієнтську бібліотеку. Проєкт розширюється, і тепер потрібно надати зовнішньому інструменту звітності доступ до даних конкретної компанії. Технічні обмеження роблять старий механізм підключення непридатним. Замість адаптації існуючого рішення, розробник додає новий механізм зі своїм кешем. У результаті з’являються два альтернативні способи підключення, два кеша, більше відкритих з’єднань, зайва складність.

Чому не використати загальний механізм підключення? Відповідь проста — готового універсального рішення немає. І саме в цей момент визначається «кураж» розробника, про який говорили родоначальники екстремального програмування. Це сміливість реалізувати нову цінність, навіть якщо доводиться йти невідомим шляхом.

Сучасні IDE для більшості мов програмування дозволяють розробнику легко заглядати в код бібліотек і навіть дебажити їх безпосередньо з редактора. Не варто цього боятися — починайте працювати з кодом готових бібліотек, розуміти внутрішню логіку та не боятися змінювати стандартні рішення під конкретні потреби. Це підвищує професійний рівень і допомагає формулювати правильні технічні запитання, що прискорює пошук ефективних рішень.

Такі нестандартні задачі

Читати далі

Що таке RAG і в чому з ним проблема

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

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