Shukhratbek.dev

Skill.md ni endi o'qitsa bo'ladi Skill.md - odam tomonidan qo'lda yoziladi va ko'pincha o'zgaradi, u haqattan ham to'g'ri natija beryaptimi yoki boshqa joyini buzdimi? uni aniqlash qiyinroq. Microsoft Research jamoasi bunga yechim sifatida neyron tarmoqlarni oʻqitish (training) metodologiyasini oddiy text fayllarga olib kiribdi va SkillOpt freymvorkini taqdim etibdi. SkillOpt qanday ishlaydi? Tizim til modelining (LLM) oʻzini oʻzgartirmaydi (vaznlarga weights tegmaydi). U model boshqaradigan koʻrsatmalar matnini (skill.md) xuddi neyron tarmoq kabi oʻqitadi: 1. Rollout (Sinov va Ijro): Agent joriy promt (skill) yordamida berilgan vazifalarni bajarib ko'radi. Barcha muvaffaqiyatli va muvaffaqiyatsiz urinishlar (trajektoriyalar) va ularning natijalari tizim tomonidan yozib boriladi. 2. Reflect (Tahlil va Mulohaza): Maxsus optimizer-LLM ishga tushadi. U muvaffaqiyatli va muvaffaqiyatsiz bo'lgan natijalar partiyasini (minibatches) sinchiklab tahlil qiladi va qaysi so'zlar yoki usullar foyda berganini, qaysilari esa agentni adashtirganini aniqlaydi. 3. Edit (Tahrirlash va Filtr): Tizim matn ichiga yangi qoidalar qo'shish (add), eskilarni o'chirish (delete) yoki almashtirish (replace) operatsiyalarini tayyorlaydi. Belgilangan o'zgarishlar limiti (budget) doirasida eng yaxshi o'zgartirish variantlari birlashtiriladi va reytinglanadi. 4. Gate (Tekshiruv): Yangi tayyorlangan promt darhol production'ga chiqarilmaydi. U alohida tekshiruv testidan (held-out selection) o'tkaziladi. Agar yangi promt agentning umumiy aniqligini oshirsa — saqlab qolinadi, aks holda rad etilib, eski barqaror versiyaga qaytiladi. Batafsil

EPAMda 10 yil ishlaganim uchun sovg'a jo'natibdi 😊

AI davrida kiber-xavfsizlik oʻzgaryapti: Loyihalarni qanday himoya qilamiz? Bugungi kunda xakerlar tizimlardagi xatolarni topish va ularga hujum qilish uchun Mythos va Opus va kiber-xavfsizlikka ixtisoslashgan boshqa Sun'iy Intellekt (AI) modellaridan foydalanishni boshlashdi. Ular buni judayam tez va avtomatlashtirilgan usulda qilishmoqda. Shu sababli, internetga ochiq boʻlgan barcha veb-dastur va saytlarimizni himoya qilish uchun yangi qoidalarga oʻtishimiz shart. Nimalar qilish kerak? 1. Tashqi kirishni yopish: Agar dasturingiz hamma uchun ochiq boʻlishi shart boʻlmasa, internetdan kirishni butunlay yoping. Unga faqat ishonchli tarmoqlar (ofis interneti yoki VPN) orqali kiradigan qiling. 2. Cloudflare orqali Zero Trust (ZTNA) modeliga oʻtish: Agar dastur internetda ochiq turishi shart boʻlsa, uni Cloudflare orqali Zero Trust Network Access (ZTNA) tizimiga ulang. Bu tizim har bir kirayotgan foydalanuvchini qattiq tekshiruvdan oʻtkazadi.

Qaysi AI modelni local ishlata olaman? Dasturchi yoki startaper bo'lsangiz unda - cloud (AWS/Claude/OpenAI) xarajatlarini kamaytirish yoki ma'lumotlar xavfsizligini ta'minlash uchun sun'iy intellekt modellarini shaxsiy kompyuterda (locally) ishga tushirishga qiziqish paydo bo'lishi mumkin. Lekin eng katta savol: • Mening videokartam (GPU) yoki MacBook'im ushbu modellarni ko'tara oladimi? • Qaysi model qancha VRAM talab qiladi? Buni aniqlash uchun: https://willitrunai.com/ shundan foydalansa bo'lar ekan

AQSh hukumati Anthropic-ning eng kuchli Fable 5 va Mythos 5 modellarini nega blokladi? Kecha tunda AQSh hukumati milliy xavfsizlik va eksport nazoratiga tayanib, Anthropic kompaniyasining eng soʻnggi Fable 5 va Mythos 5 modellarini zudlik bilan oʻchirishni (suspend) talab qildi. Xorijiy fuqarolar undan foydalanishi taqiqlansin, AQSh hududida va tashqarisida, xattoki Antropic kompaniyasida ishlayotganlar ham. Anthropic rasmiy bayonot bilan chiqdi va vaziyat aslida kutilgandanda ancha qiziqroq ekan. Bloklanishga aslida nima sabab boʻldi? Jailbreak (Xavfsizlikni aylanib oʻtish) xavfi: AQSh hukumati Anthropic-ning eng maxfiy kiber-modeli boʻlgan Fable 5-ni xakerlar osonlikcha oʻzlariga boʻysundirib olishi (Jailbreak) mumkinligini da'vo qilgan. Hukumat topgan Xavfli qurol: Qiziqarli tomoni, hukumat oʻ'ta xavfli kiber-hujum quroli deb hisoblagan narsa aslida nima ekan bilasizmi? Modelga shunchaki ma'lum bir kod bazasini (codebase) oʻqitib, undagi dasturiy xatolarni (bug) topish va tuzatishni soʻrash! Hukumat buni kiber-xavfsizlikka tahdid deb baholagan. Anthropic-ning pozitsiyasi: "Mukammal himoya — afsona" Anthropic oʻz mijozlari oldida oʻzini oqlab, juda aqlli argumentlarni keltirgan: Universal Jailbreak mavjud emas: Dunyoda biror bir modelni 100% himoya qilib boʻlmaydi. Har qanday modelni ma'lum bir tor doirada baribir aldash mumkin (bunga OpenAI-ning GPT-5.5 modeli ham kiradi). Chuqurlashtirilgan mudofaa: Shuning uchun Anthropic oʻz tizimida xavfsizlikni buzganlarni tezda aniqlash uchun foydalanuvchi ma'lumotlarini 30 kungacha saqlash tizimini joriy qilgan edi. Bozorni oʻldirish: Bitta kichik kamchilik sababli yuz millionlab odamlar foydalanayotgan tijoriy modelni bloklash — AI sanoatini butunlay toʻxtatib qoʻyadi. Batafsil

Gemini ham shanda dam olish kuni ekanligi bilar ekan😆

Xiaomi oʻzining terminalda ishlovchi yangi avtonom AI agenti - MiMo Code ni MIT litsenziyasi ostida open-source qilib taqdim etibdi. Long-range automated programming tasks - uchun uni yaratishibdi. Hozirgi AI agentlari (masalan, Claude Code yoki Cursor yordamchilari) 10-20 qadamlik kod yozishda zoʻr ishlashadi. Lekin vazifa uzoq davom etsa (Long-Horizon), ya'ni yuzlab qadamlar, testlar yozish, refactoring va commit-larni oʻz ichiga olsa, AI oʻz kontekstini yoʻqotishni, cheklovlarni unutishni va ishni oxiriga yetkazmay tayyor deb e'lon qilishi mumkin. MiMo Code buni boshqacha yondashuv bilan xal qilmoqchi: computation, memory, va evolution Batafsil

Gemini 3.5 Live Translate - funksianali juda zo'r ekan, ko'p narsaga ishlatsa bo'ladi. https://youtu.be/TNwKs39uSVk?si=zSGewT2zwObghElW Tabiy ravishda bir tilldagi audioni boshqa tanlangan tilda audioni live rejimda tarjima qilar ekan, xattoki Chromedagi boshqa tabdan Youtube videoni stream qilib uni tarjimasi bilan eshitsa bo'lard ekan. O'zbek tili ham bor ekan

AI Factory vs. AI Dark Factory Hozirgi kunda sun’iy intellekt dunyosida dasturiy ta'minotni yaratish va ma'lumotlarni qayta ishlash bo‘yicha mutlaqo yangi yondashuvlar paydo bo‘lmoqda. Bularning eng asosiylari — AI Factory va AI Dark Factory. Xo‘sh, ular bir-biridan qanday farq qiladi? Keling, tahlil qilamiz: 1. AI Factory (Sun'iy Intellekt Fabrikasi) Bu — inson va AI hamkorligida ishlaydigan tizim (Human-in-the-Loop). Qanday ishlaydi: Dasturchi yoki muhandis vazifani belgilaydi, AI yordamida (masalan, Cursor, Claude Code yoki Gemini orqali) kod yozadi, xatolarni ko‘rib chiqadi va yakuniy mahsulotni o‘zi tasdiqlaydi. Bu yerda faqat kod yozish emas, balki SDLC to'liq qamrash: planning - Product Manager featurelarni yozib chiqadi, Arxitektor esa System Design qiladi va h.z. Insonning roli: Markazda! AI bu yerda eng kuchli yordamchi (Copilot), lekin asosiy boshqaruv va qaror qabul qilish baribir insonda qoladi. 2. AI Dark Factory (Qorong‘u AI Fabrikasi) Bu atama an’anaviy ishlab chiqarishdagi "Chiroqlari o‘chirilgan zavodlar"dan (Lights-out factory) olingan. Bunday zavodlarda odam ishlamagani uchun chiroqni yoqishga ham hojat yo‘q — hamma narsa to‘liq avtomatlashgan. IT olamida ham xuddi shunday: Spetsifikatsiyani kiritasiz — tayyor mahsulotni olasiz. Qanday ishlaydi: Inson jarayondan butunlay chetlashtiriladi. Multi-agent tizimlar ishga tushadi: Planning Agent (rejalashtiruvchi) vazifani qismlarga bo‘ladi, Coding Agent (dasturchi) kodni yozadi, Validation Agent (tester) uni sinovdan o‘tkazadi va xatolarini o‘zi tuzatadi. Oxirida tizim tayyor kodni avtomatik ravishda deploy qiladi. Insonning roli: Faqat chetdan kuzatish, boshlang‘ich talablarni to‘g‘ri yozish (Prompt/Spec) va yakuniy biznes natijani baholash.

Oldinlari kod yozgani oson va zo'r vaqtlar edi 😆 - oddiy NotePad yetardi(birinchi boshlashim), keyin IDE lar IDEA yoki WebStorm, dasturlash tiliga qarab tanlanar edi, oxiri VS Code qo'shildi. AI sabab hozir IDE larni turi ko'payib ketdi: Windsurf, Trae, Cursor, Antigravity, Kiro - shularni ishlatibmana. Bugun Codex ni sinash vaqti keldi. Endi esa qay birida AI imkoniyatlri zo'r deb tanlash kerak, yana har oy nimadir o'zgaradi, yangi narsalar chiqib.

Nega Microsoft Claude Code dan voz kechdi? Microsoft kompaniyasi 100 000 tacha Claude Code litsenziyasidan kutilmagan budjet ortishi sababli voz kechdi. Ko‘pchilikda savol tug‘ildi: "Axir Anthropic'da oylik belgilangan tariflar (subscription) bor edi-ku, nega Microsoft'da har bir xodim uchun xarajat $500 dan $2000 gacha bo'lib ketdi?" Ushbu keys frontier AI (ilg‘or sun'iy intellekt) bozoridagi eng katta muammoni — yashirin token billingi tizimini ochib berdi. Keling, Anthropic taklif qilayotgan rejalarni tahlil qilamiz: 1. Individual tariflar: Pro va Max planlari • Claude Pro ($20/oy): Solo dasturchilar uchun mo‘ljallangan. Ammo Claude Code bilan faol ishlaganda (katta kod bazasini yuklaganda), uning 5 soatlik limitlari bor-yo‘g‘i 1–2 soatda tugab qolishi mumkin. • Claude Max ($100 dan $200/oygacha): Og‘ir ishlaydigan power-userlar uchun chiqarilgan. Pro'dan 5 baravardan 20 baravargacha ko‘proq limit beradi. Muammo nimada? Dasturchi faol kod yozganda yoki bir nechta avtonom agentlarni ishga tushirganda, hatto $200 lik Max tarif limitlari ham 1-2 kunda dosh berolmay "tiqilib" qoladi. Qo'shimchasiga bu Individual tariflarni Enterprise ga qo'llash mumkin emas. 2. Korporativ tarif: Enterprise tuzog‘i Ko‘pchilik "Nega Microsoft shunchaki Enterprise tarif sotib olib, xarajatlarni cheklamadi?" deb o‘ylashi mumkin. Sababi — Anthropic'ning Claude Enterprise narxlash modeli juda ayyorona tuzilgan: U yerda cheksiz ("unlimited") foydalanish degan narsa yo‘q! • Enterprise tarifda har bir o‘rin (seat) uchun oyiga qat'iy ~$20 atrofida pul olinadi. Lekin bu pul faqat platformaga kirish (SSO xavfsizlik, admin boshqaruvi va 500K context window) uchun xolos! • Tuzoq shundaki, Enterprise tarif ichida tekin tokenlar berilmaydi. Dasturchilar Claude Code'ni ishga tushirishganda, barcha sarflangan tokenlar o‘sha oylik $20 ning ustiga, to‘g‘ridan-to‘g‘ri API narxlari (Pay-as-you-go) bo‘yicha alohida hisoblanadi (har 1M token uchun $3 dan $25 gacha). Xulosa va FinOps darsi: Claude Code — oddiy chat bot emas. U dasturchining bitta buyrug‘i bilan loyihadagi minglab qator kodlarni (Context) qayta-qayta o‘qiydi, o‘zgartiradi va fonda o‘nlab marta API'ga murojaat qiladi. Natijada: • Individual plandagi (Pro/Max) dasturchilar tezda limitga tiqilib qolishadi. • Korporativ plandagi (Enterprise) kompaniyalar esa limitga tiqilmaydi, lekin oy oxirida har bir muhandis uchun $500 dan $2000 gacha keladigan dahshatli hisob-kitob (billing) xatiga duch kelishadi. Aynan shu kutilmagan moliyaviy zarba sababli Microsoft barcha xodimlariga Claude Code'ni to‘xtatishni va oylik xarajatlari qat'iy belgilangan hamda arzonroq bo‘lgan o‘zlarining GitHub Copilot CLI vositasiga o‘tishni buyurdi. Sizningcha, AI kompaniyalari kelajakda yirik loyihalar uchun haqiqiy "cheksiz" (flat-rate) tariflar bera oladimi yoki server xarajatlari bunga hech qachon yo‘l qo‘ymaydimi?

Faqat token narxiga emas, tizim ichidagi sikllar (Loops) soniga ham qarang! Arzon model != Arzon narx Koʻpincha modellarni taqqoslashda faqat "1 million token narxi qancha?" degan savolga yopishib olinadi. Biroq, amaliyotda eng arzon model har doim ham sizga eng arzonga tushmasligi mumkin. Sikllar tuzogʻi (The Loop Trap) qanday ishlaydi? Avtonom AI agentlar biror murakkab vazifani (masalan, kod yozish yoki xatoni tuzatish) bajarayotganda, bitta urinishda toʻxtamaydi. Ular natijani test qiladi, xato topsa qaytadan urinadi, ya'ni tsikl (loop) ichida ishlaydi. Keling, real bir matematik holatni koʻramiz: Arzon va kichik model (masalan, GPT-Mini yoki Flash qatlami): Token narxi qogʻozda 10 barobar arzon. Ammo mantiqiy fikrlashi biroz zaifroq boʻlgani uchun, u kod ichidagi bitta murakkab bug’ni tuzatguncha 10 marta qayta-qayta urinadi (10 ta loop). Har safar kontekstni qayta oʻqiydi va oʻz xatolarini tuzatishga urinib, token sarflayveradi. Qimmat va kuchli model (masalan, Claude 4 Sonnet yoki GPT-5): Token narxi qimmat. Lekin yuqori mantiqiy qobiliyati hisobiga masalani chuqur tahlil qiladi va 1 yoki 2 ta urinishda (1-2 ta loop) muammoni aniq hal qiladi. Hisob-kitob (Tokenomics amalda): 10 ta arzon urinish davomida AI agent har safar ulkan kod bazasini (kontekstni) boshidan qayta-qayta oʻqishi natijasida yigʻilgan umumiy xarajat, qimmat modelning 1 ta aniq urinishidan ancha qimmatga tushib ketadi! Ya'ni, qogʻozdagi arzon narx amalda sizni xonavayron qiladi. Buni Smart Routing tizimida qanday toʻgʻrilaymiz? Aqlli model marshrutizatorini (Routing) qurayotganda algoritmni faqat narxga emas, balki "urinishlar limiti va murakkablik" muvozanatiga sozlash kerak: 1. Dynamic Escalation (Bosqichma-bosqich kuchaytirish): AI agent biron vazifani arzon model bilan boshlashi mumkin. Agar arzon model 2 ta sikl (loop) ichida natijaga erisha olmasa, router tizimi vazifani darhol toʻxtatib, uni kuchliroq va qimmatroq modelga "escalate" qilishi (oshirishi) kerak. Bitta arzon modelning 20 marta aylanishiga yoʻl qoʻymang. 2. Vazifani oldindan baholash (Task Complexity Routing): Agar bajarilishi kerak boʻlgan ish algoritmik jihatdan murakkab boʻlsa (masalan, arxitekturaviy refactoring), arzon modellarni umuman aralashtirmang. Birinchi urinishdanoq eng kuchli modelni ishga soling — 1 ta qimmat loop 10 ta arzon loopdan har doim tejamkorroqdir. Xulosa: AI loyihalarda tejamkorlikka erishish uchun faqat provayderlar narxlari jadvalini solishtirishni bas qiling. Tizimingiz qancha loop (tsikl) hosil qilayotganini va har bir siklda kontekst qanchalik shishib ketayotganini oʻlchang.

SMART MODEL ROUTING Koʻpchilik yangi boshlayotgan dasturchilar loyihadagi hamma muammoni hal qilish uchun bitta modelni (masalan, eng kuchli va qimmat boʻlgan Claude Sonnet v4.x yoki GPT-5) tanlashadi. Lekin bu xuddi oddiy non sotib olish uchun har safar yuk mashinasini ijaraga olishga oʻxshaydi, aslida esa piyoda borsa bo'ladi. Model Routing nima? Model Routing — bu foydalanuvchidan yoki tizimning oʻzidan kelayotgan soʻrovning (prompt) murakkabligini avvaldan baholab, uni eng mos va tejamkor modelga avtomatlashtirilgan holda yoʻnaltirish tizimidir. Tasavvur qiling, loyihangizda kuniga 100 000 ta soʻrov aylanadi. Ularning 70% qismi oddiy formatlash, textni tozalash yoki ma'lumotlarni saralash (routing/classification) boʻlsa, atigi 30% qismi qiyin algoritmik mantiq talab qiladigan vazifalardir. Toʻgʻri Model Routing qanday quriladi? Katta tizimlarda xarajatlarni 80% gacha tejaydigan klassik marshrutlash zanjiri quyidagicha koʻrinishda boʻlishi mumkin: 1. Arzon va Tezkor Qatlam (Flash/Mini modellar): • Vazifasi: Kelayotgan JSON ob'ektlarini filterlash, keraksiz metama'lumotlarni tozalash (API Hygiene), foydalanuvchi niyatini (intent) aniqlash. • Modellar: Gemini 3.5 Flash, GPT-4o mini yoki ochiq kodli DeepSeek. • Foydasi: Token narxi juda arzon va javob qaytarish tezligi (latency) minimal boʻladi. 2. Oʻrta darajali Qatlam (Standard/Pro modellar): • Vazifasi: Oʻrtacha qiyinlikdagi matnlarni tahlil qilish, oddiy ma'lumotlar bazasi soʻrovlarini (SQL) generatsiya qilish va hujjatlarni umumlashtirish (summarization). • Modellar: Standart LLM'lar. 3. Ekspert Qatlam (Advanced/Reasoning modellar): • Vazifasi: Arxitektura xatolarini tuzatish, murakkab algoritmik kod yozish va yakuniy strategik qarorlarni qabul qilish. • Modellar: Claude 4 Sonnet, Opus, GPT-5 yoki boshqalar. • Foydasi: Bu qatlam qimmat boʻlsa ham, unga faqat saralangan va tozalangan 10-15% qiyin soʻrovlargina yetib keladi. Natijada ulkan token xarajatlarining oldi olinadi. Biznes va Dasturchilar uchun foydasi: • Xarajatlarning keskin kamayishi: Hamma soʻrovni qimmat modelga yubormaslik evaziga oylik billinglarni masalan, $24,000 dan $5,500 gacha tushirish mumkin. • Tezlik (Latency): Oddiy soʻrovlar uchun foydalanuvchi qimmat modelning "oʻylab" javob berishini kutib oʻtirmaydi, Flash modellar soniyalar ichida javob qaytaradi. Xulosa: Zamonaviy AI muhandisligi shunchaki endi "prompt yozish" emas. Bu tizim arxitekturasini toʻgʻri qurish va aqlli marshrutlash orqali Tokenomicsni boshqarish davriga o'tdik!

AI Loyihalardagi yashirin xarajat: Claude Tax (Klod soligʻi) nima va u qanday paydo boʻladi? Agar siz loyihalarizda yoki avtonom AI agentlarizda Claude Sonnet / Opus modellaridan foydalanayotgan boʻlsangiz, API hisob-kitoblaringiz siz oʻylagandan ancha koʻp…

AI Loyihalardagi yashirin xarajat: Claude Tax (Klod soligʻi) nima va u qanday paydo boʻladi? Agar siz loyihalarizda yoki avtonom AI agentlarizda Claude Sonnet / Opus modellaridan foydalanayotgan boʻlsangiz, API hisob-kitoblaringiz siz oʻylagandan ancha koʻp chiqayotgan boʻlishi mumkin. IT olamida buni yangi atama — "Claude Tax" deb nomlashdi. Gap shundaki, Claude modellari kod yozish va mantiqiy fikrlashda eng zoʻri boʻlsa-da, ularning Tokenizatori (Tokenizer) juda gʻalati ishlaydi. Muammo nimada? Dasturlar bir-biri bilan ma'lumot almashganda asosan JSON format, URL manzillar va har xil texnik belgilardan foydalanadi. OpenAI (GPT) yoki Google (Gemini) tokenizatorlari bu belgilarni juda ixcham siqib hisoblaydi. Ammo Claude tokenizatori JSON ichidagi qavslar, ikki nuqtalar va linklarni koʻrganda aqldan ozadi va ularni juda koʻp alohida tokenlarga boʻlib tashlaydi. Ozgina raqamlar: • Oddiy matn: OpenAI va Claude deyarli bir xil token sarflaydi, ba'zi vaziyatlarda Claude da ko'proq. • JSON ma'lumotlar va URL linklar: Claude xuddi shu ma'lumot uchun OpenAI'ga qaraganda 6 barobardan 10 barobargacha koʻproq token yozadi! Tasavvur qiling, boshqa modelda 1 000 token ketadigan API soʻroviga Claude tizimida 10 000 token uchun pul toʻlaysiz. Narxlari qogʻozda bir xil koʻringani bilan, amalda Claude sizga ancha qimmatga tushmoqda.

Qaysi sohani AI (SI) egallaydi? -> Film industriyasi. Qozog'istonning Higgsfield AI Startupi o'z platformasida 90 daqiqalik AI yordamida kino yaratibdi. • 15 kishilik jamoa • 14 kun • 108 859 ta video generatsiya • 10 million kredit Narxi $500,000 ga tushdi. Klassik usulda bu film $5 milliondan yuqori bo'lishi mumkin edi deb taxmin qilishibdi. Film yaqinda Kann kinofestivalida namoyish qilinar ekan. Bu ketishda Netflixga raqobatchi bo'lishi mumkin - ular serial ishlab chiqarishni konveyorga qo'yib yuborishdi 😆 Bechora aktyorlarga endi qiyin bo'lsa kerak https://youtu.be/CVzfQuC0aMU?si=8rj3kj0cvC3lbpcG

Afsuski, har qanday loyiha cheksiz davom etmaydi. Bugun ofisda ikki yil avval qo‘shilgan loyihamni support jamoasiga topshirdik. PMT (Pipeline Management Tool) / Demand (ichki) loyihasi xodimlarni ishga olishdagi “talablar” (demands) hayotiy siklini boshqarish va nomzod yo‘lini (applicant journey) yaxshilash uchun ishlab chiqilgan edi. U yerda men DTL — Development Team Lead sifatida ishladim. Hozir eski loyihamga — join.epam.com(Join/Preboarding) — qaytdim. Unda 3–4 yil oldin replatforming qilgan edim: AWS’da Java (EC2)dan Node.js (serverless)ga o‘tkazish. Bu loyihada ham DTL roliga o‘tdim.

http://verify.skilljar.com/c/geofabbnenux Birinchisi ketti 🚀

http://verify.skilljar.com/c/geofabbnenux Birinchisi ketti 🚀

http://verify.skilljar.com/c/geofabbnenux Birinchisi ketti 🚀