DDATACADEMY CODER
Claude Code uslubida · bulut yoki lokal

Terminalda yashaydigan
AI dasturchi

Loyiha papkasiga kiring, vazifani yozing — agent fayllarni o'qiydi, yozadi, buyruqlarni bajaradi va natijani tekshiradi. Bitta DataCademy hisobi: API kalit shart emas.

Boshlash — bepul sinov O'rnatish
Windows · macOS · LinuxDeepSeek V4 ProQwen3-Coder Lokal rejim
datacademy_coder — loyiha
› index.js dagi add funksiyasidagi xatoni tuzat va tekshir
▸ read_file index.js
  ✓ 4/4 lines
▸ edit_file index.js
  ✓ line 2
    -  return a - b;
    +  return a + b;
▸ shell: node index.js
  ✓ exit code: 0
    5
Xato tuzatildi: add endi qo'shadi, natija 5.
ctx ~1,900/131,072 tokens (1%)

Ikki rejim — o'zingizga mosini tanlang

Bitta CLI, ikki ishlash usuli. Sozlash ustasida (datacademy_coder --setup) istalgan vaqt almashtiriladi.

DataCademy hisobi

Eng oson yo'l: brauzerda kirasiz, API kalit shart emas. Kuchli bulut modellari (DeepSeek V4 Pro, Qwen3-Coder), obuna yoki kredit.

  • Kompyuter resursi talab qilinmaydi
  • Eng sifatli natija, tez javob
  • Balans va sarf kabinetda
Terminal
datacademy_coder login

Lokal deploy (Ollama)

Model o'z kompyuteringizda yoki ofis serverida ishlaydi: bepul, internetsiz, kod tashqariga chiqmaydi. Sifat va tezlik "temir"ga bog'liq.

  • 7b model: ~6 GB RAM (GPU bo'lsa 8–10× tez)
  • Installer Ollama va modelni o'zi qo'yadi
  • Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp — istalgan lokal server
Terminal
ollama pull qwen2.5-coder:7b
datacademy_coder --setup   # 2 → Lokal model

Boshlash — 3 qadam

O'rnatishdan birinchi vazifagacha 2 daqiqa.

1

O'rnating

Bitta buyruq — Node.js va agentni o'zi o'rnatadi. macOS/Linux uchun curl … | bash.

PowerShell
irm https://raw.githubusercontent.com/RasulbekOzodov/datacademy-coder/main/scripts/install.ps1 | iex
2

Hisobga ulang

Brauzer ochiladi, kodni tasdiqlaysiz — kalit terminalga o'zi tushadi.

Terminal
datacademy_coder login
3

Ishlating

Loyiha papkasida ishga tushiring va vazifani oddiy tilda yozing.

Terminal
cd loyiha
datacademy_coder

Tariflar

1 kredit = 1 so'm. Yangi hisobga 3 000 kredit sinov uchun beriladi.

Boshlash uchun

Start

69 000so'm / oy
  • 60 000 kredit / oy
  • ≈ 218 kichik yoki 19 o'rta vazifa
  • Kunlik limit 9 000 kredit (15%)
  • Ikkala model: pro va fast
Sotib olish
Mashhur

Pro

199 000so'm / oy
  • 200 000 kredit / oy
  • ≈ 727 kichik yoki 63 o'rta vazifa
  • Kunlik limit 30 000 kredit (15%)
  • Ikkala model: pro va fast
Sotib olish
Qo'shimcha

Top-up

49 000so'm
  • 50 000 kredit
  • Muddatsiz, kunlik limitsiz
  • Obuna tugaganda ham ishlaydi
Sotib olish

Savol-javob

Kredit nima va vazifa qancha turadi?
Modelga yuborilgan va undan olingan tokenlar so'mga aylantiriladi (1 kredit = 1 so'm). Kichik vazifa (bug tuzatish, kichik fayl) ≈ 200–500 so'm, o'rta vazifa (mavjud loyihaga funksiya) ≈ 2–5 ming so'm. Suhbatning takroriy qismi (cache) deyarli bepul hisoblanadi.
Qaysi modellar ishlaydi?
datacademy-max — eng kuchli (DeepSeek V4 Pro), datacademy-fast — 2–3× arzon va tez (Qwen3-Coder-Next). Terminalda /model datacademy-fast bilan almashtiriladi; ikkalasi ham hamma tarifga kiradi.
Kunlik limit nima uchun?
Obunani bir kunda sarflab yubormaslik uchun — oylik kreditning 15% i bir kunda. Top-up kreditlarga limit yo'q va ular muddatsiz.
Kodim qayerga ketadi?
Faqat vazifa uchun kerakli fayllar model provayderiga yuboriladi; biz ularni saqlamaymiz. To'liq oflayn kerak bo'lsa — lokal rejim (Ollama): hech narsa kompyuterdan chiqmaydi.
Lokal rejim qanday ishlaydi?
Installer Ollama va modelni o'rnatadi; datacademy_coder --setup da "Lokal model" ni tanlaysiz. Bepul va internetsiz, lekin sifat va tezlik kompyuterga bog'liq (7b model uchun ~6 GB RAM; GPU bo'lsa tez). LM Studio, vLLM, llama.cpp serverlari ham ulanadi.
To'lov qanday?
Hozircha Telegram orqali (@datacademy_uz) — tarif bir necha daqiqada yoqiladi. Payme va Click orqali avtomatik to'lov tez kunda.