Foyzul's Academy

"Speed without discipline is not engineering." 🎯
AI tools বা এজেন্টের মাধ্যমে কোড জেনারেট করা সহজ, কিন্তু ডিসিপ্লিন ছাড়া সেই স্পিড আলটিমেটলি Technical Debt বাড়ায়। এই ফিলোসফিকে সামনে রেখেই সাজানো হয়েছে আমার আসন্ন Agentic Software Engineering কোর্স।

কোর্সটির ওরিয়েন্টেশন এবং একটি এক্সক্লুসিভ টিজার ভিডিও শেয়ার করলাম। এই ভিডিওতে আপনারা সরাসরি কোর্সের প্রেজেন্টেশন স্লাইড এবং আমরা যে রিয়াল-ওয়ার্ল্ড ডেমো অ্যাপটি নিয়ে কাজ করব, তার একটি ফার্স্ট-লুক দেখতে পাবেন।

কোর্সটি নিয়ে কিছু কুইক আপডেট (FAQ):
📅 কবে রিলিজ হবে? ইন শা আল্লাহ আগামী ৫-১০ দিনের মধ্যেই (২ সপ্তাহের কম সময়ে) কোর্সটি লাইভ হচ্ছে।
💻 কোথায় হোস্ট করা হবে? ভিডিওগুলো ব্রাউজারে নয়, বরং একটি ডেডিকেটেড Desktop Application-এর মাধ্যমে অ্যাক্সেস করতে হবে, যা আপনার লার্নিয় এক্সপেরিয়েন্সকে আরও স্মুথ ও ফোকাসড করবে।
💳 পেমেন্ট মেথড কী? Stripe অথবা Wise-এর মাধ্যমে পেমেন্ট করা যাবে।
💵 সম্ভাব্য মূল্য কত? ফাইনাল প্রাইস এখনই লক করছি না। তবে এটি ২৫০০ টাকা (বা সমপরিমাণ ডলার) এর কমই রাখা হবে।

🔗 প্রয়োজনীয় লিঙ্কসমূহ:

🎥 YouTube: https://youtu.be/8qWeGqLIoQg
📊 Presentation https://foyzulkarim.github.io/agentic-swe-slides/
📱 Demo App Link: https://tvizav3lhk442.kimi.page/
📢 Join the Telegram Community: https://t.me/foyzulk

কোর্স কারিকুলাম বা ডেমো অ্যাপটি দেখে আপনার কেমন লাগলো? নিচে কমেন্ট করে আপনার মূল্যবান মতামত জানান!

কোর্স নিয়ে যারা এখনো হাসি ঠাট্টা , অপমান করেন তাদের কাছে প্রশ্ন:
আপনার কাছে 100 জন আলাদাভাবে একই জিনিস শিখতে গিয়ে যে সময় নষ্ট করে (ধরলাম 50 ঘণ্টা প্রত্যেকে, তাইলে মোট হল 5000 ঘণ্টা) সেটা বেশী ইম্পর্ট্যান্ট নাকী 1 জন সেই জ্ঞান টা কয়েক ঘণ্টায় (ধরলাম কোর্স এর সময় 10 ঘণ্টা) অন্যদের শিখিয়ে তাদেরকে পরের স্টেজের জন্য রেডি করে দেয় সেটা বেশী ইম্পর্ট্যান্ট? ইন্ডাস্ট্রি এর জন্য কোনটা বেশী ইফেক্টিভ?

যেহেতু নিজেকে ক্রিটিক হিসেবে চিন্তা করতেছেন, আরো সম্পূরক প্রশ্ন:
যদি AI দিয়ে নিজে নিজেই সব কিছু শিখে ফেলা যায় তাহলে দুনিয়াতে কেন এখনও মানুষ ওয়ার্কশপ, সেমিনার, সামিট এগুলাতে যায়? ধরলাম বাংলাদেশের ট্রেনার গুলা বাটপার আর ছাত্রগুলা মুরগী, কিন্তু বিদেশেও কেন এখনও নলেজ শেয়ারিং চলতেছে? বিদেশে তো ডলার এর সংকট নাই!
আরেকটা কথা, ভাই যদি সবাই সব কিছু গোড়া থেকেই শেখে তাইলে আপনি ইউনি তে পড়ছেন কেন? কোম্পানিতে সিনিয়র এর কাছে প্রশ্ন করেন কেন?

যদি বলেন দেশের লার্নিং প্ল্যাটফর্ম গুলা খারাপ, বা কয়েক জন বাটপার ছাত্রদের সাথে প্রতারণা করেছে, তারমানে কতিপয় চোরের মিথ্যা আশ্বাস এর কারণে আপনি দেশের সমস্ত রকমের শেখা আর শেখানো মিশিয়ে ফেলে সমস্ত ট্রেনারদেরকে গণহারে দোষারোপ করতেছেন। একজন জ্ঞানী ক্রিটিক হিসেবে এরকম বেজলেস ক্লেইম করে আপনি না ছাত্রদের উপকার করতেছেন না আপনি ট্রেইনারদের আরও বেটার হওয়ার কোন সাজেশন বা ফিডব্যাক দিচ্ছেন। যদি বলেন যারা আসলেও সৎ ভাবে শিখাচ্ছে তাদেরকে আপনি অপমান করতেছেন না, তাহলে সেই নোট আপনার অপমান গুলোর মধ্যে পাওয়া যায় না কেন?

আপনি আসলে চাচ্ছেন টা কী সেটা দয়া করে বলবেন।

আমি নিজে BASIS BITM এর ছাত্র ছিলাম। একটা কোর্স একজন মানুষ এর জীৱন কিভাবে চেঞ্জ করতে পারে সেটা আমি জানি। হাজার হাজার স্টুডেন্ট ইন্ডাস্ট্রিতে গত ১০/১৫ বছরে এসেছে অনেক ট্রেনিং এর মাধ্যমে আর এর ফলেই আমাদের ইন্ডাস্ট্রি দাঁড়িয়ে আছে। এই প্রতিষ্ঠিত ইন্ডাস্ট্রিতে হঠাৎ করে কয়েক বছর কাজ করে পুরো ট্রেনিং ইকোসিস্টেমকে গালাগালি করা আমি সহজ ভাবে মেনে নিবো না।

(নিজের হাতে লেখা পোস্ট, এখানে কোন ai নাই)

কোর্স নিয়ে যারা এখনো হাসি ঠাট্টা , অপমান করেন তাদের কাছে প্রশ্ন:
আপনার কাছে 100 জন আলাদাভাবে একই জিনিস শিখতে গিয়ে যে সময় নষ্ট করে (ধরলাম 50 ঘণ্টা প্রত্যেকে, তাইলে মোট হল 5000 ঘণ্টা) সেটা বেশী ইম্পর্ট্যান্ট নাকী 1 জন সেই জ্ঞান টা কয়েক ঘণ্টায় (ধরলাম কোর্স এর সময় 10 ঘণ্টা) অন্যদের শিখিয়ে তাদেরকে পরের স্টেজের জন্য রেডি করে দেয় সেটা বেশী ইম্পর্ট্যান্ট? ইন্ডাস্ট্রি এর জন্য কোনটা বেশী ইফেক্টিভ? দুনিয়াতে কেন এখনও মানুষ ওয়ার্কশপ, সেমিনার, সামিট এগুলাতে যায়? ধরলাম বাংলাদেশের ট্রেনার গুলা বাটপার আর ছাত্রগুলা মুরগী, কিন্তু বিদেশেও কেন এখনও নলেজ শেয়ারিং চলতেছে?

আরেকটা কথা, ভাই যদি সবাই সব কিছু গোড়া থেকেই শেখে তাইলে আপনি ইউনি তে পড়ছেন কেন?

যদি বলেন দেশের লার্নিং প্ল্যাটফর্ম গুলা খারাপ, বা কয়েক জন বাটপার ছাত্রদের সাথে প্রতারণা করেছে, তারমানে চোরের কারণে আপনি শেখা আর শেখানো মিশিয়ে ফেলে গণহারে দোষারোপ করতেছেন একজন জ্ঞানী ক্রিটিক হিসেবে এরকম বেজলেস ক্লেইম করে আপনি না ছাত্রদের উপকার করতেছেন না আপনি ট্রেইনারদের আরও বেটার হওয়ার কোন সাজেশন বা ফিডব্যাক দিচ্ছেন।

আপনি আসলে চাচ্ছেন টা কী সেটা দয়া করে বলবেন।

(নিজের হাতে লেখা পোস্ট, মোবাইলে টাইপ করছি। এখানে কোন ai নাই)

সামনের সপ্তাহে Agentic Software Engineering এর ভিডিও রেকর্ডেড কোর্স রিলিজ হবে ইন শা আল্লাহ।
আমার অভিজ্ঞতা বলে, Claude Code এর effectiveness এর ৮০% নির্ভর করে context engineering এর উপর, prompting technique এর উপর না।
এই কোর্সটা সেই discipline শেখায়। Target audience: developers যারা Claude Code কে seriously ব্যবহার করতে চান।
সংক্ষেপে তিনটা ভাগ:
🔹 ভিত্তি — 5-Phase Agentic Development Framework, Claude Code setup, settings hierarchy, CLAUDE md configuration
🔹 Advanced কনফিগারেশন — MCP servers, lifecycle hooks, subagent management, skills architecture
🔹 বাস্তব অভিজ্ঞতা — আমি নিজে Claude Code ব্যবহার করে যা শিখেছি: token economics, session hygiene, কোথায় সময় ও টাকা বাঁচে আর কোথায় নষ্ট হয়

লাইভ workshop এ সময়ের সীমাবদ্ধতায় যে extended demo গুলো দেখানো সম্ভব হয়নি, এই কোর্সে সেগুলো বিস্তারিতভাবে আছে।

Claude Code এর statusline এ একটা জিনিস দেখেন — cache hit rate, cost, idle time সব একনজরে terminal এই দেখা যাচ্ছে।
এই idle time টা গুরুত্বপূর্ণ কারণ Claude Code এর ephemeral cache ৫ মিনিটে evict হয়ে যায়। মানে আপনি যদি ৫ মিনিটের বেশি idle থাকেন, পরের message এ পুরো context আবার নতুন করে process হবে — cache hit rate কমবে, cost বাড়বে। তবে পার্সোনাল টেস্টিং বলে সময়টা আরেকটু বেশি সম্ভবত।

এই ধরনের invisibility সমাধান করতেই Claude Lens বানিয়েছিলাম — একটা local dashboard যেটা আপনার Claude Code session এর cost, cache performance, tool usage সব visualize করে। ৩ দিনে 151 GitHub stars, 16 forks। clearly আমি একা না যে এই visibility চাইতেছিলাম।

এখন পরের step — Claude Code এর hook system ব্যবহার করে session end data automatically Claude Lens এ পাঠানো via JSONL, কাজ চলতেছে।

সামনে এই পুরো journey টা আমার upcoming VOD course এ detail এ cover করবো — কিভাবে Claude Code effectively use করবেন, token cost optimize করবেন, cache strategy বুঝবেন। আর সাথে আগের ওয়ার্কশপ গুলোর সিলেবাস তো আছেই। ইন শা আল্লাহ।

𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗡𝗼𝘁𝗲: 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁 𝗖𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗴 𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻

LLM বা AI মডেলের Latency কমাতে এবং টোকেন খরচ বাঁচাতে Cached Prefix stable রাখা জরুরি। Cache reset হওয়া রোধ করতে এবং effectiveness বাড়াতে নিচের বিষয়গুলো লক্ষ্য রাখুন:

🛑 যা করবেন না (𝗖𝗮𝗰𝗵𝗲 𝗞𝗶𝗹𝗹𝗲𝗿𝘀)

📍 /clear কমান্ড ব্যবহার: এটি পুরো Cached Prefix-কে একবারে মুছে ফেলে (Nukes)।

📍 Auto-compaction: সিস্টেম যখন স্বয়ংক্রিয়ভাবে আগের টার্নগুলো rewrite বা summary করে, তখন এর সব earlier context invalid হয়ে যায়।

📍 Tool Definitions পরিবর্তন: সেশনের মাঝখানে টুলের ডেফিনিশন বা Schema পরিবর্তন করলে সম্পূর্ণ Prefix-টি Reshuffle হয়।

📍 Upstream Edits: রিকোয়েস্টের একদম শুরুর দিকে (Top of the request) কোনো এডিট করলে পরবর্তী পুরো চেইনটি ভেঙে যায়।

📍 Idle Gaps: সাধারণত ৫ মিনিটের বেশি নিষ্ক্রিয় থাকলে ক্যাশ সাইলেন্টলি Expire হয়ে যায়।

✅ যা করবেন (𝗖𝗮𝗰𝗵𝗲-𝗙𝗿𝗶𝗲𝗻𝗱𝗹𝘆 𝗕𝗲𝘀𝘁 𝗣𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗰𝗲𝘀)

🔹 Manual Handoff Summaries: Auto-compaction এর ওপর নির্ভর না করে আগের কাজের সারসংক্ষেপ generate করুন যাতে new session optimized থাকে।

🔹 Speculative Invocation এড়িয়ে চলা: প্রয়োজন ছাড়া অনুমাননির্ভর কোনো Skill বা Function কল করবেন না।

🔹 Front-load Context: বড় এবং অপরিবর্তনীয় তথ্যগুলো (যেমন: Documentation বা Base Code) প্রম্পটের একদম শুরুতে রাখুন।

🔹 State the Goal at Turn One: সেশনের প্রথম টার্নেই মূল লক্ষ্য স্পষ্ট করুন।

🔹 Decompose into Sub-agents: বড় কাজকে ছোট ছোট Sub-agents-এ ভাগ করুন। এতে প্রতিটি ক্যাশ মডুলার ও কার্যকর থাকে।

🔹 Direct Tool Use: তথ্য খোঁজার জন্য Exploratory search না করে সরাসরি Targeted tool ব্যবহার নিশ্চিত করুন।

Post: https://open.substack.com/pub/foyzul/p/prompt-caching-from-zero-to-architecture?r=9rews&utm_campaign=post-expanded-share&utm_medium=linkedin&mytag=myvalue

ভাইরে ভাই 😅
একটা কথা লিখলাম ভুল করে।

যারা জ্ঞানী তারা বছরের সংখ্যাটা ভুল হিসেবে নিয়ে পুরো লেখাটা খেয়াল করলো। যারা জ্ঞানী + রসিক তারা মজাও করলো, ভুলও ধরায় দিলো। আর যারা বোকা আর অজ্ঞ তারা গালাগালি করলো এবং ব্লক খেলো।

আমি জানি, চারদিকে যেভাবে ফ্রড আর ফেক জ্ঞানী দিয়ে ভর্তি সেখানে আমাকেও সেই দলেই ফেলবে যারা আমাকে চিনে না। কিন্তু না চিনলেও কী অপরিচিত কাউকে গালাগালি করা যৌক্তিক?

যাই হোক, আমি এমন কেউ না যে আমার ভুল হয় না, বা ভুল হবে না। আমার ভুল হলে অবশ্যই আমাকে জানাবেন। কিন্তু দয়া করে অভদ্র ব্যবহার না করার অনুরোধ থাকলো। অভদ্র ব্যবহার করলে উত্তর পাবেন না, আমার সময় কাজে লাগানোর বহুত জায়গা আছে এই রকম কমেন্টের উত্তর দেয়ার পরিবর্তে।

ধন্যবাদ। 😀

আপনি যদি Claude Code ব্যবহার করেন, একটা প্রশ্ন করি — আপনি কি জানেন আপনার token গুলো কোথায় যাচ্ছে?

আমি জানতাম না। প্রায় দুই বছর ধরে multiple machine এ Claude Code আমার primary development tool। কোন session এ কত খরচ হচ্ছে, cache hit rate কত, কেন কোনো দিন 90 গুণ বেশি token burn হচ্ছে — কিছুই জানতাম না।

শুধু trust করে ব্যবহার করে যাচ্ছিলাম। কিন্তু এজেনটিক সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং আরো মেইনস্ট্রিম হওয়ার ফলে আমার সহ বাকী সবার টোকেন অনেক দ্রুত শেষ হয়ে যাচ্ছে। আরো সিরিয়াস ব্যাপার টোকেন এর খরচ বেড়েই চলেছে। তাই আমার টোকেন কোথায় যাচ্ছে, কিভাবে আরো বুদ্ধি করে খরচ কমাইতে পারি সেসব নিয়ে পড়াশোনা আর R&D শুরু করলাম। সেটার প্রথম ধাপ হল টোকেন এর ব্যবহার নিজের চোখে দেখা।

তাই জাস্ট কয়েক ঘন্টার মধ্যে claude-lens বানালাম — একটা ছোট dashboard যেটা Claude Code এর নিজের লেখা JSONL transcripts (~/.claude/projects/) পড়ে আপনাকে দেখায় আসলে কী হচ্ছে। Sessions, daily costs, cache hit rates, tool call breakdowns — সব data আপনার filesystem এ আগে থেকেই আছে, শুধু কেউ দেখায়নি।

প্রথম ধাক্কা খেলাম যখন দেখলাম cache হিট নামক বস্তু অনেক রকম টোকেন খরচ বাঁচিয়ে দিচ্ছে। একদিন ১ ডলার, পরের দিন ১০০+ ডলার — একই tool, একই developer। অথচ আমি কোনোদিন configure করিনি, কিভাবে কাজ করে সেটাও ভালো মতো চিন্তা করি নাই জানতামও না। "আমি এটার উপর নির্ভর করি" আর "আমি এটা বুঝি" — এই দুইটার মধ্যে gap টা দেখে আমি গভীরে ঢুকলাম। Prompt caching নিয়ে যা শিখলাম সব একটা blog post এ লিখবো।

আপনার টোকেন এর অবস্থা জানতে চাইলে এখনই try করতে পারেন, কিছু install করতে হবে না:

`npx github:foyzulkarim/claude-lens`

Default এ ~/.claude থেকে পড়ে। এক মিনিটের কাজ।

আপনার numbers দেখে আমাকে জানাবেন — আমি genuinely curious।

Repo: https://lnkd.in/gbW4A7KC

Agentic Software Enginerring (with Claude Code) নিয়ে আমি গত কয়েক সপ্তাহ ধরে যে workshop চালাচ্ছিলাম, সেখানে যে slide deck ব্যবহার করেছি সেটা GitHub Pages-এ publish করে দিলাম।

এটা দুইটা part-এ ভাগ করা —
Session 1 — Foundations: setup, configuration hierarchy (settings, CLAUDE.md, rules), session management
Session 2 — Advanced: MCP servers, hooks, parallel agents, headless automation

একটা structured 5-phase framework কীভাবে follow করা যায়, Claude Code-এর configuration কীভাবে সাজানো উচিত, আর advanced pattern গুলো practically কীভাবে কাজ করে — সেটা দেখানোর চেষ্টা করেছি।

Free, open — যে কেউ দেখতে পারবেন।

https://lnkd.in/gazquX6y

একটা announcement আছে 👇

গত ১ মাসে ৩টা cohort, ১২০ জন developer — এই পুরো journey-র সবচেয়ে polished version এখন VOD হিসেবে আসছে।

Live class-এ যা দেখাতে পারিনি — Skills invocation, Hooks-এর real enforcement, MCP end-to-end — সেগুলো extended demos হিসেবে এখানে থাকবে।

যাঁরা আগের cohort-এ ছিলেন — আপনাদের জন্য সম্পূর্ণ free।
বাকিদের জন্য pre-sale: 15 AUD, one time।

Recording শুরুর আগে একটাই জিনিস জানতে চাই — আপনি এখন কাজে কোথায় আটকে যাচ্ছেন?

Form link in comments

AI এর ভবিষ্যৎ হাইব্রিড — আর সেই সুযোগটা এখনই তৈরি হচ্ছে

Powerful models যেমন Claude, GPT-4o — এগুলোর cost ক্রমাগত বাড়ছে। একই সাথে smaller LLMs (Gemma, Qwen) এবং consumer hardware দুটোই আগের চেয়ে অনেক শক্তিশালী হচ্ছে। এজেনটিক লাইব্রেরী গুলো আরো রিচ এবং আরো বেশি ইন্টিগ্রেশন নিয়ে আসছে। নতুন নতুন ইনফারেন্স ইঞ্জিন আরো অপটিমাইজেশন নিয়ে আসতেছে (যেমন গুগলের টার্বোকোয়ান্ট)।

এই trend গুলো একটা নতুন ডাইমেনশন তৈরি করবে — hybrid agentic development।

প্রতিটা বিজনেস না হলেও অসংখ্য বিজনেস খরচ এবং সিকিউরিটির জন্য হাইব্রিড মডেলে রান করবে।

ধারণাটা সোজা:

একটা lightweight intent router আপনার local machine এ বসে থাকবে। আপনি যখন একটা query দেবেন, সে প্রথমে বুঝবে — এটা কি complex reasoning দরকার, নাকি simple generation দিয়েই হবে? Complex হলে cloud এ পাঠাবে (Claude, GPT)। সহজ হলে locally handle করবে Ollama বা অন্য কোনো local model দিয়ে।

ফলাফল? Token cost কমবে dramatically। Speed বাড়বে। আর আপনার machine idle বসে না থেকে কাজ করবে।

এটা শুধু theory না। Agentic libraries (LangGraph, CrewAI, এমনকি plain orchestrator patterns) দিয়ে এই architecture আজকেই build করা সম্ভব।

কেউ যদি একটা solid portfolio project খুঁজছেন — এটা নিয়ে নিন। একটা CLI tool বানান যেটা intent detect করে, routing decide করে, আর local ও cloud model এর মধ্যে intelligently switch করে। এই ধরনের project আপনাকে শুধু job interview তে আলাদা করবে না — real-world problem solve করবে।

আমি নিজেও গত কয়েক বছরে আলাদা আলাদা ভাবে এই টুকরোগুলো নিয়ে কাজ করেছি, এবার local models, agentic orchestration, OpenClaw সব মিলিয়ে একটা কিছু দাঁড় করাতে চাই।