PathwayPrep

31/12/2025

Happy New Year 2026!
Wishing you a year filled with growth, success, and new opportunities. ✨

24/12/2025

Merry Christmas!🎄
Warm wishes from PathwayPrep

24/12/2025

අද කතාකරන්නෙ software industry එකේදි ඔයා වැඩකරන ප්‍රමාණය, කරන වැඩේ සංකීර්ණ බව වගේම වැඩේට යන කාලය මනින්න පාවිච්චි කරන story points ගැන. මට මේ ගැන ලියන්න හිතුනෙ මේ දවස්වල ඇගිලි සලකුණු ප්‍රශ්නයක් නිසා තැපෑල වැඩවර්ජනයක් නේ. වැඩකරන කාලය වෙනුවට story points භාවිතා කිරීම අනිත් industry වලින් software industry එක වෙනස්වන ප්‍රදාන තැනක්.

මුලින්ම බලමු story point කියන්නෙ මොකද්ද කියලා. Story points කියන්නෙ agile methodolgy පාවිච්චි කරන software company එකක user story නැත්නම් task එකක් සදහා ඔයා දරන්න ඕන මහන්සිය මනින ඒකකය. මේ ඒකකය කාලය කියන ඒකකය සමග සෘජු සම්බන්දයක් නෑ. නමුත් sprint එකකට ගන්න පුලුවන් උපරිම story points ගානක් තියෙනවා.

මන් මෙතන task එකකට යන story points ගාන තීරනය කරන්න පවිච්චි කරන විදි 2ක් කතාකරන්නම්.

1. Vote base
මේ ක්‍රමයෙදි team එකේ හැම member කෙනෙක්ම task එකකට assign කරන්න ඕන story points ගාන vote කරනවා. ඊට පස්සෙ ඒ vote මත ඒ task එකේ story points ගාන තීරණය කරනවා. Re vote කරන්නත් කීප වතාවක් මේ ක්‍රමයෙදි සිදුවෙන්න පුලුවන්. Planning poker මේකට ප්‍රසිද්ධම උදාහරණයක්. මේ ක්‍රමේ ලොකුම අවුල තමා මේ විදිහට story points ගාන තීරණය කරන්න සාපේක්ශව වැඩි වෙලාවක් යනවා. ඒ කියන්නෙ project planning එක දික්වෙනවා. Story points වැඩිවුනා කියලා අතිකාල හම්බෙන්නෙත් නැති නිසා කට්ටිය කවුරුත් බොරු ගණන් දාල vote කරන්නෙ නෑ.

2. Vote base නොවන
මේ ක්‍රමයෙදි story points ගාන තීරණය කරන්න reference story නැත්නම් reference task එකක් පාවිච්චි කරනවා. මොකද්ද මේ reference story එකක් කියන්නෙ? Refence story එකක් කියන්නෙ implement කරන්න යන කාලය නිශ්චිතව දන්න simple task එකක් නැත්නම් use story එකක්. මේ reference story එක කරන්න තියෙන අලුත් task එකත් එක්ක compare කරාම අලුත් task එකට යන කාලය තීරණය කරන්න පුලුවන්. මේ ක්‍රමයේදි උනත් අලුත් task එක ගොඩක් complex වගේ පේනවා නම් task එක asign කෙනාගෙන් feedback එකක් team lead ගන්නවා asign කරන්න ඕන story points ගාන ගැන.

වැදගත් දෙයක් තමා story points 1ක වැඩක් කරන්න යන කාලය engineer කෙනෙක්ගෙන් කෙනෙක්ට වෙනස්වෙන්න පුලුවන්. උදාහණයකට backend developer කෙනෙක්ට frontend change එකක් කරන්න යන වෙලාව frontend developer කෙනෙක්ට වඩා වැඩියි.

තව දෙයක් තමා task එකකට story points assign කරද්දි පාවිච්චි කරන්නෙ fibonacci sequence එකේ numbers විතරයි. ඒ කියන්නෙ 1,2,3,5,8,... වගේ.

✍Yasiru Rathnayaka

22/12/2025

ඇයි software engineering Interview වල algorithm & data structure ප්‍රශ්න අහන්නෙ? අපිට code කරන්න පුලුවන් උනාම මදිද? මේක ලගදි SE company එකක interview ගියපු SE fresh graduate කෙනෙක් මගෙන් අහපු ප්‍රශ්නයක්.

මේකට උත්තරයක් දෙන්න කලින් මුලින්ම software එකක් හදන්නෙ ඇයි කියන එක තේරුම්ගන්න ඕන. Software එකක් හදන්නෙ problem එකකට solution එකක් විදිහට. එතකොට coding කියන්නෙ මොකද්ද? Coding කියන්නෙ ඔයා අර solution එක instructions විදිහට write කරන එක. එතකොට සරලවම කිව්වොත් software එකක් හදන්න අපිට තියෙන්න ඕන skill එක තමා problem solving skill එක. දැන් හිතන්න ඔයාට problem එක solve කරන්න බැරිනම් coding කරන්න දැනගෙන වැඩක් තියෙනවද? නෑනෙ. දැන් බලමු ඇයි interview වල algorithm & data structure ප්‍රශ්න අහන්නෙ කියලා.

1. Problem solving skills measure කරන්න

උඩ කිව්වා වගේ software එකක් හදනවා කියන්නෙ problem solving නේ. SE job එකකට කෙනෙක් hire කරද්දි poblem solving කරන්න පුලුවන්ද කියන එක බලන්න හොදම විදිහ තමා algorithm & data structure කියන්නෙ. මොකද problem එකක් break කරන විදිහ, memory & speed management වගේ දේවල් algorithm skills වලින් measure කරන්න පුලුවන්. මේ දැනුම නැතිවුනාම තමා එක For Loop එකේ වැඩේට For Loop 10 ක් විතර පාවිච්චි කරන්නෙ.

2. Algorithm & data structure කියන්නෙ SE core knowledge එකක් නිසා

ඔයාට job එකකට ගියාම ගොඩක් වෙලේට heap sorting වගේ algorithm එකක් හරි queue වගේ data structure එකක් හරි from the scratch implement කරන්න වෙන්නෙ නැතිවෙන්න පුලුවන් මොකද inbuild solution තියෙන නිසා. ඒ උනත් algorithm & data structure කියන්නෙ Software Engineering වල core knowledge වලින් එකක්. ඔයාට complex software එකක් හදන්න මේ දැනුම ඕන වෙන්න පුලුවන්. University එකේදි ඔයගොල්ලො මුලින්ම memory, CPU optimization කියලා දෙයක් තියෙනවා කියලා ඉගෙනගන්නෙත් algorithm & data structure module වලින්නෙ.

3. Presure එකක් යටතේ වැඩකිර්‍රිමෙ හැකියාව බලන්න

Interview වලදි අහන ප්‍රශ්න වලට algorithm එකක් ලියන එක ටිකක් අමාරුයි නේද? මොකද my self වගේ කලින් ready වෙලා එන්නත් බෑ. ඔයාට algorithm එක ලියන්න කලින් thinking process එකකුත් තියෙනවා. ඒ නිසා algorithm එකක් ලියන්න කිව්වාම ඔයාව යම්තාක් දුරකට presure වෙනවා. Software industry එක කියන්නෙම ටිකක් stress field එකක්. ඒ නිසා algorithm & data structure කියන්නෙ presure එකක් යටතේ ඔයාට වැඩකරන්න පුලුවන්ද කියල බලන්න හොද ක්‍රමයක්.

අපි බලමු එතකොට ඔයාගෙ problem solving skill එක develop කරන algorithm & data structure skills දියුණු කරගන්න පාවිච්චි කරන්න පුලුවන් site කීපයක්.

1. HackerRank
2. LeetCode
3. CodeChef
4. GeeksForGeeks

ඒ නිසා ඔයා intern / fresh graduate interview එකකට යනවා නම් අනිවාරෙන්ම algorithm & data structures knowledge එක වැඩිදියුනුකරගෙන යන්න.

✍Yasiru Rathnayaka

16/12/2025

A/L වලින් පස්සෙ IT කරන්න හිතන් ඉන්න නංගිලා මල්ලිලාට video එකක් ගේන්න හිතුවා.මේ video එක කරන්නෙ අවුරුදු කීපයක් Software engineering area එකේ වැඩකරද්දි IT industry එකේ වෙන changes ගැන මන් අත්දැක්ක දේවල් වලින්.

මේ video එකෙන් IT වලට තියෙන demand & supply එක, අමාරුවෙ වැටෙන්නෙ නැතුව IT කරන්න නම් දැනගෙන ඉන්න ඕන දේවල් වගේම, IT පැත්තෙන් degree එකක් තෝරගද්දි හිතන්න ඕන දේවල් ගැන කතාකරනවා.

මේ video එක බලලා ඔයාටම තීරණය කරන්න පුලුවන් මේ වෙලේ IT කරන එක ඔයාට සුදුසුද නැද්ද කියලා. A/L කරපු නංගිලා මල්ලිලට දකින්න share කරන්න.

A/L ඉවරවෙලා ඉස්සරහට IT කරනවද නැද්ද කියලා හිතාගන්න බැරිව ඉන්නවා නම් මේ video එක ඔයාලට. IT කරන්න හිතන් ඉන්න කෙනෙක් දැනගෙන ඉන.....

26/11/2025

Shai-Hulud කියලා self replicating worm එකක් npm registry එක හරහා spread වෙනවා කියලා cisa එක alert එකක් දාලා තියෙනවා (date alerted : 23 september 2025). මේ worm එක ඔයාලගෙ application වල github PAT, aws, gcp, azure වගේ cloud services වල api keys වගේ credentials ඔය highlight කරලා තියෙන public repo එකට upload කරනවා. ඔයාලා react, node etc... පාවිච්චි කරලා projects එහෙම කරනවනෙ. ඒවට npm packages පාවිච්චි කරලත් ඇතිනෙ (කියන හැටියට 500 + packages compromise වෙලා). පොඩ්ඩක් react, node etc... development වලදි පරිස්සම් උනා නම් හොදයි මේ ප්‍රශ්නෙ විසදෙනකන්.

25/11/2025

IT industry එකට එන්න කලින් authorization ගැන IT student කෙනෙක් දැනගෙන ඉන්න ඕන දේවල්

Software authorization ගැන ඉස්සරහට IT industry එකට එන්න ඉන්න IT student කෙනෙක් දැනගන්න ඕන දේවල් මේ video එකෙන් කතා කරනවා. Notes : මීට අමතරව authorization mec...

22/11/2025

ගොඩක් IT undergraduate ලට තියෙන ප්‍රශ්නයක් තමා IT degree එකක් කරත්, IT degree එකේ උගන්නන ඒවා තේරුනත්, ඇයි coding කරන්න බැරි කියන එක. මේකට හේතු කීපයක් තියෙන්න පුලුවන්. මන් පහලින් දාන්නම් ඒකට ප්‍රදාන හේතු කීපයක්.

1. ඔයා self learning කරන්නෙ නෑ

ඔක්කොම university degree එකෙන් ඉගෙනගන්න පුලුවන් කියල හිතන් ඉන්න එපා. Degree එකකින් මූලිකවම ලැබෙන්නෙ IT field එකේ concepts ගැන දැනුම. Industry එකත් එක්ක update වෙන එක ඔයාගෙ වැඩක්. මොනවහරි special area එකකට කැමති නම් ඒවා ඉගෙනගන්න ඕන තරම් resources තියෙනවා Internet එකේ. Self learning නැත්නම් IT industry එකේ survive වෙන්න බෑ.

2. ඔයා coding කියලා හිතන් ඉන්නෙ code මතක තියාගන්න එක

School කාලෙදි අපි සමහර subject ගොඩදාන්න කටපාඩම් කරන්න ඇති. Short notes ගහන්න ඇති එක එක පාටින් highlight කරලා. ඒත් ඒ විදිහට coding ඉගෙනගන්න බෑ. ඒකට හේතු කීපයක් තියෙනවා. එක හේතුවක් තමා coding කරන්න problem solving skill එක improve වෙන්න ඕන. ඒක code කටපාඩම් කරාට වෙන්නෙ නෑ මොකද problem වල context එක එකින් එකට වෙනස්. තව දෙයක් තමා progamming languages කීයක් නම් තියෙනවද? අනික progamming language එකක syntax, built in function දැනගෙන හිටියා කියලා coding පුලුවන් වෙන්නෙ නෑ. Muscle memory කියලා දෙයක් තියෙනවා. Brain එකත් muscle එකක්. ඔයා code කටපාඩම් නොකර වැරදි වැරදි code කරොත් තමා muscle memory එක හැදෙන්නෙ.

3. ඔයා AI වලින් කරන්දේ ගැන අනවබෝධයෙන් code කිරීම

ගොඩක් interview කරන අය කියන දෙයක් තමා අද interview කරපු undergraduate ගෙ CV එකේ tech stack ගොඩක projects පිරෙන්න තිබ්බට ඒ ඔක්කොම AI වලින් generate කරපුවා කියන එක. මේ කියන්නෙ AI coding වලට undergraduate කාලෙ පාවිච්චි කරන්න එපා කියලා නෙමේ. මේ කියන්නෙ undergraduate කාලෙදි තාම ඔයාල ඉගෙනගන්න කාලෙ නිසා තනියම code කරලා හිරවෙන තැන්වලදි විතරක් AI පාවිච්චි කරන්න කියන එක. එතකොට ඔයාලගෙ coding skill එක වගේම promt engineering skill එකත් improve වෙනවා. තනියම "Hello world" print කරන්න විතරක් පුලුවන් උනා කියලා CV වලට දාන්න එපා.



✍Yasiru Rathnayaka

20/11/2025

SE internship එකට apply කරද්දි SE undergraduate ඔයාල CV එකට university කාලෙ කරපු software projects දානවා නේද? අපි නිතර දකින දෙයක් තමා ගොඩක් SE undergraduate ලා ලොකු අවබෝදයකින් තොරව එකම විදිහෙ projects CV වලට දානවා. මේකෙන් වෙන්නෙ interview board එකේ අයට ඔයාගෙ දැනුම හරියට evaluate කරගන්න බැරිවෙන එක. අද අපි කතාකරමු university කාලෙදි SE undergraduate ඔයාල කර යුතු project වර්ග කීපයක්. මේ project වර්ග කරලා තියෙන්නෙ interview කරන කෙනෙක් CV එකක තියෙන projects දකින විදිහට.

1. Common full stack projects :
මේ විදිහෙ projects ඔයාලා ගොඩක් වෙලේට undergraduate කාලෙ කරනවා. මේ විදිහෙ projects තමා web applications, mobile applications වගේ සුලබ දේවල්. උදා: Ecommerce platform, hotel reservation system වගේ ඒවා. ඔයගොල්ලො කරන ලොකු වැරැද්දක් තමා මේ විදිහෙ projects වලින් විතරක් CV එක පුරවන එක. ඔයා කරන්න ඕන මේ වර්ගෙ වඩාත් වැදගත් project 2 හෝ 3 පමණක් CV එකට දාන එක. එහෙම දාන project වල ඔයාගෙ role එක වෙනස්වෙන්න ඕන. උදා: එක project එකක ඔයා backend development part එකක් කරලා තියෙනවා නම් අනිත් project එකේ frontend development part එකක් කරලා තිබිය යුතුයි. Software industry එකේ බහුතරයක් projects මේ විදිහෙ. හැබැයි university project වලට වඩා සංකීර්ණයි. ඒ නිසා අඩුම මේ විදිහෙ project දෙකක්වත් CV එකට දාන්න.

2. Research component එකක් තියෙන projects :
Internships යන කාලෙ වෙනකොටනම් මේ වගේ project සමහරවිට ඔයාල කරලා නැතිව ඇති. හැබැයි degree එක ඉවරකරන්න කලින් එකක්වත් කරලා තිබ්බොත් හොදයි. FYP එකට මේ වගේ project එකක් තෝරගන්න. මොකද SE industry එකේ වැඩ කරද්දි අපිට සමහර වෙලාවට client ගෙ ගැටලුවට විසදුමක් දෙන්න දැනට market එකේ තියෙන solutions ගැන එහෙම research කරන්න වෙනවා. ඒ නිසා මේ විදිහෙ project කරලා තියෙනවා කියන්නෙ ඔයාට research වැඩක් එහෙම බාරදෙන්න පුලුවන් කියන එක.

3. Uncommon projects :
මේ වර්ගෙ projects SE students ලා ගොඩක් අඩුවෙන් කරන්නෙ. ඒ නිසා ඔයාල මේ විදිහෙ projects කරලා තියෙනවා නම් ඒක ඔයාලව Interview කරන කෙනාටත් ගොඩක් interest දෙයක්. මේ වර්ගෙට අයිති වන project තමා batch job applications, consumer & producer applications, stream applications, software libraries වගේ ඒවා. මේ වගේ project එකක් CV එකේ තියෙනවනම් ඔයාලව අනිවාරෙන්ම highlight වෙනවා. මොකද අපි හරි අඩුවෙන් මේ වගේ projects CV වල දකින්නෙ. ඒ වගේම මේ වර්ගෙ project එකක් කරලා තියෙනවා කියන්නෙම ඔයාට අභියෝගාත්මක වැඩක් නැත්නම් uncommon වැඩක් තනියම හොයලා වුනත් කරන්න පුලුවන් කියන එක.

4. Open source projects :
Interview board වල අය ගොඩක් අඩුවෙන් දකින්නෙ opensourse project contribution එකක් CV එකක. Opensource project එකක වැඩකරල තියෙනවා කියන්නෙ ඔයාට community එකක් එක්ක වැඩකරන්න පුලුවන් වගේම documentation එකක් කියවලා තේරුම් අරගෙන minimum guidance එකක් යටතෙ වැඩකරන්න පුලුවන් කියන එක. ඒක නිසා opensource project එකකට contribute කරන්න උත්සහ කරන්න.

හැබැයි CV එකට දානවා නම් ඔයාල කරපු projects ඔයාලට විස්තර කරන්න පුලුවන් වෙන්න ඕන. ඔයාල හැමවෙලේම university project වලට අමතරව external projects කරන්න උත්සහ කරන්න. ඒවා final product එකක් වෙන්නම ඕන නෑ POC එකක් උනාම හොදටම ඇති.



✍Yasiru Rathnayaka

20/10/2025

AWS us-east-1 regions 31 services impacted and dynamo db distrupted.

07/09/2025

🔴 ඔබත් තොරතුරු තාක්ෂණ උපාධියක් හැදෑරුවත් වත්මන් මෘදුකාංග වෙළදපොලට ඔබගේ කුසලතා ප්‍රමාණවත් නැතැයි බියෙන්ද? විභාග වලට ලකුණු ගත්තත් ඒ දැනුම ප්‍රායෝගිකව භාවිතා කරන්න බැරිද? ඔබටත් එසේනම් "Bridge The Gap Software Engineering Skill Development" පාඨමාලාව තොරතුරු තාක්ෂණ උපාධි අපේක්ෂක ඔබට අති දක්ෂයෙක් වීමට හොදම අවස්ථාවයි.

🔴 ඇයි අප විශේෂ වන්නේ?

✅ගුරු මඩුල්ල Software Industry එකේ පලපුරුද්ද සහිත පිරිසක් වීම.
✅සෑම පන්තියක් අවසානයේ Q & A සදහා අවස්ථාව.
✅රැකියා වෙළදපොල ඉලක්ක කරගත් පාඨමාලාවක් වීම.
✅න්‍යායාත්මක සහ ප්‍රායෝගික සැසි දෙකම සහිත පාඨමාලාවක් වීම.

🔴 ආරම්භක සම්මන්ත්‍රණය ඔක්තෝබර් 12 ඉරිදා ප.ව 4.00 ට නොමිලේ පැවැත්වේ. එදිනට පහත මාතෘකා සාකච්ඡා කරනු ලැබේ.

1️⃣ගුරු මඩුල්ල හදුන්වා දීම.
2️⃣පාඨමාලා අන්තර්ගතය.
3️⃣පාඨමාලාව සදහා අවශ්‍ය Frameworks, Developer Tools සහ Platforms Setup කිර්‍රම.
4️⃣Microservices හදුන්වාදීම.

🔴 Google Meet ඔස්සේ පාඨමාලාව පැවැත්වෙන අතර laptop හෝ desktop පරිගණකයක් ප්‍රායෝගික සැසි සදහා අවශ්‍ය බව සලකන්න. තවද පාඨමාලා ගාස්තු මාසිකව ගෙවීමට අවස්ථාව ලබාදිය හැක. පාඨමාලාව සම්පූර්ණ කරන ඔබට සහතිකපතක් හිමිවේ. (මෙය Linkedin Licenses & Certificate වලට ඇතුලත් කර හැකි Digital Certificate එකකි.)

🔴 පාඨමාලාව සදහා සහභාගිවීමට Whatsapp අංකයට පණිවිඩයක් යොමුකරන්න. එදිනට ඔබගේ සහභාගිත්වය අපේක්ෂාකරනු ලැබේ. ස්තූතියි.