ලාභ:
- DevOps දාමයේ (නල මාර්ගය, වින්යාසය, ස්ක්රිප්ට්, ලොග්) කෘත්රිම බුද්ධිය තත්ය කාලය ඉතිරි කරන්නේ කොතැනද සහ කාර්යය අවදානම් මට්ටම අනුව නිෂ්පාදනයට බලපාන තීරණ මිනිසුන්ට ඉතිරි කරන්නේ කොතැනද යන්න වෙන්කර හඳුනා ගැනීමට හැකි වීම.
- එක් එක් AI ප්රතිදානය ප්රභවයට සම්බන්ධ කිරීම, වියලීම සහ පද්ධති පෙරහන හරහා ගමන් කිරීම යන පියවර හරහා සත්යාපනය කරන විනයක් යෙදීමේ හැකියාව.
- කිසි විටෙකත් ඉල්ලීම් මත රහස් ඇලවීම, ඒවා වසං කිරීම සහ බලයලත් පද්ධති මත පමණක් ආරක්ෂක අරමුණු සඳහා වැඩ කිරීමේ පුරුද්ද ලබා ගැනීමේ හැකියාව.
එක් රාත්රියක 03:14 ට ඔබේ දුරකථනය නාද වේ: ගෙවීම් සේවාව ක්රියා විරහිත වී ඇත, සෑම මිනිත්තුවකම මුදල් සහ කීර්තිය නැති වී යයි. තවත් දවසක, එක් වැරදි විධානයක් සේවාදායකයන් දහස් ගණනක් නැවත ආරම්භ කරයි. මෙය DevOps වෘත්තිකයින්ගේ ලෝකයයි - එය පාරිභෝගිකයාගේ අතට ලැබෙන තෙක් කේත ගබඩාවෙන් (මෘදුකාංගයේ මූලාශ්රය ගබඩා කර ඇති) මෘදුකාංග හරහා ගමන් කරන සියලුම නල මාර්ග, ස්වයංක්රීයකරණය සහ ඇමතුම් සඳහා වගකීම. DevOps යනු "සංවර්ධනය" සහ "මෙහෙයුම්" යන වචනවල එකතුවකි: එය මෘදුකාංග සංවර්ධනය ගෙන ඒම සහ එය වේගවත්, විශ්වාසදායක ප්රවාහයකට ගෙන යන සංස්කෘතියක් සහ භාවිතයන් සමූහයකි. මෙම ප්රවාහයේ සෑම පියවරක්ම විධානයක්, වින්යාස ගොනුවක්, ස්ක්රිප්ට් එකක් නිපදවයි. කෘතිම බුද්ධිය (AI - ඓතිහාසික දත්ත වලින් රටා උපුටා ගන්නා සහ පෙළ, කේතය සහ අනාවැකි නිපදවන මෘදුකාංගය) මෙම පෙළ බහුලත්වය තුළ ඔබට බොහෝ කාලයක් ඉතිරි කරයි.
නමුත් මෙම මොඩියුලයේ ආරම්භය පැහැදිලිය: AI සහායක, කෙටුම්පත් උත්පාදක සහ තීරණ ආධාරක මෙවලමකි; සජීවී පරිසරයට (නිෂ්පාදනය, සැබෑ පාරිභෝගිකයින් විසින් භාවිතා කරන පද්ධතිය), මධ්යම රාත්රියේ කුමන බොත්තම එබිය යුතුද යන්න තීරණය කිරීමේ වගකීම ඔබ සතුය. DevOps වලදී, දෝෂයක පිරිවැය මිනිත්තු නොවේ, නමුත් අක්රීය කාලය, දත්ත නැතිවීම සහ ආරක්ෂක කඩ කිරීම. ඒ නිසා තමයි මේ පළමු ඒකකයේ අපි අවධානය යොමු කරන්නේ මෙවලමට නොව විනයට.
DevOps දාමයේ AI ප්රයෝජනවත් වන්නේ කොහිද?
අපි DevOps රැකියා විශාල පොකුරු දෙකකට බෙදමු. පළමු පොකුර: පුනරාවර්තන, පෙළ සහ ව්යුහගත රැකියා. CI/CD ලිවීම (අඛණ්ඩ ඒකාබද්ධ කිරීම / අඛණ්ඩ බෙදාහැරීම - ස්වයංක්රීයව කේත පරීක්ෂා කර මුදා හරින නල මාර්ගය) විස්තරය, ඩොකර්ෆයිල් කෙටුම්පත් කිරීම (යෙදුම කන්ටේනරයකට ඇසුරුම් කරන වට්ටෝරු ගොනුව), සංකීර්ණ ටෙරාෆෝම් පැහැදිලි කිරීම (යටිතල ව්යූහය නිර්වචනය කරන මෙවලමක්) ලඝුගත කිරීම (කේතය ලෙස ලේඛනගත කිරීම) පද්ධතිය සාරාංශ කිරීම. විෂමතාව, bash පිටපතක් කෙටුම්පත් කිරීම. මෙම කාර්යයන් වලදී, AI මිනිත්තු සිට තත්පර දක්වා අඩු කරන අතර වෙහෙසට පත් නොවේ.
දෙවන පොකුර: බාධා කිරීම්, මුදල් හෝ ආරක්ෂාවට හේතු වන තීරණ. නිකුතුවක් නිෂ්පාදනයට යනවාද, මධ්යම රාත්රියේ නැවත ආරම්භ කරන්නේ කුමන සේවාවද, රහසක් ගබඩා කරන්නේ කෙසේද, කුමන සම්පත පිරිවැය කප්පාදුවකින් වසා දැමෙනු ඇත. මෙම තීරණ සඳහා සන්දර්භය, පද්ධති දැනුම සහ වගකීම අවශ්ය වේ. මෙන්න, AI විකල්ප සහ අවදානම් දෘශ්යමාන කරයි - නමුත් ඔබ "අයදුම් කරන්න" බොත්තම ඔබන්න.
අපි එක වාක්යයකින් වෙනස පැහැදිලි කරමු: "මෙම වින්යාසය කරන්නේ කුමක්ද සහ එය ලියන්නේ කෙසේද" යන ප්රශ්න මත AI ශක්තිමත් වේ; "මම මෙය නිෂ්පාදනයට යෙදිය යුතුද සහ ඒ සඳහා සහතික වන්නේ කවුද?" වැනි ප්රශ්න පැමිණෙන විට තීරණය ඔබ සතුය.
ඉඟිය: AI වෙත රැකියාවක් බාහිරින් ලබා ගැනීමට පෙර, අසන්න: "මෙම ප්රතිදානය වැරදි නම් මට අහිමි වන්නේ කුමක්ද?" පිළිතුර "විනාඩි කිහිපයක්" නම්, පැවරීමට නිදහස් වන්න. පිළිතුර "නිෂ්පාදන ඇනහිටීම, දත්ත නැතිවීම හෝ කාන්දු වීම" නම්, AI හට කෙටුම්පත නිෂ්පාදනය කිරීමට ඉඩ දෙන්න, ඔබ තීරණය සහ ක්රියාත්මක කිරීම සත්යාපනය කරන්න.
පියවරෙන් පියවර: AI බලයෙන් ක්රියාත්මක වන DevOps ව්යාපාරයක් ක්රියා කරන්නේ කෙසේද?
- සන්දර්භය එකතු කරන්න. කුමන වලාකුළක් (AWS, Azure, GCP), කුමන මෙවලම් අනුවාදය, කුමන බාධකද? ඔබ AI අසම්පූර්ණ සන්දර්භය ලබා දෙන්නේ නම්, ඔබට අසම්පූර්ණ හා භයානක ප්රතිදානයක් ලැබෙනු ඇත.
- පැහැදිලි කාර්යයන් නිර්වචනය කරන්න. "නල මාර්ගයක් ලියන්න" නොවේ; "GitHub ක්රියා සමඟින්, තල්ලුව මත ධාවනය වන, පරීක්ෂණ ධාවනය කරන, ඩොකර් රූපය ගොඩනඟන, නමුත් එය නොයෙදෙන වැඩ ප්රවාහයක් ලියන්න."
- කෙටුම්පත නිෂ්පාදනය කරන්න. AI හට පළමු අනුවාදය ලිවීමට ඉඩ දෙන්න.
- තහවුරු කරන්න. වාක්ය ඛණ්ඩය පරීක්ෂා කරන්න, රහස්ය තොරතුරු කාන්දු වී ඇත්දැයි බලන්න, වියළි ධාවනය සමඟ පරීක්ෂා කරන්න (ඇත්ත වශයෙන්ම යෙදුමට කුමක් කළ යුතුද යන්න පෙන්වන මාදිලියකි).
- එය සෑන්ඩ්බොක්ස් හි උත්සාහ කරන්න. ප්රොඩ් එකේ පළමු උත්සාහය කිසිවිටෙකත් නොකරන්න; පරීක්ෂණ/වේදිකාගත පරිසරයක ධාවනය කරන්න.
- ක්රමයෙන් අයදුම් කර නිරීක්ෂණය කරන්න. ප්රමිතික සහ ලඝු-සටහන් නිරීක්ෂණය කිරීමෙන් එය සජීවීව ලබා ගන්න.
සත්යාපන විනය: පියවර තුනක්
AI චතුර ලෙස සහ විශ්වාසයෙන් කථා කරයි; ඒක ඇත්ත කියන එක නෙවෙයි. AI ඉඳහිට මායාවන් ඇති කරයි - නොපවතින විධාන ධජයක්, වලාකුළු සේවා නාමයක් හෝ සැබෑ ලෙස වින්යාස යතුරක් සාදයි. DevOps හි, ව්යාජ --force ධජයකට දත්ත මකා දැමිය හැකි අතර, ව්යාජ IAM (අනන්යතා සහ ප්රවේශ කළමනාකරණය) අවසරයක් මඟින් ආරක්ෂක අවදානමක් ඇති කරයි. Reflex:
- එය මූලාශ්රය වෙත සම්බන්ධ කරන්න. AI විසින් ලබා දෙන සෑම විධානයක්ම සහ ධජයක්ම නිල ලියකියවිලිවල ඇත්ත වශයෙන්ම තිබේද? "මෙම ධජය පැමිණෙන්නේ කුමන අනුවාදයේ සහ නිල ලේඛනයේ එහි නම මට කියන්න" යනුවෙන් අසන්න; විශ්වාස නැත්නම්, විශ්වාස කරන්න එපා.
- වියළි ධාවනය කරන්න. ටෙරාෆෝම් සැලැස්ම, kubectl --dry-run, --check වැනි mods සමඟ එය යෙදීමෙන් තොරව සිදුවන්නේ කුමක්දැයි බලන්න.
- එය පද්ධති පෙරහන හරහා යන්න. ප්රතිදානය ඔබේ ගෘහනිර්මාණ ශිල්පය, ආරක්ෂක ප්රතිපත්ති සහ පවතින සම්පත් නාම සමඟ ගැළපේද? ඔබගේ වසම් දැනුම අවසාන පෙරහන වේ.
අවධානය: "AI එසේ ලිවීය" සාධාරණීකරණයක් නොවේ. ප්රොඩ් බාධාවකදී, වගකීම අයිති AI ට නොව, එය සත්යාපනය නොකර එම විධානය ක්රියාත්මක කරන පුද්ගලයාට ය. සත්යාපනය නොකළ AI විධානයක් කියවීමකින් තොරව ක්රියාත්මක කරන ලද rm -rf මෙන් අවදානම් සහගත වේ.
ආරක්ෂාව සහ රහස්: කිසි විටෙකත් කාන්දු නොවේ
DevOps හි වඩාත් තීරණාත්මක රහස්යතා රීතිය රහස් පිළිබඳ වේ. රහස්; එය මුරපදය, API යතුර, දත්ත සමුදා සම්බන්ධතා තන්තුව, පුද්ගලික සහතිකය වැනි රහස්ය තොරතුරු වන අතර එය සම්මුතියකට ලක් වුවහොත් ඔබේ සම්පූර්ණ පද්ධතියම විවෘත කළ හැකිය. AI විමසුමකට සැබෑ රහස් කිසිවක් අලවන්න එපා. කේත බ්ලොක් එකක සත්ය AWS ප්රවේශ යතුරක්, .env ගොනුවක අන්තර්ගතය හෝ නිෂ්පාදන දත්ත සමුදා මුරපදයක් තිබේ නම්, මේවා AI වෙත ලබා දීමට පෙර AKIA... වෙනුවට <AWS_ACCESS_KEY> වැනි ස්ථාන දරන්නන් සමඟ වසන්න.
AI නිෂ්පාදනය කරන කේතය ද පරීක්ෂා කරන්න: AI සමහර විට පහසුව සඳහා රහස කෙලින්ම කේතයට ඇතුළත් කරන උදාහරණ නිෂ්පාදනය කරයි. මෙය ආරක්ෂක දුර්වලතාවයකි. ඇත්ත වශයෙන්ම, රහස් රහස් සුරක්ෂිතාගාරයක (Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault) තබා ඇති අතර ධාවන වේලාවේදී පරිසර විචල්යයන් ලෙස එන්නත් කරනු ලැබේ.
මෙම ප්රදේශයේ තවත් සදාචාරාත්මක සහ නීතිමය සීමාවක්: ආරක්ෂක භාවිතය. ඔබේ පද්ධති දැඩි කිරීමට, දුර්වලතා සඳහා පරිලෝකනය කිරීමට සහ ලොගවලින් ප්රහාරවල අංශු උපුටා ගැනීමට AI භාවිත කරන්න. වෙනත් කෙනෙකුගේ පද්ධතියට අනවසරයෙන් ප්රවේශ වීම, අනවසරයෙන් පරිලෝකනය කිරීම හෝ ප්රහාරක මෙවලමක් නිර්මාණය කිරීම නීති විරෝධී වන අතර මෙම වේදිකාවේ විෂය පථයට පිටින් ය. ඔබට අධිකාරියක් ඇති සහ කොන්ත්රාත්තුවක් හරහා ලිඛිත අවසරයක් ලැබී ඇති පද්ධතිවල සැමවිටම වැඩ කරන්න.
කුමන දත්ත කුමන වාහනයට යන්නේද?
දත්ත වර්ගය
උදාහරණයක්
සුදුසු වාහනය
විවෘත දත්ත
නිල ලේඛනය, විවෘත කේත
සෑම වාහනයක්ම
අභ්යන්තර දත්ත (රහසක් නොවේ)
සාමාන්ය ගෘහ නිර්මාණ රූප සටහන, සාමාන්ය නල මාර්ගය
ආයතනය අනුමත වාහනය
රහසිගත/සංවේදී
රහස්, නිෂ්පාදන IP/ස්ථල විද්යාව, පාරිභෝගික දත්ත
ආයතනයෙන් ගිවිසුම්ගත වාහනයක් පමණි, එහි දත්ත පුහුණුවට නොයනු ඇත; වෙස්මුහුණු කිරීමෙනි
කුඩා නඩු තුනක්
නඩුව 1 - කාලය නියම ස්ථානයේ ලබා ගන්නා ලදී. DevOps ඉංජිනේරුවෙකු පැරණි 300-රේඛා ජෙන්කින්ස් නල මාර්ගයක් GitHub ක්රියා වෙත ගෙන යාමට පැය 6ක් ගත කළේය. AI පියවරෙන් පියවර පැහැදිලි කර කෙටුම්පතක් ඉදිරිපත් කිරීමෙන් ඔහු වැඩ විනාඩි 90 දක්වා අඩු කළේය. ඔහු ඉතිරි කරන ලද කාලය ගත කළේ AI විසින් නිපදවන සෑම පියවරක්ම වේදිකාගත කිරීමේදී එකින් එක සත්යාපනය කිරීමටයි. AI යාන්ත්රික පරිවර්තනය ගත්තා; වලංගුභාවය මිනිසා සමඟ පැවතුනි.
2 වන අවස්ථාව - සත්යාපනය මගින් ව්යසනය වැළැක්විය. කණ්ඩායමක් ටෙරාෆෝම් ක්ලීනප් ස්ක්රිප්ට් එකක් සඳහා AI වෙතින් ඉල්ලා සිටියේය. AI චතුර කේතය ලබා දුන්නේය; නමුත් ඉංජිනේරුවරයා ටෙරාෆෝම් සැලැස්ම ක්රියාත්මක කරන විට, ස්ක්රිප්ටය භාවිතයෙන් නිෂ්පාදන දත්ත ගබඩාවක් මකා දැමීමට සැලසුම් කර ඇති බව ඔහු සොයා ගත්තේය - AI විසින් සම්පත් පෙරහන වැරදි ලෙස ටයිප් කර ඇත. වියළි ධාවනය පැය ගණනක දත්ත නැතිවීම වළක්වයි.
නඩුව 3 - රහස් කාන්දුවෙන් ආපසු. "ඇයි එම යෙදවීමේ දෝෂය" යනුවෙන් අසන අතරතුර සීමාවාසිකයෙක් සම්පූර්ණ .env ගොනුව සැබෑ නිෂ්පාදන දත්ත සමුදා මුරපදය සමඟ පොදු මෙවලමකට අලවන ලදී. ජ්යෙෂ්ඨ ඉංජිනේරුවරයා වහාම යතුරු කරකවා නැවත උත්පාදනය කළේය. නිවැරදි ක්රමය වූයේ මුරපදය <DB_PASSWORD> සමඟ වසං කර දෝෂ පණිවිඩය පමණක් බෙදා ගැනීමයි.
පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්
1) රැකියා යෝග්යතා තක්සේරුව:
ඔබේ කාර්යභාරය: ජ්යෙෂ්ඨ DevOps/SRE උපදේශක. මම ඔබට භූමිකාවක් විස්තර කරන්නම්. මට කියන්න (1) මෙය ආරක්ෂිතව AI වෙත පැවරිය හැකි කෙටුම්පත්/විශ්ලේෂණ කාර්යයක් ද, නැතහොත් නිෂ්පාදනයට බලපාන තීරණාත්මක තීරණයක් ද යන්න; (2) එය වැරදි නම් නරකම ප්රතිඵලය කියන්න; (3) ක්රියාත්මක කිරීමට පෙර කළ යුතු සත්යාපන පියවර කියන්න. කාර්යය: [මෙහි]
2) ආරක්ෂිත සන්දර්භය ලබා දීම (රහස් ආවරණ):
පහත දෝෂය විශ්ලේෂණය කරන්න. මම <PLACEHOLDER> සමඟ සියලු රහස් වසන් කළෙමි; විසඳුම තුළ කිසි විටෙකත් සැබෑ රහසක් ඉදිරිපත් නොකරන්න, ස්ථාන රඳවනයක් භාවිතා කර රහස් සුරක්ෂිතාගාරයෙන් කියවන්න, කේතය තුළ රහස කාවැද්දීමට ඔබ යෝජනා කරයි. දෝෂය/ලොගය: [මාස්ක් කළ අන්තර්ගතය]
3) විධාන සත්යාපනය:
මෙම විධානය මට පැහැදිලි කරන්න: එක් එක් ධජය කරන්නේ කුමක්ද, එය අදාළ වන්නේ කුමන මෙවලම් අනුවාදයට සහ එහි වඩාත්ම භයානක අතුරු ආබාධය ලියන්න. අවසාන වශයෙන් මෙය නිෂ්පාදනයේ ධාවනය කිරීමට පෙර කළ යුතු චෙක්පත් 3 ලැයිස්තුගත කරන්න. විධානය: [මෙහි]
4) ඉගෙනීම/සංකල්ප විමසුම:
මම [සංකල්පය: උදා. ඔබ DevOps ඉංජිනේරුවෙකුට එය පැහැදිලි කරනවාක් මෙන් [නිල්-කොළ යෙදවීම] සංකල්පය පැහැදිලි කරන්න: එය කරන්නේ කුමක්ද, එය භාවිතා කළ යුත්තේ කවදාද, එය භාවිතා නොකළ යුත්තේ කවදාද, සාමාන්ය වැරදි 2ක්. කෙටි හා සංයුක්ත වන්න.
දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම
දුර්වල: "මට යෙදවීමේ පිටපතක් ලියන්න."
නිගමනය: කුමන වලාකුළක්, කුමන මෙවලමක්, කුමන පරිසරයක් ද යන්න පැහැදිලි නැත; AI විසින් සාමාන්ය, සමහර විට නිෂ්පාදන නොවන ස්ක්රිප්ට් එකක් නිෂ්පාදනය කරයි, එය රහස කේතයට ඇතුළත් කරයි.
ප්රබල: "AWS ECS (Elastic Container Service) වෙත යොදවන bash ස්ක්රිප්ට් එකක කෙටුම්පතක් ලියන්න. කලාපය eu-central-1, රූපය ECR වෙතින් පැමිණේ. කිසිවිටෙක කේතයේ රහස් එබ්බවන්න එපා, AWS Secrets Manager වෙතින් ඒවා කියවන්න. සෑම පියවරකදීම දෝෂයක් ඇත්නම්, එය ක්රියාත්මක කිරීම නවත්වන්න. නිෂ්පාදනය."
වෙනස: දෙවන විමසුම මඟින් වලාකුළ, මෙවලම, පරිසරය, ආරක්ෂක රීතිය සහ වලංගු කිරීමේ අපේක්ෂාව ලබා දෙයි - ප්රතිදානය සෘජුවම ප්රයෝජනවත් සහ ආරක්ෂිත වේ.
පොදු වැරදි
- සැබෑ රහස විමසුමට ඇලවීම. වඩාත්ම පොදු හා භයානක වැරැද්ද. සෑම විටම වෙස් මුහුණ.
- සන්දර්භ රහිත ක්ෂණික. වලාකුළු, අනුවාදය, පරිසරය සඳහන් නොකර, අපේක්ෂිත ප්රතිදානය බොහෝ විට වැරදි අනුවාදයට හෝ වැරදි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට අයත් වේ.
- වියළි ධාවනය මඟ හැරීම. සැලසුම් කිරීමකින් තොරව ක්රියාත්මක කිරීම/--වියළි-ධාවනය DevOps හි වඩාත්ම මිල අධික කෙටිමඟ වේ.
- නිෂ්පාදනයේ පළමු උත්සාහය කිරීම. සෑම නව AI ප්රතිදානයක්ම පළමුව පරීක්ෂණ/වේදිකාගත කිරීමේදී ධාවනය කළ යුතුය.
- "AI කිව්වා" සමඟ වගකීම පැවරීම. වගකීම සෑම විටම ක්රියාත්මක කරන ඉංජිනේරුවරයා සමඟ පවතී.
- මායාවන් ධජය විශ්වාස කිරීම. නොපවතින විධාන ධජයක් විමසීමකින් තොරව ක්රියාත්මක කිරීම.
සාරාංශයක් ලෙස
DevOps සහ cloud AI; එය නල මාර්ගය, වින්යාස කිරීම, ස්ක්රිප්ට් සහ ලොග් වැනි පෙළ-දැඩි කාර්යයන් සඳහා විශාල වේගයක් සපයන සහායකයෙකි. නමුත් නිෂ්පාදනයට බලපාන තීරණ, රහස් කළමනාකරණය සහ අවසාන ක්රියාවට නැංවීම සඳහා වගකීම දක්ෂ ඉංජිනේරුවරයා සතු වේ. තුන්-පියවර සත්යාපනය (මූලාශ්රයට සම්බන්ධ වීම, වියළීම, පද්ධති පෙරහන හරහා ගමන් කිරීම), කිසිදා රහස් කාන්දු නොවීම, සහ බලයලත් පද්ධති මත පමණක් ආරක්ෂක අරමුණු සඳහා ක්රියා කිරීම මෙම මොඩියුලයේ මාර්ගෝපදේශක මූලධර්ම වේ.
යෙදුම් කාර්යය
ඔබගේම කාර්යයකින් (හෝ නියැදි ව්යාපෘතියකින්) මෑත කාලීන DevOps කාර්යයක් තෝරන්න. (1) ඉහත “රැකියා යෝග්යතා තක්සේරුව” අච්චුව භාවිතයෙන් AI වෙත මෙම කාර්යය විස්තර කර එහි වර්ගීකරණය කියවන්න. (2) එහි රහසක් තිබේ නම්, එය වසන් කිරීමෙන් සන්දර්භ පෙළක් සකස් කරන්න. (3) තුන්-පියවර සත්යාපනය සමඟ AI හි ප්රතිදානය පරීක්ෂා කර ඔබ එක් එක් පියවරේදී නිවැරදි කළ දේ එක වාක්යයකින් සටහන් කරන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] මම මගේ කාර්යය "පවරන කාර්යය" හෝ "විවේචනාත්මක තීරණය" ලෙස වර්ග කළෙමි.
- [ ] මම ප්රේරකයට සැබෑ රහස් කිසිවක් ඇලවූයේ නැත; මම ඒවා සියල්ලම ස්ථාන රඳවනයකින් ආවරණය කළෙමි.
- [ ] මම වලාකුළ, මෙවලම් අනුවාදය සහ පරිසරය සම්බන්ධයෙන් විමසුමට සන්දර්භය එක් කළෙමි.
- [ ] මම එය යෙදීමට පෙර AI ප්රතිදානය වියළි ධාවනය/සැලැස්මකින් පරීක්ෂා කළෙමි.
- [ ] මම පළමු උත්සාහය කළේ පරීක්ෂණ/වේදිකා පරිසරය තුළ මිස නිෂ්පාදනයේ නොවේ.
- [ ] මම වැඩ කළේ ආරක්ෂක අරමුණු සඳහා මට අධිකාරියක් ඇති පද්ධති මත පමණි.