Yapay zeka ara\u00e7lar\u0131n\u0131n kod \u00fcretimindeki y\u00fckseli\u015fiyle birlikte, geli\u015ftiricilerin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 en b\u00fcy\u00fck zorluklardan biri, \u00fcretilen kodun kalitesini, verimlili\u011fini ve g\u00fcvenli\u011fini objektif kriterlerle de\u011ferlendirmektir. “Vibe Check” d\u00f6nemi sona erdi; art\u0131k AI kodunu ustal\u0131kla analiz etmek i\u00e7in Web Codegen Scorer gibi sistemli yakla\u015f\u0131mlara ihtiyac\u0131m\u0131z var.<\/p>\n
Son y\u0131llarda, ChatGPT, GitHub Copilot gibi yapay zeka destekli kod \u00fcretim ara\u00e7lar\u0131, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme d\u00fcnyas\u0131nda devrim niteli\u011finde bir de\u011fi\u015fime yol a\u00e7t\u0131. Geli\u015ftiriciler, belirli g\u00f6revler i\u00e7in kod par\u00e7ac\u0131klar\u0131 olu\u015fturmaktan, karma\u015f\u0131k algoritmalar\u0131n tasla\u011f\u0131n\u0131 \u00e7\u0131karmaya kadar bir\u00e7ok alanda yapay zekadan faydalanabiliyor. Ancak, bu kolayl\u0131k beraberinde \u00f6nemli bir soruyu da getiriyor: Bu otomatik olarak \u00fcretilen kodun kalitesini nas\u0131l de\u011ferlendirece\u011fiz? Bir\u00e7ok geli\u015ftirici i\u00e7in ilk tepki, koda h\u0131zl\u0131ca g\u00f6z gezdirmek, “i\u015f g\u00f6r\u00fcyor mu?” diye bakmak ve genel bir “vibe check” ile ge\u00e7i\u015ftirmek oluyor. Ne yaz\u0131k ki, bu s\u00fcbjektif yakla\u015f\u0131m, \u00fcretim ortam\u0131nda ciddi sorunlara yol a\u00e7abilecek potansiyel hatalar\u0131, performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131, g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131 veya s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik sorunlar\u0131n\u0131 g\u00f6zden ka\u00e7\u0131rman\u0131za neden olabilir.<\/p>\n
Oysa modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme s\u00fcre\u00e7leri, daha s\u0131k\u0131 kalite standartlar\u0131, g\u00fcvenlik protokolleri ve verimlilik beklentileriyle doludur. Yapay zeka taraf\u0131ndan \u00fcretilen kod, bir ara\u00e7 olmaktan \u00f6te, projenizin temelini olu\u015fturabilecek kritik bir bile\u015fen haline gelmi\u015ftir. Dolay\u0131s\u0131yla, bu kodun sadece “\u00e7al\u0131\u015f\u0131yor” olmas\u0131 yeterli de\u011fildir; ayn\u0131 zamanda en iyi uygulamalara uygun, g\u00fcvenli, optimize edilmi\u015f ve uzun vadede bak\u0131m\u0131 kolay olmal\u0131d\u0131r. \u0130\u015fte tam da bu noktada, geleneksel “vibe check” anlay\u0131\u015f\u0131n\u0131n \u00f6tesine ge\u00e7erek, yapay zeka ile \u00fcretilen kodun nesnel ve kapsaml\u0131 bir de\u011ferlendirmesini yapmam\u0131z\u0131 sa\u011flayan Web Codegen Scorer kavram\u0131 devreye giriyor. Bu yakla\u015f\u0131m, sadece fonksiyonelli\u011fi de\u011fil, ayn\u0131 zamanda kodun alt metriklerini, performans\u0131n\u0131, g\u00fcvenli\u011fini ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirli\u011fini de mercek alt\u0131na alarak, geli\u015ftiricilere daha bilin\u00e7li kararlar alma imkan\u0131 sunar. B\u00f6ylece, yapay zeka destekli kod geli\u015ftirme s\u00fcrecinizi \u00e7ok daha sa\u011flam temellere oturtur, olas\u0131 riskleri en aza indirir ve projelerinizin genel kalitesini art\u0131r\u0131rs\u0131n\u0131z. Peki, bu kapsaml\u0131 de\u011ferlendirme sistemi tam olarak nedir ve nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131r?<\/p>\n
Web Codegen Scorer, yapay zeka taraf\u0131ndan \u00fcretilen kodun kalitesini, verimlili\u011fini, g\u00fcvenli\u011fini ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirli\u011fini sistematik bir \u015fekilde de\u011ferlendirmek i\u00e7in kullan\u0131lan kapsaml\u0131 bir metodoloji veya \u00e7er\u00e7evedir. Bu, tek bir haz\u0131r ara\u00e7tan ziyade, farkl\u0131 metrikleri, testleri ve analizleri bir araya getiren bir yakla\u015f\u0131m b\u00fct\u00fcn\u00fcn\u00fc ifade eder. Temel amac\u0131, yapay zeka \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n sadece i\u015flevsel olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda sekt\u00f6r standartlar\u0131na, en iyi uygulamalara ve proje gereksinimlerine ne kadar uygun oldu\u011funu objektif verilerle ortaya koymakt\u0131r. Geleneksel kod inceleme s\u00fcre\u00e7lerinde insan fakt\u00f6r\u00fcn\u00fcn ka\u00e7\u0131n\u0131lmaz \u00f6znelli\u011fi ve zaman k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 varken, Web Codegen Scorer, otomatikle\u015ftirilmi\u015f testler ve statik analiz ara\u00e7lar\u0131 ile bu s\u00fcreci \u00e7ok daha tutarl\u0131 ve \u00f6l\u00e7eklenebilir hale getirir.<\/p>\n
Web Codegen Scorer’\u0131n \u00f6nemi birka\u00e7 temel fakt\u00f6rden kaynaklanmaktad\u0131r. \u0130lk olarak, objektiflik ve tutarl\u0131l\u0131k<\/strong> sa\u011flar. AI kodunun kalitesi art\u0131k ki\u015fisel tercihlere veya yorgunluk fakt\u00f6r\u00fcne ba\u011fl\u0131 olmaktan \u00e7\u0131kar, belirli metrikler ve e\u015fikler \u00fczerinden standardize edilir. Bu, farkl\u0131 geli\u015ftiriciler veya farkl\u0131 AI modelleri taraf\u0131ndan \u00fcretilen kodlar\u0131n adil bir \u015fekilde kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r. \u0130kincisi, erken hata tespiti<\/strong> yapma yetene\u011fidir. G\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131, performans darbo\u011fazlar\u0131 veya bak\u0131m\u0131 zor kod yap\u0131lar\u0131, \u00fcretim ortam\u0131na ula\u015fmadan \u00f6nce otomatik olarak tespit edilebilir. Bu da d\u00fczeltme maliyetlerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r ve proje gecikmelerinin \u00f6n\u00fcne ge\u00e7er. \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fcs\u00fc, \u00f6l\u00e7eklenebilirlik<\/strong> sunar. B\u00fcy\u00fck projelerde veya y\u00fcksek hacimli kod \u00fcretiminde, her kod par\u00e7as\u0131n\u0131 manuel olarak incelemek m\u00fcmk\u00fcn de\u011fildir. Scorer, binlerce sat\u0131r kodu dakikalar i\u00e7inde analiz edebilir ve raporlayabilir.<\/p>\n D\u00f6rd\u00fcnc\u00fcs\u00fc, geli\u015ftirici verimlili\u011fini art\u0131r\u0131r<\/strong>. Geli\u015ftiriciler, AI taraf\u0131ndan sunulan kod \u00f6nerilerini k\u00f6r\u00fc k\u00f6r\u00fcne kabul etmek yerine, Scorer’\u0131n geri bildirimleriyle daha bilin\u00e7li kararlar alabilir. Bu, ayn\u0131 zamanda daha iyi prompt m\u00fchendisli\u011fi yapmalar\u0131na ve yapay zeka modeline daha spesifik, kaliteli geri bildirimler sunmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Be\u015fincisi, AI modellerinin s\u00fcrekli iyile\u015ftirilmesi<\/strong> i\u00e7in hayati bir geri bildirim d\u00f6ng\u00fcs\u00fc olu\u015fturur. Scorer’dan gelen metrikler, hangi AI modellerinin belirli alanlarda daha iyi performans g\u00f6sterdi\u011fini veya hangi t\u00fcr hatalar\u0131 s\u0131k\u00e7a yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamak i\u00e7in kullan\u0131labilir. Bu veriler, AI modellerini e\u011fitmek ve ince ayar yapmak i\u00e7in paha bi\u00e7ilmezdir. Son olarak, kurumsal standartlara uyumluluk<\/strong> a\u00e7\u0131s\u0131ndan kritik rol oynar. \u00d6zellikle finans, sa\u011fl\u0131k gibi reg\u00fcle edilmi\u015f sekt\u00f6rlerde, kod kalitesi ve g\u00fcvenli\u011fi belirli standartlara tabiidir. Web Codegen Scorer, bu standartlara uygunlu\u011fu otomatik olarak denetleyerek yasal ve uyumluluk risklerini minimize eder. K\u0131sacas\u0131, Web Codegen Scorer, AI destekli geli\u015ftirmenin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline gelerek, projelerinizi daha sa\u011flam, g\u00fcvenli ve verimli hale getiren bir k\u00f6pr\u00fc g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr.<\/p>\n Web Codegen Scorer metodolojisini uygularken, yapay zeka taraf\u0131ndan \u00fcretilen kodun \u00e7e\u015fitli boyutlar\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek esast\u0131r. Bu s\u00fcre\u00e7, sadece kodun do\u011fru \u00e7al\u0131\u015f\u0131p \u00e7al\u0131\u015fmad\u0131\u011f\u0131na bakmaktan \u00e7ok daha fazlas\u0131n\u0131 i\u00e7erir; ayn\u0131 zamanda performans\u0131n\u0131, okunabilirli\u011fini, s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirli\u011fini ve en \u00f6nemlisi g\u00fcvenli\u011fini detayl\u0131 bir \u015fekilde inceler. Bu ad\u0131mlar\u0131 sistematik bir yakla\u015f\u0131mla takip ederek, AI kodunun projenizin gereksinimlerini kar\u015f\u0131lad\u0131\u011f\u0131ndan ve genel yaz\u0131l\u0131m kalitenize katk\u0131da bulundu\u011fundan emin olabilirsiniz. Her bir ad\u0131m, farkl\u0131 ara\u00e7lar ve teknikler gerektirse de, hepsi bir b\u00fct\u00fcn olarak kodun kapsaml\u0131 bir profilini \u00e7\u0131karmay\u0131 ama\u00e7lar.<\/p>\n AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen kodun en temel beklentisi, elbette ki do\u011fru \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 ve belirtilen i\u015flevleri yerine getirmesidir. Bu, Web Codegen Scorer’\u0131n ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r. Yapay zeka, bazen semantik olarak do\u011fru g\u00f6r\u00fcnen ancak mant\u0131ksal hatalar i\u00e7eren veya k\u00f6\u015feli durumlar\u0131 (edge cases) ele alamayan kodlar \u00fcretebilir. Bu nedenle, kapsaml\u0131 bir test s\u00fciti olmazsa olmazd\u0131r. Birim testleri (unit tests), kodun en k\u00fc\u00e7\u00fck par\u00e7alar\u0131n\u0131n (fonksiyonlar, metotlar) beklendi\u011fi gibi \u00e7al\u0131\u015f\u0131p \u00e7al\u0131\u015fmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frular. Entegrasyon testleri ise farkl\u0131 kod par\u00e7ac\u0131klar\u0131n\u0131n birbiriyle uyumlu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 kontrol eder. U\u00e7tan uca (end-to-end) testler ise t\u00fcm sistemin kullan\u0131c\u0131 bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131ndan d\u00fczg\u00fcn \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 teyit eder. AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen bir kod blo\u011fu i\u00e7in bu testleri olu\u015fturmak ve \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak, kodun temel do\u011frulu\u011funu garanti alt\u0131na alman\u0131n ilk ve en \u00f6nemli ad\u0131m\u0131d\u0131r. E\u011fer AI, bu testleri ge\u00e7emeyen bir kod \u00fcretirse, modelin yeniden e\u011fitilmesi veya prompt m\u00fchendisli\u011fi ile \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n iyile\u015ftirilmesi gerekti\u011fini g\u00f6sterir.<\/p>\n <\/code><\/p>\n Fonksiyonel do\u011fruluk kadar, \u00fcretilen kodun performans\u0131 da b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131r. \u00d6zellikle y\u00fcksek y\u00fck alt\u0131nda veya ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalarda, verimsiz kod ciddi darbo\u011fazlara yol a\u00e7abilir. Web Codegen Scorer, bu a\u015famada kodun \u00e7al\u0131\u015fma s\u00fcresini (time complexity), bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 (memory usage) ve genel kaynak t\u00fcketimini de\u011ferlendirir. Profilleme ara\u00e7lar\u0131 ve benchmarking testleri kullan\u0131larak, AI kodunun ne kadar optimize edildi\u011fi \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcr. \u00d6rne\u011fin, bir liste \u00fczerinde arama yapan bir algoritma O(n) mi yoksa O(n log n) mi karma\u015f\u0131kl\u0131\u011fa sahip? B\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, AI'\u0131n \u00fcretti\u011fi bir sorgu ne kadar s\u00fcrede yan\u0131t veriyor? Bu analizler, AI'\u0131n yaln\u0131zca i\u015fi yap\u0131p yapmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda bunu ne kadar \"iyi\" yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131 da g\u00f6sterir. Performans metrikleri, yapay zeka modellerinin daha h\u0131zl\u0131 ve daha az kaynak t\u00fcketen kodlar \u00fcretmek \u00fczere nas\u0131l e\u011fitilece\u011fi konusunda de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar.<\/p>\n <\/code><\/p>\n Bir kodun uzun vadeli de\u011feri, sadece i\u015flevselli\u011fi ile de\u011fil, ayn\u0131 zamanda di\u011fer geli\u015ftiriciler taraf\u0131ndan ne kadar kolay anla\u015f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 ve de\u011fi\u015ftirilebildi\u011fi ile de \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcr. Web Codegen Scorer, okunabilirlik ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik metriklerini kullanarak bu boyutlar\u0131 de\u011ferlendirir. Statik analiz ara\u00e7lar\u0131 (ESLint, SonarQube gibi), kod stili ihlallerini (girintileme, isimlendirme kurallar\u0131), gereksiz karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 (cyclomatic complexity), kod tekrar\u0131n\u0131 (duplication) ve eksik yorum sat\u0131rlar\u0131n\u0131 tespit eder. AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen kod, bazen i\u015flevsel olsa da, yeterince a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 de\u011fi\u015fken isimleri kullanmayabilir, uzun ve karma\u015f\u0131k fonksiyonlar olu\u015fturabilir veya standart bir stil rehberine uymayabilir. Bu durumlar, kodun gelecekteki bak\u0131mlar\u0131n\u0131 zorla\u015ft\u0131r\u0131r ve yeni \u00f6zelliklerin eklenmesini yava\u015flat\u0131r. Scorer'\u0131n bu metrikleri, geli\u015ftiricilere AI \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 nas\u0131l iyile\u015ftirecekleri veya hangi prompt'lar\u0131 kullanarak daha temiz kod elde edecekleri konusunda net geri bildirimler sa\u011flar.<\/p>\n <\/code><\/p>\n Belki de en kritik ad\u0131m, AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen kodun g\u00fcvenlik zafiyetleri a\u00e7\u0131s\u0131ndan incelenmesidir. Yapay zeka modelleri, e\u011fitildikleri veri setlerindeki g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131 yeniden \u00fcretebilir veya yanl\u0131\u015f ba\u011flamda g\u00fcvenli olmayan kal\u0131plar\u0131 kullanabilir. Web Codegen Scorer, Statik Uygulama G\u00fcvenli\u011fi Testi (SAST) ara\u00e7lar\u0131 ve g\u00fcvenlik linter'lar\u0131 entegre ederek bu riskleri en aza indirir. SQL enjeksiyonlar\u0131, \u00e7apraz site komut dosyalar\u0131 (XSS), zay\u0131f \u015fifreleme uygulamalar\u0131, kimlik do\u011frulama hatalar\u0131 veya g\u00fcvensiz ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar gibi yayg\u0131n g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131 otomatik olarak tarar. \u00d6zellikle web uygulamalar\u0131 ba\u011flam\u0131nda, API u\u00e7 noktalar\u0131 veya veri i\u015fleme mant\u0131\u011f\u0131 AI taraf\u0131ndan olu\u015fturuldu\u011funda, g\u00fcvenlik taramalar\u0131 hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Scorer'dan gelen g\u00fcvenlik raporlar\u0131, geli\u015ftiricilerin AI kodunu g\u00fcvenli hale getirmek i\u00e7in hangi alanlara odaklanmalar\u0131 gerekti\u011fini net bir \u015fekilde g\u00f6sterir. Bu sayede, potansiyel veri ihlallerinin veya k\u00f6t\u00fc niyetli sald\u0131r\u0131lar\u0131n \u00f6n\u00fcne ge\u00e7ilir.<\/p>\n <\/code><\/p>\n Web Codegen Scorer yakla\u015f\u0131m\u0131, teorik bir \u00e7er\u00e7eveden ibaret de\u011fildir; d\u00fcnya genelindeki bir\u00e7ok \u015firket, yapay zeka destekli geli\u015ftirme s\u00fcre\u00e7lerinin kalitesini art\u0131rmak i\u00e7in bu prensipleri aktif olarak kullanmaktad\u0131r. \u0130\u015fte farkl\u0131 sekt\u00f6rlerden, AI kod kalitesini g\u00fcvence alt\u0131na almak i\u00e7in Scorer prensiplerinin nas\u0131l uyguland\u0131\u011f\u0131na dair baz\u0131 ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131 ve vaka analizleri:<\/p>\n B\u00fcy\u00fck bir e-ticaret \u015firketi, \u00fcr\u00fcn listeleme ve filtreleme \u00f6zelliklerini geli\u015ftirmek i\u00e7in yapay zeka destekli kod \u00fcretimine ba\u015fvurdu. AI, belirli filtre kombinasyonlar\u0131 i\u00e7in backend API u\u00e7 noktalar\u0131 olu\u015fturdu. \u0130lk testlerde, bu API'ler fonksiyonel olarak do\u011fru \u00e7al\u0131\u015f\u0131yordu ancak y\u00fcksek e\u015f zamanl\u0131 isteklerde yan\u0131t s\u00fcreleri kabul edilemez derecede yava\u015flamaya ba\u015flad\u0131. Geleneksel \"vibe check\" ile g\u00f6zden ka\u00e7an bu durum, Web Codegen Scorer'\u0131n performans analizi ad\u0131m\u0131 sayesinde tespit edildi. Scorer, AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen veritaban\u0131 sorgular\u0131n\u0131n indeks optimizasyonundan yoksun oldu\u011funu ve gereksiz join i\u015flemleri i\u00e7erdi\u011fini belirledi. Ayr\u0131ca, baz\u0131 cache mekanizmalar\u0131n\u0131n AI taraf\u0131ndan do\u011fru entegre edilmedi\u011fi ortaya \u00e7\u0131kt\u0131. \u015eirket, Scorer'\u0131n raporlar\u0131n\u0131 kullanarak AI modeline \"daha optimize edilmi\u015f SQL sorgular\u0131 \u00fcret\" ve \"cache entegrasyonu i\u00e7in en iyi uygulamalar\u0131 takip et\" gibi spesifik prompt geri bildirimleri verdi. Sonu\u00e7 olarak, AI, daha verimli sorgular ve do\u011fru cache stratejileri i\u00e7eren yeni kod varyantlar\u0131 \u00fcretti. Bu iyile\u015ftirmeler sayesinde, \u00fcr\u00fcn filtreleme API'lerinin yan\u0131t s\u00fcrelerinde %40'\u0131n \u00fczerinde bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015f ya\u015fand\u0131 ve kullan\u0131c\u0131 deneyimi \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde iyile\u015fti.<\/p>\n Bir fintech \u015firketi, yeni bir mikro-kredi uygulamas\u0131n\u0131n kimlik do\u011frulama (authentication) mod\u00fcl\u00fcn\u00fc h\u0131zla geli\u015ftirmek i\u00e7in AI'dan yard\u0131m ald\u0131. AI, kullan\u0131c\u0131 kay\u0131t, giri\u015f ve \u015fifre s\u0131f\u0131rlama ak\u0131\u015flar\u0131 i\u00e7in gerekli backend kodunu olu\u015fturdu. \u015eirketin kat\u0131 g\u00fcvenlik gereksinimleri nedeniyle, Web Codegen Scorer'\u0131n g\u00fcvenlik denetimi ad\u0131m\u0131 devreye sokuldu. SAST (Statik Uygulama G\u00fcvenli\u011fi Testi) ara\u00e7lar\u0131 ile birlikte \u00e7al\u0131\u015fan Scorer, AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen bir \u015fifre hashleme fonksiyonunda zay\u0131f bir algoritman\u0131n (\u00f6rne\u011fin MD5 yerine SHA-256'n\u0131n yetersiz kullan\u0131m\u0131) kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 tespit etti. Ayr\u0131ca, oturum y\u00f6netiminde (session management) potansiyel bir zafiyet (\u00f6rne\u011fin, oturum ID'lerinin HTTP yerine HTTPS \u00fczerinden g\u00f6nderilmesi gereklili\u011fi) belirlendi. Scorer'\u0131n detayl\u0131 raporlar\u0131 sayesinde, geli\u015ftiriciler AI'dan \"end\u00fcstri standard\u0131, sa\u011flam hash algoritmalar\u0131 kullan\" ve \"g\u00fcvenli oturum y\u00f6netimi i\u00e7in en iyi uygulamalar\u0131 uygula\" gibi y\u00f6nlendirmelerle yeni kodlar \u00fcretmesini istedi. Bu d\u00fczeltmeler, uygulaman\u0131n g\u00fcvenlik duru\u015funu \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde g\u00fc\u00e7lendirdi ve finans sekt\u00f6r\u00fcndeki d\u00fczenleyici uyumlulu\u011fu sa\u011flad\u0131, potansiyel veri ihlali riskini minimize etti.<\/p>\n Bir mobil uygulama geli\u015ftirme st\u00fcdyosu, yeni bir sosyal medya uygulamas\u0131n\u0131n dinamik UI bile\u015fenlerini olu\u015fturmak i\u00e7in yapay zeka ara\u00e7lar\u0131n\u0131 kulland\u0131. AI, React Native i\u00e7in farkl\u0131 ekranlar ve etkile\u015fimli bile\u015fenler \u00fcretti. \u0130lk incelemelerde, kod \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor gibi g\u00f6r\u00fcnse de, geli\u015ftiriciler aras\u0131nda okunabilirlik ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik konusunda endi\u015feler ortaya \u00e7\u0131kt\u0131. Web Codegen Scorer'\u0131n okunabilirlik ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik metrikleri (Cyclomatic Complexity, Linting kurallar\u0131) bu endi\u015feleri do\u011frulad\u0131. AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen kodun uzun, tek amaca hizmet etmeyen fonksiyonlar, yetersiz yorum sat\u0131rlar\u0131 ve stil rehberine uymayan girintilemeler i\u00e7erdi\u011fi tespit edildi. \u00d6zellikle bile\u015fenler aras\u0131nda veri ak\u0131\u015f\u0131n\u0131n karma\u015f\u0131k ve anla\u015f\u0131lmas\u0131 zor oldu\u011fu g\u00f6r\u00fcld\u00fc. St\u00fcdyo, Scorer'\u0131n geri bildirimlerini kullanarak, AI'dan \"daha k\u00fc\u00e7\u00fck, tek sorumlu fonksiyonlar \u00fcret\", \"anlaml\u0131 de\u011fi\u015fken isimleri kullan\" ve \"projemizin Prettier\/ESLint kurallar\u0131na uy\" gibi spesifik direktiflerle yeniden kod \u00fcretmesini istedi. Bu s\u00fcre\u00e7, AI'\u0131n daha mod\u00fcler, temiz ve bak\u0131m\u0131 kolay kod \u00fcretmesine yard\u0131mc\u0131 oldu. Sonu\u00e7 olarak, geli\u015ftirme ekibi yeni \u00f6zellikler eklerken veya mevcut kodu g\u00fcncellerken daha az zaman harcad\u0131, bu da geli\u015ftirme h\u0131z\u0131n\u0131 art\u0131rd\u0131 ve uzun vadede maliyet tasarrufu sa\u011flad\u0131.<\/p>\n Web Codegen Scorer'\u0131n sundu\u011fu de\u011ferden tam olarak yararlanmak i\u00e7in, onu sadece bir kerelik bir denetim arac\u0131 olarak de\u011fil, geli\u015ftirme ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcn\u00fcz\u00fcn ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131 haline getirmelisiniz. Bu, s\u00fcrekli entegrasyon (CI) ve s\u00fcrekli teslimat (CD) boru hatlar\u0131n\u0131za (pipeline) dahil ederek, yapay zeka destekli kod \u00fcretimini optimize etmenin ve proje kalitesini s\u00fcrekli olarak art\u0131rman\u0131n anahtar\u0131d\u0131r.<\/p>\n CI\/CD Entegrasyonu:<\/strong> Yapay zeka taraf\u0131ndan yeni bir kod blo\u011fu \u00fcretildi\u011finde veya mevcut bir kod g\u00fcncellendi\u011finde, Scorer'\u0131n otomatik olarak devreye girmesi sa\u011flanabilir. \u00d6rne\u011fin, GitHub Actions, GitLab CI\/CD veya Jenkins gibi ara\u00e7lar kullan\u0131larak, AI kodunun bir \"pull request\" (\u00e7ekme iste\u011fi) g\u00f6nderildi\u011finde otomatik olarak test ve analiz edilmesi tetiklenebilir. Scorer, belirlenen e\u015fik de\u011ferlerin alt\u0131na d\u00fc\u015fen kodlar\u0131 i\u015faretleyebilir veya pull request'in birle\u015ftirilmesini (merge) engelleyebilir. Bu, geli\u015ftiricilerin sadece kaliteli AI kodunu ana kod taban\u0131na dahil etmelerini sa\u011flar.<\/p>\n <\/code><\/p>\n \u00d6zel Metrikler ve E\u015fikler Tan\u0131mlama:<\/strong> Her projenin kendine \u00f6zg\u00fc ihtiya\u00e7lar\u0131 ve kalite standartlar\u0131 vard\u0131r. Web Codegen Scorer, projenizin spesifik gereksinimlerine g\u00f6re \u00f6zel metrikler ve e\u015fikler tan\u0131mlaman\u0131za olanak tan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir y\u00fcksek performansl\u0131 finans uygulamas\u0131 i\u00e7in milisaniyeler baz\u0131nda yan\u0131t s\u00fcresi e\u015fikleri belirlenirken, bir blog sitesi i\u00e7in daha esnek e\u015fikler kabul edilebilir. Ayn\u0131 \u015fekilde, belirli bir g\u00fcvenlik zafiyetinin kabul edilebilir riski, sekt\u00f6rden sekt\u00f6re de\u011fi\u015febilir. Bu \u00f6zelle\u015ftirme, Scorer'\u0131 projenizin ger\u00e7ek ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re ayarlayarak en alakal\u0131 geri bildirimi alman\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n AI Modellerini E\u011fitmek \u0130\u00e7in Geri Bildirim D\u00f6ng\u00fcs\u00fc:<\/strong> Scorer'dan elde edilen veriler, yapay zeka modellerinin kendilerini s\u00fcrekli iyile\u015ftirmesi i\u00e7in paha bi\u00e7ilmez bir kaynakt\u0131r. Hangi kod par\u00e7ac\u0131klar\u0131n\u0131n s\u00fcrekli olarak d\u00fc\u015f\u00fck puan ald\u0131\u011f\u0131n\u0131, hangi t\u00fcr hatalar\u0131n s\u0131k\u00e7a tekrarland\u0131\u011f\u0131n\u0131 analiz ederek, AI modellerinin e\u011fitim veri setleri zenginle\u015ftirilebilir veya fine-tuning (ince ayar) s\u00fcre\u00e7leri optimize edilebilir. Bu, AI'\u0131n zamanla daha kaliteli, daha g\u00fcvenli ve daha verimli kod \u00fcretmesini sa\u011flar.<\/p>\n Prompt M\u00fchendisli\u011fi ile Scorer'dan Gelen Sonu\u00e7lar\u0131 \u0130yile\u015ftirme:<\/strong> Scorer'dan gelen geri bildirimler ayn\u0131 zamanda geli\u015ftiricilerin \"prompt m\u00fchendisli\u011fi\" becerilerini geli\u015ftirmelerine yard\u0131mc\u0131 olur. D\u00fc\u015f\u00fck puan alan bir kod blo\u011fu, AI'a verilen orijinal prompt'un yeterince detayl\u0131 veya y\u00f6nlendirici olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterebilir. \u00d6rne\u011fin, \"g\u00fcvenli bir kullan\u0131c\u0131 kay\u0131t formu olu\u015ftur\" yerine \"OWASP Top 10 standartlar\u0131na uygun, SQL enjeksiyonlar\u0131na kar\u015f\u0131 korumal\u0131, BCrypt ile \u015fifre hash'leyen bir Node.js kullan\u0131c\u0131 kay\u0131t API'si olu\u015ftur\" gibi daha spesifik prompt'lar, AI'dan daha y\u00fcksek kaliteli \u00e7\u0131kt\u0131lar al\u0131nmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilir. Scorer, hangi prompt stratejilerinin daha iyi sonu\u00e7 verdi\u011fini \u00f6\u011frenmek i\u00e7in bir deney alan\u0131 sunar.<\/p>\n Son olarak, mobil uyumluluk her web projesi i\u00e7in vazge\u00e7ilmezdir. Web Codegen Scorer, sadece kodun kendisini de\u011fil, ayn\u0131 zamanda bu kodun responsive tasar\u0131m prensiplerine uygunlu\u011funu da de\u011ferlendirebilir. \u00d6rne\u011fin, AI taraf\u0131ndan olu\u015fturulan CSS veya JavaScript kodunun farkl\u0131 ekran boyutlar\u0131nda d\u00fczg\u00fcn \u00e7al\u0131\u015f\u0131p \u00e7al\u0131\u015fmad\u0131\u011f\u0131n\u0131, performans \u00fczerindeki etkisini veya eri\u015filebilirlik standartlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lay\u0131p kar\u015f\u0131lamad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kontrol eden metrikler eklemek m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. A\u015fa\u011f\u0131daki gibi basit bir medya sorgusu, AI'\u0131n responsive tasar\u0131m anlay\u0131\u015f\u0131n\u0131 test etmek i\u00e7in bir referans olabilir:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Yapay zeka destekli kod geli\u015ftirmenin y\u00fckseli\u015fi, yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131n\u0131 kal\u0131c\u0131 olarak de\u011fi\u015ftiriyor. Art\u0131k AI, sadece yard\u0131mc\u0131 bir ara\u00e7 olmaktan \u00e7\u0131k\u0131p, geli\u015ftirme s\u00fcrecinin temel bir par\u00e7as\u0131 haline gelmi\u015ftir. Bu d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn merkezinde, \u00fcretilen kodun kalitesini, g\u00fcvenli\u011fini ve verimlili\u011fini sa\u011flamak yat\u0131yor. \u0130\u015fte tam da bu noktada Web Codegen Scorer metodolojisi, vazge\u00e7ilmez bir k\u00f6pr\u00fc g\u00f6revi \u00fcstlenmektedir. O, basit bir \"vibe check\"in \u00f6tesine ge\u00e7erek, yapay zeka \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n titizlikle incelenmesini, objektif metriklerle de\u011ferlendirilmesini ve s\u00fcrekli olarak iyile\u015ftirilmesini sa\u011flayan sistematik bir yakla\u015f\u0131md\u0131r. Scorer sayesinde, geli\u015ftiriciler AI'\u0131n potansiyelini tam olarak kullan\u0131rken, ayn\u0131 zamanda kod kalitesi ve g\u00fcvenlik standartlar\u0131ndan \u00f6d\u00fcn vermezler.<\/p>\n Gelecekte, yapay zeka modelleri daha karma\u015f\u0131k ve sofistike kodlar \u00fcretebildik\u00e7e, Web Codegen Scorer gibi de\u011ferlendirme \u00e7er\u00e7eveleri daha da kritik hale gelecektir. Bu scorer'lar, sadece mevcut kod kalitesi standartlar\u0131n\u0131 denetlemekle kalmayacak, ayn\u0131 zamanda ortaya \u00e7\u0131kan g\u00fcvenlik tehditlerine, yeni performans darbo\u011fazlar\u0131na ve de\u011fi\u015fen mimari prensiplere ayak uydurarak s\u00fcrekli evrim ge\u00e7ireceklerdir. AI destekli kod denetim ara\u00e7lar\u0131, b\u00fcy\u00fck veri analizi ve makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131 kullanarak, potansiyel sorunlar\u0131 daha da erken a\u015famada ve daha y\u00fcksek do\u011frulukla tespit edebilecektir. Bu, geli\u015ftiricilerin sadece kod yazma h\u0131z\u0131n\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda kod kalitesini de art\u0131rmas\u0131na olanak tan\u0131yacak, b\u00f6ylece daha g\u00fcvenli, daha sa\u011flam ve daha yenilik\u00e7i yaz\u0131l\u0131m \u00fcr\u00fcnleri ortaya \u00e7\u0131kacakt\u0131r. Web Codegen Scorer, yapay zeka ve insan i\u015fbirli\u011finin en iyi \u00f6rneklerinden biri olarak, gelece\u011fin yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme ekosisteminde merkezi bir rol oynayacakt\u0131r.<\/p>\n <\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Yapay zeka ara\u00e7lar\u0131n\u0131n kod \u00fcretimindeki y\u00fckseli\u015fiyle birlikte, geli\u015ftiricilerin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 en b\u00fcy\u00fck zorluklardan biri, \u00fcretilen kodun kalitesini, verimlili\u011fini ve…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1342],"tags":[],"class_list":{"0":"post-33685","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-ai","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nWeb Codegen Scorer ile AI Kodunu Ad\u0131m Ad\u0131m Nas\u0131l De\u011ferlendiririz?<\/h2>\n
\u0130lk Ad\u0131m: Do\u011fruluk ve \u0130\u015flevsellik Testleri<\/h3>\n
\n \/\/ AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen bir JavaScript fonksiyonu\n function calculateDiscount(price, discountPercentage) {\n if (discountPercentage > 100) { \/\/ Hata: \u0130ndirim y\u00fczdesi 100'den fazla olamaz\n return price;\n }\n return price * (1 - discountPercentage \/ 100);\n }\n\n \/\/ Do\u011fruluk testi \u00f6rne\u011fi (Jest framework ile)\n describe('calculateDiscount', () => {\n test('indirimli fiyat\u0131 do\u011fru hesaplamal\u0131', () => {\n expect(calculateDiscount(100, 10)).toBe(90);\n });\n\n test('0 indirimde fiyat\u0131 de\u011fi\u015ftirmemeli', () => {\n expect(calculateDiscount(200, 0)).toBe(200);\n });\n\n test('100 indirimde fiyat\u0131 s\u0131f\u0131rlamal\u0131', () => {\n expect(calculateDiscount(50, 100)).toBe(0);\n });\n\n \/\/ K\u00f6\u015feli durum testi: AI kodundaki hatay\u0131 tespit eder\n test('y\u00fczde 100 \u00fczerindeki indirimi kontrol etmeli (beklenen hata)', () => {\n \/\/ E\u011fer AI kodunda if (discountPercentage > 100) kontrol\u00fc olmasayd\u0131, bu test patlard\u0131\n expect(calculateDiscount(100, 120)).toBe(100); \/\/ Koddaki hataya g\u00f6re beklenen sonu\u00e7\n });\n });\n <\/pre>\n\u0130kinci Ad\u0131m: Performans ve Verimlilik Analizi<\/h3>\n
\n \/\/ AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen, performans\u0131 test edilecek bir JavaScript kodu\n function findLargestElement(arr) {\n let largest = arr[0];\n for (let i = 1; i < arr.length; i++) {\n if (arr[i] > largest) {\n largest = arr[i];\n }\n }\n return largest;\n }\n\n \/\/ Performans \u00f6l\u00e7\u00fcm\u00fc \u00f6rne\u011fi\n const largeArray = Array.from({ length: 1000000 }, () => Math.floor(Math.random() * 1000000));\n\n console.time('findLargestElementPerformance');\n findLargestElement(largeArray);\n console.timeEnd('findLargestElementPerformance');\n\n \/\/ Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma i\u00e7in daha optimize bir y\u00f6ntem (\u00f6rne\u011fin Math.max ile)\n console.time('MathMaxPerformance');\n Math.max(...largeArray);\n console.timeEnd('MathMaxPerformance');\n \/*\n Beklenen \u00c7\u0131kt\u0131 \u00d6rne\u011fi:\n findLargestElementPerformance: 5.234ms\n MathMaxPerformance: 0.876ms\n Bu \u00e7\u0131kt\u0131, AI'\u0131n \u00fcretti\u011fi kodun (findLargestElement) Math.max'e g\u00f6re daha yava\u015f oldu\u011funu g\u00f6sterir,\n bu da daha verimli bir \u00e7\u00f6z\u00fcm i\u00e7in AI'\u0131 y\u00f6nlendirmek \u00fczere kullan\u0131labilir.\n *\/\n <\/pre>\n\u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc Ad\u0131m: Okunabilirlik ve S\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik Metrikleri<\/h3>\n
\n \/\/ AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen, okunabilirlik sorunu olan HTML\/CSS\n \/\/ Geli\u015ftirilmi\u015f versiyon ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak i\u00e7in analiz edilebilir\n\n \/* Okunabilirlik ve S\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik Sorunu Olan CSS *\/\n .a { margin:0;padding:0;display:flex; }\n .b { flex-grow:1;background-color:#f0f0f0; }\n .c { width:200px;background-color:#ccc; }\n\n \/* Scorer'\u0131n geri bildirimleri sonras\u0131 iyile\u015ftirilmi\u015f versiyon *\/\n .container {\n margin: 0;\n padding: 0;\n display: flex;\n gap: 1rem; \/* Daha modern ve anla\u015f\u0131l\u0131r bir \u00f6zellik *\/\n }\n\n .main-content {\n flex-grow: 1;\n background-color: #f0f0f0;\n padding: 1.5rem;\n border-radius: 8px;\n }\n\n .sidebar {\n width: 250px; \/* Daha a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 geni\u015flik *\/\n background-color: #e0e0e0;\n padding: 1rem;\n border-radius: 8px;\n box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.1);\n }\n <\/pre>\nD\u00f6rd\u00fcnc\u00fc Ad\u0131m: G\u00fcvenlik A\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131n Tespiti<\/h3>\n
\n \/\/ AI taraf\u0131ndan \u00fcretilen, potansiyel SQL Enjeksiyonu a\u00e7\u0131\u011f\u0131 i\u00e7eren Node.js kodu\n \/\/ Kullan\u0131c\u0131 girdisi do\u011frudan SQL sorgusuna ekleniyor\n\n const express = require('express');\n const mysql = require('mysql');\n const app = express();\n app.use(express.json());\n\n const connection = mysql.createConnection({\n host: 'localhost',\n user: 'root',\n password: 'password',\n database: 'mydatabase'\n });\n\n \/\/ K\u00f6t\u00fc \u00f6rnek: G\u00fcvenlik a\u00e7\u0131\u011f\u0131 i\u00e7eriyor\n app.get('\/users\/:username', (req, res) => {\n const username = req.params.username;\n \/\/ D\u0130KKAT: Kullan\u0131c\u0131 girdisi do\u011frudan SQL sorgusuna ekleniyor.\n \/\/ Bu, ' UNION SELECT password FROM users --' gibi girdilerle SQL Enjeksiyonuna yol a\u00e7abilir.\n const query = \"SELECT * FROM users WHERE username = '\" + username + \"'\";\n\n connection.query(query, (error, results) => {\n if (error) throw error;\n res.send(results);\n });\n });\n\n app.listen(3000, () => console.log('Server running on port 3000'));\n\n \/\/ Scorer'\u0131n \u00f6nerece\u011fi g\u00fcvenli versiyon (prepared statements kullanarak)\n app.get('\/secure_users\/:username', (req, res) => {\n const username = req.params.username;\n \/\/ G\u00fcvenli: Parametreler sorgudan ayr\u0131larak SQL enjeksiyonu engellenir.\n const query = \"SELECT * FROM users WHERE username = ?\";\n\n connection.query(query, [username], (error, results) => {\n if (error) throw error;\n res.send(results);\n });\n });\n <\/pre>\nGer\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131: \u015eirketler AI Kod Kalitesini Nas\u0131l Garanti Alt\u0131na Al\u0131yor?<\/h2>\n
Vaka Analizi 1: E-ticaret Sitesinde Performans \u0130yile\u015ftirmesi<\/h3>\n
Vaka Analizi 2: Finans Uygulamas\u0131nda G\u00fcvenlik Denetimi<\/h3>\n
Vaka Analizi 3: Mobil Uygulama Geli\u015ftirmede Kod S\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirli\u011fi<\/h3>\n
\u0130leri D\u00fczey Uygulamalar: Web Codegen Scorer'\u0131 Geli\u015ftirme S\u00fcrecinize Nas\u0131l Entegre Ederiz?<\/h2>\n
\n # GitHub Actions ile \u00f6rnek CI\/CD entegrasyonu\n name: AI Code Quality Check\n\n on:\n pull_request:\n branches: [ main ]\n\n jobs:\n build:\n runs-on: ubuntu-latest\n steps:\n - uses: actions\/checkout@v2\n - name: Set up Node.js\n uses: actions\/setup-node@v2\n with:\n node-version: '16'\n - name: Install dependencies\n run: npm install\n - name: Run AI Code Tests (Do\u011fruluk ve Fonksiyonellik)\n run: npm test\n - name: Run AI Code Linter (Okunabilirlik ve S\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik)\n run: npm run lint\n - name: Run Security Scan (G\u00fcvenlik A\u00e7\u0131klar\u0131)\n # \u00d6rnek bir SAST arac\u0131 komutu, ger\u00e7ekte daha karma\u015f\u0131k olabilir\n run: docker run --rm -v $(pwd):\/src sonarqube-scanner scan --project-key=ai-code-project\n - name: Generate AI Code Score\n # Bu ad\u0131mda, t\u00fcm test ve analiz sonu\u00e7lar\u0131 birle\u015ftirilerek bir \"Scorer\" puan\u0131 olu\u015fturulur\n # Ve bu puan belirli bir e\u015fi\u011fin alt\u0131nda ise i\u015flem durdurulur\n run: |\n echo \"Calculating overall AI code score...\"\n # Ger\u00e7ek bir senaryoda, bu komut custom bir script veya entegre ara\u00e7 olur\n SCORE=$(python calculate_ai_score.py --test-results results.json --lint-results lint.json --security-report security.json)\n echo \"AI Code Scorer Puan\u0131: $SCORE\"\n if (( $(echo \"$SCORE < 70\" | bc -l) )); then\n echo \"AI kodu kalitesi e\u015fi\u011fin alt\u0131nda! L\u00fctfen iyile\u015ftirme yap\u0131n.\"\n exit 1\n fi\n <\/pre>\n\n \/* Mobil uyumlu stil \u00f6rne\u011fi: Web Codegen Scorer, AI'\u0131n bu prensiplere uyup uymad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kontrol edebilir *\/\n .container {\n display: flex;\n flex-direction: row; \/* Varsay\u0131lan olarak yan yana *\/\n padding: 20px;\n }\n\n .sidebar {\n width: 250px;\n margin-right: 20px;\n }\n\n .main-content {\n flex-grow: 1;\n }\n\n @media only screen and (max-width: 768px) {\n .container {\n flex-direction: column; \/* K\u00fc\u00e7\u00fck ekranlarda alt alta *\/\n padding: 10px;\n }\n .sidebar {\n width: 100%; \/* Kenar \u00e7ubu\u011fu tam geni\u015flikte *\/\n margin-right: 0;\n margin-bottom: 15px; \/* Alt\u0131na bo\u015fluk b\u0131rak *\/\n }\n .main-content {\n width: 100%;\n }\n }\n <\/pre>\nYapay Zeka Destekli Kod Geli\u015ftirmenin Gelece\u011fi ve Web Codegen Scorer'\u0131n Rol\u00fc<\/h2>\n
S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n
\n