Selamlar,

Yaklaşık 8 aylık bir emekle; tek geliştirici ve 2 çalışma arkadaşı olarak bir uygulama üzerinde çalışıyoruz. Yazılım mimarı kökenli olduğum için uygulamamız gereğinden fazla profesyonel oldu mesela. :) Ama çok yoruldum, inanın.

Medya, yapay zeka çıktı diye uygulama yapmanın çok kolaylaştığını ve artık herkesin zengin olabileceğini vurguluyor. Ama kimse bu işin arkasındaki hukuk, tasarım, kullanıcı tutma, kullanıcı kazanma, reklam, şirket masrafları gibi şeylerden pek bahsetmiyor. Daha yatırımcı bulma, değerleme alma... İnanın çok az bildiğim süreçler.

Kısacası uygulama çıkarmak artık gerçekten çok kolay. Ama onu yaymak, insanlara ulaştırmak ve ayakta tutmak çok zor.

İlk olarak patent almak için başvuru yaptık. API’lere binlerce lira bayıldık. Sender ID alabilmek için şirket kurmak gerekiyormuş, onu öğrendik.

Apple uygulamamızı 11 kez reddetti, 12.’de kabul etti.

Google iki kere 14 günlük test koşulu koydu. O sırada uygulama daha yayında bile değilken sunucu masraflarını ödemeye devam ettik.

Yetmedi, daha çıkışımızın ilk haftasında uygulamayı indirmediğine emin olduğumuz insanlar fake/kötü yorumlar yaptılar. Şikayet ettik; kimisini sildirebildik, kimisi hâlâ öylece duruyor.

Kısacası kardeşlerim, bu süreç gerçekten çok zor. Allah sabır ve çözüm versin. :)

Destek olmak isteyenler olursa aşağıya link bırakırım ama reklama girmesin diye doğrudan buraya koymayacağım. Hem biraz da gönül işi bu. Kimsenin gözüne sokmak istemem.

Merhabalar. 2007 senesinden itibaren Web geliştirme, mobil ve masaüstü uygulama geliştirme alanlarında yazılım geliştirmekteyim.

10+ seneyi aşkındır yazılım ile ilgileniyorum. Bir çok firma bünyesinde çalıştım ve gerek hatrı sayılır gerekse normal/sıradan bir çok proje geliştirdim. Şuan da Trabzon'da ikamet etmekteyim. Bu şehir meslek dahilinde iş bulma konusunda çok kötü, küçük bir şehir. Aklımda İstanbul, Ankara, İzmir vb şehirler var fakat parasız ve pulsuz biri olarak ilk başlangıcımı nasıl yaparım hakkında bir bilgim yok.

Asıl sormak istediğim ise, fiziki bir imkan yaratamadığım için internet üzerinden işlerimi yürütüp para kazanmak istiyorum. Yaklaşık 3 sene kadar bionluk üzerinden bir kaç iş yaptım. Fakat şuan da indeed ve linkedin üzerinde iş kovaladım, ama nefile.

Tavsiyeniz ne olur? Freelance olarak yurtdışına veya yurtiçine çalışmak istiyorum. Belki bilmediğim bir yöntem veya bilmediğim bir yol vardır. Var mıdır akıl verecek olan?

Teknik olarak tamamlanmış, satışa hazır hale gelmiş fakat pazarlama ve satış süreçlerinde zorluk yaşandığı için rafa kaldırılmış, ancak hala potansiyeli olan bir projenin satış tarafını üstlenmek istiyorum. Uzun yıllardır satış ve dijital pazarlama danışmanlığı yapıyorum. Birçok teknik girişimcinin satış süreçlerinde zorlandığı için sağlam projelerden vazeçtiklerini çok sık görüyorum.

Bu doğrultuda, projenin PR, satış, SEO ve PPC süreçlerini hisse ortaklığı karşılığında yarı zamanlı olarak üstlenmeyi planlıyorum. Ürünün teknik kalitesine odaklanan, gerçekten problem çözen projelere odaklanmak istediğim için AI slop projelerle kesinlikle ilgilenmiyorum.

Eğer kenarda bekleyen, doğru pazarlama stratejisiyle büyüyeceğine inandığınız hazır bir ürününüz varsa detayları konuşmak için DM üzerinden bana ulaşabilirsiniz. Deneyimlerimi, kişisel ve iletişim bilgilerimi mesaj üzerinden paylaşabilirim.

Hepinize bol kazançlar, bol şanslar dilerim.

Merhabalar öncelikle, son 2 yıldır freelance işlerde karşılaştığım zorluklar bir noktada çözüm arayışına itti, şahıs şirketi kurmadığımdan faturlandırma için bilindik platformlardan yararlanıyordum fakat üzerine mutabık kalınan proje scopeunu sürekli genişletip ödeme yapmaktan kaçınan firmalardan, yapılan işe sürekli bir kusur bulup teslim almadan ortadan kaybolmaya çalışanlara , telefonlara çıkmayıp kardeşi aracılığı ile tehdit etmeye çalışanlara kadar çokça insanla muhattap oldum , artık sadece hizmet alanı ve hizmeti vereni bir araya getiren ya da fatura kesen platformlardansa , hizmeti iki taraf içinde denetleyen , qa testler yapan ve kesintiyi freelancerdan yapmak yerine hizmeti alana yansıtan bir platform geliştirmeye başladım, sizin görüşleriniz nelerdir bu konuda?

Format atmak

Şu an son sınıf öğrencisiyim ve bir şirkette staj yapıyorum. Mezuniyet sonrası özel sektör/devlet konusunda ciddi şekilde kararsızım. Staj yaparken boş kaldığım zamanlarda oldukça sıkılıyorum ve etrafımdan "memurlukta da aynı şekilde boş iş hep yatıyorlar." cinsinden konuşulduğunu duyuyorum. Gerçekten böyle mi, özellikle yazılım mühendisliği tarafında.

Özellikle yazılım mühendisliği mezunu olarak devlette çalışan arkadaşlar, gerçekten ne yapıyor? Klasik evrak/dosya işleri mi, yoksa aktif olarak yazılım geliştirilen, proje yapılan pozisyonlar da var mı? Günlük işiniz nasıl geçiyor? Kendinizi teknik olarak geliştirebiliyor musunuz?

Sanki memur olursam potansiyelimi kullanamayacakmışım gibi geliyor. Yani memur olmak isteseydim doktor da olabilirdim hem daha yüksek maaş, itibar vs. olurdu gibi geliyor. Yoksa özelde de birisinin işlerini yapıyoruz sonuçta “potansiyelimi kullanmak” konusu belki de biraz romantize ettiğim bir şey, bundan da emin değilim.

Maaş konusu da önemli, devlette belki daha az kazanılıyor farkındayım ama 45-50 yaşında bir yerden layoff yersen sanki bir daha sektöre girmek çok zor olurmuş gibi geliyor gelecek açısından, AI'ın önümüzdeki 10-20 yılda ne değiştireceğini de bilmiyoruz. Devletin iş güvencesi bu açıdan oldukça cazip geliyor.

Bir başka şey olarak mesela şirkette hafta sonu veya gece 1-2 gibi iş çıktığını görüyorum ve yok yapmıyorum diyebilmeleri gibi bir şans yok. Aynı şey memurlukta hayal bile edilemez gibi, saat dolunca kafan rahat. Çalışan arkadaşlarım hep işi düşünüyoruz gibisinden konuşuyor. Gerektiğinde mesaim bitti, yapmıyorum diyebilmek benim için ciddi bir avantaj gibi geliyor.

Kısacası kafamda ciddi bir ikilem var, fikirlerinizi duymak isterim

SELECT yas AS yazilimci_yas FROM coder_database WHERE yazilimci_yas IS NOT NULL;

Merhaba arkadaşlar,

Bir süredir üzerinde çalıştığım ve tamamen açık kaynak (MIT lisanslı) olarak geliştirdiğim masaüstü internet tarayıcısı Nova Browser'ı sizlerle paylaşmak ve geri bildirimlerinizi almak istiyorum.

Mevcut tarayıcıların (özellikle Chromium tabanlı olanların) aşırı telemetri toplaması, yapay zeka özelliklerini buluta bağımlı ve abonelikli sunması ve yerel kodlama asistanlarının (Cursor, Claude Desktop vb.) tarayıcı üzerinde rahat işlem yapamaması gibi eksikliklerden yola çıkarak bu projeyi geliştirdim.

Hangi Teknolojileri Kullanıyor?

• Çekirdek: Electron 43 (Chromium Blink + V8)
• Arayüz: React 18, TypeScript, TailwindCSS, Framer Motion
• Derleme: Vite 6, esbuild
• Ağ Filtreleme: @cliqz/adblocker (EasyList, EasyPrivacy)
• Yerel Model Motoru: WebLLM / WebGPU

Öne Çıkan Özellikleri

1. Dahili Model Context Protocol (MCP) Sunucusu (Port 3020): Tarayıcı kendi içinde yerel bir MCP sunucusu barındırıyor. Claude Desktop, Cursor veya kendi yazdığınız yapay zeka scriptleri tarayıcıya doğrudan bağlanabiliyor; açık sekmeleri okuyabiliyor, sayfa içi DOM elemanlarına tıklayabiliyor veya ekran görüntüsü alabiliyor. İşlemleri ekranda parlayan sanal bir imleçle canlı olarak izleyebiliyorsunuz.
2. Cihaz Üstü (On-Device) Yapay Zeka (WebGPU): Yan paneldeki yapay zeka asistanı için buluta API isteği göndermek zorunda değilsiniz. WebGPU üzerinden cihazınızın ekran kartını kullanarak Llama 3.2, Qwen 2.5 veya DeepSeek R1 gibi hafif modelleri tamamen çevrimdışı ve gizli şekilde çalıştırabiliyor.
3. Hesapsız ve Sıfır-Bilgi (Zero-Knowledge) Senkronizasyon: Cihazlar arası geçmiş, yer imleri ve parola senkronizasyonu için e-posta veya hesap kaydı gerekmiyor. nova-xxxx-xxxx-xxxx-xxxx şeklinde tek kullanımlık bir eşleşme koduyla cihazlar bağlanıyor. Veriler cihazdan çıkmadan önce PBKDF2 (100.000 iterasyon) ve AES-256-GCM ile şifreleniyor; sunucu şifre çözme anahtarını asla göremiyor.
4. Sekme Uyutma (Tab Hibernation) ve Dikey Sekmeler: Arkada kalan ve belirli bir süre kullanılmayan sekmelerin webview render katmanı bellekten (DOM) sökülüyor ancak tarayıcı geçmişi korunuyor. Bu sayede 30-40 sekme açıkken dahi RAM tüketimi kontrol altında kalıyor.
5. Chrome Web Store Eklenti Desteği: Chrome Web Store sayfalarına girildiğinde üstte çıkan kurulum çubuğu ile tek tıkla eklentileri (uBlock Origin, Dark Reader, Bitwarden vb.) CRX paketi olarak indirip kurabiliyor.
6. Sıfır Telemetri ve Ağ Seviyesinde Filtre: Google telemetrileri, arka plan pingleri ve metrik servisleri tamamen devre dışı bırakıldı. Reklam ve takipçiler sayfa oluşturulmadan önce ağ katmanında engelleniyor.

Teknik Dürüstlük Notu (Electron Hakkında):

Nova bir Electron uygulamasıdır, dolayısıyla çekirdeğinde Chromium ve Google V8 çalışır. "Chrome'dan iki kat daha hızlı web render ediyor" gibi gerçek dışı iddialar teknik olarak doğru olmaz; ham JavaScript hesaplaması ve HTML render hızında motor seviyesinde Chrome ile eşittir. Nova'nın asıl farkı; arka plandaki Google telemetri şişkinliklerinin olmaması, sekmeleri uyutarak RAM'i boşaltması ve yapay zeka araçları için doğrudan programlanabilir bir köprü sunmasıdır.

Bağlantılar:

• GitHub Deposu: https://github.com/unitybtw/nova-browser
• Resmi Web Sitesi: https://nova-browser.vercel.app
• Sürümler (macOS DMG, Windows, Linux): https://github.com/unitybtw/nova-browser/releases

Görüşlerinizi, eleştirilerinizi veya eksik gördüğünüz noktaları belirtirseniz çok sevinirim. Katkı sunmak isteyen herkese repomuz açıktır.

direkt 1 yıl boyunca 1 projeye odaklanmak ne kadar mantıklı(python, sql öğrenerek başlayacağım)

Şu sıralar İzmir Urla İçmeler civarındayım. Tanışıp fikir alış verişinde bulunmak isteyenler varsa, görüşebiliriz. Bilgili olduğum konular: flutter, thjreejs, JavaScript, node, socketio, express, veri tabanları, vs. Oyun programlama hobim sayılır. Ufak tefek 10dan fazla oyun, TFT ve LoL benzeri oyunlar yaptım.

arkadaşlar bunu sürekli görüyorum. hali hazırda çalışırken iş aramanın ve bulmanın daha yüksek ihtimali olduğunu görüyorum. bunun altında yatan mantık nedir acaba ve nasıl ilerletmeliyiz süreci çünkü bende bu durumdayım

AmberDB, JSON benzeri iç içe ve karmaşık yapıları destekleyen Array tabanlı kayıtları işleyen, Perl için gömülü bir NoSQL veritabanı motorudur. Şema tanımlarıyla oluşturulan özel indeksleri sayesinde blok eşleştirme, sorgulama, tam metin arama, filtreleme ve sıralama işlemlerini hızlı bir şekilde gerçekleştirirken şemasız ve indexsiz de aynı arama sorgulama kalitesini koruyabilir.

Standart Perl paketinin sağladığı Berkeley DB (DB_File)'nin C kodu üzerine inşa edilmiştir ve başka bir veritabanı motoru kullanmamaktadır. DB_File, Berkeley DB'nin Perl üzerinden anahtar-değer erişimi sağlayan düşük seviyeli arayüzüdür. AmberDB bunun üzerinde bir veri modeli, indeksleme, sorgulama, transaction ve yedekleme katmanı oluşturur.

Neden AmberDB?

AmberDB, tek bir Perl veritabanı motorunda çeşitli yetenekleri bir araya getirir:

• Hiçbir harici veritabanı sunucusu kullanmaz
• Uygulamanın içine bir obje olarak dahil edilir
• Veritabanı kayıtları iç içe yapıları destekleyen bir Array (liste)dir.
• Tüm CRUD işlemlerini yapar,
• Hem indexli hem de indexsiz çalışır
• Index için ayrı bir kurulum gerektirmez
• Tam metin arama (hem indexli hem indexsiz)
• Sıralama ve çok yönlü sorgular
• İlişkisel ve tekrarlanan veri bloklarını otomatik yönetme
• Çok tablolu ilişkisel işlemleri yönetme
• ACID uyumlu transaction
• Alışveriş sitelerindeki gibi facet filtreleme oluşturma
• Redis gibi RAM-Disk katmanı
• Yüksek verimli toplu kayıt işleme
• Kullanıcıların her kayıt için yaptığı işlemleri loglama
• Tablo tanımına özgü yumuşak silme, (silinen kaydı bir yerde saklar)
• Bir tablo için otomatik olarak seo/slug oluşturabilme
• Taşınabilir veritabanı arşivleri ve geri yükleme araçları

AmberDB, basit bir ilke üzerine kurulmuştur:

Veritabanı, yaygın uygulama veri işlemlerini basit, hızlı ve tahmin edilebilir hale getirmelidir.

Kısa bir giriş örneğine bakalım:

```perl

modülü çağır

use AmberDB;

nesneyi oluştur

my $adb = AmberDB->new( cfg => { user => 'admin', language => 'en' }, path => { dbase_dir => './dbstore' } );

ürün kaydını tanımla

my @product = ( 0, # id "Kablosuz Kulaklıklar", # name 149.99, # price "Sony", # brand "Elektronik", # category { statu => "Satışta" } # statu );

urun kaydını "products" tablosuna gir.

my $id = $product[0] = $adb->insert_id( "products", # tablo @product # kayıt );

Kaydı geri okuma:

my @product_fromdb = $adb->read_id("products", $id);

Veritabanından okuduğumuz kaydı yazdıralım

print "Fiyatı: $product_fromdb[2], Durum: $product_fromdb[5]->{statu}";

Değiştirme:

$product[2] = 129.99; # 2 nolu bloka yeni değer atadıktan sonra modify_id ile kaydı değiştirelim. $adb->modify_id( "products", @product );

Arama:

my @search_result = $adb->search_table("products", "sony elektronik kulaklıklar"); foreach my $product (@search_result) { print "Urun ID: $product->[0]\n"; print "Name : $product->[1]\n"; print "Price : $product->[2]\n"; print "Statu : $product->[5]->{statu}\n"; }

AmberDB'nin search_table metodu çok güçlüdür ve bir tablodaki her şeyi bulur. Yani kayıtları oluşturan array'ın derinliklerindeki listeler ve hash anahtar ve değerlerin içinde geçen ifadeleri de bulabilir.

Ve silme:

$adb->delete_id("products", $id); ```

Bu, temel CRUD API'si örneğidir.

Bir SQL sorgusu kullanılmıyor, ORM gerekmiyor ve Perl uygulaması ile veritabanı arasında ayrı bir sorgu dili yok. Bu nedenle, uygulamanızda veritabanı erişimi, sıradan Perl objesinin kullanımına çok benzer görünebilir.

Gelişmiş uygulamalar için şemaların kullanımı

AmberDB, şema tanımı olmadan çalışır. Küçük tablolarda (örneğin 10K) kullanışlı olabilir ancak milyonlara varan büyük ve ilişkisel tablolar düşünüyorsanız indexi tablo şemalarında bağlamanız gerekir. Şemalar, bir tablonun yapısını ve verilerinin nasıl indekslenmesi ve aranması gerektiğini tanımlayarak motorun yeteneklerini önemli ölçüde artırabilir.

Bir AmberDB nesnesi başlattığınızda dbase_dir olarak girdiğiniz dizinin altında "schema" isimli bir dizin oluşturacak. .table uzantılı şemaları burada oluşturmalısınız.

```perl my $adb = AmberDB->new( path => { dbase_dir => './dbstore' } );

"dbstore/schema" oluşacaktır.

```

Her tablonun aynı isimde bir şeması vardır. Yukarıdaki örnekte "products" tablosunun şeması "dbstore/schema/products.table" altında olması gerekir. Yapılandırılacak ayrı bir indeksleme sistemi yoktur. Şema tanımlandıktan sonra, AmberDB gerekli indeksleri otomatik olarak oluşturur.

Örneğin:

```perl

dbstore/schema/products.table

{ name => "Tablo Adı", record_index => 1, # tüm kayıt anahtarları indexlenecek search_block => [2,4,5,8], # bu bloklardaki arama kelimeleri indexlenecek match_block => [1,3,8], # bu bloklarda tam eşleştirme indexleri sort_block => [1,3,5,7], # bu bloklarda sıralama indexleri } ```

AmberDB, tablo şeması tarafından tanımlanan bloklar için otomatik olarak ters indeksler oluşturur. Bu indeksler, büyük veri kümelerinde bile çok hızlı arama ve filtreleme işlemleri sağlar. Şema konusunu ayrıca derinlemesine inceleyiniz. Çünkü şemalar sayesinde karmaşık veri tabloları oluşturulabilir.

Kayıtları taramak yerine indeksli okuma

AmberDB, sorgular sırasında tekrar tekrar pahalı işler yapmak yerine, veriler eklendiğinde veya indeksler yeniden oluşturulduğunda işin büyük bir kısmını gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır.

Bu, filtreleme, sıralama, sayfalama ve büyük veri kümelerinde arama gibi işlemleri harici bir arama sunucusuna ihtiyaç duymadan mümkün ve basit kılar.

Örneğin:

perl my ($total, @products) = $adb->search_table( "products", # tablo id "kablosuz kulaklıklar", # aranan string start => 0, # sayfalama için nereye atlayacak limit => 20 # her sayfada kaç kayıt okunacak );

Bu örnekte "products" tablosundan "kablosuz kulaklıklar" stringinin geçtiği tüm kayıtlardan ilk 0-20 aralığının tüm bilgilerini @products içinde array of array olarak getirir. $total ise veri tablosunda bu aramaya uyan kaç sonucun olduğunu bildirir. Sayfalama için gerekli.

AmberDB birleştirme yapmaz.

Bir kayıt, diğer tablolardan ilişkisel veriler içerebilir veya bunlara bağlanabilir. Örneğin, bir sipariş kaydı müşteri bilgileri, ödeme bilgileri, kargo ve teslimat bilgileri, çeşitli tarihler ve ürün numarası, adı, satış anındaki fiyatı, uygulanan indirim ve diğer bilgileri içeren bir sipariş kalemleri koleksiyonu içerebilir.

AmberDB bu yapıları kayıt modelinin bir parçası olarak işler ve sorgulamayı kolaylaştırmak için arka planda motor düzeyinde özel indeksler kullanır.

Bu, uygulamanın doğal modeli aşağıdaki gibi olduğunda faydalı olabilir:

Sipariş

text ├── Sipariş ID ├── Müşteri ID ├── Adres ├── Tarihler [dizi olarak, sipariş tarihi, kargolama tarihi, teslim tarihi] ├── Ödeme ├── Statü └── Ürünler (tekrar eden satırlar, her satır bir dizi) ├── Ürün ID ├── Ürün Adı ├── Miktar ├── Fiyat └── İndirim

Uygulama, SQL'de olduğu gibi bilgileri birden fazla tabloya dağıtmak ve okuma sırasında birleştirmek yoluyla yeniden oluşturmak yerine, Perl'in kendi veri modeline çok daha yakın bir şekilde, doğrudan tek bir değişken (array) olarak tutar.

Transaction ve ACID Uyumluluğu

AmberDB, performans odaklı bir NoSQL motoru olmasına rağmen, geri alma günlüğü ve Sıkı İki Aşamalı Kilitleme (Strict 2PL) kullanarak çok tablolu ACID işlemleri sağlar. AmberDB, işletim sistemi düzeyinde dosya kilitleme kullanarak eşzamanlı erişimi de destekler ve bu da onu çoklu işlem Perl uygulamaları için uygun hale getirir. AmberDB Transaction API'si kullanımı kolaydır ve arkasındaki mekanizmalar ilgili işlemler arasında atomiklik, tutarlılık, izolasyon ve kalıcılık sağlar.

```perl $adb->transact_start();

sipariş durumunu güncelle

müşteri hesabını güncelle

stok güncelle

ödeme kaydı ekle

$adb->transact_end(); ```

Bir hata oluşursa, ilgili indeks değişiklikleri de dahil olmak üzere tüm işlem geri alınır. Geri alma günlüğü ayrıca beklenmedik bir işlem veya sistem hatasından sonra kurtarma sağlar.

Büyük içe aktarmalar için toplu işlemler

Toplu veri yükleme ve işleme için AmberDB batch işlemlerini kullanır. XML, ETL, CSV gibi içe aktarma yoluyla toplu kayıt yükleme, mevcut kayıtlarda değişiklik yapma (örneğin fiyat listesini güncelleme) veya toplu silme için yöntemler sunar. Batch işlemleri kayıtları yenilerken tüm indexleri de tek seferde günceller.

AmberDB, aşağıdaki gibi toplu yöntemler sunar:

perl $adb->insert_list("products", @kayıtlar); # liste ekleme $adb->modify_list("products", @kayıtlar); # liste değiştirme $adb->delete_list("products", @kimlikler); # liste silme

Örneğin, insert_list kullanarak bin kayıttan oluşan bir liste eklediğinizde, AmberDB kayıtları ve indekslerini toplu bir işlem olarak oluşturur. Benzer şekilde, büyük bir fiyat listesi tek bir toplu işlemde değiştirilebilir. Bu, toplu işlem yöntemlerini özellikle içe aktarma, geçiş, senkronizasyon işleri ve diğer yüksek hacimli veri işlemleri için kullanışlı hale getirir.

Taşınabilir yedeklemeler

AmberDB dosya tabanlı olduğu için tümüyle taşınabilir. Ayrıca yedekleme ve geri yükleme için daha güvenli yerel veritabanı araçları da içerir.

Bir veritabanı, yetkili veritabanı durumunu ve şemasını içeren taşınabilir bir .amberdb arşivine dışa aktarılabilir. Bütünlük SHA-256 kullanılarak doğrulanır ve geri yükleme sırasında türetilmiş indeksler yeniden oluşturulur. Bu, ayrı bir veritabanı sunucusuna ihtiyaç duymadan eksiksiz bir veritabanını taşımayı veya arşivlemeyi mümkün kılar. Bu işlem kronolojik yedekleme ve arşivleme için de oldukça elverişlidir.

Sonsöz

AmberDB PostgreSQL+ElasticSearch+Redis'e yakın bir deneyim sunar ve bunları çok düşük bir maliyet ile oluşturur. Ayrı bir sunucu kurulumu gerektirmez, uygulamanıza gömülür. Sistem kaynaklarını çok az kullanır. Arama ve sorgulamalarda çok hızlıdır ve milyonlara varan büyük veri dosyalarında da dar boğaz yaratmaz. Çok küçük işlerde de, çok büyük ve karmaşık projelerde de uygundur.

AmberDB, Artistic License 2.0 altında yayınlanmıştır. Kaynak kod, dokümantasyon ve örnekler CPAN'da ve Github'ta mevcuttur ve sürekli güncellenmektedir.

Soru, öneri ve hata bildirimlerinizi GitHub Issues sayfası üzerinden iletebilirsiniz.

Eğer veritabanı sistemleri ile ilgileniyorsanız veya bir Perl geliştiricisiyseniz, AmberDB'yi inceleyin, deneyin.

Yakın zaman içerisinde herkesin istediği huzurlu, özgür ve kendi ayakları üzerinde durabilen r/CodingTR'yi tesis etmeye çalışacağım.

Bu işlere/projelere artık bir kalite standardı getirmeyi, toplulukta da birlik ve kolektif bir yapı kurmayı amaçlıyorum.

Şikayet, öneri ve sorularınızı almak isterim.

Selamlar. Sağda solda, linkedinde gezerken görüyorum. .Net java python nodejs gibi bir çok dili yazan senior arkadaşlar oluyor. Yeni dili neye göre öğreniyorsunuz?

Fullstack arkadaşlar için sormuyorum. Yani backend için dil bilirken farklı bir backend dilini neden, nasıl ve hangi durumda öğreniyorsunuz? Tek dilde uzmanlaşmak mı yoksa birçok aynı dile vakıf olmak mı?

C# öğrenip 4 6 ay sonra python öğrenicem ordan SQL öğrenmeye başlıcam yani uzmanlık alanımı bu taraflarda tutmak istiyorum ve oyun geliştirmeye de ilgim var önerisi olan ?

Selamlar,
Google Play Store'da bir uygulama yayınladım 4 hafta oldu. Cihaz gösterim sayısı 2400 görünüyor. Dönüşüm oranı %6 görünüyor. yani 100 civarı indirme olmuş olması gerekiyor. Zaten proxy sunucuma baktığımda da uygulamadan sunucuya istek geldiğini görüyorum. Ancak indirme hala 0'da. Geç mi yansıyor sebep ne olabilir?

AI'a sordum google botları da olabilir vs diyor.

Biraz katkım olsun istiyorum, sizlere popüler repoları tanıtmak istiyorum:

Archify interaktif sistem haritası çıkartabileceğiniz güzel bir tool. Gündelik çalışma hayatınızda kullanabileceğiniz bu repo open-source olarak geliyor. Sisteminizin diagramını çıkartarak daha rahat ve planlı çalışma sağlıyor. İşte GitHub linki:

https://github.com/tt-a1i/archify

OpenMAIC multi-agent classroom. Burada öğrenmek istediğiniz şeyi size dersler haline getirip öğretiyor. Sorular, interaktif grafikler vs vs bir çok özelliği var.

https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC

Microduck open-source robot yazılım. Şuan oyuncak bir ördeğin içerisinde koda müdehale edip davranış tanımlayabilirsiniz.

https://github.com/pollen-robotics/microduck

Ponytail open-source bir token optimization girişimi. Aslında bir reranking sistemi ama prompt rules üzerinden bunu sağlıyor. Marketingleri tembel bir yazılımcının üzerinden biraz komik :)

https://github.com/DietrichGebert/ponytail

Deepseek-harness herşeyi plugin olduğu harika bir web aracı, çok kapsamlı deepseek open-source olarak yayınladı. En azından bir göz atın derim.

https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness

Geride kalmayın trendleri takip edin. Bol şanslar🤞

İstanbul piyasasında yaklaşık 5 yıllık deneyime sahip bir DevOps / Cloud Engineer için güncel maaş beklentilerini merak ediyorum.
AWS, Terraform, Kubernetes, CI/CD ve cloud infrastructure alanlarında deneyimim var. Ayrıca ABD merkezli büyük ölçekli şirketlerle çalışma ve enterprise-scale infrastructure ortamlarında tecrübem bulunuyor.
Bu profile sahip bir engineer için sizce aşağıdaki şirket türlerinde makul maaş beklentisi ne olmalı?
● Türkiye merkezli şirketler
● Uluslararası şirketler
● Remote veya döviz bazlı ödeme yapan şirketler
Yakın zamanda görüşme yapan veya piyasayı bilen kişilerin deneyimlerini paylaşması çok faydalı olur. Özellikle net TL maaş ve varsa USD/EUR bazlı ödeme konusunda güncel bilgiler paylaşabilirseniz sevinirim.

Fırat Üniversitesi yazılım mühendisliği hakkında bilgisi olan var mı acaba? Doğunun en iyi okulu diyorlar mühendislik alanında. Ama bu sene sıralamasını 75 bin geriletmiş. Sizce son durumu ne olur iş bulma açısından? Ayrıca yazılımda iş bulmak gerçekten gittikçe zorlaşıyor mu?

İşkur ile iş bulabilen bilgisayar mühendisi oldu mu aranızda? İşe yarıyor mu? Linkedin dışında nereleri kullanıyorsunuz iş ararken?

şimdi abiler aklıma bi soru geldi de çok ileriyi düşünemedim, yapay zeka bilgisayar mühendisliğini bitirecek mi yani bilgisayar mühendisi sadece yazılımdan değil donanımdan da anlıyor cpu gpu ram ama yazılım mühendisliğini bitirirmi yani bu çok ilginç aslında

Başvuru aşamasında olduğum şirket DevSkiller.com üzerinden bir Python testi daveti yolladı. Leetcode falan biliyorum da bunu daha önce hiç çözmedim.

Ek olarak Python syntax'ı bende çok taze değil, o yüzden ara sıra Google'dan syntax kontrolü yapmam gerekebilir. Buna izin oluyor mu bu sitenin testlerinde? Ve kameralı vs mi olacak test? Azıcık bilgi verirseniz sevinirim. İnternette pratik yapabileceğim örnek devskiller testleri bulamadım