Steve Jobs gibi insanların sözünü ettiği 10 kat, 100 katlık yazılım mühendisi kavramının aşağıdaki anlama geldiğini düşünüyorum.
İnşaat işçiligi, teslimat, sürücülük gibi işlerde en iyi uzman kişinin ortalama bir insandan 2 kattan fazla verim üretmesi zordur. Ancak yazılım, finans gibi alanlarda iyi olan biri, sıradan 100 kişinin asla ortaya çıkaramayacağı bir işi ortaya koyabilir.
Yetenek yetiştirmeye yönelik eğitim elbette önemli, ama yetenek seçimi de önemlidir. Eğitim ile seçme arasında büyük bir fark var gibi görünüyor. İkisini karıştırıp birbirine bulaştırmamak gerekir.
AWS’in çok sayıda referansa sahip olması da güçlü yönlerinden biri,
ama kurumsal uygulamalar işletmeye çalışınca
yetmezmiş gibi maliyetler gerçekten çok yüksek görünüyor.
Diğer CSP’lerde de referanslar bol olur ve istikrar garanti edilirse, maliyet daha düşük olduğunda taşınmayı düşünürdüm.
Yapay zeka ve yaratıcılık: paradigma değişimi ile ilhamın ilişkisi
Hugh için düşüncelerin toparlanması <- ?
Thomas Wolf’un yazısı, yapay zekanın gerçek bilimsel yeniliklere öncülük etmesinin zor olacağı iddiasını içeriyor. O, yapay zekayı mevcut bilgiyi yeniden birleştiren bir "Yes-man" olarak tanımlıyor ve onun, paradigmayı değiştiren Einstein gibi bir dehadan uzak olduğunu söylüyor.
Onun bakış açısı yapay zekanın sınırlarını isabetli biçimde işaret ederken, aynı zamanda bize yapay zeka ile insan iş birliğinin olasılıklarını da düşündürüyor. < Bu yazı, Claude’a fikrini sorduğumda verdiği yanıttı; üstelik özellikle istemediğim halde bunu bir artifact olarak hazırladı ve bu cümleyi de başka bir şeyden bahsederken bir anda, hiçbir özel atıf yapmadan ekledi. Tuhaf...
İlham ve yapay zekanın rolü
Peki ilham nedir? İnsan yaratıcılığı da sonuçta mevcut fikirlerin yeni bağlantıları ve birleşimlerinden doğar. Einstein bile Newton, Maxwell ve Lorentz gibi önceki bilim insanlarının omuzlarında yükselerek daha uzağı gördü.
Yapay zekanın sundukları:
Farklı bilgi alanlarını bağlama: İnsanın henüz ilişkilendiremediği alanları birbirine bağlama yeteneği
Örüntü tanıma: Devasa veri içinde insanın gözden kaçırabileceği örüntüleri bulma
Fikir tetikleme: Bazen yapay zekanın "uç" önerileri insana yeni bir bakış açısı sunar
Yapay zeka ve insanın simbiyotik ilişkisi
Thomas Wolf, yapay zekanın tek başına bir paradigma değişimi yaratamayacağını söylüyor; peki ya yapay zeka ile insanın iş birliği? İnsanın sorular sorduğu ve yapay zekanın farklı olasılıkları araştırdığı süreçte yeni fikirler doğabilir.
İnsan; soru sorma yeteneğine, sezgiye ve sonuçların değerini değerlendirme becerisine sahiptir. Yapay zeka ise devasa veriye dayanarak bağlantı noktaları önerir. Bu iki zekanın birleşimi, belki de bizi her birinin tek başına ulaşamayacağı yerlere götürebilir.
Sonuç: yeni bir yaratıcılık olasılığı
Yapay zeka, "sıkıştırılmış 21. yüzyıl"ı tek başına ortaya çıkaramayabilir. Ancak insana ilham verebilir, yeni düşünce yolları açabilir ve insan yaratıcılığının bir yoldaşı olarak işlev görebilir.
Gerçek yeniliğin, insan ile yapay zekanın kendi güçlü yanlarını ortaya koyduğu ortak yaratım sürecinde ortaya çıkma olasılığı daha yüksektir. Bu, basit bir "Yes-man" rolünün ötesinde, insanla birlikte yeni bir paradigmayı arama yolculuğu olacaktır.
Bu topluluğu keyifle kullanıyorum; yakın zamanda oyun grupları için kapalı bir topluluk ya da benzeri bir şey işletmeyi düşünürken, bu ilginç bir değerlendirme yazısı oldu. Tek kişi olduğunuzu hiç düşünmemiştim ama gerçekten etkileyici.
Ben de katılıyorum! Ayrıca burada kastedilen 'iyi' mühendisin nasıl bir mühendis olduğu konusunda insanların yorumları çok farklı gibi görünüyor. Uç bir örnek olabilir ama temel bilginin önemini bilse bile piyasada değeri olmayan bir mühendisin iyi bir mühendis olup olmadığını düşündürüyor.
Bakımını yaptığım açık kaynak projenin GeekNews’te yer alması gerçekten ilginç!
Başta sadece basit bir öğrenme amacıyla başladığım bir boilerplate’ti, ama bir bakmışım 3 yıl geçmiş...
Bu süreçte yazdığım retrospektif blog yazılarını da temkinli bir şekilde ekleyip geçiyorum hehe
Bence, ts’nin temelini oluşturan js’in runtime’larının (ör. spidermonkey, v8) çoğu C++ ile yazılmış ve js ile gerçekleştirilmiş bir runtime da yok;
js -> js derlemede de pure js kullanınca aşırı yavaş kaldığı için herkes esbuild falan gibi araçlara geçiyorsa,
ts tarafında da ille de kendi yemeğini kendi pişirme yaklaşımında ısrar etmeye gerek var mı diye düşünüyorum
Şirkette de böyle insan çok.
Çalım satmak istiyorlar ama aslında eğitim verecek becerileri yok; böyle olunca da rehberlik edemiyor, sadece içki masasında edilen türden öğütler savuruyorlar.
Biraz daha kullanınca, Ollama’da çeşitli modeller arasında özellikle Qwen2.5 ile iyi çalışıyor gibi görünüyor. Deepseek-r1, Search sırasında sorguyu tuhaf şekilde oluşturduğu için dayanak olan içeriği yanlış getiriyor; Gemma ailesi ise örnek olarak verilen prompt’u gerçek prompt olarak algılayıp ilgili konu içeriğini mutlaka özellikle eklemeye çalışıyor.
Steve Jobs gibi insanların sözünü ettiği 10 kat, 100 katlık yazılım mühendisi kavramının aşağıdaki anlama geldiğini düşünüyorum.
İnşaat işçiligi, teslimat, sürücülük gibi işlerde en iyi uzman kişinin ortalama bir insandan 2 kattan fazla verim üretmesi zordur. Ancak yazılım, finans gibi alanlarda iyi olan biri, sıradan 100 kişinin asla ortaya çıkaramayacağı bir işi ortaya koyabilir.
Yetenek yetiştirmeye yönelik eğitim elbette önemli, ama yetenek seçimi de önemlidir. Eğitim ile seçme arasında büyük bir fark var gibi görünüyor. İkisini karıştırıp birbirine bulaştırmamak gerekir.
HarmonyOS dışında da epey başka mobil işletim sistemi var. Örneğin Sailfish, postmarket, Ubuntu Touch... Sadece pazar payları yok.
AWS’in çok sayıda referansa sahip olması da güçlü yönlerinden biri,
ama kurumsal uygulamalar işletmeye çalışınca
yetmezmiş gibi maliyetler gerçekten çok yüksek görünüyor.
Diğer CSP’lerde de referanslar bol olur ve istikrar garanti edilirse, maliyet daha düşük olduğunda taşınmayı düşünürdüm.
Yapay zeka ve yaratıcılık: paradigma değişimi ile ilhamın ilişkisi
Thomas Wolf’un yazısı, yapay zekanın gerçek bilimsel yeniliklere öncülük etmesinin zor olacağı iddiasını içeriyor. O, yapay zekayı mevcut bilgiyi yeniden birleştiren bir "Yes-man" olarak tanımlıyor ve onun, paradigmayı değiştiren Einstein gibi bir dehadan uzak olduğunu söylüyor.
Onun bakış açısı yapay zekanın sınırlarını isabetli biçimde işaret ederken, aynı zamanda bize yapay zeka ile insan iş birliğinin olasılıklarını da düşündürüyor. < Bu yazı, Claude’a fikrini sorduğumda verdiği yanıttı; üstelik özellikle istemediğim halde bunu bir artifact olarak hazırladı ve bu cümleyi de başka bir şeyden bahsederken bir anda, hiçbir özel atıf yapmadan ekledi. Tuhaf...
İlham ve yapay zekanın rolü
Peki ilham nedir? İnsan yaratıcılığı da sonuçta mevcut fikirlerin yeni bağlantıları ve birleşimlerinden doğar. Einstein bile Newton, Maxwell ve Lorentz gibi önceki bilim insanlarının omuzlarında yükselerek daha uzağı gördü.
Yapay zekanın sundukları:
Yapay zeka ve insanın simbiyotik ilişkisi
Thomas Wolf, yapay zekanın tek başına bir paradigma değişimi yaratamayacağını söylüyor; peki ya yapay zeka ile insanın iş birliği? İnsanın sorular sorduğu ve yapay zekanın farklı olasılıkları araştırdığı süreçte yeni fikirler doğabilir.
İnsan; soru sorma yeteneğine, sezgiye ve sonuçların değerini değerlendirme becerisine sahiptir. Yapay zeka ise devasa veriye dayanarak bağlantı noktaları önerir. Bu iki zekanın birleşimi, belki de bizi her birinin tek başına ulaşamayacağı yerlere götürebilir.
Sonuç: yeni bir yaratıcılık olasılığı
Yapay zeka, "sıkıştırılmış 21. yüzyıl"ı tek başına ortaya çıkaramayabilir. Ancak insana ilham verebilir, yeni düşünce yolları açabilir ve insan yaratıcılığının bir yoldaşı olarak işlev görebilir.
Gerçek yeniliğin, insan ile yapay zekanın kendi güçlü yanlarını ortaya koyduğu ortak yaratım sürecinde ortaya çıkma olasılığı daha yüksektir. Bu, basit bir "Yes-man" rolünün ötesinde, insanla birlikte yeni bir paradigmayı arama yolculuğu olacaktır.
Bu topluluğu keyifle kullanıyorum; yakın zamanda oyun grupları için kapalı bir topluluk ya da benzeri bir şey işletmeyi düşünürken, bu ilginç bir değerlendirme yazısı oldu. Tek kişi olduğunuzu hiç düşünmemiştim ama gerçekten etkileyici.
Ben de katılıyorum! Ayrıca burada kastedilen 'iyi' mühendisin nasıl bir mühendis olduğu konusunda insanların yorumları çok farklı gibi görünüyor. Uç bir örnek olabilir ama temel bilginin önemini bilse bile piyasada değeri olmayan bir mühendisin iyi bir mühendis olup olmadığını düşündürüyor.
QuillJS’i bir SvelteKit projesine uygulamak epey zahmetliydi. React’te ise bir kütüphane olduğu için en azından biraz daha rahattı.
Vay be, eski günleri hatırlattı.
Açılış yaptığımız dönemde, benzer bir konuyu ele alan bir sitede işletme tartışması çıkmıştı; sanırım bu sayede kullanıcılar kendiliğinden gelmişti.
Function? Kullanmayın.
Başlangıçta insanları nasıl topladığınızı gerçekten çok ama çok merak ediyorum, harika olmuş
Bakımını yaptığım açık kaynak projenin GeekNews’te yer alması gerçekten ilginç!
Başta sadece basit bir öğrenme amacıyla başladığım bir boilerplate’ti, ama bir bakmışım 3 yıl geçmiş...
Bu süreçte yazdığım retrospektif blog yazılarını da temkinli bir şekilde ekleyip geçiyorum hehe
Açık kaynakta 1K Stars’a ulaşırken hissettiklerim
2K Stars’a ulaştıktan sonra yazdığım retrospektif (İngilizce)
Oo!! Nazik açıklamanız için teşekkürler!!
Blogu kendi üslubuyla yazdırmak için Slack mesajlarını eğittiğinde
"Yarın sabah ilgileneceğim" diye bir yanıt aldığını hatırladım lol
https://x.com/IlyaAbyzov/status/1721640678529372416
TS'te gerçekten kaçınılmaz durumlar dışında
any'yi gelişi güzel kullanırsan, vanilla kullanmaktan farksız olur.. hahaRhymix kullanılması da ilginçti, Algumon'a API sağlanması da ilginç bir içerikti.
İyi okudum. Cloudflare kullansanız bile ağ trafiği maliyeti pahalı mıymış?
Ayda 500.000 won ($400) ile 80 TB trafik ve 5M pageview nasıl yönetilir yazısında geçen stack ile benzer yönler var gibi görünüyor
Bence, ts’nin temelini oluşturan js’in runtime’larının (ör. spidermonkey, v8) çoğu C++ ile yazılmış ve js ile gerçekleştirilmiş bir runtime da yok;
js -> js derlemede de pure js kullanınca aşırı yavaş kaldığı için herkes esbuild falan gibi araçlara geçiyorsa,
ts tarafında da ille de kendi yemeğini kendi pişirme yaklaşımında ısrar etmeye gerek var mı diye düşünüyorum
Şirkette de böyle insan çok.
Çalım satmak istiyorlar ama aslında eğitim verecek becerileri yok; böyle olunca da rehberlik edemiyor, sadece içki masasında edilen türden öğütler savuruyorlar.
Biraz daha kullanınca, Ollama’da çeşitli modeller arasında özellikle Qwen2.5 ile iyi çalışıyor gibi görünüyor. Deepseek-r1, Search sırasında sorguyu tuhaf şekilde oluşturduğu için dayanak olan içeriği yanlış getiriyor; Gemma ailesi ise örnek olarak verilen prompt’u gerçek prompt olarak algılayıp ilgili konu içeriğini mutlaka özellikle eklemeye çalışıyor.