Top 10: 2025'te en çok okunan on geliştirici makalesi

kapanış bildirimi

Bu makale İngilizce olarak da mevcuttur. Teknik yardımla tercüme edildi ve yayınlanmadan önce editoryal olarak gözden geçirildi.

Bir daha gösterme.

2025 yılı yavaş yavaş sona yaklaşıyor. Bu nedenle, editör ekibi olarak Haberler geliştiricisi hakkında yılın en popüler makalelerini tek bir makalede özetlemenin zamanı geldi. Bu yılın ilk 10'unda Angular sinyalleri, yapay zeka aracıları, araçlar ve tasarım modellerinden oluşan çeşitli bir karışım yer alıyor.

Liste kasıtlı olarak haberleri hariç tutuyor. Haberler Developer raporlarında yılın en önemli konuları önümüzdeki günlerde ayrı bir yazıda yayınlanacak.

Ayrıca listeye normal blog yazılarını da dahil etmedik. Bloglara gelince, belirli programlama dillerinin kullanımı, yazılım geliştirme ve yazılım mimarı olarak günlük işler ile ilgili konular özellikle ilgi gördü. En önemlisi, “Ne kadar sevimli: Bu programlama dilinde programlama konusunda ciddi misiniz?”, “Bir yazılım mimarının hayatından bir gün – kurumsal ormanda hayatta kalmak” ve “Neden nesnel tahminler yazılım geliştirmede işe yaramıyor.”

10. sıra: Köşe sinyalleri: mimari bir tuzak olarak zarif tepki verme yeteneği

Nicolai Wolko'nun Angular Signals analizi, 2025'in en çok okunan Haberler geliştirici makaleleri arasında 10. sırada yer alıyor. Angular 17 ile sunulan sinyallerin kullanıcı arayüzünde zarif yanıt verme özelliği sağladığını ancak uygulama mantığında mimari bir tuzak haline gelebileceğini söylüyor. Sebebi şudur effect() her mutasyona koordinasyonsuz bir şekilde tepki verir, örtülü eşleşmeler yaratır ve asenkron süreçlerin kontrol edilmesini zorlaştırır. Bu nedenle Wolko, sinyallerin kullanıcı arayüzüyle ilgili durumlarla ve yan etkisi olmayan türetmelerle sınırlandırılmasını ve karmaşık iş mantığının açıkça ayrılmış ve mimari açıdan temiz bir şekilde modellenmesini öneriyor.

9. sıra: CodeCharta: şehrin görselleştirilmesi yoluyla yazılımın kalitesini görünür kılmak

Andreas Blunk, açık kaynak kodlu CodeCharta aracının, kod tabanlarını şehir manzaraları olarak görselleştirerek yazılım kalitesini nasıl görünür hale getirdiğini açıklıyor. Dosyalar, kapladığı alan kod satırlarını, yüksekliği karmaşıklığı ve renkleri test kapsamını temsil eden binalar haline gelir. Deutsche Bahn yenileme projesi örneği, birkaç uzun kırmızı bloğun yavaş yavaş nasıl daha az karmaşıklığa sahip, ince taneli, ağırlıklı olarak yeşil bir şehre dönüştüğünü gösteriyor – teknik borç olarak işaretlenen “gökdelenler” de dahil.

8. sıra: Neden birçok ekip mikro ön uçlardan ziyade monolitlerle daha iyi çalışıyor?

Nicolai Wolko da sıralamada 8. sırada yer alıyor ve mikro ön uçlara yönelik heyecanın neden azaldığını ve birçok küçük takımın modüler monolitlerle daha iyi performans gösterdiğini açıklıyor. Anket verileri, uygulama raporları ve kod incelemeleriyle basitlik çağrısında bulunuyor ve gerçek sebepler olmadan mikro mimarilerin her yere tanıtılmasına karşı uyarıda bulunuyor, aksi takdirde çok fazla altyapı yüküne sahip “dağıtılmış bir monolit” ile karşı karşıya kalacaksınız. Pragmatik bir standart olarak, açıkça ayrılmış modüllere, ortak uygulamaya, iyi performansa ve daha düşük işletme maliyetlerine sahip Modulith'i tavsiye ediyor.

7. sıra: GPT-5 karşılaştırması: çok iyi yazılım geliştirme, yalnızca yeterli yaratıcılık

Christian Winkler, GPT-5'i, isteğe bağlı olarak bir akıl yürütme modelini etkinleştiren, genellikle bilişsel ve programlama görevlerini güvenilir bir şekilde çözen, ancak bireysel durumlarda mantıksal ve hesaplama hataları üretmeye devam eden güçlü ancak büyük ölçüde şeffaf olmayan bir yönlendirme modeli olarak tanımlıyor. İlk pratik deneyimleri ve topluluk seslerini sınıflandırın. Pek çok kişi, yazılım geliştirmedeki önemli ölçüde geliştirilmiş yetenekleri övüyor ve arka planda uzmanlaşmış kodlama modellerinden şüpheleniyor, ancak aynı zamanda GPT-4'e kıyasla yaratıcılığın önemli ölçüde daha düşük olmasını eleştiriyor; bu muhtemelen kısmen daha basit alt modellere yönlendirmeden kaynaklanıyor.

6. Sıra: Yapay Zeka Aracıları, Bölüm 1: Dijital Ürün Geliştirmede Devrim

Thomas Immich'in yapay zeka ajanları hakkındaki makale serisinin ilk kısmı 6. sırada yer alıyor. Yapay zeka aracılarını yazılım geliştirmenin bir sonraki evrimsel aşaması olarak tanımlıyor: İnsanların talep üzerine kod üretmesi ve entegre etmesi yerine, hafızası ve hedefleri olan özerk aracılar bağımsız olarak planlayıp programlıyor ve geliştiriciler gibi etkileşime giriyor.

Bu bağlamda, teknoloji CEO'larının orta düzey mühendislerin sonunun geleceğini öngören açıklamalarından beslenen makale, dijital ürün geliştirmedeki klasik süreçlerin ve rollerin yeniden düşünülmesini talep ediyor. Ayrıca, uzmanlaşmış yapay zeka rollerinden sanal ürün ekiplerinin tamamının yazılımı birlikte nasıl tasarladığını ve uyguladığını göstermek için çok aracılı çerçeveler kullanır.