GPT-5 Codex’in gelişmiş ajan tabanlı kodlama yetenekleri, 7 saatlik otonom görev yürütme ve kritik hataları sevkiyat öncesinde yakalayan akıllı kod inceleme özellikleriyle yazılım geliştirmede nasıl devrim yarattığını keşfedin.
OpenAI, GPT-5 Codex’i duyurdu: Yapay zeka destekli yazılım geliştirme alanında selefinden büyük bir sıçrama anlamına gelen, dönüştürücü bir yenilik. GPT-5’in bu özel sürümü, ajan tabanlı kodlama için titizlikle optimize edildi—yani, karmaşık yazılım mühendisliği görevlerinde asgari insan müdahalesiyle otonom olarak çalışabiliyor. GPT-5 Codex’in piyasaya sürülmesi, geliştirici araçlarının evriminde kritik bir dönüm noktası. GPT-5’in ham gücünü, gerçek dünya yazılım mühendisliği zorluklarına odaklanan özel eğitimle birleştiriyor. Bu kapsamlı rehberde, GPT-5 Codex’i devrimsel kılan özellikleri, standart GPT-5 ile karşılaştırmalı performansını ve bunun yazılım geliştirme dünyası için ne anlama geldiğini inceleyeceğiz. Tek başına geliştirici, küçük bir ekibin parçası ya da kurumsal bir ortamda çalışıyor olun, GPT-5 Codex’in yeteneklerini anlamak; geliştirme iş akışınızı hızlandırmanıza ve kod kalitesini artırmanıza yardımcı olacak.
Ajan kodlama, yapay zekanın yazılım geliştirme süreçlerine yardım etme şeklinde kökten bir değişimi temsil eder. Sadece bağlama dayalı kod önerileri veya tamamlama sağlamak yerine, GPT-5 Codex gibi ajan tabanlı yapay zeka sistemleri; karmaşık kodlama görevlerini otonom olarak planlayabilir, yürütebilir ve yineleyebilir. Bu sistemler bir projenin genel bağlamını anlar, kod tabanında gezinebilir, bağımlılıkları kavrayabilir ve uygulama yaklaşımlarında akıllıca kararlar verebilir. “Ajan tabanlı” terimi, sistemin bağımsız bir ajan olarak hareket edebilme yeteneğini ifade eder—inisiyatif alır, kararlar verir ve sürekli insan yönlendirmesine ihtiyaç duymadan hedeflere ulaşmak için çalışır. Geleneksel geliştirme iş akışlarında, geliştiriciler kod yazar, test eder, hata ayıklar ve yineleme yapar. Ajan kodlama ile bir yapay zeka sistemi, bu adımların çoğunu otomatik olarak gerçekleştirebilir; böylece geliştiriciler daha üst düzey mimari kararlar ve yaratıcı problem çözmeye odaklanabilir. GPT-5 Codex bu kavramı daha da ileri götürür: Gerçek dünya yazılım mühendisliği kalıplarıyla özel olarak eğitilmiştir; sadece sözdizimi ve anlamı değil, aynı zamanda deneyimli geliştiricilerin üretim kalitesinde kod yazarken dikkate aldığı pratik unsurları da anlayabilir.
Bir yapay zeka sisteminin kodlama görevlerinde otonom çalışabilme yeteneği, yazılım geliştirmedeki en büyük zorluklardan birini çözüyor: Rutine dönüşmüş, zaman alıcı işlere harcanan muazzam süre. Modern geliştirme ekipleri, daha hızlı özellik sunma, kod kalitesini koruma ve teknik borcu azaltma gibi baskılarla karşı karşıya—üstelik sınırlı kaynaklarla. Bir geliştirici, karmaşık bir kod düzenleme görevini gün boyu yapmak yerine, bu işi saatlerce yorulmadan çalışabilen bir yapay zeka ajanına devredebiliyorsa, sonuçlar çarpıcı olur. Öncelikle, üretkenlik büyük ölçüde artar. Geliştiricinin bir günü alacak karmaşık bir refaktörizasyonu, bir ajan çok daha kısa sürede tamamlayabilir. İkincisi, en iyi uygulamaların tutarlı şekilde uygulanması ve kapsamlı testlerle kod kalitesi artar. Üçüncüsü, sistematik çalışan, çözümleri test eden ve uygulamaları doğrulayan bir yapay zeka sayesinde insan hatası azalır. GPT-5 Codex’in 7 saatlik otonom çalışma kapasitesi özellikle önemlidir: Geliştiriciler, büyük projeleri yapay zekaya atayabilir ve döndüklerinde tamamlanmış, test edilmiş ve doğrulanmış işlerle karşılaşabilir. Bu, küçük ekiplerin önceden ancak büyük mühendislik organizasyonlarının yapabildiği işleri başarmasını sağlar.
GPT-5 Codex, OpenAI’ın GPT-5 modelinin özel bir uygulamasıdır; ancak eğitim ve optimizasyonda kritik farklılıklar barındırır. GPT-5 genel amaçlı bir dil modeli iken, GPT-5 Codex özellikle gerçek dünya yazılım mühendisliği işlerine odaklanarak özel olarak ince ayarlandı. Bu eğitim yaklaşımı, Codex’in kodlama bağlamında neden bu kadar farklı performans gösterdiğini açıklar. Model, geliştiricilerin problem çözme yaklaşımı, kodun sürdürülebilirliğini sağlama yolları ve uç durumlar ile hata koşullarını yönetme biçimleri gibi gerçek yazılım geliştirme akışlarından elde edilen kalıplarla eğitildi. Böylece GPT-5 Codex yalnızca sözdizimsel olarak doğru kod üretmekle kalmaz, aynı zamanda profesyonel yazılım mühendisliği uygulamalarını yansıtan kodlar oluşturur. Model, hem geliştiricinin belirli bir fonksiyon veya kod parçası istediği hızlı, etkileşimli oturumlarda hem de uzun, karmaşık görevlerde bağımsız olarak çalışmada eşit derecede yetkindir. Bu çift yönlü kapasite, hem hızlı yanıt üretimi hem de derinlemesine, sürdürülebilir akıl yürütme kalıplarını vurgulayan bir eğitimle elde edilmiştir. Mimari; büyük kod tabanlarını anlama ve gezme, bağımlılıkları akıl yürütme ve uzun etkileşimlerde bağlamı koruma için özel optimizasyonlar da içerir.
FlowHunt, yazılım geliştirme sürecinin geleceğinin; geliştirici iş akışlarına saygı gösteren, fakat verimliliği ciddi şekilde artıran akıllı otomasyonda yattığını kabul ediyor. Nasıl ki GPT-5 Codex bireysel kodlama görevlerine otonom yetenekler getiriyorsa, FlowHunt da tüm geliştirme hatlarında orkestrasyon ve iş akışı otomasyonu sunar. FlowHunt; ekiplerin, yapay zeka destekli kodlama yardımlarını proje yönetimi, test, dağıtım ve izleme sistemleriyle entegre eden gelişmiş otomasyon akışları oluşturmasını sağlar. GPT-5 Codex gibi araçları FlowHunt’ın iş akışı otomasyonuyla birleştirerek, geliştirme ekipleri kod üretiminden incelemeye, testten dağıtıma kadar uçtan uca otomatikleştirilmiş hatlar oluşturabilir. FlowHunt’ın platformu, ekiplerin kodlama görevleri için yapay zeka ajanlarını kullanırken, kritik karar noktalarında insan denetimini koruyacak karmaşık iş akışlarını tanımlamasına olanak tanır. Böylece yapay zeka kod üretimi ve testi üstlenirken, geliştiriciler mimari kararlar, güvenlik ve iş mantığı doğrulamasında kontrolü elden bırakmaz. Ajan tabanlı yapay zeka kodlamanın iş akışı otomasyonuyla birleşimi, ekiplerin insanların en iyi yaptığı işlere (yaratıcı problem çözme, stratejik karar alma) odaklanmasını sağlarken, AI’ın iyi tanımlanmış görevlerin icrasını üstlenmesini sağlar.
GPT-5 Codex’in, standart GPT-5’e göre performans iyileştirmeleri çok boyutlu ve ölçülebilir düzeydedir. Modelin gerçek yazılım mühendisliği problemlerini çözme yeteneğini test eden SWEBench doğrulamasında, GPT-5 Codex %74,5 başarı oranına ulaşırken, GPT-5 %72,8’de kalıyor—mütevazı ama anlamlı bir fark. Ancak asıl hikaye, özel kodlama görevlerine bakıldığında ortaya çıkıyor. Kod refaktörizasyonunda—mevcut kodun yapısını anlama, iyileştirme fırsatlarını bulma ve fonksiyonelliği bozmadan değişiklik yapmayı gerektiren görev—GPT-5 Codex %51,3 başarı oranına sahipken, GPT-5 %33,9’da kalıyor. Bu, özel ajan tabanlı kodlama eğitiminin karmaşık refaktörizasyon işlerinde yarattığı %51’lik büyük bir iyileşme. Bu karşılaştırmalar, GPT-5 Codex’in sadece kodlama görevlerinde miktarsal olarak değil, niteliksel olarak daha iyi olduğunu gösteriyor. Basit kodlama görevlerinde iyileşme mütevazı olsa da, planlama, yineleme ve doğrulama gerektiren çok adımlı karmaşık işlerde fark dramatik.
GPT-5 Codex’in en çarpıcı özelliklerinden biri, büyük ve karmaşık görevlerde 7 saatten fazla otonom olarak çalışabilmesidir. Testlerde, sistemin akıl yürütmeyi sürdürebildiği, uygulamaları yinelediği, test hatalarını düzelttiği ve nihayetinde insan müdahalesi olmadan başarılı sonuçlar sunduğu görüldü. Önceki yapay zeka kodlama asistanları genellikle kısa süreli çalışırdı—bir fonksiyon üretir, bir metodu tamamlar veya öneride bulunurdu. 7 saatlik otonom çalışma ise bambaşka bir kategori. Bu uzun oturumlarda GPT-5 Codex, yüzlerce etkileşim boyunca bağlamı korur, önceki kararları ve gerekçelerini hatırlar, test hatalarından öğrenir ve yaklaşımını değiştirir. Karmaşık sorunları birden fazla denemeyle çözebilir, bir yöntemin işe yaramadığını fark edip alternatifler deneyebilir ve sonuçları test ederek doğrular. Bu yetenek; büyük ölçekli refaktörizasyon, birden fazla dosya ve modüle yayılan karmaşık özelliklerin uygulanması veya sistematik hata ayıklama gibi işler için özellikle değerlidir. Ayrıca, bir ajan için iki temel boyutun önemini vurgular: Ne kadar süre bağımsız çalışabildiği ve bu sürede ne kadar iş bitirebildiği. GPT-5 Codex her iki boyutta da üstündür.
GPT-5 Codex’in tasarımındaki sofistike unsurlardan biri de, akıl yürütme ve token kullanımında uyarlanabilir yaklaşımıdır. Sistem, görev karmaşıklığına göre hesaplama kaynaklarını etkili biçimde tahsis eder. Kullanıcı oturumlarının en basit %10’unda, GPT-5 Codex standart GPT-5’e göre %93,7 daha az token kullanır—yani basit görevlerde hızlıca çözümler üretir. Ancak en karmaşık %10’luk vakalarda, GPT-5 Codex daha fazla zaman harcar, daha çok düzenleme ve test yapar. Zorlu sorunlarda iki kat daha uzun süre akıl yürütür, düzenler ve yineleme yapar. Bu uyarlanabilirlik, pratikte çok etkilidir. Sistem, basit işlerde kaynak israf etmez; karmaşık işlerde ise gerektiği kadar derinlemesine düşünür. Böylece, kullanıcılar basit görevlerde daha hızlı yanıt alırken, karmaşık işlerde daha kapsamlı ve kaliteli çözümler elde eder. Sistem, bir problemin derin akıl yürütme gerektirip gerektirmediğini “anlar” ve kaynaklarını buna göre dağıtır. Bu tür uyarlanabilir zeka, gelişmiş yapay zeka sistemlerinin ayırt edici özelliğidir.
GPT-5 Codex, sıradan statik analiz araçlarının ötesine geçen gelişmiş kod inceleme yetenekleri sunar. Geleneksel linter’lar ve statik analiz araçları sözdizimi hatalarını, stil ihlallerini veya bilinen anti-pattern’leri kontrol ederken; GPT-5 Codex anlamsal kod incelemesi yapar. Geliştiricinin değişiklikle ne amaçladığını anlar, yapılan değişiklikleri inceler, tüm kod tabanı ve bağımlılıkları üzerinde akıl yürütür, kodu ve testleri çalıştırarak davranışı doğrular. Bu kapsamlı yaklaşım, insan inceleyicilerin kaçırabileceği sorunları tutarlı şekilde yakalar. Kod inceleme süreci, önce geliştiricinin değişikliklerle neyi başarmak istediğini anlamakla başlar. Sonra yapılan değişiklikler incelenir, uygulamanın gerçekten amaçlanan sonuca ulaşıp ulaşmadığı, yan etkiler, diğer kod bölümlerine etkisi ve yapılan değişikliklerin testlerle doğrulanması değerlendirilir. OpenAI’da, GPT-5 Codex artık PR’ların büyük çoğunluğunu inceliyor ve genellikle insan incelemesi başlamadan yüzlerce sorunu yakalıyor. Sistem, kritik hataları, güvenlik açıklarını ve mantık hatalarını tespit etmede çok etkili.
GPT-5 Codex’in iyileştirmelerindeki en ilginç metriklerden biri de yanlış yorumlarda gözlenen büyük azalmadır. GPT-5 kod yorumları üretirken %13,7 oranında yanlış veya yanıltıcı yorum üretiyor. GPT-5 Codex bunu %4,4’e indiriyor—%68’lik bir azalma. Yorumlar kodun sürdürülebilirliği için hayati önemdedir; yanlış yorumlar, hiç yorum olmamasından daha kötüdür çünkü yanlış yönlendirir. Ayrıca, etkili yorumlarda da ciddi bir artış var: %39,4’ten %52,4’e. Etkili yorumlar, önemli bağlamı sağlar, karmaşık mantığı açıklar ve kodun anlaşılmasını kolaylaştırır. Ayrıca, Codex ile PR başına toplam yorum sayısı da daha düşük ki bu istenen bir şeydir; gereksiz yorum kodu karmaşıklaştırır. Sistem, gerçekten değerli olduğunda yorum eklemeyi öğrenmiştir.
GPT-5 Codex, geliştiricilerin tercih ettikleri her ortamda çalışabilecek şekilde tasarlandı. VS Code eklentisi, Cursor, Windsurf IDE, Codex CLI ile terminal erişimi, web arayüzü, GitHub entegrasyonu ve ChatGPT iOS uygulaması ile çoklu platform desteği sunar. Bu yaklaşım, geliştiricilerin farklı alışkanlık ve iş akışlarına sahip olduğunu kabul eder. GitHub entegrasyonu özellikle ekipler için güçlüdür: Aktif edildiğinde, PR’lar taslaktan hazır duruma geçerken otomatik olarak incelenir ve analiz doğrudan PR’a eklenir. Ayrıca, @Codex ile yorumda özel inceleme talep edilebilir.
OpenAI, GPT-5 Codex’in performansını önemli ölçüde artıran altyapı geliştirmeleri yaptı. En çarpıcı iyileşme, yeni görev ve takiplerde ortalama tamamlanma süresinde %90 azalma. Yani, 10 saniye süren işler artık 1 saniyede tamamlanıyor. Bu hız, geliştirici deneyimi için çok önemlidir; uzun gecikmeler iş akışını bozar. Altyapı iyileştirmeleri arasında; konteyner önbelleklemesi, otomatik ortam kurulumları, isteğe bağlı internet erişimi, bağımlılıkların otomatik kurulumu ve web geliştirme için kendi tarayıcısını açıp ekran görüntülerini PR’lara ekleme gibi özellikler bulunur.
GPT-5 Codex, farklı kullanım limitleriyle çeşitli ChatGPT planlarında sunuluyor. ChatGPT Plus’ta ($20/ay) sınırlı ama yeterli kullanım; Pro’da ($200/ay) çok daha geniş kapasite sunuluyor. İşletme ve Eğitim planlarında kredi bazlı esnek modeller mevcut. Kurumsal planlar, ortak kredi havuzu ile geliştiricilerin yalnızca kullandıkları kadar ödeme yapmasını sağlar. Bu yapı, farklı kullanıcı ve kurum ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlanmıştır.
GPT-5 Codex’i düşünmenin en etkili yolu, onu ekibinizde fazladan bir geliştirici olarak görmektir. Gerçekten de, 7 saat bağımsız çalışabilir, karmaşık görevleri üstlenebilir, kodu inceleyip hataları yakalayabilir. Küçük bir ekip veya girişim için, bu gerçekten ek bir geliştiriciye eşdeğerdir. Bir geliştiriciye yılda $100.000–200.000+ maliyet varken, ChatGPT Pro yıllık $2.400’dür. Tam anlamıyla bir insan geliştiricinin yerini almasa da (mimari kararlar ve iş gereksinimlerini anlamaz), değer önerisi olağanüstüdür. Beş kişilik bir ekip, GPT-5 Codex ile altı-yedi kişilik geliştirme kapasitesine ulaşır. Büyük kurumlarda ise, yeni geliştirici istihdam etmek yerine mevcut geliştiricilerin verimliliği artırılır; bu da marjları ve çıkış hızını yükseltir. Ayrıca, gelişmiş kodlama becerileri demokratikleşir; bir junior geliştirici, GPT-5 Codex ile normalde kıdemli birinin yapabileceği işleri başarabilir.
GPT-5 Codex önemli bir ilerleme olsa da, sınırlamalarını bilmek gerekir. İnsan geliştiricilerin yerini almaz—insan yeteneklerini artıran bir araçtır. İyi tanımlanmış görevlerde, refaktörizasyonda, test ve kod incelemede üstündür; fakat derin alan bilgisi, iş gereksinimlerini anlama veya mimari kararlarda zorlanır. İnsan denetimine ihtiyaç duyar—7 saatlik otonom çalışsa da, çıktısı üretime alınmadan önce incelenmelidir. Kod inceleme yetenekleri gelişmiş olsa da, insan incelemesinin yerini almak için değil, tamamlayıcı olarak tasarlanmıştır. Ayrıca, görev tanımı net değilse, istenen sonucu üretmeyebilir. Açık ve net görev tanımları daha iyi sonuç verir. Sistem, bağlamı anlamada da sınırlıdır; kod ve bağımlılıkları hakkında akıl yürütebilir, ancak deneyimli bir geliştiricinin hemen fark edeceği iş mantığı veya alan bilgisi ayrıntılarını kaçırabilir. Bu sınırlamalar, GPT-5 Codex’in değerini azaltmaz—sadece, onu insan yargısı ve denetimiyle bütünleşik bir geliştirme sürecinin parçası olarak kullanmak gerektiğini gösterir.
GPT-5 Codex, yapay zeka destekli geliştirmenin evriminde önemli bir kilometre taşıdır; ancak nihai nokta değildir. Eğilim açıktır: Yapay zeka sistemleri, giderek daha karmaşık kodlama görevlerini otonom yürütecek, daha uzun süre bağımsız çalışacak ve geliştirme iş akışlarına daha derin entegre olacak. Gelecekteki sürümler, 7 saatlik otonom kapasiteyi aşacak, çok günlük veya daha uzun görevleri üstlenebilecek. Kod inceleme, güvenlik taraması, performans analizi ve mimari doğrulama ile bütünleşecek. Geliştirme araçlarıyla entegrasyon daha da derinleşecek ve AI desteği, sürecin her yönüne kesintisiz entegre edilecek. Daha geniş açıdan bakıldığında, yazılım geliştirme; yapay zeka ve insan işbirliğinin yeni çağına giriyor. Geliştiriciler, giderek üst düzey problem çözmeye, mimari kararlara ve iş mantığına odaklanacak; yapay zeka ise uygulama, test ve doğrulamayı üstlenecek. Bu dönüşüm, geliştiricilerin sadece kodlama değil, aynı zamanda yapay zeka sistemlerini yönlendirme, AI çıktısını doğrulama ve problemleri daha soyut düzeyde ele alma becerileri kazanmasını gerektirecek. Bu yeni paradigmayı başarıyla benimseyen kurumlar önemli rekabet avantajı elde edecek; geleneksel yöntemlerde ısrar edenler ise geri kalacak.
FlowHunt’ın GPT-5 Codex entegrasyonu ile yapay zeka destekli kodlama otomasyonunu nasıl yönettiğini, ekibinizin karmaşık geliştirme görevlerini otomatikleştirmesini, kod inceleme süreçlerini hızlandırmasını ve kalite ve güvenliği koruyarak özellik teslimatını nasıl artırdığını keşfedin.
GPT-5 Codex’in pratik uygulamaları, bireysel kodlama görevlerinin çok ötesine uzanıyor. Gerçek geliştirme ortamlarında, sistem; önceden ciddi geliştirici zamanı gerektiren iş kategorilerini üstleniyor. Bir geliştiricinin haftalarını alacak büyük ölçekli refaktörizasyon projeleri, artık GPT-5 Codex’in uygulamayı üstlenmesiyle saatler içinde tamamlanabiliyor. Net tanımlanmış gereksinimlere sahip özellikler büyük ölçüde otomatikleştirilebiliyor; geliştiriciler entegrasyon, test ve doğrulamaya odaklanıyor. Derin alan bilgisi gerektirmeyen hata düzeltmeleri ise sistem tarafından üstlenilebiliyor ve insanlar sadece doğrulama yapıyor. OpenAI’da sistem, PR’ların büyük çoğunluğunu inceliyor ve her gün yüzlerce sorunu yakalıyor. Bu gerçek dünya doğrulaması, GPT-5 Codex’in sadece teorik bir yenilik olmadığını; üretimde gerçek değer sunduğunu gösteriyor. Sistem; kod niyetini anlama, bağımlılıkları değerlendirme ve uygulamaları testlerle doğrulama becerileri sayesinde, statik analiz araçlarının ve çoğu insan inceleyicinin kaçıracağı sorunları yakalayabiliyor. GPT-5 Codex’i benimseyen ekipler için başarının anahtarı, açık iş akışları ve doğrulama süreçleri kurmaktır. AI’ın ürettiği tüm kodu doğrudan kabul etmek yerine, kritik kod yolları için inceleme ve doğrulama süreçleri belirlenmelidir. Ayrıca, görev tanımları açık ve net olmalıdır; çünkü bu, çıktının kalitesini doğrudan etkiler. GPT-5 Codex’i mevcut süreçlerin yerine değil, onları tamamlayıcı bir araç olarak entegre eden ekipler en iyi sonuçları alır.
GPT-5 Codex, yapay zekanın yazılım geliştirmeye nasıl yardımcı olabileceği konusunda köklü bir değişim sunuyor. 7 saatlik otonom çalışma kapasitesi, karmaşık kodlama görevlerinde ciddi performans artışı, gelişmiş kod inceleme yetenekleri ve geliştirme ortamlarıyla sorunsuz entegrasyonu ile GPT-5 Codex, önceki yapay zeka kodlama asistanlarından sadece kademeli bir iyileşme değil; niteliksel bir sıçrama. Kod refaktörizasyonunda %51’lik iyileşme, yanlış yorumlarda %68’lik azalma ve gecikmede %90’lık azalma; ajan tabanlı kodlama görevleri için yapılan özel eğitimin somut faydalarını gösteriyor. Geliştirme ekipleri için, GPT-5 Codex pratikte ek bir geliştirici kapasitesi sunar; küçük ekiplerin daha fazlasını başarmasını, büyük organizasyonların ise ek insan kaynağına gerek kalmadan üretkenliği artırmasını sağlar. Çoklu geliştirme platformlarıyla entegrasyon, bu yeteneklerin mevcut iş akışlarını bozmadan kullanılmasını güvence altına alır. Yapay zeka destekli geliştirme evrilmeye devam ederken, GPT-5 Codex, gerçek dünya yazılım mühendisliği için optimize edilmiş yapay zeka sistemlerinde yeni bir standart belirliyor.
GPT-5 Codex, özellikle ajan tabanlı kodlama görevleri için daha da optimize edilmiş GPT-5’in özel bir sürümüdür. Gerçek dünya yazılım mühendisliği işleri üzerine odaklanarak eğitilmiştir ve hem hızlı etkileşimli oturumlarda hem de uzun, karmaşık görevleri bağımsız olarak yürütmede eşit derecede yetkindir. Standart GPT-5’in aksine, Codex gelişmiş kod inceleme yetenekleri sunar ve uzun süre otonom çalışabilir.
Testler sırasında, GPT-5 Codex büyük ve karmaşık görevlerde bağımsız olarak 7 saatten fazla çalışabilme yeteneği göstermiştir. Bu uzun oturumlarda, uygulamaları yineleyerek geliştirir, test hatalarını giderir ve nihayetinde başarılı uygulamalar sunar.
GPT-5 Codex, çeşitli alanlarda önemli iyileşmeler gösterir: SWEBench doğrulaması %72,8’den %74,5’e çıkmıştır, kod yeniden düzenlemede %33,9’dan %51,3’e dramatik bir artış olmuştur, yanlış yorumlar %13,7’den %4,4’e düşürülmüş, etkili yorumlar %39,4’ten %52,4’e yükseltilmiştir. Ayrıca, görev tamamlama süresinde %90 daha düşük gecikme sağlar.
GPT-5 Codex; VS Code, Cursor, Windsurf IDE, terminal, web arayüzü, GitHub entegrasyonu ve ChatGPT iOS uygulaması dahil olmak üzere birçok platformda kullanılabilir. ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu ve Enterprise planlarına dahildir ve geliştiricilerin çalıştığı her yerde erişilebilir.
Statik analiz araçlarından farklı olarak, GPT-5 Codex bir PR’ın belirtilen amacını gerçek değişiklikle karşılaştırır, tüm kod tabanını ve bağımlılıkları dikkate alır, kodu ve testleri çalıştırarak davranışı doğrular. Taslaktan hazır duruma geçen PR’ları otomatik olarak inceler ve analizini PR’da paylaşır; ayrıca güvenlik açığı kontrolü gibi özel taleplerle de inceleme yapılabilir.
Arshia, FlowHunt'ta bir Yapay Zeka İş Akışı Mühendisidir. Bilgisayar bilimi geçmişi ve yapay zekaya olan tutkusu ile, yapay zeka araçlarını günlük görevlere entegre eden verimli iş akışları oluşturmada uzmanlaşmıştır ve bu sayede verimlilik ile yaratıcılığı artırır.
FlowHunt'ın akıllı iş akışı orkestrasyonu ile yapay zeka destekli kodlama otomasyonunu geliştirme hattınıza entegre edin.
GPT-5'in temel özelliklerini, teknik gelişmelerini ve gerçek dünyadaki etkisini keşfedin. Bu rehber, güçlü yönlerini, sınırlamalarını, fiyatlandırmasını, etik e...
OpenAI Codex ve Tailwind CSS kullanarak Bitcoin tarihsel fiyat hesaplayıcı nasıl oluşturulur öğrenin. Yapay zeka kod üretiminin web geliştirmeyi nasıl hızlandır...
ChatGPT-5’in çığır açan yeniliklerini, kullanım alanlarını, kıyaslamalarını, güvenliğini, fiyatlandırmasını ve gelecekteki yönelimlerini bu kapsamlı FlowHunt re...
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.
