Akin Kaldiroglu

Yazılımcı arkadaşlar, Udemy eğitimlerimin indirim linklerini javaturk.org/udemy/ adresinde bulabilirsiniz.

𝗟𝗟𝗠𝘀 𝗔𝗿𝗲 𝗡𝗼𝘁 𝗥𝗲𝗮𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗖𝗼𝗱𝗲 We keep calling LLMs "AI coding assistants." But writing code and understanding code are not the same thing. Researchers from Virginia Tech and Carnegie Mellon University just ran 750,000 debugging experiments across 10 models to determine how well LLMs actually understand code. The results show that you should not blindly trust your AI coding assistant when debugging. Here is what they found: 𝟭. 𝗔 𝗿𝗲𝗻𝗮𝗺𝗲𝗱 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗯𝗿𝗲𝗮𝗸𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗱𝗲𝗯𝘂𝗴𝗴𝗲𝗿 Researchers created a bug, confirmed that the LLM found it, then made changes that don't touch the bug at all, such as renaming a variable or adding a comment. In 78% of cases, the model could no longer find the same bug. The bug was still there. The variable names and comments changed, and that was enough. 𝟮. 𝗗𝗲𝗮𝗱 𝗰𝗼𝗱𝗲 𝗶𝘀 𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗽 Adding code that never runs reduced bug-detection accuracy to 20.38%. Models treated dead code as live, and flagged it as the source of the bug. But the bug was in another line. So, LLMs cannot reliably distinguish "this runs" from "this never runs." 𝟯. 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀 𝗿𝗲𝗮𝗱 𝘁𝗼𝗽-𝘁𝗼-𝗯𝗼𝘁𝘁𝗼𝗺, 𝗻𝗼𝘁 𝗹𝗼𝗴𝗶𝗰𝗮𝗹𝗹𝘆 56% of correctly found bugs were in the first quarter of the file. Only 6% were in the last quarter. The further down the code, the less attention the model pays to it. If the bug lives in the bottom half of your file, the model is already less likely to find it. 𝟰. 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗿𝗲𝗼𝗿𝗱𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗹𝗼𝗻𝗲 𝗰𝘂𝘁 𝗮𝗰𝗰𝘂𝗿𝗮𝗰𝘆 𝗯𝘆 𝟴𝟯% Changing the order of functions in a Java file caused an 83% drop in debugging accuracy. The code still remained the same. Where the code physically sits in the file matters more to the model than what the code does. So, obviously, this is a sign of pattern recognition, not real code understanding. 𝟱. 𝗡𝗲𝘄𝗲𝗿 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀 𝗵𝗮𝗿𝗱𝗹𝘆 𝗺𝗼𝘃𝗲 𝘁𝗵𝗲 𝗻𝗲𝗲𝗱𝗹𝗲 Claude improved ~1% between 3.7 and 4.5 Sonnet on this task. Gemini improved by ~1.8%. Every model release comes with a new benchmark leaderboard and new headlines. But the ability to reason about code under realistic conditions is improving slowly. 𝟲. 𝗧𝗵𝗲𝘀𝗲 𝘄𝗲𝗿𝗲 𝗯𝗲𝘀𝘁-𝗰𝗮𝘀𝗲 𝗰𝗼𝗻𝗱𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 The study used single-file programs with ~250 lines, and each had a clear description of what the code should do. The authors say this was intentional. They wanted the best-case conditions. Real production code is multi-file, cross-module, and poorly documented. It will perform worse for sure. Here are three things worth changing based on the research: 🔹 𝗣𝗮𝘀𝘀 𝗲𝘅𝗲𝗰𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁, 𝗻𝗼𝘁 𝗷𝘂𝘀𝘁 𝗰𝗼𝗱𝗲. When asking an LLM to debug, include test output, stack traces, and failure messages alongside the source. Without runtime details, the model is guessing based on the code. 🔹 𝗗𝗼𝗻'𝘁 𝘁𝗿𝘂𝘀𝘁 𝗶𝘁 𝗼𝗻 𝗱𝗲𝗲𝗽-𝗳𝗶𝗹𝗲 𝗯𝘂𝗴𝘀. If the suspect code is in the bottom third of a long file, the model will have trouble finding it. Consider splitting the context or feeding the relevant function directly. 🔹 𝗖𝗹𝗲𝗮𝗻 𝘂𝗽 𝗱𝗲𝗮𝗱 𝗰𝗼𝗱𝗲 𝗯𝗲𝗳𝗼𝗿𝗲 𝘂𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗜 𝗱𝗲𝗯𝘂𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴 𝘁𝗼𝗼𝗹𝘀. Commented-out blocks and unreachable branches will mislead the model. It cannot filter them out. We rate AI coding tools on HumanEval. That tests whether a model can write a function from a description, but this says nothing about finding a bug in code it didn't write. Those are different problems. We're using the wrong benchmark.

Backendguru olarak Temiz Kod tadında iyi bayramlar dileriz 🍬

Tibittır arkadaslarim, hepinize huzurlu bir bayram dilerim. Daha nice bayramlara insallah 🌺🌹💐

The West is done. Hamid Dabashi is spot on in his diagnosis. middleeasteye.net/opinion/war-ga…

Java 26 is now available! #Java26 #JDK26 #OpenJDK ☕ Download Now: social.ora.cl/6018B6ynbo ☕ Release notes: social.ora.cl/6019B6ynbU ☕ API Javadoc: social.ora.cl/6010B6ynbq ☕ Features: social.ora.cl/6011B6ynbS ☕ Inside Java on JDK 26: social.ora.cl/6012B6ynbs

Chapters 1-9 now available at learning.oreilly.com/library/view/t… 🎉

The greatest strike ever witnessed in football 🤯

On behalf of the @Java DevRel Team at @Oracle, congratulations to the newest member of the #Java Champions Program @altugaltintas

TÜBİTAK BİLGEM Yazılım Teknolojileri Araştırma Enstitüsü (YTE) tarafından hazırlanan Araştırma Serisi’nin 35. sayısı, “Yazılım Test Süreçlerinde Yapay Zeka: Mevcut Durum Analizi” başlığıyla yayımlandı! 📢 🔗 Araştırma Serisini okumak için: bilgem.tubitak.gov.tr/yayinlar/yte-y…

Coming soon ➡️ "A fascinating, at times unsettling archive for readers with a serious interest in Wittgenstein." (Kirkus Reviews) Explore an archive of 370+ letters - now in English for the first time. Pre-order bit.ly/4b751BL Read a preview: bit.ly/413M6BQ

#Felsefe dizimizden #YeniKitap. Atilla Akalın'dan Metafizik, Kötülük, Özgürlük: Peter van Inwagen’ın Felsefesi. Gerçekten özgür müyüz? Yoksa tüm seçimlerimiz geçmiş olayların ve doğa yasalarının zorunlu sonuçları mıdır? Eğer determinizm doğruysa eylemlerimizin bize ait olan yönü nedir? Determinizmi reddettiğimizde geriye gerçek bir özgürlük mü kalır yoksa yalnızca rastlantı mı? Çağdaş metafiziğin en etkili isimlerinden Peter van Inwagen, özgür irade tartışmasını bu temel gerilim üzerinden yeniden inşa eder. Geliştirdiği sonuç ve şans argümanıyla özgürlük ile nedensel zorunluluk arasındaki gerilimi keskin biçimde sorgular, bağdaşırcı yaklaşımların sınırlarını görünür kılar. Atilla Akalın’ın bu çalışması, van Inwagen’ın bağdaşmazcılık savunusunu ele alırken onun mereoloji tartışmaları ve kötülük problemi üzerine geliştirdiği analizleri de bütünlüklü bir çerçeve içinde değerlendirir. Çağdaş analitik felsefe bağlamında özgür irade sorununu tartışan bu çalışma, Türkçe literatüre önemli bir katkı sunmaktadır. Kitabın Detayları: akademimkitapligi.com/kitap/metafizi… #Metafizik #Özgürlük #Kötülük #Özgürİrade #AnalitikFelsefe #PetervanInwagen #ÇağdaşFelsefe

🔊 Exciting New Speaker Announcement! We're thrilled to welcome Lemi Orhan Ergin @lemiorhan from @craftgateio as a speaker at Java Day Istanbul 2026! Details & Registration: 🎟️linktr.ee/javadayistanbul See you there! 👋 #JavaDayIstanbul #SoftwareEngineering #Java #TechConference #AI

İlk derse herkese açık, beklerim.

Hayatımda okuduğum, çalıştığım, çevirdiğim en güzel kitap. Gerçek bir lezzet şelalesi. Hem Platonculuğun "müfredatı" hem de tam bir felsefeye giriş kitabı. Hem Platon'u anlamak için harika bir rehber, hem de önemli bir antik eser. Arka kapaktan: Okur bu kitapta ne bulacak? Platon’un diyaloglarındaki soslu ve süslü öğretinin Orta Platoncu âlimlerden Alkinoos’un elinde bir ders kitabına, daha doğrusu bir öğretmen rehberine nasıl dönüştüğünü, felsefenin işinin ruhu bedenden yüz çevirtip hakiki varolanlara yöneltmek olduğunu, diyalektiğin bu süreçteki rolünü, matematiğin aklı duyulurlardan koparıp akledilirlere hazırlayan bir basamak olarak kullanılmasını, tanrının dile getirilemez doğasını ve onun ezeli akletmeleri olan idea’ları, biçimsiz ve niteliksiz maddenin bir oyun hamuru gibi zanaatkârın elinde üçgenlerden katı cisimlere ve nihayet dört öğeye nasıl büründüğünü, âlemin ruhunun derin uykusundan uyanıp nasıl akıllandığını, yıldızların ve gezegenlerin zamanın ölçüsü olmak üzere yörüngelerine nasıl yerleştirildiğini, insan ruhunun hesaplayan yanının başa, öfkesinin kalbe ve arzularının göbek bölgesi civarına gemi azıya almış vahşi bir hayvan gibi nasıl bağlandığını, duyuların bedende nasıl işlediğini, hastalıkların kökenindeki çürümeleri, ruhun bozulmazlığını ve ölümsüzlüğünü, yazgının her şeyi kuşattığı halde neden her şeyi baştan belirlemediğini, kötülüğün ve işlenen suçların aslında nasıl istemsiz olduğunu, insanın en yüksek amacının kusursuz bir yurttaş olmak değil de gücü yettiğince tanrıya benzemek olduğunu, erdemlerin birer orta olmasını ve duygulardaki ince çizgiyi, aşkın ve dostluğun türlerini, kentin koruyucular ve zanaatkârlarla nasıl idare edileceğini, varolanlarla ilgilenen filozofla var olmayanların karanlığında gezinen sofist arasındaki o derin uçurumu ve daha birçok ilginç şeyi. Kulak kesilenin Yeni Platonculuğun ayak seslerini de duyabileceği bir eser olan Didaskalikos, Platon’un öğretisini bir bütün olarak kavramak isteyenler için antik çağdan kalma en berrak aynalardan biridir. Didaskalikos Platonculuğun Ders Kitabı | Kitapyurdu kitapyurdu.com/kitap/didaskal…

The real story is worse. November 2025: Amazon mandates Kiro as their only AI coding tool. Sets an 80% weekly usage target. 1,500 engineers protest internally, saying Claude Code outperforms it. Leadership pushes through anyway. December: Kiro autonomously deletes a production AWS environment. 13-hour outage. Amazon's response: "user error, not AI autonomy." March 5: Amazon[.]com goes down for 6 hours. Checkout, pricing, accounts — all gone. Now the same SVP who co-signed the Kiro mandate is running an emergency meeting about "high blast radius" incidents from "Gen-AI assisted changes." The agent inherited a senior engineer's permissions and acted like one — except it doesn't hesitate. 1,500 engineers said the tool wasn't ready. Leadership made adoption a KPI. Amazon told Wall Street it's spending $200B on AI this year. They can't walk it back. This isn't an AI failure. It's what happens when adoption becomes a corporate OKR before the review process catches up. The tools work. The org chart didn't.

No number before 1,000 contains the letter A.

Yazılım geliştiricileri Kubernetes’i ne seviyede bilmeli? Kayıt Linki: bit.ly/4sa4ogW 12 Mart Perşembe günü ücretsiz canlı webinardayız. Bir geliştiricinin en azından deployment, servis yapısı ve Kubernetes’te gizli bilgilerin nasıl yönetildiğini bilmesi önemli bir avantaj sağlar. Yapay zeka ise bu süreçte: • GitHub Actions workflow’ları oluşturabilir • FluxCD manifestleri hazırlayabilir • Docker image ve deployment süreçlerini otomatikleştirebilir Hatta observability tarafında canlıdaki problemleri analiz edip debug etmeye bile yardımcı olabilir. Sonuç: Operasyonel işler otomatikleşir, geliştiriciler daha fazla ürün geliştirmeye odaklanır. Sınırlı kontenjan. Hemen kayıt ol.

@LewisSteele_ Yup, I was there when we got the cup beating Chelsea in Besiktas’ stadium 🙌

☀️ Nice day for it here in Istanbul. Liverpool have won two trophies here (2005 CL at the Ataturk and 2019 Super Cup at Besiktas) but they have never beaten a Turkish team in this city (they have won in Trabzon which is 12hr drive away, mind). 🇹🇷

Kitap Analizi: Bilgi (Jennifer Nagel) onculanalitikfelsefe.com/kitap-analizi-…

Java’da gerçek dünyadaki problemleri Nesne Merkezli Programlama yaklaşımıyla çözmeyi öğrenmek ister misin? Kayıt Linki: bit.ly/4stMSnj Eğitmenimiz Akın Kaldıroğlu'yla @kaldiroglu Java ile Nesne Merkezli Programlama Eğitiminin 2 bölümü başlıyor! Bu eğitimde: • Java Environment • Introduction to Java • Fundamentals of Java • Source Code Structure gibi konuları uygulamalı olarak ele alıyoruz. Detaylar ve kayıt için bize ulaş. İlk ders yarın başlıyor. Kontenjan sınırlı.