Hakkında
Bu site ne, nasıl çalışıyor, kim yapıyor?
Neden var?
Uber, Netflix, Meta, Stripe, Cloudflare gibi ekipler ürettikleri sistemleri şaşırtıcı bir açıklıkla anlatıyor. Sorun şu: bu yazılar günde onlarca çıkıyor, çoğu uzun, bir kısmı da pazarlama. Bu gazete o akışı süzüp günde birkaç gerçek mühendislik yazısını Türkçe özetliyor.
Hedef kitle özel: yeni mezun, işe yeni başlamış bir yazılım mühendisi. Yani her özet şunu varsayar — okuyan kişi kod yazmayı biliyor ama "100 milyon eşzamanlı bağlantı" ölçeğini hiç görmedi. Bu yüzden her yazıda Neden önemli? ve Sende karşılığı bölümleri var.
Kaynaklar
Her gün şu 12 blog taranıyor:
- Uber Engineering — dağıtık sistemler, veri altyapısı, mikroservis ölçeklendirme, ML platformları
- Netflix Tech Blog — dayanıklılık (resilience), video altyapısı, veri platformu, öneri sistemleri
- AWS Architecture Blog — bulut mimarisi desenleri, well-architected, serverless, çok-bölgeli dayanıklılık
- Cloudflare Blog — ağ, edge computing, güvenlik, performans, internet altyapısı
- Stripe Engineering — ödeme altyapısı, API tasarımı, idempotency, finansal sistemlerde tutarlılık
- Databricks Engineering — veri mühendisliği, Spark, lakehouse, ETL, veri kalitesi, ML pipeline
- Meta Engineering — ölçek, performans optimizasyonu, altyapı, büyük ölçekli ML eğitimi
- OpenAI Research — LLM araştırmaları, model yetenekleri, güvenlik, uygulama mimarileri
- Anthropic Engineering — LLM uygulama mühendisliği, agent tasarımı, tool use, context engineering, RAG
- Google Research — temel araştırma, ML/algoritma, sistemler, sağlık ve bilim uygulamaları
- Google Cloud Blog — bulut altyapısı, veritabanları, Kubernetes, veri analitiği, AI platformu
- Microsoft Engineering — geliştirici araçları, developer experience, iç mühendislik pratikleri
Nasıl üretiliyor?
- Toplama. RSS besleyen kaynaklar doğrudan okunuyor. Uber'in RSS'i yok, blog sayfası kazınıyor; Anthropic için
sitemap.xmlkullanılıyor. - Ayıklama. Makalenin gövde metni navigasyon ve footer gürültüsünden temizleniyor.
- Küratörlük. Her yazı konu sinyalleri ve kaynak ağırlığına göre puanlanıyor; duyuru ve pazarlama yazıları eleniyor. Günde en fazla birkaç yazı sayıya giriyor.
- Özetleme. Seçilen yazılar Türkçeye özetleniyor; teknik terimlerin İngilizcesi korunup sözlükte açıklanıyor.
- Yayın. Sonuç statik HTML olarak üretilip GitHub Pages üzerinden yayınlanıyor.
Kod tamamen Python; site şablonları Jinja2. Kaynak kod GitHub'da.
Dürüstlük notu
- Her özetin altında orijinal makalenin linki var; amaç kaynağın yerine geçmek değil, ona yönlendirmek.
- Yayın tarihleri gerçek. "Arşivden Seçmeler" bölümündeki yazılar o güne ait değildir ve tarihleri açıkça yazılıdır.
- Özetler otomatik üretiliyor; hata olabilir. Kritik bir karar vereceksen orijinali oku.
Kim yazıyor?
Ben Eren Ulutaş. Beykent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği mezunuyum (2026, tam burslu, 3.89). Backend, veri ve uygulamalı AI tarafında çalışıyorum: Java/Spring Boot, Python/FastAPI, PostgreSQL, Redis, Docker, PyTorch ve LLM API'leri.
Bugüne kadar bir ERP + mesajlaşma platformu, 10.000+ kaydı işleyen LLM tabanlı bir sınıflandırma pipeline'ı, yayında olan bir mobil AI ürünü (KlioAI) ve yaklaşık 1 TB piyasa verisi üzerinde çalışan bir algoritmik alım-satım araştırma platformu geliştirdim.
Bu gazeteyi kendim için yapıyorum: her gün büyük ölçekli sistemlerden bir şey öğrenmek ve öğrendiğimi yazıya dökmek için. Açık olması işinize de yararsa ne âlâ.