Yazılım planlama, kod yazma, kod inceleme ve yazılım bakımında yapay zekânın kullanımı.
UpGuard araştırmacıları, Supabase ile bağlantılı 16 binden fazla veritabanının okunabilir tablolara erişim sağladığını ortaya koydu. Bu tabloların yarısından fazlasında kişisel veriler, daha küçük bir bölümünde ise parolalar ve kimlik doğrulama kodları bulunuyordu. Sorunun, satır düzeyinde güvenlik politikaları ve kötü kullanılan genel anahtarlar da dahil olmak üzere yanlış güvenlik yapılandırmalarından kaynaklandığı belirtildi.
GitHub Blog’daki bir yazı, yapay zekâ ile yazılım geliştirme hakkında yaygın beş varsayımı inceliyor ve üretilen kodun gözden geçirilmesi, bilgi erişimi, MCP ve Skills’in birbiriyle rekabet eden alternatifler değil, farklı roller üstlenen araçlar olduğunu vurguluyor. Sonuç olarak insan muhakemesi ve kodun sürdürülebilirliği belirleyici faktörler olmaya devam ediyor.
GitHub Blog, döngü mühendisliği ve harness’lerden ajan ekipleri ile açık ağırlıklı modellere kadar geliştiriciler arasında yaygın olarak kullanılan bir dizi terimi açıklıyor. Yazı, popüler terimlerin peşinden koşmaktan ziyade uygulamaları ve doğrulama mekanizmalarını anlamanın daha önemli olduğu sonucuna varıyor.
Amazon’da çalışan deneyimi ve insan kaynakları teknolojilerinden sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Beth Galetti, şirketin araçlarını kullanarak programlamaya nasıl geri döndüğünü ve 100.000’den fazla satır kod yazdığını anlatıyor. Yazı, Amazon’un çalışanlar arasında yapay zekâ kullanımını yaygınlaştırma vizyonunu ve 50 milyon kişinin becerilerini geliştirmeye yönelik 2,5 milyar dolarlık taahhüdünü de ele alıyor.