Codeviv
Modern yazılım geliştirme süreçlerini yapay zeka ile entegre etme konusundaki başarısı ve geniş sektörel yelpazede sunduğu projeler ile dikkat çekiyor. Yenilikçi yerli yapay zeka platformlarıyla iş dünyasının dijital dönüşümüne somut katkı sağlıyor.
- AI destekli yazılım geliştirme
- Dijital dönüşüm çözümleri
- Finans ve kamu odaklı projeler

Codeviv, akademik tasarım denetiminde 83/100 puan alarak Gümüş Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri görsel kararlılık (98) ve akıcılık (96); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (49) ve estetik (53).
1st Ödül Derecesi
Gümüş Ödül
77+ puan
Codeviv
1ST TASARIM ÖDÜLÜ
Codeviv, 1st.com.tr ölçüm motorunda 77 ve üzeri puan alarak gümüş madalya kazandı. Değerlendirmede renk kullanımı, yazı düzeni, erişilebilirlik, teknik performans ve sayfa yapısı birlikte ölçüldü.
Codeviv, Büyük Dil Modelleri (LLM) alanında bir web sitesi. 1st.com.tr ölçüm motorunda 83/100 puan aldı ve "Üst Düzey" düzeyinde yer alıyor. Bu değerlendirmede renk, tipografi, erişilebilirlik, hız ve sayfa yapısı birlikte ölçüldü. Bu, platformdaki sitelerin çok azının ulaşabildiği bir puan.
Tasarım Denetimi
Renk, tipografi, erişilebilirlik ve etkileşim ölçümlerinden oluşan ayrıntılı rapor.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
1 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Büyük Dil Modelleri (LLM)
Codeviv bu kategoride 15 puan üzerinde (sektör ortalaması 68/100). En iyi %8 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için önce CrUX (Chrome User Experience Report, gerçek kullanıcılardan toplanan saha verisi) kullanılır. CrUX verisi yoksa Lighthouse (kontrollü test ortamı) devreye girer. İki kaynak farklı koşullarda ölçtüğü için bazı değerler birbirinden ayrışabilir. Örneğin sunucu yanıtı (TTFB) testte hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların ana içeriği görme süresi (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha uzun çıkabilir. İki değer de doğrudur, yalnızca farklı koşulları yansıtır.

