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
Top %10 Küresel
Codeviv
1ST ÜSTÜN TASARIM ÖDÜLÜ
Hasler-Süsstrunk renk bilimi, Fitts Yasası etkileşim fiziği ve WCAG 2.1 erişilebilirlik standartlarında yürütülen bağımsız tasarım denetiminde küresel dijital üretimin üst %10 kalite dilimine giren Codeviv, 1st Üstün Tasarım Ödülü'ne layık görülmüştür.
Codeviv, tarafından tasarlanan bu Büyük Dil Modelleri (LLM) platformu olarak 83/100 puan alarak "Olağanüstü" düzeyinde değerlendirilmiştir. Teknik performans ve görsel tutarlılık açısından dijital sektör ortalamasının belirgin biçimde üzerinde konumlanan Codeviv, genel kullanıcı deneyimini başarıyla destekleyen bir tasarım diline sahiptir. Renk canlılığı ve tipografik düzen kriterleri özellikle güçlü çıkmaktadır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
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 öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

