Openai Codex ile Programlama ve Yazılım Mühendisliği: Otonom AI ajanları ile yazma, test etme ve konuşlandırma

Fikirden Kod'a: Codex gelişimi kökten hızlandırır

Codex ile Openai, geliştiricilerin kod, test ve dağıtım yazma şeklini temelden dönüştüren çığır açan bir bulut tabanlı yazılım mühendisliği temsilcisi sundu. Yazılım geliştirme için optimize edilmiş O3 modelinin bir varyantı olan özel model CODEX-1'e dayanan Codex, özellik geliştirmeden çekme yeniden düzenlemeye kadar karmaşık programlama görevlerini otomatikleştirir. Sistem, kullanıcının deposu ile yüklenen ve Agents.md dosyaları aracılığıyla projeye özgü bir şekilde yapılandırılabilen izole bulut ortamlarında çalışır. SWE-Bench gibi ölçümlerde etkileyici başarılarla, geleneksel gelişim yaklaşımlarını aşıyor ve AI tabanlı yazılım geliştirmenin yeni bir paradigması oluşturuyor.

İçin uygun:

• Openai'nin GPT-5 için ChatGpt Planları: Araçların Entegrasyonu ve Operatör Aracının Güncellemesi

Teknik mimari ve temel işlevler

Model Temeli ve Uzmanlık

Codex, Openai O3 modelinin özel bir varyantı olarak geliştirilen takviye öğrenimi ile gerçek programlama görevleri üzerinde eğitilmiş bir model olan Codex-1'e dayanmaktadır. Bu uzmanlık, sistemin insani gelişme stiline karşılık gelen ve verilen talimatları tam olarak izleyen kod oluşturmasını sağlar. GitHub Copilot gibi basit kod tamamlama araçlarının aksine, Codex tam görevlerde düşünür ve karmaşık özellik uygulamaları, hata düzeltmeleri ve test otomasyonunu paralel ve izole edebilir.

Temel model, tatmin edici sonuçlar elde edilene kadar yinelemeli testler yapmak üzere özel olarak eğitilmiştir. Kendini doğrulama yeteneği, kodeksi geleneksel AI kodlayan asistanlardan ayırır ve üretilen çözümlerin daha yüksek kalitesini sağlar. Teknik temel, kullanıcının deposu ile yüklenen ve tüm işlemler için güvenli bir sanal alan ortamı sağlayan izole bulut kaplarını kullanır.

Bulut tabanlı yürütme ortamı

Codex mimarisi, kullanıcının kod deposu ile otomatik olarak önceden yapılandırılmış izole bulut kaplarına dayanır. Her görev, farklı projeler ve görevler arasında net bir ayrım sağlayan kendi sanal alan ortamınızda gerçekleştirilir. Bu ortamlar, gerekli tüm bağımlılıklar ve araçlar dahil olmak üzere projenin gerçek geliştirme ortamına karşılık gelecek şekilde yapılandırılmıştır.

Bu kum havuzu içinde, Codex kapsamlı işlemler yapabilir: dosyaları okuyabilir ve düzenleyebilir, komutları gerçekleştirebilir, test süitleri çalıştırın, linner gerçekleştirin ve incelemeleri yazın. İşleme süresi, görevin karmaşıklığına bağlı olarak tipik olarak bir ila 30 dakika arasında değişir. Yürütme sırasında, Codex her adımı belgeler ve tam izlenebilirliği sağlamak için terminal günlükleri ve test sonuçları sağlar.

İş Akışı ve Kullanıcı Deneyimi

Chatgpt'e entegrasyon

Kodekse erişim, kullanıcıların farklı etkileşim modları arasında seçim yapabileceği ChatGPT'deki kenar çubuğu aracılığıyla sorunsuz bir şekilde. “Kod” seçerek, geliştiriciler belirli uygulama görevlerini başlatabilirken, kod tabanı hakkında sorular için “Ask” kullanılır. Bu entegrasyon, stratejik kararların sorumluluğu insanlarda kaldığı için, geliştiricilerin icracıdan bir karar haline gelmelerini sağlar, çünkü tekrarlayan faaliyetler çabası büyük ölçüde azalır.

Kullanıcı arayüzü, geliştirme iş akışını minimal olarak kesecek şekilde tasarlanmıştır. Kullanıcılar görevlerinin ilerlemesini gerçek zamanlı olarak takip edebilir ve temsilcinin tüm adımlarına erişme fırsatına sahip olabilirler. Bir görevi tamamladıktan sonra, geliştiriciler sonuçları kontrol edebilir, daha fazla revizyon isteyebilir, Github çekme isteklerini açabilir veya değişiklikleri doğrudan yerel ortamlarına entegre edebilir.

Paralel görev işleme

Kodeksin belirleyici bir avantajı, çeşitli görevlere paralel çalışma yeteneğinde yatmaktadır. Codex karmaşık bir yeniden düzenleme üzerinde çalışırken, geliştiriciler yerel sistemlerinde diğer projeler üzerinde de çalışabilir veya kendilerini stratejik kararlara ayırabilirler. Bu eşzamansız çalışma yöntemi, AI ajanlarını, insanların saatlere hatta günlere mal olacağı görevleri üstlenebilen “sanal takım arkadaşları” olarak kurma amacına karşılık gelir.

Geliştirme, farklı özel ajanların yazılım geliştirmenin farklı yönlerini üstlenebileceği çok ajan bir iş akışına doğru gidiyor. Bu yaklaşım, verimlilikte daha fazla artış vaat ediyor ve geliştirme ekiplerinin yazılım geliştirmenin yaratıcı ve stratejik yönlerine odaklanmalarını sağlıyor.

İçin uygun:

• Danışmanlık ve planlama için ilk on – Yapay Zekaya Genel Bakış ve İpuçları: Çeşitli yapay zeka modelleri ve tipik uygulama alanları

Agents.md Yapılandırma Sistemi

Proje -Özel Talimatlar

Agents.MD sistemi, kodeks'i projeye özgü bir şekilde yapılandırmak ve kontrol etmek için yenilikçi bir yöntemi temsil eder. Bu metin dosyaları ReadMe.md dosyalarına benzer şekilde çalışır ve kod tabanında gezinme talimatları, test komutları ve projeye özgü en iyi uygulamayı içerir. Agents.md dosyaları, tipik konumlar kök dizin, ana dizin veya git depoları içindeki farklı konumlar olan dosya sistemindeki herhangi bir konuma yerleştirilebilir.

Bir Agent.MD dosyasının kapsamı, dosyayı içeren klasörde köklenen tüm dizin ağacına uzanır. Son yamasında Codex'e dokunan her dosya için, Agents.md dosyalarından gelen tüm talimatlar, bu dosyanın kapsamı içerdiği. Bu hiyerarşik yapı, bir projenin farklı bölümleri için hem küresel hem de özel yönergeleri tanımlamayı mümkün kılar.

Hiyerarşik kontrol yapısı

Agents.MD Sistemi, çatışma çözümü için sofistike bir hiyerarşi uygular: daha derin yerli ajanlar.MD dosyaları çelişkili talimatlar için daha yüksek dosyalara göre önceliğe sahiptir. Ancak, bir istemin parçası olarak doğrudan sistem, geliştirici veya kullanıcı talimatları her zaman ajanlara göre önceliğe sahiptir. Bu yapı, projeye özgü konfigürasyonların doğru şekilde kullanılmasını sağlarken, aynı zamanda durumsal ayarlamalar için esneklik korunur.

Agents.md dosyaları, kodeksin tüm kod değişikliklerine göre yapması gereken çalışmanın doğrulanması için programlı kontroller içerebilir. Bu doğrulama aynı zamanda tutarlı kalite güvencesi sağlayan belge güncellemeleri gibi basit değişiklikler için de geçerlidir. Bu tür yapılandırmalar, ekiplerin özel geliştirme standartlarını ve süreçlerini AI tabanlı iş akışına sorunsuz bir şekilde entegre etmelerini sağlar.

Performans Değerlendirmesi ve Ölçerler

Swe-Bench doğrulanmış sonuçlar

Codex, yerleşik yazılım mühendisliği ölçütlerinde etkileyici bir performans gösterir. GitHub'dan gerçek yazılım sorunlarında büyük dil modellerinin değerlendirilmesi için bir ölçüt olan SWE-Bench'de, Codex-1, özel yazılım mühendisliği görevlerinde hem GPT-3.5 hem de GPT-4 Mini'yi aşar. Bu sonuçlar, modelin doğal performansının altını çizen özel ajanlar veya özel iskele olmadan bile elde edildi.

SWE-Bench, değerlendirme için özellikle ilgili bir temeli temsil eder, çünkü gerçek github sorunlarını kullanır ve modellerden tarif edilen sorunları çözen yamalar üretmesini ister. Benchmark, Docker tabanlı değerlendirme ortamları tarafından tekrarlanabilir değerlendirme sunar ve SWE-Bench Lite, SWE-Bench doğrulanmış ve SWE-Bench Multimodal dahil olmak üzere çeşitli veri kayıtları içerir. Bu testlerde kodeksin güçlü performansı, geleneksel yaklaşımlara kıyasla önemli bir iyileşme olduğunu göstermektedir.

İç Openai Değerlendirmeleri

Genel kriterlere ek olarak, Codex-1 ayrıca dahili Openai-SWE görevleri kriterlerinde üstün hizmetler gösterir. Bu dahili değerlendirmeler gerçek yazılım geliştirme görevlerine dayanmaktadır ve kodeksin geliştirildiği pratik uygulama senaryolarını yansıtır. Bu sonuçların projeye özgü konfigürasyonlar olmadan elde edilmesi, optimal yapılandırma ile daha iyi performans potansiyelinin altını çizmektedir.

OpenAai'de Codex, yeniden düzenleme, yeniden adlandırma ve yazma testleri gibi açıkça tanımlanmış görevleri otomatikleştirmek için günlük olarak kullanılmaktadır. Üretken bir ortamdaki bu pratik uygulama, kıyaslama sonuçlarını doğrular ve sistemin pratikliğini gösterir. Dahili ekipler, özellik geliştirme, hata ayıklama, test otomasyonu ve kod yeniden düzenleme için Codex'i başarıyla kullanır.

Tüm şirket meseleleri için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında bir AI platformunun entegrasyonu-imge: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Bu AI platformu tüm belirli veri kaynaklarıyla etkileşime girer
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ve diğer birçok veri yönetim sisteminden
• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

AI platformumuzun çözdüğü zorluklar

• Geleneksel AI çözümlerinin doğruluğu eksikliği
• Hassas verilerin veri koruması ve güvenli yönetimi
• Bireysel AI gelişiminin yüksek maliyetleri ve karmaşıklığı
• Nitelikli AI eksikliği
• AI'nın mevcut BT sistemlerine entegrasyonu

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Güvenlik ve Dağıtım Modelleri

İzole yürütme ortamları

Güvenlik, kodeks mimarisinin merkezindedir, böylece her görev tam olarak izole bulut kaplarında gerçekleştirilir. Bu sanal alan ortamları, diğer projeler veya sistemler üzerinde etkisi olamayacak şekilde tasarlanmıştır. Yalıtım, deneysel veya yanlış kodun üretim ortamına zarar verememesini sağlar.

KODEX'in bulut tabanlı doğası, yerel kalkınma ortamlarında uygulanması zor olacak kapsamlı güvenlik önlemlerinin uygulanmasını mümkün kılar. Her kapsayıcı, yetkisiz erişimi veya veri sızıntılarını önlemek için belirli kaynak sınırları ve ağ kısıtlamaları ile yapılandırılır. Ortamlar, sonraki görevler için temiz bir başlangıç ​​noktası sağlayan bir görevi tamamladıktan sonra tamamen sıfırlanır.

Yerel bir alternatif olarak kodeks CLI

Bulut tabanlı kodeksine paralel olarak Openai, CODEX CLI'ye yerel kullanım için açık kaynaklı bir araç olarak da sunar. Bu terminal yerel aracı, benzer AI becerilerini doğrudan yerel geliştirme ortamına getirir ve böylece bulut kullanımıyla ilgili güvenlik endişelerini giderir. Codex CLI tamamen yerel olarak çalışır ve geliştirici açıkça karar vermedikçe kaynak kodunun yerel ortamdan ayrılmamasını sağlar.

CLI aracı üç farklı onay modu sunar: önerme (yalnızca öneriler), otomatik düzenleme (onayla otomatik işleme) ve tam araç (bir sanal alanda tam otomatik sürüm). Bu esneklik, geliştiricilerin göreve ve sisteme olan güvene bağlı olarak özerklik derecesini uyarlamalarını sağlar. Multimodal girişleri destekleyerek, Codex CLI metin, ekran görüntüleri veya diyagramlar işleyebilir ve buna göre kod oluşturabilir veya düzenleyebilir.

İçin uygun:

• Chatgpt 5 | Openai Master Plan: Süper asistan, chatgpt'i yakında e-posta, kitap seyahat ve daha fazlasını yazmalı!

Uygulama ve kullanım durumlarının pratik alanları

Özellik geliştirme ve kod üretimi

Kodeks, ilk anlayıştan tam uygulamaya kadar otomatik özellik geliştirmede exceltes. Sistem, yeni işlevleri iskeleleri, bileşenleri birleştirebilir ve hatta kapsamlı belgeler oluşturabilir. Geliştirme ekipleri için bu, geliştirme döngüsünün önemli bir hızlanması anlamına gelir, çünkü Codex, özellik uygulamasının tekrarlayan ve zaman alıcı yönlerini devralabilir.

CODEX'in bağlam bilincine sahip kod oluşturma bağlamını oluşturma yeteneği, yalnızca işlevsel kod oluşturmayı değil, aynı zamanda bu kodun projeye özgü standartlara ve kurallara karşılık gelmesini sağlamak için. Agents.md dosyalarını entegre ederek, Codex doğru kodlama standartlarını, ad kurallarını ve mimari kalıpları otomatik olarak kullanabilir. Bu, mevcut kod tabanlarına sorunsuz bir şekilde entegre olan ve minimum sonrası işleme çabası gerektiren kodla sonuçlanır.

Hata ayıklama ve bakım

Hata ayıklama ve kod bakımı alanında, Codex hataların tanımlanması ve kaldırılmasında özel güçlü yönler gösterir. Sistem, karmaşık kod tabanlarını analiz edebilir, sorunları bulabilir ve uygun düzeltmeleri uygulayabilir. Codex'in sadece hatayı düzeltme yeteneği değil, aynı zamanda ek testler veya doğrulamalar gibi önleyici önlemleri de uygulama.

Büyük kod tabanlarının bakımı, kodeks tarafından önemli ölçüde basitleştirilir, çünkü sistem kapsamlı yeniden düzenleme işlemleri gerçekleştirebilir. Değişkenleri veya işlevleri yeniden adlandırma, bağımlılıkların güncellenmesi veya test örtüsünün iyileştirilmesi gibi görevler otomatikleştirilebilir. Codex ayrıca kodun bilinmeyen bölümlerini anlamak ve belgelemek için bir referans aracı olarak da hizmet edebilir.

Test Otomasyonu ve Kalite Güvencesi

Testlerin otomatik olarak oluşturulması ve bakımı, özellikle vurgulanan bir uygulama alanıdır. Codex sadece mevcut kod için birim testleri oluşturmakla kalmaz, aynı zamanda entegrasyon testleri ve uçtan uca testler de geliştirir. Sistem, ilgili projenin test çerçevelerini anlar ve doğru sözdizimi ve yapısında karşılık gelen testler oluşturabilir.

Kalite güvencesi, Codex 'kodu otomatik olarak destekleme yeteneği ile genişletilir. Sistem çekme isteklerini analiz edebilir, potansiyel sorunları belirleyebilir ve iyileştirme önerileri yapabilir. GitHub iş akışlarına entegrasyonla Codex, ilgili tüm değişiklikleri ve etkilerini belgeleyen Pull-Tequest açıklamalarını otomatik olarak oluşturabilir.

Geleneksel gelişimsel yaklaşımlarla karşılaştırma

Paradigma araçtan arıtmaya geçiş

Codex, pasif geliştirme araçlarından aktif yazılım mühendisliği temsilcilerine geçişli bir paradigma geçişini temsil eder. Geleneksel IDE'ler ve kod editörleri geliştiricileri belirli görevlerde desteklerken, Codex tüm iş akışı segmentlerini bağımsız olarak devralır. Bu fark, Kodeksin, sürekli insan müdahalesine ihtiyaç duymadan analizden uygulamaya ve doğrulamaya kadar karmaşık görevleri yerine getirme yeteneğinde kendini gösterir.

Geleneksel geliştirme yaklaşımı, geliştiricilerin programlama sürecinin her adımını manuel olarak gerçekleştirmesini gerektirir: problem analizinden kod uygulamasına, test ve belgelere. Codex bu zinciri otomatikleştirir ve geliştiricilerin daha yüksek soyutlama seviyelerine konsantre olmalarını sağlar. Bireysel kod satırları yazmak yerine, geliştiriciler artık CODEX tarafından otonom olarak uygulanan görevleri ve hedefleri tanımlayabilir.

Verimlilik Artışı ve Verimlilik Kazançları

Kodeks yoluyla verimliliğin artması çeşitli boyutlarda ölçülebilir: tekrarlayan görevlerde zaman tasarrufu, otomatik testler yoluyla hataların azaltılması ve doğrulama ve özellik geliştirmenin hızlanması. İlk testçiler, özellikle yeniden düzenleme, test oluşturma ve hata düzeltme gibi görevlerde önemli üretkenlik artışları bildirmektedir. Geliştiriciler diğer projeler üzerinde çalışırken, çeşitli görevler üzerinde paralel çalışma olasılığı da bu verimlilik kazanımlarını çoğaltır.

Geleneksel yaklaşımlarla karşılaştırıldığında, Codex eğitim süresini bilinmeyen kod tabanlarına önemli ölçüde azaltır. Geliştiriciler normalde karmaşık projelere alışmak için günler veya haftalar ihtiyaç duysa da, Codex ajanları analiz ederek hemen üretken olabilir. Bu yetenek, hızlı ayarlamaların ve yinelemeli gelişimin gerekli olduğu çevik gelişim ortamlarında özellikle değerlidir.

İçin uygun:

• Chatgpt von Openaai'deki mevcut gelişmeler (Mart 2025)

Geliştiriciler yerine ajanlar? Yazılım endüstrisinin bir sonraki aşaması

Çok ajan bir ekosisteme geliştirme

Kodeksin gelişimi, uzmanlaşmış AI ajanlarının yazılım geliştirmenin çeşitli yönlerini benimsediği bir geleceği göstermektedir. Openai, ön uç geliştirme, arka uç hizmetleri, veritabanı tasarımı veya itaatkâr görevler için çeşitli aracıların uzmanlaştığı asenkron çok ajan bir iş akışı üzerinde çalışıyor. Koordineli bir ajan ekosisteminin bu vizyonu, yazılım gelişimini temelden dönüştürebilir ve verimlilikte daha yüksek artışlara yol açabilir.

Bununla birlikte, çeşitli ajanların entegrasyonu aynı zamanda ajanlar arası iletişim için yeni koordinasyon mekanizmaları ve standartlar gerektirir. Agents.MD dosyaları, AI geliştirme aracılarının yapılandırılması için evrensel bir standart haline gelebilir. Bu tür standartların kurulması, çeşitli ajan sistemlerinin geniş bir şekilde benimsenmesi ve birlikte çalışması için çok önemli olacaktır.

Yazılım geliştirme endüstrisi üzerindeki etkiler

Codex ve benzer sistemler muhtemelen kalkınma ekiplerindeki rollerin yeniden dağıtılmasına yol açacaktır. Tekrarlayan ve iyi tanımlanmış görevler giderek daha fazla otomatik olsa da, stratejik planlama, mimari kararlar ve yaratıcı problem çözme daha önemli hale geliyor. Geliştiriciler, her yönü kendileri uygulamak yerine karmaşık yazılım projelerini düzenleyen AI ajanlarının şefleri haline gelir.

Bu dönüşüm aynı zamanda geliştiricilerin yeni beceri ve becerilerini gerektirir: AI ajanlarını anlamak ve yapılandırmak, doğal dil arayüzleriyle etkili iletişim kurmak ve otomatik olarak oluşturulan kodu değerlendirmek ve doğrulamak. Eğitim kurumları ve şirketleri, geliştiricileri bu yeni çalışma biçimine hazırlamak için müfredatlarını ve eğitim programlarını buna göre uyarlamalıdır.

Kodeks ile verimlilik artışı: AI insan yaratıcılığını karşılıyor

Openai Codex, artan iyileştirmelerin ötesine geçen ve temel bir paradigma kayması başlatan yazılım geliştirmede bir dönüm noktasını işaret ediyor. Agents.md dosyaları aracılığıyla gerçek geliştirme görevleri, bulut tabanlı ölçeklenebilirlik ve akıllı yapılandırma konusunda uzmanlaşmış eğitim kombinasyonu, yalnızca kod oluşturmakla kalmayıp aynı zamanda tam teşekküllü bir yazılım mühendisliği ortağı olarak da işlev gören bir sistem oluşturur. Etkileyici kıyaslama sonuçları ve Openai'deki başarılı iç kullanım, bu teknolojinin endüstride geniş benimsenme potansiyelini doğrulamaktadır.

İzole bulut ortamlarına sahip güvenlik mimarisi ve yerel kullanım için Codex CLI'nin paralel kullanılabilirliği çeşitli güvenlik ve uyumluluk gereksinimlerini ele alır. Bu, şirketlerin güvenlik standartlarından ödün vermeden verimlilik artışlarından yararlanmalarını sağlar. Sistemin tam otomatik iş akışlarından yardımcı geliştirme süreçlerine kadar esnekliği, çeşitli geliştirme senaryoları ve deneyim seviyelerine uygun hale getirir.

Uzun vadede, Codex, AI ajanlarının kalkınma ekiplerinin ayrılmaz bir parçası olarak hareket ettiği ve bunların yerini almak yerine insan yaratıcılığını ve stratejik planlamayı yoğunlaştırdığı bir geleceği gösterir. Bu vizyonun başarısı, modellerin sürekli iyileştirilmesine, ajanlar.md gibi konfigürasyon mekanizmalarının standardizasyonuna ve insanlar ve yapay zeka arasındaki yeni işbirliği paradigmalarının geliştirilmesine bağlıdır. Codex ile Openai, yazılım geliştirmenin bu geleceği için önemli bir temel oluşturmuştur, bu da yazılım geliştirmenin üretkenliğini ve kalitesini sürdürülebilir bir şekilde dönüştürme potansiyeline sahiptir.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus