Modern AI araçlarının repoları nasıl analiz ettiğini, bağlam oluşturduğunu, değişiklik önerdiğini ve testler, incelemeler ile güvenli dağıtım uygulamalarıyla riski nasıl azalttığını öğrenin.
Birinin bir AI'nin bir kod tabanını "anladığını" söylemesi, genellikle insan tarzı derin bir kavrayış demek değildir. Çoğu araç, ürününüzün, kullanıcılarınızın veya her tasarım kararının ardındaki geçmişin derin bir zihinsel modelini oluşturmuyor. Bunun yerine adları, yapıyı, konvansiyonları, testleri ve yakın belgelendirmeyi kullanıp örüntüleri tanır ve muhtemel niyetleri çıkarır.
AI araçları için "anlamak", pratik soruları güvenilir şekilde cevaplayabilmekle daha yakındır:
Bu önemlidir çünkü güvenli değişiklikler zekâdan çok kısıtlamalara saygı göstermeye bağlıdır. Bir araç depo kurallarını tespit edebiliyorsa, yanlış tarih formatı kullanmak, bir API sözleşmesini bozmak veya bir yetkilendirme kontrolünü atlamak gibi ince uyumsuzluklar yapma olasılığı azalır.
Güçlü bir model bile doğru modülleri, ilgili konfigürasyonu, beklenen davranışı kodlayan testleri veya bir ticket'ta tanımlanmış köşe durumlarını göremiyorsa zorlanır. İyi bir AI destekli çalışma, önerilerin sisteminizin gerçekte nasıl davrandığına dayanması için doğru kod dilimini toplamaya ile başlar.
AI yardımı en çok iyi yapılandırılmış repolarda, net sınırların ve iyi otomatik testlerin olduğu durumlarda parlıyor. Amaç "modele her şeyi değiştir demek" değil; regresyonları nadir, bariz ve geri alınması kolay tutacak şekilde küçük, gözden geçirilebilir adımlarda genişletmek ve refaktör etmektir.
AI kod araçları tüm repoyu kusursuz bir sadakatle içe almaz. Sağladığınız sinyallerden (veya aracın alıp indeksleyebildiğinden) bir çalışma resmi oluştururlar. Çıktı kalitesi, girdi kalitesi ve tazeliğiyle yakından bağlıdır.
Çoğu araç, depoyla başlar: uygulama kaynak kodu, konfigürasyon ve çalışmasını sağlayan yapıştırıcı kod.
Genellikle buna paket manifestleri, Makefile'lar, Gradle/Maven dosyaları gibi derleme betikleri, ortam konfigürasyonları ve altyapı-as-kod dahildir. Veritabanı migration'ları özellikle önemlidir çünkü çalışma zamanı modellerinden açık olmayan tarihsel kararları ve kısıtlamaları kodlar (örneğin, eski istemciler için bir sütunun nullable kalması gerektiği gibi).
Kaçırdıkları: üretilmiş kod, vendore edilmiş bağımlılıklar ve büyük ikili artefaktlar genellikle performans ve maliyet gerekçesiyle göz ardı edilir. Kritik davranış bir üretilmiş dosyada veya derleme adımında yaşıyorsa, aracı oraya açıkça yönlendirmedikçe görmeyebilir.
README'ler, API dökümü, tasarım dokümanları ve ADR'ler (Mimari Karar Kayıtları) "neden"i açıklar. Bunlar kodun tek başına açıklayamayacağı şeyleri netleştirebilir: uyumluluk vaatleri, fonksiyonel olmayan gereksinimler, beklenen hata modları ve ne değiştirilmeyeceği.
Kaçırdıkları: dokümanlar sıklıkla güncel olmayabilir. Bir AI aracı bir ADR'nin hâlâ geçerli olup olmadığını depo açıkça yansıtmadıkça anlayamayabilir. Dokümanlarınız "cache için Redis kullanıyoruz" diyorsa ama kod aylardır Redis'i kaldırdıysa, araç olmayan bir bileşen etrafında değişiklik planlayabilir.
Issue dizileri, PR tartışmaları ve commit geçmişi niyeti anlamak için değerlidir—bir fonksiyonun neden garip olduğu, neden bir bağımlılığın sabitlendiği veya neden görünüşte “temiz” bir refaktörün geri alındığı gibi.
Kaçırdıkları: birçok AI iş akışı dış takipçileri (Jira, Linear, GitHub Issues) veya özel PR yorumlarını otomatik olarak içe almaz. Alındıklarında bile gayri resmi tartışmalar belirsiz olabilir: "geçici hack" gibi bir yorum aslında uzun vadeli bir uyumluluk bandı olabilir.
Loglar, izler ve hata raporları sistemin üretimde nasıl davrandığını gösterir: hangi endpoint'lerin sıcak olduğu, nerede zaman aşımı yaşandığı ve kullanıcıların hangi hataları gerçekten gördüğü. Bu sinyaller güvenli değişiklikleri önceliklendirmenize ve yüksek trafikli yollarda destabilizasyondan kaçınmanıza yardımcı olur.
Kaçırdıkları: runtime verisi varsayılan olarak kod yardımlarına nadiren bağlanır ve gürültülü ya da eksik olabilir. Dağıtım sürümleri ve örnekleme oranları gibi bağlam olmadan, araç yanlış sonuçlara varabilir.
Anahtar girdiler eksik olduğunda—güncel dokümanlar, migration'lar, derleme adımları, runtime kısıtlamaları—araç boşlukları tahminlerle doldurur. Bu, halka açık bir API imzasını değiştirme, yalnızca CI'da zorlanan bir invariyantı ihlal etme veya yapılandırma yoluyla çağrılan "kullanılmayan" bir kodu kaldırma gibi ince bozulma olasılığını artırır.
En güvenli sonuçlar, girdileri değişikliğin bir parçası olarak ele aldığınızda ortaya çıkar: dokümanları güncel tutun, kısıtlamaları depoda görünür kılın ve sistem beklentilerini kolayca getirilebilir hale getirin.
AI asistanları bağlamı katmanlar halinde oluşturur: kodu kullanılabilir birimlere böler, bu birimleri daha sonra bulmak için indeksler oluşturur ve sonra modelin sınırlı çalışma belleğine sığacak küçük bir alt küme getirir.
İlk adım genellikle kodu kendi başına durabilecek parçalara ayırmaktır: tüm dosyalar veya daha yaygın olarak semboller—fonksiyonlar, sınıflar, arayüzler ve metotlar gibi. Parçalama önemlidir çünkü araç tam tanımları (imzalar, docstring'ler ve yakın yardımcılar dahil) alıntılayıp üzerinde akıl yürütmek ister, rastgele metin dilimleri değil.
İyi parçalama ayrıca ilişkileri korur—örneğin "bu metot bu sınıfa ait" veya "bu fonksiyon bu modülden export ediliyor" gibi—böylece sonraki getirmede doğru çerçeveleme dahil edilir.
Parçalamadan sonra araçlar hızlı arama için bir indeks oluşturur. Bu genellikle şunları içerir:
jwt, bearer veya session kullanan kodla eşleşebilir)Bu yüzden "rate limiting" istediğinizde o ifadeyi hiç kullanmayan kodlar bile çıkabilir.
Sorgu zamanında araç sadece en ilgili parçaları getirir ve bunları prompt bağlamına yerleştirir. Güçlü retrieval seçicidir: değiştirdiğiniz çağrı noktalarını, onların bağımlı olduğu tanımları ve yakın konvansiyonları (hata yönetimi, loglama, tipler) çeker.
Büyük kod tabanlarında araçlar "odak alanları"na (dokunduğunuz dosyalar, bağımlılık komşuluğu, son değişiklikler) öncelik verir ve sonuçları yinelemeli olarak sayfalandırabilir: getir → taslak oluştur → eksik bilgi fark et → tekrar getir.
Getirme yanlış parçaları aldığında—benzer isimli fonksiyonlar, eski modüller, test yardımcıları—modeller kendinden emin ama yanlış düzenlemeler yapabilir. Pratik bir savunma, dosya/fonksiyon bazlı atıf gerektirmek (hangi dosya/fonksiyondan alındığını belirtmek) ve diffları getirme parçalarıyla birlikte incelemektir.
AI aracı kullanılabilir bağlamı elde ettikten sonra bir sonraki zorluk yapısal akıl yürütme: sistem parçalarının nasıl bağlandığını ve davranışın bu bağlantılardan nasıl ortaya çıktığını anlamak. Araçlar burada dosyaları izole okumaktan çıkıp kod tabanını bir grafik olarak modellemeye başlar.
Çoğu kod tabanı modüller, paketler, servisler ve paylaşılan kütüphaneler üzerine kuruludur. AI araçları bu bağımlılık ilişkilerini eşlemeye çalışır, böylece "Bu kütüphaneyi değiştirirsek ne kırılabilir?" gibi sorulara cevap verebilir.
Uygulamada bağımlılık eşlemesi genellikle import ifadeleri, derleme dosyaları ve servis manifest'leriyle başlar. Dinamik importlar, reflection veya runtime konfigürasyonu ile (büyük framework'lerde yaygın) zorlaşır, bu yüzden harita genellikle elden geçirilmiş bir tahmindir—kesin garanti değildir.
Çağrı grafikleri yürütme ile ilgilidir: "Bu fonksiyonu kim çağırıyor?" ve "Bu fonksiyon neleri çağırıyor?" Bu, AI aracının yüzeysel düzenlemelerden kaçınmasına yardımcı olur.
Örneğin bir metodu yeniden adlandırmak sadece yerel bir değişiklik değildir. Tüm çağrı noktalarını bulmalı, testleri güncellemeli ve dolaylı çağıranların (arayüzler, callback'ler veya event handler'lar yoluyla) hâlâ çalıştığından emin olmalısınız.
Etkisini değerlendirmek için araçlar giriş noktalarını belirlemeye çalışır: API rotaları ve handler'lar, CLI komutları, arka plan işleri ve ana UI akışları.
Giriş noktaları önemlidir çünkü kullanıcıların ve sistemlerin koda nasıl ulaştığını tanımlar. Eğer bir AI aracı bir "yaprak" fonksiyonu değiştirirken onun kritik bir istek yolunun üzerinde olduğunu fark etmezse, performans ve doğruluk riskleri artar.
Veri akışı şemaları, DTO'lar, event'ler ve kalıcılık katmanlarını birbirine bağlar. AI veri biçiminin nasıl şekillendiğini, doğrulandığını ve saklandığını izleyebildiğinde—istek payload'ı → doğrulama → domain modeli → veritabanı—migration'ları, serializer'ları ve tüketicileri senkron tutarak daha güvenli refaktörler yapabilir.
İyi araçlar ayrıca yüksek değişim gören dosyaları, sıkı bağlı alanları ve uzun bağımlılık zincirlerine sahip modülleri gösterir. Buralar küçük düzenlemelerin büyük yan etkileri olabileceği yerlerdir—ve bu yüzden birleştirmeden önce ekstra testlere ve dikkatli incelemelere ihtiyaç duyulur.
AI hızlıca değişiklikler önerebilir, ama niyetinizi tahmin edemez. En güvenli refaktörler, insanın doğrulayabileceği ve AI'nin doğaçlama yapmak zorunda kalmadan takip edebileceği net bir planla başlar.
Herhangi bir kod üretmeden önce "bitti"nin ne anlama geldiğine karar verin.
Eğer bir davranış değişikliği istiyorsanız, kullanıcıya görünen sonucu (yeni özellik, farklı çıktı, yeni edge case işleme) tanımlayın. Eğer bir iç refaktör ise, nelerin aynı kalması gerektiğini açıkça belirtin (aynı API cevapları, aynı veritabanı yazıları, aynı hata mesajları, aynı performans eşiği).
Bu tek karar, AI'nin istemeden temizleme veya geniş kapsamlı değişiklikler yapmasının önüne geçer.
Kısıtları pazarlık dışı kalınacak şekilde yazın:
Kısıtlar birer korkuluk görevi görür. Onlarsız AI doğru kod üretebilir ama sisteminiz için kabul edilemez değişiklikler getirebilir.
İyi kabul kriterleri, testler veya bir gözden geçiren kişi tarafından zihin okumaya gerek kalmadan doğrulanabilir.
Şu tarz ifadeler hedefleyin:
Eğer CI kontrolleriniz varsa, kriterleri CI'nin kanıtlayabildiği şeylerle hizalayın (ünit testleri, entegrasyon testleri, tip kontrolleri, lint kuralları). Yoksa hangi manuel kontrollerin gerektiğini not edin.
Hangi dosyaların değişmesine izin verildiğini ve hangilerinin değişmemesi gerektiğini (ör. veritabanı şeması, açık arayüzler, derleme betikleri) tanımlayın. Sonra AI'den küçük, gözden geçirilebilir patch'ler isteyin—her seferinde bir mantıksal değişiklik.
Pratik bir iş akışı: planla → minimal patch üret → kontrolleri çalıştır → incele → yinele. Bu, refaktörleri güvenli, geri alınabilir ve incelemede denetlenebilir kılar.
Mevcut bir sistemi genişletmek nadiren tamamen "yeni" kod yazmakla ilgilidir. Değişiklikleri adlandırma, katmanlama, hata yönetimi, konfigürasyon ve dağıtım varsayımları gibi bir dizi konvansiyona uydurmakla ilgilidir. AI hızlıca taslak kod oluşturabilir, ama güvenlik onu mevcut desenlere yönlendirip hangi yeni şeylere izin verildiğini kısıtlamaktan gelir.
AI'den yeni bir özellik implement etmesini istediğinizde, onu yakındaki bir örneğe dayandırın: “InvoiceService'in CreateInvoice'ı nasıl ele aldığıyla aynı şekilde uygulayın.” Bu, adlandırmayı tutarlı kılar, katmanlamayı (controller → service → repository) korur ve mimari sürüklenmeyi önler.
Pratik bir iş akışı, AI'nin en yakın benzer modülü bulmasını, sonra değişiklikleri yalnızca o klasörde üretmesini sağlamaktır. Kod tabanınız doğrulama, konfigürasyon veya hata tipleri için belirli bir stil kullanıyorsa, AI'ye ilgili dosyaları açıkça gösterin ki şekli kopyalasın, sadece niyeti değil.
Daha güvenli değişiklikler daha az sınırı değiştirir. Yeni yardımcıları, paylaşılan util'leri ve dahili client'ları yeniden kullanmayı tercih edin; yeni bir tane oluşturmak yerine. Yeni bağımlılıklar eklerken dikkatli olun: küçük bir kütüphane bile lisans, güvenlik veya derleme komplikasyonları getirebilir.
AI "yeni bir framework ekle" veya "yeni bir paket ekle" önerirse, bunu özellikle birleştirilmiş ayrı bir teklif olarak değerlendirin ve özelliğin bir parçası olarak değil, ayrı onay gerektiren bir konu olarak ele alın.
Açık veya geniş kullanıma sahip arayüzler için uyumluluğun önemli olduğunu varsayın. AI'den şu önerileri isteyin:
Bu, downstream tüketicilerin beklenmedik şekilde kırılmasını engeller.
Değişiklik runtime davranışını etkiliyorsa, hafif gözlemlenebilirlik ekleyin: kilit karar noktasında bir log satırı, sayaç/metric veya kademeli kullanıma açmak için feature flag. Uygun olduğunda, AI'den mevcut loglama desenlerine göre nereleri instrument etmesi gerektiğini önermesini isteyin.
Davranış değişikliklerini uzak bir wiki'ye saklamayın. En yakın README'yi, /docs sayfasını veya modül düzeyindeki dokümantasyonu güncelleyin ki gelecekteki bakım yapanlar neyin ve neden değiştiğini anlasın. Kod tabanı nasıl-to dökümanları kullanıyorsa, yeni yeteneğin kısa bir kullanım örneğini yanında ekleyin.
AI ile refaktör, modeli küçük, doğrulanabilir hamleler için hızlı bir asistan olarak görmek en iyi sonucu verir; mühendislik yargısının yerini almak değil. En güvenli refaktörler davranışı değiştirmediğini kanıtlayabileceğiniz değişikliklerdir.
Çoğunlukla yapısal ve doğrulanması kolay değişikliklerle başlayın:
Bunlar genellikle yereldir ve hedef sonucu net olduğu için düşük risklidir.
Pratik bir iş akışı:
Bu, blame'i ve geri alma işlemini basit tutar ve bir prompt'un yüzlerce satırı tek seferde değiştirdiği "diff patlamalarını" engeller.
Refaktörü çoğunlukla mevcut test kapsamı altında yapın. Dokunduğunuz alanda testler eksikse, önce küçük bir karakterizasyon testi ekleyin (mevcut davranışı yakalayın), sonra refaktör yapın. AI test önerebilir, ama hangi davranışın korunmaya değer olduğuna siz karar verin.
Refaktörler genellikle paylaşılan parçalarda dalga etkisi yapar—ortak tipler, util'ler, konfigürasyon veya açık API'ler. AI tarafından üretilen değişikliği kabul etmeden önce şunları tarayın:
Büyük ölçekli yeniden yazmalar AI yardımıyla risklidir: gizli coupling, kısmi kapsam ve kaçırılan edge case'ler. Taşınma gerekiyorsa kanıtlanmış bir plan (feature flag'ler, paralel uygulamalar, kademeli dağıtım) zorunlu olsun ve her adım bağımsız şekilde dağıtılabilir olsun.
AI hızlı değişiklikler önerebilir ama gerçek soru bu değişikliklerin güvenli olup olmadığıdır. Kalite kapıları, bir refaktörün davranışı bozup bozmadığını, standartlara uyup uymadığını ya da artık dağıtılamadığını size tutarlı ve tekrarlanabilir şekilde söyler.
Unit testler bireysel fonksiyonlardaki küçük davranış bozulmalarını yakalar ve "ne yaptığını değiştirmemeli" tarzı refaktörler için idealdir. Entegrasyon testleri sınırlarda (veritabanı çağrıları, HTTP client'lar, kuyruklar) ortaya çıkan sorunları yakalar. Uçtan uca (E2E) testler ise yönlendirme, izinler ve UI akışları dahil olmak üzere kullanıcıya görünen regresyonları yakalar.
AI çoklu modülü etkileyen bir refaktör önerdiyse, güven seviyesi ilgili unit, entegrasyon ve E2E test karması hala geçiyorsa artmalıdır.
Statik kontroller refaktör güvenliği için hızlı ve şaşırtıcı derecede güçlüdür:
Güzel görünen bir değişiklik hâlâ derleme, paketleme veya dağıtım zamanında başarısız olabilir. Derleme, paketleme ve container build'leri projenin hâlâ paketlenebilir olduğunu, bağımlılıkların çözüldüğünü ve ortam varsayımlarının değişmediğini doğrular.
AI kapsamı artırmak veya beklenen davranışı kodlamak için testler üretebilir. Ancak bu testler gözden geçirilmeli: yanlış şeyi doğrulayabilir, hatayı yansıtabilir veya önemli durumları atlayabilir. AI yazılı testleri diğer yeni kodlar gibi değerlendirin.
Başarısız kapılar faydalı sinyallerdir. Zorlama yerine değişiklik boyutunu küçültün, hedefe yönelik bir test ekleyin veya AI'den neyi neden değiştirdiğini açıklamasını isteyin. Küçük, doğrulanmış adımlar büyük "tek atışlık" refaktörlerden üstündür.
AI düzenlemeleri hızlandırabilir ama nihai yetki olmamalıdır. En güvenli ekipler modeli genç bir katkıda bulunan gibi ele alır: yardımcı, hızlı ve zaman zaman yanlış. İnsan-hâlinde bir iş akışı değişiklikleri gözden geçirilebilir, geri alınabilir ve gerçek ürün niyetiyle uyumlu tutar.
AI'den bir diff önermesini isteyin, tam bir yeniden yazım değil. Küçük, kapsamdaki patch'ler incelemesi kolaydır ve istemeden davranış değişiklikleri gizlemez. Pratik desen: bir hedef → bir diff → kontrolleri çalıştır → incele → merge. AI çok sayıda dosyaya dokunmak istiyorsa, her düzenlemeyi gerekçelendirmesini ve işi daha küçük parçalara ayırmasını talep edin.
AI tarafından üretilen kodu incelerken, "derleniyor mu"dan ziyade "doğru değişiklik mi"ye odaklanın. Basit bir kontrol listesi:
Eğer ekibiniz standart bir kontrol listesi kullanıyorsa, PR'larda bunu referans verin (ör. /blog/code-review-checklist).
İyi promptlar iyi ticket'lar gibidir: kısıtlar, örnekler ve korkuluklar içerir.
Hızlı yoldan bug üreten en kısa yol AI'ye tahmin bırakmaktır. Gereksinimler belirsizse, domain kuralları eksikse veya değişiklik kritik yolları etkiliyorsa (ödeme, auth, güvenlik), durun ve netleştirin—veya bir alan uzmanıyla eşleştirin.
AI destekli refaktör sadece bir verimlilik tercihi değil—risk profilinizi değiştirir. AI araçlarını başka bir üçüncü taraf geliştirici gibi ele alın: erişimi kısıtlayın, veri sızıntısını kontrol edin ve her değişikliğin denetlenebilir olduğundan emin olun.
Gerekli minimum izinlerle başlayın. Birçok iş akışı analiz ve öneriler için salt okunur erişim yeterlidir. Yazma erişimi (otomatik branch/PR oluşturma) verdiğinizde sıkı sınırlar koyun: ayrılmış bir bot hesabı, sınırlı repolar, korumalı branch'ler ve zorunlu incelemeler.
Kod tabanları sıklıkla hassas materyaller içerir: API anahtarları, dahili endpoint'ler, müşteri tanımlayıcıları veya tescilli mantık. Sızıntı riskini azaltmak için:
Aracınız üretilen kodu veya testleri çalıştırabiliyorsa, bunu izole ortamlarda yapın: geçici konteyner/VM'ler, üretim ağlarına erişimi olmayan ortamlar ve sıkı kontrol edilen outbound trafiği. Bu, tehlikeli script'lerin, bağımlılık kurulum hook'larının veya yıkıcı komutların zararını sınırlar.
AI "sadece bir paket ekle" dediğinde, bunu normal bir bağımlılık değişikliği gibi ele alın: lisansı, güvenlik durumu, bakım durumu ve uyumluluğunu doğrulayın. Bağımlılık eklemelerini PR'da açıkça gösterin ve aynı titizlikle inceleyin.
İş akışını izlenebilir tutun: her değişiklik için PR'lar, saklanan inceleme yorumları ve niyeti tanımlayan changelog'lar. Düzenlemeye tabi ortamlarda, aracın konfigürasyonunu (kullanılan modeller, saklama ayarları, erişim izinleri) belgeleyin ki uyumluluk ekipleri kodun nasıl üretildiğini doğrulayabilsin.
AI destekli refaktörler bir diff'te "temiz" görünebilir ama davranışı ince şekilde değiştirebilir. En güvenli ekipler her değişikliği ölçülebilir bir deneyim gibi ele alır: "iyi"nin ne olduğu tanımlanır, bir baseline ile karşılaştırılır ve merge sonrası sistem gözlemlenir.
AI'den kodu yeniden yapılandırmadan önce yazılımın şu anda ne yaptığını yakalayın. Bu genellikle:
Amaç mükemmel kapsama değil—önemli yerlerde "önce" ve "sonra"nın aynı davrandığına dair güven oluşturmaktır.
Refaktörler algoritmik karmaşıklığı, veritabanı sorgu desenlerini veya önbellek davranışını değiştirebilir. Performansın önemli olduğu kısımlarda hafif bir benchmark tutun:
Ölçün ve karşılaştırın. AI yeni bir soyutlama öneriyorsa, gizli bir overhead eklemediğini doğrulayın.
İyi kontroller olsa bile, üretim sürprizleri ortaya çıkar. Riski azaltın:
İlk saatler/günler boyunca kullanıcıların hissedeceği sinyalleri izleyin:
Bir şey gözden kaçtıysa, bunu AI iş akışınız için geri bildirim olarak kullanın: promptları güncelleyin, kontrol listesine bir madde ekleyin ve kaçırılan senaryoyu bir testte kodlayın ki tekrar geri gelmesin.
Gerçek bir kod tabanı için AI asistanı seçmek "en iyi model"den ziyade uyuma bağlıdır: neleri güvenilir şekilde görebilir, değiştirebilir ve doğrulayabilir iş akışınız içinde.
Repolarınıza bağlı somut seçim kriterleriyle başlayın:
Güvenli yineleme doğrudan destekleyen iş akışı özelliklerini de değerlendirin. Örneğin Koder.ai, planlama modu, kontrollü değişiklikler ve anlık görüntü/rollback gibi operasyonel güvenlik özelliklerini vurgulayan sohbet tabanlı bir platformdur—hızlı iterasyon yaparken geri alınabilirlik ve inceleme kolaylığı istediğinizde faydalıdır.
Küçük bir pilot yürütün: tek bir ekip, tek bir servis ve iyi tanımlanmış görevler (feature flag'ler, doğrulama iyileştirmeleri, testlerle küçük refaktörler). Pilotu zaman kazancı, inceleme çabası, hata oranı ve geliştirici güveni gibi net başarı metrikleriyle deney olarak ele alın.
Herkesin uygulayabileceği hafif yönergeler yazın:
Aracı CI/CD ve PR akışınıza entegre edin ki güvenlik tutarlı olsun: kısa bir değişiklik planı gerektiren PR şablonları, test kanıtlarına bağlantılar ve riskli alanlar (migration'lar, izinler, dış API'ler) için bir kontrol listesi.
Eğer seçenekleri karşılaştırmak veya kontrollü bir denemeyle başlamak isterseniz, bkz. /pricing.
AI "anlaması" genellikle depoda görünenlerden pratik soruları güvenilir şekilde cevaplayabilmesi anlamına gelir: bir fonksiyonun ne yaptığı, hangi modüllerin bir özelliğe ait olduğu, hangi konvansiyonların kullanıldığı ve hangi kısıtlamaların (tipler, testler, konfigürasyonlar) korunması gerektiği gibi.
Bu, insan seviyesinde ürün veya tarihsel anlayış değil; örüntü ve kısıt eşleştirmedir.
Çünkü model sadece görebildiği şey hakkında doğru olabilir. Anahtar dosyalar (konfigürasyonlar, migration'lar, testler) yoksa model boşlukları tahminlerle doldurur ve bu ince regresyonlara yol açar.
Küçük ama yüksek kaliteli bir bağlam parçası (ilgili modüller + konvansiyonlar + testler), genellikle daha büyük ama gürültülü bir bağlamdan daha iyidir.
Çoğu araç, sistemin nasıl derlendiğini ve çalıştığını tanımlayan kaynak kodu, konfigürasyonlar, derleme betikleri ve altyapı-as-kod dosyalarını önceliklendirir.
Genellikle atlanan öğeler: üretilmiş kod, vendore edilmiş bağımlılıklar ve büyük ikili dosyalar—bu yüzden davranış bir üretim adımına bağlıysa, aracı o dosyaya açıkça yönlendirmeniz gerekebilir.
Dokümanlar (README, ADR'ler, tasarım notları) şeylerin neden öyle olduğunu açıklar—uyumluluk sözleri, fonksiyonel olmayan gereksinimler ve "değiştirmeyin" alanları gibi.
Ancak dokümanlar eskimiş olabilir. Onlara güveniyorsanız iş akışınıza küçük bir kontrol koyun: "Bu doküman bugün hala koda yansıyor mu?"
Issue dizileri, PR tartışmaları ve commit mesajları niyeti gösterebilir: bir bağımlılığın neden sabitlendiği, neden bir refaktörün geri alındığı veya hangi edge case'in garip bir uygulamaya yol açtığı gibi.
Eğer asistanınız takipçileri otomatik içermiyorsa, temel alıntıları (kabul kriterleri, kısıtlar, edge case açıklamaları) doğrudan prompta yapıştırın.
Chunking, depoyu kullanışlı birimlere (dosyalar, fonksiyonlar, sınıflar) böler. İndeksleme, anahtar kelime + semantik gömme (embedding) ile hızlı arama sağlar. Retrieval aşaması ise modelin çalışma belleğine sığacak az sayıda ilgili parça seçer.
Eğer retrieval yanlış parçaları getiriyorsa, model yanlış modülü kendinden emin bir şekilde düzenleyebilir—bu yüzden araçların hangi dosyaları/alıntıları kullandığını göstermek iyi bir savunmadır.
Şunu isteyin:
Sonra bu iddiaları repo ile doğrulayın.
Prompt veya ticket'ınıza ekleyin:
Bu, AI'nin "yardımcı olmak" adına istemeden kapsamı genişletmesini önler ve diff'leri gözden geçirilebilir kılar.
Artımlı döngü kullanın:
Testler zayıfsa önce bir karakterizasyon testi ekleyin, sonra refaktör yapın.
AI'yi bir üçüncü taraf geliştirici gibi ele alın:
Eğer ekip kuralları gerekliyse, bunları geliştirici iş akışınızın yanında dokümante edin (ör. PR kontrol listesi).