CRUD uygulamalarında AI hangi işleri güvenle otomatize edebilir (scaffolding, sorgular, testler) ve hangi alanlarda insan yargısının zorunlu olduğunu (modelleme, kurallar, güvenlik) anlatan pratik rehber.
CRUD uygulamaları, insanların veriyi Create, Read, Update, Delete yapmasını sağlayan günlük araçlardır—müşteri listeleri, envanter takipleri, randevu sistemleri, dahili panolar ve yönetim panelleri gibi. Yapıları kayıtlara ve tekrarlayan iş akışlarına dayandığı için yaygındır.
“CRUD için Yapay Zeka” dendiğinde çoğu zaman tek başına bitmiş bir ürün teslim eden sihirli bir AI kastedilmez. Amaç, rutin mühendislik işlerini hızlandıran, size düzenleyip sertleştirebileceğiniz taslaklar üreten bir yardımcıdır.
Pratikte AI otomasyonu genelde şuna benzer:
Bu, özellikle boilerplate üzerinde saatler kazandırabilir—CRUD uygulamaları genelde kalıpları takip eder.
AI sizi hızlandırır ama sonucu otomatik olarak doğru kılmaz. Oluşan kod şunları yapabilir:
Doğru beklenti: hızlanma, kesinlik değil. Siz yine inceleyecek, test edecek ve karar vereceksiniz.
AI, işe kalıp ve “doğru cevap” çoğunlukla standart olduğu yerlerde güçlüdür: scaffolding, CRUD endpoint'leri, temel formlar ve öngörülebilir testler.
İnsanlar ise veri anlamı, erişim kontrolü, güvenlik/mahremiyet, kenar durumlar ve uygulamanızı benzersiz yapan kurallar gibi bağlamsal kararların olduğu yerlerde vazgeçilmezdir.
CRUD uygulamaları genelde aynı Lego bloklarından kurulur: veri modelleri, migration'lar, formlar, doğrulama, liste/detay sayfaları, tablolar ve filtreler, endpoint'ler (REST/GraphQL/RPC), arama ve sayfalama, auth ve izinler. Bu tekrarlanabilirlik, AI destekli üretimin çok hızlı hissettirmesinin nedenidir—birçok proje aynı şekilleri paylaşır, iş alanı değişse bile.
Kalıplar her yerde çıkar:
Bu kalıplar tutarlı olduğu için AI iyi bir ilk taslak üretebilir: temel modeller, scaffold edilmiş route'lar, basit controller/handler'lar, standart UI formları ve başlangıç testleri. Bu, framework'lerin ve kod jeneratörlerinin yaptığına benzer—AI sadece isimlendirme ve konvansiyonlara daha hızlı uyum sağlar.
Uygulamayı “standart” olmaktan çıkaran şey anlam eklediğiniz andır:
Bu alanlarda küçük bir gözden kaçma büyük sorunlara yol açar: yetkisiz erişim, geri alınamaz silmeler veya uzlaştırılamayan kayıtlar.
AI'yi kalıpları otomatikleştirmek için kullanın, sonra sonuçların sonuçlarını kasıtlı olarak gözden geçirin. Çıktı veriyi kimlerin görebileceğini/değiştirebileceğini veya verinin zaman içinde doğru kalıp kalmayacağını etkiliyorsa, bunu yüksek riskli kabul edin ve üretim kritik kod gibi doğrulayın.
AI, iş tekrarlı, yapısal olarak öngörülebilir ve doğrulaması kolay olduğunda en iyi haldedir. CRUD uygulamalarında bu çok vardır: modeller, endpoint'ler ve ekranlar boyunca tekrarlanan aynı kalıplar. Bu şekilde kullanıldığında AI saatler kazandırabilir ama uygulamanın anlamını üstlenmez.
Bir varlığın (alanlar, ilişkiler, temel aksiyonlar) net bir tanımını verirseniz, AI hızla iskeleti çizebilir: model tanımları, controller/handler, route'lar ve temel sayfalar. İsimlendirme, veri tipleri ve ilişkileri doğrulamanız gerekir—ancak her dosyayı baştan yazmaktan daha hızlı bir başlangıç almak işe yarar.
Liste, detay, oluştur, güncelle, sil gibi ortak operasyonlar için AI, geleneksel bir yapıyı takip eden handler kodu üretebilir: girdiyi parse et, veri erişim katmanına çağır, yanıt döndür. Birçok benzer endpoint’i aynı anda kurarken bu özellikle faydalıdır. Anahtar nokta kenar durumları gözden geçirmek: filtreleme, sayfalama, hata kodları ve projeye özgü “özel durumlar”.
CRUD genelde dahili araçlar ister: liste/detay sayfaları, temel formlar, tablo görünümleri ve admin benzeri navigasyon. AI bu ekranların işlevsel ilk versiyonlarını hızlıca oluşturabilir. Bunları prototip olarak kabul edin ve boş durumlar, yükleme durumları ve insanların veriyi nasıl arayıp taradığına uyup uymadığını kontrol ederek sertleştirin.
AI mekanik refaktörlerde beklenmedik biçimde yardımcıdır: alanları dosyalar boyunca yeniden adlandırmak, modülleri taşımak, yardımcılar çıkarmak veya kalıpları standardize etmek. Duplication nerede olduğunu da önerebilir.
Yine de testleri çalıştırmalı ve diff'leri incelemelisiniz—çünkü iki “benzer” vaka gerçekte eşdeğer olmadığında refactor’lar ince hatalar yaratır.
AI README bölümleri, endpoint açıklamaları ve satır içi yorumlar taslağı oluşturabilir. Bu onboarding ve kod incelemeleri için faydalıdır—ancak AI'nın iddia ettiklerini doğrulamazsanız yanlış veya güncelliğini yitirmiş dokümantasyon kötüdür.
AI, düz metin tanımlardan ilk geçiş şemalarını çıkarmakta gerçekten yararlı olabilir. “Customer, Invoice, LineItem, Payment” gibi bir tanım verirseniz tablolar/collection'lar, tipik alanlar ve makul varsayılanlar (ID, timestamp, status enum) taslaklayabilir.
Basit değişikliklerde AI sıkıcı kısımları hızlandırır:
tenant_id + created_at, status, email), ama bunları gerçek sorgulara karşı doğrulayınBu, model üzerinde keşif yaparken özellikle kullanışlıdır: hızlıca iterasyon yapıp iş akışı netleşince sıkılaştırabilirsiniz.
Veri modelleri AI'nin kısa prompt'tan güvenilir şekilde çıkaramayacağı “tuzağı” barındırır:
Bunlar sözdizimi sorunları değil; iş ve risk kararlarıdır.
Bir migration “doğru” olsa bile güvensiz olabilir. Canlı veride çalıştırmadan önce karar verin:
AI migration ve rollout planı taslağı oluşturur; planı bir öneri olarak ele alın—son sözü takımınız söylemelidir.
Formlar CRUD uygulamalarının insanla buluştuğu yerdir. AI burada gerçekten faydalıdır çünkü iş tekrarlıdır: bir şemayı inputlara çevirme, temel doğrulamayı bağlama ve client ile server arasında eşgüdümü sağlama.
Bir veri modeli veya örnek JSON payload verildiğinde AI hızla şunları taslaklayabilir:
Bu, özellikle standart admin ekranları için “ilk kullanılabilir sürüm”ü hızla verir.
Doğrulama sadece kötü veriyi reddetmek değildir; niyeti ifade etmektir. AI, “iyi”nin ne demek olduğunu güvenilir şekilde çıkaramaz.
Hala karar vermeniz gerekir:
AI makul görünen ama işinize uymayan kurallar koyabilir (ör. isimlerde apostrof yasaklama).
AI seçenek önerebilir, ama hangi kaynağın gerçek olduğunu siz seçin:
Pratik yaklaşım: AI ilk geçişi üretsin; sonra her kuralı gözden geçirip “Bu kullanıcı kolaylığı mı, API sözleşmesi mi, yoksa sert invariant mı?” diye sorun.
CRUD API'leri genelde tekrar eden kalıpları takip eder: kayıt listeleme, ID ile alma, oluşturma, güncelleme, silme ve bazen arama. Bu onları AI yardımı için uygun kılar—özellikle birçok benzer endpoint'e ihtiyaç duyduğunuzda.
AI tipik olarak liste/arama/filtre endpoint'leri ve bunların etrafındaki “yapıştırıcı” kodu taslaklamada iyidir. Örneğin hızlıca üretebilir:
GET /orders, GET /orders/:id, POST /orders, vb.)Bu son nokta göründüğünden daha önemlidir: tutarsız API şekilleri frontend ekipleri ve entegrasyonlar için gizli iş yaratır. AI { data, meta } döndürme veya tarihleri ISO‑8601 stringi olarak standartlaştırma gibi kalıpları uygulamaya yardımcı olabilir.
AI sayfalama ve sıralamayı hızlı ekleyebilir, ama hangi stratejinin doğru olduğunu güvenilir şekilde seçmez.
Offset sayfalama (?page=10) basittir ama değişen veri setlerinde yavaş ve tutarsız olabilir. Cursor sayfalama daha iyi performans sunar ama doğru uygulaması zordur—özellikle kullanıcılar birden fazla alana göre sıralama yapabiliyorsa.
Ürününüz için “doğru”nun ne demek olduğunu insanlara karar verin: sabit sıralama mı, kullanıcıların ne kadar geriye bakması gerektiği mi, pahalı sayımların kabul edilebilirliği mi?
Sorgu kodu küçük hataların büyük aksaklıklara dönüştüğü yerdir. AI üretimi API mantığı genelde şu konularda inceleme ister:
Üretilen kodu kabul etmeden önce gerçekçi veri hacimleriyle test edin. Ortalama bir müşteri kaç kayıt tutacak? 10k ile 10M satır arasında “arama” ne anlama gelir? Hangi endpoint'ler indeks, cache veya sıkı rate limit gerektirir?
AI kalıpları çizebilir, ama insanlar koruyucu kuralları koyar: performans bütçeleri, güvenli sorgu kuralları ve API'nin yük altındaki yetkileri.
AI, CRUD uygulamalarında tekrar eden kalıplar olduğu için çok sayıda test kodu üretmede etkili. Tuzak, “daha fazla test = daha iyi kalite” sanmaktır. AI hacim üretir; hangi testlerin önemli olduğunu siz belirlemelisiniz.
Bir fonksiyon imzası, kısa davranış açıklaması ve birkaç örnek verirseniz AI birim testlerini hızlıca taslaklayabilir. “create → read → update → delete” gibi mutlu yol integration testlerini oluşturmakta da etkilidir; istekleri bağlar, status kodlarını kontrol eder ve yanıt şekillerini doğrular.
Ayrıca test verisi scaffolding'i için iyi: factory/fixture taslakları (kullanıcılar, kayıtlar, ilişkili varlıklar) ve yaygın mocking desenleri (zaman, UUID, dış çağrılar) elle yazma yükünü azaltır.
AI kapsam ve bariz senaryoları hedefler. Sizin yapmanız gereken anlamlı vaka seçimidir:
Pratik kural: AI ilk taslağı üretsin, sonra her testi inceleyip “Bu üretimde hangi hatayı yakalayacak?” diye sorun. Cevap “hiçbiri” ise testi silin veya gerçeği koruyan bir teste dönüştürün.
“AI for CRUD” genellikle tekrar eden işleri—model, migration, endpoint, form ve başlangıç testleri—tanımınıza dayanarak taslak halinde üreten bir yardımcıyı ifade eder.
Bu, kalıbı hızlandırmak içindir; doğru sonuç veya ürün kararlarının yerini almaz.
AI'yi işin kalıplaşmış ve kolayca doğrulanabilir olduğu yerlere kullanın:
Karar gerektiren işler (izinler, veri anlamı, riskli migration'lar) incelenmeden devredilmemeli.
Oluşabilecek hatalar şunlar olabilir:
Çıktıyı inceleyip test etmeden güvenmeyin.
Sadece bir özellik adı vermeyin; kısıtlar ve kabul kriterleri ekleyin. Şunları ekleyin:
“Tamamlanmış” tanımını ne kadar net verirseniz, yanlış taslak o kadar azalır.
AI ilk geçiş şemasını (tablolar, alanlar, enumlar, zaman damgaları) önerebilir, ama güvenilmez olduğu konular:
AI'yi seçenek üretmeye kullanın; gerçek iş akışları ve hata senaryolarıyla doğrulayın.
Bir migration sözdizimsel olarak doğru olabilir ama yine de risklidir. Üretimde çalıştırmadan önce kontrol edin:
AI migration ve rollout planı taslağı oluşturur; riski sizin değerlendirip yönetmeniz gerekir.
AI, şema alanlarını inputlara eşleyip temel doğrulamalar üretebilir (zorunlu, min/max, format). Riskli kısım anlamsal kurallar:
Her kuralın: “Bu kullanıcıya kolaylık mı, API sözleşmesi mi, yoksa sert invariant mı?” olduğunu belirleyin.
AI hızlıca endpoint taslakları, filtre ve sayfalama ekleyebilir. Sonrasında kontrol edilmesi gerekenler:
Gerçek veri hacimleri ve performans bütçesine göre doğrulayın.
AI çok sayıda test üretebilir; fakat hangi testlerin değerli olduğunu siz seçersiniz. Öncelik verilecekler:
Bir test gerçek bir üretim hatasını yakalamıyorsa, yeniden yazın veya silin.
AI RBAC/ABAC kuralları ve altyapı (middleware, policy stub'ları) taslağı oluşturabilir; ama yetkilendirme yüksek risklidir. Pratik kontrol listesi:
Tehdit modelini, least-privilege varsayımlarını ve denetim ihtiyaçlarını insanlar belirlemeli.