Yapay zekanın kaba fikirleri araştırma, prototipleme, kodlama, test ve yineleme yoluyla kullanılabilir yazılıma nasıl daha hızlı dönüştürdüğünü öğrenin—aynı zamanda sınırlamalar ve en iyi uygulamalar.
'Fikirden kullanılabilir yazılıma daha hızlı' ifadesi, göz kamaştırıcı bir demo veya yalnızca dizüstünüzde çalışan bir prototip göndermek anlamına gelmez. Gerçek insanların bir görevi tamamlayabildiği—kaydolma, bir şey yaratma, ödeme yapma, sonuç alma—ve ekibinizin güvenle yineleyebileceği bir sürüme ulaşmak demektir.
Kullanılabilir bir ilk sürüm genellikle şunları içerir:
AI, dağınık düşünceleri yapılandırılmış planlara, planları uygulanabilir gereksinimlere ve gereksinimleri koda ve testlere dönüştürme gibi "orta" işleri hızlandırarak bu noktaya daha çabuk ulaşmanızı sağlar.
Çoğu gecikme yazma hızından kaynaklanmaz. Asıl sorunlar şunlardır:
AI, tartışmaları özetleyerek, artefaktlar (kullanıcı hikâyeleri, kabul kriterleri, test vakaları) taslaklayarak ve kararları görünür tutarak bu maliyetleri azaltabilir—böylece 'Ne inşa ediyoruz yine?' anları azalır.
AI hızlıca seçenekler önerebilir, ama yine de hangi takasları seçeceğinize siz karar vermelisiniz: MVP için neleri çıkaracaksınız, 'yeterince iyi' ne demek, hangi riskleri kabul etmeyeceksiniz (güvenlik, gizlilik, kalite).
Amaç yargıyı dışarıya aktarmak değil. Amaç, karar → taslak → gözden geçirme → yayın döngüsünü kısaltmaktır.
Sonraki bölümlerde keşiften teslimata kadar aşamaları ele alacağız: problemi netleştirmek, MVP planlamak, UX ve kopyayı hızlandırmak, uygulanabilir gereksinimler yazmak, AI ile kodlama yaparken kontrolü korumak, test döngülerini sıkılaştırmak, veri/entegrasyonları yönetmek, dokümantasyon üretmek, güvenlik önlemleri eklemek—ve sonra zaman içindeki hızlanmayı ölçmek.
Çoğu yazılım projesi kod yazılamadığı için durmaz. Kararların arasındaki boşluklarda—kimsenin 'bitmiş' halin ne olduğunu bilmediği veya cevapların ivmeyi korumak için çok geç geldiği zamanlarda aksar.
Tekrarlayan birkaç desen sıkça görülür:
AI, hızlı bir 'ilk taslak' ve tekrar kolay bir 'geri bildirim döngüsü' gerektiğinde en çok yardımcı olur.
AI çıktıyı artırabilir, ama taslakları sorgulamadan kabul ederseniz yanlış iş miktarını da artırabilir. Kazanan model: hızla üret, kasıtlı incele ve kullanıcılarla erken doğrula.
Küçük ekiplerin onay katmanları daha azdır, bu yüzden AI tarafından üretilen taslaklar kararlara daha hızlı dönüşür. Bir kişinin bir öğleden sonra 'ham fikir'den 'net seçenekler'e geçebilmesi tüm ekibin hareket halinde kalmasını sağlar.
Birçok yazılım projesi kod zorluğu yüzünden değil, ekip hangi problemi çözdüğünde anlaşamadığı için başarısız olur. AI, 'bir şey inşa etmeliyiz'den herkesin tasarlayıp geliştirebileceği test edilebilir bir problem ifadesine hızlıca geçmenize yardımcı olabilir.
AI'ya ham notlarınızı verin: birkaç cümle, ses dökümü, müşteri e-postaları veya dağınık beyin fırtınası listesi. Onun 3–5 aday problem ifadesi üretmesini ve her birinde şunları istemesini sağlayın:
Sonra birini seçin ve 'bu ölçülebilir ve spesifik mi?' diye hızlıca geçin.
AI, hafif ağırlıklı persona taslakları üretmede faydalıdır—bunu 'gerçek' olarak değil, bir varsayım kontrol listesi olarak kullanın. AI'dan 2–3 muhtemel kullanıcı profili önerisini (ör. 'meşgul operasyon yöneticisi', 'serbest tasarımcı', 'ilk kez yönetici') ve fikrinizin işe yaraması için hangi koşulların doğru olması gerektiğini listelemesini isteyin.
Örnek varsayımlar:
Özelliklerden önce çıktıları tanımlayın. AI'dan önerilen başarı metrikleri ve öncü göstergeler isteyin, örneğin:
Son olarak AI'ya bir sayfalık özet derlemesini isteyin: problem ifadesi, hedef kullanıcılar, hedef dışı notlar, başarı metrikleri ve ana riskler. Bunu erken paylaşın ve MVP planlamadan önce tek gerçek kaynağınız olarak kullanın.
Bir kavram heyecan vericidir çünkü esnektir. Bir MVP planı faydalıdır çünkü spesiftir. AI bu geçişi hızlıca yapmanıza yardım edebilir—tek doğru cevap varmış gibi davranmadan.
AI'dan aynı problemi çözmenin 2–4 yolunu isteyin: hafif bir web uygulaması, sohbet akışı, spreadsheet-öncelikli iş akışı veya no-code prototip. Değer, fikirlerin kendisinde değil, takasların açıkça yazılmasındadır.
Her seçenek için AI'dan karşılaştırmasını isteyin:
Bu, 'bir uygulama inşa etmeliyiz'ten 'en basit gerçekçi şeyle X varsayımını test etmeliyiz'e dönüşmenizi sağlar.
Sonra 1–3 kullanıcı yolculuğu belirleyin: biri geldiğinde ne ister ve 'başarı' nasıl görünür. AI'dan bunları kısa adımlar halinde yazmasını isteyin ('Kullanıcı bir dosya yükler', 'Kullanıcı bir şablon seçer', 'Kullanıcı bir bağlantı paylaşır') ve ardından bu adımları destekleyen birkaç ekran önerilsin.
Somut olun: ekranların adını, her birdeki birincil eylemi ve kullanıcının ne yapması gerektiğini anlayacağı tek cümlelik metni yazın.
Yolculuklar ortaya çıktığında, özellikleri kırpmak daha kolay olur. AI'dan her yolculuğu şu biçimde dönüştürmesini isteyin:
İyi bir MVP 'küçük' değil; 'en riskli varsayımları doğrulayan' olandır.
Son olarak AI'yı, planı bozabilecekleri listelemesini isteyin: belirsiz veri kaynakları, entegrasyon sınırları, gizlilik kısıtları veya 'kullanıcılar bu çıktıya güvenmeyebilir' gibi. Her birini erken çalıştırılabilecek bir teste dönüştürün (5 kullanıcı görüşmesi, prototip tıklama testi, fake-door açılış sayfası). Bu, sizin MVP planınız olur: inşa et, öğren, hızlıca ayarla.
Hız genellikle UX'te kaybolur çünkü iş 'görünmezdir': ekranlar, durumlar ve kelimelerle ilgili kararlar onlarca küçük iterasyonda verilir. AI, tepki verebileceğiniz sağlam bir ilk taslak vererek bu döngüyü sıkıştırabilir—böylece sıfırdan başlamak yerine geliştirmeye odaklanırsınız.
Henüz Figma'da çalışmıyor olsanız bile AI, bir özellik fikrini wireframe açıklamalarına ve ekran kontrol listelerine dönüştürebilir. Her ekran için şunları isteyin: amaç, birincil eylem, alanlar, doğrulama kuralları ve başarı sonrası ne olacağı.
Örnek çıktı istediğiniz format:
Bu, bir tasarımcının hızlıca eskiz çizmesi veya bir geliştiricinin temel düzeni uygulaması için yeterlidir.
AI, ana akışlar için UX metni ve hata mesajları taslağı oluşturabilir; ekip genellikle unuttuğu mikro metinleri (yardımcı metin, onay diyalogları, 'sonraki ne?' başarı mesajları) da sağlar. Ton ve politika için yine insan incelemesi gereklidir, ama boş sayfa gecikmelerini ortadan kaldırırsınız.
Ekranları tutarlı tutmak için bir temel bileşen listesi (butonlar, formlar, tablolar, modallar, toasts) ve birkaç kural (buton hiyerarşisi, boşluklandırma, standart etiketler) oluşturun. Bu, aynı açılır menüyü beş farklı şekilde yeniden tasarlamayı önler.
Ekran başına AI'dan eksik olabilecek durumları listelemesini isteyin: boş, yükleniyor, hata, izinler ve 'sonuç yok'. Bu durumlar genellikle QA sırasında geç ortaya çıktığı için yeniden çalışmaya sebep olur. Onları baştan listelemek tahminleri daha doğru yapar ve daha sorunsuz kullanıcı akışları sağlar.
Hızlı bir MVP yine de net gereksinimler gerektirir—aksi halde 'hız' tekrar işe dönüşür. AI burada faydalıdır çünkü MVP planınızı yapılandırılmış iş öğelerine dönüştürebilir, eksik detayları fark edebilir ve herkesin aynı kelimeleri kullanmasını sağlayabilir.
Kısa bir MVP planı ile (hedefler, birincil kullanıcı, ana eylemler) başlayın. Sonra AI'dan bunu küçük bir epik setine ve her epik altında birkaç kullanıcı hikâyesine dönüştürmesini isteyin.
Pratik bir kullanıcı hikâyesi üç parça olmalı: kim, ne, neden. Örnek: 'Bir Takım Yöneticisi olarak, bir proje üzerinde işbirliği yapabilmemiz için bir ekip arkadaşı davet edebilmeliyim.' Bundan geliştirici tahmin ve uygulama yapabilir.
AI kabul kriterlerini hızlı yazmada yardımcı olabilir, ama bunları kullanıcıyı anlayan biriyle gözden geçirin. Test edilebilir kriterlere odaklanın:
Her hikâye için birkaç gerçekçi kenar durumu ekleyin. Bu, geliştirme sonunda ortaya çıkan 'sürpriz gereksinimleri' engeller.
Çoğu gecikme belirsiz terimlerden gelir: 'üye', 'workspace', 'proje', 'admin', 'fatura sahib'i gibi. AI'dan kilit terimler, roller ve izinleri kapsayan bir sözlük taslağı çıkarmasını isteyin ve bunu işletmenizin diline göre hizalayın. Bu, uygulama ve QA sırasında geri dönüşleri azaltır.
Daha küçük hikâyeler daha hızlı yayınlanır ve daha hızlı 'başarısız olur' (iyi anlamda). Bir hikâye birkaç günden fazlaysa onu bölün: UI'yi backend'den ayırın, 'mutlu yol'u gelişmiş ayarlardan ayırın, 'oluştur' ve 'düzenle'yi ayırın. AI bölmeleri önerebilir; takımınız hangi bölümlerin sürüm planına uygun olduğunu seçmelidir.
AI kod asistanları uygulama süresinden saatleri kırpabilir, ama onları hızlı bir genç geliştirici gibi ele almalısınız: yardımcı, yorulmaz ve net yönlendirme ile gözden geçirmeye ihtiyaç duyan.
Çok fazla 'kodlama süresi' aslında proje kurulumu: yeni bir uygulama oluşturma, klasörleri bağlama, lint yapılandırma, temel bir API route ekleme, kimlik doğrulama şablonları veya tutarlı bir UI bileşen yapısı oluşturma. AI bu boilerplate'i hızla üretebilir—özellikle teknoloji yığını, adlandırma kuralları ve ilk ekranın ne yapması gerektiği gibi kısıtlamaları sağlarsanız.
Kazanç: daha erken çalışır bir proje elde edersiniz; bu da fikirleri doğrulamayı ve işbirliğini kolaylaştırır.
Daha uçtan uca bir iş akışı isterseniz, Koder.ai gibi platformlar iskeleti daha ileri taşıyor: fikrinizden → plana → çalışır web/servis/mobil uygulamaya sohbet ederek ilerleyebilir ve küçük, gözden geçirilebilir adımlarla yineleyebilirsiniz. Kararlarınıza ve gözden geçirme sürecinize hâlâ siz karar verirsiniz—sadece kurulum sürüklemesini azaltır.
'Tüm özelliği oluştur' demek yerine tek bir hikâyeye bağlı küçük bir değişiklik isteyin:
Sonucu minimal bir diff veya düzenlenecek kısa dosya listesi olarak isteyin. Küçük partiler gözden geçirmeyi, testi ve gerekirse geri almayı kolaylaştırır.
AI, karışık fonksiyonları yeniden adlandırmak, tekrar eden mantığı çıkarmak, okunabilirliği artırmak veya daha basit desenler önermek gibi refaktoring işlerinde özellikle faydalı olabilir. En iyi iş akışı: AI önerir, siz onaylarsınız. Kod stili tutarlı tutun ve her yapısal değişiklik için açıklama isteyin.
AI API uydurabilir, kenar durumları yanlış anlayabilir veya ince hatalar ekleyebilir. Bu yüzden testler ve kod incelemesi hala önemlidir: otomatik kontroller kullanın, uygulamayı çalıştırın ve değişikliğin hikâyeye uyduğunu bir insan onaylasın. Hız ve güvenliği istiyorsanız 'done'ı 'çalışıyor, test edilmiş ve anlaşılabilir' olarak değerlendirin.
Hızlı yazılım ilerlemesi kısa geri bildirim döngülerine bağlıdır: bir şeyi değiştirirsiniz, bunun işe yarayıp yaramadığını çabuk öğrenir ve devam edersiniz. Test ve debug, ekiplerin günlerini kaybettiği yerdir—çünkü problemi açıkça göremezler.
Zaten kabul kriterleriniz varsa (düz İngilizce bile olsa), AI bunları başlangıç birim testleri ve entegrasyon testi taslağına dönüştürebilir. Bu, kapsamlı bir test stratejisinin yerini almaz ama 'boş sayfa' sorununu çözer.
Örnek: 'Kullanıcılar parolalarını sıfırlayabilir ve bağlantı 15 dakika sonra geçersiz olur' kriteri verildiğinde AI şu türleri üretebilir:
İnsanlar önce mutlu yolu test etme eğilimindedir. AI, 'ne ters gidebilir?' ortağı olarak faydalıdır: büyük yükler, garip karakterler, zaman dilimi sorunları, yeniden denemeler, hız limitleri ve eşzamanlılık gibi.
AI'dan bir özellik açıklaması verip kenar koşulları önermesini isteyin, sonra risk seviyenize uyanları seçin. Genellikle üretime sızacak birkaç 'ah evet' vakası yakalarsınız.
Hata raporları genellikle 'Çalışmadı' şeklindedir. AI, kullanıcı raporları, ekran görüntüleri ve log parçalarını özetleyip bir tekrar üretim tarifi çıkarabilir:
Bu, destek, ürün ve mühendislik aynı ticket'ı ele aldığında özellikle yararlıdır.
İyi bir ticket geri ve forth'u azaltır. AI, belirsiz sorunları yapılandırılmış bir şablona (başlık, etki, repro adımları, loglar, şiddet, onarım için kabul kriterleri) yeniden yazabilir. Takım yine doğruluğu teyit eder—ama ticket daha çabuk geliştirilebilir hale gelir ve bu da tüm iterasyon döngüsünü hızlandırır.
Bir prototip 'tamam' gibi hissedebilir ta ki gerçek verilerle karşılaşana kadar: eksik alanları olan müşteri kayıtları, katı kuralları olan ödeme sağlayıcıları ve şaşırtıcı şekilde başarısız olan üçüncü taraf API'ler. AI, bu gerçekleri erken yüzeye çıkarmanıza yardımcı olur—kendinizi köşeye sıkıştırmadan önce.
Backend uygulamasını beklemek yerine AI'dan bir API sözleşmesi (hafif) taslağı isteyebilirsiniz: ana endpoint'ler, gereken alanlar, hata durumları ve örnek istek/yanıtlar. Bu, ürün, tasarım ve mühendisliğe ortak bir referans verir.
Ayrıca AI'dan her entegrasyon için 'bilinen bilinmeyenleri' üretmesini isteyin—hız limitleri, kimlik doğrulama yöntemi, zaman aşımı, webhook'lar, yeniden denemeler—böylece bunları baştan planlarsınız.
AI, dağınık bir tanımı ('kullanıcıların abonelikleri ve faturaları var') net bir veri varlık listesi ve ilişkilerine dönüştürmede faydalıdır. Buradan temel doğrulama kuralları (zorunlu alanlar, izin verilen değerler, benzersizlik) ve kenar durumlar (zaman dilimleri, para birimleri, silme/retention davranışı) önerilebilir.
Bu, gereksinimleri veritabanı jargonuna boğulmadan uygulamaya dönüştürmek için özellikle yardımcıdır.
Gerçek sistemlere bağlanırken birilerinin kafasında sakladığı bir kontrol listesi vardır. AI, pratik bir geçiş/hazırlık listesi taslağı oluşturabilir, örneğin:
Bunu başlangıç noktası olarak alın, sonra ekibinizle doğrulayın.
AI, 'iyi veri'yi (formatlama, dedupe, zorunlu alanlar) tanımlamanıza ve gizlilik gereksinimlerini erken aşamada işaretlemenize yardımcı olabilir: hangi veriler kişisel, ne kadar saklanmalı, kim erişebilir. Bunlar ekstra değil—yazılımı gerçek dünyada kullanılabilir kılmanın parçasıdır.
Dokümantasyon genellikle hızla gider ve daha sonra herkesi yavaşlatır. AI, zaten bildiğiniz şeyleri (özellikler, iş akışları, UI etiketleri, sürüm farkları) kullanılabilir dokümanlara dönüştürüp güncel tutarak büyük çabayı ortadan kaldırır.
Özellikleri yayınlarken değişiklik listesinden ilk sürüm notu taslağını AI ile oluşturun: ne değişti, kimi etkiler ve sonraki adımlar. Aynı girdi 'Bir ekip üyesi davet etme' veya 'Veri dışa aktarma' gibi kullanıcı dokümanları da üretebilir. Doğruluk için inceleme yine zorunludur ama boş sayfa sürecini ortadan kaldırırsınız.
Pratik iş akışı: PR başlıklarını veya ticket özetlerini yapıştırın, kritik uyarıları ekleyin ve AI'dan iki versiyon isteyin—biri müşteriler için, biri dahili ekipler için.
AI, bir özellik setini adım adım onboarding haline getirmede iyidir. İsteyebileceğinizler:
Bu varlıklar tekrar eden 'nasıl yaparım?' sorularını azaltır ve ürünü ilk günden daha kolay hissettirir.
Ekip sıkça benzer soruları yanıtlıyorsa AI'dan destek makroları ve SSS girdileri oluşturmasını isteyin. Örneğin: parola sıfırlama, faturalama soruları, izinler ve 'neden X'e erişemiyorum?' gibi. Destek ekibinin hızlıca özelleştirebileceği yer tutucuları (placeholder) ekleyin.
Gerçek kazanım tutarlılıktadır. 'Dokümanları güncelle'yi her sürümün parçası yapın: AI'ya sürüm notlarını verin veya changelog'u besleyin ve etkilenen makaleleri güncellemesini isteyin. Kullanıcıların her zaman güncel yönergeleri bulması için bir yerden (örn. /help) en güncel talimatlara yönlendirin.
Daha hızlı ilerlemek, yeni riskler yarattığında işe yaramaz. AI kod, metin ve şartnameyi hızlıca üretebilir—ama neyin görüleceği, ne üretebileceği ve çıktının nasıl 'gerçek' iş haline geleceği konusunda açık kurallarınız olmalı.
Çoğu AI promptunu kazara iletebileceğiniz bir mesaj gibi değerlendirin. Gizli veya hassas verileri yapıştırmayın:
Gerçekçilik gerekiyorsa temizlenmiş örnekler kullanın: sahte hesaplar, maskelenmiş loglar veya küçük sentetik veri setleri.
Hız, sürece güvenildiğinde artar. Hafif bir kontrol seti genelde yeterlidir:
Eğer AI odaklı bir build platformu kullanıyorsanız, anlık görüntü/rollback ve kontrollü dağıtımlar gibi operasyonel güvenlik önlemlerine bakın; bunlar hızlı iterasyonların maliyetini düşürür.
AI, var olan açık kaynak desenlere benzeyen kod üretebilir. Güvende kalmak için:
AI'yı seçenekleri önermek için kullanın, güvenlik, mimari veya kullanıcı etkisi olan son kararları AI'ya bırakmayın. İyi bir kural: insanlar 'ne' ve 'neden'i, AI 'taslak' ve 'nasıl'ı önerir; insanlar yayınlamadan önce doğrular.
AI takımı daha hızlı hissettirebilir—ama 'hızlı hissetmek' ile gerçekten hızlı olmak aynı şey değildir. İyileştiğinizi bilmenin en basit yolu birkaç sinyali tutarlı ölçmek, bir baz çizgisi ile karşılaştırmak ve sayılar (ve kullanıcılar) size ne söylediğine göre iş akışını ayarlamaktır.
Sprint başına izleyebileceğiniz küçük bir set seçin:
Eğer Jira/Linear/GitHub kullanıyorsanız, çoğunu yeni araç eklemeden çekebilirsiniz.
AI değişikliklerini ürün deneyleri gibi ele alın: zaman kutusu içinde yapın ve karşılaştırın.
Platformları değerlendiriyorsanız (sadece sohbet asistanları değil), operasyonel metrikleri de ekleyin: paylaşılabilir bir dağıtıma ulaşma süresi, rollback hızı ve uzun vadeli kontrol için kaynak kodu dışa aktarma yeteneği. Örneğin, Koder.ai kaynak dışa aktarma ve anlık görüntü/geri alma destekliyorsa, 'hızlı ilerle' riskini azaltır.
Hız en çok kullanıcı geri bildirimi doğrudan eyleme dönüştüğünde gelişir:
Bu, gerçek kullanıcıların bir görevi tamamlayabildiği bir sürüme ulaşmak anlamına gelir (ör. kaydolma, bir şey yaratma, ödeme yapma, sonuç alma) ve ekibinizin üzerinde güvenle yineleme yapabileceği bir durumda olması gerekir.
Hızlı yol, "havalı bir demo" değil—temel güvenilirlik, geri bildirim mekanizmaları ve sonraki değişikliklerin kaosa yol açmaması için yeterli netlik içeren erken bir sürümdür.
Çünkü zaman genellikle yazma hızından değil netlik ve koordinasyondan kaybolur:
AI, beklemeyi ve yeniden çalışmayı azaltan hızlı taslaklar (şartnameler, hikâyeler, özetler) üreterek bu alanlarda en çok yardımcı olur.
Ham girdilere (notlar, e-postalar, konuşma dökümleri) AI'yı verin ve 3–5 aday problem ifadesi üretmesini isteyin. Her birinde bulunmalı:
Sonra birini seçin ve 'bu ölçülebilir ve spesifik mi?' diye hızlıca gözden geçirerek rafine edin.
Onları 'gerçeğin yerine geçecek' olarak değil, doğrulanacak varsayımlar olarak tasarlayın. AI'dan 2–3 olası kullanıcı profili ve her biri için 'hangi koşullar sağlanmalı' listesini isteyin.
Hızla doğrulanabilecek örnekler:
Görüşmeler, fake-door testleri veya prototiplerle bu varsayımları doğrulayın.
AI'dan aynı soruna yönelik 2–4 çözüm seçeneği (hafif web uygulaması, sohbet botu, spreadsheet-öncelikli iş akışı, no-code prototip) isteyin ve her birinin takaslarını karşılaştırmasını isteyin:
Sonra seçilen yolculuğu alıp must-have, nice-to-have ve not-now öğelerine dönüştürün. Amaç, en küçük kullanılabilir sürümle doğrulamaktır.
AI'yı, üzerine tepki verebileceğiniz bir ilk taslak için kullanın:
Bu, iterasyon döngüsünü kısaltır; yine de üslup ve kullanıcı anlaşılabilirliği için insan incelemesi gereklidir.
MVP planınızı AI'a verin ve bunun küçük bir dizi epik ve her biri altında birkaç kullanıcı hikâyesine dönüşmesini isteyin.
Pratik bir kullanıcı hikâyesi üç parçadan oluşur: kim, ne, neden. Örnek: 'Bir Takım Yöneticisi olarak, bir proje üzerinde işbirliği yapabilmemiz için bir ekip arkadaşı davet edebilmeliyim.' Bu şekilde geliştirici tahmin edip uygulamaya başlayabilir.
AI'yı hızlı ancak küçük, gözden geçirilebilir değişiklikler üretmesi için kullanın:
Küçük partiler gözden geçirmeyi, testi ve gerekirse geri almayı kolaylaştırır—böylece hızlanırken gizemli kod birikimi oluşmaz.
Ayrıca AI mükemmel değil: API uydurabilir, kenar durumları yanlış anlayabilir veya ince hatalar ekleyebilir. Bu yüzden testler ve kod incelemesi hâlâ zorunludur.
Kabul kriterlerini girdi olarak verin ve AI'dan başlangıç seti olarak:
Ayrıca karışık hata raporlarını (kullanıcı metni + loglar) verip net tekrar üretim adımları, beklenen vs gerçek davranış ve şüpheli bileşenleri çıkarmasını sağlayabilirsiniz.
Sonuçları ölçün, hislerinizi değil. İzleyebileceğiniz birkaç gösterge belirleyin:
Tekil görevler için baz hattı kaydedin, ardından AI destekli akışı haftalık zaman kutusunda deneyin ve süreye ek olarak yeniden çalışma ve hata oranını da karşılaştırın.
