İnsan + AI ile Yazılım Oluşturma: Geleceğe Yönelik Bir Oyun Planı

“İnsan + AI” Yazılım Oluşturma Gerçekte Ne Demek

“İnsan + AI” yazılım oluşturma, ortak yaratmadır: bir ekip yazılım geliştirirken AI araçlarını (kod asistanları ve büyük dil modeller gibi) süreç boyunca aktif yardımcılar olarak kullanır. Bu tam otomasyon değildir ve “bir düğmeye bas, ürün hazır” hali değildir. AI'ı hızlı bir iş ortağı gibi düşünün: taslak hazırlayabilir, öneriler sunabilir, kontrol eder ve özetler—insanlar ise kararlar ve sonuçlar için sorumluluğu elinde tutar.

Ortak yaratma vs. tam otomasyon (düz Türkçe)

Ortak yaratma, insanların hedefi belirlediği, “iyi”nin ne olduğunu tanımladığı ve işi yönlendirdiği anlamına gelir. AI hız ve seçenekler katar: kod önerebilir, test oluşturabilir, dokümantasyonu yeniden yazabilir veya uç durumları ortaya çıkarabilir.

Tam otomasyon ise AI'nın gereksinimler, mimari, uygulama ve yayın da dahil olmak üzere uçtan uca ürünü insan yönlendirmesi olmadan üstlendiği ve hesap verebilirliğin AI'ya geçtiği bir durumu tanımlar. Çoğu ekip bunun peşinde değildir ve çoğu kuruluş bu riski kabul edemez.

Neden işbirliği gerçek ekiplere uyan modeldir

Yazılım sadece kod değildir. Aynı zamanda iş bağlamı, kullanıcı ihtiyaçları, uyumluluk, marka güveni ve hata maliyetidir. AI taslaklar üretmede ve alternatifler keşfetmede mükemmeldir, fakat müşterilerinizi, iç kısıtlarınızı veya şirketinizin güvenle nelerin yayınlanabileceğini gerçekten anlamaz. İşbirliği, faydaları korurken ürünün gerçek dünya hedefleriyle uyumlu kalmasını sağlar.

Beklentileri ayarlamak: daha hızlı döngüler, yeni hata modları

Özellikle tekrarlı işler, şablon kod ve ilk geçiş çözümleri için anlamlı hız kazanımları beklemelisiniz. Aynı zamanda kalite riskleri şekil değiştirir: kendinden emin ama yanlış cevaplar, ince hatalar, güvensiz desenler ve lisanslama ya da veri işleme hataları görülebilir.

İnsanlar şu konularda hâlâ yönetimde kalır:

• Ürün niyeti ve önceliklendirme
• Tavizler (maliyet, güvenilirlik, güvenlik, sürdürülebilirlik)
• Nihai inceleme, onaylar ve hesap verebilirlik

Bu oyun planında neler ele alınacak

İlerleyen bölümlerde pratik bir iş akışı anlatılacak: fikirleri gereksinimlere dönüştürme, sistemi ortak tasarlama, AI ile eşli programlama, test ve kod inceleme, güvenlik ve gizlilik koruyucuları, dokümantasyonu güncel tutma ve sonuçları ölçme—böylece bir sonraki yineleme sadece daha hızlı değil, aynı zamanda daha iyi olur.

AI'ın En Çok Yardım Ettiği Yerler — ve İnsanların Liderlik Etmesi Gereken Yerler

AI, iyi şekillendirilmiş niyeti çalışır taslaklara dönüştürmede mükemmeldir. İnsanlar ise niyeti ilk başta tanımlamada ve gerçek dünya karışıktığında karar vermede en iyisidir.

AI'nın hızlandırabileceği görevler

Doğru kullanıldığında bir AI asistanı şu işlerde zaman kazandırabilir:

• Şablon kod yazmak (endpointler, CRUD, UI iskeleti, konfigürasyon)
• Refaktör (yeniden adlandırma, fonksiyon çıkarma, mantık sadeleştirme)
• Test yazma (uç durum önerileri, test iskeletleri oluşturma)
• Dokümantasyon (README taslakları, API kullanım örnekleri, sürüm notları)
• Hata ayıklama desteği (log özetleri, olası nedenler, deney önerileri)
• Kod arama ve açıklama (yabancı modülleri ve akışları özetleme)

Tema: AI adaylar üretmede hızlıdır—taslak kod, taslak metin, taslak test vakaları.

İnsanların en çok değer kattığı yerler

İnsanlar şu konularda lider olmalıdır:

• Hedefleri ve başarı metriklerini netleştirmek (tamamlanmış olma ne demek)
• Tavizleri seçmek (hız vs maliyet, tutarlılık vs esneklik, inşa et vs satın al)
• Ürün yargısı (kullanıcıların gerçekten neye ihtiyacı olduğu, neyin bekleyebileceği)
• Mimari ve risk kararları (işletilebilirlik, ölçeklenebilirlik, hata modları)
• Hesap verebilirlik (davranış, veri işleme ve kaliteye onay verme)

AI seçenekleri tarif edebilir, ama sonuçların sahibi ekip olur.

AI çıktısı bir öneridir—gerçeğin kaynağı değil

AI'ı hızlı ve kendinden emin taslaklar yapan akıllı bir meslektaş gibi değerlendirin; yine de yanlış olabilir. Testler, incelemeler, ölçümler ve gereksinimlerinizle hızlı bir karşılaştırma ile doğrulayın.

Basit bir “iyi” vs “kötü” kullanım

İyi kullanım: “Mevcut fonksiyonumuzu ve kısıtları (gecikme < 50ms, sıralamayı korumalı) paylaşıyorum. Bir refaktör öner, tavizleri açıkla ve eşdeğerliliği kanıtlayan testler üret.”

Kötü kullanım: “Kimlik doğrulama ara yazılımımızı güvenlik için yeniden yaz,” sonra çıktıyı anlamadan, tehdidi modellemeden veya test ve loglama ile doğrulamadan doğrudan üretime kopyalamak.

Kazanç, AI'ya sürücü rolü vermemek—AI'nın zaten nasıl yöneteceğinizi bildiğiniz parçaları hızlandırmasına izin vermektir.

Net Bir İş Bölümü: Roller, Mülkiyet ve Hesap Verebilirlik

İnsan + AI işbirliği, herkesin neyi sahiplendiğini ve neyi sahiplenmediğini bildiğinde en iyi şekilde çalışır. AI hızlı taslak hazırlayabilir, ama ürün sonuçları, kullanıcı etkisi veya iş riski için hesap verebilirliği üstlenemez. Net roller “AI dedi” bahanelerini engeller ve ekibin güvenle ilerlemesini sağlar.

Rol netliği: kim neyin sorumlusu

AI'ı her fonksiyona destek veren yüksek hızlı bir katkıda bulunan olarak düşünün, yerine koymayın.

• Ürün hedefler, kapsam ve öncelikleri sahiplenir. AI araştırma özetleri çıkarabilir, kullanıcı hikayeleri taslaklayabilir ve kabul kriterleri önerebilir.
• Tasarım kullanıcı deneyimi, erişilebilirlik ve etkileşim kararlarına sahip çıkar. AI varyantlar üretebilir, akışları eleştirebilir ve metin seçenekleri taslaklayabilir.
• Mühendislik mimari, uygulama, güvenilirlik ve uzun vadeli sürdürülebilirlikten sorumludur. AI yaklaşımlar önerebilir, kod taslaklayabilir ve hata ayıklamada yardımcı olabilir.
• AI (araçlar) henüz hiçbir şeyi sahiplenmez—ancak taslakları hızlandırabilir, riskleri görünür kılabilir ve alternatifler sunabilir. İnsanlar doğrulamalıdır.

Hafif bir sorumluluk matrisi (Karar Ver / Taslakla / Doğrula)

Biletlerde ve PR'larda kafa karışıklığını önlemek için basit bir matris kullanın:

Birleştirme veya yayın öncesi inceleme kapıları

Hızı kalitenin önüne geçirmemesi için açık kapılar ekleyin:

1. Spesifikasyon kapısı: problem, kapsam ve kabul kriterleri üzerinde anlaşma sağlandı.
2. Tasarım kapısı: ana ekranlar/akışlar onaylandı (erişilebilirlik kontrolleri dahil).
3. Uygulama kapısı: PR bir insan tarafından incelendi; AI geri bildirimi danışma niteliğindedir.
4. Güvenlik kapısı: testler geçti; ilgili yerlerde güvenlik/gizlilik kontrolleri tamamlandı.
5. Yayın kapısı: değişiklik günlüğü yazıldı; izleme/geri alma planı teyit edildi.

Kararları görünür ve denetlenebilir kılın

“Neden”i takımın zaten kullandığı yerlere kaydedin: bilet yorumları için tavizler, AI tarafından üretilen değişiklikler için PR notları ve sürümler için kısa bir değişiklik günlüğü. Kararlar görünür olduğunda hesap verebilirlik netleşir ve sonraki işler kolaylaşır.

Fikirlerden Gereksinimlere: Ürünün Ortak Yazılması

İyi bir ürün spesifikasyonu “her şeyi belgeler” olmaktan çok, neyin oluşturulacağı, neden önemli olduğu ve “tamamlanmış” olmanın ne anlama geldiği konusunda insanları hizalamaktır. AI devredeyken, insan karar verici olduğu sürece test edilebilir bir spesifikasyona daha hızlı ulaşabilirsiniz.

Özellik değil problemi yazmakla başlayın

Üç temel maddeyle başlayın:

• Problem bildirimi: Hangi kullanıcı sıkıntısını veya iş riskini azaltıyoruz?
• Başarı metrikleri: Bunun işe yaradığını nasıl anlayacağız (kazanılan zaman, dönüşüm, azalan bilet sayısı, gelir etkisi)?
• Kısıtlar: Bütçe, zaman çizelgesi, desteklenen platformlar, veri kaynakları ve “yapılmaması gerekenler”.

Sonra AI'dan taslağı sorgulamasını isteyin: “Hangi varsayımları yapıyorum? Bu ne zaman başarısız olur? Mühendislik başlamadan önce hangi soruları cevaplamalıyım?” Çıktıyı doğrulama için yapılacaklar listesi gibi değerlendirin, gerçek doğru bilgi olarak değil.

AI'dan seçenekler isteyin—ve tavizleri görünür kılın

Modelden 2–4 çözüm yaklaşımı ("hiçbir şey yapmama" taban hattı dahil) üretmesini isteyin. Her birinin belirtmesini zorunlu kılın:

• Bağımlılıklar (sistemler, ekipler, tedarikçiler)
• Riskler ve bilinmeyenler
• Beklenen çaba aralığı
• Hangi durumlarda kullanıcı araştırması veya hukuk incelemesi gerektiği

Yönlendirmeyi siz seçin; AI kaçırıyor olabileceğiniz noktaları görmenize yardımcı olur.

Fikirleri kısa bir PRD ana hatına dönüştürün

PRD'yi okunabilir tutun:

• Amaç ve kapsam dışı kalanlar
• Hedef kullanıcılar ve ana senaryolar
• Kapsam (MVP vs sonraki sürümler)
• Kabul kriterleri (test edilebilir ifadeler)

Örnek kabul kriteri: “Giriş yapmış bir kullanıcı, 50k satıra kadar veri setleri için CSV'yi 10 saniye altında dışa aktarabilmelidir.”

Gereksinimler kontrol listesi (bunu atlamayın)

Spesifikasyon hazır sayılmadan önce doğrulayın:

• Gizlilik & veri işleme: hangi veriler kullanılıyor, saklanıyor, paylaşılıyor ve ne kadar tutuluyor
• Uyumluluk: sektör kuralları ve dahili politikalar
• Performans: yanıt süreleri, throughput, ölçeklenme beklentileri
• Erişilebilirlik: WCAG hedefleri, klavye navigasyonu, ekran okuyucu desteği

AI PRD parçaları taslaklarken, her gereksinimin gerçek bir kullanıcı ihtiyacına veya kısıta izlenebilir olmasını sağlayın ve isimlendirilmiş bir sahipten onay alın.

Sistemi Ortak Tasarlama: Seçenekler, Tavizler ve Kararlar

Sistem tasarımı, “İnsan + AI” iş birliğinin en güçlü hissedildiği yerlerden biridir: birkaç uygulanabilir mimariyi hızla keşfedebilir ve insan yargısını kullanarak gerçek kısıtlarınıza uyanı seçebilirsiniz.

AI'dan seçenekler isteyin—sonra karşılaştırmaya zorlayın

AI'dan X için 2–4 mimari aday (ör. modüler monolit, mikroservisler, serverless, olay tabanlı) isteyin ve bunların maliyet, karmaşıklık, teslim hızı, operasyonel risk ve tedarikçi kilitlenmesi açısından yapılandırılmış bir karşılaştırmasını talep edin. Tek bir “en iyi” cevabı kabul etmeyin—hem lehine hem aleyhine argüman üretmesini isteyin.

Basit bir istem kalıbı:

• “X için üç mimari öner; varsayımları listele.”
• “Bunları bir tabloda karşılaştır: maliyet/karmaşıklık/risk.”
• “Her seçeneği üretimde başarısız kılacak nedenler neler olur?”

Dikişleri (seams) haritalayın: entegrasyon noktaları, veri akışları, hata modları

Yön seçildikten sonra AI'dan sistemlerin temas ettiği dikişleri çıkarmasını isteyin. Üretmesi faydalı olacak:

• Entegrasyon noktaları (API'ler, kuyruklar, webhook'lar, toplu importlar)
• Veri akışları (hangi verinin nereye, neden aktığı)
• Hata modları (zaman aşımı, yeniden deneme, çift kayıt, kısmi yazma)

Sonra insanlar ile doğrulayın: bunlar işinizin gerçekte nasıl işlediğiyle, kenar durumları ve dağınık gerçek dünya verileri dahil, uyuşuyor mu?

Personel değişse de kalan bir karar günlüğü tutun

Her karar için bir sayfalık karar günlüğü tutun:

• Bağlam ve kısıtlar
• Değerlendirilen seçenekler
• Alınan karar ve nedeni
• Kabul edilen tavizler
• Takipler (hangi metrikleri ölçülecek, ne zaman yeniden değerlendirilecek)

Kod tabanının yanında saklayın ki kolay bulunabilir kalsın (örneğin /docs/decisions).

Vazgeçilemezleri erken tanımlayın

Uygulamadan önce güvenlik sınırlarını ve veri işleme kurallarını yazın:

• Hassas verinin nerede saklanıp işleneceği
• Kimlik doğrulama/izin modeli ve güven sınırları
• Loglama/redaksiyon gereksinimleri
• Saklama ve silme beklentileri

AI bu politikaları taslaklayabilir, ama insanlar sahiplenmelidir—çünkü hesap verebilirlik devredilemez.

AI ile Eşli Programlama: Pratik İnşa İş Akışı

AI ile eşli programlama, modeli junior bir iş arkadaşı gibi ele aldığınızda en iyi çalışır: seçenek üretmede hızlıdır, fakat kod tabanınızı gerçekten anlamada zayıftır; o yüzden onu eğitmeniz gerekir. Amaç AI'nın uygulamayı yazması değil—insanların yönlendirdiği sık bir döngüdür.

Eğer bu iş akışının yalnızca bir kod asistanından daha “uçtan uca” hissetmesini istiyorsanız, Koder.ai gibi vibe-coding platformları yardımcı olabilir: sohbetle özelliği tanımlarsınız, küçük dilimlerde yineleyip insan inceleme kapılarını korursunuz—platform React web, Go + PostgreSQL arka uç veya Flutter mobil gibi ihrac edilebilir kaynak kodlar iskeletler.

1. Adım: Gerçek bağlamla zemini hazırlayın

Koddaki depo içgörüsünü sağlamak için önce şunları verin:

• İlgili dosyalar (veya ana kesitler), klasör yapısı
• İsimlendirme konvansiyonları, lint/format kuralları ve tercih edilen kütüphaneler
• Vazgeçilemezler (performans, erişilebilirlik, güvenlik, API versiyonu)
• Bu dilim için “tamamlanma tanımı” (beklenen girdiler/çıktılar, kenar durumlar)

Basit bir istem şablonu yardımcı olur:

You are helping me implement ONE small change.
Context:
- Tech stack: …
- Conventions: …
- Constraints: …
- Existing code (snippets): …
Task:
- Add/modify: …
Acceptance criteria:
- …
Return:
- Patch-style diff + brief reasoning + risks

(Üstteki kod bloğu orijinal şekilde korunmuştur; kod blokları çevirilmez.)

2. Adım: Büyük yeniden yazmalardan ziyade küçük dilimlerde çalışın

Kapsamı küçük tutun: bir fonksiyon, bir endpoint, bir bileşen. Küçük dilimler davranışı doğrulamayı, gizli regresyonları önlemeyi ve sahipliği net tutmayı kolaylaştırır.

İyi bir ritim:

1. Niyeti ve sınırları siz tanımlayın.
2. AI iskeleti önerir (dosyalar, arayüzler, bağlantılar).
3. Yaklaşımı siz seçip bir sonraki küçük değişiklik için istekte bulunun.

3. Adım: AI'ya tekrarlı işleri yaptırın—sonra siz cilalayın

AI şablon kod, alan eşleştirme, tipli DTO'lar oluşturma, temel UI bileşenleri oluşturma ve mekanik refaktörler konusunda parlak. İnsanların hâlâ yapması gerekenler:

• Ürün niyetiyle doğrulama
• İsimlendirme ve sadeleştirme
• Mimariye ve uzun vadeli sürdürülebilirliğe uyumluluk

4. Adım: Üretime sessizce kopyalamayın

Kural koyun: üretilen kod diğer katkılar gibi incelenmelidir. Çalıştırın, okuyun, test edin ve konvansiyonlarla uyumlu olduğundan emin olun. Ne yaptığını açıklayamıyorsanız, yayınlamayın.

Ortak Güvenlik Ağı Olarak Testler

Testler, “İnsan + AI” işbirliğinin en pratik olduğu yerlerden biridir. AI fikir, iskelet ve hacim sağlayabilir; insanlar niyet, yargı ve hesap verebilirlik getirir. Amaç daha fazla test değil—daha iyi güvence sağlamaktır.

AI düşünme ufkunuzu genişletsin (özellikle uç durumlar için)

İyi bir istem LLM'i yorulmaz bir test ortağına dönüştürebilir. Şu gibi öneriler isteyin:

• Sınır değerler (boş girdiler, maksimum uzunluklar, alışılmadık kodlamalar)
• Zaman-tabanlı tuhaflıklar (zaman dilimleri, yaz saati uygulamaları, saat sapmaları)
• Eşzamanlılık ve yeniden denemeler (çift gönderimler, kısmi hatalar)
• İzin ve rol kombinasyonları

Bu önerileri hipotez olarak ele alın; hangi senaryoların önemli olduğunu ürün riski ve kullanıcı etkisine göre insanlar belirler.

AI ile testleri taslaklayın—sonra anlam ve kapsama doğrulayın

AI hızlıca birim ve entegrasyon testleri taslaklayabilir, ama iki şeyi doğrulamanız gerekir:

1. Kapsama: Testler gerçekten önemli davranışları mı zorluyor, yoksa yalnızca mutlu yol mu?
2. Anlam: Assert'ler doğru şeyi mi kanıtlıyor, yoksa kırılmaya meyilli snapshot'lar mı üretiyor?

Faydalı bir iş akışı: beklenen davranışı düz Türkçe ile tanımlayın, AI test vakaları önerir, siz onları küçük, okunabilir bir test süitine dönüştürün. Bir test anlaşılması güçse, bu gereksinimin belirsiz olduğuna dair uyarıdır.

Test verisini düşünerek üretin (ve güvenli yapın)

AI gerçekçi görünen test verisi (isimler, adresler, faturalar, loglar) oluşturabilir—ama asla gerçek müşteri verisi ile doldurmayın. Sentetik veri, anonimleştirilmiş fixture'lar ve açıkça etiketlenmiş “sahte” değerleri tercih edin. Regüle edilen bağlamlarda, test verisinin nasıl üretildiğini ve saklandığını belgeleyin.

“Tamamlandı”yı sadece “derleniyor” ötesinde yeniden tanımlayın

AI destekli döngüde kod hızlıca “bitmiş” görünebilir. “Tamamlandı”yı ortak bir sözleşme yapın:

• Testler yerel ve CI'da geçmeli
• Yeni davranış için yeni/güncellenmiş testler olmalı
• Bir insan test niyetini ve risk kapsamasını doğrulamalı

Bu standart hızın güvenliği geçmemesini sağlar ve AI'yı kısa yol değil çoğaltıcı yapar.

Kod İncelemesi ile AI: Daha Hızlı Geri Bildirim, Aynı Standartlar

AI, “ilk geçiş” işlerini yaparak kod incelemesini hızlandırabilir: değişiklikleri özetleyebilir, tutarsızlıkları işaretleyebilir ve küçük iyileştirmeler önerebilir. Ancak incelemenin amacı değişmez: kullanıcıları ve işi korumak, kod tabanının evrilebilirliğini sağlamak.

İnsan fark diff'i açmadan önce AI neler yapabilir

Doğru kullanıldığında AI asistanı bir ön-inceleme kontrol listesi üretebilir:

• Değişiklikleri özetle: “Bu PR ne yapıyor, düz Türkçe? Hangi dosyalar ve davranışlar etkilendi?”
• Tutarsızlıkları tespit et: uyuşmayan isimlendirmeler, çoğaltılmış mantık, eksik hata işleme, şaşırtıcı varsayılanlar.
• İyileştirme önerileri: daha sıkı doğrulama, daha açık değişken isimleri, daha basit kontrol akışları, daha iyi yorumlar.

Özellikle büyük PR'larda AI, risk taşıyan 3–5 alanı işaret ederek inceleyicilere zaman kazandırır.

İnsan inceleyicilerin hâlâ doğrulaması gerekenler

AI kendinden emin ama yanlış olabilir; bu yüzden insanlar şu alanlar için hesap verebilir:

• Doğruluk: Gereksinimi karşılıyor mu? Uç durumlar ele alındı mı? Hata modları kabul edilebilir mi?
• Güvenlik & gizlilik: Enjeksiyon riski, güvensiz serileştirme, yetkilendirme boşlukları veya sırların sızması var mı?
• Sürdürülebilirlik: Okunabilir mi? Mimariye uyuyor mu? Test edilebilir mi? 2'de sabaha nöbetçi ekip anlayabilecek mi?

Yararli bir kural: AI geri bildirimini zeki bir stajyer gibi ele al—kullan ama önemli her şeyi doğrula.

İnceleyicilerin kullanabileceği istem örnekleri

Bir PR diff'ini (veya ana dosyaları) yapıştırıp deneyin:

• “Davranış değişikliklerini özetle ve kullanıcıya görünür etkileri listele.”
• “Riskli varsayımları veya modüller arası gizli bağları bul.”
• “Güvenlik sorunlarını ve ilgili satırları tespit et.”
• “Testlerde hangi uç durumların kapsanmadığını bul.”
• “Davranışı değiştirmeden karmaşıklığı azaltacak refaktör öner.”

PR'da AI kullanımını görünür kılın

Yazarların kısa bir PR notu eklemesini isteyin:

• AI ne yaptı: bir fonksiyon üretti, bir regex önerdi, hata işleyişini yeniden yazdı, testleri taslakladı.
• İnsanlar neyi doğruladı: gereksinimler karşılandı, testler eklendi/güncellendi, güvenlik kontrolleri yapıldı, manuel test adımları.

Bu şeffaflık AI'yı gizemli bir kutu olmaktan çıkarıp mühendislik sürecinin belgelenmiş bir parçası yapar.

Güvenlik, Gizlilik ve Lisanslama: Önemli Koruyucular

AI teslimatı hızlandırabilir, ama hataları da hızlandırır. Amaç “daha az güven” değil, daha hızlı doğrulama—kalite, güvenlik ve uyumluluğu koruyan açık koruyucular ile.

Planlanması gereken ana risk alanları

Halüsinasyonlar: model API'ler, konfigürasyon bayrakları veya kod tabanınız hakkında "gerçek olmayan" bilgiler uydurabilir.

Güvensiz desenler: öneriler tehlikeli varsayılanlar (ör. geniş CORS, zayıf kriptografi, eksik auth kontrolleri) içerebilir.

Lisans belirsizliği: üretilen kod lisanslı örneklere benzeyebilir ve AI tarafından önerilen bağımlılıklar kısıtlayıcı lisanslar getirebilir.

Pratik koruyucular (zorunlu yapın)

AI çıktısını diğer üçüncü taraf katkılar gibi ele alın:

• Bağımlılık taraması (SCA) CI'da, kırılgan paketleri ve yasaklı lisansları yakalamak için.
• SAST her PR'da enjekte, auth açıkları, güvensiz serileştirme ve tehlikeli sink'leri yakalamak için.
• DAST (veya en azından staging üzerinde API fuzzing/smoke güvenlik testleri) gerçek çalışma zamanı sinyalleri için.
• Commit'lerde ve build loglarında sır tespiti; sızma varsa build'i başarısız say.
• Önemli değişiklikler için hafif bir tehdit modelleme kontrolü.

Bulguları aynı PR kontrollerine gönderin ki güvenlik “tamamlanmış”ın bir parçası olsun, ayrı bir aşama değil.

İstemlerde hassas veri kuralları

Bu kuralları yazılı hale getirin ve uygulayın:

• Asla yapıştırmayın: kimlik bilgileri, özel anahtarlar, tokenlar veya oturum çerezleri.
• Asla yapıştırmayın: müşteri verileri, kişisel veriler veya tanımlayıcı içeren üretim logları.
• Kaçının: mülkiyetli kaynak kodu, araçlarınız ve sözleşmeler izin vermedikçe.
• Tercih edin redakte edilmiş örnekleri ve sentetik test verilerini.

AI önerisi gereksinimlerle çelişirse: basit bir yükseltme yolu

Eğer AI önerisi spesifikasyon, güvenlik politikası veya uyumluluk kuralıyla çelişiyorsa:

1. Mühendis bunu PR'da işaretler (“AI önerisi X gereksinimiyle çelişiyor”).
2. Spesifikasyonu yeniden kontrol edin ve netleştirici not veya kabul kriteri ekleyin.
3. Nihai karar için kod sahibi/güvenlik inceleyicisine yükseltin.
4. Aynı çatışma tekrar etmesin diye sonucu ekip dokümanlarına kısa bir kural olarak kaydedin.

Sürekli Güncel Kalan Dokümantasyon ve Bilgi Paylaşımı

İyi dokümantasyon ayrı bir proje değildir—ekibin nasıl inşa ettiği, yayınladığı ve desteklediğinin işletim sistemidir. En iyi İnsan + AI ekipleri dokümanları birinci sınıf çıktı sayar ve AI'ı bunları gerçeğe göre güncel tutmak için kullanır.

AI'nın taslaklaması gerekenler (ve insanların son halini vermesi gerekenler)

AI ilk kullanılabilir sürümü oluşturmakta iyidir:

• Runbook'lar: “X olursa Y yap” adım adım kılavuzlar
• Onboarding notları: projeyi yerelde nasıl çalıştıracağınız, ana kavramlar ve önemli klasör haritası
• Karar özetleri: neden bir taviz seçildiğini kısa, düz Türkçe ile anlatan kayıtlar

İnsanlar doğruluğu teyit etmeli, varsayımları kaldırmalı ve yalnızca ekip bilen bağlamı—neyin iyi olduğunu, riskleri ve kasıtlı kapsam dışı olanları—eklemelidir.

Teknik çalışmayı okunabilir sürüm notlarına dönüştürme

Sprint veya yayın sonrası AI commitleri ve PR'ları müşteri odaklı sürüm notlarına çevirebilir: ne değişti, neden önemli ve gerekli bir eylem var mı?

Pratik bir desen: AI'ya birleşmiş PR başlıklarını, ilgili issue bağlantılarını ve kısa bir "önemli olan" notunu verin ve iki çıktı isteyin:

1. Teknik olmayan okuyucular için versiyon (ürün, satış, müşteriler)
2. Operasyon ekipleri için versiyon (destek, nöbetçi, dahili ekipler)

Sonra bir insan tonu, doğruluğu ve mesajı düzenler.

Dokümantasyon sürüklenmesini (drift) önleme

Doküman kod değişikliklerinden koparsa eskir. Dokümanı iş ile bağlı tutun:

• Dokümanı kod değişikliğinin bulunduğu aynı PR'da güncelleyin
• PR kontrol listesine hafif bir madde ekleyin: “Doküman güncellendi veya gerekli değil”
• AI'ı kod incelemede sürüklenmeyi tespit etmeye kullanın (ör. yeniden adlandırılmış endpoint'ler, konfigürasyon değişiklikleri, yeni bayraklar)

Eğer bir ürün sitesi yönetiyorsanız, tekrar eden soruları azaltmak ve okuyucuları sabit kaynaklara yönlendirmek için dahili bağlantılar kullanın—ör. /pricing plan ayrıntıları için veya /blog derinlemesine açıklamalar için.

Sonuçları Ölçmek ve Bir Sonraki Dalga için Hazırlanmak

AI yardımının etkisini ölçemiyorsanız, sadece hissiyata göre karar verirsiniz: “Daha hızlı hissediyor” vs “Riskli hissediyor.” İnsan + AI teslimatını diğer süreç değişiklikleri gibi ölçümlendirin, gözden geçirin ve ayarlayın.

Ne ölçülmeli (ve neden)

Küçük bir metrik setiyle başlayın:

• Lead time (fikir → üretim): Gerçekten daha hızlı mı yayınlanıyor, yoksa sadece daha çok taslak mı üretiliyor?
• Hatalar ve kaçışlar: hata oranı, şiddeti ve kaç sorunun müşteriye ulaştığı
• Olaylar: sıklık, tespit süresi, toparlanma süresi, olay sonrası takibi
• Memnuniyet: geliştiriciler ve paydaşlar için kısa anketler (netlik, güven, algılanan kalite)

Bunları inceleme verimliliği (PR döngü süresi, inceleme turları sayısı) ile eşleştirerek AI'nın darboğazları azaltıp azaltmadığını veya iş yükünü artırıp artırmadığını görün.

AI'nın yardımcı olduğu ve yeniden çalışmaya neden olduğu yerleri takip edin

İşi ahlaki olarak değil, öğrenmek için etiketleyin. Pratik bir yol:

• İş öğelerini veya PR'ları basit bayraklarla etiketleyin: AI şablon/iskelet, AI refaktör, AI test üretimi, AI hata ayıklama

Sonra sonuçları karşılaştırın: AI destekli değişiklikler daha hızlı onaylanıyor mu? Daha çok takip PR'ı mı tetikliyor? Daha fazla geri alma ile mi ilişkili? Amaç yüksek getirili alanları ve yüksek yeniden çalışma alanlarını belirlemek.

Platformları değerlendiriyorsanız, operasyonel “yeniden çalışma azaltıcıları” kriterlerinize dahil edin—anlık görüntüler/geri alma, dağıtım/barındırma ve kaynak kodu dışa aktarma yeteneği gibi. Bu nedenlerden biri Koder.ai'nin ekiplerin sadece prototiplemenin ötesinde kullanılmasıdır: sohbet içinde hızlı yineleme sağlarken geleneksel kontrolleri (inceleme, CI, sürüm kapıları) korur ve temiz bir kaçış yolunu standart bir repoya sunar.

Sıkı bir geri bildirim döngüsü kurun

Hafif bir ekip “öğrenme sistemi” oluşturun:

• Paylaşılan bir istem kütüphanesi (ne sorulacağı, ne zaman ve hangi bağlamla)
• İyi çıktıların galerisi ("tamamlanmış" görünüm örnekleri)
• Kötü çıktılar galerisi (halüsinasyonlar, güvensiz desenler, yanıltıcı testler) ve nasıl yakalandıkları

Pratik ve güncel tutun—bunu retroslarda güncelleyin, üç ayda bir belgelerle uğraşmak yerine.

Sonraki için hazırlanma

Rollerin evrileceğini bekleyin. Mühendisler daha fazla problem çerçeveleme, risk yönetimi ve karar verme ile uğraşacak, tekrarlı sözdizimsel çeviriden daha az zaman harcayacak. Yeni beceriler önem kazanacak: net spesifikasyon yazma, AI çıktısını değerlendirme, güvenlik/lisans sınırlamalarını anlama ve ekibi örneklerle eğitme. Sürekli öğrenme seçilebilir olmaktan çıkar—iş akışının bir parçası haline gelir.