Neden Yapay Zeka Destekli İş Akışları Erken Soyutlamayı Azaltır

Erken Soyutlama ve Aşırı Mühendislikten Ne Anlıyoruz

Erken soyutlama, yeterince gerçek vakayı görmeden “genel bir çözüm” inşa etmektir.

Bugünün sorununu çözen en basit kodu yazmak yerine bir çerçeve icat edersiniz: fazladan arabirimler, yapılandırma sistemleri, eklenti noktaları veya yeniden kullanılabilir modüller—bunlara daha sonra ihtiyaç duyacağınızı varsaydığınız için.

Aşırı mühendislik bunun daha geniş alışkanlığıdır. Şu an için karşılığını ödemeyen karmaşıklığı eklersiniz: ekstra katmanlar, desenler, servisler veya seçenekler—bunlar şu an maliyeti veya riski açıkça azaltmıyordur.

Basit örnekler

Ürününüzde tek bir faturalama planı varken “olasılık olarak” çok kiracılı bir fiyatlandırma motoru inşa ederseniz, bu erken soyutlamadır.

Bir özellik tek bir basit fonksiyon olabilecekken, onu “genişletilebilir” yapmak için fabrikalar ve kayıtlar ile altı sınıfa bölerseniz, bu aşırı mühendisliktir.

Neden projelerin başında ortaya çıkar

Bu alışkanlıklar başlangıçta yaygındır çünkü erken projeler belirsizlikle doludur:

• Yeniden çalışma korkusu: Ekipler basit bir şey inşa ederlerse daha sonra yeniden yazmak zorunda kalmaktan kaygılanır.\n- Belirsiz gereksinimler: Ürünün ne olacağı kimsenin tam emin olmadığı durumlarda, “her şeyi halledebilecek” esnek bir iskelet inşa etmek cazip gelir.\n- Sosyal baskı: Mühendisler genellikle ileriye bakıp “doğru” yapmak ister; oysa “doğru” henüz bilinemeyebilir.

Sorun şu ki “esnek” genellikle “değiştirmesi daha zor” demektir. Fazladan katmanlar günlük düzenlemeleri yavaşlatabilir, hata ayıklamayı zorlaştırabilir ve işe alıştırmayı daha sancılı hale getirebilir. Karmaşıklık maliyetini hemen ödersiniz; faydalar ise belki hiç gelmeyebilir.

Yapay zeka nerede yardımcı olur (nerede olmaz)

Yapay zeka destekli iş akışları, prototiplemeyi hızlandırarak, örnekleri çabuk üreterek ve varsayımları test etmeyi kolaylaştırarak ekipleri somut çalışmaya teşvik edebilir. Bu, spekülatif tasarımı tetikleyen kaygıyı azaltabilir.

Ama AI mühendislik yargısını yerine koymaz. İstendiğinde zekice mimariler ve soyutlamalar üretebilir. Sizin göreviniz hâlâ şu soruyu sormaktır: Bugün işe yarayan en basit şey ne ve yarın yapıyı eklemek için hangi kanıt gerekli?

Koder.ai gibi araçlar burada özellikle etkilidir çünkü sohbet isteminden gerçek bir uygulamanın çalıştırılabilir bir dilimine (web, backend veya mobil) hızlıca geçmeyi kolaylaştırır—böylece ekipler “geleceğe dayanıklı” hale getirmeden önce neyin gerektiğini doğrulayabilir.

Yapay Zeka İş Akışları Ekipleri Nasıl Somuta Yönlendirir

AI destekli geliştirme genellikle somut bir şeyle başlar: belirli bir hata, küçük bir özellik, bir veri dönüşümü, bir UI ekranı. Bu çerçevelendirme önemlidir. İş akışı “işte tam olarak ihtiyaç duyduğumuz şey” ile başladığında, ekipler sorunu gerçekten öğrenmeden genelleştirilmiş bir mimari icat etme eğiliminde olmazlar.

Somut istemler, somut kod üretir

Çoğu AI aracı girdiler, çıktılar, kısıtlar ve bir örnek verdiğinizde en iyi şekilde yanıt verir. “Esnek bir bildirim sistemi tasarla” gibi bir istem belirsizdir; model genellikle sınırları göremediği için ekstra katmanlar—arabirimler, fabrikalar, yapılandırma—ekleyebilir.

Ancak istem somut olduğunda çıktı da somuttur:

• Girdi: “Bu sipariş durumları verildiğinde…”\n- Çıktı: “Kullanıcıya gösterilecek mesajı ve CTA’yı döndür…”\n- Kısıtlar: “Hızlı olmalı; veri tabanı çağrısı yok; i18n gereksinimi var…”\n- Örnekler: “PENDING_PAYMENT için şu gösterilsin …”

Bu yaklaşım doğal olarak ekipleri uçtan uca çalışan dar bir dilimi uygulamaya zorlar. Bir kez çalıştırıp gözden geçirebilir ve gösterebilirseniz, spekülasyon yerine gerçekte işliyorsunuz demektir.

“Önce çalıştır, sonra iyileştir” varsayılan olur

AI eşliğinde eş-kodlama yinelemeyi ucuzlatır. İlk sürüm biraz dağınık ama doğruysa, sonraki adım genellikle “bunu refaktör et” olur, “gelecekteki tüm durumlar için bir sistem tasarla” değil. Bu sıra—önce çalışan kod, sonra temizleme—henüz karmaşıklığını hak etmemiş soyutlamalar kurma dürtüsünü azaltır.

Pratikte ekipler şu ritmi bulur:

1. Minimal bir uygulama isteyin.\n2. Gerçek örneklerle deneyin.\n3. Bozulan veya garip gelen şeylere göre ayarlayın.\n4. Ancak o zaman bir yardımcı, modül veya desen çıkarın.

Belirginlik eksik gereksinimleri erken ortaya çıkarır

İstemler ne demek istediğinizi açıkça belirtmenizi zorlar. Girdileri/çıktıları net tanımlayamıyorsanız, soyutlama için hazır olmadığınızın işaretidir—hala gereksinimleri keşfediyorsunuz demektir. AI araçları netliği ödüllendirir, bu yüzden ekipleri önce netleştirmeye sonra genelleştirmeye eğitirler.

Kısa Geri Bildirim Döngüleri Spekülatif Tasarımı Azaltır

Hızlı geri bildirim, “iyi mühendislik”in ne hissettirdiğini değiştirir. Bir fikri dakikalar içinde deneyebiliyorsanız, spekülatif mimari teselli veren bir battaniye olmaktan çıkar ve kaçınabileceğiniz bir maliyet gibi görünür.

Döngü: taslak → çalıştır → incele → ayarla

AI destekli iş akışları döngüyü sıkıştırır:

• Taslak: asistanı küçük, çalışan bir dilim (bir betik, bir handler, bir sorgu) için yönlendir.\n- Çalıştır: hemen gerçek girdilerle çalıştır.\n- İncele: çıktılara, loglara, uç durumlara ve nasıl başarısız olduğuna bak.\n- Ayarla: kodu ve gereksinimi aynı anda rafine et.

Bu döngü somut ilerlemeyi ödüllendirir. “Bir eklenti sistemi gerekir” veya “bu 12 veri kaynağını desteklemeli” gibi tartışmaların yerine ekip mevcut problemin ne talep ettiğini görür.

Hız neden spekülatif mimariyi azaltır

Erken soyutlama genellikle ekiplerin değişiklikten korkmasından kaynaklanır: değişiklikler pahalıysa geleceği tahmin edip ona göre tasarlamaya çalışırsınız. Kısa döngülerle değişiklik ucuz hale gelir. Bu teşviki tersine çevirir:

• Genelleştirmeyi erteleyebilirsiniz; tekrar eden işler onu gerekli kılana kadar bekleyin.\n- Gerçek kısıtları (performans, veri şekli, kullanıcı davranışı) erken keşfedersiniz.\n- “İhtimale göre” inşa etmeyi bırakırsınız, “tam zamanında” yineleme yapabilirsiniz.

Basit örnek: çerçeve yerine önce endpoint

Diyelim dahili bir “CSV'ye dışa aktar” özelliği ekliyorsunuz. Aşırı mühendislik yolu, çoklu formatlar, iş kuyruğu, yapılandırma katmanlarıyla genel bir dışa aktarma çerçevesi tasarlamakla başlar.

Hızlı döngü yolu daha küçüktür: tek bir /exports/orders.csv endpoint'i (veya tek kullanımlık bir betik) üretin, staging verilerinde çalıştırın ve dosya boyutunu, çalışma süresini ve eksik alanları inceleyin. İki-üç dışa aktarma sonrasında tekrar eden desenler—aynı sayfalama mantığı, ortak filtreleme, ortak başlıklar—görürseniz, o zaman bir soyutlama, tahmin değil kanıtla hak kazanır.

Artan Değişiklikler Soyutlamaların Hak Etmesini Sağlar

İncremental teslimat tasarımın ekonomisini değiştirir. Küçük dilimler halinde gönderdiğinizde, her “iyi olurdu” katman bugünün yararını kanıtlamak zorundadır—hayal edilen bir gelecek için değil. Yapay zeka destekli iş akışlarının erken soyutlamayı sessizce azaltmasının nedeni budur: AI yapı önerilerinde iyidir, fakat bu yapılar küçük kapsamda doğrulanması en kolay olanlardır.

Küçük kapsam AI önerilerini test edilebilir kılar

Bir asistanın tek bir modülü refaktör etmesini veya yeni bir endpoint eklemesini istediğinizde, onun soyutlamasının gerçekten açıklık getirip getirmediğini, tekrarları azaltıp azaltmadığını veya sonraki değişikliği kolaylaştırıp kolaylaştırmadığını hızla kontrol edebilirsiniz. Küçük bir diff ile geri bildirim hemen gelir: testler geçer/geçmez, kod okunur/okunmaz, özellik doğru çalışır/çalışmaz.

Büyük kapsamliyken AI önerileri mantıklı görünebilir ama kanıtlanabilir faydası olmayabilir. Temiz göründüğü için genelleştirilmiş bir çerçeveyi kabul edebilirsiniz; sonra gerçek dünya uç durumlarının bunu karmaşıklaştırdığını öğrenirsiniz.

Küçük bileşenler neyi saklayıp neyi silmeniz gerektiğini gösterir

İteratif çalışma küçük, geçici bileşenler—yardımcılar, adaptörler, basit veri şekilleri—oluşturmaya teşvik eder. Birkaç yinelemede hangi parçaların birçok özelliğe çekildiği (değerli) ve hangilerinin sadece tek seferlik bir deney için olduğu (silinebilir) belirginleşir.

Soyutlamalar böylece tahmini yeniden kullanımın kaydı değil, gerçek yeniden kullanımın kaydı olur.

İncremental teslimat refaktör riskini düşürür

Değişiklikler sürekli gönderildiğinde refaktör etmek daha az korkutucudur. Önceden “doğru yapmak” zorunda değilsiniz çünkü tasarım kanıtlar biriktikçe evrilebilir. Bir desen gerçekten hakkını veriyorsa—birkaç artarda tekrar eden işi azalttıysa—onun soyutlamaya terfi ettirilmesi düşük riskli, yüksek güvenli bir hamledir.

Bu zihniyet varsayılanı tersine çevirir: önce en basit versiyonu inşa et, sonra soyutla—yalnızca bir sonraki küçük adım bundan açıkça fayda sağladığında.

Kolay Deneyler “Büyük Tasarım” Yerine Sadelik Kazandırır

AI destekli iş akışları denemeyi o kadar ucuzlaştırır ki “tek büyük sistem inşa et” varsayılan olmaktan çıkar. Bir ekip bir öğleden sonra içinde birden çok yaklaşımı oluşturup, değiştirip, yeniden çalıştırabiliyorsa, neyin gerçekten işe yaradığını tahmin etmek yerine öğrenmek daha kolay hale gelir.

AI küçük varyantları neredeyse bedavaya getirir

Genelleştirilmiş bir mimari tasarlamaya günler yatırmak yerine ekipler AI'dan birkaç dar, somut uygulama oluşturmasını isteyebilir:

• mutlu yolu iyi işleyen basit bir versiyon\n- okunabilirlik ve sürdürülebilirlik için optimize edilmiş bir versiyon\n- sadece bir ekstra yetenek ekleyen bir versiyon (ör. ikinci bir girdi formatı)

Bu varyantları oluşturmak hızlı olduğundan, ekip taahhüt etmeden ödünleşimleri keşfedebilir. Amaç tüm varyantları göndermek değil—kanıt toplamaktır.

Varyantların karşılaştırılması doğal olarak daha basit çözümleri ödüllendirir

İki veya üç çalışan seçeneği yan yana koyabildiğinizde, karmaşıklık görünür hale gelir. Daha basit varyant genellikle:

• aynı gerçek gereksinimleri karşılar\n- hata ayıklanacak daha az hareketli parçaya sahiptir\n- daha az gizli bağımlılık olduğundan gelecekteki değişiklikleri kolaylaştırır

Aşırı mühendislik eğilimindeki seçenekler ise varsayımsal ihtiyaçlarla kendilerini haklı çıkarır. Varyant karşılaştırması bunun panzehiridir: ekstra soyutlama açıkça yakın vadeli fayda üretmiyorsa, maliyet gibi görünür.

Karşılaştırırken ne ölçülür: kontrol listesi

Hafif deneyler yürütürken “daha iyi”nin ne demek olduğunu önceden kararlaştırın. Pratik bir kontrol listesi:

• İlk çalışan sonuca ulaşma süresi: Temel senaryoların geçmesi ne kadar sürer?\n- Uygulama karmaşıklığı: Doküman/duyarlanan dosya sayısı, tanıtılan kavram sayısı, bir takım arkadaşının hatırlaması gereken “kurallar”.\n- Değişiklik maliyeti: Bir sonraki muhtemel gereksinimi eklemek ne kadar zor?\n- Arıza modları: Ne bozulur, ne kadar kötü bozulur ve tespit etmesi ne kadar kolay (açık hatalar vs sessiz yanlış çıktı).\n- Operasyonel risk: Yeni bağımlılıklar, yapılandırma yüzeyi ve üretim davranışının kayabileceği yerler.\n- Test edilebilirlik: Davranışı açıklayan küçük bir test seti yazmak ne kadar kolay?

Daha soyut bir varyant en az bir veya iki bu ölçütte kazanamıyorsa, genellikle en basit çalışan yol şimdilik doğru seçimdir.

AI Soyutlamadan Önce Gereksinimleri Netleştirmeye Yardım Eder

Erken soyutlama genellikle şöyle bir cümleyle başlar: “Bunu ileride kullanabiliriz.” Bu, “Şimdi buna ihtiyacımız var” demekle aynı değildir. İlki gelecekteki değişkenlik hakkında tahmindir; ikincisi bugün doğrulanabilecek bir kısıttır.

AI destekli iş akışları bu farkı görmezden gelmeyi zorlaştırır çünkü belirsiz konuşmaları incelenebilir, açık ifadelere dönüştürmede iyidir.

Belirsizliği fazla taahhüt etmeden yazılı bir sözleşmeye çevirin

Bir özellik isteği belirsiz olduğunda ekipler genellikle “geleceğe dayanıklı” olmak için genel bir çerçeve inşa eder. Bunun yerine AI'yı kullanarak hızlıca iki sayfalık olmayan bir gereksinim özeti oluşturun; böylece gerçek olanla hayal edilen ayrılır:

• Bildiklerimiz (mevcut kısıtlar): hedef kullanıcılar, desteklenen platformlar, performans beklentileri, gerekli entegrasyonlar.\n- Varsaydıklarımız: “Kullanıcıların birden fazla hesabı olacak”, “10 dil desteklenecek”, “fiyatlandırma katmanları olacak”.\n- Henüz bilmediklerimiz: uç durumlar, yasal kısıtlar, ölçek, taşıma ihtiyaçları.

Bu basit ayırma mühendislik konuşmasını değiştirir. Bilinmeyen bir geleceğe göre tasarlamayı bırakırsınız ve bilinen bugüne göre inşa etmeye başlarsınız—aynı zamanda gözden geçirilecek belirsizliklerin görünür bir listesini tutarsınız.

Koder.ai’nin Planning Mode'u burada iyi çalışır: belirsiz bir isteği (adımlar, veri modeli, endpointler, UI durumları) somut bir plana dönüştürebilirsiniz—büyüyen bir mimariye bağlı kalmadan.

Geleceğe dost ama hafif bir yaklaşım

Derin bir soyutlama katmanı inşa etmeden evrilmeye alan bırakabilirsiniz. Değiştirmesi veya kaldırması kolay mekanizmaları tercih edin:

• Feature flag'ler dar bir sürüm gönderip gerçek kullanımdan öğrenmek için.\n- Yapılandırma değişen değerler (zaman aşımı, eşik, metin) için polimorfik sistemler yerine.\n- Küçük genişletme noktaları (bir arabirim, bir hook, bir event) yalnızca varyasyonun zaten muhtemel olduğu yerlerde.

İyi bir kural: sonraki iki somut varyasyonu adlandıramıyorsanız, çerçeveyi kurmayın. Şüphe duyduğunuz varyasyonları “bilinmeyenler” olarak not alın, en basit çalışan yolu gönderin, sonra gerçek geri bildirim soyutlamayı haklı çıkarsın.

Bu alışkanlığı resmileştirmek isterseniz, bu notları PR şablonunuza veya biletten erişilen dahili bir “varsayımlar” dokümanına ekleyin (örneğin: /blog/engineering-assumptions-checklist).

Testler ve Örnekler Gereksiz Genelleştirmeyi Ortaya Çıkarır

Ekiplerin aşırı mühendisliğe gitmesinin yaygın bir nedeni hayali senaryolar için tasarlamaktır. Testler ve somut örnekler bunu tersine çevirir: gerçek girdileri, gerçek çıktıları ve gerçek hata durumlarını tanımlamanızı zorlarlar. Bunlar yazıldığında “genel” soyutlamalar genellikle küçük, net bir uygulamadan daha az faydalı—ve daha pahalı—görünür.

AI uç durumları nasıl ortaya çıkarır (mimari icat etmeden)

AI asistanından test yazmasını istediğinizde doğal olarak spesifikliğe yönlendirir. “Esnek yap” yerine şu soruları sorar: Liste boşken bu fonksiyon ne döndürür? Maksimum izin verilen değer nedir? Geçersiz bir durumu nasıl temsil ederiz?

Bu sorgulama değerlidir çünkü özelliğin gerçekten neye ihtiyaç duyduğunu kararlaştırırken uç durumları erken bulur. Bu uç durumlar nadir veya kapsam dışıysa, onları belgelendirip devam edebilirsiniz—“yalnızca ihtimal için” bir soyutlama inşa etmeden.

Testleri önce yazmak soyutlamanın gerekliliğini ortaya çıkarır

Soyutlamalar, birden çok test aynı kurulum veya davranış kalıbını paylaştığında hak kazanır. Test takımı sadece bir-iki somut senaryoya sahipse, bir çerçeve veya eklenti sistemi oluşturmak genellikle hayali gelecekteki işler için optimizasyon yapmaktır.

Basit bir kural: aynı genelleştirilmiş arabirimi gerektiren en az üç ayrı davranışı ifade edemiyorsanız, soyutlamanız muhtemelen erken.

Pratik test vakaları için mini şablon

Genelleştirilmiş tasarıma başvurmadan önce bu hafif yapıyı kullanın:

• Mutlu yol: Tipik girdi → beklenen çıktı.\n- Sınır: Minimum/maksimum değerler, boş koleksiyonlar, limitler (ör. 0, 1, 1000).\n- Hata: Geçersiz girdi, eksik bağımlılıklar, zaman aşımı, izin hataları → beklenen hata veya geri dönüş davranışı.

Bunlar yazıldığında kod genellikle basit olmak ister. Tekrar eden desen birkaç testte ortaya çıkarsa, o refaktör sinyali—başlangıç noktası değil.

Görünür Bakım Maliyetleri Aşırı Mühendisliği Caydırır

Aşırı mühendislik iyi niyetlerin arkasına saklanabilir: “Buna daha sonra ihtiyacımız olabilir.” Sorun şu ki soyutlamaların devam eden maliyetleri ilk uygulama görevinde görünmez.

Bir soyutlamanın gerçek faturası

Eklediğiniz her yeni katman genellikle devam eden iş yaratır:

• API yüzeyi: desteklemeniz ve geriye dönük uyum sağlamanız gereken daha fazla metod, parametre ve uç durum.\n- Dokümantasyon ve örnekler: başkalarını işe alıştırmak soyutlamayı açıklamayı gerektirir, sadece özelliği değil.\n- Migrasyonlar: başka kod soyut arayüze bağlandığında onu değiştirmek adaptörler, deprecations ve sürüm notları gerektirir.\n- Test matriksi: “genel” kod senaryoları büyütür—birden çok uygulama, daha fazla mock, daha fazla entegrasyon noktası.

AI destekli iş akışları bu maliyetleri görmeyi kolaylaştırır çünkü neye imza attığınızı hızlıca sıralayabilirler.

AI ile karmaşıklığı tahmin etmek: hareketli parçaları sayın

Pratik bir istem: “Bu tasarımın getirdiği hareketli parçaları ve bağımlılıkları listele.” İyi bir AI asistanı planı şu maddelere ayırabilir:

• yeni modüller/paketler\n- halka açık arabirimler ve versiyonlama beklentileri\n- veri tabanı şema değişiklikleri ve migrasyon adımları\n- servisler arası çağrılar ve arıza modları\n- yeni yapılandırma bayrakları, izinler veya kuyruklar

Bu listeyi daha basit doğrudan uygulama ile yan yana görmek “temiz mimari” tartışmalarını daha net bir takasa çevirir: Hiç tekrar etmeyecek bir çoğaltmayı önlemek için sekiz yeni kavramı sürdürmek ister misiniz?

İşi dürüst tutmak için bir “karmaşıklık bütçesi”

Hafif bir politika: özellik başına yeni kavram sayısını sınırla. Örneğin izin verilecek en fazla:

• 1 yeni halka açık API\n- 1 yeni paylaşılan soyutlama (arabirim/base sınıf)\n- 1 yeni veri modeli/tablo

Eğer özellik bu bütçeyi aşarsa, hangi gelecek değişikliği sağladığını ve bunun yakında gerçekleşeceğine dair hangi kanıtınız olduğunu açıklayan bir gerekçe isteyin. AI ile bu gerekçeyi taslak hale getiren ekipler genellikle daha küçük, geri alınabilir adımları seçer—çünkü devam eden maliyetler kod yayılmadan önce görünür olur.

AI Sizi Yanlış Yöne İtiş Edebilir (ve Nasıl Engellenir)

AI destekli iş akışları genellikle ekipleri küçük, test edilebilir adımlara iter—ama tersini de yapabilir. AI eksiksiz çözümler üretmede çok iyi olduğu için genellikle tanıdık kalıplara dönebilir, fazladan yapı ekleyebilir veya istemediğiniz iskeleti üretebilir. Sonuç, ihtiyacınız olandan daha fazla kodun, daha erken oluşmasıdır.

AI nasıl yanlışlıkla aşırı mühendisliğe teşvik eder

Bir model insan algısı tarafından “kapsamlı” görünmeye ödüllendirilebilir. Bu da ek katmanlar, daha fazla dosya ve profesyonel görünen ama gerçek, mevcut problemi çözmeyen genelleştirilmiş tasarımlara dönüşebilir.

Yaygın uyarı işaretleri:

• Somut kullanım durumu olmadan yeni soyutlamalar (örn. “gelecek esnekliği için”)\n- Fonksiyon yeterliyken servis → yönetici → adaptör → fabrika gibi ekstra katmanlar\n- Sadece bir implementasyonu olan genel arabirimler\n- Erken dönemde eklenen plugin sistemleri, event bus'lar veya dependency-injection kurulumları\n- Tekrar edilmemiş bir şeyi standartlaştırmak için oluşturulmuş “çerçeve içinde çerçeve”

AI çıktısını temellendiren önlemler

AI'yı hızlı bir çift el gibi, mimari komitesi gibi değil muamele edin. Birkaç kısıtlama fazlasıyla yardımcı olur:

• İstemleri bugüne sınırlandırın. Bugünün gereksinimini karşılayan en küçük değişikliği isteyin ve gereksiz yeni desenleri açıkça yasaklayın.\n- Gerçek örnekler zorunlu olsun. Bir soyutlamayı kabul etmeden önce 2–3 somut kullanım noktası isteyin ve soyutlamanın bunları neden daha basit kıldığını doğrulayın.\n- Her iterasyonda mimari değişiklikleri sınırlayın. Yalnızca bir yapısal değişikliğe izin verin (ör. “bir yeni modül ekle” veya “bu PR’de yeni katman yok”).\n- Silinebilirliğe bakın. Yeni katmanı kaldırmak davranışı pek etkilemeyecekse, muhtemelen hak etmemiştir.

Basit bir kural: kod tabanınız tekrar eden acı göstermedikçe AI'nın genelleştirmesine izin vermeyin.

Pratik Bir Karar Çerçevesi: Önce Yap, Sonra Soyutla

AI kod üretmeyi, refaktörü ve alternatif denemeyi ucuzlaştırır. Bu bir armağan—eğer onu soyutlamayı hak edene kadar ertelemek için kullanırsanız.

Adım 1: Somutla başlayın (öğrenmeyi optimize edin)

Bugünün problemine uyan en basit versiyonla başlayın; bir mutlu yol için optimize edin. İsimlendirmeyi gelecekte ne yapacağına göre değil, ne yaptığına göre yapın ve API'leri dar tutun. Bir parametrenin, arabirimin veya eklenti sisteminin gerekip gerekmediğinden emin değilseniz, bunu göndermeyin.

Yararlı bir kural: tahmine göre çoğaltmayı tercih edin. Kopyalanmış kod görünür ve silmesi kolaydır; spekülatif genellik karmaşıklığı indirection içine gizler.

Adım 2: Sonra çıkarın (kararlılığı optimize edin)

Özellik kullanılıp değişmeye başladığında kanıtla refaktör yapın. AI yardımıyla burada hızlı olabilirsiniz: bir çıkarım önerisi isteyin ama minimal diff ve okunabilir isimler talep edin.

Araçlarınız destekliyorsa, refaktörleri düşük riskli hale getiren güvenlik ağları kullanın. Örneğin Koder.ai’nin snapshot ve rollback mekanizmaları refaktörleri deneysel olarak yapmayı kolaylaştırır; çünkü “daha temiz” tasarım pratikte daha kötü çıkarsa hızlıca geri dönebilirsiniz.

Soyutlamanın haklı olduğu durumlar (hızlı kontrol listesi)

Soyutlama şu koşulların çoğu doğru olduğunda hak eder:

• Tekrarlayan mantık: Aynı davranış 2–3 yerde var ve güncellemeler birden çok düzenleme gerektirdi.\n- Kanıtlanmış değişkenlik: Üretimde veya doğrulanmış prototiplerde gerçek varyasyonlar gördünüz ("bir gün gerekebilir" değil).\n- Net sahiplik: Bir kişi/ekip soyutlamanın dokümantasyonundan ve gelecekteki değişikliklerinden sorumlu.\n- Kararlı sınır: Girdi/çıktı şekli birkaç iterasyon boyunca tutarlı kaldı.\n- Net sadeleşme: Çıkarma toplam kodu ve bilişsel yükü azaltıyor, sadece yeniden düzenlemiyor.

Basit bir ritüel: “bir hafta sonra” incelemesi

Bir özelliğin yayına girmesinden bir hafta sonra takvim hatırlatıcısı ekleyin:

1. Diff'i yeniden açın ve yayından beri ne değiştiğini listeleyin.\n2. Herhangi bir kopyala-yapıştır düzenlemesi veya yineleyen hata var mı tespit edin.\n3. Üç sonuçtan birini seçin: somutu koru, küçük bir yardımcı çıkar, veya paylaşılan bir modül tanıt.

Bu, varsayılan duruşu: önce inşa et, sonra gerçeklik elinizi zorladığında genelleştir.

Mühendisliği Sade Tutmak İçin Ne Ölçmeli

Lean mühendisliği bir his değildir—gözlemlenebilir şeylerdir. AI destekli iş akışları küçük değişiklikleri hızlı göndermeyi kolaylaştırır, ama ekibin spekülatif tasarıma geri kaydığını fark etmek için birkaç sinyale ihtiyacınız var.

Aşırı mühendisliği erken yakalayan küçük metrik seti

Aşırı soyutlamayla ilişkili birkaç öncü göstergesi izleyin:

• Çevrim süresi (cycle time): “iş başladı” ile “merge ve deploy” arası süre. Çevrim süresi kapsam artışı olmadan büyürse, genellikle ekstra dolambaç, ekstra katman veya “geleceğe hazırlık” vardır.\n- Diff büyüklüğü: Ortalama değişen satır sayısı (veya doküman sayısı). Büyük diff'ler incelenmesi zor ve genelleştirilmiş çözümler doğurur.\n- Tanıtılan kavram sayısı: Yeni modüller/servisler/paketler, yeni arabirimler, yeni yapılandırma düğmeleri, yeni “çerçeveye ait” primitifler. Kavramlar sonsuza kadar ödediğiniz bir vergidir.\n- Hata oranı: Yayın sonrası hatalar veya destek ticket'ları. Soyutlamalar uç durumları gizleyebilir; “temizlik” sonrası artan hatalar kırmızı bayraktır.\n- Onboard süresi: Yeni bir mühendisin küçük bir değişikliği göndermesi ne kadar sürüyor. Onboard yavaşlıyorsa, sistem açıklık yerine zerafete optimize ediyor olabilir.

Mükemmel olmanıza gerek yok—eğilim çizgileri yeterlidir. Bunları haftalık veya iterasyon başına gözden geçirin ve sorun: “Gereksinimin ötesinde kaç kavram ekledik?”

Gizemli soyutlamaları engelleyen hafif dokümantasyon

Her yeni soyutlama (yeni bir arabirim, yardımcı katman, dahili kütüphane vb.) tanıtıldığında kısa bir “neden var” notu zorunlu kılın. README'ye veya giriş noktasına birkaç satır koyun:

• Bugün hangi somut problemi çözdü?\n- Hangi alternatifler denendi?\n- Onu silmeye ne haklı çıkarır?

Başlamak için eylem planı

Bir ekip için 2–4 hafta boyunca küçük bir AI destekli iş akışı pilotu başlatın: AI destekli bilet kırılımı, AI destekli kod inceleme kontrol listeleri ve AI ile oluşturulmuş test vakaları.

Sonunda yukarıdaki metrikleri karşılaştırın ve kısa bir retro yapın: çevrim süresini ve işe alıştırmayı azaltan uygulamaları tutun; “tanıtılan kavramlar”ı ölçülebilir ürün faydası olmadan artıranları geri alın.

Gerçekten bu deneyi uçtan uca yürütmek için pratik bir ortam arıyorsanız, Koder.ai gibi vibe-coding platformları küçük, somut dilimleri hızla dağıtılabilir uygulamalara dönüştürmenize yardımcı olabilir (ihtiyacınız olduğunda kaynak dışa aktarımıyla), bu makalenin savunduğu alışkanlığı pekiştirir: gerçek bir şeyi gönder, öğren ve ancak ardından soyutla.