Yapay zeka asistanları UI, API ve veri mantığını birlikte üreterek web, mobil ve backend çalışmalarının iç içe geçmesine neden oluyor. Nelerin değiştiğini ve ekiplerin nasıl uyum sağladığını öğrenin.
Yıllarca “web”, “mobil” ve “backend” sadece etiketler değil—takımların yazılım inşa etme biçimini şekillendiren sınırlar oldu.
Web genellikle tarayıcıda çalışan her şeyi ifade ediyordu: sayfalar, bileşenler, durum yönetimi ve ekranları interaktif yapan UI mantığı. Web ekipleri hızlı yineleme, duyarlı tasarım ve tarayıcı uyumluluğu için optimize ediyordu.
Mobil ise yerel iOS ve Android uygulamaları (ve daha sonra çapraz platform çerçeveler) anlamına geliyordu. Mobil geliştiriciler uygulama mağazası sürümleri, cihaz performansı, çevrimdışı davranış, push bildirimleri ve platforma özgü UI desenleriyle ilgilenirdi.
Backend arka planda çalışan hizmetleri ifade ediyordu: veritabanları, iş kuralları, kimlik doğrulama, entegrasyonlar, kuyruklar ve hem web hem mobil uygulamaları besleyen API'ler. Backend çalışması genellikle güvenilirlik, veri tutarlılığı, ölçeklenebilirlik ve paylaşılan mantığa odaklanıyordu.
Bu ayrım koordinasyonu azaltıyordu çünkü her katmanın kendine ait araçları, dağıtım döngüleri ve uzmanlıkları vardı. Takımlar genellikle bu gerçeği yansıtıyordu:
Ayrıca sahipliği netleştiriyordu: giriş ekranı bozulduğunda bunun “web” veya “mobil” olduğu; giriş API'si başarısız olduğunda bunun “backend” olduğu biliniyordu.
Bulanıklaşma bu katmanların ortadan kalktığı anlamına gelmez. Anlamı, işin artık bu kadar temiz parçalanmadığıdır.
Tek bir ürün değişikliği—örneğin “onboarding’i iyileştir”—artık giderek UI, API yapısı, veri takibi ve deneyler halinde tek bir paket olarak yayılıyor. Sınırlar hâlâ var, ama daha az katı hissediliyor: daha fazla paylaşılan kod, daha fazla paylaşılan araç ve aynı kişilerin daha sık çapraz katman düzenlemeleri.
Uzun süre takımlar işleri katmanlara göre örgütledi: “web sayfayı yapar”, “mobil ekranı yapar”, “backend endpoint ekler”, “data tablo ekler” gibi. Bu ayrım, her katmanın farklı araçlar, derin bağlam ve çokça manuel yapıştırma gerektirdiği durumlarda mantıklıydı.
AI destekli geliştirme iş birimini yukarı taşıyor—katmanlardan özelliklere doğru.
Bir AI aracına “bir checkout ekranı ekle” dediğinizde, genellikle tek bir UI dosyasında durmaz. İyi bir prompt doğal olarak niyeti içerir: kullanıcının ne yapmaya çalıştığı, hangi veriye ihtiyaç duyulduğu, başarı/başarısızlık durumunda ne olacağı ve nasıl saklanacağı.
Bu, insanları şu tür istemlere yönlendirir:
AI çıktıları sıklıkla bir paket halinde gelir: bir UI bileşeni, bir API route'u, bir doğrulama kuralı ve bir veritabanı değişikliği—bazen migration script'i ve temel bir test bile. Bu "çok zeki olma" değil; bir özelliğin gerçekte nasıl çalıştığıyla eşleşiyor.
Bu yüzden AI doğal olarak özellik odaklıdır, katman odaklı değil: bir kullanıcı hikâyesini click → request → mantık → depolama → cevap → render izleyerek üretir.
İş planlaması "katman başına biletler"den "net kabul kriterleri olan bir özellik dilimine" kayar. Üç ayrı teslimat (web → backend → data) yerine ekipler, riski yüksek parçaları gözden geçiren uzmanlarla birlikte özelliğin üstesinden gelebilecek tek bir sahip belirlemeyi hedefler.
Pratik sonuç, daha az koordinasyon gecikmesi—ancak daha yüksek açıklık beklentisi olur. Eğer özellik iyi tanımlanmamışsa (kenar durumlar, izinler, hata durumları), AI görünüşte tamamlanmış kod üretirken gerçek gereksinimleri kaçırabilir.
AI destekli geliştirme, “ayrı yığınlar” (web için bir yığın, mobil için başka bir yığın, backend için başka) düşüncesinden paylaşılan yapı taşlarına doğru geçişi hızlandırır. Kod hızlı taslak haline getirilebildiğinde darboğaz tutarlılık olur: tüm kanallar aynı kuralları, aynı veri şekillerini ve aynı UI desenlerini kullanıyor mu?
Ekipler giderek TypeScript standardına yöneliyor; bunun nedeni trend olması değil, paylaşımı daha güvenli hale getirmesidir. Aynı tipler bir API cevabını tanımlayabilir, backend doğrulamasını besleyebilir ve frontend formları için kullanılabilir.
Araçlar da yakınsıyor: biçimlendirme, linting ve testler unified olma eğiliminde, böylece değişiklikler ürünün bir bölümünü kırarken diğerinde “geçiyor” görünmez.
Monorepo paylaşılan kodu pratik kılar. Mantığı uygulamalar arasında kopyalamak yerine ekipler yeniden kullanılabilir paketler çıkarır:
Bu, özellikle AI birden fazla yerde kod ürettiğinde sürüklenmeyi azaltır. Tek bir paylaşılan paket oluşturulan kodu hizada tutabilir.
Çapraz platform çerçeveler ve tasarım sistemleri aynı fikri UI katmanında zorlar: bileşenleri bir kez tanımla, sonra web ve mobilde yeniden kullan. Ayrı uygulamalar devam etse bile paylaşılan tokenlar (renk, boşluk, tipografi) ve bileşen API'leri özelliklerin tutarlı uygulanmasını kolaylaştırır.
Diğer büyük kayma, API istemcilerinin otomatik olarak üretilmesi (çoğunlukla OpenAPI veya benzeri spec'lerden) yönündedir. Her platformda manuel olarak ağ çağrıları yazmak yerine ekipler, tipli istemciler üreterek web, mobil ve backend sözleşmelerinin senkron kalmasını sağlar.
Sınırlar bulanıklaştığında “yığın” teknolojilerden çok paylaşılan ilkelere dönüşür—tipler, şemalar, bileşenler ve üretilen istemciler—bunlar bir özelliğin daha az teslimat ve sürprizle uçtan uca gönderilmesini sağlar.
AI destekli geliştirme, eksik bağlamı hızla doldurabildiği için insanları kendi “şeridinden” çıkarır.
Bir frontend geliştirici "ETag ile önbellekleme ve rate limiting ekle" diye istekte bulunup çalışır bir sunucu tarafı değişikliği alabilirken; bir backend geliştirici “bu ekranı daha hızlı hissettir” diyerek iskelet yükleme, iyimser UI ve yeniden deneme davranışı önerileri alabilir.
AI birkaç saniyede bir middleware veya API gateway kuralı taslağı üretebildiğinde “ben backend kodu yazmam” sürtüncesi azalır. Bu, front-end işini şu şekilde değiştirir:
Cache-Control, ETags veya istemci tarafı önbellek temizleme artık bir UI performans görevinin parçası olabilir, ayrı bir backend biletine dönüşmez.Backend kararları kullanıcı deneyimini şekillendirir: yanıt süreleri, kısmi hatalar ve hangi verinin erken akıtılabileceği gibi. AI, backend geliştiricilerin UX odaklı değişiklikler önerip uygulamasını kolaylaştırır, örneğin:
warnings alanı eklemePaginasyon sınırların bulanıklaşmasına iyi bir örnektir. API stabil cursor'lar ve tahmin edilebilir sıralama gerektirir; UI ise “daha fazla sonuç yok”, yeniden denemeler ve hızlı geri/ileri gezinti gibi durumları yönetmelidir.
Doğrulama benzer: sunucu tarafı kurallar nihai olmalı, ama UI onları aynalamalı ki anlık geri bildirim verilsin. AI genellikle her iki tarafı birlikte üretir—paylaşılan şemalar, tutarlı hata kodları ve form alanlarına doğrudan eşlenen mesajlar.
Hata yönetimi de katmanlar arasıdır: bir 429 (rate limited) sadece bir durum kodu olmamalı; UI durumunu tetikleyecek (“30 saniye sonra tekrar deneyin”) ve belki bir backoff stratejisi gerektirebilir.
Bir “frontend” görevi görünmez biçimde API ayarlamaları, önbellek başlıkları ve auth kenar durumlarını içerdiğinde, eski sınırlara dayalı tahminler bozulur.
Ekipler, sahipliği özellik çıktıları (ör. “arama anında ve güvenilir hissetsin”) üzerinden tanımladığında daha iyi iş çıkarır; kontrol listeleri ise katmanlar arası hususları içermelidir, farklı insanlar farklı parçaları uygular olsa bile.
Backend-for-Frontend (BFF) genellikle tek bir istemci deneyimi için inşa edilen ince bir sunucu katmanıdır—çoğunlukla web için bir tane, mobil için bir tane. Her uygulama aynı “genel” API'yi çağırıp veriyi cihazda yeniden şekillendirmek yerine BFF, UI'nin ihtiyacına uygun uç noktalar sunar.
Web ve mobil ekranlar sıklıkla kavramları paylaşır ama detaylarda farklılık gösterir: paginasyon kuralları, önbellekleme, offline davranış ve “hızlı” hissetme farklıdır. BFF her istemcinin tam olarak ihtiyacı olanı istemesini sağlar ve tek beden herkese uymaz yaklaşımlar getirmez.
Ürün ekipleri için bu, UI değişikliklerinin küçük bir BFF güncellemesiyle gönderilmesini kolaylaştırır; her seferinde geniş bir platform sözleşmesi üzerinde pazarlık yapmak gerekmez.
AI destekli geliştirmede ekipler giderek UI gereksinimlerinden doğrudan endpoint üretiyor: “checkout özeti, toplamlar, kargo seçenekleri ve ödeme yöntemlerini tek çağrıda istiyor.” Bu UI-şeklinde API'leri teşvik eder—bir ekran veya kullanıcı yolculuğu etrafında tasarlanmış endpoint'ler.
Bu, çağrı sayısını azaltıp istemci kodunu küçük tutmak açısından faydalı olabilir. Risk ise API'nin mevcut UI'nin bir aynası haline gelip, BFF büyüdükçe gelecekteki yeniden tasarımları pahalı hâle getirmesidir.
BFF'ler geliştirmeyi hızlandırabilir, ama şu riskleri de getirir:
İyi bir kural: BFF veri toplama ve şekillendirme yapmalı, temel iş davranışlarını yeniden tanımlamamalıdır.
BFF ekleyin: karmaşık ekran-özel bileşimleriniz varsa, bir görünüm için çok sayıda ağ çağrısı varsa veya istemciler arası farklı ihtiyaçlar sürekli çakışıyorsa.
Kaçının (veya minimal tutun): ürününüz küçükse, UI hâlâ kararsızsa veya iyi tasarlanmış API'ler ve hafif istemci-side bileşimle ihtiyaçları karşılayabiliyorsanız.
Eğer BFF eklerseniz, erken sınırlar koyun: paylaşılan iş kuralları core servislerde kalsın, BFF ise UI-dostu toplama, önbellekleme ve yetkilendirme farkındalıklı veri şekillendirme ile sınırlı kalsın.
Bir AI asistanı birkaç dakika içinde bir React bileşeni, bir mobil ekran ve bir veritabanı sorgusu üretebildiğinde, “kod yazmak” daha çok “kodu gözden geçirmek” hâline gelir. Throughput artar, ama değişiklik katmanlar arasında geçtiğinde ince hatalardan kaynaklanan riskler de artar.
AI genellikle okunabilir kod üretmede iyidir. Daha yüksek değerli inceleme soruları şunlardır:
Katmanlar arasında bağlantı kurabilen bir gözden geçirici, sadece stil düzeltmeleri yapan birinden daha değerlidir.
Sık tekrarlanan başarısızlık noktalarına odaklanın:
Daha hızlı çıktı daha sıkı guardrail gerektirir. Pull request'lerde hafif kontrol listeleri gözden geçiricilerin tutarlı kalmasına yardım ederken, otomatik testler insanların kaçırdığını yakalar.
İyi “AI-hız” telafileri şunlardır:
Pratik bir desen, bir domain uzmanı (ürün, uyumluluk veya platform bağlamı) ile AI'yı yöneten bir uygulayıcıyı eşleştirmektir. Uygulayıcı hızlıca üretir ve iterasyon yapar; alan uzmanı rahatsız edici soruları sorar: “Kullanıcı askıya alınmışsa ne olur?” “Hangi veri hassastır?” “Bu pazar için izinli mi?”
Bu kombinasyon kod incelemeyi bir tıkanma noktası değil, çapraz-yığın kalite pratiği haline getirir.
AI size UI, API ve depolamayı tek seferde dokunan bir "özellik" göndermede yardım ettiğinde, güvenlik sorunları artık “başkasının sorunu” olmaktan çıkar. Risk, ekiplerin güvenliği unutması değil—küçük hataların tek bir katmanın sahibi olmaması nedeniyle gözden kaçmasıdır.
Sık görülen problemlere örnekler:
.env değerlerinin commit edilmesi veya token'ların loglarda yazdırılması.Sınırlar bulanıklaştığında “veri”nin ne olduğu da bulanıklaşır. Bunları birinci sınıf tasarım kararı olarak ele alın:
AI tarafından üretilen kodun yanlış olma olasılığını azaltmak için varsayılan yolları güvenli hâle getirin:
AI'dan katmanlar arası değişiklik üretmesini istemeden önce standart bir prompt kullanın:
Before generating code: list required authZ checks, input validation rules, sensitive data fields, logging/redaction rules, and any new dependencies. Do not place secrets in client code. Ensure APIs enforce permissions server-side.
Sonra kısa bir kontrol listesiyle inceleyin: sunucuda authZ uygulanmış mı, sırlar açığa çıkmamış mı, girdiler doğrulanıp kodlanmış mı, loglar/olaylar kırpılmış mı ve yeni bağımlılıklar haklı çıkarılmış mı.
AI destekli geliştirme bir panoda işin nasıl göründüğünü değiştirir. Tek bir özellik mobil ekran, web akışı, bir API endpoint'i, analitik olayları ve bir izin kuralını aynı PR'de etkileyebilir.
Bu, zamanın nereye gittiğini takip etmeyi zorlaştırır çünkü “frontend” ve “backend” görevleri artık net ayrılabilir değildir.
Bir özellik katmanları aştığında, “kaç endpoint” ya da “kaç ekran” gibi eski tahmin yöntemleri gerçek çabayı kaçırır: entegrasyon, kenar durumlar ve doğrulama çabası önemlidir. Daha güvenilir bir yaklaşım kullanıcı etkisi ve risk üzerinden tahmin etmektir.
Pratik bir desen:
Sahipliği bileşenler bazında atamak yerine (web webin, backend backendin) sahipliği çıktı bazında tanımlayın: bir kullanıcı yolculuğu veya ürün hedefi. Bir ekip (veya tek bir doğrudan sorumlu birey) uçtan uca deneyimin sahibi olsun; başarı metrikleri, hata ele alma ve destek hazır olma dahil.
Bu uzman rolleri ortadan kaldırmaz—aksine sorumluluğu netleştirir. Uzmanlar hâlâ gözden geçirir ve yönlendirir, ama sahip özellik sahibidir ve tüm parçaların birlikte gönderilmesini sağlar.
Sınırlar bulanıklaştıkça ticket'lar daha net tanımlanmalı. İyi ticket'lar şunları içerir:
Katmanlar arası çalışma en çok sürümleme zamanında başarısız olur. Hangi backend değişikliklerinin önce dağıtılması gerektiğini, API'nin geriye dönük uyumlu olup olmadığını ve mobil minimum sürümünü açıkça iletişim kurun.
Basit bir sürüm kontrol listesi yardımcı olur: feature flag planı, dağıtım sırası, izleme sinyalleri ve geri alma adımları—web, mobil ve backend arasında paylaşılmış olmalı ki üretimde kimse şaşırmasın.
AI size UI, mobil ekranları ve backend endpoint'lerini birbirine bağlamada yardım ettiğinde, görünüşte tamamlanmış ama dikişlerinde başarısız olan bir şey göndermek kolaydır.
Hızlı takımlar test ve gözlemlenebilirliği bir sistem olarak ele alır: testler öngörülebilir kırılmaları yakalar; gözlemlenebilirlik garip olanları açıklar.
AI adaptörler üretmede iyidir—alanları eşlemek, JSON yeniden şekillendirmek, tarihleri dönüştürmek, callback'leri bağlamak. Bu, ince kusurların yaşadığı yerdir:
Bu sorunlar genellikle her katmanın kendi birim testlerini geçtiği hâlde entegrasyon testlerini atlayabilir.
Kontrat testleri el sıkışma testleridir: istemci ve API'nin istek/yanıt şekilleri ve temel davranışlarda hâlâ anlaştığını doğrular.
Odaklı tutun:
Bu, AI belirsiz prompt'larla kodu refactor ettiğinde veya yeni endpoint ürettiğinde özellikle önemlidir.
Gelir veya güven açısından kritik olan küçük bir akış seti seçin (kayıt, ödeme, şifre sıfırlama) ve bunları web/mobil + backend + veritabanı çapında uçtan uca test edin.
%100 E2E kapsamı amaçlamayın—en çok zarar veren başarısızlıklarda yüksek güven elde etmeye çalışın.
Sınırlar bulanıklaştığında “hangi ekip sahip” diye debug yapmak işe yaramaz. İzlemeyi özellik üzerinden düzenleyin:
“Ne değişti, kim etkilendi ve nerede başarısız oldu” sorusuna dakikalar içinde cevap verebiliyorsanız, katmanlar arası geliştirme hızlı kalırken gevşeklik yaşamaz.
AI araçları birden fazla katmanı aynı anda değiştirmeyi kolaylaştırır; bu hız için harika ama tutarlılık için risklidir. En iyi mimari desenler buna karşı koymaz; insanın sistemi hâlâ mantıklı şekilde düşünebileceği net dikiş noktalarına yönlendirir.
API-first endpoint'leri ve sözleşmeleri önce tanımlar, sonra istemcileri ve sunucuları bunlara göre uygular. Birden fazla tüketici varsa ve öngörülebilir entegrasyon gerekiyorsa etkilidir.
Schema-first bir adım daha derin başlar: paylaşılan bir şema (OpenAPI veya GraphQL) ile veri modelini ve operasyonları tanımlayıp, istemciler, stub'lar ve dokümanlar üretirsiniz. AI destekli ekipler için şema, AI'nın güvenle takip edebileceği tek kaynak olarak güzel bir nokta olur.
Feature-first işi kullanıcı çıktıları etrafında (ör. checkout, profil düzenleme) organize eder ve katmanlar arası değişiklikleri tek bir sahip yüzeyin arkasına toplar. Bu, AI'nın prompt'larda doğal olarak düşündüğü biçime uyar: bir özellik isteği doğası gereği UI, API ve veriyi kapsar.
Pratik yaklaşım: feature-first teslimat + altyapıda schema-first kontratlar.
Herkes aynı sözleşmeye hedeflendiğinde “bu alan ne anlama geliyor?” tartışmaları azalır. OpenAPI/GraphQL şemaları ayrıca şunları kolaylaştırır:
Anahtar nokta: şemayı versionlanmış bir ürün yüzeyi olarak ele almak, sonradan düşünülmüş bir şey olarak değil.
Eğer bir başlangıç kılavuzu isterseniz, hafif ve dahili tutun: /blog/api-design-basics.
Takım sınırları bulanık olsa kod da bulanık olmak zorunda değil. Aşağıdaki uygulamalarla açıklığı koruyun:
Bu, AI tarafından üretilen değişikliklerin hâlâ bir “kutunun içinde” kalmasına yardım eder; incelemeler hızlanır ve regresyonlar azalır.
Feature-first çalışma tarzını birbirine dolanmış koda dönüştürmemek için:
Amaç katı ayrım değil—AI'nın izleyebileceği ve insanların güvenebileceği öngörülebilir bağlantı noktaları yaratmaktır.
AI ekiplerin daha hızlı hareket etmesine yardım edebilir, ama koruyucular olmadan hız yeniden iş anlamına gelir. Amaç herkesin her şeyi yapmasını sağlamak değil; katmanlar arası değişiklikleri güvenli, gözden geçirilebilir ve tekrarlanabilir kılmaktır.
Sınırlar bulanıklaştığında uzmanlar hâlâ önemlidir, ama bazı ortak beceriler işbirliğini kolaylaştırır:
Bunlar “herkesin sahip olması gereken” becerilerdir ve AI tarafından üretilen önerilerin doğrulanmasını kolaylaştırır.
AI çıktılarını tutarlı kılan alışkanlıklardır.
Paylaşılan bir Definition of Done ile başlayın; bu şunları kapsamalı:
Ayrıca hafif şablonlar ekleyin: bir PR kontrol listesi, bir özellik özeti tek sayfa ve API değişikliklerini tanımlamanın standart bir yolu. Tutarlı yapı incelemeyi hızlandırır ve yanlış anlamaları azaltır.
Standartlaştırma belleğe bırakılmamalı. Otomasyona koyun:
Eğer bunlar zaten varsa, kademeli olarak sıkılaştırın—her yerde katı kuralları bir anda açmayın.
Platformlar AI-destekli iş akışlarını etrafında şekillendiriyor çünkü bu “özellik-öncelikli” değişikliklerin uçtan uca tutarlı hissetmesini sağlamak istiyorlar. Örneğin, Koder.ai sohbet üzerinden (sadece snippet değil) tam özellikler üretip yineleme üzerine kurulmuş; aynı zamanda ekiplerin güvendiği uygulamaları—planlama modu, deploy/hosting ve kaynak kodu dışa aktarma—destekliyor. Pratikte bu, sınırların bulanıklaştığı gerçeğiyle uyumlu: sık sık React, backend ve veri değişikliklerine dokunan tek bir iş akışı istersiniz, böylece koordinasyon darboğazı olmaz.
Katmanları aşan bir özellik seçin (örneğin: UI, bir API alanı ve veri depolama gerektiren yeni bir ayar anahtarı). Başarı metriklerini önceden tanımlayın: çevrim süresi, hata oranı ve kaç kez takip düzeltmesi gerektiği.
Deneyi bir sprint boyunca çalıştırın, sonra ne kırıldı ya da sizi yavaşlattı based standards, şablonlar ve CI'yi ayarlayın. Bir sonraki özellikte tekrarlayın.
Bu, AI benimsemesini abartı olmadan sonuçlara dayalı tutar ve iş akışınız evrilirken kaliteyi korur.
Katmanlar teknik olarak (tarayıcı, cihaz, sunucu, veritabanı) hâlâ mevcut, ama günlük iş akışı artık bu katmanlara netce ayrılmıyor. Yapay zeka araçları genellikle bir kullanıcı hikâyesini uçtan uca izleyen değişiklikler üretiyor—UI → API → mantık → depolama—bu yüzden tek bir “özellik” görevi sıkça birden fazla katmanı aynı PR içinde kapsıyor.
Özellik çağrıları doğal olarak niyeti ve sonucu içerir ("başarılı/başarısız durumda ne olacağı", "hangi verinin gerektiği", "nasıl saklanacağı" gibi). Yapay zeka bu bağlamla birlikte katmanlar arası yapıştırıcı kodu üretir—UI bileşenleri, endpoint'ler, doğrulama, migration'lar—bu yüzden planlama “katman başına biletler” yerine “kabul kriterleri olan bir özellik dilimi” biçimine kayar.
Genellikle şu tür bir paket halinde çıktı alırsınız:
Bunları başlangıç noktası olarak değerlendirin: hâlâ kenar durumları, güvenlik, performans ve istemciler arası uyumluluk kontrol edilmeli.
Handoff'lar yerine özellik dilimleri kullanın:
Bu, koordinasyon gecikmelerini azaltır—ancak özellik baştan net tanımlanmış olmalı.
Yaygın değişiklikler şunları içerir:
Amaç, AI tarafından üretilen kodun farklı uygulamalar ve servisler arasında sürüklenmesini önlemek için tutarlılık sağlamaktır.
BFF (Backend-for-Frontend) belirli bir istemci deneyimi için tasarlanmış ince bir sunucu katmanıdır (ör. web veya mobil için ayrı BFF). Ekranların toplama, daha az round-trip veya istemciye özel kurallar (paginasyon, önbellekleme, offline) gerektirdiği durumlarda yardımcı olur. Disiplinli kullanılmalı:
Aksi takdirde mantığın tekrarı ve birden çok “gerçek kaynak” riski ortaya çıkar.
Sözdiziminden ziyade sistem davranışına odaklanın:
Hafif PR kontrol listeleri ve birkaç kritik E2E akış, incelemelerin hızına ayak uydurmasını sağlar.
En yaygın hatalar genelde katmanlar arası küçük yanlışlıklardır:
Güvenli varsayılanlar yapın: API sınırında doğrulama, loglarda kırpma, en az ayrıcalık ilkesi ve bağımlılık hijyeni gibi.
İki teste öncelik verin:
Sonra izlenebilirliği özellikle özelliğe göre düzenleyin:
Küçük başlayın ve koruyucuları standartlaştırın:
Amaç, herkesin her şeyi yapmasını sağlamak değil; katmanlar arası değişiklikleri güvenli, gözden geçirilebilir ve tekrar edilebilir hale getirmektir.
Bunlar, katmanların kendi birim testlerini geçtiği hâlde entegrasyonun sessizce bozulduğu durumları yakalar.