AI tarafından üretilen uygulama mantığının hızlı, okunabilir ve basit kalmasını nasıl sağlayabileceğinizi keşfedin—pratik istem örnekleri, inceleme kontrolleri ve sürdürülebilir şablonlar dahil.
Bir şeyin AI tarafından “dengelediğini” değerlendirmeden önce, hangi tür koddankonuştuğunuzu isimlendirmek yardımcı olur.
Uygulama mantığı, ürün kurallarınızı ve iş akışlarınızı ifade eden koddur: uygunluk kontrolleri, fiyatlandırma kararları, sipariş durum geçişleri, izinler ve “sonraki ne olur” adımları. Bu kısım iş davranışına en bağlı olan ve en çok değişmesi muhtemel olan bölümdür.
Altyapı kodu ise tesisattır: veritabanı bağlantıları, HTTP sunucuları, mesaj kuyrukları, dağıtım konfigürasyonu, logging boru hatları ve entegrasyonlar. Önemlidir, ama genellikle uygulamanın temel kurallarını burada kodlamazsınız.
Performans: Kod işi makul zaman ve kaynaklarla (CPU, bellek, ağ çağrıları, veritabanı sorguları) yapar. Uygulama mantığında performans sorunları genellikle yavaş döngülerden çok ekstra I/O’dan (çok fazla sorgu, tekrarlanan API çağrısı) gelir.
Okunabilirlik: Bir takım arkadaşının kodun ne yaptığını, neden yaptığını ve nereden değişeceğini—bir saat boyunca zihinde hata ayıklamak zorunda kalmadan—doğru şekilde anlayabilmesi.
Sadelik: Daha az hareketli parça: az soyutlama, az özel durum, az gizli yan etki. Basit kod genelde test edilmesi ve değiştirilmesi daha kolay olan koddur.
Bir hedefi iyileştirmek genellikle diğerlerini zorlar.
Önbellekleme işleri hızlandırabilir ama invalidasyon kuralları getirir. Güçlü soyutlama tekrarı ortadan kaldırabilir ama akışı takip etmeyi zorlaştırabilir. Mikro-optimizasyonlar çalışma zamanını kısaltırken niyeti belirsizleştirebilir.
AI de bazen “fazla çözer”: basit bir fonksiyon daha açıkken, model fabrikalar, strateji nesneleri veya karmaşık yardımcılar önerebilir.
Çoğu ekip için “yeterince iyi” şunlardır:
Denge genelde önce sürdürülebilirliği kolay olan, bakımı kolay kodu göndermek ve sadece ölçümler (veya gerçek olaylar) gerekliyse daha karmaşık çözümler eklemektir.
AI, bir mühendis gibi karar vermez; isteminize ve gördüğü örüntülere göre en olası tokenleri tahmin eder. Bu, kodun biçiminin ne istediğinize ve ne gösterdiğinize çok bağlı olduğu anlamına gelir.
"En hızlı çözümü" isterseniz, genellikle ekstra önbellekleme, erken çıkışlar ve hızı önceliklendiren veri yapıları alırsınız—bu iyileşme çoğu zaman marjinal bile olabilir. "Temiz ve okunabilir" derseniz daha açıklayıcı isimler, daha küçük fonksiyonlar ve daha net kontrol akışı görme eğilimindesiniz.
Bir örnek veya mevcut kod stili göstermek sıfatlardan daha güçlüdür. Model şunu yansıtacaktır:
Model kalıpları birleştirmekte iyidir, bu yüzden "zekice" çözümlere kayabilir ki bunlar etkileyici görünür ama bakımı zorlaştırır:
AI temiz kütüphanelerden, acemice yazılmış uygulamalardan, mülakat çözümlerinden ve framework örneklerinden öğrenir. Bu çeşitlilik bazen tutarsız yapı seçimlerine neden olur—bazen yerleşik, bazen aşırı soyut, bazen garip derecede uzun parça kodlar görürsünüz.
Model seçenekler önerebilir ama takımınızın kısıtlarını tam bilemez: ekip becerisi, kod tabanı gelenekleri, prod trafiği, teslim tarihleri ve uzun vadeli bakım maliyeti. AI çıktısını bir taslak olarak değerlendirin. Son karar sizin, hangi ödünleşmeyi istediğinize karar verip niyeti görünür olana kadar sadeleştirin.
Uygulama mantığı performans, okunabilirlik ve sadelik üçgeninin içinde yaşar. AI tarafından üretilen kod genelde "makul" görünebilir çünkü üçünü de tatmin etmeye çalışır—ama gerçek projeler hangi köşenin belirli bir parçada en önemli olduğunu seçmenizi zorlar.
Klasik örnek önbellekleme vs açıklık. Önbellek yavaş bir isteği hızlandırabilir ama şu soruları getirir: Önbellek ne zaman sona erer? Güncellemeden sonra ne olur? Kurallar açık değilse ilerideki okuyucular onu yanlış kullanır veya yanlışlıkla düzeltir.
Başka bir gerilim alanı soyutlamalar vs doğrudan kod. AI yardımcılar çıkarabilir, genel yardımcılar veya katmanlar ekleyebilir. Bazen bu okunabilirliği artırır. Bazen ise gerçek iş kuralını dolaylı hale getirip basit değişiklikleri zorlaştırır.
Küçük ince ayarlar—dizileri önceden tahsis etmek, zekice tek satırlar, geçici değişkenten kaçınmak—milisaniyeler kazandırırken insan dikkati açısından dakikalar kaybettirebilir. Kod kritik olmayan yolda ise bu mikro-optimizasyonlar genelde net kayıp olur. Açık isimlendirme ve basit akış kazanır.
Diğer tarafta en basit yaklaşım yük altında çöker: döngü içinde sorgu yapmak, aynı değeri tekrar tekrar hesaplamak veya ihtiyacınızdan fazla veri çekmek. 100 kullanıcı için güzel görünen şey 100.000 için pahalı olabilir.
Doğru ve en okunabilir sürümle başlayın. Sonra sadece kodun darboğaz olduğunu gösteren kanıt (loglar, profil, gerçek gecikme metriği) varsa optimize edin. Bu, AI çıktısını anlaşılır tutar ve performansı gerektiği yerde kazanmanızı sağlar.
AI genelde isteğinizi kelimenin tam anlamıyla yapar. İsteminiz vaguenizse ("bunu hızlı yap"), gereksiz karmaşıklık veya yanlış optimizasyonla sonuçlanabilir. Çıktıyı yönlendirmenin en iyi yolu iyi görünene ve ne yapmamak istediğinize netlikle açıklamaktır.
Hızla kontrol edilebilecek 3–6 somut kabul kriteri yazın. Sonra modelin "yardımcı" sapmalarını önlemek için dış hedefleri ekleyin.
Örnek:
Performans ve sadelik bağlama bağlıdır; bildiğiniz kısıtları ekleyin:
Kabaca sayılar bile olmamasından iyidir.
Açıkça iki sürüm talep edin. İlk sürüm okunabilirliğe ve anlaşılabilir kontrol akışına öncelik versin. İkincisi dikkatli optimizasyonlar ekleyebilir—ancak anlaşılır kalmalı.
Write application logic for X.
Acceptance criteria: ...
Non-goals: ...
Constraints: latency ..., data size ..., concurrency ..., memory ...
Deliver:
1) Simple version (most readable)
2) Optimized version (explain the trade-offs)
Also: explain time/space complexity in plain English and note any edge cases.
(Üç nokta olan yerleri kendi gereksinimlerinizle doldurun.)
Modelden kilit tasarım seçimlerini gerekçelendirmesini isteyin ("neden bu veri yapısı?", "neden bu dallanma sırası?") ve jargon olmadan karmaşıklığı tahmin etmesini isteyin. Bu, incelemeyi, testi ve optimizasyon kararını kolaylaştırır.
Okunabilir uygulama mantığı genelde şık sözdiziminden ziyade, bir sonraki kişinin (çoğu zaman gelecekteki siz) kodun ne yaptığını tek bakışta anlamasını sağlamaktır. AI kullanırken birkaç desen çıktının uzun vadede anlaşılır kalmasına yardımcı olur.
AI bazen doğrulama, dönüşüm, kalıcılık ve logging'i tek bir büyük fonksiyonda toplar. Bunu daha küçük birimlere zorlayın: bir fonksiyon girişi doğrulasın, bir fonksiyon sonucu hesaplasın, bir fonksiyon saklasın.
Kural: Bir fonksiyonun görevini kısa bir cümleyle ve "ve" kullanmadan tarif edemiyorsanız muhtemelen fazla iş yapıyordur.
Okunabilir mantık, niyeti gizleyen sıkıştırılmış ifadeler yerine açık dallanmayı tercih eder. Önemli bir koşul varsa, iç içe ternary yerine net bir if bloğu yazın.
AI çıktısında "her şeyi tek ifadede yap" görürseniz, "early returns" ve "guard clause" isteyin; bu genelde iç içe geçmişliği azaltır ve mutlu yolu öne çıkarır.
Anlamlı isimler "generic helper" desenlerinden üstündür. processData() veya handleThing() yerine amacını kodlayan isimler kullanın:
calculateInvoiceTotal()isPaymentMethodSupported()buildCustomerSummary()Aşırı genel yardımcılara (ör. mapAndFilterAndSort()) dikkat edin: bunlar iş kurallarını gizleyebilir.
AI kodu tekrar eden yorumlar yazabilir. Yorumları sadece niyetin net olmadığı yerlerde tutun: bir kuralın neden var olduğu, hangi kenar duruma karşı korunduğu veya hangi varsayımın korunması gerektiği.
Eğer kodu anlaşılır kılmak için çok sayıda yorum gerekiyorsa, bu yapıyı basitleştirmek veya isimlendirmeyi geliştirmek için bir işaret olarak alın.
Sadelik genelde "daha az kod" değil; bir takım arkadaşınızın gelecek hafta güvenle değiştirebileceği kod yazmaktır. AI burada yardımcı olabilir—ama çözümün şeklini basit tutacak seçimlere zorlarsanız daha iyi olur.
AI bazen düzenli görünen karmaşık yapılar (iç içe map'ler, özel sınıflar) atlar. Çoğu uygulama mantığı için düz diziler/listeler ve basit objeler daha kolay anlaşılır.
Kısa bir öğe kümesi için, bir filtre/find ile list kullanmak genelde önceden indeks oluşturup karmaşık hale getirmekten daha okunaktır. Sadece tekrar eden hızlı aramalar önemli olduğunda map/dictionary ekleyin.
Soyutlamalar temiz hissettirir ama davranışı saklayabilir. AI'dan kod isterken "bir seviye dolaylılık" çözümlerini tercih edin: küçük bir fonksiyon, net bir modül ve doğrudan çağrılar.
Yardımcı bir arabirim, fabrika ve plugin sistemiyle tek bir kullanım durumunu çözmeyin; ikinci veya üçüncü varyasyonu gördüğünüzde yeniden düzenleyin.
Kalıtım ağaçları davranışın nereden geldiğini bulmayı zorlaştırır. Kompozisyon bağımlılıkları görünür kılar. class A extends B extends C yerine küçük bileşenleri açıkça birleştirin.
İsteminizde: "Paylaşılan bir kontrat yoksa kalıtımdan kaçının; yardımcı/servisleri parametre olarak geçirin." diyebilirsiniz.
AI bazen teknik olarak uygun ama kod tabanınız için kültürel olarak yabancı desenler önerebilir. Aşinalık bir özelliktir. Çözümlerin stack ve konvanslarınıza (isimlendirme, dosya düzeni, hata işleme) uymasını isteyin ki sonuç inceleme ve bakımda doğal şekilde otursun.
Performans çalışmaları yanlış şeyi optimize etmeye başladığında ters gider. En iyi "hızlı" kod genelde gerçek probleme uygulanan doğru algoritmadır.
Döngüleri veya zekice tek satırları oynatmadan önce mantıklı bir yaklaşım kullandığınızdan emin olun: tekrar eden doğrulamalar için hash map, üyelik kontrolü için set, birden fazla tarama yerine tek geçiş gibi. AI'dan yardım isterken kısıtları (giriş boyutu, verinin sıralı olup olmadığı, "yeterince hızlı" ne demek) açıkça verin.
Kural: karmaşıklık yanlışsa (ör. büyük listelerde O(n²)), mikro-optimizasyonlar bunu kurtaramaz.
Tahmin etmeyin. Basit profil araçları, hafif benchmarklar ve en önemlisi gerçekçi veriler kullanın. AI kodu verimli görünürken pahalı işleri (tekrarlayan parsing, ekstra sorgular) gizleyebilir.
Ne ölçtüğünüzü ve neden önemli olduğunu belgeleyin. Kısa bir yorum: "50k öğe için optimize edildi; önceki sürüm ~2s'de zaman aşımına uğradı" bir sonraki kişinin geliştirilen iyileştirmeyi geri almasını önler.
Çoğu kodu sıradan ve okunabilir tutun. Performans çabalarını zamanın gerçek harcandığı yerlere odaklayın: sık döngüler, serileştirme, veritabanı çağrıları, ağ sınırları. Diğer yerlerde birkaç milisaniye daha yavaş olsa bile açıklık kazancı önemlidir.
Bu teknikler büyük kazançlar getirebilir ama zihinsel yük ekler.
AI bunları öneriyorsa, "neden", ödünleşmeler ve optimizasyonun ne zaman kaldırılacağına dair kısa bir not isteyin.
AI mantıklı görünen uygulama mantığını hızlı üretse de, üretimdeki ince hataların maliyetini veya yanlış anlaşılmış gereksinimin kafanızda yarattığı karışıklığı hissedemez. Testler, yardımcı taslaktan güvenilir koda geçişte tampondur—özellikle daha sonra performans için değişiklik yaparken veya basitleştirirken.
Uygulamayı isterken testleri de talep edin. Model davranışı ispatlamak zorunda kalacağından varsayımlar netleşir ve arayüzler daha iyi tanımlanır.
Pratik ayrım:
AI genelde "mutlu yol"u yazar. Test planınızda kenar durumları açıkça belirtin:
null / undefinedİş mantığı genelde çok sayıda küçük varyasyona sahiptir. Tablo-odaklı testler bunu girdiler ve beklenen çıktılar matrisine dökerek okunaklı tutar.
Eğer kural sabitlerini koruyorsa ("toplam negatif olamaz", "indirim ara toplamı geçemez"), property-based testler elinizin yazamayacağı birçok durumu keşfedebilir.
İyi kapsamınız varsa güvenle:
Geçen testleri kontrat olarak görün: okunabilirliği veya hızı artırıp testler halen geçiyorsa muhtemelen doğruluğu korumuşsunuzdur.
AI "mantıklı" görünen kod üretebilir; iyi bir inceleme, stil veya küçük optimizasyonlardan çok bunun uygulamanıza uygun olup olmadığına odaklanır.
İncelemeye başlamadan önce hızlı bir ilk geçiş olarak şunu kontrol edin:
isEligibleForDiscount vs flag)?AI problemleri ayrıntılarda saklayarak "çözer":
Çıktının projenizin formatlama ve konvanslarına (lint kuralları, dosya yapısı, hata tipleri) uyduğundan emin olun. Uyum eksikliği gelecekteki refaktörleri ve incelemeleri yavaşlatır.
AI çıktısını saklayın eğer açık, test edilebilir ve ekip konvanslarına uyuyorsa. Yeniden yazın eğer:
Bu incelemeyi düzenli yaparsanız hangi istemlerin incelemeye uygun kod ürettiğini tanımaya başlarsınız—sonra istemlerinizi sonraki üretimler için ayarlarsınız.
AI uygulama mantığı ürettiğinde genelde "mutlu yol" açıklığına odaklanır. Güvenlik ve güvenilirliğin yaşadığı boşluklar: kenar durumlar, hata modları ve rahat varsayımlar olabilir.
İstemleri açık repo yorumları gibi düşünün. API anahtarlarını, prod tokenlarını, müşteri verilerini veya iç URL'leri asla yapıştırmayın. Ayrıca çıktı tavsiye edilen loglama içinde kimlik bilgisi veya tam istek yükü gibi hassas bilgileri yazmayı önerebilir. Basit kural: kimlik yerine tanımlayıcı, yük yerine redakte edilmiş içerik loglayın. Hata ayıklama için yük loglamanız gerekiyorsa varsayılan olarak kırpın ve bir ortam bayrağıyla kontrol edin.
AI kodu bazen girdilerin iyi biçimlendirilmiş olduğunu varsayar. Sınır noktalarında (HTTP handler, mesaj tüketici, CLI) doğrulamayı açık hale getirin. Beklenmeyen girdileri tutarlı hatalara dönüştürün (ör. 400 vs 500) ve tekrar denenebilir işlemleri güvenli kılmak için idempotent tasarlayın.
Güvenilirlik ayrıca zamanla ilgilidir: zaman aşımı ekleyin, null'ları ele alın ve yapılandırılmış hata dönün.
Üretilmiş kod bazen kullanım kolaylığı adına tehlikeli kısa yollar içerir:
En az ayrıcalıklı yapılandırmaları isteyin ve yetkilendirme kontrollerini veriye yakın tutun.
Pratik istem modeli: "Güvenlik varsayımlarınızı, tehdit modelinizi ve bağımlılıklar başarısız olduğunda ne olacağını açıklayın." Modelin şöyle demesini istersiniz: "Bu endpoint kimlikli kullanıcı gerektirir", "Tokenlar döndürülür ve döndürülürken rotasyon uygulanır", "DB zaman aşımı 503 döndürür" gibi.
Bu varsayımlar gerçekle uymuyorsa, kod hızlıca yanlış olur—hızlı ve okunaklı bile olsa.
AI hızlıca temiz mantık üretebilir ama sürdürülebilirlik aylar içinde kazanılan bir şeydir: gereksinimler değişir, yeni ekip arkadaşları katılır ve trafik düzensizce büyür. Amaç sonsuz mükemmellik değil—kodu anlaşılır tutarken gerçek ihtiyaçları karşılamak.
Refaktör ancak somut bir maliyeti işaret ediyorsa haklıdır:
Bunlardan hiçbiri yoksa "temizlik için temizlik" yapmaktan kaçının. Bir miktar tekrar, yalnızca kafanızdaki soyutlamayı hak etmeyen bir abstraction'dan daha ucuz olabilir.
AI kodu genelde makul görünür; ama gelecekteki siz bağlama ihtiyaç duyar. Kısa notlar ekleyin:
Bunu kodun yakınında tutun (docstring, README veya kısa /docs notu) ve biletlere link verin.
Bir kaç temel yol için küçük bir diyagram yanlış anlamaları önler ve yanlışlıkla yeniden yazmayı azaltır:
Request → Validation → Rules/Policy → Storage → Response
↘ Audit/Events ↗
Bunlar hızlı güncellenir ve inceleyenlerin yeni mantığın nereye ait olduğunu görmesini sağlar.
Operasyon beklentilerini yazın: ölçek eşikleri, beklenen darboğazlar ve bir sonraki adım planı. Örnek: "Tek bir instansta ~50 req/s'ye kadar çalışır; darboğaz kural değerlendirme; sonraki adım önbellekleme."
Bu refaktörü kullanım büyümesine cevap veren planlı bir işe dönüştürür, tahmini optimizasyondan doğan gereksiz karmaşıklığı engeller.
İyi bir iş akışı AI çıktısını bitmiş özellik değil, ilk taslak olarak ele alır. Amaç doğru ve okunabilir bir şey hızlıca almak, sonra performansı gerçekten önemli olan yerde sıkılaştırmaktır.
Araçlar burada da önemlidir. Eğer Koder.ai gibi sohbetten uygulamaya platform kullanıyorsanız (planlama modu, kaynak dışarı aktarma, anlık görüntüler/geri alma), aynı ilkeler geçerlidir: önce basit, okunabilir bir sürüm alıp küçük, incelenebilir değişimlerle yineleyin. Platform taslak ve iskeleti hızlandırabilir ama ödünleşmeleri takımınız belirler.
Birkaç varsayılan yazın ki her AI kaynaklı değişiklik aynı beklentiden başlasın:
invoiceTotal, calcX değil); tek harfli değişkenler sadece kısa döngülerde.Özelliği ve kısıtları tanımlayın (girdiler, çıktılar, değişmezler, hata durumları).
AI'dan önce basit uygulama ve testleri isteyin.
Zekâdan çok açıklığa odaklanarak inceleyin. Eğer birkaç cümleyle açıklamak zor ise muhtemelen çok karmaşıktır.
İlgili parçaları ölçün. Hızlı bir benchmark çalıştırın veya şüpheli darboğaz etrafına hafif zamanlama ekleyin.
Dar odaklı istemlerle iyileştirin. "Hızlandır" demek yerine "bu döngüde tahsisleri azaltırken fonksiyon yapısını koru" gibi spesifik istekte bulunun.
You are generating application logic for our codebase.
Feature:
- Goal:
- Inputs:
- Outputs:
- Business rules / invariants:
- Error cases:
- Expected scale (typical and worst-case):
Constraints:
- Keep functions small and readable; avoid deep nesting.
- Naming: use domain terms; no abbreviations.
- Performance: prioritize clarity; optimize only if you can justify with a measurable reason.
- Tests: include unit tests for happy path + edge cases.
Deliverables:
1) Implementation code
2) Tests
3) Brief explanation of trade-offs and any performance notes
Bu döngüyü—üret, incele, ölç, iyileştir—sürdürdüğünüzde, okunaklı kalan ve yine de performans beklentilerini karşılayan kod elde edersiniz.
Önce en okunabilir doğru sürümle başlayın, sonra yalnızca ölçümler (loglar, profil, gecikme metrikleri) kodun darboğaz olduğunu gösteriyorsa optimize edin. Uygulama mantığında en büyük kazançlar genellikle I/O azaltmaktan (daha az DB/API turu) gelir; döngülerde mikro-optimizasyonlardan değil.
Uygulama mantığı, iş kurallarını ve iş akışlarını (uygunluk, fiyatlandırma, durum geçişleri) kodlarken sık değişen kısımdır. Altyapı (DB bağlantıları, sunucular, kuyruklar, logging) ise tesisat gibidir ve genelde daha kararlıdır. Ödünleşmeler farklı çünkü uygulama mantığı değişime ve açıklığa öncelik verirken altyapı daha sabit performans/güvenilirlik gereksinir.
Çünkü iyileştirmeler genellikle farklı yönlere çeker:
Dengelemek genellikle belirli modül veya an için hangi hedefin daha önemli olduğuna karar vermektir.
Model, bir mühendis gibi "karar" vermez; isteminiz ve gördüğü örüntüler doğrultusunda en olası sonraki tokenleri tahmin eder. Güçlü yönlendirme sinyalleri şunlardır:
Vaguenizse model gereksiz karmaşıklık üretebilir.
Dikkat edin:
Tek bir okumada akışı açıklayamıyorsanız, modelden basitleştirmesini isteyin.
Kabul kriterleri, dış hedefler ve kısıtlamalar verin. Örnek:
Bunlar modelin gereksiz karmaşıklık icat etmesini önler.
İki sürüm isteyin:
Ayrıca basit İngilizce karmaşıklık açıklaması ve kenar durum listesini isteyin; böylece inceleme daha hızlı ve objektif olur.
Niyetin açık olmasını sağlayan desenler kullanın:
isEligibleForDiscount)Generic görünen yardımcılar iş kurallarını saklıyor olabilir.
Büyük kazançlar açıklanabilir kalacak değişikliklerdir:
Önbellekleme/batching/indexleme ekliyorsanız invalidasyon, batch boyutu ve hata davranışını belgelendirin.
Testleri uygulama mantığı için sözleşme olarak görün ve kodla birlikte isteyin:
İyi test örtüsü ile refaktörler ve optimizasyonlar davranışı bozmadan yapılabilir.