AI asistanlarının geliştiricilerin çerçeveleri öğrenme, dokümanlarda gezinme, kod üretme, refactor, test ve yükseltme yöntemlerini nasıl değiştirdiğini; ayrıca riskleri ve en iyi uygulamaları görün.
“Bir çerçeveyle etkileşim” bir fikri çerçevenin yazılım oluşturma biçimine çevirmek için yaptığınız her şeydir. Sadece derlenen kod yazmak değil—çerçevenin kelime dağarcığını öğrenmek, “doğru” pattern'leri seçmek ve günlük işinizi şekillendiren araçları kullanmaktır.
Pratikte geliştiriciler çerçevelerle şu yollarla etkileşim kurar:
AI bu etkileşimi değiştirir çünkü tüm bu yüzeylere aranızda bir konuşma katmanı ekler. Doğrusal ilerlemek yerine (ara → oku → uyarlama → tekrar), kod yazdığınız aynı yerde seçenekler, ödünleşmeler ve bağlam sorabilirsiniz.
Hız açık kazanım, ama daha büyük değişim kararların nasıl verildiği. AI bir pattern önerebilir (ör. “controller + service kullan” veya “hook'lar + context kullan”), kısıtlarınıza karşı bunu gerekçelendirir ve çerçevenin konvansiyonlarına uygun başlangıç şeklini üretebilir. Bu boş sayfa problemini azaltır ve çalışan bir prototipe ulaşma yolunu kısaltır.
Pratikte burada “vibe-coding” iş akışları da ortaya çıkıyor: boilerplate'i elle birleştirmek yerine sonucu tarif eder ve yinelemeye girersiniz. Koder.ai gibi platformlar bu modele ağırlık vererek sohbetten doğrudan web, backend ve mobil uygulamalar oluşturmanıza izin verir—ve halen gerçek, dışa aktarılabilir kaynak kodu üretir.
Bu, web (React, Next.js, Rails), mobil (SwiftUI, Flutter), backend (Spring, Django) ve UI/bileşen çerçeveleri genelinde geçerli. Nerede konvansiyonlar, yaşam döngüsü kuralları ve “onaylanmış” yollar varsa AI size bunlarda gezinmede yardımcı olabilir.
Faydalar arasında daha hızlı API keşfi, daha tutarlı boilerplate ve tanımadığınız kavramlar için daha iyi açıklamalar yer alır. Ödünleşmeler ise hatalı güven (AI doğru gibi konuşabilir ama yanlış olabilir), ince çerçeve yanlış kullanımları ve kod paylaşırken güvenlik/gizlilik endişeleridir.
Beceri kayması ise inceleme, test ve yönlendirme yönüne olur: mimari, kısıtlar ve nihai karar hâlâ sizin sorumluluğunuzdadır.
Çerçeve işi eskiden çok fazla sekme değiştirme demekti: dokümanlar, GitHub issue'ları, Stack Overflow, blog yazıları ve belki bir meslektaşın hafızası. AI asistanlar bu iş akışını doğal dil sorularına kaydırır—bir arama sorgusu çalıştırmaktan ziyade kıdemli bir ekip arkadaşına konuşur gibi.
Doğru anahtar kelimeleri tahmin etmek yerine doğrudan sorabilirsiniz:
İyi bir asistan kısa bir açıklama verebilir, ilgili kavramlara işaret edebilir (ör. “request pipeline”, “controllers”, “route groups”) ve genellikle kullanım durumunuza uyan küçük bir kod snippet'i sağlar.
Çerçeveler hızlı değişir. Model kırıcı bir sürümden önce eğitilmişse kullanımdan kalkmış API'leri, eski klasör yapıları veya artık geçerli olmayan konfigürasyon seçeneklerini önerebilir.
AI çıktısını bir otorite değil başlangıç hipotezi olarak değerlendirin. Doğrulamak için:
Bağlamı baştan sağlarsanız daha iyi cevap alırsınız:
Basit bir iyileştirme: “Sürüm X için resmi doküman yaklaşımını ver ve projem eskiyse varsa kırıcı değişiklikleri belirt.”
AI asistanları giderek “anında scaffolding” araçları olarak kullanılıyor: görevi tarif edersiniz ve onlar bir saatlik copy-paste, dosyaları birbirine bağlama ve doğru seçenekleri arama işini yapar. Çerçeve ağırlıklı işlerde ilk %20—yapıyı doğru kurmak—çoğu zaman en büyük hız engelidir.
Tüm projeyi oluşturmak yerine birçok geliştirici mevcut kod tabanına yerleştirilebilen odaklanmış boilerplate ister:
Bu tür scaffolding değerli çünkü klasör yerleşimi, isimlendirme, middleware sırası ve kayıt şekli gibi pek çok küçük çerçeve kararını kodlayarak sizin hatırlama yükünüzü azaltır.
Daha ileri gitmek isterseniz, sohbet tabanlı uçtan uca platformlar UI + API + DB bağlarını tek bir akıştan üretebilir. Örneğin, Koder.ai tek bir konuşmadan React tabanlı web uygulamaları, Go backend'ler ve PostgreSQL şemaları oluşturmak üzere tasarlanmıştır—ve ekiplerin kaynak kodunu dışa aktarmasına, snapshot/rollback ile yinelemesine izin verir.
Oluşturulmuş boilerplate, ekip konvansiyonlarınıza ve çerçevenin güncel tavsiyelerine uygunsa iyi bir mimariye kısayol olabilir. Ancak sessizce sorun da getirebilir:
Ana risk scaffolding'in ilk bakışta doğru görünmesidir. Çerçeve kodu derlenip yerelde çalışsa da üretim için ince hatalar içerebilir.
Bu şekilde AI scaffolding “kodu kopyala ve dua et” olmaktan çıkar, “sahiplenebileceğiniz bir taslak üret” haline gelir.
Çerçeveler o kadar büyük olabilir ki “çerçeveyi bilmek” genellikle ihtiyacın olanı hızlıca bulmayı bilmektir. AI sohbeti API keşfini “doküman aç, ara, tarama” yerine bir döngü haline getirir: ne yaptığınızı tarif edin, aday API'ler alın ve şekil uygun olana kadar yineleyin.
API keşfi, hedefe ulaşmak için çerçevenin doğru şeyini bulmak demektir—hook, method, component, middleware veya konfigurasyon anahtarı. İsimleri tahmin etmek yerine niyeti tarif edin: “Rota değiştiğinde bir yan etki çalıştırmam gerekiyor” veya “sunucu tarafı doğrulama hatalarını formda inline göstermek istiyorum.” İyi bir asistan bu niyeti çerçeve primitiflerine eşler ve ödünleşmelere dikkat çeker.
Etkili bir şablon, derinliğe girmeden önce genişlik zorlamaktır:
Bu asistanın ilk makul cevaba kilitlenmesini önler ve çerçevenin resmi yolu ile yaygın alternatifleri öğrenmenizi sağlar.
Ayrıca hassasiyet isteyebilirsiniz:
AI tarafından üretilen snippet'ler, doğrulama için bir kaynağa eşlik ettiğinde en işe yarar hale gelir. Hem isteyin:
Böylece sohbet momentum verir, dokümanlar ise doğruluk ve kenar durumlar sağlar.
Çerçeve ekosistemlerinde benzer isimler (core vs community paketleri, eski vs yeni router'lar, “compat” katmanlar) çoktur. AI ayrıca eğitim verilerinde eski sürümler varsa kullanımdan kalkmış API'ler önerebilir.
Bir cevap aldığınızda teyit edin:
Sohbeti doğru mahalleye hızlı yol gösterici olarak düşünün—sonra resmi dokümanda tam adresi doğrulayın.
Ürün gereksinimleri genellikle kullanıcı dilinde yazılır (“tablo hızlı olsun”, “edits kaybolmasın”, “hatalarda retry yapılsın”), oysa çerçeveler pattern'lerle konuşur (“cursor pagination”, “optimistic updates”, “idempotent jobs”). AI bu çeviri adımında faydalıdır: niyeti ve kısıtları tarif edersiniz, AI çerçeveye özgü seçenekler sunar.
İyi bir prompt hedefi, kısıtları ve “iyi”nin ne olduğunu belirtir:
Bundan sonra asistanın bunları yığınınıza göre eşlemesini isteyin: “Rails/Sidekiq içinde”, “Next.js + Prisma içinde”, “Django + Celery” gibi. Güçlü cevaplar sadece özellikleri isimlendirmez—uygulama şekline dair nerede state tutulacağı, isteklerin nasıl yapılandırılacağı ve hangi çerçeve primitiflerinin kullanılacağı gibi ayrıntıları çizer.
Pattern'ler her zaman bedel taşır. Sonuca ödünleşmeleri dahil edin:
Basit bir takip sorusu: “İki yaklaşımı karşılaştır ve 3 kişilik bir ekip için bir yılı koruyacak olanı öner” daha gerçekçi rehberlik üretir.
AI pattern'ler önerir ve uygulanma yollarını çizer, ama ürün riskini üstlenemez. Siz yine kararı verirsiniz:
Asistan çıktısını seçenekler ve gerekçeler seti olarak görün, sonra kullanıcılarınıza, kısıtlarınıza ve ekibinizin karmaşıklık toleransına uygun olanı seçin.
Çerçeve içinde refaktoring sadece “kodu temizlemek” değildir. Yaşam döngüsü hook'ları, state yönetimi, routing, cache ve dependency injection ile iç içe geçmiş kodu değiştirmektir. AI asistanları burada gerçekten faydalı olabilir—özellikle onlardan çerçeve farkındalığıyla kalmalarını ve davranışsal güvenliğe öncelik vermelerini istediğinizde.
Güçlü bir kullanım senaryosu, AI'nın kullanıcı görünümünü değiştirmeden karmaşıklığı azaltan yapısal refactor'lar önermesidir. Örneğin:
Önemli olan AI'nın bir değişikliğin çerçeve konvansiyonlarına neden uyduğunu açıklamasıdır—örn. “bu mantık servis'e taşınmalı çünkü rotalar arasında paylaşılıyor ve bileşen yaşam döngüsünde çalışmamalı.”
AI ile refactor en iyi küçük, gözden geçirilebilir diff'ler ile çalışır. “Bu modülü yeniden düzenle” demek yerine adım adım ilerleyin.
Pratik bir prompting deseni:
Bu sizi kontrol sahibi kılar ve ince çerçeve davranışı bozulduğunda geri dönmeyi kolaylaştırır.
En büyük refactor riski zamanlama ve state'te istemeden yapılan değişikliklerdir. AI bunları kaçırabilir—bu yüzden temkinli olun ve açıkça dikkat çekin. Zamanlama ve davranışın sık değiştiği alanları belirtin:
Refactor isterken şu kuralı ekleyin: “Lifecycle semantiğini ve cache davranışını koru; emin olunmazsa riski belirt ve daha güvenli bir yol öner.”
Bu şekilde AI, daha temiz yapılar öneren ama çerçeveye özgü doğruluktan sorumlu olan sizin olduğunuz bir refactoring partneri olur.
Çerçeveler genellikle belirli bir test yığını önerir—React için Jest + Testing Library, Vite uygulamaları için Vitest, UI için Cypress/Playwright, Rails/RSpec, Django/pytest vb. AI, bu konvansiyonlar içinde daha hızlı hareket etmenize yardımcı olabilir; ayrıca bir başarısızlığın nedenini çerçeve terimleriyle (lifecycle, routing, hook'lar, middleware, DI) açıklayabilir.
Kullanışlı bir iş akışı, çok katmanlı testler istemektir:
“Sadece test yaz” demek yerine çerçeveye özgü çıktı isteyin: “React Testing Library sorgularını kullan”, “Playwright locator'larını kullan”, “bu Next.js server action'ını mock'la”, veya “pytest fixture'ları kullanarak request client oluştur.” Bu uyum, yanlış test stilinin kırılgan testlere yol açmasını engeller.
AI genellikle neşeli, geçen testler üretir; zor durumları istemediğiniz sürece. Kapsamı artıran bir prompt:
“Sadece mutlu yol değil, kenar durumlar ve hata yolları için test oluştur.”
Somut kenar durumları ekleyin: geçersiz girdiler, boş cevaplar, zaman aşımı, yetkisiz istekler, eksik feature flag'ler, eşzamanlılık yarış durumları. UI akışları için loading durumları, optimistic update ve hata banner'larını kapsayın.
Oluşturulan testlerin kalitesi onların varsayımlarına bağlıdır. Üç yaygın hata noktasını kontrol edin:
await, yarışan ağ mock'ları veya UI yerleşmeden önce çalışan assertion'lar. AI'dan, araç tavsiyelerine uygun beklemeler eklemesini isteyin, rastgele sleep'ler değil.Pratik bir kılavuz: her test için bir davranış, minimum setup, açıkça belirtilmiş assertion'lar. AI uzun, hikâye biçiminde testler üretirse bunları daha küçük vakalara bölmesini, yardımcı/fixture'lar çıkarmasını ve testleri niyeti anlatacak şekilde yeniden adlandırmasını isteyin. Okunabilir testler ekibinizin dayandığı çerçeve pattern'lerinin belgesidir.
Çerçeve hataları genellikle daha “büyük” hissedilir çünkü semptomlar gerçek hatadan uzak bir yerde belirir. Bir AI asistanı sabırlı bir eş partner gibi davranabilir: çerçeveye özgü stack trace'leri yorumlamaya, şüpheli frame'leri vurgulamaya ve ilk bakılacak yerleri önermeye yardımcı olur.
Tam stack trace'i (sadece son satırı değil) yapıştırın ve AI'dan bunu düz metne çevirip: çerçevenin ne yaptığı, hangi katmanın başarısız olduğu (routing, DI, ORM, render) ve en olası dosya veya konfigürasyonun hangisi olduğunu adım adım açıklamasını isteyin.
Kullanışlı bir prompt deseni:
“İşte stack trace ve beklentimin kısa açıklaması. İlk ilgili uygulama frame'ini, muhtemel yanlış konfigürasyonları ve bu hatanın hangi çerçeve özelliğiyle ilişkili olduğunu belirt.”
“Ne yanlış?” demek yerine test edilebilir teoriler isteyin:
“5 olası neden sırala ve her birini nasıl doğrulayacağımı söyle (etkinleştirebileceğim log, koyacağım breakpoint, kontrol edeceğim config değeri). Ayrıca hangi kanıtın o nedeni elenmiş sayacağını söyle.”
Bu, AI'yı tek bir kök neden tahmin eden bir konumdan sıralanmış bir soruşturma planı sunmaya kaydırır.
AI somut sinyallerle en iyi çalışır:
Gözlemlerinizi geri bildirim olarak verin: “Neden #2 olası neden gibi görünmüyor çünkü X” veya “Breakpoint Y'nin null olduğunu gösteriyor.” AI gözlemler doğrultusunda planı rafine edebilir.
AI kendinden emin şekilde yanlış olabilir—özellikle çerçeve kenar durumlarında:
Bu şekilde kullanıldığında AI hata ayıklama becerilerinizi değiştirmez—geri bildirim döngüsünü sıkılaştırır.
Çerçeve yükseltmeleri nadiren “sürümü yükselt” kadar basittir. Küçük sürümler bile deprecations, yeni varsayılanlar, yeniden adlandırılmış API'ler veya ince davranış değişiklikleri getirebilir. AI planlama aşamasını hızlandırarak dağınık sürüm notlarını uygulanabilir bir migrasyon planına çevirebilir.
Asistanın iyi bir kullanımı, vX'den vY'ye nelerin değiştiğini özetleyip bunları sizin kod tabanınıza dönüştürmektir: bağımlılık güncellemeleri, konfigürasyon değişiklikleri ve kaldırılması gereken API'ler.
Şöyle bir prompt deneyin:
“Framework X'i vX'ten vY'ye yükseltiyoruz. Neler kırılır? Bir kontrol listesi ve kod örnekleri ver. Bağımlılık güncellemeleri, konfig değişiklikleri ve deprecations'ları dahil et.”
Asistanın “yüksek güven” ve “doğrulama gerekiyor” etiketleri koymasını isteyin ki neleri hızlıca kontrol edeceğinizi bilin.
Changelog'lar geneldir; uygulamanız özgündür. Asistanı birkaç temsilî snippet ile besleyin (routing, auth, data fetching, build config) ve bir migrasyon haritası isteyin: hangi dosyalar muhtemelen etkilenecek, aranacak terimler ve hangi otomatik refactor'ların güvenli olduğu.
Kompakt iş akışı:
AI tarafından oluşturulan örnekler taslak olarak en iyi haldedir. Commit etmeden önce bunları resmi migrasyon belgeleri ve release notlarıyla karşılaştırın ve tüm test süitini çalıştırın.
Aşağıdaki türde küçük, lokal değişiklikler faydalıdır:
- import { oldApi } from "framework";
+ import { newApi } from "framework";
- const result = oldApi(input, { legacy: true });
+ const result = newApi({ input, mode: "standard" });
Yükseltmeler genellikle “gizli” sorunlara takılır: transitif bağımlılık değişimleri, daha katı tip kontrolleri, build araç yapılandırma varsayılanları veya kaldırılmış polyfill'ler. Asistanın olası ikincil güncellemeleri (lockfile değişiklikleri, runtime gereksinimleri, lint kuralları, CI konfigürasyonu) listelemesini isteyin, sonra her maddeyi resmi migrasyon rehberiyle doğrulayın ve yerelde/CI'da test edin.
AI kod asistanları çerçeve işlerini hızlandırabilir, ama çıktıyı eleştirel olmayan şekilde kabul ederseniz yaygın tuzakları da çoğaltabilir. En güvenli zihniyet: AI'yı hızlı bir taslak üreteci olarak kullanın, güvenlik otoritesi olarak değil.
Doğru kullanıldığında AI düzenli ortaya çıkan riskli pattern'leri işaretleyebilir:
HttpOnly/Secure/SameSite olmadan cookie, prodüksiyonda açık debug modu, aşırı geniş API anahtar izinleri.Yararlı bir iş akışı, asistanın kendi patch'ini incelemesini istemektir: “Bu değişiklikteki güvenlik endişelerini listele ve çerçeveye özgü düzeltmeler öner.” Bu genellikle eksik middleware, yanlış başlık konfigürasyonları ve doğrulamanın merkezileştirilmesi gereken yerleri ortaya çıkarır.
AI çerçeve kodu ürettiğinde şu vazgeçilmezleri dayatın:
Prodüksiyon sırlarını, müşteri verilerini veya özel anahtarları prompt'lara yapıştırmaktan kaçının. Kuruluşunuzun onaylı araçlarını ve redaksiyon politikalarını kullanın.
Bir uygulama oluşturma asistanı dağıtım/hosting de yapabiliyorsa iş yüklerinin nerede çalıştığını ve veri yerleşimini düşünün. Örneğin, Koder.ai AWS üzerinde küresel olarak çalışır ve ekiplerin veri gizliliği ve sınır ötesi veri transferi gereksinimleriyle uyum sağlamasına yardımcı olmak için farklı bölgelerde dağıtım yapabilir.
Son olarak, insanları ve araçları süreçte tutun: SAST/DAST, bağımlılık taraması, ve çerçeve linter'ları çalıştırın; güvenliğe odaklı testler ekleyin; auth, veri erişimi ve konfigürasyon değişiklikleri için kod incelemesi zorunlu kılın. AI güvenli varsayılanları hızlandırabilir—ama doğrulamayı yerine koyamaz.
AI asistanları sizi hızlandırdığında en değerli olur—yerinizi aldığında değil. Modeli hızlı, fikirli bir ekip arkadaşı gibi değerlendirin: taslak ve açıklama konusunda müthiş, ama doğruluktan sorumlu değil.
AI genellikle öğrenme ve prototipleme (bilinmeyen çerçeve kavramlarını özetleme, örnek controller/service taslağı), tekrarlı işler (CRUD kabukları, form doğrulama, küçük refactor'lar) ve kod açıklamaları ("neden bu hook iki kez çalışıyor" gibi) konusunda iyidir. Test iskeleti üretme ve aklınıza gelmeyen kenar durumları önermekte de güçlüdür.
Özellikle dikkatli olun: çekirdek mimari (uygulama sınırları, modül yapısı, DI stratejisi), karmaşık eşzamanlılık (kuyruklar, async işler, kilitler, transactionlar) ve kritik güvenlik yolları (auth, authorization, kriptografi, çok kiracılı veri erişimi). Bu alanlarda makul görünen cevaplar ince yanlışlar içerebilir ve başarısızlık maliyeti yüksek olur.
Yardım isterken ekleyin:
Asistanın iki seçenek önermesini, ödünleşmeleri açıklamasını ve varsayımları belirtmesini isteyin. Eğer API'nin nerede olduğuna net olarak işaret edemiyorsa, öneriyi hipotez olarak ele alın.
Bu döngüyü sıkı tutarsanız AI hız çarpanı olurken karar verme yetkisi sizde kalır.
Son not olarak: öğrendiklerinizi paylaşıyorsanız bazı platformlar içerik yayınlayanlar için yaratıcı ve yönlendirme programları destekler. Örneğin, Koder.ai platform hakkında içerik yayınlayanlar için earn-credits programı ve tavsiye bağlantısı sistemi sunar—AI destekli çerçeve iş akışlarını ekip veya izleyiciyle belgeliyorsanız faydalı olabilir.
Bu, bir fikri çerçevenin tercih ettiği çalışma biçimine çevirmek için yaptığınız tüm şeylerin toplamıdır: terminolojisini öğrenmek, konvansiyonları seçmek (routing, veri alma, DI, doğrulama) ve araçlarını kullanmak (CLI, jeneratörler, dev server, inspector). Sadece “kod yazmak” değil—çerçevenin kurallarının ve varsayılanlarının içinde gezinmektir.
Arama doğrusal (bir sayfa bul, gözden geçir, uyarlayıp tekrar dene). Konuşmalı AI ise yinelemeli: niyetinizi ve kısıtları anlatırsınız, yerinde seçenekler ve ödünleşmeler alırsınız ve kod yazarken bunları rafine edersiniz. Büyük değişim karar verme sürecinde—AI çerçeveye özgü bir şekil (pattern'ler, dosya yerleşimi, isimlendirme) önerebilir ve neden uyduğunu açıklayabilir.
Her zaman şunları ekleyin:
Sonra şu soruyu sorun: “Sürüm X için resmi doküman yaklaşımını kullan ve projem daha eskiyse kırıcı değişiklikleri not et.”
Bir varsayım olarak ele alın ve hızlıca doğrulayın:
Eğer API'yi sürümünüzün dokümanlarında bulamıyorsanız, bunun eski veya farklı bir pakete ait olabileceğini varsayın.
Mevcut projeye uyacak şekilde drop-in boilerplate için kullanın:
Oluşturduktan sonra çalıştırın/lint edin/test edin ve ekip konvansiyonlarınıza (logging, hata formatı, i18n, erişilebilirlik) uyduğundan emin olun.
Evet—özellikle "görünüşte doğru, yerelde çalışan" tuzaklarında:
Karşı önlem: asistanın her parçanın neden var olduğunu ve çerçeve sürümünüzle nasıl uyduğunu açıklamasını isteyin.
API keşfini, doğru şeyi — hook, method, component, middleware veya konfigurasyon anahtarı — hızlıca bulmak olarak düşünün. İsimleri tahmin etmek yerine niyeti tanımlayın: “Rota değiştiğinde yan etki çalıştırmam gerekiyor” veya “Sunucu tarafı doğrulama hatalarını formda göstermem gerek.” İyi bir asistan niyeti çerçeve primitiflerine eşler ve ödünleşmeleri belirtir.
Genişlikten önce derinlik talep etmek etkili bir yöndür:
Bu, asistanın ilk makul cevapla kilitlenmesini engeller ve çerçevenin “resmi” yolu ile yaygın alternatifleri öğrenmenize yardımcı olur. Ayrıca şunu isteyebilirsiniz:
Konuyu kullanıcı dilinde (amaç) söyleyip kısıtları ekleyin, sonra çerçeveye özgü pattern'leri isteyin:
Sonra asistanın bunları yığına göre eşlemesini isteyin: “Rails/Sidekiq içinde”, “Next.js + Prisma içinde”, “Django + Celery içinde” gibi. Güçlü cevaplar sadece özellikleri söylemez—uygulamanın şeklini, durumun nerede durduğunu, isteklerin nasıl yapılandırıldığını ve hangi çerçeve primitiflerinin kullanılacağını özetler.
Küçük, geri alınabilir değişiklikler yapın:
Bu sizi kontrol sahibi kılar ve ince, gözden geçirilebilir diff'ler oluşturur. Ayrıca refactor isteğinde: “Lifecycle semantiğini ve cache davranışını koru; belirsizlik varsa riski vurgula ve daha güvenli bir alternatif öner” gibi kurallar ekleyin.
AI, framework'ün teşvik ettiği test stiline uygun testler oluşturmada yardımcı olur. Çok katmanlı testler isteyin:
Ayrıca kenar durumları talep edin: geçersiz girdiler, boş cevaplar, zaman aşımı, yetkisiz kullanıcılar, eksik feature flag'ler, eşzamanlılık durumları. UI akışları için loading durumları, optimistic update ve hata banner'larını kapsayan testler isteyin.