AI tarafından üretilen şemalar ve API'lerin teslimatı nasıl hızlandırdığını, nerede başarısız olduklarını ve backend tasarımını gözden geçirmek, test etmek ve yönetmek için pratik bir iş akışını keşfedin.
İnsanlar “yapay zeka backend'imizi tasarladı” dediğinde genellikle modelin temel teknik taslağın ilk versiyonunu ürettiğini kastediyorlar: veritabanı tabloları (veya koleksiyonlar), bu parçaların nasıl ilişkili olduğu ve veriyi okuyan/yazan API'ler. Pratikte bu, “AI her şeyi inşa etti”den çok “AI uygulanıp iyileştirilebilecek bir yapı önerdi”ye daha yakın.
En azından AI şunları üretebilir:
users, orders, subscriptions gibi tablolar/koleksiyonlar ile alanlar ve temel tipler.AI “tipik” kalıpları çıkarabilir, ama gereksinimler belirsiz veya alana özgü ise doğru modeli güvenilir şekilde seçemez. Gerçek politikalarınızı bilmez:
cancelled vs refunded vs voided)AI çıktısını hızlı, yapılandırılmış bir başlangıç noktası olarak değerlendirin—seçenekleri keşfetmekte ve eksikleri yakalamakta faydalıdır—ama doğrudan gönderilebilecek bir spesifikasyon olarak değil. İşiniz, net kurallar ve uç durumları sağlamak, sonra AI'nın ürettiklerini bir kıdemsiz mühendisin ilk taslağını inceler gibi gözden geçirmek: faydalı, bazen etkileyici, ara sıra ince biçimde hatalı.
AI bir şema veya API hızlıca tasarlayabilir, ama backend’in ürününüze “uyması” için gereken eksik gerçekleri icat edemez. En iyi sonuçlar, AI'yı hızlı bir kıdemsiz tasarımcı gibi ele aldığınızda ortaya çıkar: siz net kısıtlar verirsiniz, o seçenekler önerir.
Tablolar, uç noktalar veya modeller istemeden önce şu esasları yazın:
Gereksinimler bulanık olduğunda AI varsayılan olarak “her yerde isteğe bağlı alanlar, genel durum sütunları ve belirsiz sahiplik” gibi tahminler yapar. Bu, görünüşte makul ama gerçek kullanım altında bozan şemalara yol açar—özellikle izinler, raporlama ve uç durumlarda (iadeler, iptaller, kısmi sevkiyatlar, çok adımlı onaylar) sorun yaratır. Bu maliyeti daha sonra migration'lar, geçici çözümler ve kafa karıştırıcı API'lerle ödersiniz.
İsteminizde kullanmak için başlangıç noktası olarak bunu yapıştırın:
Product summary (2–3 sentences):
Entities (name → definition):
-
Workflows (steps + states):
-
Roles & permissions:
- Role:
- Can:
- Cannot:
Reporting questions we must answer:
-
Integrations (system → data we store):
-
Constraints:
- Compliance/retention:
- Expected scale:
- Latency/availability:
Non-goals (what we won’t support yet):
-
AI'yı hızlı bir taslak makinesi olarak kullandığınızda en verimli olduğu yerler bellidir: mantıklı bir ilk veri modeli ve eşleşen uç noktalar dakikalar içinde çizebilir. Bu hız çalışma biçiminizi değiştirir—çıktı sihirli şekilde “doğru” olduğu için değil, somut bir şey üzerinde hızla yineleyebildiğiniz için.
En büyük kazanım soğuk başlangıcı ortadan kaldırmaktır. Kısa bir varlık, ana kullanıcı akışları ve kısıtlama tanımı verin; AI tablolar/koleksiyonlar, ilişkiler ve temel API yüzeyini önerebilir. Bu, demo gerektiğinde veya gereksinimler henüz kararlı değilken özellikle değerlidir.
Hız en çok şu durumlarda işe yarar:
İnsanlar yorulur ve saparlar. AI bunu yapmaz—bu yüzden tüm backend boyunca konvansiyonları tekrarlamakta iyidir:
createdAt, updatedAt, customerId)/resources, /resources/:id) ve yüklerBu tutarlılık backend'inizi belgelemeyi, test etmeyi ve başka bir geliştiriciye devretmeyi kolaylaştırır.
AI genellikle tam kapsam sağlayabilir. Eğer tam CRUD seti ve yaygın işlemleri isterseniz (arama, listeleme, toplu güncellemeler), çoğunlukla aceleyle hazırlanmış insan taslağından daha kapsamlı bir başlangıç yüzeyi üretir.
Hızlı bir kazanım genelde standartlaştırılmış hata yanıttır: tüm uç noktalarda tek tip bir hata zarfı (code, message, details). Başlangıçta tek bir şeklin olması, daha sonra karışık ad-hoc cevapların önüne geçer.
Ana zihniyet: AI'ya ilk %80'i hızlıca ürettirin, sonra zamanınızı karar gerektiren o %20'ye harcayın—iş kuralları, uç durumlar ve modelin arkasındaki “neden” üzerine.
AI tarafından üretilen şemalar ilk bakışta “temiz” görünebilir: düzenli tablolar, mantıklı isimler ve mutlu yol ile uyumlu ilişkiler. Sorunlar genellikle gerçek veri, gerçek kullanıcılar ve gerçek iş akışları sisteme çarptığında ortaya çıkar.
AI uçlar arasında gidip gelebilir:
Hızlı bir koklama testi: en sık kullanılan sayfalarınız 6+ join gerektiriyorsa muhtemelen aşırı normalizasyon var; güncelleme aynı değeri birçok satırda değiştirmeyi gerektiriyorsa yetersiz normalizasyon olabilir.
AI sıklıkla gerçek backend tasarımını yönlendiren “sıkıcı” gereksinimleri atlar:
tenant_id unutmak veya benzersiz kısıtlamalarda tenant kapsamını uygulamamak.deleted_at eklemek ama benzersizlik kurallarını veya sorgu desenlerini silinmiş kayıtları hariç tutacak şekilde güncellememek.created_by/updated_by, değişim geçmişi veya değiştirilemez olay kayıtlarının eksik olması.AI şu yanılgılara düşebilir:
invoice_number)Bu hatalar genellikle garip migration'lar ve uygulama tarafı geçici çözümler olarak ortaya çıkar.
Üretilen çoğu şema nasıl sorgulayacağınız gerçeğini yansıtmaz:
Model en sık çalıştırılacak ilk 5 sorguyu tanımlayamıyorsa, bu sorgular için güvenilir bir şema tasarlayamaz.
AI sıklıkla “standart görünen” bir API üretmekte şaşırtıcı derecede iyidir. Popüler frameworkler ve açık API'lerden tanıdık kalıpları taklit eder, bu da ciddi zaman kazandırır. Risk, AI'nın ürününüz, veri modeliniz ve gelecekteki değişiklikleriniz için doğru olanı değil, makul görüneni optimize etmesidir.
Kaynak modelleme temelleri. Net bir domain verildiğinde AI mantıklı isimleri ve URL yapılarını seçer (örn. /customers, /orders/{id}, /orders/{id}/items). Tutarlı adlandırmayı tekrarlamakta da iyidir.
Ortak uç nokta iskeleti. Liste vs detay uç noktaları, create/update/delete işlemleri ve tahmin edilebilir istek/yanıt şekilleri gibi gereklilikleri sıkça içerir.
Temel konvansiyonlar. Açıkça isterseniz sayfalama, filtreleme ve sıralamayı standartlaştırır. Örneğin: ?limit=50&cursor=... (cursor sayfalama) veya ?page=2&pageSize=25 (sayfa tabanlı), ayrıca ?sort=-createdAt ve ?status=active gibi filtreler.
Sızdıran soyutlamalar. Klasik bir hata iç tabloları doğrudan “kaynak” olarak açığa çıkarmaktır; özellikle şema join tabloları, denormalize alanlar veya denetim sütunları içeriyorsa. Sonuç /user_role_assignments gibi uygulama detayını yansıtan uç noktalar olur; bu, API'yi kullanmayı ve değiştirmeyi zorlaştırır.
Tutarsız hata işleme. AI bazen stilleri karıştırır: bazen hatayı 200 ile döner, bazen 4xx/5xx. İyi bir kontrat şu kuralları içerir:
400, 401, 403, 404, 409, 422){ "error": { "code": "...", "message": "...", "details": [...] } })Sürümleme sonradan düşünülmüş gibi. Birçok AI tasarımı sürümleme stratejisini atlar. Yolun başında yol tabanlı (/v1/...) mı yoksa header tabanlı mı kullanılacağına karar verin ve hangi değişikliğin kırıcı sayılacağını tanımlayın. Kurallar olması tesadüfi kırılmaları önler.
Hızı ve tutarlılığı AI'ya bırakın; ama API tasarımını bir ürün arayüzü olarak görün. Bir uç nokta veritabanınızı yansıtıyorsa, AI'nın kolay üretim için optimize ettiği ama uzun vadeli kullanılabilirlik için kötü olduğu sinyalini verir.
AI'yı hızlı bir kıdemsiz tasarımcı gibi değerlendirin: taslaklarda çok iyi, nihai sistemden sorumlu değil. Amaç, hızından yararlanırken mimarinizi kasıtlı, denetlenebilir ve test odaklı tutmaktır.
Koder.ai gibi vibe-coding araçları kullanıyorsanız, sorumluluk ayrımının önemi daha da artar: platform hızlıca bir backend taslağı ve uygulaması oluşturabilir (ör. Go servisleri ile PostgreSQL), ama siz yine de invarianları, yetkilendirme sınırlarını ve kabul edilebilir migration kurallarını tanımlamalısınız.
Kısıtları, başarının ne olduğunu ve non-goalları tanımlayan sıkı bir istemle başlayın. Önce bir kavramsal model (varlıklar, ilişkiler, invarianlar) isteyin, tablo yerine.
Sonra sabit bir döngüyle yineleyin:
Bu döngü AI önerilerini ispatlanabilir veya reddedilebilir varlıklara dönüştürdüğü için işe yarar.
Üç katmanı ayrı tutun:
AI'dan bu üç bölümü ayrı sekmeler halinde çıkarmasını isteyin. Bir şey değiştiğinde (ör. yeni bir durum veya kural), önce kavramsal katmanı güncelleyin, sonra şema ve API ile uzlaştırın. Bu, kazara bağlanmayı azaltır ve refactor'ları daha az acı verici kılar.
Her yineleme bir iz bırakmalı. Kısa ADR tarzı özetler (bir sayfa veya daha az) kullanın:
deleted_at”).Geri bildirimi AI'ya yapıştırırken ilgili karar notlarını kelimesi kelimesine ekleyin. Bu modelin önceki seçimleri “unutmasını” engeller ve ekip ileride backend'i anladığında nedenler elinde olur.
AI istemleri spesifik olduğunda daha iyi çalışır: domaini tanımlayın, kısıtları belirtin ve somut çıktılar (DDL, uç nokta tabloları, örnekler) talep edin. Amaç “yaratıcı olmak” değil—"kesin olmak".
Bir veri modeli ve onu tutarlı kılacak kurallar isteyin.
Zaten konvansiyonlarınız varsa söyleyin: adlandırma stili, ID türü (UUID vs bigint), null politika ve indeks beklentileri.
Sadece rota listesi değil, açık sözleşmeler isteyin:
İş davranışını ekleyin: sayfalama stili, sıralama alanları ve filtreleme nasıl çalışır.
Modeli sürümler halinde düşünmesini sağlayın.
billing_address ekliyoruz. Güvenli bir migration planı ver: ileri migration SQL, backfill adımları, feature-flag rollout ve rollback stratejisi. API 30 gün boyunca geriye uyumlu kalmalı; eski istemciler alanı atlayabilir.”Muğlak istemler muğlak sistemler üretir:
Daha iyi çıktı istiyorsanız istemi sıkıştırın: kuralları, uç durumları ve teslimat formatını belirtin.
AI iyi bir taslak çıkarabilir, ama güvenle göndermek için insan onayı hâlâ gerekli. Bu kontrol listesini bir “yayın kapısı” olarak düşünün: bir maddeyi kendinizden emin şekilde cevaplayamıyorsanız, üretime geçmeden önce durup düzeltin.
(tenant_id, slug)) veritabanında zorunlu kılın._id eki, zaman damgaları gibi konvansiyonları seçin ve tutarlı uygulayın.Sistemin kurallarını yazılı hale getirin:
Birleştirmeden önce hızlı bir “mutlu yol + en kötü yol” incelemesi yapın: normal bir istek, geçersiz bir istek, yetkisiz bir istek, yüksek hacimli bir senaryo. API davranışı sizi şaşırtıyorsa, kullanıcılarınızı da şaşırtacaktır.
AI makul bir şema ve API yüzeyi hızla üretebilir, ama bu çıktıların gerçek trafik, gerçek veri ve gelecekteki değişiklikler altında doğru davrandığını kanıtlayamaz. AI çıktısını taslak olarak kabul edin ve davranışı testlerle sabitleyin.
İstekleri, yanıtları ve hata semantiklerini doğrulayan sözleşme testleriyle başlayın—sadece “mutlu yollar” değil. Gerçek bir servis örneği (veya container) üzerinde çalıştırılabilecek küçük bir test paketi oluşturun.
Odaklanılacaklar:
OpenAPI yayımlıyorsanız, ondan test üretin—ama yetkilendirme kuralları ve iş kısıtları gibi spesifik karmaşaları el ile yazılmış testlerle destekleyin.
AI'nın ürettiği şemalar genellikle operasyonel detayları atlar: güvenli varsayılanlar, backfill'ler ve geri döndürülebilirlik. Migration testleri ekleyin:
Üretim için betiklenmiş rollback planınız olsun: bir migration yavaşlarsa, tabloları kilitliyorsa veya uyumluluğu bozuyorsa ne yapılacağı.
Genel uç noktaları benchmark etmeyin. Temsilci sorgu örüntülerini (en çok kullanılan liste görünümleri, arama, join, aggregation) yakalayın ve bunları yük testine tabi tutun.
Ölçülecekler:
AI tasarımları genellikle burada başarısız olur: “makul” görünen tablolar yük altında pahalı join'ler üretebilir.
Otomatik kontroller ekleyin:
Basit güvenlik testleri bile AI hatalarının en maliyetli sınıfını önler: çalışan ama çok fazla açığa veren uç noktalar.
AI iyi bir “versiyon 0” şeması tasarlayabilir, ama backend versiyon 50 üzerinden geçer. İyi yaşlanan bir backend ile çöküp giden bir backend arasındaki farkı belirleyen şey: nasıl evrildiğidir—migration'lar, kontrollü refactor'lar ve niyetin açık belgelenmesi.
Her şema değişikliğini migration olarak ele alın, AI "tabloyu değiştir" dediğinde bile açık, geri alınabilir adımlar kullanın: önce yeni sütunları ekleyin, backfill yapın, sonra kısıtları sıkılaştırın. Yıkıcı değişikliklerden (yeniden adlandırma/silme) kaçının, bağımlılıkların olmadığını kanıtlayana kadar ekleyici değişiklikleri tercih edin.
AI'dan şema güncellemesi istediğinizde, mevcut şemayı ve izlediğiniz migration kurallarını ekleyin (örn. “kolon silme yok; expand/contract politikası kullan”). Bu, teoride doğru ama üretimde riskli bir öneri yapılmasını azaltır.
Kırıcı değişiklikler nadiren tek bir an olur; çoğunlukla bir geçiştir.
AI adım adım plan (SQL snippet'leri ve rollout sırası dahil) üretebilir ama runtime etkisini doğrulamalısınız: kilitlenmeler, uzun süren transaction'lar ve backfill'in yeniden başlatılabilir olup olmadığı gibi.
Refactor'lar değişikliği izole etmeyi hedeflemeli. Normalizasyon gerekiyorsa, tabloyu bölüyorsanız veya olay kaydı ekliyorsanız uyumluluk katmanları kullanın: view'lar, çeviri kodu veya gölge tablolar. AI'dan mevcut API sözleşmelerini koruyan bir refactor önerisi isteyin ve sorgular, indeksler ve kısıtlar açısından nelerin değişmesi gerektiğini listelemesini talep edin.
Uzun vadeli sürüklenmenin çoğu, sonraki istemin ilk niyeti unutmasıyla olur. Kısa bir “veri modeli kontratı” belgesi tutun: adlandırma kuralları, ID stratejisi, zaman damgası semantiği, soft-delete politikası ve invariantlar (“sipariş toplamı türetilir, saklanmaz”). Bunu iç dokümanlarınıza (/docs/data-model gibi) koyun ve sonraki AI istemlerinde kullanın ki tasarım aynı sınırlar içinde kalsın.
AI tabloları ve uç noktaları hızla tasarlayabilir, ama riskin sahibi sizsiniz. Güvenlik ve gizliliği isteme başından itibaren birinci sınıf gereksinimler olarak ekleyin ve sonra incelemeyle doğrulayın—özellikle hassas veriler etrafında.
Her şemayı kabul etmeden önce alanları hassasiyetlerine göre etiketleyin (public, internal, confidential, regulated). Bu sınıflandırma hangi alanların şifrelenmesi, maskelenmesi veya azaltılması gerektiğini belirlemelidir.
Örneğin: parolalar asla saklanmamalıdır (yalnızca salted hash), token'lar kısa ömürlü ve diskte şifreli olmalı, PII (e-posta/telefon) admin görünümlerinde ve dışa aktarmalarda maskelenmelidir. Bir alan ürün için gerekli değilse saklamayın—AI genellikle “iyi olur” alanlar ekler ve bu yüzey riskini artırır.
AI-üretimli API'ler genellikle basit “rol kontrolleri” ile başlar. Role-based access control (RBAC) anlaşılırdır ama sahiplik kuralları (“kullanıcılar yalnızca kendi faturalarını görebilir”) veya bağlam kuralları (“destek sadece aktif ticket sırasında veriyi görebilir”) ile zorlaşır. Attribute-based access control (ABAC) bu durumları daha iyi yönetir ama açık politikalar gerektirir.
Hangi deseni kullandığınızı netleştirin ve her uç noktanın bunu tutarlı şekilde uyguladığından emin olun—özellikle liste/arama uç noktaları sızıntı için yaygın noktalardır.
Üretilen kod tüm istek gövdelerini, header'ları veya DB satırlarını hata esnasında loglayabilir. Bu, parolalar, kimlik jetonları ve PII'nin loglara veya APM araçlarına sızmasına neden olabilir.
Varsayılanlar olarak şunları ayarlayın: yapılandırılmış loglar, loglanacak alanların allowlist'i, gizli başlıkların (Authorization, cookie, reset token) maskelenmesi ve doğrulama hatalarında ham payload'ı loglamaktan kaçınma.
İlk günden silme için tasarlayın: kullanıcı kaynaklı silme, hesap kapatma ve “unutulma hakkı” iş akışları. Veri sınıfına göre saklama pencereleri tanımlayın (ör. denetim olayları vs pazarlama olayları) ve neyin ne zaman silindiğini kanıtlayabilme yeteneği sağlayın.
Denetim günlükleri tutuluyorsa minimal tanımlayıcılar saklayın, bunları daha sıkı erişimle koruyun ve gerektiğinde veriyi dışa aktarma veya silme prosedürlerini belgeleyin.
AI'yı en iyi kullandığınız yer, onu hızlı bir kıdemsiz mimar olarak görmek: ilk taslakta harika, alan-kararlarında zayıf. Doğru soru “AI backendimi tasarlayabilir mi?” değil, "AI hangi parçaları güvenle taslaklayabilir ve hangi parçalar uzman sahipliği gerektirir?" olmalı.
AI gerçek zaman kazancı sağlar:
Burada AI hız, tutarlılık ve kapsam için değerlidir—özellikle sistemin nasıl davranmasını istediğinizi biliyorsanız ve hataları fark edebilecek durumdaysanız.
AI üretimini sadece ilham olarak kullanın veya insan onayı şart koşun:
Bu alanlarda alan uzmanlığı hızın önünde gelir. Hukuki, klinik, muhasebe veya operasyonel gereksinimler istemde bulunmuyor olabilir ve AI bu boşlukları kendinden emin biçimde doldurur.
Pratik bir kural: AI seçenekler önersin, ama veri modeli invarianları, yetkilendirme sınırları ve migration stratejisi için son onay insanlardan gelsin. Şemadan ve API sözleşmelerinden kimin sorumlu olduğunu söyleyemiyorsanız, AI taslağını üretime göndermeyin.
İş akışları ve koruyucular hakkında değerlendiriyorsanız iç rehberlere bakın: /blog. Bu uygulamaları ekibinize nasıl uygulayacağınız konusunda yardım isterseniz /pricing sayfasına göz atın.
Sohbet üzerinden yineleme yapabileceğiniz, çalışan bir uygulama üretebileceğiniz ve kaynak kodu ihracı ile rollback dostu anlık görüntülerle kontrolü elinizde tutabileceğiniz uçtan uca bir iş akışı tercih ediyorsanız, Koder.ai bu tarz build-and-review döngüsü için tasarlanmıştır.
Genellikle modelin ürettiği ilk taslağı ifade eder:
İnsan takımı hâlâ iş kurallarını, güvenlik sınırlarını, sorgu performansını ve migration güvenliğini doğrulamalıdır.
AI'nın güvenli şekilde tahmin edemeyeceği somut girdileri sağlayın:
Kısıtlar ne kadar netse, AI'nın kırılgan varsayımlarla doldurması o kadar azalır.
Önce bir kavramsal model (iş kavramları + invarianlar) oluşturun; ardından sırasıyla:
Bu katmanları ayrı tutmak, depolamayı API'yi kırmadan değiştirmeyi veya API'yi değiştirmeden iş kurallarını revize etmeyi kolaylaştırır.
Yaygın sorunlar şunlardır:
tenant_id ve bileşik benzersizlik kısıtları)deleted_at dikkate alınmadığında benzersizlik ve sorgular bozulur)AI'dan beklediğiniz performansı almak için en sık kullandığınız sorgular etrafında tasarlayın ve doğrulayın:
tenant_id + created_at)En önemli 5 sorguyu veya uç noktayı sayamıyorsanız, herhangi bir indeks planını eksik sayın.
AI standart iskeleti iyi çıkarır, ama dikkat edin:
200 içinde hata, bazen 4xx/5xx)API'yi ürün arayüzü gibi düşünün: uç noktalar kullanıcı kavramına göre modellenmeli, veritabanının aynası değil.
Tekrar kullanılabilir bir döngü uygulayın:
Tek bir hata zarflı biçim ve uygun HTTP kodları kullanın. Örnek olarak:
400, 401, 403, 404, , , Davranışı kilitleyen testleri önceliklendirin:
Testler, AI varsayımlarını sahiplenmenizi sağlar; aksi takdirde AI'nın yaptığı varsayımlar sizin tasarımınız olur.
AI, iyi anlaşılan kalıplar için taslak üretimde çok faydalıdır (CRUD-ağırlıklı MVP'ler, iç araçlar). Dikkatli olun veya sadece ilham olarak kullanın:
Bu alanlarda ince, alan-spesifik gereksinimler genellikle istemde yoktur; AI bu boşlukları güvenle doldurur ama hatalı olabilir. Pratik politika: AI seçenekler sunsun, ama insan onayı zorunlu olsun (invariantlar, yetkilendirme, migration stratejisi gibi).
Bir şema “temiz” görünebilir ama gerçek akışlar ve yük altında başarısız olabilir.
Bu döngü AI önerilerini doğrulanabilir varlıklara dönüştürür; böylece sadece metne güvenmezsiniz.
409422429{"error":{"code":"...","message":"...","details":[...]}}
Ayrıca hata mesajlarının dahili bilgileri (SQL, stack trace, gizli veriler) sızdırmadığından emin olun ve tüm uç noktalarda tutarlı bir yapı kullanın.