Başlık: Aracı Kodlama: AI ile Kodlama Deneyimim ve İpuçları
Kodlama paradigması AI ile hızla değişiyor. ‘Vibe kodlama’ teriminin etrafa atıldığını duydum, ama dürüst olmak gerekirse, ne yapacağımdan tam olarak emin değilim. Sadece bir duygu veya atmosfere dayalı kod üretme fikri, değer verdiğim kodlama deneyiminin özünü zayıflattığı için benimle oturmuyor.
Bununla birlikte, aracı kodlama biraz farklıdır. Sadece kod oluşturma talep etmenin ötesine geçer; Bu, belirli görevleri bir AI temsilcisine devredmekle ilgilidir. Yanımda bir çift programcıya sahip olmak çok daha yakın. Bu yaklaşım, kodlama sezgimi veya projenin yönündeki tutuşumu kaybetmeden daha hızlı kod yazmama izin verdi. Benim için ajan kodlama ideal işbirliği modeline daha yakın.
Bu yazıda, aracı kodlamayı kullanmada daha iyi olmama yardımcı olan uygulamaları ve deneyimleri paylaşmak istiyorum.
### Aracı Kodlama
Ajan kodlaması, mevcut AI tabanlı IDE’lerle kod yazmadan temel olarak farklı değildir. Temel fark, sadece bir AI ajanının belirli bir kod parçası yazmasını öğretmek yerine, ona bir dereceye kadar özerklik vermeniz ve çözmesi için tüm görevleri devredmenizdir. Bu sürecin çekirdeği, verilen görevi tamamlamak için kodun oluşturulması, değiştirilmesi, doğrulanması ve test edilmesinin yinelemeli bir döngüsüdür.
### Etkili Ajan Kodlamanın Anahtarları
AI ajanları ile birkaç proje üzerinde çalıştıktan sonra, işbirliğini daha etkili hale getiren birkaç önemli şey olduğunu fark ettim. Basit görevleri çok fazla kurulum olmadan halledebilirken, iyi yapılandırılmış bir ortamınız olduğunda sonuçlar çok farklıdır. İşte not ettiğim bazı noktalar.
#### Projenizi Bilin
En önemli şey, geliştiricinin (siz) geminin kaptanı olması gerektiğidir. Yapay zeka yetenekli bir mürettebat üyesidir, ancak son kararları vermek ve büyük resmi görmek kaptanın işidir. AI’ya kesin talimatlar vermek ve çıktısını doğru bir şekilde değerlendirmek ve entegre etmek için projenin mimarisi, hedefleri ve kısıtlamaları hakkında net bir şekilde anlaşılmanız gerekir.
#### Paralel Dostu Kod Yapısı
AI ajanları insanlar gibi değildir. Birden fazla aracıyı aynı anda kullanmayı veya bir aracının birkaç görevi paralel olarak ele almasını düşündüğünüzde, kod mantıklı ve açıkça ayrılmışsa çok daha etkilidir. Bu, bazı geleneksel programlama kavramlarıyla çelişebilir, ancak AI işbirliğinde, açıkça bölünmüş iş birimlerinin daha verimli olduğunu kanıtlamıştır. Görevleri, özelliklerin paketlere veya kütüphanelere ayrıldığı bir yapıda devredmeyi çok daha kolay buldum.
#### Takımın Önemi
AI hata yapar. Ancak köklü takımlar bu hataları önemli ölçüde azaltabilir ve gerçekleştiklerinde hızlı bir şekilde düzeltilmesine yardımcı olabilir. Linterler, şekillendirmeler ve test cihazları artık isteğe bağlı değildir; onlar çok önemli.
*Oluşturulan kodun sorunu olmadığını doğrulamak.*
TDD’nin (test odaklı gelişme) önemini bir kez daha hatırlattım. Kapsamlı test kapsamı olan projelerde, AI’nın hatalı kod ürettiği, CI/CD boru hattının test aşamasında sorunu keşfettiği ve daha sonra kendini düzelttiği birçok etkileyici deneyim yaşadım.
Bununla birlikte, ilginç bir yan not, AI’nın testleri geçmek için çeşitli hileler kullanmasıdır. Yakından bakarsanız, bazen test senaryolarını sildiğini veya geçiş almak için kısayollar bulduğunu görürsünüz. Bu, kod inceleme aşamasında yakalanması gereken bir şeydir.
#### Dil Seçimi ve Net Hatalar
Sık sık bana “AI ile kodlanıyorsanız, hangi dil en iyi?” Dilin kendisi en kritik faktör olmayabilir. Ancak, kişisel deneyimimden, ayrıntılı ve dostça hata mesajları sağlayan diller AI işbirliği için daha avantajlıdır. Derleyici veya tercüman açıkça “neyin yanlış gittiğini” ve “neden” olduğunu belirttiğinde, AI’nın sorunu çözme şansı artar. Bu nedenle Rust’u seçtim ve sonuçlardan oldukça memnun kaldım.
#### AI Dokümanları (AI-Readme)
Genellikle bir `README.md` Projelerimiz için dosya. Bir adım daha ileri atıyorum ve ayrı bir belge oluşturuyorum `AI.md`özellikle AI ajanının okuması için. Bu belgede, projenin genel yapısını, her modülün rolünü, referans için anahtar dosyaların bir listesini ve kodlama sırasında izlenmesi gereken kuralları özetliyorum. Bu belgenin varlığı, AI’nın projeyi anlama ve görevlerini yerine getirme yeteneğinde büyük bir fark yaratmıştır.
#### Net, Ayrıntılı Görevler
Görev ne kadar soyut ve ne kadar büyük olursa, AI o kadar çok mücadele eder. Tabii ki, aynı şey insanlar için de söylenebilir. AI ajanlarını daha fazla kullandığım için kendimi görevleri kullandığımdan çok daha küçük ve daha açık bir şekilde tanımlanmış parçalara ayırdım. ‘Oturum Açma Özelliği Uygula’ gibi büyük bir görev yerine, ‘1 gibi özel talimatlar sunmak. Kullanıcı Modelini Tanımla, 2. Veritabanı Oluşturma Şeması, 3. Parola karma mantığı uygulayın … ‘Çok daha iyi sonuçlar verir.
*Jules’te, görev yürütülmeden önce bir plan oluşturulur ve kullanıcı tarafından gözden geçirilir.*
### Mevcut İş Akışım
Yerel olarak, genellikle Zed’deki Ajan panelinden görevleri devrediyorum, sekmeyi kapatıyorum ve diğer çalışmalarımla devam ediyorum. Uygundur çünkü ne zaman bittiğini bana bildirmek için macOS bildirimlerini kullanır. Bir bulut ortamında, Google’ın Jules’ini sık sık kullanıyorum. Jules, konumum veya durumumdan bağımsız olarak görevleri sürekli olarak atayabilme konusunda harika bir deneyim verdi. Sık sık dışarıdayken telefonumdan talimat verirken kendimi buluyorum.
Ayrıca Codex ve Claude Code gibi terminal tabanlı araçlarla da çok ilgileniyorum. Ancak, en çok heyecanlandığım şey GitHub Copilot kodlama aracısıdır (daha önce Padawan olarak tanıtılan). Görevlerimin çoğunu GitHub sorunları olarak yönetiyorum ve bu ajanın bu konulara göre görevleri anlaması ve yürütmesi bekleniyor. Bu, çalışmayı önemli ölçüde organize etme ve devretme sürecini kolaylaştıracaktır. Şimdi GitHub Pro Plus planı ile bazı özellikleri deneyebilsem de, şu anda Pro planını GitHub’dan ücretsiz olarak alıyorum, bu da geçiş yapmayı biraz garip hale getiriyor. Şimdilik, mevcut ortamıma bağlı kalmayı ve yavaşça düşünmeyi planlıyorum.
### Son Düşünceler
Tabii ki, bugün paylaştığım şey tek bedene uyan bir çözüm olmayacak. Umarım bunu AI ile kodlayan bir geliştiricinin kişisel deneyimi ve görüşü olarak kabul edersiniz.
Yapay zekanın getirdiği değişimin zamanımızın durdurulamaz bir gelgit olduğuna inanıyorum. Değişen bir dönemden korkmaya gerek yok. Sadece dalgayı sürmemiz ve akışla gitmemiz gerekiyor. Açık olan, gelişme şeklimizin önemli ölçüde değiştiği ve biz de bir dereceye kadar değişmeliyiz.
Ancak her zaman olduğu gibi, temeller önemlidir. AI, sadece bildiğiniz kadar kaldırabileceğiniz bir araç ve bir arkadaştır. Bu yeni meslektaşını daha iyi kullanmak için eğitmeye ve kendimizi büyütmeye devam etmeliyiz. Nihayetinde, AI çağında, bir geliştirici olarak rekabet avantajınız AI’yi ne kadar iyi idare edebileceğiniz ve kendi temel becerilerinizin ne kadar sağlam olduğuna göre belirlenecektir.
Kaynak: [Source link](https://www.hahwul.com/blog/2025/agentic-coding/)