Ajanlarla Geliştirme
Ajanlarla Geliştirme teması altındaki tüm yazılar, notlar, kılavuzlar ve sinyaller.
Yazılar3
Ajan Biçimli Kod Tabanı
Kod tabanları artık insanlardan çok yapay zeka ajanları tarafından okunup düzenlenecek. Bu dönüşüm, "temiz kod" kavramının tanımını baştan yazıyor.
Yazılımda Asıl İş Artık İncelemedir
Kod üretimi ucuzladığında en kıt kaynak mühendislik muhakemesi haline gelir. Bu değişim kıdemli mühendis kavramını baştan tanımlıyor.
Yapay Zeka Ajanlarının Henüz Başaramadığı Şeyler
Uçtan uca otonom yazılım akışlarının tıkandığı gerçek sınır noktalarına dair dürüst ve güncel bir değerlendirme.
Notlar4
Bağlam penceresi bir depo değil, bir bütçedir
Belli bir proje boyutundan sonra her şeyi modele yapıştırma alışkanlığının neden çöktüğüne dair sesli düşünceler.
Yarım bırakılmış soyutlamaların ağır maliyeti
Yarım kalmış bir soyutlama, hiç soyutlama yapılmamasından çok daha tehlikelidir ve yapay zeka araçları bu eksik yapıların üretimini inanılmaz hızlandırıyor.
AGENTS.md neden yeni README haline geldi?
Klasik bir README dosyası projeye hızla göz gezdirecek insanlar için yazılırdı, oysa AGENTS.md her çalıştırmada baştan sona ve satır satır okunuyor.
Bir yapay zeka çalıştırma ortamından (harness) ne bekliyorum?
Ajan geliştirme süreçlerinde gözlemlenebilirlik ve çalışma anında müdahale kabiliyetine dair güncel ihtiyaçlar.
Kılavuzlar1
Bulduklarım5
Yapay zeka uzmanlık göstergelerini nasıl anlamsızlaştırıyor?
Temiz kod ve hızlı teslim gibi geleneksel yetkinlik sinyalleri artık gerçek bir uzmanlık kanıtı sunmuyor.
Sabit iş akışları ile otonom ajanlar arasındaki kritik ayrım
Otonom bir ajan döngüsünün hangi koşullarda klasik bir iş akışından daha iyi sonuç verdiğini açıklayan net bir çerçeve.
Yapay zeka ajanlarına özel araçlar geliştirmek neden gereksiz?
Ajanlara yapay arayüzler tasarlamak yerine, insanların halihazırda kullandığı araçları sunmanın getirdiği avantajlar.
Yetersiz yapay zeka çıktılarını mühendislikle aşmak
Ajanların ürettiği kalitesiz çıktıları model yetersizliğinden ziyade bir geri bildirim ve kural eksikliği olarak ele almak.
Yavaş geliştirme döngüleri hızlı modellerin önünü tıkar
Yapay zeka modelleri dağıtım ve doğrulama süreçlerinizden daha hızlı ürettiğinde, asıl darboğaz altyapınız haline gelir.