Yapay Zeka Kodlamasının 80/20 Kuralı

Yapay zeka, özelliğimin %80'ini 10 dakikada yazdı. Kod temiz görünüyordu. Mantık yerindeydi. İlk denemede çalıştı. Harika hissettim.

Ancak yapay zeka ilk %80 için kullanışlı, son %20 için ise işe yaramazdır.

Yapay zeka "mutlu yol" (happy path) için optimize eder. Her şeyin yolunda gittiği bir dünya için inşa eder. Gerçek yazılımlar ise işlerin ters gittiği dünyada yaşar.

Yakın zamanda bir Sol Email Worker geliştirdim. Yapay zeka; temel mantığı, iş parçacıklarını (threading) ve yönlendirmeyi (routing) 20 dakikada oluşturdu. Bu işin kolay kısmıydı.

Son %20 asıl uzmanlığımı gerektirdi:

• Tekilleştirme (Deduplication): Yinelenen mesajların yönetilmesi. • Gönderen atlama mantığı (Sender-skip logic): Kendi mesajlarını işlemeyi engelleme. • Hata kurtarma (Error recovery): Beklenmedik API yanıtlarının yönetilmesi. • Log çıktısı: Gece saat 02:00'de hata ayıklamayı (debugging) mümkün kılma.

Yapay zeka benden isteneni yaptı. Uç durumları (edge cases) sormayı unuttum çünkü henüz onlar üzerine derinlemesine düşünmemiştim.

Bir ölçüm problemimiz var. Kod satırlarını ve kapatılan biletleri (tickets) takip ediyoruz. Bu metrikler hızlı olan %80'i ödüllendiriyor. Kimse hata yönetimi veya null kontrolleri için harcanan zamanı takip etmiyor.

%20'lik kısım bir panelde (dashboard) görünmez, ancak asıl işin yapıldığı yer orasıdır. Artık "prompt'tan yayına alma" (prompt-to-ship) süresini takip ediyorum. Bu, ilk komuttan (prompt) kararlı bir üretim özelliğine kadar geçen süredir. Bu sayı, yapay zeka üretim süresinin her zaman en az 4 katıdır.

Artık şu şekilde çalışıyorum:

  • Her görev için yapay zeka süresinin 4 katını bütçeliyorum.
  • "Mutsuz yol" (unhappy path) için komutlar veriyorum. Yapay zekaya ağın çöktüğünü veya API'nin null döndüğünü varsaymasını söylüyorum.
  • İlk taslağı bir bitiş çizgisi değil, bir başlangıç noktası olarak görüyorum.

30 saniyelik üretimin ardından hata yönetimi için harcadığım 3 saat boşa gitmemişti. Asıl iş buydu. Yapay zeka işi, yapı yazmaktan kodu gerçek kılmaya kaydırdı.

Kodu gerçek kılmak yavaştır. Sizin özel bağlamınızı, kullanıcılarınızı ve kod tabanı geçmişinizi gerektirir. Uzmanlık tam olarak budur.

Yapay zeka tanıdık bölgelerde çalışır. Uç durumlar ise her seferinde yabancı bir bölgedir.

Bir dahaki sefere bir yapay zeka demosu sizi etkilediğinde, demo bittikten sonra neler olduğunu sorun.

Kaynak: https://dev.to/amrree/the-8020-rule-of-ai-code-id

İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi