Günlük Geliştirme İş Akışınızda Yapay Zekayı Kullanmak
Yapay zeka mühendislik muhakemesinin yerini almaz. Takıldığınız an ile çözüm bulduğunuz an arasındaki süreyi hızlandırır.
Yapay zekadan "kodu daha iyi hale getirmesini" istemeyi bırakın. Bunun yerine şu beş pratik yöntemi kullanın.
- Performans darboğazlarını bulun Denetimleriniz için kontrol listeleri oluşturmak üzere yapay zekayı kullanın. Şunlar gibi spesifik ölçümler isteyin:
- Veritabanı çağrı sayıları
- Network waterfall'ları
- Bundle boyutları
- RUM ve sunucu zamanlamaları
- Lighthouse skorları
- Beklenmedik test senaryoları oluşturun Yapay zekaya bir fonksiyon imzası veya bir teknik şartname (spec) verin. Şunları isteyin:
- Sınır durumları (boundary cases)
- Tuhaf girdiler
- Yarış durumları (race conditions)
- Özellik tabanlı test (property-based testing) fikirleri Güvenilirliği artırmak için bu önerileri gerçek testlere dönüştürün.
- Kısıtlamalarla refactor yapın Belirsiz istemler (prompts) kötü koda yol açar. Spesifik talimatlar kullanın:
- "Davranışı değiştirmeden döngüsel karmaşıklığı (cyclomatic complexity) azalt."
- "Saf fonksiyonları (pure functions) ayıkla ve yan etkileri (side effects) açıkça belirt."
- "Public API'yi aynı tut ama isimlendirmeyi iyileştir." Kısıtlamalar, çıktının incelenmesini kolaylaştırır.
- Bağlama özel açıklamalar isteyin Proje detaylarınızı sağladığınızda yapay zeka daha hızlı öğrenmenize yardımcı olur. Şunları sorun:
- "StrictMode içinde bu React render işlemi neden iki kez gerçekleşiyor?"
- "Bu SQL sorgu planına dayanarak gecikmenin nedeni nedir?"
- "Bu özel kod tabanında bu doğrulamayı nereye koymalıyım?"
- Doğrulama döngüsünü takip edin Yapay zeka genellikle yüksek güvenle yanlış detaylar üretir. Şu kuralları izleyin:
- Eğer derleniyorsa (compiles), test edin.
- Güvenliği ilgilendiriyorsa, iki kez gözden geçirin.
- Bir olgudan bahsediyorsa, bir kaynağı kontrol edin.
Daha iyi sonuçlar için bu istem şablonunu kullanın:
- Hedef: Başarmak istediğiniz şey.
- Bağlam: Diliniz ve framework'ünüz.
- Girdi: Kodunuz, loglarınız veya hatalarınız.
- Çıktı formatı: Maddeler, adımlar veya bir diff.
- Kısıtlamalar: Performans, okunabilirlik veya yeni bağımlılık olmaması.
Örnek: Hedef: API gecikmesini (latency) azaltmak. Bağlam: Node.js ve Postgres. Girdi: Endpoint kodu ve sorgu. Çıktı: 5 iyileştirme listesi. Kısıtlamalar: Bu sprint şema değişikliği yapılmayacak.
Siz günlük işlerinizde yapay zekayı nasıl kullanıyorsunuz?
Kaynak: https://dev.to/imkrunal/using-ai-in-your-daily-dev-workflow-without-the-hype-57b1
İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi