
Yapay zekâ 'rockstar' geliştiricilerinin ardından kodu temizlemek
Mühendis Jesse Skinner, yapay zekâ kodlama ajanlarının bir zamanlar ekipleri zorlayan "rockstar" geliştiriciler gibi davrandığını, ancak artık bu tür ajanların sayısının yüzlerce olduğunu savunuyor.
Yazılım mühendisi Jesse Skinner yıllardır “rockstar” geliştiricilerin ardında bıraktığı kod tabanlarını kurtarmak için çağrılıyor: şirketin çekirdek mimarisini baştan yazan, yeni araçlar ve diller getiren, çoğu pull request'i reddeden ve sonra daha büyük bir şirkette daha zorlu bir projeye geçen, son derece üretken mühendisler. Kendi blogunda yayımladığı yazıda, yapay zekâ kodlama ajanlarının aynı kalıbı çok daha büyük ölçekte tekrarladığını savunuyor.
“Rockstar” kalıbı
Skinner'a göre klasik rockstar ekibe enerji ve fikirlerle katılır, şirketin çekirdek mimarisinin çoğunu yeniden yazar, herkes için çıtayı yükseltir ve en zor görevleri üstlenir. Kod etkileyicidir, ancak onun dışında kimse tam olarak anlamaz — ve bunu kimse kabul etmez. Rockstar ayrıldığında geriye, veri akışının takip edilmesinin zor olduğu bir kod tabanı kalır: yarısı bilinmeyen bir dilde, geri kalanı kimsenin duymadığı kütüphanelerle yazılmıştır. Bazen projeyi yerelde çalıştırmak bile bir hafta sürer ve kodu baştan yazma önerisi genellikle reddedilir, çünkü kodu “yıldızın kendisi” yazmıştır.
Bir rockstar ordusu
Skinner'a göre çoğu ekip artık “bir rockstar ordusuyla” karşı karşıya. Her yeni LLM sohbeti, ekibe bir yenisini katma riski taşır: ajan dün ne yaptığını hatırlamaz, dakikalar içinde on binlerce satır kod üretir ve sonucun sistemin geri kalanına uyup uymadığını ya da kodun daha anlaşılır hale gelip gelmediğini önemsemeden olabildiğince hızlı çalışır. Ayrıca projeye uymayabilecek bir “en iyi uygulamalar” sandığıyla gelir ve ek karmaşıklık faydayı aştığında bile fazladan güvenlik önlemleri ister.
Sonuç olarak bir sistemin karmaşıklığı üstel biçimde büyüyebilir — bazen onu anlamanın tek pratik yolu modelin kendisine sormaktır. Skinner, geliştiricilerin, ekiplerin ve hatta şirketlerin üretken yapay zekâya bağımlı hale gelebileceği uyarısında bulunuyor.
Bunun yerine ne yapmalı
Yüzlerce yapay zekâ rockstar'ının ardını toplamak, tek bir insanın işini düzeltmek kadar keyifli değil: gerçek bir rockstarın en azından bir tasarım fikri vardı. Vibe kodlamayla üretilmiş bir kod tabanı ise birçok farklı sohbet ve bağlamda üretilir — sanki her seferinde tek bir özellik veya hata düzeltmesi ekleyen yüzlerce farklı rockstar yazmış gibi — ve teknik borç ödenemez hale gelebilir.
Önerisi, LLM'i destekleyici bir rolde tutmak: mühendisliğe siz öncülük edin, kodu küçük parçalar halinde ürettirin ve sonucun tüm ekibin anlayabileceği bir biçimde olmasını sağlayın. Modelin ne yaptığını takip edemiyorsanız fren yapın; daha yavaş ilerlemek, gereksiz karmaşıklığı ayıklamak ve mimari problemin karmaşıklığına uyana kadar sadeleştirmek sorun değil. Bazen LLM'i araç kutusunda bırakıp kodu kendiniz yazmak da sorun değil. “Zanaat her zaman bizim elimizde kalacak” diye bitiriyor.
SiTech — AI destekli web geliştirme
Hızlı ve modern web siteleri kuruyor, AI'yı gerçek iş akışlarına taşıyoruz. Projeniz veya sorunuz mu var? Yardımcı olmaktan mutluluk duyarız.