Anlamak yeni darboğaz: Geoffrey Litt'a göre ajan kodunu nasıl izleriz

Anlamak neden hâlâ önemli

Temmuz 2026'da AI Engineer konferansındaki konuşmasında Geoffrey Litt, ajanlar kendi işlerini denetlemede ustalaşsa bile yazdıkları kodu anlamanın önemini koruduğunu savundu. Doğrulama — sonucun doğru olup olmadığına karar vermek — üretilenin okunmasının tek nedeni değil. Litt'in yanıtı katılım: bir proje ajanla geçirilen sayısız döngüden oluşur ve elinizdeki anlayış, sıradaki fikri önerip sistemi geliştirmenizi sağlar. Litt bunu Margaret Storey ile Simon Willison'ın yaygınlaştırdığı "bilişsel borç" kavramına bağlıyor: teknik borç gibi, anlayış eksikliği bir süre görmezden gelinebilir ama sonunda kendini gösterir.

Önce açıklamalar, sonra testler

İlk teknik eğitimden ödünç alınmış. Ham bir diff okumak yerine Litt ajandan yapılandırılmış bir açıklama istiyor: /explain-diff adlı becerisi HTML, markdown ya da Notion sayfası olarak belgeler üretiyor; bu belgeler önce arka planı, sonra sezgiyi, en sonunda kodu anlatıyor. Değişiklikler mantıklı bir sırayla ilerleyen "edebi" bir metne dönüştürülüyor. Salt okumak insanı kolayca yanıltabildiği için her açıklama yaklaşık beş soruluk etkileşimli bir testle bitiyor. Kuralı net: testi geçmeden kodu başkasına göndermiyor ve meslektaşlarının kodunu incelerken de aynı ölçütü uyguluyor. Litt'e göre test bir hız sınırlayıcı; insanın anlama hızından hızlı dönen döngülere karşı bir denge unsuru.

Mikro-dünyalar

İkinci fikir eğitimci Seymour Papert'ın "Matematik Ülkesi"nde yaşama düşüncesinden geliyor: insanlar bir ortamı okuyarak değil, içinde yaşayarak öğrenir. Litt de ajanlardan kodun çevresine küçük dünyalar kurmasını istiyor. Bir Prolog yorumlayıcısı yazarken yürütmeyi adım adım gezmesini, yığını ve kural değerlendirmesini izlemesini sağlayan bir hata ayıklayıcı kurdu. Anlamlı biçimde gözden geçiremediği kişisel sitesinin taşınması içinse ajan küçük bir komuta merkezi yaptı: taşımayı adım adım kendisi gerçekleştirdi, eski ve yeni site yan yana çalıştı.

Birlikte anlamak

Üçüncü teknik ortak alanlar. Aynı zihinsel modele sahip ekipler ortak bir sözcük dağarcığı paylaşır ve birlikte düşünebilir; bu olmadan işbirliği çok zorlaşır. Notion'da çalışan Litt, Claude ve Cursor ajanlarının Notion içinde çalışmasına ve teknik planlarını ekip arkadaşlarının hemen yorumlayabildiği ortak sayfalarda bırakmasına olanak tanıyan özellikleri işaret ediyor. Vardığı sonuç koddan daha geniş: Alan Kay 50 yıl önce bilgisayarları insanlara düşünmeyi öğreten yeni bir medya olarak hayal etmişti ve yapay zekâ bu olasılığı yakınlaştırıyor. Litt'e göre amaç her zaman insanı güçlendirmekti — yalnızca otomatikleştirmek değil.