---
title: "Yapay Zeka Destekli Geliştirmede En İyi Uygulamalar: Deneyimlerimden"
description: "Mevcut kodu kullanma, modüler uygulama, testler, planlama ve Repomix tabanlı bağlam paylaşımı için pratik yapay zeka destekli geliştirme ipuçları."
---

# Yapay Zeka Destekli Geliştirmede En İyi Uygulamalar: Deneyimlerimden

Henüz yapay zeka kullanarak büyük ölçekli bir projeyi başarıyla tamamlamış değilim; ancak bu süreçte öğrendiklerimi sizlerle paylaşmak istiyorum.

## Temel Geliştirme Yaklaşımı

Yapay zeka ile çalışırken tüm özellikleri bir anda uygulamaya çalışmak beklenmedik sorunlara ve projenin durma noktasına gelmesine neden olabilir. Bu nedenle temel işlevlerden başlamak ve her özelliği birer birer, sağlam bir şekilde uygulamak çok daha etkilidir.

### Mevcut Kodun Gücü

Bu yaklaşım etkilidir çünkü temel işlevleri hayata geçirmek, ideal tasarımınızı ve kodlama tarzınızı somut bir kod aracılığıyla ortaya koymanızı sağlar. Proje vizyonunuzu aktarmanın en etkili yolu, standartlarınızı ve tercihlerinizi yansıtan kod yazmaktır.

Temel özelliklerden başlayıp her bileşenin düzgün çalıştığını doğruladıktan sonra ilerlediğinizde, projenin tamamı tutarlı bir yapıya kavuşur; bu da yapay zekanın daha uygun kod üretmesini kolaylaştırır.

## Modüler Yaklaşım

Kodu küçük modüllere bölmek büyük önem taşır. Deneyimlerime göre dosyaları yaklaşık 250 satırda tutmak, yapay zekaya net talimatlar vermeyi ve deneme-yanılma sürecini daha verimli hale getirmeyi kolaylaştırır. Token sayısı teknik açıdan daha doğru bir ölçüt olsa da insan geliştiriciler için satır sayısı daha pratik olduğundan bu değeri rehber olarak kullanıyoruz.

Bu modülerleştirme yalnızca ön uç, arka uç ve veritabanı bileşenlerini birbirinden ayırmakla kalmaz; işlevselliği çok daha ince bir düzeyde parçalara böler. Örneğin tek bir özellik içinde bile doğrulama, hata yönetimi ve diğer belirli işlevleri ayrı modüllere ayırabilirsiniz. Elbette üst düzey ayrımlar da önemlidir; bu modüler yaklaşımı kademeli olarak hayata geçirmek, talimatların netliğini korur ve yapay zekanın daha uygun kod üretmesini sağlar. Bu yaklaşım yalnızca yapay zeka için değil, insan geliştiriciler için de faydalıdır.

## Testlerle Kalite Güvencesi

Testleri yapay zeka destekli geliştirmede kritik bir unsur olarak görüyorum. Testler yalnızca kalite güvencesi sağlamakla kalmaz; aynı zamanda kodun amacını açıkça gösteren bir dokümantasyon işlevi de görür. Yapay zekadan yeni özellikler uygulamasını istediğinizde mevcut test kodu, bir spesifikasyon belgesi işlevi görür.

Testler aynı zamanda yapay zeka tarafından üretilen kodun doğruluğunu doğrulamak için mükemmel bir araçtır. Örneğin bir modüle yeni işlevsellik eklemesi için yapay zekaya başvurduğunuzda önceden test senaryoları yazmak, üretilen kodun beklenen şekilde davranıp davranmadığını nesnel olarak değerlendirmenizi sağlar. Bu yaklaşım Test Güdümlü Geliştirme (TDD) ilkeleriyle örtüşür ve yapay zeka ile iş birliği yaparken özellikle etkilidir.

## Planlama ile Uygulama Arasındaki Denge

Büyük ölçekli özellikleri hayata geçirmeden önce planı önce yapay zeka ile tartışmanızı öneririm. Gereksinimleri düzenlemek ve mimariyi değerlendirmek, uygulamayı daha sorunsuz hale getirir. İyi bir uygulama şudur: önce gereksinimleri derleyin, ardından uygulama çalışması için ayrı bir sohbet oturumuna geçin.

Yapay zeka çıktısının insan tarafından gözden geçirilmesi ve gerektiğinde düzeltilmesi şarttır. Yapay zeka tarafından üretilen kodun kalitesi genel olarak orta düzeyde olsa da her şeyi sıfırdan yazmaktan çok daha hızlı bir geliştirme süreci sağlar.

## Sonuç

Bu uygulamalara bağlı kalarak yapay zekanın güçlü yönlerinden yararlanırken tutarlı ve yüksek kaliteli bir kod tabanı oluşturabilirsiniz. Projeniz büyüdükçe bile her bileşen iyi tanımlanmış ve yönetilebilir kalmaya devam eder.
