1. Makul beklentiler belirleyin (Set reasonable expectations)
- Ana nokta:
LLM’lerin özünde gelişmiş bir otomatik tamamlama aracı olduğunu kabul etmek gerekir; tamamen onlara güvenilirse hata ya da yanlış sonuçlar ortaya çıkabilir.
- Nasıl kullanılmalı:
Kendi kodlama becerinizi tamamlayan bir yardımcı araç olarak kullanın; aşırı beklentilerden kaçının ve hataları doğrulama alışkanlığı edinin.
2. Eğitim verisinin kesildiği tarihi hesaba katın (Account for training cut-off dates)
- Ana nokta:
Modelin eğitildiği verinin güncelliği sınırlı olabilir; bu yüzden yeni kütüphaneler ya da teknolojik değişimler konusunda dikkatli olunmalıdır.
- Nasıl kullanılmalı:
Kararlılığı ve yaygın kullanımı kanıtlanmış kütüphanelere öncelik verin; en yeni teknolojiler gerekiyorsa bunu kendi örneklerinizle destekleyin.
3. Bağlam her şeydir (Context is king)
- Ana nokta:
Konuşma geçmişinin tamamı (prompt’lar ve yanıtlar) sonucu etkiler; bu nedenle bağlam yönetimi önemlidir.
- Nasıl kullanılmalı:
Karmaşık işlerde mevcut kodu konuşmaya dahil ederek modelin buna bakmasını sağlayın; gerekirse yeni bir konuşma başlatarak sıfırlayın.
4. Farklı seçenekler isteyin (Ask them for options)
- Ana nokta:
İlk araştırma aşamasında, LLM’den birden çok uygulama seçeneği ve örnek isteyerek olası alternatifleri keşfedin.
- Nasıl kullanılmalı:
“Hangi seçenekler var?” gibi sorularla teknik olasılıkları görün, ardından seçtiğiniz yaklaşım üzerinden ayrıntıya inin.
5. Tam olarak ne yapacağını söyleyin (Tell them exactly what to do)
- Ana nokta:
Üretim kodu yazdırırken ayrıntılı ve net talimatlar vererek istenen işlevin doğru biçimde uygulanmasını sağlayın.
- Nasıl kullanılmalı:
Fonksiyon imzası, kullanılacak kütüphaneler, istisna işleme gibi ayrıntıları açıkça belirtin; böylece LLM kodu bu gereksinimlere göre yazar.
6. Yazdığı kodu mutlaka test edin (You have to test what it writes!)
- Ana nokta:
Kod LLM tarafından yazılmış olsa bile gerçekten çalışıp çalışmadığını mutlaka kontrol etmek gerekir; otomatik testler ve manuel doğrulama şarttır.
- Nasıl kullanılmalı:
Üretilen kodun doğru çalıştığını doğrulamak için pytest gibi test çerçevelerinden yararlanın.
7. Bunun bir konuşma olduğunu unutmayın (Remember it’s a conversation)
- Ana nokta:
LLM ile etkileşim tek seferlik değildir; yinelenen bir diyalog süreciyle sonuçlar iyileştirilebilir.
- Nasıl kullanılmalı:
İlk sonuç yetersizse ek talimatlar ve geri bildirim vererek kodu refactor edin ve geliştirin.
8. Kodu sizin için çalıştırabilen araçları kullanın (Use tools that can run the code for you)
- Ana nokta:
Çalıştırılabilir sandbox ortamları veya entegre geliştirme araçları sayesinde LLM’in yazdığı kod gerçekten çalıştırılabilir.
- Nasıl kullanılmalı:
ChatGPT Code Interpreter, Claude Artifacts gibi güvenli çalışma ortamı sunan araçlarla gerçek zamanlı doğrulama yapın.
9. ‘Vibe-coding’ ile öğrenin (Vibe-coding is a great way to learn)
- Ana nokta:
Tekrarlı ve serbest deneyler yaparak LLM’i nasıl kullanacağınızı öğrenebilir, farklı fikirleri hızla hayata geçirebilirsiniz.
- Nasıl kullanılmalı:
Basit işlevlerle başlayın; tekrar tekrar deneme ve iyileştirme yoluyla LLM’in sınırlarını görün ve kendi kodlama sezginizi geliştirin.
10. Claude Code kullanan ayrıntılı bir örnek (A detailed example using Claude Code)
- Ana nokta:
Gerçek bir proje örneği üzerinden Claude Code’un somut gereksinimleri nasıl yansıtarak çalıştığı gösterilir.
- Nasıl kullanılmalı:
Adım adım prompt’lar ve geri bildirimlerle Python betiği ile HTML sayfası oluşturma gibi birleşik işleri nasıl yaptığını inceleyin.
11. İnsanın devralmasına hazır olun (Be ready for the human to take over)
- Ana nokta:
LLM’in ürettiği kodda da hatalar ya da uygunsuz kısımlar olabilir; bu yüzden son inceleme ve düzenleme mutlaka insan tarafından yapılmalıdır.
- Nasıl kullanılmalı:
LLM’in gözden kaçırdığı ayrıntıları ve ince hataları doğrudan kontrol edip tamamlayarak daha kaliteli bir sonuç elde edin.
12. En büyük avantaj geliştirme hızıdır (The biggest advantage is speed of development)
- Ana nokta:
LLM kullanımı, prototip geliştirme ve tekrarlı işleri yapma hızını çarpıcı biçimde artırabilir.
- Nasıl kullanılmalı:
İlk fikir doğrulaması ya da basit kod yazımı için LLM’lerden aktif biçimde yararlanarak geliştirme süresini kısaltın.
13. Mevcut uzmanlığı güçlendirir (LLMs amplify existing expertise)
- Ana nokta:
Zaten deneyimli bir geliştiriciyseniz, LLM kullanımı uzmanlığınızı daha da güçlendirip verimliliğinizi artırabilir.
- Nasıl kullanılmalı:
Kendi deneyim ve bilginize dayanarak LLM’e net talimatlar verin; böylece daha rafine sonuçlar elde edebilirsiniz.
14. Ek özellik: codebase’ler hakkında soruları yanıtlama (Bonus: answering questions about codebases)
- Ana nokta:
LLM’ler, bir codebase hakkında soruları yanıtlamak ya da kodun belirli bölümlerini açıklamak için de yararlı olabilir.
- Nasıl kullanılmalı:
Kodun yapısı veya belirli bir işlevi hakkında sorular sorun; ilgili açıklama ya da dokümantasyon üretmek için destek alın.
1 yorum
Bu kişinin blogu gerçekten harikaymış. Teşekkürler.