Yapay zeka ile geliştirme nasıl hızlandırılır - nihayet sesle kodlama çağı açıldı [137 sayfalık Google slaytı]
(drive.google.com)- Programcı olarak yapay zekadan nasıl yararlanılır
- Verimlilik sadece kodlamadan gelmez: "Kodlama işin bir parçası. Yapay zeka her aşamada kullanılmalı ki şirketin tamamı hızlansın"
- Araştırma: Düşünme işini dış kaynak olarak verelim.
- Karmaşık konular üzerine araştırma ve düşünme süreçlerinde "ChatGPT Pro + Deep Research tanrısal bir araç."
- Devasa prompt nasıl hazırlanır
- Kodlama: O zaman şimdi kodlayalım.
- "Cursor ana araçtı ama bugünlerde işlerin %90'ını Claude Code ile yapıyorum"
- Cursor: Elinize iyi bir araç vermek gibi. Çalışan hâlâ benim
- Claude Code: Yanınıza iyi bir junior vermek gibi. Onları yöneten benim
- Artık agent dönemi zirvede
- "Cursor ana araçtı ama bugünlerde işlerin %90'ını Claude Code ile yapıyorum"
- Yine de Cursor'a bir göz atalım
- Örnek hazırlama: "ABD hisselerinde tekil şirket yatırımına yardımcı olan bir program yapmak"
- Vibe coding: 'yazan ile yazarın yer değiştirdiği dünya'
- Eski yöntem: Ben yazarım, yapay zeka yardımcı olur.
- Vibe coding: Yapay zeka yazar, ben yardımcı olurum.
- Rule-Growing Development
- LMM'ye yaptır
- Garip davranışları gözlemledikten sonra istenen yöne uygun yeni kurallar ekle.
- Kurallar, her bir proje için gereken bilgileri de birlikte içerir
- Kod ve kural paketi birlikte büyür.
- Bu kurallar ve bilgiler de ekip deposunda sürüm kontrolüne tabi olur
- Çalışırken öğrenilen ipuçları
- Konu 0-1 değil de mevcut kod tabanını iyileştirmek olduğunda
- SQL yazımında yapay zekayı nasıl daha iyi hale getiririz
- Eğer Python programcısıysan
- Yapay zekanın çözümünü izlemeye devam etmek gerekir.
- Diğer servislerin bağlamını bile getiren MCP
- Şimdi Claude Code
- En şaşırtıcı olan şey agent performansı. Aynı agent modu olsa bile, işi tamamlama oranında Claude Code, Cursor'dan açık ara daha yüksek.
- Verip izleme yaklaşımının gerçek anlamda tamamlanmış hâli
- Bir diğer güçlü yanı, geliştirme dışındaki alanlarda da kullanılabilmesi: yerel makinemle etkileşime girebilmesi
- Bir başka artısı da paralelleştirmesinin kolay olması: birden fazla pencere açarsanız N kat hız!
- Küçük bir ipucu: iterm + tmux
- Sonuçta Claude Code'un özü: Claude.md
- Kimi k2 + groq + claude
- Frontend kodlama için playwright
- En şaşırtıcı olan şey agent performansı. Aynı agent modu olsa bile, işi tamamlama oranında Claude Code, Cursor'dan açık ara daha yüksek.
- Yapay zekanın yardımıyla veri analizi yapmak
- Analizin otomasyonu
- Daha da şık otomasyon
- Yapay zekanın yardımıyla çalışmak/öğrenmek
- Geliştirici olmak, sürekli çalışan bir meslek = sürekli İngilizce görmek zorunda olunan bir meslek
- Yabancı dilde yazılmış geliştirme dokümanlarını okurken
- Ama daha fazla zaman kazandıran yöntem ne?: Bu gerçekten okunmaya değer bir içerik mi?
- Dia tarayıcısı
- Sesle kodlamanın tamamlanmış hâli sesli dikte
- Son dönemde en çok kullanılan araç spokenly
- Yapay zeka her şeyi yaparsa, şimdi işten mi çıkarılacağız?
- Bizim yapacak işimiz kalmıyor mu?
- Ama aslında biraz dağınık yönetsel işleri de LLM yardımcı olabilir
- İş alanlarına göre LLM'nin görev başarı oranı
- Sizce insan ne zaman istifa eder?
- Yapay zeka çağında ben hiçbir değişiklik yapmak istemiyorsam, benim için ne kadar zaman kaldı?
- Yapay zeka çağında sonuçta insanın işi nedir?
Bundan birkaç yıl sonra (geliştirici olan ya da olmayan) 1 kişi, 100 kişilik agent gücünü kullanarak kod yazacak.
En yeni Lamborghini ile sağlam bir 10 tonluk kamyon misali, yapay zeka bize seçenekler sunabilir. Seçimi akıllıca yapmak ise bizim işimiz.
Mesele doğru ve yanlış değil, doğru ile doğru arasından seçim yapmak
Trade-off'lar arasında değeri seçen kişi olmak
12 yorum
LLM’ler gerçekten karmaşıklığı artırıyor; neşter gibi temiz ve kontrollü kullanılmazsa teknik borcun çok hızlı biriktiği hissi veriyor. FAANG’da kullanılan AI kodlarının da sonunda geri alınacağını düşünüyorum.
GPT-5 (Thinking/Pro) biraz daha iyi gibi görünüyor ama ne kadar bakarsam bakayım, bu karmaşıklığı sadeleştirme süreci insanlara ait bir alan gibi. Hatta Auto-regressive yerine Diffusion bunu daha iyi yapabilir.
Bence hâlâ biraz daha zaman var.
Deneyimlerimi düzenlememe ve ileriye bakmama yardımcı oldu. Teşekkür ederim.
Aslında bu tür yazılar bana hep şarlatanlık gibi göründüğü için pek okumam ama yorum çok olunca bir bakayım dedim; meğer gerçekten çok iyi bir yazıymış!!
Gerçekten çok keyifle okudum. Bir yandan kafamda daha çok soru oluşuyor, ama yine de denemeye değer alanlar gördüğüm için sevindirici.
Benim materyalimin GeekNews'te tanıtılması... Bu ailem için büyük bir onur.
Yongho Bey’in pozitif enerjisinden güzelce faydalandım
Seminerin tepkisi muhtemelen inanılmazdı, teşekkürler.
Keyifle okudum. Hem komik hem de faydalı.
Sadece materyallerle bile kalite gerçekten çok iyi görünüyor. Paylaşım için teşekkürler.
Ben de kısa süre önce okudum. Çok iyi derlenmişti; sadece sunum materyalini okuyarak bile çok fayda sağlayabildim.
Güvenle takip edilen Hayongho'nun sunum materyali. Mutlaka göz atmanızı öneririm.
Yapay zekayı nasıl kullanmak gerektiğine dair yazıları okudukça, bunların belli ölçüde benzer bir yönde birleştiğini görüyorum; bunun bir yandan da mevcut yazılım mühendisliğiyle aynı çizgide duran yanları olması ilginç. Sonuçta AI = geliştirici diye eşlersek, bunu "birden fazla geliştiriciyle birlikte geliştirmeyi nasıl daha iyi yapabiliriz?" sorunu olarak da görebiliriz; belki de sebebi budur?