Ekşi Duyuru

büyük bir portaldan kastınız nedir tam olarak o önemli, benim ai'ye yazdırdığım ticket sistemi var, günlük 3bin kullanıcı şimdilik sorunsuz kullanıyor. sadece database sorgularını optimize edip yayına aldım ama hala yapmam gereken optimizasyonlar var. sunucu metriklerine baktığımda hoşuma gitmeyen yerler var, o yüzden biraz fazla kaynak kullanıyorum şimdilik bu da fazla fatura olarak yansıyor.

proje buyuyup veri satirlarindaki ekstra bilgiler arttikca, AI yanlis karar veriyor yeni kod yazarken, bu hatalari ya testlerle yakalamaniz ya da cok detayli code-review yapmaniz gerekiyor. son bir haftada 10 tane rapor yazdirdim her seferinde bir kenarini hesaplamayi unuttu agent.

az da olsa programlama bilgin varsa evet,
yoksa hayır.

yazilim muhendisliginde her seye "projeye eklenecek ozellik / ozelligi gelistirmek icin harcanacak zaman" ekseninde bakmak lazim. herhangi bir istenen ozellik ai ile de insan emegi ile de yapilabilir. burada en onemli degisken harcanacak zamandir. eklenecek ozelligin etki alani dusukse, daha az entegrasyon gerektiriyorsa, dokunulacak kod miktari nispeten dusukse, ya da bunlarla beraber karisik mantik iceriyorsa ai ile cok iyi isler cikiyor. ama kod buyudukce ai icinden cikilamaz, debug yapilamaz, kaynak kullanimi acisindan kotu kod yaziyor.

ai tarafindan kodun iyi yazilmamamasinin en buyuk nedenlerinden biri prompt secimi. iyi bir yazilim muhendisi kod yazarken sadece bu gun icin degil, kodun ilerde alacagi sekil icin de kod yazar. yani bir ozellik eklenirken "bu ozelligi ekle" demek yerine cok dikkatli sekilde "bu ozelligi ekle, ilerde bu su modullerde kullanilacak, kullanim yogunlugu bu olacak o nedenle daha az memory kullanilmasi lazim, stack kullanimi az olsun heap uzerinde calissin" gibi daha spesifik tarifler gerekiyor. yoksa o kod bu gun calisir, ama ilerdeki gelistirmelerle beraber calismaz olur.

buna ek olarak ai ile yazilan kodlar ya kod denetleme sureclerinden gecmiyor ya da o kadar kod yaziliyor ki denetlemek imkansiz hale geliyor. ornegin bir gelistirici bir satir dahi kod yazsa bu kod baska gelistiriciler tarafindan inceleniyor, performans etkisine kaynak tuketimine bakiliyor, nasil calisitigi bilgisi bir gelistiriciden digerine aktariliyor, testleri yaziliyor vs. ama ai ile yazilan kodlarda bunlar atlandigi icin proje buyuyunce kodun nasil calistigi, performans etkisi, kaynak tuketimi icin ciddi debug surecleri gerektiriyor.

ozetle kucuk isler icin super, buyuk isler icin dikkatli bir gelistirme gerekiyor.

Bence llm çok iyi bir yardımcı ama dediğim gibi, yardımcı. Bu işlerden hiç anlamadan sadece llm’in ipiyle ciddi bir işe girişilmesi uzun vadede orta-üst düzey komplikelikte bir proje için sürdürülebilir olmaz bence.