AI coding agent’ların en etkileyici tarafı kod yazma hızları.

Aynı zamanda en tehlikeli tarafı da bu.

Çünkü yanlış bir mimari karar artık yirmi satır değil, birkaç dakika içinde yirmi dosyaya yayılabiliyor.

Bu nedenle agent tabanlı geliştirmede asıl problem prompt engineering değildir.

Governance engineering’dir.

“Best practices kullan” bir gereksinim değildir

Bir agente:

Clean architecture kullan, production ready yap.

demek kulağa iyi gelir.

Ama agent açısından oldukça belirsizdir.

Bunun yerine repository’nin kuralları açık biçimde tanımlanmalıdır.

Örneğin:

Controller may call Application Service only.
Application layer owns transaction boundary.
Domain must not depend on framework classes.
Cross-context writes are forbidden.
Every public endpoint requires integration test.

Böyle bir contract ölçülebilir.

“İyi kod yaz” değildir.

GitHub’ın güncel agent/code-review dokümantasyonu da repository-level instructions, AGENTS.md, acceptance criteria ve açık task scope’un agent çıktılarının kalitesini artırdığını vurguluyor.

Context’i büyütmek her zaman çözüm değildir

Bir başka refleks agent’a repository’nin tamamını okutmak.

Daha fazla context her zaman daha iyi sonuç üretmez.

Önemli olan doğru context’tir.

Örneğin payment feature geliştirilecekse agent’ın öncelikle şunları bilmesi gerekir:

Payment domain contract
existing architecture rules
relevant ADRs
payment migrations
existing tests
integration contracts

İlgisiz 600 dosyayı okumak karar kalitesini artırmak yerine gürültü oluşturabilir.

Agent kodu değil evidence üretmeli

Bir task tamamlandığında:

Done.

cevabı benim için yeterli değildir.

Daha iyi completion contract:

Changed files
Implemented requirements
Executed tests
Test results
Architecture checks
Known limitations
Remaining work

şeklindedir.

Böylece agent’ın iddiası ile repository’nin gerçek durumu ayrılabilir.

Test çalıştırmak review değildir

Agent 148 testin geçtiğini söylüyor.

Güzel.

Fakat testler yanlış davranışı doğruluyor olabilir.

Architecture violation test kapsamına hiç girmemiş olabilir.

Security problemi test tarafından görülmeyebilir.

GitHub da AI-generated kodun requirements, architecture, security ve test açısından insan tarafından doğrulanmasını öneriyor; automated review’ün insan review’ünün yerine geçmemesi gerektiğini açıkça belirtiyor.

Bu yüzden AI-assisted development’ta insanın rolü ortadan kalkmıyor.

Rol yukarı taşınıyor.

Daha az boilerplate yazıyoruz.

Daha fazla sınır, kontrat, acceptance criteria ve doğrulama tasarlıyoruz.

Önümüzdeki dönemde senior developer’ı junior’dan ayıran şey yalnızca kimin daha hızlı kod yazdığı olmayacak.

AI’ın yanlış kodu çok hızlı yazmasını kimin engelleyebildiği olacak.