Rehber Yapay zeka kodlaması nasıl yapılır?

Yapay zekâ kodlaması iki anlama gelebilir: yapay zekâdan kod yazma, açıklama ve hata çözme desteği almak veya kodun içine bir yapay zekâ özelliği eklemek. Başlangıç için en güvenli yöntem; problemi küçük parçalara ayırmak, yapay zekâya açık bir görev vermek, üretilen kodu kendi ortamında çalıştırmak, test etmek ve sonucu incelemektir. Yapay zekâ kodu hızlandırır; ancak kodun doğru, güvenli veya gereksinime uygun olduğunu tek başına kanıtlamaz.

Yapay zekâ ile kod yazma nasıl yapılır?​

İlk yöntemde yapay zekâ bir geliştirme yardımcısı gibi kullanılır. Siz gereksinimi ve mevcut kodu sağlarsınız; araç da örnek kod, açıklama, test veya hata çözümü önerir. En iyi sonuç, “bana bir uygulama yaz” gibi geniş bir istek yerine dil, girdi, beklenen çıktı ve kısıtların açıkça belirtilmesiyle alınır.

Örneğin Python’da bir metin listesindeki boş değerleri temizleyen bir işlev istiyorsanız şu istemi kullanabilirsiniz:

Python 3 için yalnızca bir işlev yaz. Girdi, metinlerden oluşan bir liste olsun. Boş veya yalnızca boşluk içeren değerleri çıkar, kalan değerlerin başındaki ve sonundaki boşlukları temizle. Önce kısa açıklama, sonra kod, ardından üç birim testi ver. Harici kütüphane kullanma.

İş akışı şu sırayla ilerlemelidir:

1. Gereksinimi yazın. Kullanılacak dili, sürümü, girdiyi, beklenen çıktıyı ve kısıtları belirtin. Hassas anahtarları, parolaları ve gerçek kullanıcı verilerini isteme eklemeyin.
2. Küçük bir görev isteyin. Önce tek bir işlev veya tek bir hata için kod üretin. Büyük bir projeyi tek seferde istemek, eksik varsayımları ve hataları artırır.
3. Kodun gerekçesini sorun. Yapay zekâdan kullanılan değişkenleri, olası kenar durumlarını ve başarısız olabilecek durumları açıklamasını isteyin. Açıklama, kodun doğru olduğunu kanıtlamaz; yalnızca incelemeyi kolaylaştırır.
4. Kodu yerel ortamınızda çalıştırın. Dosyayı kaydedip normal çalıştırma komutunuzla deneyin. Beklenen çıktı ile gerçek çıktıyı karşılaştırın; yalnızca yapay zekânın “çalışır” demesine güvenmeyin.
5. Test ekleyin. Normal girdinin yanında boş liste, eksik değer, beklenmeyen tür ve sınır değerleri deneyin. Sonuçlar beklenenden farklıysa gerçek girdiyi ve hata iletisini paylaşarak düzeltme isteyin.
6. Değişikliği inceleyip kaydedin. Gereksiz dosya değişikliklerini, güvenlik açığı oluşturabilecek bölümleri ve performans etkisini kontrol edin. Uygun sonucu sürüm kontrol sisteminize kaydedin; başarısız sonuçta önceki çalışan sürüme dönebilin.

Python, sözdizimi öğrenmeye yeni başlayanlar için de okunabilir bir dil olsa da, temel programlama bilgisi olmadan üretilen kodu değerlendirmek zordur. Değişken, koşul, döngü, işlev, hata ve test kavramlarını öğrenmeniz; yapay zekâyı bir kopyala-yapıştır aracı yerine açıklama ve denetim yardımcısı olarak kullanmanız gerekir.

Hangi kullanım amacını seçmelisiniz?​

“Yapay zekâ kodlaması” ifadesi aşağıdaki iki farklı işi anlatabilir. Seçim, hedefinizin kod üretmek mi yoksa uygulamanıza yapay zekâ özelliği eklemek mi olduğuna bağlıdır.
İkinci durumda yalnızca kod üretmek yeterli değildir. Uygulamanın hangi veriyi göndereceğini, yanıt gelmezse ne yapacağını, maliyet veya kullanım sınırlarını, kullanıcı verilerinin nasıl korunacağını ve yanlış yanıtların nasıl ele alınacağını tasarlamanız gerekir. API anahtarını istemci tarafındaki kaynak koduna gömmemeli, sunucu tarafında gizli yapılandırma olarak tutmalısınız. Üretilen yanıtı doğrudan veritabanı sorgusu, ödeme işlemi veya yetki kararı olarak kullanmadan önce doğrulama ve kural kontrolleri eklemelisiniz.

İyi istem ile kötü istem arasındaki fark​

“Kodumu düzelt” belirsiz bir istemdir; yapay zekâ hangi davranışın doğru olduğunu bilemez. Bunun yerine kullandığınız dil ve sürümü, hata iletisini, beklenen davranışı ve değiştirilmemesi gereken bölümleri yazın. Örneğin: “Python 3’te şu işlev boş listede hata veriyor. Mevcut işlev imzasını değiştirme. Hatanın nedenini açıkla, en küçük düzeltmeyi öner ve boş liste ile normal liste için test ekle.”

Bir yanıtın derlenmesi veya çalışması, iş gereksinimini karşıladığı anlamına gelmez. Özellikle kimlik doğrulama, dosya yükleme, kullanıcı girdisi, veritabanı ve dış API içeren kodlarda güvenlik incelemesi yapın. Tanılama amacıyla paylaştığınız günlüklerde parola, erişim anahtarı, kişisel veri veya üretim ortamı bilgisi bırakmayın; işiniz bitince geçici hata ayıklama çıktısını kaldırın.

Sonucu nasıl değerlendirmelisiniz?​

Kod beklenen çıktıyı veriyorsa bu yalnızca denediğiniz senaryonun geçtiğini gösterir; tüm girdiler için doğru olduğunu kanıtlamaz. Hata alıyorsanız hata metnini, ilgili kod parçasını, kullandığınız girdi örneğini ve beklenen sonucu birlikte inceleyin. Yapay zekâ aynı hatayı sürdürüyor veya gereksinimi değiştiriyorsa, görevi küçültün ve çalışan son sürümü temel alarak tek değişiklik isteyin. Böylece yapay zekâ kodun sahibi değil, sizin test edip onayladığınız geliştirme yardımcınız olur.