Fragmento de la lección

AI Ajanı Gözlemlenebilirliği: Sprint Sözleşmesi, Değerlendirici Rubriği ve Temiz Oturum Çıkışı

AI kodlama ajanının ne yaptığını nasıl bilirsiniz: iki gözlemlenebilirlik katmanı, sprint sözleşmesi (kapsam içi / dışı), görüş yerine değerlendirici rubriği, temiz devir teslim, oturum çıkış kontrol listesi ve kod entropisi.

harness gözlemlenebilirliği sprint sözleşmesi (sprint contract) değerlendirici rubriği temiz devir teslim harness entropisi
Lo que aprenderás en esta lección
  • «Normal görünüyor» gibi belirsiz ifadeler yerine sprint sözleşmesi ve değerlendirici rubriği oluşturacaksınız.
  • Beş boyuta göre hazırlanmış temiz oturum kapanışı kontrol listesini uygulayacaksınız.
  • Harness entropisinin artışını hislere dayanarak değil, ölçülebilir verilerle durduracaksınız.

Inicio de la lección

Tanıdık geldi mi?

  • Ajan işin bittiğini bildirdi — ama tam olarak neyin doğrulandığını kimse bilmiyor
  • Bir sonraki oturum göreve değil, başkasının kodunu kazmaya başlıyor
  • Proje ne kadar uzun yaşarsa, ajanın bir sonraki girişimi bir o kadar pahalıya mal olur

Bu tek seferlik bir hata değil; harness’ın gözlemlenebilirliğindeki sistematik bir boşluk. Aynı ajan bir hafta içinde on kez içtenlikle “bitti” diyebilir — ve her seferinde bu başka bir şeyi kastedebilir. Bir ay boyunca arkasında açıkça temizlik yapmadan çalışılan bir projede her yeni oturum, ısınmak için beş dakika değil yarım saat harcar — sadece projede neler olup bittiğini kavramak için. Bugün bu sorunun iki ucunu ele alıyoruz: ajanın çalışmasını nasıl açıklanabilir hâle getiririz ve oturumlar arası devri nasıl temiz yaparız.

Ajan salak değil — elinde göstereceği bir şey yok

  • “Bitti ama iki test başarısız” — “Neden?” — “Muhtemelen zamanlama”
  • “Hangi kritik yollara dokundun?” — “Koda bakmama izin verin…”
  • Ajan aptal değil — kanıt olarak fiziksel olarak gösterebileceği hiçbir şey yok

Bu diyaloğu zihninizde canlandırın — muhtemelen çok tanıdık. Ajan yirmi dakika boyunca dosyaları değiştirdi ve “bitti ama iki test başarısız” cümlesiyle geri döndü. “Neden?” sorusuna zamanlama tahmini. “Hangi kritik yollara dokundun?” sorusuna ise ajan, kendi işiyle ilgili bu soruyu yanıtlamak için koda yeniden dalması gerektiğini söylüyor. Sorun modelin zekâsında değil. Sorun şu ki harness ona atıfta bulunabileceği hiçbir şey vermedi: ne bir yürütme trace’i, ne de sonuçta ne olması gerektiğine dair bir sözleşme. Gözlenecek bir şey yoksa açıklanacak da bir şey yoktur — açıklama gerçekte var olsa bile.

Gözlemlenebilirlik aslında iki farklı katmandır

  • Çalışma zamanı (runtime): loglar, trace’ler, metrikler — “ne oldu” sorusunu yanıtlar
  • Süreç: sprint sözleşmesi, değerlendirme rubriği, kabul kriterleri — “neden tam olarak böyle yapıldı” sorusunu yanıtlar
  • Yalnızca runtime = neyin çöktüğü görünür, ne istendiği belirsiz
  • Yalnızca süreç = ne istediğinizi bilirsiniz, neden olmadığını anlamazsınız

Harness’ta birbirinden bağımsız iki gözlemlenebilirlik katmanı var ve insanlar bunları sürekli karıştırıyor. Bir oto servisini düşünün: usta önce sizinle birlikte iş emrini imzalar — neyin tamir edileceğini ve arabaya “sağlam” denmesi için hangi belirtilere bakılacağını. İşte bu süreç katmanıdır: sprint sözleşmesi, değerlendirici rubriği, kabul kriterleri — değişikliğin neden kabul edilmesi gerektiğini açıklarlar. Arabanızı teslim alırken size tamirat raporu gösterilir — ne söküldü, ne değiştirildi. Bu da çalışma zamanı katmanıdır: loglar, trace’ler, metrikler — sistemin gerçekte ne yaptığı. Elinizde yalnızca tamirat raporu varsa ustanın somunları sıktığını görürsünüz ama bozuk olan parçayı tamir edip etmediğini anlayamazsınız. Elinizde yalnızca iş emri varsa amacı bilirsiniz ama arabanın neden hâlâ gıcırdığını anlayamazsınız. İkisine de ihtiyaç var ve birbirlerini güçlendirirler.

La lección completa es de suscripción

23 diapositivas más en la versión completa.

El vídeo, todas las diapositivas, apuntes, tests, tutor de IA y entrevista se desbloquean al iniciar sesión y suscribirte.

Iniciar sesión o registrarse Suscribirse

Contenido de la lección

  1. Tanıdık geldi mi?
  2. Ajan salak değil — elinde göstereceği bir şey yok
  3. Gözlemlenebilirlik aslında iki farklı katmandır
  4. Gözlemlenebilirlik olmadan: “doğru”, mistisizme dönüşür
  5. ❓ Sıra sizde: değerlendirme piyangosunu nasıl durdururuz
  6. Kör yeniden denemeler ve devir teslimdeki kopukluk
  7. Ajan bunu neden kendisi yamayamaz
  8. Sprint sözleşmesi: koddan önce anlaşma
  9. Sprint sözleşmesinin tamamı: tahmin yürütmek yerine tek sayfa
  10. ✅ Cevap: görüş yerine rubrik
  11. Rubriğin tamamı: notların dağılmasını yakalayan beş satır
  12. Tuzaklar: kanıtsız değerlendirme
  13. Görev trace'i: hikâyeler değil, agregalar
  14. Ajan her şeyi açıklayabilir — ve yine de dağınıklık bırakabilir
  15. Önceki oturumun ne yaptığını çözmeye giden otuz dakika
  16. Entropi neden kendiliğinden artıyor?
  17. Tuzaklar: «Sonra temizleriz»
  18. Oturum, beş boyutun tümü kapanmadan kapanmış sayılmaz
  19. Temizlik iki farklı moddur ve birbiriyle karıştırılmamalı
  20. Temizlik iki farklı moddur ve birbiriyle karıştırılmamalı
  21. Temizlik betiği kendi hatasından sağ çıkabilmelidir
  22. Harness da yaşlanır: sadeleştirme bir seçenek değil
  23. Temizlik betiği kendi hatasından sağ çıkabilmelidir
  24. Tek döngü — ya tertemiz kapanır ya da sıfırdan yeniden başlar
  25. Uçtan uca proje: ödeme backend'i için 6. adım
  26. Özet: Kendini açıklayan bir harness

Artículos sobre esta lección

Todas las lecciones del curso

  1. Harness Engineering Nedir? AI Kodlama Ajanı Modelden Değil, Ortamdan Neden Çöker
  2. AI Ajanında Hata Birikimi: Adım Başına %95 Doğruluk Neden 10. Adımda Başarısız Olur
  3. AI Ajan Güvenilirlik Metrikleri: MTBF, MTTR, Patlama Yarıçapı ve Little Yasası
  4. AI Ajanı Üretimde Neden Çöker: Beş Hata Katmanı ve Teşhis Döngüsü
  5. AI Ajan Harness'ı Neyden Oluşur: Talimatlar, Araçlar, Ortam, Durum, Geri Bildirim
  6. AI Kodlama Ajanları İçin Depo Haritası: Oturumlar Arası Hafızasız Proje Yapısı
  7. AGENTS.md En İyi Uygulamaları: Dev Talimat Dosyası Neden Çalışmaz, Yönlendirici Nasıl Kurulur
  8. AI Ajanı Oturumlar Arası Hafıza: Oturum Devri, PROGRESS.md ve Başlangıç Sözleşmesi
  9. AI Ajanları İçin feature_list.json: WIP=1, Özellik Durumları ve verify.sh Doğrulaması
  10. Ajan 'Hazır' Dedi, Özellik Çalışmıyor: Doğrulama Boşluğu ve Definition of Done
  11. Tüm Testler Yeşil, Özellik Bozuk: AI Ajanları İçin E2E Testler ve Mimari Kurallar
  12. AI Ajanı Gözlemlenebilirliği: Sprint Sözleşmesi, Değerlendirici Rubriği ve Temiz Oturum Çıkışı
  13. AI Ajanını Saatlerce Denetimsiz Çalıştırmak: Loop Engineering ve Durdurma Koşulları
  14. AI Ajanları İçin Graph Engineering: Tek Döngü Yetmediğinde Görev Grafiği
  15. AI Ajan Harness'ını Sıfırdan Kurmak: AGENTS.md, feature_list.json, verify.sh ve Otonom Döngü