レッスンのプレビュー

AI Ajanı Oturumlar Arası Hafıza: Oturum Devri, PROGRESS.md ve Başlangıç Sözleşmesi

AI kodlama ajanı projeyi oturumlar arasında nasıl hatırlar: sıkıştırma ile bağlam sıfırlama farkı, oturum devri (session handoff), PROGRESS.md, git kontrol noktaları, karar günlüğü, ılık başlangıç ve init.sh.

oturumlar arası süreklilik session-handoff bootstrap sözleşmesi sıcak başlangıç
このレッスンで学ぶこと
  • Süreklilik artefaktlarını devreye alacak ve tekrar keşif için harcanan süreyi neredeyse sıfıra indireceksiniz.
  • Ajansının hazır olup olmadığını tahmin etmeye değil, doğrulamaya dayanan bir bootstrap sözleşmesi tasarlayacaksınız.
  • Kurtarma maliyetini önce ve sonra ölçecek — farkı rakamlarla göreceksiniz.

レッスンの冒頭

Dünü hatırlamak için on beş dakika

  • Mühendis sabaha tamamen silinmiş bir hafızayla gelir
  • Dahi, ama dünkü kararları hatırlamıyor
  • Kodu yeniden okuması ve geçmişi çözmesi gerekiyor
  • Bağlamını kaybeden ajan da aynı şekilde davranır

Her sabah işe, düne ait hafızası tamamen silinmiş olarak gelen bir mühendis düşünün. Dahi ama dün hangi mimari seçeneğin seçildiğini, diğerlerinin neden elendiğini, hangi dosyaların yeniden yazıldığını ve testlerin hangi durumda olduğunu hatırlamıyor. Kodu baştan okuması, geçmişi çözmesi gerekiyor; ancak ondan sonra işe devam edebiliyor. Bağlamını kaybeden ajan da tam olarak böyle davranır: on beş-yirmi dakika keşifle geçer, kararlar yeniden alınır — çoğu zaman dünkü çalışmaların tersine.

Ajan keşfi tekrarlar ve geçmiş kendisiyle tartışır

  • Otuz dakikalık çalışma — ve bağlam tükendi
  • Yeni oturum kararları, değiştirilen dosyaları, test durumunu bilmiyor
  • On beş dakika tekrarlayan keşfe gidiyor
  • İlacı hafızayı büyütmek değil, seyir defteri tutmak

Otuz dakikalık çalışma — ve ajan artık kendi kendisiyle tartışıyor. Özelliğin büyük bölümünü tamamladı, bağlam tükendi; yeni oturum hangi kararların alındığını, neden B seçeneğinin tercih edildiğini, hangi dosyaların değiştirildiğini ve testlerin hangi durumda olduğunu hatırlamıyor. On beş dakikayı tekrarlayan keşfe harcıyor ve büyük olasılıkla önceki yaklaşımla ters düşüyor. Buradaki doğru model, her sabah tam bir amneziyle uyanan dahi bir mühendistir. Ve bunun ilacı ajanın hafızasını büyütmek değil, bir seyir defteri tutmak: oturumlar arasındaki durumu sabitleyen bir dosya seti.

Bağlam penceresinin büyümesi sorunu neden çözmez

  • Zor görevler bir milyon tokeni bile tüketir
  • Kod, karar geçmişi, araç çıktıları, diyalog — hepsi büyüyor
  • İhtiyaçlar, pencerelerin büyümesinden daha hızlı artıyor
  • Bu bir hacim meselesi değil, mimari bir sorun

Bir sınav düşünün: ne kadar çok saat ayırırsanız ayırın, gerçekten zor bir soru yine de son dakikaya kadar vaktinizi yer. Ajanın bağlam penceresi de böyle: ona bir milyon token bile verin, zor bir görev onu da tüketir. Ajan kod tabanını okur, karar geçmişi biriktirir, araç çıktılarını alır ve tüm diyaloğu belleğinde tutar; bütün bunlar modellerin pencerelerinden daha hızlı büyür. Güvenilirlik, token limitini artırarak satın alınamaz — er ya da geç bu sınavın süresi dolacaktır. Mesele bunun gelecek olup olmadığı değil; o ana kadar ne hazırladığınızdır.

完全版のレッスンはサブスクリプションで

24 枚のスライドが完全版にはさらにあります。

ログインして購読すると、動画、全スライド、ノート、テスト、AIチューター、面接が利用できます。

ログインまたは新規登録 サブスクリプションに登録

レッスンの内容

  1. Dünü hatırlamak için on beş dakika
  2. Ajan keşfi tekrarlar ve geçmiş kendisiyle tartışır
  3. Bağlam penceresinin büyümesi sorunu neden çözmez
  4. Sıkıştırma 'neyi' korur, 'neden'i kaybeder
  5. Bağlam kaygısı: ajan, zil çalmadan önceki öğrenci gibi acele eder
  6. ❓ Dur-kontrolü: Sıkıştırmak mı, sıfırlamak mı?
  7. Sıkıştırmanın koruduğu, sıfırlamanın kökten sildiği
  8. Pratik ölçüt: pencerenin yüzde altmışı
  9. 💡 Analiz: yüzde kırk ve tek oturum — bu bir kompaksiyon
  10. Sürekliliğin dört artefaktı
  11. PROGRESS.md — şu anda nerede olduğumuz
  12. DECISIONS.md — neden böyle
  13. Git commit'leri: ücretsiz kontrol noktaları
  14. AGENTS.md'de vardiya protokolü: geliş ve gidiş
  15. On beş dakikaya karşı üç: amneziye ödediğiniz bedeli hesaplayın
  16. Tam bir handoff için yeterli olan dört alan
  17. Sıradaki: başlatmayı ayrı bir aşama olarak ele almak
  18. 🛠 'Arama ekle' deyince — ajan yarım saattir projeyle boğuşuyor
  19. Uygulama ve başlatma farklı şeyleri optimize eder
  20. Tuzaklar: doğrulanmadan biriken kod
  21. Bootstrap sözleşmesi: hazırlığın dört koşulu
  22. Mit: başlatma, başlangıçta zaman kaybıdır
  23. Mit: başlatma, başlangıçta zaman kaybıdır
  24. A yaklaşımı ile B yaklaşımı: dört oturumda kazanan kim?
  25. A yaklaşımı ile B yaklaşımı: dört oturumda kazanan kim?
  26. Uçtan uca proje: üçüncü adım — ödeme backend'inin seyir defteri
  27. Amneziden disipline — ve oradan kapsama

この講義に関する記事

このコースのすべてのレッスン

  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