レッスンのプレビュー

Ajan 'Hazır' Dedi, Özellik Çalışmıyor: Doğrulama Boşluğu ve Definition of Done

AI kodlama ajanlarında doğrulama boşluğu: 'hazır' neden 'çalışıyor' demek değildir. Üç katmanlı tamamlanma doğrulaması, AGENTS.md'de Definition of Done, doğrulamadan önce refactoring yasağı ve uygulayıcı, doğrulayıcı, hakem rollerinin ayrımı.

Doğrulama boşluğu (verification gap) Tamamlanmış Tanımı (Definition of Done) Üç katmanlı doğrulama Rol ayrımı
このレッスンで学ぶこと
  • Kendi sürecinizin doğrulama boşluğunu ölçecek ve ajanın hazırlık konusunda nerede yanıltıcı bilgi verdiğini tespit edeceksiniz.
  • Ajanın öznel görüşüne değil, otomatik betikle doğrulanabilen bir Definition of Done yazacaksınız.
  • Uygulayıcı ve denetleyici rollerini birbirinin kararını geçersiz kılmayacak biçimde ayıracaksınız.

レッスンの冒頭

Tek Bir 'Hazır'ın Kronolojisi

  • Veritabanı şeması değişti, endpoint yazıldı, e-posta şablonu eklendi
  • Unit testler yeşil — ajan tamamlanmayı raporluyor
  • Migration yarıda düştü, e-posta gitmiyor, uçtan uca senaryo hiç çalıştırılmadı

Birkaç dakika geriye sarıp gerçekte ne olduğunu kare kare inceleyelim. Ajan veritabanı şemasını değiştiriyor, endpoint ekliyor, e-posta şablonunu bağlıyor, unit testleri çalıştırıyor — hepsi yeşil, rapor tamam. Ve 'hazır' diyor; kusursuz çalışan bir özellikten bahsederken kullanacağı aynı özgüvenle. Oysa migration aslında yarısında düşmüş ve şemayı tutarsız bir hâlde bırakmış. E-posta servisi hiç yapılandırılmamış. Uçtan uca senaryo ise — birinin linke tıklayıp yeni şifreyi girmesi — oturum boyunca hiçbir kez çalıştırılmamış. Bunu ilk fark eden ya code review olacak ya da canlı ortam.

Testlerin Yakalayamadığı Üç Arıza

  • Veritabanı şema migration'ı yarıda düştü — durum tutarsız
  • E-posta şablonu var ama SMTP yapılandırılmamış — e-posta gitmiyor
  • 'Linke tıkla → şifreyi değiştir' uçtan uca senaryosu hiçbir kez çalıştırılmadı

Tek bir neşeli 'hazır'ın arkasında üç somut arıza var. Birincisi: şema migration'ı yarıda kesildi ve veritabanı ara, tutarsız bir durumda kaldı. İkincisi: e-posta şablonu mevcut, kod gayet güzel; ama mail sunucusunun adresini tutan ortam değişkeni tanımlanmamış — e-posta hiçbir zaman gitmiyor. Üçüncüsü: ajan dahil kimse senaryoyu baştan sona, link tıklamasından şifre değiştirmeye kadar hiç koşmadı. Unit testler tam da bu yüzden yeşil: her biri kendi küçük parçasını izole biçimde doğruluyor, sistemi bütün olarak değil.

Yapay Zekâ Neden Haklı Olduğundan Çok Daha Kendinden Emin?

  • Tek bir tedarikçinin değil, sistem sınıfının özelliği
  • Guo vd., ICML 2017: Sinir ağları kötü kalibre — güven, doğruluğun üstünde
  • Ajan gerçekten bitirmeden çok önce 'bitişi hisseder'

Bu, belirli bir modelin kaprisi değil; sistem sınıfının temel bir özelliği. Guo ve arkadaşlarının 2017'de ICML konferansında sunduğu klasik çalışma şunu gösterdi: modern sinir ağları kötü kalibre edilmiştir ve dile getirdikleri güven, fiilî doğruluklarının üzerindedir. Kodlama ajanı için bu son derece somut bir şekilde ortaya çıkar: görev gerçekten çözülmeden çok önce 'bittiğini hisseder'. Rapordaki güvenle sonucun gerçek kalitesi arasında korelasyon yoktur; daha güçlü bir modelin bunu düzelteceğini ummak da boşunadır.

完全版のレッスンはサブスクリプションで

18 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. Tek Bir 'Hazır'ın Kronolojisi
  2. Testlerin Yakalayamadığı Üç Arıza
  3. Yapay Zekâ Neden Haklı Olduğundan Çok Daha Kendinden Emin?
  4. Model, Kendi Çıktısının En İyi Avukatıdır
  5. Tek Çözüm: Yapanı ve Kontrol Eden Ayırmak
  6. Ajanınızın Hazır Olma Konusunda Ne Kadar Yalan Söylediğini Gösterecek 10 Görev
  7. ❓ Dur-Kontrol: Verification Gap'iniz Ne?
  8. 💡 Analiz: çoğunda %30–50
  9. Hazır sayılmadan önce her özelliğin mutlaka geçmesi gereken üç filtre
  10. İlerleme kuralı: katman atlanamaz
  11. AGENTS.md'de Definition of Done
  12. 🤔 Mit: birim testleri geçtiyse hazırdır
  13. Tuzaklar: özellik doğrulanmadan refactor yapmak
  14. Sıra katıdır: doğruluk → performans → stil
  15. Kırmızı düzeltmeler: hata azarlamamalı, öğretmeli
  16. Ajanın siz katılmadan kendi kendine düzelttiği hata mesajı
  17. Planlayıcı, üretici, değerlendirici: ajanın kendini kandırmasına karşı üç rol
  18. Değerlendirici neden üreticinin akıl yürütmesinin tek satırını bile görmemeli
  19. 🛠 Aynı prompt: birinde bozuk, diğerinde çalışıyor
  20. Ödev: verification gap’inizi iki kez ölçün
  21. “Bitti”: doğrulanan şeydir, söylenen değil

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