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.
- 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.
강의 시작 부분
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.
전체 강의는 구독 후 이용 가능
전체 버전에는 18개의 슬라이드가 더 있습니다.
로그인하고 구독하면 영상, 모든 슬라이드, 노트, 테스트, AI 튜터, 면접을 이용할 수 있습니다.
로그인 또는 회원가입 구독하기강의 목차
- Tek Bir 'Hazır'ın Kronolojisi
- Testlerin Yakalayamadığı Üç Arıza
- Yapay Zekâ Neden Haklı Olduğundan Çok Daha Kendinden Emin?
- Model, Kendi Çıktısının En İyi Avukatıdır
- Tek Çözüm: Yapanı ve Kontrol Eden Ayırmak
- Ajanınızın Hazır Olma Konusunda Ne Kadar Yalan Söylediğini Gösterecek 10 Görev
- ❓ Dur-Kontrol: Verification Gap'iniz Ne?
- 💡 Analiz: çoğunda %30–50
- Hazır sayılmadan önce her özelliğin mutlaka geçmesi gereken üç filtre
- İlerleme kuralı: katman atlanamaz
- AGENTS.md'de Definition of Done
- 🤔 Mit: birim testleri geçtiyse hazırdır
- Tuzaklar: özellik doğrulanmadan refactor yapmak
- Sıra katıdır: doğruluk → performans → stil
- Kırmızı düzeltmeler: hata azarlamamalı, öğretmeli
- Ajanın siz katılmadan kendi kendine düzelttiği hata mesajı
- Planlayıcı, üretici, değerlendirici: ajanın kendini kandırmasına karşı üç rol
- Değerlendirici neden üreticinin akıl yürütmesinin tek satırını bile görmemeli
- 🛠 Aynı prompt: birinde bozuk, diğerinde çalışıyor
- Ödev: verification gap’inizi iki kez ölçün
- “Bitti”: doğrulanan şeydir, söylenen değil
이 강의 관련 글
- 에이전트가 "완료"라고 했지만 기능이 작동하지 않는다: AI 에이전트 작업을 검증하는 방법
- Harness engineering이란: AI 에이전트를 실제로 쓸 수 있는 도구로 만드는 방법
- AI 에이전트를 신뢰할 수 있게 만드는 방법: 측정에서 자율 작업까지 단계별 로드맵
- CLAUDE.md와 AGENTS.md: 무엇이며 무엇을 써야 하고 에이전트가 규칙을 무시하는 이유
- Harness vs context engineering: 하네스 엔지니어링은 prompt 및 context engineering과 어떻게 다른가
이 강좌의 모든 강의
- Harness Engineering Nedir? AI Kodlama Ajanı Modelden Değil, Ortamdan Neden Çöker
- AI Ajanında Hata Birikimi: Adım Başına %95 Doğruluk Neden 10. Adımda Başarısız Olur
- AI Ajan Güvenilirlik Metrikleri: MTBF, MTTR, Patlama Yarıçapı ve Little Yasası
- AI Ajanı Üretimde Neden Çöker: Beş Hata Katmanı ve Teşhis Döngüsü
- AI Ajan Harness'ı Neyden Oluşur: Talimatlar, Araçlar, Ortam, Durum, Geri Bildirim
- AI Kodlama Ajanları İçin Depo Haritası: Oturumlar Arası Hafızasız Proje Yapısı
- AGENTS.md En İyi Uygulamaları: Dev Talimat Dosyası Neden Çalışmaz, Yönlendirici Nasıl Kurulur
- AI Ajanı Oturumlar Arası Hafıza: Oturum Devri, PROGRESS.md ve Başlangıç Sözleşmesi
- AI Ajanları İçin feature_list.json: WIP=1, Özellik Durumları ve verify.sh Doğrulaması
- Ajan 'Hazır' Dedi, Özellik Çalışmıyor: Doğrulama Boşluğu ve Definition of Done
- Tüm Testler Yeşil, Özellik Bozuk: AI Ajanları İçin E2E Testler ve Mimari Kurallar
- AI Ajanı Gözlemlenebilirliği: Sprint Sözleşmesi, Değerlendirici Rubriği ve Temiz Oturum Çıkışı
- AI Ajanını Saatlerce Denetimsiz Çalıştırmak: Loop Engineering ve Durdurma Koşulları
- AI Ajanları İçin Graph Engineering: Tek Döngü Yetmediğinde Görev Grafiği
- AI Ajan Harness'ını Sıfırdan Kurmak: AGENTS.md, feature_list.json, verify.sh ve Otonom Döngü