AI Kodlama Ajanları İçin Depo Haritası: Oturumlar Arası Hafızasız Proje Yapısı
Oturumlar arasında hafızası olmayan AI kodlama ajanına depo haritası nasıl verilir: neyin ölçüleceği, iyi bir haritanın dört ilkesi, proje dosya yapısı ve ajan durumu için ACID benzeri garantiler.
- Depoyu, ajan için 'kör noktalar' açısından denetleyebileceksiniz.
- Dosya yapısını, ajanın tahmin yürütmesi yerine okuyabilmesi şekilde düzenleyebileceksiniz.
- ACID ilkelerini, ajanın ilerlemeyi ve kararları nasıl kaydettiğine uygulayabileceksiniz.
Mwanzo wa muhadhara
📖 Ajan mimariyi baştan uyduruyor — işte nedeni
- Mimari kararlar Confluence'da, Slack'te, Jira'da ve iki kıdemli geliştiricinin kafasında yaşıyor
- İnsanlar için bu işe yarar — sadece gidip sorabilirsiniz
- Ajan soramaz
- Her yeni oturum, proje yapısı hakkında yeni bir tahmin demektir
Ekibinizin mimari kararlarının bir kısmı Confluence'da duruyor — ve bunların yarısı çoktan güncelliğini yitirmiş durumda. Bir kısmı Slack'te ama orada hiçbir şey bulunamıyor. Bir kısmı Jira'da, bağlamından kopuk halde. Geri kalanını ise yalnızca iki kıdemli geliştirici hatırlıyor. İnsanlar için bu bir şekilde işliyor: gidip sorabiliyorsunuz. Ajan soramaz. Oturumlar arasında hafızası yok, kimsenin aklına erişimi de yok. Bu yüzden projeyi her yeniden açtığında yapının sıfırdan kendi versiyonunu dürüstçe uyduruyor — ve resmi olarak her bilgi bir yerlerde varken, neyin nerede olduğuna dair şaşırıp kalıyor.
Sadece üç kaynak var — gerisini ajan bilmiyor
- Sistem istemi (system prompt) ve görev açıklaması
- Depodaki dosyaların içeriği
- Çağırdığı araçların çıktıları
- Başka giriş yok
Ajanın tam olarak üç bilgi kaynağı var: sistem istemi ve görev açıklaması, depodaki dosyaların içeriği ve çağırdığı araçların çıktıları. Bu abartı ya da metafor değil — onun duyusal donanımının birebir tanımı. Bu üç yerden hiçbirinde olmayan bilgiler, ajan için yok hükmündedir. Meslektaşını arayamaz, tarayıcıda wiki karıştıramaz ya da dünkü sohbeti hatırlayamaz — bunların hepsi onun için mevcut değil.
OpenAI ilkesi: deponun kendisi spesifikasyondur
- Depo, kararlar için yetkili kaynaktır
- Kısıtlamalar ve mevcut durum için
- Doğrulama standartları için
- Ne Slack'in ne de Confluence'nin söz hakkı var
OpenAI bunu son derece net ifade ediyor: depo zaten spesifikasyonun ta kendisi. Spesifikasyonun eki ya da süsü değil; kararların, kısıtlamaların, projenin mevcut durumunun ve doğrulama standartlarının tek yetkili kaynağı. Bu modelde Slack'in ve Confluence'nin hiçbir söz hakkı yok: bir karar yalnızca oralarda yaşıyorsa, ajan için o karar mevcut değildir. Bu, önemli şeyleri nereye koyduğunuzu da değiştiriyor — yazması kolay olan yere değil, ajanın gerçekten okuduğu yere.
Muhadhara kamili unapatikana kwa usajili
Kuna slaidi 20 zaidi katika toleo kamili.
Video, slaidi zote, maelezo, majaribio, AI tutor na mahojiano vitafunguka baada ya kuingia na kujisajili.
Ingia au jisajili JiandikisheYaliyomo kwenye muhadhara
- 📖 Ajan mimariyi baştan uyduruyor — işte nedeni
- Sadece üç kaynak var — gerisini ajan bilmiyor
- OpenAI ilkesi: deponun kendisi spesifikasyondur
- 🤔 Mit: Depoda varsa ajan onu mutlaka görür
- Neyi ölçmeli: knowledge visibility gap
- Neyi ölçmeli: knowledge decay rate
- ❓ Dur kontrolü: Beş sorudan kaçını kapatabiliyorsunuz?
- İlke 1: Bilgiler kodun yanında yaşar
- İlke 2: Tek standart giriş noktası
- İlke 3: Minimal ama eksiksiz
- İlke 4: Kodla birlikte güncellenir
- 💡 Değerlendirme: Dört ilke boşluğu kapatır
- Ajan için çalışan bir depo yapısı
- Üst seviye: Giriş, ilerleme, kararlar
- Yardımcı katman: .agent/ ve scripts/
- Tuzaklar: Yalan söyleyen dokümantasyon
- Ajan durumu için ACID
- Consistency: Her adımdan sonra yeşil check
- Consistency: Her adımdan sonra yeşil check
- Isolation: Aynı hesaptan iki havale birbirini engellemez
- Durability: Bağlamda olmak yetmez
- Ödev: Bilgi boşluğunuzu kapatın
- Repo bir sözleşmedir, arşiv değil
Makala kuhusu somo hili
- Harness engineering ni nini: jinsi ya kufanya wakala wa AI kuwa zana ya kazi halisi
- Jinsi ya kufanya wakala wa AI kuwa wa kuaminika: mpango wa hatua kwa hatua kutoka kupima hadi kazi ya kujiendesha
- CLAUDE.md na AGENTS.md: ni nini, nini cha kuandika, na kwa nini wakala hupuuza kanuni
- Wakala amesema «imekamilika», lakini kipengele hakifanyi kazi: kwa nini hutokea na jinsi ya kukagua kazi ya wakala wa AI
- Harness dhidi ya context engineering: tofauti kati ya harness, prompt na context engineering
Mihadhara yote ya kozi hii
- 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