Parlak teknoloji ile başlamayın! Seni kör edebilir
Bu dizinin, öğrenim uzmanları için Yapay Zeka (AI) ile gelişme konusundaki önceki makalesi, ilk kurulumun ilk adımlarını ele aldı: temel unsurlar ve kodunuzu düzenleme. Mimarinin geri kalan bileşenleri, birden fazla dosya ve daha karmaşık projelerle çalışmak için önerilir. Bir ortam kurmak sizi yavaşlatıyor gibi hissetse de, inan bana, hata ayıklamaya başladığınızda çabaya değer bir yatırım.
Örnek
Mafsallı hikaye ile çalışırken, ilk kursu yerel olarak yayınladım ve daha sonra yayınlanan klasörü AI destekli gelişimimin kaynağı olarak kullandım. Dosyaların nerede olduğunu, her seferinde hikaye tarafından yeniden yayınlandığını (bu yüzden dokunmamalıdır) ve hangi dosyaları düzenleyebileceğini açıkladım. Bu şekilde, AI tüm projeyi görebiliyordu, sadece yazdığı JS snippet'ini değil. Doğrudan ekran görüntüleri veya otomatik günlükler için Windsurf'un içinde çalıştırdığımda uygulamayı “görebilir”.
AI ile kod geliştirmenin daha fazla örnek ve uçtan uca en iyi uygulamaları aşağıdaki makalelerde geliyor.
Bu makalede, bulacaksınız …
Depolamadan dağıtıma kadar
Seçtiğiniz editörünüzü kurduktan ve bir LLM'ye bağlı olduğunuzda, ne tür projeler üzerinde çalışacağınızı ve kitlenizin kim olacağını düşünün.
MAĞAZA
Yalnız çalışıyor olsanız bile, kaynak kodunuzun son işleyen sürümünü (önceki, kararlı sürümlerle birlikte) saklamak size zaman ve hayal kırıklığından tasarruf edebilir. Kod üzerinde başkalarıyla işbirliği yapmayı veya başkalarıyla paylaşmayı planlıyorsanız, depolamaya ve kaynak kontrolüne adanmış bir uygulama bir zorunluluktur.
En yaygın kullanılan kaynak kontrol araçlarından biri GitHub'dır. Ücretsiz katman hem özel hem de genel “depolar” sunar (kaynak kodunuzun bir deposu için geek lingo). Kaynak kodunuz, sürüm kontrolü, işbirliği özellikleri, hatalar durumunda geri dönüş özelliklerine sahip projeler ve değişikliklerin arkasındaki amaç ve mantığı açıklayan belgeler olarak düzenlenmiştir.
Not
Github'ın dallanma, çatallama ve birleştirme gibi daha sofistike kullanımlarının yabani otlarına girmiyoruz, ancak ihtiyaçlarınız daha karmaşık hale geldikçe, Github'ın tam olarak nasıl kullanılacağını öğrenmenin kritik olacağını unutmayın.
Önceki makalede, kodun düzenleme kısmını ele aldık. GitHub'ı kullanmak, üzerinde çalıştığınız bir özellik kararlı olana kadar düzenleme, deneme ve yineleme için kaynak kodunuzun “kopyasını” tuttuğunuz yerel bir proje klasörü kurmanıza olanak tanır, böylece GitHub'daki kaynak kodunu güncelleyebilirsiniz.
GitHub ile Çalışma
Genel olarak, GitHub'ı kullanarak kodunuzu korumanın iki yolu vardır:
- GitHub Kullanıcı Arayüzü
- Terminal (genellikle komut satırı arayüzü veya CLI olarak adlandırılır)
Hangisini ne zaman kullanırsın? Grafik arayüz kullanıcı dostudur ve yeni başlayanlar için uygundur. Daha yavaş ve sınırlı olabilir, ancak kod tabanınızda neler olduğunu görsel olarak görebilirsiniz. CLI yaklaşımı daha hızlıdır ve kaynak kontrolünü ele almada daha fazla esneklik sağlar, ancak daha fazla yazma gerektirir. AI Dev Tools her ikisinde de yardımcı olabilir. Her ikisini de denemenizi ve neyin daha iyi olduğunu görmenizi öneririm.
Onlarca yıldır programlama dilleri kullanıyorum, bu yüzden CLI'yi tercih ediyorum. Ve açıkçası, sadece temel kaynak kodunu korumak için, yalnızca birkaç satıra ihtiyacınız olacaktır (değişiklikleri eklemek, yorum yapmak ve kodu itmek). Bu arada, doğru bir şekilde kurulursa, AI bunu sizin için de yapabilir, Github ile terminal aracılığıyla doğrudan iletişim kurabilir.
Önizleme (test ve hata ayıklama)
Kodunuzun sonuçlarını önizlemek çok önemlidir. Aslında, bu aşamada düşündüğünüzden daha fazla zaman geçireceksiniz. Kodunuzu mümkün olduğunca sık önizleyin ve test edin. Kodlamak istediğinizi ve kodun ne yaptığı arasındaki farkı bulmak için bir sanat ve bilim var. Buna hata ayıklama denir.
Çıktıyı önizlemek için her seferinde kodunuzu yayınlamak zorunda kalsaydınız, işleri halletmek sonsuza dek sürer. AI geliştirme araçları, kodu yerel olarak çalıştırmanıza ve hata ayıklamayı açıp kapatmanıza yardımcı olabilir ve kodun beklenenden farklı davrandığını görmenizi sağlar. Tüm uyarıları ve hata ayıklama mesajlarını görmek için tarayıcı konsolunu her zaman açık tutuyorum.
Bir hata gördüğünüzde, bunu AI'ya kopyalayabilir ve çözmesini isteyebilirsiniz. Hatta sayfanın ekran görüntüsünü bile alabilir ve ihtiyacınız olan değişiklikleri açıklayabilirsiniz. Windsurf'un kendi kontrollü tarayıcısı vardır, örneğin, ekran görüntüsünü veya hata mesajlarını doğrudan geliştirme aracına geri gönderebilirsiniz. Bu hata ayıklama işlemini hızlandırabilir.
Dağıtmak
Gelişimin son aşaması dağıtımdır. Dağıtım, yazılım uygulamanızı diğer kullanıcılar için kullanılabilir hale getirmek anlamına gelir. Yerel önizleme sizin için olsa da, canlı dağıtım sürümü kullanıcı tüketimi için oluşturulmuştur. Kullanıcıların kodunuza nasıl erişmesi, uygulamanızı nerede ve nasıl dağıttığınızı tanımlar. Bu, basit bir statik web sunucusu veya Vercel gibi tam dağıtım için oluşturulan sofistike bir ortam olabilir.
Dağıtım ayrıca önizleme, test ve bazen hata ayıklama gerektirir. Genellikle, kodunuz ölçeklenebilirlik ve stabilite için dağıtım düzeyinde yeniden inşa edilir.
- Bariz olanı belirtmek
Kaynak kodunuzdaki anahtarları ve sırları asla zor kodlamamalısınız. Birisi kodunuza erişirse, sırları görüntüleyebilir.
Bu nedenle, API jetonları gibi anahtarlar ve sırlar, dağıtım aşamasında olduğundan farklı olarak yerel olarak işlenir. Yerel olarak, sırlar GitHub'a (.Gitignore) veya işletim sisteminizde değişkenler olarak itilmeyecek yerel bir dosyada saklanabilir. Bu arada, Vercel dağıtım durumunda, örneğin, bu anahtarlar kullanıcıların bulutta erişemeyecekleri “çevre değişkenleri” olarak saklanır.
Uçtan uca işlemde son kelime: CI/CD
Yirmi yıl önce, bir yazılım uygulamasının tipik olarak yılda bir veya iki sürüm vardı. Yazılım geliştirme, dokümantasyon, dağıtım ve diğer ilgili görevlerin tam yaşam döngüsünü tamamlamak önemli miktarda zaman aldı. Kullanıcılar yeni sürümler için aylar beklemek zorunda kaldı.
Bugün, yazılım uygulama bültenleri her saniyede gerçekleşebilir. Bu işleme sürekli entegrasyon (CI)/sürekli teslimat/dağıtım (CD) denir. CI/CD ile geliştiriciler, yıllık bir etkinlik beklemek zorunda kalmadan hazır olduklarında düzeltmeler veya yeni özellikler yayınlayabilir. Ancak, CI/CD bu makalenin kapsamı dışında. Ancak CI/CD süreçlerini sorarak geliştiricilerle kokteyl konuşmalarında geek puanları kazanabilirsiniz.
Bir AI geliştirme aracı nasıl seçilir
Özellik setlerini ve teknoloji mimarilerini karşılaştırarak bir AI geliştirme aracı seçmek, her kutudaki her şeyi okuyarak 5000'den fazla varyasyondan bir sabah tahıl seçmeye benzer. Muhtemelen onları son üç adaya indirmeden önce açlıktan öleceksiniz. Tahıllar oldukça istikrarlı olsa da, AI için değişim hızının bugün inanılmaz olduğunu belirtmiyorum. Yani, teknolojiyle başlamak iyi bir strateji değildir.
- Bariz olanı belirtmek
Teknoloji veya özelliklerle başlamayın! Bunalmış olacaksın. Nedeniyle başlayın!
Neden AI kullanmak istiyorsunuz? Ne geliştirmek istiyorsun? Çözümler oluşturmayın ve ardından eşleşecek sorunlar aramaya başlayın. Çözmeye değer bir sorunla başlayın.
AI üretiminizi 10 kat hızlandırabilir. 10 kat daha hızlı kullanılmayan bir şey yapmak hala zaman kaybıdır. Ayrıca, kırık işlemleri otomatikleştirmeyin veya etkisiz çözümleri ölçeklendirmeyin. Bir zamanlar öğrenme tasarımını hızlandırmak için uygulamalar için Visual Basic aracılığıyla tam bir PowerPoint slayt binası otomasyonu oluşturdum. Kariyerimin gururlu bir anı değil. Hem verimlilik hem de etkinlik değerlerine sahip bir şey oluşturun.
Dikkate alınması gereken soru kategorileri
AI geliştirme araçlarının çeşitli manzarasını tanımlayan yüzlerce özellik vardır. Öğrenme/etkinleştirme perspektifinden, aşağıdaki kategorilere odaklanmanızı öneririm:
- Maliyet
Bütçeniz hakkında her şey. - Kullanım kolaylığı
Tam kontrollü “geek tarzı” komut satırına kadar basit, sohbet tabanlı vibe vibe ölçeğinde, neredesiniz? - Gerekli teknoloji ve kodlama becerileri
Başarı için gerekli olan önceki bilgi ve beceriler. - Çıktının karmaşıklığı
Basit snippet'lerden görsel tasarıma kadar çok dosya uygulamalarına kadar. - Kod üzerinde kontrol
Her değişikliğin kontrolünü tam olarak kontrol etmek için kolaylık. - Kesişen
Kategorileri aşan bazı temel unsurlar (güvenlik, gizlilik, entegrasyon, işbirliği vb.)
Yukarıdaki kategoriler içinde önceliklerinizi ve ihtiyaçlarınızı göz önünde bulundurun. Bir araç seçmeden önce belirli soruları yanıtlamak, potansiyel geliştirme araçlarını daraltmanıza yardımcı olacaktır. GO-to sorularımı indirebilir ve ihtiyaçlarınız için değiştirebilirsiniz [1]. Ve evet, birçok programcı iş türüne veya işin aşamasına bağlı olarak birden fazla geliştirme aracı kullanır.
En İyi Önerilerim
6000'den fazla kod yazmasına dayanarak (şu anda) aşağıdaki araçları oynatmanızı öneririm:
- Basit ve hızlı prototipler, örneklenecek hızlı fikir
Sevimli veya Replit - Parçacıklar için ücretsiz kodlama asistanı ve temel web sayfaları
Github Copilot (ücretsiz), beyin fırtınası için chatgpt ile birlikte. - Basit snippet'lerin ve web sayfalarının ötesinde geliştirme
Rüzgar sörfü veya imleç
Bu dizinin bir sonraki makalesinde, önerilen uçtan uca süreçimi ve en iyi uygulamalarımı paylaşacağım. Windsurf'u örnek olarak kullanacağım, ancak öğrenme oyununuzu yükseltmek için diğer tüm AI geliştirme aracı için en iyi uygulamaları uygulayabilmeniz için yeterince genel tutacağım.
Referanslar:
[1] AI Dev Araçlar Seçimi (L&D/Etkinleştirme)
Resim Kredileri:
- Makalenin gövdesindeki görüntü yazar tarafından oluşturuldu/sağlandı.
Bir yanıt yazın