Yapay Zeka ile 3 Proje Geliştirdim—İşte Öğrendiklerim (Solo geliştiriciyim, HFT trading ve entegrasyon uygulamaları geliştiriyorum, 7+ yıl backend deneyimim var)

r/ClaudeAI • r/cursor • r/ClaudeAI • r/ArtificialInteligence • r/learnprogramming

Merhaba, merak ediyorum—kaçınız AI'ı (özellikle Cursor IDE'de ChatGPT ve Claude) sıfırdan bir proje oluşturmak için kullandınız, her şeyi manuel olarak yönetmek yerine AI'ın işin çoğunu yapmasına izin verdiniz?

Bu yolculuğa tamamen deney ve öğrenme için başladım ve yol boyunca bazı ilginç paternler keşfettim. İçgörülerimi paylaşmak isterim ve bu yaklaşımla ilgilenen varsa, test etmeye devam ederken deneyimlerimi daha fazla paylaşmaktan mutluluk duyarım.

1. Net Bir Yapı Olmadan, AI Her Şeyi Dağıtıyor

Bir projeye başlamadan önce, proje kuralları, klasör yapıları ve kılavuzları tanımlamanız gerekiyor, aksi takdirde AI'ın çıktısı kaotik oluyor.

Şahsen projelerimi yapılandırmak için ChatGPT-4 kullanıyorum. Ancak işin zor kısmı, eğer başlangıç veya orta seviye bir geliştiriciyseniz, en iyi yapıyı önceden bilemeyebilirsiniz—ve AI de tam olarak tahmin edemez.

Bu yüzden iki yaklaşım işe yarayabilir:

1. Önce kaba bir yapı tanımlayın, sonra AI'ın çalıştırmasına izin verin.
2. Aceleyle dalın, hızlı oluşturun, sonra yapıyı düzeltin. (Riskli, karmaşa yaratabilir ve mental enerjinizi tüketebilir.)

Her iki yöntem de mükemmel değil, ama AI'ı denemeden aşırı planlama yapmak körü körüne dalmak kadar kötü. Proje yapınızı sonlandırmadan önce AI'ın potansiyelini görmek için erken deney yapmanızı öneririm.

2. AI'ı Kontrol Etmeye Çalıştıkça, Performansı Daha da Kötüleşiyor

Öğrendiğim önemli bir şey: AI katı kurallarla mücadele ediyor. AI'ı belirli isimlendirme kurallarınızı, CSS yapılarınızı veya klasör hiyerarşilerini takip etmeye zorlamaya çalışırsanız, genellikle bozuluyor veya tutarsız sonuçlar üretiyor.

🔴 AI'ı stilinizi benimsemeye zorlamayın. 🟢 Bunun yerine, AI'ın çalışma şekline uyum sağlamayı öğrenin ve nazikçe yönlendirin.

Örneğin, projemde özel CSS ve global stiller kullanıyorum—ama AI'ı kurallarımı kesinlikle takip ettirmeye çalıştığımda başarısız oldu. İş akışımı AI'ın önce oluşturmasına ve sonra düzeltmesine izin verecek şekilde uyarladığımda, sonuçlar önemli ölçüde iyileşti.

Bu arada, ben bir backend mühendisiyim ve AI ile frontend geliştirmeyi öğreniyorum. Programlama geçmişim 7+ yıl, ama AI + frontend yolculuğum sadece iki ay (ama ayrıca 4 yıl önce React ile firebase uygulaması yaptım ama unuttum :D) —yani hala deney aşamasındayım.

Doğru konuştuğumdan emin olmak için, github hesabımı kontrol edin

3. Yeni Teknolojiler Kullanıyorsanız, AI Ekstra Eğitim Gerektirir

Ayrıca AI'ın en son teknolojileri her zaman iyi işlemediğini fark ettim.

Örneğin, Tailwind 4 ile çalıştım ve AI sürekli hata yapıyordu çünkü en son sürüm üzerinde yeterli eğitim verisi yoktu.

🔹 Çözüm: Yeni bir framework kullanıyorsanız, her istekte AI'a dokümantasyonu MUTLAKA beslemelisiniz. Aksi takdirde AI halüsinasyon görecek veya eski yöntemler uygulayacaktır.

🚀 Tavsiyem: İyi dokümante edilmiş, stabil teknolojilere bağlı kalın, AI'a en son güncellemeleri öğretmek için ekstra çaba sarf etmeye istekli değilseniz.

4. AI'ın Uygulamayı İşlemesine İzin Verin, Detayları Değil

AI'dan bir şey oluşturmasını isterken, uygulama detaylarını mikro yönetmeyin.

🟢 Kullanıcı akışını net olarak açıklayın. 🟢 AI'ın neyin gerekli olduğuna karar vermesine izin verin. 🟢 Sonra küçük hataları düzeltmek için çıktıyı düzeltin.

Her adımı önceden tanımlamaya çalışmak süreci yavaşlatır ve AI'ı karıştırır. Bunun yerine, büyük resmi tanımlayın ve gerektiğinde çıktısını düzeltin.

5. AI Kod Tabanınızdan Öğreniyor—Dikkatli Olun!

Proje büyüdükçe, AI tasarım paternlerinizi ve hatalarınızı benimsemeye başlıyor.

Kötü tasarım kararlarıyla başlarsanız, AI bunları tüm projenizde tekrarlayacak ve pekiştirecektir.

✅ Uzun vadeli karmaşadan kaçınmak için erken güçlü bir temel kurun. ✅ Kodunuza düzgün yorum yapın—sadece Markdown dokümantasyonu değil, satır içi açıklamalar. ✅ NEDEN'e odaklanın, NE'ye değil.

AI fonksiyonları anlamak için kod dokümantasyonuna ihtiyaç duymaz—belirli seçimler yapma nedenleri hakkında context'e ihtiyaç duyar. Tıpkı bir insan geliştirici gibi, AI katı talimatlar yerine net akıl yürütmeden faydalanır.

Son Düşünceler: Bu Sadece Başlangıç

AI teknolojisi hala yeni, ve hepimiz hala deney yapıyoruz.

Deneyimlerimden:

• AI inanılmaz güçlü, ama sadece onunla çalışırsanız—ona karşı değil.
• Katı kontrol kaosa yol açar; uyum sağlama başarıya yol açar.
• Projenizin başlangıç yapısı ve dokümantasyonu AI'ın uzun vadeli performansını belirleyecektir.

Bu AI-first geliştirme yaklaşımını keşfeden başka biri varsa, deneyimlerinizi duymak isterim! Ayrıca, ilgileniyorsanız, AI ile proje geliştirmeyi test etmeye devam ederken bulgularımı daha fazla paylaşacağım.

Birbirimizden öğrenelim. Düşüncelerinizi bırakın! 🚀