Eğitimin Amacı ve Kapsamı
AI kod asistanlarını yalnızca satır içi otomatik tamamlama (autocomplete) için kullanmak bireysel yazma hızını artırsa da, standartlar ve inceleme süreçleri güncellenmediğinde teknik borcu ve PR kuyruklarını büyütür. Bu çok modüllü akademi, yazılım ekiplerinin tüm SDLC'yi (gereksinim analizi, mimari tasarım, çok dosyalı kod üretimi, legacy modernizasyonu, birim/entegrasyon testi, kod incelemesi ve DevSecOps) AI-native bir disipline dönüştürmesini sağlar.
Ekipler modüller boyunca depo düzeyinde bağlam yönetimi (AGENTS.md, kurumsal kural dosyaları, MCP araçları), spec-driven development ve insan doğrulama kapıları üzerinde çalışır; akademi sonunda kendi kod tabanları için standartlaştırılmış bir AI-native mühendislik playbook'u ve çalışan uygulama çıktısı üretir.
Kimler Katılmalı?
- Frontend, backend, full-stack ve mobil yazılım geliştiriciler
- Yazılım mimarları, tech lead'ler ve engineering manager'lar
- QA otomasyon, DevOps/Platform ve uygulama güvenliği (AppSec) mühendisleri
- Ön koşul: Aktif yazılım geliştirme ve Git iş akışları deneyimi
Kazanımlar
- Kod tabanını AI coding agent'lar için okunabilir kılan depo kuralları, mimari bağlam dosyaları ve MCP entegrasyonları hazırlamak
- Belirsiz istemler (vibe coding) yerine şartname ve test odaklı (spec-driven) çok dosyalı geliştirme akışları yürütmek
- Karmaşık legacy kodları karakterizasyon testleri ve kademeli refactoring ile güvenli biçimde modernize etmek
- Birim, entegrasyon, uçtan uca (Playwright/Cypress) ve sınır durumu testlerini AI ile yüksek kapsama oranında üretmek
- AI üretimli kodlarda güvenlik zafiyetlerini, lisans/bağımlılık risklerini ve mimari sapmaları yakalayan PR inceleme standartları kurmak
Konular
Autocomplete'ten AI-Native SDLC'ye: Spec-Driven Development
- Satır içi tamamlama, chat, IDE agent ve otonom CLI/background agent modlarının doğru kullanımı
- Kodlamadan önce teknik şartname (PRD/RFC/ADR) ve görev kırılımını AI ile netleştirme
Repo Context Engineering, Kural Dosyaları ve MCP
- Kod tabanı indeksleme,
AGENTS.md/ cursor/copilot kuralları ve mimari sınırların tanımlanması - Veritabanı şeması, API dokümanı, issue tracker ve loglara MCP ile bağlam sağlama
Çok Dosyalı Geliştirme, Legacy Anlama ve Güvenli Refactoring
- Büyük kod tabanlarında etki analizi, bağımlılık haritalama ve hata ayıklama (debugging)
- Legacy modüller için önce karakterizasyon testi üretip ardından adım adım modernizasyon yapma
AI Destekli Test Mühendisliği ve Kalite Güvencesi
- TDD döngüsünde test senaryosu, mock/fixture ve sınır durumu (edge-case) üretimi
- API kontrat testleri ve uçtan uca (E2E) test senaryolarının bakımı
Güvenli Kod Üretimi (DevSecOps) ve AI PR İnceleme Disiplini
- AI kaynaklı güvenlik açıkları (injection, hardcoded secret, paket halüsinasyonu) ve SAST/SCA entegrasyonu
- İnsan incelemesini hızlandıran küçük PR stratejisi, otomatik ön-inceleme ve kalite kapıları
Mühendislik Metrikleri, Takım Playbook'u ve Capstone
- Kabul oranı yerine PR döngü süresi, hata oranı ve kod kalitesi (DORA/SPACE) metriklerini izleme
- Kurum kod tabanında gerçek bir özellik/modernizasyon teslimatı ve takım çalışma anlaşması
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
EU AI Act, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF ve KVKK ekseninde kurumsal AI yönetişim ve güvence akademisi: AI envanteri, risk sınıflandırması, teknik red teaming/bias testleri, tedarikçi denetimi ve yönetişim işletim modeli.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Kurumsal veri ve AI platform mimarisi akademisi: modern lakehouse, AI-ready veri kalitesi, vector/context altyapısı, MLOps/LLMOps pipeline'ları, AI Gateway ve model serving, güvenlik ve FinOps yönetimi.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
AI çağında otomasyonun ikame edemediği beşeri yetkinlikler akademisi: problem çerçeveleme, AI çıktısını eleştirel sorgulama, etik muhakeme, paydaş etkileme, kolaylaştırıcılık ve adaptasyon çevikliği.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Üst yönetim ve iş birimi liderleri için çok modüllü AI liderlik akademisi: AI stratejisi, use case portföyü ve birim ekonomisi, işletim modeli, EU AI Act/ISO 42001 yönetişimi ve kurumsal dönüşüm yol haritası.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
İş birimleri için kapsamlı AI okuryazarlığı ve üretkenlik akademisi: ileri prompt ve context engineering, doküman/veri analizi, özel asistan tasarımı, doğrulama protokolleri ve birime özel iş akışı dönüşüm projesi.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Kural tabanlı otomasyondan otonom ve yarı-otonom AI agent iş akışlarına geçiş: süreç yeniden tasarımı, Copilot Studio/n8n/LangGraph ve MCP entegrasyonları, human-in-the-loop guardrail'leri ve çalışan prototip.
- Canlı Kurs
- 6 modül
Bizimle iletişime geçin
