Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Coding agent'lar bir saat içinde 1.500 satırlık bir PR üretebilir; ancak bu kodu inceleyecek kıdemli mühendis ya saatlerce satır satır okumak zorunda kalır ya da yorulup yüzeysel bir 'LGTM' ile onaylayarak üretim arızalarına kapı açar. Bu eğitim, AI çağında kod incelemesini ve insan onayını (human approval) yeniden tasarlamayı öğretir.
Büyük değişiklikleri dikey/stacked PR'lara bölme, PR yazarının agent ile öz-inceleme (self-review) ve kanıt paketi hazırlaması, AI kod inceleme araçlarını (GitHub Copilot Code Review, CodeRabbit, özel PR agent'ları) gürültü yapmayacak şekilde yapılandırma ve değişiklik riskine göre onay kapıları (CODEOWNERS, risk tiering) gerçek PR senaryoları üzerinde çalışılır.
Kimler Katılmalı?
- Kıdemli yazılım geliştiriciler ve PR incelemecileri (reviewers)
- Teknik takım liderleri ve yazılım mimarları
- Mühendislik yöneticileri ve DevEx/platform ekipleri
- Ön koşul: Git PR iş akışları ve ekip içi kod inceleme deneyimi
Kazanımlar
- İncelenmesi imkansız dev AI PR'ları yerine mantıksal olarak ayrılmış küçük ve bağımsız PR dizileri oluşturur
- İncelemeciye göndermeden önce mimari gerekçe, riskli noktalar ve doğrulama kanıtlarını içeren PR özeti hazırlar
- AI inceleme botlarını stil/format gürültüsünden arındırıp mantık, eşzamanlılık ve sınır durumu hatalarına odaklar
- Büyük diff'leri düz dosya sırasıyla değil, çağrı akışı ve etki sırasıyla (guided review) hızlı ve derinlemesine inceler
- Düşük riskli değişiklikler ile kritik şema/yetki/ödeme değişiklikleri için kademeli insan onay politikası kurar
Konular
Asimetri Sorunu: 5 Dakikada Üretilen Kodu 2 Saatte İncelemek
- İncelemeci yorgunluğu (reviewer fatigue), yüzeysel onay riski ve bilişsel yük sınırları
- Yeni temel kural: Kanıt yükü incelemecide değil, PR'ı açan mühendistedir
Yazar Disiplini: Küçük/Stacked PR'lar ve Kanıt Paketi
- Yeniden biçimlendirme, refactoring ve davranış değişikliğini ayrı PR'lara bölme
- PR açmadan önce yerel AI öz-inceleme (pre-PR critique) ve test/ekran/benchmark kanıtı ekleme
AI PR İnceleme Botlarını Yüksek Sinyale Ayarlama
- Copilot Code Review, CodeRabbit veya özel PR agent'larına repo-özel inceleme kuralları (review instructions) yazma
- Linter'ın yakalayacağı yorumları susturup yalnızca bug, güvenlik ve mimari ihlalleri raporlatma
İncelemeci İçin AI Destekli Derin İnceleme Teknikleri
- PR'ı yerel olarak veya IDE agent ile açıp 'bu değişiklik hangi varsayımlara dayanıyor?' diye sorgulama
- Sessiz davranış değişimi, eksik geri dönüş (rollback) uyumu ve hata yutma noktalarını yakalama
Risk Kademelendirmesi ve Human-in-the-Loop Onay Kapıları
- Doküman/test PR'ları, standart servis kodu ve kritik (auth, ödeme, DB migration) PR'lar için farklı onay seviyeleri
- CODEOWNERS, zorunlu kontroller ve PR döngü süresi (review turnaround) metrikleri
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Otonom coding agent'ları geliştirici makinelerinde ve sunucularda güvenle çalıştırmak için konteyner/microVM izolasyonu, dosya sistemi ve ağ sınırları (egress), en az yetki ilkesiyle MCP izinleri ve gizli anahtar koruması eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Bireysel yapay zeka kullanımını ekip ölçeğine taşıma: paylaşımlı agent skill'leri (SKILL.md), özel slash komutları, oturumlar ve roller arası (PM, backend, frontend, QA) yapılandırılmış bağlam devri (handoff) eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
GitHub Actions ve GitLab CI boru hatlarında başsız (headless) coding agent çalıştırma: otomatik CI/test hatası onarımı, issue'dan taslak PR üretimi, bağımlılık yükseltme ve güvenlik/maliyet sınırları eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
GitHub Copilot, Cursor ve Windsurf gibi IDE kod asistanlarını bağlam yönetimi (context pinning), çoklu dosya düzenleme, test odaklı doğrulama ve güvenli kodlama standartlarıyla verimli kullanma eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Cursor, Claude Code, Lovable ve Bolt ile doğal dil odaklı hızlı uygulama geliştirme (vibe coding) yöntemini modüler mimari, Git kontrol noktaları ve güvenlik kurallarıyla birleştirerek spagetti koda düşmeden yazılım üretme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Claude Code, Cursor Agent ve OpenAI Codex CLI gibi otonom kodlama agent'larıyla çok dosyalı görev yürütme, Plan-Act-Verify döngüsü, MCP araç entegrasyonu ve Git worktree ile paralel geliştirme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
