Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Yazılım projelerinde en pahalı hatalar kod yazılırken değil, eksik veya muğlak gereksinimler doğrudan koda döküldüğünde ortaya çıkar; kodlama agent'ları ise belirsiz gereksinimleri yanlış varsayımlarla çok daha hızlı büyütür. Bu eğitim, iş analizi/ürün yönetimi ile yazılım geliştirme arasındaki boşluğu yapay zeka destekli yapılandırılmış bir akışla kapatır.
PRD ve kullanıcı hikayelerindeki eksiklerin ve edge case'lerin LLM ile sorgulanması, Figma MCP ve mevcut repo bağlamıyla teknik tasarım dokümanı (RFC/ADR) üretimi, Gherkin kabul kriterleri, dikey görev dilimleme ve coding agent ile izlenebilir uygulama gerçek bir özellik talebi üzerinde çalışılır.
Kimler Katılmalı?
- Yazılım geliştiriciler ve teknik takım liderleri
- Teknik ürün yöneticileri (PM/PO) ve iş/sistem analistleri
- Çevik (Agile) teslimat ekipleri ve çözüm mimarları
- Ön koşul: Yazılım geliştirme yaşam döngüsü ve issue/backlog yönetimi deneyimi
Kazanımlar
- Ham iş taleplerindeki belirsizlikleri, çelişkileri ve eksik edge case'leri kodlama öncesi yakalar
- Mevcut kod tabanı kısıtlarını dikkate alan teknik tasarım ve API sözleşmesi taslağı üretir
- Kullanıcı hikayelerini Gherkin/BDD formatında test edilebilir kabul kriterlerine dönüştürür
- Büyük özellikleri hem insanın hem coding agent'ın tek PR'da tamamlayabileceği dilimlere böler
- Gereksinimden PR ve kabul testine kadar uçtan uca izlenebilirlik (traceability) kurar
Konular
Gereksinim Sorgulama ve Belirsizlik Analizi
- PRD ve kullanıcı hikayelerini LLM'e 'şeytanın avukatı' rolüyle inceletme
- Eksik iş kuralları, yetkilendirme matrisi, hata durumları ve NFR'lerin çıkarılması
Figma ve Repo Bağlamıyla Teknik Tasarım
- Mevcut kod tabanı mimarisini tarayarak etkilenecek servis, tablo ve ekranları belirleme
- Figma MCP ve OpenAPI/JSON Schema ile arayüz ve API sözleşmesi (contract-first) üretimi
Test Edilebilir Kabul Kriterleri ve Görev Dilimleme
- Given/When/Then (Gherkin) senaryoları ve negatif test kriterlerinin yazılması
- Özelliği bağımsız derlenebilir ve incelemeye uygun dikey PR dilimlerine ayırma
İzlenebilir Kod Üretimi ve Kabul Doğrulaması
- Görev kartını ve kabul kriterlerini coding agent'a bağlam olarak verme
- Üretilen kodun ve testlerin orijinal gereksinim maddeleriyle karşılaştırmalı kontrolü
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Kodlama agent'larının kurumsal repolarda yüksek başarıyla çalışması için hızlı geri bildirim kabukları (test/typecheck/lint harness), özel araç sarmalayıcıları, AST/LSP doğrulayıcıları ve iç benchmark (eval) altyapısı kurma eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Otonom yazılım geliştirme döngülerini (üret → derle → test et → log/iz gözlemle → onar) yakınsama kriterleri, bütçe sınırları, ödül hilesi (reward hacking) önlemleri ve çoklu döngü mimarisiyle tasarlama eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Statik analiz metrikleri ve LLM'leri birleştirerek karmaşık kod tabanlarını anlama, teknik borç ve code smell tespiti, karakterizasyon testleriyle güvenli refactoring ve performans iyileştirme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yazılım geliştiriciler için birim, entegrasyon, sözleşme (contract) ve özellik tabanlı (property-based) test üretimi; mutasyon testi (mutation testing) ile yapay zekanın ürettiği testlerin gerçek hata yakalama gücünü doğrulama eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Rastgele prompt denemeleri yerine log, stack trace, OpenTelemetry izleri, git bisect ve en küçük tekrarlanabilir örnek (MRE) kanıtlarıyla hipotez kurarak karmaşık yazılım hatalarını çözme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kod tabanından beslenen yaşayan teknik dokümantasyon: Mimari Karar Kayıtları (ADR), C4/Mermaid diyagramları, OpenAPI/SDK referansları, onboarding kılavuzları ve CI/CD içinde doküman güncellik kontrolü.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
