Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Otonom kodlama sistemleri açık uçlu bırakıldığında ya aynı hatanın etrafında sonsuz döngüye girerek token bütçesini tüketir ya da testi geçmek için testi silmek/mock'lamak gibi ödül hilelerine (reward hacking) başvurur. Bu eğitim, kendi kendini doğrulayan ve onaran kapalı yazılım döngülerini (closed-loop engineering) güvenilir biçimde kurgulamayı öğretir.

İç döngü (sentaks, tip, linter) ve dış döngü (entegrasyon testi, çalışma zamanı logları, performans, güvenlik) mimarisi, yakınsama ve durma koşulları (stopping criteria), takılan döngüde strateji değiştirme (backtracking / replanning) ve çoklu agent (uygulayıcı vs. bağımsız doğrulayıcı) döngüleri uygulamalı olarak inşa edilir.

Kimler Katılmalı?

  • Kıdemli yazılım, AI ve platform mühendisleri
  • Otonom kod onarımı, otomatik PR ve CI/CD agent sistemleri kuran ekipler
  • Yazılım mimarları ve AR-GE mühendisleri
  • Ön koşul: Coding agent deneyimi ve otomatik test/CI boru hatlarına hakimiyet

Kazanımlar

  • Hızlı iç geri bildirim döngüleri ile kapsamlı dış doğrulama döngülerini katmanlı olarak tasarlar
  • Agent'ın iki denemede ilerleme kaydetmediği (stagnation) durumları algılayan durdurma ve yeniden planlama mantığı kurar
  • Test zayıflatma, any/@ts-ignore ekleme ve sahte sabit değer dönme gibi ödül hilelerini engeller
  • Çalışma zamanı loglarını, stack trace'leri ve uygulama durumunu döngü içine yapılandırılmış geri bildirim olarak besler
  • Token, süre ve deneme bütçesi altında deterministik eskalasyon yapan otonom onarım akışı teslim eder

Konular

Kapalı Döngü (Closed-Loop) Yazılım Mühendisliği Mimarisi
  • Açık döngü (tek atımlık prompt) ile kapalı geri bildirim döngüsü arasındaki güvenilirlik farkı
  • İç döngü (AST/derleyici/birim test) ve dış döngü (entegrasyon/E2E/güvenlik/performans) katmanları
Yakınsama, Salınım Tespiti ve Backtracking Mekanizmaları
  • Hata sayısının azalmadığı veya A↔B hatası arasında gidip gelen (oscillation) döngüleri yakalama
  • Son bilinen iyi duruma dönme (tree search / best-of-N) ve hipotez değiştirerek yeniden planlama
Reward Hacking (Ödül Hilesi) ve Kestirme Yolların Engellenmesi
  • Agent'ın test dosyalarını değiştirmesini, linter kurallarını kapatmasını veya boş catch yazmasını yasaklama
  • Salt okunur (read-only) doğrulama testleri ve mutasyon/kapsam (coverage) eşikleri
Çalışma Zamanı Gözlemlenebilirliği ile Döngüyü Besleme
  • Uygulama logları, veritabanı durumu, HTTP yanıtları ve headless tarayıcı ekran/DOM çıktısını döngüye bağlama
  • Başarısız denemelerin özetini (negatif bellek) tutarak aynı hatanın tekrarını önleme
Çift Agent'lı (Implementer–Verifier) Döngüler ve Eskalasyon
  • Kodu yazan agent ile kabul kriterlerini ve testleri denetleyen bağımsız eleştirmen agent ayrımı
  • Token/zaman bütçesi dolduğunda yapılan denemeleri ve kalan engeli özetleyen insan devir raporu

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Yapay Zeka ile Kod Analizi ve İyileştirme

    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.

    Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Yapay Zeka Destekli Test Üretimi

    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.

    Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Kanıta Dayalı Hata Ayıklama

    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.

    Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Yapay Zeka ile Teknik Dokümantasyon

    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.

    Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Kod Tabanlarında Context Mühendisliği

    Büyük ve monorepo kod tabanlarında coding agent'ların doğru kod üretmesi için AST tabanlı indeksleme, semantik/leksikal arama, bağımlılık grafiği, AGENTS.md/CLAUDE.md hiyerarşisi ve context window bütçeleme eğitimi.

    Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Güvenli Kod İncelemesi

    Yapay zeka ve insan tarafından yazılan kodlarda OWASP Top 10, yetkilendirme açıkları, uydurma paket (slopsquatting), gizli anahtar sızıntısı ve güvensiz varsayılanları SAST (Semgrep, CodeQL) ve LLM destekli incelemeyle yakalama eğitimi.

    Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin