Yazar, yapay zeka (YZ) ile daha başarılı çözümler üretme arayışında, Claude'u kullanarak macOS için bir pencere yöneticisi geliştirirken ilginç bir keşif yapar. Geliştirdiği uygulamanın performansında iyileştirme alanları olduğunu fark eden yazar, Claude ile birlikte "optimize-critical-path" adında yeni bir beceri oluşturur. Bu beceri, uygulamanın kritik yollarını optimize etmeyi amaçlar. Ancak, Claude bu yeni beceriyi kullanırken ölçüm yapmadan varsayımlara dayalı optimizasyonlar yapmaya başlar ve bu durum, yazarın aklına daha önce geliştirdiği, sorunları izlemeye ve hata ayıklamaya yardımcı olan "oberdebug" becerisini getirir.
Yazar, "optimize-critical-path" becerisini "oberdebug" ile birleştirip birleştiremeyeceğini sorgular. Claude, bu iki beceriyi birleştirerek hipotez odaklı bir yaklaşımla gerçek performans darboğazlarını bulmaya başlar. Örneğin, bir odaklama işleminin hedef olan 80ms yerine yaklaşık 130ms sürdüğünü tespit eder. Bu birleşim sayesinde Claude, sorunu tanımlama, yeniden üretme ve keşif ajanları gönderme gibi yapılandırılmış bir hata ayıklama süreci izler. Bu durum, Claude'un yalnızca çözüm üretmekte değil, aynı zamanda neyin optimize edilmesi gerektiğini doğru bir şekilde teşhis etmekte de ne kadar etkili olabileceğini gözler önüne serer.
Makale, yapay zeka modellerinin farklı becerileri birleştirerek daha karmaşık sorunları, özellikle de hata ayıklama ve optimizasyon gibi alanlarda, daha etkili ve doğru bir şekilde çözebileceğini vurguluyor. Bu, YZ'nin problem çözme yeteneklerinin sınırlarını genişleten önemli bir gelişme olarak değerlendirilebilir.
Yapay zeka modellerinin farklı yetenekleri birleştirerek karmaşık teknik sorunları daha doğru ve verimli bir şekilde teşhis edip çözebilmesi, YZ'nin problem çözme kapasitesini önemli ölçüde artırıyor.