Yazar, Ocak ayında Cloudflare Workers platformunu daha derinlemesine kullanmaya karar vererek, ücretsiz yapay zeka kredilerini değerlendirmek amacıyla birkaç proje geliştirdi. Geçmişte platformun limitleri nedeniyle hayal kırıklığı yaşasa da, bu sefer yapay zeka destekli yaklaşımlarla mevcut projeleri Cloudflare Workers'a taşımayı denedi. Bu deneyim, platformun potansiyelini ve karşılaşılan zorlukları gözler önüne serdi.
İlk proje olan "Datasette-ts", Simon Willison'ın popüler Python projesi Datasette'in Cloudflare Workers üzerinde çalışabilen bir versiyonunu oluşturmayı amaçlıyordu. Cloudflare Workers'ın Python ekosistemini tam olarak desteklememesi nedeniyle yazar, GPT-5.2 Codex'i kullanarak Datasette deposunu görevlere ayırdı. Projeyi sıfırdan inşa ederken Drizzle, Hono ve Alchemy gibi araçları kullandı. Frontend için React SPA yerine Hono'nun JSX'ini kullanarak orijinal Jinja şablonlarına benzer bir yapı oluşturdu. Sonuç olarak, çalışan bir demo ile başarılı bir port işlemi gerçekleştirdi.
İkinci proje "SESnoop" ise, bir Rails uygulaması olan Sessy'nin Cloudflare Workers'a taşınmasıydı. E-posta geri dönüşlerini ve şikayetlerini yönetmek için tasarlanan bu uygulamayı Ruby ile uğraşmadan Cloudflare'a taşımak isteyen yazar, yine Codex'ten yardım aldı. Yapay zeka, API'yi işleyen bir worker ve React SPA frontend'i sunan bir monorepo yapısı oluşturdu. Ancak, yapay zekanın ürettiği "çirkin" frontend bileşenleri ve Cloudflare'a özgü hatalar (örneğin, webhook yolunun varlık yüklemesiyle çakışması) nedeniyle insan müdahalesinin ve düzeltmelerin kritik olduğunu deneyimledi. Bu projeler, yapay zekanın port işlemlerinde güçlü bir yardımcı olabileceğini, ancak platforma özgü detaylar ve kullanıcı arayüzü estetiği konusunda insan uzmanlığının vazgeçilmez olduğunu gösterdi.
Yapay zeka araçları, mevcut yazılım projelerini farklı platformlara taşımada önemli bir kolaylık sağlasa da, platforma özgü mimari detaylar ve kullanıcı arayüzü tasarımı için insan müdahalesi ve uzmanlığı kritik önem taşımaktadır.