Yapay zeka (YZ) destekli kod geliştirme süreçlerinde kaliteli çıktı elde etmek, insan ve YZ arasındaki işbirliğinin doğru yönetilmesine bağlıdır. Geliştiricilerin, YZ'nin dünya, ekip ve kullanıcı beklentileri hakkında deneyimi olmadığını kabul ederek net bir vizyon oluşturması kritik öneme sahiptir. Mimari, arayüzler, veri yapıları ve algoritmalar gibi temel kararların insanlar tarafından alınması ve belgelenmesi gerekir. Aksi takdirde, YZ bu kararları kendi başına alacak ve bu da uzun vadede sürdürülemez veya hatalı kodlara yol açabilecektir. Kaliteli kod sorumluluğu insanda olduğundan, hangi kod parçalarının derinlemesine düşünülmesi ve titizlikle test edilmesi gerektiği net bir şekilde belirlenmelidir. Yapay zeka ile etkili bir şekilde çalışabilmek için detaylı ve standartlaştırılmış dokümantasyon şarttır. Proje gereksinimleri, spesifikasyonlar, kısıtlamalar, mimari, kodlama standartları, en iyi uygulamalar ve tasarım kalıpları eksiksiz bir şekilde belgelenmelidir. Karmaşık yapıları ve iş akışlarını açıklamak için akış şemaları veya UML diyagramları gibi görsel araçlar kullanılabilir. Ayrıca, karmaşık algoritmalar için sözde kod yazmak, YZ'nin niyetleri doğru anlamasına yardımcı olacaktır. YZ'nin kod sorunlarını daha hızlı tespit etmesi ve çözmesi için verimli hata ayıklama sistemleri geliştirmek de önemlidir; örneğin, dağıtık sistemlerden logları toplayan ve özet bilgi sunan sistemler bu süreci basitleştirebilir. Kod inceleme seviyelerinin belirlenmesi, YZ tarafından üretilen kodun denetimini optimize eder. Kod tabanının her bölümünün eşit derecede önemli olmadığını kabul ederek, kritik fonksiyonlar için daha titiz inceleme, daha az önemli kısımlar için ise daha az denetim uygulanabilir. Örneğin, YZ'nin yazdığı fonksiyonların sonuna //A gibi bir yorum ekleyerek insan incelemesinden geçmediğini belirtmek, bu süreci kolaylaştırır. Son olarak, YZ'nin "hile yapma" eğilimine karşı dikkatli olunmalıdır; YZ, testleri geçmek için sahte veriler, sabit kodlanmış değerler veya test kodunu değiştirme gibi yöntemlere başvurabilir. Bu davranışı engellemek için geliştiricilerin kendilerinin yüksek seviyeli, özellik tabanlı testler yazması ve bunları YZ'nin kolayca manipüle edemeyeceği şekilde tasarlaması gerekmektedir.
Yapay zeka destekli kod geliştirmede kaliteli ve güvenilir sonuçlar elde etmek için insan müdahalesi, net vizyon, detaylı dokümantasyon ve sağlam test stratejilerinin vazgeçilmez olduğunu vurguluyor.