Yapay zeka (YZ) araçlarının yazılım geliştirmede artan kullanımı, uzun süredir bilinen ancak genellikle göz ardı edilen "iyi kod" pratiklerini yeniden gündeme getiriyor. Geçmişte, kapsamlı testler, net dokümantasyon, küçük ve iyi tanımlanmış modüller gibi en iyi uygulamalar zaman kısıtlamaları nedeniyle sıklıkla atlanırdı. Ancak makine öğrenimi tabanlı ajanlar, karmaşık ve düzensiz kod tabanlarında insan geliştiriciler kadar iyi gezinemezler. Bu ajanlar, adeta bir Roomba'nın köpeğin dışkısını tüm eve yayması gibi, kötü kodla karşılaştıklarında sorunları büyütebilirler. Bu nedenle, YZ ajanlarının verimli çalışabilmesi için sağlam koruyucu raylara ihtiyaç duyuluyor; bu da bizi daha disiplinli kodlama standartlarına itiyor.
Yazarın ekibi, YZ kodlayıcılarını desteklemek için bazı önemli yatırımlar yapmış. Bunlardan en tartışmalı ama en değerli olanı, %100 code coverage (kod kapsamı) gerekliliği. Bu, sadece hataları önlemekten ziyade, YZ ajanının yazdığı her kod satırının davranışını iki kez kontrol etmesini garantilemekle ilgili. %100 kapsam, test edilmesi gereken "önemli" kısımlar hakkındaki belirsizlikleri ortadan kaldırır; kapsanmayan bir satır varsa, bunun aktif olarak yapılan bir değişiklikten kaynaklandığı açıktır. Bu yaklaşım, kapsam raporunu bir yapılacaklar listesine dönüştürür, ulaşılamayan kodların silinmesini sağlar, uç durumları netleştirir ve kod incelemelerini somut örneklerle kolaylaştırır.
yrıca, dizin yapısı ve dosya adlandırmanın (namespaces) önemi vurgulanıyor. YZ ajanları, kod tabanında gezinmek için dosya sistemini kullanır; dizinleri listeler, dosya adlarını okur ve dosyaları bağlama çeker. Bu nedenle, dizin yapısına ve dosya adlandırmasına diğer arayüzler kadar özen göstermek gerekiyor. Örneğin, ./billing/invoices/compute.ts gibi açıklayıcı bir dosya adı, ./utils/helpers.ts gibi genel bir addan çok daha fazla bilgi iletir ve YZ modelinin kodu daha iyi anlamasına yardımcı olur. Bu tür yapısal iyileştirmeler, YZ destekli geliştirme süreçlerinin verimliliğini artırıyor.
Yapay zeka destekli kodlama araçlarının etkin kullanımı, yazılım geliştiricileri uzun süredir ihmal edilen en iyi kodlama pratiklerine geri dönmeye ve daha disiplinli bir geliştirme süreci benimsemeye zorluyor.