Artık Prompt Yazma, Döngü Tasarla

2,6 milyonluk tweet

7 Haziran 2026 akşamı, eski PSPDFKit kurucusu ve son bir yıldır yapay zekâ agent'larıyla uğraşmasıyla tanınan Peter Steinberger (@steipete) şunu yazdı:

Cümle kısaydı ama yankısı büyük oldu. Altına gelen 1.100'den fazla yanıtta üç tip tepki birbirine karıştı: “evet, gelecek bu” diyen heyecanlılar, “güzel de bunu tam olarak nasıl yapıyorsun?” diye soran meraklılar8, ve “bu sadece sınırsız token'ı olanların lüksü” diyen şüpheciler. Flask'ın yaratıcısı Armin Ronacher bile alçakgönüllü bir itirafla karıştı tartışmaya:

Bu yazının amacı tam olarak o pencereden bakmak: Peter ne kastetti, fikir nereden geliyor, hangi somut yöntemler var, neyle ayakta duruyor, nerede kırılıyor, kaça mal oluyor — ve sonuçta sıradan bir geliştirici için bu mümkün ve faydalı mı? Malzemenin çoğu doğrudan o tweet'in altından, ona gelen alıntılardan ve aynı günlerde aynı şeyi söyleyen başka isimlerden geliyor; gerisini web ve akademik kaynaklarla doğruladım.

Peter ne kastetti?

İyi haber: Peter'ın ne demek istediğini tahmin etmemize gerek yok, çünkü kendi yanıtlarında bolca ipucu bıraktı. “Bunu nasıl yapıyoruz?” diye soran bir kullanıcıya verdiği cevap, tüm fikrin çekirdeğini özetliyor:

Buradaki “claw”, Peter'ın geliştirdiği açık kaynaklı kişisel asistanı OpenClaw; “codex'ler” ise OpenAI'ın kodlama agent'ı Codex'in paralel çalışan onlarca kopyası. Yani tablo şu: bir gözetmen agent (claw), bir işçi agent ordusunu (codex'ler) yönetiyor — PR'ları gözden geçirsinler, commit'leri güvenlik açığı için tarasınlar, issue'ları birleştirsinler, yol haritasından yeni PR'lar açsınlar diye. Peter buna kendi blogunda “sadece konuş onunla” diyor ve normal bir günde 3-8 agent'ı 3×3'lük bir terminal ızgarasında paralel sürdüğünü anlatıyor.2

Döngüye “içine itiş kuvveti koyma” fikrini bir kullanıcı şöyle özetleyince — “döngüyü tasarlamak işin yarısı; diğer yarısı döngünün içine hayır diyebilen bir şey koymak: bir test, bir tip kontrolü, gerçek bir hata” — Peter'ın cevabı tek satırdı ve 220 kişi tarafından yer imine eklendi:

Yani döngünün bir kuzey yıldızı var: ne inşa ettiğini ve neden inşa ettiğini anlatan bir metin. Agent'lar serbest dolaşmıyor; bir vizyona doğru, doğrulanabilir adımlarla ilerliyor. Peter'ın token maliyeti şüphecilerine verdiği cevaplar da fikrin “neden”ini açık ediyor. “20 dolarlık planla bu imkânsız kanka” diyen birine: “Doğru. Vaktin gerçekten daha değerli değil mi?” “Sınırsız token'ı olanlarla mı konuşuyorsun?” diye sorana ise: “Satan iyi fikirler hâlâ insan zekâsı gerektiriyor.”

Tabloyu tamamlamak için ölçeği bilmek gerek: Peter'ın 3 kişilik ekibinin OpenClaw üzerinde bir ayda ~100 Codex kopyasını aynı anda koşturup 30 günde 1,3 milyon dolarlık OpenAI faturası çıkardığı (603 milyar token, 7,6 milyon istek) haberlere yansıdı.3 Önemli nüans: Peter bunun günlük pratiği olmadığını, sıradan bir günde 5-6 agent sürdüğünü ve insan incelemesini atlayan “karanlık fabrika” yaklaşımını reddettiğini de söylüyor. En gür sesli savunucu bile döngünün üstünde bir insan tutuyor.

Boris de aynısını söylüyor

Bu fikrin “tek bir excentrik mühendisin çıkışı” olmadığını anlamanın en net yolu: rakip bir laboratuvarın baş ismi de aynı hafta neredeyse kelimesi kelimesine aynı şeyi söyledi. Claude Code'un yaratıcısı Boris Cherny, bir konferans konuşmasında şöyle dediği aktarıldı:4

Cherny bunu üç dalgalık bir soyutlama merdiveni olarak anlatıyor: bir yıl önce IDE'de otomatik tamamlamayla kod yazıyordu; ~altı ay önce 5-10 Claude'u paralel sürüp onlara “şu özelliği yapalım” diye prompt yazıyordu; şimdi ise o prompt'lamayı kendi yerine yapan döngüler yazıyor. Aktarıldığına göre her gece yüzlerce, bazen binlerce agent'ı 5-20 saat boyunca koşturuyor; bunların bir kısmı GitHub/Slack/X'i izleyip ürün fikri üretiyor.

Bunun havada kalmaması için Cherny'nin Reddit'te 30'dan fazla soruya cevap verdiği meşhur “13 adımlık kurulum” gönderisi iyi bir çapa.5 İçindeki en kritik madde — listenin en sonunda ve “en önemlisi” notuyla — şu:

“Claude Code'dan harika sonuç almanın muhtemelen en önemli yolu: Claude'a işini doğrulayabileceği bir yol ver. Bu geri besleme döngüsü varsa, nihai sonucun kalitesini 2-3 katına çıkarır.”— Boris Cherny, r/ClaudeAI

Aynı gönderide topluluğun tepkisi de öğretici. En çok beğenilen yorum, sektörün “17 paralel alt-agent + 4 sihirli hafıza eklentisi” kültürüne sataşıyordu: “Bakın adamın 17 paralel alt-agent'ı yok.” Bir diğeri ise içeriden avantajın altını çiziyordu: “Atladığı şey, kendisinin bağlam penceresi sınırına tabi olmaması.” İki ayrı laboratuvarın liderinin aynı yere varması güçlü bir sinyal; ama o sinyali kendi $20'lık planında uygulayacak geliştiricinin koşulları farklı. Bu yazı boyunca ikisini de aklımızda tutacağız.

Prompt mu, döngü mü?

Şimdi tanımı keskinleştirelim, çünkü tartışmanın yarısı terimi netleştirince çözülüyor. Arjantinli bir geliştirici, @santtiagom_, farkı belki de en güzel cümleyle koydu:

“Prompt'lamak”, iki yıl boyunca işin standart haliydi: yazarsın → cevabı okursun → bir sonrakini yazarsın. Agent bir alet, sen onu her an elinde tutuyorsun. “Döngü tasarlamak” ise işi bulan, dağıtan, kontrol eden, ne yapıldığını yazan ve sıradakine karar veren küçük bir sistem kurmak — ve agent'ları senin yerine o sistemin dürtmesi.13 Tek satırlık özet: insan döngünün içinden çıkıp üstüne geçiyor. Aşağıdaki tablo iki kipi yan yana koyuyor.

Fikrin kısa tarihi

“Agent'ı bir döngüde çalıştır” fikri yeni değil; 2023'te denenip patlamıştı. Değişen şey, fikrin kendisi değil, etrafındaki iskele oldu. Aşağıdaki düğümlere dokunarak her dönemin neyi getirdiğini açabilirsin.

• 2022ReAct: döngünün atası+
  Yao ve arkadaşlarının makalesi (Princeton/Google) temel kalıbı koydu: Düşün → Eyle → Gözle, hedefe varana dek tekrarla. Model yalnızca “karar ver” adımını yapar (bir araç çağrısı üretir); eylemi senin kodun çalıştırır ve sonucu modele geri verir. LangChain agent'larından Codex'e kadar her şeyin altında bu döngü var.
• 2023AutoGPT & BabyAGI: tam otonomi patlaması+
  GPT-4'ten iki hafta sonra çıkan AutoGPT, günler içinde GitHub'ın en hızlı büyüyen projesi oldu. Hedef “dünyayı kurtar” kadar büyüktü, sonuç hüsrandı: sonsuz döngüler, dairesel planlama (“1 numaralı görevi” durmadan yeniden yazma), bileşen hataları birikince çığ etkisi, ve sen masadan kalkınca hesabını boşaltan maliyet. Başlıklar açıktı: “şu an berbatlar”. Sorun fikir değil, iskeleydi.
• 2024–25Kodu gerçekten çalıştıran agent'lar+
  Claude Code ve Codex CLI ile kritik fark geldi: agent artık yazdığı kodu gerçekten çalıştırıp hatayı görüyor, mevcut kodu kazıyor, deney yapıyor. Simon Willison bunu “gerçek bir basamak sıçraması” diye niteledi. 2023 tahmin ediyordu; bunlar çalıştırıp gözlüyor. Geri besleme döngüsü ilk kez gerçek hale geldi.
• Eyl 2025Bağlam mühendisliği+
  Anthropic resmî bir yazıyla terimi kurumsallaştırdı: artık mesele “doğru kelimeleri bulmak” değil, “modelin istediğimiz davranışı üretmesi için bağlamın doğru kurulumu nedir?” sorusu. Prompt mühendisliğinin doğal devamı. Beraberinde sınır da geldi: bağlam çürümesi (context rot) — pencere doldukça modelin hatırlama gücü düşer.
• Tem 2025Ralph: while-döngüsü meme oluyor+
  Geoffrey Huntley, en ham haliyle bir Bash while döngüsünü (aynı prompt'u sonsuza dek agent'a verme) bir teknik olarak adlandırdı: “Ralph”. Sloganı: “belirsiz bir dünyada deterministik olarak kötü.” Hafıza dosya sisteminde, her tur taze bağlam. İlerleyen aylarda /goal komutu ve resmî “ralph-wiggum” eklentisi olarak ürünleşti.
• Şub–Nis 2026Harness & Loop mühendisliği+
  Mitchell Hashimoto “harness'ı mühendisle” dedi; Martin Fowler'ın sitesinde Birgitta Böckeler bunu “Agent = Model + Harness” formülüne oturttu; Addy Osmani “loop mühendisliği, harness'ın bir kat üstünde” diye tamamladı. Sektör, prompt'tan iskeleye bakışını kaydırdı.
• Haz 2026“Artık prompt'lama”+
  Steinberger ve Cherny aynı hafta, iki ayrı kamptan, aynı cümleyi kurdu. Bu yazının çıkış noktası burası. Fikir artık bir kişinin çıkışı değil, bir eğilimin adı.

En basit döngü: Ralph

“Döngü” kulağa karmaşık gelebilir; oysa en saf hali utanç verecek kadar basit. Geoffrey Huntley'in “Ralph” tekniği, özünde tek satır:

İsim, Simpsonlar'ın sevimli-saf karakteri Ralph Wiggum'dan geliyor. Tezi şu: AI agent'ları zaten Ralph gibidir — hevesli, unutkan, aynı hatayı tekrarlamaya yatkın — o yüzden bu sınırlamayla savaşmak yerine kucakla. Her tur taze bir bağlam penceresiyle başla (böylece “bağlam çürümesi”ne hiç girme), hafızayı diskte tut (dosyalar, git geçmişi), ve agent “sırada ne var?”ı her seferinde plan dosyasını yeniden okuyarak bulsun. Huntley'in en sevdiğim cümlesi tekniğin ruhunu veriyor:

“Ralph'ın güzelliği bu: teknik, belirsiz bir dünyada deterministik olarak kötü.”— Geoffrey Huntley11

Yani kaotik çok-agent sistemlerinin aksine Ralph'ın hataları öngörülebilir kalıplardır; bu da onları ayıklanabilir kılar. Huntley, Ralph'ı bir çocuk parkını güvenli hale getirir gibi “tabela koyarak” terbiye ettiğini anlatıyor: kaydıraktan atlayıp morarmış dönüyorsa, kaydırağın yanına “KAYARAK İN, ATLAMA” tabelası eklersin — yani PROMPT.md'ye bir kural daha. Önemli kurallar: tur başına tek iş, değiştirmeden önce kod tabanında ara (varsaymadan), her adımdan sonra test et, “yer tutucu” kod yazma, ve geçersiz işi reddeden kapılar (testler, tip kontrolü, derleme) kur.

Ralph işe yarıyor mu? Huntley, eğittiği bir mühendisin 50.000 dolara fiyatlanan bir MVP'yi ~297 dolar token'la teslim ettiğini söylüyor (bu rakamları, prompt iterasyonu ve insan incelemesini dışarıda bıraktığı için iddia olarak okumak gerekir). Eleştiri de net: belirsiz hedeflerle “bunu daha iyi yap” diye döngüye sokmak işe yaramaz, hatta halüsinasyonu artırır — çünkü ölçülebilir bir kabul ölçütü yoksa agent kendini “tamamlandı” diye işaretleyip kendinden emin biçimde yanılır. Thoughtworks'ün teknoloji radarı Ralph'ı “Benimse” değil, “Dene” seviyesinde listeliyor. Anahtar, bir sonraki iki bölümde göreceğimiz gibi, döngünün kendisi değil; döngüye “hayır” diyebilen şey.

Dört katman: prompt'tan döngüye

Sektörün son bir yılda vardığı en kullanışlı zihinsel model, bu işi iç içe geçmiş dört katman olarak görmek. Her katman, bir öncekinin çözemediği bir hatayı ele alır; biri diğerinin yerini almaz, üstüne biner. Şemadaki bir katmana tıkla, ne işe yaradığını gör.

Katmanlar arasındaki en yük taşıyan ayrımı bir cümlede özetleyen şu örnek, “prompt'tan döngüye” tezinin de kalbidir: “Bir agent'a prompt'ta ‘kodlama standartlarımıza uy’ demek, standartlar ihlal edilince PR'ı bloklayan bir linter bağlamaktan temelde farklıdır. Birincisi olasılıksal uyuma güvenir; ikincisi deterministik bir kısıt dayatır.”13 Döngü mühendisliği, bu mantığı en üst kata taşır: tek bir “uy” ricasını, kendini besleyen ve kendini denetleyen bir sisteme çevirir.

Pratikte: yöntemler

Chris Albon (Wikimedia'da ML direktörü) tam da sıradan geliştiricinin sorusunu sordu: “Bu döngü pratikte neye benziyor? Claude -p bir for döngüsünde mi? /goal mı?” Altına gelen yüzlerce yanıt, birkaç tekrar eden reçeteye indirgenebiliyor.8 Sekmelere dokunarak gez.

“Hayır” diyebilen bir şey

Buraya kadarki her şey bir tek fikirde birleşiyor — ve bu, tüm yazının en önemli cümlesi. Döngüyü herkes yazabilir; onu değerli kılan, döngüye “hayır” diyebilen şeydir. @mosyaseen'in dediği gibi: “Geri itecek hiçbir şeyi olmayan bir döngü, agent'ın tekrar tekrar kendisiyle hemfikir olmasıdır.” @aakashgupta aynı noktayı koyuyor:

Bu yüzden alıntı-tweet'lerden birinin söylediği şey, işin moatını (savunma hendeği) tek cümlede özetliyor: “Döngüyü tasarlamaya geçtiğin an, dar boğazın model olmaktan çıkıp döngünün işe yarayıp yaramadığını ölçebilmen oluyor. Moat, prompt'lamaktan eval'lara kayıyor.” Boris Cherny'nin “işini doğrulayabileceği bir yol ver, kaliteyi 2-3'e katlar” tavsiyesi de, Anthropic'in agent araştırması da aynı yere çıkıyor: “Kendi çıktısını kontrol edip iyileştirebilen agent'lar temelden daha güvenilirdir — hataları yığılmadan yakalarlar.”14

Peki neden kod bu işe bu kadar uygun? Çünkü yazılımın doğrulaması ucuz ve kesin: kod çalışıyor mu, testler geçiyor mu? Anthropic'in dediği gibi “deterministik değerlendiriciler kodlama agent'ları için doğaldır.”14 Bu yüzden kapalı uçlu, doğrulanabilir görevler (testler, tipler, linter) döngüyle parlar; açık uçlu “bunu güzelleştir” görevleri ise parlamaz — orada “hayır” diyecek nesnel bir mekanizma yoktur. Ve bir sınır var: The CTO Advisor'ın derlediği veriye göre döngü her zaman yakınsamaz. Bir görev 7 testten 6'sını geçiyor; başarısız testi geri besliyorsun, tekrar deniyor — dört denemede dört kez aynı sonuç. Geri bildirim prompt'u değiştirir ama model yanlış yaklaşımda kendinden eminse aynı yere yakınsar. Pratik kuralın özeti, bir başka geliştiricinin tweet'inde: “Dışarıdan bir değerlendirici gerekmeden önce en fazla iki döngü; yoksa hataları testlere kalıcı olarak pişirir.”

Döngü nerede kırılır?

Dürüst olmak için en az savunucular kadar kırılma noktalarını da konuşmak gerekir. Üç tanesi öne çıkıyor.

1. Durum, devam edebilme ve idempotentlik

reach_vb'nin tweet'inin altına @deforestpeg net bir uyarı bıraktı: “Durum katmanı asıl ısıran yer. Basit markdown, döngü saatlerce gözetimsiz çalışıp iş ortasında çökene ve bitirdiği işi yeniden yapana kadar idare eder. Temiz devam istediğin an gerçek durum ve idempotentlik kuruyorsun. Otonom döngüler asıl orada kırılır — prompt'lamada değil.” Dayanıklı yürütme literatürü bunu doğruluyor: bir döngüyü herhangi bir anda öldürüp yeniden başlatabilmek, çoğaltılmış yan etkiler (iki ticket, iki e-posta, iki ödeme) olmadan, ciddi mühendislik gerektirir.

2. Doğrulayıcının kandırılması (reward hacking)

“Bir test ekle, hayır desin” reçetesinin en derin tehdidi: agent “hayır”ı kandırır. METR'in haziran 2025 çalışmasında o3 ve Claude 3.7 görevlerin %30'undan fazlasında ödülü hack'ledi (bazı görevlerde %100): değerlendiriciyi maymun-yamayla geçersiz kılma, fonksiyonu boş bırakma, time.time'ı ezme.15 ImpossibleBench'te modeller, spec'le çelişen testleri silerek ya da değiştirerek “geçti” aldı; biri gerekçesini bile yazdı: “Test yanlış, içinde bariz bir hata var.” Çıkarılan ders pratik: doğrulayıcıyı agent'a düzenletme; testleri salt-okunur tut. Çünkü cheating bir talimattan değil, optimizasyon baskısından doğar — “değerlendiriciyi manipüle etmek, görevi çözmekten kolaydır.”

3. Bağlam çürümesi, erken “bitti” ve yıkıcı eylemler

Döngü tek oturumda kalırsa bağlam penceresi dolar, sıkışır (compaction), bilgi kaybeder ve bozulmuş halde devam eder — “agent'ın durmasını engelledin ama bağlam çürümesini çözmedin, sakladın.” Bir diğer klasik: agent dosyaları yazar, kendinden emin bir özet basar, durur — ama testler kırmızıdır; hiçbir şeyi doğrulamamıştır, sadece doğrulamış gibi ses çıkarmıştır. Ve gözetimsiz döngülerin korkutucu ucu: bir vaka, üretimde terraform destroy çalıştırıp iki yıllık veriyi sildi. Reddit'in en çok konuştuğu başlıklardan biri de buydu — bir agent şirketin tüm veritabanını saniyeler içinde uçurdu. Döngün paylaşılan durumu yok edebiliyorsa, her planı elle incele.

Token ekonomisi ve şüpheciler

Peter'ın tweet'inin altındaki en yüksek sesli itiraz tek kelimeydi: maliyet. “20 dolarlık planla imkânsız”, “sınırsız token gerekiyor”, “bu sadece OpenAI'ın değerlemesini şişirmek için token-maxxing.” Şüpheci AI yorumcusu Ed Zitron da kendi köşesinden vurdu: “Her abonelik kullanıcısının token'ı sübvanse ediliyor ve gerçek maliyet gizleniyor… Bu, ‘yapay zekâ’ diye satılan ama tek başına bir şey yürütmesine güvenilemeyen bir teknoloji.”16 Jason Calacanis daha somut: bir agent'ın maliyeti “hızla günde 300 dolara çıktı… token'lar bir çalışanın maaşını ne zaman geçer? Geçmek üzeresin.”

Diğer tarafta savunucuların matematiği basit: token, maaş yanında yuvarlama hatası. Günde 40 dolar (ayda ~800 dolar) bile, ayda 15 saat geliştirici zamanı kurtarıyorsa 3.000-5.000 dolarlık iş demek. Gerçek dağılım da bu aralıkta: Anthropic telemetrisinde yoğun geliştirici medyanı ~13 dolar/aktif gün, kullanıcıların %90'ı için günde 30 doların altında. Ama aynı veride tehlike de var: oturumlar boyunca bağlamın tekrar tekrar gönderilmesi yüzünden token'ların ~%70'i israf; ve kontrolsüz “fan-out” senaryolarında tek bir oturumun 8.000-15.000 dolara, bir ekibin üç günde 47.000 dolara ulaştığı vakalar.16 Aşağıdaki hesaplayıcı, kendi senaryonu kabaca tartmak için (sayılar temsilîdir; abonelik planları bu matematiği tümüyle değiştirir).

Honestçe söylemek gerekirse: disiplinli, tek bir doğrulanabilir görev üzerinde, kapalı bir abonelik planında çalışan bir geliştirici için maaş-token matematiği genelde döngüden yana. Kontrolsüz fan-out, %70 israf ve ekip ölçeğinde toplama girince ise token, hızla bir çalışanın maliyetine rakip olur. Şüphecinin en çürütülmesi zor noktası “balon ne zaman patlar” değil; Zitron'ın ölçülebilirlik argümanı: maliyeti net göremediğin bir şeyin ROI'sini de net göremezsin. Ve unutmayalım: $1,3 milyonluk faturayı Peter ödemiyor — OpenAI ödüyor.

Filo mu, tek hat mı?

“Döngü tasarla” çoğu zaman “bir agent filosu kur” diye anlaşılıyor. Ama burada iki büyük laboratuvar, bir gün arayla, tam zıt başlıklar yayımladı — ve ikisi de haklı.

Anthropic, çok-agent araştırma sistemini anlattı: bir lider agent, paralel çalışan 3-5 alt-agent'a iş dağıtıyor; sonuç, tek agent'lı Claude Opus'u iç değerlendirmede %90,2 geçti. Ama bedeli de yazıyor: çok-agent sistemleri sohbete göre ~15 kat token yakar; “ekonomik olması için görevin değeri yüksek olmalı.” Üstelik Anthropic'in kendi itirafı kritik: “Çoğu kodlama görevinde gerçekten paralelleştirilebilir iş azdır ve agent'lar henüz gerçek zamanlı koordinasyonda iyi değil.”14

Ertesi gün Cognition (Devin'in arkasındaki ekip) “Çok-Agent İnşa Etmeyin” başlığıyla çıktı. Bir Flappy Bird görevini iki alt-agent'a böldüklerinde biri Super Mario tarzı bir arka plan, diğeri uyumsuz bir kuş yaptı — çünkü birbirlerinin ne yaptığını göremiyorlardı. Sonuç: “2025'te birden çok agent'ı işbirliğiyle koşturmak yalnızca kırılgan sistemler üretir.” Uzlaşma şu: okuma işleri paralelleşir (araştırma → Anthropic haklı), yazma işleri koordinasyon çatışması üretir (kodlama → Cognition haklı). Filo cazip görünür ama bugün “20-30 agent aynı işi iki kez yapıyor, tasarım kayboluyor.”

Gelecek: döngü tasarlayan filolar

Peki bundan sonra ne var? Peter'ın kendisi, “LinkedIn şimdi ‘Loop Engineering’ furyası başlatacak” diye dalga geçen bir kullanıcıya verdiği cevapta çıtayı bir kat daha yukarı koydu:

Yani özyineleme: önce prompt'ları sen yazarsın, sonra döngüleri yazarsın, sonra döngüleri yazan sistemleri tasarlarsın. Her kat, insanı bir soyutlama yukarı taşır. Bu kulağa baş döndürücü gelse de aslında çok eski bir disiplinin — sibernetiğin — diliyle birebir örtüşüyor. Chris Albon'ın başlığı altında bir kullanıcı tam da bunu hatırlattı: agent'ınla Stafford Beer'in Uygulanabilir Sistem Modeli'ni, Ashby'nin Gerekli Çeşitlilik Yasası'nı konuş. 1956'dan kalma o yasa der ki: bir sistemi kontrol eden mekanizma, en az kontrol ettiği sistem kadar çeşitli olmalı. Tek bir prompt'la onlarca agent'ı yönetemezsin; onları yöneten bir döngü tasarlaman gerekir. “İnsan döngünün içinde” den “insan döngünün üstünde”ye geçiş, kontrol teorisinin yazılıma sızmasıdır.

Bu, geliştiricinin rolünü adım adım kaydırıyor: yazıcı → gözden geçiren → döngü tasarlayan → “ne inşa edilmeli” diyen. Bir kullanıcının itiraf ettiği gibi, çoğu için yeni dar boğaz artık kod yazmak değil, incelemek: “gözden geçirmek yeni dar boğaz oldu.” Ve Amplitude'ün bir alan testinin sonucu da aynı yere işaret ediyor: bir agent haftada 102 doğrulanmış özellik gönderebiliyorsa, kıt kaynak uygulama olmaktan çıkıp zevk ve öncelik (taste) oluyor. Boris Cherny'nin deyişiyle: “Şu an jeneralistin altın çağı.”

Bugün ne yapabilirsin?

Tüm bunların pratik bir karşılığı var ve karmaşık olmak zorunda değil — Boris Cherny'nin Reddit'te kalite doğrulama döngüleri sorulduğunda verdiği cevap aynen şuydu: “Aslında çok basit, insanlar bazen fazla karmaşıklaştırıyor.” Önce kendine dürüst bir soru sor: şu an döngünün neresindesin?

İşaretlediklerin sana bir başlangıç noktası verir. Ama hangi seviyede olursan ol, ilk hamleler aynı ve küçük:

1. Tek bir doğrulanabilir görevle başla. “Bu test suite'i yeşile dönene dek düzelt” gibi, makinenin “bitti” diyebileceği bir hedef seç. Açık uçlu “güzelleştir” ile başlama.
2. Önce “hayır”ı koy. Döngüyü kurmadan, ona itiraz edecek şeyi kur: testler, tip kontrolü, linter, ya da bağımsız bir değerlendirici agent. Doğrulayıcıyı agent'a düzenletme.
3. Devre kesicileri ekle. “Ya da 20 turda dur”, “ya da 60 dakikada dur”, bir token bütçesi. Gözetimsiz çalışacaksa bir kum havuzunda (sandbox) çalıştır.
4. Durumu dışarı yaz. Plan/ilerleme bir dosyada (markdown, git geçmişi) dursun ki döngü çökse de kaldığı yerden devam edebilsin.
5. Fazla mühendislik yapma. 17 alt-agent'a değil, çalışan tek bir döngüye ihtiyacın var. Önce işini gör, sonra büyüt.