ECDD: Vibe Coding'den Yapısal Kodlamaya Geçiş
Murat Karakaya Akademi YouTube Kanalı Eğitim Özeti
Merhaba değerli okuyucular ve Murat Karakaya Akademi takipçileri! Bugün sizlere, yazılım dünyasında son dönemde sıkça duyduğumuz "Vibe Coding" kavramının ötesine geçen, kendi geliştirdiğim ve Explicit Context-Driven Development (ECDD) adını verdiğim yeni bir metodolojiyi tanıtacağım.
Günümüzde yapay zeka ile kod yazmak artık standart bir pratik haline geldi. Ancak çoğumuz bunu "sezgisel" yani sadece birkaç cümlelik istemlerle (prompt) yapıyoruz. Yapay zeka tahminlerde bulunuyor, biz deniyoruz, hata alıyoruz, tekrar deniyoruz... İşte ben buna "Vibe Coding" (Hissiyatla Kodlama) diyorum. ECDD ise bu süreci disipline eden, her adımın dokümante edildiği ve yapay zekanın "bağlam" (context) içerisinde hapsolmasını engelleyen yapısal bir yaklaşım.
Neden ECDD? Vibe Coding'in Sorunları
Yapay zeka modelleri (LLM'ler) geliştikçe, onlara verdiğimiz "Prompt Engineering" (Yönlendirme Mühendisliği) yerini "Context Engineering" (İçerik Mühendisliği) kavramına bıraktı. Çünkü modelin başarısı, ona ne kadar iyi komut verdiğinizden çok, o komutu hangi bağlamda sunduğunuzla ilgilidir.
- Bağlam Penceresi (Context Window) Taşması: Proje büyüdükçe sohbet geçmişi şişer ve yapay zeka önceki kararları unutmaya başlar.
- Tahmine Dayalı Geliştirme: Net isterler olmayınca yapay zeka benzer projelerden öğrendiklerini "uydurarak" kodlar.
- Sürdürülebilirlik Eksikliği: Sohbet kapandığında veya yeni bir feature ekleneceğinde, her şeye en baştan başlamak zorunda kalırsınız.
ECDD, bu sorunları çözmek için Long-term Memory (Uzun Süreli Hafıza) konseptini getiriyor. Bunu "Artifacts" dediğimiz ara dokümanlar sayesinde sağlıyoruz.
ECDD'nin 5 Aşamalı İş Akışı
ECDD kütüphanesini kullanırken projeyi bir kerede değil, beş mantıksal aşamaya bölerek geliştiriyoruz. Bu sayede direksiyonun başında her zaman biz (insan) oluyoruz.
1. Proje Tanımlama (Define Project)
İlk adımda projenin ne olduğunu tek bir cümleyle ifade ediyoruz. /define komutu ile yapay zekaya bir şablon (template) veriyoruz. Yapay zeka bu şablonu kullanarak projenin teknik isterlerini, kullanıcı rollerini ve MVP kapsamını belirleyen bir project_definition.md dosyası oluşturuyor. Bu bizim projemizin anayasasıdır.
2. Planlama ve Yol Haritası (Plan Roadmap)
Tanımlama bittikten sonra /plan komutuyla projeyi iş paketlerine (Work Packages) bölüyoruz. Örneğin; Backend kurulumu, Frontend arayüzü gibi. Bu aşamada yapay zekaya "maksimum 2 iş paketi oluştur" gibi kısıtlar vererek süreci yönetebiliyoruz.
3. Detaylandırma (Elaborate)
Belirlenen her bir iş paketini tek tek detaylandırıyoruz. /elaborate work_package_1 dediğimizde, yapay zeka bu paketin acceptance kriterlerini, kullanılacak kütüphaneleri ve uygulama adımlarını içeren özel bir doküman hazırlar. Burada önemli olan, yapay zekanın sadece o pakete odaklanmasıdır.
4. Kapsam ve Kurallar (Scope)
Bu aşama ECDD'nin en kritik noktasıdır. /scope komutuyla şimdiye kadar oluşturulan tüm dokümanlar (Artifacts) taranır ve copilot_instructions.md dosyası oluşturulur. Bu dosya, VS Code içinde GitHub Copilot gibi araçlara "her zaman bu kurallara ve bağlama sadık kal" dememizi sağlar.
5. Uygulama (Implement)
Son aşamada /implement work_package_1 komutuyla kodlama başlar. Yapay zeka artık hazırladığımız tüm o dokümanları okuyarak, uydurmadan, bizim istediğimiz standartlarda kodu yazar. Kodlama bittiğinde log dosyalarını günceller ve süreci raporlar.
Canlı Uygulama: Yapay Zeka Sözlüğü
Eğitimde bu süreci somutlaştırmak için basit bir "AI Dictionary" uygulaması geliştirdik. Kullanıcının girdiği terimi Gemini API kullanarak açıklayan bir uygulama.
Uygulama sırasında yapay zekanın bazen eski kütüphane versiyonlarını kullanmaya çalıştığını gördük. ECDD'nin gücü burada devreye giriyor: Hemen araya girip fetch komutuyla güncel Gemini dokümanlarını iş paketine eklettik. İşte bu, yapay zekayı bir asistan olarak yönetmenin en iyi örneğidir.
Sonuç ve Gelecek
ECDD kütüphanesi şu an 1.0 versiyonunda ve açık kaynak olarak GitHub'da (KM Karakaya / ECDD) erişime açık. Bu metodoloji ile amacım, yazılım mühendisliği disiplinini yapay zeka destekli kodlama dünyasına entegre etmek.
Eğer siz de kaos içinde kod yazmaktan yorulduysanız, projelerinizi adım adım, dokümante ederek ve bağlamı kontrol altında tutarak geliştirmek istiyorsanız ECDD'yi mutlaka deneyin.
Daha fazla bilgi, soru ve cevap için YouTube kanalımızdaki yayını izleyebilir, sorularınızı yorumlarda belirtebilirsiniz. Kanala abone olmayı ve videoyu beğenmeyi unutmayın!
Murat Karakaya
Murat Karakaya Akademi & muratkarakaya.net
