Eğitim İçeriği
Dört Seviyeli Kişiselleştirme Yığını
Seviye 1 | Bilir – Kurallar ve AGENTS.md
Kapsanan konular:
• Proje sözleşmelerinin ve kodlama standartlarının tanımlanması
• Mimarinin ve teknik kısıtlamaların belgeleştirilmesi
• Araçtan bağımsız proje rehberliğinin oluşturulması
• Geliştirme ekipleri ile yapay zekâ araçları arasında tutarlılığın korunması
Seviye 2 | Yapar – Beceriler
Kapsanan konular:
• Tekrar kullanılabilir uzmanlık bilgi birimlerinin oluşturulması
• Bağlamsal bilgilerin yalnızca gerektiğinde yüklenmesi
• Görev performansını artırırken bağlam boyutunun küçültülmesi
• Tekrar kullanılabilir iş akışları ve uzmanlık kütüphanelerinin oluşturulması
Seviye 3 | Ulaşır – MCP
Kapsanan konular:
• Yapay zekâ araçlarının harici sistemler ve hizmetlerle bağlantısının kurulması
• Depolara, veritabanlarına ve belge kaynaklarına erişim
• Yapay zekâ kodlama asistanlarının yeteneklerinin genişletilmesi
• Güvenli entegrasyonların ve yönetim kontrollerinin uygulanması
Seviye 4 | Hareket Eder – Ajanlar
Kapsanan konular:
• Özerk yapay zekâ ajanlarının ve yeteneklerinin anlaşılması
• Kodun özerk olarak okunması, yazılması, test edilmesi ve gözden geçirilmesi
• Hedef odaklı iş akışlarının ve devredilen görevlerin yönetimi
• Jenesel sistemler için gözetim ve insan denetleme mekanizmalarının kurulması
Gün 1 | Devretme ve Araçların Genişletilmesi
Modül 1 | Asistandan Ajana
Kapsanan konular:
• Yapay zekâ asistanları ile özerk ajanlar arasındaki farkın anlaşılması
• Satır içi kod tamamlama ile jenesel devretme arasındaki karşılaştırma
• Jenesel iş akışlarının geliştirme görevlerinin yapılandırılma şeklini nasıl değiştirdiği
• Ajana devredilmeye uygun görevlerin belirlenmesi
• Özerk yapay zekâ sistemleriyle işbirliği yapılması için en iyi uygulamalar
Modül 2 | Gözetim Gerektirmeyen Etkili Devretmeler
Kapsanan konular:
• Yapay zekâ ajanları için etkili talimatların yazılması
• Yeterli bağlam ve iş gereksinimlerinin sağlanması
• Yürütme için kısıtlamaların ve sınırların tanımlanması
• Net kabul kriterlerinin ve başarı ölçülerinin oluşturulması
‥ Kaliteyi korurken insan müdahalesinin minimuma indirilmesi
Modül 3 | Kişiselleştirme Yığını ve Hangisi Nerede Uygulanır?
Kapsanan konular:
• Dört seviyeli kişiselleştirme yığınının anlaşılması
• Proje sözleşmelerini tanımlamak için Kurallar ve AGENTS.md'nin kullanımı
• Farklı senaryolarda hangi kişiselleştirme mekanizmalarının geçerli olduğunun belirlenmesi
• Araçlar ve projeler arasında bağlamın verimli şekilde yönetilmesi
• Tutarlı yapay zekâ destekli geliştirme ortamlarının oluşturulması
Modül 4 | Beceriler ve Alt Ajanlar
Kapsanan konular:
• Yaygın iş akışları ve görevler için tekrar kullanılabilir Becerilerin oluşturulması
• Uzmanlığın tekrar kullanım için paketlenmesi
• Alt ajanların ve izole bağlamların rolünün anlaşılması
• Sınırlı görevlerin uzmanlaşmış ajana devredilmesi
• Modüler yapay zekâ iş akışları aracılığıyla verimliliğin artırılması
Gün 2 | Araçların Bağlanması, Eşzamanlılık ve Yönetişim
Modül 5 | MCP: Bağla ve Oluştur
Kapsanan konular:
• Model Bağlam Protokolü (MCP) ilkelerinin anlaşılması
• Yapay zekâ araçlarının harici sistemler ve hizmetlerle bağlantısının kurulması
• Tarayıcıların, veritabanlarının, depoların ve belge kaynaklarının entegrasyonu
• Özel bir MCP sunucusunun oluşturulması
• Erişim kontrolünün ve güvenlik hususlarının yönetilmesi
Modül 6 | Disiplinli Jenesel İş Akışı
Kapsanan konular:
• Tekrarlanabilir bir yapay zekâ destekli geliştirme sürecinin kurulması
• Yapay zekâ ajanlarıyla beyin fırtınası ve planlama
• Çözümlerin işbirliği içinde geliştirilmesi ve uygulanması
• Üretilen çıktılarının test edilmesi ve doğrulanması
• Uygun doğrulama adımlarıyla teslim edilebilirlerin gözden geçirilmesi ve nihai hale getirilmesi
Modül 7 | Eşzamanlı Geliştirme
Kapsanan konular:
• Birden fazla yapay zekâ ajanının eş zamanlı olarak çalıştırılması
• İzole dallar ve Git çalışma ağaçları ile çalışma
• Eşzamanlı iş akışlarında geliştirme faaliyetlerinin koordinasyonu
• Birden fazla ajandan gelen çıktılarının birleştirilmesi ve doğrulanması
• Eşzamanlı yürütme stratejileri aracılığıyla üretkenliğin artırılması
Modül 8 | Riskler, Gözetim ve Yönetişim
Kapsanan konular:
• Harici Becerilerin ve MCP sunucularının değerlendirilmesi ve denetlenmesi
• Güvenlik ve yönetişim risklerinin anlaşılması
• İzinlerin ve erişim haklarının yönetimi
• Hassas verilerin ve fikri mülkiyetin korunması
• Gözden geçirme süreçlerinin ve kalite güvence uygulamalarının kurulması
Modül 9 | Yazılım Geliştirmede Yapay Zekâ Benimsenmesi: Kullanım Senaryoları ve Sonraki Adımlar
Kapsanan konular:
• Organizasyonların yapay zekâyı Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsüne (SDLC) nasıl entegre ettiği
• Farklı sektörlerden gerçek dünya kullanım senaryoları ve uygulama örnekleri
• Yaygın yapay zekâ benimsenme yaklaşımları: bireysel benimsenme, ekip bazlı benimsenme ve kuruluş çapında etkinleştirme
• SDLC genelinde tipik kullanım senaryoları:
• Gereksinim toplama ve belgeleme
• Kod üretimi ve prototipleme
• Test ve kalite güvence
• Kod incelemesi ve yeniden yapılandırma
• Dokümantasyon ve bilgi yönetimi
• DevOps ve olay yönetimi
• Yönetişim modelleri, politikalar ve güvenlik hususları
• Yapay zekâ destekli geliştirimin üretkenliği ve yatırımdan getirisi (ROI) üzerindeki etkisinin ölçümü
• Dahili yapay zekâ benimsenme yol haritasının oluşturulması
• Katılımcılar ve ekipleri için pratik sonraki adımların tanımlanması
Etkileşimli Tartışma Atölyesi
• Katılımcıların geliştirme ekiplerindeki mevcut zorluklar
• Hemen benimsenmesi için yüksek değerli kullanım senaryalarının belirlenmesi
• Riskler, engeller ve organizasyonel hususlar
• Yapay zekâ entegrasyonu için başlangıç eylem planının oluşturulması.
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Profesyonel geliştirme deneyimi, terminale aşinalık ve çalışan Git bilgisi. Düzenli olarak bir yapay zekâ kodlama aracının kullanılması veya Foundations eğitiminin tamamlanmış olması gerekmektedir.
Hedef Kitle
Yapay zekâ araçlarını zaten kullanan geliştiriciler, takım benimsenmesinden sorumlu teknik liderler ve Beceriler ile MCP sunucuları oluşturan platform veya DevOps mühendisleri.
Danışanlarımızın Yorumları (2)
Claude Code'ı daha verimli bir şekilde kullanma
Virgil Trif - Frequentis
Eğitim - Claude Code: Agentic AI Development · 1-Day
Yapay Zeka Çevirisi
Aracıya olan potansiyeli keşfettim ve işime hemen uygulamak için yeterli beceri kazandım.
Angelo Moro
Eğitim - Claude AI for Developers: Building AI-Powered Applications
Yapay Zeka Çevirisi