Kesintisiz AI Geliştirme

Kesintisiz AI Geliştirme: Bolt.new’da Otomatik Proje Akışları

Bolt.new platformunda yapay zeka kesintilerini en aza indirmek ve daha akıcı bir geliştirme deneyimi sağlamak için kapsamlı araştırmamız, etkili çözümler sunuyor. Yapay zekanın her adımda durup sorular sorması yerine, proje geliştirme sürecini daha otonom hale getirmek mümkün.

Bolt.new’un varsayılan davranışı neden kesintili?

Bolt.new platformu, StackBlitz’in WebContainers teknolojisi üzerine inşa edilmiş ve çoğunlukla Anthropic’in Claude 3.5 Sonnet AI modelini kullanıyor. Kesintili çalışma, kullanıcıları bilgilendirmek ve kontrol sahibi kılmak için tasarlanmış olsa da, daha otonom geliştirme iş akışlarında sıkıntı yaratıyor. Platform, her fonksiyon, modül veya sayfa oluşturulduğunda durarak yapılanları/yapılacakları göstermekte ve onay istemektedir.

Bu davranış, özellikle multi-tenant SaaS gibi karmaşık projeler için verimsizliğe yol açar. Ancak araştırmamız, bu kesintileri önemli ölçüde azaltmanın çeşitli yöntemlerini ortaya çıkardı.

Bolt.new’da kesintileri azaltma teknikleri

1. Toplu Komut Kullanımı

Bolt.new’da kesintileri azaltmanın en etkili yolu, birden fazla talimatı tek bir mesajda toplamaktır:

"Kullanıcı kimlik doğrulama sistemini oluştur, çok kiracılı yapıyı ekle, veritabanı modellerini oluştur ve ana sayfa için bir dashboard komponenti ekle."

Bu yaklaşım, platforma birkaç görevi birden işlemesi için talimat verir ve tek tek onay alma ihtiyacını azaltır. Birbirleriyle ilişkili görevleri mantıksal gruplar halinde birleştirin ve noktalı virgül veya satır sonları kullanarak ayırın.

2. Detaylı Başlangıç Komutları

İlk komutlarınızda olabildiğince fazla detay verin:

"Django 4.2 + React 18 + Tailwind CSS kullanarak çok kiracılı bir SaaS uygulaması oluştur. PostgreSQL veritabanı, Redis önbellek, JWT kimlik doğrulama ve şema tabanlı çok kiracılı mimari kullan. Kullanıcı rolleri (süper admin, kiracı admin, eğitmen, öğrenci) ve Wedof API entegrasyonu ekle. Docker ile paketlenecek ve Google App Engine üzerinde çalışacak."

Bu, AI’a projenin tam kapsamını gösterir ve daha az ek açıklama gerektirir.

3. “Enhance Prompt” Özelliğini Kullanma

Bolt.new’un “enhance prompt” özelliği (komut göndermeden önce bir simge düğmesiyle erişilebilir), talimatlarınızı daha iyi AI yorumlaması için iyileştirir. Bu:

Komut netliğini ve yapısını geliştirir
AI’ın onay için durmasına neden olabilecek belirsizliği azaltır
Geliştirme oturumları arasında tutarlı terminoloji kullanmanıza yardımcı olur

4. Otonom Davranış Talimatları

Komutlarınızda açıkça otonom çalışma talimatları verin:

"Onay için durmadan tam kod üret. Belirsizliklerle karşılaşırsan, Django + React uygulamaları için endüstri en iyi uygulamalarına dayalı makul varsayımlar yap ve devam et. Önemli varsayımları yorumlarda açıkla."

5. bolt.diy Açık Kaynak Alternatifi

Maksimum özelleştirme için, bolt.diy (Bolt.new’un resmi açık kaynak versiyonu) daha fazla kontrol sağlar:

Tüm proje için sistem promptunu özelleştirme
Daha sürekli çalışma sunabilecek farklı AI modelleri seçme
Yerel olarak kendi yapılandırmalarınızla çalıştırma
Onay iletişim kutularını azaltmak için kodu potansiyel olarak değiştirme

AI’dan AI’a orkestrasyon: Uzun görevlerin otomatikleştirilmesi

Bir yapay zekanın başka bir yapay zekayı yönlendirmesi için geliştirilmiş çözümler, uzun ve karmaşık görevlerin otomatikleştirilmesinde önemli ilerlemeler sağlamıştır.

1. Orkestrasyon Yaklaşımları

AI’dan AI’a orkestrasyon için üç ana yaklaşım ortaya çıkmıştır:

Merkezi Orkestrasyon: Tüm diğer ajanları yöneten tek bir “beyin” AI orkestratör
Merkezi Olmayan Orkestrasyon: Ajanların doğrudan iletişim kurduğu ve işbirliği yaptığı yaklaşım
Hiyerarşik Orkestrasyon: AI ajanları katmanlarda düzenler ve stratejik kontrol ile uzmanlaşmış yürütme arasında denge kurar

2. AI Orkestrasyon Çerçeveleri

Birkaç çerçeve, büyük ölçüde otonom yazılım geliştirmeyi mümkün kılar:

MetaGPT

Özellikle yazılım geliştirme için tasarlanmış olan MetaGPT, farklı AI ajanlarının belirli roller üstlendiği bir yazılım şirketi iş akışını taklit eder:

Ürün yöneticileri, mimarlar, mühendisler ve QA rollerini uygular
Ajan faaliyetlerini koordine etmek için Standartlaştırılmış Çalışma Prosedürleri (SOP) kullanır
Tek satırlık bir gereksinim alır ve kullanıcı hikayeleri, tasarımlar, API’ler ve kod dahil kapsamlı çıktılar üretir

MetaGPT, özellikle bilancompetence.ai gibi çok kiracılı SaaS projeleri için uygundur, çünkü mimari tasarımdan uygulamaya kadar tüm süreci otomatikleştirebilir.

Microsoft AutoGen

Microsoft’un açık kaynak çerçevesi, minimal insan müdahalesiyle çoklu ajan uygulamaları oluşturmanızı sağlar:

Uzmanlaşmış ajanlarla karmaşık ajan konuşmalarını destekler
Gerektiğinde insan-döngüde katılımını sağlar
Kod oluşturma, yürütme ve hata ayıklama yetenekleri sunar

AutoGen, farklı uzmanlıkların gerekli olduğu karmaşık geliştirme görevlerini parçalara ayırmak için özellikle kullanışlıdır.

CrewAI ve LangChain/LangGraph

Hem CrewAI (rol tabanlı AI işbirliğine odaklanır) hem de LangChain/LangGraph (LLM destekli uygulamalar için yapı taşları sağlar) gibi diğer çerçeveler de otonom yazılım geliştirme için güçlü seçenekler sunar.

Multi-tenant SaaS projeleri için AI destekli geliştirmeyi hızlandırma

1. Çok Kiracılı Yaklaşımlar

Bilancompetence.ai gibi çok kiracılı SaaS uygulamaları için üç ana yaklaşım vardır:

Ayrı Veritabanları: Her kiracının kendi veritabanı vardır
Paylaşılan Veritabanı, Ayrı Şemalar: Tüm kiracılar bir veritabanı paylaşır ancak ayrı şemalara sahiptir
Paylaşılan Veritabanı, Paylaşılan Şema: Tüm kiracılar aynı veritabanı ve şemayı paylaşır, veri izolasyonu için kiracı tanımlayıcıları kullanılır

Django tabanlı uygulamalar için, üçüncü yaklaşım (paylaşılan veritabanı, paylaşılan şema) özellikle django-multitenant gibi araçlar kullanıldığında basitlik ve performans dengesi için genellikle önerilir.

2. Django + React + Tailwind Yığını için Araçlar

Projenizin teknoloji yığını için özel olarak tasarlanmış araçlar:

Backend Araçları

django-multitenant: Django’nun ORM’sini kiracı başına otomatik olarak sorgular yapacak şekilde genişletir
django-tenants: Paylaşılan veritabanı, ayrı şema yaklaşımını uygular

Frontend Araçları

React Context API: Uygulama genelinde kiracı bağlamını sürdürmek için mükemmel
TailwindCSS: Kiracı başına özelleştirilebilen temalar destekler

Veri Teknolojileri

PostgreSQL: Şema desteği, satır düzeyinde güvenlik özellikleri ve django-multitenant aracılığıyla Django ile entegrasyon nedeniyle çok kiracılı uygulamalar için şiddetle tavsiye edilir

3. AI Destekli Geliştirme Otomasyonu

Multi-tenant SaaS geliştirme sürecinde otomatikleştirilebilecek alanlar:

Kod Üretimi: Yeni kiracı-farkında modeller için şablon kod oluşturmak için GPT-4 Turbo kullanımı
Frontend Bileşen Oluşturma: Django modellerine dayalı React bileşenlerini otomatik oluşturma
API Entegrasyon Otomasyonu: OpenAPI/Swagger şemalarından API istemcileri oluşturma
Test Otomasyonu: Çok kiracılı kurulumlar için kiracıya özel test düzenleme

LLM’lerin Uzun ve Karmaşık Görevleri Otonomik Tamamlaması

1. Bilişsel Mimariler

Modern otonom LLM ajanları tipik olarak şu kritik bileşenleri içerir:

Çekirdek LLM: Ajanın “beyni” olarak çalışır
Planlama Modülü: Karmaşık görevlerin yönetilebilir alt görevlere ayrılmasını sağlar
Bellek Sistemleri: Hem kısa süreli hem de uzun süreli hafıza
Araç Entegrasyonu: Harici araçlar ve API’lerle etkileşim sağlar
Yansıtma ve Öz-Düzeltme: Çıktıları değerlendirme ve yanıtları iyileştirme mekanizmaları

Bu bileşenler, sürekli insan rehberliği olmadan uzun görevler üzerinde tutarlı çalışabilen sistemler oluşturmak için bir araya gelir.

2. Akıl Yürütme ve Planlama Teknikleri

Düşünce Zinciri (Chain-of-Thought) Akıl Yürütme

LLM’lerin nihai cevapları vermeden önce ara akıl yürütme adımlarını belirtmesini sağlar
Araştırmalar, CoT’nin karmaşık akıl yürütme görevlerinde performansı önemli ölçüde artırdığını gösteriyor
“Adım adım düşünelim” gibi komutlarla sağlanabilir

Görev Planlaması ve Ayrıştırma

Otonom LLM’ler karmaşık görevleri parçalara ayırmak için çeşitli yöntemler kullanır:

Alt Hedef Ayrıştırma: Üst düzey hedefleri yönetilebilir alt görevlere bölme
ReAct (Akıl Yürütme + Eylem): Akıl yürütme, eylem seçimi ve gözlemi yapılandırılmış bir formatta birleştirme
Planlama ve Çözme: Yürütmeden önce açık planlar oluşturma
Ajanlar Zinciri: Bir görevin farklı kısımlarını sırayla işleyen birden fazla uzmanlaşmış ajan kullanma

3. Bellek ve Bağlam Yönetimi

LLM’lerin uzun görevlerde bağlamı korumasına yardımcı olan gelişmiş bellek sistemleri:

Kısa Süreli Bellek: Modelin anlık bağlam penceresi içinde bağlam içi öğrenme yoluyla işlenir
Çalışma Belleği: Gerektiğinde özetlenebilen ve yeniden entegre edilebilen harici tamponlarda tutulur
Uzun Süreli Bellek: Bilgileri semantik benzerliğe göre depolayan ve alan vektör veritabanları aracılığıyla uygulanır

Bolt.new ve benzer platformlarda kullanıcı müdahalesini azaltma ipuçları

1. Proje Başlangıcı Optimizasyonu

Başlangıçta kapsamlı bir proje yapısı ve gereksinimleri sağlayın:

"Django 4.2 + DRF backend ve React 18 + Tailwind CSS frontend kullanan çok kiracılı bir SaaS uygulaması oluştur. Proje Docker ile konteynerleştirilmeli ve Google App Engine dağıtımı için yapılandırılmalıdır. Projeyi backend ve frontend klasörleri olan bir monorepo yapısıyla, uygun ilgi ayrımıyla kurun. GitHub Actions ile CI/CD yapılandırması dahil edin."

2. Bolt.new için Etkili Konfigürasyon Stratejileri

Birden fazla talimatı bir mesajda toplamak için noktalı virgül veya satır sonları kullanın
Modeli belirli dosyalara veya bileşenlere odaklanmaya yönlendirin – bu hem token verimliliğine hem de bağlam değiştirmeyi azaltmaya yardımcı olur
Dosya kilitleme özelliğini kullanın – Bolt’un değiştirmesini istemediğiniz dosyaları kilitleyerek, yalnızca ilgili alanlar üzerinde çalışmaya odaklanmasını sağlayın

3. Bolt.diy Özelleştirmeleri

bolt.diy açık kaynak versiyonu, daha derinlemesine özelleştirme için bir yol sunar:

Sistem komutunun (system prompt) özelleştirilmesi: Daha az kesinti isteyen sistemler için AI davranışını şekillendirin
Alternatif AI modelleri: Daha otonom davranış gösterebilecek farklı AI modellerini deneyin
Docker entegrasyonu: Daha otomatik, daha az etkileşimli iş akışlarını etkinleştirebilir

4. Komut Mühendisliği Teknikleri

Kesinitileri azaltmak için komut tasarımı yaklaşımları:

Otonomluk hakkında açık olun: "Onay için durmadan tam kodu oluştur. Belirsizliklerle karşılaşırsan, Django + React uygulamaları için endüstri en iyi uygulamalarına dayalı makul varsayımlar yap ve devam et."
Varsayılan tercihleri belirleyin: "Model oluştururken, birincil anahtarlar için UUID'ler kullanın. API uç noktaları için REST kurallarını izleyin. Django'da sınıf tabanlı görünümler kullanın."
Net kapsam sınırları dahil edin: "Kayıt, giriş, parola sıfırlama ve çok kiracılı destek dahil olmak üzere eksiksiz bir kullanıcı kimlik doğrulama sistemi uygulayın. Her bir parça için onay istemeden tüm gerekli modelleri, görünümleri, serileştiricileri ve frontend bileşenlerini dahil edin."

Praktik Uygulama Planı: bilancompetence.ai için

Projeniz için özel bir uygulama planı şu şekildedir:

Aşama 1: Proje Kurulumu ve Altyapı

Başlangıç Komutu: Django 4.2 + DRF backend ve React 18 + Tailwind CSS frontend ile çok kiracılı bir SaaS uygulaması oluştur. Proje Docker ile konteynerleştirilmeli ve Google App Engine dağıtımı için yapılandırılmalıdır. Projeyi backend ve frontend klasörleri olan bir monorepo yapısıyla kur. GitHub Actions ile CI/CD yapılandırması dahil et.
Yapılandırma Komutu: Django projesini şunlarla yapılandır: - PostgreSQL veritabanı - Önbellek için Redis - Arka plan görevleri için Celery - JWT kimlik doğrulama - Şema tabanlı çok kiracılık - Geliştirme için Django Debug Toolbar React projesini şunlarla kur: - TypeScript desteği - Gezinme için React Router - Durum yönetimi için Redux Toolkit - Stil için Tailwind CSS - Testler için Jest ve React Testing Library - Kod kalitesi için ESLint ve Prettier

Aşama 2: Temel Özelliklerin Uygulanması

Tam özellik setlerini tanımlayan kapsamlı komutlar kullanın:

"Şunları içeren eksiksiz kullanıcı kimlik doğrulama sistemini uygula:
1. E-posta doğrulama ile kayıt
2. JWT ile giriş
3. Parola sıfırlama akışı
4. Kullanıcı profili yönetimi
5. Rol tabanlı izinler (süper admin, kiracı admin, eğitmen, öğrenci)
6. Çok kiracılı kullanıcı izolasyonu

Her bir parça için onay istemeden gerekli tüm modelleri, serileştiricileri, görünümleri, URL'leri ve React bileşenlerini dahil et. REST en iyi uygulamalarını takip et ve her yerde uygun hata işleme uygula."

Aşama 3: Harici API’lerle Entegrasyon

"GPT-4 Turbo ve Wedof API ile entegrasyonu şu gereksinimlerle uygula:
- Her API için servis sınıfları oluştur
- Uygun hata işleme ve yeniden deneme mantığını uygula
- Uygun olduğunda yanıtları önbelleğe al
- API anahtarları için ortam değişkenleri kullan
- Kota aşımlarını önlemek için hız sınırlaması ekle
- Kapsamlı günlük kaydı ekle
- Uygun yükleme durumlarıyla AI tarafından oluşturulan içeriği gösteren React bileşenleri oluştur"

Sonuç

Bolt.new üzerinde otomatikleştirilmiş, kesintisiz geliştirme süreçlerini etkinleştirmek için birkaç stratejiyi birleştirmelisiniz:

Bolt.new’un davranışını optimize etmek için kapsamlı ilk komutlar ve toplu talimatlar kullanın
AI orkestrasyon çerçeveleri (özellikle MetaGPT) ile uzun görevleri otomatikleştirin
Çok kiracılı bir SaaS projeniz için django-multitenant gibi özel araçlar kullanın
LLM’lerin otonom çalışmasını sağlamak için Düşünce Zinciri ve görev planlama tekniklerini uygulayın
Bolt.new’da kesintisiz çalışmayı sağlamak için açık otonomluk talimatlarını dahil edin

Bu yaklaşımları bilancompetence.ai projenizde uygulayarak, minimum insan müdahalesiyle daha verimli ve kesintisiz bir geliştirme süreci elde edebilirsiniz. Bolt.new üzerinde otomatikleştirilmiş geliştirme, şu anda bazı sınırlamalara sahip olsa da, bu teknikler kesintileri önemli ölçüde azaltabilir ve geliştirme hızını artırabilir.