Türkçe altyazı Turkish subtitles
0:00 Yapay zeka, iş yapma biçimimizde, bilgi arama ve sistemlerle etkileşim kurma şeklimizde büyük bir dönüşüm yarattı. AI has produced a major transformation shift for how we do business, how we find information and interact with systems. 0:07 Peki, bu durum geliştirmeyi nasıl değiştiriyor? But how is it changing how we do development? 0:11 Bugün, yapay zekanın ve yapay zeka tabanlı geliştirme araçlarının ortaya çıkışıyla birlikte eş değerlendirmelerin (co-reviews) nasıl dönüştüğünü ele alacağız. Today, we will discuss how co-reviews have transformed with the emergence of AI and AI based development tools. 0:18 Başlamak için incelemelerin kısa bir tarihçesine bakalım. Let's start with a brief history of reviews. 0:22 Aslında buna başlamadan önce, ne inşa etmeye çalıştığa bir göz atalım. To actually start that, let's look at what it is that we are trying to build. 0:27 Sistemler ve uygulamalar geliştiriyoruz. We are building systems and applications. 0:34 Bu, uzun süredir yaptığımız temel işimizdir. It's fundamentally what we have been building for a long time. 0:36 Ve bunun bir parçası olarak, tüm bunlar kodumuza dayanır. And as part of that, that all comes down to we have code. 0:45 Kodumuz, dokümanlarımız ve mimarimiz var. We have docs, and we have architecture. 0:50 Bunlar, sistem ve uygulama geliştirirken ne yapmaya çalıştığımızın temel yapı taşlarıdır. These are basically the fundamental building blocks that when we're building systems and applications, what we're trying to do. 0:57 Şimdi, incelemeler ve bu incelemeleri nasıl yaptığımızı düşünmeye başladığımızda, başlangıçta kod incelemelerinin Fagan Çağı vardı. Now, when we started thinking about reviews and how we review this, in the beginning, there was the Fagan Era of code reviews. 1:10 Bunu Fagan denetimi olarak da biliyor olabilirsiniz. Now this is actually, you might know this as the Fagan inspection. 1:13 Michael Fagan tarafından başlatıldı; o aslında bir IBM mühendisiydi ve uygulamalarımızı ve sistemlerimizi tutarlı ve iyi bir şekilde üretip üretmediğimizi gözden geçirmek için bir yol arıyordu. It was started by Michael Fagan, who was actually an IBM engineer, who wanted a way to be reviewing how we were producing our applications and system to make sure that we were doing it in a consistent and good way. 1:26 Ve bu nedenle, çok yapılandırılmış bir yöntem geliştirdi. And so he came up with a way that was very structured. 1:33 Bu yöntem gerçekten ekip incelemelerini içeriyordu. And it really involved team reviews. 1:36 Ekipler genellikle bir odada toplanır ve kodu ile dokümanları denetlerdi. Teams got together often in a room and they inspected code and docs. 1:46 Ve olan şu olurdu: üzerinde çalıştıkları kodu satır satır geçerek incelerlerdi. And what would happen is they would go through line by line for the code that they were working on and review it. 1:53 Herkes sesini çıkarır, bir şeylerin yanlış olup olmadığını veya ihtiyaca uygun olup olmadığını anlamaya çalışırdı. Everybody would chime in and see if they could figure out if anything was wrong or if it was what they would need. 1:58 Tahmin edebileceğiniz gibi, bu çok zaman alıcı ve çok fazla çaba gerektiriyordu. So as you can imagine, this was very time intensive, took a lot of effort. 2:02 Tabii ki o günlerde hız konusunda bu kadar endişeli değildik. Of course, during these days, we really weren't as concerned about speed. 2:06 Yani tüm bunları gözden geçirmek için zamanımız vardı, ama sonra işleri ne kadar hızlı geliştirebileceğimizi hızlandırmaya başladık. So there was time to review all this, but then we started speeding up, speeding up how fast we could develop stuff. 2:12 Ve sonra biraz da Çevik Hata'sına düştük. And then we came a little bit into the Agile error. 2:19 Yani ekiplerin her şeyi inceleyip çok yapılandırılmış bir şekilde çalışmak yerine, gruplar halinde, aslında ikili programlama olarak bilinen iki kişilik gruplarla çalışmaya başladık. So instead of having teams of reviewing stuff and being very structured, we started having groups of people, or really two people, which was known as paired programming. 2:34 Ve birkaç birey vardı. And you had a couple of individuals. 2:35 Kod ürettikçe, dokümanlarını yazdıkça ve uygulamalar için ihtiyaç duydukları şeyleri oluşturdukça, bunları kendileri inceliyordu. So as they were producing code, as they were producing their docs, as they were producing the things that they needed for applications, they were reviewing it themselves. 2:45 Ve bunu gerçekten anlık olarak yapıyorlardı. And they were really doing this on the fly. 2:48 Yani incelemeler anlık olarak yapılıyordu. So the reviews were on the fly. 2:51 Şeyleri inşa ederken, her şeyin ihtiyaçlarına uygun olup olmadığını görmek için birbirlerinin omuzlarının üzerinden bakarak inceleyebiliyorlardı. As they were building things, they were able to review and see over each other's shoulder to see if everything was what they needed. 2:58 Ve bu gerçekten hızlandırdı. And so this really sped up. 2:59 İnceleme sürecimizde hızlanmaya başladığımız yer tam olarak burasıydı. This really is where we started getting faster on our review. 3:02 Ama hâlâ... But it was still... 3:04 Temel olarak özünde çok benzerdi. Basically fundamentally very much the same. 3:07 Yani kod incelemelerinin yapıldığı bu dönemi ve bu aşamayı düşünüyorsanız, aslında büyük ölçüde uygulamaya odaklanıyordu. So if you think about this era and this phase of where we were doing code reviews, it was really focused largely on implementation. 3:20 Dokümanlarımızı nasıl yazıyoruz? How are we writing our docs? 3:21 Kodumuzu nasıl yazıyoruz? How are writing our code? 3:23 Kodumuza sorun veya hata sokmadığımızdan nasıl emin oluyoruz? How are making sure that we're not introducing problems or bugs into our code. 3:28 Ve bunu gerçekten o şekilde düşünüyorsanız, bu aslında sözdizimi incelemeleriydi. And if you really think about it that way, this was really about syntax reviews. 3:39 Tamam, şimdi bundan uzaklaştıkça, şunu düşünmeye başladık: tamam, artık çok farklı insanımız var, kod tabanımızın boyutu, uygulamalarımızın boyutu. All right, now, as we evolved away from this, we started thinking, okay, now we've got a lot of different people, the size of our code view, the size or applications view. 3:50 Yani bundan evrilip şeyleri depolara koymaya başlamamız gerekiyordu. So we had to evolve from that and start putting things into repos. 3:58 Ve bu dönem, gerçekten "çekme" dönemi olarak düşündüğümüz dönemdir. And this era is what we really think of as the pull era. 4:08 Ve çekme çağında yaptığımız şey, bir çekme isteği oluşturmaktı. And what we did during the pull era is we made a pull request. 4:15 Kodumuzda değişiklikler yaptık ve ardından bu değişiklikleri depomuza geri gönderdik. We made changes to our code and then we submitted those changes back into our repo. 4:24 Ardından, tabii ki, bunu yaptıktan sonra birleştirme talep ettik. And then, of course, once we did that, we requested a merge. 4:32 Üzerinde çalıştığımız işin kod tabanının bir parçası haline gelmesi için bir birleştirme onayına ihtiyacımız vardı. And we needed a merge approval for what we were working on to be now part of the base of the code. 4:39 Dolayısıyla, işlerimizi yürütme biçimine gerçekten ek bir karmaşıklık katmanı eklemeye başladık. So we started really adding another layer of complexity to how we were doing stuff. 4:46 Hâlâ kodumuz, hâlâ dokümanlarımız ve hâlâ mimarimiz var, ancak şimdi katmanlar eklemeye başlıyoruz: sürümleme var, yani hangi sürümler, çünkü artık herkes depolara gönderim yapıyor ve ayrıca farklar (diffs) da var. So we still have code, we still had docs, we still of architecture, but now we're starting to add in layers of, we have versioning, so which versions, because now we have everybody submitting to repos, and we also have diffs. 5:00 Peki fark nedir? So what is the difference? 5:02 Bu depoya gönderip onay istediğimiz kodda. In the code that we're submitting and asking for approval into this repo. 5:07 Bir kişi bir parçaya, başka bir kişi başka bir parçaya dokunabilir. So someone may touch one piece, one person may touch another piece. 5:10 Ve bunun gerçekten yol açtığı sonuç, derinlemesine entegre hale gelen... And what this really started resulting is, is we had deeply integrated... 5:20 Kod ve incelemeler oldu, çünkü artık insanlar bu kısımların hepsini yapmaya devam ediyor, ancak bunları bir depoya gönderip incelenmesini sağlıyorlar. Code and reviews, because now we have people still doing all these parts, but they're submitting in a repost and having it reviewed. 5:29 Yani, tüm yolculuğumuza başladığımız sözdizimi incelemelerinden, artık uzlaşı incelemelerine evrilmiş durumdayız. So now we've moved from a syntax reviews where we kind of started our whole journey on, and now what we're really looking at, we've evolved into consensus reviews. 5:43 Gelen sürümlere ve farklara bakan ve onaylayan bir grup insanımız var. We have a group of people that are starting to look at the versions and the differences coming in, and do they approve it? 5:48 Ve şimdi onaylar çok yüksek seviyelere kadar tırmanabilir. And now approvals can roll up very high. 5:52 Tamam. Yani bu uzlaşı incelemelerimiz var. All right. So we have these consensus reviews. 5:54 Artık çok fazla artefaktımız var. Now we have a lot of artifacts. 5:56 Birçok kişi şeylere dokunuyor. We have lot of people touching stuff. 5:57 Ve bu noktadan da öteye geçerek, tüm bu parçaları bir araya getirmemize, derlememize ve uygulamalar olarak dışarı çıkarmamıza yardımcı olmak için CI/CD hatlarını devreye aldık. And so we evolved even from there to a point where we brought in CI/CD pipelines to start helping us put all these things together, building it, and putting it out as applications. 6:11 Ve bu çağ, bizim otomasyon çağı olarak düşündüğümüz dönemdi. And this era was what we kind of think of as the automation era. 6:20 Ve tabii ki, otomasyon çağında, gerçekten yapmak istediğimizden çok daha fazla şey oluyor. And of course, in the automation era, there's a lot of stuff going on, more than what we really kind of wanted to do. 6:26 Böylece sistemin kod kalitesi gibi konuları kontrol etmeye başlamasını sağladık. So we started having the system check for things like code quality. 6:31 Ayrıca sistemin denetimler ve uyumluluk konularına da bakmasını istedik. We also had the system start looking at doing checks and also compliance. 6:41 Genellikle derin entegrasyona sahip sistemlerde gözden kaçırdığımız türden şeyler bunlar. Those kinds of things that we often miss when we have a very deeply integrated system. 6:45 Dolayısıyla şimdi bu aşamaya ve bu otomasyon çağında, dediğim gibi, denetimleri devreye aldık. And so when we look at this now, when this kind of phase and this automation era, we've brought in, like I said, we've bought in checks. 6:55 Yani bunlar zafiyetler, yapılması gereken güvenlik konuları var mı? So this is vulnerabilities, are there security things that need to do? 6:59 Ayrıca uyumluluk denetimlerimizi de dahil ettik. And we've also brought in our compliance. 7:02 Bunlar iç düzenlemeler olabilir, dış düzenlemeler olabilir, hükümet düzenlemeleri olabilir. And these can be internal regulations, these can external regulations, they can be governmental regulations. 7:08 Sistemin, depolara gönderilen ve burada üretilen/geliştirilen her şeyin, istediğimiz tüm kurallara uyduğundan emin olmasını istiyoruz. We want the system to make sure that everything that we're producing and developing here that gets submitted into repos, that it's adhering to all the things that we want it to do. 7:19 Böylece bu, gerçekten sistem destekli bir inceleme haline geliyor. And so this really becomes then a system assisted review. 7:29 Çünkü artık sadece insanların kodu inceleyip, farkları gözden geçirip onaylaması söz konusu değil. Because now, it's not just the humans who are reviewing code and reviewing the differences and approving things that happen. 7:36 Sistemin de ne olduğunu izleyerek ve yapmamız gerekenleri yaptığımızdan emin olmasını sağlıyoruz. We also have the system looking at what's going on and making sure that we are still doing the things that we need to do. 7:44 Bu tür incelemeye artık sistem incelemesi diyoruz. And this type of review is what we have come to call system reviews. 7:53 Tamam. All right. 7:54 Şimdi bugün konuşmak istediğimiz çağa geldik. So now we've come to the era that we want to talk about today. 7:59 Bu gerçekten yapay zeka çağı, artık incelemelerimizi nasıl yapmak istediğimize yapay zekayı dahil ediyoruz. And this is really about the AI era, where now we're bringing AI into how we want to do our reviews. 8:11 Bu noktada eklediğimiz şey ise LLM'ler. And so what we've added in this point is we've added our LLMs. 8:18 Geliştirme sürecine zekayı dahil ettik. We've brought intelligence into the development process. 8:22 Şu an ne olduğunu düşündüğümüzde, bu gerçekten bir odak noktası değişikliği. So when we think about what's happening now, this is really a shift in focus. 8:35 Uygulamadan. From implementation. 8:42 Yani bulunduğumuz noktadan. Which is where we were. 8:43 Kodumuzu nasıl uyguluyoruz? How do we implement our code? 8:45 Bu nasıl inşa ediliyor? How does that get built? 8:46 Yaptığımız her şeyin detayları. All the things about what we're doing. 8:49 Ama şimdi bunu değiştirmek ve gerçekten uygulamadan iş sonuçlarına doğru kaydırmak istiyoruz. But now we wanna switch it and we really wanna start looking at shifting it from implementation to business outcomes. 9:03 Ayrıca gereksinimlerin karşılanması da önemli. And also requirement fulfillment. 9:09 Dolayısıyla şimdi bir kayma görüyoruz. So now we're seeing a shift. 9:11 Artık oldukça önemli bir kaymanın başlangıcını görmeye başlıyoruz. Now we're starting to see the beginning of a pretty significant shift. 9:15 Artık sadece uygulamaya, tüm parçalara ve bu parçaların nasıl bir araya geldiğine odaklanarak bitmiş değiliz; şimdi sonucu ne olduğunu sorgulamaya başlıyoruz. No longer are we finished, focused on the implementation and all the parts and how all the part to come together, but now we are starting to look at what's the outcome? 9:25 Tam olarak ne inşa etmeye çalışıyoruz? What is it we're trying to build? 9:27 Burada bazı yardımlar alıyoruz ve yapay zekadan daha fazla yardım aldığımızı göreceğiz. We're getting some assistance here and we'll see that we're getting more assistance from AI. 9:31 Şimdi gerçekten kayabiliriz ve insanların neyi ve neden bir şey inşa etmeye çalıştığımıza odaklanmasını sağlayabiliriz. Now we can really shift and have people focused on what it is and why we're trying to built something. 9:38 Ve gerçekten bir denge görüyoruz. And so we're really seeing a balance. 9:44 Yapay zekadan getirdiğimiz yapay zeka içgörüleri ile insan yargısı arasında bir denge. Of AI insights, those things that we are bringing in from AI, with human judgment. 9:58 Bunu gerçekten bir iş birliği olarak düşünebilirsiniz. And you can really think of this as a collaboration. 10:05 Ve bu iş birliğinde, yapay zeka geniş kapsamlı analizi yapıyor. And in this collaboration, we have AI doing the broad analysis. 10:18 Ve bu gerçekten, tamam, şimdi yapay zeka devralıyor, bazı kodları yazmaya başlıyor. And this is really, okay, so now AI is taking over, it's starting to write some of the code. 10:23 Dokümanları yazmaya başlıyor. It's starting the write the docs. 10:25 Aslında bizim için mimariler oluşturmaya başlıyor. It's actually starting to build architectures for us. 10:27 Tüm bu şeyleri nasıl birleştirdiğimize bakmaya başlıyor. It's staring to look at how are we merging all this stuff together? 10:30 Farklar depolara nasıl giriyor? How is the differences coming into the repos? 10:33 Birleştirme, çekme işlemlerini ve tüm bunları nasıl kontrol ediyoruz? How do we control the merging and the pulls and all of that? 10:36 Ayrıca otomasyonda yaptığımız kontrolleri nasıl gerçekleştiriyoruz, bu da entegre ediliyor. And it's also integrating into what we had in the automation with how are doing the checks? 10:42 Kod kalitesini nasıl sağlıyoruz? How are we doing code quality? 10:44 Yapay zeka, burada olup biten her şeyin geniş kapsamlı bir analizini yapıyor. AI is really looking at a broad analysis of everything going on here. 10:49 Dolayısıyla insanlar, yani biz, artık bağlamı belirlemeye bırakılıyoruz. And so the humans, so we, are now kind of left to like, we can set the context. 10:57 Bağlamdan kastım şu: Evet, tüm bunlar gerçekten çok iyi, ama tam olarak ne yapmaya çalışıyoruz? And by the context, it's like, okay, yes, all this is really good, but what is it that we're trying to do? 11:04 Bağlamı belirlediğimizde, aynı zamanda yargılarda da bulunuyoruz. And if we set the contacts, we also make judgments. 11:07 Yapay zekadan bir parça geliştirmesini istiyoruz, sonra bakıp diyoruz ki: İş sonuçlarıyla karşılaştır, bu istediğimiz şey mi? So we asked AI to build a piece, and we look at it and say, okay compare it against business outcomes, is that what we want? 11:17 Böylece yinelere başlayabiliriz. So we can start iterating. 11:18 Nasıl geliştirip inşa ettiğimize dair istemler üzerinden yinelere girebiliriz. We can iterate through prompts on how we're developing and building stuff. 11:22 Burada ödünleşimler veya yargılar uyguluyoruz, ama aynı zamanda ödünleşimler de yapabiliyoruz. So we apply trade-off or judgments here, but we also can make trade-offs. 11:28 Ödünleşimler şöyle: Bu süreçte ilerlerken birkaç farklı yaklaşım var. And the trade- offs are like, okay, there's a couple of different approaches as we've been working through this. 11:34 Şimdi bir yaklaşımı diğerinin yerine koyuyorum. So now I'm gonna trade off one approach for the other. 11:36 Ve bu tekrar yargı meselesine geri dönüyor. And it goes back to the judgment. 11:38 Ayrıca aslında ne yapmaya çalıştığımın bağlamı nedir, sorusunu da soruyor. And it also is like, what is the context ultimately of what I'm trying to do? 11:43 Ve buradaki sonuçlar. And so the results here. 11:45 Bu dönüşümün sonuçlarını düşünürsek, gerçekten birinci sınıf mühendisler olmaya başlıyoruz. If we think about the results of this transformation, it's really, we start becoming first-class engineers. 11:58 İnsanlar, insanların iyi yaptığı şeyi yapıyor. Humans do what humans do good. 12:00 İnsanlar ne olduğunu ve neden bir şey inşa etmeye çalıştıklarını düşünüyor, yapay zeka ise iyi yaptığı şeyi yapıyor; yani tüm parçaları, tüm hareketli bileşenleri ve dikkate almamız gereken tüm unsurları göz önünde bulundurup bunları yönetiyor. The humans think about what it is and why I'm trying to build something, and AI does what it does good, which is looking at all the parts, all the moving components, all the things that we have to take into consideration and handling that. 12:14 Ve tüm bunlar geri dönüyor. And all of this is back. 12:18 Test yoluyla. By test. 12:23 Otomatik kontrollerle, otomasyon çağında hâlâ yaptığımız işlemlerle. By automated checks, the things that we're still doing as part of the automation era. 12:31 Ayrıca çalışma zamanına ve çalışma zamanı kanıtlarına da bakıyor. And it's also looking at the run time and looking for run time evidence. 12:39 Bu ne anlama geliyor ve incelemelerimizi nasıl yürütüyoruz diye düşündüğümüzde, incelemelerimiz gerçekten kanıta dayalı hale gelmeye başlıyor. And so if we start thinking about what this means and how we're doing reviews, this really starts, our reviews then really start becoming evidence-based. 12:54 Bu kanıt, daha önce sahip olduğumuz her şeyin üzerine inşa ediliyor; ancak iş gereksinimlerine, işin kendisine ve sonuçlara da bakarak bunları sürece dahil ediyoruz. And that evidence is built on all of what we've had from before, but we also look at the business requirements, the business, and then we also looked at the outcomes and we bring this in. 13:10 Bu tür bir incelemeyi düşünürsek, sözdizimi incelemelerinden, uzlaşı ve sistem incelemelerine geçtik ve şimdi gerçekten sonuç incelemelerine ulaşıyoruz. And so to think of this type of review, we've gone from syntax reviews, to consensus reviews and system reviews, and now we're really getting to what are outcome reviews. 13:26 İnşa etmeye çalıştığımız şeyi inşa ettik mi? Did we build what we're trying to build? 13:29 Nasıl inşa ettiğimiz değil, inşa etmeye çalıştığımız şeyi inşa edip etmediğimiz önemli. Not how did we build it, did we built what we were trying to built? 13:33 Gördüğünüz gibi, yapay zekaya dayalı kod geliştirme, odak noktasının kod uygulamasından uzaklaşmasına neden oldu ve kod incelemesinin geleceği daha fazla kod incelemek değil, So, as you can see, the emergence of AI-based code development has resulted in a shift away from a focus on code implementation, and the future of code review is not reviewing more code, 13:47 giderek artan oranda yapay zeka tarafından üretilen sistemlerde niyeti, sonuçları ve iş etkisini doğrulamaktır. it's validating intent, outcomes, and business impact across an increasingly AI-generated system. 13:57 İzlediğiniz için teşekkürler. Thank you for watching. Altyazı bilgisayarımda üretildi ve videoyla ilerler; bir satıra tıklayın, o ana atlasın. Subtitles generated on my computer; they follow the video — click a line to jump there.
Yapay zeka destekli araçların, geleneksel ekip tabanlı kod inceleme süreçlerini dönüştürerek yazılım geliştirme akışını nasıl yeniden şekillendirdiği ele alınıyor. The discussion examines how AI-powered tools are reshaping the software development workflow by transforming traditional team-based code review processes.
Bu video youtube.com üzerinde yayımlandı; buradaki oynatıcı YouTube’undur. Türkçe özet ve altyazı AiPulse için hazırlanmıştır. This video is published on youtube.com ; the player here is YouTube’s. The Turkish summary and subtitles are prepared for AiPulse .
YouTube’da izle Watch on YouTube AI Kritik → AI Critique →