Yapay zeka destekli kod, birçok geliştiricinin günlük iş akışının standart bir parçası haline geliyor ve yapay zeka destekli araçlar artık doğrudan daha geniş yazılım geliştirme yaşam döngüsünü hedefliyor.
Örneğin, Amazon Web Services’in 2025 re:Invent’i Aralık ayında AWS, bir kodlama aracısı da dahil olmak üzere yeni bir özerk, uzun süredir devam eden ‘sınır aracıları’ sınıfını başlattı. güvenlik ajan ve bir DevOps Her biri geliştirme ekipleri adına saatlerce veya günlerce çalışmak üzere tasarlanmış temsilciler.
Vonage’da Geliştirici Ekosistemi ve DevX Başkan Yardımcısı.
Bu gelişmeler daha geniş bir değişimi yansıtıyor: Kuruluşlar yapay zekayı yalnızca kavram kanıtları ve prototipler geliştirmek için kullanabilecekleri yardımcı bir yazma aracı olarak değil, aynı zamanda geliştirme yaşam döngüsü boyunca kullanabilecekleri, entegrasyon kodu oluşturabilen, güvenlik incelemelerini yönetebilen ve hatta operasyon sorunlarını otomatik olarak tetikleyebilen bir ortak olarak görüyorlar.
Sonuç olarak, “titreşim kodlaması” olarak başlayan şey, yapay zeka kodu oluşturmanın resmi olmayan, keşif amaçlı kullanımı, hızla birçok ekibin geliştirme uygulamalarının ayrılmaz bir parçası haline geliyor.
API platformları için yeni bir ikili hedef kitle: insanlar ve yapay zeka aracıları
Yapay zeka temsilcilerinin kod oluşturma, test etme ve operasyonlara aktif olarak katılmasıyla, ürününüzün ‘tüketicisi’ API’si platform artık yalnızca insan geliştiricilerin ötesine geçti. Zengin anlatımlı belgeler, kılavuzlar ve öğreticilerle artık platformların yalnızca insanlar için değil, aynı zamanda makineler için de oluşturulması gerekiyor.
Yapay zeka aracıları yapılandırılmış, öngörülebilir API’lerden yararlanır: net uç nokta tanımlar, tutarlı adlandırma, net parametre türleri ve makine tarafından okunabilen meta veriler.
Bir API’nin insanlar tarafından okunması kolay ancak bir araç için belirsiz olması durumunda (örneğin, tutarsız adlandırma, eksik şema, uç durum davranışlarının göz ardı edilmesi), yapay zeka odaklı bir aracın ilk entegrasyon girişimi başarısız olabilir veya hatalı davranabilir.
Bu, API sağlayıcılarının makine tarafından okunabilirliği birinci sınıf bir tasarım hedefi olarak, isteğe bağlı değil, ‘tamamlanmış tanımının’ bir parçası olarak ele alması gerektiği anlamına gelir. Gerçekte, dokümantasyonSDK’lar, keşif modelleri ve meta veri çıktıları hem insan hem de aracı alımı için optimize edilmelidir.
Sektör araştırmaları bu değişimin halihazırda devam ettiğini destekliyor: Geliştiricilerin %89’u işlerinde üretken yapay zeka kullanırken, kuruluşların yalnızca %24’ü şu anda API’leri yapay zeka aracılarını göz önünde bulundurarak tasarlıyor.
Bu boşluk, birçok platformun yalnızca insan kullanıcılar için optimize edilmiş durumda kaldığını gösteriyor; bu, aracılı geliştirme daha yaygın hale geldikçe bunların alaka düzeyine mal olabilecek bir yanlış hizalamadır.
Bunun API öncelikli platformlar ve DevRel için anlamı nedir?
Platform ekipleri artık AI hazırlığını API tasarımının temel unsuru olarak görmelidir. Bu, programlı olarak kullanılabilen dokümantasyon ve meta verilerle desteklenen uç nokta tutarlılığı, şema kararlılığı ve adlandırma kuralları konusunda daha fazla disiplin anlamına gelir.
Bu temeller yerinde olduğunda, makine aracılarının ilk denemede doğru entegrasyon kodunu üretme olasılığı çok daha yüksektir, bu da hem insanlar hem de yapay zeka meslektaşları için sürtünmeyi azaltır.
Keşif, platformların maddeyi eskisinden daha fazla açığa çıkardığını ortaya çıkarıyor.
Otomatik olarak oluşturulan OpenAPI veya Swagger şemaları, yapılandırılmış meta veri uç noktaları ve makine dostu SDK’lar, aracılara mevcut işlevleri anlamak ve bir API aracılığıyla doğru yolları seçmek için ihtiyaç duydukları netliği sağlar. Uygulamada bu, meta verileri mühendisliğin bir yan ürünü olarak değil, stratejik bir varlık olarak ele almak anlamına gelir.
Ekipler ayrıca ilk izlenimlerin insan geliştiriciler yerine otomatik aracılar tarafından giderek daha fazla şekilleneceğini öngörmelidir.
Bir AI aracısının 200 OK’yi başarılı bir şekilde geri getirdiği an, bir geliştiricinin gösterişli bir README okuması kadar önemli hale geliyor çünkü bu, aracının daha derin entegrasyon denemesine devam edip etmediğini veya hızla başka bir yere dönüp dönmediğini belirler.
DevRel ve geliştirici deneyimi ekipleri için
Geliştirici İlişkileri ve DevX ekiplerinin, aracıların giderek artan bir platform kullanımı payı başlattığı bir dünyada etkiyi nasıl ölçtüklerini yeniden değerlendirmeleri gerekecek.
Forum etkinliği, eğitim tamamlamaları veya SDK indirmeleri gibi ölçümler artık benimsemenin tam resmini sunmayabilir. Bunun yerine ekipler, yapay zeka sistemlerinin entegrasyonları ne sıklıkta denediğini, bu entegrasyonların ne sıklıkta başarılı olduğunu ve aracı kaynaklı hataların nerede oluştuğunu takip etmelidir.
Bu değişim, hem geliştiricilere hem de yardımcı pilotlara rehberlik eden yapay zeka dostu araçların sağlanmasına yönelik yeni bir sorumluluğun önünü açıyor. Makine tarafından okunabilir referans belgeleri, bilgi istemi şablonları, kod oluşturmak için tasarlanmış örnek parçacıklar ve ekiplerin yapay zeka tarafından oluşturulan kodu denetlemesine veya iyileştirmesine yardımcı olan ortamların tümü giderek daha kullanışlı hale gelecektir.
Her şeyden önce DevRel ekipleri, aracıları birinci sınıf hedef kitle olarak düşünmeye başlamalıdır. Bu, bir aracının öğrenebileceği kadar açık olan öngörülebilir şema tasarımına, açık davranış modellerine ve hata işlemeye yatırım yapmak anlamına gelir.
Geliştiricileri desteklemek artık hem binayı yapan insanları hem de onlara yardımcı olan yapay zeka sistemlerini desteklemek anlamına geliyor.
‘Yapay Zekaya Hazır’ API’ler için ilk hamle avantajı
Temsilci olarak Yapay zeka araçları Popülaritesi artmaya devam ederse, makine tarafından okunabilirliğe erken uyum sağlayan platformlar rekabet avantajı kazanacaktır. AI temsilcilerinin API’lerini entegre etmesi daha kolay olacak, daha öngörülebilir olacak ve aracının denediği ilk başarılı hedef olma olasılığı daha yüksek olacak; bu da onlara erken benimseme avantajı sağlayacak.
Bekleyen ekipler baypas edilme, görmezden gelinme veya geliştiricileri (veya onların yardımcı yardımcı pilotlarını) başka yerlere itecek sürtüşmelere neden olma riskini taşır.
Zamanla ‘hissetme kodlaması’ basit bir şekilde ” haline gelecektir.kodlama‘. Yazılım geliştirme yaşam döngüsü (SDLC), yapay zeka aracılarını birinci sınıf katılımcılar olarak giderek daha fazla içerecek ve bu aracıların platform hazırlığı, önemli bir farklılaştırıcı faktör olacak.
Kodlama için en iyi metin düzenleyiciyi sunduk.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro