Yarı Otonom Yapay Zekâ İş Akışları ve Şablon Geliştirme
İnsan niyetini yapılandırılmış, yapay zekâ destekli araştırma, planlama, uygulama, test ve teslim sürecine dönüştüren, yeniden kullanılabilir iş akışı şablonlarının geliştirilmesi.
Projeye Genel Bakış
Devam eden bu proje, yapay zekâ araçlarının açıkça tanımlanmış insan yönlendirmesi altında kapsamlı geliştirme işlerini nasıl yürütebileceğini inceliyor. Hedefi, kısıtları ve kabul ölçütlerini ben belirliyorum; yapay zekâ, onaylanan kapsam içinde teknik uygulamayı yürütüyor ve sonuçlarını incelemeye sunuyor.
Çalışma; proje bağlamını koruyan, uygulamayı yönlendiren, kararları belgeleyen ve konuşmalar ile yapay zekâ araçları arasında sürekliliği destekleyen şablonların hazırlanmasına ve iyileştirilmesine odaklanıyor.
Şablonlar; proje hedefini, kapsamı, kısıtları, yapay zekâ yetkisini, onay noktalarını, devir teslim gereksinimlerini ve kabul ölçütlerini tanımlıyor. Ayrıca kararları, doğrulama sonuçlarını ve çözülmemiş işleri kaydetmek için bir yapı sunuyor; böylece başka bir konuşma ya da yapay zekâ aracı, belgelenmiş bir proje durumundan devam edebiliyor.
Rolüm
İş akışı tasarımcısı ve proje sahibi olarak amaçlanan sonucu belirliyor, önerilen yaklaşımları değerlendiriyor, yetki sınırlarını tanımlıyor ve teslim edilen işi inceliyorum.
Ayrıca sürecin nerede başarısız olduğunu — eksik bağlam, kapsam kayması, desteklenmeyen tamamlama iddiaları veya erken kapanış gibi — inceliyor ve bulguları sonraki şablonları iyileştirmek için kullanıyorum.
İş Akışı Yapısı
Her şablon, projeyi tutarlı bir sıra etrafında düzenler:
- Hedefi tanımla: Amaçlanan sonucu, kısıtları, kapsamı ve kabul ölçütlerini kaydet.
- Araştır ve planla: Gereksinimleri incele, yaklaşımları karşılaştır ve onay için önerilen bir yön sun.
- Devir teslimi hazırla: Uygulama aracına gerekli bağlamı, kararları ve yürütme sınırlarını sağla.
- Uygula ve doğrula: Gerekli dosyaları üret, ilgili kontrolleri çalıştır, belirlenen sorunları düzelt ve kanıtları kaydet.
- İncele ve gözden geçir: Sonucu insan değerlendirmesine sun ve istenen değişiklikleri ele al.
- Kapat ve koru: Kabulü, çözülmemiş maddeleri ve projeyi sürdürmek için gereken bilgiyi kaydet.
Rutin teknik kararlar onaylanan kapsam içinde ilerleyebilir. Hedefi veya üzerinde anlaşılan sınırları etkileyen değişiklikler insan incelemesine döner.
Şablonların Evrimi
Çalışma dört ardışık yaklaşım üzerinden gelişti:
ASUNODE, proje niyetini, geliştirme görevlerini, sürüm kontrolünü ve kalıcı proje kayıtlarını birbirine bağlayan ilk bağlam tabanlı iş akışını oluşturdu.
Shan, yapıyı açık yetki sınırları, kabul ölçütleri, doğrulama gereksinimleri ve yaşam döngüsü kayıtlarıyla genişletti.
Carathis, her aşamada gereken bağlam miktarını azaltan ve planlamadan uygulamaya geçişi basitleştiren daha hafif bir işleyiş yaklaşımını araştırdı.
Mihon, bu iyileştirmeyi revizyon döngülerini, kullanıcı incelemesini ve kapanış koşullarını yeniden ele alarak sürdürdü. Değerlendirilmekte olan bir aday standart olmaya devam ediyor.
Uygulama Deneyimi
İş akışları; bağlam hazırlama denemeleri, web projeleri ve masaüstü uygulamaları üzerinden araştırıldı.
Başlıca örnekler arasında bir Flutter kişiler uygulaması olan Shan3A; bir kişisel finans takip uygulaması olan A17; ve bir araç bakım servisi uygulaması olan A19 yer alıyor. Bu projeler; uygulama, test, inceleme ve ertelenen sorunları belgeleme konusunda pratik deneyim sağladı.
A23, bir erken uyarı uygulamasıdır; Mihon için ek bir değerlendirme vakası olarak hazırlandı. Hazırlanmış olması henüz uçtan uca tamamlanmış bir iş akışı ortaya koymuyor.
Proje Çıktıları
Çalışma; ardışık iş akışı şablonu sürümleri, devir teslim belgeleri, bağlam ve karar kayıtları, kabul ölçütleri ve doğrulama raporları üretti.
Bu çıktılar, amaçlanan sonucu uygulama talimatları, inceleme gereksinimleri ve kaydedilen sonuçlarla ilişkilendiriyor. Kapanış kayıtları tamamlanan işi, ertelenen sorunları ve ileride sürdürmek için gereken bilgiyi koruyor.
Olgunlukları değişkendir: bazıları uygulama geliştirmede kullanıldı, diğerleri daha fazla değerlendirme için aday olarak kalıyor.
Proje Belleği ve Süreklilik
Git kontrol noktaları teknik izlenebilirliği ve geri dönüşü destekliyor. Kalıcı bağlam kayıtları hedefi, kararları, değişikliklerin nedenlerini, doğrulama sonuçlarını ve kalan işleri içeriyor.
Amaç, bir projeyi tek bir konuşmaya ya da yapay zekâ aracına tamamen bağlı kalmadan anlaşılır ve sürdürülebilir kılmak.
Güncel Durum
Bu, devam eden bir iş akışı tasarımı ve değerlendirme projesidir. Ardışık şablon sürümleri ve pratik uygulama deneyimi üretmiş, aynı zamanda daha fazla test gerektiren sınırlılıkları da ortaya çıkarmıştır.
Merkezî ilke baştan sona aynıdır: çalışmaya insan niyeti ve kabulü yön verir; yapay zekâ tanımlı yetki içinde yürütür ve sonuçları destekleyici kanıtlarla raporlar.