Yapay Zekâ Ajanlarıyla Test Odaklı Geliştirme

TDD (Test Odaklı Geliştirme) Nedir?

TDD’nin merkezinde Kırmızı-Yeşil-Refactor olarak bilinen döngüsel bir süreç yer alır. Döngü, geliştiricinin istenen bir özelliği veya davranışı tanımlayan otomatik bir test vakası yazdığı “Kırmızı” aşamasıyla başlar. Bu test, ilgili kod henüz var olmadığı için bilinçli olarak başta başarısız olacak şekilde yazılır. Bu ilk başarısızlık, testin gerçekten istenen işlevselliği test ettiğini ve kod uygulandığında hataları yakalayabildiğini garanti altına almak için kritiktir.

Ardından gelen “Yeşil” aşamasında, daha önce başarısız olan testi geçirecek minimum miktarda kod yazılır. Bu ilke, geliştiricilerin testle tanımlanan anlık gereksinime odaklanmasını, temiz bir kod tabanı sürdürmesini ve aşırı mühendislikten kaçınmasını teşvik eder.

Son olarak “Refactor” aşamasında, hem test kodunun hem de üretim kodunun yapısı, okunabilirliği ve sürdürülebilirliği iyileştirilir; bu sırada mevcut tüm testlerin geçmeye devam etmesi sağlanır. Refactor işlemi, kod tabanının sağlıklı ve gelecekteki değişikliklere uyarlanabilir kalmasını, mevcut test paketinin ise bu aşamada bir güvenlik ağı işlevi görmesini mümkün kılar.

TDD hattınızı tam otomatikle nasıl hale getirebilirsiniz?

Kodlama sırasında Yapay Zekâ Ajanlarının performansını etkileyen pek çok faktör vardır. LLM modelinden, kodunuzu ve geliştirme hattınızı nasıl yapılandırdığınıza kadar birçok unsur etkilidir. Windsurf ve Claude 3.5 sonnet ile TDD’nin etkili olduğunu gördük. Aşağıda, TDD ile uygulanan örnek bir görev yer almaktadır.

Neye ihtiyacınız var?

Kodlamaya başlamadan önce şunlara ihtiyacımız var:

Yeterli Testler

TDD’ye uygun testlerinizin önceden yazılmış ve probleminizin kapsamının çoğunu mantıklı ve Yapay Zekâ Ajanı için faydalı şekilde kapsadığından emin olun. AI Ajanı için hiçbir şeyi değiştirmeye veya özelleştirmeye gerek yok. Testleriniz ve isimlendirme kurallarınız bir standarda dayanıyorsa daha iyi olur. İlk adımda AI Ajanı, uygulamaya başlamak için bu testleri görecektir.

İşte bir belgenin MongoDB’ye doğru eklenip eklenmediğini test eden bir test örneğim:

Arayüzler

Java’da (veya başka bir programlama dilinde) bir Arayüz, sınıfların nasıl görünmesi ve hangi metodları uygulaması gerektiğini tanımlayan bir yapıdır. AI Ajanını daha da yönlendirmek için, doküman ekleyeceğiniz repository’niz için bir Arayüz oluşturmak faydalı olacaktır:

Görevin spesifik tanımı

Son olarak, spesifik bir görev tanımına ihtiyacımız var. Genellikle görevi tanımladığınız JIRA veya GitHub işlerini kullanabilirsiniz. Bizimki şöyle:

Vibe Coding’e Başlayın

Vibe coding, ihtiyacınızı sade İngilizceyle (veya hatta sesli komutlarla) tarif ettiğinizde, AI’nın sizin için gerçek zamanlı olarak kod üretmesi anlamına gelir. Bu blogda Vibe Coding’e detaylıca değiniyoruz. İşte Windsurf’ta görevi tamamlaması için kullandığım prompt:

Aşağıdaki sorguyu, bir veya birden fazla adlandırılmış sorgu ve Java kodu kombinasyonu olarak uygula.

Belirli bir tarih aralığında, en az X yolculuğu 5’in üstünde puanla tamamlamış ve hiç 3 yıldızın altında puan almamış tüm sürücüleri bul.

Not:
Bu görevi çözmek için tek bir sorgu bulmak zorunda değilsin (Java kodu ve adlandırılmış sorguların kombinasyonunu kullanabilirsin), ancak ORM-performansını aklında bulundurmalısın, yani çok fazla varlığın olması durumunda çözümünün makul derecede hızlı olduğundan emin ol. Tartışma sırasında, kötü yazılmış sorgularla ne tür problemlerin ortaya çıkabileceğini açıklayabilmelisin.

@Ass1_2_2Test.java#L35-60 bunlar ilgili testlerdir. @DriverDAO.java#L34-63 içinde uygulanmıştır.

Dosyaların belirtilmesi, vibe coding sırasında en önemli unsurdur. Şimdi arkanıza yaslanın ve AI Ajanının sihrini izleyin. Sınıfı uyguladı, testleri çalıştırdı ve testlerin geçmesi için yineleme yaptı: