Çoğu geliştirici takımı, günümüzün AI araçlarının sınırlarını çoktan hissetmiştir.
Kodlama asistanları hızlı bir şekilde kod parçacıkları oluşturabilir, ancak yazılım teslimatındaki gerçek darboğazı, yani koordinasyonu azaltmazlar. Kod yazmak nadiren yavaş olan kısımdır. İncelemeler, testler, belgeler, dağıtımlar ve takımlar arası uyum, işin durduğu noktalardır.
Bu koordinasyon hala birbirinden bağımsız araçlar arasında, farklı kişilere ait ve manuel olarak bir araya getirilmiş şekilde gerçekleşiyor.
Ş Akışına daha fazla AI aracı eklendikçe, sorun genellikle daha da karmaşık hale gelir. Her asistan dar bir görevi yerine getirir, ancak geliştiriciler düzenleyici, görev izleyici, belgeler ve sohbetler arasında bağlamı yönetmekle yükümlüdür. Ek yük tamamen insanlara kalır.
AI süper ajanlar, daha iyi kodlayıcılar olarak değil, kodla ilgili koordinasyon işlerinin sorumluluğunu üstlenerek bu boşluğu doldurmak için tasarlanmıştır. Geliştirme takımlarını nasıl desteklediklerini inceleyelim!
Yazılım Geliştirmede AI Süper Ajanlar Nedir?
AI süper ajanlar, farklı bir tür ajan işletim modelini temsil eder.
Tek bir ajanın komutlara tepki vermesi yerine, süper ajan sistemi bir ş akışı boyunca işbirliği yapan birden fazla uzman ajandan oluşur. Her ajanın tanımlanmış bir rolü, paylaşılan bir bağlamı ve net sınırlar içinde özerk olarak hareket etme yeteneği vardır.
Bu ayrım, yazılım takımları için önemlidir. Çünkü özellikler, kod yazılmadığı için teslim edilemez. Gecikmeler, bağımlılıkların izlenmediği, incelemelerin durduğu, belgelerin geciktiği veya takımlar arasında kararların kaybolduğu için ortaya çıkar.
Süper ajanlar, tüm yaşam döngüsü boyunca çalışmak üzere tasarlanmıştır. Örneğin, bir süper ajan sistemi tek bir özellik talebini alıp tüm süreci koordine edebilir:
- Bir temsilci uygulama planını hazırlar
- Bir diğeri plan göre ilk kodu yazar.
- Üçüncü bir ajan, birim ve entegrasyon testleri oluşturur.
- Dördüncü ajan, yeni özelliği yansıtacak şekilde kullanıcı belgelerini günceller.
Bu sürecin tamamı, manuel operatör değil, süpervizör olarak görev yapan bir insan geliştirici tarafından yönetilir.
Ancak bu, ajanlar kör değilse işe yarar. Kodunuz GitHub'da, görevleriniz başka bir araçta ve belgeleriniz üçüncü bir araçta olduğunda bu yöntem başarısız olur.
Araştırmalar bu maliyeti destekliyor. Pryon'un yaptığı bir ankete göre, kurumsal liderlerin %70'i çalışanların sadece bilgi aramak için günde bir saatten fazla zaman kaybettiğini söylüyor.
Birleşik AI Çalışma Alanı, bunu sistem düzeyinde ele alır. Görevler, belgeler, konuşmalar ve kararlar bir arada olduğunda, temsilciler destekledikleri takımlarla aynı durumsal farkındalıkla çalışabilirler.
Neden AI Ajan Takımları Tek Ajan Çözümlerinden Daha Üstün Performans Gösteriyor?
Neden tek bir yüksek kapasiteli AI asistanı yeterli değil diye sormak mantıklıdır. Sorun, tek ajan çözümlerinin kapasite sınırına ulaşmasıdır.
Kod yazma, Çekme Talebi inceleme ve sürüm notlarını hazırlama arasında bağlam geçişi yapmak zorunda kalan genel amaçlı bir yapay zeka, her bir görevde ancak vasat bir performans gösterebilir. İsteklerinizin karmaşıklığı arttıkça çıktısının kalitesi düşer ve takımınız bu karışıklığı düzeltmek zorunda kalır.
Çoklu ajan sistemleri, uzmanlaşma yoluyla bu sorunu çözer.
Bir ajan testleri yazarken, başka bir ajan değişiklik günlüğünü güncelleyebilir. Bu, insan geliştiricilerinizi her manuel adımı uygulamak yerine üst düzey mimariye ve problem çözmeye odaklanmaları için ücretsiz olarak serbest bırakır. Bunun karşılığında, daha sofistike bir altyapı gerekir.
Bu düzeyde paralel yürütme, proje döngü süresini kısaltır, ancak daha büyük kazanç tutarlılıktır. Ajanların, işleri tekrarlamalarını veya birbirlerinin ilerlemelerini silmelerini önlemek için paylaşılan bir bağlam katmanına ihtiyaçları vardır.
ClickUp'ta her Süper Ajan, dar bir fonksiyon için tasarlanmıştır. Örneğin, bir Codegen Ajanı , yalnızca uygulamaya odaklanır. Açıkça tanımlanmış bir görevden çalışır, ilgili belgeleri anlar ve kod yazmaya odaklanır. Kendi çıktısını gözden geçirmez veya sürümün hazır olup olmadığına karar vermez.
Bu ayrım kasıtlıdır.
Codegen Ajanı bir değişikliği uygularken, diğer ajanlar paralel olarak çalışabilir. Biri birim ve entegrasyon testleri oluşturabilir. Bir diğeri belgeleri güncelleyebilir. Bir diğeri ise riskleri veya engelleri ortaya çıkarabilir. Tüm bunlar aynı paylaşılan bağlamda gerçekleşir.
Geliştirme Takımları için AI Süper Ajanların Anahtar Avantajları
AI süper ajanlar, izole araçlar koleksiyonu olarak değil, birleşik bir sistem içinde çalıştıklarında en yüksek değeri sağlar. Bu avantajlar birikerek, geliştirme takımınızın hız, kalite ve işbirliği açısından önemli iyileştirmeler sağlar.
Daha hızlı geliştirme döngüleri ve daha az yeniden çalışma
Sprintiniz, tanıdık darboğazlar nedeniyle rayından çıkar: kritik bir kod incelemesi günlerce birinin kuyruğunda bekler veya sürümden hemen önce büyük bir hata bulunur ve son dakikada yeniden çalışma yapmak zorunda kalırsınız. Bu gecikmeler sinir bozucudur ve zaman çizelgenizi geriye iter. Süper ajanlar beklemeyi ortadan kaldırır.
Bir ajan, Çekme Talebi açıldıktan birkaç dakika sonra ilk kod incelemesini sağlayabilir. Başka bir ajan, tek bir satır kod yazılmadan önce potansiyel hataları veya gereksinim belirsizliklerini tespit edebilir. Kaliteye yönelik bu "sola kaydırma" yaklaşımı, sorunları düzeltmesi kolay ve maliyeti düşük olan erken aşamada yakalar.
- Otomasyonlu ilk geçiş incelemeleri: Ajanlar yaygın biçimlendirme ve stil sorunlarını işaretleyerek, insan gözden geçirenlerin mantık ve mimariye odaklanmalarını sağlar.
- Paralel görev yürütme: Bir test ajanı ve bir dokümantasyon ajanı aynı özellik üzerinde aynı anda iş yapabilir, böylece toplam teslim süresi kısalır.
- Anında bağlam alma: Ajanlar, manuel arama yapmadan ilgili teknik özellikleri, toplantı notlarından geçmiş kararları ve ilgili kod parçacıklarını alabilirler.
💡Profesyonel İpucu: İncelemeler için ekip arkadaşlarınızın peşinden koşmayı bırakabilir ve ilk aşamayı AI'nın halletmesine izin verebilirsiniz. ClickUp Otomasyonları ile ajan ş akışlarını otomatik olarak tetikleyin.
Bir görevin durumu "İncelemeye Hazır" olarak değiştiğinde, bir temsilci hemen analizine başlayabilir ve bulgularını doğrudan görevin yorumlarına yazarak tüm içeriği tek bir yerde tutabilir.
Geliştirilmiş kod kalitesi ve tutarlılığı
Kod kalitesi genellikle değişken bir hedeftir ve tutarsızlık hissi yaratabilir.
Bir geliştiricinin işi her zaman temiz ve iyi belgelenmişken, diğerinin işi biraz aceleye gelmiştir. Stil kılavuzları mevcuttur, ancak zaman sıkıntısı olduğunda genellikle unutulurlar ve bu da dağınık ve bakımı zor bir kod tabanına yol açar.
AI süper ajanlar, takımınızın yorulmak bilmeyen kalite denetçileri olarak görev yapar. Her bir inceleme ve belge güncellemesine aynı titizliği göstererek, zamanla tüm kod tabanınızı yükselten bir kalite standardı oluştururlar.
Bu, kıdemli geliştiricilerinizi işten çıkarabileceğiniz anlamına gelmez. Ajanlar, kalıp eşleştirme ve kural uygulama konusunda mükemmeldir, ancak deneyimli bir insanın yaratıcı problem çözme ve mimari bilgisine sahip değildir. En iyi sonuçlar, ajanın tutarlılığı ile insan uzmanlığının birleştirilmesiyle elde edilir.
📖 Daha fazla bilgi: Takım üyeleriyle nasıl iletişim kuruyor ve fikirlerinizi nasıl paylaşıyorsunuz?
Daha iyi takım arası iletişim ve uyum
Geliştiricileriniz sürekli derinlemesine iş yapmaktan alıkonuluyor mu?
Bunun nedeni şunlar olabilir:
- Ürün yöneticileri durum güncellemelerine ihtiyaç duyar
- Tasarımcılar, maketlerinin nasıl uygulandığını görmek isterler.
- QA, son değişikliklerle ilgili bağlam bilgisi istiyor.
Bu iletişim yükü, bağlamın yayılmasının ana nedenidir. Bu senaryoda takımlar, yapılacak işleri tamamlamak için ihtiyaç duydukları bilgileri aramak, uygulamalar arasında geçiş yapmak, dosyaları bulmak ve birden fazla platformda güncellemeleri tekrarlamak için saatler harcarlar ve bu da verimliliği düşürür. Bilgi çalışanları, AI araçlarının ortadan kaldırabileceği e-postalar için haftada iki saat harcarlar.
Süper ajanlar, farklı takımlar arasında çevirmen görevi görebilir. Teknik olmayan paydaşlar için teknik ilerlemeyi özetleyebilir, tasarım takımını etkileyen UI değişikliklerini işaretleyebilir ve QA için kolay anlaşılır test senaryoları oluşturabilirler. Bu, geliştiricilerinizi rahatsız etmeden herkesin uyumlu çalışmasını sağlar.
Bu, yalnızca ajanların konuşmalara erişimi varsa işe yarar. Kararlar bir Slack kanalında alınırsa, durum bir proje aracında izlenirse ve gereksinimler ayrı bir belgedede tutulursa, ajan tam bir resim oluşturma imkanına sahip olmaz. Sonuçta, organizasyonun farklı yerlerine dağılmış bilgileri insanlardan istemek zorunda kalır.
🚀 ClickUp Avantajı: Bağlamı aramak için sonsuz bir arayışa son verin. Ajanlar, ClickUp'ta ilgili Görevler ve Belgeler ile birlikte Yorumlar ve ClickUp Sohbeti'ndeki tüm iletişim geçmişine erişebilir. Bir ajan bir proje güncellemesi oluşturduğunda, siz hiçbir şeyi yeniden açıklamak zorunda kalmadan, neyin tartışıldığı, hangi engellerin ortaya çıktığı ve hangi kararların alındığını bilir.
Geliştirme Takımları AI Süper Ajanlarını Pratikte Nasıl Kullanıyor?
Geliştirme takımınızın günlük ş akışlarında AI süper ajanlarını nasıl kullanabileceğini burada görebilirsiniz.
Geliştirme takımınızın günlük ş akışlarında AI süper ajanları nasıl kullanabileceğini burada görebilirsiniz. 🛠️
Kod incelemelerini ve testleri otomasyonla gerçekleştirme
Bir geliştirici bir çekme talebi açtığı anda, ş akışınız genellikle bir insan gözden geçiren kişinin beklemesinde takılır. Bu manuel aktarım yavaştır ve genellikle karmaşık mantık yerine biçimlendirme gibi önemsiz şeylere odaklanır. Bu, bir AI yazılım ajanı için mükemmel bir görevdir.
Bir çekme talebi açıldığında, bir ajan kodunuzu takımınızın kod inceleme kontrol listelerine göre otomatik olarak analiz edebilir, yaygın güvenlik açıklarını kontrol edebilir ve test kapsamının azalmadığını doğrulayabilir. Ajan daha sonra bulgularını ilk inceleme olarak yayınlar ve insan inceleme uzmanlarının kodun daha karmaşık yönlerine odaklanmasını sağlar.
Ayrıca, kod değişikliklerine dayalı olarak, hem beklenen davranışı hem de olası uç durumları kapsayan test senaryoları hazırlamalarını da isteyebilirsiniz. Böylece geliştiricileriniz bu testleri sıfırdan yazmak yerine gözden geçirip iyileştirebilirler.
📮 ClickUp Insight: Çalışanların %24'ü tekrarlayan görevlerin daha anlamlı işler yapmalarını engellediğini, %24'ü ise becerilerinin yeterince değerlendirilmediğini düşünüyor. Bu, işgücünün neredeyse yarısının yaratıcılıklarının engellendiğini ve değerlerinin bilinmediğini hissettiği anlamına geliyor. 💔
ClickUp, kurulumu kolay AI ajanları ile odak noktasını yüksek etkili işlere geri kaydırmaya yardımcı olur ve tetikleyicilere göre yineleyen görevleri otomatikleştirir. Örneğin, bir görev tamamlandı olarak işaretlendiğinde, ClickUp'ın AI Ajanı otomatik olarak bir sonraki adımı atayabilir, hatırlatıcılar gönderebilir veya proje durumlarını güncelleyebilir, böylece sizi manuel takip işlemlerinden kurtarır.
💫 Gerçek Sonuçlar: STANLEY Güvenlik, ClickUp'ın özelleştirilebilir raporlama araçlarıyla rapor oluşturmak için harcadığı zamanı %50 veya daha fazla azalttı ve takımlarının biçimlendirmeye daha az, tahminlere daha fazla odaklanmasını sağladı.
📮 ClickUp Insight: Çalışanların %24'ü tekrarlayan görevlerin daha anlamlı işler yapmalarını engellediğini, %24'ü ise becerilerinin yeterince değerlendirilmediğini düşünüyor. Bu, işgücünün neredeyse yarısının yaratıcılıklarının engellendiğini ve değerlerinin yeterince takdir edilmediğini hissettiği anlamına geliyor. 💔
ClickUp, kurulumu kolay AI ajanları ile odağı yüksek etkili işlere geri çevirmeye yardımcı olur ve tetikleyicilere dayalı olarak yineleyen görevleri otomatikleştirir. Örneğin, bir görev tamamlandı olarak işaretlendiğinde, ClickUp'ın AI Ajanı otomatik olarak bir sonraki adımı atayabilir, hatırlatıcılar gönderebilir veya proje durumlarını güncelleyebilir, böylece sizi manuel takip işlemlerinden kurtarır.
💫 Gerçek Sonuçlar: STANLEY Güvenlik, ClickUp'ın özelleştirilebilir raporlama araçlarıyla rapor oluşturmak için harcadığı zamanı %50 veya daha fazla azalttı. Böylece takımlar, biçimlendirmeye daha az, tahminlere daha fazla odaklanabilir hale geldi.
Dokümantasyon yönetimi ve bilgi paylaşımı
Eski belgelerin ne kadar sıkıntılı olduğunu bilirsiniz. Yeni bir takım üyesi kurulum kılavuzunu takip etmeye çalışır, ancak kılavuzun bir yıllık olduğunu ve aktif olarak yanıltıcı olduğunu fark eder.
Kritik bir mimari kararın ardındaki "neden" genellikle, bu kararı veren kişi şirketten ayrıldığında sonsuza kadar kaybolur.
Ajan yazılım geliştirme bu sorunu çözmeye yardımcı olur. Süper ajanlar kod değişikliklerini izleyebilir ve güncellenmesi gereken belgeleri otomatik olarak işaretleyebilir. Hatta sizin için güncellemeleri taslak olarak hazırlayabilirler, böylece API belgeleriniz ve kullanıcı kılavuzlarınız her zaman ürününüzle senkronizasyon halinde olur.
Daha da önemlisi, temsilciler "neden"i anlayabilirler. Görev Yorumları, toplantı notları ve kod inceleme konularında alınan kararları, aranabilir bir bilgi tabanında sentezleyebilirler.
💡Profesyonel İpucu: ClickUp Docs ve ClickUp Brain ile takımınıza tek bir bilgi kaynağı sağlayın. Tüm işleriniz, konuşmalarınız ve bilgileriniz tek bir yerde bulunduğundan, bir geliştirici "Neden bu veritabanı teknolojisini seçtik?" diye sorduğunda ClickUp Brain anında cevabı bulabilir. Orijinal tartışmayı, karar verme belgesini ve uygulamayla ilgili görevleri ortaya çıkarabilir.
DevOps ve dağıtım akışlarını kolaylaştırma
Dağıtım boru hattınız, birçok hareketli parçaya sahip karmaşık bir makinedir.
Derleme durumlarını izlemek, test ortamları sağlamak ve geri dönüşleri yönetmek genellikle manuel müdahale gerektirir, bu da yavaş ve hata yapmaya açık bir işlemdir. Bu, yazılım geliştirme için AI ajanlarının büyük bir avantaj sağlayabileceği bir başka alandır.
Süper ajanlar, tüm DevOps dağıtım boru hattınızı koordine edebilir. Derleme durumlarını izleyebilir, test için otomatik olarak yeni bir ortam sağlayabilir ve hatta dağıtım sonrası izleme bir sorun tespit ederse geri almayı yönetebilirler.
Kesinti sırasında, temsilciler tanılama bilgilerini toplayarak, nöbetçi mühendisi bilgilendirerek ve olay raporu taslağı oluşturarak ortalama çözüm süresi (MTTR) gibi devops metriklerini azaltmaya yardımcı olabilir. Bu, olay müdahalesinin kaotik bilgi toplama aşamasını otomasyonla otomatikleştirerek takımınızın düzeltmeye odaklanmasını sağlar.
💡Profesyonel İpucu: ClickUp gösterge panelleri ile tüm kuruluşunuza bu süreçlere görünürlük sağlayın. AI ajanlarınız bu gösterge panellerinden gelen bilgileri otomatik olarak izleyip yakalayabilir, böylece hiçbir geliştiricinin çalışması kesintiye uğramadan tüm paydaşlar bilgilendirilebilir.
AI Süper Ajanları Geliştirme Ş Akışınıza Nasıl Entegre Edebilirsiniz?
İlk ve en önemli adım, işlerinizi tek bir sistemde birleştirmektir.
Entegrasyonlar için "yürü-koş-uç" yaklaşımını benimseyin:
- Tarama: Kod biçimlendirme veya belgelerdeki bozuk bağlantıları kontrol etme gibi yüksek hacimli, düşük riskli görevler için tek amaçlı bir ajanla başlayın.
- Walk: İlgili bir ş akışında iki ajan arasında koordinasyon sağlayın, örneğin bir inceleme ajanı bulgularını bir test oluşturma ajanı devretsin.
- Çalıştırma: Bir özellik talebini fikir aşamasından dağıtım aşamasına kadar uçtan uca bir süreci yönetebilen, tamamen koordine edilmiş bir ajan sistemi dağıtın.
Kulağa oldukça basit geliyor, değil mi? Ajanlarınız bağlam bilgisine sahip olduğu sürece bu kadar basit.
Ş Akışlarında etkili olabilmek için, temsilcilerin takımınızın kolektif bilgisine (kodlama standartlarınız, mimari ilkeleriniz ve karar verme geçmişiniz) erişebilmesi gerekir. Bu, bilgi yönetimi konusunda bilinçli olmanızı gerektirir.
Birbirine bağlı ajan ş akışları için tasarlanmış Converged AI Çalışma Alanını benimseyerek zahmetli entegrasyon çalışmalarıyla uğraşmaktan kurtulabilirsiniz.
ClickUp'ın Ürün ve Mühendislik için Hızlandırıcı tam da bu amaçla tasarlanmıştır.
Accelerator, takımların her şeyi sıfırdan yapılandırmasını istemek yerine, ürün ve mühendislik ş akışları için özel olarak tasarlanmış hazır bir kurulum sunar. Belgeleriniz, görevleriniz, sohbetleriniz, gösterge panelleriniz ve sprint verilerinizin zaten birbirine bağlı olduğu, tamamen birleştirilmiş bir AI çalışma alanıyla başlarsınız. Bunun üstünde, işinizin nasıl bir bütün oluşturduğunu anlayan zeka katmanı ClickUp Brain yer alır.
Buradan, demolar için değil, gerçek ürün ve mühendislik işleri için tasarlanmış bir dizi önceden oluşturulmuş süper ajan elde edersiniz.
- Tamamlanan sprint görevlerini yapılandırılmış sürüm notlarına dönüştürebilen ajanlar
- Sprint ilerlemesini, engelleri ve riskleri paydaşlar için özetleyen ve başka bir durum toplantısı gerektirmeyen ajanlar
- Ham özellik taleplerini alan ve mevcut görev bağlamını kullanarak bunları açık ve uyumlu bir özellik özetine dönüştüren ajanlar.
Bu ajanlar ClickUp içinde çalıştığı için, canlı sprint verileri, gerçek tartışmalar ve fiili sahiplik üzerinden çalışırlar. Dışa aktarma yok. Tekrar sorma yok. Takımınızın nasıl çalıştığını tekrar açıklama yok.
Hedef, daha fazla yapay zeka eklemek değil. Zaten yapılacak işlerden sürtünmeyi ortadan kaldırmaktır. ClickUp Accelerator, sistemlerinizin ayak uydurabilmesini sağlar.
ClickUp ile crawl-walk-run ş akışını nasıl oluşturabileceğinize bir göz atalım!
1. Adım: Gelen işleri otomatik olarak temizleyin
Çoğu sorun, geliştiriciler kod yazmaya başlamadan önce ortaya çıkar. Belirsiz biletler. Eksik bağlam. "Neden"i açıklayan ancak hiçbir zaman özetlenmeyen uzun konu dizileri.
ClickUp'ta bu ş akışı genellikle bir görevle başlar.
Bir özellik talebi gelir. Bu talep, açıklaması, kabul kriterleri ve ek bir konu dizisi ile bir ClickUp görevi haline gelir. Bu tek görev, temsilcilerin üzerinde çalıştığı birimdir.
Burada, bir temsilci tek bir basit işi yapacaktır: isteği normalleştirmek.
Yeni bir özellik görevi oluşturulduğunda, ajan eksik alanları kontrol eder, o ana kadar yapılan tartışmaları özetler ve kabul kriterlerindeki boşlukları işaretler. Önemli bir şey eksikse, görev "Devam Ediyor" durumuna gelmeden önce ortaya çıkar. Geliştiriciler çevirmenlik yapmayı bırakır ve daha net girdilerle çalışmaya başlar.
2. Adım: İncelemeler ve devretmelerle işlerin ilerlemesini sağlayın
Bir görev geliştirme aşamasına geçtiğinde, gecikmeler genellikle görev devri sırasında ortaya çıkar. İncelemeleriniz atanmamış olarak kalabilir veya durum değişiklikleri arasında bağlam kaybolabilir.
ClickUp'ta, temsilciler bu geçişlere yanıt verebilir.
Bir görev "İncelemeye Hazır" durumuna geçtiğinde, bir temsilci sahiplik kurallarına göre doğru incelemeyi atar, takımınızın standartlarından alınan bir kontrol listesi ekler ve doğru kanalı bilgilendirir. Bir görev çok uzun süre inceleme aşamasında kalırsa, engelleyici hale gelmeden önce işaretlenir.
3. Adım: Sorun haline gelmeden riskleri ortaya çıkarın
İş ilerledikçe, sorunlar nadiren bir anda ortaya çıkar. Sessizce birikirler. Bir mühendis için çok fazla görev. Aynı tür biletler üzerinde tekrar tekrar gidip gelmeler. Sürekli ertelenen özellikler, her seferinde bir sprint.
ClickUp görevleri, durumları, zaman çizelgeleri ve sahiplikleri birbirine bağladığından, temsilciler sadece tek tek öğeleri değil, sistemi de izleyebilirler.
Birinin gösterge panellerini taraması yerine şunu sorabilirsiniz:
- Bu hafta incelemede takılan ne var?
- Son zamanlarda hangi özellikler popüler?
- Aynı kişilere nerede aşırı yük bindiriyoruz?
Cevaplar, manuel raporlardan değil, canlı ş akışı verilerinden gelir.
Adım 4: İş tamamlandıktan sonra döngüyü kapatın
Dağıtımdan sonra, öğrenilen dersler asla sisteme geri dönmez.
Sprint İnceleme Özetleyicisi veya Sürüm Notu Yazarı gibi ajanlar da bu konuda yardımcı olabilir.
Değişiklikleri derler, sürüm tartışmalarından alınan kararları kaydeder ve bu bağlamı göreve veya belgeye ek dosya olarak eklerler. Bir dahaki sefere benzer bir özellik ortaya çıktığında, gerekçe zaten hazırdır.
Böylece sistemler her sprintte sıfırlanmak yerine zamanla daha akıllı hale gelir.
Bu, neden özellikle ClickUp'ta işe yarıyor?
Ajanlar, ancak bütün resmi görebildiklerinde iş yapabilirler.
ClickUp'ta görevler, belgeler, yorumlar, zaman çizelgeleri ve izinler zaten birbirine bağlıdır. Ajanlar, takımınızla aynı erişim kurallarını devralır ve aynı yapı içinde çalışır. Bağlamları bir araya getirmek veya kırılgan entegrasyonları sürdürmek gerekmez.
Sonuç ince ama anlamlıdır:
- "Bunu güncelleyebilir misiniz?" mesajları azalır
- Daha temiz biletler
- Daha sorunsuz incelemeler
- Daha az zihinsel yük
AI artık ayrı bir girişim gibi hissedilmiyor ve ş akışının kendisi daha hafif hale geldiği hissediliyor. Buradan uçtan uca ş akışını görebilirsiniz. 👇🏼
Yazılım Geliştirmede AI Ajanlarını Benimsemede Sık Yapılan Hatalar
AI ajanlarını benimsemek ş akışınızı dönüştürebilir, ancak birçok takım başlangıçta zorluklar yaşıyor.
Kaçınılması gereken en yaygın tuzaklar şunlardır. 👀
- Parçalanmış araç zincirlerinde ajanları dağıtma: Bu, ajan tabanlı yapay zeka girişimlerinin başarısız olmasının bir numaralı nedeni sayılır. Ajanlarınız, birbirinden bağımsız birden fazla sistemde bağlam aramak zorunda kalırsa, değerden çok kaos yaratırlar. Öncelikle işinizin yayılma sorununu çözmelisiniz.
- Ajanların kararlar almasını veya insan yargısının yerini almasını beklemek: Ajanlar, tekrarlayan, kalıplara dayalı işleri yönetmek için inanılmaz derecede güçlüdür, ancak insan yaratıcılığı ve deneyiminin yerini alamazlar. Bir ajandan yeni bir iş sorununu çözmesini veya karmaşık yazılım geliştirme mimarisini yorumlamasını istemeyin.
- Bağlam oluşturma aşamasını atlama: Bir temsilcinin takımınızın özel kodlama kurallarını veya mimari tercihlerini otomatik olarak bilmesini bekleyemezsiniz. Bu bağlamı, temsilcilerin erişebileceği bir yerde standartlarınızı belgeleyerek sağlamalısınız.
- Her şeyi bir kerede otomasyonla otomatikleştirmeyin: Her şeyi bir kerede otomasyonla otomatikleştirmeye çalışmayın. Küçük, iyi tanımlanmış ve düşük riskli bir ş Akışıyla başlayın. Bu, organizasyonunuzu teknolojiye karşı zehirleyebilecek büyük bir başarısızlık riski olmadan öğrenmenizi ve yinelemenizi sağlar.
- Ajan çıktılarını göz ardı etmek: Ajanlar geri bildirimler sayesinde öğrenir ve gelişir. Takımınız bir ajanın ürettiği her şeyi olduğu gibi kabul ediyorsa, performansını iyileştirme ve hataları daha büyük sorunlara dönüşmeden yakalama konusunda önemli bir fırsatı kaçırıyorsunuz demektir.
📖 Daha fazla bilgi: Teslimatı İyileştirmek için İşbirliğine Dayalı Yazılım Geliştirme
ClickUp ile Süper Ajanları Çözün!
AI süper ajanlar, şu anda takımınızı yavaşlatan koordinasyon yükünü otomasyonla otomatikleştirir. İncelemeleri yönetebilir, belgeleri yönetebilir ve iletişimi kolaylaştırabilirler, ancak bunu yalnızca tek bir doğru kaynağa erişimleri varsa yapabilirler.
Dolayısıyla, işinizde kullandığınız platform, kullandığınız tek tek ajanlardan daha önemlidir.
Bağlantısız araçların parçalanmış ekosistemine atılan süper ajanlar, mevcut kaosu daha da artıracaktır. Başarılı takımlar, işlerini tek bir birleşik Çalışma Alanı'nda birleştirerek bağlam yayılma sorununu ilk çözen takımlardır.
Bugün doğru platforma yatırım yaparak, giderek daha güçlü hale gelen ajan AI sistemlerinden yararlanmaya hazırlanıyorsunuz. AI ajanlarınıza başarılı olmak için ihtiyaç duydukları bağlamı sağlamaya hazır mısınız?
ClickUp ile ücretsiz olarak başlayın ve birleştirilmiş bir çalışma alanının, ajan tabanlı geliştirme ile nelerin mümkün olduğunu nasıl dönüştürebileceğini görün.
Sık Sorulan Sorular
Geleneksel kodlama asistanları, kod için hesap makinesi gibidir; tek seferlik komutlara ayrı ayrı yanıt verirler. Süper ajanlar ise daha çok sanal bir proje yöneticisi gibidir ve karmaşık, çok adımlı ş akışlarını özerk bir şekilde yürütmek için özel AI yeteneklerinden oluşan bir takımı koordine ederler.
Hayır, ajanlar takımınızı destekler, onun yerini almaz. Tekrarlayan, kurallara dayalı görevleri yerine getirmede mükemmeldirler, ancak karmaşık problem çözme ve mimari tasarım için gerekli olan yaratıcı yargı ve stratejik düşünme becerilerinden yoksundurlar.
Ajanların hassas kodlara ve kimlik bilgilerine erişimi, temel AI modellerinin verilerinizi nasıl işlediği ve ajanların eylemlerini denetleme yeteneği konusunda dikkatli olmalısınız. Ajanları üretim sistemlerine dağıtmadan önce platformun güvenlik ve gizlilik uygulamalarını değerlendirmek çok önemlidir.