Her Geliştirme Görevi İçin En İyi LLM: Pratik Model Haritası

Neden tek bir LLM’i her iş için kullanmak sorun yaratır

Her göreve tek model kullanmak kulağa basit gelir. Pratikte ise genellikle build süreçlerini yavaşlatır, maliyeti artırır ve çıktılara güveni zorlaştırır. Derin muhakeme gereken bir model küçük UI metinlerinde acayip yavaş hissedilebilir. Hızlı ve ucuz model ise SQL yazarken veya temel mantığı değiştirirken gizli hatalar getirebilir.

Takımlar genellikle şu tekrar eden belirtilerle problemi fark eder:

• Küçük görevler için yanıtlar çok uzun sürüyor; insanlar multitasking yapıp odağı kaybediyor.
• "Basit" istekler pahalı bir model tarafından işlendiği için faturalar artıyor.
• Kod kalitesi, benzer görünen promptlara rağmen harika ile şüpheli arasında gidip geliyor.
• Geliştiriciler, modelin ne zaman hata yapacağını bilmedikleri için her şeyi fazla gözden geçiriyor.

Amaç en havalı modeli kovalamak değil. Amaç şu an ihtiyacınız olan şeye göre—hız, doğruluk, tutarlılık veya dikkatli muhakeme—her geliştirme görevine en uygun LLM’i seçmek.

Kısa bir örnek: küçük bir React kontrol paneli inşa ettiğinizi düşünün. Aynı üst düzey modele (1) buton etiketleri yazmasını, (2) bir React bileşeni üretmesini, (3) bir SQL migration yazmasını ve (4) zor bir hatayı düzeltmesini söylüyorsunuz. Etiketler için yüksek fiyat ödüyor, bileşen için gereğinden uzun bekliyor ve yine de SQL ile hata düzeltmelerde ekstra kontrol yapmak zorunda kalıyorsunuz.

Koder.ai gibi platformlar bunu kolaylaştırır: model seçimini diğer bir araç seçimi gibi düşünün—aracı işe göre eşleştirin. Kalite, gecikme ve maliyetin hepsinde tek bir model kazanmaz; bu normaldir. Kazanç, çoğu işi daha az sürprizle ve daha hızlı taşıyan basit bir "varsayılan görev başına" yaklaşımıdır.

Üç takas: kalite, gecikme ve maliyet

Çoğu geliştirici hızlı, ucuz ve her zaman doğru olan tek bir model ister. Gerçekte iki tanesini seçmekle yetinirsiniz ve bu bile göreve bağlıdır. Hangi göreve en iyi LLM’i seçmek istiyorsanız, takasları açık şekilde adlandırmak yardımcı olur.

Kalite, daha az yeniden deneme ile doğru ve kullanılabilir bir sonuç almanız demektir. Kod için bu doğru mantık, geçerli sözdizimi ve az gizli yan etki demektir. Yazı için net, ürününüze uygun ve garip iddialardan kaçınan bir ton demektir. Yüksek kalite ayrıca modelin "sadece bu dosyayı değiştir" veya "veritabanı şemasına dokunma" gibi kısıtları daha iyi takip etmesi demektir.

Gecikme, ilk kullanılabilir çıktının gelme süresidir; mükemmele ulaşma süresi değil. Üzerinde düzenleme yapabileceğiniz 3 saniyede bir yanıt veren bir model, 25 saniye süren ve yine de yeniden yazmanız gereken daha uzun bir cevabı yenebilir.

Maliyet sadece isteğin fiyatı değildir. Gizli maliyet, ilk cevabın yanlış veya belirsiz olduğunda ödenendir:

• Ek yeniden denemeler ve uzun sohbetler
• Hata ayıklama zamanı ve üretim düzeltmeleri
• Testlerin yeniden çalıştırılması veya dağıtımların yeniden yapılması
• Tekrar yapıştırmanız gereken bağlam

Bir üçgen hayal edin: kalite, gecikme, maliyet. Bir köşeyi zorladığınızda genelde diğerleri de etkilenir. Örneğin SQL için en ucuz ve en hızlı seçeneği seçerseniz, ince bir join hatası sizin kaybettiğiniz zamandan daha pahalıya gelebilir.

Basit bir karar yöntemi: UI metni için biraz daha az kaliteyi tolere edip hıza odaklanın. SQL, refaktör ve hata düzeltmeler için hata maliyeti yüksekse daha yüksek kaliteye ödeme yapın. Koder.ai gibi platformlar sohbet başına model değiştirmeyi desteklediği için bu işe yarar; tek bir modeli her şeye zorlamak yerine göreve uygun modeli seçebilirsiniz.

Günlük işte modelin güçlü yanları gerçekte ne ifade eder

Bir modelin "X konuda iyi" denmesi genelde o iş türünde daha az yeniden deneme ile zaman kazandırması demektir. Pratikte güçlü yönler birkaç kategoriye girer:

• Yazma: net, doğal ifade, iyi ton, daha az garip cümle
• Kodlama: doğru sözdizimi, iyi örüntüler, daha az kopuk import veya eksik kenar durumu
• Muhakeme: birçok kısıtı akılda tutup tahmin etmeden takasları açıklayabilme
• Araç kullanımı: formatı takip etme, fonksiyon çağrılarını temiz yapma ve katı talimatlara uyma

Bağlam uzunluğu birçok geliştiricinin beklediğinden daha önemlidir. Prompt kısa ve odaklıysa (bir bileşen, bir sorgu, bir bug) hızlı modeller genelde iyi iş çıkarır. Modelin çok mevcut kod, gereksinim veya önceki kararları kullanması gerekiyorsa uzun bağlam hatırlama sorununu azaltır. Ters yanı, uzun bağlam maliyeti ve gecikmeyi artırabilir; bu yüzden yalnızca gerçekten hataları önleyeceği durumlarda kullanın.

Güvenilirlik gizli bir güçtür. Bazı modeller talimatları (format, stil, kısıtlar) daha tutarlı uygular. Bu sıkıcı görünür, ama yeniden işi azaltır: daha az "lütfen bunu TypeScript’e çevir" isteği, eksik dosya, ya da SQL sürprizi.

Basit bir kural: hata pahalıysa kaliteye ödeme yapın. Bir hata üretime zarar verebilir, veri sızdırabilir veya saatlerce hata ayıklamaya yol açabilecekse daha yavaş olsa da daha dikkatli modeli seçin.

Örneğin buton mikrometni birkaç iterasyona dayanabiliyorsa sorun olmaz. Ama ödeme akışı, veritabanı migration’u veya kimlik doğrulama kontrolünü değiştirmek söz konusuysa daha dikkatli ve tutarlı olan modeli seçin; per-ça run başına biraz daha pahalı olsa bile değecektir. Koder.ai gibi bir platform farklı model ailelerini destekliyorsa, model değiştirmek burada hızlıca geri dönüş sağlar.

Pratik görev haritası (ne zaman ne kullanılır)

Her geliştirme görevi için en iyi LLM’i seçmek istiyorsanız, model isimleri yerine "kademeler" düşünün: hızlı-ucuz, dengeli ve muhakeme-öncelikli. Aynı projede, hatta aynı özellik içinde bu kademeleri karıştırabilirsiniz.

İşte kısa bir harita:

Yararlı bir kural: hataları kolay fark edebileceğiniz yerde "ucuz"u çalıştırın; hataların pahalı olduğu yerde "güçlü"yü kullanın.

Hızlı modellere güvenli: metin düzenlemeleri, küçük UI düzeltmeleri, yeniden adlandırma, basit yardımcı fonksiyonlar ve formatlama. Hızlı modellerde riskli olanlar: veriyle ilgili her şey (SQL), auth, ödemeler veya dosyalar arası refaktörler.

Gerçekçi bir akış: yeni bir Settings sayfası istiyorsunuz. React bileşenini taslaklamak için dengeli bir model kullanın. Durum yönetimi ve kenar durumları için gözden geçirmek üzere muhakeme-öncelikli modele geçin. Son olarak UI metnini sıkıştırmak için hızlı bir modele dökün. Koder.ai’de takımlar genelde bunu tek bir sohbette, farklı adımları farklı modellere atayarak yapar; böylece gereksiz kredi harcanmaz.

Hızlı karıştırma kuralları

• Taslağı hızlı oluşturun, doğrulamayı yavaş modelle yapın.
• Gözle kontrol edemeyeceğiniz şeyler için muhakeme-öncelikli kullanın.
• Bir refaktör geçişi için bir modeli tutarlı kalması adına aynı modelde tutun.
• Düzeltmelerden sonra kaçırılan yan etkiler için ikinci bir modeli inceleme amacıyla kullanın.

UI metinleri ve ürün yazıları: önce hız, sonra hızlı QA

UI metni için amaç genelde açıklık, parlaklık değil. Hızlı, düşük maliyetli modeller buton etiketleri, boş durum metinleri, yardımcı metinler, hata mesajları ve kısa onboarding adımları gibi mikroyazılar için iyi bir varsayılandır. Hızlı iterasyonlar, mükemmel ifade şekillerinden daha önemlidir.

Daha yüksek risk veya sıkı kısıtlar varsa daha güçlü bir model kullanın. Buna ton uyumu birçok ekran boyunca, tam anlamı koruyan yeniden yazımlar, hassas metinler (faturalama, gizlilik, güvenlik) veya okunabilecek bir vaat içeren ifadeler dahildir. En iyi LLM’i göreve göre seçme yaklaşımında burası kredi ve zamandan tasarrufun en kolay olduğu yerlerden biridir: önce hızlı başla, gerekirse yükseltin.

Model değiştirmenin ötesinde sonuçları iyileştiren prompt ipuçları:

• Marka sesinizden 3–5 kısa örnek yapıştırın.
• Ürününüzün asla kullanmayacağı yasaklı ifadeleri listeleyin.
• Okuma seviyesi ve uzunluk sınırı belirtin (ör. 60 karakterin altında).
• Tam UI bağlamını verin (ekran, kullanıcı hedefi, sonrasında ne olacağı).

Hızlı QA bir dakika alır ve küçük karışıklıkları haftalardan kurtarır. Göndermeden önce kontrol edin:

• Belirsizlik: kullanıcı bunu iki şekilde okuyabilir mi?
• İddialar: geri veremeyeceğiniz sonuçları vaat ediyor mu?
• Terminoloji: aynı kavram için tutarlı kelimeler kullanılıyor mu?
• Ton: hatalarda sakin, butonlarda doğrudan mı?
• Lokalizasyon: çeviri sonrası hala anlamlı olur mu?

Örnek: Koder.ai’da hızlı bir model "Deploy" butonunun tooltip’ini taslaklayabilir; sonra daha güçlü bir model Pro, Business, Enterprise gibi fiyatlandırma ekranlarını aynı vaatleri eklemeden tutarlı hâle getirir.

React bileşenleri: yaratıcılıktan ziyade doğruluğu seçin

React bileşenleri için en hızlı model yüzey alanı küçükse genelde "yeterince iyi" olur. Düşünün: bir buton varyantı, boşluk düzeltmesi, iki alanlı basit bir form veya flex’i grid’e çevirme. Sonuçu bir dakikadan kısa sürede gözden geçirebiliyorsanız hız kazanır.

Durum, yan etkiler veya gerçek kullanıcı etkileşimi ortaya çıktığında, ekstra maliyeti göze alarak daha güçlü bir kod modeli seçin. Fazladan zaman genelde daha sonra çözülecek hatadan daha ucuzdur. Bu durum özellikle durum yönetimi, karmaşık etkileşimler (sürükle-bırak, debounce’lu arama, çok adımlı akışlar) ve erişilebilirlik için geçerlidir; yanlış ama kendinden emin bir cevap saatlerce zaman kaybettirebilir.

Model kod yazmadan önce ona kısıtlar verin. Kısa bir spesifikasyon, uygulamanıza uymayan "yaratıcı" bileşenleri önler.

• TypeScript ve hedef React versiyonunuzu belirtin
• Bileşen API’sini tanımlayın (props, eventler, default değerler)
• UI durumlarını listeleyin (loading, empty, error, disabled)
• Erişilebilirlik gereksinimlerini belirtin (klavye, ARIA, focus sırası)
• Kenar durumları söyleyin (uzun metin, yavaş ağ, çift tıklama)

Pratik örnek: "UserInviteModal" oluştururken hızlı model modal düzenini ve CSS’i taslaklayabilir. Form validasyonu, asenkron davet istekleri ve tekrar gönderimleri önleme gibi konular için daha güçlü model tercih edilmelidir.

Çıktı formatını zorunlu kılın ki derlenebilir bir şey alın, sadece derleme yapılamayan kod parçaları değil:

• Sadece bileşen kodu (derlenemeyen placeholder’lar olmasın)
• Zor kısımların kısa açıklaması (state, effect, memoizasyon)
• Küçük bir test planı (neye tıklanmalı ve ne olmalı)
• Erişilebilirlik kontrolleri notları (tab sırası, focus trap, etiketler)

Koder.ai kullanıyorsanız, bileşeni entegre etmeden önce bir snapshot alın. Böylece "doğruluk" modeli ince bir regresyon getirse bile geri alma tek adım olur. Bu yaklaşım, her göreve en iyi LLM’i seçme zihniyetiyle: hataların pahalı olduğu yerde derinlik için ödeme yapın.

SQL görevleri: doğruluk ve güvenliği önceliklendirin

SQL, küçük bir hatanın büyük bir probleme dönüşebileceği yerdir. Görünüşte "doğru gibi" duran bir sorgu yanlış satırları döndürebilir, yavaş çalışabilir veya istemediğiniz veriyi değiştirebilir. SQL işleri için öncelik doğruluk ve güvendir; hız ikinci planda olsun.

Karmaşık join’ler, window fonksiyonları, CTE zincirleri veya performansa duyarlı işler varsa daha güçlü bir model kullanın. Aynı şey şema değişiklikleri (migration) için de geçerlidir; sıralama ve kısıtlar önemlidir. Basit SELECT’ler, temel filtreleme ve hızlıca gözüyle kontrol edilebilecek CRUD iskeletleri için daha ucuz bir model genelde yeterlidir.

Yanlış SQL’i engelleyen promptlama

Doğru SQL’in en hızlı yolu tahmin yürütmeyi kaldırmaktır. Şemayı (tablolar, anahtarlar, tipler), ihtiyaç duyduğunuz çıktı şeklini (kolonlar ve anlamı) ve birkaç örnek satırı ekleyin. PostgreSQL kullanıyorsanız bunu belirtin; çünkü sözdizimi ve fonksiyonlar veritabanına göre değişir.

Küçük bir örnek prompt işe yarar:

"PostgreSQL. Tablolar: orders(id, user_id, total_cents, created_at), users(id, email). Döndürülecek: email, total_spend_cents, last_order_at; son 90 günde en az 3 siparişi olan kullanıcılar. total_spend_cents sırasına göre azalan sırala. Gerekirse indeksleri belirtin."

Herhangi bir şeyi çalıştırmadan önce hızlı güvenlik kontrolleri ekleyin:

• UPDATE/DELETE öncesi bir SELECT önizlemesi isteyin.
• Yazma işlemleri için WHERE şartı zorunlu kılın (veya tam tablo değişikliğine açıkça izin verin).
• Migrationlar için transaction ve rollback planı isteyin.
• Kenar durumları isteyin (NULL’lar, çoğaltmalar, zaman dilimleri).
• Join anahtarlarının neden doğru olduğunu açıklamasını isteyin.

Bu yaklaşım, sonra geri almak zorunda kaldığınız "hızlı" cevapları kovalamaktan daha çok zaman ve kredi kazandırır.

Refaktörler: dikkatli ve tutarlı modeller seçin

Refaktörler yeni bir şey inşa etmekten kolay görünür. Ama hedef davranışı aynen korumak olduğundan risklidir. Çok yaratıcı olan, fazla yeniden yazan veya mantığı "iyileştirmeye" çalışan bir model kenar durumları sessizce bozabilir.

Refaktörlerde kısıtlara uyan, değişiklikleri küçük tutan ve her değişikliğin neden güvenli olduğunu açıklayan modelleri tercih edin. Gecikme güvenin altında kalıyorsa ikincildir. Biraz daha dikkatli bir model için ödeme yapmak genelde saatlerce süren hata ayıklamayı kurtarır.

Güvenli refaktör için nasıl promptlanır

Ne değişmemesi gerektiğini açıkça söyleyin. Modelin bunu bağlamdan çıkarmasını varsaymayın.

• Sert kısıtları listeleyin: public API’ler, props yapısı, route’lar, DB şeması, çıktı ve hata mesajları
• "Aynı davranış"ın ne demek olduğunu belirtin: aynı testlerin geçmesi, aynı UI durumları, aynı sorgu sonuçları
• Minimal diff isteyin: "gerektirmedikçe yeniden adlandırma yok" ve "sadece format değişiklikleri yapma"
• Kısa bir kendi kendine kontrol isteyin: "kodlamadan önce olası davranış değişikliği risklerini belirt"

Önce bir plan isteyin (sonra kod)

Kısa bir plan tehlikeyi erken fark etmenize yardımcı olur. İstenen: adımlar, riskler, hangi dosyaların değişeceği ve geri alma yaklaşımı.

Örnek: React formunu karışık state mantığından tek bir reducer’a taşımak istiyorsunuz. Dikkatli bir model adım adım geçiş önerisi yapmalı, validasyon ve disabled durumları etrafında riskleri not etmeli ve final geçişten önce mevcut testleri çalıştırmayı (veya 2–3 küçük test eklemeyi) önermelidir.

Koder.ai kullanıyorsanız, refaktörden önce ve testler geçtikten sonra snapshot alın; böylece bir şey ters giderse geri almak tek tıklama olur.

Hata düzeltmeleri: muhakeme hızdan üstündür

Hata düzeltirken en hızlı model genelde işi en hızlı bitiren yol değildir. Hata düzeltme çoğunlukla okuma işidir: mevcut kodu anlamak, hatayı o satıra bağlamak ve mümkün olduğunca az değişiklik yapmak gerekir.

İyi bir iş akışı her yığında aynıdır: hatayı yeniden üretin, nerede olduğunu izole edin, en küçük güvenli düzeltmeyi önerin, doğrulayın ve geri gelmemesi için bir küçük koruma ekleyin. "Her göreve en iyi LLM" yaklaşımında burası dikkatli muhakeme ve güçlü kod okuma yeteneği olan modelleri seçme zamanıdır; maliyeti biraz daha yüksek olabilir veya yanıtları daha yavaş olabilir.

Yararlı bir cevap almak için modele doğru girdileri verin. "Çöküyor" gibi belirsiz bir prompt tahmine götürür.

• Kesin hata metni ve stack trace (tam, özet değil)
• Yeniden üretme adımları (tıkla-tıkla veya API çağrıları)
• Beklenen vs gerçekleşen davranış
• İlgili kod dosyaları veya fonksiyonlar (ve konfig/env detayları)
• Zaten denedikleriniz (tekrar etmemesi için)

Modelden kodu düzenlemeden önce teşhisini açıklamasını isteyin. Hata veren satırı veya durumu açıkça işaret edemiyorsa, düzeltmeye hazır değildir.

Düzeltme önerisinden sonra kısa bir doğrulama kontrol listesi isteyin. Örneğin bir React formun iki kez submit etmesi sorununda kontrol listesi hem UI hem API davranışını içermelidir:

• Aynı yeniden üretme adımlarıyla hatanın kalktığını onaylayın
• Yakın birim veya entegrasyon testlerini çalıştırın (veya küçük bir test ekleyin)
• Aynı kod yolunu paylaşan ilgili akışları kontrol edin
• Log’ları yeni uyarılar/hatalar için inceleyin
• Önce riskli olan bir kenar durumunu deneyin

Koder.ai kullanıyorsanız, değişiklikleri uygulamadan önce snapshot alın, doğrulayın ve yeni bir sorun çıkarsa hızlıca geri alın.

Adım adım: belli bir görev için nasıl model seçilir

İşi düz ve kısa cümleyle adlandırarak başlayın. "Onboarding kopyası yaz" ile "flaky testi düzelt" veya "React formunu refaktör et" farklıdır. Etiket işe ne kadar sıkı çıktı gerektiğini söyler.

Sonra o çalıştırma için ana hedefinizi seçin: en hızlı cevap mı, en düşük maliyet mi, yoksa en az yeniden deneme mi? Kod gönderiyorsanız genelde "daha az yeniden deneme" kazanır; yeniden çalışma, hafif fiyat farkından daha pahalıya gelir.

En iyi LLM’i seçmenin basit bir yolu: başarılı olabilecek en ucuz modelle başlayın, sonra bariz uyarılar görünce yükseltin.

• Görevi risk düzeyine göre sınıflandırın: düşük risk (kopya, etiketler), orta (yeni UI bileşenleri), yüksek (SQL değişimleri, auth, ödemeler) veya "bilinmiyor" (hatalar).
• Bugün ne optimize edeceğinizi seçin: hız, maliyet veya daha az geri dönüş ile doğruluk.
• İlk denemeyi bütçe modeliyle yapın; ancak eksik kenar durumları, sarsak varsayımlar, tutarsız formatlama veya tekrar eden küçük hatalar görürseniz yükseltin.
• Her görev türü için bir standart prompt ve kısa bir kabul kontrolü (uygulamaya yapıştırmadan önce ne doğru olmalı) tutun.
• Kazananı yazın: kullanılan model, prompt ve işe yaramaması durumunda neyin yanlış gittiği.

Örneğin yeni bir "Profil Ayarları" bileşenine ucuz bir modelle başlayabilirsiniz. Eğer controlled input’ları unutursa, TypeScript tiplerini kırarsa veya tasarım sisteminizi yoksayarsa sonraki tur için daha güçlü bir "kod doğruluğu" modeline geçin.

Koder.ai kullanıyorsanız model seçimini iş akışınızda bir yönlendirme kuralı gibi düşünün: ilk taslağı hızlı yap, sonra planlama modu ve daha sıkı kabul kontrolü ile prod’u kırabilecek kısımları kontrol edin. İyi bir yol bulduğunuzda bunu kaydedin ki sonraki iş daha yakın başlasın.

Zaman ve krediyi boşa harcatan yaygın hatalar

Bütçeyi yakmanın en hızlı yolu her isteği en pahalı modelle işlemektir. Küçük UI düzeltmeleri, bir butonu yeniden adlandırma veya kısa bir hata mesajı için premium model genelde değer katmaz. Çıktı pürüzsüz hissedebilir ama gereğinden fazla güç için ödeme yapıyorsunuz.

Diğer tuzak belirsiz promptlardır. "Bitti" ne demek söylemezseniz model tahmin yürütmek zorunda kalır. Bu tahmin ekstra sohbet, daha fazla token ve yeniden yazma demektir. Model burada "kötü" değil; hedef vermediniz.

Gerçek dünyada en sık görülen hatalar:

• Basit işler (kopya düzenleme, basit React markup, JSON formatlama) için üst seviye fiyat ödemek
• "Bunu düzelt" demek ama yeniden üretme adımları, beklenen davranış ve kesin hata mesajını paylaşmamak
• Doğrulamayı atlamak (test çalıştırma, UI tıklama testi, SQL EXPLAIN veya sonuç spot-check)
• Modelin aynı anda birden fazla dosyayı refaktör etmesine izin vermek; inceleme yavaşlar ve rollback zorlaşır
• Bir promptta hedefleri karıştırmak (yeni kopya + yeni mimari + yeni kod) ve sonra karışık çıktı almak

Pratik örnek: "Daha iyi checkout sayfası" istersiniz ve bir bileşeni yapıştırırsınız. Model UI’yi günceller, state yönetimini değiştirir, kopyayı düzenler ve API çağrılarını ayarlar. Artık hangi değişiklik yeni hataya neden oldu anlayamazsınız. Daha ucuz ve hızlı yol: işi bölün: önce kopya varyantları, sonra küçük React değişikliği, en son ayrı bir hata düzeltme isteği.

Koder.ai kullanıyorsanız büyük düzenlemelerden önce snapshot alın ve planlama modu kullanın. Bu alışkanlık, tek bir modelin her şeyi yapmasını zorlamak yerine "her görev için en iyi LLM" yaklaşımını takip etmenizi sağlar.

Hızlı kontrol listesi, gerçekçi bir örnek ve sonraki adımlar

Her göreve en iyi LLM’i seçmek istiyorsanız, tahmindense basit bir rutin daha iyidir. İşi küçük parçalara ayırın, sonra her parça için hangi model davranışının gerektiğine eşleştirin (hızlı taslak, dikkatli kodlama veya derin muhakeme).

Çalıştırmadan önce son dakika kontrol listesi

• Çıktıyı tanımlayın: kopya, UI, SQL veya bir düzeltme (her promptta tek hedef).
• Modeli riskle eşleştirin: düşük riskli taslaklar hızlı olabilir; veri ve mantık dikkat gerektirir.
• "Diff-stili" değişiklikler ve kenar durumları isteyin (boş durum, hatalar, loading).
• Veri işleri için bir güvenlik kontrolü ekleyin (parametreler, kısıtlar, geri alınabilir migration).
• Bugün deploy edilecekse aynısını güçlü bir modelde tekrar çalıştırın.

Gerçekçi örnek: Settings sayfası ekleme

Yeni bir Settings sayfasına ihtiyacınız var: (1) güncellenmiş UI metinleri, (2) form durumları olan bir React sayfası, (3) marketing_opt_in gibi yeni bir veritabanı alanı.

Mikrometni taslaklamak için hızlı, düşük maliyetli bir modelle başlayın. Sonra yönlendirme, form validasyonu, loading ve error durumları ve kaydederken butonların disable edilmesi gibi konular için doğruluk-öncelikli modele geçin.

Veritabanı değişikliği için migration ve sorgu güncellemelerinin taslağına dikkatli bir model kullanın. Geri alma planı, varsayılan değerler ve mevcut satırlar için güvenli bir backfill adımı isteyin.

Kabul kontrolleri: klavye odağı ve etiketleri onaylayın, boş ve hata durumlarını test edin, sorguların parametreli olduğunu doğrulayın ve kullanıcı ayarlarını okuyan ekranlarda küçük bir regresyon testi çalıştırın.

Sonraki adımlar: Koder.ai'de OpenAI, Anthropic ve Gemini gibi modelleri görev bazında deneyin; her şeye tek model kullanmak yerine Planning Mode’u yüksek riskli değişiklikler için kullanın ve denemeler yaparken snapshot/rollback’e güvenin.