AI destekli yazılım geliştirme araçlarını etkin ve güvenli kullanmak, kaliteli kod üretimi için temel şarttır. Takım içinde bu araçlarla doğru kod yazmayı öğretmek için uygulanabilecek etkili eğitim stratejilerini derledik.

Yapay zekâ, yazılım geliştirme süreçlerini hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda geliştiricilerin üretkenliğini de büyük ölçüde artırıyor. Ancak hızla birlikte gelen riskler de mevcut:
🔸 Anlamsız fonksiyonlar,
🔸 Güvenlik açıkları,
🔸 Proje mimarisine uymayan öneriler,
🔸 Yüzeysel ve test edilemeyen kodlar.

Bu nedenle, yazılım ekipleri için artık sadece "kod nasıl yazılır?" değil, "AI ile kaliteli kod nasıl yazılır?" sorusuna cevap verecek bir eğitim stratejisi gereklidir.
Bu blogda, takım içinde AI destekli kod yazımı ve kalite kontrolü eğitiminin nasıl yapılandırılabileceğini adım adım açıklıyoruz.

 1. Eğitim Öncesi: AI Kullanımı Politikası Oluşturun

Her ekip aynı araçları kullanmaz. Önce takımınızın:

• Hangi AI araçlarını kullanacağı
• Hangi alanlarda AI önerilerine izin verileceği
• Hangi durumlarda AI kodlarının reddedileceği
  gibi konular için bir rehber doküman hazırlayın.

📝 Örnek: “Authentication sistemlerinde AI ile kod yazılamaz.” gibi kurallar.

 2. Temel Eğitim: AI Araçlarının Mantığını Anlatın

Geliştiriciler sadece "nasıl kullanılır"ı değil, "neden bu öneriyi yapıyor?" sorusunun cevabını da öğrenmeli.

📌 Eğitim içeriği önerisi:

• AI nasıl çalışır? (transformer modeller, dil modelleme)
• Kod önerisi üretiminde bağlamın rolü
• Kod kalitesi ile yapay zekâ arasında nasıl bir ilişki var?

 3. Atölye / Workshop: AI Önerileri ile Kod Yazma

Uygulamalı olarak takım üyelerine:

• AI destekli kod tamamlama
• Yorumdan fonksiyon üretme
• Hatalı AI kodlarını bulma
• AI ile yazılmış kodu refactor etme
  gibi senaryolarla bire bir çalışma imkânı sunun.

⚠️ Örnek: Copilot’un önerdiği fonksiyonu test yazmadan kabul etmenin riskleri.

 4. Kod İnceleme Simülasyonları

Kod review pratiği, eğitim sürecinin en güçlü ayağıdır.
AI tarafından üretilmiş örnek kodları tüm takıma gösterin ve hep birlikte şu sorulara yanıt arayın:

• Bu kod gerçekten doğru mu?
• Hangi kısmı güvenli değil?
• Mimari yapıya uygun mu?

💡 Bonus: “Gerçek AI hatası” koleksiyonu oluşturup, eğitime dahil edebilirsiniz.

 5. Takım Araçları ile Destekleyin

• // Copilot generated benzeri yorum etiketleri kullanın.
• Git hook’lar ile AI kodlarını otomatik işaretleyin.
• Pre-commit analizleri (lint, format, security scan) zorunlu hale getirin.

 6. Dokümantasyon ve Standartlar Oluşturun

AI kodlarının nasıl yazılacağı, nasıl inceleneceği ve ne zaman reddedileceğine dair bir takım rehberi hazırlayın.
Bu belge, yeni başlayanlar için de bir onboarding materyali görevi görür.

 7. Sürekli Gelişim: Denetim ve Geri Bildirim Döngüsü

Eğitim bir seferlik olmamalı. Aylık olarak:

• AI ile üretilen kodların % kaçının tekrar düzenlendiğini
• AI önerileriyle en sık yapılan hataları
• Hangi AI kullanım alanlarının en verimli olduğunu
  raporlayarak geliştirme yapabilirsiniz.

 RenameSoft’tan Örnek Eğitim Yapısı

🔸 1. Hafta – AI Araçlarının Tanıtımı ve Etik Kullanımı
🔸 2. Hafta – AI Kodlama Atölyesi (VS Code + Copilot)
🔸 3. Hafta – Kod İnceleme Pratikleri ve Hatalı AI Kodları
🔸 4. Hafta – Proje içi denetim ve geri bildirim değerlendirmesi

Tüm bu süreci Confluence dokümantasyonu ve Git işaretleme sistemi ile destekliyoruz.

 Sonuç: Takımca AI Kullanmayı Öğrenen Kazanır

Yapay zekâyı sadece bireysel verimlilik aracı olarak değil, takımın ortak yeteneği haline getirirseniz gerçek dönüşüm başlar.
Unutmayın: AI ile kaliteli kod üretmek, yalnızca kullanmakla değil, onu anlamak ve yönlendirmekle olur.