İhtiyaç Analizi ve Hedef Tanımı
Geliştirmeye başlamadan önce, script'in hangi sorunu çözeceğini netleştirin. Örneğin: "Bir klasördeki tüm PDF'leri metne dönüştürüp CSV'ye kaydetmek" gibi somut bir hedef belirleyin. Girdi/çıktı formatlarını, performans beklentilerini ve güvenlik kısıtlarını (örneğin, hassas veri işleme) yazılı hale getirin. Bu aşama, yapay zekâya doğru prompt vermenin temelidir.
Prompt Hazırlama ve Ajan Rolleri
Yapay zekâya net bir rol verin: "Sen bir Python uzmanı ve güvenlik danışmanısın. Kullanıcıdan gelen isteğe göre, önce ihtiyaç analizi yap, ardından güvenli ve modüler bir script yaz." Prompt'u adım adım yönlendirin: önce plan, sonra kod, sonra test senaryoları. Örnek: "Adım 1: Gereksinimleri listele. Adım 2: Kullanılacak kütüphaneleri belirt. Adım 3: try-except bloklarıyla hata yönetimi ekle." Ajan rollerini (kodlayıcı, testçi, güvenlik denetçisi) ayrı ayrı kullanarak çapraz doğrulama yapın.
Güvenlik Sınırları ve Kod Üretimi
Yapay zekâdan kod üretirken, güvenlik politikalarını prompt'a ekleyin: "Kodda exec() veya eval() kullanma; dosya yollarını sanitize et; girdi doğrulaması yap; şifreleri düz metin olarak saklama." Örneğin, bir dosya işleme scripti için:
Test, Hata Ayıklama ve Sürümleme
Üretilen script'i küçük veri setleriyle test edin. Yapay zekâdan test senaryoları isteyin: "Bu script için 5 farklı test durumu yaz: normal çalışma, boş dosya, yetki hatası, yanlış format, büyük dosya." Hata ayıklama için loglama ekleyin:
Sürümleme için Git kullanın ve her değişiklikte yapay zekâya commit mesajı oluşturtun. Örnek kontrol listesi:
Geliştirmeye başlamadan önce, script'in hangi sorunu çözeceğini netleştirin. Örneğin: "Bir klasördeki tüm PDF'leri metne dönüştürüp CSV'ye kaydetmek" gibi somut bir hedef belirleyin. Girdi/çıktı formatlarını, performans beklentilerini ve güvenlik kısıtlarını (örneğin, hassas veri işleme) yazılı hale getirin. Bu aşama, yapay zekâya doğru prompt vermenin temelidir.
Prompt Hazırlama ve Ajan Rolleri
Yapay zekâya net bir rol verin: "Sen bir Python uzmanı ve güvenlik danışmanısın. Kullanıcıdan gelen isteğe göre, önce ihtiyaç analizi yap, ardından güvenli ve modüler bir script yaz." Prompt'u adım adım yönlendirin: önce plan, sonra kod, sonra test senaryoları. Örnek: "Adım 1: Gereksinimleri listele. Adım 2: Kullanılacak kütüphaneleri belirt. Adım 3: try-except bloklarıyla hata yönetimi ekle." Ajan rollerini (kodlayıcı, testçi, güvenlik denetçisi) ayrı ayrı kullanarak çapraz doğrulama yapın.
Güvenlik Sınırları ve Kod Üretimi
Yapay zekâdan kod üretirken, güvenlik politikalarını prompt'a ekleyin: "Kodda exec() veya eval() kullanma; dosya yollarını sanitize et; girdi doğrulaması yap; şifreleri düz metin olarak saklama." Örneğin, bir dosya işleme scripti için:
import os
import shutil
def safe_move(src, dst):
if not os.path.exists(src):
raise FileNotFoundError(f"Kaynak dosya bulunamadı: {src}")
# Hedef yol kontrolü
dst = os.path.normpath(dst)
if not dst.startswith('/allowed/directory'):
raise PermissionError("Hedef dizin izin verilenler dışında")
shutil.move(src, dst)Test, Hata Ayıklama ve Sürümleme
Üretilen script'i küçük veri setleriyle test edin. Yapay zekâdan test senaryoları isteyin: "Bu script için 5 farklı test durumu yaz: normal çalışma, boş dosya, yetki hatası, yanlış format, büyük dosya." Hata ayıklama için loglama ekleyin:
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')Sürümleme için Git kullanın ve her değişiklikte yapay zekâya commit mesajı oluşturtun. Örnek kontrol listesi:
- İhtiyaç analizi yapıldı mı?
- Prompt'ta rol ve güvenlik kuralları belirtildi mi?
- Kod üretildi ve manuel gözden geçirildi mi?
- Birim testleri çalıştırıldı mı?
- Sürüm etiketi verildi mi?