AGENTS.md Dosyaları Kodlama Robotlarını Zorluyor: Yeni Araştırma Şaşırtıcı Sonuçlar
AGENTS.md Dosyaları Kodlama Robotlarını Zorluyor: Yeni Araştırma Şaşırtıcı Sonuçlar
Yapay zekânın yazılım dünyasına girdiği bu dönemde, kodlama agentleri artık sadece yardımcı araçlar değil, proje liderleri gibi davranıyor. GitHub’daki bir sorunu çözme görevi verildiğinde, bu sistemler binlerce satır kod, belge ve README dosyalarını tarayıp, kendi kendine çözüm üretiyor. Ancak yeni bir araştırma, bu sürecin en temel taşlarından birinin — repozitory düzeyindeki bağlam dosyalarının — aslında işe yaramadığını, hatta zarar verdiğini ortaya koydu.
Neden AGENTS.md? Bir Yeni Standart, Ama Yanlış Bir Varsayımla
Geçen yıl itibarıyla, OpenAI, Anthropic ve Google gibi büyük oyuncular, kodlama agentlerine verilen bağlamı artırmak için ‘AGENTS.md’ adı verilen özel metin dosyalarını yaygınlaştırdı. Bu dosyalar, repozitory içindeki tüm önemli dosyaların özetlerini, yapısal bilgileri, teknik kararları ve hatta ekip içi tartışmaları içeriyordu. Amaç, sistemin ‘tüm resmi’ görebilmesini sağlamak, böylece daha akıllı kararlar almasını sağlamaktı.
Ancak, Şubat 2026’da arXiv’de yayınlanan “Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents?” başlıklı çalışmada, bu varsayımın tam tersi ispatlandı. Araştırmacılar, 12 farklı açık kaynak repozitory üzerinde 2.400’den fazla GitHub sorununu test etti. Sonuçlar çarpıcı: AGENTS.md dosyaları verildiğinde, agentlerin çözüm doğruluk oranı %14 düştü. Hatta bazı durumlarda, çözüm süresi %37 arttı.
Neden Daha Fazla Bilgi, Daha Az Başarı Veriyor?
Bu sonuç, insan beyninin ‘bilişsel aşırı yüklenme’ ilkesiyle paralel. İnsanlar, çok fazla bilgi verildiğinde karar verme yetilerini kaybeder. Yapay zekâlar da öyle. AGENTS.md dosyaları, agentlere gereksiz, çakışan, hatta çelişkili bilgiler sunuyor. Örneğin, bir dosyada ‘React 18’ kullanıldığı yazarken, başka bir yerde ‘React 19 alpha’ test edildiği belirtiliyor. Agent, hangisini seçeceğini bilemez ve zaman kaybederek her iki alternatifi de denemeye başlar.
Ek olarak, bu dosyalar genellikle ‘yazılım tarihi’ni değil, ‘yazılım kaosunu’ yansıtır. Eski, kullanılmayan fonksiyonlar, silinmiş branch’ler, eski API dokümantasyonları — hepsi bir arada. Agentler bu gürültüyü ayırt edemiyor. Arama motoru gibi davranmak yerine, bir bilgi çöplüğüne dalıyor.
Hacker News’ten Gelen Sesler: Geliştiriciler de Aynı Fikirde
arXiv çalışması, Hacker News’ta 184 puanla büyük bir tepki aldı. 146 yorumun büyük çoğunluğu, araştırmanın sonucunu destekliyor. Kullanıcı ‘_b0r1s_’ şöyle yazıyor: “Bir sene önce AGENTS.md’yi ekledik. Sonra kod üretimi yavaşladı, testler çöktü. Şimdi sadece package.json ve en son PR’leri veriyorum. Sonuç? Daha hızlı, daha doğru.”
Başka bir kullanıcı, ‘kodlama agentlerinin bir ‘çocuk’ gibi davrandığını’ ifade ediyor: “Çocuğa tüm kitaplığı verirsen, hangi kitabı okuyacağını bilemez. Sadece bir sayfa ver, bir soru sor, o çözmesini bekle.”
Bu görüşler, yalnızca deneyim değil, teknik bir gerçeği yansıtır: Agentlerin ‘anlama’ yetisi, veri miktarıyla doğru orantılı değildir. Veri kalitesi, bağlam netliği ve sorgu odaklılığı kritik öneme sahiptir.
Yeni Bir Paradigma: ‘Sadece Gerekli’ Mimarisi
Çalışmanın en önemli katkısı, ‘azlık’ın gücünü kanıtlaması. Araştırmacılar, yalnızca şu üç öğeyi vererek agent performansını %22 artırdı:
- Çözülmesi istenen GitHub sorununun tam metni
- İlgili dosyaların (örneğin, bir hata mesajı veren fonksiyonun bulunduğu .js dosyası)
- Projenin en son 3 PR’sinin özetleri
Bu, ‘context minimization’ adı verilen yeni bir yaklaşımın doğuşunu işaret ediyor. Geliştiriciler artık ‘tümünü ver’ yerine, ‘sadece gerekliyi’ seçmeye başlıyor. Bazen, bir dosya silinmiş bile olsa, agentin o dosyayı ‘düşünmesi’ gerekmiyor — sadece o dosyanın yerini alan yeni kodu anlaması yeterli.
Geleceğe Dair: Kodlama Agentleri, Yazılım Mühendislerinin Yardımcısı mı, Yoksa Rakibi mi?
Bu bulgu, yalnızca teknik bir detay değil, felsefi bir dönüşüm. Yazılım dünyası, AI’ya ‘her şeyi’ vererek kontrolü kaybetmeye çalışıyor. Ama bu çalışma, kontrolün aslında ‘sınır koymada’ olduğunu gösteriyor. En iyi agentler, en çok bilgiye sahip olanlar değil, en iyi soru sorma ve en iyi bağlam seçme yeteneğine sahip olanlardır.
Gelecekte, ‘AGENTS.md’ gibi ‘bütünleşik bağlam’ dosyaları, eski bir klişe haline gelebilir. Yerini, ‘soruya göre dinamik bağlam oluşturan’ sistemler alacak. Örneğin: “Bu hatayı düzeltmek için sadece auth/ klasörünü ve en son 2 PR’i incele” gibi komutlar, artık standart olacak.
Yazılımın geleceği, daha fazla kod değil, daha akıllı seçimlerle şekillenecek. Ve belki de, en büyük ilerleme, ‘ne vermediğimizde’ olacak.
