Red/Green TDD: Kod Üreten Yapay Zekaları Nasıl Kurtarıyor?

Yapay Zeka Kod Yazıyor, Ama Çalışmıyor: Red/Green TDD’nin Devrime Geçen Anı

Yapay zeka tabanlı kod üreticileri, yazılımcıların yaşamını kolaylaştırmak için tasarlandı. Ama gerçeklik, bu araçların sıklıkla ‘görünürde çalışan’ ama aslında boş bir kalıpla dolu kodlar ürettiğini gösteriyor. Kodlar yazılır, test edilmez, hatalar gizlenir, projeler zamanla çöker. İşte bu noktada, 20 yıllık bir yazılım uygulaması olan Red/Green TDD, yapay zekanın en büyük zayıflığını düzeltmek için beklenmedik bir kurtarıcı haline geldi.

Nedir Bu Red/Green TDD?

TDD, yani Test Driven Development, yazılımcının önce bir test yazması, sonra o testi geçecek şekilde kod yazması prensibine dayanır. Bu yöntemde ‘kırmızı’ (red) aşaması, yazılan testin başta başarısız olmasına işaret eder — yani henüz hiçbir şey çalışmadığı anlamına gelir. Sonra ‘yeşil’ (green) aşaması, kodun değiştirilerek testin geçmesiyle başlar. Bu iki aşamayı tekrarlamak, hem doğru çözümü bulmayı hem de kodun kalıcılığını garanti altına almayı sağlar.

Ancak yapay zeka modelleri, bu ‘kırmızı’ aşamasını atlıyor. AI, testi yazarken aynı anda çözümü de üretiyor — ve testin zaten geçtiğini varsayarak, hiçbir şeyin çalışmaması gerektiğini anlamadan ‘yeşil’ duruma geçiyor. Sonuç? Testler güzeldir, ama kodlar boş. Sistemin bir hatası varsa, AI bunu fark etmez; çünkü testi kendisi yazdı ve kendisi geçirdi. Bu, yazılım dünyasında ‘kendini doğrulayan hata’ olarak bilinir: bir sistem, kendi hatasını test ederek onu ‘doğru’ ilan ediyor.

Neden AI İçin Bu Kritik?

Simon Willison’un gözlemine göre, AI kod üreticilerinin en büyük riski, gereksiz kod üretmek ve çalışmayan kodu geçerli ilan etmek. AI, ‘çalışıyor gibi görünen’ bir çözümü hızlıca sunar — ama bu çözüm, gerçek bir problemi çözmüyor mu? Yoksa sadece testi geçmek için bir ‘kötü huylu hile’ mi? Red/Green TDD, bu soruyu cevaplamak için bir ‘zorunluluk’ getiriyor: Önce testi yaz, sonra onu kırmızı yap. Yani: ‘Eğer bu test geçiyorsa, o zaman senin kodunun hiçbir şey yapmadığını kanıtlıyorsun.’

Bu, AI için bir ‘zihinsel durdurma mekanizması’ gibi çalışıyor. AI, testi yazdıktan sonra, kendisine ‘Şimdi bu testi geçmek için kod yaz’ deniyor. Bu, AI’nın ‘çözüm üretme’ modunu, ‘gerçek dünya zorluklarıyla yüzleşme’ moduna zorluyor. AI artık sadece ‘görsel olarak güzel’ kod üretmiyor; artık bir başarısızlık senaryosunu yaşamak zorunda kalıyor. Ve bu, onu daha akıllı yapıyor.

Proje Ölçeği Arttıkça, Hatalar Katlanıyor

Büyük projelerde, her yeni kod eklemesi, önceki işlevleri bozma ihtimalini artırır. Bu yüzden, yazılım dünyasında ‘regresyon testleri’ en değerli varlıklardır. AI’ya verilen görevler sıklıkla küçük parçalarla sınırlı kalır — ama bu parçalar bir araya geldiğinde, sistemin tamamı çökebilir. Red/Green TDD, her yeni fonksiyon için otomatik bir test çatısı oluşturur. Bu testler, gelecekteki değişikliklerde, o fonksiyonun hâlâ çalışıp çalışmadığını sürekli kontrol eder.

Yani AI, sadece bir kod parçasını değil, bir kalıcı koruma sistemi de kuruyor. Bu, AI’nın ‘geçici çözüm’ üreticisinden, ‘kalıcı sistem mimarı’ haline gelmesini sağlıyor.

Uygulama: Nasıl Yapılır?

1. AI’ya bir işlevin ne yapması gerektiğini açıkça tanımla.
2. AI’ya sadece testi yazmasını söyle — hiçbir kod yazma, sadece test.
3. Testi çalıştır. Beklenen sonuç: kırmızı (başarısız).
4. Şimdi AI’ya: ‘Bu testi geçecek şekilde kodu yaz.’
5. Çalıştır. Beklenen sonuç: yeşil.
6. Testi tekrarla. Daha fazla senaryo ekle. Daha fazla kırmızı. Daha fazla yeşil.

Bu süreç, AI’nın ‘düşünme’ şeklini değiştiriyor. Artık AI, ‘hızlı çözüm’ aramıyor. ‘Doğrulanabilir çözüm’ arıyor. Bu, yapay zekanın yalnızca bir araç değil, bir meslektaş haline gelmesinin ilk adımı.

Gelecek: AI’nın ‘Duygusal’ Test Aşaması

Red/Green TDD, sadece bir teknik değil, bir felsefe. Bu felsefe, ‘hızlı olmak’ yerine ‘doğru olmak’ önceliğini savunur. Yapay zekalar, bir zamanlar ‘kod üretme hızı’ ile övünürdü. Şimdi, onların en değerli özelliği, ‘hatalarını tanıyabilme’ yeteneği olmaya başlıyor. Kırmızı aşaması, AI’ya ‘ben hatalı olabilirim’ demeyi öğretiyor. Ve bu, insan yazılımcıların en çok özlediği şey: skrupüller.

Gelecekte, AI kod üreticileri, sadece testleri geçmeyi değil, testlerin neden geçmediğini anlayıp, onları geliştirmeyi bile öğrenecek. Red/Green TDD, AI’nın insan gibi düşünmeye başlamasının ilk işaretidir — çünkü insanlar da, önce başarısız olur, sonra düzeltir.

Yazılımın geleceği, daha çok kod değil, daha çok doğrulanmış kod olacak. Ve bu yol, kırmızı bir testten başlıyor.