Bağlam Mühendisliği Notlarım 1.Gün
İlk gün henüz bir şey araştırmadan yaptığım denemeydi. Aslında kendime göre fail aldım. Vibe coding olarak değerlendirirsek tabii ki iyiydi. Ancak ben vibe coding olarak değerlendirmediğim için bana mantıklı gelmedi sonucu. Yaptığım işlemi düşünecek olursak, önce Kiro’yu indirdim. Amazon’un yeni çıkarmış olduğu AI IDE’ye. Burada kendi çıkarmış olduğum kontekst — yani temelde ne olacağı bilgisi, prompt’ları çalıştıracağı bilgilerini — içeriye aktardım ve kendi yapılarını oluşturdu.
Bunu da detaylı olarak gösteririm. Ancak doğru yanıtlamadığı için göstermek istemedim. Böyle düşüncek olursak, yapmak istediğim projede bir Swift kütüphanesi yapmak istedim. Burada bir API’ye istek atacak. Gelen sonucuyla birlikte tekrar istek atacak. Bunun sonucunda bir süre sonra, response “complete” olarak dönecek ya da “processing” ya da “error” olarak dönecekti. Bu duruma göre de tekrar istek atılacaktı.
Ancak bir önceki adımda belli bir timer ile, 30 saniye aralıklarla “complete” dönene kadar istek atmasını istemiştim. Sistemi — bu arada içerikleri, prompt’ları — güzel verdim. Yapacağı istekleri körlü (blind) olarak ilettim. Burada detayları doğru olarak girdi. Ufak bir hata aldım, sadece orada düzeltme yaptım. Onun dışında hepsi OK.
İstekler, sınıflar, hatta testini de yazmasını istedim. Çok da güzel testi yazdı. Orada da neyin hatalı/sorunlu olabileceğini gördüm. Hata ilk denemede authorization’ı “Bearer” olarak yapıyordu. Ancak X-API-Key olarak göndermemiz gerekiyordu header’da. Dolayısıyla sonucu hatalı veriyordu ve bunu testte görebiliyorduk. Bunu hızlıca düzelttim zaten, testte görünce.
Daha sonra baktığımda herhangi bir timer yoktu. Arka planda çok güzel işleyecek şekilde istekleri yapıp kendi kendine iletecek şekilde ayarlanmıştı. Ama dediğim gibi, oradaki asıl olay timer’dı. Bunu belirtmeme rağmen aslında yapamamıştı. Dolayısıyla bunu Kiro üzerinden yaptığımız için aslında kolay. Ama daha detaylı neler yapabiliriz, ne var, doğru mu yaptım bilmediğim için en baştan eğitimine gitmemiz gerekiyor. Gerekli tanımlamaları öğrenmemiz gerekiyor vesaire.
Podcast’in sonuna Context Engineering ile alakalı topladığım verileri ekleyip Notebooklm ile çıkardığım podcasti de ekledim. Bayağı faydalı olacaktır, mutlaka dinleyin.
Notebooklm’deki çalışmaya da buradan ulaşıp istediğiniz cevapları sorarak alabilirsiniz. NotebookLM kaynağını inceleyin.
Ayrıca aşağıdan podcast olarak dinleyebilir veya substack üzerinden benzer konular için subscribe olabilirsiniz.