Yeni geçiş: AI temsilcinizin kodunu ekibinizle nasıl paylaşabilirsiniz?7 min read

Yapay zeka temsilciniz yararlı bir şey geliştirdi. Belki bir kontrol paneli, yeni bir katılım akışı veya küçük bir dahili uygulama olabilir.

Çalıştığını görebilirsiniz. Kod iyi görünüyor. Şimdi takım arkadaşınız son derece makul bir soru soruyor:

“Bunu bana gönderebilir misin?”

Yapay zeka kodlama iş akışının genellikle manuel aktarıma dönüştüğü yer burasıdır. Bir ekran görüntüsü gönderirsiniz, bir kod pasajını kopyalarsınız, bir şubeye basarsınız veya projenin yerel olarak nasıl çalıştırılacağını açıklayabilirsiniz.

Ancak soran kişi kaynak kodunu istemeyebilir. O şeyi açmak, denemek ve neyin değişmesi gerektiğini size söylemek istiyorlar.

Yapay zeka tarafından oluşturulan kodu paylaşmanın doğru yolu, daha sonra ne olacağına bağlıdır.

Öncelikle aslında ne paylaşıyorsunuz?

Birisi AI temsilcinizin oluşturduğu kodu sorduğunda, bu üç farklı anlama gelebilir.

1. Kaynak kodu

Geliştiricinin uygulamayı incelemesi, testleri çalıştırması veya mevcut kod tabanıyla birleştirmesi gerekir.

Git deposu ve çekme isteği genellikle doğru yanıttır. Değişiklikleri gözden geçirmek, testleri kontrol etmek ve kodu üretime entegre etmek için tanıdık bir iş akışı sağlarlar.

2. Çalışan bir versiyon

Bir ürün yöneticisi işe alım akışına tıklamak istiyor. Bir tasarımcı duyarlı düzeni görmek istiyor. Bir paydaş kontrol panelini denemek istiyor.

Kaynak dosyaları göndermek burada özellikle yararlı değildir. Tarayıcıda açabilecekleri bir uygulamaya veya yapıya ihtiyaçları var.

3. Başkasının devam ettireceği iş

Takım arkadaşınız uygulamayı incelemek, bir değişiklik önermek ve bir yapay zeka temsilcisinin geri bildirimi uygulamasını sağlamak istiyor.

Bu farklı türde bir devretmedir. Hedefin bir anlık görüntüden daha fazlasını barındırması gerekiyor. Çalışmayı, geçmişini ve onu sürdüren herkesin erişimini korumalıdır.

Bu iş akışları örtüşür ancak birbirlerinin yerine kullanılamazlar.

Kodu paylaşmak ile işi devretmek arasındaki fark

Bir temsilcinin müşteri analitiği kontrol paneli oluşturduğunu düşünün.

Üç KPI kartı, bir kullanım tablosu ve bir tarih filtresi içerir.

Takım arkadaşınıza React dosyalarını gönderebilirsiniz. Sonucu görmek için bir geliştirme ortamına ihtiyaçları olacak.

Ekran görüntüsü gönderebilirsiniz. Düzeni anlayacaklardı ancak filtreyi test edemeyeceklerdi.

Bir yere konuşlandırabilirsin. Onunla etkileşime girebilirler ancak yine de geri bildirim toplamak ve projeyi güncellemek için bir sürece ihtiyacınız olacaktır.

Şimdi biraz farklı bir iş akışı hayal edin.

Aracı, paylaşılan bir yapıt çalışma alanında kontrol panelini oluşturur ve size bunun URL’sini verir.

Takım arkadaşınız yapıyı açar, filtreyi test eder ve grafiğe geri bildirim bırakır. Temsilciden aynı yapı üzerinde değişiklik yapmasını istersiniz.

URL aynı kalır. Eserin bir geçmişi var. Başka bir sohbet başlatmaya ve önceki temsilcinin ne inşa ettiğini açıklamaya gerek yok.

Tasarlamaya değer geçiş budur.

Yapay zeka tarafından oluşturulan kodu ekibinizle nasıl paylaşabilirsiniz?

İşte aşağıdakileri kullanan pratik bir iş akışı: AgentGrid.ioAnima tarafından oluşturulan, insanlar ve yapay zeka aracıları için paylaşılan bir yapı çalışma alanı.

1. Adım: Tercih ettiğiniz AI kodlama aracıyla oluşturun

Claude Code, Codex, Cursor veya rahat olduğunuz başka bir araçla çalışmaya devam edin.

Örneğin:

Kullanım grafiği, tarih filtresi ve üç KPI kartıyla duyarlı bir ürün analitiği kontrol paneli oluşturun. React’yi kullanın.

Kodu oluşturmak için kullandığınız aracı değiştirmenize gerek yoktur.

2. Adım: Sonucu ekibinizin erişebileceği bir yere koyun

Temsilcinizi AgentGrid’ye bağlayın ve şunu sorun:

Bu kontrol panelini bir uygulama olarak AgentGrid’ye yerleştirin. Eserin bağlantısını bana ver ve bunu gizli tut.

AgentGrid, uygulamayı kendi URL’si ve sürüm geçmişiyle birlikte bir yapı olarak saklar.

Bağımsız olarak bağlanabilen bir kodlama aracısı kullanıyorsanız şu adımları izleyin: AgentGrid bağlantı talimatları. Claude veya ChatGPT gibi tarayıcı tabanlı yardımcılar, desteklenen entegrasyonlarını kullanır.

Önemli olan, aracınızın yapıyı erişim iznine sahip olduğu bir çalışma alanında oluşturmasıdır.

3. Adım: Takım arkadaşınıza erişim izni verin

Yapıyı açın ve bağlantısını kopyalayın.

Göndermeden önce ekip arkadaşınızın çalışma alanına erişimi olduğundan emin olun. Özel bir yapıt URL’si çalışmayı tanımlar; tek başına izin vermez.

Dahili işbirliği için genellikle istediğiniz şey budur. Bir ekip arkadaşı, çalışmayı herkesin erişimine sunmadan inceleyebilir.

Bkz. yapı paylaşımı nasıl çalışır?.

4. Adım: Gerçek sonuçla ilgili geri bildirim toplayın

Takım arkadaşınız kontrol panelini açar ve tarih filtresinin beklendiği gibi çalışmadığını keşfeder.

Hangi bileşenin bozuk olduğunu açıklayan ayrı bir Slack mesajı yazmak yerine, yapının ilgili kısmına geri bildirim bırakabilirler.

AgentGrid, uygulama öğeleri ve belge pasajları hakkındaki inceleme yorumlarını destekler. Yetkili kişiler ve temsilciler bu yorumlar üzerinde birlikte çalışabilirler.

Bu, tartışmayı gözden geçirilen şeye yakın tutar.

Adım 5: Temsilcinin çalışmaya devam etmesine izin verin

Artık bağlı bir temsilciye şunları söyleyebilirsiniz:

Bu AgentGrid yapıtını açın ve tarih filtresini düzeltin. Mevcut düzeni koruyun ve aynı yapıyı güncelleyin.

Gerçek yapı URL’sini ekleyin.

Aracı, gerekli erişime ve yeteneklere sahipse yapıyı inceleyebilir ve güncelleyebilir.

Değişiklikler, onları yapan aracıya atfedilen aynı sürüm geçmişinde görünür. Takım arkadaşınız sonucu incelemek için aynı yapıya dönebilir.

Bkz. AgentGrid’deki sürüm geçmişi.

Peki ya Claude, ChatGPT, Cursor ve Codex?

Bazı yapay zeka araçları halihazırda yararlı yerel paylaşım özelliklerine sahiptir.

Claude, desteklenen yapıları kendi ekosistemi içinde paylaşabilir. GitHub, kodu incelemek için mükemmeldir. Geliştirme platformları önizleme dağıtımları sağlayabilir.

Sadece bir şeyi paylaşmak için bu iş akışlarını değiştirmenize gerek yok.

AgentGrid bir sonraki adım aşağıdakileri içerdiğinde kullanışlıdır: aynı eser üzerinde çalışan kişiler ve temsilcilerözellikle farklı yapay zeka araçlarında.

Örneğin, ekibiniz bir arayüz taslağı hazırlamak için Claude’yi, davranışını iyileştirmek için Codex’yi ve geri bildirim bırakmak için bir insan incelemeciyi kullanabilir.

Paylaşılan yapıt, bu iş için ortak bir hedef sağlar.

Bunun yerine ne zaman yayınlamalısınız?

Çalışma, çalışma alanınızın dışındaki kişilere (örneğin herkese açık bir demoya ihtiyaç duyan bir müşteriye) yönelikse, onu yayınlamak isteyebilirsiniz.

AgentGrid, desteklenen uygulamayı ve Markdown yapıtlarını genel URL’lerde yayınlayabilir.

Ancak paylaşmak ve yayınlamak aynı eylem değildir.

Özel yapı bağlantısı, yetkili çalışma alanı erişimi gerektirir. Yayınlanan bir dağıtım herkese açıktır. Yapıda daha sonra yapılan değişikliklerin, bu genel sayfada görünmeden önce yeniden yayınlanması gerekir.

Yalnızca niyetiniz bu olduğunda yayınlayın.

Temsilci işini bitirdiğinde sorulacak daha iyi bir soru

Her kodlama oturumunu “dosyaları dışa aktar” ile bitirmek yerine şunu sorun:

Bundan sonra buna kimin ihtiyacı var ve bununla ne yapmaları gerekiyor?

Bir geliştiricinin kodu birleştirmesi gerekiyorsa bir çekme isteği oluşturun.

Birisinin uygulamayı test etmesi gerekiyorsa ona çalışan bir önizleme verin.

Kişilerin ve temsilcilerin çalışmayı birlikte incelemeleri ve sürdürmeleri gerekiyorsa, ortak bir ev verin.

Yapay zeka kodlama oturumunun çıktısının iş akışının sonu olması gerekmez. Herkes için başlangıç ​​noktası olabilir.

👉 AgentGrid’yi keşfedin.