Graph Engineering ama yeni başlayanlara

#işbirliği TestSprite CLI GitHub: https://github.com/TestSprite/testspr... TestSprite'ı hemen denemek için: https://www.testsprite.com/?via=poyraz İlgili yazı: https://poyrazavsever.substack.com/p/... Yapay zekâ agent’larıyla büyük bir proje üzerinde çalışırken bütün kod tabanını, dokümantasyonu ve eski kararları aynı anda modele vermek gerçekten doğru bir yaklaşım mı? Bu videoda son dönemde sıkça konuşulan Graph Engineering kavramını yeni başlayanların da rahatlıkla anlayabileceği şekilde ele alıyorum. Graph Engineering’in ne olduğunu, Loop Engineering’den nasıl ayrıldığını ve bir AI agent’ın ihtiyaç duyduğu doğru bilgiye nasıl yönlendirilebileceğini gerçek bir proje üzerinden gösteriyorum. Öncelikle Loop Engineering ile Graph Engineering arasındaki temel farkı açıklıyoruz. Loop Engineering; bir agent’ın hedefe ulaşana kadar uygulama, kontrol etme ve düzeltme döngüsünü tasarlarken Graph Engineering; farklı görevler, bilgi kaynakları, karar noktaları, doğrulama adımları ve geri dönüş yolları arasındaki ilişkiyi tasarlıyor. Ardından kendi projelerimde kullandığım iki katmanlı yapıya bakıyoruz: • Bilgi graph’ı: Mimari kararlar, özellik dokümanları, API sözleşmeleri, güvenlik kuralları, test kriterleri ve proje durumları • Çalışma graph’ı: Görevin sınıflandırılması, ilgili bilgilerin seçilmesi, agent’ın çalışması ve sonucun doğrulanması Obsidian vault kullanmanın tek başına Graph Engineering anlamına gelip gelmediğini de konuşuyoruz. Birbirine bağlanmış notlar yalnızca görsel bir bilgi ağı oluşturabilir. Ancak bu bağlantılar çalışma sırasında context seçmek, karar vermek, routing yapmak veya sonraki adımı belirlemek için kullanıldığında gerçek sistemin bir parçasına dönüşüyor. Videonun uygulamalı bölümünde Neta projesindeki Obsidian tabanlı bilgi kasasını ve Codex entegrasyonunu inceliyorum. Codex hook’ları aracılığıyla gelen görev analiz ediliyor; authentication, authorization, storage, SQLite, API ve testlerle ilgili gerekli notlar seçiliyor. Böylece bütün vault’u modele yüklemek yerine, yalnızca o görev için ihtiyaç duyulan küçük bir alt graph context’e ekleniyor. Canlı demoda: • Repository içerisindeki Codex hook yapılandırmasını inceliyoruz. • Görevi sınıflandıran topic router’ın nasıl çalıştığına bakıyoruz. • Codex’e hiçbir dosyayı değiştirmeyen bir dry-run görevi veriyoruz. • Agent’ın çalışmaya başlamadan önce seçtiği bilgi notlarını ve ADR’leri görüyoruz. • Seçilen bilgilerin gerçek kod ve dokümantasyon kaynaklarıyla nasıl doğrulanacağını inceliyoruz. • Vault içerisindeki bağlantıların ve metadata yapısının sağlıklı olduğunu kontrol ediyoruz. Ayrıca kendi projenizde buna benzer bir yapıyı nasıl kurabileceğinizi de anlatıyorum. Başlangıçta yüzlerce dokümana ihtiyacınız yok. Bir proje haritası, mimari özeti, özellik notu, mimari karar kaydı, kabul kriterleri ve güncel durum notuyla küçük ama gözlemlenebilir bir bilgi graph’ı oluşturabilirsiniz. Videonun sonunda ise her projede graph kurmanın gerekli olup olmadığını değerlendiriyoruz. Görev yalnızca tek bir hedefe sahipse basit bir prompt veya loop yeterli olabilir. Ancak iş birden fazla modüle ayrılıyor, farklı bilgi kaynakları gerektiriyor, branch ve geri dönüş noktaları içeriyor veya kalıcı state taşıyorsa Graph Engineering düşünmek anlamlı hâle geliyor. Kısacası Graph Engineering yalnızca kutular ve oklar çizmek değil; bilgiyi, işi ve doğrulamayı aynı sistem içerisinde bilinçli şekilde birbirine bağlamak. Bu videoda ele alınan başlıca konular: 00:00 Giriş 00:36 Graph Engineering Nereden Çıktı 03:48 TestSprite Sponsor 05:21 Problem Nedir 06:55 Loop Engineering Neydi 07:28 Graph Engineering ile İlişkisi 08:32 Benim yorumum ve ben nasıl yapıyorum 14:00 Nasıl uygularsınız 25:18 Kapanış Bu kanalda yazılım, tasarım ve teknoloji dünyasına dair içerikler paylaşıyorum. Kodlama rehberleri, proje geliştirme süreçleri, kullanıcı deneyimi ipuçları ve güncel teknolojilere dair yorumlarla buradayım. Yeni videolar için abone olmayı ve bildirimleri açmayı unutma! Sorularını veya önerilerini yorumlarda benimle paylaşabilirsin. 📌 Beni Takip Et: 🔗 Instagram:   / poyraz_avsever   🔗 LinkedIn:   / poyrazavsever   🔗 GitHub: https://github.com/poyrazavsever 🔗 Web Sitesi: https://poyrazavsever.com Graph Engineering, Graph Engineering nedir, Loop Engineering, Loop Engineering nedir, Graph Engineering ve Loop Engineering farkı, AI agent, yapay zekâ agent, agentic workflow, AI workflow, agent workflow tasarımı, context engineering, context routing, knowledge graph, bilgi grafiği, workflow graph, Codex, OpenAI Codex, Codex hooks, Codex hook kullanımı, Obsidian AI, Obsidian vault, Obsidian knowledge graph, AI coding agent, yapay zekâ ile yazılım geliştirme, agent orchestration, multi-agent sistemler, prompt engineering, ADR, architecture decision record, yazılım mimarisi, developer tools, TestSprite, TestSprite CLI, AI testing, yapay zekâ test otomasyonu