Kodlama için yapay zeka: Llama'dan nasıl güvenilir destek alınır?

Sohbetimizdeki dört Llama modelinin tümü, Meta'nın model kartlarına göre hem metin hem de kod üretmek üzere tasarlanmıştır. Bu modeller son derece faydalı birer programlama ortağıdır: bilmediğiniz kodları açıklar, küçük fonksiyonlar yazar, test taslakları hazırlar ve hata mesajlarını çözüme dönüştürür. Ancak aynı zamanda hatalarını büyük bir özgüvenle yaparlar. Bu yüzden en doğru yaklaşım bir kod incelemecisi (code reviewer) gibi davranmaktır: her öneriyi hızlı ama deneyimsiz bir meslektaşınız göndermiş gibi okuyun ve kontrol etmediğiniz hiçbir şeyi projenize dahil etmeyin. Bu rehberde nasıl soru soracağınızı, kontrolleri nasıl yapacağınızı ve sohbetimizdeki sınırların neler olduğunu ele alıyoruz.

Llama günlük kodlamada hangi konularda başarılıdır?

• Kod açıklama. Devraldığınız bir fonksiyonu yapıştırın; satır satır ne yaptığını ve nelerin bu kodu bozabileceğini sorun.
• Küçük, net tanımlanmış parçalar. Bir tarih dizesini ayrıştıran (parse eden) fonksiyon, düzenli ifade (regex), SQL sorgusu, tek satırlık kabuk komutu (shell one-liner) veya bir CSS düzeni.
• Hata mesajından yola çıkarak hata ayıklama. Tam hata mesajını ilgili kod bloğuyla birlikte yapıştırın.
• Testler. "Uç durumlar (edge cases) dahil bu fonksiyon için birim testleri yaz" demek, çoğu zaman aklınıza gelmeyen senaryoları ortaya çıkarır.
• Diller arası çeviri. Python'dan JavaScript'e, bir Bash betiğinden PowerShell'e dönüştürme.
• Tasarım üzerine fikir yürütme. Tek bir satır kod yazmadan önce ne geliştirmeyi planladığınızı anlatın ve zayıf noktalarını sorun.

Model; göremediği çok sayıda dosyayı kapsayan büyük değişikliklerde, bilgi kesilme tarihinden sonra güncellenen kütüphanelerde ve doğrudan makinenizin özel kurulumuna bağlı durumlarda daha zayıftır.

Ekip arkadaşınızın ihtiyaç duyacağı bağlamı sağlayın

Zayıf:
kodum çalışmıyor, düzelt
[300 satır yapıştırıldı]

Güçlü:
Node.js 22, saf JavaScript, harici kütüphane yok. formatDue(dateString)
fonksiyonu teslim tarihini kullanıcının yerel saatinde yazdırmalı, örneğin "Pzt 3 Mart".
Brezilya'daki kullanıcılar için bir önceki günü gösteriyor.

Konsolda gördüğüm çıktı:
[tam çıktıyı yapıştırın]

Kod (yalnızca formatDue ve onu çağıran satır):
[yapıştırın]

Önce sorunun nedenini açıkla, ardından düzeltilmiş formatDue fonksiyonunu ver.
Fonksiyonun adını ve tek argümanını koru, yeni bir tarih kütüphanesi ekleme.

Güçlü sürüm dili ve sürümleri belirtir, ne olması gerektiğini ve bunun yerine ne olduğunu açıklar, tam hatayı içerir, kodu yalnızca ilgili kısımla sınırlar ve düzeltmenin nasıl olması gerektiğini söyler. Bunların her biri modelin tahmin yürütme zorunluluğunu ortadan kaldırır. Tüm kodlama istemleri için pratik bir kontrol listesi:

1. Programlama dili, sürüm, çatı (framework) ve kütüphaneler.
2. Kodun ne yapması gerektiği ve bunun yerine ne yaptığı.
3. Yeniden ifade etmek yerine doğrudan kopyalanmış tam hata mesajı veya hatalı çıktı.
4. Sorunu net bir şekilde gösteren en küçük kod örneği.
5. Kısıtlamalar: "yeni bağımlılık ekleme", "Windows'ta çalışmalı", "yeni başlayanlar için okunabilir olsun".

Güvenli bir iş akışı: planla, yaz, çalıştır, incele

1. Önce planlayın. Tek bir fonksiyondan büyük her iş için, koddan önce yaklaşımı sorun: "Bunu dosyalar ve fonksiyonlarla nasıl yapılandıracağını ana hatlarıyla belirt, ancak henüz kod yazma." Bir planı düzeltmek zahmetsizdir; 200 satırlık kodu düzeltmek ise öyle değildir.
2. Küçük adımlarla ilerleyin. Her seferinde tek bir fonksiyon veya tek bir değişiklik üzerinde çalışın. Uzun yanıtlar hatalara daha fazla zemin hazırlar ve sohbetimizdeki yanıtların bir uzunluk sınırı vardır. Kod yarıda kesilirse "son tamamlanan satırdan devam et" yazabilirsiniz.
3. Kodu kendiniz çalıştırın. Llama sohbet arayüzümüzde kod çalıştıramaz. Kodun çalışan bir versiyonunun nasıl görüneceğini tahmin eder; çalışıp çalışmadığını yalnızca bizzat çalıştırarak anlayabilirsiniz.
4. Gerçek sonuçları geri bildirin. Yeni hatayı veya yanlış çıktıyı yapıştırın. Bu şekilde yapılacak birkaç kısa tur, genellikle tek bir uzun açıklamadan çok daha iyi sonuç verir.
5. Commit etmeden önce inceleyin. Her satırı okuyun. Ardından ayrı birer takip sorusu olarak "Bu kod hangi uç durumları gözden kaçırıyor?" ve "Burada güvenlikle ilgili bir açık var mı?" diye sorun.

Bu hata türlerine dikkat edin

Uydurma fonksiyonlar ve parametreler

Modeller bazen var olmayan bir metodu çağırabilir veya farklı bir araca ait bir komut satırı parametresi kullanabilir. Tanıdık gelmeyen bir şey görürseniz, üzerine bir şey inşa etmeden önce resmi belgeleri kontrol edin.

Güncelliğini yitirmiş API'ler

Eğitim verileri belirli bir tarihte sona erer: Meta'nın model kartlarına göre bu tarih Llama 4 için Ağustos 2024, Llama 3.3 ve 3.1 için Aralık 2023'tür. Bu tarihlerden sonra yayımlanan veya değişen kütüphaneler model tarafından bilinmez ve model genellikle eski yöntemi önerir. Hangi sürümü kullandığınızı belirtin ve gerektiğinde güncel belgelerin ilgili bölümünü yapıştırın.

Çalışan ancak güvensiz olan kodlar

Dizeleri birleştirerek oluşturulan SQL sorgularına, eksik girdi doğrulamalarına, kaynak kod içine yazılmış gizli anahtarlara, devre dışı bırakılmış sertifika kontrollerine ve gereğinden fazla yetki veren dosya izinlerine dikkat edin. İnternete açık herhangi bir kod parçası için mutlaka açıkça bir güvenlik incelemesi talep edin.

Akla yatkın görünen ancak hatalı mantıklar

Bir farkla yanılma hataları (off-by-one errors), saat dilimleri, para birimlerindeki yuvarlama işlemleri, boş listeler. Sonuca güvenmeden önce beklenen çıktıları bilinen bir test yazın.

Gizli bilgilerinizi sohbetten uzak tutun

API anahtarlarını, parolaları, özel anahtarları, bağlantı dizelerini (connection strings) veya müşteri verilerini asla yapıştırmayın. Bunların yerine BURAYA_API_ANAHTARI gibi yer tutucular kullanın. Mesajlarınız yanıt üretmek amacıyla sunucumuzdan ve üçüncü taraf bir çıkarım sağlayıcısından geçer; makinenizden çıkan her gizli bilgiyi açığa çıkmış kabul edin ve yenileyin. Şirketinizin kodları harici hizmetlerle paylaşmaya yönelik kuralları varsa bunlara uyun. Daha fazla bilgi için Yapay Zeka Gizliliği ve Güvenliği sayfasına göz atın.

Kodlama için hangi Llama modeli tercih edilmeli?

Varsayılan modelimiz olan Llama 4 Maverick ile başlayın. Yalnızca metin odaklı güçlü bir alternatif olan Llama 3.3 70B, aynı sorun üzerinde ikinci bir görüş almak için mükemmeldir. Llama 3.1 8B, regex veya tek satırlık bir komut gibi küçük işler için hızlı bir seçenektir; ancak dikkat gerektiren konularda çıktısını mutlaka iki kez kontrol edin. Dört modelin karşılaştırması için model rehberini inceleyebilirsiniz.

Llama'yı kendi kod editörünüzde veya uygulamanızda mı kullanmak istiyorsunuz? Modeller açık ağırlıklıdır (open-weight); bu sayede Llama'yı yerel olarak çalıştırabilir veya bir API aracılığıyla çağırabilirsiniz. Başlamadan önce Llama lisans sayfamızdaki koşulları inceleyin.

Kopyalayabileceğiniz örnek istemler

• "Bu kodu projeye yeni katılan bir geliştiriciye açıklar gibi anlat. Ardından canlı ortamda (production) patlak verebileceği üç senaryoyu listele. [kod]"
• "[X işlemini yapan] bir [dil] fonksiyonu yaz. Tip ipuçları (type hints), docstring ve beklenen çıktıları içeren üç örnek çağrı ekle."
• "Bu fonksiyon için [çatı] kullanarak birim testleri yaz. Normal girdiyi, boş girdiyi ve geçersiz girdiyi kapsamalıdır. [kod]"
• "Bu [dil A] kodunu aynı davranışı sergileyecek şekilde [dil B] koduna dönüştür. Birebir karşılığı olmayan kısımları belirt."
• "Bu kodu yalnızca güvenlik açıkları açısından incele ve önem derecesine göre sırala. [kod]"

Anlık görevler için kod asistanını kullanın, kodlama istemlerine göz atın, Geliştiriciler için Llama rehberini okuyun veya hemen Llama'dan bir kod parçasını açıklamasını isteyin.

Sıkça Sorulan Sorular

Llama kodumu çalıştırabilir mi?

Hayır. Sohbetimizde yalnızca metin okur ve yazar. Kod çalıştıramaz, dosyalarınızı açamaz veya kod deponuza erişemez; bu nedenle her şeyi kendiniz çalıştırmalı ve test etmelisiniz.

Llama'nın yazdığı kodu projelerimde kullanabilir miyim?

Genellikle evet, ancak sorumluluk size aittir: kodu inceleyin, test edin ve bilinen bir projeden alınmış gibi duran uzun kod parçalarına dikkat edin; zira bunlar belirli lisans yükümlülükleri taşıyabilir. Bu genel bir bilgilendirmedir, hukuki tavsiye niteliği taşımaz.

Bazı dillerde diğerlerine göre daha mı başarılı?

Genellikle evet. Halka açık çok sayıda koda sahip yaygın diller (Python, JavaScript, Java, PHP, SQL vb.), az kullanılan dillere veya çok yeni çatılara kıyasla daha başarılı sonuçlar verir. Dil ne olursa olsun sonucu her zaman test edin.

Neden bir kütüphanenin eski bir sürümünü öneriyor?

Modelin eğitim verileri belirli bir tarihte sona ermektedir. Hangi sürümü kullandığınızı belirtip ilgili belgeleri yapıştırırsanız, hafızasından üretmek yerine bu bilgilere göre çalışabilir.

Şirketime ait kodları yapıştırmak güvenli midir?

Yalnızca şirketiniz buna izin veriyorsa güvenlidir. Öncelikle gizli anahtarları ve kişisel verileri temizleyin. Tereddüt ederseniz, aynı sorunu gösteren basitleştirilmiş örnek bir kod parçası paylaşın.