Bu rehberde legacy kod tabanlarını anlamak için AI ajanları, statik analiz araçları (ctags, CodeQL, SonarQube) ve çalışma zamanı tracing (OpenTelemetry, Jaeger) nasıl birleştirileceğini öğrenin. Bağımlılık grafiği çıkarıp mimari keşfi otomatikleştirin. Strangler Fig pattern ile güvenli refactoring yol haritası oluşturun ve CI/CD entegrasyonu ile sürekli kalite sağlayın.

Bu yazıda LLM tabanlı uygulamalarda proxy araçları (Portkey, Helicone) yerine OpenAI SDK'yı doğrudan kullanmanın avantajlarını anlatıyorum. Gerçek production deneyimimden yola çıkarak latency azaltma, hata noktalarını minimize etme, maliyet görünürlüğü sağlama ve vendor lock-in'i önleyen adapter pattern implementasyonunu kod örnekleriyle paylaşıyorum.

Bu rehberde LLM tabanlı ajanlarda tool calling güvenlik açıklarını kapatmak için Gatekeeper deseni adım adım anlatılmaktadır. Python kod örnekleriyle merkezi yetkilendirme, rate limiting, audit loglama ve human-in-the-loop onay akışlarını projenize nasıl entegre edeceğinizi öğrenin.

Bu rehberde Bağlam Mühendisliği'nin Prompt Mühendisliğinden farkını, AGENTS.md, .cursorrules ve CLAUDE.md dosyalarının yapısını ve pratik iş akışını öğrenin. AI asistanlarınıza proje mimarisi, kod standartları ve test stratejilerini bir kez tanımlayarak token maliyetini %60 azaltın, halüsinasyonları önleyin ve ekip tutarlılığını sağlayın.

Bu rehberde GitHub'un 50 açık kaynak AI projesindeki güvenlik açıkları analizi, STRIDE ve AI özel genişletmelerle tehdit modellemesi şablonları, bağımlılık zinciri, model eğitimi ve veri gizliliği için uygulanabilir kontrol listeleri ve GitHub Actions ile otomatik güvenlik taraması örneği sunulmaktadır. Geliştiriciler ve güvenlik ekipleri projelere hemen entegre edebilecekleri somut azaltma stratejileri bulacaktır.