Projelere Hoş Geldiniz

Burası Learn Harness Engineering'in uygulamalı bölümüdür. Yalnızca dersleri okumak yeterli değildir; ortamları kendiniz inşa etmeniz ve Codex, Claude Code ya da diğer yapay zeka ajanlarının farklı kurallar altında nasıl davrandığını gözlemlemeniz gerekir.

Proje Genel Bakışı

Bu kurs, sıfırdan güvenilir bir ajan çalışma ortamı kurmayı öğreten 6 ilerlemeli, uygulamalı proje içerir:

1. Yalnızca prompt vs. önce kurallar (Prompt-Only vs. Rules-First): Bir ajanın yalnızca prompt ile mi yoksa temel bir harness ile mi daha iyi performans gösterdiğini karşılaştırın.
2. Ajanın okuyabildiği çalışma alanı (Agent-Readable Workspace): Deponuzu yapay zeka dostu olacak şekilde nasıl yapılandıracağınızı ve devir mekanizmalarını nasıl kuracağınızı öğrenin.
3. Çok oturumlu süreklilik (Multi-Session Continuity): Durum dosyalarını ve başlatma betiklerini, ajanınızın oturumlar arasında çalışmasını kesintisiz biçimde sürdürebileceği şekilde tasarlayın.
4. Çalışma zamanı geri bildirimi ve kapsam kontrolü (Runtime Feedback and Scope Control): Ajanın kendi kodunu test edip yürütme sırasında hataları düzeltmesini sağlayan araçları devreye alın.
5. Öz-doğrulama ve rol ayrımı (Self-Verification and Role Separation): Halüsinasyonları ve erken zafer ilanlarını önlemek için bağımsız bir inceleme mekanizması kurun.
6. Eksiksiz harness (bitirme projesi) (Complete Harness — Capstone): Son, gözlemlenebilir, uçtan uca bir ajan çalışma ortamını bir araya getirin.

Nasıl İlerlenir

Her proje klasörü tipik olarak şunları içerir:

• starter/: Başlangıç çalışma alanınız.
• solution/: Referans uygulama (takılırsanız diye).
• Arka planınızı ve belirli hedeflerinizi ayrıntılandıran görev talimatları.

Tercih ettiğiniz yapay zeka kod yazma ajanını (örn. Claude Code, Cursor, Trae) kullanarak starter/ dizini içindeki görevleri tamamlayın.