Kod yazanlar için. İlk etapta LLM, context, tipli çıktı ve harness üzerine odaklanır. Bu yolun planlanan modülleri aşağıda; kitler hazır olduğunda e-postana haber vereceğiz.
LLM VE CONTEXT
Modeli ve bağlamı tanı
01
LLM nasıl çalışırToken, context window, logit’ten örneklemeye, sınırları
02
Model seçimi ve APIMesaj yapısı, streaming; kalite, süre ve maliyet dengesi
03
Context engineeringTalimat/veri ayrımı, bağlam bütçesi, özetleme ve memory
04
Kaynak gösteren RAGBelge hazırlama, embedding, hybrid retrieval, reranking ve atıf
TİPLİ ÇIKTI
Çıktıyı doğrulanabilir kıl
05
Structured outputŞema, doğrulama ve hatalı çıktıda yeniden deneme
06
Typed decision modelleriModelin kararını tipli bir şemaya bağlamak: enum, union ve kodla yönlendirme
07
Tool tasarımı ve MCPTool şemaları, idempotency ve kendi MCP sunucun
HARNESS
Modelin etrafındaki sistemi kur
08
Agent harnessDöngü, durma koşulları, state ve checkpoint
09
Harness’te context yönetimiCompaction, alt agent’lar ve dosya tabanlı hafıza
10
İzinler ve güvenlik sınırlarıAraç izinleri, sandbox, insan onayı ve prompt injection
11
Coding agent ve SkillsGörev tanımı, kod inceleme ve tekrar kullanılabilir talimatlar
ÖLÇÜM
Çalıştığını kanıtla
12
Evals ve hata analiziTest veri seti, trace, judge kalibrasyonu ve regresyon