Yazılım geliştirmek, hataları düzeltmekten dokümantasyon yazmaya ve kodu test etmeye kadar birçok tekrarlayan görev içerir ve bu da geliştirme sürecini yavaşlatabilir. Kodlama becerileri, AI'ya belirli programlama görevleri için yeniden kullanılabilir iş akışları ve net talimatlar sunarak yardımcı olur. Bu sayede geliştirme süreci hem yeni başlayanlar hem de deneyimli geliştiriciler için daha hızlı, daha tutarlı ve daha kolay hâle gelir. Geliştirme projeleriniz için pratik AI iş akışlarını keşfetmek üzere bu makaledeki kodlama becerilerini inceleyin.
Kodlama becerileri nedir?
Kodlama becerileri, AI ajanlarının farklı yazılım geliştirme görevlerini daha etkili bir şekilde ele almasına yardımcı olan yeniden kullanılabilir iş akışlarıdır. Ajanlara kod üretme, sorun ayıklama, kod kalitesini inceleme, dokümantasyon yazma, test çalıştırma ve geliştirme iş akışlarını iyileştirme gibi kodlama süreçlerinde rehberlik ederler. Göreve özel talimatlar ve en iyi uygulamaları uygulayarak, kodlama becerileri AI ajanlarının daha güvenilir ve tutarlı sonuçlar üretmesine yardımcı olur.
Yeni başlayanlar için yerleşik Kimi AI kodlama becerileri
AI destekli geliştirmeye yeni başlıyorsanız, Kimi yaygın programlama görevlerini ele almak için tasarlanmış bir dizi yerleşik kodlama becerisi sunar. Her beceri, kod yazma ve inceleme yapmaktan hata ayıklama, test etme, belgeleme ve proje yönetimine kadar belirli bir iş akışına odaklanır. Aşağıda, yeni başlayanların daha verimli çalışmasına ve pratik geliştirme iş akışlarını öğrenmesine yardımcı olabilecek yerleşik Kimi becerileri yer almaktadır.
| Beceri adı | Açıklama |
|---|---|
| api-shape-explorer | Paralel alt agent'lar kullanarak bir modül için birbirinden tamamen farklı çoklu arayüz tasarımları üretir. Kullanıcı bir API tasarlamak, arayüz seçeneklerini keşfetmek, modül yapılarını karşılaştırmak istediğinde veya "iki kez tasarla" gibi ifadeler kullandığında kullanılır. |
| code-mentor | Python ve JavaScript için etkileşimli dersler, kod incelemeleri, hata ayıklama desteği, algoritma pratiği ve proje rehberliği sunan kapsamlı bir AI programlama öğretmeni. Kullanıcılar bir dil öğrenmek, kodda hata ayıklamak, çalışmalarını incelettirmek, algoritma pratiği yapmak, mülakata hazırlanmak veya bir proje oluşturmak istediğinde devreye girer. |
| code-to-diagram | Kod tabanlarını analiz eder ve otomatik olarak mimari diyagramlar, akış şemaları ve organizasyon şemaları oluşturur. Python, JS/TS, Go ve Java için içe aktarma bağımlılıklarını haritalamak amacıyla AST ayrıştırma kullanır; Mermaid veya SVG dosyaları çıktısı verir. Kullanıcılar kod mimarisini görselleştirmek, bağımlılıkları anlamak, bir akış şeması çizmek veya kaynak koddan modül diyagramı oluşturmak istediğinde devreye girer. |
| code-vuln-audit | Kodu güvenlik sorunları açısından tarar: bağımlılık güvenlik açıkları (npm/pip audit), gizli bilgi sızıntıları (regex ve entropi analizi) ve SQL enjeksiyonu, XSS veya komut enjeksiyonu gibi OWASP anti-pattern'leri. Kullanıcı güvenlik taramaları, güvenlik açığı tespiti, gizli bilgi sızıntıları, API anahtarları, OWASP, npm audit, pip-audit, sabit kodlanmış parolalar veya kod güvenlik kontrollerinden bahsettiğinde kullanılır. |
| conventional-commit-gen | Conventional Commits spesifikasyonuna uygun commit mesajları üretmek için git diff'i analiz eder; otomatik kapsam (scope) tespiti ve commit türü çıkarımı yapar. Kullanıcılar bir commit mesajı yazmak veya oluşturmak istediğinde, Conventional Commits, git commit'leri, standartlaştırılmış commit'ler, kapsam tespiti gibi konulardan bahsettiğinde veya 'commit mesajı yazmama yardım et' gibi ifadeler kullandığında devreye girer. |
| deep-module-refactor | Bir kod tabanını, sığ modülleri derinleştirerek daha test edilebilir hale getirmeye odaklanarak mimari iyileştirme fırsatları bulmak için inceler. Kullanıcı mimariyi iyileştirmek, yeniden düzenleme fırsatları bulmak, sıkı bağlı modülleri birleştirmek veya bir kod tabanını AI için daha kolay gezilebilir hale getirmek istediğinde kullanılır. |
| dev-guide-generator | Ön koşullardan ve ortam kurulumundan temel adımlara, sorun gidermeye ve son bir özet tabloya kadar eksiksiz teknik eğitim içerikleri üretir. Bir eğitim yazma, kurulum kılavuzu oluşturma, yeni başlayanlar için adımları düzenleme talepleri veya adım adım, hızlı başlangıç ya da nasıl yapılır kılavuzu gibi anahtar kelimeler kullanıldığında devreye girer. |
| gitlab-cli-skills | Merge request'ler, issue'lar, CI/CD pipeline'ları, depolar, kimlik doğrulama ve 30'dan fazla diğer komut için komut referansları ve iş akışı örnekleriyle kullanıcılara GitLab CLI (glab) işlemlerinde rehberlik eder. Kullanıcılar GitLab CLI, glab komutları, GitLab otomasyonu, CLI üzerinden MR/issue yönetimi, CI/CD pipeline komutları, depo işlemleri, kimlik doğrulama kurulumu veya herhangi bir GitLab terminal işleminden bahsettiğinde devreye girer. |
| http-load-profiler | ab/wrk ile kademeli HTTP yük testleri çalıştırır, eşzamanlılık seviyelerini artırarak p50/p90/p99 gecikme değerlerini toplar, performans dönüm noktalarını tespit eder ve en uygun eşzamanlılık seviyesini önerir. 'bu URL'yi yük testine tabi tut', 'API'mi benchmark et', 'maksimum eşzamanlılığı bul' gibi isteklerle veya p99 gecikmesi, verim doygunluğu ya da kapasite planlaması gibi konularla tetiklenir. |
| kubectl | Kubernetes kümelerini yönetmek, pod ve deployment'ları sorgulamak, uygulama dağıtmak, konteynerları loglar ve exec ile hata ayıklamak, yapılandırmaları güncellemek ve küme sağlığını izlemek için kubectl komutları çalıştırır. Kubernetes ile çalışırken, pod durumu, konteyner logları, deployment güncellemeleri, küme tanılaması veya herhangi bir kubectl işlemi istendiğinde kullanılır. |
| localization-toolkit | Bu beceri, UI kod tabanlarında (React/TS, i18next veya benzeri, JSON dil dosyaları) uluslararasılaştırma/yerelleştirmeyi kurarken, denetlerken veya uygularken kullanılmalıdır; buna i18n çerçevesinin kurulması/yapılandırılması, sabit kodlanmış metinlerin değiştirilmesi, en-US/zh-CN kapsamının sağlanması, hata kodlarının yerelleştirilmiş mesajlarla eşleştirilmesi ile anahtar eşleşmesi, çoğullaştırma ve biçimlendirmenin doğrulanması dahildir. |
| pipeline-blueprint | GitHub Actions ve GitLab CI için CI/CD en iyi uygulamaları ve pipeline şablonları sunar; proje türüne (frontend, backend, full-stack, kütüphane, monorepo, mobil) göre yapılandırmalar önerir. Kullanıcılar CI/CD kurmak, derlemeleri otomatikleştirmek, pipeline'ları iyileştirmek istediğinde veya GitHub Actions, GitLab CI, pipeline şablonları ya da dağıtım otomasyonu gibi anahtar kelimeler kullandığında devreye girer. |
| repo-audit | Git geçmişinin derinlemesine analizi: sık değişen sorunlu (hotspot) dosyaları belirler, katkı sağlayanlara göre kod sahipliğini analiz eder ve sızdırılmış gizli bilgileri tarar. Kullanıcılar Git analizi, kod sıcak noktaları, hangi kodun kime ait olduğu, gizli bilgi taraması, commit geçmişinin güvenlik denetimi veya kod inceleme atamalarının optimize edilmesi hakkında soru sorduğunda devreye girer. |
| route-to-openapi | Flask, FastAPI, Express, Gin ve diğer çerçevelerdeki rota tanımlarını kod içinde tarayarak RESTful API dokümantasyonu (OpenAPI 3.0 / Swagger spesifikasyonu) üretir. Kullanıcılar API dokümantasyonu, OpenAPI, Swagger, uç nokta belgeleri, koddan doküman üretme veya uç noktaları çıkarma hakkında soru sorduğunda devreye girer. |
| secure-code-review | SQL enjeksiyonu, XSS, SSRF, bozuk erişim kontrolü, kriptografik hatalar ve diğer yaygın OWASP Top 10 güvenlik açıklarını sistematik olarak inceler; savunmasız kod örnekleri ve kullanıma hazır düzeltme rehberliği sunar. Kullanıcılar güvenlik incelemesi, güvenlik açığı taraması veya sızma testi desteği istediğinde ya da OWASP, SQL enjeksiyonu, XSS, kod denetimi veya güvenlik kontrol listesi gibi anahtar kelimeler kullandığında bu beceri devreye girer. |
| terraform-deploy-pitfalls | Terraform provisioner'ları, çoklu ortam izolasyonu ve sıfırdan dağıtıma kadar güvenilirlik konusundaki operasyonel tuzakları kapsar. Provisioner zamanlama yarışlarını, SSH bağlantı çakışmalarını, DNS kaydı tekrarlarını, birim izin sorunlarını, veritabanı önyükleme eksikliklerini, snapshot çapraz kirlenmesini, Cloudflare kimlik bilgisi biçim hatalarını, Caddyfile/compose dosyalarındaki sabit kodlanmış alan adlarını ve yalnızca ilk açılışta çalışan init verisi tuzaklarını ele alır. null\_resource provisioner'ları yazarken, çoklu ortam Terraform kurulumları oluştururken, terraform apply sonrası yeniden başlayan/sağlıksız konteynerlerde hata ayıklarken, cloud-init ile yeni örnekler kurarken veya uzak sunuculara SSH ile bağlanan herhangi bir IaC kodunda etkinleşir. Kullanıcı terraform plan/apply hatalarından, provisioner arızalarından, altyapı sapmasından, TLS sertifika hatalarından veya Caddy/gateway yapılandırmasından bahsettiğinde de etkinleşir. |
| test-driven-dev | Kırmızı-yeşil-yeniden düzenleme döngüsüyle test odaklı geliştirme. Kullanıcı TDD kullanarak özellik oluşturmak veya hata düzeltmek istediğinde, "red-green-refactor"dan bahsettiğinde, entegrasyon testleri istediğinde veya test-önce geliştirme talep ettiğinde kullanılır. |
| test-suite-architect | Bu beceri, herhangi bir yazılım projesi için kapsamlı QA test süreçleri kurulurken kullanılmalıdır. Test stratejileri oluşturma, Google Test Standartlarına uygun test senaryoları yazma, test planlarını uygulama, P0-P4 sınıflandırmasıyla hataları takip etme, kalite metriklerini hesaplama veya ilerleme raporları üretme sırasında kullanılır. Master prompt'lar aracılığıyla özerk yürütme yeteneği ve üçüncü taraf QA ekiplerine devir için eksiksiz belgeleme şablonları içerir. OWASP güvenlik testlerini uygular ve %90 kapsama hedeflerine ulaşır. |
Kimi'nin yerleşik AI kodlama becerilerini kullanma
Kimi, basit bir komutla yerleşik kodlama becerilerini kullanmanıza olanak tanır. Görevinize uygun beceriyi seçin, gereksinimlerinizi belirtin; Kimi, becerinin talimatlarını izleyerek doğru geliştirme çıktıları üretecektir. İşte başlangıç adımları.
Adım 1: Bir beceri komutu girin
Kullanmak istediğiniz kodlama becerisini etkinleştirmek için sohbet kutusuna /code-mentor gibi bir beceri komutu yazın. Seçim yapıldıktan sonra Kimi, programlama göreviniz için özel iş akışını hazırlar.
Adım 2: Araştırma görevinizi başlatın
İhtiyacınızı açıklayın, Kimi seçilen beceriyi kullanarak görevi tamamlayacaktır. İster bir programlama dili öğreniyor, ister kod hatalarını ayıklıyor, bir projeyi inceliyor ya da yeni bir özellik geliştiriyor olun, beceri size odaklı bir destek sunar.
Örnek prompt:
Prompt'unuzu aldıktan sonra Kimi isteği analiz eder, seçilen kodlama becerisini uygular ve açıklamalar, kod iyileştirmeleri veya diğer ilgili çıktılarla yapılandırılmış bir yanıt oluşturur.
Adım 3: Belgenizi inceleyin ve indirin
Oluşturulan kodu veya dokümantasyonu kontrol edin, gerekirse değişiklik yapın, ardından projenizde kullanmak üzere son çıktıyı kopyalayın veya indirin.
AI iş akışlarını geliştirmek için açık kaynak kodlama becerileri
Açık kaynak kodlama teknoloji becerileri, geliştirici topluluğu tarafından oluşturulan yeniden kullanılabilir araçlarla geliştirme iş akışınızı genişletir. Kod incelemeleri, GitHub yönetimi, yeniden düzenleme (refactoring), proje analizi ve dokümantasyon gibi görevleri kapsar ve bunları kendi projelerinize göre özelleştirmenize olanak tanır. İhtiyaçlarınıza uygun iş akışlarını bulmak için aşağıdaki açık kaynak becerileri keşfedin.
| Beceri adı | Açıklama | URL |
|---|---|---|
| review-forge | Çok dilli destekli, yapılandırılmış ve denetlenebilir kod inceleme iş akışları; İngilizce/zh-CN/Japonca rapor oluşturma özelliğine sahip ve Codex, Cursor ile OpenCode için Skills CLI aracılığıyla kurulabilir. | https://github.com/vikingmute/review-forge |
| github-project | GitHub deposu kurulumu ve platforma özel özellikler — dal koruması, GitHub Issues/Discussions/Projects, PR inceleme iş akışları, Dependabot/Renovate otomatik birleştirme ve birleştirme kuyruklarını yapılandırır. | https://github.com/netresearch/github-project-skill |
| ios-code-audit | Kapsamlı iOS kod tabanı denetim becerisi; teknik borcu, eşzamanlılık sorunlarını, kullanımdan kaldırma uyarılarını tespit eder ve Xcode MCP sunucusu entegrasyonuyla yapılandırılmış CODE\_AUDIT.md raporları yazar. | https://github.com/jazzychad/ios-code-audit |
| revise-skill | AI tarafından taslak halinde yazılmış kodlarda yaygın kod kalitesi düzeltmeleri yapar; yeniden düzenleme araçlarına (rename\_symbol, move\_string\_in\_file, indent\_dedent, outline\_file) sahip Revise MCP sunucusuyla birlikte çalışır. | https://github.com/davidfstr/revise-skill |
| 50-final-year-projects | Kaynak kodlu 50 bitirme projesi — birden fazla alanda akademik kodlama projelerini keşfetmek, analiz etmek ve bunlardan öğrenmek için tasarlanmış bir araştırma agent becerisi. | https://github.com/Projects-Developer/50-Final-Year-Projects-with-Source-Code |
| great-open-source-project | Açık kaynak projelerini analiz etmek için belge işleme ve yapılandırılmış alan çıkarma becerileri — yüklenen dosyaları okur ve temel proje meta verilerini ile belgelerini çıkarır. | https://github.com/chenyl8848/great-open-source-project |
| code-review-skill | React 19, Vue 3, Rust, TypeScript, TanStack Query v5 ve daha fazlasını kapsayan Claude Code için kapsamlı kod inceleme becerisi — 1.039 GitHub yıldızı ve 100/100 kalite profiline sahip üretime hazır bir aday. | https://github.com/awesome-skills/code-review-skill |
| codebase-analysis-skill | Mevcut kaynak koddan kapsamlı teknik dokümantasyon, mimari diyagramlar ve işe alım kılavuzları oluşturmak için kod tabanlarını analiz eder. | https://github.com/BigPapiCB/universal-claude-skills |
| code-review-checklist | Kod inceleme kontrol listesi, geliştiricilerin daha etkili ve verimli kod incelemesi yapmasına yardımcı olur — 1.060 GitHub yıldızı, MIT lisanslı, Code Review, Codex ve Cursor ile çalışır. | https://github.com/mgreiler/code-review-checklist |
| github-code-review | gh CLI veya REST API üzerinden diff'ler ve satır içi yorumlarla PR'ları inceler — değişiklikleri göndermeden önce yerel değişiklikler üzerinde kod incelemesi yapar veya GitHub'daki açık PR'ları inceler. | https://github.com/NousResearch/hermes-agent/tree/main/skills/github/github-code-review |
Kimi ile açık kaynak AI kodlama becerilerini kullanma
Kimi ayrıca kullanıcıların geliştirme iş akışlarını iyileştirmek için açık kaynak kodlama becerilerini entegre etmesine olanak tanır. Açık kaynak depolarındaki mevcut becerileri yükleyerek Kimi'nin yeteneklerini genişletebilir ve onu belirli programlama ihtiyaçlarına uyarlayabilirsiniz. Bu becerileri Kimi ile nasıl ekleyip kullanacağınızı öğrenmek için aşağıdaki adımları izleyin.
Adım 1: Bir prompt girin
Kimi'yi açın ve yüklemek istediğiniz açık kaynak kodlama becerisinin GitHub URL'sini yapıştırın. Kimi, depoyu tanıyacak ve beceriyi çalışma alanınız için hazırlamaya başlayacaktır.
Örnek prompt:
Adım 2: AI'nin beceriyi otomatik olarak yüklemesine izin verin
Kimi gerekli dosyaları indirir, beceriyi yapılandırır ve kurulumu otomatik olarak tamamlar. İşlem bittiğinde, kodlama becerisi mevcut becerileriniz arasından kullanıma hazır olur.
Adım 3: Beceriyi kullanın
Kurulumdan sonra, beceriyi çalışma alanınıza ekleyin ve etkinleştirin. Ardından kodu inceleme, projeleri analiz etme, dokümantasyon oluşturma veya diğer desteklenen geliştirme iş akışları gibi görevler için kullanabilirsiniz.
Yerleşik becerilerin ötesinde: Kendi kodlama becerilerinizi tasarlayın
Hazır becerileri kullanmanın yanı sıra, Kimi'de kendi AI kodlama becerilerinizi de oluşturabilirsiniz. Kodlama belgelerini, proje yönergelerini veya teknik referansları yeniden kullanılabilir becerilere dönüştürerek, geliştirme sürecinize ve kodlama standartlarınıza uygun iş akışları oluşturabilirsiniz. İşte bunu nasıl yapabileceğiniz.
Adım 1: "Document to skills" aracına erişin
Kimi'de "Skills" bölümüne gidin ve "Document to Skills" seçeneğini belirleyin. Bu araç, kendi dosyalarınızdan özel kodlama becerileri oluşturmanıza olanak tanır.
Adım 2: Dosyaları yükleyin
Kimi'nin öğrenmesini istediğiniz materyalleri yükleyin; kodlama standartları, API dokümantasyonu, proje gereksinimleri, teknik kılavuzlar veya geliştirme iş akışları gibi. Kimi, içeriği yeniden kullanılabilir kodlama becerileri hâlinde düzenleyecektir.
Adım 3: Skill'lerinizi oluşturun ve kullanın
Dosyaları işledikten sonra Kimi, kod yazma, projeleri gözden geçirme, dokümantasyon oluşturma veya ekibinizin geliştirme standartlarına uyma gibi görevler için kullanabileceğiniz bir kodlama skill'i oluşturur. Bu skill'i ihtiyaç duyduğunuzda düzenleyebilir veya indirebilirsiniz.
Skill istediğiniz zaman düzenlenebilir ve .md dosyası olarak dışa aktarılabilir; bu sayede gelecekteki iş akışlarında kolayca kaydedebilir, paylaşabilir ve yeniden kullanabilirsiniz.
Yapay zeka kodlama skill'lerini profesyonel gibi nasıl kullanırsınız?
Yapay zeka kodlama skill'lerinden en iyi sonucu almak sadece doğru aracı seçmekle ilgili değildir. Aynı zamanda net talimatlar vermek, skill'leri etkili bir şekilde birleştirmek ve iş akışlarınızı zaman içinde geliştirmekle de ilgilidir. Aşağıdaki uygulamalar, farklı yazılım geliştirme görevlerinde kodlama skill'i örneklerini kullanmanıza yardımcı olabilir.
Kodlama skill'lerini belirli geliştirme görevlerine göre seçin
Kod üretimi, hata ayıklama, test, kod incelemesi, dokümantasyon veya yeniden düzenleme gibi güncel ihtiyaçlarınıza uyan skill'leri seçin. Göreve özel skill'ler, yapay zekanın hedefi daha iyi anlamasına yardımcı olur, gereksiz çıktıları azaltır ve geliştirme iş akışınız için daha doğru sonuçlar üretir.
Kodlama skill'lerini kullanmadan önce ayrıntılı proje bağlamı sağlayın
Yapay zekaya programlama dilleri, çerçeveler, proje yapısı, kodlama standartları ve beklenen sonuçlar dahil gerekli arka plan bilgisini verin. Daha fazla bağlam, kodlama skill'lerinin mevcut kod tabanınıza uyan, sorunsuz bir şekilde entegre olan ve daha sonra daha az manuel düzenleme gerektiren çözümler üretmesine yardımcı olur.
Karmaşık iş akışları için birden fazla kodlama skill'ini birleştirin
Çok adımlı geliştirme görevlerini yönetmek için farklı skill'leri birlikte kullanın. Örneğin, daha eksiksiz bir yazılım geliştirme iş akışı oluşturmak için kod planlama, uygulama, test ve inceleme skill'lerini birleştirin; bu, kaliteyi artırır, hataları azaltır ve değerli geliştirme süresinden tasarruf sağlar.
Özel skill'lerde kodlama standartlarını ve en iyi uygulamaları tanımlayın
Kodlama skill'leri oluştururken tercih ettiğiniz kod stilini, mimari kurallarını, test gereksinimlerini ve dokümantasyon kurallarını dahil edin. Bu, yapay zekanın ekibinizin geliştirme uygulamalarına uyan, tutarlılığı koruyan ve projeler genelinde belirlenmiş mühendislik standartlarını takip eden kod üretmesine yardımcı olur.
Kodlama skill'lerini yalnızca kod üretmek için değil, kodu iyileştirmek için de kullanın
Yapay zeka kodlama skill'leri sadece yeni kod yazmakla sınırlı kalmayıp; hataları ayıklama, performansı optimize etme, kod kalitesini inceleme ve mevcut projeleri yeniden düzenleme dahil olmak üzere tüm geliştirme yaşam döngüsünü destekleyebilir. Bu, zaman içinde daha güvenilir, sürdürülebilir ve verimli yazılımlar ortaya çıkarır.
Geliştirme geri bildirimlerine göre skill talimatlarını geliştirin
Yapay zeka tarafından üretilen çıktıları gözden geçirin ve gerektiğinde skill talimatlarını güncelleyin. Prompt'ları, iş akışlarını ve gereksinimleri zaman içinde geliştirmek, kodlama skill'lerinin daha güvenilir sonuçlar sunmasına, değişen proje ihtiyaçlarına uyum sağlamasına ve geliştirme kalitesini sürekli olarak artırmasına yardımcı olur.
Sonuç
Kodlama skill'leri, yapay zekayı sadece temel kod üretimi için kullanmak yerine pratik bir geliştirme ortağına dönüştürmeyi kolaylaştırır. Doğru skill'ler, karmaşık iş akışlarını basitleştirebilir, tutarlılığı artırabilir ve farklı programlama görevlerinde zaman kazandırabilir. İş akışınıza en uygun kodlama skill'lerini seçin ve projeleriniz geliştikçe onları iyileştirmeye devam edin. Kimi ile hazır skill'leri kullanmaya başlayabilir veya yazılım geliştirme tarzınıza uygun kendi skill'lerinizi oluşturabilirsiniz.