It hasn’t even been two years since I used to complain that AI couldn’t download programs on its own, couldn’t handle shell permissions, and should be able to. Yet yesterday I tried Verdent’s free version on my Windows 11 PC to write a couple of Java programs. The agents that used to ask me for permission were gone; instead, I saw agents that downloaded the necessary programs themselves, entered and exited PowerShell, and wrote the code. I couldn’t believe it—when I checked the installed programs, I saw at least two that were required for coding were downloaded and installed. The agent had downloaded them sequentially and written the program. I remembered how, in past years, I would spend at least an hour fixing Maven and Java version compatibility issues, and I knew others had faced the same problem. This time, the agent explained the issue to me and solved it instantly.
When I opened or configured Linux settings on my Microsoft Surface tablet, it used to take me at least 15 minutes. Having an agent (Windsurf free agent) do this in just a second is delightful.
Downloading is often a time-consuming task, since it requires choosing the right version among at least 20 different ones for the computer. Verdent managed to do this in a second—it selected the correct version out of dozens and successfully downloaded it instantly to my system without asking me my pc specifics.
Because it was a paid version, I only wrote two finance-related programs on limited Verdent. I’ll probably push them to GitHub, which used to be time-consuming, but now even GitHub push has become much easier with agent. Still, I chose to do some things myself for security reasons, rather than leaving everything to the agent. For example, I wanted to create the github repository myself. So I limited the push to my empty repo from my local pc.
I’ve been close to coding for three years, but four years ago—even with agents—I don’t think I could have written this program.
Even though I took a prompt engineering course, without my knowledge from dozens of essential Computer Science courses, I wouldn’t have been able to complete the program with agents in the same amount of time.
Engineering hasn’t died; on the contrary, agent augmented engineering has become possible. Engineers will actually be more productive.
It’s not only the agents that create everything from scratch that matter; those that repair and fix existing code are also valuable. Because most of the times, what’s needed is not always building from zero, but maintaining and improving. I believe agents do not like to mend codes.
I believe that having multiple agents cross-check each other is very useful. For example, I asked Gemini and ChatGPT to review the same code, and I even had them “talk” to each other. The agents like when I give them other agent ideas.
The recent improved eye vision of Gemini is my favorite, it reads and tell any graph in jpg or png format, any screenshot is explained.
Coding has now moved into the agent dimension, but studying Computer Science (CS) at university is more necessary than ever. In fact, I think the two-year foundational CS courses are essential for working effectively with agents. With just that two-year knowledge base, I’ve managed to carry out master’s-level and even postdoctoral or higher projects. Several agents evaluated them—Colab, Gemini, Copilot, ChatGPT, and others to confirm their level.
Türkçe Çeviri
Henüz iki yıl bile olmadı; yapay zekânın kendi kendine program indiremediğinden, shell izinlerini yönetemediğinden ve aslında bunu yapabilmesi gerektiğinden şikâyet ediyordum. Oysa dün Windows 11 bilgisayarıma Verdent’in ücretsiz sürümünü indirip birkaç Java programı yazmayı denedim. Önceden benden izin isteyen agent’lar artık yoktu; bunun yerine gerekli programları kendi başına indiren, PowerShell’e girip çıkan ve kodu yazan agent’leri gördüm. İnanamadım—yüklenen programları kontrol ettiğimde, kodlama için gerekli en az iki programın indirildiğini ve kurulmuş olduğunu gördüm. Agent bunları sırayla indirmiş ve programı yazmıştı. Geçmiş yıllarda beckend Maven ve Java sürüm uyumsuzluklarını düzeltmek için en az bir saat harcadığımı hatırlıyorum; başkalarının da aynı sorunu yaşadığını biliyordum. Bu kez agent bana sorunu açıkladı ve anında çözdü.
Microsoft Surface tabletime Linux ayarları açtığımda/kurduğumda en az 15 dakikamı almıştı. Bir agent (Windsurf) ün bunu saniyede yapması çok hoş.
Download çoğu kez en az 20 versiyondan bilgisayara uygunu seçmeye zaman isteyen bir görev. Verdent bunu saniyede yaptı, onlarca versiyondan mevcut bilgisayarıma ne download olacak saniyede başardı. Bilgisayarımın özelliklerini kendi buldu.
Ücretli sürüm olduğu için sınırlı Verdent üzerinde sadece finansla ilgili iki program yazdım. Muhtemelen onları GitHub’a push edeceğim; eskiden zaman alan bir işti, ama artık agent sayesinde GitHub push bile çok kolaylaştı. Yine de güvenlik nedeniyle her şeyi agent’e bırakmak yerine bazı işleri kendim yapmayı seçtim. Örneğin, repository’yi kendim oluşturmak istedim. Böylece bilgisayarımdan push işlemini sadece boş repoma sınırladım.
Gemini’nin son geliştirilmiş göz görme özelliği favorim oldu; JPG veya PNG formatındaki herhangi bir grafiği okuyor ve anlatıyor, her ekran görüntüsünü ve her ayrıntısını açıklıyor.
Üç yıldır kodlamaya yakınım, ama dört yıl önce—yapay-zeka agent’ler olsa bile—bu programı belli bilgisayar kodlama bilmeden yazabileceğimi sanmıyorum.
Prompt engineering kursu almama rağmen, onlarca temel Computer Science dersinden edindiğim bilgi olmasa, bu programı agent’lerle aynı sürede tamamlayamazdım.
Mühendislik ölmedi; tam tersine, augmented engineering mümkün hâle geldi. Mühendisler aslında daha verimli olacak.
Sadece her şeyi sıfırdan yaratan agent’ler değil, mevcut kodu tamir eden ve düzelten agent’ler de değerli. Çünkü pratikte ihtiyaç her zaman sıfırdan inşa etmek değil, bakım yapmak ve geliştirmek. Ben agent’lerin kod tamir etmeyi pek sevmediğini düşünüyorum.
Birden fazla agent’in birbirini çapraz kontrol etmesi çok faydalı oluyor. Örneğin, aynı kodu Gemini ve ChatGPT’ye incelettim, hatta onları birbirleriyle “konuşturdum”. Agent’ler, onlara başka agent fikirleri verdiğimde bundan hoşlanıyor.
Kodlama artık agent boyutuna taşındı, ama üniversitede Computer Science (CS) okumak her zamankinden daha gerekli. Özellikle iki yıllık temel CS derslerinin agent’lerle verimli çalışmak için şart olduğunu düşünüyorum. Sadece bu iki yıllık bilgiyle, master seviyesinde ve hatta postdoc veya daha üst düzey projeler gerçekleştirdim. Birkaç agent bunları değerlendirdi—Colab, Gemini, Copilot, ChatGPT ve diğerleri seviyelerini doğruladı.