25/06/2026
📢 KAÇIRANLAR İÇİN: Hybrid LLM Yazılım Geliştirme Akışı: Ücretli LLM Düşünsün, Yerel LLM Uygulasın
🎯Uzun süredir üzerinde çalıştığım ve RAG Backend projemde fiilen kullandığım bu eğitim notunu artık herkesle paylaşma vakti geldi.
🧠 Neden bu eğitim?
Büyük ölçekli yazılım projelerinde LLM kullanırken karşılaştığım 4 temel problem beni bu yöntemi geliştirmeye itti:
🔴 Token tüketimi hızla artıyordu — her küçük değişiklik için pahalı modellere tüm bağlamı göndermek maliyeti katlıyordu
🔴 Rate limit geliştirme hızını kesiyordu — iş akışının ortasında durmak zorunda kalıyordum
🔴 Büyük işleri tek promptla yaptırmak güvenilir değildi — model ya detayları kaçırıyor ya da context içinde yönünü kaybediyordu
🔴 Uzun konuşma geçmişleri model kalitesini düşürüyordu — context window doldukça hatalı varsayımlar birikiyordu
💡 Yöntemin özü tek cümlede: Ücretli LLM düşünsün, yerel LLM uygulasın.
📋 Eğitimde ele alınan başlıklar:
📌 Problem tanımı ve yönteme neden ihtiyaç duyulduğu
📌 Yöntemin zihinsel modeli ve rol dağılımı
📌 5 temel prensip:
• Büyük işi küçük ve bağımsız parçalara böl
• Her prompt cold start çalışabilmeli
• Kod üzerinden bilgi aktar, sohbet geçmişi üzerinden değil
• Her adım sonunda iz bırak (done.md)
• İnsan her zaman kontrol noktasında kalır
📌 10 adımlık hybrid LLM coding workflow
📌 Örnek dosya organizasyonu ve şablonlar
📌 Git disiplini ve test stratejisi
📌 Sık yapılan 5 hata ve çözümleri
📌 Yöntemin hangi durumlarda kullanılıp kullanılmayacağı
⚙️ Workflow'un temel döngüsü:
1️⃣ Plan aşaması — Yüksek kapasiteli modele plan yazdır (kod yazma, sadece plan)
2️⃣ Prompt aşaması — Planı cold start çalışabilecek bağımsız prompt paketlerine böl
3️⃣ Uygulama aşaması — Yerel coding agent ile sırayla uygula, her prompt yeni session
4️⃣ Doğrulama aşaması — Her adımda test çalıştır ve done.md'ye raporla
5️⃣ Commit aşaması — Her başarılı adım sonrası commit al
6️⃣ Audit aşaması — Tüm adımlar bitince yüksek kapasiteli modelle final audit
Her prompt için yeni session açılması, context pollution'u önleyen en kritik kural. Bilgi transferi repository ve done.md üzerinden yapılıyor, sohbet geçmişi üzerinden değil.
🎯 Bu yöntem kimler için?
✅ Çok dosyalı refactoring yapanlar
✅ Büyük feature geliştirenler
✅ Token maliyetini optimize etmek isteyenler
✅ Rate limit sorunu yaşayanlar
✅ Yerel LLM altyapısı olanlar
✅ Her adımı testlerle doğrulamak isteyenler
📂 Eğitim içeriği şunları içeriyor:
• Detaylı ders notu (1065 satır)
• Plan dosyası şablonu
• Cold start coding agent prompt şablonu
• Final audit prompt şablonu
• done.md formatı
• Git disiplini ve test stratejisi
• Kontrol listeleri
🔗 https://youtube.com/live/8anmj9bZWgY
💬Bu yöntemi kendi projelerinizde denediyseniz veya benzer bir yaklaşımınız varsa, yorumlarda deneyimlerinizi duymak isterim.
Kanalımıza destek olmak ve tüm ayrıcalıklardan yararlanmak için Kan...
