---
title: Akka, 65 Açık Kaynak Projede Şartname Tabanlı Yapay Zeka Teslimatını Test Etti
url: https://www.elseif.net/tr/akka-65-acik-kaynak-projede-sartname-tabanli-yapay-zeka-teslimatini-test-etti
published: 2026-10-20T07:31:26+00:00
language: tr
section: Ajanlar
source: https://www.infoq.cn/article/uGNQwpOt5GGAKm2XlEZC?utm_source=rss&utm_medium=article
organizations: Akka, Claude, GitHub
publisher: elseif
---

# Akka, 65 Açık Kaynak Projede Şartname Tabanlı Yapay Zeka Teslimatını Test Etti

Akka, şartname tabanlı bir yapay zeka destekli yazılım taşıma iş akışını 65 açık kaynaklı proje üzerinde test etti. Bu değerlendirme süreci; şartname yapısı, bağlam, model ve iş yükü seçimi, otomatik doğrulama, belirteç tüketimi ve çalışma zamanı performansını kapsadı.

İlk test aşaması 99,3 saat sürdü ve 9,41 milyar belirteç tüketildi. Akka tarafından paylaşılan raporlara göre, taşınan 65 projenin 57 tanesinde kod satırı sayısı veya performans açısından iyileşme sağlandı.

Deney iki aşamadan oluştu. Akka önce 65 projenin tamamını analiz ederek şartnameler oluşturdu ve her projenin en fazla yüzde 10'luk işlevselliğini gerçekleştirdi. Daha sonra sistem özellikleri ve ölçülebilir sonuçlara dayanarak, tam uygulama için 10 proje seçildi. Teslimat kontrol iş akışı döngüsü; gereksinim keşfi, şartname tanımı, taşıma, kıyaslama ve optimizasyon aşamalarını içerdi. Gereksinim keşfi aşamasında kod, model, desenler ve çalışma zamanı davranışları analiz edildi. Akka Specify ile birlikte çalışan Claude ise uygulama, test ve inceleme süreçlerini üstlendi. Testler, kod boyutu ve gecikme süreleri genel bir kıyaslama çalıştırıcısı aracılığıyla karşılaştırıldı.

Akka, beyanlar, kanıtlar ve tiplendirilmiş davranışlar içeren yapılandırılmış şartnamelerin ilk uygulama sonuçlarını iyileştirdiğini saptadı. Ancak bağlam dosyalarında bileşenler arası karar süreçlerine dair bilgilerin eksik olduğu görüldü. Gelecekteki araştırma alanları arasında arayüz numaralandırması, test verisi içe aktarma, izlenebilirlik, fark testleri ve karşıt testler yer alıyor. GitHub Spec Kit de benzer şekilde şartname, planlama, görev, uygulama ve yakınsama aşamaları etrafında kodlama aracı iş akışını yapılandırdı.

Kullanılan modeller arasında Sonnet, taşıma başına ortalama 61 dakika harcarken, Opus 120 dakika harcadı. Buna karşın Opus'un belirteç tüketimi yaklaşık yüzde 40 daha az oldu. İş yükü ayarlarının artırılmasının tüketimi artırdığı ancak sürekli bir verimlilik artışı sağlamadığı gözlemlendi.

Doğrulama çalışmaları, orijinal birim ve entegrasyon testlerinin yanı sıra; serileştirme, güvenlik, hata yönetimi, kişisel tanımlanabilir bilgiler, etkiye dayanıklılık ve mimari sınırlar konusunda incelemeciler tarafından yürütüldü. Taşıma hatalarıyla ortaya çıkan yeni sorunlar üzerine Akka koruma önlemleri ekledi, ancak ek çıkış koşullarının taşıma maliyetlerini artırdığını belirtti.

Performans sonuçları projeye göre farklılık gösterdi. Uygulamalar, çerçeveler ve kütüphanelerin performansı genel olarak artarken, altyapı ve araçların performans medyanı düştü. Akka raporuna göre, karşılaştırılan iş yükleri farklı olsa da Dify'ın performansı 143333 kat arttı, Netflix Metaflow'un çalışma hızı ise yaklaşık 100 kat yavaşladı.