Su anda LLM’lerin daha iyi ve hizli kod yaziyor olmalarina karsi duydugun tek argüman: “LLM’ler deterministik output üretmez”.

Fable 5 / Opus 4.8 ile calisin, deterministik output ne anlama geliyor, görün. Ondan sonra bu konuyu tekarr degerlendirelim :)

LLM’lerle calisirken önemli olan derleyicilerdeki gibi ayni input icin ayni output’u almak degildir. Önemli olan ayni input icin ayni derecede iyi calisan outputlar alabilmektir ki bunu Fable 5 ve Opus 4.8 gereginden fazla sagliyorlar.

Siz programci olarak ayni algoritmayi iki gün sonra yazsaniz ayni kodu olusturamazken, LLM’lerden bunu bekliyor olmak garip degil mi? Nasil sizin bir algoritma icin yazdiginiz iki degisik kod ayni neticeyi verecekse (dogru programladiysaniz), LLM’lerin de ayni sorun icin degisik kodlar üretiyor olmasi bir zayiflik degil, zenginliktir.

Önemli olan kodun nasil yapilandirildigi degildir. Önemli olan sizin beklentilerinizdir, yani spesifikasyondur. Bu yerine geldigi sürece makina kodu bile olsa makbuldür, cünkü ben kodu okuyarak degil, onun calisir durumda ve bir uygulama davranisina dönüstügü yerde test ederek dogrulugunu saglayabilirim.

Bu arada refactoring nasil yapildigini hatirlayalim. Refactoring kodu dis davranisini degistirmeden, ic yapisini yeniden yapilandirma islemidir. Yani uygulamayi ben dis davranisini koruyarak, komple baska bir mimariye rafactor edebilirim. Burada kod %100 bile degismis olabilir, lakin dis davranisi hala aynidir. Yani refactoring öncesi e sonraki iki degisik kod mevcuttur, ama ikisi de ayni seyi yapiyordur. LLM’de bunu yapiyor sadece ve cok daha iyi yapiyor.