Geliştiricinin Gizli Bahçesi: Mekânsal Ontoloji, LLM'leri Prompt Mühendisliği Olmadan Nasıl Hizalar?

Üç hafta boyunca, üç farklı LLM — Kimi K2.6, GLM-5.1 ve DeepSeek-V4-Pro (tek hayatta kalan, ama bu başka bir hikayeBurada zaten ele alındı.) — kullanarak Opencode ile Gradle eklentileri geliştirdim. Benim agent yönetişim yöntemimBunu önceki bir makalede detaylıca belgeledim., AsciiDoc dosyalarına dayanıyor —AGENT.adoc, INDEX.adoc, PROMPT_REPRISE.adoc— her oturum başında ~30 000 token kural, backlog ve geçmiş yükleyen.

Ve bu dokümantasyon altyapısına rağmen, iki şey dikkatimi çekti:

Prompt’taki token sayısına bağlı olmayan bir hizalama mekanizmasına ihtiyaç duymuştum.

Cevap: metne göre hizalamayı bırakın ve şuna göre hizalamaya başlayın: l'boşlukLütfen çevrilecek metni sağlayın.

Dosyam`workspace/(içinde~/workspace/`) bir Git deposu değildir. Bu, kod, dokümantasyon, eğitim ve altyapı dahil olmak üzere tüm çalışmamın kök dizinidir. Ve düzenleme kuralları değil, şunlar olan dört bölgeye ayrılmıştır:iç içe geçmiş güven çemberleriLütfen çevrilecek metni sağlayın.

NOT: Tabloda seviye 3 yoktur. Seviye 3 geçiş seviyesidir: şunlardan oluşan bir içeriktir:`office/`anonimleştirilmiş olan ve açık veri olarak yayınlanmaya hazır olan. Kendine ait fiziksel bir alanı yoktur; bu bir konum değil, verinin bir durumudur.

Her seviye belirli bir soruyu yanıtlar:

Bu ontolojibir LLM tarafından tüketilebilir. Bir dosyayı okuduğunda`foundry/plantuml-gradle/src/`, şunu örtük olarak bilir: "4. çemberdeyim — genel kod, zorunlu testler, sır yok, eğitim verisi yok". Bunu ona hatırlatan bir isteme (prompt) ihtiyaç duymaz.

İki yaklaşımı karşılaştıralım.

LLM tarama yaptığında`foundry/, bir …​'ya sahiptiryapılandırılmış veri ağları: düğümler (eklentiler, dosyalar, testler, bağımlılıklar), türlendirilmiş kenarlar (`import, depends_on, generates, tests), bileşim ve sıra ilişkileri (`training-gradle`referans havuzunu çıkar →`slider-gradle`slaytları oluşturur →`capsule-gradle`videoyu kurgula).

Bu cebir hiçbir yerde açıkça yazılmamıştır — ancak gözlemlenebilir. Her`build.gradle.kts`bağımlılıkları ortaya çıkarır. Her`INDEX.adoc`çapraz referansları sunar.

LLM bu cebiri gözlemler ve şu durumu tespit eder:delta: sistemin halihazırda üretebildikleri ile vizyonun tanımladıkları arasındaki fark.

Bu deltadan yola çıkarak, şunları tanımlayabilir:iş uzmanı haritalamaları— CDA (Uygulama Tasarımcısı Geliştiricisi, Kotlin/Gradle/JHipster) ve FPA (Yetişkin Profesyonel Eğitmeni, Pedagoji/Qualiopi/Bloom) — ve her bir uzman için eksik olanları belirlemek.

LLM’ye ne yapması gerektiğinin söylenmesine gerek yoktur. Delta, yapıdan ortaya çıkar.

İlişkisel cebir teorik bir kurgu değildir. O, bir …​ oluşturan üç bileşenle *somutlaştırılmıştır*bileşik bağlam vektörüLLM için.

Mekansal ontoloji sadece LLM’i hizalamakla kalmaz, ona birGDPR sınıflandırma tablosuher veriyi kendi meşru bölgesine yönlendirmek için.

Oturum sonunda, LLM birgenel görevLütfen çevrilecek metni giriniz.

TÜM ters tırnak kod bölümlerini (…​) olduğu gibi koru — ters tırnak içeriğini, boşluklarını veya konumlarını asla değiştirme. Bu metin daha büyük bir cümlenin parçası olabilir — bağlam istemeden parçayı çevir. Yalnızca çevrilmiş metni çıktı olarak ver — açıklama, yorum, giriş, alternatif veya seçenek sunma../gradlew check, yapılandırma → commit

Le `.gitignore`kök bir Git yapılandırma dosyası değildir — bu birgeçmişe dönük veri saklama yönetişim dosyası. LLM’in, gizli bahçenin hangi dosyalarının stratejik biyografiye gireceğine ve hangilerinin atılabilir olduğuna karar vermek için tükettiği şemayı tanımlar.

LLM artık basit bir metin oluşturucu değil. O,bilgi yöneticisiekosistemin — üretici, sınıflandırıcı, yönlendirici.

Bugün, bu yönetişim deterministiktir: LLM, AsciiDoc dosyalarında tanımlanan bir prosedürü uygular. Bu, lafaz 1— LLM belleği ile prompt mühendisliği.

La aşama 2prosedürün her bir adımını bir …​ içine çıkaracaktırtipli Gradle göreviLütfen çevrilecek metni sağlayın.

La aşama 3oturum kapatma sürecini bir …​ olarak modelleyecektirdurum grafiğiilehttps://github.com/langgraph4j/langgraph4j[LangGraph4j]Lütfen çevrilecek metni sağlayın.

Bu grafik CI/CD’de versiyonlanacak, Gradle tarafından çalıştırılacak ve eklentilerin GitHub Secrets’ları aracılığıyla yapılandırılacaktır. LLM’in artık yönlendirmeye karar vermesine gerek kalmayacak; bunu grafik yapacak.

Bir LLM bu alanda çalıştığında bir sırrı sızdıramaz (yol bunu engeller). Bir eğitsel veriyi kaynak koduyla karıştıramaz (fiziksel alan farklıdır). 80.000 token’da bir güvenlik kuralını unutamaz — çünkü kural prompt’ta değil, o …​ içinde`workspace/`No text was provided to translate. Please send the French text you’d like me to translate into Turkish.`configuration/`Translation source text is missing — please provide the French text to translate.`office/`Translate from fr to tr.`foundry/`her dosya okumasının yeniden etkinleştirmesi

Somut olarak şunları sağlar:

Sitemin alt kısmına siyasi bir manifesto koymuyorum. Prompt’larıma etik kurallar eklemiyorum. Hizalama metinde değil — şurada:dosya sistemiLütfen çevrilecek metni sağlayın.