SıradakiSonraki rehber
Yazar Kurumsal Yapay Zeka
Şirketler
Uygulama KILAVUZU
Teknik Yazarlar için Yapay Zeka
Teknik yazarlar için yapay zeka, spesifikasyonlardan ve koddan belge taslağı hazırlamak, stil tutarlılığını korumak ve kod olarak belge iş akışlarını desteklemek için dil modellerini kullanmak anlamına gelirken, yazar doğruluk ve yapıdan sorumlu olmaya devam eder.
Bu sayfada4 dakikalık okuma
Genel Bakış
Bu önemlidir çünkü dokümantasyon genellikle hızlı hareket eden ürünlerin gerisinde kalır. Yapay zeka taslak hazırlamayı ve güncellemeleri hızlandırabilir, ancak aynı zamanda ikna edici görünen parametreler veya davranışlar da icat edebilir.
Derin Dalış
Teknik yazılar uzun süredir kısmen otomatikleştirilmiştir. Referans belgeleri, Swagger UI, Redoc ve Sphinx autodoc gibi araçlarla kod yorumlarından veya API spesifikasyonlarından rutin olarak oluşturulur. Üretken yapay zekanın eklediği şey düzyazıdır: kavramsal açıklamalar, öğreticiler, örnekler, sürüm notları ve ürün gereksinim belgelerinden veya mühendislik notlarından yazılan ilk taslaklar. Birçok ekip kod olarak dokümanlar modelinde çalışır. Belgeler Git'te Markdown veya reStructuredText olarak yaşar, değişiklikler çekme istekleri yoluyla gerçekleşir ve sürekli entegrasyon, siteyi Docusaurus, MkDocs veya Sphinx gibi statik bir site oluşturucuyla oluşturur. Bu kurulum yapay zekaya çok uygun. Taslaklar incelenebilir değişiklikler olarak gelir, her işlemde otomatik kontroller yapılır ve belge güncellemeleri bunlara neden olan kod değişikliklerine bağlanabilir. Stil tutarlılığı için deterministik araçlar ve yapay zeka birbirini tamamlar. Vale gibi bir linter, Google'nin geliştirici belgeleri stil kılavuzu veya Microsoft Yazma Stili Kılavuzu gibi bir stil kılavuzundaki kuralları uygular ve her seferinde aynı sonucu verir. Yapay zeka, daha net ifadeler önerme konusunda daha iyidir ancak daha az tahmin edilebilirdir. Ana risk kendinden emin bir yanlışlıktır. Bir model, makul görünen bir uç nokta, varsayılan değer veya komut satırı bayrağı icat edebilir. Ayrıca bir ürünün şu anda nasıl davrandığından ziyade eğitim verilerinde nasıl davrandığını da açıklayabilir. Oluşturulan her kod örneğinin ve parametrenin gerçek sistemle karşılaştırılarak kontrol edilmesi gerekir. Yapay zekanın teknik yazarları gereksiz kıldığı yaygın bir yanılgıdır. İşin zor kısımları neyin doğru olduğunu bilmek, kullanıcıların neye ihtiyacı olduğuna karar vermek ve bilgiyi bulabilecekleri şekilde düzenlemektir. Öğreticileri, nasıl yapılır kılavuzlarını, referansları ve açıklamaları birbirinden ayıran Diátaxis gibi çerçeveler bu yapısal çalışmayı yansıtır. Yapay zeka okuyucuları için roller bilgi mimarisi, doğrulama, içerik stratejisi ve yazmaya doğru değişiyor. Örneğin 2024'teki llms.txt teklifi, dil modellerini bir sitenin temel belgelerine yönlendiren bir dosya önerir.
Stratejik Etki
Yapı seçimleri
Uygulama düzeyinde tasarım, yapay zekanın gerçek sonuçları iyileştirip iyileştirmediğini belirler.
Ekip ve iş akışı
İyi iş akışı entegrasyonu, kullanıcıların güvenebileceği üretkenlik kazanımları sağlar.
Risk ve güvenlik
İyi kapsamlı kullanım örnekleri, değişiklik yorgunluğunu ve uygulama riskini azaltır.
Teknik Yazarlar için Yapay Zekanın Geleceği
Yapay zeka taslağının hazırlanması ve insanların onaylamasıyla, kod değişikliklerinin yanı sıra dokümantasyonun daha sürekli olarak oluşturulması ve güncellenmesi muhtemeldir. Daha fazla okuyucu, dokümanlara göz atmak yerine yapay zeka asistanları aracılığıyla ulaşacak; bu da parçalar halinde okunduğunda işe yarayan doğru, iyi yapılandırılmış içeriğin değerini artıracak. llms.txt gibi kurallar hâlâ öneri niteliğindedir ve benimsenmeleri belirsizdir. Saf taslak hazırlamaya olan talep düşebilir; teknik doğruluğu, tasarım bilgi mimarisini ve kendi dokümantasyon kalitesini kontrol edebilen kişilere olan talep ise sabit kalabilir veya artabilir. İş piyasasının nasıl bölüneceği hala belirsiz.
Gerçek Dünya Uygulaması
Bir yazar, AI'ya bir OpenAPI spesifikasyonu ve ekibin sayfa şablonunu verir ve kavramsal bir genel bakış ve başlangıç için bir kılavuz ister. Daha sonra her kod örneğini bir test ortamında çalıştırırlar.
Bir doküman deposu, yasaklı terimleri ve pasif ifadeyi işaretlemek için Vale düzyazı metnini sürekli entegrasyon halinde çalıştırır. Bir yapay zeka asistanı, işaretlenen cümlelerin yeniden yazılmasını önerir ve yazar her birini kabul eder veya reddeder.
Bir mühendisin çekme isteği bir yapılandırma işaretini yeniden adlandırdığında, bir yapay zeka adımı eşleşen bir belge değişikliği taslağı hazırlar. Yazar birleştirmeden önce bunu gözden geçirir.
Bir yazar, uzun bir sorun giderme sayfasını açıklayıcı başlıklar içeren bağımsız bölümler halinde yeniden yapılandırır. Bu, dokümanlardan pasajlar alan insan okuyuculara ve yapay zeka asistanlarına yardımcı olur.
Riskler ve Korkuluklar
Bozuk bir süreci otomatikleştirmek mevcut sorunları büyütebilir.
Ekipler aşırı otomatikleşebilir ve gerekli insan muhakemesini ortadan kaldırabilir.
Çıktılar sürekli olarak değerlendirilmezse kalite düşebilir.
Uygulama Yol Haritası
Mevcut iş akışının haritasını çıkarın ve en yüksek sürtünmeli adımı belirleyin.
Tam otomasyondan önce insan kontrol noktalarını tanımlayın.
Kullanıcıları istemler, yükseltme yolları ve kalite standartları konusunda eğitin.
Sürdürülebilir değeri doğrulamak için görev düzeyindeki sonuçları izleyin.
Keşfetmeye Devam Edin
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI for Technical Writers quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Sık sorulan sorular
Teknik Yazarlar için Yapay Zeka Nedir?
Teknik yazarlar için yapay zeka, spesifikasyonlardan ve koddan belge taslağı hazırlamak, stil tutarlılığını korumak ve kod olarak belge iş akışlarını desteklemek için dil modellerini kullanmak anlamına gelirken, yazar doğruluk ve yapıdan sorumlu olmaya devam eder. Bu önemlidir çünkü dokümantasyon genellikle hızlı hareket eden ürünlerin gerisinde kalır. Yapay zeka taslak hazırlamayı ve güncellemeleri hızlandırabilir, ancak aynı zamanda ikna edici görünen parametreler veya davranışlar da icat edebilir.
Vale linter, kod olarak belgeler iş akışında ne yapar?
Vale, stil kurallarını belirleyici bir şekilde uygulayan bir düzyazıdır. Daha net ifadelere yönelik yapay zeka önerileri daha az tahmin edilebilir.
Kod olarak dokümanları en iyi ne tanımlar?
Kod olarak belgelerde, belgeler Git'te Markdown veya benzeri olarak yaşar, çekme istekleri üzerinden geçer ve statik site oluşturucularla CI tarafından oluşturulur.
Diátaxis çerçevesi hangi dört içerik türünü birbirinden ayırıyor?
Diátaxis, belgeleri her biri farklı bir kullanıcı ihtiyacına hizmet eden eğitimlere, nasıl yapılır kılavuzlarına, referanslara ve açıklamalara ayırır.
Yapay zeka tarafından oluşturulan kod örnekleri neden test olarak çalıştırılmalıdır?
Kendine güvenen yanlışlık ana risktir. Yürütülebilir örnekler, icat edilen bir parametrenin derlemede başarısız olmasına neden olur.
llms.txt önerisi nedir?
2024'te önerilen llms.txt, dil modellerini önemli belgelere yönlendirmeye yönelik bir kuraldır. Benimsenmesi hala belirsizdir.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi