AI artefakt incelemesi: üret, yerinde incele, düzelt

AI artefakt incelemesi (AI artifact review), yapay zekânın ürettiği bir artefaktı (bir preview, sayfa ya da uygulamayı) yerinde inceleyip kesin, yapılandırılmış feedback'i onu üreten ajana geri besleme loop'udur: üret, yerinde incele, düzelt.

Sıradan bir bug raporu bir insan için bir ticket üretir. AI artefakt incelemesi ise ajana hazır context üretir: öğenin selector'ı, hedef ve kısıtlar; böylece yapay zeka sorunu doğrudan düzeltir, "hangi öğeyi kastettin?" turuna gerek kalmadan.

Lovable, Bolt ya da Claude Code gibi bir ajan bir preview ürettiğinde, onun üzerine gelen feedback Slack thread'lerine, Notion dokümanlarına ve başıboş ekran görüntülerine dağılır. Hiçbiri artefakta çapalı değildir, dolayısıyla bir sonraki prompt gerçek context taşımaz.

Context olmadan ajan ne kastettiğini tahmin etmek zorunda kalır ve çoğu kez yanlış şeyi yeniden üretip bir iterasyonu yakar. Yapay zeka ne kadar hızlı inşa ederse, bu inceleme boşluğu o kadar pahalıya patlar. Yerinde inceleme boşluğu kapatır: tıklarsın, çapa ve context otomatik yakalanır.

Loop dört adımda döner ve her adım context'i kaybetmeden bir sonrakine geçirir:

• Yapay zeka artefaktı üretir: builder'ın canlı bir preview ya da deploy edilmiş sayfa yayınlar; Patchrooms data-mode="artifact-review" ile gömülüdür ve her yorumun yanında artefaktın aracını, hedefini ve kısıtlarını taşır.
• İnceleyenler yerinde anotasyon bırakır: linke sahip herkes bir öğeye tıklar ve yazarak ya da otomatik yazıya dökülen bir sesli notla yorum yapar. Selector, ekran görüntüsü ve sayfa context'i otomatik yakalanır.
• Tek bir room'da triyaj: her yorum bir durumla (yeni, triyaj, devam ediyor, kapandı) tek bir dashboard'a düşer.
• Ajan yapılandırılmış feedback'i okur: her rapor selector, hedef ve kısıtları taşıyan bir Markdown olarak dışa aktarılır.

Her yorum bir durumla birlikte tek bir dashboard'a düşer; böylece ekip chat geçmişini yeniden okumak yerine neyin çözüldüğünü ve neyin hâlâ açık olduğunu görür. Bir room bir rapordur: bir parça feedback ve onun thread'i.

Bu, code review başlamadan önceki checkpoint: diff'e değil, ajanın gerçekten render ettiği şeye bakan biri. Room'lar bir project içinde yaşar, uygulama ya da repo başına bir tane.

Her rapor; öğe selector'ını, bir ekran görüntüsü referansını, artefaktın hedefini ve kısıtları içeren temiz bir Markdown olarak dışa aktarılır. Bunu ajanına yapıştırırsın ya da ajanlar raporları doğrudan Patchrooms MCP sunucusuyla (list_reports / get_report) okur; bu bugün mevcut. Durum yazma (set_status) da bugün çalışıyor; genişletilmiş MCP araçları planlanıyor. Ajanın okuduğu metin İngilizce olur, çünkü model onu tüketir:

## Report: Onboarding flow review
**Tool:** lovable   **Goal:** reduce signup friction
**Constraint:** keep the flow single-column

- **Element:** `button.onboarding-continue`
- **Comment:** Should stay disabled until the form is valid.
- **Screenshot:** blob/scr_9f2a.png
- **URL:** https://preview.lovable.app/onboarding

Daha fazlası: görsel bug raporlama ve agent-ready feedback (EN).