Agentic Pipelines ve Antigravity kullanarak eski sistemlerin modernizasyonunu geniş ölçekte otomatikleştirme

1. Modernleştirme yolculuğunuzu yönlendirme

Bu kapsamlı codelab, doğrudan Antigravity ve çoklu aracı düzenleme ile modernleştirme nasıl otomatikleştirilir? başlıklı mimari ayrıntılı inceleme makalesinden alınmış pratik bir laboratuvardır. Somut bir gösterim aracı olarak klasik bir Node.js çerçeve değişimi kullansak da burada savunacağınız temel tasarım kalıpları, dizin yapıları ve temsilci orkestrasyon süreçleri tamamen dilden bağımsızdır ve büyük ölçekli tüm eski sistem modernizasyonu projelerinde evrensel olarak uygulanabilir.

Tek bir dosyada satırları yalnızca otomatik olarak tamamlayan standart kodlama asistanlarının aksine, Google Antigravity'nin ajan tabanlı özelliklerinden yararlanarak uzmanlaşmış yapay zeka alt ajanlarından oluşan bağımsız ekipleri nasıl yönetebileceğinizi öğreneceksiniz. Bu aracılar, üst düzey mimar olarak mutlak kontrolü sizde tutarken bağımsız olarak eski kod tabanlarında tersine mühendislik yapabilir, titiz test paketleri yazabilir, modern mimariler oluşturabilir ve kendi derleyici hatalarını yansıtma döngülerini kullanarak düzeltebilir.

Neler öğreneceksiniz?

• İş akışını haritalandırma: Belirleyici kurulum görevlerini karmaşık sezgisel yeniden düzenleme zorluklarından doğru şekilde sınıflandırma ve ayırma.
• Beceri mimarisi: Aşamalı açıklama ve YAML yönlendirme meta verilerini kullanarak genişletilebilir bir Ajan Beceri Paketi'ni nasıl yapılandıracağınız.
• Tasarım kalıplarını düzenleme: Yönlendirici, Planla ve Uygula ve Yansıtma tasarım kalıplarını zincirleyerek büyük ölçekli yeniden düzenlemeyi nasıl sağlayabilirsiniz?
• Katı giriş/çıkış sözleşmeleri: Çok aşamalı tersine mühendislik ve hedef iskele boru hatlarında net giriş/beceri/çıkış sınırları nasıl uygulanır?
• Eşlik doğrulama: Chrome web tarayıcısında yan yana eşlik testi yapmak için Antigravity'nin tarayıcı alt aracından nasıl yararlanılır?

Ne oluşturacaksınız?

Tamamen otomatikleştirilmiş bir Greenfield Refactoring Pipeline düzenleyeceksiniz. Bu ardışık düzen, ikonik ve eski Express ile Mongoose CRUD monolitini ("madhums demo") alır ve MongoDB, katı Zod doğrulaması ve erişilebilir ShadCN UI bileşenleri tarafından desteklenen, kesin olarak türü belirlenmiş bir Next.js App Router uygulaması olarak sıfırdan bağımsız bir şekilde yeniden oluşturur.

İhtiyacınız olanlar

• Yerel olarak yüklenmiş Google Antigravity IDE (antigravity.google adresinde mevcuttur).
  • Yerel olarak yüklenmiş Node.js (v18+).
• Otomatik kullanıcı arayüzü doğrulaması için Chrome Tarayıcı.
• Açık kaynaklı modernizing-expressjs gösterim monoreposunun klonu.

2. Modernleştirme ortamını ayarlama

Özerk aracıların eski bir kod tabanında çalışmasına izin vermeden önce temiz ve son derece kararlı bir monorepo ortamı oluşturmamız gerekir. Yapay zeka asistanına temiz bir temel vermek, asistanın on yıllık paket güvenlik açıkları veya derleyici uyuşmazlıklarıyla mücadele ederek jeton harcamak yerine tamamen yüksek kaliteli modern kod oluşturmaya odaklanmasını sağlar.

Eski Express ile modern Next.js mimarisi arasındaki eşleme

Bileşen	Eski yığın	Modern Değişim	The Rationale
Mimari	Express Monolith	Next.js App Router	Optimum oluşturma ve React sunucu bileşenleri (RSC) performansı için mantığı sunucu bileşenlerine ayırma.
Veri Mantığı	Mongoose (ODM)	MongoDB + Zod	Örtülü ORM kancalarını açık, tür açısından güvenli Zod şemaları ve ham sürücü performansıyla değiştirme.
Dil	CommonJS / JavaScript	TypeScript (ESM)	Derleme zamanı güvenliğini zorunlu kılma ve modern modül standartlarına geçme
Ön uç (Frontend)	Pug/EJS (Sunucu Görünümü)	ShadCN UI + Tailwind	Katı şablonlardan, birleştirilebilir, erişilebilir ve faydayı öncelikli kılan bir tasarım sistemine geçiş.
Auth	Passport.js	NextAuth	Edge ve güncel sağlayıcılar için yerleşik destekle oturum yönetimini modernleştirme.
Güvenlik	Manuel Ara Katman Yazılımı	Zod (Katı Doğrulama)	Tüm yığın genelinde veri doğrulaması için "Tek Doğruluk Kaynağı"nın uygulanması.

Modernizasyon merkezini başlatma

İlk deterministik işlemimiz, izole edilmiş monorepo yapısını klonlamaktır. Bu, salt okunur eski kodu yeni hedef depomuzdan ayırarak orijinal uygulamada sıfır yanlışlıkla mutasyon olmasını sağlar.

Antigravity terminalinizi açıp aşağıdaki kurulum komutlarını çalıştırın:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/devrel-demos.git
cd devrel-demos/other/modernizing-expressjs

Klonlama işlemi tamamlandıktan sonra modernizing-expressjs klasörünü doğrudan Antigravity IDE Explorer'da açın. Aşağıdaki yalıtılmış düzeni görürsünüz:

/modernizing-expressjs/
├── .agents/            # Skills metadata and checklists
│   └── skills/
├── docs/               # Target directory for reverse-engineered markdown artifacts
├── legacy-app/         # Read-only root of the legacy Express monolith
├── modern-app/         # Greenfield target repository for the Next.js rewrite
├── GEMINI.md           # Project-wide agent constitution
└── README.md           # Companion documentation

Önemli: "Bağımlılık Tavşan Deliği"nden kaçının. Aracılarınıza legacy-app/ dizininde npm install çalıştırmalarını SÖYLEMEYİN. On yıllık bir paket C++ derleyici hatası veriyorsa aşırı yardımcı bir özerk aracı, yerel derleme zincirini "düzeltmeye" çalışmak için yeniden düzenleme kontrol listenizi tamamen bırakabilir. Bu durumda, sıfırdan yeniden yazma için önemli olmayan eski bir çalışma zamanında jeton bütçeniz tükenir. Eski bağımlılıkları kaldırılmış durumda bırakın.

Monorepo ortamınızı deterministik olarak nasıl hazırlayıp izole edeceğinizi gösteren bu kısa video açıklamasını izleyin:

3. Yapay zeka aracısı beceri paketleri ve kalıpları tasarlama

Güçlü bir Temsilci Becerisi oluşturmak, standart bir sohbet istemi yazmaktan temelde farklıdır. Beceri Paketi oluşturduğunuzda, temel bir LLM'nin bağımsız olarak yürüteceği modüler bir yazılım parçası tasarlarsınız. Aracının halüsinasyon görmesini veya "bağlam penceresi vergisi" deneyimlemesini önlemek için, kısa ve öz olma ve aşamalı açıklama olmak üzere iki temel ilkeye dayalı, genişletilebilir bir yazma şablonu olarak açık kaynaklı Greenfield Orchestration Skill Pack'i kullanıma sunuyoruz.

YAML meta veri yönlendirmesini kullanarak ilerleme durumu açıklaması

Tüm hedef kurallarını tek bir monolitik sistem istemine yerleştirmek yerine talimatları dizinlere dağıtırız. Her beceri dizini, YAML yönlendirme ön materyal bloğuna sarılmış bir SKILL.md giriş noktası içerir.

.agents/skills/orchestrating-greenfield-migration/SKILL.md dosyasını açın ve yönlendirici meta verilerini inceleyin:

---
name: orchestrating-greenfield-migration
description: >
  Manages the end-to-end modernization of legacy Express
  monoliths into Next.js architectures. Orchestrates subagents
  for auditing, scaffolding, and verification. Use when starting
  or managing a greenfield rewrite project.
---

İpucu: Burada iki önemli içerik oluşturma kalıbı olduğunu unutmayın:

1. İsim-fiil adlandırması: Yapılan işlemi açıkça tanımlamak için isim-fiil fiil biçimini > (orchestrating-greenfield-migration) kullanırız.
2. Açık tetikleyici bağlamı: description alanı, temel modeli beceriyi ne zaman etkinleştireceği konusunda açıkça yönlendirir ("Sıfırdan yeniden yazma projesi başlatırken veya yönetirken kullan"). Açıklamanız belirsizse platformun yönlendirme mantığı, alt aracınızı çağıramaz.

Planla ve yürüt kalıbını sabit kodlama

Bağımsız bir aracının sürüklenmesini, ilginç eski ara yazılımlarla dikkatinin dağılmasını veya yetkisiz veritabanı değişimleri yapmasını önlemek için Planla ve Uygula kalıbını doğrudan talimatlara kodlayarak standart açık uçlu planlamayı geçersiz kılarız.

Ana düzenleyicinin içine yerleştirilmiş gerçek Markdown yapılacaklar listesini inceleyin:

### Phase 1: The AI audit (reverse engineering)
Dispatch subagents to produce specifications while identifying project-specific test scenarios.

*   [ ] Init `docs/verification/Verification_Plan.md` to create baseline template.
*   [ ] Run `auditing-data-models` -> Append Data Integrity Stress-Tests.
*   [ ] Run `auditing-api-contracts` -> Append API Parity & Edge Case Probes.
*   [ ] Run `auditing-business-logic` -> Append Logic & Authorization Stress-Tests.
*   [ ] Run `auditing-ui-archeology` -> Append Interaction & Layout Targets.

Not: Bu, yalnızca düzenleyici becerisinin bir snippet'idir. Tam metin için klonlanmış deponuzdaki beceriyi inceleyin.

İş akışını satır içi beceri referansları içeren açık bir kontrol listesi olarak biçimlendiren aracı, bu yol haritasını görev planına kopyalar. Böylece, yol haritası "yalnızca yürütme" moduna kilitlenir. Bu modda, kutular sistematik olarak işaretlenir ve son derece uzmanlaşmış alt aracılar tam olarak ihtiyaç duyulduğunda çağrılır.

4. 1. Aşama: Eski monolit üzerinde tersine mühendislik yapma (denetleme)

Ana düzenleme sıramızı başlatmaya hazırız. İlk büyük aşamamızda, işletme kuralları, veri şemaları ve API yükleri eski monolitik sistemden çıkarılıp temiz Markdown yapıları olarak depolanırken on yıllık zorunlu teknik borç geride bırakılıyor.

Özerk yeniden düzenleme sırasını tetikleme

Antigravity Agent Manager sohbet panelinde aşağıdaki özel eğik çizgi komutunu yazıp Enter tuşuna basın:

/orchestrating-greenfield-migration

Şimdi terminal konsolunuzu inceleyin. Ana temsilcinin sistem istemini okumasını, isteğinizi Orchestrator'ın meta verileriyle eşleştirmesini, 5 aşamalı yapılacaklar listesini oluşturmasını ve hemen paralel olarak uzmanlaşmış "Denetçi" alt temsilcilerini göndermeye başlamasını izleyeceksiniz.

Giriş/beceri/çıkış talimat sözleşmesi

1. Aşama sırasında aracı, aşağıdaki talimat sözleşmesiyle bağlı olan katı bir tersine mühendislik ardışık düzenini yürütür:

Tüketilen girişler: legacy-app/ içinde bulunan salt okunur eski kaynak kodu dosyaları.

Çağrılan beceriler:

Beceri	Açıklama
auditing-api-contracts	Tam JSON yanıt zarflarını belgelemek için eski rotaları izler.
auditing-data-models	Mongoose şemalarını ayrıştırarak ilişkileri, zorunlu alanları ve varsayılan değerleri çıkarır.
auditing-business-logic	Örtülü yan etkileri, Passport kimlik doğrulama akışlarını ve ara katman yazılımı kurallarını belgeler.
auditing-ui-archeology	Üst düzey "kullanıcı arayüzü amacı" (gezinme çubukları, formlar) ile eşlemek için eski Pug şablonlarını tarar.

Üretilen yapılar: Doğrudan docs/ klasörünüzde oluşturulan yüksek düzeyde yapılandırılmış Markdown spesifikasyonları

Artifact	Açıklama
docs/API_Contracts.md	Bu belgede, eski Express uygulamasının tersine mühendislik uygulanmış API yüzey alanı ayrıntılı olarak açıklanmaktadır. Modernize edilmiş Next.js uygulamasında rotaları yeniden oluştururken tam eşlik sağlamak için bu kataloğu kullanın.
docs/Business_Logic_Rules.md	Bu belgede, kimlik doğrulama (AuthN), yetkilendirme (AuthZ), genel ara yazılımlar, oturum yönetimi ve yan etkilerle ilgili eski Express uygulamasının doğrulanmış davranışları, yapılandırmaları ve katı kuralları kaydedilir.
docs/Data_Models.md	Bu belgede, legacy-app/app/models/ adresindeki eski Mongoose şemaları kapsamlı bir şekilde analiz edilmekte ve yerel MongoDB ile Zod kullanılarak tür açısından güvenli modern bir veri erişim katmanı için plan sunulmaktadır.
docs/UI_Inventory.md	Bu dokümanda, legacy-app içindeki eski Pug tabanlı kullanıcı arayüzü ayrıntılı olarak analiz edilmekte ve modern-app içindeki modern, bileşen odaklı bir Next.js ön uç mimarisinin planı özetlenmektedir.

Bağımsız tersine mühendislik denetiminin nasıl çalıştığını gösteren bu canlı terminal yakalama videosunu izleyin:

5. 2. ve 3. aşama: TDD koşum takımı ve sıfırdan geliştirilen arka uç iskeleti

Eski uygulama tamamen denetlenip belgelendikten sonra ana düzenleyici, modern hedef arka ucu yapılandırmaya geçer. Bu aşamada, araç setimizdeki en güçlü ajan tasarım kalıbı olan, sıkı test odaklı geliştirme (TDD) ile desteklenen kapalı devre Reflexion (öz yansıtma) tanıtılmaktadır.

Refleksiyon döngülerini kullanarak kendi kendini onaran kod oluşturma

Modern kod yazmak kolaydır ancak kodun mükemmel şekilde derlenmesini ve sıkı doğrulama kısıtlamalarını geçmesini sağlamak için kapalı devre değerlendirme gerekir. Düzenleyici, test çıkışını doğrudan alt aracının bağlam penceresine yönlendirerek bu işlemi bağımsız olarak gerçekleştirir:

1. 2. aşama (TDD kurulumu): Düzenleyici, generating-api-tests alt aracısını çağırır. Bu alt aracı, docs/API_Contracts.md okur ve tam olarak gerekli HTTP durum kodlarını ve JSON yüklerini onaylayan kapsamlı Vitest entegrasyon testi paketleri yazar. TDD'de beklendiği gibi bu testler başlangıçta başarısız olur.
2. 3. aşama (Arka uç iskeleti): İskelet alt aracıları, modern Next.js rota işleyicileri ve katı Zod doğrulama şemaları yazmaya başlar.
3. Otomatik düzeltme döngüsü: Belirleyici Vitest koşum takımı yeni kodu değerlendirip hata döndürdüğünde (ör. beklenen 422 doğrulama hatası 500 döndürdü) aracı kilitlenmez. Amaçlanan hata çıkışını yansıtır, hedef rota işleyicisini yeniden açar, Zod şema yükü yapısını düzeltir ve testleri tekrar çalıştırır. 0 çıkış koduna ulaşana kadar bağımsız olarak tekrarlanır.

Giriş/beceri/çıkış talimat sözleşmesi

Tüketilen girişler: Tersine mühendislik uygulanmış spesifikasyon yapıları (docs/API_Contracts.md, docs/Data_Models.md).

Çağrılan beceriler:

Beceri	Açıklama
generating-api-tests	Başarısız olan Vitest entegrasyon paketleri oluşturur.
scaffolding-nextjs-foundation	Temel Next.js App Router düzenini başlatır.
scaffolding-test-foundation	Yerel Vitest test çalıştırıcı ortamını yapılandırır.
scaffolding-data-layer	Eski Mongoose modellerini MongoDB + Zod şemalarına çevirir.
scaffolding-api-routes	Express rotalarını Next.js rota işleyicilerine ve modüler rota koruyucularına yeniden oluşturur.

Üretilen çıkışlar: Başlangıçta başarısız olan Vitest paketleri, tamamen yazılmış Zod şemaları, işlevsel Next.js rota işleyicileri ve temiz, başarılı test paketi yürütmeleri.

TDD test düzeneğinin otomatik olarak oluşturulmasını izleyin:

Hedef arka ucu destekleyen, kendini düzelten Reflexion döngüsünün gerçek zamanlı yürütülmesini gözlemleyin:

6. 4. aşama: Modern ön ucu (kullanıcı arayüzü bileşenleri) oluşturun

Arka uç doğrulama katmanı tamamen güçlendirilip entegrasyon testlerini geçtikten sonra ana düzenleyici, görsel sunumu modernleştirmek için bağlamı değiştirir. Zorunlu sunucu tarafında oluşturulan şablonlar, son derece erişilebilir ve önceliği yardımcı programlara veren bir bileşen tasarım sistemi lehine bırakıldı.

Kullanıcı arayüzü amacını birleştirilebilir görünümlere çevirme

Ön uç alt aracısı, CSS'yi satır satır çevirmeye çalışmak yerine, çıkarılan "Kullanıcı Arayüzü Amacı" envanterini okur ve yapısal öğeleri doğrudan son ürünün tasarıma uygunluğunun yüksek olması modern eşdeğerlerle eşler.

Giriş/beceri/çıkış talimat sözleşmesi

Tüketilen girişler: Tersine mühendislik uygulanmış ön uç envanter yapısı (docs/UI_Inventory.md).

Çağrılan beceriler:

Beceri	Açıklama
scaffolding-ui-components	Bir UI_Component_Inventory.md yapıtını modern ShadCN + Tailwind bileşenlerine VE tamamen iskeleli Next.js sayfalarına çevirir.

Üretilen çıktılar: Yüksek düzeyde erişilebilir ShadCN UI bileşenleri ve Tailwind CSS yardımcı düzenleri kullanılarak oluşturulmuş, üretime hazır Next.js ön uç sayfaları.

Modernleştirilmiş ön uç görünüm katmanının bağımsız olarak oluşturulmasını izleyin:

7. 5. Aşama: Doğrulama ve saldırı amaçlı denetim

Yeniden düzenleme ardışık düzenimiz, titiz bir kalite taramasıyla sonuçlanır. Ana düzenleyici, statik kod analizinden aktif çalışma zamanı ortamı testine geçer ve eski temel değerle mutlak işlevsel eşitliği kanıtlamak için yeni hedef uygulamayı etkin bir şekilde bozmaya çalışır.

İki sekme testini ve tarayıcı etkinleştirmeyi yürütme

Doğrulama aşamasında, formları manuel olarak tıklamanızı gerektirmeden başarıyı bağımsız olarak kanıtlamak için Antigravity'nin entegre görsel ve DOM özelliklerinden yararlanılır:

1. Yan yana eşitlik: auditing-parity alt aracısı, yerel çalıştırıcıya hem eski Express monolitini hem de modernleştirilmiş Next.js uygulamasını eşzamanlı olarak başlatmasını, aynı görsel sunumu ve veri oluşturmayı doğrulamasını söyler.
2. Saldırgan güvenlik araştırması: Düzenleyici, adversarial-verification alt aracısını çağırır. Bu alt aracı, Antigravity Browser Subagent'ı başlatır. Bu uzmanlaşmış aracı, tarayıcıyı doğrudan harekete geçirir. Girişlere yazma, form gönderme ve güvenlik gerilemeleri, bozuk oturum çerezleri veya işlenmemiş uç durumlar için yoklama yapar.
3. Denetim izi oluşturma: Tarayıcı alt aracısı, oturum etkinleştirme işlemlerinin WebP video kayıtlarını otomatik olarak kaydeder ve bunları doğrulanabilir "çalışma kanıtı" olarak doğrudan nihai taşıma raporuna ekler.

Giriş/beceri/çıkış talimat sözleşmesi

Tüketilen girişler: Yerel çalışma zamanı ortamlarında yan yana çalışan hem eski hem de modern uygulamalar.

Çağrılan beceriler:

Beceri	Açıklama
auditing-parity	Çalışma zamanı yan yana doğrulama kontrollerini yürütür.
adversarial-verification	Otomatik tarayıcı etkinleştirme özelliğini kullanarak mantık hataları ve işlevsel gerilemeler için yoklamalar yapın.

Üretilen çıktılar: Tam başarıyı doğrulayan, kaydedilmiş tarayıcı oturumu videolarıyla eşleştirilmiş kapsamlı bir işlevsel eşlik denetim izi.

Otomatik tarayıcı alt aracısının, modernleştirilmiş uygulamayı etkin bir şekilde doğruladığını gözlemleyin:

8. Taşıma sonrası üretime hazırlık ve sonraki adımlar

Tebrikler! Sıfırdan eski bir monolitik yapıyı modernize etmek için son derece gelişmiş, otonom bir ajan tabanlı yeniden düzenleme ardışık düzenini başarıyla yöneterek aşamalı açıklama, planlama ve yürütme kontrol listeleri ile kendi kendini onaran yansıtma döngüleri gibi evrensel ve kolayca aktarılabilen beceriler öğrendiniz.

Üretim dağıtımına hazırlanma

Next.js uygulamanız tamamen doğrulanıp denetlendikten sonra üretim entegrasyonuna geçebilirsiniz. Aşağıdaki sektör standardı sonraki adımları uygulamayı deneyin:

• Artımlı yönlendirme: Trafiği eski Express uygulamasından modern hedefe artımlı olarak yönlendirmek için ters proxy (ör. Strangler Fig Pattern) dağıtın.
• SEO'yu Koruma: Mevcut alan adı yetkilisini korumak için eski Express rotalarını Next.js kalıcı yönlendirmeleriyle (_redirects.yaml) eşleyin.
• Veri akışı: Statik veritabanı doldurma işleminden, çalışma zamanında sıkı Zod şemaları kullanılarak güvenli bir şekilde doğrulanan canlı üretim verisi akışına geçin.
• Gözlemlenebilirlik: Zorunlu günlük kaydı yardımcı programlarını yapılandırılmış OpenTelemetry çerçeveleriyle değiştirin.

Modernizasyon uzmanlığınızı derinleştirin

Bu işlem hattını yönlendiren temel kod tabanlarını, özel beceri talimatlarını ve kapsamlı teorik gerekçeleri incelemek için ana makalenin tamamını okuyun:

• Antigravity ve çoklu aracı düzenleme ile modernizasyonu otomatikleştirme

Agentic Builder topluluğuna katılın

Bu evrensel yeniden düzenleme kalıplarını ve etkili işlem hatlarını faydalı bulduğunuzu umuyoruz. Gelecekteki açık kaynaklı beceri paketleri, ayrıntılı teknik içerikler ve yaklaşan konferans konuşmaları hakkında bilgi edinmek için profesyonel kanallarda beni takip edin:

• LinkedIn'de takip edin: linkedin.com/in/jamesor
• X'te (Twitter) takip edin: x.com/JamesOR

Düşüncelerinizi bizimle paylaşın

Agentic orchestration ile ilgili sizi en çok heyecanlandıran şey nedir?

Adversarial Browser Verification Autonomous Refactoring Loops Extensible Skills Architecture Multi-Agent Orchestration Universal Language Agnosticism

Google Antigravity ile geliştirme yaptığınız için teşekkür ederiz.