Üyelik Gerekli
Bu içeriğe erişmek için giriş yapmanız ve Premium aboneliğine sahip olmanız gerekmektedir.
- 01 Coffee Debt yapay zeka hatalarını observability verisine dönüştürüyor. 1 hata = 1 bean, 5 bean = 1 kahve borcu. Kümülatif, asla sıfırlanmıyor.
- 02 4 hook script hataları otomatik yakalıyor: PostToolUse (Edit/Write/Bash başarısızlıkları), UserPromptSubmit (kullanıcı düzeltmeleri), PreToolUse (tehlikeli komut engelleme), SessionStart (banner).
- 03 User correction en pahalı hata türü. Tool hatası zaman kaybettiriyor ama kullanıcı düzeltmesi hem zaman hem güven kaybettiriyor.
- 04 Context proxy'leri (prompt_count, session_kb) hatanın ne zaman ve hangi koşullarda oluştuğunu kayıt altına alıyor. Bu sayede 'context büyüdükçe hata artar mı' gibi hipotezler test edilebilir.
- 05 Deep analysis 4 veri kaynağını çapraz referans ediyor: coffee-log (hatalar), hermes.db (arama geçmişi), state.db (kod karmaşıklığı), knowledge.db (dosya etkileşimleri). Hatalar izole değil, bağlamıyla birlikte analiz ediliyor.
+ Coffee Debt nedir?
Coffee Debt, Claude Code hatalarını oyunlaştırılmış bir observability sistemine dönüştüren bir hook altyapısı. Her yapay zeka hatası (tool başarısızlığı, kullanıcı düzeltmesi, engellenen tehlikeli komut) bir bean ekliyor. 5 bean = 1 kahve borcu. Borç kümülatif ve asla sıfırlanmıyor. Amaç ceza değil, veri toplama.
+ Hangi hatalar Coffee Debt'e bean ekliyor?
Üç kaynak: (1) Tool başarısızlıkları: Edit komutu eşleşme bulamadığında, Bash komutu sıfırdan farklı exit code döndürdüğünde, Write işlemi başarısız olduğunda. (2) Kullanıcı düzeltmeleri: Türkçe veya İngilizce düzeltme ifadeleri tespit edildiğinde (yanlış, hatalı, that's wrong, you hallucinated vb.). (3) Engellenen komutlar: rm -rf, git reset --hard, git push --force gibi tehlikeli komutlar hook tarafından durdurulduğunda.
+ Deep analysis ne yapıyor?
4 farklı veri kaynağını çapraz referans ediyor. coffee-log.jsonl (hata kayıtları), hermes.db (web arama geçmişi, hata öncesi 5 dakika içinde arama var mı), state.db (dosya karmaşıklığı ve statik analiz sonuçları, hata veren dosyalar aynı zamanda karmaşık mı), knowledge.db (dosya etkileşim geçmişi, hangi dosyalara en çok dokunuluyor). Bu çapraz referans, hataların neden oluştuğuna dair daha derin ipuçları veriyor.
+ Context proxy'leri ne işe yarıyor?
Her hata kaydına eklenen prompt_count ve session_kb alanları, hatanın hangi koşullarda oluştuğunu gösteriyor. prompt_count oturumdaki prompt sayısı, session_kb ise oturum JSONL dosyasının boyutu (context penceresi kullanımının proxy'si). Bu veriler sayesinde 'context büyüdükçe hata oranı artar mı' veya 'oturum uzadıkça hatalar kümelenir mi' gibi hipotezler test edilebilir.