VSearch

Hangi Sorunu Çözüyor?

Büyük bir kurumda bir işi devralmak, çoğu zaman işi yapmaktan daha uzun sürer. Analiz dokümanı iş kaydına eklenmiş bir dosyada, karar geçmişi wiki'de, asıl davranış kodda, mevcut testler başka bir yerde, hatanın izi ise loglarda durur. Yeni bir talep, bir destek kaydı ya da bir hata geldiğinde ilk gün bunları toplamakla geçer.

VSearch, Muhasebe, İnsan Kaynakları, Performans ve Kurumsal Kaynak Planlaması Müdürlüğü'ndeki ekiplerin bu yükünü almak için geliştirdiğim bir chatflow. Kullanıcı işi tarif ediyor; VSearch kaynakları tarayıp işi özet ya da ayrıntılı bir rapor olarak anlatıyor.

Ne Yapıyor?

1. İş analizi

Kullanıcının hiç bilmediği bir işi dakikalar içinde öğrenmesini sağlıyor. Bir talep, bir destek kaydı, bir hata ya da yapılması gereken bir veri güncellemesi; hepsi aynı akıştan geçiyor. Arkada kurumsal LLM modelleri ve kendi geliştirdiğim MCP araçları çalışıyor:

Sonuç, işe özel bir rapor: ne isteniyor, hangi ekranlar ve servisler etkileniyor, kod bugün ne yapıyor, loglarda ne görünüyor.

2. Test üretimi

Biten bir iş için sıfırdan test rehberi ve senaryoları üretiyor; bunları UI, Functionality, API ve Regression başlıklarında test plan, test suite, test case ve test step olarak oluşturuyor. Üretirken yukarıdaki aynı kaynaklardan besleniyor: kod, analiz, wiki, varsa mevcut testler ve loglar.

Senaryolar otomasyonu yazılacak şekilde net ve somut çıkıyor. QA tarafı zamanını senaryo tasarımına değil, hazır senaryoyu otomasyona dönüştürmeye ayırıyor.

3. Akış simülasyonu

Başlamış, devam eden ya da bitmiş iş akışlarını simüle edebiliyor: akış neden bu kişide, neden bu birimde ya da şubede; onaylanırsa ya da reddedilirse ne olacak, sonraki adım ne ve kime atanacak. Bir akışın nerede takıldığını anlamak için artık süreci elle takip etmek gerekmiyor.

Nasıl Çalışıyor?

Akışın omurgası MCP. Kurumsal altyapının hazır sunduğu araçlarla kendi yazdığım araçlar birlikte çalışıyor; LLM hangi aracı ne zaman çağıracağına kendisi karar veriyor. Araçlar yalnızca gerekli veriyi, daraltılmış bağlamla getiriyor.

Kendi yazdığım araçlar dokümantasyon tarafını üstleniyor: iş kaydına bağlı analiz dokümanını bulmak, ekli dokümanı okuyup işe yarayacak kısmını kırpmak ve gereksiz karakterlerden temizlemek, wiki'de arama yapıp ilgili sayfayı getirmek. Doküman, RAG mantığıyla saf veri olarak bağlama giriyor. Kod, test ve log tarafında ise altyapının hazır araçları çalışıyor; iş kaydını sorguyla bulup, analizini kendi aracımla okuyup, kodu ve logları hazır araçlarla çekmek gibi.

Kullanıcı sorusu
  └─ Chatflow (kurumsal LLM)
       ├─ İş kaydı + analiz dokümanı      (kendi araçlarım)
       ├─ Wiki arama ve okuma             (kendi araçlarım)
       ├─ Repo ve kod                     (koddan geriye analiz)
       ├─ Test plan / suite / case / step (mevcut testler)
       └─ Uygulama logları                (maskelenmiş)
            └─ Özet ya da ayrıntılı rapor · Test senaryoları · Akış simülasyonu

Sonuç

VSearch'ün asıl kazancı hız değil. Kurumsal bilgi, onu bilen kişilere bağımlı olmaktan çıkıyor; bir işi ilk kez gören biri de aynı kaynaklardan aynı raporu alabiliyor. Test üretimi tarafı ise QA'nın en çok zaman harcadığı adımı, senaryo tasarımını, ekibin üzerinden alıyor.