Metin Editörünün Ölümü ve Koşum Takımı (Harness) Mühendisliği: 2026’da Google Antigravity 2.0, Claude Code ve OpenAI Codex’in Mimari Anatomisi

2023 ve 2024 yılları, yazılım endüstrisinin satır içi otomatik tamamlama (autocomplete) ve yan paneldeki sohbet kutularıyla tanıştığı "Yapay Zeka Destekli Kodlama" (AI-Assisted Coding) dönemi olarak tarihe geçti. Ancak 2025'in son çeyreği ve 2026 yılı itibarıyla bu paradigma yerini tamamen yeni bir mühendislik disiplinine bıraktı: Ajan-Öncelikli Kodlama (Agent-First Coding) ve Koşum Takımı Mühendisliği (Harness Engineering).

Artık temel soru, bir büyük dil modelinin (LLM) izole bir algoritmayı ne kadar hızlı yazabildiği değildir. Milyonlarca satırlık kurumsal kod tabanlarında asıl darboğaz; bağlam yönetimi (context compaction), dosya durumu izolasyonu (file state isolation), işletim sistemi seviyesinde güvenli yürütme (sandboxing) ve hepsinden önemlisi Gözetim Vergisi (Supervision Tax) olarak adlandırılan doğrulama maliyetidir.

2026 yazılım ekosistemini domine eden üç büyük platform —Google Antigravity 2.0, Anthropic Claude Code ve OpenAI Codex— yüzeyde benzer bir istem kutusu (prompt box) sunsa da, kaputun altında yazılımın nerede ve nasıl üretilmesi gerektiğine dair üç radikal ve birbiriyle çarpışan mimari tez ortaya koymaktadır.

1. Paradigma Kayması: Modelden "Harness" (Koşum Takımı) Mimarisine

Bir dil modeli tek başına yalnızca metin alır ve metin üretir; dosya sistemini okuyamaz, derleyici (compiler) hatalarını yakalayamaz, bir veritabanı şemasını sorgulayamaz veya ayağa kalkmış bir web uygulamasının DOM ağacını denetleyemez. Modeli otonom bir yazılım mühendisine dönüştüren şey, onu çevreleyen Koşum Takımı (Agent Harness) mimarisidir.

Modern bir otonom kodlama koşum takımı beş kritik alt sistemden oluşur:

1. Algılama ve Bağlam Sıkıştırma (Context Compaction): Yüz binlerce satırlık deponun tamamını her adımda modele göndermek yerine, AST (Soyut Sözdizimi Ağacı) indeksleme, semantik arama ve aşamalı bağlam açılımı (progressive disclosure) ile yalnızca ilgili parçaları çalışma belleğine yüklemek.
2. Deklaratif Anayasa Katmanı: Projenin mimari sınırlarını, stil rehberlerini ve yasaklı komutlarını tanımlayan CLAUDE.md, AGENTS.md ve GEMINI.md dosyalarının sistem istemine (system prompt) deterministik olarak enjekte edilmesi.
3. Araç Çağrısı ve Köprü Protokolleri: Model Context Protocol (MCP), yerel kabuk (Bash/Zsh) veya Chrome DevTools Protocol (CDP) üzerinden dış dünyayla etkileşim.
4. Yürütme Kafesi (Execution Sandbox): Ajanın çalıştırdığı komutların ana işletim sistemine veya üretim veritabanlarına zarar vermesini engelleyen mikro-VM, konteyner veya işletim sistemi çekirdek kısıtlamaları.
5. Öz-Doğrulama Döngüsü (Self-Verification Loop): Yazılan kodun birim testlerinden, linter kurallarından veya görsel denetçi ajanlardan (Critic Agents) geçerek hataların insan müdahalesi olmadan onarılması.

"Mimari Not: 2026'da bir kodlama aracının başarısını belirleyen birincil faktör ham model zekası değil, 'Harness' katmanının bağlam kirlenmesini (context pollution) ne kadar geciktirebildiği ve hatalı bir araç çağrısından (tool call failure) sonra durumu bozmadan nasıl geri dönebildiğidir."

2. Google Antigravity 2.0: Çoklu-Ajan Görev Kontrolü ve CDP Tabanlı "Artifact" Doğrulaması

Kasım 2025'te Gemini 3 ailesiyle birlikte ilk kez duyurulan ve Mayıs 2026'daki Google I/O konferansında Antigravity 2.0 sürümüyle tam teşekküllü bir ekosisteme dönüşen Google Antigravity, geleneksel IDE kavramını kökünden sarsmıştır. İlk sürümünde açık kaynaklı VS Code projesinin derin bir Electron/Chromium çatalı (fork) olarak yola çıkan platform, 2.0 güncellemesiyle bağımsız masaüstü uygulaması, Go diliyle sıfırdan yazılmış ultra-hafif Antigravity CLI, kurumsal altyapılara gömülebilir Antigravity SDK ve Gemini API üzerinden sunulan Managed Agents katmanlarına kavuşmuştur.

Çift Yüzeyli Mimari: Editor View ve Manager Surface

Antigravity'nin en büyük mimari farkı, yapay zekayı bir metin editörü eklentisi olmaktan çıkarıp sistem seviyesi bir ilkel (system-level primitive) haline getirmesidir. Platform iki ayrı çalışma yüzeyi sunar:

• Editor View: Geliştiricinin satır içi tamamlamalar ve hızlı refaktör komutlarıyla kod üzerinde doğrudan çalıştığı geleneksel arayüz.
• Manager Surface (Agent Manager): Metin editörünü tamamen soyutlayan bir "görev kontrol merkezi" (mission control). AgentKit 2.0 altyapısıyla güçlendirilen bu yüzeyde bir mühendis; ön yüz (frontend), arka uç (backend), veri boru hattı, test ve DevOps kategorilerinde 16'ya kadar özelleşmiş ajanı eşzamanlı ve paralel olarak başlatıp izleyebilir.

Teamwork Preview ve Çekişmeli (Adversarial) Çoklu-Ajan Döngüsü

Ekim 2026'da devreye alınan Teamwork Preview özelliği, Antigravity'nin çoklu-ajan orkestrasyonunu bir üst seviyeye taşımıştır. Tek bir istem (prompt), tekil bir modeli çalıştırmak yerine hiyerarşik bir ajan ekibi kurar:

1. Lead Agent (Öncü Ajan): Geliştiriciyle birlikte Plan Mode (İnceleme Odaklı Geliştirme - Review-Driven Development) aşamasında mimari taslağı (blueprint) çıkarır ve onay alındıktan sonra işi alt görevlere böler.
2. Worker Agents (İşçi Ajanlar): .agent/skills/ dizinindeki modüler yetenek tanımlarını ve GEMINI.md kurallarını okuyarak paralel kollarda kod üretir. Varsayılan olarak saniyede ~280 token hızına ulaşan Gemini 3.5 Flash veya derin akıl yürütme gerektiren düğümlerde Gemini 3 Pro (veya çoklu-model atamasıyla Claude Opus / GPT varyantları) kullanılır.
3. Auditor / Critic Agent (Denetçi Ajan) ve CDP Entegrasyonu: Antigravity'nin rakiplerinden ayrıldığı en kritik nokta burasıdır. Ajanlar yalnızca kodu derlemekle kalmaz; IDE içine gömülü Chromium tarayıcısını Chrome DevTools Protocol (CDP) üzerinden doğrudan sürer. Uygulamayı ayağa kaldırır, DOM elemanlarına tıklar, ağ isteklerini izler ve görsel çıktıyı referans tasarımlarla karşılaştırır.

Bu süreç sonunda Antigravity, geliştiriciye ham terminal logları okutmak yerine "Artifacts" (Yapıtlar) üretir: Görev listeleri, uygulama planları, alınan ekran görüntüleri ve tarayıcı etkileşim videoları. Geliştirici yalnızca bu kanıtları (artifacts) inceleyerek birleştirmeyi (merge) onaylar.

// Google Antigravity SDK (2026) - Çoklu-Ajan Orkestrasyonu ve CDP Doğrulama Örneği
import { AntigravityHarness, AgentTeam, SkillRegistry } from '@google/antigravity-sdk';

async function runAutonomousFeatureBuild() {
  // Kalıcı oturum (Persistent Session) ve çalışma alanı izolasyonu ile Harness başlatma
  const harness = new AntigravityHarness({
    projectRoot: process.cwd(),
    configPath: './GEMINI.md',
    sessionTTL: '4h', // Oturum süresi sınırı (Context sıfırlanmasını önler)
    isolationMode: 'git-worktree-strict' // Paralel ajanlarda dosya çakışmasını engeller
  });

  const skills = await SkillRegistry.loadFromDirectory('./.agent/skills');

  const team = new AgentTeam({
    lead: {
      model: 'gemini-3-pro',
      role: 'architect',
      requirePlanApproval: true // Plan Mode: Kod yazılmadan önce blueprint onayı
    },
    workers: [
      { id: 'api-worker', model: 'gemini-3.5-flash', skills: [skills.get('fastapi-backend')] },
      { id: 'ui-worker', model: 'gemini-3.5-flash', skills: [skills.get('nextjs-tailwind')] }
    ],
    critic: {
      model: 'gemini-3-pro',
      verificationSurface: 'chromium-cdp', // Chrome DevTools Protocol ile canlı UI testi
      produceArtifacts: ['implementation-plan', 'dom-snapshot', 'browser-recording']
    }
  });

  const execution = await harness.dispatch(team, {
    objective: 'OAuth2 durum korumalı gerçek zamanlı e-posta yönlendirme panelini inşa et ve uçtan uca doğrula.'
  });

  for await (const artifact of execution.artifactsStream()) {
    console.log(`[ARTIFACT ÜRETİLDİ] Tip: ${artifact.type} | Doğrulama: ${artifact.verified}`);
  }
}

Bununla birlikte, mühendislik ekiplerinin Antigravity 2.0 kullanırken dikkat etmesi gereken üç operasyonel sınır vardır: Paralel çalışan işçi ajanların aynı dosyayı ezmesini önlemek için dosya durumu izolasyonunun (file state isolation) doğru yapılandırılması, uzun süren görevlerde oturum TTL (Time-To-Live) sürelerinin yönetimi ve Gemini 3.5 Flash gibi ultra hızlı modellerin yüksek hız uğruna bazen katı proje stil kurallarından sapabilmesi (rule drift).

3. Anthropic Claude Code: Terminal-Öncelikli Derin Bağlam, 25 Noktalı Kanca (Hook) Döngüsü ve MCP Standartlaşması

Google Antigravity görsel bir görev kontrol paneli inşa ederken, Anthropic'in Claude Code mimarisi tamamen zıt bir felsefeyi benimser: Geliştiricinin kendi terminalinde, yerel dosya sisteminin ve kabuğun (shell) tam kalbinde yaşamak. 2026 yılı itibarıyla Claude Opus 4.7 ve Eylül 2026'da yayınlanan Claude Opus 5.5 modelleriyle güçlenen Claude Code, gerçek dünya GitHub sorunlarını çözme başarısını ölçen SWE-bench üzerinde %80,8 (ve SWE-bench Pro'da 64 puan) gibi endüstri lideri bir skora ulaşmıştır.

1 Milyon Token Bağlam, Aşamalı Açılım ve Alt-Ajan (Subagent) Anatomisi

Claude Code, 1 milyon tokena varan devasa bir bağlam penceresine sahiptir; ancak bu pencereyi körü körüne doldurmaz. Aşamalı Bağlam Açılımı (Progressive Disclosure) mimarisi sayesinde önce kök dizindeki CLAUDE.md dosyasını, dizin ağacını ve Git geçmişini okur; alt modüllerdeki özel kuralları yalnızca o dizinlerde bir değişiklik yapılacağı zaman belleğe yükler.

Karmaşık görevlerde ana bağlam penceresini (main context window) kirletmemek için Alt-Ajan (Subagent) mimarisini devreye sokar. Örneğin bir kod tabanı göçü (migration) sırasında ana ajan; araştırma, bağımlılık analizi veya test yazımı için kendi izole bağlam penceresine, özel araç setine ve maliyet sınırlarına sahip alt-ajanlar başlatır. Alt-ajan görevini tamamlayıp özet çıktıyı ana ajana döndürdüğünde kendi geçici belleği yok edilir, böylece ana oturumda bağlam bozulması (context rot) yaşanmaz.

25 Noktalı Kanca (Hook) Yaşam Döngüsü ve Deterministik Denetim

Otonom ajanların en büyük zaafı olan "kuralları unutma" sorununa karşı Claude Code, 25 noktalı bir kanca (hooks) sistemi sunar. Ajan bir dosyayı düzenlemeden önce (PreToolUse), düzenledikten sonra (PostToolUse), bir alt-ajan başlatırken veya oturumu kapatırken deterministik kabuk betikleri (shell scripts) tetiklenir. Bu sayede modelin olasılıksal (probabilistic) davranışı, deterministik mühendislik kapılarıyla (quality gates) sınırlandırılır.

// .claude/settings.json - Claude Code Deterministik Kanca (Hook) ve MCP Yapılandırması
{
  "model": "claude-opus-5.5",
  "permissions": {
    "allow": ["Bash(npm run test:*)", "Bash(git status)", "Bash(git diff:*)"],
    "deny": ["Bash(rm -rf:*)", "Bash(git push --force:*)", "Edit(src/core/crypto/**)"]
  },
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Edit|Write",
        "command": "./scripts/hooks/verify-folder-protection.sh \"$CLAUDE_FILE_PATH\""
      }
    ],
    "PostToolUse": [
      {
        "matcher": "Edit(*.ts)|Write(*.ts)",
        "command": "npx tsc --noEmit && npx eslint --fix \"$CLAUDE_FILE_PATH\""
      }
    ],
    "Stop": [
      {
        "command": "./scripts/hooks/security-audit-gate.sh"
      }
    ]
  },
  "mcpServers": {
    "context7": { "command": "npx", "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"] },
    "postgres": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://localhost/devdb"] },
    "playwright": { "command": "npx", "args": ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"] },
    "sentry": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sentry/mcp-server"] }
  }
}

Model Context Protocol (MCP) ve "4-6 Sunucu" Mimari Kuralı

2026 yılında yapay zekanın USB-C portu haline gelen Model Context Protocol (MCP), Claude Code'un yerel terminalden çıkıp veritabanlarını (Postgres/Supabase), canlı dokümantasyonu (Context7), hata izleme sistemlerini (Sentry) ve tarayıcı otomasyonunu (Playwright) doğrudan sorgulamasını sağlar.

"Mimari Not: 2026'da yüzlerce MCP sunucusu bulunmasına rağmen, üretim ortamındaki bir Claude Code oturumunda aktif MCP sunucu sayısı 4 ile 6 arasında sınırlandırılmalıdır. Bağlanan her ek MCP sunucusu, araç şeması açıklamalarıyla (tool definitions) sistem bağlam bütçesini (context budget) tüketir, dikkat mekanizmasını seyreltir ve güvenlik yüzeyini genişletir."

4. OpenAI Codex ve Agents API: Bulut Kum Havuzları, OS-Seviyesi İzolasyon ve Ayrıştırılmış Harness

OpenAI'ın 2025'te codex-1 ile başlattığı, 2026 boyunca GPT-5.3-Codex, GPT-5.5 ve Eylül 2026 DevDay etkinliğinde tanıttığı GPT-6 Astra Ultrafast (300 token/saniye hız) ile GPT-6.1 Sol modelleriyle zirveye taşıdığı OpenAI Codex, otonom kodlamaya "delege edilen asenkron mühendislik" açısından yaklaşır. Nitekim OpenAI mühendislik ekipleri, Ağustos 2025 ile Şubat 2026 arasında tek bir satır bile manuel kod yazmadan, tamamen Codex ajanlarını AGENTS.md üzerinden yönlendirerek 1 milyon satırlık çalışan bir iç ürünü normal sürenin onda birinde inşa edip canlıya almıştır.

Çift Yürütme Modu ve İzole Git Çalışma Ağaçları (Isolated Worktrees)

Codex iki temel modda çalışır:

1. Codex Cloud Sandbox: Geliştirici bir görevi devreder; Codex bu görevi deponun önceden yüklendiği izole bulut konteynerlerinde ve paralel Git çalışma ağaçlarında (isolated git worktrees) arka planda çalıştırır. Geliştiricinin yerel makinesini meşgul etmeden testleri koşar, güvenlik taramalarını (Codex Security Cloud) tamamlar ve incelemeye hazır bir Pull Request (PR) / diff olarak teslim eder.
2. Codex CLI: Yerel terminalde üç kademeli onay kontrolüyle (Suggest, Auto Edit, Full Auto) çalışan moddur.

İşletim Sistemi Seviyesinde Kafesleme (OS-Level Sandbox)

Bir ajana Full Auto yetkisi verildiğinde çalıştırdığı her komut potansiyel bir güvenlik riskidir. OpenAI, Codex'in yerel ve bulut yürütme motorunu işletim sistemi çekirdeği seviyesinde bir kafesle (OS-level cage) sarmalamıştır. Linux/macOS üzerinde seccomp ve seatbelt profilleriyle ağ erişimini ve çalışma dizini (workspace-write) dışındaki dosya yazımlarını engelleyen Codex, Haziran 2026'da duyurulan Windows Sandbox mimarisiyle Windows tarafında da özel Güvenlik Tanımlayıcıları (SIDs), Erişim Kontrol Listeleri (ACLs), kısıtlanmış belirteçler (restricted tokens) ve izole kum havuzu hesapları kullanarak sıfır-güven (zero-trust) yürütme sağlamıştır.

OpenAI Agents API: "Beyin" ve "Ellerin" Ayrışması (Decoupled Harness)

Eylül 2026'da genel betaya açılan OpenAI Agents API, Codex'in arkasındaki koşum takımını (harness) bağımsız bir bulut servisi olarak dışa açmıştır. Bu mimari, kurumsal güvenlik ve uyumluluk (compliance) dünyasında devrim niteliğinde bir ayrışma sağlar: Ajanın "beyni" ile komut çalıştıran "elleri" aynı makinede yaşamak zorunda değildir.

# OpenAI Agents API (Eylül 2026) - Yönetilen Codex Harness ve Self-Hosted Sandbox Ayrışması
from openai import OpenAI
from openai.agents import ManagedHarnessSession, SelfHostedSandboxBridge

client = OpenAI()

# Kurumsal ağ içindeki izole Docker/Mikro-VM ortamını "Eller" olarak tanımlama
# Kaynak kod ve gizli anahtarlar (secrets) kurumsal ağdan dışarı çıkmaz
local_sandbox = SelfHostedSandboxBridge(
    container_image="corp-registry.internal/codex-runner:2026.10",
    mount_worktree="/workspace/payment-service",
    network_policy="none", # Dış internet erişimi tamamen kapalı
    allowed_commands=["cargo test", "cargo clippy", "git diff"]
)

# OpenAI tarafından yönetilen Codex Harness ("Beyin": Oturum, Context Compaction ve Hata Kurtarma)
session = client.agents.sessions.create(
    model="gpt-6-astra-ultrafast",
    harness_config={
        "instructions_file": "AGENTS.md",
        "environment_mode": "self_hosted", # Alternatifler: "openai_hosted" veya "none"
        "compaction_strategy": "ast_aware_sliding_window",
        "zero_data_retention": True # Private Safety Processing ile veri tutmama garantisi
    }
)

# Görevi gönder ve düşün -> araç çağır -> sonucu oku -> tekrar düşün döngüsünü başlat
for event in session.run_stream(
    task="OAuth2 state parametresi için HMAC-SHA256 imza doğrulamasını uygula ve birim testlerini geçir.",
    sandbox_bridge=local_sandbox
):
    if event.type == "tool.execution.request":
        print(f"[YEREL SANDBOX KOMUTU] Çalıştırılıyor: {event.command}")
    elif event.type == "harness.compaction":
        print(f"[BAĞLAM SIKIŞTIRILDI] Bellek optimize edildi: {event.tokens_saved} token kazanıldı.")
    elif event.type == "task.completed":
        print(f"[PR HAZIR] Diff özeti:\n{event.diff_patch}")

Bu mimaride OpenAI; düşünme döngüsünü, bağlam sıkıştırmayı (context compaction) ve çöken oturumları kurtarma (recovery) işini üstlenirken (Agents API), gerçek dosya okuma/yazma ve derleme komutları şirketin kendi güvenlik duvarı arkasındaki self_hosted konteynerde icra edilir.

5. Mimari Kıyaslama Matrisi ve Gerçek Dünya Performans Ödünleşimleri

Eylül ve Ekim 2026'da gerçekleştirilen bağımsız mühendislik kıyaslamaları (örneğin gerçek zamanlı Node.js/TypeScript yönlendirme boru hatları ve SWE-bench Pro testleri), bu üç aracın aynı problem karşısında çok farklı mimari karakterler sergilediğini kanıtlamaktadır:

"Ucuz Token" Tuzağı ve Gözetim Vergisi (Supervision Tax)

2026 kıyaslamalarının ortaya çıkardığı en çarpıcı mühendislik gerçeği "Token Tuzağı" (The Token Trap) kavramıdır. Saniyede 280-300 token üreten ultra hızlı ve birim maliyeti düşük bir model, projenin CLAUDE.md veya AGENTS.md içerisindeki mimari katman kurallarını (örneğin tip güvenliği veya özel hata sarmalayıcılarını) %15 oranında ihlal ettiğinde, kıdemli bir mühendisin bu kodu inceleyip düzeltmek için harcadığı süre (Gözetim Vergisi) tüm hız avantajını sıfırlamaktadır.

Gerçek dünya testlerinde Claude Code, talimatlara sıkı sıkıya bağlı kalarak uçtan uca çalışan en eksiksiz üretim kodunu teslim ederken (ancak üretim öncesi hedefli güvenlik sıkılaştırması gerektirirken); OpenAI Codex imzalı OAuth durum koruması ve katı şema doğrulaması (schema validation) gibi en sağlam güvenlik temellerini sıfırdan kurmakta; Google Antigravity ise dinamik yönlendirme, yeniden deneme (retry) mekanizmaları ve görsel kontrol panelleriyle en zengin uçtan uca prototipi üretmektedir.

6. Mühendislik Ekipleri İçin 2026 Mimari Çıkarımları

Yazılım mühendisliği organizasyonlarının 2026 ve sonrasında otonom kodlama araçlarından maksimum verim alabilmesi için iş akışlarını şu dört mimari ilke etrafında yeniden yapılandırması gerekmektedir:

1. Kod Tabanını Ajanlar İçin Okunabilir Kılmak (Harness-Ready Repositories):
   İnsan geliştiriciler örtük (implicit) takım kültürünü anlayabilir, ancak otonom ajanlar yalnızca açık (explicit) ve doğrulanabilir kurallarla çalışır. Her deponun kök dizininde mimari sınırları, yasaklı bağımlılıkları ve test komutlarını tanımlayan AGENTS.md, CLAUDE.md veya GEMINI.md dosyaları sürüm kontrolü altında tutulmalıdır.
2. Olasılıksal Üretimi Deterministik Kancalarla (Hooks) Çevrelendirmek:
   Hiçbir ajana doğrudan üretim dalına (main branch) veya hassas kriptografi/kimlik doğrulama dizinlerine sınırsız yazma yetkisi verilmemelidir. Claude Code'un PostToolUse kancaları veya Codex'in self_hosted sandbox kısıtlamaları kullanılarak, her dosya değişikliğinden sonra statik tip kontrolü (tsc, mypy) ve güvenlik tarayıcıları zorunlu birer derleyici kapısı olarak çalıştırılmalıdır.
3. Hibrit Orkestrasyon Topolojisi Kurmak:
   Tek bir araca bağımlı kalmak yerine görev tipine göre ajan yönlendirmesi yapılmalıdır. Sıfırdan görsel prototipleme, tarayıcı tabanlı UI doğrulaması ve çoklu-ajan beyin fırtınası için Google Antigravity 2.0; derin mimari refaktör, karmaşık hata ayıklama ve veritabanı/MCP entegrasyonlu üretim geliştirme için Claude Code; iyi tanımlanmış backlog görevlerinin, birim testlerinin ve güvenlik yamalarının arka planda paralel PR'lara dönüştürülmesi için OpenAI Codex tercih edilmelidir.
4. İnsan Dikkatini Darboğaz Olarak Optimize Etmek:
   Otonom kodlama çağında en kıt kaynak kod satırı değil, insan dikkati ve inceleme kapasitesidir. Mühendislik ekiplerinin temel görevi artık klavyede sözdizimi (syntax) üretmek değil; ajanların kendi hatalarını yakalayıp onardığı kapalı devre geri bildirim sistemleri (feedback loops) ve yüksek kaliteli doğrulama yapıtları (artifacts) üreten koşum takımları inşa etmektir.