Apidog'un IDEA eklentisi veya bazı Swagger eklentileriyle, kodu kullanarak kolayca API dokümantasyonu oluşturabilir ve dokümanları sıfırdan yazma sorununu çözebilirsiniz.
Ancak, uç noktalar yazılıp dokümanlar oluşturulduktan sonra bile, hala emin olmayabilirsiniz: API tasarımı yeterince iyi mi? Dokümantasyon standartlaştırılmış mı? Daha da geliştirilebilecek alanlar var mı?
Özellikle ekip çalışmasında, API dokümanlarınızın ekip arkadaşlarınız tarafından bir bakışta anlaşılması kolay olmasını istersiniz. İsimlendirme netliği ve bilgi eksiksizliği, API'lerinizi kullanma deneyimlerini doğrudan etkiler.
Apidog, bu aşamada API dokümantasyonunu daha da optimize etmenize yardımcı olmak için yakın zamanda çeşitli yapay zeka özelliklerini kullanıma sundu. Mevcut uç nokta ayrıntılarını iyileştiriyor veya başka yerlerden mevcut API dokümanlarını içe aktarıyor olsanız da, yapay zeka pratik öneriler sunabilir.
Aşağıda, daha standart API dokümantasyonu oluşturmak için Apidog'da yapay zekayı nasıl kullanacağımızı anlatacağız. Başlamadan önce, Apidog'u en son sürüme güncellediğinizden, yapay zeka özelliklerini etkinleştirdiğinizden ve yapay zeka modelini yapılandırdığınızdan emin olun.
Mevcut Dokümantasyondan İçe Aktarma
Bazen API dokümantasyonunu diğer kaynaklardan Apidog'a taşımanız gerekebilir. Dokümanlar standart bir biçimde ise, Apidog yerel olarak birden çok içe aktarma yöntemini destekler: IDEA eklentisi aracılığıyla koddan doküman oluşturabilir, OpenAPI/Swagger özelliklerini içe aktarabilir veya Postman gibi diğer araçlardan taşıyabilirsiniz.
Ancak bazı durumlarda dokümantasyonunuz bu standart biçimlerde olmayabilir. Örneğin, ekip daha önce uç noktaları Markdown'da belgeledi, alan açıklamalarını Word'de düzenledi veya uç nokta tanımlarını sohbet günlüklerinde veya e-postalarda buldu. Bu standart olmayan kaynaklardan her alanı Apidog'a manuel olarak girmek göz korkutucu olabilir.
Bu durumda, veri girişine yardımcı olmak için Yapı şemasını yapay zeka ile değiştir özelliğini kullanabilirsiniz. Diyelim ki böyle bir Markdown içeriğiniz var:
| name | desc | type | required |
| ---------- | --------------------------------------------------------------------------- | --------- | -------- |
| usePaging | Whether to enable pagination | boolean | true |
| offset | Starting position (required when pagination is enabled) | int | false |
| pageSize | Number of items per page (required when pagination is enabled) | int | false |
| minPrice | Minimum price (unit: cents) | int | false |
| maxPrice | Maximum price (unit: cents) | int | false |
| brand | Brand code | string | false |
| categoryId | Product category ID | int | false |
| sortRule | Sorting rule: 1 → Sales priority, 2 → Price ascending, 3 → Price descending | enum(int) | false |
| keyword | Search keyword (fuzzy match on product name) | string | false |Parametreleri kopyalayın ve yapay zekaya şunu sorun: "Bu içeriği uç nokta parametrelerine dönüştürün, türleri ve gerekli alanları belirlediğinizden emin olun."
Yapay zeka, alan adlarını, veri türlerini, zorunluluk durumunu ve açıklamaları otomatik olarak algılar, ardından her şeyi Apidog'un standart şema formatına dönüştürür. Eğer numaralandırmalar (enum'lar) dahilse, yapay zeka bunları da sizin için uygun numaralandırma türlerine göre düzenler.
Yapay Zeka API Ayrıntılarını İyileştirmenize Yardımcı Olur
Temel bilgileri içe aktardıktan sonraki adım, ayrıntıları iyileştirmektir.
Bir alan adından emin değilseniz, Yapay Zeka adlandırma özelliğini kullanın. Yapay zeka, uç nokta özelliklerine ve API tasarım yönergelerine göre daha doğru adlandırma önerileri sunacaktır.
Ayrıca, alan açıklamalarını daha net ve eksiksiz açıklamalar için yapay zeka ile otomatik tamamlayabilirsiniz.
Sahte veri üretimi de yapay zekanın başka bir gücüdür. Genellikle bir alanın neyi temsil ettiğini biliriz ama hangi örnek değerleri kullanacağımızdan emin olmayız. Yapay zeka, alan türüne ve açıklamasına göre makul örnek verileri otomatik olarak üretecektir.
API Dokümantasyon Tamamlama Kontrolü: Eksiklikleri Önleme
Dokümantasyon neredeyse tamamlanmış gibi göründüğünde, hala önemli bir bilginin eksik olup olmadığını merak edebilirsiniz. Bu noktada, herhangi bir şeyin gözden kaçıp kaçmadığını görmek için Apidog'un API Dokümantasyon Tamamlama Kontrolü özelliğini kullanın.
Yapay zeka, eksik veya eksik bilgileri belirlemek için mevcut API dokümantasyonunuzu birden fazla açıdan tarar. Daha sonra her bir inceleme öğesini puanlayan ayrıntılı bir rapor oluşturarak API dokümanlarınızın nerede iyileştirilmesi gerektiğini hızlıca görmenize yardımcı olur.
Rapor sadece ne yapmanız gerektiğini söylemekle kalmaz, aynı zamanda nedenini de açıklar. Örneğin, başarılı bir yanıt formatını belgeleyip olası hata senaryolarını belgelememiş olabilirsiniz; temel alan açıklamalarına sahip olabilir ancak kullanım kısıtlamaları veya biçimlendirme gereksinimlerinden yoksun olabilirsiniz.
Raporda sunulan önerileri takip ederek API dokümantasyonunuzu iyileştirebilirsiniz.
Uç Nokta Uyumluluk Kontrolü: Tutarlılık Sağlama
API dokümantasyonu eksiksiz olmanın yanı sıra iyi standartlaştırılmış da olmalıdır. Tek bir uç nokta içinde adlandırma tutarlı bir stili takip etmeli, alan türleri açıkça ve doğru bir şekilde tanımlanmalı ve yanıt yapıları mantıklı olmalıdır. Bu ayrıntılar, dokümanlarınızın okunması ve sürdürülmesinin kolay olmasında önemli bir rol oynar.
Apidog'un uç nokta uyumluluk kontrolü özelliği, dokümantasyonunuzu birden çok açıdan inceler. Örneğin, bazı alanlar fiillerle adlandırılırken diğerleri isimler kullanıyorsa, yapay zeka tutarsızlığı işaretler ve birleşik bir adlandırma stili önerir.
Ayrıca, alan tanımlarının karışık büyük/küçük harf stillerinden, alt çizgi ve camelCase'in aynı anda kullanılmasından veya tutarsız kısaltmalardan kaçınmak gibi tutarlı standartları takip edip etmediğini kontrol eder ve ardından bu sorunları nasıl düzelteceğinize dair net öneriler sunar.
Özet
Net ve standartlaştırılmış API dokümantasyonu oluşturmak çok önemlidir. Yapay zeka tarafından oluşturulan test senaryoları gibi özellikler, dokümanlarınızın kalitesine bağlıdır; dokümanlar ne kadar eksiksiz ve tutarlı olursa, oluşturulan test senaryoları da o kadar doğru ve kullanışlı olacaktır.
Her yapay zeka özelliğini aynı anda kullanmanız veya mevcut iş akışınızı tamamen değiştirmeniz gerekmez.
Bu, kademeli bir süreçtir. Mevcut dokümantasyonunuzu içe aktararak başlayabilir ve ardından yapay zeka özelliklerini yavaşça uygulayarak onu iyileştirebilir ve mükemmelleştirebilirsiniz. Bir öneriden emin değilseniz, hiçbir şeyi değiştirmeden bırakabilir ve daha sonra daha fazla bağlamınız olduğunda tekrar gözden geçirebilirsiniz.
Zamanla, API dokümantasyon standartları hakkında doğal olarak daha iyi bir anlayış kazanacaksınız. Yapay zeka sadece anlık sorunları gidermenize yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda daha iyi dokümantasyon alışkanlıkları geliştirmenize de yardımcı olur.