İşte garip bir paradoks: AI kodlama ajanları artık UI'leri takabilir, API'leri arayabilir ve saniyeler içinde veri modellerini oluşturabilir. But when it comes to building , they consistently under-deliver. production-grade product integrations Üretim düzeyinde ürün entegrasyonu Claude Code, bir React tablosunu ayarlayabilir. Cursor, kimlik doğrulama ile bir arka plan oluşturabilir. Lovable, tüm kullanıcı arayüzünü bir talimatdan tasarlayabilir. Bu araçlar, yazılımı nasıl oluşturduğumuzu temel olarak değiştiriyor. Ancak bir sıkıntılı sorunun yanı sıra: product integrations. Herhangi bir AI ajanına “Slack entegrasyonu oluşturun” diye sorun ve kod alacaksınız. Code that like it would work. looks görünüyor Ancak, müşterilerin farklı Slack çalışma alanı seviyelerini kullandığı, oran sınırları planlara göre değişen, webhook imzalarının formatını değiştirdiği, OAuth tokenlerinin öngörülemez bir şekilde sona erdiği ve her şeyin bozulduğu üretimde kullanın. This isn't an AI problem. It's an infrastructure problem. Geçtiğimiz on yıl boyunca, iPaaS platformları, birleşik API'ler ve düşük kod oluşturucuları ile entegrasyonları ele almaya çalıştık. her biri entegrasyonları kolaylaştırmak için söz verdi. her biri müşterilerin yüzey düzeyindeki bağlantıdan başka bir şeye ihtiyacı olduğunda başarısız oldu. Artık AI, daha önce hiç olmadığı gibi entegrasyon binasını demokratikleştirmeyi vaat ediyor! Ve yapacak, ama sadece buna doğru temel verirsek. Ama neden AI entegrasyonlarla mücadele ediyor? Gerçek ürün entegrasyonları karmaşıktır, kenar durumlarla doludur ve AI ajanlarının sahip olmadığı derin bilgiye ihtiyaç duyar. There Are Three Fundamental problems: Basitlik karmaşıklığı için optimize edilmiştir. Gerçek dünya entegrasyonları karmaşıktır: kimlik akışları, hata yönetimi, oran sınırları, özelleştirilmiş alanlar, vb. AI'nın gerekli tüm kenar durumları çözmesi zordur. . AI, mükemmel senaryolarda çalışan basit entegrasyonlar oluşturabilir, ancak üretim kullanımı için gerekli karmaşıklığı güvenilir bir şekilde ele alamaz. İktidar yetersiz bir bağlamda çalışıyor Çoğu junior geliştiricinin yanı sıra, AI ajanları eksik veya eski API belgeleriyle çalışıyorlar.Integrasyonların üretimde gerçekte nasıl davrandığının gerçek dünya deneyimi yok - yalnızca farklı uygulamalarda yüzlerce entegrasyon oluşturarak gelen tuhaflıklar, sınırlamalar ve nüanslar. GeriGündemGüncelGüncelGüncelGüncelGüncelGüncelGüncelGüncelGüncelGüncelGüncel AI, entegrasyonları doğru bir şekilde test etmek için güçlü araçlara sahip değildir. entegrasyon mantığını doğrulamak, düzeltmek ve tekrarlamak için bir yol olmadan, AI oluşturulan kod üretimi için kırılgan ve güvenilmez kalır. Entegreyi test etmek, uygulama kodunuzu test etmekle aynı değildir, çünkü aldatmak zor veya imkansız olan dış sistemleri içerir. Böylece kod oluşturabilir ve bu kod Doğru, ancak kullanıcılarınız gerçek dünya hesaplarına bağlandığında birçok durumda gerçekten çalışmayacaktır. görünüyor Çözüm: çerçeve + bağlam + altyapı AI ile üretim düzeyinde entegrasyonlar oluşturmak için üç şeye ihtiyacınız var: 1. A framework that breaks down complexity Her şeyi bir anda halletmek için AI'ya sorma yerine, entegrasyonları yönetilebilir yapı bloklarına bölün - AI'nin güvenilir bir şekilde oluşturabileceği ve oluşturabileceği bağlayıcılar, eylemler, akışlar ve şemalar. 2. Rich context about real-world integrations AI, API belgelendirilmesinden daha fazlasına ihtiyaç duyar: entegrasyonların üretimde gerçekte nasıl davranış gösterdiğine dair bilgiye ihtiyaç duyar: ortak kenar durumları, API şaşkınlıkları, en iyi uygulamalar ve farklı müşteri ayarları boyunca çalışan alan haritaları. 3. Infrastructure for testing and maintenance AI entegrasyonlarını gerçek dış sistemlere karşı test etmesine, başarısızlıklarda iterasyon yapmasına ve dış API'lerin geliştikçe entegrasyonları otomatik olarak sürdürmesine olanak sağlayan araçlara ihtiyacınız var. Bu üç bileşenle, AI, gerçekte işe yarayan üretim düzeyinde entegrasyonları güvenilir bir şekilde oluşturabilir. Membrane bu çözümü nasıl uyguluyor Ürün entegrasyonlarını oluşturmak ve sürdürmek için özel olarak tasarlanmıştır ve tam olarak AI ajanlarının ihtiyacı olan şeyleri sağlar: Membranı entegrasyon karmaşıklığını parçalara parçalayabilen modüler yapı blokları (Membrane Framework'e bakınız) Integrasyonlar oluşturmak için eğitilmiş uzman AI kodlama ajanı (Membrane Agent) Membrane aracılığıyla çalışan binlerce gerçek dünya entegrasyonundan özel operasyonel bilgi. Canlı dış sistemlerle çalışan entegrasyonları test etmek ve doğrulamak için araçlar ve altyapılar. Aşağıdaki bağlantıyı izlemek istiyor musunuz?Aşağıdaki bağlantıyı izleyin. Aşağıdaki bağlantıyı izlemek istiyor musunuz?Aşağıdaki bağlantıyı izleyin. linki takip et nasıl çalışır Ürününüz için yeni bir entegrasyon oluşturduğunuzu hayal edin - verileri senkronize etmek, eylemleri başlatmak veya iş akışlarını etkinleştirmek için dış bir uygulamaya bağlanın. Adım 1: Yapmak istediğiniz şeyleri tanımlayın Bir AI ajanına doğal dilde hangi entegrasyonun gerekli olduğunu söyleyin: Yaratılış ile ilgili bir soru işareti oluşturun. AI ajanı niyetinizi anlar ve şunları içeren tam bir entegrasyon paketi oluşturmaya başlar: Hedef uygulaması için bağlantılar. Yönetilen kimlik doğrulama. Entegre mantığını uygulayan elemanlar - canlı dış sistemle test edilmiştir. API ve SDK, elde edilen entegrasyonu uygulamaya eklemek için. Adım 2: Entegreyi test etmek ve doğrulamak Önceki adımda, ajan hem entegrasyonu oluşturmak hem de test etmek için elinden geleni yapar. Testlerin sonuçlarını gözden geçirebilirsiniz ve opsiyonel olarak kendi UI veya API kullanarak ek testleri çalıştırabilirsiniz. Sorunlar bulursanız, agent'e bunları düzeltmesini isteyin. O kadar basit ki! Adım 3: Uygulamaya Ekle Şimdi en iyi sizin için çalışan yöntemi kullanarak entegreyi ürünüze bağlayın. API - Bağlantı eylemlerini gerçekleştirmek için doğrudan HTTP çağrıları yapın SDK - Backend kodunuzda bir native SDK kullanın MCP - entegrasyon bağlamını AI kodlama ajanlarına maruz bırakın AI ajanları - Claude Code, Cursor veya Windsurf gibi araçları Membrane'ye bağlayın ve ürününüzde değişiklikler uygulamasını isteyin. Sonuç Bir zamanlar istediğin şeyi anlattın, gerisini yaptın. En son bütünleşme: Kullanıcıların harici uygulamaları güvenli, üretim sınıfı auth ile bağlamalarını sağlar Test edilmiş, tekrar kullanılabilir eylemler aracılığıyla entegrasyon mantığını gerçekleştirin AI tarafından desteklenen güvenilir ve istikrarlı bir entegrasyon altyapısı üzerinde çalışır Membrane neden genel amaçlı AI kodlama ajanlarından daha iyidir? Challenge General-purpose AI Agents Membrane Complexity Builds the whole integration at once: can implement “best case” logic, but struggles with more complex use cases. Modular building blocks allow properly testing each piece of integration before assembling it together. Context Has access to limited subset of public API docs Specialises in researching public API docs + has access to proprietary context under the hood. Testing Limited to standard code testing tools that are not adequate for testing integrations Uses testing framework and infrastructure purpose-built for product integrations. Maintenance Doesn’t do maintenance until you specifically ask it to do something. Every integration comes with built-in testing, observability, and maintenance. karmaşıklığı Tüm entegrasyonu bir anda oluşturur: “en iyi durum” mantığını uygulayabilir, ancak daha karmaşık kullanım durumlarıyla mücadele eder. Modüler yapı blokları, her bir entegrasyonun birleştirilmeden önce düzgün bir şekilde test edilmesini sağlar. Konteyner Public API dosyalarının sınırlı bir alt kümesine erişim var Araştırma için uzmanlaşmış kamu API dokümanları + kapak altında özel bağlamlara erişim var. test etmek Test entegrasyonları için yeterli olmayan standart kod test araçlarına sınırlıdır Ürün entegrasyonları için test çerçevesi ve amaçlı inşa edilen altyapı kullanır. Bakım Belirli bir şey yapmasına izin verene kadar bakım yapmaz. Her entegrasyon, entegre test, gözlemlenebilirlik ve bakım ile birlikte gelir. Daha büyük resim AI kodlama ajanları, yazılımı nasıl oluşturduğumuzu değiştiriyor, ancak üretim düzeyinde entegrasyonlar oluşturmak için doğru temellere ihtiyaç duyarlar. AI'yi uygun altyapı ile birleştirdiğinizde - gerçek dünya entegrasyonları, modüler yapı blokları ve test araçları ile ilgili bağlam - tam bir geliştirme döngüsünü açarsınız: Entegre gereksinimlerinizi ajanlara açıklayın → AI’nin gerekli bileşenlerle entegrasyonları oluşturmasını izleyin → Çevrenizde üretime hazır paketler dağıtın Entegre gereksinimlerinizi ajanlara açıklayın → AI’nin gerekli bileşenlerle entegrasyonları oluşturmasını izleyin → Çevrenizde üretime hazır paketler dağıtın Bu, AI'nin çalışmak için doğru araçlara sahip olduğunda mümkün hale gelir. Start building production-grade integrations with AI. 👉 Membranı deneyin Dokümanları Oku
