What is Qualia, in one line?

A company brain with hands: a shared memory of how your studio actually works, plus a workforce of specialist agents that read it, decide, and do the work.

Game publishers, game and app studios, and multi-product companies operating several apps with a small team.

How is this different from an AI agent framework or a chatbot?

Frameworks give you building blocks. Chatbots answer questions. Qualia is the operating layer on top: shared portfolio memory, specialist agents, and an approval-first workflow that ships real changes across your stack.

Do the agents act on their own, or do I approve every step?

By default, approval is the step that ships. Autonomy is a ladder: task types with a proven approval record can be promoted to run unsupervised, and demoted anytime.

What does Qualia connect to?

Repos, ticketing, analytics, ad platforms, Sentry, Slack, storefronts. Read-only by default; write access is scoped per agent and per task type.

How is my data handled?

Read-only access by default, action log for every write, reversible operations, and no training on your data.

How do I get started?

Book a demo. We map your portfolio, plug in the memory, and run a first task under approval within the first week.

Does the AI actually write good fixes?

For simple fixes (null checks, type coercion, missing imports), yes. For complex fixes, the AI should flag uncertainty rather than produce confident wrong fixes.

Can I use this alongside Cursor or Claude Code?

Yes. Most portfolio operators use Cursor for interactive coding and an AI teammate for autonomous triage.

What if the AI opens too many PRs?

Configure the filter to only trigger above a threshold. Iterate weekly.

Does this replace engineers?

No. It replaces engineer time spent on triage.

How much does this cost?

Portfolio-priced products include this as one capability. Dedicated bug-fixing products price per-fix or per-repo.

What if I only have one product?

A single-repo tool might be enough. Portfolio scope matters at 3+ products.

How long before it's useful?

Days for first PRs. Weeks for filter calibration. Months for the feedback loop to make it consistently better than a mid-level engineer at triage.

Ana Sayfa › Hatalardan PR taslağı oluşturan yapay zeka

Rehber · Otonom mühendislik

Hata raporlarınızdan çekme istekleri (pull request) taslağı oluşturan yapay zeka

Yazan Doğan Turan, Kurucu Ortak, Qualia

Özet. Üretimde bir hata oluştuğunda (Sentry, Rollbar, log toplayıcı), çoğu ekip manuel olarak önceliklendirir: yığın izini okur, dosyayı bulur, bağlamı anlar, düzeltmeyi yazar, PR açar. Tüm bunları otomatik olarak yapan ve size bir uyarı yerine incelenebilir bir PR sunan bir yapay zeka çalışanı hata birikiminizi önemli ölçüde azaltır. 2026'da üç seçenek bunu sunuyor: Qualia (portföy kapsamı, tüm ürünlerde tek bir yapay zeka çalışanı), Viktor (mühendis rolünün bir parçası olarak) ve Cursor veya Claude Code artı özel otomasyonlar üzerinde DIY kurulumları.

Aslında parasını ödediğiniz iş akışı.

2026'da manuel hata önceliklendirme şöyle görünüyor:

Sentry uyarısı tetiklenir.
Biri bildirimi alır (mesai saatleri dışındaysa sabaha kadar bekler).
Mühendis Sentry'yi açar, yığın izini okur, kod tabanını açar.
Ne olduğunu anlamak için çevredeki kodu okur.
Düzeltme belliyse, yazar.
Değilse, bu dosyaya en son kimin dokunduğunu bulmak için Slack'i açar.
Bağlamla birlikte bir PR açar.
Birleştirir.

En iyi senaryo: hata başına 30 dakika. Bir portföy operatörü için gerçekçi senaryo: hata başına 2 saat, çünkü "kod tabanını açar" haftalardır bakmadığınız bir ürün hakkında bağlam yüklemeyi içerir.

Günde düzinelerce hatası olan 15 ürün için bu, tam zamanlı bir roldür. Ya da her hafta büyüyen bir birikimdir.

Bir yapay zeka ekip arkadaşı bunun yerine ne yapar?

Sentry uyarısı tetiklenir.
Yapay zeka ekip arkadaşı uyarıyı, yığın izini, çevreleyen kodu, git blame'i, son commit'leri ve Slack bağlamını okur.
Belirler: gerçek hata mı, yoksa gürültü mü? (Dengesiz testleri, üçüncü taraf API aksaklıklarını, bilinen kopyaları filtreler.)
Eğer gerçek bir hataysa: düzeltmeyi taslağını oluşturur, doğru dalda bir PR açar, PR açıklamasına bağlam ekler, inceleyiciyi etiketler.
Mühendis inceler (genellikle 5 ila 20 satır), onaylar veya düzenler.
Birleştirir.

Zaman tasarrufu: basit düzeltmelerde %90, karmaşık düzeltmelerde %60.

Portföy ölçeğinde bu, "özel hata ayıklama ekibimiz var" ile "düzeltmeleri geldikçe yayınlıyoruz" arasındaki farktır. Daha geniş kalıp için bkz. otonom operasyonlar için.

PR taslağı oluşturan bir yapay zekada nelere dikkat etmeli?

1. Sadece hatayı değil, gerçek kodu okur. Sadece hata mesajını gören ürünler, halüsinasyon içeren düzeltmeler üretir.
2. Git geçmişini okur. Bu dosyaya en son kim dokundu? Git farkındalığı olmayan ürünler, zaten düzeltilmiş hataları yeniden ortaya çıkarır.
3. Ekibinizin PR kalıplarını kullanır. Açıklayıcı commit mesajları, gerektiğinde testler.
4. Gürültüyü filtreler. Her uyarı gerçek bir hata değildir.
5. Repo odaklı değil, portföy odaklıdır. Tek bir ürün için herhangi bir kodlama yapay zekası (Cursor, Claude Code, Codex) işe yarar. 5'ten fazla üründen oluşan bir portföy için yapay zekanın hangi ürün, hangi repo, hangi ekip olduğunu anlaması gerekir.
6. Yanlış pozitif PR'ları sorunsuz bir şekilde yönetir. Yanlış PR'ları kapatmak tek tıkla olmalı.

Bunu 2026'da yapan ürünler.

Qualia

Portföy kapsamlı yapay zeka ekip arkadaşı. Tüm ürünlerinizdeki Sentry verilerini okur ve doğru repolara karşı PR'lar taslağını oluşturur. 2 ila 10 kişilik ekiplerin 3 ila 20 ürün çalıştırması için tasarlanmıştır.

Viktor

AI employee rolünün bir parçasıdır. Ekip başına bir adlandırılmış yapay zeka mühendisi isteyen ekipler için en güçlüsüdür. Portföy kapsamlı değildir. Bkz. Qualia vs Viktor.

Cursor / Claude Kod artı özel otomasyon

Kendin yap kurulumu. İnşa etmek için mühendislik zamanınız varsa işe yarar.

Sentry AI Otomatik Düzeltme

Sentry'nin kendi beta sürümü. Sentry ile sınırlı, o ürünün yol haritasına bağlı.

GitHub Copilot Workspace

Önerilen düzeltmeler için iyi; bir insan tarafından başlatılması gerekir. Otonom değil.

Devin / Cognition

Genel amaçlı otonom kodlama ajanı. Çoğu PR taslağı oluşturma iş akışı için aşırıya kaçar.

Taahhüt etmeden önce nasıl değerlendirilir.

Adım 1. Son 30 gündeki 10 gerçek Sentry hatasını seçin. Basit ve karmaşık olanları karıştırın.
Adım 2. Her birini AI ekip arkadaşına besleyin. Bir PR taslağı hazırlamasını isteyin.
Adım 3. Her PR'ı derecelendirin: doğruluk, eksiksizlik, konvansiyon, bağlam.
Adım 4. Ürünler arasında karşılaştırın. 10'da 8'ini doğru yapan ve diğer 2'sini zarifçe ele alan bir ürün, basit hatalarda 10'da 10 doğru yapan ancak karmaşık olanlarda halüsinasyon gören bir üründen daha iyidir.

Yaygın hatalar.

İnceleme geçidi olmadan dağıtım. AI tarafından hazırlanan PR'ların asla otomatik birleşmesine izin vermeyin.
AI'yı git geçmişine bağlamamak. Yalnızca hatayı gören bir AI, zaten düzeltilmiş hataları yeniden ortaya çıkarır.
Çok agresif filtreleme. "Sadece gerçek hatalar" uç durumları kaçırır. "Her şey" gürültüdür. 2 hafta boyunca yineleyin.
Bir repo kapsamlı üründen portföy kapsamı varsayılıyor. Tek repo araçları (Cursor, Copilot) "hangi ürün, hangi repo" ayrımını doğal olarak yapmaz.

Sıkça sorulan sorular.

Yapay zeka gerçekten iyi düzeltmeler yazıyor mu?

Basit düzeltmeler (null kontrolleri, tür dönüştürme, eksik içe aktarmalar) için evet. Karmaşık düzeltmeler için yapay zeka, kendinden emin yanlış düzeltmeler üretmek yerine belirsizliği işaretlemelidir.

Bunu Cursor veya Claude Code ile birlikte kullanabilir miyim?

Evet. Çoğu portföy operatörü, etkileşimli kodlama için Cursor'ı ve otonom önceliklendirme için bir AI teammate kullanır.

Yapay zeka çok fazla PR açarsa ne olur?

Filtreyi yalnızca bir eşiğin üzerinde tetiklenecek şekilde yapılandırın. Haftalık olarak yineleyin.

Bu mühendislerin yerini mi alıyor?

Hayır. Mühendislerin önceliklendirmeye harcadığı zamanın yerini alıyor.

Maliyeti ne kadar?

Portföy fiyatlı ürünler bunu bir yetenek olarak içerir. Özel hata düzeltme ürünleri, düzeltme başına veya repo başına fiyatlandırılır.

Sadece bir ürünüm varsa ne olur?

Tek bir repo aracı yeterli olabilir. Portföy kapsamı 3+ üründe önem kazanır.

Ne kadar sürede faydalı hale gelir?

İlk PR'lar için günler. Filtre kalibrasyonu için haftalar. Geri bildirim döngüsünün, önceliklendirmede orta seviye bir mühendisten sürekli olarak daha iyi hale gelmesi için aylar.