Şubat 2025'te Andrej Karpathy bir tweet attı ve yazılım dünyasını ikiye böldü. "Vibe coding" dediği şey şuydu: artık kodu satır satır yazmıyor, ne istediğini AI'a anlatıyor, o yazıyor, kendisi de yalnızca sonucun havasına bakıyordu.
Karpathy sıradan biri değil; Tesla'nın eski AI direktörü ve OpenAI'ın kurucu ekibinden. Attığı bu kavram hem büyük bir heyecan hem de epey sert bir tartışma başlattı.
AppDuce'da son bir yıldır bu araçları günlük geliştirme akışımızda kullanıyoruz, aşağıda o süreçten çıkan gözlemleri paylaşıyoruz.
Vibe coding tam olarak ne?
Geleneksel kodlamada süreç bellidir: problemi anlarsın, çözümü tasarlarsın, kodu satır satır yazarsın, test eder ve hatalarını ayıklarsın.
Vibe coding'de ise problemi doğal dille AI'a anlatırsın, o kodu üretir, sen de çıkan sonuca bakarsın. Çalışıyorsa devam edersin, çalışmıyorsa düzeltmesini söylersin.
Aradaki fark küçük değil. Birincisinde her satır senin kontrolünden geçiyor; ikincisinde ise çıktıya odaklanıp sürecin ayrıntılarını AI'a bırakıyorsun.
Bu iş için GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Windsurf ya da Bolt gibi AI destekli editörler ve asistanlar kullanılıyor. Bunlar artık yalnızca otomatik tamamlama yapmıyor; koca fonksiyonları, sayfaları, hatta proje iskeletlerini baştan kurabiliyor.
Ne zaman gerçekten işe yarıyor?
Her işte parlamıyor, ama bazı senaryolarda gerçekten ciddi bir verim artışı getiriyor.
Prototip ve MVP tarafında çok güçlü. Bir fikri çalışan bir demoya çevirmek istiyorsanız CRUD uygulamaları, form ağırlıklı arayüzler ve basit API'ler dakikalar içinde ortaya çıkıyor; biz de iç projelerimizde ilk taslakları çoğunlukla böyle çıkarıyoruz. Tekrar eden boilerplate kodda da benzer bir rahatlama var; her projede yeniden yazılan API route'ları, veritabanı şemaları, form validasyonları ve test dosyaları gibi parçaları AI'a yazdırmak hem vakit kazandırıyor hem tutarlılığı koruyor. Yeni bir teknolojiyi keşfederken de yardımcı oluyor; tanımadığınız bir kütüphaneyi öğrenmek için "şunu şu araçla yap" demek, dokümantasyonu baştan sona okumaktan çok daha hızlı ilerletiyor, adeta deneyerek öğrenmenin AI destekli hali. Küçük araçlar ve script'ler ise belki de en rahat alan; tek seferlik veri dönüştürme, CSV ayrıştırma ya da toplu dosya yeniden adlandırma gibi işler için neredeyse birebir.
Sınırları nerede?
Çoğu "vibe coding harika" yazısının atladığı kısım tam da burası.
Karmaşık iş mantığı ilk sınır. Ödeme sistemi, kullanıcı yetkilendirme ya da gerçek zamanlı senkronizasyon gibi kritik yerlerde AI'a güvenmek riskli; üretilen kod ilk bakışta çalışıyormuş gibi görünür ama sıra dışı durumlarda kolayca çöker. Performans optimizasyonu da AI'ın zayıf noktası; genel geçer çözümler üretir ve sizin uygulamanıza özgü darboğazları göremez, N+1 sorgu problemi, bellek sızıntısı ya da gereksiz yeniden render gibi sorunları ancak sistemi bütünüyle kavrayan bir geliştirici çözer. Güvenlik ise en hassas sınır; modelin yazdığı kodu güvenlik gözüyle taramadan canlıya almak tehlikeli, çünkü SQL injection, XSS ya da eksik girdi doğrulaması gibi açıklar AI'ın gözünden çok rahat kaçabiliyor. Mimari kararlar da bağlam istiyor; monolit mi mikroservis mi, hangi veritabanı, nasıl bir cache stratejisi... AI mevcut kodu görebilir ama projenizin ileride ulaşacağı ölçeği, ekibinizin yapısını ve iş gereksinimlerinizi tam olarak bilemez.
Bizim yaklaşımımız: AI ile birlikte, AI'a rağmen değil
AppDuce'da AI araçlarını bir tür "junior geliştirici" gibi konumlandırıyoruz; ilk taslağı çıkarmakta gerçekten iyiler. Ama işi orada bırakmıyoruz. Üretilen her kodu gözden geçiriyor, kritik iş mantığını kendimiz yazıyor, testleri AI'a yazdırsak bile sonuçları kendimiz doğruluyor ve mimari kararları ekipçe alıyoruz.
Bu şekilde çalışınca geliştirme hızımız kabaca yüzde 40 arttı, üstelik kaliteden de ödün vermeden, çünkü AI'ı başıboş değil kontrollü kullanıyoruz.
Yazılımcılar işsiz mi kalacak?
Kısa cevap hayır, ama roller değişecek.
Vibe coding basit ve tekrarlayan işleri otomatikleştirdikçe, geliştiriciler daha üst seviye problemlere yöneliyor: sistem tasarımı, kullanıcı deneyimi, performans ve güvenlik gibi.
Aslında tanıdık bir hikaye. Excel çıktığında muhasebeciler işsiz kalmadı, ama sadece toplama çıkarma yapanlar değer kaybetti. Burada da benzer bir şey olacak; yalnızca CRUD yazan geliştiriciler için işler zorlaşırken, sistem düşünebilen, mimari karar alabilen ve AI araçlarını verimli kullanabilen geliştiriciler daha değerli hale gelecek.
Kendiniz denemek isterseniz
Denemek isterseniz birkaç araçla rahatça başlayabilirsiniz. Cursor, VS Code tabanlı bir AI editör; kod tabanınızı okuyup bağlama göre üretiyor. Claude Code terminalde çalışıyor ve proje genelinde değişiklik yapabiliyor. GitHub Copilot ise en yaygını, hem VS Code hem JetBrains ile entegre.
En sağlıklısı küçük bir yan projeyle başlamak. Canlı projenize dokunmadan önce AI'ın ürettiği kodun kalitesini kendi gözünüzle görün.
Son söz
Vibe coding ne sihir ne de saçmalık. Doğru kullanıldığında ciddi bir verim getiren yeni bir geliştirme biçimi. Ama "kodlama bilmiyorum, nasılsa AI yazar" diye yaklaşırsanız elinize bakımı imkânsız, güvensiz ve kırılgan bir yazılım geçer.
En iyi sonucu, AI'ın hızını geliştiricinin muhakemesiyle birleştirdiğinizde alıyorsunuz; biz de tam olarak bunu yapmaya çalışıyoruz.
Yapay zekayı yalnızca geliştirme sürecinde değil, ürünün kendisinde de kullanmak isterseniz uygulamanıza AI nasıl eklenir rehberimize göz atabilirsiniz.