20 Kas 2025·4 dk
Vibe Kodlama: Kodu Yapay Zeka ile Sohbete Dönüştürmek
Vibe kodlamanın kodlamayı katı spesifikasyonlardan diyaloga nasıl taşıdığını öğrenin—roller, iş akışları ve kalite kontrollerinde ne değişiyor ve kontrolü nasıl elde tutarsınız.
Vibe kodlamanın kodlamayı katı spesifikasyonlardan diyaloga nasıl taşıdığını öğrenin—roller, iş akışları ve kalite kontrollerinde ne değişiyor ve kontrolü nasıl elde tutarsınız.
“Vibe kodlama” basit bir fikir: yazılımı her satırı kendiniz yazarak inşa etmek yerine, kod öneren, takasları açıklayan ve sizinle yineleyen bir AI ile devam eden bir sohbet yoluyla inşa edersiniz.
Siz niyeti yönlendirirsiniz ("bu sayfanın daha hızlı yüklenmesini sağla", "giriş ekle", "bu API şekline uydur"), AI ise çalıştırabileceğiniz, inceleyebileceğiniz ve düzeltebileceğiniz somut değişikliklerle yanıt verir.
Geleneksel iş akışları genellikle şöyle işler: detaylı bir spes yaz → görevlere böl → uygula → test et → düzelt. Bu iyi çalışır ama doğru tasarımı önceden tahmin edebileceğinizi ve kod yazmanın ana darboğaz olduğunu varsayar.
Vibe kodlama vurgu değiştirir: hedefi tarif et → bir taslak uygulama al → gördüğüne tepki ver → küçük adımlarla iyileştir. “Spes” büyük bir belge değil—evrimleşen bir diyalog ve çalışan çıktı ile eşleşen bir süreçtir.
Bu kaymayı sürdüren üç güç var:
Vibe kodlama, keşfederken, prototip yaparken, yaygın desenleri entegre ederken veya hızlı mikro-yinelemelerle özellikleri cilalarken parlak sonuç verir. AI çıktısını varsayılan olarak "doğru" kabul etmek yanıltıcı olabilir—özellikle güvenlik, performans ve ince iş kuralları söz konusu olduğunda.
Kullanışlı zihniyet şudur: AI hızlı bir iş ortağıdır, otorite değil. Netlik, kısıtlar ve "bitti"nin ne anlama geldiğine karar verme hâlâ sizin sorumluluğunuzdadır.
Geleneksel spesifikasyonlar, kimse kod yazmadan önce bir problemin belirsizliğini ortadan kaldırmak üzere tasarlanır. Kararları erken dondurmaya çalışırlar: tam alanlar, tam durumlar, tam kenar vakaları. Bu faydalı olabilir—ama zaten ne istediğinizi bildiğinizi varsayar.
Vibe kodlama sıralamayı tersine çevirir. Belirsizliği bir hata olarak görmek yerine, onu keşif için bir malzeme olarak kullanırsınız. Niyetle başlarsınız ve sohbet eksik parçaları ortaya çıkarır: kısıtlar, takaslar ve "ah, bunu düşünmemiştik" anları.
Bir spes şöyle der: “İşte sistem.” Bir sohbet sorar: “Bu olduğunda sistem ne yapmalı?” Soru-öncelikli yaklaşım, dökümanda asla görünmeyecek gereksinimleri keşfetmeyi kolaylaştırır—ne kadar sıkı doğrulama olmalı, hata mesajları ne söylemeli veya bir e-posta zaten alınmışsa ne yapılmalı gibi.
AI birkaç dakika içinde bir uygulama taslağı oluşturabildiğinde, ilk geçişin hedefi değişir. Nihai bir plan üretmeye çalışmazsınız. Test edilebilir bir şey üretmeyi amaçlarsınız: tıklanabilir, çalıştırılabilir veya simüle edilebilir ince bir dilim. O prototipten alınan geri bildirim gerçek gereksinimler olur.
İlerleme artık "spesifikasyonu bitirdik" değil. "Çalıştırdık, davranışı gördük ve ayarladık"tır. Sohbet kod üretir, kod kanıt üretir ve kanıt bir sonraki istemi yönlendirir.
Tam bir PRD yazmak yerine şunları sorabilirsiniz:
Bu, belirsiz bir isteği somut adımlara çevirir—her detayı zaten bildiğinizi iddia etmeden. Sonuç, daha az evrak işleri ve daha çok uygulayarak öğrenmedir; insanlar her yinelemede kararları yönlendirir.
Vibe kodlama "geliştirici"yi ortadan kaldırmaz; bunun yerine işi bazen aynı saat içinde giydiğiniz farklı şapkalar gibi hissettirir. Bu rolleri adlandırmak, ekiplerin kimin neyi karar verdiği konusunda kasıtlı kalmasına yardımcı olur ve AI'nin sessizce karar verici olmasını engeller.
Yönetmen ne inşa edildiğini ve "iyi"nin ne olduğunu tanımlar. Bu yalnızca özellikler değil—sınırlar ve tercihleri kapsar:
Yönetmen rolündeyken AI'den tek doğru yanıtı istemezsiniz. Kısıtlarınıza uyan seçenekler istersiniz ve sonra seçersiniz.
Editör AI çıktısını tutarlı bir ürüne dönüştürür. İnsan yargısının en çok önemli olduğu yer burasıdır: tutarlılık, kenar vakalar, isimlendirme, netlik ve kodun gerçekten niyeti karşılayıp karşılamadığı.
Yararlı bir zihniyet: AI önerilerini hızlı bir çırak takım arkadaşı taslağı gibi ele alın. Varsayımları kontrol etmelisiniz, "neyi unuttuk?" diye sormalı ve sistemin geri kalanına uyup uymadığını sağlamalısınız.
Uygulayıcı rolü AI'nin parladığı yerdir: boilerplate üretmek, endpoint'leri bağlamak, test yazmak, diller arası çeviri yapmak veya birçok yaklaşımı hızlıca üretmek.
AI'nin en büyük değeri hız ve genişliktir—desenler önerir, boşlukları doldurur ve tekrarlayan işleri yaparken siz direksiyonu tutarsınız.
AI %80 satırı yazmış olsa bile, sonuçların sahipliği insanlardadır: doğruluk, güvenlik, gizlilik ve kullanıcı etkisi. İş akışınızda bunu açıkça belirtin—kim değişiklikleri onaylar, kim inceler, kim yayınlar.
İş birliğini sağlıklı tutmak için:
Amaç, AI'nin olasılıklar üretmesi ve sizin yön, standartlar ve nihai yargılar sağlamanızdır.
Vibe kodlama, varsayılan çalışma birimini "özelliği bitirdik"ten "bir sonraki küçük adımı kanıtladık" biçimine kaydırır. Tüm kenar vakaları tahmin etmeye çalışan büyük bir istem yerine, sık döngülerde yineleyin: isteyin, üretin, test edin, ayarlayın.
Büyük ön isteklerden küçük, test edilebilir artışlara geçmek faydalıdır. Tek bir fonksiyon, tek bir endpoint veya tek bir UI durumu isteyin—modülün tamamını değil. Sonra çalıştırın, okuyun ve neyi değiştireceğinize karar verin.
Bu sizi gerçekliğe yakın tutar: başarısız testler, gerçek derleme hataları ve somut UX sorunları tahminden daha iyi rehberlik eder.
Mikro-yinelemeler, sabit bir ritimle en iyi çalışır:
Plan adımını atalarsanız, AI niyetten uzaklaşan inandırıcı görünen kod üretebilir.
Kod yazmadan önce AI'den gereksinimleri ve varsayımları kendi kelimeleriyle tekrar etmesini isteyin. Bu, boşlukları erken ortaya çıkarır: "Boş stringleri eksik olarak mı ele alıyoruz?" "Bu senkron mu yoksa asenkron mu?" "Hata formatı ne olacak?" Tek bir mesajda sapmayı düzeltebilirsiniz, daha sonra fark etmeniz gerekmez.
Kararlar diyalog yoluyla alındığı için, hafif bir değişiklik günlüğü tutun: ne değiştirdiniz, neden değiştirdiniz ve neyi ertelediniz. Bu PR açıklamanızda kısa bir bölüm veya basit bir not dosyası olabilir. Geri dönüş yaptığınızda veya bir haftada birine devrettiğinizde netlik sağlar.
Eğer bir vibe-kodlama platformu kullanıyorsanız (ör. Koder.ai), planning mode, snapshots ve rollback gibi özellikler mikro-yinelemeleri daha güvenli hale getirebilir: hızla keşfeder, checkpoint alır ve denemeleri geri alırken ivmeyi kaybetmezsiniz.
Vibe kodlama, istemlerin "bana bir fonksiyon yaz" yerine "iyi bir ürün kararı almama yardım et" gibi duyulduğunda en iyi şekilde çalışır. Gizli beceri ince sözcükler değil—başarının ne anlama geldiği konusunda açık olmaktır.
Koda neyin yerleşeceği durumu baştan anlatın: hedefler, kullanıcılar, kısıtlar ve non-goallar. Bu modelin sizin seçmediğiniz varsayımlarla doldurmasını engeller.
Örnek:
Uygulamaya başlamadan önce, artı/eksi yönleriyle birden fazla yaklaşım isteyin. Sadece kod üretmiyorsunuz—takasları seçiyorsunuz (hız vs sürdürülebilirlik, doğruluk vs karmaşıklık, tutarlılık vs yenilik).
Kullanışlı bir istem modeli:
"Bana 3 yaklaşım ver. Her biri için: nasıl çalışır, faydaları, riskleri, doğrulamak için ne gerekir. Sonra kısıtlarıma göre birini öner."
AI inandırıcı bir doğru-yol çıktısı üretebilir. Bunu dengelemek için AI'den bir kontrol listesiyle kendi kendini denetlemesini isteyin: kenar vakalar, hata durumları, erişilebilirlik ve performans. Bu, istemlemeyi hafif bir ürün QA'sına dönüştürür.
Önce minimal örnekler isteyin, sonra genişletin. Çalıştırabileceğiniz ve anlayabileceğiniz ince bir dilimle başlayın, sonra yineleyin: MVP → doğrulama → cilalama. Bu sizi kontrol altında tutar ve hataları erken ucuz hâle getirir.
AI kod önerdiğinde, durum "yazmak"tan çok "seçmek veya reddetmek" olur. Tam da bu yüzden kalite kontrolü önemlidir: önerilen kod inandırıcı, hızlı ama ince biçimde yanlış olabilir.
Oluşan kod, hızlı çalışmış bir takım arkadaşından gelen ilk taslak gibi davranılmalıdır. Düzenleme, doğrulama ve ekip standartlarına uyum gerektirir—kod tabanına kabul edilmeden önce.
Değişiklik küçük olsa bile normal inceleme kontrol listenizi çalıştırın:
Kod okunması zorsa, güvenmesi de zordur ve bakımı daha zor olur.
Bir şeyi merge etmeden önce AI'den kodun ne yaptığını, ana varsayımları ve kaçırabileceği uç durumları düz İngilizce (veya yerel dilde) açıklamasını isteyin. Açıklama belirsizse veya ayrıntıdan kaçınıyorsa, yavaşlayın ve basitleştirin.
AI'den davranışı kanıtlayan testler önermesini isteyin:
Hafif testler bile netlik zorlar. Test edemiyorsanız, gerçekten kontrol sizde değildir.
Önerilen kodu ancak (1) açıklayabiliyorsanız, (2) çalıştırabiliyorsanız ve (3) testlerle/doğrulanabilir kontrollerle onaylayabiliyorsanız kabul edin. Hız harika—ta ki belirsizlik gönderilene kadar.
"Vibe kodlama", yinelemeli bir yapay zeka sohbetiyle yazılım inşa etme yöntemidir: niyeti ve kısıtları belirtirsiniz, AI kod taslağı hazırlar ve takasları açıklar; sonra sonucu çalıştırır/inceleyip/test ettikten sonra bir sonraki küçük değişikliği istersiniz.
Pratik bir tanım: istemler → kod → doğrulama → iyileştirme, sık döngüler halinde tekrarlanır.
Bir spesifikasyon baştan belirsizliği ortadan kaldırmaya çalışır; vibe kodlama ise belirsizliği, çalışan çıktıyı görerek gereksinimleri keşfetmek için kullanır.
Hızlı keşif gerektiğinde (UI akışları, entegrasyonlar, yaygın desenler) vibe kodlama uygundur. Hatalı olmanın maliyeti yüksek olduğunda (ödeme sistemi, izinler, uyumluluk) veya birden fazla ekibin sabit bir sözleşmeye ihtiyacı olduğunda klasik spesifikasyon daha iyidir.
İlk isteme şunları dahil edin:
Sonra AI'den isteyin; sapma varsa hemen düzeltin.
Her yinelemeyi küçük ve test edilebilir tutun:
"Tüm özelliği inşa et" tarzı istemlerden önce ince dilimi doğrulayın.
Üç "şapka" kullanın:
AI çoğu satırı yazsa bile, doğruluk ve risk insanlarda kalır.
Şunları isteyin:
Bir veya iki turdan sonra kod yolunu baştan sona açıklayamıyorsanız, yaklaşımdan vazgeçin veya docs/uzmana danışın.
Hızlı bir kabul kuralı uygulayın:
Pratikte: her anlamlı değişiklik için en az bir otomatik kontrol (unit/integration testi, tipkontrol veya lint) gerektirin ve tanımadığınız API çağrılarını resmi dökümantasyonda doğrulayın.
Yaygın başarısızlık modları şunlardır:
Sürpriz eklemeleri (yeni bağımlılıklar, cache, queue) hipotez olarak değerlendirin ve doğrulama isteyin.
Şunları asla göndermeyin:
Yerine sabit yer tutucular kullanın: , , ve paylaşılan loglardan başlıkları/payload'ları çıkarın.
Doğruluk ve netliği ödüllendiren sinyalleri takip edin, sadece hızı değil:
Ayrıca yüksek etkili değişiklikler (auth, ödemeler, izinler, veri silme) için her zaman insan onayı şartı koyun.
API_KEY=REDACTEDuser_email=<EMAIL>customer_id=<UUID>