Ana Fikir #62

“Vibe Kodlama” Girişimciliği ve İş Dünyasını Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?

Bir sonraki büyük uygulama fikrinizi karmaşık kod satırlarıyla değil, sadece düz Türkçe ile tarif ettiğinizi ve birkaç saniye sonra bir yapay zekânın bunu hayata geçirdiğini hayal edin.

Bu, uzak bir hayal değil; “vibe coding” adı verilen ve yazılım geliştirme, girişimcilik ile iş dünyasında dalgalar yaratan yenilikçi bir yaklaşımın hızla büyüyen gerçeği.

Vibe Kodlama Nedir?

Niyetinizi günlük dille ifade ettiğiniz ve yapay zekâ araçlarının bu ifadeleri çalıştırılabilir koda dönüştürdüğü bir felsefe.

Vibe kodlama, titiz ön planlamalar yerine hızlı denemeler ve yinelemeler yapmayı önceliklendiriyor.

Bu terim, yapay zekâ araştırmacısı Andrej Karpathy tarafından Şubat 2025’te ortaya atıldı. Vibe kodlama, geliştiricilerin ya da programlama bilmeyen kişilerin, büyük dil modelleri (LLM’ler) gibi yapay zekâ araçlarını kullanarak doğal dil komutları veya sesli talimatlarla kod üretmesini ifade ediyor.

Geleneksel programlamada olduğu gibi kod satırlarını tek tek yazmak yerine, kullanıcılar ne istediklerini düz Türkçe (veya başka bir doğal dil) ile tarif ediyor, yapay zekâ da buna uygun kodu üretiyor. Bu yöntem, projenin genel “his” ya da üst düzey amacına odaklanıyor ve genellikle geleneksel programlama disiplinini arka plana itiyor.

“His” Koda Nasıl Dönüşüyor?

Vibe kodlama, “önce kodla, sonra düzelt” zihniyetini benimser.

Bu, hızlı prototipleme, yinelemeli geliştirme ve döngüsel geri bildirim gibi çevik prensiplerle mükemmel bir uyum içinde—üstelik yapay zekâ ile süper güçlendirilmiş halde.

Vibe kodlama için popüler araçlar arasında Replit, Cursor ve Microsoft GitHub Copilot bulunuyor. Bazı kullanıcılar, Claude 3.5 veya O1, O1 Pro ve O3 gibi güçlü modelleri tercih ediyor.

Hata ayıklama soruları ortaya çıktığında, geliştiriciler genellikle ChatGPT gibi ileri düzey muhakeme yeteneklerine sahip modellere başvuruyor.

1. Doğal Dil Girdisi:

• Süreç: Kullanıcı, yapay zekâ aracına doğal dilde bir talimat veriyor. Örneğin, “Bir restoran menüsünün fotoğrafını çeken, bunu çeviren ve yiyecekleri resimli bir listeye döken bir React uygulaması yap” ya da daha basit bir şekilde “kenar çubuğunun iç boşluğunu yarıya indir” gibi komutlar kullanılabilir. Bu talimatlar, bir sohbet arayüzüne yazılabilir veya SuperWhisper gibi sesli dikte araçlarıyla söylenebilir.

• Kullanılan Araçlar: Cursor (Composer özelliğiyle), Replit Agent, Bolt, Lovable veya ChatGPT, Claude ve DeepSeek gibi genel amaçlı büyük dil modelleri gibi yapay zekâ destekli kod editörleri bu iş için yaygın. Bu araçlar, düz dili yorumlayarak işlevsel koda çevirmek için tasarlanmış.

• Örnek: Bir kullanıcı, “Bir blog, iletişim sayfası ve biyografi içeren bir web sitesi yap” dediğinde, yapay zekâ gerekli HTML, CSS, JavaScript ve arka uç bileşenlerini üretiyor.

2. Yapay Zekâ ile Kod Üretimi:

• Nasıl Çalışır: Büyük dil modeli, eğitim verilerindeki devasa kod ve dokümantasyon havuzunu kullanarak talimatı işliyor. Kullanıcının niyetine en uygun talimat dizisini tahmin ederek kodu üretiyor. Örneğin, bir web uygulaması istenirse, yapay zekâ ön uç (ör. React), arka uç (ör. Node.js) ve veritabanı (ör. Supabase) bileşenleriyle tam bir proje yapısı oluşturabilir.

• Otonom Özellikler: Cursor Composer gibi ileri düzey araçlar, kodu otomatik olarak yineleyebilir, hata kontrolü (lint) yapabilir ve testleri çalıştırabilir; böylece sürekli kullanıcı girdisine gerek kalmaz. Örneğin, üretilen kodda bir hata varsa, yapay zekâ düzeltmeler öneriyor veya kodu otomatik olarak yeniden yapılandırıyor.

• Çıktı: Yapay zekâ, kod dosyaları, snippet’ler veya tüm uygulamalar sunuyor. Karmaşık talepler için birden fazla dosya (ör. React projesi için bileşenler, stiller ve API’ler) üretebilir veya veritabanları ve kimlik doğrulama gibi bulut hizmetleriyle entegre olabilir.

4. İyileştirme:

• Kullanıcı Yönlendirmesi: Vibe kodlama, bir diyalog süreci. Eğer yapay zekânın çıktısı mükemmel değilse (ör. uygulama çalışıyor ama yapısı karışık), kullanıcı “Bu kodu sadeleştir” veya “Gezinme çubuğunu düzelt” gibi ek talimatlar veriyor. Yapay zekâ, bu talimatlara göre kodu iyileştiriyor.

• Hata Yönetimi: Hatalar çıktığında, kullanıcılar hata mesajlarını kopyalayıp yapay zekâ aracına yapıştırıyor; genellikle sorun teşhis edilip çözülüyor. Andrej Karpathy, hata mesajlarını yorum yapmadan yapıştırdığını ve yapay zekânın genelde bunları düzelttiğini belirtiyor. Eğer yapay zekâ bir hatayı çözemezse, kullanıcılar farklı değişiklikler talep ederek sorunu dolaylı yoldan aşabiliyor.

• Test: Amazon Q CLI gibi bazı araçlar, Vitest gibi araçlarla testler üretip çalıştırabiliyor. Yapay zekâ, testler geçene kadar kendi kendine yineleme yapabiliyor; örneğin, Q CLI’nin başarısız testleri ek talimat olmadan birkaç kez düzelttiği bir vaka biliniyor.

5. Minimal Kod İncelemesi:

• Temel Prensip: Vibe kodlamanın belirleyici özelliklerinden biri, kullanıcının yapay zekâ tarafından üretilen kodu tam anlamadan veya incelemeden kabul etmesi. Karpathy, bunu “kodu tamamen unutmak” ve değişiklikleri (diff’leri) okumadan “hepsini kabul etmek” olarak tanımlıyor. Bu, doğruluğu, performansı ve güvenliği titizlikle inceleyen geleneksel yazılım geliştirmeden keskin bir şekilde ayrılıyor.

• Sonuç: Üretilen kod, kullanıcının kavrayışını aşacak kadar büyüyebilir ve manuel hata ayıklama gerektiğinde anlaşılması ciddi çaba gerektirebilir. Bu, hassasiyetten çok hız ve yaratıcılığı önceliklendiren bir ödün.

6. Yayınlama ve Yineleme:

• Kodu Çalıştırma: Kullanıcılar, üretilen uygulamayı anında test edebilir; Replit gibi platformlar, veritabanları ve depolama gibi entegre bulut hizmetleriyle dağıtımı kolaylaştırıyor. Örneğin, Replit Agent, düz dildeki bir tariften dakikalar içinde bir uygulamayı kurup dağıtabiliyor.

• Ek Düzenlemeler: Kullanıcılar uygulama ile etkileşime geçtikçe, “Düzeni duyarlı hale getir” veya “Yorum bölümü ekle” gibi taleplerle değişiklik isteyebiliyor. Yapay zekâ, kod tabanını güncelliyor ve test-iyileştirme döngüsü devam ediyor.

Temel Bileşenler ve Araçlar

Yapay Zekâ Destekli Araçlar:

• Cursor: Visual Studio Code tabanlı, doğal dil talimatları için Composer kenar çubuğuna sahip bir yapay zekâ destekli kod editörü. Dosyaları doğrudan düzenleme ve düzeltme önerileriyle vibe kodlama için popüler.

• Replit Agent: Düz dildeki talimatlardan tam uygulamalar oluşturan, veritabanları, depolama ve dağıtımı yöneten bir platform. Teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için ideal.

• Lovable ve Bolt: Programlama bilmeyenlere yönelik, Supabase ile veritabanı ve kimlik doğrulama entegrasyonu sunan araçlar. Basit, işlevsel uygulamalara odaklanıyor.

• Amazon Q CLI: Kod üretip test eden bir komut satırı aracı; terminal arayüzüne alışkın kullanıcılar için uygun.

• Genel Büyük Dil Modelleri: ChatGPT, Claude veya DeepSeek, kod parçacıkları üretebiliyor ancak özel araçlara kıyasla daha fazla manuel entegrasyon gerektirebilir.

Ses Entegrasyonu:

SuperWhisper gibi araçlar, talimatların dikte edilmesini sağlayarak yazma ihtiyacını azaltıyor. Karpathy, Cursor Composer’a sesli komutlarla talimat vermenin vibe kodlamayı sohbet gibi hissettirdiğini vurguluyor.

Bulut Entegrasyonu:

Replit ve Supabase gibi platformlar, yerleşik veritabanları, kimlik doğrulama ve depolama sunarak karmaşık arka uç yapılandırmalarını ortadan kaldırıyor. Bu, teknik olmayan kullanıcılar için vibe kodlamayı kolaylaştırıyor.

Vibe Kodlamanın Güçlü Yönleri

Erişilebilirlik: Vibe kodlama, yazılım geliştirmenin önündeki bariyerleri kaldırarak programlama bilmeyenlerin işlevsel uygulamalar oluşturmasını sağlıyor. Örneğin, içerik üreticileri, kitleleri için araçlar geliştirebiliyor.

Hobi sahipleri, girişimciler veya hızlı prototip üreten girişimler için ideal.

Hız: Geliştirme süresi çarpıcı şekilde azalıyor. Lovable ve Supabase’in bir canlı yayınında, doğal dil talimatlarıyla bir etkinlik yönetim uygulaması sadece bir saatte üretildi; bu, geleneksel kodlamada günler veya haftalar sürebilirdi.

Y Combinator, 2025 Kış dönemi girişimlerinin %25’inin kod tabanlarının %95’inin yapay zekâ tarafından üretildiğini bildirdi; bu, hızlı tempolu ortamlarda yaygın benimsenmeyi yansıtıyor.

Prototipleme ve Öğrenme: Karpathy’nin tabiriyle “hafta sonu için atılabilir projeler” veya konsept kanıtlama için vibe kodlama biçilmiş kaftan. Kullanıcılar, büyük yatırımlar yapmadan fikirleri test edebiliyor.

Teknik bilgisi olmayanlar, yapay zekânın ürettiği kodu düzenleyerek programlama kavramlarını öğrenebilir; deneyimli geliştiriciler ise yeni diller veya çerçeveler keşfedebilir.

Geliştiriciler için Verimlilik: Deneyimli geliştiriciler, vibe kodlamayı tekrarlayan görevleri (ör. şablon kod üretimi) otomatikleştirmek ve üst düzey tasarıma odaklanmak için kullanıyor. Örneğin, yapay zekâ, kimlik doğrulama veya veritabanı şemalarını hızlıca kurabiliyor.

Pratik Bir Örnek

Teknik bilgisi olmayan bir içerik üreticisinin, bir blog, iletişim formu ve biyografi sayfası içeren kişisel bir web sitesi yapmak istediğini düşünelim:

Talimat: Replit’i açıyor ve “HTML, CSS ve JavaScript kullanarak bir blog, iletişim formu ve biyografi sayfası içeren bir web sitesi yap” yazıyor.

Yapay Zekâ Yanıtı: Replit Agent, şu şekilde bir proje üretiyor:

• Her sayfa için HTML dosyaları.

• Stiller için CSS (ör. Tailwind CSS).

• Form gönderimi için JavaScript.

• Blog yazıları ve form yanıtlarını saklamak için Supabase veritabanı.

Test: Üretici, uygulamayı Replit’in Webview’ında çalıştırıyor, iletişim formunun e-posta göndermediğini fark ediyor ve “İletişim formuna e-posta işlevi ekle” talimatı veriyor.

İyileştirme: Yapay zekâ, bir e-posta API’si (ör. SendGrid) entegre ediyor ve üretici tekrar test ediyor. Bir hata çıkarsa (ör. “API anahtarı bulunamadı”), hata mesajını yapıştırıyor ve yapay zekâ, anahtarın bir yapılandırma dosyasına eklenmesini öneriyor.

Yayınlama: Replit, siteyi genel bir URL’ye dağıtıyor ve üretici bunu kitlesiyle paylaşıyor.

Bu süreç, saatler içinde tamamlanıyor; oysa bir aceminin geleneksel yöntemlerle öğrenip uygulaması haftalar sürebilirdi.

Vibe Kodlama için Öneriler

• Talimatlarda Net Olun: “Bir web sitesi yap” yerine, “Mavi bir başlıkla, üç blog yazısı ve iletişim formu içeren bir web sitesi yap, React ve Supabase kullan” deyin.

• Kapsamlı Test Yapın: Kullanıcıyla etkileşime giren özellikleri manuel test edin (ör. arayüzde gezinin, tuhaf girdiler deneyin) ve kritik yollar için yapay zekâdan otomatik testler üretmesini isteyin.

• Versiyon Kontrolü Kullanın: Projeleri GitHub’a kaydederek, yapay zekâ değişiklikleri bir şeyi bozarsa çalışan sürümlere dönebilirsiniz.

• Basit Başlayın: Temel özelliklerle başlayıp karmaşıklığı kademeli olarak artırarak yapay zekâyı bunaltmaktan kaçının.

• Çıktılardan Öğrenin: Yapay zekâdan kodu basit terimlerle açıklamasını veya yorum eklemesini isteyerek teknik bilginizi geliştirin.

• Sınırları Bilin: Vibe kodlamayı prototipler veya küçük uygulamalar için kullanın; kritik sistemler için kodu inceleyip güvenliğini sağlamadığınız sürece riskli olabilir.

Vibe kodlama, yazılım geliştirmeyi herkes için erişilebilir hale getirirken, girişimcilerin ve işletmelerin fikirlerini hızla hayata geçirmesini sağlıyor. Bu, sadece bir teknoloji trendi değil; iş yapış şekillerini yeniden tanımlayan bir devrim.

Tüm araç-gereçlerin detaylı karşılaştırması için Ana Fikir’in İngilizce versiyonundaki ilgili sayıyı inceleyebilirsiniz.

Dip Not: Ana Fikir'in 3bin civarı abonesi varken, aynı tarihte başlamış İngilizce versiyonunun 140bin aboneye yaklaştığını eklemeden geçemeyeceğim. Çağ değişimi yaratacak bir teknoloji dönüşümünün ortasında, ekonomik açıdan sıçramaya ihtiyacı olan bir ülke ve onun vatandaşları olarak bu konulara daha fazla ilgi göstermek gerek diye düşünüyorum.