AI ‘Vibe Coding’ junior geliştiricilerin kariyerlerini nasıl yok ediyor?

2025’te teknoloji sektörü sert bir türbülansın içinde. Yılın ilk aylarında 150 şirkette 94 binden fazla çalışanın işten çıkarıldığı rapor ediliyor; bazı kaynaklar ABD’de yazılım geliştirici ilanlarının %70’e varan oranda daraldığını aktarıyor. Bu iklimde yeni mezun ve junior geliştiriciler için rekabet daha da acımasız hale geldi. Tam da bu noktada parıltılı bir kestirme gibi pazarlanan “vibe coding” devreye giriyor: “Kodu öğrenmeden, ne istediğini tarif et; gerisini yapay zekâ halletsin.” Kulağa büyüleyici geliyor. Fakat gerçek hayatta faturası ağır: anlama, hata ayıklama ve bakım becerilerinden yoksun “pseudo–developer” kuşağı.

“Vibe coding” nedir ve neden cazip?

“Vibe coding” özünde, kodu bir “ayrıntı” olarak görüp tüm uygulamayı yapay zekâ araçlarına yazdırma yaklaşımıdır. Bir şey bozulduğunda hatayı izlemek, kayıtları incelemek, call stack okumak yok; modele tekrar tekrar istek atıp “doğru hissettiren” çıktıyı beklemek var. Öğrenme döngüsü atlanır: bugün işe yarayan bir yama, yarın aynı sorunu yeniden doğurur.

Terimin kökeni, hafta sonu oyuncak projeleri için “kodu fazla dert etme” tavrını taşısa da, bazı çevrelerde yanlış biçimde üretim sistemi felsefesine dönüştürüldü. Sonuç: üretip geçmek kolay, anlamak ve sahiplenmek zor.

Üretkenlik yanılsaması: Veriler ne söylüyor?

Yakın tarihli bir çalışmanın aktardığına göre geliştiriciler, yapay zekâ ile kendilerini %20 daha hızlı sanarken, gerçek ölçümler %19 daha yavaş olduklarını gösteriyor. Yani algı ile gerçek arasında 39 puanlık bir makas var. Nedeni basit: prompt yazmak, beklemek, çıkan kodu gözden geçirmek, başarısız denemeleri çöpe atmak, bir daha denemek… Bu süreç, “ben yazmadım” dediğiniz kodu güvenle çalıştırana dek ciddi zaman yiyor. Üstelik kabul edilen üretimler bile sonradan ortaya çıkan kenar durumlar ve gizli hatalar yüzünden yeniden çalışma gerektirebiliyor.

Kısa vadede “hız” gibi görünen şey, orta vadede hatayı izleme ve bakım maliyeti olarak geri dönüyor.

Vibe coding çökünce: Kötü örneklerin ortak deseni

Sosyal medyada “tamamını AI ile, elde kod yazmadan çıkardım” diye kutlanan bir SaaS hikâyesinin birkaç hafta içinde güvenlik açıkları, API anahtarlarının sömürülmesi, abonelik atlatmalarının yaşanması ve veri tabanında anlamsız kayıtların oluşmasıyla kapandığını gördük. Teknik temel olmayınca basit bir log satırı bile okunamıyor; istemci tarafına taşınmış güvenlik kontrolleri, hard–coded sırlar, yanlış dosya erişim izinleri gibi hatalar zincirleme büyüyor.

Güvenlik tarafında şu risk desenleri sık görülüyor:

SQL enjeksiyonuna açık sorgular,
Yetkilendirme kontrollerinin istemciye bırakılması,
Anahtar ve sırların kodun içinde düz metin tutulması,
Dosya sistemi izinlerinin yanlış kurgulanması.

Bu tablo, “kod üreten ama kodu anlamayan” geliştiricinin sistem çökünce çaresiz kalacağını gösteriyor.

“Dilek kuyusu” problemi: Sınırsız güç, sınırlı kavrayış

AI’a “giriş sistemi yaz” dediğinizde, JWT’li OAuth2, kapsamlı hata yönetimi, rate limit gibi iyi uygulamalarla dönebilir. Ama kimlik doğrulamanın neden böyle tasarlandığını bilmiyorsanız, üretim ortamında ilk sapmada neye bakacağınızı da bilemezsiniz. Yapay zekâdan etkin faydalanmak için alan bilgisini zaten bilmeniz gerekir; fakat o bilgiye sahipseniz, AI’ı hızlandırıcı olarak kullanır, koltuk değneğine dönüştürmezsiniz. Vibe coding bu dengeyi tersyüz ediyor.

Juniorlarda beceri erozyonu

Vibe coding, kariyerin başında olanlar için adeta “beceri gelişimini askıya alma” mekanizmasıdır:

Debugging gelişmiyor: Hata ayıklama, log okuma, stack trace takip etme, binary arızayı izole etme gibi temel refleksler edinilmiyor.
Mimari kavrayış oluşmuyor: Modülerlik, sınırlandırılmış bağlam, ölçeklenebilirlik, tutarlılık modelleri gibi kararların neden–sonuçları anlaşılmıyor.
Kod inceleme zorlaşıyor: Güvenlik, bakım kolaylığı, performans ve okunabilirlik kriterleriyle kod değerlendirme becerisi gelişmiyor.
Temel bilgi eksik kalıyor: Veri yapıları, algoritmalar, I/O modelleri, eşzamanlılık, HTTP’nin doğası, sorgu optimizasyonu gibi yapıtaşları öğrenilmiyor.

Acı gerçek şu: ilk ikame edilecekler vibe coder’lar olacak. Değer, artık “kodu üretmekte” değil; doğru problemi tanımlamakta, sağlam mimari kurmakta, hatayı hızla izole etmekte, ucu kapalı güvenlik önlemleri almaktadır.

Teknik borç ve “dijital arkeoloji”

AI ile üretilen kod genellikle gereğinden uzun, tutarsız ve kenar durumları zayıf ele alıyor. Dokümantasyon yok ya da “ne yaptığını” söylüyor ama “neden böyle yaptığını” anlatmıyor. 2030’da bir geliştirici 2025’te vibe coding ile yazılmış bir modülü kazdığında, commit mesajları “AI fix”, “prompt tuning” gibi bağlamsız notlar olabilir. Değiştirirken neyi kıracağınızı öngörmek güçleşir; bu, yeni bir borç türü: arkeolojik programlama.

Bozulan bilgi aktarımı

Zaten zayıflayan mentorluk süreçleri, AI ile “hemen sonuç” kültürüne daha da kaydı. Tasarım kararının gerekçesini anlatmak yerine “chat’e yazdırmak” daha cazip geliyor. Böylece junior’lar hızlıca “üretken” görünüyor ama kırılınca toparlayamıyor. Hatta kimi kıdemliler de modele aşırı bağımlı hale geliyor: meslek, iş gereksinimini prompt’a, prompt çıktısını koda çeviren “aracı”lara dönüşüyor. Oysa bu çeviri etkili olsun diye iki dili de (iş ve teknik) iyi bilmek gerekir.

Hype makinesi ve “kolay yol” yanılsaması

Sert iş piyasasında AI kursları, araç afiliyeleri ve içerik ekonomisi “vibe coding ile 1 haftada ürün” vaatlerini köpürtüyor. Viral başarı öykülerinin bir bölümü sürdürülebilir işletmelerden değil, içerik/ürün satanlardan geliyor. Kısa vadeli motivasyon uzun vadeli yetkinliği gölgeliyor.

Temel paradoks

Vibe coding en çok ihtiyacı olmayan kişide iyi çalışır: Alanı bilen, hatayı okumayı bilen, kalite kriterlerine hakim geliştirici, AI’dan hız kazanır. En az etkin olduğu grup, zaten “nasıl yapılır”ı bilmediği için AI’a bağımlı olanlardır. Böyle olunca junior geliştirici, tecrübe kazanmasını engelleyen bir döngüye hapsolur.

“Yaratıcının uyarısı” ve ötesi

Terimi popülerleştiren isimler, onun “atılacak/oyuncak” projeler için uygun olduğuna dikkat çekmişti; üretim kodu için değil. Ayrıca “AI ile kod yazmak” başka, “üretilen kodun ne olduğuna aldırmamak” bambaşkadır. İkincisi sizi üretime değil, tesadüfe teslim eder.

Döngüsel eğitim riski

Bugünün AI modelleri, zanaatı bilen insanların ürettiği kodlardan öğrendi. Eğer yarın insanlar yazılımı ağırlıkla AI’dan kopyalayarak öğrenirse, bir sonraki AI da bu kopyalardan beslenecek. Her iterasyonda bilgi biraz daha “işitsel kopya”ya döner. Sorun, sonuçların yıllarca görünmeyebilmesi: büyük kırılmalar gerektirdiğinde açığa çıkar.

Kestirmenin gerçek maliyeti

Finansal: Hafta sonu boyunca araçlara para harcanır, sonra sistemi “gerçek” geliştiriciler baştan yazar.
Kariyer: Temeller öğrenilmediği için kıdem atlamak zorlaşır; bağımlılık döngüsü kalıcılaşır.
Güvenlik: Zayıf kodun hukuki ve itibar maliyetleri ağırdır.
Fırsat: AI’a yaslanmak yerine temel öğrenmeye ayrılabilecek zaman kaybolur.

Çıkış yolu: AI bir araçtır, otopilot değil

AI’ı dışlamak değil, yerine koymak gerekir. Etkili ve güvenli kullanım için şu ilkeler kritik:

Eş–pilot, otopilot değil: Kararı insan verir; AI destek olur. Üretilen her satırı anlayıp açıklayamadığınız kodu üretime almayın.
Kodu sahiplenin: PR’a giren her AI çıktısını gözden geçirin; güvenlik, performans ve bakım kriterlerine göre revize edin.
Temeli inşa edin: Veri yapıları, ağ, veritabanı, eşzamanlılık, test, gözlemlenebilirlik (logs/metrics/traces) konularında sistemli ilerleyin.
AI’sız pratik yapın: Haftada belirli saatleri tamamen “AI kapalı” kodlamaya ayırın; problem çözme kasınızı canlı tutun.
Açıklama yazın: “Ne yapıyor ve neden böyle?” sorusuna yorum satırları ve tasarım notlarıyla cevap verin. Cevap veremiyorsanız, yeterince anlamamışsınız demektir.
Test ve gözlemlenebilirlik: Birim testi, entegrasyon testi, hata bütçesi, alarmlar ve dağıtılmış izleme olmadan üretime kod taşımayın.
Güvenlik temelini standartlaştırın: Gizli anahtar yönetimi, rol–tabanlı erişim, server–side doğrulama, giriş kontrol listeleri, bağımlılık taraması (SCA) ve statik analiz (SAST) hatlarını CI’ya sabitleyin.
Mimari okuryazarlık: Bağlam sınırları (bounded context), olay güdümlü tasarım, veri tutarlılığı, idempotency, göç stratejileri gibi konuları küçük örneklerle öğrenin.
Kod inceleme kültürü: PR şablonları, “değişim gerekçesi” bölümü, risk/etki analizi, geri alma planı (rollback) ve test kanıtı olmadan birleştirme yapmayın.
AI’dan öğrenin, körü körüne değil: Çözümü kopyalamak yerine yaklaşımı analiz edin; “neden böyle?” sorusunu cevaplayın.

Son söz: Temel becerilerin kestirmesi yok

Ürün geliştirmek belki 10 kat kolaylaştı; bu da aynı anda 10 kat fazla ürünün pazara girdiği anlamına geliyor. Öne çıkmak 100 kat zorlaştı. Böyle bir denklemde, sizi ayıracak şey anlama, teşhis ve sağlam teslim becerileridir. AI hızlandırıcıdır; mesleğin kendisi değil.

Junior geliştirici olarak sağlam bir kariyer istiyorsanız yol haritası net: temelleri öğrenin, AI’ı becerilerinizi büyütmek için kullanın, ürettiğiniz kodun arkasında durabilecek seviyeye gelin. Gelecek; AI ile etkili çalışıp yine de kendi kavrayışını koruyan, kırılınca paniğe kapılmadan teşhis ve tamir edebilen, “neden”i açıklayabilen geliştiricilerin olacak.