Yapay Zeka Kodlama Sonuçlarınızı İyileştirmenin 7 Yolu

Önde gelen yazılım geliştiricileri, yapay zeka ile çalışmanın etkinliğini artırmak için yeni beceriler ve taktikler kombinasyonu öneriyor.

Liderler ek mühendis istihdamı yerine daha fazla AI kullanımını savunuyor ve geliştiricilerin kendilerini "10 kat" geliştirmelerini bekliyor. Ancak AI kodlama asistanları ile gerçekten verimli olmanın bir sanatı var.

Başlangıç olarak, AI kodlama asistanlarının bilinen güçlü ve zayıf yönleri bulunuyor. AI deterministik olmadığı için, rastgele kod silme veya mantıksal hatalar ekleme gibi beklenmedik davranışlara eğilimlidir ve bunlarla başa çıkmak zorlu olabilir.

Bazı sınırlamalar, kodlama asistanlarını destekleyen büyük dil modellerinin (LLM) doğasında vardır. Kod silme veya güvenlik açıkları gibi diğer hatalar ise nasıl kullanıldıklarından kaynaklanabilir. AI ajanları genellikle recursive döngülere veya sonsuz test döngülerine takılır - bu da büyük bir verimlilik katili olur.

AI destekli geliştirme büyük ölçüde keşfedilmemiş bir alan olup, geliştiriciler ve teknoloji liderleri henüz geliştirmeye başladıkları tamamen yeni bir beceridir. Peki AI kodlama asistanlarından en iyi sonuçları nasıl alırsınız?

Alandaki liderler, AI ile çalışmanın etkinliğini ve kodunuzun kalitesini artırmak için yeni beceriler ve taktikler kombinasyonu öneriyor. AI ile daha başarılı bir çalışma ilişkisi kurmanız için şu ipuçlarını dikkate alın.

1. Prompt Becerilerinizi Geliştirin

Sonar'ın baş büyüme sorumlusu Harry Wang, "AI kodlama asistanlarını etkili bir şekilde kullanmanın ilk adımı, kod tabanının domain-spesifik karmaşıklığını ele alan açık, iyi tanımlanmış promptlarla başlamaktır" diyor.

DX developer productivity şirketinin "Guide to AI Assisted Engineering: 10x Your AI-Driven Development" raporunda, sonuçları önemli ölçüde iyileştiren birçok prompt tekniği özetleniyor:

• Meta-prompting: Modelin görevinde yardımcı olmak için prompt içine talimatlar gömme.
• Prompt-chaining: Zincirlenmiş prompt iş akışı oluşturma - spesifikasyon ve planlama için iyi.
• One-shot prompting: Örnek kod yapıları gibi çıktı referanslarını prompta dahil etme.
• System prompts: Proje-spesifik koşulları yansıtmak için temel sistem promptunu güncelleme.

Yetersiz prompting güvenlik sorunları getirebilir, bu da geliştirilmesi gereken iyi bir beceridir. Backslash Security'nin 2025 araştırması, "naif" promptingin tüm büyük LLM'lerin test edilen 10 yaygın zayıflık numaralandırmasından (CWE) en az dördüne karşı savunmasız kod üretmesine yol açtığını buldu.

2. İnsanları Etrafta Tutun

BlueOptima'nın 218.354 kurumsal yazılım geliştiricisinden 880 milyon commit'i inceleyen 2024 raporu "The Impact of Generative AI on Software Developer Performance"a göre, "orta" düzeyde generative AI kullanımı olan geliştiriciler en yüksek performans gösterenlerdiydi.

BlueOptima'nın raporu, en iyi sonuçların AI yardımı ile insan uzmanlığı arasındaki optimal dengeden kaynaklandığını gösteriyor. Bunun pratikte görünümü, kod yazma ve doğrulamayı AI'ya devretmek, proje tasarımı ve son onayı insanlara vermektir.

Bu, iş akışının her iki ucuna da insan kontrolleri yerleştirir. Sonar'ın Wang'ı, "Profesyonel yazılım oluşturma kademeli olarak insan-tanımlı, AI-geliştirilmiş, AI-doğrulanmış ve insan-onaylı olmaya doğru ilerleyecek" diyor.

3. İş İçin Doğru LLM'yi Kullanın

Doğru LLM seçimi, doğruluk, hız ve maliyet arasında bir değiş tokuştur. Karmaşık bir iş için ucuz bir araç kullanırsanız kötü sonuçlar alırsınız. Ancak basit boilerplate kod üretimi için güçlü bir model kullanırsanız önemli kaynakları boşa harcarız.

LLM Stats şu anda Anthropic'in Claude 3.5 Sonnet'ini HumanEval benchmark'ını gerekçe göstererek kodlamada en yüksek sırada gösteriyor. Ayrı bir çalışma olan "SWE-Lancer: Can Frontier LLMs Earn $1 Million from Real-World Freelance Software Engineering?" de Claude'u gerçek dünya programlama görevlerini tamamlamada en iyi buldu.

Claude güvenlikte de yüksek sıralarda yer alıyor. Yukarıda bahsedilen Backslash Security araştırması, Claude 3.7 Sonnet'in OpenAI'nin GPT-4o'su ve Google'ın Gemini'sinden daha güvenli kod ürettiğini buldu.

Claude üst düzey bir AI programcısı olmasına rağmen, LLM Stats OpenAI'nin o3'ünü bilgide, DeepSeek'in R1'ini mantıkta en iyi olarak listeler. Diğer faktörler de daha kritik olabilir. Gemini 1.5 Pro en yüksek token penceresini sunarken, Lambda en maliyet-etkin seçenektir.

Layered System'da API stratejisti Kevin Swiber, "Bu araçların sınırlarını ve yeteneklerini öğrenmek onları en etkili şekilde kullanmak için gerçekten önemli" diyor.

4. Parça Parça Programlayın ve Test Edin

Uzmanlar AI ile parça parça çalışmayı öneriyorlar. Honeycomb'un kurucu ortağı ve CTO'su Charity Majors, "Büyük değil, küçük kod değişiklikleri isteyin" diyor. "Tüm bir web sitesini, tüm bir API'yi veya tüm bir özelliği aynı anda üretmeyin."

3.000 satırlık bir kod dosyası üzerinde çalışıyorsanız, muhtemelen onu parçalara ayırmanız gerekecek. Mesele şu ki, AI ile refactoring yapmak zorlu - AI'nın yanlışlıkla kod silme veya uyarı vermeden şeyleri taşıma alışkanlığı var.

Bu nedenle sadece küçük başlamak değil, aynı zamanda her iterasyonda değişiklikleri test etmek de iyi bir fikirdir. Majors bir endpoint, component veya görevle başlamayı, sonra testler üretmeyi, testleri çalıştırmayı, daha fazla kod üretmeyi öneriyor.

5. İz Bırakın

Bazı AI kodlama sorunları, GitHub Copilot, Cursor veya Continue gibi Git benzeri kod değişiklikleri öneren bir araçla kod editöründe (chatbot arayüzünün aksine) çalışarak çözülebilir. Bazı geliştiriciler doğrudan API çağrıları yapmakta da daha iyi şans elde ediyor.

Başka bir yöntem ise işleri baştan planlamak ve ajanı süreç boyunca yönlendirmek. Swiber, projenin hedeflerini belirten ve zaman içindeki ilerlemenizi detaylandıran AI asistanları için Markdown dosyasında bir plan oluşturmayı önerir.

Swiber, "Kendiniz ve ajanların takip edebileceği bir iz bırakın" diyor. Hatta "Bu satırlara dokunma" gibi açık dille inline yorum yapmaktan bile faydalanabilirsiniz.

6. Test, Test, Test

AI üretimi kod, eğer production'a ulaşacaksa kapsamlı bir inceleme gerektirir. Honeycomb'un Majors'ı, "Anlamadığınız bir şeyi asla göndermeyın" diyor. "Ne yaptığınızı anlayana kadar ürettiklerinizi göndermeyin."

AI geliştirmeden elde edilen büyük verimlilik kazanımları, temel yazılım mühendislik prensiplerini göz ardı etmemelidir. Test etmek güvenlik açısından çok önemlidir.

Tartışmalı olarak, AI daha fazla test ihtiyacı yaratıyor. Graphite'ın CEO'su ve kurucu ortağı Merrill Lutsky, "AI üretimi kod, doğru, performanslı ve güvenli olduğundan emin olmak için daha da sıkı inceleme ve test gerektiriyor" diyor.

7. Veri Erişimine Odaklanın

Başka bir taktik AI'yı uygun bağlamla donatmaktır. Cockroach Labs CEO'su Spencer Kimball, "AI genellikle yeterli bilgiye sahip olduğunda sağlıklı kararlar verir" diyor.

LLM'leri dahili veri, dokümantasyon veya tüm projelerle beslemek yararlı bağlam olabilir. Bunu herkese açık hale getirmek, public LLM'lerin projenizin nüansları üzerinde eğitilmesine yardımcı olabilir.

Bağlanabilirlik konusunda da önemli ilerleme kaydediliyor. Örneğin, OpenAI'nın agent SDK'sı ve Anthropic'in Model Context Protocol (MCP)'si AI'yı araçlar, veri kaynakları ve diğer AI'larla bağlamada ilerlemeler kaydediyor.

Gelecek Görünümü

Swiber, "Bu araçlarla deneyim kazanmamız gereken bir olgunluk noktasındayız" diyor. "İyi oldukları şeyler için, büyük zaman tasarrufu sağlıyorlar."

AI kodlama asistanları artık sadece deneyimleme için değil. Kurumsal geliştirme süreçlerinde standart hale gelmeye hazırlar. Gartner, 2028'e kadar kurumsal yazılım mühendislerinin %75'inin AI kodlama asistanlarını kullanacağını öngörüyor.

Bu arada, kodlamada AI'nın başarılı kullanımı için, özellikle optimal performans, tasarruf veya kalitenin gerekli olduğu durumlarda araçları navigate etmek ve gerçekten verimli iş akışları oluşturmak için uzman bilgeliği gerekiyor.

AI kodlama araçlarından en iyi sonuçları alma konusunda bilgi sahibi olmak, hızla geliştirici araç setindeki bir diğer önemli beceri haline geliyor.

AI kodlama asistanları modern yazılım geliştirmenin ayrılmaz bir parçası haline gelirken, bu araçları etkili kullanmak için yeni beceriler ve stratejiler geliştirmek kritik hale geliyor. Doğru prompting teknikleri, insan-AI dengesi, uygun model seçimi ve sürekli test gibi yaklaşımlar benimsendiğinde, geliştiriciler AI'dan maksimum fayda sağlayabilir.

Unutulmaması gereken nokta, AI'nın bir araç olduğu ve en iyi sonuçların hala insan uzmanlığı ile AI yeteneklerinin akıllı bir kombinasyonundan geldiğidir. Gelecekte bu denge daha da önemli hale gelecek ve AI kodlama becerilerinde ustalaşan geliştiriciler rekabet avantajı elde edeceklerdir.