Junior geliştiricinin intikamı
(sourcegraph.com)Part 1: Yapay zeka destekli kodlamanın altı dalgası
- Vibe coding, LLM'den kod yazmasını isteyip sonuca geri bildirim vererek bunu yinelemeye dayanan, sohbet tabanlı kodlama biçimine verilmiş eğlenceli bir takma addır
- Mevcut kodlama ya da otomatik tamamlama merkezli kodlamadan çok farklı bir kavramdır; başlangıçta net bir tanımı olmadan kullanılıyordu, ancak Andrej Karpathy buna "vibe coding" adını verince hızla yayıldı
- Bugün vibe coding aynı anda şu üç durumu taşır:
- Sektörün %80'i vibe coding'in varlığından bile habersiz, "kodlama ajanı" ifadesini ilk kez duyan çok kişi var
- Medya ve SNS merkezli olarak patlayıcı biçimde yayılıyor, tartışmalar ve karşıt görüşler içinde bile birçok geliştirici bunu geleceğin teknolojisi olarak görüyor
- Mevcut chat tabanlı kodlama artık eski dönem teknolojisi gibi görülüyor, daha hızlı yeni yöntemlere hayran olan bazı geliştiriciler artık chat'e ilgi duymuyor
- Bu yazı, yapay zeka tabanlı kodlamanın gelişim aşamalarını toplam altı dalga ile açıklar:
- Geleneksel kodlama (2022)
- Otomatik tamamlama tabanlı kodlama (2023)
- Sohbet tabanlı kodlama (2024)
- Kodlama ajanları (2025 ilk yarı)
- Ajan kümesi (2025 ikinci yarı)
- Ajan filosu (2026)
- Bunlar arasında geleneksel kodlama ile otomatik tamamlama tabanlı kodlama giderek geriliyor; sonradan ortaya çıkan yöntemler ise her seferinde daha hızlı yayılıyor
- vibe coding bu dalgalardan ayrı olarak kesikli bir çizgi şeklinde gösterilir
- vibe coding, yukarıdaki tüm yaklaşımların üstünde birlikte var olur; belirli bir yöntem değil, yapay zekanın kodun büyük kısmını yazdığı tüm durumları kapsayan bir kavramdır
- Yakında ortaya çıkacak ajan kümesi, birden fazla ajanı paralel yönetme kavramıdır; ajan filosu ise yapay zeka yöneticisinin alt ajanları denetlediği bir yapıya genişler
- FY26 organizasyon şeması bunu tasvir eder: bir geliştirici birden fazla ajan grubunu işletir ve her grup hata düzeltme, yeni özellik geliştirme, mimari refactoring gibi çeşitli roller üstlenir
- Şu anda ajan durduğunda ya da yanlış yöne gittiğinde insanın doğrudan müdahale etmesi gerekir; yakında bu rolü süpervizör ajanlar üstlenecek
- Sonuçta onlarca hatta daha fazla ajanı aynı anda yönetmek mümkün olacak ve bu, devasa legacy kodları işleyen bir otomasyon sistemine dönüşecek
- Bu tür bir ajan filosunun 2026'nın başına kadar kesin olarak ortaya çıkması bekleniyor; paralel işleri verimli biçimde düzenleme teknolojisi ise şimdiden hazır
Part 2: Siz şu anda neredesiniz?
- Hâlâ yapay zekayı sadece kod otomatik tamamlama aracı olarak kullanıyor ya da Completion Acceptance Rate(CAR)'e önem veriyorsanız, Figure 1'deki geleneksel programlama eğrisi üzerindesiniz demektir
- Bu eğrinin 2027 civarında tamamen ortadan kalkması bekleniyor
- Otomatik tamamlama yalnızca 1 yıl önce bile popülerdi, ama artık çekirdek teknoloji değil
- Daha ileri bir noktadaysanız, Copilot, Cursor, Sourcegraph, Windsurf gibi IDE içi chat tabanlı kodlama araçlarını kullanıyor olabilirsiniz
- Bu durumda kötü bir yerde değilsiniz; kod otomatik tamamlamaya göre çok daha üretken bir yöntemi benimsemişsinizdir
- Sohbet tabanlı kodlamanın hâlâ çok kullanıcısı var, ancak en güncel teknoloji standardı değil
- Yakın dönemde çıkan kodlama ajanları(Aider.chat, Claude Code vb.) tüm bu yöntemleri ezip geçme potansiyeli gösteriyor
- IDE'ye doğal biçimde entegre olacaklar ve mevcut sohbet tabanlı yaklaşımdan çok daha hızlı ve verimliler
- Bir kez ajan kullandıktan sonra önceki yönteme dönmek zorlaşıyor
- Ajan tabanlı kodlama da bir vibe coding türüdür
- vibe coding, "yapay zekanın kod yazdığı tüm yöntemler" anlamına gelir; belirli bir teknik yöntem (modality) değildir
- Fark şudur: ajanlar sık sık konuşmaya gerek kalmadan tek başına işi sürdürebilir
- Her kodlama yaklaşımındaki değişim şu tür bir üretkenlik çarpanı örüntüsü gösterir:
- Chat tabanlı kodlama, el ile yapmaya göre yaklaşık 5 kat daha üretkendir
- Ajan tabanlı yaklaşım ise chat'e göre yeniden 5 kat daha üretken olabilir
- Her dalga zamanla 10 kat üretkenliğe ulaşabilir, ancak yeni teknoloji daha hızlı geldiği için eğri düzleşir
- Şu anda devasa bir yapay zeka okyanusunun tam ortasındayız ve giderek güçlenen dalgalarla (yeni teknolojilerle) ilerlemek zorundayız
- Her şirket Figure 1'deki benimseme eğrilerinden en az birinde bulunuyor
- Hangi eğri üzerinde olduğunuzu kendinize sormanız gerekiyor
- vibe coding belirli bir teknik yöntem değil, yeni bir geliştirme felsefesi ve yeni bir gerçekliktir
- Asıl nokta, artık kodu doğrudan sizin yazmıyor oluşunuzdur
- Kod yazımını yapay zekaya bırakıp insanın sonucu gözden geçirdiği ve koordine ettiği yapıya geçiliyor
- Sonraki bölümde bu teknolojik değişimin finansal olarak ne anlama geldiğine bakılıyor
- Kodlama ajanları sihir değil, para yaktıkça akıllanan bir yapı
- Henüz denemediyseniz, hemen kullanmanız ya da kullanan birini izlemeniz önemli
Part 3: Yeni devenin kullanım kılavuzu
- En yeni kodlama ajanları yalnızca birkaç hafta önce ortaya çıkmış çok yeni bir teknoloji ve çoğu terminal tabanlı çalışıyor
- Benzetme yaparsak, hayat boyu yürüdükten sonra size bir deve verilmiş gibi; kullanışlı ama yönetmesi zor ve çok masraflı
- Yalnızca "bir tane" bile yürümekten çok daha hızlıdır, ama tükürür, ısırır ve kaçabilir de
- Birçok geliştirici hâlâ yapay zeka ile kodlamaya şüpheyle yaklaşıyor ve kodu hâlâ kendisi yazmak istiyor
- Bazıları açıkça "Ben kod yazan biriyim!" diye ısrar ediyor
- Ama bu düşünce artık gerçeğin gerisinde kalıyor
- Ne kadar kuşkucu olursanız olun, en yeni kodlama ajanlarını (1 Mart'tan sonra çıkanları) indirip hemen denemeniz önerilir
- Yazar da birkaç hafta önce yaşanan ilerlemeyi bizzat görüp şaşırdığını söylüyor
- Ajanlar, ilke olarak vibe coding ile aynıdır ama insanın sürekli prompt alışverişi yapmasına gerek yoktur
- Karmaşık işleri kendi başlarına yürütürler; tamamlandığında ya da sorun çıktığında yeniden kullanıcıya dönerler
- Toplam işin %90-99'unu otomatik yaptıkları için insan darboğaz olmaktan çıkar
- Chat tabanlı yaklaşımdan farkı:
- Ajanlar bir seferde daha büyük iş birimlerini ele alabilir
- Bu sırada geliştirici başka işleri rahatça yapabilir (ör. atıştırmak, Hacker News okumak)
- Örnek: Yalnızca "Şu JIRA ticket'ını çöz" demeniz yeterli olur, ardından ajan
- JIRA CLI'ı bulur, gerekirse kurulmasını ister
- ticket alanlarını okumak için geçici bir program yazar
- kodu analiz eder → hatayı bulur → düzeltme önerir → test yazar ve çalıştırır → döngüyü tekrarlar
- Sonuç olarak ajan, göz kamaştırıcı hızda çalışan bir insan geliştiriciye benzer, ama yön duygusu biraz zayıftır
- Dezavantajları:
- Şimdilik yalnızca küçük ölçekli işleri güvenilir biçimde yapabiliyor
- Aşırı beklenti başarısızlık getirir ve işi parçalara ayırma (task decomposition) becerisi şarttır
- Çok büyük görevleri doğru yürütemez ve yolunu kaybeder
- Bu yüzden bugün için sorunları özenle seçmek ve ajanı denetlemek gerekir; ajan biraz inatçı bir hayvan gibi yönetilmelidir
- Ama bu durum da yakında değişecek:
- Ajanlar yakında IDE'lere doğal biçimde entegre olacak ve daha kullanışlı, daha tanıdık araçlara dönüşecek
- Deveden eyerli ata, sonra da çok geçmeden savaş arabasına (chariot) evrilecekler
- Sonuç: Şu an ajanlarla birlikte çalışmayı öğrenmek için en doğru zaman
- Yakında daha fazla özellik, daha iyi arayüz ve daha büyük üretkenlik artışı gelecek
Part 4: Hani matematik yoktu?
- Bu bölüm CIO'lar ve finans yöneticileri içindir
- FY26 bütçesini yeni tamamlamışken, geliştirici başına LLM kullanım maliyeti için ne kadar ayırdınız?
- Günlük $25 oldukça cesur görünebilir, ama aslında makul bir seviyeye yakındır
- Gerçek daha da sert:
- Kodlama ajanları çok pahalıdır — saatte $10~12 düzeyinde token tüketirler
- Mevcut kodlama asistanı lisansları ayda yaklaşık $30 ise, bu onlarca katlık bir maliyet farkı anlamına gelir
- Ama hesaba göre, kodlama ajanları günde 8~10 saat kullanıldığında bir junior geliştirici işe almışsınız gibi bir üretkenlik sağlayabilir
- Saatte $10 aslında çok ucuz sayılır ve bir geliştirici aynı anda iki ajan çalıştırabilir
- Günde yaklaşık $100 LLM harcamasıyla geliştirici üretkenliği 2 katın üstüne çıkabilir
- Ancak asıl dönüşüm, yakında gelecek ajan kümesiyle (2025 Q3 bekleniyor) yaşanacak
- Bir geliştirici birden fazla ajanı paralel olarak çalıştırabilecek
- Her ajan hata düzeltme, yeni özellik geliştirme, dokümantasyon yazma gibi işleri bağımsız biçimde yürütecek
- Bunun sonucu olarak bir geliştirici, adeta birden çok geliştiricinin işini yapabilir hale gelecek
- Elbette kişi ne kadar yetkinse etki de o kadar büyük olur
- Ajan kümesinin gelişi, yazılım geliştirme ortamını buluta taşıyan dönüm noktası olacak
- Onlarca hatta yüzlerce ajanı yerel masaüstünde yönetmek mümkün değil
- Bulut tabanlı geliştirme ortamı fiilen standart haline gelecek
- Bu yüzden bulut bütçesini de ayrıca artırmak gerekir
- Örneğin bir geliştirici 5 ajan çalıştırırsa:
- Saatte $50 → yılda yaklaşık $100,000 maliyet oluşur (bulut maliyeti hariç)
- Bu artık 'ucuz yatırım' değil, ciddi bir harcamadır
- Ancak üretkenlik 5 katın üstüne çıkabileceği için uzun vadede yüksek ROI beklenebilir
- Sorun şu ki çoğu şirket 2026 faaliyet bütçesine bu tür LLM maliyetlerini eklememiş olacaktır
- Bu da şirketler arası farkı büyütür: bütçesi olanlar teknolojik üstünlük kurar, olmayanlar geride kalma riski taşır
- Sonuç:
- Yazılım geliştirme artık pay-to-play bir yüksek hızlı tren
- Biletiniz (bütçeniz) yoksa, grubun gerisinde kalma riskiniz büyüktür
Part 5: Ajan filosu geliyor
- Buradan sonrası biraz rahatsız edici bir gerçeği ele alıyor
- Hazır değilseniz, biraz ara verip sonra devam etmeniz önerilir
- Ajan kümesinin bir sonraki aşaması, “ajan filosu (fleet)”dur; bu, bir geliştiricinin aynı anda 100'den fazla ajanı işlettiği bir ortam anlamına gelir
- Bu noktada üstten kontrol eden süpervizör ajanlar ortaya çıkar; alt ajan gruplarını yönetir ve insan yalnızca sorun çıktığında devreye girer
- Geleceğin geliştirici rolü artık kod yazmak değil
- Ajanların ve yapay zeka yöneticilerinin göründüğü dashboard'ları işletip denetleme rolüne dönüşecek
- Bunu alaycı biçimde "yapay zeka bebek bakıcılığı" diye adlandıranlar olabilir, ama bu çok yakında yeni yazılım geliştirme biçimi olacak
- CIO açısından bakıldığında, ajan filosu çağında geliştirici başına günlük binlerce dolarlık LLM maliyeti doğabilir
- Çıkarım maliyeti düşse bile, Jevons paradoksu gereği kullanım artışı, maliyet düşüşünü telafi eder
- Örnek: hata backlog'unuzun sonu olmadığını düşünün
- Ancak bu bir israf değil, muazzam değerli bir yatırımdır
- Sonunda mühendislik organizasyonu, yönetimin istediği hızda hareket edebilir
- Startup gibi çevik biçimde müşterileri şaşırtıp memnun eden bir döneme girilir
- Dezavantajı, çok büyük bütçe gerektirmesidir
- Bazı büyük şirketler LLM deney bütçesini zaten slush fund şeklinde ayırdı, ama
- birçok şirketin bu bütçe döneminde bunu hiç hesaba katmamış olması çok muhtemeldir
- Bazı büyük şirketler LLM deney bütçesini zaten slush fund şeklinde ayırdı, ama
- Yıl sonuna kadar geliştirici başına ek $50,000 bütçe bulunamazsa, yeniden yapılanma dışında seçenek kalmayabilir
- Bu değişim, daha çevik startup'ların lehine de çalışabilir
- Şirket rekabetçiliğini artık teknolojik farktan çok bütçe varlığı belirleyen bir döneme giriliyor
- Ve eğer bütçe yaratılamazsa, kesinti yapılabilecek tek departmanın hangisi olduğu açıktır
- Buna verilecek yanıt okurun takdirine bırakılıyor
- Neyse ki bu tahmin biraz abartılı da olabilir
- Claude(LLM) ile yapılan değerlendirmeye göre, tahmini yaklaşık 6 ay ötelemek daha gerçekçi olabilir
- İyi haber, her şeyin şimdi başlıyor olması
- Kötü haber bitti; geriye tek bir şey kaldı: tatlı intikam
Part 6: Junior geliştiricinin intikamı
- Gelecek karanlık değil. Aksine, yazılım sektöründe hâlâ çok iş olacak
- Yalnızca elle kod yazan geleneksel geliştirici rolü ortadan kalkacak
- Geçen 1 yılda gözlenen örüntülerden biri, junior geliştiricilerin yapay zeka benimsemesinde senior'lardan çok daha istekli olmasıdır
- Bazıları yapay zekanın işini elinden almasından kaygı duysa da çoğu değişime hızla uyum sağlıyor
- O’Reilly'nin AI Engineering kitabını çalışıyor, chat coding ve kodlama ajanlarını ustalıkla kullanıyorlar
- Buna karşılık senior geliştiriciler ya neredeyse hiç LLM kullanmamış ya da sadece dolaylı deneyim yaşamış durumda
- Yapay zeka teknolojisine karşı açık bir reddiye gösteren örnekler de var
- Örnek: tanınmış bir şirkette bir geliştiricinin “Yapay zekayı bırakıp geleneksel kodlamaya dönelim” diyen slayt PDF'i sunması
- Bu tepkiler, yeni teknolojiye yönelik kaygıdan ve mevcut bilgiye yapılan yatırımın boşa gitmesi hissinden kaynaklanıyor
- Yeni bir dil ya da aracı öğrenmek doğası gereği 'yeniden en baştan başlamak zorundayım' korkusunu da beraberinde getirir
- Ama gerçek açık:
- Yapay zekayı görmezden gelenler oyunun dışına itildi bile
- Junior geliştiriciler daha ucuz, daha uyumlu ve daha hızlı öğreniyor
- Şirketler geliştirici kadrolarını ayarlamak zorunda kaldığında kimi seçecekleri çok açık
> "Yapay zekanın senden daha iyi olduğunu kanıtlamasına gerek yok. Senin yapay zekayı daha iyi kullanabiliyor olman gerekiyor."
- Yani junior geliştirici artık tepenin üstünde ışık kılıcıyla duran tarafta
- ve senior geliştiricilere değişime uyum sağlamaları için sesleniyor
- Bütün bu tablodan çıkarılabilecek ders şu:
- Kim olursanız olun, ister şirket ister birey — junior gibi davranın
- Şimdi yapay zeka teknolojisini benimseme ve uyum sağlama zamanı
- Sourcegraph bu teknolojik evrim akışını her gün analiz ediyor
- Kodlama ajanlarını kurumsal kod varlıklarına bağlamak, bir sonraki temel strateji
- Genel tabloya bakıldığında, yapay zeka benimsenmesi arttıkça yazılımla ilgili işler de aslında artacak
- Bugünkü işe alım durgunluğu, şirketlerin hâlâ nasıl karşılık vereceklerini bilmedikleri için temkinli olmalarından ibaret
- Tarihsel olarak teknoloji geçiş dönemlerinde üretkenlik sıçrar ve GDP de yükselir
- Bu nedenle şimdi yapılması gerekenler:
- Kodlama ajanlarını öğrenmek ve onlarda ustalaşmak
- PM'ler ya da diğer teknik roller de bunun dışında değil
- LLM tabanlı geliştirme yalnızca prompt yazmaktan ibaret değildir. Doğrulama, test ve koordinasyon gibi gerçek geliştirme pratiğini dönüştürecektir
- Uyarı:
- Kodlama ajanları güçlüdür ama tünel açma makinesi gibi araçlardır
- Pahalıdırlar, durabilirler, yönlerini kaybedebilirler
- Sürekli yönlendirme ve gerçekçi beklenti yönetimi gerekir
- vibe coding, adı gibi keyifli çalışmayı mümkün kılan bir yaklaşım
- Kodu doğrudan yazmak zorunda olmamak beklenmedik derecede özgürleştiricidir
- “6 ay sonra daha iyi olur, o zaman bekleyelim” düşüncesi tehlikelidir
- Sonuçta başlangıç gecikir ve varış en sona kalır
- Ajanlar geliyor. Hem de yalnızca kodlama ajanları değil
- şirket genelindeki işlerin tamamına yayılan yüzlerce görev ajanı şimdiden devreye giriyor
- Sonuç niteliğinde eylem rehberi:
- chat'e geçin
- otomatik tamamlamayı bırakın
- doğrudan kod yazmayı azaltın
- doğrulama/gözden geçirme/yürütme süreçlerini yapay zeka temelli ortama göre öğrenin
- en güncel teknoloji akışına uyarak sürekli deney yapın ve uygulayın
- Bugün zor ve eksik görünen kodlama ajanları bile yakında yaygın hale gelecek
- İnsan emeğine kıyasla çok daha ucuz üretkenlik makineleri ve şirketlerin tercihi açık
- 2025 sonuna gelindiğinde “software engineer” rolü neredeyse hiç doğrudan kod yazmayacak
- Bunun yerine ajan işletimi, koordinasyonu ve doğrulama yönetimi ana iş haline gelecek
- Son olarak: şu anda ne yapmanız gerektiğini bilmiyorsanız, junior geliştiriciden yardım isteyin
> “Cheating is all you need” yazısının üzerinden 2 yıl geçti ve bu sürede her şey değişti
> Şu an tam da değişimin ortasındayız ve bu dalgaya şimdi binmek gerekiyor
23 yorum
Bu gerçekten sinir bozucu bir durum
Eskiden: düşünce => kod (yavaş) => debugging
AI: düşünce => incelikli prompt yazımı => kod (anında) => debugging
Ama çoğu zaman, düşüncemi prompt olarak yazmaktan ziyade kod olarak yazmak daha hızlı, değil mi? Zaten çok iyi bilinen bir şeyi yaptığımız durumlar dışında... Güvenilirliğin önemli olduğu kısımlarda ise sonuçta yazdıktan sonra mantığı gözle incelemek gerekiyor; o yüzden bunu tamamen devretmek de mümkün değil ve devrettiğiniz anda da meslek bilinciniz kalmamış oluyor.
Artık aktif olarak geliştirme yapmayan, geliştirici kökenli bir yönetici olsam da, son zamanlarda yeniden junior olmuşum gibi hissederek şunu bunu bizzat deniyorum. Eskiden ekip arkadaşlarıma yaptırdığım işleri şimdi kendim yapınca hızın ne kadar arttığını görüp biraz şaşırıyorum. Küçük ekiplerde de daha fazlasını deneyebileceğimizi düşündürüyor. Güzel araçlar ve açıklamalar için teşekkürler!
Şu sıralar hobi olarak vibe coding ile bir web oyununun istemcisini, sunucusunu ve admin panelini geliştiriyorum (doğrudan kendim de düzeltmiyorum; düzeltilmesi gereken kısmı kopyalayıp düzeltme istiyorum ve çıkan kodu olduğu gibi uyguluyorum). Şu anda toplamda yaklaşık 20 bin satır oldu. Bazen sinir bozucu olabiliyor ama kızgın kızgın soru sorduğumda şimdilik yine de gayet düzgün kod üretiyor.
Bu yazıya yüzde 90'dan fazla katılıyorum.
Artık geliştirme becerilerinin ve paradigmasının değiştiği anların geldiği kesin gibi görünüyor.
Bence artık denetim yetkinliği açısından daha fazla tasarım desenine, genel amaçlı uygulama kurma yöntemlerine ve problem çözmeye yönelik metodolojilere dikkat etmemiz gerekiyor.
Algoritma geliştirmenin insan sınırlarını aşalı zaten çok oldu ve tıpkı insanların anlayamadığı algoritma optimizasyonlarını yapay zekanın şu anda yapıyor olması gibi, geleceğin geliştiricilerinin artık daha geniş kapsamlı ve daha fazla trende odaklanması gereken bir dönemdeyiz.
Yapay zekayı öğrenmek önemli, ancak her yeni teknoloji çıktığında aşırı tepki vermek gerektiğini düşünmüyorum. Değişmeyen temel kavramlara daha fazla zaman ayırmak daha etkili; ayrıca yapay zeka nispeten öğrenmesi kolay olduğu için yavaş yavaş öğrenilmesinde de sakınca yok. Her seferinde peşinden koşmak yerine, özdeki yetkinlikleri geliştirmek daha önemli diye düşünüyorum.
Şu anda da çoğu kişiden daha iyiler aslında. Açık kaynak gurularının kodlarını öğrenince, soruyu iyi sorarsanız ortaya kaliteli sonuçlar çıkıyor hehe
Yapay zeka teknolojisinin özünde hangi seviyeye kadar gelişeceğini bilmiyoruz.
Şu anki seviyede bunun yanına bile yaklaşamıyor.
Edinilen bilgi ya da deneyimin değerinin düşmesi açısından bakarsak, kıdemli ile junior arasındaki sınırın kendisi bile belirsizleşecek gibi görünüyor.
Ayrıca bunun az sayıda oyuncunun her şeyi aldığı bir pazar olacağını düşünüyorum. Bundan sonra geliştirici alımı, harcanan emek ya da deneyimden ziyade, doğuştan düşünme ve akıl yürütme yeteneği güçlü olan AI pilotlarını seçme yönüne kayacak gibi görünüyor.
Denetleyici ajan ha..
Geliştirme aşaması kabaca 4 adımsa (geliştirme, debug, QA ve debug, refactoring), 4 katmanda ortaya çıkan halüsinasyonların hepsini yakalayabilecek mi..
Şu anda bile prompt’a debug ve test gereksinimlerini ne kadar ayrıntılı yazsam da bazen sorunun ne olduğunu bilmediğini söyleyen saçma şeyler çıkıyor (Sonnet 3.7).
Transformer mimarisinin kendisi değişirse o ayrı tabii.
vibe codinge katılmakta zorlanmamın nedeni, hâlâ kod tabanı üzerinde çalışmak zorunda olduğumuz durumu yapay zeka agent'larının çözememesi. Agent'ların otonom olarak çalıştığı bir ortam olsaydı, makinenin anlamakta zorlandığı code neden gerekli olsun ki?Bence yapay zeka agent'larının yazılım geliştirmenin görünümünü gerçekten değiştirdiği an, onu yöneten kullanıcı için
codekatmanını tamamen soyutladığı andır. Şimdilik yalnızca kod parçalarını hızlıca üreten bir seviyede olduklarını düşünüyorum (tabii bu da etkileyici ama).Yapay zeka agent'larının bizi
codedan özgürleştireceği an gelene kadar, değişim şaşırtıcı olsa da bunun yazılım sektöründeki çalışma biçimini dramatik şekilde değiştirdiği iddiasına katılmak zor.Bunu, Hyundai Motor’un megafactory uygulamasına benzer görüyorum.
Geleneksel işçiler muhtemelen kurulum ve bakıma geçecektir. (Bu kısmı biraz daha anlaşılır buluyorum.)
Ancak, soyutlama alanını ele alan kısımlarda da bunun böyle olup olmayacağı?
Kişisel olarak bunun mümkün olduğunu düşünüyorum.
Hâlâ biraz karmaşık pattern gruplarının çiftlerini ve harfleri alfabetik sırayla yazarken bile bazen kafam karışıyor.. (ne oluuur!!) Klavyede yazmak istemiyoruuum
Sadece son junior kısmı olmasa, belli ölçüde katıldığımı söyleyebilirim.
Yapay zekayı benimseyemeyen kıdemliler ya da mevcut şirketler için, daha doğrusu bunun bir nesil değişimine yol açacağını söylemek daha doğru gibi görünüyor.
Şirketin önemli geliştirme çıktıları neredeyse yüzde yüz internette gizli tutulur. Mevcut yapay zeka seviyesiyle o kalitede bir şey üretmek mümkün değil. Saçmalık.
Benzer bilgi ve beceri varsa, uygun bir ortamda benzer sonuçlar ortaya çıkar, değil mi?
Geliştirme dediğimiz şey, yalnızca görece çok sayıda kaynağın açık olduğu web uygulamalarından ibaret değil; grafik motorlarından gömülü sistemlere, düşük seviyeli çip tasarımına kadar son derece geniş bir alan var. Sıfırdan ya da sıfıra yakın başladığınız alan da çok. Benim kendi alanımda da GitHub olsun, dokümantasyon olsun, internette düzgün şekilde başvurulabilecek kaynaklar yok. Doğal olarak Grok da Claude da düzgün sonuç üretemiyor. Tüm kodu modele vermek ya da fine-tuning yapmak ise ayrı bir konu.
Muhtemelen böyle bir uzmanlık gerektiren geliştirme yapmıyorsunuz ya da şirket içinde dışarıya açılması yasak varlıklara sahip değilsiniz; bu yüzden kendi durumunuzu tam olarak doğru değerlendirdiğinizden bu kadar emin olmamanız daha iyi olur.
İnternette yoksa yapay zekanın buna nüfuz edemeyeceği argümanı biraz garip değil mi? Öğrenme yöntemlerine dair araştırmalar sürdükçe şirket içi yapay zekanın şirket içi geliştiricilerin yerini alacağını düşünmüştüm.
Yani mesele internet değil, AI modeli oluşturmak için eğitebileceğiniz veri olmaması, değil mi?.. O halde neden eğitim yöntemine dair araştırmalar çıkıyor? Ben şu an somut gerçeklikten bahsediyorum. 2025'in sonuna kadar tüm geliştiricilerin yerini alacak bir AI'yı kesinlikle yapamazlar. Zaten mesele baştan performans sorunu değil.
Sanırım ne demek istediğimi yanlış anlamışsınız; kastettiğim, şirket içinde şirketin kendi kodlarıyla bir yapay zekayı eğitip bunu yine şirket içindeki kod üretiminde kullanma durumuydu.
Yöneten kişinin de bir şeylerden anlaması gerekir… Boş mu duruyor, çalışıyor mu, boş işler mi yapıyor, iyi mi gidiyor… Sanki yöneten kişinin işi sadece elektriği kapatıp açmakmış gibi…
Eğer elektriği kapatıp açmak yöneten kişinin yaptığı işse… yapay zeka ile değiştirilmeye en uygun kişi de tam olarak o yönetendir.
Kişisel olarak buna pek katılmıyorum. Yapay zekayla çalışan bir junior karşısında geri düşecek bir senior, bence zaten baştan senior değildir.
İddianın dayanaklarının yetersiz olması üzücü gibi görünüyor.
Neo'nun adı mı değişti?
Adı değişmedi; sadece GN+ ve neo etiketlerinin yinelendiği görülüyordu, bu yüzden tek bir tanede birleştirdim. Tıklarsanız neo'ya gider.