Karpathy’nin programlamayla ilgili sözleri: "Kendimi hiç bu kadar geride kalmış hissetmemiştim"
(twitter.com/karpathy)- Andrej Karpathy, mevcut programlama ortamında kendini ciddi biçimde geride kalmış hissettiğini söyledi
- Programcıların doğrudan yazdığı kodun payı azalırken, asıl yetkinlik mevcut araç ve sistemleri nasıl bağlayıp birleştirdiğine doğru kayıyor
- Son 1 yılda ortaya çıkan araçları doğru şekilde birbirine bağlamak bile üretkenliği neredeyse 10 kat artırabilirken, bunu değerlendirememesini kendisi açık bir yetkinlik eksikliği (skill issue) olarak görüyor
- Ajanlar, alt ajanlar, prompt'lar, context, memory, yetkiler, araçlar, eklentiler, MCP, LSP, IDE entegrasyonu gibi unsurlardan oluşan yeni bir soyutlama katmanını anlamak ve kullanmak gereken bir dönemdeyiz
- Kılavuzu olmayan güçlü ama olasılıksal ve kusurlu araçlar bir anda mevcut mühendislikle iç içe geçti; buna uyum sağlanmazsa mesleğin kendisinde geride kalınabileceği uyarısında bulundu
Bir programcı olarak kendimi hiç bu kadar geride kalmış hissetmemiştim.
Programcıların katkı sunduğu kısımlar giderek daha seyrek ve parçalı hale gelirken, programlama sektörü hızla yeniden şekilleniyor.
Son bir yılda ortaya çıkan yeni teknolojileri düzgünce bir araya getirebilirsem 10 kat daha güçlü olabilirmişim gibi geliyor; ama bu fırsatı değerlendiremiyor olmam açıkça benim beceri eksikliğimden kaynaklanıyor gibi görünüyor.
Ajanlar, alt ajanlar, prompt'lar, context, memory, modlar, yetkiler, araçlar, eklentiler, skill'ler, hook'lar, MCP, LSP, slash komutları, workflow'lar, IDE entegrasyonu gibi, mevcut katmanların ötesinde öğrenmem gereken yeni bir soyutlama katmanı oluştu.
Üstelik temelde olasılıksal, hata üretmeye açık, anlaşılması zor ve sürekli değişen unsurlar bir anda geleneksel mühendislik yaklaşımıyla iç içe geçti; bunun doğurduğu artı ve eksileri kapsayan bir düşünce yapısı kurmak zorundayız.
Belli ki çok güçlü bir uzaylı aracı kullanıma sunuldu, ama ortada kılavuz yok; bu yüzden herkes onun nasıl tutulup nasıl çalıştırılacağını kendi başına çözmek zorunda.
Üstelik bunun sonucunda ortaya çıkan 9 büyüklüğündeki deprem sektörü sarsıyor.
Geride kalmak istemiyorsanız kolları sıvayın.
"Geride kalıyorum" hissinin anlamı
- Mevcut programcılık mesleğinin hızlı bir yeniden yapılanma (refactoring) evresine girdiğini düşünüyor
- İnsan programcıların katkı sunduğu kod, giderek daha seyrek aralıklarla görülen bir öğeye dönüşüyor
- Temel değer, doğrudan kod yazma becerisinden çok mevcut sistemleri birbirine bağlayıp bütünü çalıştırma becerisine kayıyor
Yeni soyutlama katmanının ortaya çıkışı
- Mevcut dillerin, runtime'ların ve framework'lerin üzerine AI ajan merkezli üst bir katman ekleniyor
- Bu katman; prompt'lar, context yönetimi, memory, modlar, yetkiler, tool çağrıları, workflow'lar ve IDE entegrasyonu gibi bileşenlerden oluşuyor
- Tek bir teknoloji değil, tüm ekosistemi boydan boya kesen bir zihinsel model gerektiriyor
Belirsiz araçlarla mühendislik
- Yeni araçlar olasılıksal, hata üretme ihtimali olan ve iç işleyişi tamamen anlaşılması zor yapılar
- Buna rağmen bunların mevcut “kesin ve deterministik” mühendislik sistemleriyle birlikte kullanılması gerekiyor
- Bu durum, mevcut programlama paradigmasına kıyasla temelden farklı bir düşünce dönüşümü gerektiriyor
Kılavuzsuz araçlar ve mesleki deprem
- Güçlü bir uzaylı aracı bir anda herkesin eline geçti ama kullanım kılavuzu yok
- Herkes kullanım biçimini kendi başına öğrenmek zorunda ve bu sırada mesleğin tamamı 9 büyüklüğünde bir değişim geçiriyor
- Karpathy, bu değişime uyum sağlanmazsa kişinin istemeden geride kalabileceğini açıkça belirtiyor
Sonuç mesajı
- Şu anki değişim geçici bir moda değil, programcılık mesleğinin bizzat yeniden şekillenmesi
- Üretkenlikteki sıçramayı kullanamamak, çevresel bir sorundan çok kişisel hazırlık eksikliğine dönüşebilir
- Sonuç olarak mesaj şu: geride kalmamak için kolları sıvayıp bu yeni katmanı aktif biçimde öğrenmek gerekiyor
6 yorum
'Geride kalıyorum' diye ifade edilen 'geri kalıyor olmanızın nedeni'
Kesinlikle, her şeyi en baştan en sona kadar bilmek zorunda olunan yaklaşımın verimlilik açısından dezavantajlı olduğu bir dönemdeyiz gibi görünüyor. Öte yandan, soyutlamaların gelişigüzel biçimde iç içe geçirilmesi yüzünden neyin nasıl çalıştığı bilinmeyen kodların çoğalması beni daha çok endişelendiriyor. Gidişat böyle sürerse, önemli mantıkların kimsenin anlayamadığı bir tür sihirli sözdizimine dönüşmesinden korkuyorum.
“Olasılıksal, hataya açık ve iç işleyişini tamamen anlaması zor” ifadesi, sanki sadece kişinin bunu kabullenmek istemediğini dolaylı yoldan anlatıyor. Yapay zeka da insanlar hakkında aynı değerlendirmeyi yapabilir gibi görünüyor.
Keskin bir tespit. İnsanların hata oranı daha yüksek tabii..
Hacker News görüşleri
Beni yoran şey “geride kalmak” değil, tüm sektörün belirsizliğe cevap olarak soyutlama yığınları üstüne yığınlar eklemeye devam ettiğini görmek
Artık sadece sistemleri değil, farklı dillerde konuşan yarı güvenilir bir stajyer sürüsünün zihinsel modellerini de idare etmek gerekiyor
İş giderek daha ruhsuz hale geliyor ve sonunda 2026’da kariyer değiştirmeye karar veriyorum
Eğer LLM kodu benim yerime yazıp testleri de sürdürebiliyorsa, React gibi karmaşık soyutlamalara aslında gerek kalmıyor
Sırf basit zaman dönüşümleri için Moment.js gibi kütüphaneler eklediğimiz dönem bitti; artık tek satırlık bir prompt yeterli
Sonuçta LLM kullanarak soyutlamayı azaltmayı seçmek de mümkün
Örneğin Don’t Call Yourself a Programmer ve HN tartışma başlığı
Otomatik kod üretimi bu arzuyu karşılıyor, ama istenen şey kararlılık, performans ve olgunluk olsaydı LLM’lerin etkisi çok daha sınırlı olurdu
Zaten çürümekte olan teknoloji ürünlerinde — Windows ya da iOS gibi — LLM’ler bu çürümeyi hızlandırıyormuş gibi geliyor
Ben de bir gün benzer bir ikilem yaşayabilirim
Andrej’in 39 yaşında olduğunu görünce Douglas Adams’ın teknoloji kuşak teorisi aklıma geldi
Hani şu ünlü “35 yaşından sonra icat edilen her şey doğanın düzenine aykırıdır” sözü gibi hissettiriyor
“AI’a fazla kaptırıp gerçeklik duygusunu yitiren insanlara” Slopbrain demek istiyorum
Tamamen kaynağın içinde yolunu kaybetmiş gibiler
Çevremde de AI’ı hayat danışmanı gibi kullanıp insan ilişkileri sarsılan insanlar gördüm
Karpathy’nin bile “ayak uydurmak zor” demesi sarsıcıydı
Sonuçta AI inananlarının “biraz daha ilerlersek mükemmel olacak” diye düşünmesi devasa bir kolektif yanılsama gibi görünüyor
Yeni bir ajan soyutlama katmanı öğrenmek gerektiği söyleniyor ama bu geliştirme değil, bitmeyen bir ayar cehennemi gibi
DevOps’un kaotik yayılımını kişisel PC’ye taşımışsınız hissi veriyor
C-level yöneticilerin ya da MBA’lerin seveceği türden bir yapı ama sonuçta insanın özel düşünme alanını ortadan kaldıran bir akım
İnternet zaten düşüncenin mahremiyetini aşındırıyordu; şimdi programlama araçları da aynı yoldan gidiyor
Problemi görevlere bölüp TDD gereksinimleri ekleyerek testleri geçmesini sağlamak yeterli
Geri kalanı sadece aşırı mühendislik
Bu iddiayı öne sürenlerin çoğu ya yazılımcı değil ya da bu memden para kazanıyor
“Şimdi öğrenmezsen geride kalırsın” sözü eskiden de yanlıştı
90’lardaki web patlamasında da böyleydi ve sonunda her şeyi yeni nesil halletti
Şimdi bekleyip ortam durulduğunda öğrenme stratejisi de gayet geçerli
Ben LLM kullanıyorum ama modaların peşinden koşup zaman harcamıyorum
“Geride kalmak” sadece bir FOMO meselesi
AI sayesinde verimlilik arttı ama artık zanaatkârlık yerine IKEA usulü kod üretimi yapıyormuşum gibi hissediyorum
Uzun vadede bu işi sürdürmek isteyip istemediğimi bilmiyorum
Hayatım boyunca programcı oldum ve hâlâ bilgisayarla bir olduğum anları seviyorum
Gündüzleri ayakkabı satıyor olsam bile geceleri yine kod yazarım
Modern araçlar izin vermezse Commodore 64 üzerinde bile kodlarım
Ben özgür bir insanım
Opus kullanırken hissettiğim şey, IDE olmadan haftalarca çalışmanın nasıl mümkün olduğunu anlayamamak oldu
Prompt’u ne kadar inceltsem de sürekli bozuk kod üretiyor
Günde $200 harcasam da sonunda elde refaktör etmek gerekiyor
LLM’in ürettiği kod o kadar dağınık ki düzeltmesi işkence
Sonunda kodun çoğunu kendim yazıyorum
Ben tek satır kod yazmadan da karmaşık sistemler tasarlayabildim
Sonuçta belirleyici olan, teknolojiyi nasıl etkili kullanacağını bilmek
Böyle olunca model ayrıntılara daha az takılıyor ve önce temel yapıyı kuruyor
Ama proje büyüyünce tip hataları ve test başarısızlıkları patlayarak artıyor ve sonunda çöpe atmak gerekiyor
Onun yerine Claude Code ve Cursor kullanıyorum
Tipli diller, özel lint kuralları, otomatik testler, PR inceleme otomasyonu gibi bileşenlerle eksiksiz bir iş akışı kurdum
Örnek olarak scout-for-lol gibi projeler ya da Helm tip üreticisi yaptım
OpenAI’ın 2025’in ilk yarısında pazarlama giderlerini 2 milyar dolara çıkardığını görünce şaşırdım
Görünüşe göre geliştirmeyi daha iyi hale getiriyormuş izlenimi yaratmaya o kadar para harcıyorlar
Tek bir cümleyle can sıkıcı bir işi çözdü ve açık kaynak projelerden yeniden keyif almamı sağladı
Artık üretkenliğim birkaç kat arttı
Yıl sonu tatilinde hiç AI kullanmadan yaşayınca hayatın yavaş ritminin şaşırtıcı derecede güzel olduğunu fark ettim
Ama geri dönünce yeniden %180 hızda çalışmak gerekiyor
Bu yüzden bilinçli olarak analog hobilerimi ve ‘bilgisayarsız zaman’ı korumaya çalışıyorum
Yürümek ve düşünmek, en iyi üretkenlik hilesi olabilir
Bu tartışmaların çoğu bağımsız geliştiriciler ya da greenfield projeler etrafında dönüyor
Çünkü hata yapmanın bedeli düşük
Ama 4’ten fazla kişinin olduğu takımlarda, gerçek prodüksiyon ortamında yalnızca AI ile geliştirme yapan örnek neredeyse yok
Claude Code’u yapan kişinin yalnızca Claude Code kullanması ise daha çok dogfooding gibi görünüyor
Bu karmaşa ne zaman diner acaba, hangi yöne giderse gitsin,,