Kodlamanın %80’inin AI ajanlarıyla yapıldığı çağda geliştiricinin gerçek sorunu: ‘anlama borcu’
(addyo.substack.com)Durum: Manuel kodlamanın %80’i → ajan kodlamasının %80’i dönemine hızlı geçiş (Andrej Karpathy’nin açıklaması)
- Claude Code ekibi: günde 20+ PR, tamamı %100 AI tarafından yazılıyor
- Geçmişteki ‘%70 problemi’ → artık %80 ve üzeri dönemi geldi
Hata karakterindeki değişim
- Geçmişte: sözdizimi ve basit bug’lar merkezdeydi
- Bugün: kavramsal ve mimari başarısızlıklar merkezde
- yanlış varsayımların yayılması (assumption propagation)
- başlangıçtaki yanlış anlama → sonrasında tüm yapının bunun üstüne kurulması
- aşırı soyutlama ve overengineering (100 satır → 1.000 satıra çıkan class patlaması)
Temel kavram: anlama borcu (comprehension debt)
- AI makul görünen bir implementasyon yapıyor → testler geçiyor → kabaca merge etme cazibesi doğuyor
- Sonradan “bu kod nasıl çalışıyor” sorusu açıklanamaz hale geliyor
- Yazma yeteneği (generation) ≠ okuma ve anlama yeteneği (discrimination)
- Review süreci → biçimsel onay damgasına dönüşme riski taşıyor
- Uzun vadede kendi codebase’ini anlama yetisinin kaybı
Verimlilik paradoksu
- Merge edilen PR miktarı +%98, PR boyutu +%154 (Faros AI·DORA)
- Code review süresi +%91 → yeni darboğaz
- Atlassian 2025 anketi: %99’u “haftada 10 saatten fazla tasarruf” ettiğini söylüyor → ancak toplam iş yükü azalmıyor
- Kazanılan zaman → context switching, koordinasyon ve değişiklik yönetiminde harcanıyor
- “Daha hızlı bir araba aldık ama yollar daha da tıkandı”
Geliştirici rolünde kırılma noktası (Karpathy)
- “Kod yazmayı sevenler” ile “bir şeyler üretmeyi sevenler” arasında kutuplaşma
- İlki: kayıp duygusu
- İkincisi: özgürleşme hissi (kod bir araç → mimari gözetim ve koordinasyona geçiş)
- Başarılı örnek: uygulayıcıdan → orkestratöre (orchestrator) yeniden tanımlanma
- deklaratif düşünme becerisinin güçlenmesi
- Armin Ronacher anketi: %44 hâlâ %90+ manuel kodlama yapıyor, buna karşılık çok az kişi %100 AI’ı uç noktada benimsiyor
%80’in iyi çalıştığı ortamlar vs riskli ortamlar
- Uygun: greenfield, MVP, kişisel projeler, legacy’si olmayan startup’lar (hızlı scaffolding ve agresif refactoring mümkün)
- Riskli: olgun büyük codebase’ler, karmaşık değişmezler, çok sayıda örtük kuralın olduğu yerler (ajanlar bilmediklerini bilmez + aşırı özgüven)
Sonuç (Karpathy)
- AI mühendisin yerini almaz, onu güçlendirir
- Tekdüze işler ortadan kalkar → geriye yalnızca yaratıcı kısım kalır
- Programlama daha eğlenceli hale gelir ve cesaret verir
- Geliştirici kimliği: “kod yazan kişi” → “yazılımla problem çözen kişi” (öz değişmiyor)
→ AI çağında geliştiricinin temel görevi kod üretim hızı değil, anlayışı korumak ve borcu yönetmek
4 yorum
“Kod yazmayı seven insanlar” vs “bir şeyler üretmeyi seven insanlar” şeklinde bir kutuplaşma
Bence bu gerçekten çok doğru.
Eskisi gibi değil; artık kodlamayı örgü örer gibi hobi olarak yapmak gerekecek gibi.
Aynen bu ya haha
Harika bir yazı. Bilmediğim bir kavram ya da özellik kısaltması çıktığında mümkün olduğunca yapay zekaya tekrar sormaya çalışıyorum.