Kodu elle yazarken daha mutluyum

• LLM tabanlı kod üretme araçlarını tekrar tekrar kullandıktan sonra, kodu doğrudan yazarken hissedilen odaklanma ve keyfi yeniden keşfetme
• Kod yazmak yalnızca bir üretim faaliyeti değil, problem alanını anlama ve düşünceyi arıtma süreci; otomatik üretim bunu engelliyor
• Kendi yazmadığınız kodun doğruluğunu doğrulamak zor ve bağlam ancak doğrudan yazarken içselleştirilebiliyor
• LLM'leri sınırlı biçimde kullanıp bağlamı elle vererek ve yalnızca kodun bir kısmını düzenleme/test üretiminde kullanarak düşüncenin kontrolünü elde tutma
• Verimlilikten çok düşüncenin derinliği ve mutluluğu öncelemek; araç düşünmeyi engelliyorsa buna karşı dikkatli olmak gerektiğini vurgulama

---

LLM kod üretimi kullanma deneyimi ve şüpheler

• Birkaç kez claude-code kullandı, ancak her seferinde bunalım ve isteksizlik hissedip sonunda sildi
  • Otomatik üretilen kod “makul görünüyor”, ama kendi yapacağı işin anlamını kaybetmesine yol açıyor
  • Aracı kullanmayı bırakınca her seferinde yeniden kod yazmanın keyfini buldu
• Kod yazmak yalnızca uygulama değil, problem alanını keşfetme ve başarısızlıklar üzerinden öğrenme süreci
  • Bir API'yi gerçekten anlamak için onu doğrudan kullanmak gerekir; yalnızca dokümantasyonu okumak yetmez
  • Kod yazma eyleminin kendisi düşünceyi somutlaştırmanın bir aracı

Düşünce ile doğruluk arasındaki ilişki

> "Yazmadan sadece düşündüğünüzde, aslında yalnızca düşündüğünüzü sanırsınız." - Leslie Lamport

• Kendi yazmadığınız kodun doğruluğunu doğrulamak çok daha zor
• Doğrudan yazma sürecinde problemin bağlamı içselleştiriliyor; bu, kod kalitesini anlamak için gerekli
• LLM'lere bağımlı olmak bu süreci atlamaya neden oluyor ve problem alanını anlama becerisini zayıflatıyor

‘Vibe coding’in bağımlılık yapısı ve yan etkileri

• LLM ile kod üretimi, anında dopamin ödülü veren bağımlılık yapıcı özellikler taşıyor
  • “Prompt'u biraz daha düzeltirsem doğru olur” yanılsamasını doğuruyor
• Bu yaklaşım düşünsel ataleti büyütüyor, beyni pasifleştiriyor ve basit işlerde bile LLM'ye bağımlılık yaratıyor
  • Örneğin, basit bir find-and-replace işini bile LLM'ye bırakıp daha fazla zaman harcadı
• Üretilen kod ne kadar çok olursa olsun, eninde sonunda gözden geçirme ve anlama sorumluluğu insanda; bu da tersine bir darboğaz yaratıyor

Araçların düşünceyi biçimlendirme şekli

• “Araçlar tarafsız değildir” bakış açısından, düşünmeyi engelleyen araç kötü araçtır
  • Bilgi çalışanlarının temel yeteneği derin düşünme becerisidir; bunu bozan teknolojilere karşı dikkatli olmak gerekir
• Elbette LLM'leri tamamen dışlamıyor; bunun yerine kasıtlı ve sınırlı biçimde kullanıyor
  • Gerekli dosyaları kopyalayıp bağlam sağlıyor, yalnızca kodun bir kısmını düzenleme ya da test yazdırmada kullanıyor
  • Böylece üretilen değişikliklerin kapsamı küçük kalıyor ve kod tabanının genel yapısını kendisi kavrayabiliyor
  • Pasif üretim yerine ‘düşünülmüş üretime’ geçiliyor; beynin etkinliği ve flow durumu korunabiliyor

Mutluluk ve verimlilik dengesi

• Hayat kısa; mutluluğu önceliklendirmek gerekir
  • Tüm özelliği otomatik üretmek verimliliği artırabilir, ancak varoluşsal kaygı ve bunalıma yol açıyorsa uzun vadede verimsizdir
• Kendi duygularına katılmanın da katılmamanın da mümkün olduğunu kabul ediyor,
  "Farklı seçim yapmaktan korkmayın"

[nimgnos]

Nasıl hesap makinesi olmasına rağmen elle hesap yapmayı ya da zihinden işlem yapmayı seven insanlar varsa, aynı şey burada da geçerli.

[su79eu7k]

Oldukça yüksek karmaşıklığa sahip ve iş mantığının çekirdeğinde yer alan kısımları bizzat elle yazıp üzerine düşünmenin, sonra da bunu yapay zeka mühendislerine aktarmanın üretkenliğe yardımcı olabileceğini temkinli bir şekilde düşünüyorum. Matematikçiler de hesap makinesi gibi araçlar kullanıyor ama temel fikirler üzerine düşünürken çokça not alıyorlar, değil mi?

[naruchingu]

Telefonla tek karede fotoğraf çekilebilen bir dünyada yaşıyoruz ama hâlâ birilerinin saatlerce resim çizebildiği bir dünyadayız. Sanırım mesele sadece süreç ve yönelimin farklı olması; doğru ya da yanlış olmakla ilgili değil.

[wkdehf555]

Bana kalırsa bu, şirketlerin izlediği yönle cepheden çatışmayı göze aldığını söylemekten başka bir şey değil..

[dolsangodkimchi]

Kişisel mutluluk ve tatmin idealine saygı duyuyorum ama emek verip karşılığında para alınan bir meslek açısından bakınca uygun olmayan bir zihniyet gibi geliyor bana.

[foriequal0]

Birinin uzun vadeli metrikleri göz ardı edip yalnızca kısa vadeli metriklerin peşinden koştuğunu görürseniz, onunla hiç ilgisi olmayan bir insan olsanız bile yoldan geçerken "öyle yapılmaz ki, cık cık" diye ahkâm kesmek isteyebilirsiniz.
Ama kendisinin şirketle kader birliği yaptığını, büyük katkılar sunduğunu ve şirkette önemli bir rol üstlendiğini düşünen bir programcıysa, bunu ne kadar daha güçlü hisseder bir düşünün.

[geeksk553]

Aslında gerçekten iyi geliştirme yapan yetenekli geliştiriciler vibe coding'den hoşlanıyor...

Benim sözüm değil (Linus Torvalds ya da Robert Martin gibi)

[dieafterwork]

Sadece Python scriptlerinde kullanmıştım. Bundan keyif aldığımı söylemek pek mümkün değil sanırım.

[cocofather]

Linus Torvalds hakkında makalelere bakınca, bunu hobi amaçlı kullandığı ve Linux geliştirmede ise henüz kullanmadığı anlaşılıyor.

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Kodlamayı marangozluğa benzetiyor. Makineler mobilya yapabiliyor olsa da hâlâ elle yapan insanlar var. Elle kod yazmak da benzer şekilde keyif için yapılabilir, ama ileride meslek olarak sürdürmek zorlaşacak

  • Bu benzetmenin pek uymadığını düşünüyor. Elektrikli testere insanın yönettiği bir centaur teknolojisi, ama GenAI bunun tersine insanın desteklediği bir ters-centaur teknolojisi. Elektrikli testere insanın yerini almazken, AI bir ekibin yarısını azaltabilir
  • Marangozluk aynı ürünü tekrar tekrar üretir, ama kod tekrarlanmaz. Çoğu projede darboğaz gereksinim toplama ya da tasarım olduğundan, elle kod yazma ile AI ile kod yazma arasındaki verimlilik farkı sınırlı
  • Doğal dil→kod dönüşümünün yüksek seviye dil→assembly dönüşümüne benzer olup olmadığını soruyor. Brooks'un “özsel karmaşıklığı” ortadan kalkıyor ve standartlaşmış kalıplar sayesinde AI belirsiz niyetleri çalıştırılabilir koda dönüştüren bir çağa giriliyor. Sonuçta uzmanların değeri artarken standart mühendise olan talep azalıyor
  • “Eğer artık elle kod yazmayı profesyonel olarak yapamayacaksak, maaşı ne için alıyoruz?” sorusunu ortaya atıyor. Müşteri ilişkileriyle uğraşan ya da LLM prompt yazarı seviyesine mi düşeceğimizi sorguluyor
  • Elle kod yazmanın artık değerli görülmemesi üzücü olurdu. Hâlâ keyifli, ama değer kaybı can yakıyor

• Ben uzun vadede en hızlı ve en iyi sonucu veren yöntemi seçiyorum. Şu anda bu rolü neovim ve elle kod yazma üstleniyor. Doğrudan yazarak projeyi derinlemesine anlamak, uzun vadede özellikleri daha hızlı çıkarmayı sağlıyor. Öğrenmeye katkısı olmayan işleri LLM'e bırakıyorum, ama bu tür iş çok olduğu için LLM kullanım oranım yüksek

  • “Derin anlayış uzun vadede hızı artırır” bakış açısı etkileyici
  • Ben de aynı şekilde çalışıyorum. Ekibe 6 ayı değil, 2 yıl sonrasını optimize etmeleri gerektiğini söylüyorum
  • Sadece öğrenme olan alanları kendim yapıyor, geri kalanını olabildiğince otomatikleştirmeye çalışıyorum
  • Birden çok ajan kullanınca bağlam değişimi artıyor ve hatta tüm bağlamı kaybediyormuşum gibi geliyor

• vibecoding'in sorunu, “iyi hissettiriyor” duygusunun gerçek çıktıyı bulanıklaştırması

  • Yalnızca bazı insanlara iyi hissettiriyor; ben ise problemi ve kodu derinlemesine anlamaktan keyif alıyorum
  • “vibe doc okumak” güzel ama vibe coding sonucu ortaya çıkan kod fazla ayrıntılı ve aşırı soyutlanmış oluyor; anlaması zor ve altına kendi adımı koymak istemiyorum
  • Plan yapsan bile sonunda yeniden en baştan başlamak zorunda kaldığın durumlar sık oluyor ve bu da boşuna uğraşılmış hissi veriyor
  • Gerçekten üretkenliğin artıp artmadığını, yoksa sadece öyle hissedip hissetmediğini ayırt etmek zor
  • Windows Copilot ile denemiş ama yavaş ve kalitesi düşük olduğu için hiç keyif vermemiş

• “Mutlu olmak kod üretimini 200 kat artırıyor mu?” diye alaycı bir soru soruyor

• AI'nin değeri kesinlikle var. Örneğin 300 sütunlu bir DB tablosunu Rust struct'a dönüştürürken, 15 kelimelik bir prompt ile 900 satır kod üretiyor. Böyle tekrarlı işlerde AI mükemmel. Ama her şeyi ona bırakmak istemiyor. Sadece keyifli kullanım düzeyinde kullanıyor

  • Bu yaklaşım, kötü şema ya da tasarımları iyileştirmeyi engelleyebilir
  • Python ile kod üretim script'i yazmanın daha iyi olduğunu düşünüyor. AI'nin alan adlarını ince farklarla değiştirmesi gibi güvenilirlik sorunları var
  • İnsanın kahve içip kod yazarken harcadığı enerji maliyeti, AI'den çok daha yüksek
  • AI kullanımı dopamin bağımlılığı gibi hissettiriyor

• Asıl soru şu: “LLM benim yerime kod yazarken ben ne yapıyorum?” LLM'e her şeyi tamamen bırakamıyorsun; daha çok yanında ilgilenmen gereken bir şey gibi. Junior geliştirici gelişir, ama LLM öğrenmez. Bu yüzden mentorluk tatmini kaybolmuş gibi hissettiriyor

  • Ben aynı anda birden fazla ajan çalıştırıp özellik geliştirme, bug düzeltme ve doküman güncellemeyi birlikte yürütüyorum. Yapacak iş hâlâ çok, bu bir doomscroll değil

• Bugünlerde geliştirici işe alımının nasıl değiştiğini merak ediyor. LLM kullanımına izin verilip verilmediğini, yoksa hâlâ elle kod yazmanın mı beklendiğini sorguluyor

  • Büyük şirketler hâlâ yavaş değişiyor. Yasal sahiplik sorunları yüzünden AI kodu kullanma konusunda çekingenler
  • Gelecekte hem elle kod yazma hem AI ile kod yazma beklenecek. İşe alımda her zamanki gibi sadece yeni bir eşik eklenmiş olacak
  • Orta ölçekli şirketler ya işe alımı durduruyor ya da yalnızca AI kullanan geliştiricileri alıyor. Büyük şirketler ise hâlâ Leetcode ve sistem tasarımı istiyor
  • Çoğu şirket henüz LLM kaynaklı usulsüzlüğün kapsamını fark etmiş değil

• Ben LLM'lerden önce de model tabanlı geliştirme (MDD) ile vibecoding düzeyinde hızla geliştiriyordum. Veri modeli uygulamanın kendisi ve LLM bunun üstünde prosedürleri sadece biraz daha hızlı yazıyor. Veri modelinin yönünü hâlâ ben belirliyorum

• AI ile kod yazma üçe ayrılıyor

  1. Zaten internette bulunan kodu aramak
  2. Tamamen yeni kod yazmak; burada AI sadece basit bir yazma yardımcısı
  3. Tekrarlı ve bol boilerplate içeren kod üretimi — bu, framework'ün başarısızlığı
  • AI'nin iyi yaptığı işler aslında yapmamamız gereken işler olabilir. Asıl zorluk, istediğimiz şeyi zarif biçimde ifade eden bir dil bulmak
  • Framework'ler yeterince gelişmedi ve LLM, her sorunu çivi gibi gören bir çekiç haline geldi

• Modern toplum butona tıklayarak dopamin kazanılan bir yapıya dönüşüyor. Bu yüzden her şey darmadağınmış gibi geliyor

  • Slot machine'in nihai UX haline gelmiş olmasını iğneliyor

[redline2151]

Son zamanlarda kendi kendini teselli eden, geride kalmış geliştirici yazıları durmadan çıkıyor. Sonuçta zamanın akışını zaten durduramazsınız.

[cjm01115]

Bu gerçekten fazla ileri gitmiş.

[geeksk553]

Ben de bu görüşe katılıyorum; kişi elde kod yazmakta ısrar etse bile, tek başına iş yapmıyorsa
yerinin doldurulması kaçınılmaz, ama sanırım bunun farkında değil.

[hmmhmmhm]

Vay, bu biraz fazla sert hıçkırık