Software development followed a certain structure for many years. First, the need was identified. Then, developers thought about what kind of system should be built. After that, code was written, tested, and finally the application was put into use. This method is still valid. However, with the development of artificial intelligence tools in recent years, the way code is written has started to change significantly. Today, many developers no longer write every line of code by hand. Instead, they explain what they want to artificial intelligence, review the code it produces, and guide it when necessary to reach the desired result.
This new way of working has recently been called “vibe coding.” Although it is not easy to translate this term directly into Turkish, it can be understood as “intuitive coding with artificial intelligence” or “producing code by describing what you want.” The important point here is that the developer does not only write technical commands. Instead, the developer explains the task in natural language. In other words, rather than saying “create this class,” “write this function,” or “call this service,” a developer may sometimes use more everyday language such as “redirect the user to the homepage after logging in,” “add a search box to this screen,” or “show the user a clear message if an error occurs.”
At the core of vibe coding is a continuous guiding relationship between the human and artificial intelligence. The developer asks for something, and the AI produces code. The developer runs the code, sees the error, and tells the AI again. The AI fixes it, and the developer tries again. This process can sometimes feel like assigning work to a teammate. However, one important point must not be forgotten: AI is an assistant, not the person who takes responsibility. The responsibility still belongs to the developer.
For example, imagine a developer wants to create a small note-taking application. In the old method, the developer would first create the folder structure, prepare the necessary files, write the interface, decide where to store the data, and start coding everything step by step. In the vibe coding approach, the developer can give the AI a request like this:
“Create a simple note-taking application for me. The user should be able to add notes, list notes, and delete notes if they want. The interface should be simple.”
Based on this request, the AI can generate starter code. This code may not be completely correct on the first try. Maybe the delete button does not work, maybe the notes disappear when the page is refreshed, or maybe the interface looks confusing. In that case, the developer can tell the AI:
“Make sure the notes do not disappear when the page is refreshed. Store them in the browser.”
Then the AI changes the code. After that, the developer checks it again. Later, the developer may ask:
“Do not save empty notes. If the user leaves the field empty, show a warning.”
In this way, the application develops step by step. In other words, in vibe coding, software does not appear perfectly in one attempt. It takes shape through conversation, testing, and correction.
The biggest advantage of this method is speed. It is especially useful for testing simple ideas. A person can quickly turn a small tool, automation, or web page idea into something that works. For example, someone who wants to track daily expenses can say to the AI:
“Create a simple web page where I can enter my income and expenses. It should separate expenses by category and show the total expenses.”
With this request, the AI can generate a basic application. The user can then improve the application with requests such as “add a chart,” “show the monthly total as well,” or “add a button to export the data to Excel.” In the past, doing these things required more technical knowledge and time. Now, with the right guidance, it is possible to move much faster.
However, speed does not always mean safe and correct results. This is one of the biggest risks of vibe coding. AI can generate code that works, but that code may not always be well-written. The code may seem to work, but it may contain security vulnerabilities. Data may be stored incorrectly. User permissions may not be checked properly. The system may crash in error cases.
For example, let’s think about a login screen. A developer may say to the AI:
“Create a screen where users can log in with a username and password.”
The AI can quickly create a login screen. However, if an inexperienced user uses this code directly, serious problems may occur. Passwords may be stored as plain text. In other words, passwords may remain in the database without being protected. There may be no limit on login attempts. In this case, a malicious person could try repeatedly to take over an account. Permission control may be missing. A user may access some pages without logging in. That is why saying “the login screen works” is not enough. The login screen must work securely.
Another example is an order system. In an e-commerce website, the user selects a product, adds it to the cart, and places an order. When such a system is requested from AI, it may be easy to create the first working version. However, in real life, there are many details that must be considered. Can the product price be changed by the user? Can a user see another person’s order? Does the stock quantity decrease correctly? If the payment fails, is the order still created? If the same user clicks the button twice, are two orders created? If the answers to these questions are not clear, the system is not reliable even if it appears to work.
For this reason, vibe coding should be used carefully, especially in systems that real users will use. Making mistakes in personal trial projects may not be a big problem. However, when customer data, payment information, internal company systems, or production environments are involved, everything becomes more serious. Code written by AI must be read, tested, and evaluated from a security perspective.
The first rule for using vibe coding correctly is to explain the request clearly and precisely. When a vague request is given to AI, the result will also be vague. For example, saying “make me a nice application” is a very general request. Instead, a request like this gives better results:
“Create a simple to-do list application where the user can add tasks, mark completed tasks, and delete tasks. The interface should be simple. The data should be stored in the browser.”
This request is clearer. What will be built, which features it will have, and where the data will be stored are stated more clearly. The AI can then generate more accurate starter code.
The second rule is to specify the technologies being used. For example, if a developer uses Java, they should say so. If they use Python, they should mention it. If the database is Oracle, that should be written clearly. If the interface will be built with React, that should also be stated. Otherwise, the AI may write code based on its own preference. This can create incompatibility with the existing system.
For example, this request would be more accurate:
“Write a simple product listing service using Java Spring Boot. PostgreSQL will be used as the database. Products should have id, name, price, and stock fields. Prepare two endpoints: one for listing products and one for adding a new product.”
This request is much stronger than saying “write me a product service.” Because the technology to be used, the data fields, and the expected operations are clear.
The third rule is to progress with AI-generated code step by step. Asking for a large system all at once often produces complex and faulty results. Instead, moving forward in small steps is healthier. First, the basic structure is created. Then one feature is added. Then it is tested. After that, another feature is added. In this way, when an error occurs, it becomes easier to find where it comes from.
For example, if a stock tracking system will be built, it is better not to say “write me a complete stock tracking system” directly. Instead, it is better to proceed like this:
First, product adding and listing are created. Then stock increase and decrease features are added. Later, a product search feature is added. After that, a user login system is added. Finally, additional features such as reporting or exporting can be considered. This way, the application develops in a more controlled manner.
The fourth rule is testing. Testing is very important in vibe coding. Because the code given by AI may sometimes look correct at first glance, but break in unexpected situations. For example, what happens if the user enters letters in the price field? What does the system do if empty data is submitted? What happens if the same record is added twice? How does the application behave if the database connection is lost? Without testing these questions, we cannot say that the code is reliable.
Asking AI to write tests is also a good method. For example, the developer can say:
“Write basic tests for this service. It should return an error when an empty product name is sent. Negative prices should not be accepted. The stock value should not be less than zero.”
In this way, AI not only produces code but also helps explain how that code can be checked. However, the tests must also be reviewed. Because the existence of tests does not mean that everything is being tested correctly.
The fifth rule is to ask about security separately. When a feature is requested from AI, security may not always be considered sufficiently. That is why the developer should specifically ask for a security review. For example:
“Are there any security vulnerabilities in this code? Are user permissions checked correctly? Are passwords stored securely? Is external input validated?”
These types of questions help the AI produce a more careful response. However, the final check should still be done by a human. Because AI may sometimes give incomplete or incorrect security suggestions.
The sixth rule is to track the changes made. Sometimes AI may fix one error while breaking another working part. Especially in large projects, it is risky for AI to change many files at the same time. That is why version control tools such as Git should be used. Before each change, the working version should be saved, and then the changes made by AI should be reviewed. If something breaks, it should be easy to return to the previous version.
For example, when you tell AI “fix this payment flow,” it may change not only the payment file but also the user service, cart structure, and database queries. Taking all these changes to production without checking them is risky. This habit is important even in small projects.
One of the most useful areas of vibe coding is automating repetitive tasks. For example, if an employee checks the same log files every day, they can ask AI for a script that makes this job easier. A command like this can be given:
“Prepare a Python script that reads log files in a specific folder and writes the lines containing ‘ERROR’ into a separate file.”
AI can quickly write this script. The user can then improve the script with requests such as “add a date filter,” “also show the number of errors as a summary,” or “produce the output in Excel format.” This is a good example of how vibe coding can save time in daily work.
Another use case is learning. A person learning a new technology can ask AI for sample code. For example, someone learning Docker can say:
“Prepare a Dockerfile for a simple Python web application and explain line by line what it does.”
In this way, the person does not only receive ready-made code but also learns the logic behind the code. However, caution is still necessary. AI may sometimes provide old, incomplete, or non-best-practice examples. Therefore, it is useful to compare the learning process with official documentation and reliable sources.
Vibe coding makes it easier for inexperienced people to enter the world of software development. Someone who used to hesitate about writing code can create simple applications by giving requests in natural language. This is a positive development because people can bring their ideas to life more quickly. However, the biggest danger for inexperienced people is using the generated code without understanding it. Publishing an application on the internet without knowing what the code does can create serious problems, especially in terms of data and security.
For experienced developers, vibe coding is a powerful accelerator. Because an experienced person explains what they want more clearly, notices AI’s mistakes faster, and adapts the generated code to their own system more effectively. For example, a DevOps engineer may ask AI for a Kubernetes manifest, a Jenkins pipeline example, a log analysis script, or an alert control query. However, instead of using these directly, they adapt them to their own environment. They separately check namespaces, secrets, resource limits, access permissions, and production environment impacts.
For example, a DevOps employee can say to AI:
“Prepare an example deployment and service YAML file for a Java service running on OpenShift. It should have CPU and memory limits. The health check endpoint should be /actuator/health.”
AI can generate a suitable file for this. However, this file should not be used directly in a production environment. Because every organization has a different image address, secret structure, resource standard, namespace structure, and security rules. The example given by AI can be a starting point, but the final version must be adjusted by a human according to the environment.
At this point, the difference between vibe coding and professional software development becomes clear. Vibe coding provides fast production. Professional software development makes that production safe, organized, and usable in the long term. In other words, vibe coding alone is not enough. The code must be readable, tested, secure, monitored for errors, and understandable by other developers when necessary.
Let’s give a simple example of incorrect use of vibe coding. A person says to AI, “Create a user registration system for me.” AI generates the code. The person runs it and sees that registration works. If they say “okay, the system is ready” at this point, they are making a mistake. Because the answers to the following questions are still unclear:
Are passwords stored securely? Is repeated registration with the same email prevented? Are user inputs validated? Is there email verification? Are failed login attempts limited? Can a user access another user’s information? What does the system do if a database error occurs?
Without asking these questions, we cannot say that the system is ready.
In correct use, the person develops the same system step by step. First, they create the basic registration screen. Then they add password security. Later, they limit login attempts. After that, they validate user data. Then they write tests. Finally, they request another review from a security perspective. This approach may seem slower, but it is much healthier in the real world.
Vibe coding can be expected to become more common in the software world in the future. Because producing code with natural language makes it easier for many people to start software development. It also helps professional developers use their time more efficiently. However, this does not eliminate the importance of software developers. On the contrary, it makes the role of a good developer even more valuable.
In the future, the important thing will not only be the ability to write code. Understanding the problem correctly, explaining it properly to AI, reviewing the generated code, finding errors, thinking about security, and making the system sustainable will become even more important. In other words, the developer’s job will change, but it will not disappear.
In conclusion, vibe coding is a fast and practical way of producing software with artificial intelligence. When used correctly, it helps people quickly test ideas, develop small tools, automate repetitive tasks, and speed up the development process. However, when used carelessly, it can lead to security vulnerabilities, data loss, faulty systems, and code that is difficult to maintain.
Therefore, vibe coding should not be used with the mindset of “AI should do everything for me.” Instead, it should be used with the mindset of “AI should help me, and I should carefully check the result.” AI can write code, offer suggestions, and speed things up. However, humans must still decide whether the code is correct, secure, and truly usable.
The healthiest approach is this: take speed from AI, but do not hand over your judgment and responsibility to it. Explain clearly what you want, read the code it produces, test it, question its security, and always check it before taking it live. This is exactly where the real power of vibe coding appears: the human gives direction, the AI produces; the human reviews, the AI provides speed.
This article was prepared by Canberk Gürcan.
Vibe Coding: Yapay Zekâ ile Kod Yazmanın Yeni Yolu
Yazılım geliştirme uzun yıllardır belli bir düzenle ilerliyordu. Önce ihtiyaç belirlenir, sonra nasıl bir sistem kurulacağı düşünülür, ardından kod yazılır, test edilir ve son olarak uygulama kullanıma alınırdı. Bu yöntem hâlâ geçerli. Fakat son yıllarda yapay zekâ araçlarının gelişmesiyle birlikte kod yazma şekli ciddi biçimde değişmeye başladı. Artık birçok geliştirici, kodun tamamını kendi eliyle yazmak yerine yapay zekâya ne yapmak istediğini anlatıyor, yapay zekânın ürettiği kodu kontrol ediyor ve gerektiğinde onu yönlendirerek sonuca ulaşıyor.
Bu yeni çalışma şekline son dönemde “vibe coding” deniyor. Türkçeye birebir çevirmek kolay olmasa da bu kavramı “yapay zekâ ile sezgisel kod yazma” ya da “ne istediğini tarif ederek kod üretme” şeklinde düşünebiliriz. Burada önemli olan şey, geliştiricinin sadece teknik komutlar yazması değil, yapmak istediği işi doğal bir dille anlatmasıdır. Yani bir yazılımcı “şu sınıfı oluştur, şu fonksiyonu yaz, şu servisi çağır” demek yerine bazen daha gündelik bir dille “kullanıcı giriş yaptıktan sonra ana sayfaya yönlendirilsin”, “bu ekrana arama kutusu ekle”, “hata olursa kullanıcıya anlaşılır bir mesaj göster” gibi isteklerle ilerler.
Vibe coding’in temelinde insan ile yapay zekâ arasında sürekli bir yönlendirme ilişkisi vardır. Geliştirici bir şey ister, yapay zekâ kod üretir. Geliştirici kodu çalıştırır, hatayı görür, tekrar yapay zekâya söyler. Yapay zekâ düzeltir, geliştirici yeniden dener. Bu süreç bazen bir ekip arkadaşına iş tarif etmeye benzer. Ancak burada unutulmaması gereken önemli bir nokta vardır: Yapay zekâ yardımcıdır, sorumluluğu alan kişi değildir. Sorumluluk hâlâ geliştiricidedir.
Örneğin bir geliştirici küçük bir not alma uygulaması yapmak istesin. Eski yöntemde önce klasör yapısını kurar, gerekli dosyaları oluşturur, arayüzü yazar, veriyi nerede tutacağını belirler ve tek tek kodlamaya başlardı. Vibe coding yaklaşımında ise yapay zekâya şöyle bir istek verebilir:
“Bana basit bir not alma uygulaması hazırla. Kullanıcı not ekleyebilsin, notları listeleyebilsin, isterse not silebilsin. Arayüz sade olsun.”
Yapay zekâ buna göre bir başlangıç kodu üretebilir. Bu kod ilk denemede tamamen doğru olmayabilir. Belki silme butonu çalışmaz, belki notlar sayfa yenilenince kaybolur, belki arayüz karışık görünür. Geliştirici bu durumda yapay zekâya tekrar şöyle diyebilir:
“Notlar sayfa yenilenince kaybolmasın, tarayıcıda saklansın.”
Bunun üzerine yapay zekâ kodu değiştirir. Ardından geliştirici tekrar kontrol eder. Daha sonra şunu isteyebilir:
“Not eklerken boş not kaydedilmesin. Kullanıcı boş bırakırsa uyarı göster.”
Bu şekilde uygulama adım adım gelişir. Yani vibe coding’de yazılım bir kerede kusursuz ortaya çıkmaz. Daha çok konuşarak, deneyerek ve düzelterek şekillenir.
Bu yöntemin en büyük avantajı hızdır. Özellikle basit fikirleri denemek için çok kullanışlıdır. Bir kişi aklına gelen küçük bir aracı, otomasyonu ya da web sayfasını çok kısa sürede çalışır hâle getirebilir. Örneğin günlük harcamalarını takip etmek isteyen biri, yapay zekâya şöyle diyebilir:
“Gelir ve giderlerimi girebileceğim basit bir web sayfası yap. Harcamaları kategoriye göre ayırsın ve toplam gideri göstersin.”
Bu istekle birlikte yapay zekâ temel bir uygulama üretebilir. Kullanıcı daha sonra “buna grafik ekle”, “aylık toplamı da göstersin”, “verileri Excel’e aktarma butonu ekle” gibi isteklerle uygulamayı geliştirebilir. Eskiden bu işleri yapabilmek için daha fazla teknik bilgi ve zaman gerekirdi. Şimdi ise doğru yönlendirme ile çok daha hızlı ilerlemek mümkündür.
Ancak bu hız, her zaman güvenli ve doğru sonuç anlamına gelmez. Vibe coding’in en önemli risklerinden biri de budur. Yapay zekâ çalışan bir kod üretebilir, fakat bu kod her zaman iyi yazılmış olmayabilir. Kod çalışıyor gibi görünebilir ama içinde güvenlik açığı bulunabilir. Veriler yanlış saklanıyor olabilir. Kullanıcı yetkileri doğru kontrol edilmiyor olabilir. Hatalı durumlarda sistem çöküyor olabilir.
Örneğin bir giriş ekranı düşünelim. Geliştirici yapay zekâya şöyle diyebilir:
“Kullanıcı adı ve şifre ile giriş yapılan bir ekran yap.”
Yapay zekâ hızlıca bir giriş ekranı oluşturabilir. Fakat deneyimsiz bir kullanıcı bu kodu doğrudan kullanırsa bazı ciddi sorunlar çıkabilir. Şifreler düz metin olarak saklanıyor olabilir. Yani şifreler gizlenmeden veritabanında durabilir. Giriş denemelerine sınır koyulmamış olabilir. Bu durumda kötü niyetli biri sürekli deneme yaparak hesabı ele geçirmeye çalışabilir. Yetki kontrolü eksik olabilir. Kullanıcı giriş yapmadan bazı sayfalara ulaşabilir. İşte bu yüzden sadece “giriş ekranı çalışıyor” demek yeterli değildir. Giriş ekranının güvenli çalışması gerekir.
Başka bir örnek olarak sipariş sistemi düşünelim. Bir e-ticaret sitesinde kullanıcı ürün seçiyor, sepete ekliyor ve sipariş veriyor. Yapay zekâdan böyle bir sistem istendiğinde ilk çalışan hâli oluşturmak kolay olabilir. Ancak gerçek hayatta dikkat edilmesi gereken birçok detay vardır. Ürün fiyatı kullanıcı tarafından değiştirilebiliyor mu? Kullanıcı başkasının siparişini görebiliyor mu? Stok miktarı doğru düşüyor mu? Ödeme başarısız olursa sipariş yine de oluşuyor mu? Aynı kullanıcı butona iki kez basarsa iki sipariş mi oluşuyor? Bu soruların cevabı net değilse, sistem çalışsa bile güvenilir değildir.
Bu nedenle vibe coding, özellikle gerçek kullanıcıların kullanacağı sistemlerde dikkatli uygulanmalıdır. Kişisel deneme projelerinde hata yapmak büyük bir sorun olmayabilir. Ancak müşteri verisi, ödeme bilgisi, şirket içi sistemler veya canlı ortam söz konusu olduğunda her şey daha ciddidir. Yapay zekânın yazdığı kod mutlaka okunmalı, test edilmeli ve güvenlik açısından değerlendirilmelidir.
Vibe coding’in doğru kullanılması için ilk kural, isteği açık ve net anlatmaktır. Yapay zekâya belirsiz bir istek verildiğinde sonuç da belirsiz olur. Örneğin “bana güzel bir uygulama yap” demek çok genel bir istektir. Bunun yerine şöyle demek daha iyi sonuç verir:
“Kullanıcının görev ekleyebildiği, tamamlanan görevleri işaretleyebildiği ve görevleri silebildiği basit bir yapılacaklar listesi uygulaması yap. Arayüz sade olsun. Veriler tarayıcıda saklansın.”
Bu istek daha nettir. Ne yapılacağı, hangi özelliklerin olacağı ve verinin nerede tutulacağı daha açık belirtilmiştir. Yapay zekâ da buna göre daha doğru bir başlangıç kodu üretir.
İkinci kural, kullanılan teknolojileri belirtmektir. Örneğin bir geliştirici Java kullanıyorsa bunu söylemelidir. Python kullanıyorsa bunu belirtmelidir. Veritabanı Oracle ise bunu açık yazmalıdır. Arayüz React ile yapılacaksa bu da söylenmelidir. Aksi hâlde yapay zekâ kendi tercihine göre kod yazabilir. Bu da mevcut sistemle uyumsuzluk yaratabilir.
Örneğin şöyle bir istek daha doğru olur:
“Java Spring Boot ile çalışan basit bir ürün listeleme servisi yaz. Veritabanı olarak PostgreSQL kullanılacak. Ürünlerde id, ad, fiyat ve stok alanları olsun. Ürünleri listeleyen ve yeni ürün ekleyen iki endpoint hazırla.”
Bu istek, “bana ürün servisi yaz” demekten çok daha güçlüdür. Çünkü kullanılacak teknoloji, veri alanları ve beklenen işlemler açıktır.
Üçüncü kural, yapay zekânın ürettiği kodu parça parça ilerletmektir. Bir anda büyük bir sistem istemek çoğu zaman karmaşık ve hatalı sonuçlar doğurur. Bunun yerine küçük adımlarla ilerlemek daha sağlıklıdır. Önce temel yapı kurulur. Sonra bir özellik eklenir. Sonra test edilir. Ardından yeni özellik eklenir. Bu şekilde hata çıktığında nereden kaynaklandığını bulmak daha kolay olur.
Örneğin bir stok takip sistemi yapılacaksa doğrudan “bana komple stok takip sistemi yaz” demek yerine şu adımlarla ilerlemek daha doğru olur:
Önce ürün ekleme ve listeleme yapılır. Sonra stok artırma ve azaltma eklenir. Daha sonra ürün arama özelliği eklenir. Ardından kullanıcı giriş sistemi eklenir. Son olarak raporlama veya dışa aktarma gibi ek özellikler düşünülür. Böylece uygulama daha kontrollü gelişir.
Dördüncü kural, test etmektir. Vibe coding’de test konusu çok önemlidir. Çünkü yapay zekânın verdiği kod bazen ilk bakışta doğru görünür ama beklenmeyen durumlarda bozulur. Örneğin kullanıcı fiyat alanına harf yazarsa ne olur? Boş veri gönderirse sistem ne yapar? Aynı kayıt iki kez eklenirse ne olur? Veritabanı bağlantısı koparsa uygulama nasıl davranır? Bu sorular test edilmeden kodun güvenilir olduğu söylenemez.
Yapay zekâdan test yazmasını istemek de iyi bir yöntemdir. Örneğin geliştirici şöyle diyebilir:
“Bu servis için temel testleri yaz. Boş ürün adı gönderildiğinde hata dönsün. Negatif fiyat kabul edilmesin. Stok değeri sıfırdan küçük olamasın.”
Bu şekilde yapay zekâ yalnızca kod üretmekle kalmaz, o kodun nasıl kontrol edileceğine de yardımcı olur. Fakat testlerin de gözden geçirilmesi gerekir. Çünkü testin var olması, her şeyi doğru test ettiği anlamına gelmez.
Beşinci kural, güvenliği ayrıca sormaktır. Yapay zekâdan bir özellik istendiğinde güvenlik her zaman yeterince düşünülmeyebilir. Bu yüzden geliştirici özellikle güvenlik açısından kontrol istemelidir. Örneğin:
“Bu kodda güvenlik açığı var mı? Kullanıcı yetkileri doğru kontrol ediliyor mu? Şifreler güvenli saklanıyor mu? Dışarıdan gelen veriler kontrol ediliyor mu?”
Bu tarz sorular, yapay zekânın daha dikkatli yanıt üretmesini sağlar. Ama yine de son kontrol insanda olmalıdır. Çünkü yapay zekâ bazen eksik veya yanlış güvenlik önerileri verebilir.
Altıncı kural, yapılan değişiklikleri takip etmektir. Yapay zekâ bazen bir hatayı düzeltirken çalışan başka bir yeri bozabilir. Özellikle büyük projelerde aynı anda birçok dosyayı değiştirmesi risklidir. Bu yüzden Git gibi sürüm takip araçları kullanılmalıdır. Her değişiklikten önce çalışan hâl kaydedilmeli, sonra yapay zekânın yaptığı değişiklikler incelenmelidir. Eğer bir şey bozulursa önceki hâle dönmek kolay olmalıdır.
Örneğin yapay zekâya “bu ödeme akışını düzelt” dediğinizde sadece ödeme dosyasını değil, kullanıcı servisini, sepet yapısını ve veritabanı sorgularını da değiştirebilir. Bu değişikliklerin tamamını kontrol etmeden canlıya almak risklidir. Küçük projelerde bile bu alışkanlık önemlidir.
Vibe coding’in en faydalı olduğu alanlardan biri tekrar eden işleri otomatikleştirmektir. Örneğin bir çalışan her gün aynı log dosyalarını kontrol ediyorsa, yapay zekâdan bu işi kolaylaştıracak bir script isteyebilir. Şöyle bir komut verilebilir:
“Belirli bir klasördeki log dosyalarını okuyup içinde ‘ERROR’ geçen satırları ayrı bir dosyaya yazan Python script’i hazırla.”
Yapay zekâ bu script’i hızlıca yazabilir. Kullanıcı daha sonra “tarih filtresi ekle”, “hata sayısını da özet olarak göster”, “çıktıyı Excel formatında üret” gibi isteklerle script’i geliştirebilir. Bu, vibe coding’in günlük işlerde nasıl zaman kazandırabileceğine iyi bir örnektir.
Bir başka kullanım alanı da öğrenmedir. Yeni bir teknoloji öğrenen kişi, yapay zekâdan örnek kodlar isteyebilir. Örneğin Docker öğrenen biri şöyle diyebilir:
“Basit bir Python web uygulaması için Dockerfile hazırla ve satır satır ne yaptığını açıkla.”
Bu sayede kişi yalnızca hazır kod almakla kalmaz, kodun mantığını da öğrenir. Ancak burada da dikkatli olmak gerekir. Yapay zekâ bazen eski, eksik veya en iyi yöntem olmayan örnekler verebilir. Bu nedenle öğrenme sürecinde resmi belgeler ve güvenilir kaynaklarla karşılaştırma yapmak faydalıdır.
Vibe coding, deneyimsiz kişiler için yazılıma giriş kapısını kolaylaştırır. Daha önce kod yazmaktan çekinen biri, doğal dille istek vererek basit uygulamalar oluşturabilir. Bu olumlu bir gelişmedir. Çünkü insanlar fikirlerini daha hızlı hayata geçirebilir. Fakat deneyimsiz kişiler için en büyük tehlike, üretilen kodu anlamadan kullanmaktır. Kodun ne yaptığını bilmeden bir uygulamayı internete açmak, özellikle veri ve güvenlik açısından ciddi sorunlar doğurabilir.
Deneyimli geliştiriciler için ise vibe coding güçlü bir hızlandırıcıdır. Çünkü deneyimli kişi ne istediğini daha net tarif eder, yapay zekânın hatalarını daha hızlı görür ve çıkan kodu kendi sistemine daha iyi uyarlar. Örneğin bir DevOps mühendisi, yapay zekâdan bir Kubernetes manifest’i, Jenkins pipeline örneği, log analiz script’i veya alarm kontrol sorgusu isteyebilir. Fakat bunları doğrudan kullanmak yerine kendi ortamına göre düzenler. Namespace, secret, resource limit, erişim yetkileri ve canlı ortam etkilerini ayrıca kontrol eder.
Örneğin bir DevOps çalışanı yapay zekâya şöyle diyebilir:
“OpenShift üzerinde çalışan bir Java servisi için örnek deployment ve service yaml dosyası hazırla. CPU ve memory limitleri olsun. Health check endpoint’i /actuator/health olsun.”
Yapay zekâ buna uygun bir dosya üretebilir. Fakat bu dosya doğrudan canlı ortamda kullanılmamalıdır. Çünkü her kurumun imaj adresi, secret yapısı, resource standardı, namespace düzeni ve güvenlik kuralı farklıdır. Yapay zekânın verdiği örnek başlangıç olabilir ama son hâli ortam bilgisine göre insan tarafından düzenlenmelidir.
Bu noktada vibe coding ile profesyonel yazılım geliştirme arasındaki fark netleşir. Vibe coding hızlı üretim sağlar. Profesyonel yazılım geliştirme ise bu üretimi güvenli, düzenli ve uzun vadede kullanılabilir hâle getirir. Yani vibe coding tek başına yeterli değildir. Kodun okunabilir olması, test edilmesi, güvenli olması, hatalarının izlenmesi ve gerektiğinde başka geliştiriciler tarafından da anlaşılabilmesi gerekir.
Vibe coding’in yanlış kullanımına basit bir örnek verelim. Bir kişi yapay zekâya “bana kullanıcı kayıt sistemi yap” der. Yapay zekâ kodu üretir. Kişi çalıştırır ve kayıt olabildiğini görür. Bu noktada “tamam, sistem hazır” derse hata yapmış olur. Çünkü şu soruların cevabı hâlâ belirsizdir:
Şifreler güvenli saklanıyor mu? Aynı e-posta ile tekrar kayıt engelleniyor mu? Kullanıcı girdileri kontrol ediliyor mu? E-posta doğrulaması var mı? Hatalı giriş denemeleri sınırlanıyor mu? Kullanıcı başka bir kullanıcının bilgilerine erişebiliyor mu? Veritabanı hatası olursa sistem ne yapıyor?
Bu sorular sorulmadan sistemin hazır olduğu söylenemez.
Doğru kullanımda ise kişi aynı sistemi adım adım geliştirir. Önce temel kayıt ekranını oluşturur. Sonra şifre güvenliğini ekler. Daha sonra giriş denemesi sınırı koyar. Ardından kullanıcı verilerini kontrol eder. Sonra test yazar. En sonunda güvenlik açısından tekrar inceleme ister. Bu yaklaşım daha yavaş gibi görünebilir ama gerçek dünyada çok daha sağlıklıdır.
Vibe coding’in gelecekte yazılım dünyasında daha yaygın hâle gelmesi beklenebilir. Çünkü doğal dille kod üretmek, birçok kişinin yazılım geliştirmeye daha kolay başlamasını sağlar. Ayrıca profesyonel geliştiricilerin de zamanını daha verimli kullanmasına yardımcı olur. Fakat bu durum yazılımcıların önemini ortadan kaldırmaz. Aksine, iyi yazılımcının rolünü daha değerli hâle getirir.
Gelecekte önemli olan sadece kod yazabilmek olmayacak. Problemi doğru anlamak, yapay zekâya doğru tarif etmek, çıkan kodu denetlemek, hatayı bulmak, güvenliği düşünmek ve sistemi sürdürülebilir hâle getirmek daha da önemli olacak. Yani yazılımcının işi değişecek ama bitmeyecek.
Sonuç olarak vibe coding, yapay zekâ ile yazılım üretmenin hızlı ve pratik bir yoludur. Doğru kullanıldığında fikirleri hızlıca denemeyi, küçük araçlar geliştirmeyi, tekrar eden işleri otomatikleştirmeyi ve geliştirme sürecini hızlandırmayı sağlar. Ancak dikkatsiz kullanıldığında güvenlik açıklarına, veri kaybına, hatalı çalışan sistemlere ve bakımı zor kodlara yol açabilir.
Bu yüzden vibe coding’i “yapay zekâ benim yerime her şeyi yapsın” anlayışıyla değil, “yapay zekâ bana yardımcı olsun, ben de sonucu dikkatle kontrol edeyim” anlayışıyla kullanmak gerekir. Yapay zekâ kod yazabilir, öneri sunabilir ve işleri hızlandırabilir. Fakat kodun doğru, güvenli ve gerçekten kullanılabilir olup olmadığına hâlâ insan karar vermelidir.
En sağlıklı yaklaşım şudur: Yapay zekâdan hız al, ama aklı ve sorumluluğu ona bırakma. Ne istediğini açık anlat, çıkan kodu oku, test et, güvenliğini sorgula ve canlıya almadan önce mutlaka kontrol et. Vibe coding’in gerçek gücü de tam olarak burada ortaya çıkar: İnsan yön verir, yapay zekâ üretir; insan denetler, yapay zekâ hız kazandırır.