Vibe’ı hissediyor musun? Şubat 2025’te hayatımıza giren bu Vibe Coding terimi, geniş dil modelleri aracılığıyla çok daha kolay hale gelen yazılım geliştirme süreçlerini temsil ediyor. Kod satırları yerine prompt’ların birbirinin üzerine yükseldiği bu yaklaşım, teknoloji dünyasının önemli gündem maddelerinden biri. Bu içerikte vibe coding’in geleceğinden ya da ne kadar başarılı olduğundan bahsetmeyeceğiz. Önce “vibe coding nedir, ne demektir?” sorularına yanıt vereceğiz. Daha sonra vibe coding ile ürün inşa eden birinin süreç boyunca öğrendiklerine göz atacağız. İyi okumalar!
İçindekiler:
Vibe Coding Nedir?
Vibe coding", ürün geliştirme sürecinde kod yazma aşamalarında yapay zekadan yoğun şekilde destek aldığımız bir yaklaşımı tanımlar. En büyük avantajı, kodlama konusunda uzman olmayan kişilerin de ürün geliştirme süreçlerini tamamlayabilmesine yardımcı olmasıdır. Bu yaklaşım, yazılım geliştirme becerilerinin ve operasyonel altyapının eksik olduğu durumlarda bile; doğru ürün fikri ve planlama ile projelerin başarıyla hayata geçirilebilmesini sağladığı için hızla popülerlik kazandı. Kısacası vibe coding, kodlama süreçlerinin yapay zekâ araçlarına emanet edildiği ve klasik yazılım geliştirme yetkinliklerinin (algoritmik düşünme, sözdizimi bilgisi, yapı kurma vs.) yerini, doğru yönlendirme, problem tanımlama ve iteratif denetim gibi yeni becerilere bıraktığı bir dönemi temsil ediyor.
Vibe Coding’de Yol Almak İsteyene 10 Gerçek Hayat Dersi
Bu bölümde, 6 ay boyu vibe coding ile ürün geliştirmiş birinden, bu süreçte başından geçenlerle aldığı derslere ve bizlere verdiği öğütlere bakacağız. Bu 10 dersi, 10 adım gibi de düşünerek, vibe coding ile ürün geliştirme planımıza bir adım daha yaklaşabiliriz.
Birinci Ders: Önce Proje, Sonra Prompt
Nasıl ki bir bina inşa edilmeden önce zemin etüdü yapılır, plan çizilir, ruhsat alınır ve ancak ondan sonra kazma vurulursa; ürün geliştirme süreci de aynı özeni ister. Kod yazmaya başlamadan önce, neden yazdığını bilmek gerekir. İşte bu nedenle vibe coding'in ilk ve en önemli adımı, işe doğrudan bir prompt yazarak değil, bir proje tanımı ile başlamaktır. Bu noktada ilk işimiz bir PRD (Product Requirements Document) yazmaktır. Bu belgede yer vermemiz gereken başlıca unsurlar ise şunlardır:
- Ne inşa ediyorsun? (Ürünün temel tanımı)
- Neden inşa ediyorsun? (Problemi veya ihtiyacı açıkla)
- Hangi araçları kullanacaksın? (Örneğin: Supabase, Vercel, GitHub)
Bu konulara netlik kazandırdıktan sonra sıradaki adım, bu belgeyi proje dizininin kök klasörüne (root directory)product.md ya da instructions.md ismiyle yerleştirmektir. Kısacası, yapacağımız her iş için bu belgeye referans vermeliyiz. Çünkü aslolan yapay zeka değil, yarattığımız değerdir.
İkinci Ders: Belgeli, Onaylı Deployment
Vibe coding, geleneksel yazılım geliştirmeden ne kadar farklı olsa da, unutmamamız gereken önemli konulardan biri de deployment sürecini manuel olarak belgelemektir. Çünkü ürün vibe coding ile geliştirilmiş olsa da, asıl değerini kullanıcıya ulaştığında gösterir. Bu nedenle, hangi branch’in yayına alınacağı, hangi çevresel değişkenlerin (environment variables) tanımlandığı, hangi sunucuların kullanılacağı gibi detayları erkenden ve açık biçimde belgelemek önemli bir sorumluluğumuzdur. Özellikle de kriz anlarında bu dokümantasyonun değeri çok daha iyi anlaşılır. Kısacası, projenin nasıl deploy edildiğini yazılı hale getirmek şarttır.
Üçüncü Ders: Hataya Karşı Versiyon Kontrol Sistemleri
Yapay zeka pek çok konuda elimiz, ayağımız olsa da bazen yanılabilir. Halisünasyonlara karşı direnç geliştirmek için üçüncü ödevimiz, Git gibi versiyon kontrol sistemlerini etkin şekilde kullanmak olmalı. Bu sayede değişiklikleri düzenli ve küçük parçalara bölebilir; bir sorun çıkarsa önceki sürümlere kolayca geri dönebiliriz. Ayrıca bu yöntem, yapay zekanın proje geçmişini daha iyi anlamasına ve daha tutarlı değişiklikler yapmasına yardımcı olur.
Dördüncü Ders: Kısa Chat’ler, Yüksek Başarı
Geldik işin eğlenceli kısmına! Yani promt engineering kısmına! Bu aşamada chatleri olabildiğinde kısa tutmalıyız. Her yeni konuda, yeni bir chat açmak, bağlamı daha odaklı hale getirecektir. Ayrıca, yapay zekadan sadece belli bir problemi çözmesini istemeliyiz: “Sadece şu hatayı düzelt, başka bir fonksiyona dokunma” gibi.
Beşinci Ders: Önce Fikir, Sonra İnşa
Yapay zekaya ne kadar net bir görev verirsek, o kadar iyi çalışır. Bu yüzden:
- Önce GPT ya da Claude gibi bir modelle ürünün ya da özelliğin tüm adımlarını yazarız.
- Alternatif fikirler alır, hangi yolun en mantıklı olduğuna karar veririz.
- Doğru fikri bulduğunda, Cursor’a geçebiliriz.
Çünkü unutmamamız gereken, Cursor’un fikir üretimi değil uygulama yeri olduğudur. Doğru fikri bulmadan, fikrin doğruluğunu saptamadan yapay zeka araçları da yardımcı olamaz.
Altıncı Ders: Haftalık Olarak Codebase Temizliği Yap
Bir yazılım projesinin iskeleti diyebileceğimiz codebase, her geçen gün büyür. Ama büyüdükçe de karmaşık hale gelir. Bu yüzden haftada bir temizlik yapmak hem insan, hem de AI hatasını minimize eder. Özellikle de temp.js, old-experiment.py, debug.log gibi sadece deneme amaçlı oluşturulmuş ya da unutulmuş dosyalar,
kod içinde kalan // TODO: bunu sonra düzelt, /* FIXME: hata var */ gibi geçici notlar ve yorum satırına alınmış ama proje içinde çağrılmayan function oldFeature() { ... } gibi kodları kaldırabiliriz. Ayrıca components-old/, new-version/, test-folder/ gibi klasör isimleri varsa, bunları işlevlerine göre düzenlemeyi de unutmamalıyız.
Yedinci Ders: Cursor’un Kurtarıcı Olmadığını Kavra
Cursor’a işimizin çoğunu yaptırabiliyoruz; ancak her işi ona bırakmamak, tüm Vibe Coder’ların dikkat etmesi gereken bir kuraldır. Cursor’dan beklemeniz gereken işler şunlardır: kullanıcı arayüzü taslakları, küçük mantık blokları ve kontrollü kod yeniden düzenlemeleri (refaktörler).
Sekizinci Ders: Debugging için Daha Detaylı Promptlar
AI yardımıyla debugging, yani hata ayıklama yaparken mümkün olduğunca çok ve detaylı soru sormalıyız. Bunu şu adımlarla gerçekleştirebiliriz:
- İnceleme Aşaması: Önce hatanın kaynağını bulması için AI’a sor. Örnek: “Bu NullReferenceException hatasının olası nedenleri neler olabilir?”
- Çözüm Önerileri Aşaması: Hatanın sebeplerini öğrendikten sonra AI’dan birden fazla düzeltme yöntemi iste. Örnek: “Bana bu sorunu çözmek için üç farklı yöntem sunar mısın?”
- 3. Gerekçesiyle Yöntem Seçimi: AI’ın önerileri arasından en uygun olanı seç ve gerekçeni belirt. Örnek: “2. yöntemi kullanmak istiyorum, çünkü kodu en az değiştiren çözüm bu.”
- 4. Uygulama Aşaması: Son olarak seçtiğin çözümü AI’dan projeye uygulamasını iste. Örnek: “Lütfen 2. yönteme göre UserController içindeki GetUser() fonksiyonunu düzenle.”
Bu adımları izleyerek AI’ın bakış açısını netleştirir, farklı çözümler arasından en iyisini seçer ve gereksiz kod değişikliklerinin önüne geçeriz.
Dokuzuncu Ders: AI Hızında Teknik Borç Yığılımı
Yapay zekayla çok hızlı şekilde Minimum Viable Product (MVP) çıkarabiliyoruz. Ancak bu hızın da bir bedeli var: kod karmaşası, yani teknik borç. Peki bu sorunu nasıl kontrol altında tutmalıyız?
- Temiz mimari: Kod tabanının temel iskeletini (modüller, katmanlar, servis ayrımı vb.) açık ve tutarlı bir şekilde tasarlamalıyız. AI’dan gelen hızlı çözümler ne kadar cazip olsa da, projenin genel yapısına uymayan yamalar eklemekten kaçınmalıyız.
- Sprint’te refaktör molası: Birikmiş teknik borcu artırmadan önce düzenli aralıklarla (örneğin 2–3 sprint’te bir) kodu elden geçirmeliyiz. Böylece karmaşık hale gelen parçaları yeniden düzenler, okunabilirliği ve bakım kolaylığını artırırız.
- Hızlı ama ölçeklenebilir kod: Vibe coding ile hızlıca ürün geliştirmek keyifli olsa da, uzun vadede “spagetti kod” dediğimiz karmaşık yapıya dönüşebilir. Bunu önlemek için kodu gelecekte büyütecek ve yeni özellik ekleyecek şekilde yazmaya gayret etmeliyiz.
Onuncu Ders: AI mı Seni, Sen mi AI’ı Yönetiyor?
Unutmamız gereken, makineyi yönetmenin bizim işimiz olduğudur. Cursor kodu tek başına yazmaz; bu araçlar en fazla birer yardımcı pilot gibidir. Bu yüzden proje kurallarını .cursorrules dosyasında netleştirmek; kod stili, dosya yapısı ve commit standardı gibi tüm beklentileri buraya yazmak gerekiyor. Önemli adımlarda ise Git ile ara noktalar (checkpoints) oluşturarak AI’dan gelen yanlış veya beklenmedik değişiklikleri kolayca geri alabileceğimiz bir ağ kurabiliriz. Sistem düşüncesi, ürün sezgisi ve “neden” yaptığımız her hamleyi en iyi biz biliriz; dolayısıyla söz her zaman bizde olmalı.
Özetle Vibe Coding
Vibe Coding, hız ve kolaylık yanı sıra ürün geliştirmeyi daha katılımcı kılmasıyla sadece bir 'vibe' değil, fark da yaratıyor. Bu konuda hype’a kapılan da, “Olmaz öyle iş” diyen de, temkinli yaklaşan da mevcut. Ama artık biliyoruz ki Vibe Coding ile bir ürün geliştirmek istersek, aklımızda tutmamız gereken bazı önemli konular var. Bunlar: geçerli bir fikir, değer önerisi, plan-proje, PRD ve akıllı prompt’lar… Tabii, iş yalnızca prompt yazıp ürün inşa etmek kadar basit olmasa da, her zamankinden daha basit olduğu kesin. Bakalım, yakın zamanda Vibe Coding bize neler gösterecek, hangi ürünleri kullandıracak?
.png)
