Vibe coding nedir? Kod bilmeden yazılım yapmanın sınırları

Vibe coding, yazılımı kodunu okumadan, yalnızca ne istediğinizi anlatarak yapay zekaya yazdırmaktır. Ekranda gördüğünüz sonuç işinizi görüyorsa kabul edersiniz, görmüyorsa yeniden istersiniz; kodun kendisine hiç bakmazsınız.

Önce bir not: Entrobase'in kurucusuyum, yani insanların yapay zekayla site ve uygulama kurduğu bir ürün geliştiriyorum. PNZ Medya'da ise yazılımı ekiple, kodunu okuyarak kuruyoruz. Vibe coding nedir sorusuna bu iki taraftan bakıyorum; okurken bunu aklınızda tutun.

Aşağıda terimin nereden çıktığını, nerede işe yaradığını ve nerede tek başına yetmediğini anlattım. Sonunda, yapay zekaya yazdırdığınız bir işi yayına almadan önce kullanabileceğiniz bir kontrol promptu var.

Vibe coding nedir, terim nereden çıktı?

Terimi Şubat 2025'te Andrej Karpathy ortaya attı. Karpathy, OpenAI'nin kurucu ekibinde yer almış ve Tesla'da yapay zeka direktörlüğü yapmış bir araştırmacı. X'te paylaştığı kısa bir notta yeni bir kodlama biçimini anlattı.

Anlattığı düzen şöyleydi: ne istediğini söylüyor, yapay zekanın önerdiği değişiklikleri okumadan kabul ediyor, hata çıkınca da mesajı olduğu gibi geri yapıştırıyor. Kendi ifadesiyle, kodun var olduğunu neredeyse unutuyordu.

Kelime kısa sürede yayıldı ve Collins Sözlüğü vibe coding'i 2025'in yılın kelimesi seçti. Bugün kod bilmeden uygulama yapmaktan yapay zekalı her türlü yazılım işine kadar çok farklı şey için kullanılıyor. Bu kadar geniş kullanılması da kafa karışıklığının asıl kaynağı.

Yapay zeka ile kod yazmak her zaman vibe coding mi?

Değil, ve bu ayrım yazının en önemli kısmı. Yazılımcı Simon Willison Mart 2025'te bunu net biçimde yazdı. Ona göre vibe coding, yapay zekanın yazdığı kodu incelemeden yazılım yapmaktır. Kodu okuyor, test ediyor ve anlıyorsanız yaptığınız şey yapay zeka destekli geliştirmedir.

Fark kodun kalitesinde değil, sorumlulukta: vibe coding'de sonucu siz görürsünüz ama kodun ne yaptığını kimse bilmez. Destekli geliştirmede ise bir kişi o kodun arkasında durur ve gerektiğinde açıklayabilir.

Vibe coding nerede gerçekten işe yarar?

Karpathy'nin ilk notunda gözden kaçan bir cümle var: bu yöntemin atılıp gidecek hafta sonu projeleri için fena olmadığını söylüyor. Terim yayılırken bu çekince büyük ölçüde unutuldu.

Atılıp gidecek hafta sonu projeleri için fena değil, ama yine de epey eğlenceli.

Bence vibe coding'i doğru yere koymanın yolu o cümleden geçiyor. Kodu okumadan kurmanın sorun olmadığı işler az değil:

• Bir fikri müşteriye ya da ekibe göstermek için çalışan bir demo.
• Yalnız sizin kullanacağınız küçük araçlar: bir hesaplayıcı, bir dönüştürücü, bir iç rapor ekranı.
• Bir ekran akışını denemek: kullanıcı nereye tıklıyor, nerede takılıyor.
• Bir şeyin yapılıp yapılamayacağını hızlıca görmek.

PNZ Medya'da müşteriye önce çalışan bir prototip gösterip sonra işe başlıyoruz. İnsanlar karar vermeden önce çalışan bir şey görmek istiyor. Vibe coding bu ilk adımı herkes için çok ucuzlattı ve bunu küçümsememek gerekiyor.

Vibe coding nerede tek başına yetmez?

Sorun, demo olarak kurulan şeyin sessizce ürüne dönüşmesiyle başlar. Önizlemede çalışan bir ekran, gerçek kullanıcı verisini taşımak için kurulmamış olabilir. Kodu kimse okumadıysa, neyin eksik olduğunu da kimse bilmez.

Okunmadan yayına çıkmaması gereken kısımlar genelde aynıdır:

• Ödeme: tutarın nerede hesaplandığı ve kullanıcının onu değiştirip değiştiremeyeceği.
• Kullanıcı verisi: hangi bilginin saklandığı ve kimin görebildiği. Türkiye'de buna KVKK yükümlülükleri de eklenir.
• Giriş ve yetki: bir kullanıcının başkasının kaydını açıp açamadığı.
• Gizli anahtarlar: servis anahtarlarının koda ya da tarayıcıya yazılıp yazılmadığı.
• Yedek ve geri dönüş: bir değişiklik bir şeyi bozduğunda önceki hâle nasıl dönüleceği.

Bir de bakım meselesi var. Kimsenin okumadığı kod büyüdükçe, her yeni istek bir önceki düzeltmeyi bozabilir. Karpathy de aynı notta, bazen hatayı düzeltemeyip etrafından dolaştığını yazıyor. Hafta sonu projesinde bu dert değildir, müşterinizin kullandığı bir üründe derttir.

Kod bilmeden vibe coding yaparken neye dikkat etmeli?

Kodu okumuyorsanız, okumadığınız kısmın yerini başka kararlar almalı. Yazılım projelerinin çoğu kod yüzünden değil kapsam yüzünden zorlanır; yapay zekaya yazdırılanlar da buna dahil. Benim için işe yarayan düzen şu:

1. Kapsamı yazın: uygulamanın tek ana akışını ve ilk sürümde olmayacakları.
2. Her istekte tek değişiklik isteyin; çalışmayan adımı düzeltmeden yeni özellik eklemeyin.
3. Gerçek veriyle değil, deneme verisiyle başlayın.
4. Ana akışı her değişiklikten sonra baştan sona kendiniz deneyin.
5. Yayından önce ödeme, veri ve giriş kısmını kodu okuyabilen birine gösterin.
6. Kodun ve hesapların kimde kaldığını baştan öğrenin.

Son madde çoğu zaman en sona kalıyor. Bazı araçlarda proje yalnızca o platformun içinde yaşar ve ayrılmak istediğinizde her şeyi baştan kurmanız gerekir. Kendi ürünümde bunun cevabı net: Entrobase'de kod her zaman kullanıcınındır ve projeyi istediğiniz an indirebilirsiniz.

Bu adımların uygulama tarafını, yani önizlemeden mağazaya giden yolu ayrı bir yazıda anlattım.

Yayından önce kontrol için hazır prompt

Kodu kendiniz okuyamıyorsanız, ilk taramayı başka bir yapay zeka sohbetine yaptırabilirsiniz. Aşağıdaki promptu projenin kodunu yapıştırarak kullanın. Çıktı bir denetim değildir; kodu okuyabilen birine hangi soruları soracağınızı gösterir.

Aşağıda yapay zekaya yazdırdığım bir uygulamanın kodu var. Kodu ben yazmadım ve okuyamıyorum. Yayına almadan önce riskleri anlamak istiyorum.

Görevin:
1. Uygulamanın ne yaptığını üç cümleyle anlat.
2. Şu başlıklarda sorun ara: ödeme ve tutar hesabı, kullanıcı girişi ve yetki, saklanan kişisel veri, koda ya da tarayıcıya yazılmış gizli anahtarlar, hata durumunda ne olduğu.
3. Her bulgu için nerede olduğunu, neden risk olduğunu ve önemini (yüksek, orta, düşük) yaz.
4. Emin olmadığın yerleri tahminle doldurma; bunları 'kontrol edilmeli' başlığı altında ayrıca listele.
5. Sonunda, bu kodu inceleyecek bir yazılımcıya sormam gereken en önemli beş soruyu yaz.

Teknik terim kullanırsan kısaca açıkla.

Kod:
[kodu buraya yapıştırın]

Çıktıdaki 'kontrol edilmeli' listesi çoğu zaman en değerli kısımdır. Yapay zekanın emin olamadığı yer, bir insanın bakması gereken yerdir.

Vibe coding yazılımcıların işini bitirir mi?

Bence bitirmez, ama işin ağırlığını kaydırır. Kod yazmak ucuzladıkça kapsamı belirlemek, doğru kararı vermek ve sorumluluğu almak daha değerli hâle geliyor. Willison da aynı noktaya varıyor: yazılımcının işi yalnız kod üretmek değil, çalıştığı gösterilebilen ve başkalarının da anlayabileceği kod bırakmak.

Entrobase'i geliştirirken model, maliyet ve kalite dengesini her gün ürün içinde yaşıyorum. Yapay zeka ortalamayı çok hızlı kuruyor; farkı ise işi bilen kişinin kararları yaratıyor: hangi akış önemli, hangi veri saklanmamalı, ne zaman durmak gerekiyor.

Vibe coding, bir fikri çalışan bir şeye dönüştürmenin en hızlı yolu hâline geldi. Ama hızlı kurulan şey ile güvenle yayına çıkan şey aynı değil. Neyi deneme olarak yaptığınızı, neyi ürün olarak açtığınızı baştan ayırırsanız bu hızdan gerçekten yararlanırsınız.