Colin Dictionary'nin yılın kelimesi seçtiği "vibe coding" tam olarak ne anlama geliyor ve tartışmalar neler?
Yapay zekanın yazılım dünyasındaki rolü hızla evrilirken, özellikle de bu yıl şirketler büyük dil modellerinin kod yazmasına yönelik güncellemeler üzerinde sıkı çalıştı.
Birbiri ardına gelen yenilikler, yapay zekanın yazılımcıları işinden edip etmeyeceği tartışmalarını alevlendirirken teknoloji dünyasında yeni bir kavramı da öne çıkardı: "Vibe coding".
Bu yöntem, klasik yazılım geliştirme sürecindeki gibi satır satır kod yazmak yerine, geliştiricilerin veya ürün yöneticilerinin dil modellerine isteklerini anlatarak yapay zeka ile ortaklaşa yazılım üretmesini sağlıyor.
Yazılımcılar yapay zekanın yazılımdaki rolünün ne olması gerektiğini tartışmayı sürdürse de Colin Dictionary, "vibe coding"i yılın kelimesi olarak seçti.
Satır satır kod yazmaktan 'hissiyata'
“Vibe coding” terimini ilk kez OpenAI kurucu ortağı ve yapay zeka araştırmacısı Andrej Karpathy ortaya attı.
Karpathy, X (eski adıyla Twitter) üzerinden yaptığı paylaşımda, “Yeni bir kodlama türü var, buna ben 'vibe coding' diyorum. Artık tamamen hislere bırakıyoruz, kodun varlığını bile unutuyoruz,” ifadelerini kullanmıştı.
Kelimeleri birebir Türkçeye çevirecek olursak vibe coding, "hissi kodlama" diye ifade edilebilir.
Vibe coding'in tam anlamıyla ne olduğu konusunda ise süregelen bir tartışma var. Kimine göre eski tip yapay zeka destekli kodlamada yazılımcı kodu yazarken yapay zeka sadece öneride bulunuyordu. Ancak artık bu değişti; yazılımcı artık sadece nasıl bir şey istediğine odaklanıyor ve geri kalanı yapay zeka hallediyor.
Kimi yorumcular ise bu yeni yaklaşımı yapay zeka ve insanın ortak yürüttüğü bir yaratıcılık alanı olarak görüyor.
Yazılımcılar arasında da bu kavramın tam olarak ne anlama geldiğine dair tartışmalar var. Bazıları "vibe" (hissiyat) kelimesinin sıfır yazılım bilgisiyle ürün inşa edebilme yeteneğine gönderme yaptığı görüşünde. Bazıları ise yazılım bilmeyenlerin çıkardığı ürünlerin kalitesiz olduğunu savunarak, yapay zeka ile daha kaliteli ürünleri daha kısa sürede çıkarmanın önem kazanacağını düşünüyor.
Uygulama alanları neler?
Vibe coding'in başarılı birçok uygulama örneği var. Bunlar kodlama bilgisi yüksek olmayan kullanıcıların bazı temel işlevleri kendilerinin halledebilmesine yönelik uygulamalar.
Örneğin kullanıcıların, işletmeleri için sadece komut vererek web sitesi oluşturmasını sağlayan veya çevrimiçi mağaza kurmalarını sağlayan araçlar piyasaya sürülüyor.
Profesyonel yazılımcıların ise yapay zeka yardımıyla daha iyi kodlama yapmalarını amaçlayan Cursor, Replit, Windsurf ve Zed gibi platformlar var.
Şirketler vibe coding'e hazır mı?
Öte yandan vibe coding'in kullanımı konusundaki piyasa yoklamaları karışık sonuçlara işaret ediyor.
Örneğin Croce'nin ekibinin 300'den fazla şirketle yaptığı son anket, "kurumsal organizasyonların yalnızca yüzde 34'ünün yapay zeka destekli kodlama için resmi politikalara ve araçlara sahip olduğunu" ortaya koyuyor.
ABD Ticaret Odası'nın 2025 Küçük İşletme Teknolojisi Raporu'nda ise küçük işletmelerin yüzde 58'inin üretken yapay zeka kullandığı vurgulanıyor. Bu da özellikle küçük işletmeler için vibe coding pratiklerinin önemli olabileceği anlamına geliyor.
Güvenlik ve kalite konusunda endişeler
MIT Technology Review'ün aktarımına göre son raporlar, hissiyata dayalı kodlama yaklaşımının bir dizi kötü kodlama alışkanlığını da beraberinde getirdiğini gösteriyor.
Geliştiricilerin yapay zeka üretimi kodlara aşırı güvenmeye başladığı ve modellerin sınırlarının göz ardı edildiği belirtiliyor. Kullanıcıların daha karmaşık komutlar üretmesiyle birlikte, modellerin güvenilirliğinde düşüş yaşandığı da vurgulanıyor.
İnternet gözetimi amacıyla kurulan ShadowDragon firmasının yöneticilerinden Amy Mortlock, InfoWorld'e yaptığı açıklamada, “Yapay zeka bazen güvenlik açıklarına veya eski kütüphanelere başvurabiliyor,” uyarısında bulundu.
Newmedia.com’un kurucusu Steve Morris ise “Yılın başında yapay zekanın ürettiği fonksiyon bloklarının yüzde 55’inde güvenlik açığı tespit ettik. Artık her paket ve import satırı için manuel onay şartı getirdik,” ifadelerini kullandı.
Yeni dönemin anahtarı: 'Bağlam'
Yazılım firması Thoughtworks'ün uzmanlarına göre, bu sorunların çözümü “mühendislik bağlamı” kavramında yatıyor. Kodlama asistanları (örneğin Claude Code ve Augment Code) ile yapılan çalışmalarda, yapay zekanın doğru bağlamla beslendiğinde daha tutarlı ve güvenilir sonuçlar verdiği gözlemlendi.
Yani, yapay zekaya ne kadar çok veri değil, doğru biçimde hazırlanmış bilgi verilirse sonuçlar o kadar başarılı oluyor. Özellikle eski kod tabanlarının analizinde, uygun bağlam sağlandığında üretken yapay zekanın etkili çözümler üretebildiği belirtiliyor.
Agents.md, Context7 ve Mem0 gibi yeni geliştirilen araçlar, bu bağlam sorununu çözmeyi hedefliyor. Thoughtworks, ajan sistemlerini bir “referans uygulamaya” bağlayarak çalıştırmanın, yani onlara bir “gerçeklik zemini” sunmanın başarı oranını artırdığını bildiriyor.
'Çöp yazılımlar' tartışması
Diğer yandan, yapay zeka şüphecisi ve araştırmacı Gary Marcus, amatörlerin büyük dil modellerini kullanarak “normalde mühendis ekiplerinin aylarca çalışarak geliştireceği ürünleri” yazılımla inşa etmesi fikrinin "asla güvenilir olmayacağını" savunuyor. Bu tür araçların demolar için uygun olduğunu, ancak gerçek dünyadaki karmaşık uygulamalarda işe yaramayacağını da ekliyor.
Marcus'a göre müşteriler bunu fark etmeye başladı bile.
Genellikle yeni teknolojilere karşı oldukça iyimser tavrıyla bilinen yatırımcı Chamath Palihapitiya da bunu fark edenler arasında. Dün X (eski adıyla Twitter) platformunda bazı dikkat çekici veriler paylaştı. Paylaştığı grafiklerden biri, vibe coding kullanımının ilk hızlı yükselişin ardından son aylarda keskin bir düşüşe geçtiğini gösteriyordu.
Palihapitiya, "Vibe coding tam bir şaka. Gerçek dünyadaki karmaşık sistemlerle karşılaştıklarında bu araçlar hiçbir ciddi sonuç üretemiyor. Hızlı demo yapmak ise karmaşık bir şey değil," diye yazdı.
"Bu yüzden insanlar deniyor, para ödüyor, sonra vazgeçiyor. Bu gidişat iyiye işaret değil.”
Karpathy bile fikrinden uzaklaşıyor mu?
"Vibe coding” terimini bizzat ortaya atan Karpathy'nin bile artık kendi yaklaşımına mesafeli olduğu iddia ediliyor.
Karpathy’nin son projesi olan “Nanochat”, ChatGPT benzeri sistemleri en temel hâline indiren “sıfırdan, minimal” bir arayüz olarak tanıtılmıştı.
Ancak kısa süre sonra yaptığı açıklamada bu projenin yapay zeka destekli vibe coding ile değil, tamamen kendi eliyle yazıldığını söylemişti:
“Proje neredeyse tamamen el yazımı. Claude veya Codex ajanlarını birkaç kez denedim ama hiç iyi sonuç vermediler. Faydalı olmaktan çok uzaklardı.”