Bir AI asistanıyla kodlama, 2026’da profesyonel geliştiricilerin varsayılan çalışma yöntemi haline geldi. Ancak “Copilot’u kurmak” ve aslında AI çift programlama uygulamak çok farklı iki şeydir. Bunlardan biri bir eklentidir. Diğeri disiplindir.
Cursor, GitHub Copilot ve Continue.dev ile farklı proje türlerinde iş akışlarını aylarca iyileştirdikten sonra, çıktı kalitesini gerçekten artıran uygulamaları ve geliştiricileri doğrudan ince hatalar ve güvenlik borcu duvarına yönlendiren alışkanlıkları topladım. Bu kılavuz araç karşılaştırmalarına değil metodolojiye odaklanmaktadır. İster ticari bir asistan ister kendi kendine barındırılan bir model kullanıyor olun, ilkeler geçerlidir.
AI Pair Programlamanın Gerçekte Anlamı
Geleneksel ikili programlama iki insanı eşleştirir: kod yazan bir sürücü ve ileriyi düşünen, hataları yakalayan ve varsayımlara meydan okuyan bir navigatör. Navigatör pasif değildir; sürücü acil göreve odaklanırken onlar büyük resmi tutarlar.
Yapay zeka çifti programlaması da aynı yapıyı takip eder. Her zaman gezgin sizsiniz. Yapay zeka sürücüdür. Gezinmeyi bıraktığınız anda (sorgulamayı bırakın, yönlendirmeyi bırakın, doğrulamayı bırakın) direksiyonu kendine güvenen ancak bağlamı kör olan bir yardımcı pilota teslim etmiş olursunuz.
Bu çerçeve önemlidir çünkü yapay zeka araçlarıyla nasıl etkileşimde bulunduğunuzu değiştirir. Yapay zekadan sorununuzu çözmesini istemezsiniz. Ondan, zaten üzerinde düşünüp karar verdiğiniz bir çözümü uygun düzeyde uygulamasını istiyorsunuz. Duruştaki bu değişiklik çok daha iyi sonuçlar doğuruyor.
1. Bir Özellik Yazıyormuş Gibi Bilgi İstemleri Yazın
Belirsiz istemler belirsiz kod üretir. Yapay zeka tarafından oluşturulan kodun kalitesi neredeyse her zaman kendisinden önceki istemin kalitesiyle orantılıdır.
Zayıf istem:
Add user authentication to this app.
Güçlü istem:
Add JWT-based authentication to this Express API. Use the existing `users` table
(schema in db/schema.sql). Tokens should expire in 24h. Return 401 with a
JSON error body for unauthorized requests. Don't touch the existing /health
endpoint — it must remain unauthenticated.
Fark: kısıtlamalar, mevcut bağlam, açık kapsam sınırları ve kenarlarda beklenen davranış. Her istemi mini bir kabul kriteri olarak düşünün. Bu açıklamayı kıdemsiz bir geliştiriciye vermeyecek ve doğru çıktıyı beklemeyecekseniz yapay zekaya da vermeyin.
İyi sonuç veren istem kalıpları:
- Rol + bağlam + görev: “NestJS kullanarak bir TypeScript monorepo’da çalışıyorsunuz. ‘AuthModule’, ‘src/auth/’ konumunda. Mevcut Redis bağlantısını kullanarak oturum açma uç noktasına hız sınırlaması ekleyin.”
- Negatif kısıtlamalar: “Veritabanı şemasını değiştirmeyin. Yeni bağımlılıklar eklemeyin.”
- Çıktı formatı: “Yalnızca değiştirilen dosyayı döndür. Açıklamaya gerek yok.”
- Karmaşık mantık için düşünce zinciri: “Herhangi bir kod yazmadan önce adım adım düşünün.”
Bir istem için fazladan 60 saniye harcamak, amacınıza neredeyse tam olarak uymayan, oluşturulan kodda hata ayıklamadan 20 dakika tasarruf etmenizi sağlar.
2. Genel Bilgiler için Yapay Zekaya Güvenin, Mantık için Yapay Zekayı Doğrulayın
Yapay zeka asistanları, iyi oluşturulmuş kalıplara sahip görevlerde uzmandır: CRUD uç noktaları, veri dönüştürmeleri, test iskelesi oluşturma, normal ifade oluşturma, yapılandırma dosyası oluşturma ve diller arasında kod dönüştürme. Bunlar için önerileri özgürce kabul edin; neredeyse her zaman doğrudurlar ve inceleme maliyeti düşüktür.
Karmaşıklık arttıkça doğrulama eşiği de keskin bir şekilde artmalıdır:
| Görev Türü | Güven Düzeyi | Doğrulama Yaklaşımı |
|---|---|---|
| Standart / iskele | Yüksek | Gözden geçirme + çalıştırma |
| Standart algoritmalar | Orta | Dikkatlice okuyun + test edin |
| İş mantığı | Low | Satır satır inceleme |
| Güvenlik açısından hassas kod | Çok düşük | Manuel + harici denetim |
| Eşzamanlılık / eşzamansız kalıplar | Low | Yük altında test edin |
Kimlik doğrulama, yetkilendirme, veri doğrulama veya kriptografiye dokunan herhangi bir şey için AI çıktısını bir uygulama yerine taslak teklif olarak değerlendirin. Yapay zeka, doğru görünen ve temel testleri geçen kodlar üretebilir ve aynı zamanda token süresinin dolması sırasında tek tek hatalar, yetersiz giriş temizleme veya güvenli olmayan seri durumdan çıkarma modelleri gibi ince kusurlar da içerebilir. vibe kodlama güvenlik riskleri makalesi, yapay zeka tarafından yazılan güvenlik kodunu göndermeden önce incelemeye değer belirli tehdit modellerini kapsar.
3. Test Odaklı Yapay Zeka İş Akışı: Önce Testleri Yazın
Yapay zeka çifti programlamasında en az kullanılan uygulamalardan biri, uygulama talebinde bulunmadan önce testler yazmaktır. Bu yaklaşım birçok açıdan sonuç verir:
- Sizi davranışı tam olarak belirtmeye zorlar — fonksiyonun ne yapması gerektiğini bilmeden test yazamazsınız
- Yapay zekaya net bir hedef verir — “Bu testleri geçin” kesin bir talimattır
- Anında doğrulama sağlar — testler başarılı olduğunda uygulamanın doğru olduğunu anlarsınız
- Kapsamın kaymasını önler — Yapay zeka, testlerin gerektirdiğini tam olarak uygular, daha fazlasını değil
İş akışı şuna benzer:
1. Write failing tests for the behavior you need
2. Prompt: "Implement [function/class] to make these tests pass.
Tests are in [file]. Don't modify the test file."
3. Run tests
4. If failing, share the error output and iterate
Bu sadece iyi bir yapay zeka uygulaması değil, aynı zamanda iyi bir yazılım mühendisliğidir. Yapay zekanın eşli programlama ortağınız haline gelmesi, uygulama adımı ucuz olduğu için önce test geliştirme disiplininin sürdürülmesini zorlaştırmak yerine kolay hale getirir. AI kod inceleme araçları kılavuzu bu iş akışıyla doğal olarak eşleşir; AI’nız testlerinizi geçen kodu oluşturduğunda, bir inceleme aracı testlerin kapsamadığı şeyleri yakalayabilir.
4. Bağlam Yönetimi: Yapay Zekayı Bilgili Tutun
Yapay zeka asistanları yalnızca erişebildikleri bağlam kadar iyidir. İmleç gibi araçlarda bu, hangi dosyaların bağlamda olduğu konusunda bilinçli olmak anlamına gelir. Copilot’ta ilgili dosyaların açık olması anlamına gelir. Continue.dev’de bu, ‘@file’ ve ‘@codebase’ referanslarının kasıtlı olarak kullanılması anlamına gelir.
Pratik bağlam alışkanlıkları:
- İlgili dosyaları açın — Bir hizmeti değiştiriyorsanız testlerini, arayüz tanımlarını ve tüm alt tüketicileri açın
- Hata mesajlarını tam olarak yapıştırın — özetlemeyin; tam yığın izlemesi yapay zekanın ihtiyaç duyduğu bilgileri içerir
- Referans mimari kararları — “Veri erişimi için veri havuzu modelini kullanıyoruz, denetleyicilerdeki doğrudan veritabanı çağrılarını değil”
- Proje kuralları dosyalarını kullanın — İmlecin
.cursorrulesu, Copilot’un talimat dosyaları ve Continue.dev’in sistem istemleri, her etkileşim için geçerli olan kalıcı bağlamı (kodlama kuralları, yığın seçimleri, sınır dışı kalıpları) tanımlamanıza olanak tanır
Yaygın bir başarısızlık modeli: boş bir sohbet açmak, bir işlevi yapıştırmak, “bu neden çalışmıyor?” diye sormak. çağıran kodu, hatayı veya veri şeklini sağlamadan. Yapay zeka tahmin ediyor. Tahmin yanlış. Yanlış eksende üç kez yineleme yapıyorsunuz. Tam bağlam ön planı neredeyse her zaman sorunları daha hızlı çözer.
5. Ekiplerde Yapay Zeka Eşli Programlama: Kaos Değil, Standartlar
Yapay zeka çift programlaması bireysel geliştiricilerden mühendislik ekiplerine geçtiğinde yeni koordinasyon sorunları ortaya çıkıyor. Paylaşılan standartlar olmadan yapay zeka tarafından oluşturulan kod, stilistik tutarsızlığa, bağımlılığın yayılmasına ve mimari sapmaya neden olur.
İşe yarayan ekip uygulamaları:
Paylaşılan bilgi istemi kitaplıkları — Ekibinizin kalıplarını yansıtan bir bilgi istemi deposu bulundurun. “Yeni bir API uç noktası oluşturun”, on beş mühendis arasında on beş farklı şey anlamına gelmemelidir.
Kodda yapay zeka inceleme normları - açıkça tanımlayın: Gözden geçirenler, daha fazla inceleme için yapay zeka tarafından oluşturulan bölümleri işaretlemeli mi? Bazı takımlar, önemsiz olmayan AI blokları hakkında bir yoruma (// AI tarafından oluşturulan: incelendi) ihtiyaç duyar. Bu güvensizlikle ilgili değil; incelemenin dikkatini yönlendirmeyle ilgili.
Bağımlılık yönetimi — Yapay zeka araçları kolaylıkla paket eklemeyi önerir. Bir süreç oluşturun: Yeni bağımlılıklar, bunları bir insan mı yoksa bir yapay zeka mı önermiş olursa olsun, açık onay gerektirir. Bu, bakımı yapılmayan kitaplıkların sessizce birikmesini önler.
Kural dosyalarındaki mimari korkuluklar — Mimari kararlarınızı araçların yapılandırma dosyalarında kodlayın. Ekibiniz hizmetten hizmete iletişimin doğrudan HTTP çağrıları yerine dahili bir SDK aracılığıyla yapılmasına karar verdiyse bunu `.cursorrules’a koyun. Eğer bunu anlatırsanız yapay zeka kısıtlamayı takip edecektir.
Araç seçen ekipler için en iyi yapay zeka kodlama yardımcıları karşılaştırması, ekip politikası uygulama, denetim günlükleri ve şirket içinde barındırılan dağıtım seçenekleri gibi kurumsal özellikleri kapsar; uyumluluk veya IP endişeleri bulut modellerine gönderilebilecekleri sınırladığında geçerlidir.
6. Kaçınılması Gereken Yaygın Tuzaklar
Tasarım kararları için yapay zekaya aşırı güvenme Yapay zeka güçlü bir uygulayıcı ve zayıf bir mimardır. Kötü tasarımlar dahil, tanımladığınız tasarım ne olursa olsun kod üretecektir. Yapay zekaya “bunu nasıl yapılandırmalıyım?” diye sormayın. bunu kendi başınıza düşünmeden önce. Kararları oluşturmak için değil, doğrulamak ve uygulamak için kullanın.
İlk geçiş çıkışını anlamadan kabul etmek “İşe yarıyor” ve “anlıyorum” farklı şeylerdir. Anlamadığınız kod, bakımını yapamayacağınız, hata ayıklayamayacağınız veya genişletemeyeceğiniz koddur. Yapay zeka, sizin yazamayacağınız bir şey üretiyorsa, birleşmeden önce yaptığı seçimleri neden yaptığını anlamaya zaman ayırın.
Kullanıcı girişini işleyen yapay zeka tarafından oluşturulan koda hızlı ekleme Yapay zeka, kullanıcı tarafından sağlanan verileri işleyen bir kod yazdığında, bu verilerin kod yürütme yollarını etkileyebileceği kalıplara dikkat edin. Kendi kendine barındırılan yapay zeka kodlama asistanı kılavuzunda, kod tabanınıza erişimi olan modellere yönelik güvenlik hususları ele alınmaktadır.
Bağlam penceresi bozulması göz ardı ediliyor Yapay zeka asistanlarıyla yapılan uzun konuşmalar kalitesini düşürüyor. Pek çok değişimin ardından model daha önceki kararlarla çelişebilir veya önceden belirttiğiniz kısıtlamaları unutabilir. Pratik bir sinyal: Yapay zeka, üç yanıt önce açıkça yapmamanızı söylediğiniz bir şeyi önermeye başlarsa, bağlam değişmiş demektir. Bir oturum uzadığında ve çıktılar kötü gelmeye başladığında, ısrar etmeyin; temel kararları ve kısıtlamaları sıfırdan özetleyen net, net bir şekilde yazılmış bağlam bloğuyla yeni bir sohbet başlatın.
Beceri geliştirmeniz gereken görevler için yapay zekayı kullanma Yeni bir dil veya çerçeve öğrenen kıdemsiz bir geliştiriciyseniz, her şeyi oluşturmak için yapay zekayı kullanmak, temel anlayışı geliştirmenizi engeller. Önce sorunlarla mücadele edin; Girişiminizi gözden geçirmek, yaklaşımınızın neden deyimsel olup olmadığını açıklamak ve iyileştirmeler önermek için yapay zekayı kullanın. Bu geri bildirim döngüsü beceriyi geliştirir. İlk önce üretmek ve ikinciyi okumak bunu yapmaz; sorunla boğuşmadan başka birinin çözümünü okuyorsunuz.
Önerilen Okuma
Metodolojinizi yapay zeka araçlarıyla birlikte derinleştirmek, karşılığını verir. Bu kitaplar, yapay zeka değişimine rağmen veya bu değişim nedeniyle hâlâ vazgeçilmezliğini koruyor:
- The Pragmatic Programmer, 20th Anniversary Edition David Thomas ve Andrew Hunt — yapay zekanın kopyalayamayacağı yargısını sağlayan temel uygulamalar
- Google’da Yazılım Mühendisliği — AI tarafından oluşturulan kodun kuruluş düzeyinde nasıl yönetileceğine dair bilgi veren ekip ölçeğinde mühendislik uygulamaları
- Clean Code Robert C. Martin — iyi kodun neye benzediğini anlamak, yapay zekanın ne ürettiğini değerlendirmenin ön koşuludur
Son Düşünce: Navigatör Koltuğunda Kalın
Yapay zeka eşli programlamanın en iyi uygulamaları sonuçta tek bir şeye varıyor: gezgin olarak rolünüzü sürdürmek. Yapay zeka hızlı, geniş ve yorulmak bilmez. Kullanıcılarınız hakkında yargı, alan bilgisi, bağlam ve neyin gönderildiğine ilişkin sorumluluk getirirsiniz. Hiçbiri diğerinin yerini alamaz.
Bir yapay zeka asistanıyla kodlama yapmaktan en iyi şekilde yararlanan geliştiriciler, her oturuma net bir sorun tanımıyla gelen, çıktılar hakkında eleştirel düşünen ve yapay zekaya, bitmiş yanıtlar sunan bir kahin olarak değil, hala yönlendirilmeye ihtiyaç duyan yetenekli bir işbirlikçi olarak davranan geliştiricilerdir.
Bu eğilim (pasif delegasyon yerine şüpheci ortaklık) inşa edilmeye değer bir uygulamadır.