Yapay zeka tarafından üretilen kodun mobil uygulama geliştirmeyi nasıl değiştireceğini öğrenin: planlama, UX, mimari, test, güvenlik, roller ve şimdi nasıl hazırlanacağınız.
İnsanlar "Yapay zeka çoğu kodu yazacak" dediğinde genelde zor ürün kararlarının ortadan kalktığını kastetmezler. Daha çok rutin üretim işinin büyük bölümünün makine tarafından üretilir hâle geleceğini kastediyorlar: ekranlar, katmanlar arasındaki bağlantılar, tekrarlayan veri işleme ve bir fikri derlenebilir bir şeye dönüştüren iskelet kodlar.
Mobil ekiplerde en kolay kazanımlar genelde şunlardır:
AI iyi taslakları hızlı üretmekte mükemmeldir ama her detayı doğru yapmakta zayıftır: uç durumlar, platform incelikleri ve ürün nüansları sıkça eksik kalır. Sık sık düzenleme, silme ve yeniden yazma bekleyin.
İnsanlar hâlâ uygulamayı şekillendiren kararların sahibidir: gereksinimler, gizlilik sınırları, performans bütçeleri, çevrimdışı davranış, erişilebilirlik standartları ve hız, kalite ile sürdürülebilirlik arasındaki takaslar. AI seçenekler önerebilir, ama kullanıcılarınız veya işiniz için kabul edilebilir olanı seçemez.
Mobil ekipler hâlâ kısa bir brifle başlayacak—ama devriye değişecek. "A–D ekranlarını yaz" yerine niyeti, bir AI'nın güvenilir biçimde pull request'e çevirebileceği yapılandırılmış girdilere dönüştürürsünüz.
Yaygın bir akış şöyle görünür:
Ana değişim, gereksinimlerin veri haline gelmesidir. Uzun bir doküman yazıp herkesin aynı şekilde yorumlamasını ummak yerine ekipler şablonları standartlaştırır:
AI çıktısı nadiren "bir kerede tamam" olur. Sağlıklı ekipler üretimi yineleyici bir döngü olarak ele alır:
Bu, yeniden yazmaktan daha hızlıdır—ama yalnızca promptlar sınırlandırıldığında ve testler katı olduğunda.
Disiplin yoksa promptlar, sohbetler, ticketlar ve kod birbirinden ayrışır. Çözüm basit: bir kayıt sistemi seçin ve uygulayın.
/docs/specs/...) ve PR'lerle referanslanır.Her AI tarafından oluşturulan PR ticket ve spesifikasyona bağlanmalıdır. Kod davranışı değişirse spesifikasyon da değişir—böylece sonraki prompt gerçeklikten (memory değil) başlar.
AI kod araçları birbirine benzer görünebilir; ta ki gerçek bir iOS/Android sürümü yayınlamaya çalışana kadar—her biri insanların nasıl çalıştığını, hangi verinin organizasyon dışına çıktığını ve çıktının ne kadar tahmin edilebilir olduğunu değiştirir. Hedef “daha fazla AI” değil—daha az sürprizdir.
Pazarlama vaatleri yerine operasyonel kontrolleri önceliklendirin:
Bir "iş akışı odaklı" yaklaşıma örnek olarak Koder.ai gibi platformlar, yapılandırılmış sohbeti gerçek uygulama çıktısına dönüştürmeye odaklanır—web, backend ve mobil dahil—ve planlama, rollback gibi korumalar sağlar. Tam bir platform benimsenmese bile, bunlar karşılaştırılmaya değer yeteneklerdir.
Küçük bir “AI el kitabı” oluşturun: başlangıç proje şablonları, onaylı prompt rehberleri (ör. "erişilebilirlik notlarıyla Flutter widget üret"), ve uygulanan kodlama standartları (lint kuralları, mimari konvansiyonlar, PR kontrol listeleri). Bunu bir zorunlu insan inceleme adımıyla eşleştirin ve ekip dokümanlarından erişilebilir hale getirin (ör. /engineering/mobile-standards).
AI ekranları, view model'leri ve API client'ları dakika içinde üretebildiğinde, gerçek maliyet her şeyi şekillendiren kararlar olur: uygulamanın nasıl yapılandığı, sorumlulukların nerede olduğu ve değişikliğin sisteme güvenli şekilde nasıl aktığı.
AI desenleri doldurmada iyidir; desenin örtük olduğu yerlerde daha az güvenilirdir. Net sınırlar, "yardımcı" kodun endişeleri uygulama çapında yaymasını engeller.
Aşağıdaki kavramlarda düşünün:
Amaç “daha fazla mimari” değil—herhangi bir şeyin olabileceği yerleri azaltmaktır.
Tutarlı AI üretimi istiyorsanız ona raylar verin:
Bir iskelet ile AI "başka bir FeatureX ekranı" oluşturduğunda uygulamanın geri kalanıyla tutarlı görünür ve davranır—her seferinde kararları tekrar açıklamanıza gerek kalmaz.
Dokümanları küçük ve karar odaklı tutun:
Bu dokümantasyon ekipin—ve AI'nın—kod incelemelerinde referans alacağı kaynak olur ve üretilen kodu sürpriz yerine öngörülebilir kılar.
AI yetkin ekranlar, ağ kodu ve durum yönetimi üretebildiğinde, "bir uygulamaya sahip olmak" zorluğu kaybeder. Ayrışma, ne inşa ettiğiniz, neden ve ne kadar hızlı öğrendiğiniz üzerine kayar—UX seçimleri, bu seçimlerin ardındaki ürün içgörüleri ve gerçek geri bildirimi daha iyi kararlara dönüştürme hızı.
Kullanıcı geri bildirimi genelde dağınıktır ("kafa karıştırıcı", "çok fazla adım"). Ürünün işi bunu AI'nın tahmin etmeden uygulayabileceği kesin iş maddelerine çevirmektir. Kullanışlı bir yapı:
Örnek: "onboarding'i iyileştir" demek yerine: "Hesap oluşturmayı 1. adımdan çıkararak ilk başarı süresini 90s'den 45s'ye düşür; 'Misafir olarak devam et' ekle; tüm kontroller için VoiceOver etiketleri sağla; onboarding_completed event'ini süreyle birlikte takip et." Bu netlik AI tarafından üretilen kodu çok daha güvenilir kılar ve incelemeleri hızlandırır.
Kod ucuzlaştıkça tutarlılık pahalılaşır. İyi tanımlanmış bir design system (bileşenler, boşluk, tipografi, hareket kuralları, içerik yönergeleri) ürün, tasarım ve mühendislik arasında bir ortak sözleşme olur—ve AI promptları için güçlü bir "kısıt kümesi" sağlar.
Erişilebilirlik burada doğal olarak yer alır: renk kontrast token'ları, minimum dokunma hedefleri, dinamik yazı kuralları, odak durumları ve ekran okuyucu adlandırma konvansiyonları. Bu kurallar standartlaştırılırsa AI varsayılan olarak uyumlu UI üretebilir, sonradan "düzeltilen" değil.
AI-kodlama iş akışında enstrümantasyon lüks değil; öğrenme biçimidir. Analytics event'leri, funnel'lar ve deneyleri temel özellik gibi ele alın:
Burada öne geçersiniz: daha fazla kod değil, daha iyi sorular göndererek, doğru sinyalleri yakalayarak ve rakiplerden daha hızlı yineleyerek.
AI ekranları, veri katmanlarını ve glue code'u dakika içinde üretebildiğinde risk "kötü geliştirici" ya da değil meselesi değil; inceleme yapılmamış hacim sorunudur. Haftada daha fazla kod değişikliği demek, ince ayar regreasyonları için daha fazla fırsat demektir—bu yüzden daha güçlü otomatik kontroller gerekir, daha az değil.
Birim testleri hâlâ en ucuz güvenlik ağıdır. Küçük kuralları doğrular (fiyat formatlama, form doğrulama, API alan eşlemeleri) ve AI parçaları yeniden yazdığında refactor'ları daha güvenli kılar.
Entegrasyon testleri ise dikişleri korur: ağ + önbellekleme, kimlik doğrulama akışları, çevrimdışı davranış ve feature flag'ler. Üretilen kod genelde "mutlu yolu" çalıştırır; entegrasyon testleri zaman aşımı, retry ve uç durumları ortaya çıkarır.
UI testleri (cihaz/emülatör) gerçek kullanıcıların ana yolculukları tamamlayabildiğini doğrular: kayıt, ödeme, arama, izinler ve deep link'ler. Bu testleri yüksek değere odaklı tutun—çok fazla kırılgan UI testi sizi yavaşlatır.
Snapshot testleri tasarım regresyonları için faydalıdır, ama tuzakları vardır: farklı OS sürümleri, fontlar, dinamik içerik ve animasyonlar gürültülü farklara yol açar. Kararlı bileşenler için snapshot, dinamik ekranlar için anlamsal doğrulamalar tercih edin (örn. "buton var ve etkin").
AI testleri çabuk taslaklayabilir, özellikle tekrarlayan vakalarda. Üretilen testleri de üretilen kod gibi ele alın:
Her değişiklik için temel gereksinimleri CI'da zorlayın:
AI daha fazla kod yazdıkça QA manuel spot-check'ten çıkarak hataları yayınlamadan zorlaştıran guardrail'lar tasarlamaya dönüşür.
AI uygulamanızın büyük kısımlarını ürettiğinde güvenlik otomatik olarak sağlanmaz. Genelde varsayılanlara dış kaynak kullanımı olur—o varsayılanlar mobil ihlallerin başladığı yerlerdir. AI çıktısını yeni bir yüklenici kodu gibi ele alın: yardımcı, hızlı ve her zaman doğrulanmalı.
Yaygın hata modları öngörülebilirdir, bu iyi haber:
AI araçları promptları, kod snippet'lerini, stack trace'leri ve bazen tam dosyaları yakalayabilir. Bu gizlilik ve uyumluluk soruları yaratır:
Politika belirleyin: kullanıcı verisini, kimlik bilgilerini veya özel anahtarları asistanlara asla yapıştırmayın. Düzenlenen uygulamalar için kurumsal kontrolleri (veri saklama, denetim kayıtları, eğitim dışı seçenekleri) destekleyen araçları tercih edin.
Mobil uygulamalar AI'nın atlayabileceği benzersiz saldırı yüzeylerine sahiptir:
AI çıktısı etrafında tekrarlanabilir bir boru hattı kurun:
AI kodlamayı hızlandırır; kontrollarınız ise güveni hızlandırmalıdır.
AI temiz görünen ve temel testleri geçen kod üretebilir, ama üç yıllık bir Android telefonda takılabilir, arka planda pil tüketebilir veya yavaş ağlarda çöker. Modeller genelde doğruluk ve ortak kalıpları optimize eder—kenar cihazların, termal kısıtların ve üretici tuhaflıklarının yol açtığı karmaşıklıkları değil.
Mobil için makul görünen varsayılanlara dikkat edin: aşırı loglama, sık re-render, ağır animasyonlar, sınırsız listeler, agresif polling veya ana iş parçacığında büyük JSON parse'ları. AI ayrıca başlangıç maliyetini artıran veya binary boyutunu büyüten kolaylık kütüphanelerini seçebilir.
Performansı bir özellik gibi rutin olarak profile edin. En azından ölçün:
Temsilî düşük uç bir Android ve eski bir iPhone üzerinde rutinleştirin; sadece son model cihazlarla test etmeyin.
Cihaz fragmentasyonu render farkları, üreticiye özgü çökme, izin davranışı değişiklikleri ve API deprecations olarak ortaya çıkar. Desteklenen OS sürümlerinizi net tanımlayın, bir cihaz matrisiniz olsun ve kritik akışları gerçek donanımda (veya güvenilir bir device farm'ta) doğrulayın.
Performans bütçeleri belirleyin (örn. maksimum cold start, 5 dakika sonra maksimum RAM, maksimum arka plan wakeup). PR'leri otomatik benchmark ve crash-free oturum eşiklerine bağlayın. Eğer üretilen bir değişiklik bir metriği artırıyorsa, CI açık raporla başarısız olmalı—"AI yazdı" bahaneleri yavaş, kırılgan sürümler için geçerli olmamalı.
AI çoğu kodu ürettiğinde yasal risk genelde modelin “mülkiyetinden” değil—düzensiz iç uygulamalardan kaynaklanır. AI çıktısını diğer üçüncü taraf katkıları gibi ele alın: inceleyin, takip edin ve sahipliği açıkça belirtin.
Pratikte şirketiniz, çalışanların iş tanımı kapsamındaki çalışmalar üzerinde (elle yazılmış veya AI ile üretilmiş) sahiplik iddia eder—sözleşmeleriniz bunu söylüyorsa. Bunu mühendislik el kitabında netleştirin: AI araçlarına izin verilir ama geliştirici hâlâ yayınlanan şeyin yazar sıfatıyla sorumludur.
Karışıklığı önlemek için:
AI popüler repolardan tanınabilir desenleri yeniden üretebilir. Bu istem dışı olsa bile, GPL/AGPL gibi lisanslı kod parçalarına benzeyen çıktılar lisans bulaşması riski yaratır.
Güvenli uygulama: eğer üretilen blok olağanüstü spesifik görünüyorsa onu arayın (veya AI'dan kaynak belirlemesini isteyin). Eşleşme bulunursa ya değiştirin ya da orijinal lisans ve atıf gereksinimlerine uyun.
IP riski genelde bağımlılıklardan gelir. Her zaman açık bir envanter (SBOM) ve yeni paketler için onay yolu tutun.
Minimum iş akışı:
Analytics, reklam, ödeme ve auth SDK'ları sözleşmesel yükümlülükler getirebilir. AI'nın "yardımcı" şekilde bunları eklemesine izin vermeyin.
Kılavuzlar:
/docs içinde saklayınRollout şablonları için politikanızı /security içinde referanslayın ve PR kontrollerinde zorlayın.
AI mobil kodun büyük parçalarını ürettiğinde geliştiriciler yok olmaz—iş tanımları değişir: "kod yazmaktan" çok "sonuç yönlendirmeye" kayma olur. Günlük işler daha çok davranışı açık şekilde belirtme, üretileni inceleme ve gerçek cihaz/gerçek kullanıcı senaryolarında doğrulama etrafında yoğunlaşır.
Daha fazla zaman şunlara harcanır:
Değer, sonraki ne inşa edileceğine karar vermekte ve üretime ulaşmadan önce ince meseleleri yakalamakta toplanır.
AI kod önerebilir ama takasları tamamen üstlenemez. Sürekli değer katan beceriler:
"Doğru görünen" kod ucuzsa, incelemeler daha yüksek seviyeye odaklanmalı:
İnceleme kontrol listelerini güncelleyin; "AI iyi dedi" geçerli bir gerekçe olmamalı.
AI'yı daha hızlı öğrenmek için kullanın, temel bilgileri atlamak için değil. Swift/Kotlin (veya Flutter/React Native), ağ, durum yönetimi ve hata ayıklamada temelleri oluşturun. Asistanı trade-off'ları açıklaması için kullanın, sonra küçük parçalar yazıp test ve gerçek kod incelemeleriyle doğrulayın. Hedef, kodun yargıcı olabilmek—özellikle yazmadığınız kodda.
AI inşa etmeyi hızlandırır ama doğru teslim modelini seçme ihtiyacını ortadan kaldırmaz. Soru artık "Bunu inşa edebilir miyiz?" değil, "Bunu göndermek ve evrimleştirmek için en düşük riskli yol hangisi?" haline gelir.
Native iOS/Android en iyi performans, derin cihaz özellikleri ve platforma özgü cilalama gerektiğinde kazanır. AI ekranları, ağ katmanlarını ve glue code'u hızlı üretse de devamlılık için "iki uygulama" maliyeti ödersiniz.
Çapraz platform (Flutter/React Native) AI'dan büyük fayda sağlar çünkü tek kod tabanı AI destekli değişikliklerin her iki platforma birden yayılmasını sağlar. Hız ve tutarlı UI gerekiyorsa birçok tüketici uygulaması için güçlü varsayılan seçimdir.
Low-code AI, yapılandırma, entegrasyon ve hızlı yineleme ile daha çekici hale getirir. Ama sınırları devam eder: platform kısıtlarını kabul edebiliyorsanız uygundur.
Low-code genelde şu durumlar için parıldar:
Özel çevrimdışı senkronizasyon, ileri medya işleme, yoğun kişiselleştirme veya karmaşık gerçek zamanlı özelliklere ihtiyacınız varsa low-code hızla yetersiz kalabilir.
Karar vermeden önce şunları sınayın:
AI her seçeneği hızlandırır; ama takasları ortadan kaldırmaz.
Sorun:
AI her seçeneği hızlandırır; ama takasları yok etmez.
AI kodlama, yeni bir üretim bağımlılığı gibi ele alındığında en iyi işler: kurallar koyarsınız, etkisini ölçersiniz ve kontrollü adımlarla açılırsınız.
Gün 1–30: Koruyucu pilot. Küçük, düşük riskli bir özellik alanı (veya bir ekip) seçin ve şu şeyleri zorunlu kılın: PR incelemeleri, yeni endpointler için tehdit modelleme ve PR açıklamasında "prompt + çıktı" saklama. Yeni araçlar için önce salt okuma erişimi ile başlayın, sonra genişletin.
Gün 31–60: Standartlar ve güvenlik incelemesi. Hafif takım standartları yazın: tercih edilen mimari, hata yönetimi, logging, analytics event'leri ve erişilebilirlik temelleri. Güvenlik/gizlilik asistanın nasıl yapılandırıldığını (veri saklama, eğitim dışı seçenek, sırların ele alınması) gözden geçirsin ve yapıştırılmaması gereken verileri belgeleyin.
Gün 61–90: CI kapıları ve eğitim. Dersleri otomatik kontrollere dönüştürün: lint/format, bağımlılık taraması, kritik modüller için test coverage, kod içinde sır yok tespiti. Prompt kalıpları, inceleme kontrol listeleri ve halüsinasyonu fark etme eğitimi için pratik eğitimler düzenleyin.
Onaylı desenlerin uçtan uca gösterimini yapan küçük dahili bir uygulama oluşturun: navigasyon, ağ, durum yönetimi, çevrimdışı davranış ve birkaç ekran. Bunu bir prompt kütüphanesiyle eşleştirin ("Referans uygulamanın desenine göre yeni ekran üret"), böylece asistan sürekli tutarlı çıktı üretir.
Eğer Koder.ai gibi sohbet odaklı bir derleme sistemi kullanıyorsanız, referans uygulamayı "stil kontratı" olarak kabul edin: promptları sabitlemek, tutarlı mimari zorlamak ve serbest üretimde oluşan varyansı azaltmak için kullanın.
Ölçün: çevrim süresi (fikir→merge), hata oranı (sürüm başına QA hataları) ve olay oranı (prod çökmesi, regresyon, hotfix). Ayrıca "PR başına inceleme süresi"ni de takip edin ki hızın işi sadece ötelenip ötelenmediğini görün.
Flaky testler, modüller arasında tutarsız desenler ve gizli karmaşıklık (aşırı soyutlama, büyük üretilmiş dosyalar, gereksiz bağımlılıklar) artıyorsa, genişlemeyi durdurun ve standartları ve CI kapılarını sıkılaştırın.
"Çoğu kod" genellikle makine tarafından üretilen rutin üretim kodu anlamına gelir: UI/yerleşim, katmanlar arası bağlantı (glue code), tekrarlayan veri işleme, iskelet kodlar ve ilk test/dökümantasyonlar.
Bu, ürün kararlarının, mimari seçimlerin, risk tercihlerinin veya doğrulamanın ortadan kalktığı anlamına gelmez.
Yüksek verim getiren alanlar genelde şunlardır:
Davranışı, uç durumları ve uygulamaya özgü kısıtları yine doğrulamanız gerekir.
Autocomplete, zaten yazmak istediğinizi bildiğiniz şeyleri hızlandırır: lokal, artımlı ve genelde en güvenli olandır.
Chat tabanlı araçlar niyetten taslak üretmekte ("ayarlar ekranı oluştur") iyidir, fakat uygulamaya özel kısıtları kaçırabilir.
Agentic araçlar birden fazla dosyayı değiştirme, test çalıştırma, hataları düzeltme gibi çok adımlı görevleri denemeye çalışır—zaman kazandırır ama istenmeyen değişiklik riski de artırır.
Yapıştırılma/sohbet/prompt çalışmalarının, ticketlar ve kodla senkron kalmasını sağlamak için yapılandırılmış bir işlem kullanın:
/docs/specs/...) dayanıklı spesifikasyonları barındırır ve PR'lerle referanslanırHer AI tarafından oluşturulan PR'in ticket/spesifikasyona bağlanmasını zorunlu kılın ve davranış değişirse spesifikasyonu güncelleyin.
Model/marketing vaatlerinden çok operasyonel kontrolleri önceliklendirin:
Gerçek iOS/Android yayın akışlarında daha az sürpriz üreten aracı seçin.
AI ekranlar, view model'ler ve API client'ları hızlıca oluşturduğunda darboğaz şu olur: uygulamanın nasıl yapılandırıldığı ve sorumlulukların nerede olduğu gibi tüm sistemi etkileyen kararlar.
Sınırları netleştirin ki AI bu sınırlar içinde kalsın: modüller, katmanlar (UI, domain, veri erişimi), navigasyon sahipliği ve tek bir durum yönetimi yaklaşımı gibi.
Üretim çıktısını yine bir döngü olarak ele alın:
Promptlar daraltıldığında ve testler sıkı olduğunda bu yazmayı yeniden yapmaktan daha hızlı olur.
Beklenen zafiyetler geneldir ve şu önlemlerle azaltılabilir:
Politika olarak hiçbir zaman kullanıcı verisini, kimlik bilgilerini veya özel anahtarları asistanlara yapıştırmayın; SAST/DAST, bağımlılık taraması ve allowlist'ler uygulayın.
Mobilde sık görülen performans sorunları şunlardır:
Her sürümü düşük uç bir Android ve daha eski bir iPhone üzerinde profilin: başlangıç zamanı, bellek sızıntıları, pil kullanımı, ağ hacmi gibi metrikleri ölçün.
Güvenli bir uygulama adaptasyonu için kontrollü adımlar atın:
Ölçülecek metrikler: çevrim süresi (fikir→merge), hata oranı, prod hataları/çökmeler ve PR başına inceleme süresi.