Vibe coding'in AI-odaklı ürünler, iç araçlar ve prototipler için nasıl hız kazandırdığını; aynı zamanda korunaklılık, testler ve gözden geçirmelerle kaliteyi nasıl sağladığını öğrenin.
“Vibe coding”, ürün sezgisi (“vibe”) ile AI yardımı birleştirilerek yazılımı hızlıca inşa etmenin pratik bir yoludur. Ne yapmaya çalıştığınızı tarif edersiniz, LLM ilk kod veya UI taslağını üretir; sonra kısa döngülerde yineleyerek çalıştırırsınız: çalıştırın, ne bozuluyor görün, promptu ayarlayın ve ilerlemeye devam edin.
Amaç ilk denemede kusursuz kod yazmak değildir. Amaç o kadar hızlı bir şey çalıştırmaktır ki öğrenebilesiniz: bu iş akışı doğru hissettiriyor mu, model çıktısı mantıklı mı ve gerçekten bu özellik isteniyor mu?
Geleneksel geliştirme genellikle önceden detaylı tasarım, ayrıntılı ticket'lar ve dikkatli uygulama üzerinde durur. Vibe coding bunu tersine çevirir: ince, çalışan bir kesitle başlarsınız, sonra iyileştirirsiniz. Yine mühendislik kararları alınır—sadece henüz önemli olmayanları erteleyebilirsiniz.
Bu, yapıyı tamamen terk etmek demek değildir. Hız kazandırdığı yerde yapıyı uygularsınız: dar kapsam, hızlı demolar ve net kabul kontrolleri (basit bile olsalar).
No-code araçları probleminiz onların bloklarına uyuyorsa harikadır. Vibe coding farklıdır çünkü hâlâ gerçek yazılım inşa edersiniz: API'ler, veri modelleri, entegrasyonlar, auth ve tüm karmaşık kenar durumlar. AI size kod yazmayı ve düzenlemeyi hızlandırmada yardımcı olur, sizi bir platformun kısıtlarına zorlamaz.
Pratikte vibe coding genellikle “prompt-to-code” ile başlar, ama hızla “prompt-to-change” olur: modele bir fonksiyonu refactor etmesini, logging eklemesini, test üretmesini veya bir şemayı yeniden şekillendirmesini söylersiniz.
Düşünmeyi atlamak değildir. Hâlâ net bir sonuç, kısıtlar ve “çalışıyor” tanımı gerekir. Özelliği basit bir dille açıklayamıyorsanız, LLM memnuniyetle doğru görünen ama yanlış problemi çözen bir şey üretebilir.
Doğrulamayı atlamak da değildir. Kimsenin kullanmadığı hızlı bir prototip hâlâ başarısızdır. Vibe coding ürün keşfini hızlandırmalı, yerine geçmemelidir.
Vibe coding, AI-odaklı ürünler, iç araçlar ve erken prototipler için parlıyor—esas riskin “doğru şeyi mi inşa ediyoruz?” olduğu yerler. Güvenlik-kritik sistemler, ağır regüle edilmiş alanlar veya doğruluk ve uzun vadeli sürdürülebilirliğin her kararın önüne geçtiği büyük yeniden yazımlar için daha zayıf bir eşleşmedir.
AI-odaklı ürünlerde “ürün”ün önemli bir kısmı davranıştır; sadece ekranlar değildir, bu yüzden hız ödülü büyüktür. Tipik bir uygulamada girişler, kurallar ve çıktılar gibi gereksinimler önceden akla yatkın olabilir. LLM döngüsü içindeyse en hızlı öğrenme yolu gerçek senaryoları çalıştırıp gerçekte ne olduğunu izlemektir.
Nadiren tek bir şeyi test edersiniz. Prompt'taki küçük bir değişiklik, yeni bir araç çağrısı veya farklı bir UI affordance tüm deneyimi yeniden şekillendirebilir. Vibe coding bu gerçeğe uygundur: bir iş akışını tasarlayın, hemen deneyin ve gözlemlediğiniz şeylere göre ayarlayın.
Örneğin, bir “bu ticket'ı özetle” özelliği şu şeylere bağlı olabilir:
Çıktılar olasılıksal olduğu için doğruluk ikili değildir. Ne zaman halüsinasyon çıktığını, ne zaman reddettiğini, ne zaman fazla özgüvenle tahminde bulunduğunu ve kullanıcıların nasıl tepki verdiğini öğrenirsiniz. Bugün 30 gerçek örnek çalıştırmak, bir haftalık kenar durum tartışmasından daha öğreticidir.
Model değiştirmek, temperature'ı ayarlamak, bağlam penceresi sınırlarına ulaşmak veya tek bir fonksiyon çağrısı eklemek şaşırtıcı derecede farklı sonuçlar verebilir. Erken aşamada yineleme hızı mükemmel mimariden daha önemlidir—çünkü ürünün ne yapması gerektiğini hâlâ keşfediyorsunuz.
Vibe coding, değer ve riskin nerede olduğunu ortaya çıkaran küçük, test edilebilir akışlarla "öğrenme prototipleri" göndermenize yardımcı olur; uzun vadeli yapıya yatırım yapmadan önce nerede değer olduğunu gösterir.
İç araçlar vibe coding için en “doğal” hissettiren yerdir: hedef kitle bellidir, riskler sınırlıdır ve hız ciladan daha önemlidir. Kullanıcılar birkaç masa ötede oturuyorsa, varsayımları tartışmak yerine gerçek geri bildirimle yineleyebilirsiniz.
İç talepler genellikle belirsiz başlar: “Onayları otomatikleştirebilir miyiz?” veya “Bir dashboard lazım.” Vibe coding ile gerçek iş akışını küçük sürümler halinde hızlıca inşa ederek keşfedersiniz—bir ekran, bir rapor, bir script—sonra insanların somut bir şeye tepki vermesine izin verirsiniz.
Yararlı bir desen, kullanıcının uçtan uca izlediği yolu prototiplemek:
Uzun bir spes yazmak yerine isteği aynı gün tıklanabilir bir ekrana veya basit bir çalışan script'e dönüştürün. Sert kodlanmış verilerle desteklenen “sahte” bir UI bile önemli soruları yanıtlamak için yeterlidir: Hangi alanlar zorunlu? Kim onaylayabilir? Veri eksikse ne olur?
İç süreçler istisnalarla doludur: eksik kimlikler, yinelenen kayıtlar, yönetici onayları, uyumluluk kontrolleri. Hızlı bir prototip bu kenar durumları erken ortaya çıkarır—ayrıca henüz sahip olmadığınız verileri ve unuttuğunuz onayları da gösterir.
Beş dakikalık bir demo bir saatlik hizalamaya bedeldir. İnsanlar yanlış olanı, eksik olanı ve gerçekten ne demek istediklerini işaret eder—böylece gereksinimleri yorumlamaya daha az zaman harcarsınız ve daha çok kullanılan bir araç şekillendirirsiniz.
Erken prototiplerin amacı tek bir soruyu yanıtlamaktır: bunu inşa etmeye değer mi? Vibe coding, hızlı, inandırıcı deneyler için uygundur—parlak altyapı değil.
Değer taşıdığını kanıtlayan en küçük akışla başlayın: girdi → işlem → çıktı. Destek ticket'larını özetleyen bir araçsa, roller, dashboard'lar ve ayarlarla başlamayın. Şunla başlayın: bir ticket yapıştırın → bir özet alın → cevapta yapıştırın.
İyi bir prototip gerçek hissi verir çünkü çekirdek döngü çalışır. Diğer her şey ince kalabilir.
Entegrasyonlar prototipleri sık sık durdurur. Önce bunları mocklayın:
Değeri doğruladıktan sonra mock'ları tek tek gerçek API'lerle değiştirin. Bu, ivmeyi korurken erken karmaşıklıktan kaçınmanızı sağlar.
Sınırlı bir kitleye (5–20 kişi yeterlidir) sık ve küçük güncellemeler gönderin. Onlara yanıt vermek için basit yollar verin:
Her yayını test edilebilir bir hipotez gibi ele alın, kilometre taşı gibi değil.
Kanıta dayalı kontrol noktaları belirleyin. Örneğin: “Kullanıcıların en az %60'ı AI çıktısını ağır düzenleme yapmadan seçmeli” veya “Bu görev başına 5 dakika kazandırmalı.” Hedefi tutturamazsanız iş akışını pivot edin—veya durun. Prototip başarılı sayılırsa yanlış şeyi inşa etmenizi engellemiş olur.
Vibe coding en iyi hızı bir kısıt olarak gördüğünüzde çalışır, amaç hız değil hızlı öğrenmedir—sürekli prompt oynamaları ve yarım kalmış özelliklere saplanmamanız için yeterli yapı ile.
Bir editör açmadan önce yazın:
AI-odaklı özelliklerde örnekler soyutlamalardan üstündür. “Ticket'ları özetle” demek yerine 10 gerçek ticket ve kabul edeceğiniz tam özet formatını kullanın.
Bir sayfayla sınırlı tutun. Şunları içersin:
Bu spec, model "iyi olur" genişlemeleri önerdiğinde sizin sabit noktanız olur.
Repoda (veya paylaşılan sürücüde) hafif bir klasör oluşturun:
Bir LLM'den kod üretmesini istediğinizde örnekleri doğrudan buradan yapıştırın. Bu belirsizliği azaltır ve sonuçları tekrarlanabilir kılar.
Vibe coding çok sayıda mikro-karar üretir: prompt sözdizimi, araç seçimi, UI ifadeleri, geri dönüş davranışı. Neden seçtiğinizi basit bir günlükte (README veya /docs/decisions.md) kaydedin. Gelecekteki siz ve ekip arkadaşları neyin kasıtlı neyin tesadüfi olduğunu anlayabilir.
Eğer spec ve karar günlükleri için bir şablon istiyorsanız, dahili olarak linkleyin (ör. /blog/vibe-coding-templates) ki iş akışı projeler arasında tutarlı kalsın.
Ekipler sık sık prompt-to-change yinelemesi yapıyorsa, özel bir vibe-coding platformu sürtünmeyi azaltabilir: daha sıkı döngüler, tekrarlanabilir çalıştırmalar ve güvenli geri alma. Örneğin, Koder.ai sohbet merkezli bir inşa iş akışı etrafında kurulmuştur: özelliği tanımlayabilir, UI ve backend değişikliklerinde yineleyebilir ve aynı devreyi tekrar kurmadan ilerlemeyi sürdürebilirsiniz. Ayrıca kaynak kodu dışa aktarma, dağıtım/barındırma, özel alan adları ve geri alma ile anlık kaydetme gibi özellikleri destekler—hızla gönderirken yine de bir güven ağına sahip olmak istediğinizde faydalıdır.
AI-odaklı özellikler gerçekten iyi yapılandırılmış sistemler etrafında "sihirli" hissedilir. En hızlı ekipler deneyleri anlaşılır ve yükseltilebilir tutan tekrar edilebilir desenlere güvenir.
Özelliğinizin her çalışmada yerine getirmesi gereken döngüyü çizin:
Kullanıcı mesajı → retrieval (bağlam) → araç çağrısı(ları) → yanıt.
Basit bir taslak bile hangi verinin gerektiğini, hangi anda bir araç çağrısı yapılması gerektiğini ve nerede ara sonuçların saklanacağını netleştirir. Ayrıca hangi parçaların "prompt işi" hangilerinin "sistem işi" olduğunu görünür kılar.
Promptlar sadece metin yazmak değildir—mantıktır. Sürümlü, incelenmiş ve test edilmiş tutun.
Pratik bir yaklaşım: promptları repoda (veya config store'da) saklayın, açık adlar, değişiklik günlükleri ve küçük birim benzeri testlerle: giriş X ve bağlam Y verildiğinde model amacını Z veya araç çağrısını A üretmeli. Bu, vibe coding'in güvenli kalmasını sağlar: hızlı yineleyip neyin değiştiğini kaybetmezsiniz.
Gerçek kullanıcılar hemen kenar durumları zorlayacaktır. Açık davranışlar oluşturun:
Amacınız sadece kötü çıktılardan kaçınmak değil—güveni korumaktır.
Tam alınan bağlamı, araç çıktılarını ve prompt sürümünü tekrar çalıştıramıyorsanız hata ayıklama tahmin yürütme olur. Döngünün her adımını (girdiler, alınan dokümanlar, araç çağrıları, yanıtlar) loglayın ve ekibe bir "yeniden çalıştır" butonu ekleyin. Bu, muğlak geri bildirimleri eyleme dönüştürür ve zaman içinde gelişmeleri ölçmenizi sağlar.
Hız vibe coding'in amacı ama kalite deneyimin kullanılabilir kalmasını sağlayan şeydir. Püf nokta, prototipi tam bir kurumsal yapıya dönüştürmeden tahmin edilebilir hataları yakalayan hafif koruyucular eklemektir.
Kullanıcıya yansıyan "garip çıktıları" engelleyen temellerle başlayın:
Bu korumalar ucuzdur ve en yaygın prototip hatalarını azaltır: sessiz bozulmalar, sonsuz beklemeler ve tutarsız formatlama.
Geniş otomatik testler yerine bir golden set oluşturun: gerçek kullanımı temsil eden 10–30 sabit prompt (artı birkaç düşmanca örnek). Her prompt için tam metin değil, beklenen özellikleri tanımlayın, örneğin:
Anlamlı her değişiklikte golden set'i çalıştırın. Hızlıdır ve insanların kaçırdığı regresyonları yakalar.
Promptlar, araç tanımları ve güvenlik politikalarını sürümlü varlıklar olarak ele alın. Farkları ve basit inceleme kurallarını (hafif PR bile olsa) kullanın ki şu soruları cevaplayabilesiniz: ne değişti, neden ve ne kırılabilir?
"Çok hızlı ilerlemeyi" durduracağınız anları yazın: hassas veri işleme, ücretli kullanıcı desteği, yüksek hacimli kullanım veya tekrarlayan golden-set hataları. Herhangi bir durma koşulu tetiklenirse sertleştirme, refactor veya kapsam daraltma zamanı gelmiştir.
Prototipler genellikle gerçek veriye dokunana kadar tamamlanmış hissi verir: dalgalı üçüncü taraf API'leri, yavaş veritabanları, tutarsız şemalar ve izinler. Püf nokta, entegrasyonları haftada bir baştan yazmak yerine aşama aşama büyütmektir.
Statik JSON, yerel fixture'lar veya küçük bir stub sunucu ile mock API ile başlayın, böylece ürün akışı ve AI davranışını hızlıca doğrulayabilirsiniz. UX işe yaradığında, aynı arabirim arkasına gerçek entegrasyonu koyun. Gerçek trafik ve kenar durumlarını gördükten sonra sertleştirmeye yatırım yapın: yeniden denemeler, oran sınırlama, gözlemlenebilirlik ve backfill'ler.
Bu, öğrenmeyi erken göndermenize izin verirken "entegrasyon vergisini" kanıta orantılı tutar.
Dış hizmetler değişir ve prototipler tek seferlik çağrılarla dağıtılmaya eğilimlidir. Bunun yerine her servis için ince bir wrapper oluşturun (örn. PaymentsClient, CRMClient, VectorStoreClient) ve uygulamanızın kullandığı küçük, stabil bir metod seti sunun.
Bu wrapper şu noktalar için değişim noktası olur:
Prototiplerde bile kimlik bilgilerini güvenle yönetin: environment variable'lar, bir secrets manager ve en düşük ayrıcalıkla API anahtarları. Token'ları repoya commit etmekten, promptlara yapıştırmaktan veya müşteri verisi içerebilecek ham yükleri loglamaktan kaçının.
AI çıktıları prompt değişiklikleri, model güncellemeleri ve yeni bağlam kaynaklarıyla değişebilir. Yeni AI davranışlarını feature flag'lerin arkasına koyun ki:
Feature flag'ler riskli değişiklikleri kontrollü deneylere çevirir—prototipten ürüne geçiş yolunun tam da ihtiyaç duyduğu şey.
Vibe coding ivmeyi ödüllendirir. Refactor faydalıdır—ama yalnızca ilerlemeyi koruduğunda. İyi bir kural: mevcut yapı hâlâ öğrenmenize, göndermenize ve ekibe destek vermenize izin veriyorsa bırakın.
Büyük refactor'lardan kaçının. Bir şeyi aktif olarak yavaşlatıyorsa küçük, hedefe yönelik iyileştirmeler yapın:
Refactor yaptığınızda kapsamı dar tutun: tek bir darboğazı iyileştirin, gönderin, sonra devam edin.
Erken aşamada prompt metni, araç tanımları ve UI bağlantıları yakın olabilir. Desenler tekrarlanmaya başladığında modüller çıkarın:
Pratik bir işaret: aynı mantığı iki kez kopyaladıysanız, modüle dönüştürmenin zamanı gelmiştir.
AI-odaklı özellikler görünmeyen şekillerde başarısız olur. Erken temel gözlemlenebilirlik ekleyin: hata oranları, araç başarı oranı, gecikme ve görev başına maliyet. Maliyetler fırlarsa veya araç çağrıları sık sık başarısız oluyorsa, bu doğrudan kullanılabilirlik ve bütçeyi etkilediği için refactor tetiklemesidir.
Kısa bir borç listesi tutun ve her öğe için net bir tetikleyici yazın (örn. "üçüncü aracı eklediğimizde tool router'ı refactor et" veya "iki kişi düzenli olarak promptları düzenlemeye başladığında prompt-in-code'u değiştir"). Bu borcu görünür kılar ama yol haritasını ele geçirmesine izin vermez.
Vibe coding en iyi olduğu yerlerde hızın temiz mimariden daha değerli olduğu durumlarda en iyi sonucu verir—özellikle amaç öğrenmekse. İş keşifselse, kullanıcı yüzücü cilası ikincilse ve ara sıra pürüzlere tahammül edebiliyorsanız, getiri üst üste gelir.
İç araçlar idealdir çünkü kullanıcı sözleşmesi esnektir ve geri bildirim döngüsü kısadır. Harika adaylar şunlardır:
Kodun sonsuza dek kalmayacağını bildiğiniz ama değer ortaya koyabileceğini umduğunuz işler:
Hata gerçek dünyada zarar veya sözleşmesel risk taşıyorsa vibe coding'den kaçının:
Başlamadan önce sorun:
Eğer güvenle gönderebiliyor, gözlemleyebiliyor ve geri alabiliyorsanız, vibe coding genellikle kazanandır.
Vibe coding hızlıdır, ama hız kaçınılabilir hataları gizleyebilir. İyi haber: çoğu tuzak basit, tekrarlanabilir çözümlerle önlenebilir—özellikle AI-odaklı araçlar ve prototipler için.
Promptları ve akışları varsayımsal girdilerle tasarlarsanız, demo için iyi görünen ama gerçek kullanımda başarısız olan şeyler gönderirsiniz.
Çözüm: Optimize etmeye başlamadan önce 20–50 gerçek vaka toplayın. Bunları destek ticket'larından, spreadsheet'lerden, görüşme notlarından veya gölgeleme oturumlarından çekin. Hafif bir değerlendirme setine dönüştürün (bir tablo yeterlidir): girdi, beklenen çıktı, "yeterince iyi" kriteri ve kenar durum notları.
Prompt sayısı hızla çoğalır: ekran başına, özellik başına, geliştirici başına—ta ki kimse hangi promptun önemli olduğunu bilmeyene kadar.
Çözüm: Promptları ürün varlığı gibi ele alın. Net adlandırma, kısa şablonlar ve inceleme kuralları kullanın.
feature.goal.version (örn. summarize.followup.v3)Modeller bazen reddeder, halüsinasyon üretir, zaman aşımına uğrar veya yanlış anlar. UX mükemmellik varsayarsa kullanıcı güveni hızla kaybolur.
Çözüm: Nazik bozunma stratejileri ve insan devreye alma planı yapın. "Tekrar dene", "daha basit bir mod kullan" ve "bir meslektaşa gönder" seçenekleri sunun. Kullanıcının her şeyi tekrar yazmak zorunda kalmaması için yeterli bağlam depolayın.
Token kullanımı ölçeklendikçe en büyük sorun olabilir.
Çözüm: Erken ölçün. İstek başına token'ları loglayın, tekrar eden bağlamlar için önbellekleme ekleyin ve sınırlar koyun (maks girdi boyutu, maksimum araç çağrısı, zaman aşımı). Maliyet fırlarsa, finans departmanı fark etmeden önce siz görürsünüz.
Bir ay, vibe coding'in takımınızın hızını artırıp artırmadığını—veya sadece gürültü ürettiğini—öğrenmek için yeterlidir. Amaç "bir uygulama inşa etmek" değil. Amaç prompt, kod ve gerçek kullanımın bir sonraki inşa edilecek şeyi öğretmesi için sıkı bir geri bildirim döngüsü oluşturmaktır.
Sık kullanılan tek bir iş akışı seçin (örn. "destek ticket'larını özetle", "satış için takip e-postası taslağı", "belgeleri etiketle"). Bir paragraflık başarı tanımı yazın: hangi çıktı kimin için iyileşecek ve bunu nasıl ölçeceksiniz.
Çekirdek döngüyü uçtan uca kanıtlayan en küçük çalışan demoyu kurun. UI cilası yapmaktan kaçının. Öğrenmeye odaklanın: model güvenilir şekilde faydalı çıktı üretebiliyor mu?
"İyi gibiydi" olanı kanıta dönüştürün. Ekleyin:
Bu hafta demo büyüsünün kazara üretim riskine dönüşmesini engeller.
Bir gerçek sistem (ticketing, CRM, doküman, veritabanı) entegre edin ve 5–15 iç kullanıcıya yayınlayın. Kapsamı sıkı tutun ve geri bildirimi tek bir yerde toplayın (özelleştirilmiş bir Slack kanalı + haftalık 20 dakikalık değerlendirme).
Kullanıcıların AI'yı nerede düzelttiğine, nerede durduğuna ve hangi veri alanlarına sürekli ihtiyaç duyduğuna odaklanın.
Ay sonunda net bir karar verin:
Üretime geçmeye karar verirseniz, aracınız hızlı yineleme ve güvenli değişiklik yönetimini (sürümlü promptlar, dağıtım/geri alma ve tekrarlanabilir ortamlar) destekliyor mu değerlendirin. Koder.ai gibi platformlar bu döngüler üzerine kuruludur: web/servis/mobil için sohbet merkezli inşa, oluşturma öncesi kapsam için planlama modu ve bir deneme işe yaramadığında hızlı geri alma için anlık görüntüler.
Kazanç, daha büyük bir prototip değil; kullanım verisine dayanan bir karardır.
Vibe coding, AI kullanarak kod üretip düzeltirken net bir ürün hedefiyle yön verdiğiniz hızlı, yinelemeli bir yazılım geliştirme yaklaşımıdır.
İlk denemede mükemmel uygulama elde etmeye çalışmaktan çok çabuk öğrenmeyi (bu işe yarıyor mu, gerçekten talep var mı?) hedefler.
Minimal günlük döngü şu şekildedir:
Düşünmeyi ve yapıyı atlamak değildir: kısıtlar, bir "çalışıyor" tanımı ve gerçek kullanıcılarla doğrulama hâlâ gereklidir.
Vibe coding, açıklık olmadan mazeret değildir; net bir hedef yoksa model görünüşte doğru görünen ama yanlış problemi çözen çıktılar üretebilir.
No-code platformları kendi yapı taşlarıyla sınırlıdır.
Vibe coding gerçek yazılım üretir—API'ler, kimlik doğrulama, entegrasyonlar, veri modelleri—ve AI kod yazmayı/hızlı değişiklik yapmayı kolaylaştırır; mühendislik kontrolünü tamamen ortadan kaldırmaz.
AI-odaklı özellikler olasılıksal ve davranışa dayalı olduğu için en hızlı öğrenme yolu gerçek senaryoları çalıştırmaktır; gereksinimleri tartışmak değil.
Küçük değişiklikler (prompt, sıcaklık, model seçimi, araç çağrıları, bağlam boyutu) sonucu önemli ölçüde değiştirebilir; bu yüzden yineleme hızı çok değerlidir.
İç araçlar ideal çünkü geri bildirim döngüsü kısadır (kullanıcılar yakındır), risk sınırlıdır ve zaman tasarrufu net hedefler taşır.
Böylece kaba ama çalışan bir akışı hızla gönderebilir, demo yapıp somut geri bildirimlerle iyileştirebilirsiniz.
“Mutlu yol”u uçtan uca hedefleyin: girdi → işlem → çıktı.
Her şeyin geri kalanı ince tutulmalı; entegrasyonlar için önce mock kullanın, değeri doğruladıktan sonra gerçek API'lerle değiştirin.
Hızlı ilerlerken kalitenin yüksek kalmasını sağlamak için hafif ama etkili koruyucular ekleyin:
Ayrıca 10–30 gerçek örnekten oluşan küçük bir "golden set" test paketi oluşturun ve anlamlı değişikliklerden sonra bunu çalıştırın.
Aşamalar halinde ilerleyin: mock → gerçek → sertleştirme.
Her dış hizmet için ince bir sarmalayıcı (wrapper) kullanın; böylece mock'tan gerçeğe geçiş, önbellekleme, yeniden deneme ve veri normalizasyonu daha az maliyetli olur.
Momentum önemlidir. Büyük refaktörlerden kaçının; yalnızca ilerlemeyi engellediğinde refactor yapın.
Refactor etmek için pratik işaretler:
Ayrıca tekrarlayan mantık iki kez kopyalanırsa onu modüle çıkarın (prompt kütüphanesi, araç katmanı, tekrar kullanılabilir UI bileşeni).