Vibe-coding, AI istemleriyle hızlı yinelemeyi harmanlayarak özellikleri daha hızlı göndermeyi sağlar. Nedir, nerede işe yarar, riskleri nelerdir ve ekipler bunu nasıl güvenli kullanır öğrenin.
“Vibe-coding”, ne istediğinizi sade bir dille tarif edip bir AI kodlama aracının çoğu kodu üretmesine izin verip siz yönlendirme yaparak yazılım inşa etmenin gayriresmi adıdır. Ayrıntılı bir tasarımla başlamayıp her satırı kendiniz yazmak yerine yineleyerek ilerlersiniz: bir özellik isteyin, çalıştırın, gördüklerinize tepki verin ve uygulama istediğiniz şekilde davranana kadar prompt'u rafine edin.
Bu "kod yazmamak" anlamına gelmiyor. Hâlâ karar verirsiniz, hata ayıklarsınız, test yaparsınız ve ürünü şekillendirirsiniz. Fark, çabanızın nereye gittiğinde: daha fazla zaman niyet (ne olması lazım) ve doğrulama (gerçekten güvenli ve doğru mu oldu) üzerinde; daha az zaman ise boilerplate yazmak veya desenlere bakmakla geçer.
Geliştiriciler ve kurucular “vibe-coding”i biraz şaka yollu ama aynı zamanda yeni bir gerçeği tanımlamak için kullanmaya başladı: bir fikirden çalışan bir prototipe saatler—bazen dakikalar—içinde ulaşabilirsiniz, çünkü bir LLM ile iş birliği yapıyorsunuz. Bu hız, sanki "hissettirerek kod yazıyor" gibi bir algı yaratıyor; çıktıyı ürün vizyonuna uyan hale getirene kadar ayarlıyorsunuz.
Trend olmasının nedeni gerçek bir kültürel değişimi yakalaması:
Bu makale vibe-coding'i abartısız, pratik terimlerle böler: neyi yeni kılıyor, nerede gerçekten daha hızlı ve nerede ekipleri sonra ısırabileceği (sıkıntı çıkarabileceği). Kopyalayabileceğiniz basit bir iş akışını, yaygın araçları ve hızın dağınıklığa, güvenlik sorunlarına veya sürpriz maliyetlere dönüşmesini engelleyen koruma önlemlerini anlatacağız. Ayrıca prompt alışkanlıkları, inceleme normları ve ekiplerin ilk günden sahip olması gereken temel gizlilik ve yasal hususlara değineceğiz.
Geleneksel yazılım çalışması genellikle bir spes ile başlar: gereksinimler, kenar durumlar, kabul kriterleri, sonra ticket'lar, sonra plana uyan kod. Vibe-coding bu diziyi birçok görev için tersine çevirir. Genellikle bir AI ile yapay bir diyalog içinde bir çözümü keşfederek başlarsınız; sonra görünür bir şey olduktan sonra gereksinimleri sıkılaştırırsınız.
Spec-öncelikli yaklaşımla projelerin "şekli" erken kararlaştırılır: mimari, veri modelleri, API kontratları ve bitiş tanımı. Vibe-coding tipik olarak yürütülebilir bir taslakla başlar: kaba bir UI, çalışan bir endpoint veya iddiayı ispatlayan bir script. Spes yine önemlidir ama çoğunlukla ilk uygulama var olduktan sonra yazılır; öğrenilenlere dayanarak düzenlenir.
Boş bir dosyadan başlamaktansa bir prompt ile başlarsınız.
AI sohbet araçları size şunlarda yardımcı olur:
Satır içi kod önerileri bunu daha da ileri taşır: yazarken araç bir sonraki fonksiyonu, test veya refaktörü tahmin eder. Bu, geliştirmeyi "tasarla → uygula → doğrula" yerine sürekli bir "tarif et → üret → ayarla" döngüsüne dönüştürür.
Vibe-coding tamamen yeni değil—tanıdık iş akışlarından ödünç alır:
Fark ölçek: AI bu hızlı, konuşmalı yinelemeyi sadece tek satırlar veya küçük deneyler için değil, daha büyük kod parçaları için de mümkün kılar.
Vibe-coding, uzun "önce düşün sonra inşa et" uzamalarını sıkı, sürekli döngülerle değiştirir. Mükemmel yaklaşımı planlamak için bir saat geçirmek yerine dakikalar içinde bir şey deneyebilir, sonucu görüp oradan yönlendirebilirsiniz.
Temel hız kazancı bu döngüdedir. Ne istediğinizi tarif edersiniz, çalışan kod alırsınız, çalıştırırsınız ve sonra gerçek davranışa göre isteğinizi rafine edersiniz. Bu hızlı "çalıştı mı?" anı her şeyi değiştirir: artık kafanızda tahmin yürütmüyorsunuz—canlı bir prototipe tepki veriyorsunuz.
Bu aynı zamanda fikir ile paylaşılabilir somut bir eser arasındaki süreyi kısaltır. Kaba bir sonuç bile neyin saklanacağını, neyin atılacağını ve "tamam"un ne olması gerektiğini belirlemeyi kolaylaştırır.
Birçok görev mükemmel bir mimariye ihtiyaç duymadan faydalıdır: tek seferlik script, rapor üreteci, basit gösterge paneli, iç yönetim sayfası. Vibe-coding sizi çabucak "test etmek için yeterince iyi" hale getirir ki bu genellikle en büyük darboğazdır.
Belirli davranışı isteyebileceğiniz için ("bu CSV'yi içe aktar, bu sütunları temizle, bir grafik çıktısı al"), boilerplate ile uğraşmak yerine aracın problemi çözüp çözmediğini doğrulamaya daha çok zaman harcarsınız.
Vibe-coding boş sayfa anlarını azaltır. Herhangi bir şeyin çalışıyor olması momentum yaratır: düzenlemek icat etmekten daha kolaydır. Hızlıca alternatifleri keşfedebilir, yaklaşımları karşılaştırabilir ve son tasarımın ne olması gerektiğini bilmediğiniz zamanlarda bile ilerlemeye devam edebilirsiniz.
Vibe-coding tek bir ürün değil—bir yığındır. Çoğu ekip ne kadar "akışta" kalmak istediklerine ve ne kadar kontrol ve izlenebilirlik istediklerine bağlı olarak birkaç araç kategorisini karıştırır.
Sohbet asistanları hızlı düşünen ortaktır: ne istediğinizi tarif edersiniz, bağlam yapıştırırsınız ve fikirler, düzeltmeler veya açıklamalar üzerinde yineleme yaparsınız. Nereden başlayacağını bilmediğiniz anlar, gereksinimleri bir taslağa dönüştürmek veya alternatif istemek için mükemmeldir.
IDE copilots editörünüzün içinde doğrudan çalışır, yazarken kod önerir ve küçük, sürekli adımlarda yardımcı olur. Bu momentum için idealdir: daha az bağlam değiştirir, daha hızlı boilerplate sağlar ve hızlı refaktörler yapar.
Kod arama ve SSS araçları ise getirime odaklanır: doğru dosyayı bulma, ilgili fonksiyonları ortaya çıkarma veya tanımadığınız bir kod tabanını açıklama. Kod tabanı büyük ve "uydurulmuş" yapıştırma riski yüksek olduğunda bunlar önemlidir.
Daha yeni bir kategori, uçtan uca "sohbettin-uçağa" platformlarıdır, bu platformlar sizi snippet'lerin ötesine taşır ve tek bir konuşma iş akışından tüm uygulamaları (UI, backend, veritabanı) oluşturup yinelemenize yardımcı olur. Örneğin, Koder.ai bu vibe-coding tarzı etrafında inşa edilmiştir: ürünü tarif edersiniz, sohbette yineleyip çalışan web/sunucu/mobil uygulamalar üretirsiniz; planlama modu, anlık görüntüler, geri al ve kaynak kodu dışa aktarma gibi seçenekler sunar.
Bulut modelleri genellikle başlangıçta daha akıllı ve hızlı gelir, ama gizlilik soruları (özellikle özel kod için) ve devam eden kullanım maliyetleri gündeme gelir.
Yerel modeller veri maruziyetini azaltabilir ve uzun vadeli harcamaları kesebilir, ancak daha yavaş olabilir, kurulum gerektirebilir ve karşılaştırılabilir sonuçlar almak için daha dikkatli promptlama gerekebilir.
Mevcut kodu düzenlerken, küçük değişiklikler yaparken veya otomatik tamamlama tarzı önerilere güveniyorsanız entegre IDE araçları kullanın.
Planlama, çok adımlı muhakeme, yaklaşımları karşılaştırma veya test planları ya da göç kontrol listeleri gibi artefaktlar üretme ihtiyacı olduğunda ayrı bir sohbet kullanın. Birçok ekip her ikisini de yapar: yön için sohbet, yürütme için IDE. Sıfırdan bir uygulama inşa ediyorsanız, Koder.ai gibi adanmış bir chat-to-app iş akışı gün sıfırını yavaşlatan kurulum ve bağlantı maliyetini azaltabilir.
Vibe-coding modeli hızlı eş programcı gibi davranır, bir bittin çıkarıcı gibi değil. Amaç, ince, çalışan bir dilim göndermek, sonra güvenli şekilde genişletmektir.
Saatler içinde tamamlayabileceğiniz tek bir kullanıcı yolculuğu seçin—örneğin "oturum aç → göstergeyi görüntüle → çıkış yap". Ne olduğunun tanımını yapın (ekranlar, API çağrıları ve birkaç kabul kontrolü). Bu, projenin yarım kalmış bileşen yığınına dönüşmesini engeller.
Kodd an önce sormadan önce modele minimum gereken bağlamı yapıştırın:
İyi bir prompt şöyle olur: “İşte mevcut routes.ts ve auth middleware'imiz. Mevcut session cookie'yi kullanarak GET /me endpoint'i ekle ve testleri dahil et.”
Birden fazla katman üreten platform kullanıyorsanız (frontend, backend, DB), sınırlar hakkında da aynı derecede açık olun: “Sadece React UI”, “Go + PostgreSQL backend”, “Flutter client”, “mevcut şemayı koru” vb. Bu tür kısıtlar, Koder.ai gibi araçlarda çıktıların hizalanmasını sağlar.
Her seferinde bir değişiklik isteyin: bir endpoint, bir UI durumu, bir refaktör. Her değişiklikten sonra:
Diliminiz çalıştıktan sonra, modelden temizlikte yardım isteyin: hata mesajlarını sıkılaştırın, eksik testleri ekleyin, dokümanları güncelleyin ve takip işler önerin. İş akışı hızlı kalır çünkü kod tabanı tutarlı kalır.
Vibe-coding, ekranda gerçek bir şey hızlıca görmek istediğinizde parlıyor—özellikle hâlâ "doğru şey"in ne olduğu net değilken. Amaç öğrenmek, keşfetmek veya kullanıcılarla bir fikri doğrulamaksa hız kazancı birinci günden mükemmel mimariden daha değerli olabilir.
UI prototipleri ve ürün denemeleri doğal bir eşleşme. Ana soru "Kullanıcılar bu akışı anlıyor mu?" ise saatler içinde yineleme yapmak haftalar yerine mümkündür. Vibe-coding ayrıca arayüz ve veri modeli basit olan küçük iç araçlar için güçlüdür.
CRUD uygulamaları (create/read/update/delete) başka bir uygun alan: yönetici panelleri, hafif envanter araçları, basit müşteri portalları veya arka ofis formları. Bu uygulamalar genellikle routing, formlar, doğrulama, sayfalandırma gibi tekrar eden desenleri içerir—burada AI sağlam bir temel hızlıca oluşturabilir.
Otomasyonlar da iyi çalışır: bir yerden veri çekip dönüştüren ve başka yere gönderen scriptler; planlı raporlar; API'leri birbirine bağlayan "glue code". Çıktının doğrulanması kolaydır (iş çalıştı mı, dosya doğru mu, Slack bildirimi ulaştı mı?). Bu da riski yönetilebilir kılar.
Vibe-coding, gereksinimlerin hâlâ oluştuğu durumlarda özellikle etkilidir. Erken aşamada ekiplerin mükemmel çözümlere değil seçeneklere ihtiyacı vardır. AI kullanarak birkaç varyant üretmek (farklı UI düzenleri, alternatif veri modelleri, aynı iş akışına farklı yaklaşımlar) paydaşların somut bir şeye tepki vermesini kolaylaştırır.
Bu ayrıca keşif çalışmaları için de yararlıdır: hızlı PoC'ler, erken aşama veri boru hatları veya "bunu yapabilir miyiz?" denemeleri. Amaç belirsizliği azaltmak, uzun ömürlü bir sistem üretmek değil.
Güvenlik kritik sistemler (tıp cihazları, otomotiv, havacılık) için vibe-coding'i ana yaklaşım olarak kullanmaktan kaçının; küçük hataların gerçek zarara yol açabileceği yerlerde. İzlenebilirlik, sıkı değişiklik kontrolü ve dokümantasyonun zorunlu olduğu ağır uyumluluk ortamlarında temkinli olun. Karmaşık eşzamanlılık veya yüksek derecede dağıtık sistemlerde de dikkatli olun: AI tarafından üretilen kod görünüşte makul olurken ince yarış durumları ve güvenilirlik sorunları gizleyebilir.
Bu durumlarda vibe-coding hâlâ dokümantasyon, küçük yardımcı araçlar veya test iskeleti için yardımcı olabilir—ancak temel mantık daha dikkatli mühendislik uygulamalarına tabi tutulmalıdır.
Vibe-coding bir süper güç gibi gelebilir: tarif edersiniz ve çalışan kod ortaya çıkar. Fiyatı ise hızın riskin yerini değiştirmesidir. Hatalar artık yazarken değil, testte, üretimde veya başka bir ekip üyesinin bakışında ortaya çıkma eğilimindedir.
LLM tarafından üretilen kod, var olmayan API'lere özgü güvenle atıfta bulunabilir, güncel olmayan kütüphane fonksiyonlarını kullanabilir veya gerçek olmayan veri şekilleri varsayabilir. Çalıştığı zaman bile ince sorunlar sızabilir: off-by-one hataları, eksik kenar durumları, yanlış hata işleme veya performans tuzakları. Çıktı genellikle iyi formatlı ve olası göründüğü için ekipler ona fazla güvenip normalde yapacakları dikkatli okumayı atlayabilirler.
Kod hızlı oluşturulunca güvenlik de aynı hızla atlanabilir. Yaygın hatalar: enjeksiyon riskleri (SQL, komut, şablon), sabit kodlanmış gizli anahtarlar veya hassas verinin loglanması ve snippet içinde "çalıştı" diye eklenen güvensiz bağımlılıklar. Bir diğer risk, üretlenmiş kodun birden fazla servise yapıştırılmasıdır; bu, açıkların çoğalmasına ve yamalamayı zorlaştırmaya neden olur.
Vibe-coding genellikle "şimdi çalıştır" seçeneğini optimize eder ve bu da karışık mimariye yol açabilir: dosyalar arası çoğaltılmış mantık, tutarsız desenler ve modüller arasında belirsiz sınırlar. Zamanla ekipler hangi davranışın kimde olduğuna dair netlik kaybedebilir—özellikle birçok kişi benzer bileşenler üretirse. Sonuç: bakım maliyeti artar, işe alıştırma yavaşlar ve sürümler kırılganlaşır; erken prototipler hızlı gönderilmiş olsa bile.
Bu riskler vibe-coding'i reddetmeyi gerektirmez—ancak onu yüksek çıktılı bir taslak aracı olarak görmek ve hâlâ doğrulama, güvenlik kontrolleri ve mimari niyeti uygulamak gerekir.
Vibe-coding saf momentum gibi gelebilir—ta ki küçük bir değişiklik hiç beklemediğiniz bir şeyi bozana kadar. Yöntem, yaratıcı hızı korurken gönderileceklere “raylar” koymaktır.
AI kod üretip düzenlediğinde en iyi savunmanız "çalışıyor" tanımını net, çalıştırılabilir testlerle yapmaktır:
Faydalı bir alışkanlık: modelden önce testleri yazmasını isteyin, sonra testler geçene kadar değişiklikleri uygulatın. Bu "vibe"leri doğrulanabilir davranışa çevirir.
İnsanlar biçimlendirme, bariz hatalar veya kolay tespit edilebilen sorunlar için dikkat harcamamalı. Otomatik kapılar ekleyin:
Burada AI iki kez yardımcı olur: kodu hızlı üretir ve lint/typ e hatalarını çabucak düzeltebilir.
AI büyük diff'ler üretmede iyidir—ve büyük diff'ler anlaşılması zordur. Büyük yeniden yazmalar yerine küçük refaktörleri tercih edin ve işi açıkça açıklayan pull request'lerle akışı sürdürün.
Bir şey ters giderse, küçük PR'ler geri almayı, sorunu izole etmeyi ve drama olmadan göndermeye devam etmeyi kolaylaştırır. İş akışınız anlık görüntü/geri alma destekliyorsa (örneğin Koder.ai gibi), bunu ek bir güvenlik ağı olarak kullanın—ancak bunu inceleme ve testlerin yerine koymayın.
İyi vibe-coding "zeki promptlar"dan ziyade modelin güçlü bir ekip arkadaşının ihtiyaç duyacağı sinyalleri vermekle ilgilidir: kısıtlar, bağlam ve net bir bitiş tanımı.
Kısıtlarla başlayın, sonra niyet, sonra kabul kriterleri. Kısıtlar modelin framework icat etmesini, her şeyi yeniden yazmasını veya kod tabanından sapmasını engeller.
Güvenilir bir desen:
Bir önemli satırı ekleyin: "Herhangi bir belirsizlik varsa önce açıklayıcı sorular sor". Bu çoğu zaman başka bir hileden daha fazla zaman kazandırır, çünkü çok adımlı yeniden çalışmayı engeller.
Modeller somut örneklerden en hızlı öğrenir. Bir deseniniz varsa—bir API handler, bir test stili, isimlendirme konvansiyonu—küçük temsilî bir snippet yapıştırıp: "Bu stili eşleştir" deyin.
Davranış için de örnekler işe yarar:
Tam dosya çıktısı incelemesi zor ve yanlış uygulanması kolaydır. Bunun yerine isteyin:
Bu sizi kontrolü elinizde tutar, kod incelemeyi temizler ve yanlış kapsam genişlemelerini fark etmeyi kolaylaştırır.
Yüksek performanslı ekipler prompt'ları PR şablonları gibi standartlaştırır. Yaygın görevler için birkaç “hazır” prompt oluşturun:
Bunları repoda saklayın (örneğin /docs/ai-prompts.md) ve kod tabanı ile konvansiyonlar değiştikçe geliştirin. Sonuç: daha tutarlı çıktı ve daha az sürpriz—kim olursa olsun vibe-coding yaparken.
Vibe-coding kod yazma hızını artırabilir, ama yargıyı ortadan kaldırmaz. Benimsenmesi gereken temel norm basit: AI çıktısını insan incelemesi yapılana kadar güvenilmez kabul et. Bu zihniyet ekiplerin "çalışıyor" ile "doğru, güvenli ve sürdürülebilir"i karıştırmasını engeller.
AI tarafından üretilen kodu, daha önce hiç tanımadığınız bir taşeron göndermiş gibi inceleyin: varsayımları doğrulayın, kenar durumlarını kontrol edin ve ürün kurallarınıza uyduğunu teyit edin.
Pratik bir inceleme kontrol listesi:
Ekipler her PR'da standartları tartışmayı bırakıp hızlanır. Aşağıdaki konularda net kurallar yazın:
Bu kuralları PR şablonunun ve onboarding'in bir parçası haline getirin; sır bilgisi olmasın.
Hızlı kod bağlam olmadan pahalıya mal olur. Hafif dokümantasyon zorunlu kılın:
İyi normlar vibe-coding'i tekrarlanabilir bir ekip iş akışına çevirir—sorumlulukla hız.
Vibe-coding hızla ilerlediği için "AI'ye sormak" bazen bir üçüncü partiyle veri paylaşmak veya kaynağı belirsiz kod getirmekle eşdeğer olabilir. Birkaç basit alışkanlık çoğu kötü sonucu engeller.
Bir aracın promptları hosted bir modele gönderiyorsa, yazdıklarınızın saklanabileceğini, kötüye kullanım önleme için incelenebileceğini veya hizmeti geliştirmek için kullanılabileceğini varsayın—sağlayıcının şartlarına bağlı olarak.
Hassas kod için AI yardımı gerekiyorsa, redaksiyon, yerel modeller veya veriyi nasıl işlediklerine dair net garantiler sunan kurumsal planları tercih edin. Koder.ai gibi platformları değerlendirirken veri işleme, saklama ve çalışma yüklerinin nerede barındırılabileceğini özel olarak sorun.
AI güvensiz desenler (zayıf kripto, güvensiz deserializasyon, eksik yetkilendirme kontrolleri) üretebilirken kendinden emin konuşabilir. Standart güvenlik kontrollerinizi uygulamaya devam edin:
Ekipler için hafif bir kural: AI'nin yazdığı her şey insan yazdığı kodla aynı CI kapılarından ve inceleme kontrol listesinden geçmeli.
Üretilen kod eğitim örneklerini andırabilir. Bu otomatik olarak ihlal anlamına gelmez, ama lisans ve atıf beklentileri konusunda pratik sorular doğurur.
Ayrıca lisanslı snippet'leri prompt'larda çoğaltmamaya dikkat edin. Eğer onu halka açık bir foruma yapıştırmayacağınız bir şeyi modele yapıştırmayın.
İş hızlı hareket edince hesap verebilirlik daha da önem kazanır.
Minimum iyi alışkanlık: kullanılan aracı, amacınızı ("X'in ilk taslağını üretti") ve neyi doğruladığınızı (çalıştırılan testler, yapılan güvenlik kontrolleri) PR'da belirtin. Bu, uyumluluk ve olay müdahalesini ağırlaştırmadan yönetilebilir kılar.
Vibe-coding çabayı satır satır kod yazmaktan yönlendirme, doğrulama ve entegrasyona kaydırır. İyi benimseyen ekipler genellikle "yerçekimi merkezi"nin bireysel uygulama hızından paylaşılan yargıya kaydığını görür: ne inşa edilecek, neye güvenilecek ve değişiklikler nasıl güvenli tutulacak.
Geliştiriciler daha fazla ürün-düşüncesi modunda zaman geçirir: gereksinimleri netleştirmek, alternatifleri hızla keşfetmek ve belirsiz fikirleri test edilebilir davranışlara çevirmek. Aynı zamanda inceleme fonksiyonu büyür—birinin AI tarafından üretilen değişikliklerin sisteme uyduğunu, konvansiyonlara uyduğunu ve ince hatalar getirmediğini doğrulaması gerekir.
Test etme günlük ritmin önemli bir parçası haline gelir. Kod hızlı üretilebildiğinde darboğaz güven olur. Daha iyi test vakaları yazma, fixture'ları geliştirme ve CI geri bildirim döngülerini sıklaştırma üzerine daha fazla vurgu bekleyin.
En değerli vibe-coding becerileri şaşırtıcı şekilde klasik görünür:
Ekipler ayrıca ürün ile mühendislik arasında çeviri yapabilen insanlara değer verir—"bunu daha basit yap"ı spesifik kısıtlara, kabul kriterlerine ve ölçülebilir sonuçlara dönüştürebilenler.
Bir pilot proje ile başlayın: küçük bir iç araç, sınırlı bir özellik veya düşük riskli bir refaktör. Önceden birkaç metrik tanımlayın—çevrim süresi, inceleme süresi, hata oranı ve kaç değişikliğin geri alındığı.
Sonra 1–2 sayfalık hafif bir oyun kitabı yazın: hangi araçların izinli olduğu, neyin test edilmesi gerektiği, inceleyicilerin neye bakacağı ve asistanlara neyin yapıştırılamayacağı. Zamanla tekrarlanan dersleri ekip normlarına ve kontrol listelerine dönüştürün.
Eğer ekibiniz "editörde asistan"ın ötesine geçmek istiyorsa ve tam uygulama üretimine kaymak istiyorsa, tek bir sınırlı iş akışı seçip Koder.ai gibi bir chat-to-app platformunu mevcut yığınızla yan yana deneyin. Bunu her teslim hattı gibi değerlendirin: kod kalitesi, diff/inceleme ergonomisi, deploy/rollback güvenliği ve gerçekten çevrim süresini düşürüp düşürmediği.
Doğru yapıldığında vibe-coding mühendislik disiplini yerine koymaz—disiplin bu gücün çarpanıdır.
Vibe-coding, istediğiniz davranışı düz (gündelik) bir dille tarif edip AI'nin bir ilk taslağını üretmesine izin verdiğiniz, sonra onu çalıştırıp inceleyerek ve iyileştirerek ilerlediğiniz bir iş akışıdır.
Hâlâ kararlar sizde: hata ayıklama, test etme ve güvenli şekilde yayınlama sorumluluğu sizdedir—"vibe" ise hızlı döngünün: tarif et → üret → çalıştır → düzelt olmasıdır.
Spec-first yaklaşım, mimariyi, kenar durumları ve kabul kriterlerini uygulamadan önce kararlaştırmaya çalışır. Vibe-coding genellikle yürütülebilir bir taslakla (kaba bir UI, endpoint veya script) başlar ve bir şeyleri görüp test ettikten sonra şartları sıkılaştırır.
Birçok ekip her ikisini de kullanır: önce hızlı taslaklar, sonra yön doğrulandıktan sonra gereksinimleri resmileştirme.
Hızlı hissetmesinin nedeni planlama ve uygulamayı kısa döngülere sıkıştırmasıdır. Çalışan bir prototipi hızlı görmek, "boş sayfa" tıkanmasını azaltır ve neyin saklanacağını veya atılacağını seçmeyi kolaylaştırır.
Ayrıca CRUD ekranları, bağlantı kurma ve iskelet kod gibi yaygın desenleri hızlandırdığı için, yazma yerine davranışı doğrulamaya daha çok zaman harcarsınız.
Pratik bir yığın genellikle şunları içerir:
Çoğu ekip yön için sohbeti, yürütme için editörü kullanır.
Bir thin slice (uçtan uca tamamlanabilecek bir kullanıcı akışı) ile başlayın, sonra küçük, test edilebilir adımlarla yineleyin.
Güvenilir bir döngü:
Modelin tahminde bulunmasını azaltmak için kısıtlar ve somut bağlam verin. İçermesi gerekenler:
Yüksek etkili iki alışkanlık:
Yaygın riskler şunlardır:
Bunları hafifletmek için süreç: küçük diff'ler, güçlü incelemeler ve testleri sözleşme olarak kullanma.
AI çıktısını güvenilmez kabul edip aynı kapılardan geçirene kadar insan onayına bırakmak gerekir:
Faydalı bir desen: modelin önce testleri yazmasını isteyin, sonra değişiklikleri testler geçene kadar uygulatın.
Aşağıdaki durumlarda dikkatli olun: tıbbi, otomotiv, havacılık gibi güvenlik kritik sistemler; izlenebilirlik ve sıkı değişiklik kontrolü gereken uyumluluk ortamları; karmaşık eşzamanlılık veya dağıtık güvenilirlik gerektiren işler.
İyi uyduğu durumlar: UI prototipleri, CRUD/iç araçlar, doğrulaması kolay otomasyonlar ve "glue code".
Eğer istekler bir hosted modele gidiyorsa, istemleri dış mesaja benzetin:
Yasal açıdan, lisanslı kod parçalarını paylaşmaktan kaçının ve atıf/lisans beklentileri için ekip politikası belirleyin. PR'larda hafif bir iz bırakın: kullanılan araç, amaç ve çalıştırılan testler/kontroller.
