Vibe Kodlama: İnşa Edilecek Şeyi Seçmek En Zor Kısım Olduğunda

Darboğaz yer değiştirdi—bu neyi değiştirir

İlk kez bir AI'nin birkaç dakika içinde çalışan bir ekran, API çağrısı veya otomasyon ürettiğini izlediğinizde bu bir hile kodu gibi gelir. Günler alan ticket'lar, beklemeler ve gidip gelmeler bir anda önünüzde belirir: “İşte özellik.”

Sonra farklı bir sessizlik çöküyor.

Bu doğru özellik mi? Hiç olması gerekiyor mu? "Çalışıyor" olmak kullanıcılarınız, verileriniz, politikalarınız ve işiniz için ne anlama geliyor?

Temel değişim: yazmaktan karara

Vibe kodlama emeği ortadan kaldırmaz—onu yer değiştirir. Kod üretmek hızlı ve ucuz hale geldiğinde, sınırlayıcı faktör artık ekibin uygulama yeteneği değildir. Sınırlayıcı, iyi karar verme yeteneğiniz olur:

• Hangi problemi çözüyoruz ve kim için?
• Nelerden vazgeçmeye hazırız (doğruluk, zaman, güvenlik, kapsam)?
• Bu "tamamlandı" sayılması için nelerin doğru olması gerekiyor?

Bu sorular belirsizse hız gürültü üretir: daha fazla prototip, yarım özellik, "neredeyse doğru" çıktılar.

Bu makale ne için (ve kimler için)

Bu, hızlı çıktıyı gerçek sonuçlara dönüştürmesi gerekenler için pratik bir rehberdir—ürün yöneticileri, kurucular, tasarımcılar, ekip liderleri ve artık prompt vererek "inşa eden" teknik olmayan paydaşlar.

Belirsiz vibelerden net gereksinimlere nasıl geçeceğinizi, her şeyin kolay gönderilir hissettirdiği durumda nasıl önceliklendireceğinizi, prototipin ürüne ne zaman terfi edeceğine nasıl karar vereceğinizi ve AI destekli kodlamanın sadece daha fazla kod değil, ölçülebilir değer üretmesi için nasıl geri bildirim döngüleri kuracağınızı öğreneceksiniz.

Vibe kodlama pratikte ne demek

"Vibe kodlama", her satırı manuel yazmak yerine bir AI'yi yönlendirerek yazılım inşa etmenin gündelik adıdır. İstediğinizi düz metinle anlatırsınız, AI kod önerir ve birlikte yineleme yaparsınız—sanki eşli programlama yapıyormuşsunuz gibi; “eşiniz” hızlı taslak oluşturabilir, istenince refaktör edebilir ve seçenekleri açıklayabilir.

Koder.ai gibi platformlarda bu sohbetten-inşa akışı üründür: hangi uygulamayı istediğinizi tarif edersiniz, sistem çalışan bir web/sunucu/mobil uygulama üretir ve siz konuşarak yineleyirsiniz—bir prototip çalıştırmak için beş farklı aracı birbirine bağlamaya gerek kalmaz.

Günlük işleyiş nasıl olur

Çoğu vibe kodlama döngüsü aynı ritmi izler:

1. Prompt: hedefi, kısıtları ve bağlamı belirtirsiniz ("Geçerli tasarımı koruyun, Stripe kullanarak doğrulamalı bir checkout formu ekle").
2. Üret: AI kod, test veya bir plan üretir.
3. İnceleme: bir kod gözden geçiricisi gibi doğruluk, kenar durumları, güvenlik ve ürün uyumunu kontrol edersiniz.
4. Yineleme: prompt'u sıkıştırırsınız ("Kart verilerini saklama; başarısız ödemeleri ele al; analytics olay isimleri ekle").

Ne değildir

Bu sihir değildir ve "her şeyi anında inşa etme" de değildir. AI kendinden emin bir şekilde yanlış olabilir, alanınızı yanlış anlayabilir veya ince hatalar içeren bug'lar getirebilir. Yargı, test ve hesap verebilirlik hala insanlarda olur. Vibe kodlama kodun nasıl üretildiğini değiştirir, güvenli, sürdürülebilir ve iş ile uyumlu olma ihtiyacını değiştirmez.

Yaygın iş akışları

• Sohbetten-koda: özellikleri sohbette tarif etmek, sonra önerilen değişiklikleri yapıştırmak veya uygulamak.
• IDE içinde kod üretimi: satır içi öneriler, refaktörler, test üretimi ve "bu fonksiyonu daha temiz yap" düzenlemeleri.
• Agent tarzı görevler: bir hedef verip ("CSV'ye dışa aktar ekle") aracın dosyalar arası çok adımlı değişiklikler yapmasını sağlamak, sonra tek bir önerilen diff'i incelemek.

Yeni sınırlayıcı: niyetin netliği

Kod üretmek ucuz olduğunda, kıt kaynak net kararlar olur: ne yapılmalı, "tamamlandı" ne anlama geliyor, ne dışlanmalı ve hangi riskler kabul edilebilir. Niyetiniz ne kadar iyi tanımlanırsa, çıktı o kadar iyi olur ve sonrasında pahalı sürprizler o kadar azalır.

Daha az kod yazmak neden daha iyi kararlar gerektirir

Birkaç yıl önce yazılımda temel kısıtlama geliştirici zamanıdır: sözdizimi, boilerplate, servisleri birbirine bağlama ve "çalıştırma". Bu sürtünmeler ekipleri seçici olmaya zorladı. Bir özellik üç hafta sürüyorsa, bunun değip değmeyeceği üzerine sert tartışmalar yapılırdı.

AI destekli kodlamayla bu sürtünmelerin çoğu azalır. UI varyantları üretebilir, farklı veri modellerini deneyebilir veya kavram kanıtı oluşturabilirsiniz. Sonuç olarak kısıtlama üretimden yönlendirmeye kayar: zevk, ödünleşimler ve gerçekten değerli olana karar verme.

Daha ucuz keşif daha çok karar demek

Seçenekler oluşturmak pahalıysa doğal olarak sınırlandırırsınız. Seçenekler ucuzsa, daha çok seçenek ortaya çıkarsınız—istemeden ya da isteyerek. Her "hızlı deney" yeni seçimler ekler:

• Hangi versiyon hedefle eşleşiyor?
• Neler saklanmalı, silinmeli veya birleştirilmeli?
• Hangi kenar durumları şu an kabul edilebilir?

Böylece kod çıktısı artarken, karar hacmi daha da hızlı artar.

Karar borcu: yeni israf

"Karar borcu" zor kararlar ertelendiğinde birikir: belirsiz başarı kriterleri, muğlak sahiplik veya çözülmemiş ödünleşmeler (hız vs kalite, esneklik vs sadelik). Kod üretmek kolay olsa da ürün yönetmek zorlaşır.

Belirtiler: birden çok yarım bırakılmış uygulama, örtüşen özellikler ve "doğru hissetmedi" diye tekrar tekrar yapılan yeniden yazımlar.

Belirsiz hedefler hâlâ sürtünme yaratır

Hedef bulanıksa ("onboarding'i iyileştir"), AI size bir şeyler inşa etmede yardımcı olabilir ama bunun aktivasyonu artırıp artırmadığını, destek taleplerini düşürüp düşürmediğini veya değer elde süresini kısaltıp kısaltmadığını söyleyemez. Net bir hedef olmadan ekipler üretken görünen yinelemeler yapar—ta ki hareket değil ilerleme gönderdiğinizi fark edene kadar.

Yeni darboğaz: neyin olması gerektiğine karar vermek

Kod üretmek ucuz olduğunda, kıt kaynak netliktir. "Bana bir özellik yaz" demek uygulama istemekten çıkıp yargı talebine dönüşür: ne inşa edilmeli, kimin için ve hangi standartta.

Dışarıya devredemeyeceğiniz ana kararlar

Bir AI'ye (veya bir takım arkadaşına) prompt atmadan önce, işin şeklini tanımlayan küçük bir ürün kararı seti yapın:

• Problem: Hangi acıyı çözüyoruz ve bu isteği tetikleyen nedir?
• Kullanıcı: Birincil kullanıcı kim, dolaylı etkilenenler kimler?
• Sonuç: Yayına alındıktan sonra ne doğru olmalı (davranış değişikliği, zaman tasarrufu, daha az hata)?
• Kısıtlar: Zaman, bütçe, hukuk/uyumluluk, platformlar, entegrasyonlar, erişilebilirlik.
• Başarı metrikleri: Nasıl anlayacaksınız işe yaradığını (benimseme, dönüşüm, tutundurma, destek talepleri, gecikme).

Bunlar olmadan "bir çözüm" elde edersiniz—ama doğru çözüm olup olmadığını bilemezsiniz.

"Ne" ile "nasıl"ı ayırın

Faydalı bir kural: "ne"yi insan terimleriyle kararlaştırın; AI'ye "nasıl"da yardımcı olmasına izin verin.

• Ne kararları: kullanıcı akışı, izinler, gerekli veri, kabul kriterleri, hata durumları.
• Nasıl kararları: çerçeveler, kod yapısı, uygulama detayları, refaktörler.

Erken karıştırırsanız ("Bunu React ile X kütüphanesi kullanarak yap"), yanlış ürün davranışını istemeden kilitleyebilirsiniz.

Sonradan can yakacak gizli kararlar

Vibe kodlama genellikle sizin bilinçli seçmediğiniz varsayılanlarla gönderir. Bunları açıkça belirtin:

• Varsayılanlar: ilk ayarlar, boş durumlar, ön-doldurulmuş alanlar.
• Kenar durumları: tekrarlar, yeniden denemeler, kısmi hatalar, çevrimdışı davranış.
• Veri işleme: ne saklanıyor, ne kadar süreyle, dışa aktarma/silme gereksinimleri.
• İzinler: kim görüntüleyebilir/düzenleyebilir/silebilir, denetim kayıtları, yönetici yetkileri.

Hızlı ön-prompt kontrol listesi

Prompt yazmadan önce cevaplayın:

1. Kullanıcı kim ve hangi işi yapmaya çalışıyor?
2. En küçük kabul edilebilir sonuç nedir?
3. Olmaması gerekenler neler (risk, uyumluluk, güvenlik)?
4. Hangi giriş/çıkışlar var (veri, sistemler, roller)?
5. İşlediğini kanıtlayan 3 kabul testi nedir?

Bu kararlar “kod üret”i “sonuç teslim et”e çevirir.

Belirsiz vibelerden net gereksinimlere geçiş

AI bulanık bir fikri hızlıca çalışan koda dönüştürebilir—ama işiniz için "iyi"nin ne olduğunu tahmin edemez. "Daha iyi yap" gibi prompt'lar başarısız olur çünkü hedef sonucu belirtmez: kimin için daha iyi, hangi senaryoda, nasıl ölçülecek ve hangi ödünleşmelerle.

Uygulamadan önce sonuçla başlayın

Değişiklik istemeden önce gözlemlenebilir sonucu yazın. "Kullanıcılar checkout'ı daha hızlı tamamlasın" eyleme geçirilebilir. "Checkout'u geliştir" değil. Net bir sonuç modelin (ve ekibinizin) hangi kararları vereceğine yön verir: neyi tutmak, neyi kaldırmak ve neyi ölçmek.

Ağır bürokrasi yerine hafif doküman kullanın

30 sayfalık bir spes’e ihtiyacınız yok. Aşağıdaki küçük formatlardan birini seçin ve tek sayfada tutun:

• Tek sayfa PRD: problem, hedef, non-goals, başarı metrikleri, kısıtlar, açık sorular
• Kullanıcı hikayesi: "Bir ___ olarak, ___ istiyorum, böylece ___"
• Kabul kriterleri: "tamam" için somut koşullar

Sohbet-öncelikli bir oluşturucu kullanıyorsanız (Koder.ai gibi), bu dokümanlar prompt'lara güzelce eşlenir—özellikle "bağlam → hedef → kısıtlar → kabul kriterleri → non-goals" gibi tutarlı bir şablon kullandığınızda. Bu yapı genellikle gösterişli bir demodan gerçekten gönderebileceğiniz bir şeye fark yaratır.

Net vs bulanık gereksinim örnekleri

• Bulanık: "Onboarding'i daha akıcı yap."

• Net: "'Şirket büyüklüğü' adımını kaldırarak onboarding düşüşünü %45'ten %30'a düşürün; kullanıcılar atlayarak panoya ulaşabilmeli."

• Bulanık: "Daha iyi bir arama ekle."

• Net: "Arama sonuçları %95 sorgu için <300ms dönecek ve ürün isimleri için tam eşleşme + yazım hatalarına tolerans destekleyecek."

• Bulanık: "Güvenliği artır."

• Net: "Yönetici rolleri için MFA zorunlu olsun; tüm izin değişiklikleri loglansın; denetim kayıtları 365 gün saklansın."

Kısıtları açıkça yazın

Hız sınırları sessizce sınırları aşma riskini artırır. Prompt ve spes içinde kısıtları koyun:

• Zaman/bütçe: "2 günde yayına alınmalı; yeni ücretli servis eklenemez."
• Teknik limitler: "Sadece PostgreSQL; Kafka ekleme."
• Uyumluluk: "Loglarda PII olmasın; GDPR silme 30 gün içinde."

Net gereksinimler vibe kodlamayı "şeyler üret"ten "doğru şeyi inşa et"e çevirir.

Her şeyin ucuz hissedildiği durumda önceliklendirme

AI destekli kodlama çabayı çökmüş gibi hissettirebilir. Bu ivme için harika—ama yanlış şeyi daha hızlı göndermeyi de kolaylaştırır.

Hafif bir puanlama yöntemi kullanın

Basit bir etki/çaba matrisi hâlâ işe yarar, ama RICE ile daha iyi netlik alırsınız:

• Reach (Erişim): Belirli bir dönemde kaç kişi kullanacak?
• Impact (Etkı): Ana metrik üzerinde ne kadar etkisi var (küçük/orta/büyük)?
• Confidence (Güven): Reach ve impact konusunda ne kadar eminsiniz?
• Effort (Çaba): Fikirden tamamlanmaya kadar geçen süre ("ilk demo" değil).

AI kodlama zamanı azaltırken, çaba hâlâ ürün düşüncesi, QA, dokümantasyon, destek ve gelecekteki bakım içerir. İşte "ucuz inşa" burada durur.

Hız fırsat maliyetini gizleyebilir

Her şey inşa edilebilir görünürse, gerçek maliyet inşa etmediğiniz şey olur: düzeltmediğiniz bug, iyileştirmediğiniz onboarding akışı, görmezden geldiğiniz müşteri isteği.

Pratik bir kural: kısa bir "Şimdi / Sonraki / Daha Sonra" listesi tutun ve Şimdiyi 1–2 bahisle sınırlayın. Yeni bir fikir gelirse, bir şeyi değiştirmeli—üstüne eklenmemeli.

WIP'i sınırlayın ve başlamadan önce "tamamlanmış"ı tanımlayın

Tamamlanmış tanımına şunları ekleyin: başarı metriği, temel QA kontrolleri, analytics olayı ve kararın nedenini açıklayan dahili not. Eğer bu tanıma hızlıca uymuyorsa, bu bir prototip—özellik değil.

Hayır demeyi öğrenin (ve ilk önce neleri kesin)

Önceliklendirirken şu sırayla kesin:

1. Kenar durumları (mutlu yolu koruyun)
2. İyi-to-have'lar (çekirdek vaat korunmalı)
3. Özelleştirme (bir varsayılan, tek görüşlü gönderin)
4. Parlatma (kullanım değerini kanıtladıktan sonra)

Vibe kodlama, her "evet"i çıktı değil sonuçlara verilen bir taahhüt olarak gördüğünüzde en iyi çalışır.

Prototip vs ürün: hangi prototipler "gerçeğe" terfi eder

AI destekli kodlama prototipleri hızlıca görünür kılar—bu hem hediye hem tuzaktır. Bir ekip bir günde üç varyasyon oluşturduğunda, bu prototipler dikkat için yarışmaya başlar. İnsanlar hangi demo daha havalı görünüyse onu hatırlar, hangi problemin doğru şekilde çözüldüğünü değil. Yakında "geçici" şeyler sessizce bağımlılık haline gelir.

Prototipler neden çoğalır (ve herkesi karıştırır)

Prototipler oluşturması kolay ama yorumlaması zordur. Önemli çizgileri bulanıklaştırırlar:

• Bu bir konsept mi yoksa taahhüt mü?
• Güvenli, uyumlu ve desteklenebilir mi?
• Gerçek bir şeyi mi ölçüyor, yoksa sadece mümkün olanı mı gösteriyor?

Net etiketler olmazsa, ekipler yalnızca bir soruyu yanıtlamak için yapılmış şeyin uygulama ayrıntıları üzerine tartışır.

Bir prototip merdiveni kullanın

Prototipleri farklı amaç ve beklentilere sahip basamaklar olarak değerlendirin:

1. Çizim: fikri ve kullanıcı akışını netleştirir.
2. Tıklanabilir: anlaşılırlık ve arzu edilirliliği test eder.
3. Fonksiyonel: gerçek veri yollarıyla fizibilite ve kenar durumlarını test eder.
4. Prodüksiyon: güvenilirlik, güvenlik, izleme ve destek için inşa edilir.

Her basamağın cevaplamaya çalıştığı açık bir soru olmalı.

Terfi kararını doğrulama sinyalleriyle verin

Bir prototip "terfi" ederken heyecan değil kanıt arayın. Şunlara bakın:

• Kullanıcı görüşmeleri problemin ve önerilen akışın doğrulandığını gösterir
• Küçük pilotlar tanımlı bir kitle ve başarı kriterleri ile
• Tutundurma/kullanım kalıpları (tekrarlayan kullanım, değer elde süresi, görev tamamlama)

Kazara ürüne dönüşmeyi engelleyen kural

Bir prototipi ölçeklendirmeyin—daha fazla kullanıcı, daha çok veri, daha fazla entegrasyon—yazılı bir kararla taahhüt etmeden önce. Bu karar sahibi, başarı metriği ve finanse etmek için nelerden vazgeçeceğinizi adlandırmalı.

Hızlı yineleme yapıyorsanız, "geri döndürülebilirlik"i birinci sınıf gereksinim yapın. Örneğin, Koder.ai snapshots ve rollback destekleyerek agresifçe deney yapmayı ve bir prototip işleri tersine döndüğünde bilinen iyi bir duruma geri dönmeyi pratik hale getirir.

Kalite ve risk: hız sorumluluğu ortadan kaldırmaz

Vibe kodlama "sadece gönder" hissi verebilir çünkü kod hızlı görünür. Ama risk profili küçülmez—yer değiştirir. Çıktı ucuzsa, düşük kaliteli kararlar ve zayıf önlemler daha hızlı şekilde yayılır.

Sıkça yanlış gidenler

Yaygın hata biçimleri egzotik değildir—sıradan hatalar daha yüksek hacimle üretilir:

• Güvenlik açıklıkları: yetersiz auth kontrolleri, injection riskleri, açığa çıkan endpointler, aşırı izinli CORS.
• Kırılmış akışlar: atlanan kenar durumları, kafa karıştırıcı UX durumları, kısmi hata yakalama.
• Belirsiz veri sahipliği: veri nerede tutulur, kim erişebilir, saklama kuralları ve denetlenebilirlik.

AI tarafından üretilen kod da aynı incelemeyi gerektirir

AI destekli kod, son derece hızlı çalışan yeni bir ekip arkadaşı tarafından yazılmış kod gibi ele alınmalıdır: yardımcı ama otomatik olarak doğru değil. Özellikle kimlik doğrulama, ödemeler, izinler ve müşteri verileriyle temas eden her şey için gözden geçirme vazgeçilmezdir.

Hızı güvenli kılan önlemler

Hızı korurken sürprizleri azaltacak birkaç hafif uygulama:

• Kod incelemesi bir kapı kuralı ("küçük" değişiklikler için bile).
• Kritik yollar için otomatik testler: giriş, satın alma, temel CRUD ve izinler.
• Yeni özelliklerde tehdit modelleme: "ne ters gidebilir ve nasıl fark ederiz?"
• Logging + monitoring: yapısal loglar, hata takibi ve kilit akışlar için uyarılar.

Basit bir "yasaklılar" listesi

Bu kuralları erken koyun ve sık tekrar edin:

• Prompt'larda gizli bilgi yok (API anahtarları, token'lar, müşteri verileri).
• AI önerdi diye inceleme yapılmamış bağımlılıklar eklenmez.
• Lisansı belirsiz veya eksik kütüphaneler kullanılmaz.
• Kritik yollarda eksik test ile feature merge edilmez.

Hız, gönderdiğiniz şeye güvenebildiğinizde avantajdır—ve sorunları hızlıca tespit edebilmelisiniz.

Çıktıyı sonuca dönüştüren geri bildirim döngüleri

Hızlı inşa sadece her yineleme size gerçek bir şey öğretiyorsa önemlidir. Amaç "daha fazla çıktı" değil. Amaç gönderdiğiniz (veya mockladığınız) şeyin bir sonraki kararı yönlendiren kanıt olmasıdır.

Her seferinde çalıştırılacak döngü

Basit bir döngü vibe kodlamayı dengede tutar:

prompt → inşa → test → gözlemle → karar ver

• Prompt: Kullanıcı problemini, amaçlanan davranışı ve öğrenmek istediğinizi belirtin.
• İnşa: O soruyu yanıtlayabilecek en küçük versiyonu üretin.
• Test: Sadece "makinemde çalışıyor" demeyin—gerçek kullanımda deneyin.
• Gözlemle: İnsanların gerçekten ne yaptığını ve ne söylediğini kaydedin.
• Karar ver: Kanıta dayanarak dur, devam et veya yön değiştir.

Hızlı geri bildirim toplayın (ağır süreç olmadan)

Sinyal almak için bir araştırma departmanına ihtiyacınız yok:

• Uygulama içi promptlar: Kilit bir aksiyondan sonra bir soruluk anket ("Bu işi daha hızlı bitirmenize yardımcı oldu mu? Evet/Hayır").
• Oturum notları: 3–5 kullanıcıdan isteyin denesin; tam alıntıları ve tereddüt ettikleri yerleri not edin.
• Hafif analiz: Sonuca bağlanan birkaç etkinliği izleyin (başla → tamamla, tamamlama süresi, düşüş noktası).
• Destek kanal taraması: Özelliği belirten mesajları etiketleyin; tekrarları sayın.

Karar kontrol noktaları ve zaman kutuları

Her yinelemeden sonra bir kontrol noktası çalıştırın:

• Devam: Kanıt faydalı ve güvenli olduğunu söylüyor—iyileştirin.
• Değiştir: Bir miktar değer var ama yaklaşım yanlış—varsayımı revize edin.
• Durdur: Düşük değer veya yüksek risk—arşivleyin.

Sonsuz yinelemeyi önlemek için deneyleri zaman kutusuna alın (örneğin, "iki gün veya 20 kullanıcı oturumu"). Zaman kutusu bittiğinde karar verin—karar "X ölçülene kadar bekle" bile olsa.

Ekip rolleri: kim karar verir, kim inceler, kim sonuçlardan sorumlu

AI kodu talep üzerine ürettiğinde, "kim uygulayabilir" ana kısıtlama olmaktan çıkar. Vibe kodlamada başarılı olan ekipler rolleri kaldırmaz—onları karar, inceleme ve hesap verebilirlik etrafında yeniden dengeler.

Karar verici: bir boğazdan sorumluluk (iyi anlamda)

Her girişim için net bir karar verici olmalı: bir PM, kurucu veya alan lideri. Bu kişi şu sorulara cevap vermekle sorumlu:

• Hangi problemi, kim için ve neden şimdi çözüyoruz?
• "Tamamlandı" ne demek (başarı metriği + kabul kriterleri)?
• Açıkça ne inşa etmiyoruz?

İsimlendirilmiş bir karar verici olmadan, AI çıktısı kimsenin istemediği ve kimsenin güvenle göndermediği bir dizi yarım özellik yığınına dönüşebilir.

Geliştiriciler yazıcıdan gözden geçiriciye, mimara ve koça kayar

Geliştiriciler hâlâ inşa eder—ama değerlerinin çoğu şu alanlara kayar:

• AI tarafından üretilen kodu doğrulamak: doğruluk, güvenlik, performans ve sürdürülebilirlik.
• Mimari kararlar: sınırlar, veri modelleri, entegrasyon kalıpları ve sistem içindeki uyum.
• Takıma prompt, kısıt ve ürün niyetini uygulanabilir görevlere çevirme konusunda koçluk.

Mühendisleri sadece kod satırı üreticileri değil, editörler ve sistem düşünürleri olarak görün.

Teknik olmayan katkıcılar: spes yazıcılar ve değerlendirmeciler

Tasarımcılar, destek liderleri, operasyonlar ve satış doğrudan katkıda bulunabilir—ancak odak noktası uygulama ayrıntıları değil netlik olmalıdır.

Sahiplenebilecekleri yararlı girdiler:

• Tek sayfa spes: kullanıcı hikayesi, kısıtlar, kenar durumları, örnekler ve ne ölçüleceği.
• Test senaryosu: "buraya tıklayın, bunu girin, şu beklenmeli."
• Gerçekçilik kontrolü: prototip gerçekten müşterinin problemini çözüyor mu?

Amaç "daha iyi prompt vermek" değil, çıktıların nasıl yargılanacağını tanımlamaktır.

Hızı kaosa dönüştürmeyen işbirliği ritüelleri

Birkaç hafif ritüel rolleri netleştirir:

• Prompt incelemeleri (10 dakika): büyük bir kod bloğu üretmeden önce prompt + kısıtları paylaşın.
• Cuma demoları: nelerin değiştiğini, sırada ne olduğunu ve nelerin öldürüldüğünü gösterin.
• Karar günlükleri: kimin, neyi ve neden kararlaştırdığının kısa bir kaydı (tracker'ınızda veya /blog/decision-log template içinde linkleyin).

Sadece göndermek değil, sonuçları sahiplenmek

Her özellik için bir "sonuç sahibi" atayın—genelde karar verici ile aynı kişi—kim benimsemeyi, destek yükünü ve özelliğin metriği hareket ettirip hareketlendirmediğini izler. Vibe kodlama inşa etmeyi ucuzlatıyor; öğrenmeyi hızlandırmalı, hesap verebilirliği bulanıklaştırmamalıdır.

Kaos olmadan vibe kodlama için pratik iş akışı

Hız, doğru hedefe yönlendirildiğinde değerlidir. Hafif bir iş akışı AI destekli kodlamayı üretken tutar ve depo'nuzu bir deney arşivine dönüştürmez.

Basit uçtan uca akış

Fikirden ölçülebilir sonuca tekrar edilebilir bir huniyi şu şekilde başlatın:

1. Backlog: istekleri bir cümle ve "neden"i ile yakalayın (kim fayda sağlamış, hangi problemi çözüyor).
2. Spes: seçilen öğeyi küçük, test edilebilir bir tanıma çevirin (girişler, çıkışlar, kenar durumlar, "tamam" ne demek).
3. Üret: AI'yi spes'ten kod, test ve doküman taslağı üretmesi için kullanın—bulanık bir sohbete değil.
4. İnceleme: insanlar davranışı, güvenlik/mahremiyet etkilerini ve standartlarla uyumu doğrular.
5. Merge: mümkünse feature flag arkasında yayımlayın.
6. Ölç: sonucu doğrulayın (aktivasyon, zaman tasarrufu, hata oranı, destek talepleri).

Eğer takımınıza nasıl uyduğunu değerlendiriyorsanız, çıtayı basit tutun: "fikir"den "ölçülmüş değişikliğe" tekrar tekrar gidebiliyor musunuz? (/pricing)

Kaliteyi yüksek tutan yardımcı dokümanlar

Bazı küçük varsayılanlar kaosun çoğunu engeller:

• Prompt şablonları: "bağlam → hedef → kısıtlar → kabul kriterleri → non-goals."
• Kodlama standartları: isimlendirme, logging, hata yönetimi ve bağımlılık kuralları.
• Kabul testleri: düz dilde senaryolar artı otomatik kontroller (unit/integrasyon).

Kararları, sadece kodu değil, belgeleyin

Dokümantasyonu bir karar kaydı olarak ele alın:

• Hangi varsayımlar yapıldı (ve hangisi yanlışlarsa neyi çökertecek)
• Hangi alternatifler reddedildi (ve neden)
• Bilinen riskler ve takip maddeleri

Pratik bir ipucu: yönetilen bir ortamda inşa ediyorsanız "çıkışılabilirlik"i açıkça belirtin. Koder.ai gibi araçlar kaynak kodu dışa aktarma desteğiyle AI hızlandırmasını kaldıraç olarak kullanıp kilitlenmeyi önlemeye yardımcı olur.

Yardım gerekirse bu iş akışını kurmak veya inceleme sorumluluklarını kalibre etmek için tek bir sahibin üzerinden yönlendirin ve gerekirse dışarıdan rehberlik alın. (/contact)

Örnek: "bana bir özellik yap" demekten net bir karara dönüş

Bir PM şöyle bir mesaj bırakır: "Kullanıcıları iletişime geçmedikleri lead'leri hatırlatan 'Akıllı Takip' özelliği ekleyebilir miyiz?" AI destekli kodlama ile ekip iki günde üç versiyon üretir:

• zamanlanmış hatırlatmalı modal
• gelen kutusu tarzı "Takipler" sekmesi
• otomatik taslak e-posta

Sonra işler tıkanır. Satış daha fazla otomasyon istiyor ("onlar için taslak yazsın"), Destek yanlış e-postalar gönderilmesinden endişe ediyor ve Tasarım UI'nın karmaşıklaştığını söylüyor. Kimse hangi versiyonun "en iyi" olduğu konusunda anlaşamıyor çünkü orijinal istek başarıyı tanımlamamış.

Takımın takıldığı yer

Elinde vardı:

• Çatışan hedefler: zaman kazandırmak vs hataları önlemek vs uygulamayı basit tutmak
• Belirsiz kullanıcı: SDR'ler mi? kurucular mı? ajanslar mı?
• Metrik yok: daha az kaçırılan takip mi, daha yüksek cevap oranı mı, yoksa azalan churn mı?

Bu yüzden ekip alternatifler üretmeye devam etti, karar vermedi.

Çözüm: bunu bir vibe değil karar yapın

İsteği ölçülebilir bir sonuca çevirdiler:

Hedef sonuç: "SDR ekipleri için 7 gün içinde takip edilmeyen lead oranını %32'den %20'ye düşürmek."

Dar kapsam (v1): yalnızca 'Hot' olarak işaretlenmiş lead'ler için hatırlatmalar.

Kabul kriterleri:

• kullanıcı lead görünümünde bir takip tarihi ayarlayabilmeli
• hatırlatma uygulama içinde her gün bir kez görünmeli (email değil)
• kullanıcı tek tıkla erteleyebilmeli veya tamamlandı olarak işaretleyebilmeli
• tracking event: followup_reminder_completed

Artık ekip, sonucu kanıtlayacak en basit yapıyı seçebilir.

Tekrarlı alınacak kontrol listesi

• Birincil kullanıcı kim?
• Hangi sonuç değişiyor ve ne kadar?
• v1'de ne var (ve açıkça ne yok)?
• Bu fikri "hayır"a çevirecek ne olur? (risk, uyumluluk, destek yükü)
• Kabul kriterleri ve izlenecek tek metrik hangisi?