Yapay zeka modelleri geliştikçe, bağlam pencereleri genişledikçe ve araçlar ortamla bütünleşik hale geldikçe vibe kodlamanın nasıl evrileceğini; ekiplerin ihtiyaç duyacağı beceriler, riskler ve iş akışlarını keşfedin.
“Vibe kodlama”, yazılım geliştirirken niyetle başlamak—programın ne yapmasını istediğinizi tarif etmek—ve bir yapay zekanın bu niyeti çalışır koda dönüştürmesine yardımcı olmak tarzı bir yöntemdir. Her satırı sıfırdan yazmak yerine yön verirsiniz: davranışı, kısıtları ve örnekleri anlatır, aracın ürettiklerini gözden geçirir, düzenler ve yineleyerek ilerlersiniz.
Ana fikir, iş biriminin “kod yaz”dan “yönlendir ve doğrula”ya kaymasıdır. Sonucun sorumluluğu sizde kalır, ama gereksinimleri şekillendirmeye, takasları seçmeye ve sonuçları kontrol etmeye daha fazla zaman ayırırsınız.
Vibe kodlama şunlardır:
Sadece otomatik tamamlama değildir. Otomatik tamamlama yerel bağlama göre bir kaç tokeni tahmin eder; vibe kodlama ifade edilmiş niyete göre daha büyük parçaları üretmeyi veya dönüştürmeyi hedefler.
Şablonlar da değildir. Şablonlar bilinen bir kalıbı basar; vibe kodlama kalıbı yeni duruma uyarlar ve seçimleri açıklayabilir (yine de siz doğrulamalısınız).
No-code değildir. No-code araçları kodu UI oluşturucularının arkasına saklar. Vibe kodlama hâlâ kod üretir ve düzenler—genellikle daha hızlı—ama siz kod tabanında kalırsınız.
Prototiplerde, “bağlayıcı kod”da (API'leri, veri formatlarını, servisleri bağlama) ve yeniden düzenlemelerde (yeniden adlandırma, modül reorganizasyonu, bir kütüphaneden diğerine geçiş) parlıyor. Ayrıca testler, doküman ve küçük yardımcı araçlar yazmada faydalı—özellikle girdi/çıktı örnekleri sunabildiğinizde.
Sistem davranışında, zamanlama veya eksik alan bilgisinde gizli gerçek nedenin olduğu derin, çok adımlı hatalarda zayıf kalıyor. Gereksinimler belirsiz veya çelişkili ise de zorlanır: “doğru”nun ne olduğu tarif edilemiyorsa araç güvenilir üretim yapamaz.
Bu anlarda iş “kod üretmek”ten daha çok “niyeti netleştirmek” olur; yapay zeka bu düşünceyi destekler ama yerine geçmez.
Vibe kodlama geliştiricilerin kod yazmayı unuttuğu için popüler olmadı. Popülerleşmesinin sebebi “bir fikri denemenin” maliyetinin keskin şekilde düşmesidir. Bir değişikliği tarif edip saniyeler içinde çalışan bir taslak alabiliyorsanız ve hemen test edebiliyorsanız, denemek bir sapma gibi değil varsayılan gibi hissedilir.
Günlük geliştirme süresinin büyük kısmı niyeti sözdizimine, bağlantıya ve boilerplate'e çevirmek için harcanır—sonra çalışıp çalışmadığını beklemek gerekir. Yapay zeka destekli programlama bu döngüyü sıkıştırır:
Bu hız en çok sıkıcı işleri etkiler: yeni bir endpoint eklemek, bir bileşeni refactor etmek, doğrulamaları güncellemek, bir migration yazmak veya hızlı bir betik oluşturmak. Bunlar “ağır planlamaya değmeyecek kadar küçük” ama birikince önemli işlerdir.
Ekipler artık sadece çıktı sunmak değil sonuç teslim etmek baskısı altında. Yapay zeka hızla taslak kod oluşturabildiğinde dikkat, ürün niyetini netleştirmeye kayar: kullanıcının ne yaşaması gerektiği, hangi takasların kabul edilebilir olduğu ve sistemin gerçek koşullarda nasıl davranması gerektiği.
Bu, özellikle erken aşama projelerde, dahili araçlarda ve haftalık değişen gereksinimlere sahip yinelemeli ürün çalışmalarında belirgindir.
Büyük değişim sadece model kalitesi değil—entegrasyon. Yardım artık kararların verildiği yerde giderek daha çok mevcut: editörde, kod incelemede, testlerde ve hata ayıklamada. Bu, parçalar arasında kopyala-yapıştır yapma maliyetini azaltır.
Üretim ucuzladıkça doğrulama zorlaşıyor. En çok fayda sağlayan takımlar yapay zeka çıktısını taslak olarak ele alır—sonra testler, dikkatli incelemeler ve “tamamlandı” tanımıyla doğrular.
Erken yapay zeka kod araçları çoğunlukla otomatik tamamlama gibiydi: daha hızlı yazmanıza yardım ederlerdi ama hâlâ siz “direksiyon”daydınız. Modeller geliştikçe, öneri kutusundan çok bir görev baştan sona taşıyabilen bir iş arkadaşı gibi davranmaya başlarlar.
Yeni modeller planlama, birkaç ilişkili düzenlemeyi yapma ve neden her adımın önemli olduğunu takip etme gibi çok adımlı işleri daha iyi halledebilir.
Pratikte bu, her satırı mikromanage etmek yerine sonuçlar isteyebileceğiniz anlamına gelir (“Bir faturalama seviyesi ekle ve ödeme akışını güncelle”). Model bir dizi adım önerebilir: veri yapılarını güncelle, UI'ı ayarla, doğrulama kurallarını değiştir ve test ekle.
Limit şu: “daha iyi” sınırsız demek değildir. Gereksinimler belirsizse veya kod tabanında gizli kısıtlar varsa uzun bağımlı karar zincirleri kırılmaya devam eder. İyileşmeyi en çok net hedefleri ve iyi tanımlanmış arayüzleri olan görevlerde hissedersiniz.
Modeller somut kısıtlar verildiğinde en iyi performansı gösterir: giriş/çıkışlar, kabul kriterleri, kenar durumları ve yapılmaması gerekenler. Bunları sağladığınızda kod üretimi daha tutarlı olur—eksik durumlar, uyumsuz isimler ve uydurulmuş API'ler azalır.
Yararlı bir zihinsel model: model iyi tanımlanmış bir spesifikasyonu yürütmede mükemmeldir, fakat bir spesifikasyonu tahmin etmede kötüdür.
Büyük değişim, “yeni bir dosya üret”ten “mevcut olanı güvenli şekilde değiştir”e kaymaktır. Gelişmiş modeller daha iyi:
Deneyim burada “öneriler”den çok “kararlar” gibi hissetmeye başlar: bir değişiklik talep edersiniz ve araç projeye uygun tutarlı bir diff seti döndürür.
Modeller akıllandıkça temel risk devam eder: kesin görünebilir ama yanlış olabilirler. Başarısızlık modu daha inceleşir—daha az belirgin sözdizimi hatası, daha çok “makul görünüyor ama bir kuralı ihlal ediyor” hatası.
İnsan rolü klavyede yazmaktan kararları doğrulamaya kayar. Artık “derlendi mi?” yerine “bu doğru davranış mı?” ve “bu bizim güvenlik ve iş kısıtlarımızı mı koruyor?” diye sorarsınız.
Kazanç hızdır. Bedel yeni türde bir dikkat: yapay zeka çıktısını güçlü bir taslak olarak ele alıp hâlâ inceleme, test ve net kabul kontrolleri gerektirmek.
“Bağlam penceresi”, bir yapay modelin kod yazarken veya düzenlerken çalışma belleğine ne kadar bilgi sığdırabildiğidir. Basit bir benzetme: bir müteahhide evinizi yenilemesini istemek gibi düşünün. Küçük bir bağlam penceresiyle ona yalnızca bir odayı gösterebilirsiniz—oda güzel boyanabilir ama komşu odayla bağlantılı bir kapıyı kapatabilir. Daha büyük bir pencereyle evin tamamını gezip mutfaktaki bir değişikliğin bodrumdaki tesisatı nasıl etkilediğini anlayabilir.
Bir yapay zeka depo içindeki daha fazla şeyi—çekirdek modüller, paylaşılan yardımcılar, API sözleşmeleri, testler ve doküman—aynı anda “görebildiğinde”, dosyalar arasında uyumlu düzenlemeler yapabilir, izole düzeltmeler üretmek yerine kod tabanını tutarlı biçimde değiştirebilir.
Bu şunlara yansır:
Başka bir ifadeyle, daha büyük bir bağlam penceresi yapay zekayı “bu fonksiyonu yazmama yardım et”ten “bu sistemi bozmadan değiştirmeme yardım et”e doğru zorlar.
Bir model tüm repoyu içine alabilse bile, yazılı olmayanları otomatik bilmez:
Dolayısıyla “tüm kod tabanı anlama” “tüm ürün anlama” ile aynı şey değildir. Ekiplerin hala hedefleri, kısıtları ve kodda yazılı olmayan bağlamı insanlarla sağlaması gerekir.
Bağlam pencereleri büyüdükçe darboğaz token limitlerinden ziyade sinyal kalitesi olur. Karışık, çelişkili bir dosya yığını verirseniz, karışık, çelişkili değişiklikler alırsınız.
En çok fayda sağlayan ekipler bağlamı bir varlık olarak ele alır:
Gelecek sadece daha büyük bağlam değil—yapay zekanın en iyi geliştiricilerinizin güvendiği aynı gerçek kaynağı görmesini sağlayan daha iyi bağlamdır.
En büyük değişim “daha iyi bir sohbet penceresi” olmayacak. Yardım, zaten çalıştığınız yerlerin hepsine gömülü olacak: editör, terminal, tarayıcı ve hatta pull request'leriniz. Yardım istemekten ve sonucu iş akışınıza yapıştırmaktan ziyade, öneriler kararın verildiği anda ortaya çıkacak.
Yapay zekanın tüm döngüyü takip etmesini bekleyin:
Ortama entegre araçlar sizin için buluntu avını giderek daha çok yapacak: doğru dosyaları, konfigürasyonları, testleri, ADR'leri ve önceki PR tartışmalarını o ana çekecek. Varsayılan “şu bir cevap” değil, “işte önerinin dayandığı kanıt” olacak—tam kod referansları ve geçmiş kararlar.
Bu alma katmanı yardımın “görünmez” hissettirmesini sağlar: bağlam istemezsiniz, o öneriyle birlikte gelir.
En faydalı yardım sessiz ve spesifik olacak:
Ortama gömülü yardım gürültüye dönüşebilir—popuplar, otomatik düzenlemeler ve odak bozan çakışan öneriler. Ekiplerin iyi kontrolleri olması gerekecek: ayarlanabilir “sessiz modlar”, net güven sinyalleri ve otomatik değişikliklere ne zaman izin verileceği konusunda politikalar.
Vibe kodlama, yerini “kod yaz, sonra açıklama yap”tan “niyeti belirt, sonra sonucu şekillendir”e bırakıyor. Klavye kaybolmaz—ama zamanınızın daha büyük bir kısmı ne istediğinizi tanımlamaya, aldığınızı kontrol etmeye ve aracı net geri bildirimle yönlendirmeye gidecek.
Dosyalara atlamak yerine birçok geliştirici işi bir kısa “iş emri” yazarak başlatacak: hedef, kısıtlar ve kabul kriterleri. Düşünün: desteklenen girdiler, performans limitleri, güvenlik sınırları ve doğru sonucun nasıl görünmesi gerektiği.
İyi bir prompt genellikle mini bir spesifikasyon gibidir:
Tüm bir özelliği tek atışta yeniden yazmak riskli hissedecektir—özellikle paylaşılan kod tabanlarında. Sağlıklı ritim: küçük bir değişiklik isteyin, testleri çalıştırın, diff'i gözden geçirin, sonra bir sonraki adıma geçin.
Bu sizi kontrolde tutar ve geri alma işlemlerini basit kılar. Ayrıca incelemeleri daha kolaylaştırır çünkü her değişikliğin net bir amacı olur.
Aracın görevi ve planı önce geri anlatmasını istemek saatler kazandırır. Eğer kısıtı yanlış anladıysa (“genel API'yi değiştirme”) ya da önemli bir kenar durumu atladıysa, kod üretilmeden önce öğrenirsiniz.
Bu adım promptları iki yönlü bir sohbete çevirir, otomat bir makineye değil.
Yapay zeka daha fazla dosyaya dokundukça ekipler kısa ve tutarlı bir kayıtla fayda görür:
Zamanla bu, niyet, kod inceleme ve hata ayıklama arasındaki yapıştırıcı olur—özellikle “yazar” kısmen bir ajan olduğunda.
Vibe kodlama yazım doğru sözdiziminden ziyade yapay zeka destekli programlama sürecini yönlendirmeye kaydırır. Modeller ve bağlam pencereleri geliştikçe, getiri büyük ölçüde problemi nasıl tanımladığınıza ve sonucu ne kadar çabuk doğrulayabildiğinize bağlı olur.
Yararlı zihinsel model: “kod yaz”dan “kısıtları tasarla ve sonuçları doğrula”ya geçmek. Uygulamaya başlamadan önce daha çok şunu tanımlarsınız:
Bu, ajan tabanlı araçların birçok küçük kararı sizin yerine aldığında hizalanmasını sağlar.
Ortama gömülü IDE yardımı kod üretimini ucuzlatırken hata ayıklama fark yaratır. Yapay zeka çıktısı başarısız olduğunda genellikle makul görünüp yanlış olur—yüzeysel taramayla geçer ama ince hatalara neden olur. Güçlü geliştiriciler şunları yapabilenler olacaktır:
Bu, parçaların nasıl etkileştiğini anlamak demektir, sadece fonksiyonların derlenmesi değil.
Geliştiriciler için promptlama önemli olacak, ama zekice numaralardan ziyade açıklık yüksek kaldıraç sağlar: kapsamı tanımlayın, örnekler verin, kısıtları isimlendirin ve hata modlarını tarif edin. Promptları AI destekli programlama görevleri için mini spesler gibi düşünün—özellikle birden fazla modülü etkileyen işlerse.
İnsan-döngüdeki en sağlıklı alışkanlık, modelin güçlü bir ilk taslak ürettiğini varsaymaktır, nihai cevap değil. Onu yeni başlayan bir takım arkadaşının PR'ı gibi inceleyin: doğruluk, güvenlik sınırları ve sürdürülebilirlik açısından kontrol edin.
Vibe kodlama sihirli gelebilir: niyeti tarif edersiniz, araç çalışan görünen kod üretir ve siz yolunuza devam edersiniz. Risk şu ki “çalışıyor gibi” görünmek doğru, güvenli veya sürdürülebilir olmakla aynı şey değildir. Yapay zeka yardımı daha sık—and daha otomatik hale geldikçe küçük hataların maliyeti hızla toplanır.
Üretilen kod genellikle mantıklı ama yanlış olur. Derlenebilir, temel yolu geçebilir ama gerçek dünyada başarısız olabilir: kenar durumları, eşzamanlılık, olağandışı girdiler veya entegrasyon incelikleri. Daha kötüsü, kod fark edilmeyecek şekilde yanlış olabilir—hataları sessizce atmak, yanlış zaman dilimi kullanmak veya niyetinizi tahmin edip davranışı “yardımcı olarak” değiştirmek gibi.
Pratik etkisi: hız artık kod yazmaktan çok davranışı doğrulamaya kayar.
AI araçları saldırı yüzeyini birkaç yaygın şekilde genişletebilir:
Buradaki koruyucular süreç kadar teknolojiyle de ilgilidir.
Vibe kodlamayla yapılan değişiklikler kod tabanlarını ince yollarla bozabilir:
Bunlar bugün üretimi her zaman bozmaz—ama bakım maliyetini artırır ve gelecekteki değişiklikleri zorlaştırır.
En güvenli ekipler yapay zeka çıktısını kod tabanına girmeden önce hak etmesi gereken bir taslak olarak ele alır:
Vibe kodlama yaratıcılığı hızlandırırken doğrulama kullanıcıları, sistemleri ve ekipleri korur.
Bir copilot önerir. Bir ajan yapar.
Bu tek değişim işin şeklini değiştirir: snippet istemek ve sonra kendiniz birleştirmek yerine bir hedef verirsiniz (“bu kütüphaneyi repoda güncelle” veya “bu endpoint'ler için test ekle”), araç adımları planlar, dosyaları düzenler, kontrolleri çalıştırır ve kanıtla birlikte rapor verir.
Ajan tabanlı araçlar, devredelege edebileceğiniz bir genç takım arkadaşı gibi davranır. Bir görev verirsiniz, kısıtları koyarsınız; o işi küçük parçalara böler, neye dokunduğunu takip eder ve sonuçları özetler: ne değişti, ne başarısız oldu, emin olmadığı neydi.
İyi ajanlar ayrıca diffs, komut çıktısı ve hızlıca gözden geçirilebilecek notlar gibi kağıt izleri oluşturur; her şeyi tekrar türetmek zorunda kalmazsınız.
Ajanlar sıkıcı, tekrarlı ve doğrulanması kolay işlerde öne çıkar:
Anahtar nokta: başarıyı araçlar, yapılandırılmış araçlarla doğrulayabilirsiniz: buildler, testler, linterlar, snapshotlar.
İyi modeller olsa bile insanlar şu kararlar için sorumludur:
Ajanlar seçenekler önerebilir, ama niyet sizindir.
Bir araç çok adım atabildiğinde yolunu şaşırabilir. Sapmayı önlemek için yapı:
Ajan çalıştırmalarını mini projeler gibi ele alın: sınırlandırılmış hedefler, gözlemlenebilir ilerleme ve net durma koşulları.
Yapay zeka daha çok kod yazdıkça ekipler süreçlere göre kazanır veya kaybeder. Teknik çıktı daha hızlı olabilir, ama ortak anlayış hâlâ inşa edilmek zorunda—bu model özelliği değil, takım alışkanlığıdır.
Pull request'ler giderek oluşturulmuş değişiklik demetleri haline gelecek. Bu, “diff'e bak ve sezgine güven” yöntemini zayıflatır.
PR şablonları niyeti ve riski vurgulayacak: değişikliğin amacı, ne kırabilir ve nasıl kontrol edildiği. İncelemeler daha çok invariantlara (güvenlik kuralları, domain mantığı, performans kısıtları) odaklanacak, biçim veya boilerplate'e daha az.
Biletler de daha yapısal olabilir: net başarı kriterleri, kenar durumlar ve örnek giriş/çıkışlar hem insanlar hem araçlar için güvenli hedefler sunar. İyi bir ticket, yapay zekanın doğru kalmasını sağlayan kontrattır.
İyi performans gösteren ekipler belirsizliği azaltan hafif eserleri standartlaştırır:
Bunlar kağıt işi değildir—hafıza sağlar. Üretilen kalıbın neden orada olduğunu açıklayamayan bir ekip gelecekte tekrar çalışmak zorunda kalmaz.
Ekiplerin açık politikaları olmalı:
Sadece hız yanıltıcıdır. Sonuçları takip edin: lead time, kaçan hatalar, production incident'ler ve sürdürülebilirlik göstergeleri (lint/hata trendleri, karmaşıklık, flaky testler). Eğer AI verimliliği artırıyor ama bu metrikleri kötüleştiriyorsa süreç—not insanlar—ayarlanmalı.
Vibe kodlama “bu fonksiyonu yazmama yardım et”ten “bu sistemi yönlendirmeme yardım et”e doğru ilerliyor. Değişim tek bir atılımla gelmeyecek—daha ziyade daha iyi modeller, daha uzun bağlam ve sohbetten daha çok hep açık bir ekip arkadaşı gibi hissettiren araçların karışımı olacaktır.
Daha az kopyala-yapıştır ve daha çok “cerrahi” yardım bekleyin: çok dosyalı düzenlemeler gerçekten derlenir, öneriler repodaki konvansiyonlara dayanır ve asistanlar doğru bağlamı (testler, dokümanlar, son PR'lar) siz el uzatmadan getirir.
Ayrıca daha fazla ortam yardımı göreceksiniz: satır içi açıklamalar, küçük testlerin otomatik üretilmesi ve hızlı kod inceleme desteği—hala sizin yönlendirmenizle ama daha az sürtünmeyle.
Büyük sıçrama refaktör ve migrasyon işlerinde olacak: repoda yeniden adlandırmalar, bağımlılık güncellemeleri, deprecations, performans temizlemeleri ve “tutarlı hale getir” işleri. Bunlar ajanlar için ideal—eğer koruyucular gerçekse.
Araçların bir plan önerdiği, kontrolleri çalıştırdığı ve gözden geçirilebilir bir değişiklik seti (PR) ürettiği iş akışlarını göreceksiniz; doğrudan ana dalı düzenlemek yerine. En iyi ekipler AI çıktısını diğer katkılar gibi davranır: testlenir, incelenir ve ölçülür.
Zamanla işler daha çok niyetle başlar: “Bu kısıtlarla kurumsal SSO ekle”, “p95 gecikmeyi %20 düşür maliyeti artırmadan” veya “kullanıcı kayıt süresini 10 dakikanın altına indir”. Sistem bu niyeti küçük, doğrulanmış değişikliklere çevirir—sürekli doğruluk, güvenlik ve regresyon kontrolleri yaparak.
Bu insanları ortadan kaldırmaz; onları kısıtları tanımlama, takasları değerlendirme ve kalite barlarını belirleme yönüne kaydırır.
Küçük ve ölçülebilir başlayın. Hangi pilotun başarısızlığının ucuz olduğunu seçin (dahili araçlar, test üretimi, doküman, sınırlı bir servis). Başarı metriklerini tanımlayın: çevrim süresi, hata oranı, inceleme süresi ve geri alma sıklığı.
Araç değerlendirirken öncelik verin: repo-düşünür bağlam alma, şeffaf değişiklik planları, güçlü diff/PR iş akışları ve mevcut CI ve güvenlik kontrolleriyle entegrasyon.
Eğer editörün ötesinde “vibe kodlama”yı—özellikle tam uygulamalar için—keşfediyorsanız, Koder.ai gibi platformlar araçların nereye gittiğine dair iyi bir referans sunar: niyet-öncelikli geliştirme bir sohbet arayüzünde, değişiklikler inmeden önce kapsam üzerinde anlaşma sağlamak için bir planlama modu ve anlık görüntüler ile geri alma gibi güvenlik özellikleri. Pratikte, kaynak kodu dışa aktarma ve gözden geçirilebilir değişiklikler (ve isterseniz dağıtım/barındırma seçenekleri) gibi yetenekler bu makalenin temel dersini pekiştirir: hız gerçektir, ama doğrulama ve kontrol iş akışına gömüldüğünde değerini korur.
Son olarak, bileşik getiri sağlayan becerilere yatırım yapın: kesin niyet ve kısıt yazma, iyi kabul testleri oluşturma ve doğrulama alışkanlıkları inşa etme (testler, linterlar, tehdit modelleme) ki yapay zeka hızı yapay zeka borcuna dönüşmesin.
Vibe kodlama niyet-öncelikli bir iş akışıdır: ne istediğinizi (kısıtlarla ve örneklerle birlikte) tarif edersiniz, bir yapay zeka kod taslağı oluşturur ve siz doğrular, düzenler ve yineleyerek son haline getirirsiniz. Çalışma birimi artık her satırı yazmak değil, yönlendirmek ve sonucu doğrulamaktır.
Farklılıklar şunlardır:
Doğruluk, güvenlik ve sürdürülebilirlikten siz sorumlusunuz. Pratik yaklaşım: Yapay zeka çıktısını kıdemsiz bir iş arkadaşının güçlü bir ilk taslağı gibi kabul edin: varsayımları inceleyin, testleri çalıştırın ve kısıtlarla ürün niyetine uyduğunu doğrulayın.
En etkili olduğu işler:
Zorluk yaşadığı yerler:
Bu durumlarda en çok verim sağlayan adım niyeti netleştirmek ve kanıt izole etmek olur.
Çünkü fikir denemek artık ucuz: tarif et → üret → çalıştır → düzelt döngüsü. Üretim daha hızlı denemeyi teşvik ediyor; küçük değişimler ve deneyler varsayılan hale geliyor.
Dağınık sonuçlar almamak için küçük bir “iş emri” isteyin:
Sonra kod yazmadan önce bir “geri anlat + plan” isteyerek yanlış anlamaları erkenden yakalayın.
Sıkı bir döngü kullanın:
Tüm özelliği tek seferde yeniden yazan isteklere karşı temkinli olun; geri alma ve doğrulama kolay olmalı.
En büyük risk, yapay zeka çıktısının mantıklı görünüp yanlış olmasıdır. Yaygın başarısızlık modu: kaçırılan kenar durumlar, uydurulmuş API'ler, sessiz davranış değişiklikleri ve aşırı kendinden emin açıklamalar. Doğrulama—testler, incelemeler ve açık kabul kriterleri—esas darboğaz olur.
Çok katmanlı güvenlik önlemleri kullanın:
Bu önlemler süreçle teknoloji arasında çalışır.
