09 Ağu 2025·8 dk
Yapay Zeka ile Teoriye Takılmadan, İnşa Ederek Daha Hızlı Öğrenme
Yapay Zeka gerçek projeler inşa ederek öğrenmeyi destekler: daha hızlı geribildirim, net sonraki adımlar ve pratik beceriler—önce teoriyle takılmadan.
Yapay Zeka gerçek projeler inşa ederek öğrenmeyi destekler: daha hızlı geribildirim, net sonraki adımlar ve pratik beceriler—önce teoriyle takılmadan.
“Önce inşa etmek” demek, yapmak istediğiniz küçük, gerçek bir şeyle başlamaktır — küçük bir uygulama, bir script, bir açılış sayfası, bir bütçe tablosu — ve yol boyunca ihtiyaç duyduğunuz kavramları öğrenirsiniz.
“Önce teori” ise bu sırayı tersine çevirir: herhangi bir pratik girişimde bulunmadan önce kavramları soyut olarak anlamaya çalışırsınız.
Çoğu öğrenen erken takılır çünkü soyut kavramlar size net bir sonraki adımı vermez. API’lerden, değişkenlerden, tasarım sistemlerinden veya pazarlama hunilerinden okuyabilirsiniz ama salı akşamı saat 19:00’de ne yapacağınızı hâlâ bilmeyebilirsiniz.
Teori-önce ayrıca gizli bir mükemmeliyet tuzağı yaratır: başlamadan önce “her şeyi” anlamanız gerektiğini hissedersiniz. Sonuç, küçük bir şey yayınlamanın verdiği özgüven olmadan çok fazla not alma, yer imi kaydetme ve kurs değiştirme olur.
İnşa-önce daha kolay gelir çünkü belirsiz hedefleri (“JavaScript öğren”) somut eylemlerle (“bir isim kaydeden ve geri gösteren bir buton yap”) değiştirir. Her küçük zafer belirsizliği azaltır ve ivme yaratır.
Bir AI öğrenme asistanı, eylem için bir rehber olarak en faydalıdır. Bulanık bir fikri küçük parçalara ayırabilir, başlangıç şablonları önerebilir ve kavramları tam ihtiyacınız olduğu anda açıklayabilir.
Ama düşünmenin yerini almaz. Eğer AI’nin tüm seçimleri ve tüm değerlendirmeleri yapmasına izin verirseniz, nedenini bilmeden çalışan bir şey inşa edersiniz.
İnşa-önce öğrenme yine de uygulama, yineleme ve yansıma gerektirir. Hatalar yapacaksınız, terimleri yanlış anlayacaksınız ve aynı fikre birkaç kez geri döneceksiniz.
Fark şu ki uygulamanız somut bir şeye bağlı. Teoriyi “belki lazım olur” diye ezberlemek yerine, proje gerektirdiği için öğrenirsiniz — ve genellikle o zaman kalıcı olur.
İnşa-önce öğrenme, “anladığımı sanıyorum” ile “gerçekten yapabiliyorum” arasındaki mesafeyi kısalttığı için işe yarar. Haftalarca kavram biriktirmek yerine basit bir döngü çalıştırırsınız.
Bir fikirle başlayın, ama onu küçültün:
fikir → küçük inşa → geribildirim → revize
“Küçük inşa” bir not kaydeden tek bir buton, dosya adlarını yeniden adlandıran bir script veya tek sayfalık bir düzen olabilir. Amaç mükemmel bir ürün çıkarmak değil — hızlıca test edebileceğiniz bir şey yaratmaktır.
Öğrenmenin yavaş kısmı genellikle beklemektir: doğru öğreticiyi bulmayı beklemek, birinin çalışmanızı incelemesini beklemek, “hazır” hissedene kadar beklemek. Bir AI öğrenme asistanı bu boşluğu şu şekilde kısaltabilir:
Bu hızlı tepki önemlidir çünkü geribildirim bir inşayı derse dönüştürür. Bir şey dener, sonucu görür, ayarlarsınız ve zaten bir sonraki yinelemedesiniz.
Yaparak öğrendiğinizde ilerleme somuttur: bir sayfa yüklenir, bir özellik çalışır, bir hata kaybolur. Bu görünür zaferler sizi soyut bir çalışmayla “disiplinli kalmaya” zorlamadan motive eder.
Küçük zaferler aynı zamanda ivme yaratır. Her döngü size daha iyi sorular sorma nedeni verir (“Bunu önbelleğe alırsam ne olur?” “Boş girdiyi nasıl ele alırım?”), bu da doğal olarak sizi daha derin teoriye çeker — tam olarak işe yaradığı anda, varsayımsal değil.
Çoğu acemi vazgeçmez çünkü proje çok zor; vazgeçerler çünkü başlangıç noktası belirsizdir.
Engelleri tanıyor olabilirsiniz:
AI burada faydalıdır çünkü bulanık bir hedefi hemen uygulayabileceğiniz bir dizi adıma dönüştürebilir.
Hedefiniz: “Web geliştirmeyi öğrenmek istiyorum.” Bu, inşa etmek için çok geniştir.
AI’ye ilk kilometre taşını açık başarı kriterleriyle önermesini isteyin:
“Ben acemiyim. Gerçek temelleri öğreten en küçük web projesini öner. 60 dakikada tamamlayabileceğim bir kilometre taşı ver ve ‘bitti’yi 3–5 başarı kriteriyle tanımla.”
İyi bir cevap şöyle olabilir: “Bir sayfalık ‘Hakkımda’ sitesi yapın” ve başarı kriterleri: yerel olarak yükleniyor, bir başlık var, bir paragraf var, bir liste var ve çalışan bir bağlantı var.
Bu “bitti tanımı” önemlidir. Sonsuz uğraşmayı engeller ve öğrenmek için temiz bir kontrol noktası sağlar.
İskelenme, her şeyi öğrenmeyi atlamak değil; karar yükünü azaltıp inşa etmeye enerji bırakmaktır. AI ile iskelet şu öğeleri içerebilir:
Amaç öğrenmeyi atlamak değil — karar karmaşasını azaltıp enerjinizi inşa etmeye harcamaktır.
AI ikna edici kod ve açıklamalar üretebilir — hatta yanlış veya seviyenize uymayanları bile. Anlamadığınız çıktılara fazla güvenmeyin.
Basit bir kural: Açıklayamadığınız bir şeyi asla yapıştırmayın. Bunu yapamıyorsanız sorun:
“Bunu yeni birine anlatır gibi açıkla. Her satır ne yapıyor ve kaldırırsam ne bozulur?”
Bu, hızla ilerlerken kontrolü elinizde tutmanızı sağlar.
Amacınız gerçek, uçtan uca yazılım göndererek öğrenmekse (sadece kod parçacıkları değil), vibe-coding platformu gibi Koder.ai “küçük inşa” döngüsünü çok daha erişilebilir kılabilir.
Sohbette ne istediğinizi anlatırsınız ve Koder.ai modern bir yığınla (web için React, backend’de Go + PostgreSQL, mobil için Flutter) çalışan bir uygulama oluşturmanıza yardımcı olur. Ayrıca kaynak kodu dışa aktarma, dağıtım/barındırma, özel alan adları ve snapshot/rollback gibi güvenlik özellikleri de destekler — öğrenirken denemek için kullanışlıdır. Planlama modu, değişiklik üretmeden önce adımlarda anlaşmanızı teşvik ettiği için acemiler için özellikle faydalıdır.
İnşa-önce öğrenme en iyi şekilde “teori” ayrı bir konu değil — ihtiyaç duyduğunuz anda çektiğiniz bir araç olduğunda çalışır.
AI geniş bir kavramı mevcut projenize uyan somut bir mini-göreve çevirebilir, böylece fikri bağlam içinde öğrenir ve hemen neden önemli olduğunu görürsünüz.
“Döngüler öğret” demek yerine AI’den kavramı mevcut projeye uyarlayan küçük, gönderilebilir bir iyileştirmeye eşleyin:
Bu “kavram → bileşen” çevirisi öğrenmeyi küçük lokmalara böler. Bir tüm bölümü çalışmak yerine tek bir davranışı uyguluyorsunuz.
Bir duvara çarptığınızda, kodunuza bağlı odaklanmış bir açıklama isteyin:
Sonra bunu hemen uygulayın, sorun hâlâ taze iken.
İnşa sırasında karşılaştığınız her yeni terimi not alın (ör. “state”, “regex”, “HTTP durum kodları”). Haftada bir, 2–3 öğe seçin ve AI’den kısa tekrarlar artı her biri için bir mini-egzersiz isteyin.
Bu, rastgele maruziyeti yapılandırılmış, talep üzerine bir müfredata dönüştürür.
En iyi öğrenme projeleri sizin gerçekten kullanacağınız projelerdir. Sonuç gerçek bir sıkıntıyı çözdüğünde (veya bir hobiyi desteklediğinde), motive kalırsınız — AI da işi net, küçük adımlara bölmede yardımcı olur.
1) Tek ekranlı alışkanlık veya görev takipçisi (app/no-code veya basit kod)
MVP: Bir görevi ekleyebileceğiniz, tamam işareti koyabileceğiniz ve bugünün listesini görebileceğiniz tek sayfa.
2) Yaygın mesajlar için kişisel “yanıt asistanı” (yazma/iş akışı)
MVP: Madde işaretlerini nazik bir cevaba dönüştüren, üç yaygın durum için (randevu, takip, hayır deme) tonunuza uygun yeniden kullanılabilir prompt + şablon.
3) Banka dökümünüzden harcama özeti (veri)
MVP: Geçen ayın işlemlerini kategorize eden bir tablo ve kategori başına toplamları gösteren bir görünüm.
4) Portföy veya küçük işletme açılış sayfası yenilemesi (tasarım + içerik)
MVP: Başlık, üç fayda maddesi, bir müşteri yorumu ve net bir iletişim butonu içeren tek sayfalık bir düzen.
5) “Toplantı notlarından aksiyonlara” mini-pipeline (verimlilik)
MVP: Ham notları yapıştırın ve kopyalayabileceğiniz sahipleri ve tarihleri olan bir eylem öğeleri kontrol listesi alın.
6) Bir hobi için basit öneri yardımcısı (biraz ileri, eğlenceli)
MVP: 3–5 soruluk kısa bir quiz ile beş seçenekten birini öneren ve kısa bir gerekçe veren bir sistem.
Haftada zaten yaptığınız bir şeye bağlı bir proje seçin: yemek planlama, müşterilere yanıt verme, antrenman takip etme, para yönetimi, ders çalışmak veya bir topluluğu yönetmek. Gerçek bir “Keşke bu daha kolay olsaydı” anı hissederseniz, işte projeniz.
30–90 dakikalık inşa oturumlarında çalışın.
Her oturuma AI’den “en küçük sonraki adımı” isteyerek başlayın, sonra oturumu ne çalıştı, ne kırıldı, sonraki ne notuyla bitirin. Bu, ivmeyi yüksek tutar ve projenin şişmesini önler.
AI, bir bağlama ihtiyaç duyan bir öğretmen gibi davranıldığında en faydalıdır; cevap otomatı gibi davranıldığında değil. Sakin kalmanın en kolay yolu bir sonraki küçük adımı istemektir, tüm projeyi değil.
Kullandığınız tekrarlanabilir yapı sayesinde isteminizi yeniden icat etmenize gerek kalmaz:
Goal: What I’m trying to build (one sentence)
Constraints: Tools, time, “no libraries”, must work on mobile, etc.
Current state: What I have so far + what’s broken/confusing
Ask: What I want next (one clear request)
Aşağıdaki “İstek” satırları bunalmayı önler:
“X’i nasıl yaparım?” yerine deneyin:
Bu, AI’yi tek yol sunan bir araçtan bir karar yardımcısına dönüştürür.
Devasa bir talimat yığını almamak için planlamayı ve uygulamayı açıkça ayırın:
“Kısa bir plan öner (en fazla 5 adım). Onayımı bekle.”
“Şimdi sadece 1. adımı adım adım anlat. Sonuçları onaylamamı iste.”
Bu “dur ve kontrol et” ritmi sizi kontrol sahibi yapar ve hata ayıklamayı kolaylaştırır.
AI’ye nasıl öğretmesini istediğinizi söyleyin:
Cevap anlayış seviyenize uyduğunda daha hızlı öğrenirsiniz — AI’nin en yüksek detay ayarına değil.
AI’yi iyi kullanmak “cevabı almak” değil, eşliğinde programlama gibidir. Direksiyonda siz kalırsınız: hedefi seçersiniz, kodu çalıştırırsınız ve neyi saklayacağınıza siz karar verirsiniz.
AI öneriler sunar, ödünleşimleri açıklar ve sonraki küçük adımı denemenize yardımcı olur.
Basit bir ritim işe yarar:
Bu, sonradan açıklayamayacağınız “gizemli kod” riskini azaltır. AI daha büyük bir refaktör önerirse, değişiklikleri etiketlemesini ve her birinin nedenini açıklamasını isteyin ki bir kod incelemesi gibi gözden geçirebilesiniz.
Bir şey bozulduğunda AI’yi bir soruşturma ortağı gibi kullanın:
Sonra bir hipotezi bir kerede test edin. Teşhis pratiği yaparsınız, sadece yamalamazsınız.
Her düzeltmeden sonra sorun: “En hızlı doğrulama adımı nedir?” Bu bir birim testi, manuel kontrol listesi veya hatanın gittiğini kanıtlayan küçük bir script olabilir.
Henüz testiniz yoksa bir test yazdırın: “Değişiklikten önce başarısız olan ve sonra geçen bir test yaz.”
Notlarınızda basit bir günlük tutun:
Bu yinelemeyi görünür kılar, döngüye girmenizi önler ve projeyi tekrar ziyaret ettiğinizde ilerleme öyküsü sağlar.
Bir şeyi bir kez inşa etmek üretken hissettirir, ama her zaman kalıcı yapmaz. Püf noktası, biten projeyi tekrarlanabilir uygulamalara dönüştürmektir — beyninizin yaptığınızı tanımaktan ziyade geri çağırmasını zorlayın.
Her inşa oturumundan sonra AI öğrenme asistanınızdan o gün dokunduğunuz şeylere dayalı hedefe yönelik alıştırmalar isteyin: mini-quizler, flashcard’lar ve küçük uygulama görevleri.
Örneğin: bir giriş formu eklediyseniz, AI’den doğrulama kuralları için 5 flashcard, hata yönetimi üzerine 5 kısa soru ve “şifre gücü ipucu ekle” gibi bir mikro-görev isteyin. Bu, uygulamayı gerçek bağlama bağlı tutarak geri çağırmayı güçlendirir.
Teach-back basit: inşa ettiğinizi kendi sözlerinizle açıklayın, sonra sınav olun. AI’den sizi bir röportajcı rolünde sınamasını ve yaptığınız kararlara dair sorular sormasını isteyin.
I just built: [describe feature]
Quiz me with 10 questions:
- 4 conceptual (why)
- 4 practical (how)
- 2 troubleshooting (what if)
After each answer, tell me what I missed and ask a follow-up.
Açıkça açıklayabiliyorsanız, sadece adımları takip etmemişsiniz — gerçekten öğrenmişsiniz demektir.
Bazı fikirler sıkça tekrar eder (değişkenler, state, git komutları, UI kalıpları). Bunları spaced repetition içine koyun: artan aralıklarla kısa tekrarlar yapın (yarın, 3 gün sonra, önümüzdeki hafta).
AI notlarınızı veya commit mesajlarınızı küçük bir “kart destesi”ne dönüştürebilir ve bir sonraki neyi gözden geçirmeniz gerektiğini önerebilir.
Haftada bir 20 dakikalık özet yapın:
Notlarınızdan haftanızı AI’ye özetletin ve 1–2 odaklanmış alıştırma önerisi isteyin. Bu, inşa etmeyi geribildirim destekli bir hafıza sistemine çevirir, tek seferlik bir sprint’e değil.
AI ile inşa etmek, her an yanınızda sabırlı bir öğretmen varmış gibi hissettirebilir. Ama birkaç koruma kuralı koymazsanız öğrenme tuzakları yaratabilir.
Yanıltıcı özgüven: AI’nin cevabı doğruymuş gibi görünür ve siz sorgulamayı bırakırsınız. “Makinede çalışıyor” ama gerçek kullanımda kırılabilir.
Yüzeysel anlama: Deseni kopyalayabilirsiniz ama neden çalıştığını veya güvenle nasıl değiştireceğinizi açıklayamazsınız.
Bağımlılık: Her sonraki adım için sürekli yeni bir prompt gerekir. İlerleme sürer ama kendi problem çözme kaslarınız gelişmez.
AI önerilerini test edilebilir hipotezler gibi ele alın:
Önemli konularda (güvenlik, ödemeler, tıbbi/hukuki, prodüksiyon sistemleri) “AI dedi”den güvenilir referanslara geçin: resmi dokümanlar, iyi bilinen kılavuzlar veya saygın topluluk yanıtları.
Bir prompt’a asla gizli veri yapıştırmayın: API anahtarları, müşteri bilgileri, özel repo kodu, iç URL’ler veya NDA kapsamındaki herhangi bir şey.
Yardım gerekiyorsa ayrıntıları sansürleyin veya değiştirin (ör. USER_ID_123, EXAMPLE_TOKEN). Kural: yalnızca kamuya rahatça paylaşacağınız şeyi verin.
Kontrolü elinizde tutmak, esas olarak bir zihniyet değişikliğiyle ilgilidir: hâlâ öğrenmekte olan mühendissiniz; AI asistan, otorite değil.
İnşa ederek öğrenirken “ilerleme” bir sınav puanı değil — üretebildiğiniz çıktılar ve bunları nasıl açıkladığınızdır. Hile, faaliyet yerine gerçek yeteneği yansıtan sinyalleri izlemektir.
İvmeyi yansıtan sayılardan başlayın:
AI burayı ölçülebilir görevlere dönüştürebilir: bir özelliği 3–5 kabul kriterine ayırmasını isteyin; kriterler geçtiğinde “tamam” sayın.
Yayınlamak iyidir — ama öğrenme, kopyalamadan ne yapabildiğinizde görülür:
Basit bir kendi kendine kontrol: AI’ye “burada neler yanlış gidebilir?” diye sorup yanıtı anlayıp uygulayabiliyorsanız gelişiyorsunuz demektir.
Her proje için kısa bir yazı ekleyin: hedef, ne yaptınız, ne bozuldu, ne değiştirdiniz ve sonraki adım ne olurdu. Hafif tutun — proje başına bir sayfa yeterlidir.
Bir inşa “bitti” sayılırsa:
Mükemmel bir müfredat gerekmez. Küçük bir proje, sıkı bir döngü ve her inşayı ilerlemeye dönüştürecek bir yansıma yöntemi yeterlidir.
Gün 1 — “Tek ekran” bir proje seçin. Başarıyı bir cümleyle tanımlayın. AI’ye sorun: “Bunu 1 saatlik bir versiyona nasıl küçültürsün?”
Gün 2 — UI/akışı taslağını çıkarın. Ekranları veya adımları kağıda (veya bir dokümana) yazın. AI’den bileşenler/listesi isteyin.
Gün 3 — En küçük çalışan dilimi inşa edin. Bir buton, bir input, bir sonuç. Cilalama yok. Amaç “çalışıyor” demek.
Gün 4 — Bir faydalı özellik ekleyin. Örnekler: doğrulama, localStorage kaydı, arama filtresi veya bir hata mesajı.
Gün 5 — Acemi kullanıcı gibi test edin. Kırmaya çalışın. AI’den test vakaları ve uç durumları önermesini isteyin.
Gün 6 — Bir şeyi refactor edin. Karmakarışık değişkenleri yeniden adlandırın, bir fonksiyon çıkarın veya bir bileşeni basitleştirin. AI’den değişikliğin neden okunabilirliği artırdığını açıklamasını isteyin.
Gün 7 — Küçük bir “v1” yayınlayın ve notlar yazın. Bir repo’ya gönderin, bir arkadaşa paylaşın veya kendiniz için küçük bir demo paketleyin. Ne öğrendiğinizi ve sonraki neyi yapacağınızı kaydedin.
Daha fazla nefes mi lazım? Her günü ikiye bölerek aynı planı 14 güne yayabilirsiniz: (A) inşa, (B) gözden geçir + AI’ye “az önce hangi kavramı kullandım?” diye sorun.
Daha düşük sürtüşmeli bir versiyon istiyorsanız, bunu Koder.ai içinde yapıp haftayı çıktı odaklı tutabilirsiniz: küçük bir React web app prototipi, daha sonra Go/PostgreSQL backend ekleyin ve güvenli denemeler için snapshot/rollback kullanın. (Yaptıklarınızı yayınlarsanız, Koder.ai ayrıca içerik oluşturarak kredi kazanma ve yönlendirme programları sunar — açıkta inşa ediyorsanız faydalı olabilir.)
Hedef: (Kullanıcı için ne yapmalı?)
Kapsam (küçük tutun): (Bu hafta neler dahil / hariç?)
Teslimat: (Bir bağlantı, bir repo veya kısa bir demo videosu — somut bir şey.)
Yansıtma soruları:
Kolay: alışkanlık takipçisi, ipucu hesaplayıcı, flashcard quiz, basit not alma uygulaması.
Orta: önbellekleme olan hava uygulaması, kategorili harcama takipçisi, çalışma zamanlayıcı + istatistikler, herkese açık bir API’den mini pano.
Zor: arama olan kişisel bilgi tabanı, temel gerçek zamanlı çok oyunculu quiz, hafif CRM, sayfayı özetleyen bir tarayıcı eklentisi.
Bir merdivenden bir proje seçin ve ilk 30 dakikalık inşanıza hemen başlayın: projeyi oluşturun, en basit ekranı yapın ve tek bir etkileşimi uçtan uca çalışır hale getirin.
Building-first, somut bir sonuçla başlar (bir buton, bir script, bir sayfa), bu yüzden her zaman net bir sonraki eyleminiz olur.
Theory-first size soyut bilgi bırakabilir ama "şimdi ne yapmalıyım?" sorusuna cevap vermez; bu da çoğunlukla takılmaya yol açar.
Kavramları (API'ler, state, funnel'lar) okuyabilirsiniz ama bunları gerçek bir göreve nasıl uygulayacağınızı bilmeyebilirsiniz.
Ayrıca bir mükemmeliyet tuzağı oluşturur: başlamadan önce her şeyi anladığınızı hissetme ihtiyacı, kaynak biriktirme ve küçük denemeler göndermemeye neden olur.
AI'yi belirsiz bir hedefi küçük bir kilometre taşına dönüştürmek için kullanın ve "bitti" tanımını netleştirin.
Deneyin: “60 dakikalık bir başlangıç projesi öner ve ‘bitti’yi 3–5 başarı kriteriyle tanımla.” Sadece o dilimi yapın, sonra genişletin.
İskele (scaffolding), tüm işi sıfırdan yapmak zorunda kalmadan ilerlemenizi sağlayan geçici destektir.
Yaygın iskeleler:
Basit bir kural uygulayın: Açıklayamadığınız bir kodu asla yapıştırmayın.
Açıklayamıyorsanız sorun: “Her satır ne yapıyor ve bir satırı kaldırırsam ne kırılır?” Sonra kodu kendi sözlerinizle yeniden yazın veya daha küçük bir versiyonunu elinizle yazın.
Teoriyi mevcut projenize sığan küçük bir mikro-özelliğe çevirin.
Örnekler:
Sıkı bir döngü kullanın: fikir → küçük inşa → geribildirim → tekrar.
AI’den isteyin:
Sonra hemen çalıştırarak veya hızlı bir kontrol listesiyle doğrulayın.
Haftada gerçekten kullandığınız bir şeyle bağlantılı bir proje seçin ve MVP’yi tek sayfa veya tek akışta tutun.
İyi seçenekler:
“Keşke bu daha kolay olsaydı” diye düşündüğünüz bir şey projeniz için en iyi tohumdur.
Bağlam verin ve bir sonraki küçük adımı isteyin, tüm çözümü değil.
Güvenilir bir istem (prompt) formatı:
Sonuç üretebildiğinizi gösteren kanıtları ve bunları açıklayabilmeyi takip edin.
Pratik metrikler:
Yetkinlik sinyalleri: