Yapay zeka tarafından oluşturulan kod tabanları genellikle tekrarlanabilir desenler izler; bu da özelleştirilmiş el işi sistemlere göre yeniden yazma ve değiştirmeyi daha basit hale getirir. Nedenini ve nasıl güvenli kullanılacağını anlatıyoruz.
“Değiştirmesi daha kolay” nadiren tüm uygulamayı silip yeniden başlamak demektir. Gerçek ekiplerde değişim farklı ölçeklerde olur ve “yeniden yazma” sözcüğünün anlamı hangi parçayı değiştirdiğinize bağlıdır.
Bir değişim şunlardan biri olabilir:
İnsanlar bir kod tabanının “yeniden yazılması daha kolay” dediğinde genellikle bir dilimi diğer her şeyi çözmeden yeniden başlatabileceğinizi, işi çalışır tutabileceğinizi ve kademeli olarak taşıyabileceğinizi kastediyorlar.
Bu argüman “AI kodu daha iyi” demek değil. Bu, yaygın eğilimler hakkında.
Bu fark yeniden yazma sırasında önemlidir: yaygın kabul görmüş konvansiyonları takip eden kod genellikle başka bir konvansiyonel uygulama ile daha az pazarlık ve sürprizle değiştirilebilir.
AI ile üretilen kod tutarsız, tekrarlı veya yetersiz test edilmiş olabilir. “Değiştirmesi daha kolay” iddiası onun daha temiz olduğu anlamına gelmez—daha çok daha az “özel” olduğu iddiasıdır. Bir alt sistem ortak bileşenlerden oluşmuşsa, onu değiştirmek özel bir makineyi tersine mühendislik yapmak yerine standart bir parçayı değiştirmek gibi olabilir.
Temel fikir basit: standardizasyon geçiş maliyetlerini düşürür. Kod tanınabilir desenler ve net dikişler halinde yazıldığında, parçaları yeniden üretmek, refaktör etmek veya yeniden yazmak gizli bağımlılıkları kırma korkusu olmadan yapılabilir. Aşağıdaki bölümler bunun yapı, sahiplik, test ve günlük mühendislik hızı açısından nasıl işlediğini gösterir.
AI tarafından üretilen kodun pratik bir artısı, genellikle tanıdık, tanınabilir desenleri varsayıma koymasıdır: alışılmış klasör düzenleri, tahmin edilebilir adlandırma, ana akım çerçeve konvansiyonları ve yönlendirme, doğrulama, hata yönetimi ve veri erişimine ilişkin "ders kitabı" yaklaşımları. Kod mükemmel olmasa bile, birçok öğretici ve başlangıç projesi gibi okunaklıdır.
Yeniden yazmalar pahalıdır çünkü insanlar önce var olanı anlamak zorundadır. İyi bilinen konvansiyonları takip eden kod bu "çözümleme" süresini azaltır. Yeni mühendisler gördüklerini zaten sahip oldukları zihinsel modellere eşleyebilir: konfigürasyon nerede, istekler nasıl akıyor, bağımlılıklar nasıl bağlanıyor ve testler nereye gider.
Bu sayede daha hızlı şunları yapabilirsiniz:
Buna karşılık, yüksek derecede el yapımı kod tabanları genellikle derin kişisel bir stile sahiptir: benzersiz soyutlamalar, özel küçük çerçeveler, zekice "yapıştırıcı" kod veya ancak tarihsel bağlamla anlamlı olan alan-spesifik desenler. Bu seçimler zarif olabilir—ama yeniden başlama maliyetini artırır çünkü yeniden yazma önce yazarın dünya görüşünü yeniden öğrenmelidir.
Bu AI'ya özel bir sihir değil. Ekipler şablonlar, linter'lar, formatlayıcılar ve iskelet araçları kullanarak yapı ve stili zorlayabilir. Fark şu: AI genellikle "varsayılan olarak genel" üretir, oysa insan yazılı sistemler konvansiyonlar aktif korunmadıkça el işi çözümlere kayma eğilimindedir.
Birçok yeniden yazma acısı "ana" iş mantığından kaynaklanmaz. Sebep, el işi yapıştırıcıdır—özel yardımcılar, ev yapımı mikro-çerçeveler, metaprogramming numaraları ve her şeyi sessizce birbirine bağlayan tek seferlik konvansiyonlar.
Bunlar ürününüzün bir parçası olmayan ama ürünü çalışmaz hale getiren şeylerdir. Örnekler: özel bir bağımlılık enjeksiyon konteyneri, kendi yönlendirme katmanınız, modelleri otomatik kaydeden sihirli bir base sınıf, veya kolaylık için global durumu değiştiren yardımcılar. Genelde zaman kazandırıcı olarak başlar, ama her değişiklik için gerekli bilgi haline gelir.
Sorun yapıştırıcının var olması değil—gizli coupling'e dönüşmesidir. Yapıştırıcı ekibinize özgü olduğunda genellikle:
Bir yeniden yazma sırasında bu yapıştırıcı doğru çoğaltmak zordur çünkü kurallar genellikle yazılı değildir. Üretimde kırılarak keşfedilirler.
AI çıktıları genellikle standart kütüphanelere, yaygın desenlere ve açık bağlamaya yönelir. Elle bir mikro-çerçeve icat etmek yerine basit bir modül veya servis objesi kullanabilir. Bu çekingenlik bir özellik olabilir: daha az sihirli kanca, daha az gizli bağımlılık demektir ve bu da bir alt sistemi söküp değiştirmeyi kolaylaştırır.
Dezavantajı, "sade" kodun daha kelimeci olmasıdır—daha fazla parametre iletme, daha açık boru hattı, daha az kestirme. Ama belirsizlikten daha ucuz olan genelde kelime fazlalığıdır. Yeniden yazmaya karar verdiğinizde, anlaması kolay, silmesi kolay ve yanlış yorumlanması zor kod istersiniz.
"Öngörülebilir yapı" estetikten çok tutarlılıkla ilgilidir: aynı klasörler, adlandırma kuralları ve istek akışları her yerde görünür. AI tarafından üretilen projeler genellikle tanıdık varsayımlara yönelir—controllers/, services/, repositories/, models/—tekrarlayan CRUD endpoint'leri ve benzer doğrulama desenleri ile.
Bu tekdüzeliğin önemi, yeniden yazmayı uçurumdan merdivene çevirmesidir.
Özelliklerde tekrar eden desenler görürsünüz:
UserService, UserRepository, UserController)Her özellik aynı şekilde inşa edildiğinde, bir parçayı değiştirmek sistemin her seferinde yeniden öğrenilmesini gerektirmez.
Artımlı yeniden yazmalar, bir sınırı izole edip arkasını yeniden inşa edebildiğinizde en iyi şekilde çalışır. Öngörülebilir yapılar doğal olarak bu dikişleri oluşturur: her katmanın dar bir işi vardır ve çoğu çağrı küçük bir arayüz setinden geçer.
Pratik bir yaklaşım "strangler" stilidir: açık API'yi sabit tutun ve iç yapıları kademeli olarak değiştirin.
Diyelim ki uygulamanızda controller'lar bir servisi çağırıyor ve servis repository'yi çağırıyor:
OrdersController → OrdersService → OrdersRepositoryDoğrudan SQL sorgularından bir ORM'e veya bir veritabanından diğerine geçmek istiyorsunuz. Öngörülebilir bir kod tabanında değişiklik şu şekilde sınırlı tutulabilir:
OrdersRepositoryV2 oluşturun (yeni uygulama)getOrder(id), listOrders(filters))Controller ve service kodu çoğunlukla dokunulmadan kalır.
Çok el yapımı sistemler mükemmel olabilir—ama genellikle benzersiz fikirler kodun her yerine dağılır: özel soyutlamalar, zekice metaprogramming, veya temel sınıflarda gizlenen kesişen davranışlar. Bu, her değişikliğin derin tarihsel bağlam gerektirmesine neden olur. Öngörülebilir yapı ile "bunu nereden değiştiririm?" sorusu genellikle basittir; bu da küçük yeniden yazmaları hafta hafta mümkün kılar.
Birçok yeniden yazmadaki sessiz engel teknik değil, sosyaldir. Ekipler genellikle sahiplik riski taşır: yalnızca bir kişi sistemin nasıl çalıştığını gerçekten bilir. Bu kişi kodun büyük parçalarını el ile yazdıysa, kod kişisel bir artefakt gibi hissedilmeye başlar: "benim tasarımım", "benim zekice çözümüm", "sürümü kurtaran benim geçici çözümüm." Bu bağlılık ekonomik olarak mantıklı olsa bile silmeyi duygusal olarak pahalılaştırır.
AI üretilmiş kod bu etkiyi azaltabilir. Başlangıç taslağı bir araç tarafından üretildiği ve genellikle tanıdık desenlere uyduğu için kod bir imza gibi değil, değiştirilebilir bir uygulama gibi hissedilir. İnsanlar genellikle, bir modül birinin zanaatkârlığını silmek gibi hissettirmiyorsa "bu modülü değiştirelim" demeye daha rahattır.
Yazar bağlılığı azaldığında ekipler genellikle:
Yeniden yazma kararları hâlâ maliyet ve sonuçlarla yönlendirilmelidir: teslim süreleri, risk, sürdürülebilirlik ve kullanıcı etkisi. "Silmesi kolay" olmak yararlı bir özellik—ama tek başına bir strateji değildir.
AI ile üretilen kodun gözden kaçan bir faydası, üretime girdi olan girdilerin yaşayan bir şartname gibi davranabilmesidir. Bir prompt, bir şablon ve bir üretici konfigürasyonu niyeti düz metinle açıklayabilir: özellik ne yapmalı, hangi kısıtlar önemli (güvenlik, performans, stil) ve "bitti" ne demek.
Tekrarlanabilir promptlar (veya prompt kütüphaneleri) ve sabit şablonlar kullanıldığında, normalde örtük olan kararların bir denetim izi oluşturulur. İyi bir prompt tipik olarak gelecekteki bir bakıcının tahmin etmek zorunda kalacağı şeyleri belirtir:
Bu, birçok el yapımı kod tabanında anahtar tasarım seçimlerinin commit mesajlarına, ezber bilgisine ve küçük, yazılı olmayan konvansiyonlara dağılmasından anlamlı şekilde farklıdır.
Üretim izlerini (prompt + model/sürüm + girdiler + post-processing adımları) saklarsanız, bir yeniden yazma boş bir sayfadan başlamaz. Aynı kontrol listesini kullanarak aynı davranışı daha temiz bir yapının altında yeniden oluşturabilir ve çıktıları karşılaştırabilirsiniz.
Pratikte, bu bir yeniden yazmayı şöyle dönüştürebilir: "özellik X'i yeni konvansiyonların altında yeniden üret, sonra pariteyi doğrula" yerine "özellik X'in ne yaptığı tersine mühendislik yap".
Bu, promptlar ve konfigürasyonlar kaynak kodu ile aynı disiplinle yönetildiği sürece işe yarar:
Bunun dışında prompt'lar başka bir belgelenmemiş bağımlılık haline gelir. Bununla birlikte, el yapımı sistemlerin çoğunun arzu ettiği dökümantasyonu verebilirler.
“Değiştirmesi daha kolay” aslında kimin yazdığı ile ilgili değil; değişikliği güvenle yapıp yapamayacağınızla ilgilidir. Testler davranışın aynı kaldığını hızlı ve güvenilir şekilde söyleyebildiğinde, bir yeniden yazma rutin mühendislik işine dönüşür.
AI ile üretilen kod bu konuda yardımcı olabilir—doğru şekilde istendiğinde. Birçok ekip özelliklerle birlikte boilerplate testleri (temel birim testleri, mutlu yol entegrasyon testleri, basit moklar) istemek üzere prompt verir. Bu testler mükemmel olmayabilir ama el yapımı sistemlerde sıklıkla eksik olan başlangıç güvenlik ağıni sağlar.
Değiştirilebilirlik istiyorsanız, test enerjisini parçaların buluşma noktalarına odaklayın:
Sözleşme testleri, içyapıyı değiştirseniz bile doğru kalması gerekenleri kilitler. Bu sayede bir modülü API'nin arkasında yeniden yazabilir veya bir adaptör uygulamasını değiştirebilirsiniz.
Kapsama bakmak riskli alanları gösterebilir, ancak %100 yakalamaya çalışmak kırılgan testlere yol açabilir. Bunun yerine:
Güçlü testler ile yeniden yazmalar kahramanlık projeleri olmaktan çıkar ve güvenli, geri alınabilir adımlara dönüşür.
AI tarafından üretilen kod tahmin edilebilir şekillerde başarısız olma eğilimindedir. Sık sık tekrarlanan mantık (aynı yardımcı üç kez yeniden yazılmış), "neredeyse aynı" dallanmalar veya modele eklenen düzeltmelerle büyüyen fonksiyonlar görürsünüz. Bunların hiçbiri ideal değil—ancak bir avantajı vardır: genellikle görünürler.
El yapımı sistemler zekice soyutlamalar, mikro-optimizasyonlar veya sıkı bağlı "tam yerinde" davranışın arkasına karmaşıklık saklayabilir. Bu hatalar acı vericidir çünkü doğru gibi görünür ve yüzeysel incelemeyi geçer.
AI kodu daha çok düzensiz tutarsızlıklar yapma eğilimindedir: bir parametre bir yol boyunca göz ardı edilir, bir doğrulama bir dosyada varken diğerinde yoktur veya hata işleme birkaç fonksiyonda farklı stil kullanır. Bu tutarsızlıklar inceleme ve statik analiz sırasında göze çarpar ve genellikle derin, kasıtlı invariantlara bağlı olmadıkları için izole edilmesi daha kolaydır.
Tekrarlama işarettir. Aynı adım dizisinin tekrarlandığını gördüğünüzde—girdiyi ayrıştır → normalize et → doğrula → eşleştir → döndür—doğal olarak bir değiştirme dikişi buldunuz demektir. AI genellikle yeni bir isteği önceki bir çözümü kopyalayarak çözer ve küçük farklılıklar ekler; bu da neredeyse-iyi kopyalar kümeleri oluşturur.
Pratik yaklaşım: tekrar eden herhangi bir parçayı çıkarma veya değiştirme adayı olarak işaretleyin, özellikle:
Tekrar eden davranışı bir cümleyle adlandırabiliyorsanız, büyük ihtimalle tek bir modül olmalıdır.
Tekrar eden parçaları bir yardımcı, paylaşılan servis veya kütüphane fonksiyonunda toplayın, beklenen kenar durumları sabitleyen testleri yazın ve sonra kopyaları silin. Fragile birçok kopyayı tek bir iyileştirme noktasına dönüştürmüş olursunuz.
AI ile üretilen kod, açıklık için optimize etmesi istendiğinde genellikle parlıyor. Doğru promptlar ve lint kuralları ile genellikle alışılmış kontrol akışı, konvansiyonel adlandırma ve "sıkıcı" modülleri seçer. Bu, el yapımı ince ayarlı numaralardan kazanılan birkaç yüzde puandan daha büyük uzun vadeli kazanç olabilir.
Yeniden yazmalar yeni insanların sistemi hızlıca doğru şekilde modelleyebilmesine bağlıdır. Okunabilir, tutarlı kod "Bu istek nereden girer?" ve "Burada verinin şekli nedir?" gibi temel soruları yanıtlamayı hızlandırır. Eğer her servis benzer desenleri takip ediyorsa (düzen, hata yönetimi, logging, konfigürasyon), yeni bir ekip bir dilimi bir kerede değiştirirken sürekli yerel konvansiyonları yeniden öğrenmek zorunda kalmaz.
Tutarlılık aynı zamanda korkuyu azaltır. Kod öngörülebilir olduğunda mühendisler parçaları silip yeniden inşa etme konusunda daha emin olur çünkü etki alanı daha kolay anlaşılır ve "patlama yarıçapı" daha küçük hissedilir.
Yüksek derecede optimize edilmiş el işi kod, performans teknikleri genellikle her yere sızdığı için yeniden yazması zor olabilir: özel önbellekleme katmanları, mikro-optimizasyonlar, ev yapımı eşzamanlılık desenleri veya belirli veri yapılarına sıkı bağlılık. Bu seçimler geçerli olabilir ama genellikle gizli kısıtlar yaratır ve bir şey bozulana kadar belli olmaz.
Okunabilir olmak yavaş olma izni değildir. Amaç, kanıtla performans kazanmaktır. Yeniden yazmadan önce temel ölçümleri (latency yüzdelikleri, CPU, bellek, maliyet) yakalayın. Bir bileşeni değiştirdikten sonra tekrar ölçün. Eğer performans gerilerse, tüm kod tabanını bir bilmeceye çevirmeden sıcak noktayı optimize edin.
AI destekli bir kod tabanı “rahatsız” hissetmeye başladığında otomatik olarak tam bir yeniden yazma gerekmez. En iyi sıfırlama, sistemin ne kadarının yanlış olduğu vs. sadece dağınık olduğu ile ilgilidir.
Regenerate (yeniden üret): Bir kısmı spec veya prompt'tan yeniden oluşturmak—genellikle bir şablondan veya bilinen bir örnekten başlayıp entegrasyon noktalarını yeniden uygulamak. Bu "her şeyi sil" değil, "bu dilimi daha temiz bir açıklamadan yeniden inşa et" demektir.
Refactor: Davranışı koruyup iç yapıyı değiştirin: yeniden adlandırma, modülleri bölme, koşulları basitleştirme, duplikasyonu kaldırma, testleri iyileştirme.
Rewrite: Mevcut tasarım sağlıksızsa davranışı, sınırları veya veri akışlarını değiştirmek için bir bileşeni tamamen yeni bir uygulama ile değiştirmek.
Regenerasyon, kod çoğunlukla boilerplate ise ve değer arayüzlerde yaşıyorsa mükemmeldir:
Şartname net ve modül sınırı temizse, yeniden üretmek çoğu zaman incremental editleri çözmekten daha hızlıdır.
Kod yoğun alan bilgisini veya ince doğruluk gereksinimlerini kodluyorsa dikkatli olun:
Bu alanlarda "yaklaşık" doğru olmak pahalı olabilir—regenerasyon yine yardımcı olabilir ama ancak güçlü testler ve incelemelerle eşdeğerlik kanıtlanabiliyorsa.
Yeniden üretilen kodu yeni bir bağımlılık gibi ele alın: insan incelemesi isteyin, tam test süitini çalıştırın ve daha önce gördüğünüz hatalar için hedefe yönelik testler ekleyin. Mümkünse bir endpoint, bir ekran, bir adaptör gibi küçük parçalar halinde ve özellik bayrağı arkasında yayına alın.
Yararlı bir varsayılan şudur: kabukları yeniden üretin, dikişleri refaktör edin, yalnızca varsayımlar sürekli kırılıyorsa parçaları yeniden yazın.
“Değiştirmesi kolay” özellikten faydalanmaya devam etmek istiyorsanız, ekiplerin değişimi mühendislikli bir faaliyet olarak ele alması gerekir; rastgele bir sıfırlama düğmesi gibi değil. AI ile üretilmiş modüller daha hızlı değiştirilebilir—ama doğrulanmadan güvenildiğinde daha hızlı da başarısız olabilir.
AI üretilmiş kod genellikle tammış gibi görünür ama olmayabilir. Bu, özellikle happy-path demolar geçtiğinde yanıltıcı güven yaratabilir.
İkinci risk eksik kenar durumlarıdır: alışılmadık girdiler, zaman aşımı, eşzamanlılık tuhaflıkları ve prompt'ta veya örnek veride kapsanmayan hata işleme durumları.
Son olarak, lisans/IP belirsizliği vardır. Risk düşük olsa bile ekiplerin hangi kaynakların ve araçların kabul edilebilir olduğuna dair bir politikası ve kökenin nasıl izleneceğine dair bir yaklaşımı olmalıdır.
Değiştirmeyi herhangi bir değişiklikle aynı kapıların arkasına koyun:
Bir bileşeni değiştirmeden önce sınırını ve invarianlarını yazın: hangi girdileri kabul eder, neyi garanti eder, asla yapmaması gerekenler (örn. "müşteri verisini asla silme"), ve performans/gecikme beklentileri. Bu "sözleşme" neyin test edileceğidir—kodu kim yazarsa yazsın.
AI tarafından üretilen kod genellikle yeniden yazması daha kolaydır çünkü tanıdık desenleri takip etme, derin "zanaat" kişiselleştirmesinden kaçınma ve gereksinimler değiştiğinde yeniden üretme açısından hızlı olma eğilimindedir. Bu öngörülebilirlik, parçaları silme ve değiştirme sosyal ve teknik maliyetini azaltır.
Ama amaç "kodu atmaca" değil; sözleşmeler ve testlerle desteklenen, normal, düşük sürtüşmeli bir seçenek haline getirmektir.
Standartları kilitleyerek başlayın ki yeniden üretilen veya yeniden yazılan kod aynı kalıbı takip etsin:
Eğer bir vibe-coding iş akışı kullanıyorsanız, bu uygulamaları kolaylaştıran araçlara bakın: planlama modunda kaydetme, üretim izlerini yakalama ve güvenli geri alma destekleyen çözümler. Örneğin, Koder.ai sohbet odaklı üretim, anlık görüntüler ve geri alma ile tasarlanmıştır—bu "tasarımdan itibaren değiştirilebilir" yaklaşıma uygundur: bir dilimi yeniden üretin, sözleşmeyi sabit tutun ve parite testleri başarısız olursa hızlıca geri alın.
Önemli ama izole bir modül seçin—rapor üretimi, bildirim gönderimi veya tek bir CRUD alanı gibi. Genel arabirimini tanımlayın, sözleşme testleri ekleyin, sonra iç yapıyı yeniden üretip/refaktör edip/yeniden yazana kadar değiştirin. Döngü süresini, hata oranını ve inceleme çabasını ölçün; sonuçları ekip kuralları için kullanın.
Bunu operasyonelleştirmek için iç oyun kitabınıza hafif bir kontrol listesi koyun (veya /blog aracılığıyla paylaşın) ve yeni iş için "sözleşmeler + konvansiyonlar + izler" üçlüsünü zorunlu kılın. Araç desteği değerlendiriyorsanız, /pricing'e bakmadan önce bir çözümden ne beklediğinizi belgeleyin.
"Değiştir" genellikle sistemin bir dilimini çalışır halde tutarken değiştirmek anlamına gelir. Yaygın hedefler şunlardır:
Tamamen "uygulamayı silip yeniden yazma" nadirdir; başarılı yeniden yazmalar çoğunlukla artımlıdır.
Bu iddia kalite açısından bir üstünlükten ziyade tipik eğilimler hakkında. AI tarafından üretilen kod genellikle:
Bu "daha az özel" yapı, anlamayı ve dolayısıyla güvenli şekilde değiştirmeyi hızlandırır.
Standart desenler yeniden yazma sırasında "kodun çözümlenme" maliyetini azaltır. Mühendislerin hızlıca tanıyabildiği şeyler:
… yeni bir uygulamada davranışı yeniden üretmeyi kolaylaştırır, önce özel bir mimariyi öğrenme zorunluluğunu azaltır.
Özel yapıştırıcı, kendi dependency injection konteyneriniz, sihirli base sınıflar veya global durumu değiştiren yardımcılar gibi şeylerdir. Bunlar:
Daha açık, konvansiyonel bağlantı biçimleri bu sürprizleri azaltır.
Sınırı istikrara bağlayıp iç yapıyı değiştirmek pratik bir yaklaşımdır:
Bu, "strangler" tarzıdır: uçurum değil, merdiven.
Kodu yazan kişiye bağlanma duygusu (author attachment) azaldığında ekipler genellikle:
Bu, mühendislik kararlarını ortadan kaldırmaz ama değişim etrafındaki sosyal sürtüşmeyi azaltır.
Prompt'ları, şablonları ve üretim konfigürasyonlarını repoda saklarsanız, bunlar hafif bir şartname gibi davranabilir:
Bunları kod gibi versiyonlayın ve hangi prompt/unun hangi modülü ürettiğini kaydedin; aksi takdirde prompt'lar başka bir belgelenmemiş bağımlılık olur.
Değiştirilebilir olmak istiyorsanız testleri parçaların buluşma noktalarına odaklayın:
Bu sözleşme testleri tutarlı kaldıkça içyapıyı güvenle yeniden yazabilirsiniz.
AI ile üretilmiş kod genellikle görünür hatalar yapar:
Tekrarlama sinyalini kullanın: tekrar eden parçaları tek bir testli modüle çıkarın, testleyin ve kopyaları silin.
Regenerasyon, refaktör ve yeniden yazma arasındaki seçim şöyle özetlenebilir:
Koruyucu önlemler: kontratı tanımlayın, kenar durum testlerini ekleyin, güvenlik ve bağımlılık taramaları çalıştırın, insan incelemesi isteyin ve küçük dilimler halinde yayına alın.