Pratik bir bakış: “yeterince iyi” AI kodu nasıl daha hızlı öğrenmenizi, daha erken göndermenizi ve incelemeler, testler ile yineleyici refaktörlerle kaliteyi artırmanızı sağlar.
“Yeterince iyi” kod özensiz işin bir eufemizmi değildir. Bilinçli olarak koyduğunuz bir çıtadır: bağlam için doğru ve güvenli olacak kadar yüksek, ama öğrenmeyi ve göndermeyi tıkanacak kadar yüksek değil.
Çoğu ürün kodu (özellikle erken sürümler) için “yeterince iyi” genellikle şunları ifade eder:
Hedef budur: çalışan, kullanıcıya zarar vermeyen ve sizi sıkıştırmayan kod.
Bu standartları düşürmekle ilgili değil. Daha ziyade doğru zamanda doğru standartları seçmekle ilgili.
Öğreniyorsanız veya bir MVP inşa ediyorsanız, gerçekte gözlemleyebileceğiniz küçük, çalışır bir sürüm, asla gönderilmeyen cilalanmış bir sürümden genellikle daha değerli olur. “Yeterince iyi”, geri bildirim, netlik ve ivme satın alma yoludur.
AI tarafından üretilen kod en iyi şekilde ilk geçiş olarak ele alınır: tuş vuruşlarını kurtaran ve yapıyı öneren bir eskiz. Sizin işiniz varsayımları kontrol etmek, kenarları sıkılaştırmak ve kod tabanınıza uydurmaktır.
Basit bir kural: ne yaptığını açıklayamıyorsanız, ne kadar kendinden emin görünürse görünsün hâlâ “yeterince iyi” değildir.
Bazı alanlar çok daha yakına mükemmellik gerektirir: güvenlik hassasiyeti olan özellikler, ödemeler ve faturalama, gizlilik ve uyumluluk, güvenlik kritik sistemler ve geri alınamaz veri işlemleri. Bu bölgelerde “yeterince iyi” çıtası keskin biçimde yükselir ve genellikle daha yavaş gönderim doğru takastır.
İvme sadece bir motivasyon posteri fikri değildir—öğrenme stratejisidir. Küçük şeyleri hızlıca gönderdiğinizde kısa geri bildirim döngüleri oluşturursunuz: bir şey yazın, çalıştırın, başarısızlığı (veya başarısını) izleyin, düzeltin ve tekrarlayın. Bu tekrarlar pratik yapıştır ve pratikler soyut kavramları içgüdüye dönüştürür.
Cilalamak üretken hissettirebilir çünkü kontrol edilebilir: biraz refactor, bir değişkeni yeniden adlandır, UI'ı düzelt, dosyaları yeniden düzenle. Ama öğrenme, gerçeklik itiraz ettiğinde hızlanır—gerçek kullanıcı yanlış düğmeye tıkladığında, bir kenar durumu favori yolunuzu bozdığında veya dağıtım lokal makineden farklı davrandığında.
Daha hızlı göndermek bu anları daha erken zorlar. Önemli sorulara daha net cevaplar alırsınız:
Eğiticiler aşinalık kazandırır, ama yargı geliştirmezler. İnşa etmek ve göndermek sizi takaslar yapmaya zorlar: neyi atlayacaksınız, neyi basitleştireceksiniz, neyi test edeceksiniz, neyi belgeleyeceksiniz ve ne bekleyebilir. Bu karar verme zanaattır.
Üç akşam bir framework “öğrenerek” geçirir ama hiçbir şey dağıtmazsanız, sözlüğü bilirsiniz—ancak boş bir projeyle karşılaştığınızda hâlâ takılı kalabilirsiniz.
AI tarafından üretilen kod burada yardımcı olur: fikir ile ilk çalışan taslak arasındaki zamanı sıkıştırır. Boş bir klasöre bakmak yerine birkaç dakika içinde temel bir route, bileşen, betik veya veri modeli alabilirsiniz.
Eğer bir vibe-coding iş akışı kullanıyorsanız—istediğinizi tanımlayıp çalıştırılabilir bir taslaktan yinelediğiniz bir akış—Koder.ai gibi araçlar, bir sohbet istemini çalışan bir web/sunucu/mobil dilimine dönüştürerek (deneyler ters gittiğinde snapshot ve geri alma seçenekleriyle) bu döngüyü daha sıkı hâle getirebilir. Önemli olan sihirli çıktı değil; daha hızlı iterasyon ve daha net kontrol noktalarıdır.
Her şey “doğru” hissedene kadar göndermeyi beklemenin bir bedeli vardır:
“Yeterince iyi” özensiz demek değildir—bir sonraki adım bir sonraki cilalamadan daha fazla öğretecekse ileri hareket etmektir.
“Yeterince iyi” AI kodu faydalıdır çünkü bilginizi görünür kılar. Üretilen bir parçayı projenize yapıştırdığınızda, hangi şeyleri henüz anlamadığınızı çabucak görürsünüz: hangi API yöntemi liste döndürüyor yoksa cursor mu, JSON payload hangi şekle sahip, ya da neden basit bir kenar durumu (boş giriş, saat dilimleri, tekrarlar) favori yolu bozuyor.
AI taslakları genellikle ideal veriyi ve temiz sınırları varsayar. İlk başarısız olduğunda, kaçamayacağınız pratik soruları cevaplamaya zorlanırsınız:
Bu sorular "kod kopyaladım"dan "sistemi anlıyorum"a en hızlı yoldur.
AI çıktısının üzerinden adım adım gitmek günlük hayatta en çok işe yarayan geliştirme parçalarını öğretir: stack trace okumak, tipleri ve veri şekillerini kontrol etmek, log eklemek, hatayı yeniden üreten küçük bir test yazmak ve düzeltmeyi onaylamak.
Kod yakın-ama-mükemmel olmadığı için sık sık, küçük debugging tekrarları alırsınız—pratik egzersizler icat etmenize gerek kalmadan.
İki-üç alternatif uygulama isteyin ve karşılaştırın. Biri kusurlu olsa bile, farklı yaklaşımları görmek size takasları öğretir (performans vs. açıklık, soyutlama vs. tekrar, sıkı doğrulama vs. hoşgörülü ayrıştırma).
Modeli bir sparring partner gibi düşünün: fikirler atıyor. Göndermeye karar veren sizsiniz.
AI kodu hızlıca inandırıcı bir yapı üretmede iyidir. Sorunlar genellikle gerçek sistemlerin dağınık olduğu “son %20”de çıkar: gerçek girdiler, gerçek bağımlılıklar ve gerçek kenar durumları.
Tekrarlayan birkaç kırılma noktası gözlemlenir:
Model uyumlu bir cevap üretmek üzere optimize edilmiştir, belirsizliği “hissetmek” üzere değil. Desenlere dayalı olarak doğru gibi görünen şeyi tahmin eder, bu yüzden açıklama yumuşak olabilir ama ayrıntılar tam olarak stack'inizle, sürümlerinizle veya kısıtlarınızla uyuşmayabilir.
Çıktıyı bir taslak olarak ele alın ve davranışı hızlıca doğrulayın:
En önemlisi: açıklamaya değil gözlemlenen davranışa güvenin. Kod kontrollerinizi geçiyorsa harika. Başarısız olursa, tam olarak neyi düzeltmeniz gerektiğini öğrenirsiniz—ve bu geri bildirim döngüsünün değeri budur.
“Yeterince iyi” özensiz değildir—bilinçli bir eştir. Hedef, çalışacak, daha sonra anlaşılabilecek ve kullanıcıları bariz şekillerde şaşırtmayacak bir şeyi göndermektir. Bunu "şimdilik tamam" olarak düşünün: gerçek dünyadan geri bildirim ve öğrenme satın alıyorsunuz, kodun mükemmel olduğunu ilan etmiyorsunuz.
AI tarafından üretilen kodu (veya herhangi bir kodu) göndermeden önce basit bir çıtadan geçtiğine emin olun:
Bunlardan biri başarısızsa, mükemmeliyetçi olmuyorsunuz—öngörülebilir acılardan kaçınıyorsunuz.
"Sonsuza dek tamam" standardını çekirdek güvenlik, faturalama veya kritik veri bütünlüğü için uygularsınız. Diğer her şey "şimdilik tamam" olabilir, yeter ki ertelendiğiniz şeyleri yakalayın.
Bir AI taslağını temizlemek için kendinize 30–60 dakika verin: yapıyı sadeleştirin, minimal testler ekleyin, hata işleme iyileştirin ve ölü kodu kaldırın. Zaman kutusu bitince gönderin (veya bir sonraki pası planlayın).
Kısaltma yaptığınız yerlere kısa notlar bırakın:
TODO: add rate limitingNOTE: assumes input is validated upstreamFIXME: replace temp parsing with schema validationBu, "daha sonra düzelteceğiz"i bir plana dönüştürür—ve gelecekteki sizi hızlandırır.
Daha iyi istemler daha uzun istemler demek değildir. Net kısıtlamalar, keskin örnekler ve sık geri bildirim döngüleri anlamına gelir. Amaç mükemmel çözümü "isteme mühendisliği" yapmak değil—çalıştırıp, yargılayıp ve hızla geliştirebileceğiniz bir taslak almaktır.
Modele mutlaka doğru olması gerekenleri söyleyerek başlayın:
Ayrıca alternatifler ve takaslar isteyin, sadece "en iyi"yi değil. Örneğin: "Bir basit ve bir ölçeklenebilir yaklaşım ver. Artılarını/eksiğini ve başarısızlık modlarını açıkla." Bu kabul etmeye zorlamak yerine karşılaştırmayı zorlar.
Döngüyü kısa tutun:
Büyük bir yeniden yazma istemek yerine küçük, test edilebilir birimler isteyin: "Payload'u doğrulayan ve yapılandırılmış hatalar döndüren bir fonksiyon yaz." Sonra: "Şimdi o fonksiyon için 5 birim test yaz." Küçük parçalar doğrulaması, değiştirmesi ve öğrenmesi daha kolaydır.
AI sizi çalışır bir taslağa hızla götürebilir—ama güvenilirlik, parmakları çaprazlayıp göndermemenizi sağlar. Amaç kodu "mükemmelleştirmek" değil; ona güvenmek için yeterli inceleme ve testi eklemektir.
Her şeyi çalıştırmadan önce AI tarafından üretilen kodu okuyun ve kendi kelimelerinizle geri açıklayın:
Eğer açıklayamıyorsanız, sürdüremezsiniz. Bu adım taslağı sadece çıktı olmaktan öğrenmeye dönüştürür.
Otomatik kontrolleri son savunma değil, ilk savunma hattı olarak kullanın:
Bu araçlar hüküm vermez ama zaman kaybettiren aptalca hataların sayısını azaltır.
Büyük bir test paketi gerekmiyor. En hata eğilimli alanlara küçük testler ekleyin:
Birkaç odaklı test, “yeterince iyi” çözümü gönderilebilir yapabilir.
Tüm üretilen yeniden yazmayı tek bir dev commit olarak yapma isteğine direnin. Değişiklikleri küçük ve sık tutun ki:
Küçük iterasyonlar AI taslaklarını güvenilir koda dönüştürürken sizi yavaşlatmaz.
Teknik borç ahlaki bir kusur değildir. Öğrenme ve gönderme önceliklendiğinde yaptığınız bir takastır. Anahtar, kasıtlı borç: kusurlu bir şeyi bilinçli olarak göndermek ve onu iyileştirmek için bir plan ile göndermektir, "bir gün temizleriz" diye ummak değil.
Kasıtlı borcun üç özelliği vardır:
Bu özellikle AI tarafından üretilen kodda geçerlidir: taslak çalışabilir ama yapı, özelliği büyüttüğünüzde uymayabilir.
Belirsiz TODO'lar borcun saklandığı yerdir. Onları eyleme geçirilebilir yaparak yakalayın: ne, neden, ne zaman.
İyi TODO örnekleri:
// TODO(week-2): Extract pricing rules into a separate module; current logic is duplicated in checkout and invoice.// TODO(before scaling): Replace in-memory cache with Redis to avoid cross-instance inconsistency.// TODO(after user feedback): Add validation errors to UI; support tickets show users don’t understand failures.Eğer "ne zaman" diyemiyorsanız, bir tetikleyici seçin.
Kod "çirkin" diye refactor yapmazsınız. Refactor, borcun faiz ödemeye başladığında yapılır. Yaygın tetikleyiciler:
Hafif ve öngörülebilir tutun:
Utanç borcu görünmez yapar. Görünürlük onu yönetilebilir kılar—ve “yeterince iyi” sizin lehinize çalışmaya devam eder.
“Yeterince iyi” prototipler ve dahili araçlar için harika bir varsayımdır. Ama bazı alanlar küçük hatalara ceza verir—özellikle AI tarafından üretilen kodun doğru gibi görünüp gerçek baskıda başarısız olduğu durumlarda.
Aşağıdakileri “neredeyse mükemmel gerekli” olarak ele alın, "gönder ve gör" değil:
Devasa bir süreç gerekmez—ama birkaç kasıtlı kontrol şarttır:
AI kendi ev yapımı auth veya ödeme akışı önerecek olursa, bu kırmızı bayrak olarak ele alın. Kurumsal kütüphaneler, barındırılan sağlayıcılar ve resmi SDK'ları kullanın—bu daha yavaş hissettirse bile daha güvenlidir. Uzman birinin kısa bir incelemesi, bir haftalık temizlemeden genellikle daha ucuz olabilir.
Bu tür her şey için yapılandırılmış loglama, izleme ve uyarılar ekleyin ki hatalar erken ortaya çıksın. Hızlı iterasyon hâlâ işe yarar—ama koruma ve görünürlük ile.
AI yardımıyla gerçek beceri kazanmanın en hızlı yolu bunu bir döngü olarak görmek, tek seferlik "üret ve dua et" değil. İlk geçişte mükemmel kod üretmeye çalışmıyorsunuz—çalıştırabileceğiniz, gözlemleyebileceğiniz ve geliştirebileceğiniz bir şey üretmeye çalışıyorsunuz.
Eğer Koder.ai gibi bir ortamda inşa ediyorsanız—çalışan bir dilim üretebildiğiniz, dağıtabildiğiniz ve bir deney başarısız olduğunda snapshot ile geri alabileceğiniz—bu döngüyü özellikle sıkı tutabilirsiniz; her denemeyi riskli bir "büyük patlama" değişikliğine dönüştürmeden.
Kısa bir not (reponuzda veya bir dokümanda) hatalar ve kalıpları kaydedin: "Girdi doğrulaması unutuldu", "Off-by-one hatası", "Async çağrılarda karışıklık", "Kenar durumları için test eksikti." Zamanla bu kişisel kontrol listeniz olur—ve istemleriniz daha keskinleşir çünkü ne sormanız gerektiğini bilirsiniz.
Gerçek geri bildirim spekülasyonu keser. Kullanıcılar zarif refaktörünüzü umursamıyorsa ama aynı kafa karıştırıcı düğmeye tıklamaya devam ediyorsa, neyin önemli olduğunu öğrenmişsiniz demektir. Her sürüm "sanırım"ı "biliyorum"a çevirir.
Birkaç haftada bir AI destekli commit'lerinizi tarayın. Tekrarlayan sorunları görür, inceleme yorumlarınızın nasıl evrildiğini fark eder ve hangi problemleri şimdi daha erken yakaladığınızı görürsünüz. Bu ölçülebilir bir ilerlemedir.
AI ile kod taslağı almak rahatsız edici bir düşünce uyandırabilir: "Hile mi yapıyorum?" Daha iyi bir çerçeve: destekli pratik. Gerçek iş hâlâ sizindir—ne inşa edeceğinize karar vermek, takasları seçmek, sisteminizle entegre etmek ve sonucu sahiplenmek. Birçok açıdan, cevapları kopyalamaktan ziyade bir özel öğretmenle öğrenmeye benzer.
Risk, AI'nin kod yazması değildir. Risk, anlamadığınız kodu göndermektir—özellikle kimlik doğrulama, ödemeler, veri silme gibi kritik yollarda.
Kod para kaybettirebilir, veri sızdırabilir, kullanıcıları kilitleyebilir veya kayıtları bozabilir; böyle bir durumda kodun ne yaptığını ve nasıl başarısız olduğunu düz İngilizceyle açıklayabilmelisiniz.
Her şeyi elden geçirmek zorunda değilsiniz. Bunun yerine zaman içinde küçük parçaları geri alın:
Bu, AI çıktısını bir basamak taşına çevirir, kalıcı bir yedek yerine.
Güven hissi titreşimlere değil doğrulamaya dayanır. AI bir yaklaşım önerdiğinde, bunu şu kaynaklarla karşılaştırın:
Bir hatayı yeniden üretebiliyor, düzeltebiliyor ve düzeltmenin neden işe yaradığını açıklayabiliyorsanız, taşınmıyorsunuz—öğreniyorsunuz. Zamanla, daha az "cevap" istemeye ve daha çok seçenek, tuzaklar ve inceleme istemeye başlarsınız.
“Yeterince iyi” AI tarafından üretilen kodun tek önemli faydası şudur: hız geri bildirim yaratır ve geri bildirim beceri üretir. Küçük, çalışan bir dilimi daha erken gönderdiğinizde gerçek sinyaller alırsınız—kullanıcı davranışı, performans, kenar durumları, kafa karıştırıcı UX, sürdürülebilirlik sorunları. Bu sinyaller, boşlukta kod cilalamaktan çok daha fazla öğretir.
Bu her şeyi serbest bırakmak demek değildir. "Yeterince iyi" çıtası: belirtilen kullanım durumu için çalışıyor, takımda bir insan tarafından anlaşılabilir ve bariz bozulmaları önleyecek temel kontrolleri var. İç yapıyı sonra yineleyebilirsiniz—önce gerçekte neyin önemli olduğunu öğrendikten sonra.
Bazı alanlar "göndererek öğren" bölgesi değildir. Değişikliğiniz ödemelere, kimlik doğrulamaya, izinlere, hassas verilere veya güvenlik-kritik davranışa dokunuyorsa çıtayı yükseltin: daha derin inceleme, daha güçlü testler ve daha yavaş dağıtım. “Yeterince iyi” hâlâ uygulanır ama tanım, yanlış yapmanın maliyeti yüksek olduğu için daha katı olur.
Ertelediğiniz küçük bir özellik seçin. AI ile ilk geçişi oluşturun, sonra göndermeden önce şunları yapın:
Bir cümle yazın: "Bu değişiklik başarılıysa..."
En olası başarısızlık için iki hızlı test (veya manuel kontrol listesi) ekleyin.
Bir feature flag arkasında veya küçük bir kitleye gönderin.
Sizi şaşırtanı kaydedin, sonra kısa bir refactor planlayın.
Daha fazla yineleme ve inceleme alışkanlığı hakkında fikir isterseniz /blog. İş akışınızı destekleyecek araçları değerlendiriyorsanız /pricing.
"Good enough" kasıtlı bir kalite çıtasıdır: kod beklenen girdiler için yeterince doğru, açık güvenlik/veri riskleri yaratmayacak kadar yeterince güvenli ve siz (veya bir ekip arkadaşı) daha sonra okuyup değiştirebilecek kadar yeterince sürdürülebilir.
Bu "özensiz" demek değildir; "şimdilik yapılmış" ve niyeti nettir.
Her zaman değil. Çıta risklere bağlıdır.
AI çıktısını bir taslak olarak ele alın, bir otorite gibi değil.
Pratik bir kural: kodun ne yaptığını, hangi girişi beklediğini ve nasıl başarısız olacağını açıklayamıyorsanız, AI ne kadar emin görünürse görünsün gönderilmeye hazır değildir.
Çoğu hata, gerçek dünyanın dağınıklığının olduğu son %20'de ortaya çıkar:
Bu tür durumları hızlıca doğrulamaya plan yapın; taslağın doğru olduğunu varsaymayın.
Hızlı, gözlemlenebilir bir doğrulama döngüsü kullanın:
Açıklamanın iddia ettikleri yerine yeniden üretebildiklerinize güvenin.
Bir sonraki adımın bir sonraki cilalamadan daha fazla şey öğreteceği zaman gönderin.
Aşırı cilaladığına dair ortak işaretler:
Temizlik için zaman kutusu verin (ör. 30–60 dakika), sonra gönderin veya sonraki pası planlayın.
Basit bir kabul kontrol listesi kullanın:
Bunlardan biri başarısızsa, mükemmeliyetçi davranmıyorsunuz—öngörülebilir acılardan kaçınıyorsunuz.
Daha iyi istemler daha uzun istemler değildir; daha net kısıtlamalar, daha keskin örnekler ve daha sık geri bildirim demektir:
Böylece doğrulaması ve entegre etmesi daha kolay taslaklar alırsınız.
Aşağıdaki alanlar için çıtayı keskin şekilde yükseltin:
Bu alanlarda kanıta dayalı kütüphaneler/SDK'lar kullanın, daha derin inceleme yapın ve dağıtımdan önce izleme/alert ekleyin.
Teknik borcu kasıtlı ve görünür kılın:
Kısa bir post-ship temizlik turu ve gerçek geri bildirimle yönlendirilen refaktörler genellikle en verimli ritmdir.