Vibe coding

Vibe coding, yapay zekâ destekli bir yazılım geliştirme yaklaşımıdır. Geliştiricilerin doğal dilde ifadeler kullanarak yapmak istedikleri işlemleri tanımlaması ve bu tanımların üretken yapay zekâ modelleri tarafından işlevsel kaynak koda dönüştürülmesi temeline dayanır. 2025 yılında bilgisayar bilimci Andrej Karpathy tarafından ortaya atılmıştır.^[1]

Tanım

Vibe coding, klasik programlama yöntemlerinden farklı olarak, yazılımcının doğrudan kod yazmak yerine gerçekleştirmek istediği yazılım işlevini açıkça tanımladığı bir süreci ifade eder. Bu açıklamalar, büyük dil modelleri (LLM) temelinde çalışan üretken yapay zekâ sistemleri tarafından analiz edilerek ilgili kod parçalarına dönüştürülür. Böylece geliştirici, daha çok rehberlik eden, test eden ve yönlendiren bir role bürünür.

Bu yöntem, kod üretimini kolaylaştırmakta ve yazılım geliştirme sürecini daha hızlı ve erişilebilir hâle getirmektedir. Aynı zamanda, programlama bilgisi sınırlı olan bireylerin de yazılım geliştirme sürecine katılmasına olanak tanımaktadır.^[2]

Kullanım alanları

Vibe coding, özellikle şu alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır:

• Kod tamamlama: Geliştiricinin yazdığı koda göre devamının otomatik olarak üretilmesi.
• Fonksiyon oluşturma: Doğal dilde tarif edilen işlevlerin kod hâline getirilmesi.
• Kod refaktörizasyonu: Var olan kodun daha okunabilir ve verimli hâle dönüştürülmesi.
• Dokümantasyon üretimi: Kod bloklarının otomatik olarak açıklanması.
• Prototipleme: Yazılım ürünlerinin erken aşamada hızlı prototiplerinin oluşturulması.

Araçlar

Vibe coding yöntemini benimseyen çeşitli modern yazılım araçları bulunmaktadır. Bu araçlar, doğal dilde alınan girdileri bağlamsal olarak yorumlayarak kaynak kod üretimi yapar. Öne çıkan araçlar şunlardır:

• GitHub Copilot^[3]
• Amazon CodeWhisperer^[4]
• ChatGPT (OpenAI)^[5]
• Cursor
• Replit Ghostwriter
• Google Gemini^[6]
• ClaudeAi^[7]

Eleştiriler

Vibe coding, yazılım geliştirme sürecine hız kazandırması ve daha geniş bir kullanıcı kitlesi tarafından erişilebilir hâle gelmesi açısından olumlu değerlendirilse de çeşitli eleştiriler de gündeme gelmektedir. Bu eleştiriler arasında:

• Yapay zekâya aşırı bağımlılığın geliştiricilerin temel algoritmik düşünme becerilerini zayıflatabileceği,
• Üretilen kodların güvenlik ve doğruluk açısından yeterince denetlenmeden kullanılmasının risk oluşturabileceği,
• Telif hakkı ve kaynak gösterimi gibi etik sorunlara neden olabileceği endişeleri yer almaktadır.