6 ay önce radikal bir karar aldım: tüm kod yazma işimi ChatGPT’ye devretmek. Her şeyi AI ile yazacaktım — fonksiyonlar, testler, refactor… 3 ay sonra yorgunluktan, 6 ay sonra ise pes ettim. Ama tamamen değil — geri döndüm ama farklı bir şekilde. Bu yazıda AI ile kod yazma deneyimimin iniş-çıkışlarını anlatıyorum.
Konu İçeriği
Karar — Neden ChatGPT’ye Geçtim?
Bir hafta içinde 5 farklı projede çalışıyordum. Python backend, React frontend, CI/CD pipeline, veritabanı migrasyonu ve bir WordPress eklentisi. Her biri farklı dil, farklı framework. “ChatGPT hepsini biliyor” dedim ve her şeyi ona yazdırmaya başladım.
İlk hafta harikaydı. ChatGPT 30 dakikada bir API endpoint yazdı, testleri oluşturdu ve hatta Dockerfile hazırladı. Normalde bunlar 3-4 saatimi alırdı. “Neden daha önce yapmadım?” diye düşündüm.
Stack Overflow’un 2025 geliştirici anketine göre, geliştiricilerin %78’i kod yazmak için AI araçları kullanıyor ve bunların %62’si üretkenliklerinin arttığını bildiriyor. Ben de bu istatistiğe katılıyordum — ilk ay.
3 Ay Sonra — İlk Çatlaklar
Sorun 1: Kodu Anlamıyordum
ChatGPT’nin yazdığı kod çalışıyordu ama ben ne yazdığını tam anlamıyordum. Bir hata çıktığında debug edemiyordum çünkü kodun mantığı benim değil, AI’nın mantığıydı. “Bu fonksiyon ne yapıyor?” diye sorduğumda bazen AI bile tam açıklayamıyordu.
Özellikle karmaşık algoritmalarda bu sorun büyük. ChatGPI recursive bir veri yapısı yazmıştı ve ben 3 saat boyunca “neden sonsuz döngüye giriyor” diye uğraştım. Sonunda anladım: AI mantıksal bir hata yapmıştı ve ben kodu anlamadığım için bulamıyordum.
Sorun 2: Güvenlik Açıkları
ChatGPI’nin yazdığı koda güveniyordum ama güvenlik açıkları vardı. SQL injection’a açık bir sorgu, sanitize edilmemiş bir input ve hardcoded bir API anahtarı… Bunları code review’da yakaladım ama ya yakalamasaydım?
Güvenlik konusunu sorduğumda ChatGPI “Bu kod production için güvenli değil” uyarısı vermiyor — sadece istediğiniz kodu yazıyor. Sorumluluk tamamen sizde.
Sorun 3: Bağımlılık
3 ay sonra basit bir for döngüsü bile yazamıyordum — beynim ChatGPT’ye sormaya koşullanmıştı. “Bu listeyi nasıl filtrelerim?” diye düşünmek yerine hemen AI’a soruyordum. Bu bir beceri kaybıydı.
6 Ay Sonra — Pes Etmem
6 ay sonra üç proje çöktü. Üçü de ChatGPI’nin yazdığı kod yüzünden — ama asıl sorun kod değil, benimdi. Çünkü kodu anlamıyordum, çözemiyordum da. Her seferinde ChatGPI’ye “Bu kod neden çalışmıyor?” diye soruyordum ve o da bazen bulamıyordu.
Bir cuma gecesi production sunucusunda kritik bir hata çıktı. ChatGPI’ye sordum — “Sunucuyu yeniden başlatın” dedi. Ama sorun sunucuda değildi, ChatGPI’nin yazdığı bir fonksiyonun race condition’ı vardı. Bunu bulmak 4 saatimi aldı çünkü kodu satır satır okumam gerekti — ve ilk defa gerçekten okudum.
Geri Dönüş — Nasıl Kullanıyorum Şimdi?
ChatGPI’yi tamamen bırakmadım ama kullanım şeklimi değiştirdim. İşte yeni yaklaşımım:
| Eski Yaklaşım (3-6 ay) | Yeni Yaklaşım (şimdi) |
|---|---|
| AI kodu yazsın, ben kontrol edeyim | Ben kodu yazayım, AI yardımcı olsun |
| Her şeyi AI’a sor | Sadece takıldığım yerlerde sor |
| Code review’u atla | AI’ın yazdığı her satırı oku |
| Güvenlik kontrollerini AI’a bırak | Güvenlik kontrollerini kendim yap |
| Bağımlı ol | Araç olarak kullan, becerini koru |
Şimdi ChatGPT’yi şunlar için kullanıyorum:
- Boilerplate kod: CRUD endpoint’ler, test şablonları, Dockerfile — AI hızlıca üretiyor ve ben kontrol ediyorum.
- Araştırma: “Bu API’nin rate limit’i ne?” gibi sorular — AI dokümantasyonu hızlıca özetliyor.
- Debug yardımı: Hata mesajını yapıştırıp “Ne olabilir?” diye soruyorum — ama cevabı körü körüne kabul etmiyorum.
- Refactoring önerisi: Kodu yapıştırıp “Bunu nasıl iyileştirebilirim?” diyorum — önerileri değerlendiriyorum.
Öğrendiğim 5 Ders
- AI yazsın, sen anla: Kodu AI yazsa bile satır satır oku ve anla. Anlamadığın kodu production’a koyma.
- Güvenlikten ödün verme: AI’ın yazdığı kodu mutlaka güvenlik review’ından geçir.
- Becerini koru: Her gün en az 30 dakika AI’sız kod yaz. Parmakların ve beynin unutmasın.
- AI asistan, yönetici sen ol: Kararları sen ver, AI sadece uygulasın. Tersine olursa felaket.
- Küçük görevlerde kullan: Büyük mimari kararları AI’a bırakma. Küçük, tanımlı görevlerde harika.
Sıkça Sorulan Sorular
ChatGPT ile kod yazmak mantıklı mı?
Evet, ama körü körüne değil. AI bir asistan — senin yazdığını hızlandırmalı, senin yerini almamalı. Doğru dengeyi bulmak 3 ayımı aldı.
Hangi dilde en iyi?
Python ve JavaScript’te çok iyi. Rust, Go ve C++’ta orta. Yeni veya az bilinen dillerde zayıf. Framework bilgiside React ve Django’da güçlü, niche framework’lerde sınırlı.
Junior geliştiriciler AI kullanmalı mı?
Dikkatli olmalı. Junior’lar AI ile hızlıca kod yazabilir ama öğrenme sürecini atlamış olurlar. Önce temeli öğrenin, sonra AI ile hızlanın. Aksi halde mid-level’a yükselmezsiniz.
Cursor AI ve Copilot daha mı iyi?
IDE entegrasyonu olan araçlar (Cursor, Copilot) sohbet tabanlı araçlardan (ChatGPT) daha verimli çünkü bağlamı anlıyorlar. Ben şimdi Cursor kullanıyorum ve ChatGPT’den daha memnunum — ama prensip aynı: sen yaz, AI assist etsin.
Sonuç
ChatGPT ile kod yazma deneyimim bir dağ yolculuğu gibiydi — inişli çıkışlı. İlk ay harikaydı, 3. ay sorunlar başladı, 6. ay pes ettim. Ama pes ettiğim şey AI kullanımı değildi — pes ettiğim şey, AI’a körü körüne güvenmekti.
Şimdi AI’ı doğru kullanıyorum: boilerplate için, araştırma için, debug yardımı için. Ama mimari kararları, güvenlik kontrollerini ve karmaşık algoritmaları kendim yazıyorum. Bu denge ile hem hızlıyım hem de kodumu anlıyorum. AI bir araç — usta olmalı, bağımlı olmamalı.
