Bir ürün gelistirmek icin muhattap alinmasi gereken tek sahis müsteridir. En ideal sartlarda müsteri SIKlikla yazilim ekibi ile bir araya gelir ve sorulari cevaplar. Cogu zaman aslinda müsterinin de ne istedigini bilmedigi ortaya cikar, ama yine de ürüne dair bir vizyon gelistirmek ve gerekli ürünü ortaya koymak bu sekilde kolaylasir.

Yapay zeka ile degisen calisma tarzimi örnek olabilmesi acisindan sizinle paylasmak istiyorum.

Artik IntelliJ / Android Studio uygulamalarini yapay zekanin yaptigi degisiklikleri takip etmek icin kullaniyorum. Cogu zaman commit penceresindeyim ve üzerinde degisiklik yapilan ya da yeni eklenen dosyalari, ne yapildigini anlamak icin editörde acarak, inceliyorum.

Soru net olarak şu: 

LLM’ler programlamanın özünü mü değiştiyor yoksa bir sonraki soyutluk katmanına hazırlık mı?

Şimdi kısa bir yazılım tarihine göz atalım.

Bit ve bytelar ile başlayan şey daha sonra makina kodu, assembly, c, java, çatılar, dsl, no-code ve llm olarak devam etti. Biz şu anda bu zincirin en tepesinde duruyoruz. Yani programcılığa en soyut seviyeden bakıyoruz.

Yazlilm bir ontoloji olmaktan cikip, yapay zeka ile epistemoloji olma yoluna girdi. Teknoloji ve varligini konusurken (nasil programlanir, nasil calisir, framework nedir vs), onun yerine birdenbire bilinc nedir (skynet), LLM caginda bilmek nedir, uzmanlik nedir gibi konulari konusuyoruz artik.

Kusuruma bakmayin arkadaslar, ama büyük bir degisim icindeyiz yazilim camiasi olarak ve topyekün teknolojinin arkadasindaki epistemolojik sorulara yönelmemiz gerekiyor, cünkü mevzu artik teknoloji, onun kullanimi ve bu konuda ne kadar iyi oldugunuz degil. Cevap bulmamiz gereken sorular var. Bunlar:

Artik kod yazmamiza gerek yok. Son 10 paylasimima bakarsaniz, yazdiklarimin ana temasi bu noktaya isaret etmektedir. Örnek olarak derleyicileri verdim. Bu konuyu biraz daha irdelemek istiyorum.

Bir feature implementasyonu öncesinde, ait oldugu alana ve hangi özelliklere sahip olmasi gerektigini daha iyi anlayabilmek icin gereksinim analizi ile basliyorum. Bunun gercek muhattabi aslinda müsteri. Lakin ben belli bir piyasa icin bir ürün gelistiriyorum ve bir müsteriye dogrudan erisimim olmadigi icin piyasa arastirmasi, ürün kiyaslamasi ve yapay zeka yardimi ile gereksinim analizi yaparak ilerlemek zorundayim.

Uzun bir zaman önce su an üzerinde calistigim ürünü gelistirmeye basladim. Ilk zamanlarda Github Copilot IntelliJ plugini ile auto complete yaparak ilerledim. O zamanlar bugünkü anlamda agentik bir yazilim modeli mümkün degildi.

Artik kod yazmaya gerek kalmadi söylemlerime sürekli dolayli ya da dogrudan itirazlar geliyor. Yani bir yerlerde mutlaka lazim olacaktir, biz yazmaya hazir olalim minvalinde söylemler genelde.

Tüm yazilimi yapay zekaya birakmis birisi olarak, yetilerimin körelmemesi icin ne yapiyorum? Hicbir sey!

Yillar harcayarak kazandiginiz o yetiler kullanmadiniz diye kaybolmazlar. Bisiklet sürmesini ögrenmis birisi her daim o bisikleti sürecek yetiye sahiptir.

Siz hic iki yapay zekayi birbirine kirdirdiniz mi? Cok eglenceli.

Kirdirma biraz egzejere bir örnek oldu. Daha ziyade birbirlerinin saglamasini yapma diyelim buna.

Simdi yine reklam yapmaya basladi denecek, ama yine de söylemek zorundayim:

Opus 4.8’e hemen gecip, bütün yazilim sürecini ona devretmeyen

Söyle bir yazim var, okuyanlar bilirler: Programcilik sanat mi, zanaat mi?

Cok karmasik bir yapi üzerinde calisiyorsunuz. Yapay zeka (benim örnegimde opus 4.8) gerekli implementasyonu gerceklestirdi ve sonuc istediginiz sekilde olmadi. Ne yaparsiniz?

Opus 4.8 ile calismak bir tuval üzerinde firca sallayan bir ressam gibi hissettiriyor. Bu his en son Opus 4.6 ile calisirken olumustu ve Opus 4.7 ile tamamen ortadan kaybolmustu.