Yapay zekâ destekli kod öneri sistemleri geliştiricilerin hızını artırırken, bazı durumlarda risk de taşıyabilir. AI önerilerini ne zaman benimsemeli, ne zaman reddetmeli? İşte kritik karar noktaları.

Yapay zekâ destekli yazılım geliştirme araçları — GitHub Copilot, CodeWhisperer, Tabnine ve benzeri — artık kodlama pratiğimizin doğal bir parçası hâline geldi.
Ancak geliştiriciler olarak yapay zekânın sunduğu her öneriyi otomatik kabul etmek yerine, dikkatle değerlendirmemiz gerekir.
Bazı durumlarda AI kod önerileri gerçekten zaman kazandırıcı ve faydalı olurken, bazı durumlarda performans, güvenlik ya da bağlam açısından sorunlu olabilir.

Peki, AI kod önerileri ne zaman kullanılmalı, ne zaman göz ardı edilmeli?
İşte bu soruya rehber niteliğinde bir yanıt:

 AI Kod Önerileri Ne Zaman Kullanılmalı?

1. Yinelenen / Rutin Kod Bloklarında

CRUD işlemleri, DTO sınıfları, validation kuralları gibi tekrarlayan kod bloklarında AI önerileri ciddi zaman kazandırır.

Örnek: ToString(), Equals(), form input kontrolü gibi boilerplate kodlar

2. Yorum Satırına Göre Fonksiyon Üretiminde

AI’ye “kullanıcı listesinden yaşa göre filtrele” gibi yorumlar verdiğinizde, hızlı bir başlangıç sağlar.

Avantaj: Fonksiyon yapısını oturtmak ve iskeleti oluşturmak için birebir.

3. Bilinmeyen API veya Kütüphane Kullanımında

Yeni bir SDK veya REST API ile çalışırken AI’nın örnek kullanımları önermesi büyük kolaylık sağlar.

Örnek: fetch(), axios, Firebase gibi kütüphanelerde doğru yapıların önerilmesi.

4. Test Case veya Mock Üretiminde

AI, varsayımsal senaryolara dayalı test örneklerini hızlıca üretebilir. Özellikle TDD veya BDD yazımında zaman kazandırır.

5. Dokümantasyon ve Yorum Satırı Üretiminde

AI önerileri, kodun ne yaptığına dair açıklayıcı satırları otomatik ekleyebilir. Bu da takım içi anlaşılırlığı artırır.

 AI Kod Önerileri Ne Zaman Göz Ardı Edilmeli?

1. Güvenlik Kritik Kodlarda

Şifreleme, kullanıcı doğrulama, ödeme işlemleri gibi yüksek güvenlik gerektiren yerlerde AI önerileri test edilmeden kullanılmamalı.

Risk: AI önerileri tahmine dayalıdır, en güvenli çözüm olmayabilir.

2. Performans Optimizasyonu Gereken Alanlarda

Büyük veri işleme, sık tekrarlanan döngüler veya yüksek trafik altında çalışan servislerde önerilen kodun maliyeti dikkatle ölçülmelidir.

Bazı öneriler gereksiz foreach veya deep copy gibi pahalı işlemler içerebilir.

3. Bağlamı Anlamayan Durumlarda

AI bazen yalnızca satır düzeyinde öneri sunar ve uygulamanın genel mimarisi, domain kuralları veya iş mantığını anlamaz.

Sonuç: Uygulama bütünlüğünü bozabilecek kodlar oluşabilir.

4. Etik veya Telif Sorunları Olası Durumlarda

Bazı AI sistemleri, eğitim verilerinden doğrudan alıntılar yapabilir. Bu da açık kaynak lisans ihlallerine veya telif sorunlarına yol açabilir.

5. Yeni Öğrenilen Konularda “Öğrenmeyi Engelleyen” Kısayol Olarak

Yeni bir teknolojiyi öğrenirken AI önerileri sizi yüzeysel bilgiyle sınırlayabilir. Önce temelini öğrenmek, sonra AI’dan destek almak daha doğru olur.

 RenameSoft’tan Öneriler

• AI önerilerini %100 güvenilir kaynak olarak değil, akıllı bir başlangıç noktası olarak görün.
• Özellikle junior geliştiriciler, önerileri neden doğru olduğunu düşünerek kullansın.
• Takım içi kod incelemelerinde AI tarafından üretilen kodlar etiketlenmeli veya kontrol edilmelidir.
• AI çıktısı olsa bile, test ve güvenlik kontrolleri asla atlanmamalı.

 Sonuç: AI Kod Önerisi Bir Araçtır, Kararı İnsan Verir

Yapay zekâ destekli yazılım geliştirme araçları, üretkenliğimizi artırabilir; ancak sorumluluk hâlâ geliştiricide.
Kodun doğruluğu, güvenliği ve mimariye uyumu gibi konular hâlâ insan kontrolü gerektirir.
AI’ın sunduğu gücü kullanın; ama her öneriyi sorgulamayı da ihmal etmeyin.