AI destekli araçlarla yazılan kodlar, hız ve verim kazandırsa da bazı hataları da beraberinde getirebilir. Kod incelemelerinde bu AI kaynaklı hataları tespit etmek için dikkat edilmesi gerekenleri ele alıyoruz.

Yapay zekâ destekli yazılım geliştirme araçları, geliştiricilerin üretkenliğini büyük ölçüde artırıyor. GitHub Copilot, Tabnine, Amazon CodeWhisperer gibi araçlar, fonksiyon yazımından test üretimine kadar geniş bir yelpazede geliştiriciye destek oluyor.
Ancak bu hızın bir bedeli olabilir: gözden kaçabilecek AI kaynaklı hatalar.

Kod incelemeleri (code review), bu hataları fark etmek ve düzeltmek için en önemli güvenlik ağlarından biridir. Ancak AI tarafından yazılmış kodları incelemek, klasik manuel kodlara göre farklı hassasiyetler gerektirir. Bu yazıda, AI destekli yazılmış kodlarda en sık karşılaşılan hataları ve bunları inceleme sürecinde nasıl ayıklayabileceğimizi anlatıyoruz.

 AI Kaynaklı Hataların Yaygın Türleri

1. Yüzeysel Kod Önerileri

AI, bağlamı tam olarak anlayamadığı için sadece sözdizimsel olarak doğru ama işlevsel olarak eksik veya hatalı kodlar üretebilir.

🔍 İnceleme Önerisi: Kodun ne yaptığına değil, ne yapması gerektiğine odaklanın. Spesifik örneklerle test edin.

2. Performanssız Yaklaşımlar

AI önerileri genellikle genel-geçer kalıplara dayanır. Ancak bu kodlar performans açısından yetersiz olabilir.

🔍 İnceleme Önerisi: Döngüler, filtreleme işlemleri ve veri manipülasyonlarında zaman karmaşıklığına (O(n)) dikkat edin.

3. Güvenlik Açıkları

AI, input validation, yetkilendirme ve veri kaçakları gibi hassas konularda eksik bırakabilir.

🔍 İnceleme Önerisi: Özellikle kullanıcı girdisi, veritabanı işlemleri ve API çağrılarında giriş kontrolü, şifreleme ve hata yönetimi var mı diye kontrol edin.

4. Hatalı Kütüphane / API Kullanımı

AI bazen güncel olmayan ya da yanlış kullanılmış kütüphane fonksiyonları önerebilir.

🔍 İnceleme Önerisi: Kodda kullanılan metotların kütüphane dökümantasyonu ile uyumlu olup olmadığını kontrol edin.

5. Anlamsız Değişken ve Fonksiyon İsimleri

Kod tahminlerinde AI bazı değişkenlere temp, data, foo gibi bağlamsız isimler verebilir.

🔍 İnceleme Önerisi: İsimlerin amaca uygun, anlamlı ve okunabilir olduğundan emin olun.

6. Kodun Takım Standartlarına Uymaması

AI, projenizin stil, yapı ya da katmanlı mimari kurallarını bilmediği için bu standartlara uymayabilir.

🔍 İnceleme Önerisi: Linter/formatter kullanımı + proje mimarisiyle uyumlu yazılmış mı kontrol edin.

 AI Kaynaklı Kodları İncelerken Uygulanabilecek Pratik Kurallar

 RenameSoft’ta Uygulanan İnceleme Pratikleri

RenameSoft ekiplerinde, AI destekli kod üretimi yaygın olarak kullanılmakta ancak her zaman manuel denetimle desteklenmektedir.
Kod review süreçlerimizde:

• AI kodlarının ayrı satırda işaretlenmesi
• Güvenlik checklist'lerinin zorunlu tutulması
• Kodun anlaşılabilirliği ve stil uyumu için ikincil inceleme yapılması
  gibi adımlar uygulanır.

Ayrıca git blame gibi araçlarla AI katkılı commit’ler geriye dönük izlenebilir hâle getirilir.

 Sonuç: AI Yardımcıdır, Kod Kalitesi Sorumluluğu İnsanındır

Yapay zekâ destekli yazılım geliştirme araçları işimizi kolaylaştırıyor, ancak hata payı hâlâ mevcut.
Kod incelemelerinde AI kaynaklı hataları fark etmek için ekstra dikkat, açık standartlar ve iyi alışkanlıklar gerekir.

AI önerilerini doğru kullanmak, ancak doğru inceleme süreçleriyle mümkün olur.