Yazılımcı Kimliklerinin Evrimi: Dil Kabilelerinden AI Orkestrasyonuna
Eskiden "Java mı biliyorsun, .NET mi?" diye sorulurdu. Şimdi soru değişti: "AI ile nasıl çalışıyorsun?"
İçindekiler
- Giriş
- 1. Dönem: Araç ve Katman Merkezli Kimlik (2000–2018)
- Dil Kabileleri
- Katman Bazlı Kimlikler
- 2. Dönem: Framework ve Ürün Odaklılık (2018–2022)
- Dil Kimliğinin Zayıflaması
- Yeni Hibrit Kimlikler
- 3. Dönem: Yapay Zeka Devrimi (2022 → Günümüz)
- Kırılma Noktası
- GitHub Copilot: İlk Domino Taşı
- Yeni Roller: Tanımlar ve Gerçekler
- Prompt Engineer
- Vibe Coder
- AI Engineer
- MLOps / ML Engineer
- Yeni Ayrım Çizgisi
- Reasoning ve Execution Ayrımı
- Junior Paradoksu: Öğrenme Merdiveninin Krizi
- AI-Native Geliştirme Araçları
- GitHub Copilot ve VS Code Ekosistemi
- Claude Code ve Terminal-First Yaklaşım
- Cursor, Windsurf ve Yeni Nesil IDE'ler
- Araç Seçim Rehberi
- Yeni Dönemin Beceri Haritası
- Herkes İçin Temel Beceriler
- Vibe Coder için Önerilen Beceriler
- AI Engineer için Gerekli Beceriler
- MLOps / ML Engineer için Ek Beceriler
- Gelecek: System Thinker Developer
- Özet ve Son Söz
- Kaynaklar ve İleri Okuma
Giriş
2010'ların başında bir yazılımcıyla tanıştığınızda ilk soru belliydi: "Ne yazıyorsun?" Cevap bir aidiyet beyanıydı. Java'cılar, .NET'çiler, PHP'ciler... Her biri kendi ekosisteminin vatandaşıydı.
Bugün aynı soruyu sorduğunuzda cevaplar farklılaştı: "Vibe coding yapıyorum", "AI Engineer'ım", "Agent sistemleri kuruyorum." Sadece 3-4 yılda yazılım dünyasının kimlik haritası tamamen değişti.
Bu makalede, yazılımcı kimliklerinin nasıl evrildiğini, yeni rollerin ne anlama geldiğini ve bu rollerin hangi teknik becerileri gerektirdiğini inceleyeceğiz.
1. Dönem: Araç ve Katman Merkezli Kimlik (2000–2018)
Dil Kabileleri
Bu dönemde yazılımcılar büyük ölçüde kullandıkları dil veya platform ile tanımlanırdı. Her dilin kendi kültürü, stereotipleri ve hatta "düşmanları" vardı.
Java Dünyası: Enterprise sistemlerin dili. "Write once, run anywhere" felsefesi. Büyük şirketler, bankalar, sigorta sistemleri. Verbose ama güvenilir.
NET Ekosistemi: Microsoft'un kurumsal çözümü. Windows-first yaklaşım. Bankalar ve devlet kurumları. Visual Studio kültürü.
PHP Camiası: Web'in emekçileri. WordPress'ten büyük e-ticaret sitelerine kadar. "Çirkin ama çalışıyor" pragmatizmi.
Python Topluluğu: Akademi ve scripting dünyası. Okunabilirlik öncelikli. Henüz AI patlaması öncesi, daha çok sistem yönetimi ve veri işleme.
C/C++ Ustaları: Sistem programcıları. Performans takıntılılar. "Gerçek programcılar bellek yönetir" mottosu. Embedded sistemler ve oyun motorları.
Bu ayrışma bazen kabile savaşlarına dönüşürdü. Java vs .NET tartışmaları, tabs vs spaces kadar ateşli geçerdi.
Katman Bazlı Kimlikler
2010'larla birlikte web'in karmaşıklaşması yeni bir ayrışma ekseni getirdi:
Frontend Geliştiriciler: Kullanıcının gördüğü her şeyden sorumluydu. HTML/CSS/JavaScript üçlüsü temeldi. Sonra framework savaşları başladı: Angular mı, React mı, Vue mu?
Backend Geliştiriciler: Sunucu tarafı mantık, veritabanları, API'ler. Kullanıcının görmediği ama sistemin çalışmasını sağlayan her şey.
Full Stack Geliştiriciler: Startup kültürünün yükselişiyle popülerleşen "her şeyi yaparım" iddiası. Hem frontend hem backend. Küçük ekiplerin vazgeçilmezi.
Mobile Geliştiriciler: iOS vs Android kampları. Native vs cross-platform tartışmaları. Kendi dünyalarına sahip ayrı bir kabile.
Bu Dönemin Karakteristik Özellikleri
Bu dönemde değer, bilgi asimetrisindeydi. Kod yazmak zordu, boilerplate çoktu, framework'ler ilkeldi. Bir dili veya platformu iyi bilmek ciddi bir rekabet avantajıydı.
Stack Overflow bu dönemin altın çağını yaşadı. Karşılaştığınız hata mesajını Google'a yazıp çözüm bulmak standart iş akışıydı.
Verimlilik denklemi basitti: Dili ne kadar iyi bilirsen, o kadar hızlı üretirsin.
2. Dönem: Framework ve Ürün Odaklılık (2018–2022)
Dil Kimliğinin Zayıflaması
Bu geçiş döneminde dil bazlı kimlikler önemini yitirmeye başladı. Birkaç faktör bu dönüşümü tetikledi:
Framework'lerin Güçlenmesi: React, Spring Boot, FastAPI gibi framework'ler o kadar güçlendi ki, dili bilmekten çok framework'ü bilmek önem kazandı. Bir React geliştiricisi JavaScript'ten çok React bilirdi.
Cloud ve DevOps'un Yaygınlaşması: AWS, Azure, GCP gibi bulut platformları her yerde kullanılmaya başlandı. "Kod yazmak" kadar "kodu deploy etmek" de önemli hale geldi.
Startup Kültürünün Yükselişi: Hızlı MVP çıkarmak, ürün-pazar uyumu bulmak gibi kavramlar öne çıktı. "Hangi dili biliyorsun?" sorusu yerini "Ne kadar hızlı ürün çıkarabilirsin?" sorusuna bıraktı.
Yeni Hibrit Kimlikler
Bu dönemde saf dil veya katman kimlikleri yerini hibrit kimliklere bırakmaya başladı:
- Backend ama cloud-native olan
- Frontend ama UX anlayan
- DevOps-aware developer
- Data-informed product engineer
Paradigma Kayması
Kimlik sorusu temel bir değişime uğradı:
"Hangi dili biliyorsun?" → "Ne inşa edebiliyorsun?"
Artık önemli olan hangi araçları kullandığın değil, o araçlarla ne yarattığındı.
3. Dönem: Yapay Zeka Devrimi (2022 → Günümüz)
Kırılma Noktası
ChatGPT'nin Kasım 2022'de piyasaya çıkmasıyla yazılım dünyası bir kırılma noktası yaşadı. Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) artık kod yazabiliyor, test yazabiliyor, refactor yapabiliyor, dokümantasyon üretebiliyordu.
Bu noktada kritik bir değişim yaşandı:
Kod yazmak artık kıt kaynak değil. Doğru şeyi yaptırmak kıt kaynak.
Dil bilgisi "commoditize" oldu. Python syntax'ını ezbere bilmenin artık çok az değeri var çünkü herhangi bir LLM bunu sizden daha hızlı ve hatasız yapabiliyor.
GitHub Copilot: İlk Domino Taşı
Aslında devrim ChatGPT'den önce başlamıştı. GitHub Copilot, Haziran 2021'de preview olarak çıktığında, yazılımcıların AI ile ilişkisinin ilk ciddi testi oldu.
Copilot'un yaptığı basit görünüyordu: kod yazarken öneri sunmak. Ama etkisi derin oldu:
İlk Tepkiler (2021-2022):
- "Bu sadece gelişmiş autocomplete"
- "Güvenlik açığı üretecek"
- "Junior'lar hiçbir şey öğrenemeyecek"
- "Benim işimi elimden alacak"
Gerçekte Olan:
- Boilerplate kod yazma süresi dramatik düştü
- "Tab-tab-tab" coding stili ortaya çıktı
- Yazılımcılar kod yazmaktan çok kod "kabul etmeye" başladı
- Verimlilik tartışmaları başladı (gerçekten %55 daha hızlı mı?)
Copilot, AI-assisted coding'in "proof of concept"i oldu. Arkasından gelen araçlar (Cursor, Claude Code, Windsurf) çıtayı daha da yükseltti.
Problem Değişti
Eskiden: "Bu kodu nasıl yazarım?" → Şimdi: "Bu sistemi nasıl tasarlar, yönlendirir ve kontrol ederim?"
Eskiden: "Bu hatayı nasıl çözerim?" → Şimdi: "AI'ın ürettiği çözümü nasıl değerlendiririm?"
Eskiden: "Bu framework'ü nasıl öğrenirim?" → Şimdi: "Bu probleme AI mı, geleneksel kod mu, yoksa ikisinin kombinasyonu mu uygun?"
İkinci Kırılma: Önermekten Eyleme Geçiş
Copilot ve ChatGPT "öneren" sistemlerdi. Ama 2024'te yeni bir kırılma yaşandı: AI sistemleri sadece öneren değil, eylem alan sistemlere dönüştü.
Bu noktada yeni kavramlar ortaya çıktı:
- Tool Calling: LLM'in dış sistemleri çağırabilmesi
- Execution Boundary: AI'ın nerede durması gerektiğinin belirlenmesi
- Model Context Protocol (MCP): Anthropic'in geliştirdiği, AI'ın araçlarla iletişim standardı
Önce: Copilot önerir → Sonra: Agent karar verir
Önce: Kod yazılır → Sonra: Tool çalıştırılır
Önce: IDE içi → Sonra: Sistemler arası
Önce: Prompt merkezli → Sonra: Protocol merkezli
Bu geçiş, yazılımcının rolünü kökten değiştirdi. Artık sadece "kod yazan" değil, AI'ın eylemlerini tasarlayan ve sınırlarını çizen kişi olduk.
4. Yeni Roller: Tanımlar ve Gerçekler
Prompt Engineer
Ortaya Çıkışı: LLM'lerle ilk temas döneminde (2022-2023). Başlangıçta alay konusu oldu ("Yazmayı bilmek de meslek mi?"), sonra ciddi maaşlarla aranan bir pozisyon haline geldi.
Rolü: Modele ne söyleyeceğini bilen, talimat yazabilen kişi. LLM'lerden maksimum verimi almak için prompt tasarlayan uzman.
Mevcut Durumu: Bu rol büyük ölçüde "commoditize" oldu. Prompt bilgisi artık herkesin bilmesi gereken bir okuryazarlık haline geldi, tıpkı "Google'da arama yapmayı bilmek" gibi. Başlangıçta ayrı bir beceriydi, şimdi varsayılan bir beklenti.
2023 vs 2025 Gerçekliği: İlk dönemin "few-shot learning" ve "chain-of-thought" odaklı prompt engineering anlayışı artık yetersiz. Production sistemlerde prompt'lar tek başına düşünülmüyor. Bugün prompt'lar; policy tanımları, tool schema'ları, guardrail kuralları ve execution sınırları ile birlikte tasarlanıyor. Prompt engineering, daha büyük bir sistem tasarımının parçası haline geldi.
Nüans: Yine de sistem promptları tasarlamak, karmaşık agentic workflow'lar için talimat setleri oluşturmak hâlâ uzmanlık gerektiriyor. Ama bu, bağımsız bir iş unvanından çok AI Engineer'ın bir alt becerisi haline geldi.
Vibe Coder
Tanım: Andrej Karpathy'nin popülerleştirdiği terim. Kodu satır satır yazmak yerine, AI'a ne istediğini anlatan ve çıkan kodu kabul eden geliştirici. "Çalışıyorsa dokunma" felsefesiyle hareket eder.
Olumlu Tarafı:
- Prototipleme hızı inanılmaz
- Non-technical founder'lar bile ürün çıkarabiliyor
- Fikir → MVP süresi haftalara hatta günlere düştü
- Denemek ve iterasyon yapmak çok ucuzladı
Tehlikeli Tarafı:
- "Çalışıyor" ile "doğru çalışıyor" arasındaki fark görünmez olabiliyor
- Teknik borç birikimi sessiz ve sinsi
- Güvenlik açıkları fark edilmeden production'a gidebilir
- Bir şey bozulduğunda debug edecek bilgi yok
- Ölçekleme problemleri geç fark ediliyor
Kritik Soru: Vibe coder'lar gerçek mühendis mi? Bu aslında yanlış soru. Doğru soru: "Bu kişi ürettiği sistemin sınırlarını biliyor mu?"
Dengeli Bakış: Vibe coding, öğrenme ve keşif aşaması için mükemmel. Yeni bir API'yi denemek, fikri test etmek, hızlı prototip çıkarmak için ideal. Ama sorumluluk gerektiren sistemler (finans, sağlık, güvenlik) için tek başına yetersiz.
Vibe coding tek başına ne iyi ne kötü. Prototip için mükemmel, production için riskli. Sorun, bu ayrımı yapamayan kişilerde ortaya çıkıyor.
AI Engineer
Neden Bu Rol Gerçek ve Kalıcı? Çünkü burada mesele prompt değil, sistem entegrasyonu. AI Engineer, "LLM kullanan" değil, LLM'yi sisteme entegre eden kişi.
Önemli Bir Perspektif: AI Engineer, aslında yepyeni bir uzmanlık değil. Klasik yazılım mühendisliğinin, olasılıksal sistemlerle genişlemiş hali. Temel mühendislik prensipleri (modülerlik, test edilebilirlik, hata yönetimi) hâlâ geçerli; sadece artık deterministik olmayan bir bileşenle de çalışmayı bilmek gerekiyor.
AI Engineer'ın Temel Sorumlulukları:
- LLM sınırlarını bilmek (halüsinasyon, context limitleri, determinism eksikliği)
- Context yönetimi (ne zaman RAG, ne zaman fine-tuning, ne zaman prompt)
- Agent mimarileri (tool calling, MCP, orchestration)
- Güvenlik (prompt injection, data leakage, jailbreak koruması)
- Observability (LLM çıktılarını izleme, değerlendirme, monitoring)
AI Engineer bir nevi "tercüman" görevi görüyor: deterministik yazılım dünyası ile olasılıksal AI dünyası arasında köprü kuruyor. Geleneksel yazılım mühendisliğini bilen ama AI'ın nasıl çalıştığını da anlayan birisi.
MLOps / ML Engineer
Rolü: Data scientist'in ürettiği modeli production'a taşıyan, orada çalışır halde tutan kişi. Model eğitimi, deployment, monitoring, versiyonlama.
AI Engineer'dan Farkı: AI Engineer hazır modelleri (GPT, Claude, vb.) kullanır ve entegre eder. ML Engineer ise modellerin kendisini eğitir, optimize eder ve deploy eder.
5. Yeni Ayrım Çizgisi
Önemsizleşen Ayrımlar
Artık şu soruların önemi azaldı:
- "Java mı biliyor, Python mı?"
- "Frontend mi, backend mi?"
- "Hangi framework'ü kullanıyor?"
Kritik Yeni Ayrımlar
Şimdi önemli olan sorular:
- Problemi doğru parçalayabiliyor mu?
- AI'a doğru rolü verebiliyor mu?
- Deterministik sistem ile olasılıksal sistemi ayırabiliyor mu?
- Güvenli sınırlar koyabiliyor mu?
- Sistemin hangi parçasının AI'a, hangisinin geleneksel koda ait olduğunu biliyor mu?
- AI çıktısını kritik gözle değerlendirebiliyor mu?
6. Reasoning ve Execution Ayrımı
Bugünkü AI sistemlerinin en kritik mimari kararı, reasoning (akıl yürütme) ile execution (eylem) arasındaki sınırın nerede çizileceği.
Temel Ayrım
Reasoning (LLM): Düşünme, planlama | Olasılıksal | Hata yapabilir | Context'e bağlı
Execution (Tool/MCP): Yapma, çalıştırma | Deterministik | Kesin sonuç | API'ye bağlı
Neden Bu Ayrım Kritik?
Ölçeklenebilirlik: Bu ayrımı bilmeyen sistemler ölçeklenmez. LLM'e her şeyi yaptırmaya çalışmak hem yavaş hem pahalı hem de güvenilmez.
Güvenilirlik: Kritik işlemler (ödeme, veritabanı yazma, dosya silme) LLM'in "düşünmesine" bırakılmamalı. LLM karar verebilir, ama eylem deterministik kod veya tool üzerinden geçmeli.
Güvenlik: Execution boundary'leri belirsiz olan sistemler, prompt injection ve diğer saldırılara açık.
Pratik Örnek
Senaryo: Kullanıcı "Hesabımdaki son 3 işlemi sil" diyor.
❌ Kötü Tasarım: LLM → Doğrudan veritabanına SQL çalıştırır
✅ İyi Tasarım:
- LLM (Reasoning): "3 işlem silinecek, ID'ler: 101, 102, 103"
- Tool (Execution): Onay sonrası
delete_transactions(ids=[101,102,103])
MCP'nin Rolü
Model Context Protocol (MCP), bu ayrımı standartlaştırıyor:
- LLM'in hangi tool'ları çağırabileceğini tanımlıyor
- Her tool'un ne yaptığını, hangi parametreleri aldığını belirtiyor
- Güvenlik sınırlarını netleştiriyor
Bu ayrımı anlamak, modern AI sistemleri tasarlamanın temelidir.
7. Junior Paradoksu: Öğrenme Merdiveninin Krizi
AI devriminin en az tartışılan ama en kritik sonuçlarından biri "Junior Paradoksu":
AI junior seviye işleri otomatize ediyorsa, junior'lar nasıl senior olacak?
Eskiden Öğrenme Yolu:
- Junior: CRUD operasyonları yazar
- Code review alır, hatalarından öğrenir
- Daha karmaşık task'lar verilir
- Zamanla sistem tasarımı yapmaya başlar
- Senior olur
Şimdiki Durum:
- AI: CRUD operasyonlarını, basit bug fix'leri, boilerplate kodu yazıyor
- Junior: ???
Bu bir "öğrenme merdiveni krizi." Alt basamaklar AI tarafından kapatılıyorsa, insanlar üst basamaklara nasıl tırmanacak?
Olası Çözümler:
- AI Mentor Olarak: AI pair programming ile öğrenme. AI'ın yazdığı kodu anlamaya çalışmak
- Değerlendirme Becerisi: Kod yazmaktan çok, kod değerlendirme ve kritik düşünme becerisi geliştirmek
- Erken Sistem Düşüncesi: Junior'ları daha erken sistem tasarımına maruz bırakmak
- Farklı Öğrenme Patikası: Belki de yeni dönemin junior'ı, eskisinden farklı bir yoldan senior olacak
8. AI-Native Geliştirme Araçları
Yeni dönemin en belirgin özelliklerinden biri, geliştirme araçlarının kendisinin AI-native hale gelmesi. Artık AI sadece "yardımcı" değil, geliştirme deneyiminin merkezinde.
GitHub Copilot ve VS Code Ekosistemi
GitHub Copilot, AI-assisted coding'in ana akım olmasını sağlayan araç. VS Code ile entegrasyonu onu milyonlarca geliştiriciye ulaştırdı.
Temel Özellikler:
- Satır içi kod tamamlama (inline suggestions)
- Copilot Chat: Doğal dilde soru sorma, kod açıklama
- Copilot Edits: Çoklu dosya düzenleme (yeni)
- Pull request özeti ve review yardımı
VS Code Ekosistemindeki AI Araçları:
- GitHub Copilot: En yaygın, Microsoft/OpenAI destekli
- Codeium: Ücretsiz alternatif, hızlı
- Amazon CodeWhisperer: AWS entegrasyonu güçlü
- Tabnine: Privacy-focused, on-premise seçeneği var
Copilot Ne Zaman İşe Yarar?
- Boilerplate kod yazımı
- Bilinen pattern'lerin implementasyonu
- Test yazımı
- Dokümantasyon ve yorum ekleme
- Syntax hatırlamak istemediğiniz dillerde çalışma
Copilot'un Sınırları:
- Karmaşık mimari kararları alamaz
- Codebase-wide context'i sınırlı anlar
- Bazen güvenli olmayan kod önerebilir
- "Confident but wrong" olabilir
Claude Code ve Terminal-First Yaklaşım
Claude Code, Anthropic'in agentic coding aracı. Diğerlerinden farklı olarak terminal-native ve tam otonom çalışabiliyor.
Farkı Ne?
- IDE'ye gömülü değil, terminalde çalışıyor
- Dosya oluşturma, düzenleme, silme yapabiliyor
- Komut çalıştırabiliyor (testler, build, git)
- Multi-file refactoring yapabiliyor
- "Agentic" çalışıyor: Bir görevi alıp baştan sona tamamlayabiliyor
Kullanım Senaryoları:
- Yeni bir feature ekle:
claude "Add user authentication with JWT to this Express app" - Bug fix:
claude "Fix the memory leak in the image processing module" - Refactoring:
claude "Convert this class-based React component to hooks" - Codebase exploration:
claude "Explain how the payment flow works in this codebase"
Claude Code Ne Zaman Tercih Edilir?
- Büyük refactoring işleri
- Yeni feature'ların sıfırdan yazımı
- Codebase'i anlamak istediğinizde
- Terminal-centric workflow'u sevenler için
- Otonom çalışma gerektiğinde
Dikkat Edilmesi Gerekenler:
- Her değişikliği review etmek şart
- Git ile çalışmak (geri alma için)
- Sensitive dosyalara erişimi kontrol etmek
Cursor, Windsurf ve Yeni Nesil IDE'ler
VS Code fork'ları olarak ortaya çıkan bu araçlar, AI'ı IDE deneyiminin merkezine koyuyor.
Cursor
VS Code tabanlı, AI-first IDE. "VS Code + Copilot on steroids" olarak düşünülebilir.
Öne çıkan özellikler:
- Composer: Doğal dilde talimat verip multi-file değişiklik yapma
- Cmd+K: Seçili kod üzerinde inline düzenleme
- Codebase indexing: Tüm projeyi anlayarak context-aware öneriler
- Chat: Claude, GPT-4 ve diğer modeller arasında geçiş
- .cursorrules: Proje bazlı AI davranış kuralları tanımlama
Windsurf (Codeium)
Cursor'a rakip, Codeium'un IDE'si.
Öne çıkan özellikler:
- Cascade: Agentic çalışma modu, otonom task completion
- Flows: Önceden tanımlı iş akışları
- Daha agresif fiyatlandırma (ücretsiz tier daha cömert)
- Hızlı autocomplete
Replit Agent, Bolt.new, v0.dev
"Sıfırdan uygulama oluşturma" kategorisinde araçlar:
- Replit Agent: "Build me a todo app" deyince tüm uygulamayı oluşturuyor
- Bolt.new: Stackblitz'in aracı, tarayıcıda full-stack app oluşturma
- v0.dev: Vercel'in UI generation aracı, React/Tailwind komponenetleri
Bu araçlar özellikle vibe coding için ideal. Prototip çıkarmak, fikri test etmek için mükemmel. Production için dikkatli olmak gerek.
Araç Seçim Rehberi
Mevcut codebase'de çalışma: Cursor veya VS Code + Copilot - Codebase context önemli
Hızlı prototip: Bolt.new, Replit Agent - Sıfırdan hızlı başlangıç
Terminal-centric workflow: Claude Code - IDE'siz, otonom çalışma
Kurumsal/Enterprise: GitHub Copilot - Güvenlik, compliance
Bütçe kısıtlı: Codeium, Windsurf - Cömert ücretsiz tier
UI component oluşturma: v0.dev - Tailwind/React odaklı
Büyük refactoring: Claude Code veya Cursor Composer - Multi-file değişiklik
Araçların Karşılaştırmalı Özeti
- GitHub Copilot: Güçlü yanı: Yaygınlık, VS Code entegrasyonu | Zayıf yanı: Codebase context sınırlı | Fiyat: $10-19/ay
- Cursor: Güçlü yanı: Codebase indexing, Composer | Zayıf yanı: Bazen yavaş, kaynak tüketimi | Fiyat: $20/ay
- Claude Code: Güçlü yanı: Agentic, terminal-native | Zayıf yanı: Öğrenme eğrisi, IDE yok | Fiyat: API maliyeti
- Windsurf: Güçlü yanı: Ücretsiz tier, hızlı | Zayıf yanı: Daha az olgun | Fiyat: Ücretsiz / $15/ay
- Codeium: Güçlü yanı: Tamamen ücretsiz | Zayıf yanı: Daha az akıllı | Fiyat: Ücretsiz
- Replit Agent: Güçlü yanı: Sıfırdan uygulama | Zayıf yanı: Karmaşık projeler için yetersiz | Fiyat: Replit aboneliği
Hibrit Kullanım Stratejileri
Deneyimli geliştiriciler genellikle tek bir araca bağlı kalmıyor:
Örnek Workflow 1: Feature Development
- Cursor'da codebase'i indexle
- Composer ile feature'ın iskeletini oluştur
- Copilot ile detay implementasyonu
- Claude Code ile test yazımı
Örnek Workflow 2: Bug Hunting
- Claude Code ile "explain this codebase"
- Cursor Chat ile şüpheli alanları sor
- Debugging için geleneksel araçlar (breakpoints, logs)
Örnek Workflow 3: Prototipten Production'a
- Bolt.new ile hızlı prototip
- Kodu Cursor'a taşı
- Claude Code ile production-ready refactoring
- Copilot ile testler ve dokümantasyon
9. Yeni Dönemin Beceri Haritası
Yeni roller yeni beceriler gerektiriyor. İşte her rol için gerekli teknik yetkinlikler:
Herkes İçin Temel Beceriler (Zorunlu)
Bu beceriler artık "bilsen iyi olur" değil, "bilmezsen geride kalırsın" kategorisinde:
Prompt Engineering Temelleri
- System prompt tasarımı
- Few-shot learning
- Chain-of-thought prompting
- Prompt chaining ve decomposition
AI Araçları ile Çalışma
- ChatGPT, Claude, Copilot gibi araçları etkin kullanma
- AI çıktılarını değerlendirme ve doğrulama
- Hangi görev için hangi model sorusuna cevap verebilme
Versiyon Kontrolü ve İşbirliği
- Git (branch, merge, rebase, conflict resolution)
- GitHub/GitLab workflow'ları
- Code review kültürü
Temel Komut Satırı ve Sistem Bilgisi
- Linux temelleri (dosya sistemi, izinler, process yönetimi)
- Terminal/shell kullanımı (bash, zsh)
- SSH ve remote çalışma
Vibe Coder için Önerilen Beceriler
Vibe coding yapanlar için minimum teknik altyapı:
Hızlı Prototipleme Araçları
- Cursor, Windsurf, Bolt, Replit Agent gibi AI-native IDE'ler
- v0.dev, Claude Artifacts gibi UI generation araçları
- No-code/low-code platformları (Bubble, Webflow)
Temel Web Teknolojileri
- HTML/CSS temelleri (en azından AI çıktısını okuyabilecek kadar)
- JavaScript/TypeScript temelleri
- React veya benzeri bir framework'ün temel mantığı
Deployment Temelleri
- Vercel, Netlify, Railway gibi kolay deployment platformları
- Environment variables yönetimi
- Domain ve DNS temelleri
Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Güvenlik temelleri (en azından OWASP Top 10'u bilmek)
- AI çıktısını körü körüne kabul etmemek
- Ne zaman uzman yardımı alınması gerektiğini bilmek
AI Engineer için Gerekli Beceriler
AI Engineer olabilmek için çok daha kapsamlı bir teknik altyapı gerekiyor:
LLM ve AI Temelleri
- Transformer mimarisi (en azından konsept olarak)
- Tokenization, context window, temperature, top-p
- Embedding'ler ve vector space kavramı
- Halüsinasyon, bias ve model sınırları
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Sistemleri
- Vector veritabanları (Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector)
- Embedding modelleri ve seçimi
- Chunking stratejileri
- Hybrid search (keyword + semantic)
Agent ve Tool Calling
- Function calling / tool use kavramı
- MCP (Model Context Protocol)
- LangChain, LlamaIndex gibi orchestration framework'leri
- Agent mimarileri (ReAct, Plan-and-Execute)
API ve Entegrasyon
- REST API tasarımı ve consumption
- JSON/YAML veri formatları
- Webhook'lar ve event-driven mimari
- Rate limiting ve API yönetimi
Altyapı ve DevOps
- Docker ve containerization
- Kubernetes temelleri
- CI/CD pipeline'ları
- Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi)
Veri İşleme
- Python (pandas, numpy)
- SQL ve veritabanı temelleri
- Data pipeline'ları
- Stream processing temelleri
Güvenlik
- Prompt injection ve korunma yöntemleri
- Data privacy ve PII handling
- API security best practices
- Audit logging
Monitoring ve Observability
- LLM observability araçları (LangSmith, Weights & Biases)
- Logging ve tracing
- Metrics ve alerting
- Cost tracking ve optimization
Programlama Dilleri
- Python (birincil dil)
- TypeScript/JavaScript (frontend ve Node.js için)
- Go veya Rust (performans kritik sistemler için)
MLOps / ML Engineer için Ek Beceriler
ML Engineer olmak için AI Engineer becerilerine ek olarak:
Model Eğitimi ve Fine-tuning
- PyTorch veya TensorFlow
- Hugging Face Transformers
- Fine-tuning teknikleri (LoRA, QLoRA)
- Distributed training
Model Serving
- vLLM, TGI gibi inference engine'ler
- Model optimization (quantization, pruning)
- Batch inference vs real-time inference
ML Pipeline'ları
- MLflow, Kubeflow
- Feature stores
- Model registry
- A/B testing ve canary deployments
GPU ve Compute
- CUDA temelleri
- GPU cloud servisleri (AWS, GCP, Lambda Labs)
- Cost optimization
10. Gelecek: System Thinker Developer
Yeni Yazılımcı Profili
Eskiden: Kod yazan kişi Şimdi: Kodu kimin, nerede, nasıl yazacağını bilen kişi Gelecek: Sistemleri orkestre eden kişi
Gelecek yazılımcısı şu becerilere sahip olacak:
Agent Okuryazarlığı: Agent ne yapar, nerede durmalı, nasıl kontrol edilir, güvenlik sınırları nasıl çizilir.
Tool Farkındalığı: MCP, function calling, external integrations. Hangi araç ne için kullanılır, nasıl bağlanır.
Reasoning/Execution Ayrımı: Düşünme ile yapma arasındaki farkı bilmek. LLM'in ne zaman "düşünmesi", ne zaman "yapması" gerektiğini ayırt etmek.
Hybrid Architecture: AI + geleneksel kod + insan denetimi dengesini kurmak. Her problemin AI problemi olmadığını bilmek.
Özet ve Son Söz
Özet
2000-2018: Kimlik sorusu "Hangi dili biliyorsun?" | Değer kaynağı: Dil uzmanlığı | Ana risk: Tek dile hapsolmak
2018-2022: Kimlik sorusu "Ne inşa edebiliyorsun?" | Değer kaynağı: Ürün çıkarma becerisi | Ana risk: Framework bağımlılığı
2022+: Kimlik sorusu "AI ile nasıl çalışıyorsun?" | Değer kaynağı: Orkestrasyon + Sistem düşüncesi | Ana risk: Temelsiz üretkenlik
Son Söz
Yazılım dünyası, tarihinin en büyük dönüşümlerinden birini yaşıyor. Eskiden yazılımcı "kodu yazan" kişiydi. Şimdi yazılımcı "kodu kimin, nerede, nasıl yazacağını bilen" kişi.
Ve belki de en önemlisi: "Kodun nerede bitmesi gerektiğini bilen" kişi.
Çünkü artık her şeyi koda dökmek zorunda değiliz. Bazen bir prompt, bazen bir agent, bazen geleneksel kod, bazen de bunların hiçbiri doğru cevap olabilir. Bu ayrımı yapabilmek, yeni dönemin en kritik becerisi.
Dil savaşları artık geride kaldı. Yeni savaş, adaptasyon hızında.
Soru artık şu değil: "Hangi dili biliyorsun?"
Soru şu: "Neyi, kime, nerede yaptırıyorsun?"
Kaynaklar ve İleri Okuma
Temel Referanslar:
- GitHub Copilot Announcement (2021) - AI-assisted coding'in başlangıcı
- Andrej Karpathy - "Vibe Coding" Tweet (2025) - Terimin ortaya çıkışı
- Anthropic - Model Context Protocol (MCP) - Tool calling standardı
- OpenAI - Function Calling - Tool use temelleri
Derinlemesine Okumalar:
- What We Learned from a Year of Building with LLMs - O'Reilly, production deneyimleri
- The AI Engineer Path - Latent Space, rol tanımı
- Building LLM Applications for Production - Chip Huyen, mühendislik perspektifi
Araçlar ve Dokümantasyonlar:
Bu makale, yapay zeka destekli içerik üretim araçları kullanılarak hazırlanmıştır. İroni, farkındayız.