Bölüm -3

Last updated on 30 Eki 2025

🧠 Bölümün Genel Çerçevesi

Bu bölüm, yazılım ekipleri için en büyük kabuslardan biri olan üretim ortamındaki hatalar sorununu masaya yatırıyor. Hataya yol açan kod satırları, sadece geliştiriciye değil, şirketin gelir ve itibarına da zarar verebilir. Tarih boyunca bu riski azaltmak için kod incelemesi ve kalite güvencesi (QA) süreçleri geliştirildi; ancak bu süreçler genellikle uzun, yorucu ve insan hatasına açık. Son yıllarda üretken yapay zekâ araçları, bu alanda devrim yaratacak vaadiyle ortaya çıktı. Bölüm, bu araçların bugünün kod inceleme süreçlerini nasıl dönüştürdüğünü, hangi güçlü ve zayıf yönlere sahip olduklarını, ve geliştiricilerin bunlardan nasıl en iyi şekilde yararlanabileceğini kapsamlı şekilde inceliyor olacağız .

🧩 Kod İnceleme Türleri ve Araç Sınıflandırması

Kod inceleme araçlarını üç kategoriye ayırıyoruz:

IDE tabanlı araçlar: Visual Studio Code, IntelliJ IDEA veya Eclipse gibi geliştirme ortamlarının içine entegre oluyor. Kod kaydedildiği anda hataları vurgulayıp, stil ihlallerini veya potansiyel güvenlik açıklarını gösteriyor. Geliştirici hata yapan satırı “yerinde” düzeltme fırsatı buluyor; bu tür gerçek zamanlı geri bildirim diğer kategorilerde yok.
Git tabanlı araçlar: GitHub, GitLab veya Bitbucket gibi sürüm kontrol platformlarına entegre olan, PR (pull request) açıldığında veya commit yapıldığında tetiklenen araçlar. Kod, takımın belirlediği kurallara göre denetleniyor ve raporlar PR üzerinde gösteriliyor.
Tarayıcı tabanlı araçlar: Web üzerinden çalışan ve genelde Git tabanlı hizmetlere bağlanan çözümler. Geliştirici, IDE’den veya Git arayüzünden çıkıp tarayıcıdaki bir platforma geçmek zorunda kalıyor; bu da kullanım konforunu azaltıyor.

Ayrıca linters (stil denetleyicileri) ve statik analiz araçları ile AI tabanlı araçlar arasındaki farklara değinilmesi önem arz ediyor. Linters sadece stil ve basit sözdizimi hatalarına odaklanırken, statik analiz araçları (SonarQube gibi) kontrol akışını ve veri akışını çözümleyerek bellek sızıntıları veya eş zamanlılık hataları bulmaya çalışır. AI‑tabanlı araçlar ise milyonlarca projeden öğrendikleri örüntülerle çok daha kapsamlı bir analiz yaparak güvenlik açıkları, performans sorunları ve kod kokuları tespit eder.

🛠️ Neden AI ile Kod İncelemesi?

Faydalar

Hızlı geri bildirim: İnsan kod incelemeleri günlerce bekleyebilecekken, AI anında geri dönüş sağlar. Bu, hataların PR aşamasında yakalanıp hızla düzeltilmesine olanak tanır.
Eğitim etkisi: Özellikle junior geliştiriciler için, AI araçları bir “24 saat açık çift programcı” görevi görür. Yaptığınız hata neden tehlikeli, nasıl düzeltilir, hangi alternatifler kullanılabilir — bunları net şekilde açıklar.
Teknik yükü azaltma: Performans veya güvenlik sorunları “önemsiz” diye ertelenip birikmek yerine, AI tarafından otomatik olarak tespit edilip rapor edilir ve hızlıca çözüme kavuşturulabilir.
Derin güvenlik analizi: İnsan incelemeleri çoğunlukla fonksiyonelliğe odaklandığı için OWASP Top 10 gibi kritik güvenlik açıkları gözden kaçabilir. AI tabanlı araçlar, bu tür açıkları çok daha erken tespit eder.

Sınırlamalar

Bağlam eksikliği: AI, kodun hangi iş ihtiyacını karşıladığını veya sistemin genel mimarisini anlamaz. Bu nedenle önerileri bazen gereksiz veya yanlış olabilir.
İnsan incelemesini azaltma riski: Geliştiriciler “nasıl olsa AI kontrol etti” diyerek PR’ları daha az gözden geçirme eğilimine girebilir. Oysa AI, özellikle iş mantığı ve sistem tasarımı konularında insan kıyaslamasının yerini tutamaz.
Eski veriler ve halüsinasyonlar: AI, geçmiş verilerden öğrendiği için önerileri güncel olmayabilir ya da gerçekte var olmayan fonksiyonlar önerebilir. Bu yüzden geliştirici her zaman çıktıların doğruluğunu test etmeli.

🔍 Değerlendirme Metodolojisi

Yazar, 20’den fazla AI kod inceleme aracını test ettikten sonra en iyi bulduğu üç tanesini ayrıntılı bir örnek üzerinde inceliyor olacağız. Değerlendirme süreci şöyle:

Kitabın GitHub deposundaki Example 3‑1 kodu (JavaScript) hem SQL enjeksiyon hem XSS açığı, bellek sızıntısı ve verimsiz döngü gibi dört hatayı içeriyor.
Her araç, aynı kod üzerinde çalıştırılıyor.
Hangi hataları bulduğu, önerdiği çözümlerin kalitesi, kullanıcı deneyimi ve PR akışına entegrasyonu değerlendiriliyor.

🔍 Değerlendirme Metodolojisi

Yazar, 20’den fazla AI kod inceleme aracını test ettikten sonra en iyi bulduğu üç tanesini ayrıntılı bir örnek üzerinde inceliyor. Değerlendirme süreci şöyle:

Kitabın GitHub deposundaki Example 3‑1 kodu (JavaScript) hem SQL enjeksiyon hem XSS açığı, bellek sızıntısı ve verimsiz döngü gibi dört hatayı içeriyor.
Her araç, aynı kod üzerinde çalıştırılıyor.
Hangi hataları bulduğu, önerdiği çözümlerin kalitesi, kullanıcı deneyimi ve PR akışına entegrasyonu değerlendiriliyor.

🧰 Araç İncelemeleri

1. Codacy — “Hepsinden Biraz”

Genel Bakış: 2012’de Portekiz’de kurulmuş olan Codacy, 40+ dili destekleyen ve GitHub/GitLab/Bitbucket entegrasyonları sunan kapsamlı bir araçtır. AI yetenekleri sayesinde kod kalitesini artırmayı ve teknik borcu azaltmayı hedefler.

Güçlü Yönler:

SQL enjeksiyon ve XSS açıklıklarını doğru tespit etti. Her açık için ayrıntılı açıklama ve neden tehlikeli olduğuna dair bilgi verdi.
PR üzerinde “commitable suggestion” bölümüyle tek tıkla düzeltme yapma imkânı sundu. Bu, manuel müdahale gerektiren DeepCode’a göre büyük avantaj.
Web arayüzü ve PR entegrasyonu ile kullanıcıyı bilgilendiren raporlar hazırlıyor.

Eksik Yönler:

Bellek sızıntısı ve verimsiz döngü gibi performans hatalarını yakalayamadı.
Tarayıcı arayüzü ve repoda ayrı ayrı inceleme yapması, bazen iki farklı yerde sonuç kontrol etmeyi gerektiriyor.

Puan: 8/10
Kıdemli yorumum: Codacy, kurumsal ortamlarda en dengeli tercih gibi görünüyor. Hem ciddi güvenlik açıklarını yakalıyor hem de otomatik düzeltme sunuyor. Ancak performans ve optimizasyon konularına daha fazla odaklanmalı.

2. DeepCode (Snyk) — “Güvenlik Odaklı, Derin Analiz”

Genel Bakış: ETH Zürih çıkışlı bir araştırma projesinden türeyen DeepCode, 2020’de Snyk tarafından satın alındı. “Semantik kod analizi” ve yüz milyonlarca açık kaynak kod deposundan beslenen veri setiyle övünüyor.

Güçlü Yönler:

SQL enjeksiyon açığını buldu ve “en yüksek seviye” olarak derecelendirdi.
Açığı detaylı bir “stack trace” benzeri panelde açıklayıp önerdiği çözümde de savunmasız dizelerin doğrudan kullanılmasının sakıncalarını anlattı.
Kaynağı ve önerdiği çözümleri, nereden aldığına dair şeffaf şekilde gösterdi; bu iyi bir güven unsuru.

Eksik Yönler:

XSS ve performans hatalarını bulamadı.
Çözüm önerileri “commitable suggestion” gibi doğrudan uygulanabilir değildi; geliştiricinin ekstra uğraşması gerekiyor.
PR’ı bloke edecek bir mekanizma sunmadı; hataları bulsa da PR devam eder.

Puan: 6/10
Kıdemli yorumum: Derin güvenlik bilgisiyle öne çıkıyor; ancak, pratikte geliştiricinin işini kolaylaştıracak otomasyon eksik. Özellikle novice geliştiriciler için çözüm önerilerinin daha somut olması gerekir.

3. CodeRabbit — “Ekip Arkadaşı Gibi”

Genel Bakış: 2023’te piyasaya sürülen CodeRabbit, AI destekli kod incelemeyi bir “chatbot/PR yorumcusu” gibi sunuyor. Bir PR oluşturduğunuzda, saniyeler içinde yorumlar bırakarak sizi yönlendiriyor.

Güçlü Yönler:

SQL enjeksiyon ve XSS hatalarını tespit edip, basit ve anlaşılır açıklamalarla neden yanlış olduklarını açıkladı.
PR üzerinde “commit ile çöz” seçeneğiyle otomatik düzeltme sundu.
UX, gerçek bir ekip arkadaşının PR’a yaptığı yorumlar gibi görünüyor; alışma eğrisi çok düşük.

Eksik Yönler:

Performans hatalarını bulamadı.
Hata şiddet derecelendirmesi sunmuyor; bir hata kritik mi, önemsiz mi belli değil.
Derinlemesine analiz veya geçmiş sorgulama için bir web arayüzü yok; sadece PR üzerinden etkileşim mümkün.

Puan: 7/10
Kıdemli yorumum: CodeRabbit, küçük ekipler veya hızlı PR akışı olan projeler için eğlenceli ve kullanışlı olabilir. Ancak güçlü kurumsal raporlama ve güvenlik analizi gerektiren projelerde yetmez.

📊 Karşılaştırma Tablosu

🧾 Kapanış Tavsiyeleri

AI, yardımcı pilotunuzdur. Araçlar mükemmel olmasa da, deneyimli bir kıdemli geliştiricinin eksik gördüğü hataları dahi büyük ölçüde yakalayarak işinizi hızlandırır. Yine de kodu kabul etmeden önce mutlaka gözden geçirin ve test edin.
İş amaç ve bağlamı insanlara aittir. Kodun sadece teknik doğruluğu değil, iş ihtiyaçlarına uygunluğu da önemlidir. AI bunu anlayamaz. PR incelemelerinde müşteri gereksinimleri, mimari seçimler ve iş akışları gibi etmenler insan tarafından denetlenmelidir.
Performans analizine dikkat. İncelenen araçların çoğu güvenlik açıklarına odaklanırken, bellek sızıntısı ve verimsiz algoritmalar gibi performans konularını atlayabiliyor. Bu nedenle performans değerlendirmesi için özel araçlar veya insan incelemesi gereklidir.
Kullandığınız aracı sürekli test edin. AI modelleri ve araçlar hızla gelişiyor; iki ay önce tutarsız çalışan bir araç, şu an en doğru sonuçları verebilir. Düzenli aralıklarla güncellemeleri kontrol edip kendi projelerinizde küçük testler yapın.
Gizlilik ve telif hakları konusuna özen gösterin. AI modellerinin eğitim verilerinde hassas veya telifli içerikler bulunabileceğini, bu yüzden üretilen çözümleri doğrudan paylaşırken dikkatli olmanız gerektiğini unutmayın.