Yapay Zeka Ajanları Eğitimi Başlıyor

Last updated on 29 Eki 2025

Bölüm 1 :

“Üretken Yapay Zekâ Kavramı”

Üretken yapay zekâ (Generative AI), girdi verilerindeki örüntüleri öğrenip özgün veriyi kopyalamadan yeni içerikler üretebilen bir yapay zekâ türüdür. Bu teknoloji metin, görüntü, müzik, yazılım kodu veya tasarım gibi farklı formatlarda çıktılar oluşturabilir. Temelini, çeşitli ve etiketlenmemiş verilerle eğitilmiş yapay zekâ modelleri oluşturur; Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN), Varyasyonel Otomencoders (VAE), otoregresif modeller ve Transformer tabanlı modeller bu teknolojiye dahildir

Yazılım mühendisliğinde üretken yapay zekâ, kod gözden geçirme, otomatik kod üretimi, test ve hata ayıklama, dokümantasyon oluşturma, dağıtım ve tasarım gibi süreçleri otomatikleştirerek ekiplerin çalışma hızını ve kod kalitesini artırır. Farklı analizler, üretken yapay zekâ araçlarının geliştirici verimliliğini %20–50 oranında artırabildiğini göstermektedir. Örneğin bir geliştirici, yalnızca birkaç cümlelik bir prompt kullanarak REST API’si veya test senaryosu oluşturabilir.

Bu teknolojinin önemli riskleri de vardır. Üretken modellerin çıktıları her zaman şeffaf ve açıklanabilir değildir; bu durum hata ayıklamayı zorlaştırır. Verilerdeki eğilimler modele yansıyabileceği için önyargılı sonuçlar üretilebilir. Ayrıca sistemlerin yanlış veya uydurma bilgiler sunma riski, gizlilik ve fikri mülkiyet ihlalleri ile siber güvenlik tehditleri gibi sorunlar da göz önünde bulundurulmalıdır. Yazılım geliştirme sürecinde üretken yapay zekâ kullanılırken, insan denetimi ve doğrulama zorunludur.

🚀 Bölümün Ana Fikirleri (Özet)

Kod Üretimi ve Otomatik Tamamlama: Yapay zekâ destekli araçlar, yalnızca yazma hızını artırmakla kalmaz; çalıştığınız kodun bağlamını anlar, ilgili kod parçacıkları önerir ve az sayıda girdiden karmaşık kod blokları oluşturabilir. Bu araçlar, devasa kod havuzlarından öğrenerek önerilerinin doğruluğunu sürekli artırır.
Dikkat Edilmesi Gereken Riskler: Model eğitimi için kullanılan veriler eski olabileceği için, AI araçları zaman zaman güncel olmayan kütüphaneler veya işlevler önerebilir. Ayrıca “halüsinasyon” denilen hatalı çıktılar (var olmayan fonksiyonlar veya yanlış API uç noktaları gibi) üretme ihtimalleri vardır. Bu yüzden geliştiriciler, ortaya çıkan kodu mutlaka gözden geçirmeli ve test etmelidir.
Tarayıcı Tabanlı vs. IDE Tabanlı:
Tarayıcı tabanlı araçlar (örneğin ChatGPT), internet üzerinden kullanılabildiği için çok erişilebilirdir; ancak dar bir “bağlam penceresine” sahiptirler, yani büyük bir kod tabanını anlayamazlar ve sık sık kopyala/yapıştır yapmanızı isterler.
IDE tabanlı araçlar (örneğin GitHub Copilot), doğrudan geliştirme ortamına yerleşik çalışır ve tüm proje dosyalarını bağlam olarak kullanabilir; bu da çok daha kapsamlı öneriler üretmelerini sağlar.
Başlıca Kullanım Alanları:

Kod üretilmesi — Belirli gereksinimleri tarif ettiğinizde, araç size Java, Python veya JavaScript gibi dillerde hazır kod üretebilir.
Hata ayıklama — Hata mesajlarını analiz edip çözüm için öneriler sunar; neden-sonuç ilişkisini açıklayarak öğrenmenizi de sağlar.
Hızlı öğrenme — Yeni bir programlama dili, framework veya API hakkında örnekler ve özetler sunarak öğrenme sürecini hızlandırır.
Kod optimizasyonu — Var olan kodu daha okunabilir ve verimli hâle getirmek için refaktör önerilerinde bulunur.
Dokümantasyon otomasyonu — Fonksiyonlar, sınıflar ve modüller için yorum ve açıklamaları otomatik olarak oluşturur; bu da ekip içi bilgi paylaşımını kolaylaştırır.

Örnek Araç: ChatGPT — 2025 Nisan’ında haftalık 800 milyon aktif kullanıcısı olan ChatGPT, günlük 1 milyardan fazla sorgu işleyerek en çok ziyaret edilen siteler arasına girmiştir. OpenAI’nin GPT‑4o modeli, metin‑ses‑görüntü kombinasyonlarıyla çok modlu etkileşim olanağı sunarak bu büyümeyi desteklemiştir.

“Kod Üretimi ve Otomatik Tamamlama” başlıklı bu bölümde, yapay zekâ destekli araçların yazılım geliştiricisinin üretkenliğini nasıl artırdığından bahsediliyor. Bu araçlar, tek tek karakter yazmanın ötesinde kodun bağlamını anlayarak ilgili işlev ve kod parçacıkları önerebiliyor; hatta yalnızca birkaç kelimelik girdilerle karmaşık fonksiyonlar oluşturabiliyorlar.

Bununla birlikte yazar, bu tür araçların hatasız olmadığını vurguluyor. Eğitim verilerinin güncelliği kısıtlı olabildiğinden, kimi zaman eskimiş kütüphaneler veya var olmayan API uç noktaları önermeleri mümkündür. Bu yüzden geliştiricinin en önemli görevi, önerilen kodu dikkatle inceleyip gerekirse düzeltmektir; yapay zekâ, yeri doldurulamaz bir “yardımcı” rolündedir.

Araçlar iki temel kategoride inceleniyor: tarayıcı tabanlı çözümler ve IDE’ye entegre çözümler. Tarayıcı üzerinden çalışanlar (ChatGPT gibi) ulaşılabilirlik açısından kolaylık sağlarken, büyük projelerde bağlamı korumakta zorluk çekerler. IDE eklentileri (GitHub Copilot vb.) ise doğrudan çalışma ortamınızda entegre olduğundan projenizin tamamını bağlam olarak alabilir ve buna göre önerilerde bulunabilir.

Bu yapay zekâ araçları genellikle beş alanda kullanılıyor: (1) kod üretimi, (2) hata ayıklama, (3) yeni teknolojiler öğrenme, (4) kod optimizasyonu ve (5) dokümantasyonun otomasyonu. Örneğin ChatGPT’yi kullanarak REST API örneği yazdırabilir, bir hatanın neden oluştuğunu açıklamasını isteyebilir ya da var olan kodu daha verimli hale getirebilirsiniz.

Bölümün sonunda, ChatGPT’nin 2025 itibarıyla milyonlarca kullanıcısı olduğu ve multimodal özellikleriyle daha da geliştiği belirtiliyor. Bu örnek, yapay zekânın yazılım geliştirmede ne kadar hızlı ve yaygın bir şekilde benimsendiğini gösteriyor.

🧠 Mini Quiz ve Alıştırmalar

Tarayıcı tabanlı ve IDE tabanlı yapay zekâ araçlarının avantaj ve dezavantajları nelerdir?
Üretken yapay zekâların ürettiği kodları körü körüne kullanmamak neden önemlidir?
Sizce kod üretiminden başka hangi alanlarda yapay zekâ araçları en çok fayda sağlar?
ChatGPT’nin kısa sürede bu kadar popüler olmasını sağlayan özellikler nelerdir?
Kendi kullandığınız bir yapay zekâ aracında karşılaştığınız en büyük sorun veya fayda ne oldu?

Kod Üretimi ve Otomatik Tamamlama Araçlarının Derinlemesine İncelemesi

Önceki bölümde, üretken yapay zekânın kod üretimine nasıl yön verdiğini ve tarayıcı/IDE tabanlı araçların temel farklarını ele almıştık. Şimdi, bölümün geri kalanında değerlendirilen Üç önemli IDE tabanlı aracı ve yazarın bunlara ilişkin ayrıntılı değerlendirmelerini, bir kıdemli geliştirici ve kitap editörü gözüyle ele alacağız. Aynı zamanda, bu araçların endüstrideki etkisini ve deneyimlerimizden çıkan dersleri de aktaracağım.

⚙️ GitHub Copilot: Geliştirici Deneyimini Yeniden Şekillendiren Öncu

GitHub Copilot, 2021’de hayatımıza girdiğinde birçok kişi için “sihir” gibiydi. Basit tamamlama önerilerinin ötesine geçerek, geliştiricinin o an yazdığı kodun bağlamını algılayıp tutarlı bloklar önermesi, pek çok yazılımcının iş akışını kökten değiştirdi. 2025’e geldiğimizde Copilot’ın 1 milyondan fazla ücretli aboneye ve 77.000’den fazla kurumsal müşteriye ulaştığı belirtiliyor. Bu rakamlar, yıldan yıla %180’lik bir büyüme anlamına geliyor ve GitHub gelirlerinin %40’ının tek başına bu üründen geldiği ifade ediliyor.

Copilot’ın gelişimi yalnızca kod tamamlama ile sınırlı kalmadı. “Copilot Chat” ile geliştiriciler artık kod parçalarının neden böyle çalıştığını sorabiliyor, alternatif çözüm önerileri alabiliyor. “Copilot Extensions” ise Azure, Docker ve MongoDB gibi araçlarla derin entegrasyon sağlıyor; böylece bir konteyner kurulumundan veritabanı işlemlerine kadar pek çok görev AI yardımıyla hızlanıyor. 2025 itibarıyla piyasaya sürülen Copilot Pro+ paketi, kullanıcıları sadece OpenAI modellerine bağlı kalmaktan kurtararak Anthropic’in Claude 3.7’si veya Google’ın Gemini Flash 2.0’ı gibi alternatif modelleri kullanma esnekliği sunuyor.

Kıdemli Geliştiricinin Notu: Copilot benim de günlük akışımda kullandığım bir araç. Üretim kodlarına dokunmadan önce, Copilot’ın önerdiği fonksiyonları hızla bir test dosyasında çalıştırıp hatalarını filtrelemek, özellikle sıkıcı veya tekrarlayan işler için müthiş zaman kazandırıyor. Bununla birlikte, kritik sistemlerde Copilot önerilerini “kontrol etmeden kabullenmek” büyük risk taşıyor. Birden fazla veri kaynağından beslenen sistemlerde, yanlış API endpoint’lerini önerdiği durumlarla karşılaştım.

Kullanıcı arayüzü açısından Copilot’ın yaklaşımı minimalist. IDE’ye kurulduktan sonra çalışma alanını bozmaz; yalnızca bir yan panel ve kod satırı üzerinde beliren kısa öneriler şeklinde kendini gösterir. Bu da kod yazma alışkanlıklarını zorlamadan, öğrenme eğrisini yumuşak tutar. Popüler bütün IDE’lerle (VS Code, JetBrains ürünleri, Eclipse, Xcode) uyumlu olması, benim gibi uzun süredir belirli bir geliştirme ortamına bağlı çalışan geliştiriciler için büyük avantaj.

🖥️ Cursor: AI-Native IDE ile Kodlama Deneyimini Baştan Tasarlamak

2023’te Anysphere tarafından geliştirilen Cursor, bence üretken AI ekosistemindeki en cesur projelerden biri. Cursor’ı özgün kılan, bir eklenti veya harici araç olmaktan ziyade, tamamen AI odaklı bir IDE olarak sıfırdan tasarlanması. Visual Studio Code’un bir çatalı üzerine kurulu olan Cursor; sezgisel kod önerileri, akıllı “rewrite” fonksiyonları ve doğal dil ile kod tabanı içinde sorgulama yapma gibi özellikler sunuyor. Bu sayede, “Şu modülün hata veren kısmını daha verimli hale getir” veya “Bu proje içinde REST API’ye dair tüm endpoint’leri bul” gibi talepleri yazıp sonuç almak mümkün.

Cursor’ın başarısı rakamlara da yansımış: 2025 başında 200 milyon dolar yıllık yinelenen gelire ulaşmış ve 360 binin üzerinde ücretli kullanıcı tarafından tercih ediliyor. Özellikle OpenAI, Shopify ve Instacart gibi teknoloji devlerinin mühendisleri tarafından kullanılması, Cursor’ın gerçek proje deneyimlerinde kendini kanıtladığını gösteriyor.

Fakat Cursor’ın üstün yeteneklerinin bir bedeli var. AI, sizin izninizle proje dizininize yeni dosyalar ve klasörler ekleyebiliyor; bu da istenmeyen değişikliklerin geri alınmasını zorlaştırabiliyor. Benim deneyimlerimde, büyük bir proje dosyasında Cursor önerilerini kabul ettikten sonra bozulan bağımlılık zincirlerini düzeltmek zaman alabiliyor. Bu yüzden, özellikle takım projelerinde, Cursor kullanırken kod inceleme süreçlerinin titizlikle uygulanması şart.

🌊 Windsurf: “Ajan” Yaklaşımıyla Bir Üst Seviye

Codeium’un 2024’te piyasaya sürdüğü Windsurf, AI destekli IDE’ler arasında “agentic” yaklaşımın öncüsü sayılabilir. Aracın en önemli bileşeni Cascade adını verdiği “akıllı ajan”. Cascade, yazılım geliştiricisinin ihtiyaçlarını tahmin etmeye çalışarak, gerekli dosya ve klasörleri otomatik oluşturuyor, kodu bağlamsal olarak düzenliyor ve gerçek zamanlı işbirliği özellikleri sunuyor. Örneğin, veri tabanına yeni bir model eklemek istediğinizde, sadece ihtiyacınızı tarif ediyorsunuz; Cascade hem model sınıfını hem de ilgili migration dosyalarını kendisi oluşturabiliyor.

Windsurf’un hızlı yükselişi dikkat çekici: 2025 itibarıyla şirketin değeri 2,75 milyar doları, yıllık yinelenen geliri 40 milyon doları aşmış durumda. Ücretsiz bir “Community” sürümü ve aylık 10 dolarlık Pro versiyonu ile geniş bir kitleye hitap ediyor. Kullanıcı arayüzü ve klavye kısayolları Cursor’a benziyor, bu da Visual Studio Code’dan gelen geliştiriciler için öğrenmeyi kolaylaştırıyor.

Kıdemli Editör Yorumu: Windsurf’un sunduğu özgürlük, deneyimli yazılımcılar için büyük fırsat; aynı zamanda ciddi bir sorumluluk da getiriyor. Cascade’in bir butona basışla onlarca dosyayı değiştirme yetisi, dikkatsiz kullanıldığında projenizi kaosa sürükleyebilir. “Akıllı ajan” yaklaşımı, doğru sorular sorabilen ve kod incelemesi disiplinine sahip yazılımcılarla birleştiğinde gerçekten verimli oluyor.

🔍 Araç Karşılaştırması ve Değerlendirme Yöntemi

Yazar, bölümde 30’dan fazla yapay zekâ aracını test ettiğini ve bunları karşılaştırmak için standart bir kod sorusu kullandığını belirtiyor. Soru özetle şu: “Bir 2 boyutlu dizi içinde, 0’lardan oluşan tüm dikdörtgenlerin sol üst ve sağ alt koordinatlarını bulun ve bunları bir dizi olarak döndürün.” Bu, genellikle mülakatlarda sorulan bir algoritma problemi. Yazar, her araca aynı prompt’u vererek tek çalıştırmada ürettikleri çözümleri değerlendirmiş ve şu tabloyu oluşturmuş:

Bu sonuçlar, tarayıcı tabanlı araçların (özellikle Gemini’nin) karmaşık algoritma sorularında geride kaldığını; IDE tabanlı araçların ise daha istikrarlı ve yüksek kaliteli çözümler sunduğunu gösteriyor. Yazarın değerlendirme kriterleri; çözümün doğruluğu, kodun okunabilirliği, bağımlılık yönetimi ve kullanım kolaylığı üzerine kurulu.

🧾 Bölüm Sonu Değerlendirmesi ve Kişisel Yorumlar

Yazarın vurguladığı en önemli nokta şu: “Kodu bizzat yazmak yerine, yapay zekâ araçlarına doğru talimatlar vermek ve çıkan sonucu gözden geçirmek, geleceğin yazılım geliştirme pratiği olacak.” Bu, kulağa basit bir optimizasyon gibi gelse de, aslında yepyeni bir beceri seti gerektiriyor. Yanlış veya eksik tanımlanmış bir prompt, tüm modüllerinizi bozabilir; iyi tanımlanmış bir prompt ise saatler sürecek işleri dakikalara indirebilir.

Ben de bir mühendis ve editör olarak şunları eklemek isterim:

Test Kapsamı Şart: AI tarafından üretilen her kod parçası, geniş bir test kapsamından geçmeli. Mutlu yol senaryoları kadar, hata durumları ve sınır koşulları da kapsanmalı. Testleri yeşil geçen kod, projenizde daha az sürpriz yaratır.
Takım Politikaları: Çalıştığınız kurum veya açık kaynak topluluğunun AI kullanımına dair yazılı politikaları olmalı. Hangi araçlar hangi aşamada kullanılabilir? Üretilen kodu kimler incelemeli? Telif ve veri gizliliği nasıl korunacak?
Bağlamın Önemi: Tarayıcı tabanlı araçlar, büyük projelerde yetersiz kalabiliyor çünkü geniş kod tabanını “hatırlayamıyorlar”. IDE tabanlı araçlar bile bazen bağlamı yanlış yorumlayabiliyor. Bu yüzden araca verdiğiniz bağlamı net ve tutarlı bir şekilde sağlamalısınız.
Yenilikleri Takip: Bu araçlar hızla gelişiyor. Bir ay önce yetersiz olan bir model, bugün sizin için ideal çözüm haline gelmiş olabilir. Bu nedenle, belirli aralıklarla kullandığınız araçların yeni sürümlerini test etmek kritik.

Sonuç olarak, Bu “Bölüm 1” bizlere mevcut yapay zekâ araçlarının yetenek ve sınırlamalarını göstermenin ötesinde, onları akıllıca kullanmanın bir metodolojisini de sunuyor. Kendi deneyimlerimizle birleştiğinde, bu metodoloji yazılım üretiminde hem hız hem de kalite kazanımı sağlayacaktır.

Bölüm 1’in ana temaları: kod üretimi ve otomatik tamamlama araçlarının yapabildikleri, tarayıcı tabanlı ve IDE tabanlı çözümlerin farkları, AI araçlarının potansiyel riskleri (halüsinasyonlar, eski veriler) ve geliştiricinin her zaman kendi yargısını kullanmasının önemi. Bölümde ayrıca GitHub Copilot, Cursor ve Windsurf gibi araçlar ayrıntılı olarak incelendi ve bir kod sorusu üzerinden karşılaştırıldı.

Bu temaları sağlamlaştırmak için birkaç öneri:

Gerçek kullanım deneyimi: Kendi projenizde ChatGPT/Copilot/Cursor’dan birini kullanarak küçük bir modül oluşturun (örneğin, küçük bir REST API veya komut satırı aracı). Sonra aynı görevi elinizle yazın ve ikisini karşılaştırın: hız, okunabilirlik ve hata oranı açısından farklarını not edin.
Prompt denemeleri: Aynı problemi farklı ayrıntı seviyeleriyle açıklayarak (kısa/uzun prompt) AI’a çözdürün ve çıkan kodu karşılaştırın. Böylece “iyi talimat — iyi çıktı” ilişkisini deneyimlersiniz.
Sorumluluk bilinci: Üretilen kodu mutlaka test edin. Basit bir birim testi (unit test) yazın ve her iki çözüme de uygulayın. Bu, AI’ın ürettiği kodun hangi hataları yapma eğiliminde olduğunu anlamanıza yardım eder.
Refleksiyon yazısı: “AI ile kodlama sırasında en çok hangi noktada zorlandım?”, “İnsan müdahalesi olmadan bu kod üretim aracına güvenebilir miyim?” gibi sorulara yanıt vererek bölümü pekiştirin.

🧠 Bölüm 2: UI/UX Tasarımında Üretken Yapay Zekânın Rolü (Detaylı İnceleme)

Bu bölüm, UI/UX dünyasında yapay zekânın nasıl devrim yarattığını anlatıyor. Bir yandan kullanıcı arayüzlerinin (UI) görsel estetiğini, diğer yandan kullanıcı deneyiminin (UX) sezgisel akışını ele alarak, üretken AI araçlarının bu süreçleri nasıl dönüştürdüğünü inceliyor.

🎨 Tasarımın Doğası ve AI’ın Girişi

Geleneksel yazılım geliştirme süreçlerinde, UI/UX tasarımları profesyonel tasarımcılar tarafından oluşturulur ve daha sonra geliştiriciler tarafından koda dönüştürülürdü. Bu süreç hem zaman alıcı hem de iteratifti: prototipler hazırlanır, geri bildirim alınır, ardından kodlama aşamasına geçilirdi.

2022–2023’teki metinden-görüntüye modellerin çıkışı, bu döngüyü radikal biçimde kısalttı. 2025’e gelindiğinde, metinden arayüz tasarımı üreten ve tasarımları doğrudan kodlayabilen araçlar, tasarım ile geliştirme arasındaki köprüyü adeta ortadan kaldırdı. Bu sayede bir fikirden çalışır durumdaki arayüze giden yol, haftalar yerine saatler içinde tamamlanabilir hale geldi.

🔧 Araç Kategorileri

Yazar iki ana araç tipi tanımlıyor:

Fikirden tasarıma: Doğal dilde tarif ettiğiniz bir uygulamayı (örneğin “modern, minimalist bir yemek siparişi uygulaması”) görsel tasarımlara dönüştüren araçlar. Bu sayede tasarım bilgisi olmayan geliştiriciler dahi basit arayüzler tasarlayabiliyor.
Tasarımdan koda: Mevcut tasarımlar (Figma dosyaları veya görsel maketler) üzerinden HTML/CSS/React gibi kod üreten araçlar. Böylece tasarım–frontend geçişi otomatikleşiyor.

✅ Avantajlar

Hız ve verim: Tasarım dosyaları ve bileşenlerden kod üretmek, insan gücüyle yapılacak işe kıyasla çok daha hızlıdır; proje sürelerini dramatik biçimde kısaltabilir.
Tutarlılık: Otomatik kod üretimi, stil ve bileşen standardizasyonunu kolaylaştırır; tüm ekranlarda aynı tasarım dilini korumayı sağlar.
Erişilebilirlik: Teknik veya tasarım eğitimi olmayan kişiler dahi bu araçlarla işlevsel arayüzler oluşturabilir; böylece tasarım demokratikleşir.
Hızlı prototipleme: Tasarımcı ve geliştiriciler, farklı fikirleri denemek için hızlı prototipler hazırlayabilir; bu da geri bildirim toplama sürecini hızlandırır.

⚠️ Dezavantajlar

Kod kalitesi: AI’ın ürettiği kod her zaman insan geliştiricilerin standardını yakalayamayabilir. Performans, okunabilirlik ve bakım açısından gözden geçirilmesi gerekir.
Cihaz uyumluluğu: Üretilen kod, tüm tarayıcı ve cihazlarda tam uyumlu olmayabilir; ek test ve düzeltme gerekebilir.
Özgünlük ve yaratıcılık: AI genellikle mevcut tasarım trendlerinden öğrenir; bu yüzden üretilen tasarımlar birbirine benzeyebilir ve özgünlükten uzak kalabilir. Karmaşık veya marka özelinde tasarımlar için insan tasarımcıların kreatif katkısı vazgeçilmezdir.

🛠️ Değerlendirilen UI Araçları

Uizard

İddia: “No-code” devriminin yanına “no-design”ı ekleyen bir platform. 2017’deki pix2code araştırma projesinden doğmuş.
Güçlü yanları: Doğal dil girişiyle hızlı, etkileşimli prototipler üretiyor ve oluşturduğu tasarımlara demo akışı ekliyor; tasarımlar üzerinden fikir sunmak için ideal.
Zayıf noktası: Çalışır düzeyde kod üretme yeteneği sınırlı; tasarımdan koda geçiş konusunda Bolt.new veya Lovable kadar güçlü değil. Puanı: 8/10.

Bolt.new

Tanım: StackBlitz tarafından geliştirilen bu web tabanlı araç, doğal dille tanımladığınız uygulamaları hem tasarım hem de kod düzeyinde üretiyor; üstelik projeleri kendi bulut altyapısında dağıtabiliyor.
Başarı: Lansmandan sonraki iki ayda 20 milyon dolar, birkaç ay içinde 40 milyon dolar ARR’ye ulaşarak rekor büyüme gösterdi.
Artılar: Tasarım ve kod editörü bir arada; kullanıcı ara yüzü, konsol ve dosya yapısı tek ekranda; hataları gösteriyor ve anlık düzenleme yapılabiliyor. Puanı: 10/10.

Lovable

Tanım: İsveç’teki girişim tarafından geliştirilen bu platform, kullanıcının veritabanı kurulumundan dağıtıma kadar tüm süreci otomatikleştiriyor; Supabase, GitHub ve kendi sunucuları entegre
Başarı: İlk 3 ayda 17 milyon dolar ARR ve 30.000’den fazla abone; günlük 50.000’den fazla yeni proje.
Güçlü yanları: Bolt.new gibi, kullanımı kolay bir “chatbot UI” ile tasarım ve kod üretimini birleştiriyor; GitHub senkronizasyonu ve uygulamayı yayınlama seçeneği sunuyor. Puanı: 10/10.

🔍 Değerlendirilen UX Araçları

QoQo.ai

Figma eklentisi olarak çalışan bu araç; kullanıcı kişilikleri (persona), kullanıcı yolculukları ve site haritaları oluşturmak gibi UX araştırmalarında yardımcı. Derinlemesine arayüz tasarımı değil, daha çok araştırma ve içerik üzerine odaklanıyor. Puanı: 8/10.

Research Studio

Kullanıcı röportajlarını analiz edip içgörüler çıkarmayı otomatikleştiriyor. Raporda kullanıcı akışları, özellik haritaları veya sorulara dair analizler üretebiliyor. Ancak temelde bir LLM sarmalayıcısı gibi hissettirdiğinden; değerli olsa da sınırlı. Puanı: 7/10.

📊 Genel Karşılaştırma ve Sonuç

Tablo 2‑1’de sunulan değerlendirme, tasarımdan koda geçiş araçlarının (Bolt.new ve Lovable) şu an en olgun ve yazılımcılar için en faydalı seçenekler olduğunu gösteriyor. Uizard ve QoQo.ai gibi araçlar daha çok tasarım veya araştırma aşamasına hitap ediyor. Research Studio ise veri analitiği tarafında destek sunuyor.

Bölümün sonunda yazar, bu araçların yeni olmalarına rağmen beklediğinden çok daha işe yarar olduğunu; özellikle tasarım + kod üretimi yapan araçların yazılım geliştirme döngüsünü dramatik biçimde kısaltacağını vurguluyor. İnsan tasarımcı ve geliştiricilerin yaratıcı rolü hâlâ kritik olsa da, standart ekranlar ve akışlar için AI çözümleri giderek yaygınlaşacak. Yazar ayrıca, “Product Engineer” gibi yeni unvanların ortaya çıktığını; müşterinin ihtiyacını anlayıp tasarım ve kod üretimi arasında köprü kurabilen geliştiricilerin daha değerli hale geleceğini belirtiyor.

📝 Pekiştirme Önerileri — Bölüm 2 için

Uygulamalı deneyim: Bolt.new veya Lovable kullanarak doğal dille bir uygulama tasvir edip hem tasarımını hem kodunu üretin. Daha sonra üretilen kodu açıp düzenleyin; hangi bölümlerin iyileştirilmeye ihtiyaç duyduğunu işaretleyin.
Tasarım inceliği: Uizard gibi bir araçla aynı uygulamanın tasarımını yapın; ardından bir insan tasarımcı arkadaşınızdan geribildirim alın. AI tasarımı ile insan geri bildirimi arasındaki farkları not edin.
Veri analizi: Research Studio benzeri bir aracı deneyerek, topladığınız kullanıcı geri bildirimlerinden rapor oluşturun. AI’ın çıkardığı içgörüler sizce makul mü? Eksik veya hatalı noktaları belirleyin.
Stratejik düşünme: Tasarım ve kod üretim süreçlerindeki bu hızlanmanın proje yönetimi ve iş akışı üzerindeki etkilerini düşünün. Ekip rolleriniz nasıl değişebilir? Hangi işleri devralmanız gerekir?