Yapay zeka (YZ) kod yazma asistanları, kod üretimini kolaylaştırmış olsa da, kurumsal düzeyde yüksek kaliteli kodu güvenilir bir şekilde üretim ortamlarına entegre etme konusunda önemli zorluklar sunmaktadır. Bu makale, mühendislerin modern kodlama asistanlarını kurumsal işler için kullanırken karşılaştığı pratik engelleri ve sınırlılıkları inceleyerek, entegrasyon, ölçeklenebilirlik, erişilebilirlik, gelişen güvenlik uygulamaları, veri gizliliği ve canlı operasyonel ortamlarda sürdürülebilirlik gibi daha karmaşık konulara odaklanmaktadır. Amaç, hype’ı dengelemek ve YZ kodlama asistanlarının yeteneklerine daha teknik bir bakış açısı sunmaktır.
Sınırlı Alan Anlayışı ve Hizmet Limitleri
YZ asistanları, seçimlerin patlaması ve kurumsal özel bağlamın kritik eksikliği nedeniyle ölçeklenebilir sistemler tasarlamakta önemli ölçüde zorlanmaktadır. Büyük kurumsal kod tabanları ve monorepolar, asistanların doğrudan öğrenmesi için genellikle çok geniştir ve kritik bilgi dahili belgeler ile bireysel uzmanlık arasında parçalanmış olabilir. Popüler kodlama asistanlarının çoğu, büyük ölçekli ortamlarda etkinliklerini engelleyen hizmet limitleriyle karşılaşır. 2.500’den fazla dosyayı aşan veya bellek kısıtlamaları nedeniyle dizinleme özellikleri başarısız olabilir veya kalitesi düşebilir. Ayrıca, 500 KB’den büyük dosyalar genellikle dizinlemeden/aramadan hariç tutulur, bu da onlarca yıllık, daha büyük kod dosyalarına sahip yerleşik ürünleri etkiler.
Kapsamlı dosya bağlamları veya yeniden düzenlemeler içeren karmaşık görevler için geliştiricilerin ilgili dosyaları sağlaması ve yeniden düzenleme prosedürünü ve özellik gerilemeleri getirmeden uygulamayı doğrulayacak derleme/komut dizilerini açıkça tanımlaması beklenir.
Donanım Bağlamı ve Kullanım Eksikliği
YZ asistanları, işletim sistemi makinesi, komut satırı ve ortam kurulumları (conda/venv) konusunda kritik bir farkındalık eksikliği göstermiştir. Bu eksiklik, asistanın PowerShell üzerinde Linux komutları yürütmeye çalışması gibi sinir bozucu deneyimlere yol açabilir ve bu da tutarlı bir şekilde ‘tanınmayan komut’ hatalarına neden olur. Ayrıca, asistanlar komut çıktılarını okuma konusunda tutarsız ‘bekleme toleransı’ sergilerler; özellikle yavaş makinelerde bir komut bitmeden önce sonuçları okuyamadıklarını erken ilan ederler.
Bu sadece özelliklere takılmak değildir; şeytan pratik detaylardadır. Bu deneyim boşlukları gerçek sürtünme noktaları olarak ortaya çıkar ve asistanın etkinliğini izlemek için sürekli insan uyarısı gerektirir. Aksi takdirde, asistan ilk araç çağrısı bilgilerini göz ardı edebilir ve erken durabilir veya geri alınması gereken yarım yamalak bir çözümle ilerleyebilir.
Tekrarlanan Eylemler Üzerinde Halüsinasyonlar
YZ kodlama asistanlarıyla çalışmak, genellikle halüsinasyonlar veya daha büyük bir değişiklik kümesi içindeki yanlış veya eksik bilgiler (küçük kod parçacıkları gibi) gibi uzun süredir devam eden bir zorluk sunar. Ancak, tek bir iş parçacığı içinde yanlış davranış tekrarladığında, kullanıcıları yeni bir iş parçacığı başlatmaya ve tüm bağlamı yeniden sağlamaya zorladığında veya asistanı ‘engellemek’ için manuel olarak müdahale etmeye zorladığında özellikle sorunlu hale gelir.
Örneğin, bir Python Fonksiyon kodu kurulumu sırasında, karmaşık üretim hazırlığı değişiklikleri uygulamakla görevlendirilen bir asistan, özel karakterler (parantez, nokta, yıldız) içeren bir dosyayla karşılaştı. Bu karakterler bilgisayar bilimlerinde yazılım sürümlerini belirtmek için çok yaygındır. Asistan bunu yanlışlıkla güvenli olmayan veya zararlı bir değer olarak işaretledi ve tüm oluşturma sürecini durdurdu. Bu düşmanca saldırı yanlış tanımlaması, yeniden başlatmayı veya devam etmeyi denemeye yönelik çeşitli komutlara rağmen 4-5 kez tekrarladı. Bu sürüm formatı aslında bir Python HTTP tetikleyici kod şablonunda bulunan standart bir yapıdır. Tek başarılı çözüm, asistanı dosyayı okumamasını talimatlandırmak ve bunun yerine yalnızca istenen yapılandırmayı sağlamasını istemek ve geliştiricinin bunu manuel olarak dosyaya ekleyeceğine dair güvence vermekti.
Aynı iş parçacığı içinde tekrarlanan hatalı bir asistan çıktısı döngüsünden çıkamama, geliştirme süresini önemli ölçüde boşa harcayan pratik bir sınırlılığı vurgulamaktadır. Özünde, geliştiriciler artık Stack Overflow kod parçacıklarından veya kendi kodlarından ziyade YZ tarafından oluşturulan kodu ayıklamak/iyileştirmekle zaman harcıyorlar.
Kurumsal Düzey Kodlama Uygulamaları Eksikliği
Güvenlik en iyi uygulamaları: Kodlama asistanları genellikle anahtar tabanlı kimlik doğrulama (istemci sırları) gibi daha az güvenli kimlik doğrulama yöntemlerini varsayılan olarak kullanır; modern kimlik tabanlı çözümler (Entra ID veya federasyon kimlik bilgileri gibi) yerine. Bu gözden kaçırma, anahtar yönetimi ve döndürme karmaşık görevler olduğundan ve kurumsal ortamlarda giderek kısıtlandığından, önemli güvenlik açıklarına neden olabilir ve bakım yükünü artırabilir.
Eski SDK’lar ve tekerleği yeniden icat etme: Asistanlar tutarlı bir şekilde en son SDK yöntemlerini kullanmayabilir, bunun yerine daha ayrıntılı ve bakımı zor uygulamalar üretebilir. Azure Fonksiyon örneğini ele alırsak, asistanlar okuma/yazma işlemleri için önceden var olan v1 SDK’yı kullanırken, çok daha temiz ve bakımı daha kolay v2 SDK kodunu kullanmak yerine kod çıktısı vermişlerdir. Geliştiricilerin, uzun vadeli sürdürülebilirliği sağlayan ve gelecekteki teknoloji geçiş çabalarını azaltan bağımlılıklar ve beklenen uygulama hakkında zihinsel bir haritaya sahip olmak için çevrimiçi en son en iyi uygulamaları araştırmaları gerekir.
Sınırlı niyet tanıma ve tekrarlayan kod: Daha küçük kapsamlı, modüler görevler için bile (halüsinasyonları veya hata ayıklama kesinti süresini en aza indirmek için genellikle teşvik edilen), mevcut bir fonksiyon tanımını genişletmek gibi, asistanlar talimatı kelimesi kelimesine izleyebilir ve geliştiricinin yaklaşan veya söylenmemiş ihtiyaçlarını öngörmeden tekrarlayan mantık üretebilir. Yani, bu modüler görevlerde asistan benzer mantığı otomatik olarak tanımlayıp paylaşılan fonksiyonlara yeniden düzenlemeyebilir veya sınıf tanımlarını iyileştirmeyebilir, bu da teknoloji borcuna ve özellikle tembel geliştiricilerle yönetilmesi daha zor kod tabanlarına yol açar.
Basitçe söylemek gerekirse, tek cümlelik bir komuttan hızlı sıfırdan bire uygulama geliştirme gösteren viral YouTube’daki videolar, güvenlik, ölçeklenebilirlik, sürdürülebilirlik ve geleceğe dayanıklı tasarım mimarilerinin öncelikli olduğu üretim sınıfı yazılımın incelikli zorluklarını yakalamakta başarısız olur.
Onaylama Yanlılığı Hizalaması
YZ modelleri sıklıkla kullanıcının şüphesini dile getirmesine ve modelden anlayışını iyileştirmesini veya alternatif fikirler önermesini istemesine rağmen kullanıcı öncüllerini onayladığı için onaylama yanlılığı önemli bir endişedir. Modellerin kullanıcının duymak istediğiyle uyum sağlama eğilimi, özellikle kodlama gibi daha objektif/teknik görevler için genel çıktı kalitesini azaltır. Bir modelin “Kesinlikle haklısınız!” gibi bir iddiayla çıktığında, çıktıdaki diğer belirteçlerin bu iddiayı gerekçelendirme eğiliminde olduğunu gösteren bol miktarda literatür bulunmaktadır.
Sürekli Gözetim İhtiyacı
Otonom kodlamanın cazibesine rağmen, kurumsal geliştirmede YZ asistanlarının gerçekliği genellikle sürekli insan uyarısı gerektirir. Bir asistanın PowerShell üzerinde Linux komutları yürütmeye çalışması, yanlış pozitif güvenlik işaretleri veya alan özgü nedenlerden dolayı yanlışlıklar getirmesi gibi örnekler kritik boşlukları vurgulamaktadır; geliştiriciler basitçe ayrılamazlar. Bunun yerine, akıl yürütme sürecini sürekli olarak izlemeli ve yetersiz yanıtlarla zaman kaybetmemek için çok dosyalı kod eklemelerini anlamalıdırlar.
Asistanlarla yaşanabilecek en kötü deneyim, bir geliştiricinin hatalarla dolu çok dosyalı kod güncellemelerini kabul etmesi, ardından kodun sözde ‘güzel’ görünmesi nedeniyle hata ayıklamada zaman kaybetmesidir. Bu, özellikle güncellemeler karmaşık/tanıdık olmayan bir kod tabanında birden fazla dosyada yer alıyorsa ve birden fazla bağımsız hizmetle bağlantıları varsa, kodun sadece birkaç düzeltmeyle çalışacağı umuduyla batık maliyet yanılgısına bile yol açabilir.
Bu, bol miktarda bilgiyi ezberlemiş ve hatta kullanıcının her niyetini ele alan, ancak bilgisini göstermeyi probleme çözüm bulmaya tercih eden ve gerçek dünya kullanım durumlarında başarı için gereken öngörüden yoksun 10 yaşındaki bir dahi ile işbirliği yapmak gibidir. Bu “gözetim” gereksinimi, halüsinasyonların sinir bozucu tekrarıyla birleştiğinde, YZ tarafından oluşturulan kodu hata ayıklamak için harcanan zamanın, asistan kullanımından beklenen zaman tasarrufunu aşabileceği anlamına gelir. Büyük şirketlerdeki geliştiricilerin modern ajan araçlarını ve kullanım durumlarını gezinirken çok bilinçli ve stratejik olmaları gerektiği açıktır.
Geleceğe Yönelik Çıkarımlar
YZ kodlama asistanlarının prototiplemeyi hızlandıran, tekrarlayan kodlamayı otomatikleştiren ve geliştiricilerin kod oluşturma biçimini dönüştüren devrim niteliğinde olduğu şüphe götürmez. Gerçek zorluk artık kod üretmek değil, neyi göndereceğini, nasıl güvenli hale getireceğini ve nereye ölçeklendireceğini bilmektir. Akıllı ekipler, abartıdan filtrelemeyi, asistanları stratejik olarak kullanmayı ve mühendislik yargısına güvenmeyi öğreniyor. GitHub CEO’su Thomas Dohmke’nin yakın zamanda gözlemlediği gibi: En gelişmiş geliştiriciler, “kod yazmaktan, YZ asistanları tarafından yürütülen uygulama çalışmalarını mimari ve doğrulama yapmaya geçti.” Ajan çağında, başarı kod sağlayabilenlere değil, kalıcı sistemler tasarlayabilenlere aittir.
