Andrej Karpathy: İki Tür Programcı Vardır -- Yapay Zeka ile Kodlayanlar ve Geride Kalanlar
Andrej Karpathy ne konuştuğunu bilen bir isim. Tesla'nın eski Yapay Zeka Direktörü, erken dönem OpenAI araştırmacısı, Stanford'un efsanevi bilgisayarlı görü dersinin yaratıcısı -- on yılı aşkın süredir kod yazıyor ve üretim yapay zeka sistemleri teslim ediyor. Geliştirme iş akışının son 20 yıldaki en büyük dönüşümü yaşadığını söylüyorsa, kulak vermek gerekir.
Temel argümanı şu: Deep Code gibi araçlar sadece süslü bir otomatik tamamlama değil, bir kaldıraç çarpanıdır. Eskiden harcadığınız aynı sürede on kat daha fazlasını teslim edebilirsiniz. Daha da önemlisi, daha önce tamamen ulaşılmaz görünen projelere girişebilirsiniz. Yapay zeka hâlâ hata yapıyor -- aşırı mühendislik yapıyor, kötü varsayımlarda bulunuyor ve yapması gerektiği zaman itiraz etmiyor -- ama net kazanç inkâr edilemez. Ne kadar erken uyum sağlarsanız, avantajınız o kadar büyük olur.
Son birkaç haftadır Claude Code ile bolca kod yazıyorum. İşte öğrendiklerim.
Kodlama İş Akışı
LLM kodlamasındaki son dalga iş akışımı tamamen altüst etti. Kasım ayına kadar yaklaşık %80 elle yazıyor, IDE otomatik tamamlama kullanıyor, %20 agent kullanıyordum. Aralık ayına kadar tam tersi oldu: %80 agent tarafından yazılan kod, %20 ben temizliyorum.
Artık büyük ölçüde kodu konuşarak var ediyorum. İstediğim şeyi düz İngilizce ile tarif ediyorum ve somutlaştığını izliyorum. Programcı egosunu biraz zedeliyor, dürüst olmak gerekir. Ama tüm kod tabanında aynı anda çalışabilme yeteneği -- yeniden yapılandırma, iskelet oluşturma, şeyleri birbirine bağlama -- kaçırılmayacak kadar iyi. Özellikle ritmi yakaladığınızda: yapılandırmayı ince ayarlamak, neleri tutturduğunu ve nerede tökezlediğini hissetmek.
Bu, yaklaşık 20 yıllık kod yazma kariyerimdeki en büyük değişim. Ve birkaç hafta içinde gerçekleşti. Mühendislerin kayda değer bir kısmının (iki haneli yüzdeler) aynı şeyi yaşadığına bahse girerim. Genel kamuoyu? Belki düşük tek haneli yüzdeler bunun farkında.
IDE'ler / Agent Sürüleri / Hataların Kaçınılmazlığı
İki anlatım dolaşıyor: "IDE'ler öldü" ve "tonla otonom agent her şeyi halledecek." Bence şu an her ikisi de abartılıyor.
Modeller hâlâ hata yapıyor. Projeniz gerçekten umursuyorsanız, gözünüz üzerinde olsun. Ben tam bir IDE'yi yan pencerede açık tutup şahin gibi izliyorum.
Hatalar artık farklı ama. Söz dizimi hataları değil. Bunlar daha sinsice -- kavramsal hatalar, telaşlı bir junior geliştiricinin yapacağı türden. Model sizin için sessizce varsayımlar dolduruyor, yanlış yapıyor, asla kontrol etmiyor ve o hatalı temelin üzerine inşa etmeye devam ediyor.
Kendi belirsizliğini de iyi yönetemiyor. Durup "Hey, burada A mı B mi istiyorsun?" diye sormuyor. Tutarsızlıkları belirtmiyor. Nadiren itiraz ediyor. Biraz fazla hevesli memnun etmeye. Önce bir plan yazdırıp sonra o plana göre uygulatmak çok işe yarıyor. Dürüst olmak gerekir, hafif, satır içi bir planlama moduna gerçekten ihtiyaç var.
Aşırı mühendislik yapmayı da çok seviyor. Her yerde soyutlama katmanları. Şişirilmiş hissi veren kod. Ve ürettiği ölü kodu neredeyse asla temizlemiyor.
Yayılı bin satırlık bir uygulama tükürdüğünü gördüm -- yavaş, kırılgan, gereksiz dolandırmalarla dolu. Sonra soruyorum, "Bunu daha basit bir şekilde yapamaz mıyız?" ve hemen "Oh, tabii!" deyip her şeyi yüz satıra indiriyor.
Bazen görevle ilgisi olmayan yorumları ve kodu siliyor veya yeniden yazıyor -- sadece anlamadığı veya beğenmediği için. Bunu yapmaması gerektiğini söyleyen notları CLAUDE.md'ime bizzat ekledim ve yine de oluyor. Tüm bunlara rağmen net iyileştirme muazzam. Geri dönmeyi gerçekten hayal edemiyorum.
Herkes kendi akışını bulur. Benimki: solda Ghostty'de birkaç Claude Code oturumu, sağda kod okumak ve cerrahi düzenlemeler için IDE.
Azim
Bir agent'ın bir sorunla boğuşmasını izlemek gerçekten büyüleyici. Yorulmuyor. Cesareti kırılmıyor. Bir insan bir saat önce "Boş ver, yarın tekrar denerim" derdi. O ise... sadece devam ediyor.
Bazen sonsuza kadar mücadele ettiğini görüyorsunuz. Sonra 30 dakika sonra nihayet çözüyor. O an "vay be, bunun bir AGI hissi var" diye düşünüyorsunuz.
Şunu fark ediyorsunuz: zihinsel ve fiziksel dayanıklılık, iş yapmanın temel darboğazıdır. LLM'ler bu tavanı paramparça etti.
Hızlanmalar
LLM'lerin sizi ne kadar hızlandırdığını bir sayıya dökmek zor. Zaten yaptığım şeylerde kesinlikle daha hızlıyım. Ama daha büyük değişim, daha önce hiç cesaret edemeyeceğim şeyleri artık yapabilmem.
İki sebep:
- Daha önce "uğraşmaya değmez" hissi veren tonlarca küçük görev artık çocuk oyuncağı.
- Bilgi veya beceri eksikliğinden kaçındığım kod tabanları artık erişilebilir hissettiriyor.
Yani evet, bu bir hızlanma. Ama bundan fazlası, bu bir genişleme. Yapabildiğim şeylerin yelpazesi genişledi.
Kaldıraç Etkisi
LLM'lerin en güçlü yönlerinden biri şu: tanımladığınız bir hedefe ulaşana kadar bir döngüde tekrar tekrar çalışmakta gerçekten iyiler. Birçok "AGI tadındaki" an tam da buradan geliyor.
Anahtar: Mikro yönetim yapmayın. Başarının neye benzediğini söyleyin ve yolu bulmasına izin verin.
Önce test yazdırıp kendi testlerini geçmesini sağlayabilirsiniz. MCP üzerinden bir tarayıcıya bağlayıp döngüye sokabilirsiniz. Basit, açıkça doğru bir algoritma yazdırıp "şimdi aynı sonuçları koruyarak performans için optimize et" diyebilirsiniz.
Zihinsel değişim buyruktan bildirime doğrudur. "A yap, sonra B, sonra C" demek yerine "sonuç böyle görünmeli" dersiniz. Agent birkaç tur kendi kendine iterasyon yapar ve siz bedavadan ekstra bir kaldıraç katmanı kazanırsınız.
Eğlence
Bunu beklemiyordum ama kodlama aslında daha eğlenceli hale geldi. Tüm sıkıcı doldur-boşalt angarya işler agent tarafından emiliyor. Geriye yaratıcı kısımlar kalıyor.
Ayrıca çok daha az tıkanıyorum. Tıkanmak berbat bir şey. Şimdi neredeyse her zaman "onunla iş birliği yaparak ve en azından biraz ilerleme kaydederek" bir yol var, bu da başlamayı kolaylaştırıyor.
Ancak tam tersini hisseden insanlarla da tanıştım -- LLM kodlama onları daha mutsuz ediyor.
Uzun vadede, bunun mühendisleri iki kampa ayıracağını düşünüyorum: kod yazma eylemini sevenler ve bir şeylerin inşa edilmesini sevenler.
Erozyon
Hissedebiliyorum: sıfırdan kod yazma kabiliyetim yavaş yavaş azalıyor. Beyinde "üretim" (kod yazma) ve "ayırt etme" (kod okuma ve inceleme) iki farklı beceridir. Kod yazmak tonlarca ayrıntılı söz dizimini ezberlemeyi gerektirir. Kod okumaysa mantığı ve yapıyı anlamakla ilgilidir. Yani üretim kasınız zayıflarken bile kodu etkili bir şekilde inceleyebilirsiniz -- garip görünen şeyleri tespit edebilir, hataları bulabilirsiniz.
Çöp Kıyameti
Hazırlanıyorum: 2026 büyük içerik çöpünün patlama yılı olabilir.
GitHub, Substack, arXiv, YouTube, Reddit -- her dijital içerik platformu yapay zeka üretimi materyallerle dolup taşacak. Muhteşem görünüp tutmayan yapay zeka destekli üretkenlik tiyatrosu, parlak demolar dalgası göreceğiz. Aralara serpiştirilmiş gerçek, somut üretkenlik kazançları da olacak. Ama onları bulmak için kazmanız gerekecek.
Sorular
İleride 10x mühendis nasıl görünecek? Ortalama ve üst düzey mühendisler arasındaki uçurum daha mı açılacak? Tahminim: Çok daha geniş.
Genel uzmanlar, uzmanları geçmeye başlayacak mı? LLM'ler detayları doldurmada (mikro) olağanüstü iyidir ama büyük resim düşünme ve uzun vadeli strateji (makro) konusunda daha zayıftır. Bu eğilim, tüm tahtayı görebilen insanlara avantaj sağlar.
Beş yıl sonra LLM'lerle kodlama nasıl hissettirecek? StarCraft? Factorio? Bir müzik parçası icra etmek?
Toplumun ne kadarlık kısmı aslında dijital bilgi işinin darboğazında?
Sonuç: Bizi Nereye Götürüyor?
LLM agent yetenekleri -- özellikle Claude Code -- Aralık 2025'te genel bir tutarlılık eşiğini aştı. Bu, yazılım mühendisliğinde bir faz geçişi tetikledi. İşlerin yapılış biçimi neredeyse bir gecede bir mertebe kaydı.
Şu an zekânın etrafındaki her şeyi sollamış gibi hissettiriyor. Araç entegrasyonu yetişemedi. Takımların yeni iş akışlarına ve iş birliği kalıplarına ihtiyacı var. Sektör daha yeni yaşananları sindiriyor.
2026 yoğun geçecek. Herkes bu yeni yeteneği sindirmek ve içselleştirmek için çabalıyor. Pencere şu an açık. Bunu erken kavrayanlar muazzam bir avantaj elde edecek.