Yapay Zeka Kullanmayan Yazılımcılar

https://m.youtube.com/shorts/-TPudfk49UI

Kullanmıyorum diyen var mı acaba gerçekten. Çok pratik hale getirdi herşeyi.

Bir Junior developer gibi kullanıyorum. Aklımı yitirsem mimariyi eline teslim etmem.

Yapay zeka çok para harcıyor

valla ben halt varmış gibi her şeyi sıfırdan yazıyordum. en son ne zaman kod yazdım gerçekten hatırlamıyorum. etkili kullanıyorum ama ai'yi, belki 1 iş bitireceği bir süreyi onu eğitmeye harcıyorum, her işlem sonunda koşu testi istiyorum; her prompt'un ardından işi tamamlayınca birde test dosyalarını yazıyor, bazen yeri geliyor 30-40 test aynı anda çalıştırıyor. token kullanımını pek etkilemiyor bu durum, sadece ilk testi yazarken biraz harcıyor, ama zamanı etkiliyor. çünkü test sonuçlarını bekliyor, kaydediyor, eğer hata varsa hatanın nedenini buluyor, geri dönüp işlemi tekrar yapıyor. sürece böyle başlayınca, gerçekten kod yazmaya gerek kalmıyor. hatayı da buluyor, nasıl düzelteceğini de. ama işte o deneyim içinde geçmişte tel tel saçı yolmuş olmak gerekiyor. bu durumda bile yine pek çok sıkıntı var ama, tekrar yazılan sınıflar, fonksiyonlar veya yardımcılar olabiliyor. atıyorum, ai'ye bırakırsan bir migration oluşturur ama kuralları crud işlemleri esnasında belirler, misal bana göre bu performans öldüren bir işlem, ancak migration içerisinde doğru yapıyı ve mutation kurallarını belirlersen, çok daha profesyonel iş çıkartıyor.

En profesyonel sonuca offline olarak eğittiğiniz ve token tüketimi ekran kartına bağlı olan modellerle gidiyorsunuz, nitekim bende öyle yapmak durumundayım. Zaman zaman cloud modellerle "baştan aşağı inceleme" yaptırıyorum ama asla "kod yaz" kısmına sokmuyorum. Çünkü Cloud modellerin verilen talebi yerine getirmede ciddi problemleri var. Virüs gibi ağınızda dolanmayı kendilerine görev belirlemişler. Nitekim bende USB'de Tails yapıp, üzerine tamamen izolasyon sağladıktan sonra bir şeyleri yaptırıyorum. Hiçbir çıkışı olmadığı bir ortamda hedefle uğraşmak zorunda bırakıyorum.

Bu şablonda bile bir yapay zeka aracına git bunu baştan aşağı yarat demem. Ancak, modüler mimaride sadece belirttiğim modülde ve sadece belirttiğim modelde çalışacak bir yapay zeka aracı olduğunda, offline olanlar bunu güzel yapıyor, onları bir junior gibi kullanıyorum. Ciddi zaman tasarrufu yapıyor. Mimari kısmına hiçbir şekilde müdahale ettirmiyorum. Ancak, mimariden bahsedip, nasıl yazması gerektiği konusunda yönlendiriyorum. Teknolojileri, nasıl kullanacağını dahi izah ediyorum. Çünkü benim için başkasına nasıl gözüktüğünden ziyade, benim nasıl gördüğüm daha önemli. Yazdığım kodu ben beğenmezsem, başkasına ücretsiz dahi olsa veremem. Sonuçta o beni temsil ediyor, benim adımı temsil ediyor. İnsan kendi adını doğru yansıtmak için yıllar harcıyor. 25-26 yıl çalışıp, üzerine bir yapay zeka tarafından yapılan hatalar nedeniyle kötü anılmaktansa, hiç kullanmamak daha iyidir. Bende ikisinin ortasını buluyorum. Kullanmak, ama dikkatli, doğru, hedef odaklı, sınırlı.

En güzel yaptıkları şey, eğer belli alanlarda uzmansanız ve bilmediğiniz denizler varsa, insanların çoğunun bilmediği denizler vardır, buralarda yüzmesi için test atışları yaptırabiliyor olmanız. Yerelde; Brute Force, Remote Code Execution, Command Injection, SQL Injection, Local/Remote File Inclusion, Buffer Overflow, Insecure Deserialization, Broken Object Level Authentication, Supply Chain Attacks, Malicious Code Injection özellikle Web Skimming ve Magecart gibi, birçok şeyi yaptırabiliyor olmanız şahane. Elimde bir dizi sunucu var. Aynı ağda olmalarına rağmen ne rootkitlerle ne de başka tekniklerle sistemi delemiyor olmaları, yazılımı ele geçiremiyor olmaları benim için çok önemli.

Çok basit bir örnek vereyim.
ISP - Catalyst 8200 - Debian 13 Tünel ve Şifreleme - MT6000 - >>> devam eden mimaride, MT6000 internet almadığı konusunda uyarı sinyali veriyor. Bir yapay zeka aracı otomatik olarak MT6000'ın Cloudflare ping ihtiyacını karşılaması için Debian 13'e sadece o ping talebinin geçmesi için izin vermeyi öneriyor. Tüm diğer yapay zeka modelleri de bunu kabul ediyor. Sorunun oluşma nedeni Cloudflare'in tünelin arkasına erişemiyor olması. Ne yapılabilir?

- Yapay zekanın önerdiği gibi tüneli geçebilen bir düzenleme yapabilirsiniz ve MT6000 sinyal veriyor hale gelir. İnternet olduğu bilgisini iletir. Yapay zekayı dinlemek sisteminizde koca bir delik açar.
- Yapay zekanın ikinci önerisini dinleyebilirsiniz. MT6000'deki internet kontrol uyarısını kapatabilirsiniz.
- Yapay zekanın üçüncü önerisini dinleyebilirsiniz. MT6000'deki sinyali gözardı edebilirsiniz ve herkese internet olduğunu söyleyebilirsiniz.
- Yapay zekayı dinlemeden yapabileceğiniz şey ise, OpenWRT'yi açıp, sistemin Cloudflare yerine OpenDNS'e ping atmasını sağlarsınız.

Bu forumdaki üyelerin %99,99'u yapay zekanın ilk önerisini doğrudan gerçekleştirir ve aldıkları kod bloğunu Debian'a iletir. Yazılım açıkları da bu şekilde oluyor. Bir lastiğe bir delik açtığınızda o lastik hava kaçırır. Deliğin ne kadar büyük olduğunun ya da havanın ne sürede kaçacağının çok bir önemi yok.

Mimaride buna benzer milyon tane örnek var. Burada herkesin anlayabileceği dilde yazdığımda donanımla ilişkili örnek daha belirgin anlaşıldığı için bu örneği seçtim.

Kısaca, yapay zeka kullanmak bir gereksinim. Ama kontrolün sizde olduğundan emin değilseniz ve gerçekten ne yaptığınızı bilmiyorsanız, yaptığınız işin kurumsal ve sağlam bir yapı olduğunu savunmaktan uzak kalmalısınız.

forumda en çok sizin mesajlarınızı okumaktan keyif alıyorum, hiç üşenmeden uzun uzun yazabiliyorsunuz çünkü. açıkça belirteyim, ben sizin kadar profesyonel olmadığımın bilincinde ve farkındayım. benim alanım web teknolojileri ile sınırlı, bir nokta da yapılan çoğu iş aslında veritabanında bulunan değerleri anlamlı bir şekilde kullanıcıya sunmaktan ibaret yani işim. ki buna rağmen bende asla tam kontrol verme taraftarı değilim. çünkü mantıklı kararlar almak yerine sizin örneğinizdeki gibi sonuca ulaşmayı hedeflediğini biliyorum ve bunu ilk akla gelen en basit yöntemler ile uyguluyor; bir sorunu çözmek için olası pek çok soruna da davetiye çıkarıyor. ancak bir noktadan sonra insan iradesi de kırılıyor, tıpkı sosyal medyaya bağımlığı yaşayan gençler gibi. tembelliğimiz, bazı şeyleri gözardı etmememize neden oluyor. ne yalan söyleyim, ben bulut üzeriden modelleri kullanıyorum. sahip olduğum donanımlar yerel modelleri çalıştırmaya yetiyor sadece, ancak token üretim süresi çok ciddi ölçüde uzun sürüyor. yanıtlamak isterseniz, pm atıp hem donanımsal hemde model kullanımı hakkında birkaç soru sormak ve kısa bir reçete gibi tavsiyelerinizi almayı çok isterim.

Öyle değilde yapay zeka kullanımı tanrı kısıtlıyor ama bu geliştirdiğimiz uygulamalar ile yapay zeka kullandığımızı tanrı bilmiyor nsajsna

Aslında hiç devlet sırrı değil. Ya çok bütçeniz vardır $50k-$60k bedeli olan kartları yan yana dizersiniz, ya da mantık çerçevesinde yapabileceğiniz en akıllı yatırıma yönelirsiniz: Mac Studio. Size 100 gb üzerinde VRAM veren bir yapı zaten başlı başına aldığı bedeli hak eder. Bu da sizin token üretim konusundaki sıkıntınız. Token üretimi CPU+RAM şeklindeyse, 1-4t/s gibi üretim hızınır olur. Ancak, VRAM'e tüm modeli koyup, CPU ve RAM'i ana hedef olmaktan çıkarırsanız, yazım hızınız 1-4t/s'den 70t/s gibi üst seviyelere rahatlıkla çıkabilir. Bu elbette alacağınız ürünün teknik yeterliliği ile ilişkili bir mesele.

Mac Studio'nun 80'lik GPU modelini aldınız, sıra model seçmede.
Qwen 3.8 en güzel offline, çok akıllı olmayan ve hızlı ihtiyaç giderebilen modelerden biri.
GLM 5.3, Qwen'e göre biraz daha akıllıdır ama mimar değildir.
DeepSeek v4 Pro kimilerinin tercihi ama benim çok tercih ettiğim bir model değil.

Bu üç model de hatalarla dolu. Yani, mimari yapsın diyorsanız, çok uzun yol gitmeniz gerek ya da API ile Cloud modelden mimari yazdırıp, sonra offline modelde devam etmeniz gerek. Cloud modellerin ücretsiz sınırlı kullanım olanakları var. Bunlarla sınırlı kullanımı yapıp ihtiyacınızı karşılarsınız, sonra kod kısmında offline a geçersiniz.
ÖNEMLİ: VRAM boyutunuza göre model seçiyorsunuz. Yani, eğer 8 gb ekran kartınız varsan, Qwen 3.8 27b çalıştırmak isterseniz, hem GGUF olmak zorunda olur hem de Ram+CPU olur, haliyle o ekran kartı ile hiçbir şey olmaz. Ancak, 24 gb ekran kartınız vardır, daha esnek olursunuz. 60 gb üstü vardır, sıkıştırma yapmadan tüm modeli koyabilir hale gelirsiniz. Mac Studiolarda 192 gb VRAM yapabiliyorsunuz ve bunu unified olarak 512 gb a çıkarabiliyorsunuz. Bunun normal hardware karşılığı malesef tonla yatırım gerektiriyor. 8 yıl önce çıkan $2000 değeri olan grafik kartları şu anda $5500 civarından gidiyor. Haliyle, konu aslında grafik kartına bakıyor.

Yapay zeka modeli olarak:
Hem OpenAI hem de Claude iyi bir mimari yaratabilir ancak asla kusursuz olamaz ve tekrar tekrar yapacak iş çıkarır. Çoğu durumda kendi yaptığı işi tekrar tekrar düzeltmek zorunda kalır ve bunu yaparken size asla bilgi vermez. Sizden aldığı cümleyi inceler ve aradan kaptığı bir kelimeye göre bir sonuca gider. Sonuçta yapay zeka dediğiniz, mesaj kutularının belli değerleri çektiği bir akıllı havuz sisteminden ibaret. Haliyle, prompt içerisinde geçen tek bir kelime, bazen tüm projeye yönlendirme yapabilir. Onu bir insan gibi düşünmeyin. Tamamen makine dili konuşuyorsunuz.

GLM; Qwen, DeepSeek, Kimi gibi modellere göre bir tık daha iyi. Qwen tamamen programlama odaklı, Kimi mimari açıdan Flagship modellere kafa tutabilir, yani OpenAI ve Claude alternatifi. DeepSeek sadece coding kısmında olabilir. Farkındaysanız hiç Geminiden bahsetmedim. Merak etmeyin, Google'da bahsetmiyor. En basitinden Pro Extended model ile Flash model arasındaki zeka farkı, Profesör ile yeni doğmuş bir bebek arasındaki bilgi farkına benziyor.

Deneyimler kişiseldir. Farklı insanlar farklı sonuçlara gitmiş olabilir. Benim gözlemlemem bu şekilde.