2025 İçin Nihai Yapay Zeka Kodlama Araçları Rehberi: Neler Popüler, Neler Abartı ve Sırada Neler Var

Araç	Desteklenen Diller	Editör/Platform Entegrasyonu	Fiyatlandırma (2025)	Dikkat Çekici 2025 Güncellemeleri
GitHub Copilot	20+ (Python, JS, TS, Go, Java, C#, C++, vb.)	VS Code, Visual Studio, JetBrains IDE’leri, Neovim, vb.	Ücretsiz katman (2k tamamlamalar + 50 sohbet/ay); Pro $10/ay; Business $19/ay	Görev otomasyonu için Copilot kodlama aracısı tanıtıldı; GitHub PR’lerinde kod inceleme AI; VS Code uzantısı açık kaynak yapıldı.
Amazon CodeWhisperer	15+ (Python, Java, JS, TS, C#, C/C++, vb.)artı Altyapı Kodu Olarak dilleri)	VS Code, JetBrains (IntelliJ, PyCharm, vb.), Visual Studio (önizleme), AWS Cloud9, CLI	Bireysel kullanıcılar için ücretsiz (sınırsız, bazı günlük limitlerle); Profesyonel $19/kullanıcı/ay	Yapay zeka kod iyileştirme (otomatik güvenlik açığı düzeltme) eklendi; CloudFormation, CDK, Terraform için IaC desteği; Artık Amazon Q (sohbet & ajanlar) platformunun bir parçası.
Tabnine	30+ (Python, JS/TS, Java, C#, Ruby, Go, vb.)	Çoklu IDE (VS Code, IntelliJ ailesi, Vim/Neovim, vb.)	Geliştirici $9/ay; Kurumsal $39/kullanıcı/ay (kendi sunucunda çalıştırma seçeneği mevcut)	Yapay Zeka Sohbet & Ajanlar başlatıldı (test oluşturma, Jira entegrasyonu); Özel modellerle entegre olur (Claude, GPT-4, Mistral); Eski ücretsiz katman kaldırılıyor, odağı kurumsala kayıyor.
Codeium (Windsurf)	20+ (Python, JS/TS, Java, Ruby, Go, PHP, vb.)	VS Code, JetBrains, Vim (eklenti) ve Windsurf IDE (özel VS Code sürümü)	Ücretsiz katman (kredi tabanlı; başlangıçta sınırsız otomatik tamamlama); Pro katman (eski fiyatı aylık ~$10, şimdi belirsiz)	Çok adımlı kod düzenlemeleri ve terminal komutları için Cascade ajanı tanıtıldı; Satın alma dramı: OpenAI 3 milyar dolara satın alma konusunda anlaştı reuters.com, ancak Google 2.4 milyar dolara Windsurf teknolojisinin lisansını alarak araya girdi – bu teknolojinin ne kadar popüler olduğunu gösteriyor.
Sourcegraph Cody	10+ (Python, Go, JS/TS, Java, C/C++, vb.)	VS Code ve JetBrains (eklentisi), Tarayıcı uygulaması	Genel depolar için ücretsiz; Kurumsal özel (Sourcegraph lisansı)	Kod tabanı indeksleme ile Sonsuz bağlam; Otomatik olarak alakalı dosyaları getiren ajan bağlamı; Kod sorgularına tam depo farkındalığıyla yanıt vermek için üst düzey LLM’ler (Claude 100k token, vb.).
Replit Ghostwriter	30+ (Replit’te çalıştırılabilen hemen her dil: Python, JS, C/C++, Java, Ruby, vb.)	Replit çevrimiçi IDE (tarayıcı) ve Replit mobil uygulaması	Replit Core dahil ($20/ay veya yıllık $15/ay) replit.com; Temel yapay zeka özellikleriyle ücretsiz katman	Ghostwriter Agents eklendi; istemler ile kendi kendine uygulama oluşturma; Gerçek zamanlı hata ayıklama sohbet içinde (çalışma zamanı hatalarını otomatik düzeltme); Model yükseltmeleri için Google ile iş birliği (GPT-4 ve diğerleri kullanılıyor, örneğin“GPT-4o”).
Cursor (Yapay Zekâ Kod Editörü)	Birçok (JS/TS, Python, Go, Java, C#, vb.)	Cursor IDE (Mac/Win/Linux için VS Code tabanlı bağımsız uygulama)	Ücretsiz (sınırlı: ~2k tamamlamalar + 50 GPT-4/Claude isteği); Pro $20/ay (500 hızlı GPT-4/Claude isteği); İş $40/ay (ekip özellikleri)	2024’te yeni bir yapay zekâ tabanlı editör olarak piyasaya sürüldü; kod tabanına duyarlı sohbet & düzenleme sunar (depo içinde derin bağlam için indeksleme yapar); çok aşamalı değişiklikler için Ajans modu (görevleri uygulamak için Ctrl+I); yerleşik web araması (@web) ve görsel (görsel bağlam) desteği.
OpenAI ChatGPT (artı Kod Yorumlayıcı)	Birçok (IDE ile entegre değil, tarayıcı üzerinden kullanılır)	Web arayüzü (ChatGPT), bazı IDE eklentileri mevcut	Ücretsiz (GPT-3.5); ChatGPT Plus $20/ay (GPT-4, Kod Yorumlayıcı beta)	Bir IDE eklentisi değildir, ancak yaygın olarak kod S&C ve üretimi için kullanılır.Code Interpreter (2023-24), ChatGPT sanal ortamında analiz ve hata ayıklama görevleri için kod çalıştırılmasına olanak tanıyarak kodlama ve veri bilimi arasındaki köprüyü kurdu.

GitHub Copilot bu alanda öncülük etti ve Build 2025 itibarıyla 15 milyonun üzerinde geliştirici tarafından kullanılarak liderliğini sürdürüyor.Geniş bir dil yelpazesini destekler ve editörlere derinlemesine entegre edilmiştir.Copilot’ın temel gücü, akıcı satır içi kod tamamlama yeteneğidir; buna ek olarak, kodu açıklamak veya isteğe bağlı olarak daha büyük kod blokları oluşturmak için kullanılan bir yapay zeka sohbet arayüzüne (“Copilot Chat”) sahiptir.2025 yılında GitHub, Copilot’un yeteneklerini önemli ölçüde genişletti:

2025’te Yapay Zekâ Kodlama Araçları: Özellikler, Trendler ve Uzman Görüşleri

2025 yılında yazılım geliştirme alanı, üretkenliği artırma sözü veren Yapay Zekâ destekli kodlama araçlarıyla dolup taşıyor. Gerçek zamanlı kod öneren yapay zekâ eş programcılarından, pull request’leri inceleyen, dokümantasyon oluşturan, test yazan ve hatta hata ayıklama oturumları bile gerçekleştiren akıllı botlara kadar – yetenekler büyük ölçüde genişledi. Bu kapsamlı rehberde, kodlamada kullanılan tüm büyük yapay zekâ araçlarını ana kategorilerde inceleyecek, özelliklerini, desteklenen dillerini, fiyatlandırmasını, güçlü ve zayıf yanlarını, 2025’e ait dikkat çekici güncellemeleri ve uzman görüşlerini aktaracağız.

İster GitHub Copilot’un yeni ajanının sizin için kodu nasıl uygulayabileceğini, ister Amazon CodeWhisperer’ın güvenlik konusundaki performansını, ister Replit Ghostwriter, Cursor veya JetBrains’in AI Assistant’ı gibi hangi yapay zekâ destekli IDE’lerin öne çıktığını merak edin – hepsi burada. Haydi başlayalım.

Yapay Zekâ Kod Üretim Asistanları (Sizin “Yapay Zekâ Eş Programcılarınız”)

Yapay zekâ kod üreteçleri, sanal eş programcılar gibi davranarak bağlama ve doğal dil komutlarına göre satırları veya fonksiyonları otomatik tamamlar. Editörlere entegre edilerek kodu daha hızlı yazmanıza yardımcı olurlar. Büyük isimler – GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium (Windsurf) – 2025’te önemli gelişmeler yaşadı. Aşağıda önde gelen kod üretim araçlarının hızlı bir karşılaştırması yer alıyor:

• Copilot X ve Agent Mode: 2023 Copilot X vizyonu üzerine inşa edilen GitHub, Copilot’un kodlama ajanını tanıttı. Bu ajan, önerilerin ötesine geçerek tüm görevleri kendi başına uygulayabiliyor. Geliştiriciler, bir konuyu (özellik isteği, hata düzeltmesi vb.) Copilot’a atayabiliyor ve ajan, bulutta bir geliştirme ortamı kurup kodu yazıyor ve değişikliklerle bir pull request açıyor. “Özellikleri uygulamak hiç bu kadar kolay olmamıştı: Sadece bir görev veya konuyu Copilot’a ata… [o] iyi test edilmiş kod tabanlarında düşük ve orta karmaşıklıktaki görevlerde harika; yeni özellik eklemek, hata düzeltmek, testleri genişletmek ve dokümantasyonu geliştirmek dahil.” Bu ajan modu (Project Padawan kod adıyla) işi arkaplanda yapmak için güvenli GitHub Actions çalıştırıcılarını kullanıyor ve sizin için commit’leri itiyor. Birleştirme için hâlâ insan onayı gerekiyor, ancak bu sıkıcı kodlama görevlerini otomatikleştirmek için gerçek bir oyun değiştirici. GitHub’ın EY’deki DevEx Lideri şöyle dedi: “Copilot kodlama ajanı, insan geliştiricilerin kendi ajan odaklı takımlarına sahip olmalarının yolunu açıyor… normalde daha derin çalışmadan alıkoyan görevleri atamak mümkün.” (Bu gelişmiş ajan, Copilot Enterprise ve yeni Pro+ abonelerine sunulmaktadır.)
• Gelişmiş Sohbet ve Kod Anlayışı: Copilot Chat, projenizin bağlamını daha iyi kavrayarak geliştirildi. Visual Studio ve VS Code’da, Microsoft yerel kod tabanından gelen akışlar (örneğin, kardeş dosya örnekleri, fonksiyonların çağıranları vb.) ekledi; böylece Copilot’ın yanıtları ve tamamlamaları gerçek kod bağlamınızla uyumlu hale geliyor. Örneğin, bir yöntemi geçersiz kılarken, Copilot artık ilgili bir sınıfta benzer bir uygulamayı otomatik olarak bulup önerisini yönlendirebiliyor. Bu, “kendi kodunuzdan habersiz” gibi hissettiren AI önerilerinin uyumsuzluğunu azaltıyor – bu Copilot’ın 2025 güncellemelerinde ele aldığı yaygın bir şikayetti. Ayrıca Microsoft Learn dokümantasyonu Copilot yanıtlarına .NET için entegre edildi; model yeni bir API hakkında bilgi sahibi değilse, MS Learn dokümanlarından bilgi çekerek güncel rehberlik sunabiliyor.
• Pull Request’ler için Copilot (Kod İncelemesi): (Bununla ilgili daha fazla bilgi Kod İnceleme bölümünde.) 2024’ün sonlarında, GitHub Copilot Code Review’u önizlemeye açtı; çekme isteklerinde (pull request) talep edilebilen bir AI inceleyicisi. 2025 yılına gelindiğinde bu özellik daha da gelişti ve hatta mobilde de kullanılabilir hale geldi. AI, PR farklarınızda inceleme yorumları bırakıyor ve sıklıkla tek tıkla düzeltme önerileri sunuyor. Bu, insan inceleyicileri beklerken sorunların yakalanmasına yardımcı oluyor. Microsoft’tan Frank X. Shaw, “agent mod ve kod incelemesi gibi özellikler geliştiricilerin kod yazma, kontrol etme, dağıtım ve sorun çözme yöntemlerini kolaylaştırıyor.” dedi.
• Açık Kaynak ve Eklentiler: Microsoft, GitHub Copilot VS Code eklentisini açık kaynak yapacağını duyurdu; böylece AI asistanı “VS Code deneyiminin merkezinde” olacak. Bu, Copilot’ın geliştirilmesinde şeffaflık ve topluluk katkısına bağlılığı yansıtıyor. Copilot ayrıca daha fazla IDE’ye entegre ediliyor – JetBrains, Eclipse, hatta eklentiler aracılığıyla Xcode – böylece erişim alanı genişliyor.

Copilot’ın güçlü yönleri; editörde kod yazmanın doğal bir uzantısı gibi hissettiren kusursuz entegrasyonu ve her model yükseltmesiyle (şimdi OpenAI’ın en yenileri, ör. GPT-4’ü kullanıyor) gittikçe artan zekasıdır. Özellikle önyüz ve genel amaçlı kodlamada çok başarılı – geliştiriciler, UI kodunda “zihinlerini okuduğunu” ve hatta istenmeden performans optimizasyonları önerdiğini belirtiyor. Sınırlamaları ise zaman zaman yanlış önerilerde bulunabilmesi (özellikle daha az yaygın dillerde ya da alanlarda) ve çok yeni API’leri her zaman bilememesi (MS Learn gibi dokümantasyon entegrasyonu etkin değilse) olarak sıralanıyor. Gizlilik de bir konu – Copilot, yazdığınız kodu analiz için buluta gönderiyor; bu nedenle bazı işletmeler tereddüt edebiliyor (Copilot for Business, verilerinizi model eğitimi için kullanmayacağını taahhüt ederek veri endişelerini gideriyor). Genel olarak Copilot hâlâ sektör lideri, ancak ciddi rakipler ortaya çıkıyor.

Amazon CodeWhisperer özellikle AWS odaklı geliştiriciler için güçlü bir Copilot alternatifi olarak konumlandı. Yaygın dilleri (Python, Java, JavaScript/TypeScript, C# vb.) destekliyor ve özellikle Copilot ve diğerlerinin tarihsel olarak zorlandığı Altyapı-olarak-Kod dillerini (AWS CloudFormation YAML/JSON, Terraform HCL, AWS CDK scriptleri) de ekliyor. CodeWhisperer’ın öne çıkan özellikleri ve güncellemeleri şöyle:

• Güvenlik Taraması ve İyileştirme: CodeWhisperer, “önce güvenlik” yaklaşımıyla tasarlandı. Oluşturulan kodu otomatik olarak güvenlik açıkları veya gizli bilgilerin sızdırılması açısından tarar. 2023’ün sonlarında bir adım ileri giderek yapay zeka destekli kod iyileştirme ekledi – bir sorun tespit ettiğinde (örneğin bir kodda AWS kimlik bilgisi veya SQL enjeksiyonu riski), o güvenlik açığı için kod düzeltme önerisi sunar. Bu öneriler kodunuza özel hazırlanır ve tek tıkla kabul edilebilir. Örneğin, açık bir S3 bucket politikanız varsa, CodeWhisperer daha sıkı bir politika önerebilir. Bu “Güvenlik Gözcüsü (Security Sentinel)” yaklaşımı (Amazon’un dahili olarak kullandığı bir terim), sorunları “siz kod yazarken, sadece işiniz bittiğinde değil” proaktif olarak yakalar ve bu önemli bir satış noktasıdır. Güvenlik taramaları için desteklenen diller Python/Java’nın ötesinde TypeScript, C# ve IaC şablonlarını da kapsayacak şekilde genişledi.
• Amazon Q ile Entegrasyon (Sohbet Tabanlı Yapay Zeka): 2024–2025 yıllarında Amazon, CodeWhisperer’ı daha kapsamlı bir geliştirici yapay zeka asistanı olan Amazon Q Developer’a entegre etti. Amazon Q, AWS için bir chatGPT gibidir: kaynaklarınız hakkında sohbet edebilir, AWS konsolu hatalarını analiz edebilir, kod üretebilir, hatta kodunuzu dönüştürebilir veya yükseltebilir (ör. bir Java 8 uygulamasını Java 17’ye taşır). Tüm CodeWhisperer tamamlama yetenekleri artık Q Developer’ın bir parçası; bu platform aynı zamanda sohbet tabanlı hata ayıklama ve talimat desteği getirdi. Bu, AWS geliştiricilerinin “Lambda’m neden zaman aşımına uğruyor?” veya “Bu DynamoDB sorgusunu optimize et” gibi sorular sorup, kod önerileriyle AWS alan bilgisinin birleştiği rehberlikler alabileceği anlamına geliyor. Entegrasyon ayrıca “Amazon Q Kod Dönüşümü (Yükseltme Ajansı)” gibi yeni yetenekler getiriyor; bu da kod tabanlarınızı daha yeni çerçevelere yükseltebiliyor (Copilot’un .NET/Java için uygulama modernizasyonuna benzer ruhla).
• VS Code ve Visual Studio Desteği & CLI: AWS Cloud9 ve JetBrains’in ötesinde, CodeWhisperer 2025’te Visual Studio 2022 (önizleme) ile C# geliştiricilerine de sunuldu ve Amazon’un Microsoft’un alanına da adım attığını gösterdi. Ayrıca bir CLI aracı – “Komut Satırı için CW” – tanıtıldı; bu araç, kabuk komutları için öneriler ve komut satırı kullanımı için satır içi dokümantasyon sunuyor (ör. doğal bir istemden doğru git veya awscli komutunu önerebilir). Bu, yapay zekanın sadece uygulama kodu yazarken değil, derleme betikleri, terminal komutları ve yapılandırma dosyalarını hazırlamada da yardımcı olma eğilimini yansıtıyor.
• Ücretsiz Katman ve Fiyatlandırma: CodeWhisperer bireysel geliştiriciler için ücretsizdir (2023 Nisan’daki genel erişimle duyurulan stratejik bir hamle). Sadece bir AWS Builder Kimliğiniz olması yeterlidir. Ücretsiz katman cömerttir – sınırsız kod tamamlama ve ayda 50 güvenlik taraması içerir. Profesyonel katman (AWS’nin ücretli hizmetlerinin parçası) ise kurumsal özellikler, daha yüksek sınırlar ve yönetici kontrolleri ekler ve kullanıcı başına aylık 19 $dır (Copilot Business ile aynı fiyat). Dikkat çekici olan, Amazon’un ücretsiz katmanının Copilot’un ücretli planına göre daha avantajlı olması, CodeWhisperer’ı hobi amaçlı kullananlara veya abonelik ödemesi yapamayacaklara cazip kılıyor.

CodeWhisperer’ın güçlü yönleri: Özellikle arka uç (backend) ve bulut tabanlı yazılım geliştirmede çok başarılıdır. Kullanıcılar, Java/Spring Boot kodu veya AWS SDK uygulamalarını önerirken CodeWhisperer’ı “neredeyse üretime hazır” buluyorlar; çoğu zaman “10 dakika sürecek bir şablon işi saniyeler içinde” halledebiliyor. Ayrıca NoSQL veri tabanı kodu ve AWS entegrasyonlarında çok iyi – ki bu Amazon’un eğitim verileri göz önüne alındığında şaşırtıcı değil. Örneğin, verimli DynamoDB veya MongoDB sorgu örüntüleri önerebiliyor; ağır sorgu görürse uygun indeksler oluşturulmasını tavsiye edebiliyor. CodeWhisperer ayrıca lisanslı koda benzeyen herhangi bir öneriyi açıkça işaretliyor (OSS lisansını ve bağlantıyı veriyor); bu, tüm rakiplerde bulunmayan güzel bir uyumluluk özelliği. Sınırlamalar tarafında ise, CodeWhisperer’ın ön yüz/UI önerileri daha geriden geliyor (Copilot, React/TypeScript senaryolarında genellikle önde). Ayrıca, yeni framework’ler veya dil özelliklerini destekleme hızı biraz geriden gelebiliyor; bir 2025 karşılaştırmasına göre “Copilot yeni API’lere haftalar içinde uyum sağlarken, CodeWhisperer bir iki ay geriden geliyor.” Ancak Amazon hızla ilerleme kaydediyor ve Amazon Q’ya entegrasyon, CodeWhisperer’ın daha büyük bir yapay zeka geliştirici paketinin bir parçası olacağı uzun vadeli bir vizyonu gösteriyor.

Tabnine saf bir otomatik tamamlama motoruyken daha kapsamlı bir yapay zeka geliştirme platformuna evrildi ve kurumsal ihtiyaçlar (gizlilik, özelleştirme, kendi sunucunda barındırma gibi) üzerine yoğunlaştı. Tabnine, 30’dan fazla dili destekliyor ve neredeyse her IDE’de çalışıyor. 2025’te Tabnine büyük adımlar attı:

• Yapay Zeka Sohbet arayüzü ve geliştirme akışlarına entegre AI Agent’lar (Yapay Zeka Temsilcileri) kullanıma sundular. Örneğin, Tabnine’ın Kod İnceleme Temsilcisi bir çekme isteği diff’ini inceleyip iyileştirme önerebiliyor; Test Oluşturma Temsilcisi de bir fonksiyon için birim testleri taslak olarak hazırlayabiliyor (bu gelişmiş temsilciler Tabnine’ın Enterprise düzeyinin bir parçası).
• Kişiselleştirme & Özel Modeller: Tabnine ekiplerin kendi modellerini getirmesine veya birden fazla yapay zeka modelinden seçim yapmasına imkân tanıyor. Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, Meta’nın Llama-2 tabanlı açık modelleri ve Tabnine’ın “Protected” (fikri mülkiyet açısından güvenli öneriler için filtrelenmiş veriyle eğitilmiş) modeli arasında orkestrasyon yapabiliyor. Bu model esnekliği benzersiz bir avantaj – kurumlar hassas kod sorgularını küçük bir yerel modele, diğerlerini ise güçlü bulut modeline yönlendirip mahremiyet ve gücü dengeleyebiliyor. Mart 2025’te NVIDIA GTC’de Tabnine, NVIDIA’nın yapay zeka yığını ve özel LLM desteğini duyurdu, Llama-3 ve Alibaba’nın Qwen modelleriyle entegrasyonu sergiledi. Kısacası, Tabnine’ı kullanan şirket için “tam kontrol, tam esneklik” ön planda.
• Bağlam ve Entegrasyonlar: Tabnine, yalnızca güncel dosyanıza bakmanın ötesine geçen bir “Context Engine” (Bağlam Motoru) geliştirdi. Tüm kod tabanınızı, PR geçmişinizi, dokümantasyonunuzu, hatta Jira gibi araçlardaki biletlerinizi dizine ekleyerek daha bağlamsal olarak alakalı öneriler sunuyor. Bu, ekibinizin kodlama standartlarını ve mimari desenlerini tutarlı kılmasına yardımcı oluyor. Örneğin, Tabnine projenizin isimlendirme standartlarını veya yaygın fonksiyon örüntülerini öğrenip önerilerin bunlarla uyumlu olmasını sağlıyor; böylece kod inceleme süresini azaltıyor. Ayrıca Atlassian Jira ile entegre olarak bir AI temsilcisine issue ticket’tan doğrudan kod ürettirebiliyor (örn. “Jira’dan koda” temsilcisi, bir iş açıklamasını okuyup isterlere göre yeni bir modül oluşturuyor).
• Fiyatlandırma Değişikliği: Tabnine kurumsal odaklı hale geldikçe eski tamamen ücretsiz katmanını kaldırdı. Nisan 2025’te “Tabnine Basic’i sonlandırdılar” (bu katman, sınırlı ücretsiz tamamlama sunuyordu). Artık geliştiriciler 14 günlük Geliştirici Önizlemesi alıyor ve ardından ücretli bir plana geçmeleri gerekiyor. Bireysel Geliştirici planı aylık 9$’a sunuluyor (sohbet, kod tamamlama, test üretimi dahil güçlü bir özellik setiyle). Kurumsal plan ise aylık kullanıcı başına 39$’a, tüm gelişmiş ajanların, depo çapında bağlamın, SSO’nun, kendin barındırmanın ve daha fazlasının kilidini açıyor. Bu, Tabnine’ın artık sıradan bireysel kullanım yerine ciddi ekipleri ve organizasyonları hedeflediği anlamına geliyor.

Tabnine’ın güçlü yönleri güvenlik ve özelleştirilebilirlik – eğer şirket içinde veya izole (air-gapped) ortamlarda çalışabilen bir yapay zeka kod asistanına ihtiyacınız varsa, başvurulacak çözümdür. Kodlarınızı asla saklamaz ve hatta öneriler için kaynak ve atıf sağlar; böylece fikri mülkiyet sorunlarından kaçınırsınız (bir öneri tanınmış bir açık kaynak projeden birebir alıntıysa bunu belirleyebilir). Sıkı uyumluluk gereksinimi olan büyük şirketler (finans, savunma vb.) için bu çok önemli. Kod yazma yeteneği açısından bakıldığında, Tabnine’ın önerileri sağlam olsa da bazı geliştiriciler Copilot kadar “akıllı” olmadıklarını düşünüyor (çünkü Tabnine’ın modelleri tarihsel olarak OpenAI’ninkilerden daha küçüktü). Ancak, GPT-4 veya Claude’u kullanabilme olanağıyla, Tabnine Pro/Kurumsal kullanıcıları aynı ham güce daha fazla kontrolle sahip olabiliyor. Sınırlama ise maliyet ve karmaşıklık – artık ucuz ya da tak-kullan bireysel deneyim sunmaya odaklanmıyor, ayrıca özel modelleri veya bağlam kaynaklarını yapılandırmak zahmetli olabiliyor. Ücretsiz bir katman olmadığı için, yeni kullanıcılar da, işverenleri sağlamadıkça denemeyebilir.

Codeium/Windsurf da diğer dikkate değer bir oyuncu. Codeium, ücretsiz bir Copilot alternatifi olarak doğdu ve 2024’te Windsurf olarak yeniden markalaştı, yapay zekâ destekli IDE yaklaşımını iki katına çıkardı. Windsurf şunları sunuyor:

• Özel bir VS Code tabanlı IDE (şık bir arayüze sahip) ve “Süper tamamlayıcı” kod tamamlamaları (başlangıçta ücretsiz kullanıcılar için sınırsız) ile editör içi sohbet asistanı (mesaj sınırı yok).
• En öne çıkan özelliği, güçlü bir yapay zekâ ajanik iş akışı sistemi olan Cascade. Cascade, çok adımlı görevleri gerçekleştirebilir: Örneğin, “Doğrulamalı bir giriş formu ekle” şeklinde bir komut girebilirsiniz ve bunun sonucunda birden fazla dosya oluşturur, rotaları değiştirir ve uygulamayı çalıştırıp doğrular – bir özelliği uygulamada “10 adım sonrasını düşünerek” hareket eder. Ayrıca kod tabanı gezintisi için Salt Okunur Cascade modu ve Riptide adlı bir arama aracı bulunur. Windsurf, Cursor ve Ghostwriter’da olduğu gibi kabuk komutları da çalıştırabilir ve derleme/test işlemlerinde yardımcı olabilir.
• Belki de fazla cömert başlayan Windsurf, beta sürecinde tüm kullanıcılara GPT-4 ve Claude erişimi dahil olmak üzere ücretsiz profesyonel düzeyde özellikler sundu. Ancak büyük talep (ve yüksek sunucu maliyetleri) sonrası ücretsiz kullanım için kredi sistemine geçildi. 2025 yılına gelindiğinde bazı sorunlarla karşılaştı – kullanıcılar, ücretsiz katmandaki kredi tahsislerinin bozulduğunu ve desteğin yavaş olduğunu bildirdiler; bu sorunlar, OpenAI’nin Windsurf/Codeium’u yaklaşık 3 milyar dolara satın almayı kabul ettiğine dair reuters.com’da çıkan haberlerle iyice büyüdü. Bu, OpenAI’nin bugüne kadarki en büyük satın alımıydı ve “ChatGPT’nin kodlama yeteneklerini tamamlamak” amacıyla yapıldı. Ancak, olaylar değişti: 2025 ortalarında Google, Windsurf’ün teknolojisini lisanslamak ve önemli çalışanlarını işe almak için 2,4 milyar dolar karşılığında bir anlaşma yaptı ve böylece OpenAI’nin satın alımını geçersiz kıldı. Bu yüksek riskli şirket mücadelesi, Codeium’un teknolojisinin yapay zeka kod dünyasında ne kadar değerli olduğunu gözler önüne seriyor.

Geliştiriciler için Codeium/Windsurf’ün güçlü yönleri başta sıfır maliyetli erişim ve yenilikçi bazı IDE yetenekleriydi. Özellikle ücretsiz çözüme ihtiyacı olan öğrenciler ve açık kaynak geliştiricileri arasında bir takipçi kitlesi kazandı. Windsurf’ün yapay zekası boilerplate ve rutin kodda oldukça başarılı – tekrar eden kod parçalarını yazmayı hızlandırıyor. Ayrıca gizlilik konusuna odaklanmıştı (izin alınmadan kodunuzda eğitim yapılmıyor vs.), bu da cazipti. Dezavantaj olarak sürdürülebilirlik bir sorun haline geldi (bu yüzden satış arayışı başladı) ve bazı kullanıcılar Windsurf uygulamasında kararsızlık ve “hata” mesajları yaşadı. Hatta JetBrains ekibi Windsurf’ü bir rakip olarak gösterip kullanıcıların kendi yapay zekalarını olumsuz şekilde onunla karşılaştırdığını belirtti. Artık Google devreye girdiğine göre, Windsurf’ün bağımsız kalıp kalmayacağı veya Google’ın geliştirici araçlarına (belki Android Studio ya da Google Cloud’a) entegre olup olmayacağı merak konusu.

Sourcegraph Cody yukarıdakilerden biraz farklı – yapay zeka destekli kod arama ve anlama odaklı. Cody, Sourcegraph’ın kod indekslemesini kullanarak yapay zekaya tüm kod tabanınızda uzun bir hafıza kazandırıyor. Böylece yüksek seviyeli sorular sorabiliyorsunuz (“Ödeme mantığı nerede uygulanıyor?”) ve dosya referanslarıyla net yanıtlar alabiliyorsunuz. 2025’te Sourcegraph, Anthropic’in 100k token’lık pencereye sahip Claude gibi modellerle “sonsuz bağlam”ı entegre etti. Ayrıca ajan benzeri bağlam toplama özelliği getirdiler; böylece Cody’nin yapay zekası, bir soruya cevap vermek için hangi dosya veya dökümanları okuyacağına kendisi karar verebiliyor. Bu, kullanıcının elle kod parçası eklemesini ortadan kaldırıyor. Cody aynı zamanda kod da üretebiliyor; ama asıl gücü, büyük kod tabanlarını yeniden düzenlemek veya birçok dosyayı kullanarak tasarım sorularını cevaplamak gibi alanlarda – sıradan bir Copilot’un zorlandığı konular. VS Code eklentisi veya web arayüzüyle kullanılabiliyor, kurumsal paketlerle özel depoları bağlamak mümkün. Gücüne bir örnek: Cody’ye “Bu repoda kullanıcı doğrulama nasıl çalışıyor, açıkla” derseniz, birçok dosyadan mantığı toplayıp özet çıkarabiliyor; diğer asistanlar ise bu tür dosyalar arası referansları atlayabiliyor. Dezavantajı, Cody’nin esas olarak yardımcı bir araç olması; kodu satır içi otomatik tamamlama konusunda hemen sonuç vermeyebilir (daha çok isteğe bağlı sorgular için). Ancak karmaşık kod okumak ve belgelemek için eşsizdir.

Replit Ghostwriter hem burada hem de IDE bölümünde anılmayı hak ediyor. Ghostwriter, Replit’in çevrimiçi IDE’sine sıkı şekilde entegre edilmiştir ve kod tamamlama, sohbet ve hatta otomatik proje oluşturma sunar. Replit’in bulutunda çalıştırabildiğiniz (ki bu birçok dile olanak sağlar) neredeyse tüm dilleri destekler. Ghostwriter’ın benzersiz bir yönü ise arkaplanda kod çalıştırabilmesidir ve bu hata ayıklamanıza yardımcı olur: “Çalıştır”a tıkladığınızda bir hata alırsanız, Ghostwriter’ın sohbeti hata izini algılayıp bir çözüm veya açıklama önerir. Bu, editörünüzde Stack Overflow ve bir hata ayıklayıcısına sahip olmak gibi bir şey. 2025’te Replit, Ghostwriter “Generate” (Agent)ı tanıttı; bu özellik, bir uygulamayı doğal dilde tarif etmenizi ve Replit’in ilk proje yapısı ile kodunu oluşturmasını sağlıyor. Örneğin, “Kullanıcı girişli bir yapılacaklar listesi uygulaması oluştur” şeklinde bir talimat, çalışır bir uygulama iskeletini tek seferde hazırlayabilir. Ghostwriter’ın fiyatlandırması, fiilen Replit’in aylık 20$’lık Core planına dahildir ve bu paket ayrıca uygulamaları barındırmak için hesaplama kredileri de verir. Gücü, kodlama ve çalıştırma arasında çok sıkı bir döngüdür – öğrenmek ve prototiplemek için harikadır. Sınırlamaları ise, Replit’in IDE’sini (web tabanlı; bazı profesyoneller büyük projeler için bunu tercih etmeyebilir) kullanmak zorunda olmanız ve ortaklıklarla (Replit, PaLM 2 ve muhtemelen GPT-4 gibi modelleri kullanmak için Google ile ortaklık kurdu) gelişmesine rağmen, bazı niş teknoloji yığınları için gelişmiş önerilerinin Copilot kadar güçlü olmayabilmesidir.

Cursor, bir sonraki nesil kod yazma deneyimi arayan geliştiriciler arasında hızla popülerlik kazanan yeni oyuncudur. Bir yapay zekâ temelli kod editörü olarak Cursor, yukarıdaki birçok fikri birleştirir: “Tab” tamamlama (satırlar arası normal otomatik tamamlama), çok adımlı işler için bir Agent, yerleşik sohbet ve projenizi indeksleyerek anlama yeteneğine sahiptir. Reddit’teki geliştiriciler, Cursor vs Copilot karşılaştırmasında özellik açısından 2025 itibariyle çok benzer olduklarını belirtiyor: ikisi de kod tamamlama, sohbet ve otomasyon için ajan modlarına sahip. Büyük bir fark: maliyet. Cursor’ın Pro planı aylık 20$ (buna bol miktarda GPT-4/Claude kullanımı da dahil) – yani hem kod editörü (ücretsiz) + Copilot (ayrıca 10$) + ChatGPT Plus (20$) ödeyeceğinizden neredeyse yarı fiyatına geliyor. Aslında, “Neden Cursor’a yarı fiyat ödüyorum” başlıklı bir Reddit kullanıcısı, Cursor Pro’nun onlara tek bir fiyat noktasında GPT-4 seviyesinde kodlama yardımı sunduğunu anlatıyor. Cursor’ın güçleri, hızlı iterasyonu ve akıllı kullanıcı arayüzü entegrasyonları: Seçili kodu bir talimatla yeniden düzenlemek veya sıfırdan yeni kod üretmek için <kbd>Ctrl+K</kbd> tuşlarına basabilirsiniz. Sohbeti, kod tabanınızla ilgili soruları yanıtlayabilir çünkü ilgili dosyaları otomatik olarak alabilir (Cody’ye benzer şekilde). Hatta /web komutuyla hızlıca web araması yapabilir veya dokümantasyon parçacıkları çekebilir – yani, “Bu hata ne anlama geliyor?” diye sorarsanız, StackOverflow’dan bir açıklama bile getirebilir. Diğer güzel bir özellik: bir görseli (örneğin bir hata ekran görüntüsü veya UI maketi) Cursor sohbetine sürükleyebilirsiniz ve multimodal görsel modeller sayesinde bunu yorumlayabilir. Örneğin, bir hata ileti penceresinin ekran görüntüsünü metne dönüştürüp açıklayabilir. Sınırlamaları ise; bağımsız bir uygulama olduğundan, bir eklenti kadar hafif değil. Bazı geliştiriciler çok büyük projelerde performans sorunlarıyla karşılaşabiliyor (indeksleme ağır olabiliyor). Ayrıca Cursor’ın ücretsiz bir katmanı olsa da, aldığınız “hızlı” model süresi sınırlı – yoğun kullanıcılar büyük olasılıkla Pro planı gerektirir. Yine de genel olarak, Cursor’ın yükselişi, yapay zeka etrafında özel olarak inşa edilmiş bir IDE’nin gerçekten akıcı bir deneyim sunabileceğini gösteriyor ve muhtemelen bu yaklaşımın daha fazla örneğini göreceğiz.

OpenAI’nin ChatGPT’si kendi başına bir IDE eklentisi olmasa da, birçok geliştirici tarafından yarı-kodlama aracı olarak kullanıldığı için kısa bir notu hak ediyor. GPT-4 ile ChatGPT, tüm programları oluşturabiliyor, kodu açıklayabiliyor ve hatta Code Interpreter (Gelişmiş Veri Analizi aracı) sayesinde kodu bir sandbox ortamında çalıştırabiliyor. Birçok geliştirici, ChatGPT’yi ikincil bir pencerede kullanarak yardım istemek veya şablon kodlar (örneğin, regex kalıpları, yapılandırma dosyaları) oluşturmak ve ardından bunları editörüne yapıştırmak için kullanıyor. OpenAI’nin Windsurf’ü satın alması (ve kod uzmanlığını entegre etmesi), ChatGPT’nin ileride çok daha fazla kodlamadan anlayan bir araca dönüşebileceğini gösteriyor. Şimdiden Q&A’larda “Neden bu fonksiyon yavaş?” veya “Bu sınıf için birim testi yazar mısın?” gibi soruların ChatGPT tarafından başarıyla yanıtlandığını sıkça görebilirsiniz. Ancak, manuel kopyala-yapıştır işlemleri ve kodlama sürecinize doğrudan entegre olmayışı, yukarıdaki diğer araçların çözdüğü bir sınırlama olarak kalıyor.

Özetle, 2025’in kod üretim asistanları her zamankinden daha güçlü ve çeşitli. Copilot, özellikle yeni ajan yetenekleriyle, halen en gelişmiş ve en çok kullanıcıya sahip olanı. Ancak CodeWhisperer (güvenlik odaklı), Tabnine (kurumsal esneklik) ve Cursor ile Ghostwriter gibi açık oyuncular kendi alanlarını yaratıyor. Rekabet inovasyonu tetikledi: artık çoklu dosya farkındalığı, tek tıkla proje oluşturma ve doğal dilde kod düzenleme gibi özellikler standart haline geldi. Bir teknoloji gazetecisinin belirttiği gibi, “Yapay zeka kodlama asistanlarının savaşı ciddi sektör dalgalanmalarını tetikleyecek… araçlar dağıtım hatlarını yönetecek, altyapı değişiklikleri önerecek ve hatta üretim performansını izleyecek – geliştirme ile DevOps arasındaki çizgi bulanıklaşacak.” Yani, bugünün kod oluşturucuları hızla otonom geliştirme ajanlarına dönüşüyor.

Yapay Zeka Destekli Hata Ayıklama Araçları

Hata ayıklama – koddaki hataları bulma ve düzeltme – geliştirme sürecinin zaman alan bir parçasıdır. Yapay zeka burada da iki ana şekilde devreye giriyor: hataları proaktif olarak önlemek (kod yazarken hataları anında yakalamak) ve çalışma zamanı hatalarını veya başarısız testleri teşhis edip düzeltmek. Yukarıdaki kod asistanlarının birçoğu aynı zamanda hata ayıklama aracı olarak da işlev görüyor. 2025’te yapay zekanın hata ayıklamayı nasıl kolaylaştırdığına bakalım:

• Satır içi hata tespiti ve düzeltmeleri: Modern yapay zeka kodlama araçları, kodu çalıştırmadan önce bile olası hataları tespit edebiliyor. Örneğin, Cursor’ın “Loops on Errors” özelliği, siz yazmayı bitirdiğiniz anda linter veya derleme hatalarını tespit ediyor ve otomatik olarak bir düzeltme öneriyor. Bir sözdizimi hatası veya tür uyumsuzluğu varsa, yapay zeka bunu vurguluyor ve düzeltilmiş satırı öneriyor. Benzer şekilde, Replit Ghostwriter’ın Debugger’ı program çıktınızı izliyor; eğer program çökerse, Ghostwriter sohbet penceresinde hata yığını izini gösteriyor ve çoğunlukla istisna veya mantık hatasını açıklayarak düzeltilmiş bir kod parçası öneriyor. Bu, geleneksel “çalıştır -> hata gör -> internette arama yap -> düzelt” döngüsünü büyük ölçüde otomatik bir akışa dönüştürüyor. Replit’in açıkladığı gibi: “Manuel hata ayıklama yorucu bir süreç… Ghostwriter Debugger bunu, kırmızı hatayı analiz edip anında bir çözüm sunarak kısaltıyor.”.
• Yapay Zekâ destekli kesme noktaları ve incelemeler: Visual Studio 2022+ sürümünde Copilot, çalışma zamanı hata ayıklama görevlerinde de yardımcı olabilir. Yeni bir özellik sayesinde Copilot, belirli bir hata senaryosu için nerede kesme noktası koymanız gerektiğini önerebilir. Bir belirtisini tarif edebilirsiniz (örneğin, “X adımından sonra çıktı hatalı”) ve Copilot, hangi değişkenleri veya satırları izlemeniz gerektiği konusunda tavsiye verir. Sanki yanınızda bir hata ayıklama eğitmeni varmış gibidir. Kod durakladığında, Copilot Sohbet’e “bu değişken neden null?” diye sorabilir ve o anki fonksiyonu ve son kod değişikliklerini analiz ederek olası nedenleri öngörebilir.
• Hataların ve logların açıklanması: Yapay zekâ sohbet botları, anlaşılması güç hata mesajlarını yorumlamada mükemmeldir. Geliştiriciler sıkça yığın izlerini veya derleyici hatalarını ChatGPT ya da Copilot Sohbet’e yapıştırır. Yapay zekâ, hatanın sade Türkçe açıklamasını verir ve genellikle sebebini de gösterir. JetBrains AI Assistant bunu doğrudan IDE’de sunar: Kodunuz bir istisna fırlatırsa, AI otomatik olarak ilgili dokümantasyonu veya Bilinen Sorun bilgisini web aramasıyla getirerek açıklar. Bulut uygulamaları için, Amazon CodeWhisperer (Amazon Q aracılığıyla) öne çıkar – AWS servis hatalarını teşhis edebilir. Örneğin, Lambda fonksiyonunuz zaman aşımına uğradıysa, yapay zekâya sorabilir ve şu şekilde cevap alabilirsiniz: “Lambda’nız 128 MB bellek sınırını aşıyor ve bu yüzden zaman aşımına uğruyor. Daha fazla bellek ayarlamayı veya kodu optimize etmeyi düşünün.” Bu tür hedefli tavsiyeler genellikle CloudWatch log’larını detaylıca incelemeyi gerektirir.
• Otomatik hata düzeltme ajanları: Tamamen otomatik hata ayıklama ajanları da ortaya çıkıyor. Bunların önde gelenlerinden biri GitHub Copilot’un ajanı – daha önce de bahsedildiği gibi, bir hata düzeltme görevi atanabiliyor. “Arıza yerelleştirme”ye benzer bir teknik kullanıyor (testleri çalıştırıp hangilerinin başarısız olduğunu kontrol ediyor, ardından değişiklikler deneyip çözüyor) ve düşük-orta karmaşıklıktaki hataları düzeltebiliyor. İlk kullanım örnekleri arasında “Bu bozuk veritabanı sorgusunu düzelt” gibi şeyler var – Copilot ajanı sorguyu düzenliyor, testleri çalıştırıyor, başarılı olup olmadıklarını kontrol ediyor. JetBrains’in de Junie isimli kodlama ajanı var (2025’te üretim seviyesine çıkacak) ve aynı şekilde IDE sandbox’ında kodu çalıştırıp test ederek sorunları düzeltebiliyor. Junie, örneğin, projenizin test paketini çalıştırıp başarısız olan testi tespit edebilir ve testi geçmek için kod yaması önerebilir. Böylece hata ayıklama, yapay zekâ güdümlü bir arama problemine dönüşüyor. İnceleyenler, Junie’nin daha önceki bazı AI hata ayıklama denemelerine kıyasla “daha tamamlayıcı cevaplar ve daha az hata” verdiğini belirtmiş fakat hala yinelemede yüksek miktarda kontenjan (bulut işlem gücü) tüketebildiğini aktarmışlardır.
• Önleyici analiz – AI ile “soldan kaydırma”: Gerçek zamanlı hata ayıklamanın ötesinde, yapay zekâ kod çalışmadan önce de hataları yakalamak için kullanılmaya başlandı. Amazon CodeGuru Reviewer, AWS’nin geliştirdiği, kodu (özellikle Java ve Python) analiz eden ve olası problemleri, örneğin iş parçacığı güvenliği, input doğrulama veya optimal olmayan pratikler hakkında yorum yapan bir makine öğrenimi aracıdır. AWS CodeCommit veya GitHub için kod inceleme süreçlerine entegre edilmiştir. Doğrudan üretken bir model olmasa da, Amazon’un kod tabanından sürekli öğrenen bir AI tabanlı statik analizdir. Bir diğer örnek, DeepCode (Snyk Code) – kodlarken potansiyel hataları veya güvenlik zafiyetlerini işaretleyen bir yapay zekâdır (Snyk, DeepCode’u satın aldı ve PR kontrollerine entegre edilebiliyor). Bu araçlar, üretken yapay zekâyı tamamlayarak sürekli tetikte bir kod kalitesi ağı gibi hareket eder, kodu iyileştirmek veya zor hataları gidermek için öneriler sunar.
• Doğal dil ile günlük sorgulama: Niş ama büyüyen bir alan, günlükleri ve hata verilerini yapay zeka ile incelemektir. Microsoft’un Azure platformu, bazı izleme araçlarına İngilizce olarak “Saat 3’te uygulama servisi neden çöktü?” gibi sorular sorabileceğiniz bir yapay zeka “yardımcısı” ekledi ve bu araç günlükleri özetleyebiliyor. Doğrudan bir kodlama aracı olmasa da, binlerce günlük satırını insandan çok daha hızlı tarayarak geliştiricilere hata ayıklamada yardımcı oluyor. Bu yeteneklerin IDE’lerle de entegre olmasını öngörüyoruz – ör. bir IDE, son çalıştırmadan bir çökme günlüğü gösterebilir ve “Yapay Zekaya Sor” butonuyla analiz almanızı sağlayabilir.

Pratikte geliştiriciler, yapay zekalı hata ayıklamanın rutin sorunlarda zaman kazandırdığını görüyor. Yazım hatası seviyesindeki hatalar veya küçük yanlışlıklar genellikle yapay zeka tarafından anında düzeltiliyor. Tabii ki, sınırlamalar devam ediyor: Yapay zeka karmaşık mantık hatalarında yanılabilir ya da temel nedeni çözmeyen geçici bir çözüm önerebilir. Özellikle “otomatik düzeltme” önerilerinde dikkatli olunmalı – yapay zekanın önerdiği düzeltmeleri uyguladıktan sonra testlerinizi mutlaka çalıştırın. Bazı uzmanlar, hata ayıklamada yapay zekaya aşırı güvenmenin programcıların kendi hata ayıklama becerilerini azaltabileceği konusunda uyarıyor. Ancak çoğu kişi bunu bir verimlilik artışı olarak görüyor. Bir geliştirici şöyle yazmış: “Copilot artık sadece kod yazmıyor, kodda hata da ayıklıyor – bazen benden daha hızlı çözüm bulabiliyor. Bu, hem eşli programcı hem de lastik ördek ve arama motoru gibi.” Vaat şu: Yapay zeka sıkıcı hata avlarını (eksik virgüller veya bir fazla/eksik döngü gibi) üstleniyor, insanlar ise karmaşık mimari ve tasarım sorunlarıyla ilgileniyor.

Kod İncelemesi ve Kalite Güvencesi için Yapay Zeka Araçları

Kod incelemeleri ve kod kalitesini korumak ekip yazılım geliştirmede çok önemlidir. Yapay zeka, insan gözden geçirenlere yardımcı olmak için devreye giriyor; hataları tespit ediyor, iyileştirme öneriyor ve hatta inceleme süreçlerinin bazı kısımlarını otomatikleştiriyor. 2025’te başlıca yapay zeka destekli kod inceleme araçları ve özellikleri şunlardır:

• GitHub Copilot Kod İncelemesi: Belki de en önemli gelişme, GitHub’ın kendi Çekme İstekleri için Copilot özelliği. 2024 sonu itibarıyla GitHub, çekme isteklerinizde gözden geçiren olarak eklenebilen bir yapay zeka gözden geçiren botu yayınlamaya başladı. Bunu etkinleştirdiğinizde (depo ayarlarından otomatik olarak ya da gözden geçirenler listesinden “Copilot” seçerek), botu bir insan gibi diff’i analiz edip belirli satırlara yorum bırakıyor. Örneğin, bir fonksiyonu değiştirdiniz ve null durumunu kontrol etmeyi unuttunuz; bot “🟡 Potansiyel sorun: bu kod X senaryosunu ele almıyor, bu da Y’ye yol açabilir. Bir kontrol eklemeyi düşünün.” gibi bir yorum bırakabiliyor. Bazı durumlarda Copilot, tek tıkla düzeltme önerisi – bir yama önerip uygulamanız için onayınıza bırakabiliyor. Bu sayede küçük inceleme yorumları doğrudan uygulanabilir düzeltmelere dönüşerek çaba tasarrufu sağlıyor. Temmuz 2025’te GitHub, Copilot kod incelemesinin mobilde de genel kullanıma sunulduğunu açıkladı ve bu, sistemin güvenilirliği konusundaki güvenlerini gösteriyor. Önemli bir not: Yapay zeka insan gözden geçirenlerin yerini almıyor – bunun yerine geri bildirimi öne çekiyor; böylece bir insan inceleyici PR’a baktığında çoğu ufak sorun (stil, küçük hatalar) zaten ele alınmış oluyor. Sonuç: daha hızlı inceleme döngüleri. Erken kullanıcı geri bildirimi: Rutin öneriler için harika; ama büyük diff’lerde fazla yorum yapabiliyor (GitHub bunu aktif olarak geliştiriyor, ör. Temmuz 2025’teki güncelleme, büyük PR’larda geliştiricinin çok fazla AI yorumu ile boğulmasını önlemek için iyileştirmeler içeriyordu).
• Amazon CodeGuru Reviewer: Amazon’un aracı, AWS DevOps hizmetlerinin bir parçası olarak birkaç yıldır kullanılıyor ve Amazon’un dahili kodu ve PR verisiyle eğitilmiş ML kullanarak kodu otomatik olarak incelemeye devam ediyor. GitHub, CodeCommit, Bitbucket gibi platformlarla entegre oluyor. CodeGuru, performans ve güvenlik sorunlarına odaklanıyor – örneğin, bir döngüde açılan ve kapatılmayan bir veritabanı bağlantısını (kaynak sızıntısı) tespit edebilir ya da eski API’lerin kullanımını işaretleyebilir. 2023-2024 yıllarında CodeGuru, hard-coded gizli anahtarları ve belirli açıkları tespit etmeyi de öğrendi. Bulguları, PR’lar üzerinde yorum olarak veya bir kontrol panelinde gösteriyor. Yeni kod yazma konusunda (generative) olmasa da, bazen bir sorunun nasıl düzeltileceğine dair önerilerde bulunur veya AWS dokümanlarına/en iyi uygulamalara bağlantı verir. Özellikle AWS üzerinde Java ve Python projeleri için değerli bir yapay zekâ yardımcısıdır. Ücretlendirme analiz edilen kod satırı başınadır (büyük kod tabanları için pahalı bulunabiliyor), ancak AWS muhtemelen bu hizmetin bir kısmını Amazon Q paketine kurumsal müşteriler için entegre etti.
• AI Reviewer Startupları (CodeRabbit, vb.): Birçok startup AI kod incelemesine odaklanarak ortaya çıktı. Örneğin, CodeRabbit (GitHub’da açık kaynak bir proje), LLM kullanarak PR özetleri ve inceleme geri bildirimleri oluşturabiliyor ve Graphite (bir PR aracı) kod değişikliklerini özetleyen AI özelliklerine dair ipuçları verdi. Bir diğeri ise, Reviewer.ai ve bu araç, CI boru hatlarına entegre olarak otomatik olarak AI geri bildirimi verme amacında. Hepsi yaygın olarak benimsenmemiş olsa da, eğilim net: AI, linters ve CI testleri ile aynı şekilde kod incelemelerine yardımcı olacak – her PR’da arka planda çalışacak.
• Tabnine’in Kod İnceleme Ajansı: Önceden belirtildiği gibi, Tabnine Enterprise, bir AI Kod İnceleme ajansı içerir. Bu ajan, kendi sunucularınızda çalışır ve kuruluşunuzun kurallarını kullanır (ör. “Kod İnceleme Kuralları” yapılandırılabilir), böylece AI yorumları stil rehberinize uygun olur. Örneğin, izin verilmeyen bir lisansa sahip bir bağımlılık ekleyen bir PR’ı otomatik olarak reddedebilir veya yönergeleriniz yasaklıyorsa üretim kodunda console.log eklenmesini işaretleyebilir. Bu tür özelleştirilebilir AI incelemesi, büyük ekiplerde tutarlılığı sağlamak için çok faydalı.
• Qodana + AI (JetBrains): JetBrains’in Qodana adlı bir statik analiz platformu var ve bunu AI ile entegre etmeye başladılar, böylece bulguları otomatik olarak düzeltebiliyor. 2025’te, JetBrains AI Assistant artık Qodana taramalarıyla birlikte çalışabiliyor – örneğin, Qodana potansiyel bir hata ya da kod kokusu bulursa, “AI’ye düzelt” butonuna basabiliyor ve asistan, kodu sorun çözülene kadar yeniden yazmaya çalışıyor. Geleneksel linters ile AI otomatik düzeltmelerinin bu sinerjisi umut verici bir yön. JetBrains ayrıca Commit Mesajı için AI önerileri de tanıttı – IntelliJ/PyCharm’da değişiklikleri kaydederken, AI yapılan değişiklikleri özetleyen bir commit mesajı taslağı sunabiliyor. İnceleyiciler tarafından takdir edilen küçük ama yaşam kalitesini artıran bir yenilik (çünkü iyi commit mesajları incelemeleri kolaylaştırır).
• PR Özetleme: Zamanı kısıtlı insan inceleyiciler için yararlı bir özellik, AI tarafından oluşturulan PR özetleridir. GitHub’un kendi “PR açıklama oluşturucu”su (Copilot Labs/deneysel bir özellik), diff’e göre bir PR açıklamasının markdownunu otomatik olarak yazabiliyor. Benzer şekilde, Amazon CodeCatalyst (AWS’nin DevOps hizmeti) bir PR açtığınızda kod değişikliklerinin özetini yazan bir AI entegre etti; hangi modüllerin etkilendiği ve kilit değişiklikleri vurguluyor. Bu, inceleyicilerin her satırı okumadan genel bir bakış sahibi olmasına yardımcı oluyor. Muhtemelen 2025’in sonuna kadar bu standart hale gelecek – zaten Azure DevOps ve diğer platformlarda da görülüyor.

Genel olarak, yapay zekânın kod incelemedeki gücü, inceleme sürecini hızlandırmak ve insanların gözünden kaçabilecek (veya uğraşmak istemeyeceği) hataları yakalamaktır. IBM’in 2024’te yaptığı bir araştırmaya göre, yapay zekâ ile yapılan kod incelemeleri, insan incelemesinden önce yaygın hataların yaklaşık %20-30’unu yakalayabiliyor ve iş yükünü azaltıyor. Microsoft ise, Copilot’u PR’lar için dahili olarak kullandıklarında, rutin değişikliklerde onay süresini önemli ölçüde azalttıklarını iddia etti.

Ancak sınırlamalara ve risklere de dikkat etmeliyiz: Yapay zekâ, aslında doğru olan kodu hatalı olarak işaretleyebilir (yanlış pozitif), hatta işlevselliği ince bir şekilde değiştiren önerilerde bulunabilir. Bir insanın yine de gözetim yapması gerekir. Örneğin, Copilot bir döngüyü fonksiyonel stilde yeniden yazmayı önerebilir – bu iyi olabilir, ancak belki de bu kod tabanının standartlarına uygun değildir. Ayrıca yapay zekânın bağlamı tam anlamıyla kavrayamaması gibi bir sorun da vardır: Kodun ötesinde değişikliğin amacını bilmez, bu yüzden yüksek seviyeli tasarım sorunlarını veya gereksinim bilgisini gerektiren ince hataları yakalayamayabilir. Reddit’te uzman bir inceleyici şöyle yorumlamış: “Copilot’un incelemesi, süper güçlü bir linter + yeni başlayan geliştirici kombinasyonu gibi: Şekil ve küçük konularla ilgili noktaları yorulmadan yakalar, bu harika, fakat ‘bu özellik bu modüle ait değil’ ya da ‘yaklaşımı tamamen yeniden düşünmeliyiz’ diyebilecek kıdemli bir mühendisin yerini tutmaz.” Özetle, yapay zekâ kod incelemesi kolay yakalanan hatalar ve inceleyen üzerindeki yükü azaltmak için mükemmeldir, ancak iyi düşünülmüş insan incelemesinin yerini almak yerine onu tamamlar.

2025’in sonlarında heyecan verici bir söylenti: GitHub’ın, Copilot’un sadece PR’lara yorum yapmakla kalmayıp aynı zamanda birleştirmeye yardımcı olması için de denemeler yaptığı konuşuluyor – örneğin, incelemeden geçen PR’ları otomatik olarak yeniden test edip rebaselemek, hatta belki de özellik bayraklarıyla devreye almak gibi. Bu, “GitHub Copilot for DevOps” vizyonunun bir parçası ve yapay zekânın sadece kod yazma ve incelemeden çıkıp dağıtımı da insan gözetiminde orkestra etmeye yönlenebileceğine işaret ediyor. 2026’da bununla ilgili daha fazla şey görmemiz muhtemel.

Yapay Zekâ Destekli Dokümantasyon Araçları

İyi dokümantasyon ve açıklama yazmak, yapay zekânın geliştiricilerin hayatını kolaylaştırdığı bir diğer alan. Yapay zekâ dokümantasyon araçları; docstring üretme, teknik dökümantasyon ve hatta koddan kullanıcı kılavuzları oluşturma yeteneğine sahip. Bu sayede kodun sadece yazılması değil, ayrıca açıklanması da sağlanıyor. Şimdi temel araçlara ve gelişmelere göz atalım:

• Yapay Zekâ Docstring Üreticiler: Pek çok kod editörü artık bir fonksiyon veya sınıf için docstring’i otomatik oluşturabiliyor. Örneğin, GitHub Copilot ile bir fonksiyonun altına açıklama başlattığınızda ve Tab tuşuna bastığınızda Copilot otomatik bir docstring üretiyor – fonksiyonun amacını, parametrelerini ve dönüş değerini koddan hareketle özetliyor. Bu, Copilot’un ilk zamanlarındaki bir özellikti ve model kalitesiyle birlikte daha da gelişti. Benzer şekilde, Amazon CodeWhisperer da özellikle siz yönlendirirseniz (“// sonraki bloğun ne yaptığını açıkla”) kodu açıklayan yorumlar ekliyor. Tabnine ve Codeium gibi araçlar da isteğe bağlı dokümantasyon üretimini destekliyor – örneğin bir Java dosyasında / yazdığınızda Tabnine, koddan elde ettiği bilgilerle Javadoc şablonunu otomatik dolduruyor.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: Bunlar belgelemeye odaklanmış özel araçlardır. Mintlify (2022’de piyasaya sürüldü), Python, JS, Java vb. dillerde bir fonksiyon için tek bir komutla dokümantasyon yorumu oluşturabilen bir VS Code uzantısına sahiptir. Bir AI modeli kodu analiz eder ve kısa bir açıklama ile @param ve @returns açıklamaları üretir. DocuWriter.ai ise “#1 AI kod dokümantasyon aracı” olduğunu iddia eden daha yeni bir girişimdir – bir kod tabanından tüm Markdown belgelerini veya API dökümantasyonlarını üretebilir. Temelde, bu araçlar kodunuzu çözümler, gerekirse testlerini çalıştırır ve ardından insan tarafından okunabilir belgeler oluşturur. Örneğin, DocuWriter bir depoyu alıp tüm sınıf ve fonksiyonların doğal dilde açıklandığı bir API referans dokümanı oluşturabilir. Bu, belgesi olmayan projeler için son derece faydalıdır – geliştiricilerin daha sonra düzenleyebileceği bir ilk taslak elde edersiniz.
• Mutable.ai tarafından Project “Auto Wiki”: Bir AI geliştirici aracı girişimi olan Mutable.ai, kod tabanınız için bir viki oluşturan AutoWiki‘yi yayınladı. En son v2 (2025) sürümünde AutoWiki, kod yapısının UML benzeri diyagramlarını da içerebiliyor ve kod değiştikçe vikiyi güncel tutmak için yapay zekâ kullanıyor. Temelde, sürekli güncellenen bir tasarım dokümanına sahip olmak gibi. Kodunuzu, birbirine bağlı HTML/Markdown sayfaları dizisine (bir Viki veya Doxygen çıktılarına benzer), ancak daha anlatı odaklı doğal bir dilde çeviriyor. Bu, sürekli eskiyen belgeler sorununu çözüyor – yapay zekâ periyodik olarak kodu tekrar tarayabiliyor ve viki makalelerini güncelleyebiliyor. Örneğin, bir fonksiyonu yeniden düzenlerseniz, yapay zekâ vikisi o fonksiyonun ve ona yapılan tüm atıfların açıklamasını güncelliyor. Mutable.ai’nin aracı kendi sunucunuzda barındırılabilir ya da bulut ortamında çalıştırılabilir, ve özellik olarak “tüm belgelerin sürekli olarak güncel kalmasını sağlar” noktasının altını çiziyorlar.
• Rehberler İçin Swimm ve Diğerleri: Swimm, kodunuzla entegre olan ve güncel kalan eğitimler ve rehberler oluşturan bir dokümantasyon platformudur. 2024 yılında Swimm, bir kod parçası için ilk dokümantasyonu taslak olarak hazırlayabilen veya yazarların düzenleyebileceği açıklamalar oluşturabilen bir AI yardımcısı ekledi. AutoWiki kadar tam otomatik değil, ancak onboarding dokümanları veya mimari özetlerini yazma sürecini hızlandırarak AI ile oluşturulan bir başlangıç noktası sağlıyor.
• Sohbet Yoluyla Entegre Dokümantasyon: Dokümantasyon için bir diğer yaklaşım, kod hakkında sorulara cevap veren AI sohbetlerini kullanmaktır (bu şekilde yaşayan bir dokümantasyon sağlanır). Sourcegraph Cody ve Cursor’ın @Docs komutundan zaten bahsetmiştik; bu özellikler, yapay zekanın kütüphane dokümanlarını ya da proje özelinde dokümanları anında getirmesine olanak tanır. JetBrains AI Assistant’ta da bir kod parçasını seçip “bu ne yapar?” diye sorarsanız, sadece satır içinde açıklamakla kalmaz, isterseniz kodun içinde dokümantasyon yorumu da üretebilir. 2025 yılında geliştiriciler bu AI açıklamalarını bir dokümantasyon biçimi olarak görmeye başladı: Bir tasarım dokümanı aramak yerine, modülü yapay zekadan açıklamasını istiyorsunuz. Bazı takımlar bunu süreçlerine entegre bile etti – örneğin, bir özellik birleştirildikten sonra, yapay zekadan bununla ilgili kısa bir dokümantasyon paragrafı ürettiriyor ve bunu proje vikisine ekliyorlar.
• API Dokümantasyonu ve Yorum Çevirisi: Yapay zeka, harici API dokümantasyonları hazırlamak için de oldukça kullanışlıdır. Örneğin, bir kütüphane bakımını üstleniyorsanız, OpenAI’nin GPT-4 gibi araçlar kodunuzu okuyabilir ve tam bir README veya kullanım örnekleri oluşturabilir. Ayrıca, belgelerin birden fazla dilde sürümlerini (teknik terimler için sadece küçük bir insan gözden geçirmesi gerektiren şaşırtıcı derecede iyi bir doğrulukla) çeviriyle üretebilir. GitHub Copilot Labs, bir kod bloğunu açıklayan bir paragraf üretebilen bir “Kod Açıklama” özelliğine sahipti – bu, öğretici içerik oluşturmak veya karmaşık mantığı açıklamak için faydalıdır. Ayrıca, mevcut belgeleriniz güncelliğini yitirmişse, bir yapay zeka kod değişikliklerini okuyup belgelerin hangi kısımlarının güncellenmesi gerekebileceğini vurgulayabilir.

Yapay zekanın dokümantasyondaki güçlü yanları oldukça açıktır: birçok geliştiricinin çekindiği veya ihmal ettiği bir iş olan dokümantasyonu saniyeler içinde yapar. Özellikle şablon dokümantasyonları (ör. bir modüldeki tüm fonksiyonları açıklamalarıyla listelemek gibi) oluşturmakta çok iyidir. Ayrıca tutarlı bir stil de sağlayabilir (tüm belgelerde belirli bir üslup veya format kullanılmasını isteyebilirsiniz). Sonuç olarak, yapay zeka ile üretilen belgeler kusursuz olmasa da, büyük bir avantaj sağlar. Mühendisler, sıfırdan yazmak yerine sadece yapay zekanın çıktısını düzeltip düzenleyerek önemli ölçüde zaman kazanabilir.

Ancak, sınırlamalar ve uyarılar mevcuttur:

• Yapay zeka kodun amacını yanlış yorumlayabilir: Kodun ne yaptığını düşündüğü şeyi belgeler, ki bu kod beklenmedik bir şey yapıyorsa veya mantığı hatalıysa yanlış olabilir. Örneğin, yapay zeka “bu fonksiyon kullanıcının yaşını yıl olarak döndürür” diyebilir, oysa aslında bir hata veya isimlendirme karışıklığı nedeniyle ay olarak döndürüyordur. Bu yüzden, yapay zekanın dokümantasyonu geliştiriciler tarafından mutlaka gözden geçirilmelidir.
• Yüksek seviyede bağlam eksikliği: Yapay zekanın ürettiği kod yorumları, kodun ne olduğunu açıklamakta iyidir, fakat her zaman neden öyle olduğuyla ilgili açıklama sunmaz. Mimari gerekçeler veya tasarım kararları (koda eşlik eden klasik “dokümanlar”) sıklıkla kodda bulunmayan bağlama ihtiyaç duyar. Yapay zeka, o bilgileri vermedikçe orijinal gereksinimleri ya da kısıtlamaları sihirli bir şekilde bilemez. Bu nedenle, yapay zeka yüzeysel ve açıkladığı şeyler genellikle bariz olan belgeler üretebilir; ancak arkasındaki gerekçeyi veremez. Yapay zekayı insan yazımı üst düzey belgelerle birleştirmek en iyi yaklaşım gibi görünmektedir.
• Bakım maliyeti: Eğer yapay zeka belgelerini nihai olarak ele alırsanız ve uygun bir süreçle ilerlemezseniz, diğer tüm belgeler gibi bunlar da güncelliğini yitirebilir. İdeali, dokümantasyon üreticisini periyodik olarak en güncel kod üzerinde çalıştırmaktır. Bazı araçlar (örneğin Mutable AutoWiki) bunu otomatikleştirmeye çalışıyor. Dokümantasyon üretimini CI boru hatlarına dahil etmek akıllıca olur – örneğin, günlük olarak AI dokümantasyonunu yeniden oluşturan ve önemli bir değişiklik varsa bunu işaretleyen (böylece bir teknik yazar farkı gözden geçirebilir) bir iş gibi.

Özellikle Atlassian (Jira/Confluence geliştiricileri), 2025 yılında Confluence’a bir yapay zeka asistanı entegre etti; bu asistan teknik şartnameler veya kullanıcı belgeleri gibi dökümanları yönlendirmelerle oluşturabiliyor. Bu, daha çok son kullanıcı tarafına yönelik olsa da, anlatı metni yazmanın (kullanıcı kılavuzları, sürüm notları vb.) da yapay zekaya devredildiğini gösteriyor. Bir geliştirici, değişiklik günlüğünü yapıştırıp, cilalı bir formatta sürüm notlarının taslağını isteyebilir – ki bu da büyük bir zaman tasarrufu sağlar.

Kısacası, yapay zeka, geliştiricilerin hiç sahip olmadığı belgelerci haline geliyor. Doğru denetimle, kodun sadece çalıştırılmasını değil, aynı zamanda açıklandığından da emin oluyor. Bir uzmanın da belirttiği gibi, “Kodlama bootcamp’lerinde artık daha az sözdizimi, daha çok problem çözme ve yapay zeka ile işbirliğine odaklanıyoruz… Yapay zeka uygulama detaylarının %70’inden fazlasını halledebiliyor ve yakında bu detayların dokümantasyonunu da üstlenecek.” Gelecekte dokümantasyon yazmada daha az angarya iş olabilir; geliştiriciler tasarım ve mantığa odaklanırken, yapay zeka her şeyin sonradan gelenler için iyi şekilde belgelenmesini sağlayacak.

Yapay Zeka Destekli Test ve Kalite Araçları

Test etme, yapay zekanın kapsamı önemli ölçüde artırabileceği ve hataları erken aşamada yakalayabileceği bir alan. Artık birçok araç, yapay zekayı test senaryoları üretmek, ek edge case’ler önermek ve hatta başarısız olan testleri otomatik olarak düzeltmek için kullanıyor. Testte yapay zeka ile ilgili başlıca gelişmeler şunlar:

• Birim Testi Üretimi (Diffblue & Diğerleri): Diffblue Cover bu alanda öncü: Otomatik olarak Java kodu için JUnit testleri üreten (Oxford kökenli bir şirketten çıkan) bir yapay zeka aracı. Java sınıflarınızı veriyorsunuz, Diffblue belirlenen kapsam hedefini (çoğunlukla %70+) sağlayacak birim test kodunu üretiyor. Anlamlı doğrulamalar üretmek için sembolik yapay zeka ve sinir ağlarının bir kombinasyonunu kullanıyor (sadece rastgele girişler değil). 2025’e gelindiğinde, Diffblue’nun motoru daha karmaşık yapıları yönetebilecek ve kod test edilemiyorsa yeniden düzenleme önerileri sunabilecek hale geldi. Büyük kurumsal şirketlerde eski ve geniş kod tabanlarının testlerini tamamlamak için ticari olarak sunuluyor. Başarı hikayesi: Diffblue, yalnızca %20 test kapsamı olan 1 milyon satırlık bir Java uygulamasında kullanıldı ve birkaç gün içinde bu oranı %60’a çıkardı – bu, insanların aylarca sürecek bir işi.
• CodiumAI’nin TestGPT’si (Qodo): CodiumAI, artık Qodo olarak yeniden markalaştı, özellikle “kod bütünlüğü” alanına odaklanıyor. TestGPT isimli bir model geliştirdiler; bir fonksiyona bakıyor ve bunun için birden fazla birim test senaryosu üretiyor. Sadece bir örnek değil – normal durumları, edge durumları ve hata durumlarını deniyor. Python, JS ve TS (yakında Java da) için, Codium’un VS Code eklentisi her biri için bir test dosyası üretiyor. Örneğin, calculateDiscount(price, customerType) fonksiyonu için, AI düzenli bir müşteri, premium müşteri, negatif fiyat girişi (hata bekleniyor), sıfır fiyat vb. için testler üretebilir ve her biri için doğrulamalar ekler. Bu, tüm edge case’leri düşünmekte zorlanan geliştiriciler için son derece faydalı. Reddit’te bir kullanıcı CodiumAI’nin test üretimini manuel test yazımı ile karşılaştırdı ve bunun “şaşırtıcı derecede kapsamlı, benim düşünmediğim köşe durumlarını yakaladı” olduğunu belirtti; ancak bazen gereksiz testler de yazabiliyordu. Qodo/Codium ayrıca PR süreçlerine entegre oluyor – yeni kod yazdıktan sonra, PR’da eklemeniz için yeni testler otomatik olarak önerebiliyor.
• Copilot ve CodeWhisperer ile testler: Genel kod asistanları bile testlerin farkında. “// yukarıdaki fonksiyon için bir test yaz” gibi bir istem yazarsanız, Copilot büyük ihtimalle dilin yaygın test framework’ünü kullanarak (örneğin pytest, Mocha veya JUnit) bir test oluşturacaktır. GitHub, Copilot X demolarında Copilot Chat’e “Bu dosya için testler oluştur” diyebileceğinizi ve bir test dosyası oluşturacağını göstermişti. Build 2025’te Microsoft, Copilot’un ajan modunda test kapsama geliştirmeleri üzerinde otonom çalışabileceğini duyurdu – yani Copilot ajanı, hangi kod satırlarının test kapsamı dışında olduğunu analiz edip bu satırlar için testler oluşturabilir ve ardından bu testlerle bir PR açabilir. Bu, yapay zekanın sadece kod yazmasıyla kalmayıp kodun test edildiğinden de emin olmasını sağlar. Amazon CodeWhisperer da benzer şekilde istek üzerine birim test kodu üretebilir; hatta AWS, GA’da güvenli testler oluşturacağını ve kodunuz test edilemez görünüyorsa bunu vurgulayacağını (test edilebilirlik için sizi refaktör etmeye teşvik edeceğini) iddia etti.
• Test Doğrulama Ajanları: Test üretmenin ötesinde, yapay zeka başarısız test sonuçlarını yorumlamaya da yardımcı olabilir. Bazı ileri görüşlü araçlar, başarısız bir test kaydını bir yapay zekaya vererek koddaki olası nedeni tespit etmesini sağlar. Örneğin, bir testin 100 beklediğini ama 99 aldığını düşünelim – yapay zeka bunu kodda bir “bir-eksik” hatasına kadar takip edebilir ve hatta tek satırlık çözümü önerebilir. Junie (JetBrains), testi izleyip bir şey başarısız olursa kodu düzeltmeye çalışan bir özelliğe sahip. Ayrıca yapay zeka tarafından üretilen, belirli örnekler yerine genel davranışı çıkarıp çok sayıda rastgele girişi test eden property-based testlerle ilgili araştırmalar da var (yani yapay zeka tarafından yönlendirilen fuzz testi gibi). Bu sayede sabit değerlere sahip birim testlerin kaçırabileceği uç durumlar yakalanabilir.
• Entegrasyon ve Uçtan Uca (E2E) Testler: Yapay zeka aynı zamanda daha üst düzey testlere de adım atıyor. Örneğin, bir uygulamanın arayüzünü (HTML/JS üzerinden ya da tasarım şemaları aracılığıyla) okuyup otomatik olarak uçtan uca test script’leri (örneğin Selenium veya Playwright script’leri) üretebilen araçlar ortaya çıkıyor. Mabl adlı bir araç, arayüz değiştiğinde testleri buna uyarlamak için yapay zeka kullanıyor. Daha ileri gidersek, doğal dilde bir kullanıcı akışının (“giriş yap, sepete bir ürün ekle, ödeme sayfasına git, toplam fiyatı doğrula”) tarif edilip, buna karşılık bir yapay zekanın otomatik test script’i üretmesi mümkün. Bu henüz ilk aşamalarda olsa da, yapay zekanın dil anlayışı göz önüne alındığında uygulanabilir görünüyor. Bazı ekipler, manuel test vaka açıklamalarını çalıştırılabilir test koduna dönüştürmek için ChatGPT’yi çoktan kullandı.
• Test Verisi Üretimi: Test fixture’ları veya veri oluşturmak da genellikle göz ardı edilen bir iştir. Yapay zeka, belirli kısıtlamalara uygun gerçekçi sahte veriler üreterek yardımcı olabilir (örneğin, makul bir kullanıcı profiline sahip bir JSON ya da belirli özelliklere sahip bir görsel veri seti). ChatGPT’deki OpenAI Code Interpreter, ihtiyaç halinde sentetik veri setleri üretebiliyordu. Bu, entegrasyon testlerinde veya geliştirme ortamlarını doldururken büyük kolaylık sağlar.

Yapay zekânın testteki gücü, kapsamı artırmakta ve regresyonları daha erken yakalamakta kendini açıkça gösteriyor. Bu, her yeni fonksiyon için usanmadan temel testler yazan bir junior QA mühendisinin sahip olunması gibidir. Birçok geliştirici zaman sıkıntısından dolayı yeterince test yazmıyor; yapay zekâ bu boşluğu doldurabilir. Daha fazla teste sahip olmak, ekiplerin kendilerine güven duymasını sağlar ve kodu daha cesurca yeniden düzenleyebilirler (çünkü testler bir şey bozulursa yakalar). Ayrıca yapay zekâ, insanların unuttuğu uç durumları önerebilir – bu da sağlamlığı artırır. Yapay zekâ tarafından üretilen testlerin gizli kalmış hataları ortaya çıkardığına dair kanıtlar var: örneğin, CodiumAI’nin testleri bir fonksiyonu None ile çağırabilirken geliştirici onun asla None almayacağını varsaymış olabilir ve böylece bir hata ortaya çıkmış olur.

Ancak, sınırlamalar dikkate değerdir:

• Testlerin kalitesi: Yapay zekâ, aşırı basit ya da yanlış testler yazabilir. Örneğin, bir yapay zekâ spesifikasyonu yanlış anlayıp yanlış bir davranışı testte onaylayabilir (testte yanlış bir iddia). Eğer geliştiriciler yapay zekânın testlerine körü körüne güvenirse, aslında bir hatayı özellikmiş gibi doğrulamış olabilirler. Bu yüzden oluşturulan testlerin insan tarafından gözden geçirilmesi hâlâ gereklidir.
• Bakım: Kod değişirse, yapay zekâ testlerinin de güncellenmesi gerekir. Testler bir kere üretilip öylece bırakılırsa, zamanla geçersiz hale gelebilir ve kod doğru olsa da testler başarısız olmaya başlayabilir. İdeal olarak, testleri üreten yapay zekânın, değişiklikler olduğunda testleri yeniden üretme veya güncelleme imkanı da olur (belki sürüm kontrolü farklılıklarıyla entegre şekilde).
• Karlılık (Flakiness): Bu, genel olarak test otomasyonunda büyük bir sorundur – testler bazen geçer, bazen başarısız olur. Yapay zekâ, deterministik olmaya dikkat etmezse böyle testler oluşturabilir (zamanlama veya harici servislerde olduğu gibi). Şimdilik yapay zekâ karlılık tuzaklarının tamamen farkında değil, bu yüzden insanlar testleri incelemeli ve gerekirse rehberlik etmeliler (“gerçek ağ çağrıları kullanma” gibi).

Heyecan verici bir trend: Yapay zekânın kendi kod önerilerini test etmek için kullanılması. Örneğin, bir Copilot ajanı bir yama yazdığında, aynı zamanda o yama için testler de yazıp çalıştırarak sorunun çözülüp çözülmediğini ve başka bir şeyin bozulmadığını doğrulayabilir. Bu, bu yapay zekâ ajanlarının kendi kendilerini doğrulayabilir hâle gelmesini sağlayan gelişen bir yetenektir.

Test topluluğundan bir diğer söylenti ise geliştiricilerin “konuşarak test iyileştirme” yapmasını sağlayacak bir araç. Temelde, yapay zekâ testler oluşturduktan sonra onunla sohbet edebilirsiniz: “Bu testler iyi ama girdinin negatif olduğu bir tane daha ekle” ya da “parametre X karmaşık, maksimum aralığı kapsayan bir test ekle.” Yapay zekâ ardından testleri buna göre değiştirir veya ekler. Bu tür yüksek seviyeli kontrol, geliştiricilere yapay zekâya kendi alanlarına özgü test ihtiyaçlarını ‘öğretme’ imkânı sunabilir.

Sonuç olarak, testte yapay zekâ yazılım kalitesi için büyük bir nimet haline geliyor. Test yazma zahmetini azaltıyor ve kod değişiklikleri için güvenlik ağını artırıyor. Google’da kıdemli bir mühendis bir basın yazısında şöyle demiş: “Dokunmak istemediğimiz, %5 kapsama sahip bir modülümüz vardı; yapay zekâ test üretimini kullandıktan sonra bir öğleden sonrada %50’e çıktık. Yapay zekânın ilk test çalışmasında bile gözden kaçan bir giriş ayrıştırma hatasını buldu. İkna oldum.” Bu, yapay zekânın yalnızca kodu daha hızlı yazmamızı değil, aynı zamanda doğru çalışmasını da sağlayan vazgeçilmez bir asistan olacağı yönünde artan bir hissi yansıtıyor.

Akıllı IDE’ler ve Yapay Zekâ Entegreli Geliştirme Ortamları

Bireysel özelliklerin ötesinde, 2025 yılında tam entegre yapay zeka destekli IDE’ler ve geliştirme platformları yükselişe geçti. Bu platformlar, yapay zekayı yalnızca eklenti olarak eklemek yerine; kodlama, hata ayıklama, yeniden düzenleme, devops gibi her adımda yapay zekanın yardımcı olduğu hepsi bir arada bir ortam sağlamayı hedefliyor. Şimdi öne çıkan yapay zeka destekli IDE ve eklentilere bakalım:

Replit Ghostwriter (Bulut IDE’de Yapay Zeka)

Replit, yapay zekayı (Ghostwriter) deneyiminin merkezine koyan çevrimiçi bir IDE ve hesaplama platformudur. Replit’teki Ghostwriter’ın özellikleri şunlardır:

• Yazarken kod tamamlama (Copilot’a benzer şekilde, seçebileceğiniz birden fazla öneri sunar).
• Ghostwriter Chat: Kodunuz hakkında soru sorabileceğiniz veya yardım alabileceğiniz, açık dosyalarınızı görebilen bir yan panel.
• Hata ayıklayıcı ve hata düzeltme: Programınız bir hata verdiğinde Ghostwriter hatayı vurgular ve genellikle anında açıklar veya bir çözüm önerir.
• Oluştur: Belki de en büyüleyici olanı, Ghostwriter’dan tüm projeleri veya çok dosyalı bileşenleri baştan oluşturmasını isteyebilirsiniz. Sohbet üzerinden sıfırdan Yılan oyunu oluşturmayı gösterdiler. Ghostwriter gerekli dosyaları, kodu ve hatta varlıkları üreterek isteğinizi yerine getirebilir.

Ghostwriter gerçekten çoklu dil desteğine sahip – web uygulamaları, Python betikleri, C++ programları vb. için tarayıcıda çalışır. Replit ayrıca Ghostwriter’ı mobil uygulamasına da entegre etti, böylece hareket halindeyken yapay zekadan yardım alarak kodlayabilirsiniz.

Ghostwriter’ın güçlü yönlerinden biri, çalıştırma ve yapay zekanın kusursuz entegrasyonudur. Replit kodu anında çalıştırabildiği için, Ghostwriter yazdığı kodu doğrulamak için test vakaları çalıştırmak veya önerilerini oluştururken çalışma zamanından faydalanmak gibi şeyler yapabilir. Örneğin, bir Python fonksiyonu yazıyorsanız, Ghostwriter onu örnek girdilerle çalıştırıp çıktıları görebilir ve önerisini geliştirebilir (bu resmi olarak belirtilmese de, Replit CEO’su yürütme alanlarından böyle yararlanılabileceğine dair ipucu verdi).

Ghostwriter’ın sınırlaması ise Replit’in ortamına bağlı olması. Yerel ortamlarında büyük kod tabanlarında çalışan profesyonel geliştiriciler (şimdilik) özel kurulumlarıyla Ghostwriter’ı kolayca kullanamıyor (ancak Replit’in masaüstü uygulama betası var). Ayrıca bulut tabanlı olduğundan, özel bir kod tabanınız varsa sadece Ghostwriter kullanmak için Replit’e yükleyemeyebilirsiniz. Ancak kişisel projeler, öğrenme ve küçük ekip projeleri için Ghostwriter inanılmaz derecede faydalı. Replit Core planı ile fiyatlandırılması erişilebilir kılıyor ve önemli olarak hesaplama kredileriyle birlikte geliyor – yani hem yapay zeka hem de bulut geliştirme ortamınız için tek ödeme yapıyorsunuz. Replit’in vizyonu ise sonunda “yapay zeka yazılım geliştirme” iş akışına ulaşmak; burada yüksek seviyeli hedefleri tanımlıyor ve Ghostwriter giderek daha fazla angarya işi hallediyor, siz ise denetliyorsunuz – biraz döngüde bir junior geliştirici olması gibi.

Cursor – Yapay Zeka Kod Editörü

Cursor (Anysphere tarafından) bir diğer tam teşekküllü kod editörü fakat bulutta değil, yerel olarak çalıştırdığınız bir uygulama (ancak yapay zekâ için bulut modelleri kullanıyor). Cursor temelde VS Code’un çekirdeğini aldı (aslında raporlara göre VS Code üzerine inşa edildi) ve ona yapay zeka süper güçleri kazandırdı:

• Çok duyarlı olan ve uzun, çok satırlı tamamlamalar yapabilen bir Yapay Zeka Otomatik Tamamlama özelliğine sahip (Tabnine veya Copilot’a benzer şekilde, ancak kendi iyileştirmeleriyle).
• Cursor Chat tüm projenizin bağlamını analiz edebiliyor. Mesela “Ödeme API’sini çağırdığımız tüm yerleri bul ve hata işlemlerinin doğru yapıldığından emin ol” gibi şeyler sorabilirsiniz; projenizdeki dosyaları okuyarak bunu yapar – yalnızca Copilot’a sahip bir VS Code bununla kolayca başa çıkamaz.
• Araç modu (Ctrl+I): Bir kod parçasını seçersiniz ya da sadece aracı çağırıp bir talimat verirsiniz, örneğin “Bu fonksiyonu async olarak yeniden düzenle” ya da “Burada XYZ arayüzünü uygula.” Cursor aracı, gerekirse dosyalar arasında değişiklikleri yapar. Yapacaklarını bir farklılık (diff) olarak göstererek sizi “döngüde” tutar; böylece onaylayabilir veya düzenleyebilirsiniz. Bu, gerçekten IDE’ye entegre edilmiş refaktörleme yapabilen yapay zekaya atılan ilk adım gibi hissettiriyor.
• Araç entegrasyonları: Cursor’da internet araması (@web), komut istemine görüntü yapıştırma (mesela hata ekran görüntüsü ekleyebilirsiniz) ve dokümantasyon (@ ile kod veya kütüphane referanslama) gibi özellikler yerleşik olarak sunuluyor. Yani editörün kendisi harici bilgileri anında çekebiliyor – normalde bunun için tarayıcı açmanız gerekirdi.
• Lokal vs Bulut modelleri: Varsayılan olarak Cursor, güçlü bulut modellerini (GPT-4, Claude) kullanıyor. Ancak ekip, bazı özel yapay zeka modellerine de sahip olduklarını söylüyor. Muhtemelen belirli görevlerde hızlı otomatik tamamlama için daha küçük, özel eğitilmiş modeller olabilir (API çağrılarından tasarruf için). Bunlar hız ve maliyet dengesi gözetilerek kullanılıyor. Cursor’ın ücretli planında “hızlı” istekler için bir kota var (örneğin GPT-4 8k kullanıyor) ve ardından sınırsız “yavaş” istek hakkınız bulunuyor (belki GPT-4 32k ya da Claude, ki bunlarda bekleme olabilir). Deneyim olarak, yapay zeka çoğu zaman ihtiyacınız olduğunda anında hazır oluyor.

Sonuç olarak birçok geliştirici Cursor’ı denediğinde verimlilik artışı hissettiğini söyledi. O, birçok aracın işlevini birleştiriyor: VS Code + Copilot + web tarayıcı + terminal yerine, Cursor bunların hepsini tek bir arayüzde topluyor. Hatta bazı kullanıcılar bunu “her an bir yapay zekayla birlikte programlama yapmak gibi bir IDE” olarak nitelendirdi. Ve birden fazla dil veya yabancı kod tabanlarıyla çalışanlar için, editöre soru sorma ve anında cevap alma imkanı (örneğin “bu regex ne yapıyor?” ya da “bu fonksiyonun hızlı bir kullanım örneğini oluştur”) paha biçilmez.

Cursor’ın sınırlamaları: Hala yeni sayılır, bu yüzden biraz daha fazla cilaya ihtiyacı var (bazı kullanıcılar çok büyük projelerde hafıza kullanımı veya ara sıra çökmeler bildirdi). Ücretsiz katman sınırlı, bu da ödeme yapmak istemeyenler için can sıkıcı olabilir. Ayrıca birçok dili desteklese de, COBOL gibi büyük kurumsal diller ya da niş framework’lerde temel metin tamamlama dışında özel destek olmayabilir. Bir diğer faktör: Bazı geliştiriciler, derinlemesine özelleştirilmiş VS Code/IntelliJ yapılarına sahip; bu yüzden yeni bir editöre geçmek, yapay zeka avantajlarına rağmen bir engel. Cursor bunu, VS Code eklentilerini destekleyerek hafifletmeye çalışıyor (birçoğu sorunsuz çalışıyor), ama %100 eşitlik yok.

JetBrains IDE’lerinde AI Assistant ve Junie

JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm vb. yapımcıları) yapay zeka alanına girmekte biraz gecikti ama 2023’te bir Yapay Zeka Asistanı eklentisi (başlangıçta OpenAI API kullanıyordu) çıkardılar ve 2025’te bunu tamamen ürünleştirdiler. Artık JetBrains IDE’lerinin 2025.1 sürümüyle:

• Yapay Zekâ Asistanı IDE’ye entegre edilmiştir (herhangi bir JetBrains IDE lisansı olan herkes için ücretsiz bir kota dahildir). Kod tamamlama geliştirmeleri, bir sohbet asistanı sunar ve IDE içinde doğrudan dokümantasyon ile commit mesajları gibi şeyler oluşturabilir.
• Junie, JetBrains’in yapay zekâ ajanıdır (Copilot’ın ajan moduna benzer). Çok adımlı görevler için tasarlanmıştır: kod üretimi, test yazma, onları çalıştırma vb. Junie önizlemedeydi ve Nisan 2025’te üretime hazır hale geldi, fakat başlangıçta yalnızca belirli IDE’ler (2025 ortası itibarıyla IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand) için kullanıma sunuldu. Junie hem yerel IDE yeteneklerini hem de bulut modellerini kullanır. Örneğin, değişikliklerine rehberlik etmek için IntelliJ derleyicisini ve statik analizini kullanabilir – editör bağımsız araçların yapamayacağı bir şeydir bu.
• Ücretsiz ve Ücretli Katmanlar: JetBrains, 2025’te tüm kullanıcılar için bir Ücretsiz Yapay Zekâ katmanı ekleyerek oldukça şaşırtıcı bir hamle yaptı. Bu ücretsiz katman, yerel modellerin sınırsız kullanımını sağlar (JetBrains, bilgisayarınızda LLaMA tabanlı modelleri çalıştırabilmeniz için Ollama ve LM Studio ile entegrasyon oluşturdu) ve “küçük bir bulut yapay zekâ kotası” sunar. Temelde kutudan çıkar çıkmaz örneğin günde onlarca GPT-4 veya Claude sorgusunu ücretsiz olarak elde edersiniz. All Products Pack’e (işletmeler için popüler bir JetBrains aboneliği) sahipseniz, otomatik olarak AI Pro katmanını alırsınız ve bu, bulut kotanızı önemli ölçüde artırır. Daha fazlasına ihtiyacı olan yoğun kullanıcılar için AI Ultimate ise aylık 20 dolardır. Bu fiyatlandırma stratejisi, JetBrains’in AI benimsenmesinde maliyetin bir engel olmasını istemediğini gösteriyor – geliştiricileri platformlarında tutmak için AI’ı paketliyorlar.
• Öne çıkan özellikler: Ele aldıklarımıza ek olarak (sohbetten çoklu dosya düzenlemeleri, MCP ile harici içerik, çevrimdışı mod, web araması vb.), JetBrains Yapay Zekâ Asistanı ayrıca karmaşık kodları açıklama, yeniden düzenleme adımları önermede bulunma ve JetBrains’in kendi denetimleriyle entegrasyon gibi şeyler de yapabiliyor. Örneğin, IDE’nin statik analizörü bir uyarı oluşturduğunda, AI’dan “bu uyarıyı düzelt” isteyebilirsiniz ve otomatik olarak düzeltir. Kurala dayalı araçlarla yapay zekâyı güzelce harmanlıyor. Yeni bir beta özellik ise: Sohbetten Parça Uygulama – eğer AI, sohbette bir kod parçası cevabı verirse, “Uygula”ya tıklayarak IDE bu kodu akıllıca kaynak dosyanızda doğru yere yerleştirir. Bu, Soru&Cevap ile gerçek kodlamayı akıllıca birleştiriyor.

JetBrains’in yaklaşımının gücü, birçok profesyonel geliştiricinin halihazırda IDE’lerini kullanmasıdır; yapay zekayı tanıdık iş akışına entegre etmek (ve projede indeks, derleyici, hata ayıklayıcı gibi özelliklerle bağlantılı hale getirmek) çok güçlü bir deneyim sunabilir. Örneğin, JetBrains AI destekli veritabanı sorgularını DataGrip içinde sunabilir (düşünün ki, “geçen ay X’ten fazla harcayan tüm müşterileri bulmak için bir SQL yaz” diyorsunuz ve şema farkındalığı + yapay zekâyla otomatik tamamlıyor). Yerel model desteği konusunda da avantajları var – gizliliğe önem veren geliştiriciler yerel bir LLM kullanabiliyor (bunlar GPT-4 kadar güçlü olmasa da hiç olmamasından iyidir ve uçakta vb. çevrimdışı senaryolar için harikadır). JetBrains’in bu kadar ciddi şekilde yapay zekaya yönelmesi (kendi model içerik protokolünü ve muhtemelen yakında kendi modellerini geliştirmeleri) VS Code/Copilot’un yapay zekâ destekli geliştirme alanında tek seçenek olmadığını garanti ediyor.

Ancak, ilk kullanıcı geri bildirimleri karışıktı – DevClass’ın bildirdiğine göre, AI Assistant eklentisi başlarda düşük puanlar aldı (2/5), hata şikayetleri ve Copilot’un daha iyi olduğu yönünde yorumlar vardı. JetBrains bu geri bildirimi ciddiyetle değerlendirip 2025’e gelindiğinde deneyimi ciddi şekilde geliştirmiş görünüyor (ve belki de belirttikleri gibi GPT-4.1 ve Anthropic Claude 3.7 gibi daha yeni modellerden de faydalanıyorlar). Artık çok daha akıcı olduğu muhtemel. Hâlâ bazı sınırlamalar var: AI özellikleri dile ve IDE’ye göre değişiyor – örneğin 2025 ortası itibariyle Rider (.NET için) teknik zorluklar nedeniyle AI desteğine sahip değildi ve Community sürümlerinde yerel AI desteği sınırlıydı devclass.com. Yani henüz her yerde aynı derecede sunulmuyor.

Visual Studio ve VS Code Entegrasyonları

Microsoft Visual Studio ve VS Code’u da, doğrudan GitHub Copilot dışında ayrıca belirtmek gerekir:

• VS Code elbette Copilot’a sahip, ayrıca çok sayıda başka AI eklentisi de bulunuyor. Codeium’un eklentisi, Amazon’un CodeWhisperer içeren AWS Toolkit’i, Tabnine’ın eklentisi gibi örnekler mevcut. Farklı AI yardımcılarını denemek isterseniz VS Code en esnek ortam olarak öne çıkıyor. Ayrıca artık sadece satır içi önerilerle sınırlı kalmayıp resmi bir GitHub Copilot sohbet görünümüne de sahip.
• Microsoft, Copilot dışında Visual Studio (tam IDE)’ye de AI entegre ediyor. IntelliCode AI yeniden düzenleme işlemlerini tanıttılar – bu özellik, tekrarlayan değişiklikleri algılayıp tüm projede uygulamak için öneride bulunabiliyor. Deneysel “Developer AI” ise Azure DevOps ile entegre oluyor; örneğin, bir iş öğesini koda bağlayıp, yapılan değişikliğin gerçekten sorunu çözüp çözmediğini AI ile analiz edebiliyor. Microsoft, Build 2025’te VS’de “commit mesajı AI”, “değişiklikleri özetle” ve “her yerde AI’ye soru sor” gibi özellikleri sergiledi, bunların çoğu arka planda Copilot gücüyle çalışıyor. Ayrıca, kendi kodunuz üzerinde eğitilen modellerle property değerleri veya kod tamamlama önerileri sunabilen ilginç bir Visual Studio IntelliCode Generative projesi de var (her ne kadar artık Copilot bunun önüne geçmiş gibi görünse de).

Bir de ortaya çıkan başka bir kategori var:

• CLI ve DevOps’ta AI: Bir IDE olmasa da bahsetmeye değer; örneğin, GitHub’ın CLI’sı artık gh copilot komutunu destekliyor ve bu komutla depodaki konuları komut satırından AI’ye danışabiliyorsunuz (ör. “gh copilot what changed in this PR?” komutuyla bir PR’daki değişikliklerin AI özetini alabilirsiniz). CI/CD sistemleri de artık derleme hatalarını analiz eden veya pipeline iyileştirmeleri öneren AI yardımcıları ekliyor (örneğin Azure Pipelines AI, derlemeleri hızlandırmak için önbellekleme adımları önerebiliyor). Bu sayede AI yardımı, kod editörünün ötesine geçerek tüm yazılım geliştirme yaşam döngüsüne yayılıyor.

Özetle, yapay zeka destekli IDE’ler tüm bu yetenekleri yerleşik olarak sunmayı hedefliyor. 2025’te rekabet iyice kızıştı: Replit ve Cursor sıfırdan yeni yaklaşımlar denerken, JetBrains ve Microsoft köklü IDE’leri yapay zeka ile güçlendiriyor, hatta Windsurf (Codeium) Editor gibi yeni oyuncular ve başkaları da (bazıları belirsiz de olsa “Stackblitz Cody” adlı bir projeden söz ediyor) pazara dahil oluyor. Geliştiricilerin her zamankinden daha fazla seçeneği var – bu da en verimli oldukları ortamı seçebilecekleri anlamına geliyor.

Uzman görüşleri burada “abartı mı, gerçek mi” konusunda farklılık gösteriyor: Bazıları tüm IDE’leri yapay zeka etrafında yeniden yazmanın aşırıya kaçmak olabileceğini ve (VS Code’daki Copilot gibi) uzantıların zaten ihtiyaçların %90’ını karşıladığını savunuyor. Diğerleri ise, tamamen yapay zeka tabanlı IDE’lerin yeni iş akışlarının önünü açabileceğine (tek tıkla çok dosyalı araçlar gibi) inanıyor; bu da yama çözümlerle kolayca yapılamaz. Bir gerçek var ki: Bugün neredeyse tüm büyük IDE’ler ve editörler yapay zeka entegrasyonuna sahip ve bu hızla geliştirici araçlarında standart bir beklenti haline geliyor. Bir yorumcunun dediği gibi, “Yapay zekasız IDE’ler 2027’de dinozor olacak.” Belki bu biraz abartılıdır, ama eğilimin kesinlikle daha akıllı, yapay zekayla desteklenen geliştirme ortamlarına doğru olduğunu gösteriyor.

Sonuç ve Sırada Ne Var?

2025 yılı gösterdi ki yapay zeka kodlama araçları bir heves değil – modern yazılım geliştirme için temel. Kod üretme asistanları olgunlaşıp çeşitlendi, hata ayıklama daha az acı verici hale geldi, kod incelemeleri yapay zeka eş-inceleyicilerle hızlandı, dökümantasyon adeta kendi kendini yazıyor, testler yapay zeka tarafından üretilen örneklerle güçleniyor ve IDE’lerimiz gerçekten akıllı birer yardımcıya dönüşüyor.

Şu anda popüler olanlar:

• Otonom kodlama ajanları daha büyük görevler üstleniyor (GitHub’ın Copilot agent’ı, JetBrains’in Junie’si, Cursor’ın agent’ı vb.) – bunlar, payal zekanın planlamadan kodlamaya ve test etmeye kadar çok adımlı geliştirme iş akışlarını üstlenmesinin sınırlarını zorluyor.
• Yapay zeka destekli kod güvenliği – CodeWhisperer’ın güvenlik taramaları ve yakında çıkacak “Security Sentinel” gibi özellikler, yapay zekanın güvenlik açıkları doğurması riskine karşın bu açıkları gerçek zamanlı tespit edip gidermesini sağlıyor.
• Kusursuz entegrasyon – en iyi araçlar sürecin bir parçası gibi hissettiriyor (editörde Copilot, Replit’te Ghostwriter, Cursor’ın bütünleşik özellikleri). Kullanıcılar daha akıcı deneyimlere yöneldikçe, daha hantal çözümler eleniyor.
• Ücretsiz ya da erişilebilir yapay zeka – GitHub Copilot’ın ücretsiz plan sunması ve JetBrains’in ücretsiz bir yapay zeka katmanı dahil etmesiyle, bu araçların yalnızca abone olabilenlere değil, her geliştiriciye açılması yönünde bir hareket var. Bu demokratikleşme “popüler”; çünkü çok daha geniş çapta benimsenmeyi tetikleyecek.

Abartı olanlar (dikkatli olunması gerekenler):

• “Yapay Zeka programcıların yerini alacak” – 2025 yılına kadar, yapay zekanın geliştiricilere büyük ölçüde yardımcı olduğunu ancak onların yerini almadığını görüyoruz. Sıkıcı işleri otomatikleştiriyor ve çözüm önerileri sunuyor, ancak sistemleri tasarlamak, karar vermek ve yeni sorunlarla başa çıkmak için insan sezgisine hâlâ ihtiyaç var. “Yapay zekaya ne inşa edeceğini söylüyorsun ve gidip kahveni içiyorsun” gibi abartılı söylemler büyük ölçüde abartı olarak kalıyor. Yapay zekanın ürettiği işleri dikkatlice gözden geçirmeniz şart – ekibinizde hızlı ama bazen dikkatsiz bir yeni mezun yerine, uzman bir kıdemli mühendis gibi değil.
• Her iş için tek yapay zeka – bazı pazarlama söylemleri, tek bir aracın her konuda en iyi olduğunu iddia ediyor. Gerçekte ise, rehberimizin de gösterdiği gibi, farklı araçların farklı güçlü yönleri var. Copilot genel kodlama için en iyisi olurken, CodeWhisperer AWS için, Tabnine ise kurumsal kontrol için öne çıkabilir. “Mükemmel yapay zeka geliştirici aracı” efsanesinin yerini, uzmanlaşmış seçeneklerden oluşan bir ekosistem gerçeği alıyor.
• Sınırsız bağlamlı yapay zeka – bazı girişimler, “sonsuz bağlam pencereli” yapay zekalarla, tüm şirket kod tabanınızı aynı anda anlayabileceği izlenimini veriyor. Pratikte ise hâlâ sınırlar var (Claude’un 100K bağlamı çok büyük ama sonsuz değil), ve vektör arama yardımcı oluyor ama iyi bir yönlendirme gerektiriyor. Gelişmeler var, ancak abartıya dikkat etmek gerek – 100K token model milyonlarca satır kodu akıllı bir şekilde parçalara ayırmadan anlamakta zorlanabilir. Gelişme gerçek (Sourcegraph’ın ilerlemelerine bakılabilir), ancak beklentileri yönetmek lazım.

Sırada ne var:

• Daha da derin IDE entegrasyonu: Visual Studio, VS Code, JetBrains vb. araçların kod yazma ve kodu gözden geçirme/çalıştırma arasındaki sınırları bulanıklaştırmasını bekleyin. Yapay zeka muhtemelen sürüm kontrolüne de entegre olacak (örneğin, yapay zekalı git birleştirmeleri veya otomatik olarak kod değişikliklerine göre PR şablonları oluşturma gibi). Copilot’ın commit mesajları ve PR özetlerinde bunun ilk işaretlerini gördük.
• Alana özel yapay zeka geliştirme araçları: Belirli alanlara özel olarak ayarlanmış yapay zekalı kodlama araçları görebiliriz – örneğin, veri bilimi not defterleri için yapay zeka asistanları (bazıları var, Azure’un Notebooks’taki yapay zekası gibi) veya gömülü C programlama için (burada yapay zeka bellek kısıtlamalarını bilir). LLM’ler hassas ayarlarla veya yönlendirme ile özelleştirilebildiğinden, belli sektörler için uzmanlaşmış kodlama asistanları genel amaçlılardan başarılı olabilir.
• Daha “eylemsel” otomasyon: Günümüzde ajanlar istenildiğinde görev yapıyor. Gelecekte ise yapay zekanın projelerimizi sürekli izlediğini görebiliriz: Örneğin, CI’de sürekli çalışan bir yapay zeka, derleme başarısız olduğunda veya bir kütüphanede güvenlik açığı çıktığında otomatik olarak bir düzeltme PR’ı açabilir. GitHub şimdiden Copilot’ı Dependabot ve Actions ile entegre etmeye yönelik ipuçları veriyor. Kısacası, yapay zeka rutin bakımları üstlenen otomatik bir takım üyesi gibi hareket edebilir.
• İşbirliği ve eğitim: Yapay zeka araçları işbirlikçi hale gelebilir – iki geliştirici ve bir yapay zeka botunun aynı anda birlikte kod yazdığı gerçek zamanlı eşli programlama gibi. Ayrıca eğitimde, yapay zeka kodlama araçları kod öğretiminde büyük rol oynayacak (bazı bilgisayar mühendisliği hocaları GitHub Copilot’ı halihazırda öğretmen yardımcısı olarak kullanıyor veya ödevlerde problem çözmeye odaklanmak için izin veriyor). Yeni geliştiricilere görevleri anlatan, kavramları açıklayan “yapay zeka mentorları” ortaya çıkabilir (biraz ChatGPT gibi ama daha yapılandırılmış bir şekilde).
• Düzenleme ve Etik: Açık kaynak lisanslama ve yapay zeka tarafından üretilen kodlarla ilgili sorular da ufukta görünüyor. Copilot, çıktılarında GPL kod parçalarının yer almasıyla ilgili tartışmalara neden olmuştu. 2025 yılına gelindiğinde birçok araç (CodeWhisperer, Tabnine, vb.) filtreler ve atıf mekanizmaları uyguladı. Kod kaynaklarını atfetmek için bir endüstri standardı gibi daha resmi çözümler ya da öneriler için yalnızca belirli lisanslar altındaki kodu kullanabilen bir yapay zeka görebiliriz. Ayrıca etik tarafı da var – bu yapay zekâ araçlarının güvensiz kod kalıplarını, önyargı veya kötü uygulamaları yaymamasını sağlamak gerekiyor. Yapay zekâ asistanları için (özellikle güvenlik açısından kritik olan yazılımlar için) sertifikasyonlar veya uyumluluk standartları konuşuluyor. Yani “yakında gelecek”lerden biri büyük ihtimalle işletmelerde veya düzenlemeye tabi endüstrilerde yapay zekâ kodlama araçları etrafında bir yönetişim olacaktır.

Sonuç olarak, yazılım geliştirici olmak için son derece heyecan verici bir zamandayız. 2025’in yapay zekâ kodlama araçları verimliliği inanılmaz derecede artırıyor ve pek çok sıkıcı işi ortadan kaldırırken, daha önce mümkün olmayan yeni iş akışlarını da beraberinde getiriyor. Her yeni teknolojide olduğu gibi, burada da bir öğrenme eğrisi ve bu araçları nasıl kullanacağımız konusunda sağduyuya ihtiyaç var. Ancak uzmanlar arasında genel kanı, bu yapay zekâ asistanlarını benimseyenlerin geliştirme hızında ve kalitesinde rekabet avantajı kazanacağı yönünde. Bir yazılım başkan yardımcısının esprili bir şekilde dediği gibi: “Yapay zekâ ya da insanlar değil; yapay zekâ ve insanlar – ve birlikte, her zamankinden daha hızlı yeni özellikler yayımlıyoruz, hem de daha az hatayla.”

Bu nihai rehber, gerçekten de nelerin popüler (pratik, kalıcı), nelerin abartılı (biraz temkinli olunmalı) ve nelerin yolda olduğunu (takip edilecek trendler) gösteriyor. Eğer bu araçlardan bazılarını henüz denemediyseniz, şimdi tam zamanı – giriş için engel düşük (birçoğunun ücretsiz seçeneği var) ve potansiyel kazanımlar yüksek. Yeni yapay zekâ dostlarınızla mutlu kodlamalar!

Kaynaklar:

• Dohmke, Thomas. “GitHub Copilot: Meet the new coding agent.” GitHub Blog – Product News (Mayıs 2025)
• Thurrott, Paul. “Build 2025: Big Updates for GitHub Copilot…” Thurrott.com (19 Mayıs 2025)
• GitHub Changelog. “GitHub Copilot code review… (private preview).” (29 Ekim 2024)
• Irshad Buchh. “Amazon CodeWhisperer offers new AI-powered code remediation…” AWS News Blog (26 Kasım 2023)
• Amazon CodeWhisperer Documentation. “CodeWhisperer is becoming part of Amazon Q Developer.” (Mayıs 2025)
• MetaDesignSolutions. “Copilot X vs. Amazon CodeWhisperer 2025.” (blog yazısı)
• Good, Christopher. “Tabnine at NVIDIA GTC 2025… AI at Scale.” Tabnine Blog (25 Mart 2025)
• Deshmukh, Ameya. “Scaling Enterprise AI: Sunsetting Tabnine Basic.” Tabnine Blog (25 Mart 2025)
• DevClass (Tim Anderson). “JetBrains goes live with Junie AI agent… adds free tier.” (16 Nisan 2025)
• Maltseva, Anna. “JetBrains AI Assistant: Smarter, More Capable, and a New Free Tier.” JetBrains Blog (Nisan 2025)
• Patel, Rhea. “Announcing a free GitHub Copilot for Visual Studio.” Visual Studio Blog (23 Ocak 2025)
• UI Bakery Blog (Dora Gurova). “Cursor AI nedir?… (Bilmeniz gereken her şey).” (18 Nisan 2025)
• Reuters (Chandni Shah). “OpenAI, Windsurf’ü (Codeium) yaklaşık 3 milyar dolara satın almayı kabul etti.” (5 Mayıs 2025) reuters.com
• Reuters (Bengaluru). “Google, Windsurf teknolojisini lisanslamak için 2,4 milyar dolar ödeyecek, WSJ bildiriyor.” (11 Temmuz 2025)
• Dev.to (Michael Amachree). “Neden Windsurf En İyi Ücretsiz AI Kod Editörüdür… (hayal kırıklıkları güncellemesi).” (16 Kasım 2024; güncellendi 31 Mayıs 2025)
• Qodo (eski adıyla CodiumAI) blogu. “TestGPT: Kod Bütünlüğü için Üretken Yapay Zeka.” (2024)