30 Gün Boyunca Kodumun %100'ünü Yapay Zekaya Yazdırdım: İşte Bozulanlar

"Yapay zeka destekli" kodlama ya da "Copilot önerilerini düzenleme" durumundan bahsetmiyorum. Kendime kesin bir kural koydum: 30 gün boyunca uygulama kodu yazmayacağım, tamamını yapay zeka yazacak. Benim görevim yalnızca sistemi tarif etmek, incelemek ve onaylamaktı. Bu yöntemle kimlik doğrulama, Stripe ödeme altyapısı, kontrol paneli ve genel API'si olan gerçek bir SaaS ürününü başarıyla yayına aldım. Bu bir abartı ya da felaket senaryosu yazısı değil; tamamen bir saha raporudur.

Belirlenen Kurallar

Uygulama Mantığına Elle Dokunmamak: Ben istem (prompt) verdim, yapay zeka yazdı. Kod satırlarını inceleyip reddedebildim ancak editörde elle düzeltme yapmadım.
Konfigürasyon ve Panel İşlemleri İnsanda: Gizli anahtarlar, çevre değişkenleri ve harici panellerdeki buton tıklamaları bizzat benim tarafımdan yürütüldü.
1 Saat Kuralı (Kırılmalar): Bir noktada bir saatten fazla takılırsam bunu "kırılma" olarak kaydedip kodu elle yazdım. 30 günün sonunda toplam 9 kırılma kaydettim.

Şaşırtıcı Derecede Başarılı Olanlar

Sıfırdan Proje İskeleti (Scaffolding): Next.js, PostgreSQL, Drizzle ve auth kurulumu tek seferde ve hatasız tamamlandı. Projenin ilk %40'ı inanılmaz bir hızla bitti.
Hatasız Kalıp Kodlar (Boilerplate): CRUD uç noktaları, form doğrulamaları, Zod şemaları ve sayfalamalı tablo bileşenleri sıfır hata ile üretildi.
Mükemmel Bir Danışman (Rubber Duck): "Bu sorgu neden yavaş?" sorusuna eksik bir indeksi ve N+1 problemini anında yakalayarak harika yanıtlar verdi.

Neler Bozuldu? (Kırılma Noktaları)

Kırılma 1–3: Sistemin Bütününü Kavrayamama: Model üzerinde çalıştığı dosyada başarılı olsa da diğer modülleri göremedi. Var olan bir yardımcı fonksiyonu tekrar yazdı, mevcut middleware yerine doğrudan inline kontroller ekledi ve uyumsuz tipler türetti. Kod derlense de sinsi bir "mimari kayma" yarattı.
Kırılma 4–5: Özgüvenle Yazılan İnandırıcı Hatalar: En korkutucu hatalar çökmeler değil, mutlu yolda (happy path) sorunsuz çalışanlardı. Stripe webhook bildirimini veritabanına kaydetmeden önce onaylayan bir kod yazdı. Bu durum üretim ortamında veri kaybına yol açabilirdi ve deneyimsiz bir gözün bunu fark etmesi zordu.
Kırılma 6: Kendi Kodunda Hata Ayıklamanın Çaresizlik Döngüsü: Yapay zekaya hata ayıklatmak çözüm değil, sürekli değişiklik getirdi. Kodu baştan yazıp sorunu çözdüğünü iddia etti ancak iki istem sonra aynı hatayı geri getirdi. Debugger ile duruma bizzat bakmadan döngüden çıkılamadı.
Kırılma 7–8: Tasarım Zevki ve Sadeliği Koruyamama: İhtiyaçtan fazlasını inşa etme, gereksiz karmaşık yapılar kurgulama ve "daha az kodla sade kalma" iradesini sergileyememe sorunları baş gösterdi.

Yazılım Geliştirme ve Öğrenme Çıkarımları

Yapay zeka, kalıp işlerde ve hızlı prototiplemede eşsiz bir verimlilik sunuyor. Ancak sistemin genel tutarlılığını korumak, uç senaryolardaki mimari tuzakları sezmek ve kod tabanını gereksiz karmaşıklıktan arındırmak insan mühendisliğini zorunlu kılıyor. Yazılım öğrenenler için temel çıkarım: Kod üretimini yapay zekaya devredebilirsiniz; ancak kodu derinlemesine okuma, doğrulama ve mimari sorumluluğu üstlenme yetkinliğini asla devredemezsiniz.

[Orijinal kaynağa buradan ulaşabilirsiniz.](https://dev.to/infoinlet1/i-let-ai-write-100-of-my-code-for-30-days-heres-what-broke-1aa0)