Vibe coding, kod yazma sürecinde teknik planlamadan çok akış hâline, sezgiye ve anlık üretim enerjisine yaslanan bir yaklaşımı ifade eder. Özellikle yapay zekâ destekli araçların yaygınlaşmasıyla birlikte kavram daha görünür hâle gelmiştir.
Vibe coding (İng. vibe coding; Alm.intuitives Programmieren: Fr. programmation basée sur le ressenti), yazılım geliştirme sürecinde katı mimari planlardan ziyade “hissetmeye”, akışa ve hızlı deneme-yanılmaya dayalı bir üretim tarzını anlatır.
Burada “vibe” kelimesi, ortamın enerjisini ve üretim psikolojisini işaret eder. Kod, çoğu zaman önceden detaylı tasarlanmadan, anlık fikirlerle, küçük prototipler üzerinden ve hızlı geri bildirimle şekillenir.
Bu yaklaşım özellikle start-up kültürü, hackathon ortamları ve yapay zekâ destekli kod üretim araçlarının yaygınlaştığı dönemde güç kazanmıştır.
Yazılım tarihinde erken dönem programlama daha planlı ve mühendislik ağırlıklıydı. Büyük sistemler uzun analiz süreçleri gerektiriyordu.
2000’li yıllarda “agile” yöntemler, hızlı iterasyon ve minimum uygulanabilir ürün (MVP) anlayışı yaygınlaştı. Bu dönüşüm, üretim sürecini daha esnek hâle getirdi.
2020’li yıllarda ise yapay zekâ destekli kod asistanlarıyla birlikte programcı, her satırı sıfırdan yazan kişi olmaktan çıktı; yönlendiren, düzenleyen ve akışı kontrol eden konuma geçti. İşte vibe coding, bu dönemin ruhunu temsil eder: Kod, teknik bir plan kadar bir atmosfer meselesine de dönüşür.
Yazılım dünyasında “kodu ortadan kaldırma” hayali yeni değil. Bir dönem NoCode ve LowCode araçları, teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcıların uygulama geliştirebilmesini mümkün kılan çözümler olarak öne çıktı. Sürükle-bırak arayüzler, hazır şablonlar ve görsel iş akışları sayesinde hızlı prototipler üretildi. Ancak bu araçlar karmaşık ve ölçeklenebilir sistemler üretme noktasında sınırlı kaldı; büyük ölçekli yazılım ekosistemini kökten dönüştüremedi.
Ardından yapay zekâ destekli kod asistanları devreye girdi. Büyük dil modelleri (LLM) geliştiricilere birer yardımcı gibi davranmaya başladı: hata ayıklama, kod tamamlama, dokümantasyon üretme, test yazma… Süreç ChatGPT ile görünürlük kazandı; ardından kod editörlerine entegre çözümler yayıldı. GitHub Copilot, Amazon Q Developer, Cursor, Replit, V0 ve benzeri araçlar geliştiricinin çalışma ortamına doğrudan dahil oldu.
Bu dönüşümün kavramsal çerçevesi, “prompt → code” akışıyla ifade edilir. Kavramın popülerleşmesinde Andrej Karpathy’nin katkısı anılır. Programlama artık yalnızca bir dilde kod yazmak değil; doğal dilde tarif etmek, çalıştırmak, test etmek ve iyileştirmek sürecine evrilmektedir.
Bu yaklaşımın güçlü yönleri açıktır:
► Basit örnek uygulamalar geliştirmek ve öğrenme sürecini hızlandırmak için etkili bir araçtır.
► İş tanımı, test senaryoları ve çıktı beklentileri net biçimde tarif edilebiliyorsa, LLM’den ilk taslağı üretmesi istenebilir.
► Büyük sistemlerin alt modülleri parça parça geliştirilebilir; entegrasyon aşamasında hız kazandırabilir.
► Tekrarlayan ve yoğun tanımlama gerektiren işlerde —veritabanı şemaları, API katmanları, servis yapıları, UI bileşenleri— otomasyon sağlar.
Ancak soyutlama katmanı arttıkça riskler de büyür. Geliştirici, altyapıyı öğrenmeden sonuca odaklanırsa yazılım bilgisi yüzeysel kalabilir. Sürekli asistan desteği, bireysel problem çözme kasını zayıflatabilir. Ayrıca üretim eşiğinin düşmesi, benzer ve düşük kaliteli uygulamaların çoğalmasına yol açabilir; dijital ortam bir “uygulama çöplüğü”ne dönüşebilir.
Bugün yazılımcılardan beklenen, yapay zekâ araçlarıyla üretim hızını iki katına, hatta beş katına çıkarmalarıdır. İş süreçlerinin yüzde 40 ila 80’inin otomasyona devredilmesi hedeflenmektedir. İstenmese bile sektör bu yöne doğru hızla ilerlemektedir.
Uzun vadede soru daha radikal hâle gelir: Gelecekte yazılımcıya ne ölçüde ihtiyaç duyulacaktır? Sanayi Devrimi’nde makinelerin fiziksel emeği dönüştürmesi gibi, yapay zekâ ajanları da bilişsel emeğin büyük bölümünü üstlenebilir mi?
Vibe coding bu sorunun tam merkezinde durur. Kod yazmanın yerini, kodu tarif etmenin aldığı bir eşik noktasında bulunuyoruz. Değişim hızlanıyor; mesele artık yalnızca kod üretmek değil, üretimin mantığını yeniden tanımlamaktır.
► Vibe coding disiplinsiz kodlama mıdır?
Hayır. Disiplinsizlik değil, başlangıçta sezgisel ilerleyiştir. Ancak sürdürülebilirlik için yapılandırma gerekir.
► Profesyonel projelerde uygulanabilir mi?
Erken prototipleme aşamasında etkilidir; büyük ölçekli sistemlerde ek mimari düzenlemeler şarttır.
► Yapay zekâ bu yaklaşımı nasıl etkiledi?
Kod üretim süreci hızlandığı için geliştirici, daha çok fikir üretme ve test etme rolüne kaydı.
► Riskleri nelerdir?
Dağınık mimari, teknik borç ve ölçeklenme sorunları.
► Avantajı nedir?
Yaratıcılığı ve hız duygusunu artırır; özellikle deneysel projelerde üretkenliği yükseltir.
Teknoloji dünyasında “vibe coding” ifadesi, sosyal medyada mizahi bir biçimde kullanılır: Kulaklık takıp lo-fi müzik eşliğinde sabaha kadar kod yazma romantizmi bu kavramın görsel temsilidir.
Aynı zamanda üretim kültürünün değişimini yansıtır: Kod yazmak artık yalnızca teknik değil, kültürel bir pratiğe dönüşmüştür. Discord toplulukları, açık kaynak projeleri ve hızlı prototipleme etkinlikleri bu atmosferi besler.
Vibe coding, yazılım üretiminde sezgi ile mühendislik arasındaki gerilimi görünür kılar.
Kod artık yalnızca mantıksal bir yapı değil; bir üretim ruhunun ifadesidir.
Ne tamamen kaotik ne de bütünüyle planlıdır. Aradaki titreşimdir.
► AI GRUNGE
► YAPAY ZEKÂ
► LLAMA 2
► DEEPFAKE
► MEDYA OKURYAZARLIĞI
