AI’yi “kod yazan biri” gibi kullanmayı bırak

Çoğu ekip AI’den “şu bug’ı çöz” veya “şu component’i yaz” ister. Bu mikro görevlerde işe yarar; ama ölçeklemez. En hızlı ekipler AI’yi Tech Lead gibi kullanır: önce karar, sonra implementasyon.

1) Doğru input setini ver

Hız, kısıtlarla gelir. Kod istemeden önce şunları netleştir:

• Bağlam: stack, klasör yapısı, mevcut standartlar
• Kurallar: i18n contract, schema kuralları, tekrar yok
• Hedef: “done” tanımı (route, SEO, API, edge-case)

Rol: Senior Full-Stack SaaS Architect
Bağlam: Next.js + RTK Query + DB schema + i18n kuralları
Kısıt: FINAL kod, hack yok, mevcut helper’ları kullan
Hedef: ...
Çıktı: kararlar, FINAL kod, riskler + test

2) Önce checklist, sonra kod

Implementasyondan önce teslim checklist’i çıkar. Bu; loading/empty state, SEO, pagination, permission gibi kritik parçaları baştan yakalar.

• Endpoint ve DTO şekilleri
• View model (UI props) tanımı
• Mapper/adapter katmanı
• UI + data binding
• Testler ve failure mode’lar

3) Adapter katmanı kullan (mapper)

Template UI backend DTO’larını bilmemeli. DTO’yu basit view model’e çevir:

mapServiceDtoToCard(dto, locale) -> ServiceCardVM
mapBlogDtoToCard(dto, locale) -> BlogCardVM
mapReviewDtoToTestimonial(dto) -> TestimonialVM

Backend değişirse onlarca UI dosyası yerine tek mapper güncellersin.

4) QA gibi review ettir

Kod üretildikten sonra AI’ye “acımasız” denetim yaptır:

• 6 ay sonra neresi patlar?
• Top 5 edge-case nedir?
• En kötü prod failure mode hangisi?

Kural: AI çıktısını junior PR gibi düşün. Sınırlar net mi, davranış öngörülebilir mi?

5) Günlük rutin (tekrarlanabilir)

1. Plan: “Bugün ne ship ediyorum?”
2. Risk: “En riskli parça hangisi?”
3. Build: checklist → kod
4. Review: QA pass

Sonuç

AI sadece kod yazdırma aracı değil; doğru kullanıldığında karar motoru olur: daha hızlı teslim, daha az refactor ve daha tutarlı mimari.