Google'ın Geliştirici Araçları Yöneticisi Ryan Salva ile Yapay Zeka Destekli Kodlamanın Geleceği
Google'dan Ryan Salva: Yapay Zeka ile Kodlama Deneyimi Nasıl Değişiyor?
Google'ın geliştirme araçlarının başındaki isim Ryan Salva, yapay zekâ ile kodlamanın geldiği noktayı ve gelecekte yazılım geliştiricileri nelerin beklediğini kendi deneyimleriyle anlattı. Daha önce Github ve Microsoft'ta görev almış olan Salva, artık Gemini CLI ve Gemini Code Assist gibi araçların geliştirilmesinden sorumlu.
Yapay Zekâ ve Kodlama: Yeni Bir Dönemin Başlangıcı
Google'ın yeni yayınlanan araştırmasına göre, geliştiricilerin yapay zekâ tabanlı araçları kullanmaya başlama tarihi genelde Nisan 2024'e denk geliyor. Bu tarih; Claude 3 ve Gemini 2.5 gibi yeni nesil "reasoning" modellerinin piyasaya sürülmesiyle örtüşüyor. Salva'ya göre, bu dönemde yapay zekâ modellerinin dış araçlarla etkileşimi (tool-calling) iyileşti ve modeller artık kodu derleyip test edebiliyor, hata tespiti ve düzeltme süreçlerinde kendi kendine ilerleyebiliyor.
Kodlama Alışkanlıkları Nasıl Değişiyor?
Salva, kişisel projelerinde ağırlıklı olarak komut satırı tabanlı araçlar kullandığını belirtiyor. "Çoğunlukla Gemini CLI'yi, zaman zaman Claude Code ve Codex'i kullanıyorum. Farklı IDE'ler (VS Code, Zed, Cursor) ile de deney yapıyorum, çünkü sektörün nereye evrildiğini görmek istiyorum," diyor.
Profesyonel tarafta ise, ürün yöneticileri olarak dokümanlarda yaşıyoruz. Yapay zekâ, ihtiyaç ve gereksinim dokümanlarını yazmada büyük hız ve kolaylık sağlıyor. Bir Github issue'su ile başlayan geliştirme sürecinde, Gemini CLI ile daha kapsamlı ve teknik bir doküman hazırlıyor, ardından bu dokümandan koda geçiliyor. Tüm süreç boyunca yapılan her değişiklik otomatik olarak commit ve pull request olarak kaydediliyor; böylece geriye dönmek her zaman mümkün.
Terminal mi, IDE mi? Geliştiriciler İçin Gelecek Nasıl Şekillenecek?
Salva'ya göre, yakın gelecekte gereksinim ve tasarım odaklı bir yazılım geliştirme sürecine geçiş olacak. "Önümüzdeki yıllarda, geliştiriciler daha çok mimar gibi davranacak; karmaşık problemleri küçük, çözülebilir parçalara ayıracak. Kodun kendisini yazmaktan çok, neyin inşa edildiğine ve nasıl bir araya getirileceğine odaklanılacak," diyor. Yani, kodu doğrudan yazmak yerine, doğal dilde tanımlanan gereksinimlerle yapay zekâyı yönlendirmek ön plana çıkacak.
Sonuç: Yazılımda İnsan ve Yapay Zekâ İşbirliği
Yapay zekâ destekli araçların yazılım geliştirme süreçlerine entegrasyonu her geçen gün artıyor. Bu teknolojiler, hem bireysel geliştiricilerin hem de ekiplerin daha verimli çalışmasına olanak tanıyor. Gelecekte, geliştiriciler daha fazla strateji ve tasarım odaklı çalışacak, kodun detaylarında kaybolmak yerine büyük resmi görecekler.
