İlk prompt’un verdiği heyecanı biliyoruz. Kaba bir fikir girer, cilalı bir arayüz çıkar ve bir an için ürün geliştirmenin basit bir dilek dilemeye dönüştüğünü hissedersiniz.
Sonra gerçek kullanım başlar. Taslak verilerle ikna edici görünen aynı uygulama; kayıtlar, izinler, yeniden denemeler ve özel kayıtlar devreye girdiğinde hızla sarsılabilir.
İlk demonun neden olduğundan daha tamamlanmış hissettirdiği üzerine
AI uygulama oluşturucular, inandırıcı bir ‘mutlu yol’ (happy path) üretme konusunda çok başarılıdır. Bir dashboard, kayıt akışı veya müşteri portalı tanımlarsınız ve sistem, herhangi bir sürtünme olmadan tıklayıp gezilebilecek kadar tutarlı görünen ekranlar sunar.
Bu görsel başarı, arka planda eksik olanları gizleyebilir. Yazılımın zor kısımları genellikle bir demoda fark etmediğiniz kısımlardır: yetkilendirme sınırları, hata durumları, mükerrer gönderimler, şifre kurtarma, denetlenebilirlik ve oturum yönetimi. Kusursuz bir arayüz, dayanıklı bir ürünle aynı şey değildir; özellikle işin içine özel veriler ve tekrarlayan kullanımlar girdiğinde.
Bir MVP değerlendiriyorsanız, oluşturulan ilk versiyonu davranışsal bir taslak olarak görmelisiniz, alttaki sistemin müşteriler için hazır olduğunun bir kanıtı olarak değil.
Gerçek kullanıcılar geldiğinde asıl neler bozulur?
Bozulmalar genellikle dramatik çökmelerle değil, uç durumlarla (edge cases) başlar. Bir kullanıcı hatalı bir girdi yapıştırır, bir diğeri kaydetme sırasında sayfayı yeniler, bir başkası öngörmediğiniz bir e-posta formatıyla kaydolur ve aniden varsayımlar tüm uygulamaya sızmaya başlar.
Yapay zeka tarafından oluşturulan birçok projede, kimlik doğrulama ve erişim kontrolleri kırılgan yöntemlerle kurulur çünkü oluşturucu, uygulamayı bir an önce çalışır hale getirmeye odaklanır. Eğer bu kontroller çoğunlukla istemci tarafındaysa, kararlı bir kullanıcı istekleri inceleyebilir ve uç noktaları (endpoints) doğrudan test edebilir. İşte bu yüzden oluşturulmuş kolaylıklar, ekranda hiçbir uyarı olmadan güvenlik açıklarına dönüşebilir.
Ayrıca durum (state) sorunlarının hızla biriktiğini görürsünüz. Faturalandırma için yapılan hızlı bir yama navigasyonu etkileyebilir, bir form düzeltmesi veri modelini bozabilir ve görünür bir hatayı çözen bir istem (prompt), kök nedeni el değmemiş bırakabilir.
Düzeltme döngüsü neden bu kadar hızlı maliyetli hale gelir?
Hatalar ortaya çıktığında, cazip gelen hamle her hatayı tekrar AI aracına yapıştırıp bir sonraki onarımı istemektir. Bu bazen bir süreliğine işe yarar. Ancak zamanla uygulama, net sınırları olan bir sistemden ziyade, yerel yamaların üst üste bindiği bir yığna dönüşebilir.
Bu durum, modelin genellikle önündeki anlık semptoma yanıt vermesinden kaynaklanır. Akışı yeniden yapılandırmak veya şemayı sıkılaştırmak yerine bir bileşeni yeniden yazabilir, mantığı kopyalayabilir veya başka bir koşul ekleyebilir. Kodu kendiniz incelemiyorsanız, her istemle büyüyen bir bakım vergisi ödemeye başlayabilirsiniz.
Biz tam olarak bu döngüde bir aylık kredimizi tükettik. Kod dışarıdan bakıldığında hâlâ verimli görünüyordu ancak her yeni değişiklik, bir sonrakini daha öngörülemez kılıyordu.
Sizi aylar sonra kurtaracak olan karar
Farklılaşmış davranışların temel nokta olduğu özel bir yazılım ürünü geliştiriyorsanız, oluşturulan kodun hâlâ mühendislik disiplinine ihtiyaç duyduğunu kabul etmelisiniz. Cursor veya Bolt gibi araçlar; kodu incelemeye, altyapıyı yönetmeye ve güvenlik modelinin sorumluluğunu üstlenmeye hazır olduğunuzda daha mantıklı hale gelir.
Eğer dahili bir araç, müşteri portalı, CRM veya başka bir iş uygulaması geliştiriyorsanız; kimlik doğrulama, roller ve veri kurallarının model tarafından anlık uydurulduğu değil, ürünün bir parçası olduğu platformlara yönelmelisiniz. Girişlerin, rollerin ve gerçek verilerin olduğu iş uygulamaları için Softr kazanan taraftır; çünkü burada kimlik doğrulama, izinler ve veriler oluşturulan kodlar değil, yapılandırdığınız platform özellikleridir. Özel kodlu ürünler kulvarında ise Cursor daha dürüst bir kazanan olacaktır. Genel ödünleşimleri tek bir yerde görmek isterseniz, SaaS MVP’ler için en iyi vibe coding araçları sıralamamızdan başlayabilirsiniz.
Pratik kestirme yol şudur: Eğer riskiniz iş akışı ve veri erişimindeyse, önce koruma raylarını (guardrails) seçin. Eğer avantajınız özel davranışlardaysa, önce kodu seçin, ardından inceleme, test ve sürekli temizlik için bütçe ayırın.