OpenAI, "GPT-5 Kodlama Kılavuzu" adlı bir makale yayınladı ve GPT-5 ile AI programlama için 6 en iyi uygulamayı sundu:
# 1. Talimatlar kesin olmalı, bilgi çelişkilerinden kaçınılmalıdır.
Yeni GPT-5 modelinin talimatları takip etme yeteneği belirgin bir şekilde arttı, ancak bu aynı zamanda bir yan etki de getiriyor: Belirsiz veya çelişkili talimatlarla karşılaştığında, bunları işlemekte zorlanabilir. Bu durum özellikle .cursor/rules veya yapılandırma dosyanızda dikkat gerektirir.
# 2. Uygun çıkarım seviyesini ayarlayın
GPT-5, sorunları çözerken her zaman belirli bir düzeyde akıl yürütme yapar.

Neden AI ile eşli programlamanın bana sağladığı girdilerin çıktılardan çok daha değerli olduğunu düşünüyorum😅
Genellikle onun açık kaynak kod deposunda değerli bilgiler bulmasına, sistem mimarisini düzenlemesine yardımcı olmasını istiyorum, her zaman bana gerçekten güzel bir deneyim sunuyor.
Ama eğer ona kod yazdırırsanız, deneyim çok kötü olur, yazdığı koddan emin olamazsınız, kendiniz bir kez gözden geçirmeniz gerekir, gözden geçirdikten sonra her zaman bazı büyük veya küçük sorunlar bulursunuz ve sonra sürekli olarak düzeltmek zorunda kalırsınız.
Bu, eski usul programcıların vibe coding il

Peki, eğer çıkarım hızı 20 kat daha hızlı olursa, vibe coding yöntemimizde ne gibi değişiklikler olur?

AI programlama araçlarının gelişimiyle birlikte MCP araçlarına olan anlayışımın da değiştiğini hissediyorum.
Önceden sık kullanılan sequential thinking, task_manager, şimdi model planlama ve akıl yürütme yeteneklerinin artmasıyla plan mode ve think harder/ultrathink oldu, ben daha çok yerel araçların içinde tamamlamayı tercih ediyorum, mcp'ye başvurmak yerine.
Diğer bir tür, context7 ve deepwiki gibi bağlam artırıcı araçlardır; bağlam mühendisliği için daha ince ve kesin bir şekilde ihtiyaç duyuyorum, bu tür mcp'ler şu anda bu talebi karşılayamıyor. Bu yüzden mcp kullanmaktansa kendi derin düz

Derinlik Araştırması, "ne inşa edeceğiz" sorusunu ürünleştirme kararları bağlamında çözmektedir. Hem derinliği hem de genişliği bir arada sunarak, bilgi kabuğumuzu kırmamıza ve yönümüzü net bir şekilde görmemize yardımcı olur.
Claude Code, belirli uygulama detaylarını çözmeye yardımcı olur, böylece sistem mimarisi, modül ayrıştırması ve yeniden yapılandırma gibi yüksek seviyedeki konulara daha fazla odaklanabiliriz, iterasyon ve deneme yanılma verimliliğini artırır.
Gelecekte kesinlikle daha gelişmiş AI üretkenlik araçları olacak, ancak yukarıdaki üç adımın değişmeyen temel mantık olduğunu düş

MCP bu kadar zamandır çıktı ama gerçekten kullanılabilir olanlar pek yok gibi?
Kullanılabilirlikten kastım, istikrarlı ve sık bir şekilde kullanılabilen ve programlama etkisinde önemli bir iyileşmeye sahip olan AI programlamayı ifade eder
Bence hâlâ iyi olan birkaçını paylaşayım: playwright, Context7, Sequential Thinking
İlk iki bağlam doğruluğu sorununu çözer, üçüncüsü ise planlama düşüncesini çözer.

Programlama alanında, "bad smell" diye bir terim var.
Deneyimli programcılar için, sistemdeki "kötü kokuları" hissetmeleri ve önceden önlem alarak mimari optimizasyon ve yükseltme yapmaları gerektiği söyleniyor.
Başka bir terim "aşırı tasarım" olarak adlandırılır.
Yani başlangıçta fazla düşündük, gereksiz birçok ölçeklenebilirlik ve modül ayrışması tasarladık, bu da büyük ve işe yaramaz bakım maliyetlerine neden oldu, aksine hataların ortaya çıkmasını kolaylaştırdı.
Bu iki kelime, zaman ve bağlam içinde değerlendirilmelidir.
En iyi mimari tasarım yoktur, sadece mevcut (ve gelecekteki bir süre

Programcılar için en keyifli olan şey, büyük AI firmalarının birbirleriyle yarışmasıdır 😂
Yeni Jules kaydettim, gibi görünüyor ki ücretsiz deneme yapabilirim.

Google ev sahibi bir kez daha büyük bir adım mı atıyor?

vibe coding gerçekten sadece programlamayı bilenlerin elinde işe yarar, bilmeyenler için ise 💩 dağları ve çeşitli güvenlik açıkları vardır 😅

Harika bir deneyim, içerik pazarlama, trafik, müşteri kazanımı, dönüşüm, marka, tasarım, rekabet engelleri, iş birliğini büyütme, her açıdan düşünmek ve uygulamak gerekiyor.
AI çağında, en çok eksik olan şey fikirler ve Ar-Ge yeteneği😂