# Yapay Zeka ile 3 Proje Geliştirdim—İşte Öğrendiklerim (Solo geliştiriciyim, HFT trading ve entegrasyon uygulamaları geliştiriyorum, 7+ yıl backend deneyimim var)

[r/ClaudeAI](https://reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1jcju6r/i_built_3_aidriven_projects_from_scratchheres/) • [r/cursor](https://reddit.com/r/cursor/comments/1ix6jyc/i_built_3_aidriven_projects_from_scratchheres/) • [r/ClaudeAI](https://reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1lphz26/how_to_build_ux_with_ai_using_human_psychology/) • [r/ArtificialInteligence](https://reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1ix6gbd/i_built_3_aidriven_projects_from_scratchheres/) • [r/learnprogramming](https://reddit.com/r/learnprogramming/comments/1ix6oo4/i_built_3_aidriven_projects_from_scratchheres/)

Merhaba, merak ediyorum—kaçınız AI'ı (özellikle Cursor IDE'de ChatGPT ve Claude) sıfırdan bir proje oluşturmak için kullandınız, her şeyi manuel olarak yönetmek yerine AI'ın işin çoğunu yapmasına izin verdiniz?

Bu yolculuğa tamamen **deney ve öğrenme** için başladım ve yol boyunca bazı ilginç paternler keşfettim. İçgörülerimi paylaşmak isterim ve bu yaklaşımla ilgilenen varsa, test etmeye devam ederken deneyimlerimi daha fazla paylaşmaktan mutluluk duyarım.

## 1. Net Bir Yapı Olmadan, AI Her Şeyi Dağıtıyor

Bir projeye başlamadan önce, **proje kuralları, klasör yapıları ve kılavuzları tanımlamanız gerekiyor**, aksi takdirde AI'ın çıktısı kaotik oluyor.

Şahsen projelerimi yapılandırmak için **ChatGPT-4** kullanıyorum. Ancak işin zor kısmı, **eğer başlangıç veya orta seviye bir geliştiriciyseniz, en iyi yapıyı önceden bilemeyebilirsiniz**—ve AI de tam olarak tahmin edemez.

Bu yüzden iki yaklaşım işe yarayabilir:

1. **Önce kaba bir yapı tanımlayın, sonra AI'ın çalıştırmasına izin verin.**
2. **Aceleyle dalın, hızlı oluşturun, sonra yapıyı düzeltin.** (Riskli, karmaşa yaratabilir ve mental enerjinizi tüketebilir.)

Her iki yöntem de mükemmel değil, ama **AI'ı denemeden aşırı planlama yapmak** körü körüne dalmak kadar kötü. **Proje yapınızı sonlandırmadan önce AI'ın potansiyelini görmek için** erken deney yapmanızı öneririm.

## 2. AI'ı Kontrol Etmeye Çalıştıkça, Performansı Daha da Kötüleşiyor

Öğrendiğim önemli bir şey: **AI katı kurallarla mücadele ediyor.** AI'ı belirli isimlendirme kurallarınızı, CSS yapılarınızı veya klasör hiyerarşilerini takip etmeye zorlamaya çalışırsanız, **genellikle bozuluyor veya tutarsız sonuçlar üretiyor.**

🔴 **AI'ı stilinizi benimsemeye zorlamayın.** 🟢 **Bunun yerine, AI'ın çalışma şekline uyum sağlamayı öğrenin ve nazikçe yönlendirin.**

Örneğin, projemde **özel CSS ve global stiller** kullanıyorum—ama AI'ı kurallarımı kesinlikle takip ettirmeye çalıştığımda başarısız oldu. **İş akışımı AI'ın önce oluşturmasına ve sonra düzeltmesine** izin verecek şekilde uyarladığımda, sonuçlar önemli ölçüde iyileşti.

Bu arada, **ben bir backend mühendisiyim ve AI ile frontend geliştirmeyi öğreniyorum.** Programlama geçmişim **7+ yıl**, ama AI + frontend yolculuğum sadece **iki ay (ama ayrıca 4 yıl önce React ile firebase uygulaması yaptım ama unuttum :D)** —yani hala deney aşamasındayım.

Doğru konuştuğumdan emin olmak için, [github hesabımı kontrol edin](https://github.com/yemreak?tab=overview)

## 3. Yeni Teknolojiler Kullanıyorsanız, AI Ekstra Eğitim Gerektirir

Ayrıca **AI'ın en son teknolojileri her zaman iyi işlemediğini** fark ettim.

Örneğin, **Tailwind 4** ile çalıştım ve AI sürekli hata yapıyordu çünkü en son sürüm üzerinde yeterli eğitim verisi yoktu.

🔹 **Çözüm:** Yeni bir framework kullanıyorsanız, her istekte AI'a dokümantasyonu MUTLAKA beslemelisiniz. Aksi takdirde AI halüsinasyon görecek veya eski yöntemler uygulayacaktır.

🚀 **Tavsiyem:** İyi dokümante edilmiş, stabil teknolojilere bağlı kalın, AI'a en son güncellemeleri öğretmek için ekstra çaba sarf etmeye istekli değilseniz.

## 4. AI'ın Uygulamayı İşlemesine İzin Verin, Detayları Değil

AI'dan bir şey oluşturmasını isterken, **uygulama detaylarını mikro yönetmeyin.**

🟢 **Kullanıcı akışını net olarak açıklayın.** 🟢 **AI'ın neyin gerekli olduğuna karar vermesine izin verin.** 🟢 **Sonra küçük hataları düzeltmek için çıktıyı düzeltin.**

Her adımı önceden tanımlamaya çalışmak **süreci yavaşlatır ve AI'ı karıştırır.** Bunun yerine, **büyük resmi tanımlayın ve gerektiğinde çıktısını düzeltin.**

## 5. AI Kod Tabanınızdan Öğreniyor—Dikkatli Olun!

Proje büyüdükçe, AI **tasarım paternlerinizi ve hatalarınızı benimsemeye başlıyor.**

**Kötü tasarım kararlarıyla** başlarsanız, AI bunları **tüm projenizde tekrarlayacak ve pekiştirecektir**.

✅ **Uzun vadeli karmaşadan kaçınmak için erken güçlü bir temel kurun.** ✅ **Kodunuza düzgün yorum yapın**—sadece Markdown dokümantasyonu değil, satır içi açıklamalar. ✅ **NEDEN'e odaklanın, NE'ye değil.**

AI **fonksiyonları anlamak için kod dokümantasyonuna ihtiyaç duymaz—belirli seçimler yapma nedenleri hakkında context'e ihtiyaç duyar.** Tıpkı bir insan geliştirici gibi, **AI katı talimatlar yerine net akıl yürütmeden faydalanır.**

## Son Düşünceler: Bu Sadece Başlangıç

AI teknolojisi hala **yeni**, ve hepimiz hala deney yapıyoruz.

Deneyimlerimden:

* **AI inanılmaz güçlü, ama sadece onunla çalışırsanız—ona karşı değil.**
* **Katı kontrol kaosa yol açar; uyum sağlama başarıya yol açar.**
* **Projenizin başlangıç yapısı ve dokümantasyonu AI'ın uzun vadeli performansını belirleyecektir.**

Bu AI-first geliştirme yaklaşımını keşfeden başka biri varsa, deneyimlerinizi duymak isterim! Ayrıca, ilgileniyorsanız, AI ile proje geliştirmeyi test etmeye devam ederken bulgularımı daha fazla paylaşacağım.

Birbirimizden öğrenelim. Düşüncelerinizi bırakın! 🚀