Kod, yapay zekâ ya da hazır araçlar: hangisiyle başlamalı?

İlk sürümü çıkarmaya karar verdiğin anda bir soru masaya geliyor: Bunu neyle yapacağım? Kendin mi kodlayacaksın, bir yapay zekâ aracına mı tarif edeceksin, yoksa Bubble, Webflow, Glide ya da Zapier gibi hazır araçları mı birleştireceksin?

Bu sorunun tek doğru cevabı yok. İnternette her yolun hararetli savunucuları var. Bu yazıda tartışmayı biraz sakinleştirmeye çalışacağız. Arvid Kahl ve Pieter Levels gibi kurucuların deneyimlerine, Hacker News'te yıllardır süren tartışmalara ve yapay zekâyla üretilen uygulamalarda yaşanmış gerçek bir güvenlik vakasına bakacağız. Sonunda kendi durumuna göre seçim yapabileceğin basit bir karar yolu çıkaracağız.

Önce soru: Bu sürümle neyi test ediyorsun?

Araç seçimi, ilk sürümün amacına bağlı. İnsanların bu derdi gerçekten çözmek isteyip istemediğini mi görmek istiyorsun? Yoksa teknik olarak zor bir şeyin yapılabildiğini mi kanıtlaman gerekiyor?

Birinci durumdaysan en hızlı yol en iyisidir. Kod kalitesi, ölçeklenme ve mimari şu an seni ilgilendirmiyor. İkinci durumdaysan, örneğin büyük dosyalar işleyen ya da özel bir algoritmaya dayanan bir ürün yapıyorsan, hazır araçların tavanına çok hızlı çarpabilirsin.

Bir de kendine dürüstçe şunu sor: Bugün ne biliyorsun? Bu sorunun cevabı seçimi büyük ölçüde belirleyecek.

Üç yol, kısaca

• Kendin kodlamak: Tam kontrol ve sınırsız esneklik sağlar. Yavaş olabilir ama tavanı yoktur. Ancak bilmediğin bir dili veya framework'ü ilk sürümde öğrenmeye kalkarsan yavaşlık katlanır.
• Yapay zekâ destekli kodlama: Cursor, Claude Code ya da Lovable gibi araçlarla kodu makineye yazdırıp yönlendirmek. Bu yaklaşım "vibe coding" diye de anılıyor. Hız müthiş artabilir ama ortaya çıkan kodu anlamıyorsan sorumluluğu taşıyamazsın.
• Hazır araçlar (no-code): Sürükle-bırak arayüzler, form ve otomasyon araçları. İlk gün sonuç alırsın, ama platformun izin verdiği sınırlar içinde kalırsın.

Hazır araçlar: Hızlı başlar, tavana erken çarpar

Hacker News'te "No-code araçlarla iş kuran var mı?" diye açılan bir başlık iki tarafı da gösteriyor. Bir yorumcu, iki arkadaşının Bubble üzerinde gelir getiren MVP'ler kurduğunu ve platformun esnekliğinden etkilendiğini anlatıyor. Bir başkası şirketlerinin low-code bir platformla başladığını ve yıllarca öyle büyüdüğünü yazıyor. Tam kod tabanına geçişi ancak çok sonra düşünmüşler. Bir kullanıcı da Webflow, Zapier ve Memberstack ile kod yazmadan bir ürün kurduğunu söylüyor.

Aynı başlıkta sert bir uyarı da var. Bir yorumcu, alttaki teknik yapıyı anlamıyorsan bir şey bozulduğunda onu kimin düzelteceğini soruyor. Sonunda bu işi bilen birine sürekli bağımlı kalabileceğini hatırlatıyor.

Hacker News'teki daha genel bir no-code tartışmasında bir yorumcu bu akımın yeni olmadığını, benzer vaatlerin onlarca yıldır döngüsel olarak geri geldiğini hatırlatıyor. Yani "artık kimse kod yazmayacak" iddialarını temkinle karşılamak gerekiyor.

Arvid Kahl'ın deneyimi bu tavanı somutlaştırıyor. Kahl, ses profesyonellerine yönelik ürünü Podline'ı kurarken önce no-code araçlara bakmış. Popüler platformlar ihtiyaçlarının çoğunu karşılamış ama tam istediğini değil. Ses kaydı alabilmiş ama istediği gibi gömememiş ve istediği kaliteye ulaşamamış. Büyük ses dosyaları ve karmaşık işleme de sorun çıkarmış. En önemlisi, yapay zekâ modellerini kendi sunucusunda çalıştırmak istemiş ve hazır araçlar buna izin vermemiş. Kahl yine de no-code'u bir fikrin işe yarayıp yaramadığını görmek için hızlı bir prototip aracı olarak değerli buluyor.

Türkiye'den bir örnek düşünelim. Bir pilates stüdyosu için ders rezervasyonu ve kontenjan takibi yapacaksan, hazır araçlarla birkaç günde çalışan bir şey çıkarman mümkün. Ama sporcuların hareket videolarını analiz eden bir ürün yapacaksan no-code seni hızla durdurur.

Yapay zekâyla kodlama: Hız gerçek, sorumluluk senin

Bu yolun en çok konuşulan örneği Pieter Levels. 404 Media'nın 2025 başındaki haberine göre Levels, tarayıcıda oynanan çok oyunculu bir uçuş simülasyonu olan fly.pieter.com'u yapay zekâ araçlarıyla çok kısa sürede ortaya çıkardı. Levels'ın kendi beyanına göre oyun ayda on binlerce dolar gelir getiriyordu. Haber bu rakamın bağımsız olarak doğrulanmadığını da not ediyor. Gözden kaçmaması gereken nokta şu: Levels yıllardır ürün çıkaran, kendi kitlesi olan, aynı basit teknolojileri (PHP, jQuery, SQLite) defalarca kullanmış biri.

Hacker News'teki "Vibe coding ile kurulmuş başarılı bir girişim var mı?" başlığı daha temkinli bir tablo çiziyor. Bir yorumcu, bir yapılacaklar listesinden büyük herhangi bir şeyi tamamen tarif ederek kodlatmanın henüz gerçekçi olmadığını savunuyor. Ona göre kod tabanı büyüdükçe çıktının kalitesi çok dalgalanıyor. Bir başkası yapay zekâyla bir haftada tablo uygulaması yaptığını ama zaten kod bildiğini belirtiyor. Bunu elektrikli bisiklete benzetiyor: Pedalı yine sen çeviriyorsun ama her pedalda daha uzağa gidiyorsun.

Arvid Kahl da benzer bir yerde duruyor. Kendisi kodlamayı seçmiş ve yapay zekâ desteğiyle geliştirme hızının kabaca on kat arttığını söylüyor. Ama işin özünü şöyle tarif ediyor: "AI-assisted coding is like NoCode because the machine does the coding part." (Yapay zekâ destekli kodlama no-code gibidir, kodlama kısmını makine yapar.) Geliştiriciye kalan iş, kalitenin ve kodun mevcut yapıya uyumunun yargılanması.

Güvenlik tuzağı: Gerçek bir vaka

Yapay zekâyla üretilmiş uygulamalarda en büyük risk, görmediğin şeyler. 2025'te güvenlik araştırmacısı Matt Palmer, Lovable ile üretilmiş uygulamalarda ciddi bir açık buldu. Bu açık CVE-2025-48757 koduyla kayda geçti. Superblocks'un özetine göre Palmer'ın taraması 170 projede 303 uç noktanın veritabanı satır düzeyi güvenliği (RLS) olmadan açıkta olduğunu gösterdi. Bu açık, giriş yapmamış birinin veritabanını okumasına ve yazmasına izin veriyordu. Sızan veriler arasında e-postalar, telefon numaraları, ödeme durumu ve API anahtarları vardı.

Bu vakadan çıkacak ders "yapay zekâ kullanma" değil. Ders şu: Kullanıcı verisi toplayacaksan, en azından veritabanı erişim kurallarını ve gizli anahtarların nerede durduğunu kendin kontrol etmelisin. Bir muhasebe bürosu için müşteri evrak takibi yapıyorsan, oradaki veriler başkasının vergi bilgileri. Bilmiyorsan, yayına almadan önce bilen birine bir saatlik inceleme yaptır.

Kod biliyorsan: Bildiğin teknolojiyle devam et

Hacker News'te "Bugün MVP kursan hangi teknolojiyi seçerdin?" başlığı yüzlerce yorum aldı. Django'dan Rails'e, Supabase'den Phoenix'e kadar her şey önerildi. En sade cevap ise şuydu: Bildiğin şeyi kullan. MVP'nin amacı ürün çıkarmak, yeni teknoloji öğrenmek için iki-üç kat fazla zaman harcamak değil. Bir başka yorumcu, gidebildiği yere kadar düz HTML, CSS ve JavaScript ile statik dosyalarla ilerlediğini, ancak gerçekten gerekince bir framework'e geçtiğini anlatıyor.

Pieter Levels'ın 2014'teki MVP yazısındaki teknoloji listesi de bunun canlı örneği. Sıkıcı, basit ve tanıdık araçlar kullanıyor. Yeni şeyler öğrenmek yerine ürün çıkarmaya odaklanıyor.

Hangi durumda hangisi?

• Kod bilmiyorsun ve fikir standart bir akış (form, rezervasyon, liste, üyelik): Hazır araçlarla başla. Hedef, iki hafta içinde gerçek bir kullanıcıyı içeri almak.
• Kod bilmiyorsun ama ürün özel mantık gerektiriyor: Yapay zekâ destekli araçları dene, ama kullanıcı verisi ve ödeme işin içine girdiğinde bilen birinden inceleme al. Bu arada temel kavramları (veritabanı, kimlik doğrulama, ortam değişkenleri) öğrenmeye zaman ayır.
• Kod biliyorsun: Bildiğin teknolojide kal, yapay zekâyı hızlandırıcı olarak kullan. Ürettiği her satırı okuyabilecek durumda ol.
• Teknik zorluk ürünün kendisiyse (büyük dosyalar, özel model, gerçek zamanlı işlem): Baştan kodla. Hazır araçlar burada zaman kaybettirir.

Karışık yol: Hazır araçla başla, darboğazı kodla

Bu seçenekler birbirini dışlamıyor. Açılış sayfasını hazır bir site aracıyla, bekleme listesini bir form aracıyla, çekirdek özelliği ise kodla ya da yapay zekâyla kurabilirsin. Bir çeviri bürosuna teklif hesaplayan bir ürün yapıyorsan, hesaplama motoru kod olabilir. Ödeme ve e-posta ise hazır servislerden gelebilir.

Türkiye'de çalışıyorsan bir kontrol daha ekle. Seçtiğin hazır araç ya da şablon, kullanmak istediğin ödeme altyapısıyla, Türkçe karakterlerle ve TL fiyatlandırmayla sorunsuz çalışıyor mu? Bunu araç seçmeden önce küçük bir denemeyle test et. Sonradan değiştirmek en pahalı karar olabilir.

Bu hafta yapılacak

1. İlk sürümün test edeceği tek varsayımı bir cümleyle yaz: "İnsanlar X için Y yapmaya istekli mi?"
2. Ürünün çekirdek akışını kâğıda çiz ve her adımın yanına "hazır araç", "yapay zekâ" ya da "kod" yaz.
3. Seçtiğin aracın ödeme, e-posta ve veri dışa aktarma desteğini 1 saatlik bir denemeyle kontrol et.
4. Yapay zekâ araçları kullanıyorsan, veritabanı erişim kurallarını ve gizli anahtarların nerede durduğunu kontrol etmek için bir madde ekle. Bilmiyorsan bunu bilen birini şimdiden bul.
5. Yeni bir teknoloji öğrenme isteğini "sonra" listesine yaz. Bu dönem bildiğinle ilerle.

Sık sorulanlar

No-code ile başlarsam sonra her şeyi baştan yazmak zorunda mı kalırım?

Belki, ama bu çoğu zaman iyi bir sorun. Hacker News'teki bir yorumcunun şirketi low-code ile başlayıp yıllarca öyle büyümüş. Baştan yazma ihtiyacı, ürünün işe yaradığını gösteriyorsa o zamana kadar öğrendiklerin bu maliyeti karşılar.

Kod bilmeden yapay zekâyla ürün çıkarabilir miyim?

Küçük ve basit bir ürün çıkarabilirsin. Ama Hacker News tartışmalarında ve Lovable vakasında görüldüğü gibi, büyüdükçe ve kullanıcı verisi işin içine girdikçe neyin nasıl çalıştığını anlamadan sorumluluğu taşımak zorlaşıyor. Öğrenmeye de zaman ayır.

Pieter Levels yaptıysa ben neden yapamayayım?

Belki yapabilirsin. Ama Levels'ın yıllar süren ürün tecrübesi ve büyük bir kitlesi var. 404 Media'nın haberindeki gelir rakamı da kendi beyanı. Onun hikâyesini hız ilhamı olarak al, gelir beklentisi olarak alma.

Hangi aracın "en iyisi" olduğunu nasıl seçerim?

Seçme. İhtiyacına uyan ve bugün kullanabildiğin ilk aracı al. Araç karşılaştırmasına harcadığın her gün, kullanıcıdan uzak geçen bir gün.

Dayanak

• NoCode, AI, and the Future of Software Entrepreneurship — Arvid Kahl / The Bootstrapped Founder: Podline'da no-code sınırları, yapay zekâ destekli kodlamanın no-code'a benzerliği
• This Game Created by AI 'Vibe Coding' Makes $50,000 a Month — 404 Media: Pieter Levels'ın fly.pieter.com örneği ve doğrulanmamış gelir beyanı
• How I build my minimum viable products — Pieter Levels: basit ve tanıdık teknolojilerle hızlı MVP
• Lovable Vulnerability Explained — Superblocks: CVE-2025-48757, 170 projede açıkta kalan veriler
• Ask HN: Anyone built a business with no-code tools? — Hacker News: no-code ile kurulan işler ve bağımlılık uyarısı
• Ask HN: Have any successful startups been made by 'vibe coding'? — Hacker News: vibe coding'in sınırları ve "elektrikli bisiklet" benzetmesi
• Ask HN: What would be your stack if you are building an MVP today? — Hacker News: "bildiğini kullan" tavsiyesi
• Ask HN: What do you think about the no-code movement? — Hacker News: no-code akımına tarihsel ve eleştirel bakış