Yazılımcıların %90'ı Yapay Zekayı Yanlış Kullanıyor!

Yapay zekayı kullanıyorsun… ama doğru kullanıyor musun? Bugün yazılım dünyasında çok kritik bir ayrım oluştu: 👉 AI’dan kod alanlar 👉 AI’yı yönetenler Bu videoda sana şunu net şekilde göstereceğim: AI Developer ile AI-Driven Developer arasındaki fark Neden “prompt yazmak” seni ileri götürmez Aynı işi kötü prompt ile yaptığında neden vasat sonuç alırsın Doğru sistem kurduğunda nasıl profesyonel çıktı elde edersin Gerçek şu: AI kötü değil. Ama eksik kullanıldığında seni ortalama yapar. Eğer AI’yı sadece “copy paste” için kullanıyorsan, sen kod yazan değil, sadece üretim yapan bir operatörsün. Ama eğer sistemi kuruyor, bağlam veriyor ve kontrol ediyorsan, işte o zaman fark yaratırsın. İletişim için; LinkedIN:   / muhammet-ali-kaya-1634997b   Demo A — Kötü prompt Örneği Python ve FastAPI kullanarak kullanıcı kaydı yapan bir API endpoint’i yazar mısın? Demo B — Orta seviye ama hala eksik prompt örneği FastAPI ile register API yaz. Clean architecture kullan. Şifreyi güvenli şekilde hashle. Validation ekle. ****** Demo C — Profesyonel, AI-Driven prompt örneği Sen tecrübeli bir Staff Backend Engineer’sin. FastAPI kullanan mevcut e-ticaret backend projemizde kullanıcı kayıt akışını tasarlamanı istiyorum. Önce kod yazma. İlk aşamada sadece çözüm taslağı çıkar. Bağlam: Proje FastAPI + SQLAlchemy + PostgreSQL kullanıyor Katmanlar: router, service, repository, model Mevcut hata yönetimi `exceptions.py` üzerinden ilerliyor Request/response şemaları `schemas/` altında tutuluyor Kısıtlar: Şifreler Argon2id ile hashlenmeli Email uniqueness kontrolü olmalı Validation: email formatı ve güçlü parola zorunlu Endpoint production-grade olmalı Custom HTTP exception handler ile uyumlu olmalı Kod mevcut proje yapısına uyumlu olmalı Önce mimari kararları ve dosya planını ver Sonra onay verirsem kodu dosya dosya üret En sonda pytest ile test senaryolarını ekle Çıktı formatı: 1. Mimari yaklaşım 2. Dosya planı 3. Riskler 4. Sonraki adımlar