Yüksek Lisans Adayı: Umut Güler

EABD: Bilişim Sistemleri

Tarih: 20.01.2026 / 13:00

Yer: A-212

Özet: Yapay zekâ kodlama araçlarının hızla benimsenmesi, yazılım geliştirme uygulamalarını önemli ölçüde dönüştürmüştür; ancak yapay zekâ tarafından üretilen kod ve uygulamaların teknik kalitesine ilişkin ampirik kanıtlar, özellikle modern ön uç geliştirme için sınırlı kalmaktadır. Bu tez, React, TypeScript ve Vite kullanılarak geliştirilen ön uç web uygulamalarının teknik kalitesi üzerindeki etkilerini değerlendiren, piyasada bulunan üç ticari yapay zekâ kodlama aracı olan Cursor, Gemini CLI ve Windsurf'ün kapsamlı bir karşılaştırmalı değerlendirmesini sunmaktadır.

Uygulamalar için kontrollü bir deney tasarlanmıştır. İki uygulama senaryosu kullanılmıştır: basit bir yapılacaklar listesi uygulaması ve nispeten karmaşık bir pazar yeri uygulaması. Her bir yapay zeka aracı için her uygulama, iki metodoloji kullanılarak geliştirilmiştir: tek komut istemi oluşturma ve yinelemeli komut istemleriyle artımlı derleme. Bu kod tabanlarının ve uygulamaların teknik nitelikleri, üç endüstri standardı araçla değerlendirilmiştir: çalışma zamanı performansı, erişilebilirlik ve web standartları için Lighthouse; sürdürülebilirlik ve kod kalitesi için SonarQube; ve kod stili uyumluluğu için ESLint. Paket boyutları ve etkileşimli düzeltme gereksinimleri de tamamlayıcı varlıklar olarak ölçülmüştür.

Sonuçlar, yapay zeka araçlarının işlevsel olarak doğru uygulamalar üretmede başarılı olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, kalite sonuçları yapay zeka araçlarına, geliştirme metodolojisine ve uygulama karmaşıklığına bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik göstermektedir. Basit uygulama senaryolarında, yapay zeka aracından bağımsız olarak, artımlı geliştirmenin yapay zeka tarafından üretilen uygulamalara sürekli olarak fayda sağladığı gözlemlenmiştir. Bunun aksine, karmaşık uygulamalar, artımlı geliştirme ile önemli kalite düşüşleri göstermiştir; örneğin, bazı araç-metodoloji kombinasyonlarında karmaşıklık artışı ve güvenilirlikte ciddi düşüşler meydana gelmiştir.

Bulgular, her aracın belirli senaryolarda ve ölçütlerde farklı bir performans sergilediğini; hiçbir aracın tüm kalite boyutlarında üstünlük sağlamadığını ortaya koymaktadır. Bu araştırma, uygulama karmaşıklığı gereksinimlerine dayalı olarak araç seçimi ve geliştirme metodolojisi için kanıta dayalı rehberlik sağlamaktadır.