Peter Steinberger, OpenClaw'ın yaratıcısı, 2,5 milyondan fazla kez görüntülenen tek bir yorum yaptı.
"Kodlama yapay zekasına istem yazmayı bırakın. Bunun yerine, yapay zekaya istem yazan 'döngüyü' tasarlayın." Temelde söylemek istediği buydu.
Ayrıca Peter, "Merak etmeyin, üç ay içinde döngü mühendizliği burada olacak." diye yanıtladı.
Bunun yarısı bir şaka. Ancak, yön oldukça doğru.
YourBright adlı bir şirkette çalışıyorum, burada AI'yı iş operasyonlarına entegre ediyoruz. Her gün gördüğüm şey tam olarak bu: AI'nın kendi kendine deneyip düzelttiği sistemler kurabilen insanlar, AI'dan bir şeyler istemede iyi olanlardan çok daha hızlı büyüyor.
AI Kullanımı Dört Aşamada Evrildi
Çok fazla düşünmeden önce, bir görsel paylaşmak istiyorum. İngilizce konuşulan dünyada, AI kullanımının evrimi genellikle şu şekilde düzenlenir:
- İstem Mühendisliği: Tek bir talimatı iyi yazmak (2023–2024'ün yıldızı)
- Bağlam Mühendisliği: AI'ya gösterilen bilgiyi düzenlemek
- Donanım Mühendisliği: AI'nın etrafındaki araçları, güvenlik korkuluklarını ve ortamı oluşturmak
- Döngü Mühendisliği: AI'nın keşif, yürütme, doğrulama ve düzeltme aşamalarında tekrar tekrar döngü yaptığı bir sistem tasarlamak (şimdi)
Kabaca söylemek gerekirse, odak "iyi bir cümle yazmaktan" "iyi bir sistem kurmaya" doğru adım adım dışarı kaydı.
Döngü mühendisliği bu değişimin ön saflarında yer alıyor.
Döngü Mühendisliğinin Bileşenleri — 6 Parça
Terim yeni olsa da, içerik somut. Google'dan Addy Osmani, etkili bir döngünün bileşenlerini güzel bir şekilde sıralamış. Bu, benim sahada edindiğim deneyimle neredeyse mükemmel bir şekilde örtüşüyor.
- Otomasyonlar: Döngüyü periyodik olarak çalıştıran tetikleyiciler, örneğin "her sabah CI hatalarını kontrol et."
- Çalışma Ağaçları: Birden fazla AI'nın çakışmadan paralel çalışabilmesi için çalışma alanlarını ayırmak.
- Alt Temsilciler: Yaratıcının rolünü denetleyiciden ayırmak. AI'nın kendi cevaplarını çok hoşgörülü bir şekilde derecelendirmesine izin vermeyin.
- Beceriler: Projeye özgü bilgiyi SKILL.md gibi harici dosyalara yeniden kullanım için yazmak.
- Bellek: AI konuşmaları unutur. Bu nedenle, ilerleme harici olarak Markdown veya Linear'da tutulmalıdır.
- /goal: Claude Code veya Codex'te, "tamamlamayı neyin oluşturduğunu" bir kez beyan ettiğinizde, AI koşullar yerine gelene kadar sıra almaya devam eder.
Kısacası, daha önce insanların manuel olarak sağladığı "sonra ne yapılacağı" talimatlarını sistemin içine taşımak anlamına geliyor.
İnsanlar AI'ya istem yazmaz. "Sistem AI'ya istem yazar." Bu usta-çırak ilişkisinin tersine dönmesinin, döngü mühendisliğinin gerçek özü olduğuna inanıyorum.
Şimdi Döngüler Çalıştırarak AI'ya İş Devrediyorum.
İşte kendi örneklerimden biri.
YourBright tarafından işletilen "Yabancı Yetenekler için Mikata" medya sitesinde, makale listesi sayfası ağırdı. Bu yüzden, Claude Code'un /loop'una tekrarlanan ölçüm ve iyileştirme için bir döngü verdim ve büyük ölçüde gözetimsiz çalışmasına izin verdim.
5 saat içinde, 9 iyileştirme otomatik olarak uygulandı. Makale listesi için aktarım hacmi 2.723KB'den 101KB'ye düşerek %90'ın üzerinde azaldı. LCP de 6,4 saniyeden 1,8 saniyeye geriledi. Bir turda, tek bir görsel 957KB'lik bir PNG'den 11KB'lık bir AVIF'e dönüştü.
AI her şeyi halletti. Tek yaptığım, dallanma noktalarında kararlar vermekti: üretim URL'lerini düzeltmek, bir görsel dönüştürme katmanı eklemeye karar vermek ve yönleri seçmek.
İşin ilginç kısmı şu: dokuz iyileştirmeden biri başarısızdı. AI'nın uyguladığı bir düzeltme aslında başka bir metriği kötüleştirdi. AI bunu kendisi bir "kötüleşme" olarak değerlendirdi, değişikliği geri aldı ve başarısızlıkla ilgili bir not bıraktı.
PR sayısı şaşırtıcı bir şekilde 20'ydi. Döngü sayısı 23'tü. Değerlendirme kriterleri doğru olduğu sürece, AI insan müdahalesi olmadan çalışmaya devam edecektir.
Bence döngü mühendisliğinin somut hissi budur. AI onu çalıştırır. Başarısızlıkları da içerecek şekilde çalıştırır. İnsanlar nerede duracaklarına ve hangi standartlara güveneceklerine karar verir.
Neden Şimdi ve Neden 3 Ay?
"3 ay" elbette kışkırtıcı. Herkes üç ay içinde değiştirilmeyecek.
Ancak, sayılar yönü destekliyor. Anthropic, Mayıs 2026 itibarıyla Claude'un üretime birleştirilen kodun %80'inden fazlasını yazdığını duyurdu. Claude Code Şubat 2025'te piyasaya sürüldüğünde sadece yüzde birkaçtı, bu yüzden bir yıldan biraz fazla bir sürede bu noktaya ulaştı. Mühendis başına birleştirilen kod miktarının da 2024'e göre sekiz kat daha fazla olduğu söyleniyor.
Burada olan şey, "insanların yazdığı miktar azaldı" hikayesi değil. İnsan işinin "yazmaktan" "döngüler tasarlamaya ve nihai kararı vermeye" kaydığı bir hikaye.
Aynı işe baksanız bile, zihniyet değişiyor. Tek seferde bir şey isteyen biri, "doğru yapmak için nasıl sormalıyım?" diye düşünür. Bir döngü kuran biri, "tamamlamayı onaylamak için neye bakmalıyım, kaçırırsa nereye dönmeli ve tehlikeli işlemleri nerede durdurmalıyım?" diye düşünür.
Bu fark, en az üç ay içinde görünür hale gelecektir. Benim hissettiğim bu.
Kolaylığın Ters Tarafı — Anlaşılmaz Kod ve Düşünceden Vazgeçmek
Her şey iyi haber değil. Döngülerin sorunları var.
Birincisi para. Bir döngü çok fazla çalışırsa, token maliyetleri fırlar. Bu nedenle, durma koşulları ve limitler başlangıçta kararlaştırılmalıdır.
Bir diğeri, son zamanlarda tartışma konusu olan kodun anlaşılması. AI yazdı, AI düzeltti ve testler geçti. Çalışıyor. Ancak, hiç kimse içeriği anlamıyor. İnsanların tüm kodu kontrol etmesi bir hayal olacak.
Ayrıca, yürütme tipi AI'lar e-posta gönderebilir, kabuk komutları çalıştırabilir ve tarayıcıları kullanabilir. Ne kadar kullanışlı olsalar da, erişimleri ne kadar genişse, kazalar için yüzey alanı da o kadar büyük olur.
Döngü mühendisliği, AI'ya güvenme teknolojisi değildir. AI'nın hata yaptığı öncülüne dayanan, başarısız olsa bile geri dönmek için bir yol oluşturan bir teknolojidir.
Sonuç
İstem yazan mühendisler yarın birdenbire gereksiz hale gelmeyecek.
Ancak, değerin ağırlık merkezi kesinlikle hareket ediyor. Gelecekte güçlü olacak olanlar, AI'ya iyi soru sorabilenler değil, AI'nın denediği, başarısız olduğu, düzelttiği ve insanların nihai kararı verebildiği döngüler oluşturabilenlerdir.
Tek bir satırlık bir istem yazmakla yetindiğiniz sürece, muhtemelen yavaş yavaş geride kalacaksınız. Bugünden başlayarak, AI'nın hareket etmeye devam ettiği ortamı oluşturalım.
Bir AI Kullanım Topluluğu Oluşturuyoruz!
AI'yı iş hayatında nasıl kullanacağımızı incelemek için "AI Business Labs" adında bir Discord topluluğu açtık. Herkes AI hakkında soru sorabilir veya danışabilir. Topluluk üyeleriyle işbirliği yaparken öğrenmeyi derinleştirmek istiyoruz, bu yüzden lütfen bize katılın.
