10 Milyar Dolarlık Bir Girişim Neden Bana Vibe-Code Yazma İzni Verdi ve Ben Bunu Neden Sevdim?

Editörlerime bir teknoloji girişiminde çalışıp çalışamayacağımı sordum . Sıra dışı bir istekti. Ama titreşim kodlamayı öğrenmek istiyordum. Öğrenme ihtiyacım acildi. Gelecekte hayatta kalmak istiyordum.

Sunum süreci şaşırtıcı derecede kolaydı: Önce editörlerim evet dedi, ardından çılgın fikrimi sunduğum teknoloji girişimi Notion, yazılımımı kendileriyle birlikte yerleştirmeme izin verdi. Neden mi? Söylemesi zor. Muhtemelen Notion'ın kendi ekibinin vibe kodlamayı tamamen benimsemiş olmasından kaynaklanıyor - buradaki "vibe" kelimesi, "yapay zeka destekli" için bir örtmece. Bazı teknoloji şirketleri, kodlarının yaklaşık %30 ila %40'ının artık yapay zeka tarafından yazıldığını tahmin ediyor.

Notion, 10 milyar dolar değerlemeye sahip, 1.000 kişilik, girişim destekli bir San Francisco girişimidir. Çok sayıda şablon, tablo ve görev biçimlendirme yöntemi içeren, en üst düzey yapılacaklar listesi ve not alma uygulamasını geliştirdiği için, Notion'ı nasıl kullanacağını anlamak başlı başına bir iştir. YouTube'da, üretkenlik uzmanları, kişisel optimizasyonun bilindik jargonunu kullanarak Notion'ı anlamaya çalışırlar. Bu videolardan birinin başlığı "Aklınızı Kaçırmadan Notion'a Nasıl Başlanır"dır. 3,4 milyon izlenme sayısına ulaşmıştır.

Temmuz ortasında bir Perşembe günü Notion'da vibe-kodlama mühendisi olarak işe başlamam planlanmıştı. Bir önceki gece, kendimi panik içinde bu YouTube videolarını izlerken buldum. Notion'ın bana (İngilizce bölümü mezunuyum!) kod tabanıyla oynamama izin vermesi için, uygulamanın güçlü bir kullanıcısı olmam gerekiyordu. Daha önceki bir oryantasyon görüşmesinde, yeni bir iş arkadaşım beni yapay zeka kodlama platformu Cursor'ı indirip biraz deneme yapmaya teşvik etmişti. Yaptım da. Bu ödevden gerçek bir kod çıkmadı.

Neyse ki Notion'da eşli programlama yapacaktım, bu da deneyimli (insan) kodlayıcılarla birlikte çalışacağım anlamına geliyordu. Vardığımda, Notion'da yapay zeka mühendisliği lideri olan Sarah Sachs beni bir masaya oturttu. Beni bir şirket çantası ve not defteri bekliyordu. Sachs, ertesi gün haftalık bir demo toplantısında çalışmalarımı personele sunacağımı söyledi. Bu benim için uygun muydu? Evet dedim. Hepimiz bu işe kendimizi adadık.

Birkaç adım ötemde, Notion'ın üç kurucu ortağından biri olan Simon Last oturuyordu. Uzun boylu ve utangaç, yönetim sorumluluklarını bırakıp "süper IC", yani bireysel bir katılımcı olmaya odaklanmış bir mühendis. Elimi sıkmak için ayağa kalktı ve vibe-code yapmama izin verdiği için ona garip bir şekilde teşekkür ettim. Simon, kendisi için kod yazan bir yapay zekayı izlediği dizüstü bilgisayarına geri döndü. Daha sonra bana, yapay zeka kodlama uygulamalarını kullanmanın bir grup stajyeri yönetmek gibi olduğunu söyleyecekti.

Notion uygulaması , 2022'den beri kullanıcıların notlarını hazırlamalarına yardımcı olan bir yapay zeka asistanına sahip. Şirket şimdi bunu, siz diğer işlerle ilgilenirken sizin adınıza arka planda otonom olarak çalışacak bir yapay zeka türü olan "aracı" olarak yeniden tasarlıyor. Bunu başarmak için insan mühendislerin çok sayıda kod yazması gerekiyor.

Cursor'ı açıp, çeşitli yapay zeka modellerinden hangisine erişmek istediklerini seçiyorlar. Ziyaretim sırasında sohbet ettiğim mühendislerin çoğu Claude'u tercih ediyor veya doğrudan Claude Code uygulamasını kullanıyorlar. Mühendisler, savaşçılarını seçtikten sonra yapay zekalarından yeni bir şey oluşturmak veya bir özelliği düzeltmek için kod taslağı hazırlamalarını istiyor. İnsan programcı daha sonra, kodu üretime taşımadan önce gerektiği gibi çıktıyı hata ayıklayıp test ediyor (buna yapay zekalar da yardımcı oluyor).

Temel özünde, üretken yapay zeka son derece maliyetlidir. Teorik tasarruf, zamanın para biriminde yatmaktadır; yani, yapay zeka Notion'ın kurucu ortağı ve CEO'su Ivan Zhao'nun görevlerini beklenenden daha erken bitirmesine yardımcı olsaydı, Market Street ofis binasının zemin katındaki caz kulübüne gidip bir süre keyif çatabilirdi. Ivan caz müziğini sever. Aslında, daha çok çalışarak zamanını dolduruyor. Dört günlük çalışma haftası fantezisi ise sadece bu olarak kalacak.

Notion'daki çalışma haftam sadece iki gündü; tam bir kod sprint'iydi. (Sığınaklarına tam erişim karşılığında, sıradan mühendisleri yalnızca adlarıyla tanımlamayı kabul ettim.) İlk görevim, Notion uygulamasında denizkızı diyagramı adı verilen bir grafiğin görüntülenme şeklini düzeltmekti. Quinn ve Modi adlı iki mühendis, bu diyagramların Notion'da SVG dosyaları olarak bulunduğunu ve ölçeklenebilir vektör grafikleri olarak adlandırılmalarına rağmen, JPEG dosyası gibi ölçeklenemediğini veya yakınlaştırılamayacağını söyledi. Sonuç olarak, Notion'daki denizkızı diyagramlarındaki metinler genellikle okunaksız oluyor.

Quinn dizüstü bilgisayarını bana doğru kaydırdı. Cursor uygulaması açıktı ve hazırdı, Claude'u çalıştırıyordu. Şaka olsun diye Notion'ın kod tabanının bir kısmını kaydırdı. "Yani, Notion kod tabanı mı? Bir sürü dosya içeriyor. Muhtemelen bir mühendis olsan bile nereye gideceğini bilemezdin," dedi, bana kibarca mühendis diye hitap ederek. "Ama tüm bunları görmezden geleceğiz. Kenar çubuğundaki yapay zekadan bunu yapmasını isteyeceğiz."

Quinn, titreşim kodlama stratejisinin yapay zekaya sık sık "Hey, bu şey neden böyle?" diye sormak olduğunu açıkladı. Bu soru, yapay zekayı önce biraz kendi araştırmasını yapmaya zorluyor ve cevap, biz insan mühendislerin yazacağı istemi şekillendirmeye yardımcı oluyor. "Düşündükten" sonra, Cursor, metin satırları aracılığıyla, Notion'ın denizkızı diyagramlarının, diğer şeylerin yanı sıra tıklama işleyicilerinden yoksun ve tam ekran bir altyapıyla entegre olmayan statik görseller olduğunu bize bildirdi. Elbette.

Claude'un notlarını kullanarak isteği yazdım ve mühendislik ekibinden gelen bazı notları Cursor'a yapıştırdım, şöyle:

Bilet: Denizkızı diyagramlarına Tam Ekran/Yakınlaştırma ekleyin. Diyagrama tıkladığınızda tam ekran yakınlaştırabilirsiniz.

Slack'ten notlar: "Denizkızı diyagramları, yüklenen resimler gibi yakınlaştırılabilir/tam ekran yapılabilir olmalıdır. Bunlar sadece svg'dir, yani yakınlaştırmak istersek muhtemelen svg -> dataurl -> resim bileşeni yapabiliriz"

Bekledik. Titreşimler diyarında zaman tersine dönüyor. Eskiden tüm kariyerinizi alan projeler artık günler içinde tamamlanırken, saniyeler içinde tamamlanmasını beklediğiniz komutlar dakikalar sürüyor. Yapay zeka tarafından üretilen yüz satırlık koddan sonra, denizkızı diyagramları genişletilebilir hale geldi.

Ama aslında pek de öyle değil. Hâlâ çok küçüklerdi, bazı kısımları şeffaftı ve etraflarındaki boşlukların doldurulması gerekiyordu; ayrıca, bu uygulamada hem açık hem de koyu modda çalışır mıydı? Sonraki yarım saatimi, Quinn ve Modi'nin bana yol göstermesiyle bu değişiklikler üzerinde çalışarak geçirdim. Otuz dakika sonra, genişletilebilir ve okunabilir bir denizkızı diyagramımız oldu.

Daha sonra Lucy adında bir mühendisle çalıştım ve bana Cursor'a komut yazmak yerine, başka bir yapay zeka mühendislik aracı olan Codegen'den bir aracı kullanacağımızı söyledi. Görev basitti. Notion'da Alfabetikleştirme adlı yeni bir beceri oluşturacaktık; böylece biri Notion Yapay Zeka'yı kullanarak popüler köpek ırklarının bir listesini veya tablosunu oluşturduğunda, kullanıcı tek tıklamayla içeriği alfabetik sıraya koyabilecekti.

Tam o sırada, Codegen'i çalıştıran Anthropic'in Claude'unda bir kesinti yaşandı. Odamızda bulunan Sarah Sachs'ın telefonuna acil servis doktoru gibi bir mesaj geldi. Odadan aceleyle çıktı. Vibe kodlama ve alfabetik sıralama geçici olarak durduruldu. Claude tekrar çevrimiçi olana kadar, buldoglar beagle'lardan önce geliyordu.

Bir sonraki ödev, Lucy'ninki kadar açık uçluydu: istediğimi yapmak. Özgürlük sinir bozucuydu, titreşim kodlayıcıları için bir Rorschach testiydi. Yanıp sönen imlece baktığımda ne gördüm? Notion kullanıcılarının tek adımda "akıllı" bir yapılacaklar listesi hazırlamalarının bir yolu olması gerektiğine karar verdim. Uygulamayı açıp "evcil hayvan maması siparişi" yazabileceklerdi ve Notion yapay zekası ne demek istediklerini anlayacaktı. Ayrıca bu özelliğin, diğer yakın zamandaki yapılacaklar listelerindeki yinelenen öğeleri önlemesini de istiyordum.

Çok başarılıydım. Kodların sorumlu bir bakıcısıydım, gözlerimin önünden akıp gidişini ve sonra dünyaya gelişinin nasıl olduğunu izliyordum. Ancak mantığım yanlıştı. Yapılacaklar listemdeki hile, bir şekilde bunlardan kaçınmak yerine sonsuz sayıda kopyaya izin veriyordu. Suçlu kimdi: ben mi, yapay zekâ mı?

Brian adında bir ürün tasarımcısı bana konuyu detaylıca anlattı. "Zeki bir stajyerle konuştuğunuzu düşünün," dedi. Yine stajyerlerle.

Mantığımı tersine çevirip tekrar denedim ve widget'ın nasıl çalıştığını daha detaylı bir şekilde yazdım. Claude her zamanki dalkavuğu gibi, "Harika bir fikir," diye yanıtladı ve işe koyuldu. Kırk dakika sonra, üçümüz benim minik - hayır, gerçekten harika - özelliğimin prototipini oluşturmuştuk. Claude Code'daki jeton sayacına göre, bunu yapmak için 7 dolar harcamıştık. Diğer mühendislik projelerinin, özellikle de kodlayıcılar yapay zekanın saatlerce çalışmasına izin verirse, bundan çok daha pahalıya mal olduğu söylendi. İlk günü bitirdiğimde hava hâlâ aydınlıktı.

Cuma sabahı demo oturumuna katıldım. Konferans salonunda bizi, İsviçreli bir çalışanın doğum günü şerefine hazırlanmış peynir tabakları bekliyordu. Programcılar kahvelerini, Celsius kutularını ve mutfaktaki Bevi makinesinden çıkan aromalı su dolu bardaklarını aldılar.

İlk demolardan biri, öğrenilmiş bir yazım stilini benimseyebilmesi için hafızası olan bir Notion yapay zeka ajanıydı. Eğlence olsun diye, başka bir mühendis, personelin çok sevdiği Bevi'deki aromalı şurupları takip eden bir uygulama kodlamıştı. Her sunumun sonunda, birinin genellikle ksilofona küçük bir tokmak götürdüğü söylendi. O gün beni ksilofonu saklamaya zorladılar. Ortam neşeliydi.

Sunum sırası bana geldiğinde, vibe-code'ladığım birkaç özelliği özlü bir şekilde anlatmaya çalıştım (eş programcılarıma da teşekkür ederek). Yöneticilerden biri şu soruyu sordu: Denizkızı diyagramlarındaki değişiklikleri uçtan uca kodlamak ne kadar sürdü?

Quinn ve Modi'ye baktım. Çalışma seansımızın yaklaşık 30 dakika sürdüğünü ve Quinn'in yaklaşık 15 dakikalık ön çalışma yaptığını hesapladık.

"Vay canına," dedi odadakilerden biri.

Programcı ve yazar Ellen Ullman, 2016 yılında yayınlanan "Milyonlar İçin Programlama" başlıklı makalesinde, "Halkın genelinin kod yazmayı öğrendiğini hayal etmeye cesaret ediyorum " diye yazmıştı.

2010'ların hakim görüşü, elbette, herkesin biraz kod öğrenmesi gerektiğiydi. Ullman, "Kapıları açıp kodun yazıldığı kapalı topluma saldırmalıyız," diye yazmıştı. Bu, toplum olarak bizi çevreleyen kod baskısını gevşetmek için en büyük umudumuzdu. Ullman, habercilik sürecinin bir parçası olarak, normal insanlara programlamayı öğretmeyi vaat eden üç büyük açık çevrimiçi kursa, yani MOOC'a kaydoldu. (Kayıt olurken kaşlarının nasıl kalktığını hayal edebiliyorum.)

Ullman, potansiyel kodlayıcılara, "Teknik dünyanın yerleşik bilgeliğinin parlak balonuna bir iğne batırın," diye tavsiyede bulundu. "Patlatın."

Bir denizkızı diyagramını genişletmek veya bir köpek ırkı listesini alfabetik sıraya koymak, kodlayıcıya pek de kafa tutmak gibi görünmüyordu. Ama Notion'da geçirdiğim süre boyunca beynimde bir tuzak kapısı açılmış gibi hissettim. Anonim bir mantık tanrısı olmanın, kolları çekmenin nasıl bir şey olduğunun ışıltılı bir görüntüsünü yakalamıştım. Ayrıca yarı özel bir alanda yeni bir şeyler öğrenebileceğimi ve yeni bir şeyde kötü olma özgürlüğüne sahip olduğumu hissettim.

Hem titreşim kodlaması hem de gazetecilik, hem dürtme hem de tedarik alıştırmasıdır: Bu konuda daha fazla bilgi verebilir misiniz? Bunu biraz açabilir misiniz? Bana belgeleri gösterebilir misiniz? Diğer insanlarla, konuşmalarımızda biraz belirsizliklere tahammül edebiliriz. Titreşim kodlayıcısı olarak geçirdiğim süre bir şeyi vurguladıysa, o da bizim için kod yazan yapay zekaların tam olarak ne istediğimizi ifade etmemizi talep etmesidir.

Notion'daki günlerimden birinde öğle yemeğinde bir mühendis bana makalelerimi yazmak için ChatGPT kullanıp kullanmadığımı sordu. Bu yaz birden fazla kez duyduğum bir soru. "Asla," dedim ve gözleri fal taşı gibi açıldı. Nedenini açıklamaya çalıştım; bunun bir prensip meselesi olduğunu ve bir yapay zekanın makul bir yazı yazıp yazamayacağına dair bir açıklama olmadığını. Arama motorlarındaki değişikliklerin ve bilgi dünyasındaki o küçük yapay zeka özetlerinin haber sitelerine giden web trafiğini nasıl düşürdüğüne girmemeye karar verdim. Tanıdığım neredeyse herkes işinden endişe ediyor.

Notion'daki bir mühendis, bu yapay zeka çağındaki ekonomik paniği, derleyicinin ilk ortaya çıktığı zamana benzetti. Tek bir kişinin aniden 100 programcının işini yapacağı fikrinin tersine çevrilmesi gerektiğini; bunun yerine her programcının 100 kat daha üretken olacağını söyledi. Yöneticisi de aynı fikirdeydi: "Evet, bir yönetici olarak şunu söyleyebilirim ki, herkes daha fazlasını yapıyor," dedi. Başka bir mühendis ise bana büyük sorunları çözmenin hâlâ iş birliği, sorgulama ve planlama gerektirdiğini söyledi. Vibe kodlamanın, insanların hızla yeni özellikler prototipledikleri zamanlarda işe yaradığını savundu.

Bu mühendisler, geleceğin kodlayıcısının karikatürlerini çizerken ("100 kat daha üretken") bile, insanların işin içinde kalacağından makul ölçüde emin görünüyorlardı. Ben de buna inanıyorum ve inanılmaz derecede uzmanlaşmış becerilere veya konu uzmanlığına sahip kişilerin birçok iş yerinde hala talep göreceğine inanıyorum. En azından bunun doğru olmasını istiyorum.

Ullman'ın 2017 tarihli makalesi biraz hayal kırıklığıyla sona eriyor. Gözlemlediği MOOC'ların, çocuksu erkekler ve destekleyici olmayan profesörlerle dolu, karma bir yapıda olduğunu haklı olarak tespit etti. Algoritma tasarımı üzerine bir dersin, ilkel araçlarla otomatik olarak derecelendirildiğini, bunun da öğrencilerin "hatalı algoritmalarla derecelendirilen algoritmaları öğrenmeye çalıştıkları" anlamına geldiğini gözlemledi. "Kodlamayı öğren" akımı artık tuhaf görünüyor. Çok az kişi, on yıldan kısa bir süre içinde bilgisayarların onlar için kod yazacağını bilebilirdi.

Ullman yine de kod yazmakta güzellik buluyordu. Mesele bu. Herhangi bir şey yapmanın meselesi de bu. Azimle devam ederseniz, hayal kırıklığının çukurunda debelenirseniz, "belli bir hayranlık kaplar sizi," diye yazmıştı. "Birinin piyanoyu güzelce çaldığını veya bir saksafonu caz doğaçlamalarında inlerken duyduğunuz o sesin içinizde bir özlem, zorluklarla başa çıkıp o müziği nasıl çalacağınızı öğrenme arzusu uyandırdığı zamanlar gibi olabilir."

Vibe kodlaması içimdeki bu özlemi ateşlemedi. Aksine, yapay zekada baş döndürücü bir ikilik çağına girdiğimizi daha net gördüm. Yapay zeka işlerimizi öldürecek mi yoksa daha fazla iş mi yaratacak? Evet. O zamandan beri yüz milyon kullanıcıya ulaşan bir uygulamada teknik olarak bir özellik mi geliştirdim, yoksa yapay zekaya ve diğer insanlara aşırı güvenerek bir ödevi atlattım mı? Evet. Başarılı bir kodlayıcı olmak için yazılım programlama konusunda derin bir temel bilgiye mi ihtiyacım var, yoksa kullandığım programlama dilinin adını bile bilmeden idare edebilir miyim? Ayrıca evet.

Notion'daki son saatlerimde , Notion CEO'su Ivan Zhao'ya bunu itiraf ettim. "Fark ediyorum ki, bunca zaman boyunca hangi dilde kod yazdığımızı bile sormamışım," dedim.

Ivan eğlenmiş görünüyordu. "TypeScript. JavaScript'in daha süslü bir versiyonu gibi." Duraksadı. "Ama hangi dili kullandığınızın bir önemi yok. Niyetinizi insan diliyle, İngilizce seviyesinde ifade ediyorsunuz ve artık makineler bunu çevirebiliyor. Dil modelleri temelde bunu yapıyor."

Ivan için bu duygu-kodlama anı özellikle heyecan verici. 2010'ların başında Simon Last ile ilk kez bir araya geldiklerinde (sonradan üçüncü bir kurucu ortak olan Akshay Kothari de katıldı), ürünlerini insanların minimum yazılım geliştirmeyle bir şeyler geliştirmelerine yardımcı olacak "kodsuz/az kodlu" bir uygulama olarak tasarladılar. Kodsuz/az kodlu yaklaşımı ana akıma taşıyacaklardı.

Tek bir sorun vardı: "Kimsenin umurunda değildi," dedi Ivan. "Kimse uyanıp 'Şimdi yazılım geliştirmeyi düşünmek istiyorum' demiyordu. Çoğu insan 'Patronum için şu elektronik tabloyu bitirmem gerekiyor' diye düşünüyordu." Birkaç yıl sonra, Notion adını alacak şirkete yöneldiler.

Ekim 2022'de kurucular, o zamanlar birkaç yüz çalışandan az olan tüm şirketi Meksika'da bir dış mekan etkinliğine götürdüler. Ivan, inzivanın başlangıcını kısa konuşmalarla sonlandırdığını hatırlıyor: açılış konuşmaları, ardından son geceki akşam yemeğinde birkaç söz. Bunun dışında, Simon'la birlikte otel odalarına kapanıp şişe su içip, erken erişim sağladıkları bu yeni şey ChatGPT ile prototipler geliştiriyorlardı. Neler üretebileceğini gördüler. Her şeyi değiştireceğini anladılar. Bir bakıma, Notion için ortaya koydukları orijinal fikrin, üretken yapay zekâ sayesinde tam bir döngü oluşturduğunu biliyorlardı.

Çin'de doğan ve Kanada'da üniversitede bilişsel bilim ve sanat eğitimi alan Ivan, kaliteli ürünlere karşı bir ilgi duyuyor. Eşinden aldığı lüks bir saat takıyor, kaliteli mobilyalara bayılıyor ve bana işinde başarılı olan insanların genellikle zevkli olduğunu defalarca söyledi. İyi tasarıma olan tutkusu, iletişim kurmamıza yardımcı olan araçlara da uzanıyor; farenin mucidi Douglas Engelbart, onun kahramanlarından biri.

O yüzden sormak zorundaydım: Yapay zeka tarafından üretilen tüm bu kodların kalitesi hakkında ne düşünüyor? Titreşimli kodlama dünyaya daha fazla kötü yazılım mı getiriyor?

Ivan, kodun ya doğru ya da yanlış olduğunu; yüksek ya da düşük olmasının öznel bir tespiti olmadığını söyledi. Ona göre, cümleleri kötü yazarsam kötü bir yazar olarak kabul edilebilirim, ancak bir kodlayıcı kodu kötü yazarsa program çalışmaz. Yapay zeka tarafından üretilen kod bazen kontrolden çıkar, dedim ve karşı çıktım. Birisi bir web sitesi oluşturmak için uğraşırken, riskler düşüktür; eğer gerçek trenler için yazılım kodluyorlarsa, hataların sonuçları daha ağır olur.

Ivan, bazı kodlayıcıların, özellikle de genç kodlayıcıların titreşimli kodlamadan kaynaklanan yanlış bir yeterlilik duygusu kazanabileceğini kabul etti. Eşli programlamanın devreye girdiği yerin burası olduğunu söyledi. Daha az deneyimli kodlayıcıları, yapay zekadan önce kodlamayı öğrenenlerle eşleştirmek. "Üst düzey kodlayıcıların zevki var, değil mi?" dedi.

Simon ise, yapay zeka kodlama uygulamalarını insan mühendislerden daha yüksek standartlara tabi tuttuğunu söylüyor. "Hiperfonksiyon kodlaması" ifadesinden hoşlanmamasının sebebi bu. Ona göre bu terim, bu kodlama araçlarının ve onları kullanan insanların şu anda yapabileceklerini küçümsüyor. Simon, Notion'daki en üretken hiperfonksiyon kodlayıcılarından biri. Geleceğin bu olduğuna inanıyor. Bir ara aynı anda üç farklı yapay zeka kodlama aracı kullanıyordu. Bunu stresli buluyordu; sanki yeniden yönetici olmak gibiydi. Şimdi ise genellikle aynı anda tek bir araca güveniyor.

Peki mühendislik işleri hakkında ne düşünüyor? İçini çekti. "Yani, en azından şu anda, hâlâ çok aktif bir şekilde mühendis işe alıyoruz. Ama kodlama araçlarına gerçekten güvenen mühendisleri işe almak istiyoruz." "Şu an" çok iş yapıyordu.

Bu değişimler -yapay zeka kodlarının bu istilası- son dört ila altı ay içinde gerçekleşti. Notion'ın kurumsal satış ekibine, yazılım satış elemanlarına kendi işlerinde yapay zekayı nasıl kullanacaklarını öğreten bir yapay zeka mühendisi bile atanmış durumda. Ve bu sadece Notion'da değil. Her yerde . Vibe-kodlama deneyimim, bencilce içgörülü olsa da, zaten geride kalmıştı.

Simon, "Dünya birçok açıdan ısınıyor ve bende 'Daha fazla zaman kazandım' hissiyatı yok, ancak bu araçları kullanmanın her zamankinden daha acil olduğu hissiyatı var." dedi.

Değişim onu ​​hem heyecanlandırıyor hem de kaygılandırıyor. Bana, çok da uzak olmayan, sadece kod yazıp bir şeyler inşa ettiği, "çılgın bir toplumsal dalganın olmadığı" geçmişe özlemle baktığını söyledi. "Bence biraz korkmamak çılgınlık olurdu."

Cuma akşamı Notion ofisinden ayrıldıktan sonra gazetecilik içgüdülerim geri geldi. Sormayı unutmuştum: Neyden korkuyorsun?

Bu makale hakkındaki düşüncelerinizi bizimle paylaşın. Editöre [email protected] adresinden bir mektup gönderin.