Yazar, Claude gibi büyük dil modelleri (LLM) kullanarak kod üretmenin kendisinde depresyon ve uyuşukluk hissi yarattığını belirtiyor. Üç kez denediği bu yöntemin ardından her seferinde LLM'leri silerek elle kod yazmaya geri döndüğünde, kodlamanın gerçek keyfini yeniden keşfettiğini ifade ediyor. Ona göre, kod yazmak sadece bir iş değil, aynı zamanda yazılım mühendisliğinin eğlenceli ve temel bir parçası. Bir problemi gerçekten anlamak ve onunla boğuşmak için kodu bizzat yazmak, API'leri deneyimlemek ve ilk fikirlerin neden işe yaramadığını görmek gerekiyor. Bu süreç, derinlemesine düşünmeyi ve problem alanını içselleştirmeyi sağlıyor.
LLM'ler aracılığıyla "vibe coding" (sezgisel kodlama) yapmanın, yazarın düşünme sürecini engellediğini ve pasif bir kabul durumuna yol açtığını vurguluyor. Kendi yazmadığı bir kodun doğruluğunu teyit etmenin çok daha zor olduğunu, çünkü kod yazma sürecinin bağlamı içselleştirmeye yardımcı olduğunu belirtiyor. LLM'lerin sunduğu anlık "dopamin vuruşu"nun bağımlılık yapıcı olabileceğini ve beyni tembelliğe ittiğini, hatta basit bir bul-değiştir işleminin bile LLM aracılığıyla dakikalar sürmesine neden olduğunu aktarıyor. Yazar, 1000 satırlık bir PR'ı 30 dakikada oluştursa bile, bu kodu anlamak ve gözden geçirmek zorunda kaldığını, bu durumun kendisini bir darboğaza soktuğunu ifade ediyor.
LLM'lerin bir araç olduğu genel kabul görse de, yazar araçların iş akışını ve düşünce süreçlerini şekillendirdiğini savunuyor. Eğer bir araç derinlemesine düşünmeyi engelliyorsa, bilgi çalışanları için iyi bir araç olmadığını belirtiyor. Yazar, LLM'leri tamamen bırakmadığını, ancak daha kontrollü bir şekilde kullandığını, örneğin bağlam sağlamak için dosyaları kopyalayıp yapıştırdığını veya mevcut kodda değişiklik yapmasını ya da test yazmasını istediğini ekliyor.
Yapay zeka destekli kod üretimi, geliştiricilerin derinlemesine düşünme yeteneklerini ve problem çözme süreçlerini olumsuz etkileyerek kodlamanın temel keyfini ve öğrenme döngüsünü sekteye uğratabilir.