Yapay zekanın bilgisayar programlamadaki rolü, geliştiriciler arasında tartışmalı bir konu olmaya devam ediyor. Bir yandan, AI kodlama ajanları ciddi hatalar yapabiliyor ve bu hataların düzeltilmesi insan gözetimi gerektirdiği için verimsizliğe yol açabiliyor. Diğer yandan, bazı kodlayıcılar yapay zeka araçlarının güçlü potansiyeline inanıyor ve yeni nesil modellerin geçmişteki sorunları aşarak kodlama yeteneklerini hızla geliştirdiğini savunuyor.
Bu modern AI kodlama araçlarının ne kadar etkili olduğunu görmek amacıyla, Ars Technica dört büyük modeli basit bir görevle test etti: klasik Windows oyunu Mayın Tarlası'nı yeniden oluşturmak. Mevcut kodları kullanarak ünlü oyunları yeniden yaratmak, örüntü eşleştirme sistemleri olan büyük dil modelleri (LLM) için nispeten kolay olduğundan, teste sürpriz bir oynanış özelliği eklenerek zorluk seviyesi artırıldı. Görev, standart Windows oyununu taklit eden, ses efektleri içeren, mobil dokunmatik ekran desteği sunan ve sürpriz, eğlenceli bir oynanış özelliği barındıran tam özellikli bir web tabanlı Mayın Tarlası versiyonu geliştirmekti.
Ars Kıdemli AI Editörü Benj Edwards, bu görevi OpenAI'nin GPT-5 tabanlı Codex'i, Anthropic'in Claude Code Opus 4.5'i, Google'ın Gemini CLI'ı ve Mistral Vibe olmak üzere dört AI kodlama ajanına terminal uygulamaları aracılığıyla verdi. Ajanlar, yerel bir makinede HTML ve betik dosyalarını doğrudan manipüle etti. Süreci, komutu yorumlayan ve kodlama görevlerini paralel LLM'lere atayan denetleyici bir yapay zeka modeli yönetti. Testler bağımsız olarak ve şirketlerin bilgisi dışında yürütüldü. Ars Kıdemli Oyun Editörü Kyle Orland, hangi modelin hangi klonu ürettiğini bilmeden her bir örneği kör bir şekilde değerlendirdi ve sonuçlar makalede detaylandırıldı.
Yapay zeka kodlama ajanlarının karmaşık görevleri yerine getirme ve yaratıcı özellikler ekleme yetenekleri, yazılım geliştirme süreçlerinde potansiyel bir devrimi işaret ediyor.