Yapay Zeka Kod İnceleme Araçları Karşılaştırması
Yapay zeka kodlama araçlarının kullanımının artmasıyla kod tabanları güvenlik açıklarına daha yatkın hale geldi ve bu da etkili kod incelemelerine olan ihtiyacı artırdı. Bunu ele almak için, en iyi dört yapay zeka kod inceleme aracını farklı boyutlardaki depolardan gelen 309 çekme isteği üzerinde karşılaştıran ve 10 geliştiricinin girdisini ve bir LLM-as-a-judge kullanarak performanslarını değerlendiren RevEval (YZ Code Review Eval) yöntemini sunuyoruz.
Kıyaslama Sonuçları
CodeRabbit, %51 oranında 309 PR'ın en başarılı kod inceleme aracı olarak sıralandı:
Sıralamayı ölçmek için LLM-as-a-judge puanlarını kullandık. Her bir PR'da hangi yapay zeka kod inceleme aracının en yüksek puanı aldığını inceledik (kendi LLM-as-a-judge'ımızla puanlandı) ve ardından her aracın birinci olduğu tüm PR'ların yüzdesini hesapladık.
CodeRabbit, hem manuel insan değerlendirmelerinde hem de LLM-as-a-judge değerlendirmelerinde en yüksek puanı aldı; onu Greptile ve GitHub Copilot izledi:
Ortalama puan hesaplanırken üç değerlendirme kategorisinin tümü eşit ağırlıklandırıldı. Büyük depo puanları ve küçük depo puanları LLM-as-a-judge tarafından değerlendirildi; geliştirici değerlendirmeleri ise LLM-as-a-judge puanlarını çapraz kontrol amacıyla manuel olarak tamamlandı.
İnsan değerlendirmeleri
Değerlendirmelere katılan geliştiricilere iş akışlarına entegre etmeyi tercih edecekleri yapay zeka kod inceleme aracını sorduk. CTO'lar yazılım geliştirmede önemli bir karar verme rolü oynadığından, yanıtlarını ayrı bir grafikte vurguladık:
Ayrıntılı karşılaştırma
Her kod inceleme aracının bildirdiği tüm hataları/sorunları sayarak ve toplam PR sayısına (309) bölerek PR başına düşen ortalama hata sayısını hesapladık. Kod tabanımızdaki tüm PR'lar hata veya sorun içermiyor. GitHub Copilot, bir PR'da hata tespit ettiğinde bunu açıkça bildirmediği için bu karşılaştırmadan hariç tutuldu.
Aşağıda metodolojimizi görebilirsiniz.
Özellikler
* Bu özellik CodeRabbit'in “agentic pre-merge checks” özelliği tarafından sağlanır. Birleştirme öncesinde kalite standartlarına ve özel kurumsal gereksinimlere göre çekme isteklerini otomatik olarak doğrular ve PR incelemesinde doğrudan açıklamalarla birlikte geçti/kaldı sonuçları döndürür. Her kontrol, geliştiricileri uyaracak veya birleştirmeleri tamamen engelleyecek şekilde yapılandırılabilir. GitHub Copilot, Cursor BugBot ve Greptile PR inceleme özellikleri sunsa da bunlar sistematik doğrulama çerçevelerinden çok geri bildirim ve öneriler sunan danışma sistemleri olarak işlev görür.
** Cursor ve GitHub Copilot, kod inceleme bileşenlerinin ötesinde daha fazla yetenek sunabilir; karşılaştırmamıza yalnızca Cursor Bugbot ve GitHub Copilot Code Review özellikleri dahil edilmiştir.
Özellikler abonelik planlarına göre değişiklik gösterir; bu nedenle yukarıda kullanılabilir olarak işaretlenen bazı özellikler aboneliğinizde bulunmayabilir.
Otomatik kod incelemelerinde CodeRabbit, GitHub Copilot ve Cursor Bugbot'u yapılandırmak Greptile'dan daha kolaydı çünkü Greptile'da boş bir depo için otomatik kod incelemeleri etkinleştirilemiyor.
Özellik derinlemesine inceleme
CodeRabbit
- 40+ yerleşik linter ve güvenlik tarayıcıları.
- AST desen tabanlı özel talimatlar.
- Zaman içinde geliştirici geri bildirimlerinden uyum sağlar.
- Geliştiriciler, takip soruları sormak, düzeltme talep etmek ve önerileri sorgulamak için @coderabbitai'yi etiketleyebilir.
- Ek bağlam için özel MCP sunucularını destekler.
GitHub Copilot Code Review
- “Öneriyi uygula” düğmesi işi Copilot kodlama ajanına devreder.
- GitHub ekosistemiyle sıkı entegrasyon.
- copilot-instructions.md aracılığıyla özel talimatlar.
Greptile
- Ekip kodlama standartlarını PR yorum geçmişinden öğrenir.
- Desen depolarıyla geliştiriciler greptile.json içinde ilgili depolara başvurabilir, böylece ek bağlam sağlayabilirler.
- Geliştiriciler takip soruları veya düzeltme önerileri için @greptileai ile yanıt verebilir.
- Greptile beğeni/beğenmeme geri bildirimlerinden öğrenir.
- Sıra diyagramları tüm PR'lar için otomatik olarak oluşturulur.
Cursor BugBot
- BugBot bir hatayı tespit ettikten sonra geliştiriciler, hatayı düzeltmek için Cursor'u hızla açmak üzere “Fix in Cursor” düğmesini kullanabilir.
- Geliştiriciler, kod inceleme kurallarını BUGBOT.md dosyalarında özelleştirebilir.
Graphite'ı da kıyaslamayı amaçladık; ancak kontrol panellerindeki bir hata nedeniyle yeni depolar için otomatik kod incelemelerini etkinleştiremedik. 25 Ekim 2025'te destek ekibiyle iletişime geçtik, ancak yanıt sorunu çözmedi. Takip e-postalarına ve Slack kanalındaki mesaja rağmen sorun çözülmeden kaldı.
Bileşenler ve entegrasyonlar
* Bu çözümlerin tümü GitHub destekler.
Metodoloji
Her araç için özel GitHub organizasyonumuz içinde ayrı kıyaslama depoları oluşturduk.
Her araç için atanmış deposunda otomatik kod incelemelerini etkinleştirdikten sonra sırayla çekme istekleri açtık, aracın incelemesini tamamlamasını bekledik ve ardından sonuçları kaydetmek için PR'ları kapattık. Hiçbir araç ayarını değiştirmedik veya ayarlamadık. Her araç, kurulduğu haliyle varsayılan yapılandırması kullanılarak değerlendirildi.
İş akışımız, kaynak depoyu seçilen bir temel tarihte olduğu haliyle klonlayarak başlar; ardından bu tarihten sonra gönderilen çekme isteklerini orijinal depo yapısını koruyarak tek yeniden oynatır.
Tüm ürünlerin Kasım 2025 sürümlerini kullandık. Kıyaslamamız 2 farklı kaynak depo aralığından oluştu:
1. Tanınmış, orta-büyük boyutlu depolar
Yapay zeka kod inceleme araçlarının büyük ve karmaşık yapıya sahip depoları ne kadar iyi anladığını görmeyi amaçladık. 7 depoda toplam 289 PR inceledik.
2. Küçük ve yeni depolar
Farkındayız ki büyük depolardaki deponun tamamını LLM-as-a-judge'ımıza
sağlayamayız; çünkü bağlam pencereleri bunun için yeterli değildir. Bunun üstesinden gelmek için yeni ve küçük depoların ilk 3-5 PR'ını da değerlendirdik. MCP sunucuları ihtiyaçlarımıza tam olarak uydu. Sonuç olarak 8 resmi MCP sunucusu seçtik ve bunlarda 20 PR inceledik.
Dataset'imiz deneyimli geliştiriciler tarafından yazılmış kodlar içeriyor. Tamamen yapay zeka tarafından üretilen kod tabanlarında performansı değerlendirmedik.
Geliştirici Değerlendirmeleri
Rastgele 35 PR seçtik ve bunları 10 geliştiriciye atadık; her PR geliştiriciler tarafından 5 kez değerlendirildi. Değerlendirmeyi tekrarlamaktaki amacımız geliştiricilerin önyargısını en aza indirmekti. Geliştiriciler sonuçları satıcıdan bağımsız bir şekilde değerlendirdi.
Çoğu aynı üst düzey çıkarımlara ulaştı:
- CodeRabbit'in ayrıntılı incelemeleri faydalıdır ve hata tespitinde başarılıdır.
- Greptile başarılı özetler sundu, ancak oluşturduğu sıra diyagramları bazı PR'lar için gerekli değildir.
- GitHub Copilot, koddaki yazım hatalarını bulmada çok başarılıdır ve yerinde öneriler yapar; analizi CodeRabbit ve Greptile'ınkinden daha kısadır.
- Cursor Bugbot daha az ayrıntılı ve daha az doğru analiz sağlar.
Değerlendirmelerden sonra ayrıca bunları geliştiriciler için bir destek aracı olarak kendi depolarında kullanmaya başlayacaklarını belirttiler.
LLM-as-a-Judge
İncelemeleri değerlendirmek için GPT-5 kullandık. Değerlendirmeden sonra çıktıyı JSON formatında yapılandırmak için GPT-4o kullandık.
Değerlendirme iş akışımız şunları içerir:
- Büyük depolar için: Araçlardan gelen orijinal PR gövdesi, diff ve yorumlar/incelemeler.
- Küçük depolar için: Tüm kod tabanı, orijinal PR gövdesi, diff ve araçlardan gelen yorumlar/incelemeler.
Kullandığımız promptun tamamı aşağıdadır:
Her aracı şu boyutlarda değerlendirin (1-5 ölçeği):
1. Doğruluk
Belirlenen sorunlar koddaki gerçek problemler/hatalar/düzeltmeler mi?
– 5 (Mükemmel): Belirlenen tüm sorunlar gerçek problemlerdir
– 4 (İyi): Çoğu sorun gerçektir, küçük yanlış tanımlamalar vardır
– 3 (Kabul edilebilir): Gerçek ve şüpheli sorunların karışımı
– 2 (Zayıf): Belirlenen sorunların çoğu gerçek problem değildir
– 1 (Başarısız): Gerçek sorunları belirleyemez, tüm bulgular hatalıdır
2. Kapsamlılık
Önemli sorunları yakaladı mı? İnceleme ne kadar kapsamlı?
– 5 (Mükemmel): Tüm kritik sorunları ve en önemlilerinin çoğunu yakalar.
– 4 (İyi): Başlıca sorunları yakalar, bazı küçük olanları kaçırır
– 3 (Kabul edilebilir): Bazı önemli sorunları yakalar ancak belirgin boşlukları vardır
– 2 (Zayıf): Birkaç kritik sorunu kaçırır
– 1 (Başarısız): Kritik sorunların tamamını veya neredeyse tamamını kaçırır
3. Uygulanabilirlik
Öneriler açık ve uygulanabilir mi? Yama/düzeltme içeriyor mu? Kodda hata yoksa tüm araçlar için uygulanabilirliğe “null” yazın ve o PR için hiçbir araca puan vermeyin.
– 5 (Mükemmel): Tüm öneriler açık yama/düzeltmeler içerir ve doğrudan uygulanabilir
– 4 (İyi): Önerilerin çoğu açık yönlendirme içerir, bazıları yama içerir
– 3 (Kabul edilebilir): Öneriler biraz açıktır ancak bazı sorunlar için yama içermez
– 2 (Zayıf): Öneriler çoğunlukla belirsizdir veya uygulanabilir değildir
– 1 (Başarısız): Açık öneri veya yönlendirme sağlanmamıştır
4. Derinlik
Kodun mantığına ve amacına ilişkin anlayış gösteriyor mu?
– 5 (Mükemmel): Kod mantığı, mimarisi ve amacı konusunda derin anlayış gösterir
– 4 (İyi): Küçük boşluklarla birlikte iyi bir anlayış gösterir
– 3 (Kabul edilebilir): Yüzeysel düzeyde anlayış, bazı bağlamı kaçırır
– 2 (Zayıf): Kod davranışına ilişkin sığ veya hatalı açıklamalar
– 1 (Başarısız): Kodun mantığı ve amacı anlaşılmamıştır
Çıktı Formatı
Her araç için şunları sağlayın:
1. Ayrıntılı gerekçe: Ne buldu? Önemli sorunları kaçırdı mı? Yama içeriyor mu? Kod tabanını derinlemesine anlıyor mu? Belirli örnekler.
2. Bireysel puanlar (yukarıdaki ölçeği kullanarak her boyut için 1-5)
Örnek Çıktı
Tool A:
Gerekçe: Tool A, satır 145'teki bağlantı havuzlama mantığındaki gerçek bir bellek sızıntısını tespit ederek ve bir bağlam yöneticisi kullanarak belirli bir yama sağlayarak mükemmel doğruluk gösterdi. Ayrıca API endpoint'inde eksik hata işlemeyi uygulanabilir kodla yakaladı. Kapsamlılık puanı, başlıca sorunları bulmasına rağmen üretimde sorunlara yol açabilecek async handler'daki yarış durumunu kaçırdığını yansıtır. 4 yorumun tamamı özü itibarıyla önemli ve doğrudan uygulanabilirdi. Derinlik güçlüydü; kod tabanındaki kaynak yönetimi modellerini ve hata yayılımını anladığını gösterdi.
Doğruluk: 5
Kapsamlılık: 4
Uygulanabilirlik: 5
Derinlik: 4
Tool B:
Gerekçe: Tool B, satır 89'daki girdi doğrulama güvenlik açığını doğru tespit etti ve parametre temizliği kullanarak net bir düzeltme sağladı. Ancak kapsamlılık önemli ölçüde zayıftı; çünkü token yeniden kullanımına izin veren kimlik doğrulama akışındaki kritik güvenlik açığını kaçırdı. Uygulanabilirlik çoğunlukla iyiydi – öneriler kod parçacıkları içeriyordu. Derinlik kabul edilebilir ancak yüzeyseldi; güvenlik modelini veya veri akışı etkilerini anlamaktan çok yüzey düzeyindeki kontrollere odaklandı.
Doğruluk: 4
Kapsamlılık: 1
Uygulanabilirlik: 4
Derinlik: 2
Değerlendirilecek araçlar: CodeRabbit, Cursor Bugbot, Github Copilot, Greptile
Objektif ve kapsamlı olun. Puanlarınızı desteklemek için incelemelerden belirli örnekler kullanın.
Tercih edilen kaynak olarak ekleYapay zeka kod incelemesi nedir?
Yapay zeka kod incelemesi, hataları, verimsizlikleri ve olası güvenlik açıklarını belirlemek için makine öğrenimi modelleri, özellikle büyük dil modelleri (LLM'ler) kullanılarak kaynak kodun otomatik olarak analiz edilmesidir. Bu sistemler sorunları tespit etmenin yanı sıra bağlama duyarlı açıklamalar sağlayabilir, somut düzeltmeler önerebilir ve geliştiricilerin hem kod kalitesini hem de sürdürülebilirliğini iyileştirmesine yardımcı olan yamalar üretebilir. Birçok yapay zeka inceleme aracı ayrıca değişiklikleri özetleyerek ve yeni eklenen kod için açıklayıcı yorumlar veya açıklamalar üreterek dokümantasyona yardımcı olur.
Yapay zeka modelleri kodu hızlı ve ölçeklenebilir şekilde değerlendirebildiğinden, inceleme sürecini önemli ölçüde hızlandırır ve büyük veya hızlı ilerleyen projelerde tutarlı kodlama standartlarını korurken sorunların erken yakalanmasını kolaylaştırır.
Cursor veya Claude Code gibi modern yapay zeka destekli geliştirme ortamlarında geliştiriciler, “vibe coding” yaparken veya otomatik-oluşturulan önerilere yoğun şekilde güvenirken kod tabanlarının nasıl evrildiğini farkında olmadan izleyemeyebilir. Bu, gizli güvenlik açıklarına veya mantıksal tutarsızlıklara yol açabilir. Yapay zeka kod inceleme araçları, yapay zeka tarafından üretilen kodu doğrulamak ve iyileştirmek için ek bir yapılandırılmış ve sistematik analiz katmanı sağlayarak bu risklerin azaltılmasına yardımcı olur.
Yapay zeka kod incelemesinin faydaları
Verimlilik ve hız
Yapay zeka kod inceleme araçları, geliştiriciler çalışırken kodu gerçek zamanlı olarak analiz edebilir, anında geri bildirim sağlayabilir ve olası sorunları işaretleyebilir. Özellikle büyük veya hızla gelişen kod tabanlarında insan inceleyicilerin gözden kaçırabileceği hataları ve güvenlik açıklarını tespit edebilirler. Rutin kontrolleri otomatikleştirerek bu araçlar, geliştiricilerin üst düzey akıl yürütme, karmaşık problem çözme ve mimari kararlara odaklanmasını sağlar.
İyileştirilmiş kod kalitesi
Yapay zeka kod inceleme araçları, stilistik tutarsızlıkları ve en iyi uygulamalardan sapmaları belirleyerek ekipler arasında tutarlı kodlama standartlarının korunmasına yardımcı olur. Ayrıca küçük iyileştirmelerden önemli hatalara kadar geniş bir yelpazedeki kodlama sorunları hakkında ayrıntılı geri bildirim ve öneriler sunar. Zamanla geliştiriciler bu geri bildirimlerden öğrenebilir, kodlama alışkanlıklarını geliştirebilir ve işlerinin genel kalitesini güçlendiren yeni teknikler benimseyebilir.
Sınırlamalar ve zorluklar
Yapay zeka araçlarına aşırı bağımlılık
Yapay zeka kod incelemesiyle ilgili yaygın bir endişe, otomatik geri bildirime aşırı bağımlılıktır. Yapay zeka değerli bir içgörü kaynağı olsa da insan uzmanlığının tam bir ikamesi olarak görülmemelidir. Otomatik incelemeler iş akışlarını hızlandırabilir; ancak doğruluğun, bağlam farkındalığının ve proje hedefleriyle uyumun sağlanması için insan inceleyiciler vazgeçilmezdir. Kıyaslamamızda geliştiriciler bu araçlara körü körüne güvenmeyeceklerini tutarlı şekilde belirttiler. Onları insan muhakemesinin yerine geçen değil, onu tamamlayan asistanlar olarak gördüler.
Yanlış pozitifleri ve yanlış negatifleri yönetme
Yanlış pozitifler, aracın çalışan kodu hatalı şekilde sorunlu olarak tanımladığında ortaya çıkar; yanlış negatifler ise gerçek sorunların gözden kaçırıldığında ortaya çıkar. Değerlendirmemizde en önemli endişe yanlış negatiflerdi. Araçların yanlış uyarılar vermekten çok önemli sorunları gözden kaçırması daha olasıydı. Bu, temel modellerde ve algoritmalarda sürekli iyileştirme ihtiyacını vurgular.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için yapay zeka kod inceleme araçları daha iyi eğitim, gelişmiş bağlam işleme ve daha doğru akıl yürütme yetenekleri yoluyla gelişmelidir.
Yapay zeka kod incelemelerini kullanmak için en iyi uygulamalar
Uzmanlardan ipuçları
Yapay zeka incelemelerini insan içgörüleriyle eşleştirin: Kodun hem teknik olarak sağlam olmasını hem de proje hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamak için yapay zeka kod incelemelerini insan incelemeleriyle birlikte kullanın.
Kuralları projenize uyacak şekilde özelleştirin: Gereksiz uyarıları azaltmak için yapay zeka aracının kurallarını projenizin kodlama standartlarına uyacak şekilde ayarlayın.
Yapay zeka geri bildirimini bir öğrenme aracı olarak kullanın: Yapay zeka önerilerini öğrenme ve gelişme yolu olarak görün; benzer sorunların gelecekte neden ve nasıl önleneceğini anlamak için ekibinizle tartışın.
Teşekkürler
Manuel değerlendirmeleri gerçekleştirmek için zamanlarını ve uzmanlıklarını ortaya koyan geliştiricilere içten teşekkürlerimizi sunarız:
Aziz Durmaz (bir taşımacılık ve lojistik şirketinde CTO)
Berk Kalelioğlu (bir oyun geliştirme stüdyosunun kurucu ortağı)
Elif Ece Örnek (bir seyahat web sitesinde yazılım mühendisi)
Haydar Külekçi (arama teknolojileri ve yapay zeka şirketinde danışman)
Mehmet Şirin Can (AIMultiple'da geliştirme başkanı)
Mehmet Korkmaz (e-spor ve video oyunları sektöründe bir medya şirketinde CTO)
Murat Orno (500+ çalışanı olan bölgesel bir ödeme platformunda eski CTO)
Orçun Candan (AIMultiple'da full-stack geliştirici)
Yalçın Börlü (bir sağlık ve yaşam şirketinde kıdemli yazılım mühendisi)
Yiğit Dinç (bir hukuk teknolojisi şirketinin kurucu ortağı)
Kıyaslamamıza dahil edilen açık kaynak depoların geliştiricilerine ve bakımcılarına, çalışmaları ve topluluğa yaptıkları değerli katkılar için de teşekkür ederiz.
Orijinal geliştirici kimliklerinin anonimleştirilmesi
Kıyaslamayı sorumlu bir şekilde yürütmek için üst kaynak depolardan çekme isteklerini yeniden oynatırken tüm orijinal geliştirici adlarını ve e-posta adreslerini anonimleştirdik. Kıyaslama depoları herkese açık olduğundan, orijinal yazar bilgilerinin korunması istemeden kişisel verileri açığa çıkarabilir ve yeniden oluşturulan bir çekme isteği her açıldığında veya güncellendiğinde geliştiricilerin bilgilendirilmesi riskini doğurabilir. GitHub, ayrı bir depoda yapılan commit'ler yeniden oynatıldığında yazarları genellikle bilgilendirmese de istenmeyen bildirimler, atıf sorunları veya gizlilik endişeleri olasılığını önlemeyi en iyi uygulama olarak değerlendirdik.
Anonimleştirme şunları sağlar:
- Geliştiriciler binlerce otomatik PR olayı tarafından rahatsız edilmez.
- Kişisel bilgiler farklı bir herkese açık depoda yeniden yayımlanmaz.
- Kıyaslamalar tarafsız kalır; araçların veya LLM yargıçlarının tanınabilir yazar adlarından etkilenmesi önlenir.
- Açık kaynak katkılarıyla çalışırken etik ve gizlilik standartları korunur.
Yalnızca kimlik meta verileri değiştirildi; kıyaslamanın özgünlüğünü ve tekrarlanabilirliğini korumak için tüm kod, diff'ler, commit sıralaması ve dosya yapıları tam olarak korundu.
Bu benchmarkı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Alper, Şevval},
title = {{Yapay Zeka Kod İnceleme Araçları Karşılaştırması}},
year = {2026},
month = mar,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-code-review-tools}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 13 Mart 2026}
}Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.
CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.
Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.