Yapay Zeka Kod İnceleme Araçları Karşılaştırma Testi
Yapay zekâ kodlama araçlarının kullanımının artmasıyla birlikte, kod tabanları güvenlik açıklarına daha yatkın hale geldi ve bu da etkili kod incelemelerine olan ihtiyacı artırdı. Bu sorunu çözmek için, çeşitli boyutlardaki depolardan gelen 309 çekme isteği üzerinden en iyi dört yapay zekâ kod inceleme aracını kıyaslayan ve 10 geliştiriciden ve bir LLM'den (hakem olarak) gelen girdileri kullanarak performanslarını değerlendiren RevEval'ı (Yapay Zekâ Kod İnceleme Değerlendirmesi) sunuyoruz.
Karşılaştırma Sonuçları
CodeRabbit, incelenen 309 pull request'in %51'inde en başarılı kod inceleme aracı olarak sıralandı:
Sıralamayı ölçmek için LLM-hakem puanlarını kullandık. Her bir PR'da (LLM-hakem yöntemiyle puanlanan) hangi yapay zeka kod inceleme aracının en yüksek puanı aldığını inceledik ve ardından her aracın birinci sırada yer aldığı tüm PR'ların yüzdesini hesapladık.
Hem manuel insan değerlendirmelerinde hem de LLM'nin hakem olarak kullanıldığı değerlendirmelerde CodeRabbit en yüksek puanı alırken, onu Greptile ve GitHub Copilot takip etti:
Ortalama puan hesaplanırken, üç değerlendirme kategorisinin tümüne eşit ağırlık verildi. Büyük depo puanları ve küçük depo puanları LLM tarafından değerlendirildi ve geliştirici değerlendirmeleri, LLM'nin değerlendirme puanlarını iki kez kontrol etmek için manuel olarak tamamlandı.
İnsan değerlendirmeleri
Değerlendirmelere katılan geliştiricilere, iş akışlarına hangi yapay zeka kod inceleme aracını entegre etmeyi tercih edeceklerini sorduk. CTO'ların yazılım geliştirmede önemli bir karar alma rolü oynadığı göz önüne alındığında, yanıtlarını ayrı bir tabloda vurguladık:
Ayrıntılı karşılaştırma
Her bir kod inceleme aracının bildirdiği tüm hataları/sorunları sayıp toplam PR sayısına (309) bölerek, PR başına ortalama hata sayısını hesapladık. Kod tabanımızdaki tüm PR'larda hata veya sorun bulunmamaktadır. GitHub Copilot, bir PR'da hata tespit ettiğinde bunu açıkça bildirmediği için bu karşılaştırmadan çıkarılmıştır.
Yöntemimizi aşağıda görebilirsiniz.
Özellikler
* Bu özellik, CodeRabbit'in "otomatik birleştirme öncesi kontrolleri" özelliği tarafından sağlanmaktadır. Birleştirmeden önce çekme isteklerini kalite standartlarına ve özel kurumsal gereksinimlere göre otomatik olarak doğrular ve doğrudan çekme isteği adım adım incelemesinde açıklamalarla birlikte geçme/kalma sonuçlarını döndürür. Her kontrol, geliştiricileri uyarmak veya birleştirmeleri tamamen engellemek üzere yapılandırılabilir. GitHub Copilot, Cursor BugBot ve Greptile çekme isteği inceleme özellikleri sunarken, sistematik doğrulama çerçeveleri yerine geri bildirim ve öneriler sunan danışmanlık sistemleri olarak işlev görürler.
** Cursor ve GitHub Copilot, kod inceleme bileşenlerinin ötesinde daha fazla özellik sunabilir; karşılaştırmamızda yalnızca Cursor Bugbot ve GitHub Copilot Code Review'in özellikleri yer almaktadır.
Özellikler abonelik planlarına göre değişiklik gösterir, bu nedenle yukarıda mevcut olarak işaretlenen bazı özellikler aboneliğinizde mevcut olmayabilir.
Otomatik kod incelemelerinde CodeRabbit, GitHub Copilot ve Cursor Bugbot, Greptile'a göre yapılandırması daha kolaydı çünkü Greptile'da boş bir depoda otomatik kod incelemesi etkinleştirilemiyor.
Özellik detaylı incelemesi
CodeRabbit
- 40'tan fazla dahili kod filtreleme ve güvenlik tarayıcısı.
- AST kalıbına dayalı özel talimatlar.
- Zaman içinde geliştiricilerden gelen geri bildirimlere göre uyarlanır.
- Geliştiriciler, takip soruları sormak, düzeltme talebinde bulunmak veya öneriler hakkında soru sormak için @coderabbitai etiketini kullanabilirler.
- Ek bağlam için özel MCP sunucularını destekler.
GitHub Copilot Kod İncelemesi
- “Öneriyi uygula” düğmesi, işlemi Copilot kodlama aracısına devrediyor.
- GitHub ekosistemiyle sıkı entegrasyon.
- copilot-instructions.md dosyası üzerinden özel talimatlar verilebilir.
Greptile
- Ekibin kodlama standartlarını, pull request yorum geçmişinden öğrenir.
- Pattern repos ile geliştiriciler, greptile.json dosyasında ilgili reposlara referans verebilir ve böylece ek bağlam sağlayabilirler.
- Geliştiriciler, takip soruları veya düzeltme önerileri için @greptileai etiketiyle yanıt verebilirler.
- Greptile, olumlu/olumsuz geri bildirimlerden öğrenir.
- Tüm satın alma talepleri için sıralama diyagramları otomatik olarak oluşturulur.
Cursor BugBot
- BugBot tarafından bir hata tespit edildikten sonra, geliştiriciler hatayı hızlıca düzeltmek için "İmleçte Düzelt" düğmesini kullanarak imleci açabilirler.
- Geliştiriciler, BUGBOT.md dosyalarında kod inceleme kurallarını özelleştirebilirler.
Graphite'ı da kıyaslamak istedik; ancak kontrol panellerindeki bir hata nedeniyle yeni depolar için otomatik kod incelemelerini etkinleştiremedik. 25 Ekim 2025'te destek ekibiyle iletişime geçtik, ancak aldığımız yanıt sorunu çözmedi. Takip eden e-postalar ve Slack kanalındaki mesajımıza rağmen sorun çözülmedi.
Bileşenler ve entegrasyonlar
* Bu çözümlerin tamamı GitHub'ı desteklemektedir.
Metodoloji
GitHub'daki özel organizasyonumuz içerisinde her araç için ayrı kıyaslama depoları oluşturduk.
Her bir araç için ilgili depoda otomatik kod incelemelerini etkinleştirdikten sonra, sırayla çekme istekleri açtık, aracın incelemesini tamamlamasını bekledik ve ardından sonuçları kaydetmek için çekme isteklerini kapattık. Herhangi bir araç ayarını değiştirmedik veya optimize etmedik. Her araç, tam olarak kurulduğu gibi, varsayılan yapılandırması kullanılarak değerlendirildi.
İş akışımız, seçilen bir başlangıç tarihinde mevcut olan kaynak deposunu klonlamakla başlar, ardından o tarihten sonra gönderilen çekme isteklerini orijinal depo yapısını koruyarak tek tek yeniden oynatır.
Tüm ürünlerin Kasım 2025 sürümlerini kullandık. Karşılaştırma testimiz, 2 farklı kaynak deposu aralığından oluşuyordu:
1. Tanınmış, orta-büyük ölçekli veri depoları
Yapay zekâ kod inceleme araçlarının büyük ve karmaşık yapılara sahip depoları ne kadar iyi anladığını görmek istedik. Toplamda 7 depoda 289 adet PR (çekme isteği) inceledik.
2. Küçük ve yeni depolar
Yüksek lisansımızı jüri üyeliği görevine adadığımız sürece şu şekilde besleyemeyeceğimizin farkındayız.
Büyük depolarda tüm depoyu incelemek mümkün olmuyor, çünkü bağlam pencereleri bunun için yeterli değil. Bu nedenle, bu sorunu aşmak için yeni ve küçük depoların ilk 3-5 PR'ını da değerlendirdik. MCP sunucuları ihtiyaçlarımıza mükemmel şekilde uyuyor. Sonuç olarak, 8 resmi MCP sunucusu seçtik ve bunlarda 20 PR'ı incelettik.
Veri setimiz deneyimli geliştiriciler tarafından yazılmış kodlar içermektedir. Tamamen yapay zeka tarafından oluşturulmuş kod tabanlarında performans değerlendirmesi yapmadık.
Geliştirici Değerlendirmeleri
Rastgele 35 adet PR seçtik ve bunları 10 geliştiriciye atadık; her PR, geliştiriciler tarafından 5 kez değerlendirildi. Değerlendirmeyi tekrarlamamızın amacı, geliştiricilerin önyargısını en aza indirmekti. Geliştiriciler sonuçları satıcıdan bağımsız bir şekilde değerlendirdi.
Çoğu aynı üst düzey kavrayışa ulaştı:
- CodeRabbit'in detaylı incelemeleri faydalı ve hata tespitinde başarılı.
- Greptile başarılı özetler üretti, ancak oluşturduğu sıralama diyagramları bazı çekme istekleri için gerekli değil.
Şekil 1: Greptile tarafından sağlanan örnek sıralama diyagramı. Greptile, her bir PR için diyagramlar oluşturur. 1
- GitHub Copilot, kodlardaki yazım hatalarını bulmada çok başarılı ve isabetli öneriler sunuyor; analiz süresi CodeRabbit ve Greptile'ınkinden daha kısa.
- Cursor Bugbot daha az detaylı ve daha az doğru analizler sunar.
Değerlendirmelerin ardından, geliştiriciler için bir destek aracı olarak kendi depolarında da kullanmaya başlayacaklarını belirttiler.
Yargıç olarak LLM
Yorumları değerlendirmek için GPT-5 kullandık. Değerlendirme sonrasında, çıktıyı JSON formatında yapılandırmak için GPT-4o kullandık.
Değerlendirme iş akışımız şunları içerir:
- Büyük depolar için: Orijinal PR gövdesi, farklar ve araçlardan gelen yorumlar/değerlendirmeler.
- Küçük depolar için: Tüm kod tabanı, orijinal PR gövdesi, farklar ve araçlardan gelen yorumlar/değerlendirmeler.
İşte kullandığımız komutun tamamı:
Her bir aracı aşağıdaki boyutlarda değerlendirin (1-5 ölçeğinde):
1. Doğruluk
Tespit edilen sorunlar gerçekten kodda var olan problemler/hatalar/düzeltmeler mi?
– 5 (Mükemmel): Belirlenen tüm sorunlar gerçek problemlerdir.
– 4 (İyi): Çoğu sorun gerçek, küçük yanlış tanımlamalar.
– 3 (Kabul Edilebilir): Gerçek ve şüpheli konuların karışımı
– 2 (Kötü): Belirlenen sorunların çoğu gerçek sorun değil.
– 1 (Başarısız): Gerçek sorunlar tespit edilemiyor, tüm bulgular yanlış.
2. Tamlık
Önemli konuları yakaladı mı? İnceleme ne kadar kapsamlı?
– 5 (Mükemmel): Tüm kritik ve en önemli konuları ele alıyor.
– 4 (İyi): Önemli sorunları yakalıyor, bazı küçük sorunları gözden kaçırıyor
– 3 (Kabul Edilebilir): Bazı önemli konulara değiniyor ancak belirgin eksiklikleri var.
– 2 (Kötü): Birçok kritik konuyu gözden kaçırıyor
– 1 (Başarısız): Kritik konuların tamamını veya neredeyse tamamını kaçırır.
3. Eyleme Geçirilebilirlik
Öneriler açık ve uygulanabilir mi? Yama/düzeltme içeriyor mu? Kodda hata yoksa, tüm araçlar için eyleme geçirilebilirlik alanına "null" yazın, bu PR için hiçbir araca puan vermeyin.
– 5 (Mükemmel): Tüm öneriler net yamalar/düzeltmeler içeriyor ve doğrudan uygulanabilir nitelikte.
– 4 (İyi): Önerilerin çoğu net yönergeler içeriyor, bazıları ise yamalar sunuyor.
– 3 (Kabul Edilebilir): Öneriler nispeten açık ancak bazı sorunlar için yamalar eksik.
– 2 (Kötü): Önerilerin çoğu belirsiz veya uygulanabilir değil.
– 1 (Başarısız): Net öneri veya rehberlik sağlanmadı.
4. Derinlik
Kodun mantığını ve amacını anladığınızı gösteriyor mu?
– 5 (Mükemmel): Kod mantığı, mimarisi ve amacına dair derin bir anlayış sergiliyor.
– 4 (İyi): Küçük eksikliklerle birlikte iyi bir anlayış sergiliyor.
– 3 (Kabul Edilebilir): Yüzeysel anlayış, bazı bağlamları eksik bırakıyor
– 2 (Kötü): Kod davranışına ilişkin yüzeysel veya yanlış açıklamalar
– 1 (Başarısız): Kodun mantığı ve amacı anlaşılmadı.
Çıktı Formatı
Her bir araç için şunları sağlayın:
1. Ayrıntılı gerekçelendirme: Ne buldu? Önemli sorunları gözden kaçırdı mı? Yamalar dahil mi? Kod tabanına dair derinlemesine bir anlayış var mı? Belirli örnekler.
2. Bireysel puanlar (her boyut için 1-5 arası, yukarıdaki ölçeklendirme kullanılarak)
Örnek Çıktı
Alet A:
Gerekçe: Araç A, 145. satırdaki bağlantı havuzlama mantığında gerçek bir bellek sızıntısını tespit ederek ve bağlam yöneticisi kullanarak özel bir yama sağlayarak mükemmel bir doğruluk sergiledi. Ayrıca, API uç noktasındaki eksik hata işlemeyi de eyleme geçirilebilir kodla yakaladı. Tamamlama puanı, büyük sorunları bulmasına rağmen, üretim sorunlarına neden olabilecek eşzamansız işleyici içindeki yarış durumunu gözden kaçırdığını yansıtmaktadır. 4 yorumun tamamı özlü ve doğrudan uygulanabilir nitelikteydi. Derinlik güçlüydü ve kod tabanındaki kaynak yönetimi kalıpları ve hata yayılımı konusunda bir anlayış gösterdi.
Doğruluk: 5
Tamamlama: 4
Uygulanabilirlik: 5
Derinlik: 4
Alet B:
Gerekçe: B aracı, 89. satırdaki girdi doğrulama güvenlik açığını doğru bir şekilde tespit etti ve parametre temizleme yöntemini kullanarak net bir çözüm sundu. Ancak, belirteçlerin yeniden kullanımına izin veren kimlik doğrulama akışındaki kritik güvenlik açığını gözden kaçırdığı için eksiksizlik önemli ölçüde azaldı. Eyleme geçirilebilirlik çoğunlukla iyiydi – öneriler kod parçacıkları içeriyordu. Derinlik kabul edilebilir ancak yüzeyseldi; güvenlik modelini veya veri akışı etkilerini anlamaktan ziyade yüzeysel kontrollere odaklanıyordu.
Doğruluk: 4
Tamamlanma: 1
Uygulanabilirlik: 4
Derinlik: 2
Değerlendirme için kullanılabilecek araçlar: CodeRabbit, Cursor Bugbot, Github Copilot, Greptile.
Nesnel ve titiz olun. Puanlarınızı desteklemek için değerlendirmelerden somut örnekler kullanın.
Yapay zekâ kod incelemesi nedir?
Yapay zekâ kod incelemesi, hataları, verimsizlikleri ve potansiyel güvenlik açıklarını belirlemek için öncelikle büyük dil modelleri (LLM'ler) olmak üzere makine öğrenimi modelleri kullanılarak kaynak kodun otomatik analizidir. Bu sistemler, sorunları tespit etmenin yanı sıra, bağlam odaklı açıklamalar sağlayabilir, somut düzeltmeler önerebilir ve geliştiricilerin hem kod kalitesini hem de sürdürülebilirliğini iyileştirmelerine yardımcı olacak yamalar üretebilir. Birçok yapay zekâ inceleme aracı, değişiklikleri özetleyerek ve yeni eklenen kod için açıklayıcı yorumlar veya açıklamalar üreterek dokümantasyona da yardımcı olur.
Yapay zekâ modelleri kodu hızlı ve büyük ölçekte değerlendirebildiği için, inceleme sürecini önemli ölçüde hızlandırır ve büyük veya hızlı ilerleyen projelerde tutarlı kodlama standartlarını korurken sorunları erken aşamada yakalamayı kolaylaştırır.
Cursor veya Claude Code gibi modern yapay zeka destekli geliştirme ortamlarında, geliştiriciler "rastgele kodlama" yaparken veya otomatik olarak oluşturulan önerilere aşırı derecede güvenirken, kod tabanlarının nasıl geliştiğini istemeden takip edemeyebilirler. Bu durum gizli güvenlik açıkları veya mantıksal tutarsızlıklar ortaya çıkarabilir. Yapay zeka kod inceleme araçları, yapay zeka tarafından oluşturulan kodu doğrulamak ve iyileştirmek için yapılandırılmış ve sistematik bir analiz katmanı sağlayarak bu riskleri azaltmaya yardımcı olur.
Yapay zekâ kod incelemesinin faydaları
Verimlilik ve hız
Yapay zekâ kod inceleme araçları, kodu gerçek zamanlı olarak analiz ederek anında geri bildirim sağlar ve geliştiriciler çalışırken potansiyel sorunları işaretler. Özellikle büyük veya hızla gelişen kod tabanlarında, insan inceleyicilerin gözden kaçırabileceği hataları ve güvenlik açıklarını tespit edebilme yeteneğine sahiptirler. Rutin kontrolleri otomatikleştirerek, bu araçlar geliştiricilerin daha üst düzey akıl yürütmeye, karmaşık problem çözmeye ve mimari kararlara odaklanmalarını sağlar.
Geliştirilmiş kod kalitesi
Yapay zekâ kod inceleme araçları, stil tutarsızlıklarını ve en iyi uygulamalardan sapmaları belirleyerek ekipler arasında tutarlı kodlama standartlarının korunmasına yardımcı olur. Ayrıca, küçük iyileştirmelerden önemli hatalara kadar çok çeşitli kodlama sorunları hakkında ayrıntılı geri bildirim ve öneriler sunarlar. Zamanla, geliştiriciler bu geri bildirimlerden ders çıkarabilir, kodlama alışkanlıklarını geliştirebilir ve çalışmalarının genel kalitesini güçlendiren yeni teknikler benimseyebilirler.
Sınırlamalar ve zorluklar
Yapay zekâ araçlarına aşırı bağımlılık
Yapay zekâ kod incelemesiyle ilgili yaygın bir endişe, otomatik geri bildirime aşırı bağımlılıktır. Yapay zekâ değerli bir bilgi kaynağı olsa da, insan uzmanlığının tamamen yerini alacak bir araç olarak görülmemelidir. Otomatik incelemeler iş akışlarını hızlandırabilir, ancak insan inceleyiciler doğruluğu, bağlam farkındalığını ve proje hedefleriyle uyumu sağlamak için vazgeçilmezdir. Yaptığımız kıyaslamada, geliştiriciler bu araçlara körü körüne güvenmeyeceklerini sürekli olarak belirttiler. Bunları, insan yargısının yerini almak yerine onu tamamlayan yardımcılar olarak gördüler.
Yanlış pozitif ve yanlış negatif sonuçların yönetimi
Yanlış pozitifler, aracın çalışan kodu yanlışlıkla sorunlu olarak tanımlaması durumunda ortaya çıkarken, yanlış negatifler ise gerçek sorunların gözden kaçırılması durumunda ortaya çıkar. Değerlendirmemizde en önemli endişe yanlış negatiflerdi. Araçların önemli sorunları gözden kaçırma olasılığı, yanlış uyarılar verme olasılığından daha yüksekti. Bu durum, temel modeller ve algoritmalarda sürekli iyileştirme ihtiyacını vurgulamaktadır.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için, yapay zekâ kod inceleme araçlarının daha iyi eğitim, gelişmiş bağlam işleme ve daha doğru akıl yürütme yetenekleri yoluyla gelişmesi gerekmektedir.
Yapay zekâ kod incelemelerinde en iyi uygulamalar
Uzmanlardan tavsiyeler
Yapay zeka incelemelerini insan görüşleriyle birleştirin: Kodun hem teknik olarak sağlam olduğundan hem de proje hedefleriyle uyumlu olduğundan emin olmak için yapay zeka kod incelemelerini insan incelemeleriyle birlikte kullanın.
Projenize uygun kuralları özelleştirin: Gereksiz uyarıları azaltmak için yapay zeka aracının kurallarını projenizin kodlama standartlarına uyacak şekilde ayarlayın.
Yapay zekâ geri bildirimlerini bir öğrenme aracı olarak kullanın: Yapay zekâ önerilerini öğrenme ve gelişme yolu olarak değerlendirin, nedenlerini ve gelecekte benzer sorunlardan nasıl kaçınabileceğinizi anlamak için ekibinizle tartışın.
Teşekkürler
Manuel değerlendirmeleri gerçekleştirmek için zamanlarını ve uzmanlıklarını ayıran geliştiricilere en içten teşekkürlerimizi sunuyoruz:
Aziz Durmaz (Bir taşımacılık ve lojistik şirketinde CTO)
Berk Kalelioğlu (oyun geliştirme stüdyosunun kurucu ortağı)
Elif Ece Örnek (bir seyahat sitesinde yazılım mühendisi)
Haydar Külekçi (arama teknolojileri ve yapay zeka şirketinde danışman)
Mehmet Şirin Can (AIMultiple'da geliştirme sorumlusu)
Mehmet Korkmaz (e-spor ve video oyunları sektöründe faaliyet gösteren bir medya şirketinde CTO)
Murat Orno (500'den fazla çalışanı olan bölgesel bir ödeme platformunun eski CTO'su)
Orçun Candan (AIMultiple'da tam yığın geliştirici)
Yalçın Börlü (sağlık ve sağlıklı yaşam şirketinde kıdemli yazılım mühendisi)
Yiğit Dinç (hukuksal bir teknoloji şirketinin kurucu ortağı)
Ayrıca, kıyaslama testimize dahil edilen açık kaynak kodlu depoların geliştiricilerine ve yöneticilerine, çalışmaları ve topluluğa yaptıkları değerli katkılar için teşekkür ederiz.
Orijinal geliştirici kimliklerinin anonimleştirilmesi
Performans testini sorumlu bir şekilde yürütmek için, yukarı akış depolarından gelen çekme isteklerini yeniden oynatırken tüm orijinal geliştirici adlarını ve e-posta adreslerini anonimleştirdik. Performans testi depoları herkese açık olduğundan, orijinal yazar bilgilerini korumak istemeden kişisel verileri ifşa edebilir ve yeniden oluşturulan bir çekme isteği her açıldığında veya güncellendiğinde geliştiricilere bildirim gönderme riskini doğurabilir. GitHub genellikle yazarlara taahhütleri ayrı bir depoda yeniden oynatıldığında bildirim göndermese de, istenmeyen bildirimlerden, atıf sorunlarından veya gizlilik endişelerinden kaçınmak için bunu en iyi uygulama olarak değerlendirdik.
Anonimleştirme şunları sağlar:
- Geliştiriciler, binlerce otomatik PR etkinliğinden rahatsız olmazlar.
- Kişisel bilgiler farklı bir kamuya açık veri deposunda yeniden yayınlanmaz.
- Kriterler tarafsız kalır ve bu sayede araçların veya LLM jürilerinin tanınmış yazar isimlerinden etkilenmesi engellenir.
- Açık kaynak kodlu katkılarla çalışırken etik ve gizlilik standartlarına uyulmaktadır.
Yalnızca kimlik meta verileri değiştirildi; kıyaslamanın orijinalliğini ve tekrarlanabilirliğini korumak için tüm kod, farklar, commit sıralaması ve dosya yapıları aynen muhafaza edildi.
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.