AI Kod İnceleme Araçları Benchmark'ı
AI kodlama araçlarının artan kullanımıyla birlikte, kod tabanları güvenlik açıklarına daha yatkın hale geldi ve bu da etkili kod incelemelerine olan ihtiyacı artırdı. Bunu çözmek için, farklı boyutlardaki depolardan 309 pull request üzerinden en iyi dört AI kod inceleme aracını benchmark'layan ve performanslarını 10 geliştiriciden gelen girdiler ve bir LLM-as-a-judge kullanarak değerlendiren RevEval'ı (AI Code Review Eval) sunuyoruz.
Benchmark Sonuçları
CodeRabbit, 309 PR'ın %51'inde en başarılı kod inceleme aracı olarak sıralandı:
Sıralamayı ölçmek için LLM-as-a-judge puanlarını kullandık. Hangi AI kod inceleme aracının her PR'da en yüksek puanı aldığını inceledik (LLM-as-a-judge kullanılarak 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 tamamı eşit ağırlıklandırıldı. Büyük depo puanları ve küçük depo puanları LLM-as-a-judge tarafından değerlendirildi ve geliştirici değerlendirmeleri, LLM-as-a-judge puanlarını iki kez kontrol etmek için manuel olarak tamamlandı.
İnsan değerlendirmeleri
Değerlendirmelere katılan geliştiricilere, hangi AI kod inceleme aracını iş akışlarına entegre etmeyi tercih edeceklerini sorduk. CTO'lar yazılım geliştirmede kilit bir karar verme rolü oynadığından, onların yanıtlarını ayrı bir grafikte vurguladık:
Detaylı karşılaştırma
Her kod inceleme aracı tarafından bildirilen tüm hataları/sorunları sayarak ve toplam PR sayısına (309) bölerek PR başına ortalama hata sayısını hesapladık. Kod tabanımızdaki tüm PR'lar hata veya sorun içermemektedir. GitHub Copilot, bir PR'da hata tespit ettiğinde bunu açıkça bildirmez; bu nedenle bu karşılaştırmanın dışında tutulmuştur.
metodolojimizi aşağıda görebilirsiniz.
Özellikler
* CodeRabbit'in "agentic pre-merge checks" özelliği tarafından sağlanır. Birleştirmeden önce pull request'leri kalite standartlarına ve özel organizasyonel gereksinimlere göre otomatik olarak doğrular ve PR yürüyüşünde doğrudan açıklamalarla birlikte geçme/kalma sonuçlarını döndürür. Her kontrol, geliştiricileri uyarmak veya birleştirmeleri tamamen engellemek üzere yapılandırılabilir. GitHub Copilot, Cursor BugBot ve Greptile PR inceleme özellikleri sunsa da, bunlar sistematik doğrulama framework'leri yerine geri bildirim ve öneriler sunan danışman sistemler olarak işlev görürler.
** Cursor ve GitHub Copilot, kod inceleme bileşenlerinin ötesinde daha fazla yetenek sunabilir; karşılaştırmamıza yalnızca Cursor Bugbot ve GitHub Copilot Code Review'un özellikleri dahil edilmiştir.
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'dan daha kolay yapılandırıldı çünkü Greptile'da boş bir depo için otomatik kod incelemeleri etkinleştirilememektedir.
Özellik derinlemesine inceleme
CodeRabbit
- 40'tan fazla yerleşik linter ve güvenlik tarayıcısı.
- AST desen tabanlı özel talimatlar.
- Zamanla geliştirici geri bildirimlerinden adapte olur.
- Geliştiriciler takip soruları sormak, düzeltmeler istemek veya önerileri sorgulamak için @coderabbitai'yi etiketleyebilir.
- Ek bağlam için özel MCP sunucularını destekler.
GitHub Copilot Code Review
- “Öneriyi uygula” butonu, işlemi Copilot kodlama ajanına devreder.
- GitHub ekosistemi ile sıkı entegrasyon.
- copilot-instructions.md aracılığıyla özel talimatlar.
Greptile
- Ekibin kodlama standartlarını PR yorum geçmişinden öğrenir.
- Desen depoları ile geliştiriciler, ek bağlam sağlayabilmek için greptile.json'da ilgili depolara referans verebilirler.
- Geliştiriciler takip soruları veya düzeltme önerileri için @greptileai ile yanıt verebilirler.
- Greptile, beğenme/beğenmeme geri bildirimlerinden öğrenir.
- Tüm PR'lar için auto-üretilen sekans diyagramları.
Cursor BugBot
- Bir hata BugBot tarafından tanımlandıktan sonra, geliştiriciler hatayı düzeltmek için Cursor'ı hızlıca açmak amacıyla “Cursor'da Düzelt” butonunu kullanabilirler.
- Geliştiriciler, kod inceleme kurallarını BUGBOT.md dosyalarında özelleştirebilirler.
Graphite'ı da benchmark'lamayı amaçladık; ancak, panolarındaki bir hata nedeniyle yeni depolar için otomatik kod incelemelerini etkinleştiremedik. 25 Ekim 2025'te destek ekipleriyle iletişime geçtik ancak yanıt sorunu çözmedi. Takip e-postalarına ve Slack kanallarındaki bir mesaja rağmen sorun çözülmeden kaldı.
Bileşenler ve entegrasyonlar
* Bu çözümlerin tamamı GitHub'ı destekler.
Metodoloji
Özel GitHub organizasyonumuz içinde her araç için ayrı benchmark depoları oluşturduk.
Her araç için atanan deposunda otomatik kod incelemelerini etkinleştirdikten sonra, pull request'leri sırayla açtık, aracın incelemesini tamamlamasını bekledik ve ardından sonuçları kaydetmek için PR'ları kapattık. Herhangi bir araç ayarını değiştirmedik veya optimize etmedik. Her araç, tam olarak kurulduğu haliyle varsayılan yapılandırması kullanılarak değerlendirildi.
İş akışımız, kaynak depoyu seçilen bir temel tarihteki haliyle klonlayarak, ardından orijinal depo yapısını koruyarak o tarihten sonra gönderilen pull request'leri tek tek yeniden oynatarak başlar.
Tüm ürünlerin Kasım 2025 versiyonlarını kullandık. Benchmark'ımız 2 farklı kaynak depo aralığından oluşuyordu:
1. Tanınmış, orta-büyük boyutlu depolar
AI kod inceleme araçlarının büyük ve karmaşık yapılara sahip depoları ne kadar iyi anladığını görmeyi amaçladık. 7 depo genelinde toplam 289 PR incelendi.
2. Küçük ve yeni depolar
Büyük depolarda, bağlam pencereleri yeterli olmadığı için LLM-as-a-judge'a
deponun tamamını besleyemeyeceğimizin farkındayız. Bu nedenle, bunu aşmak için yeni ve küçük depoların ilk 3-5 PR'ını da değerlendirdik. MCP sunucuları ihtiyaçlarımıza mükemmel şekilde uydu. Sonuç olarak, 8 resmi MCP sunucusu seçtik ve bunlarda 20 PR incelemesi yaptırdık.
Veri setimiz deneyimli geliştiriciler tarafından yazılmış kodlar içermektedir. Tamamen AI tarafından oluşturulmuş kod tabanları üzerinde performans değerlendirmesi yapmadık.
Geliştirici Değerlendirmeleri
Rastgele 35 PR seçtik ve bunları 10 geliştiriciye atadık; her PR geliştiriciler tarafından 5 kez değerlendirildi. Değerlendirmeyi tekrarlamadaki amacımız, geliştiricilerin yanlılığını en aza indirmekti. Geliştiriciler sonuçları satıcıdan bağımsız bir şekilde değerlendirdiler.
Çoğu aynı üst düzey çıkarımlara ulaştı:
- CodeRabbit'in detaylı incelemeleri yardımcı oluyor ve hata tespitinde başarılı.
- Greptile başarılı özetler sundu, ancak oluşturduğu sekans diyagramları bazı PR'lar için gerekli değil.
Şekil 1: Greptile tarafından sağlanan örnek sekans diyagramı. Greptile her PR için diyagramlar oluşturur.1
- GitHub Copilot, koddaki yazım hatalarını bulmada çok başarılı ve isabetli öneriler sunuyor; analizleri CodeRabbit ve Greptile'ınkilerden daha kısa.
- Cursor Bugbot daha az detaylı ve daha az doğru analizler sunuyor.
Değerlendirmelerden sonra, bunları kendi depolarında geliştiriciler için bir destek aracı olarak kullanmaya başlayacaklarını da belirttiler.
Tercih edilen kaynak olarak ekleLLM-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: Orijinal PR gövdesi, diff ve araçlardan gelen yorumlar/incelemeler.
- Küçük depolar için: Tüm kod tabanı, orijinal PR gövdesi, diff ve araçlardan gelen yorumlar/incelemeler.
Kullandığımız tam prompt şöyledir:
Her aracı şu boyutlarda değerlendirin (ölçek 1-5):
1. Doğruluk
Tanımlanan sorunlar koddaki gerçek problemler/hatalar/düzeltmeler mi?
– 5 (Mükemmel): Tanımlanan tüm sorunlar gerçek problemlerdir
– 4 (İyi): Sorunların çoğu gerçektir, küçük yanlış tanımlamalar vardır
– 3 (Kabul Edilebilir): Gerçek ve şüpheli sorunların karışımı
– 2 (Zayıf): Tanımlanan sorunların çoğu gerçek problemler değildir
– 1 (Başarısız): Gerçek sorunları tanımlayamıyor, tüm bulgular yanlıştır
2. Tamamlayıcılık
Önemli sorunları yakaladı mı? İnceleme ne kadar kapsamlı?
– 5 (Mükemmel): Tüm kritik sorunları ve en önemli olanların çoğunu yakalar.
– 4 (İyi): Ana 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): Tüm veya neredeyse tüm kritik sorunları kaçırır
3. Uygulanabilirlik
Öneriler açık ve uygulanabilir mi? Yamalar/düzeltmeler içeriyor mu? Kodda hata yoksa, tüm araçlar için uygulanabilirliğe “null” yazın, o PR için hiçbir araca puan vermeyin.
– 5 (Mükemmel): Tüm öneriler açık yamalar/düzeltmeler içerir ve doğrudan uygulanabilir
– 4 (İyi): Önerilerin çoğunda açık rehberlik vardır, bazıları yamalar içerir
– 3 (Kabul Edilebilir): Öneriler kısmen açıktır ancak bazı sorunlar için yamalar eksiktir
– 2 (Zayıf): Öneriler çoğunlukla belirsiz veya uygulanamaz
– 1 (Başarısız): Açık bir öneri veya rehberlik sağlanmadı
4. Derinlik
Kodun mantığını ve amacını anladığını gösteriyor mu?
– 5 (Mükemmel): Kod mantığı, mimarisi ve amacı konusunda derin bir anlayış sergiler
– 4 (İyi): Küçük boşluklarla birlikte iyi bir anlayış gösterir
– 3 (Kabul Edilebilir): Yüzeysel anlayış, bazı bağlamları kaçırır
– 2 (Zayıf): Kod davranışı hakkında sığ veya yanlış açıklamalar
– 1 (Başarısız): Kodun mantığı ve amacı hakkında hiçbir anlayış yok
Çıktı Formatı
Her araç için şunları sağlayın:
1. Detaylı akıl yürütme: Ne buldu? Önemli sorunları kaçırdı mı? Yamalar dahil mi? Kod tabanının derinlemesine anlaşılması? Spesifik örnekler.
2. Bireysel puanlar (her boyut için 1-5, yukarıdaki ölçek kullanılarak)
Örnek Çıktı
Araç A:
Akıl Yürütme: Araç A, 145. satırdaki bağlantı havuzu mantığında gerçek bir bellek sızıntısını tanımlayarak ve bir bağlam yöneticisi kullanarak spesifik bir yama sağlayarak mükemmel bir doğruluk sergiledi. Ayrıca API endpoint'indeki eksik hata yönetimini uygulanabilir kodla yakaladı. Tamamlayıcılık puanı, ana sorunları bulmasına rağmen, üretim sorunlarına neden olabilecek async handler'daki yarış durumunu (race condition) kaçırdığını yansıtmaktadır. 4 yorumun tamamı içerikli ve doğrudan uygulanabilirdi. Derinlik güçlüydü, kod tabanındaki kaynak yönetimi desenlerini ve hata yayılımını anladığını gösterdi.
Doğruluk: 5
Tamamlayıcılık: 4
Uygulanabilirlik: 5
Derinlik: 4
Araç B:
Akıl Yürütme: Araç B, 89. satırdaki girdi doğrulama zafiyetini doğru bir şekilde tanımladı ve parametre temizleme kullanarak açık bir düzeltme sağladı. Ancak, token'ların yeniden kullanılmasına izin veren kimlik doğrulama akışındaki kritik güvenlik zafiyetini kaçırdığı için tamamlayıcılık önemli ölçüde düştü. Uygulanabilirlik çoğunlukla iyiydi – öneriler kod parçacıkları içeriyordu. Derinlik kabul edilebilirdi ancak yüzeyseldi; güvenlik modelini veya veri akışı etkilerini anlamaktan ziyade yüzeysel kontrollere odaklandı.
Doğruluk: 4
Tamamlayıcılık: 1
Uygulanabilirlik: 4
Derinlik: 2
Değerlendirilecek araçlar: CodeRabbit, Cursor Bugbot, Github Copilot, Greptile
Objektif ve titiz olun. Puanlarınızı desteklemek için incelemelerden spesifik örnekler kullanın.
AI kod incelemesi nedir?
AI kod incelemesi, hataları, verimsizlikleri ve potansiyel güvenlik açıklarını belirlemek için öncelikle büyük dil modelleri (LLM'ler) olmak üzere makine öğrenimi modelleri kullanılarak yapılan otomatik kaynak kod analizidir. Sorunları tespit etmenin yanı sıra, bu sistemler bağlama duyarlı açıklamalar sağlayabilir, somut düzeltmeler önerebilir ve geliştiricilerin hem kod kalitesini hem de sürdürülebilirliğini artırmalarına yardımcı olan yamalar oluşturabilir. Birçok AI inceleme aracı ayrıca değişiklikleri özetleyerek ve yeni eklenen kodlar için açıklayıcı yorumlar veya açıklamalar üreterek dokümantasyona da yardımcı olur.
AI modelleri kodu hızla ve ölçeklenebilir şekilde değerlendirebildiği için, inceleme sürecini önemli ölçüde hızlandırırlar ve büyük veya hızlı ilerleyen projelerde tutarlı kodlama standartlarını korurken sorunların erkenden yakalanmasını kolaylaştırırlar.
Cursor veya Claude Code gibi modern AI destekli geliştirme ortamlarında, geliştiriciler “vibe coding” yaparken veya auto-üretilen önerilere çok fazla güvendiklerinde, kod tabanlarının nasıl evrildiğini istemeden gözden kaçırabilirler. Bu durum gizli güvenlik açıklarına veya mantıksal tutarsızlıklara yol açabilir. AI kod inceleme araçları, AI tarafından üretilen kodu doğrulamak ve iyileştirmek için yapılandırılmış ve sistematik bir analiz katmanı sağlayarak bu riskleri azaltmaya yardımcı olur.
AI kod incelemesinin faydaları
Verimlilik ve hız
AI kod inceleme araçları kodu gerçek zamanlı olarak analiz edebilir, anında geri bildirim sağlayabilir ve geliştiriciler çalışırken potansiyel 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 daha üst düzey akıl yürütmeye, karmaşık problem çözmeye ve mimari kararlara odaklanmasını sağlar.
İyileştirilmiş kod kalitesi
AI 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 detaylı geri bildirimler ve öneriler sunarlar. Zamanla geliştiriciler bu geri bildirimlerden öğrenebilir, kodlama alışkanlıklarını geliştirebilir ve çalışmalarının genel kalitesini artıran yeni teknikler benimseyebilirler.
Sınırlamalar ve zorluklar
AI araçlarına aşırı güven
AI kod incelemesiyle ilgili yaygın bir endişe, otomatik geri bildirimlere aşırı bağımlılıktır. AI değerli bir içgörü kaynağı olsa da, insan uzmanlığının tam bir alternatifi olarak görülmemelidir. Otomatik incelemeler iş akışlarını hızlandırabilir, ancak doğruluğu, bağlam farkındalığını ve proje hedefleriyle uyumu sağlamak için insan inceleyiciler temel kalmaya devam etmektedir. Benchmark'ımızda geliştiriciler, bu araçlara körü körüne güvenmeyeceklerini tutarlı bir şekilde belirttiler. Onları insan yargısını değiştiren değil, tamamlayan asistanlar olarak gördüler.
Yanlış pozitiflerin ve yanlış negatiflerin yönetimi
Yanlış pozitifler, aracın çalışan kodu hatalı bir şekilde sorunlu olarak tanımladığı durumlarda, yanlış negatifler ise gerçek sorunların kaçırıldığı durumlarda ortaya çıkar. Değerlendirmemizde en önemli endişe yanlış negatiflerdi. Araçların, yanlış uyarılar vermekten ziyade önemli sorunları gözden kaçırma olasılığı daha yüksekti. Bu durum, temel modellerde ve algoritmalarda sürekli iyileştirme ihtiyacını vurgulamaktadır.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için AI kod inceleme araçları; daha iyi eğitim, gelişmiş bağlam yönetimi ve daha doğru akıl yürütme yetenekleri ile evrilmelidir.
AI kod incelemelerini kullanmak için en iyi uygulamalar
Uzmanlardan ipuçları
AI incelemelerini insan içgörüleriyle eşleştirin: Kodun hem teknik olarak sağlam olduğundan hem de proje hedefleriyle uyumlu olduğundan emin olmak için AI kod incelemelerini insan incelemeleriyle birlikte kullanın.
Kuralları projenize göre özelleştirin: Gereksiz uyarıları azaltmak için AI aracının kurallarını projenizin kodlama standartlarına göre ayarlayın.
AI geri bildirimini bir öğrenme aracı olarak kullanın: AI önerilerini öğrenme ve gelişme yolu olarak görün, benzer sorunlardan gelecekte nasıl kaçınılacağını anlamak için bunları ekibinizle tartışın.
Teşekkürler
Manuel değerlendirmeleri gerçekleştirmek için zamanlarını ve uzmanlıklarını paylaşan geliştiricilere içten teşekkürlerimizi sunarız:
Aziz Durmaz (bir ulaşım ve lojistik şirketinde CTO)
Berk Kalelioğlu (bir oyun geliştirme stüdyosunda kurucu ortak)
Elif Ece Örnek (bir seyahat web sitesinde yazılım mühendisi)
Haydar Külekçi (arama teknolojileri ve AI şirketinde danışman)
Mehmet Şirin Can (AIMultiple'da geliştirme başkanı)
Mehmet Korkmaz (e-spor ve video oyunları endüstrisindeki bir medya şirketinde CTO)
Murat Orno (500'den fazla çalışanı olan bölgesel bir ödeme platformunda eski CTO)
Orçun Candan (AIMultiple'da full-stack geliştirici)
Yalçın Börlü (bir sağlık ve zindelik şirketinde kıdemli yazılım mühendisi)
Yiğit Dinç (bir hukuk teknolojileri şirketinin kurucu ortağı)
Ayrıca, benchmark'ımıza dahil edilen açık kaynaklı depoların geliştiricilerine ve yöneticilerine çalışmaları ve topluluğa yaptıkları değerli katkılar için teşekkür ederiz.
Orijinal geliştirici kimliklerinin anonimleştirilmesi
Benchmark'ı sorumlu bir şekilde yürütmek için, üst depolardan pull request'leri yeniden oynatırken tüm orijinal geliştirici isimlerini ve e-posta adreslerini anonimleştirdik. Benchmark depoları herkese açık olduğu için, orijinal yazar bilgilerini korumak istemeden kişisel verileri açığa çıkarabilir ve yeniden oluşturulan bir pull request açıldığında veya güncellendiğinde geliştiricilere bildirim gitme riski oluşturabilirdi. GitHub genellikle commit'ler ayrı bir depoda yeniden oynatıldığında yazarlara bildirim göndermese de, istenmeyen bildirimlerin, atıf sorunlarının veya gizlilik endişelerinin herhangi bir olasılığından kaçınmayı en iyi uygulama olarak değerlendirdik.
Anonimleştirme şunları sağlar:
- Geliştiriciler binlerce otomatik PR olayıyla rahatsız edilmez.
- Kişisel bilgiler farklı bir herkese açık depoda yeniden yayınlanmaz.
- Benchmark'lar tarafsız kalır, araçların veya LLM yargıçların tanınabilir yazar isimlerinden etkilenmesi önlenir.
- Açık kaynaklı katkılarla çalışırken etik ve gizlilik standartları korunur.
Yalnızca kimlik meta verileri değiştirilmiştir; benchmark'ın özgünlüğünü ve yeniden üretilebilirliğini korumak için tüm kodlar, diff'ler, commit sıralaması ve dosya yapıları aynen korunmuştur.
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 = {{AI Kod İnceleme Araçları Benchmark'ı}},
year = {2026},
month = mar,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-code-review-tools}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 13 Mart 2026}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.