AI araçları teknik olmayan kurucuların MVP'leri daha hızlı planlamasına, prototiplemesine ve yayınlamasına yardımcı olur. Pratik iş akışları, sınırlar, maliyetler ve geliştiricilerle nasıl işbirliği yapılacağını öğrenin.
Yazılım eskiden birkaç sert kısıtla sınırlıydı: fikrinizi gereksinimlere çeviren, ekranları tasarlayan, kod yazan ve test eden birine ihtiyacınız vardı—üstelik doğru sırayla. AI araçları beceri ihtiyacını ortadan kaldırmıyor, ama "fikir var"dan "gerçek bir şeyi gösterebiliyorum"a geçmenin maliyetini (ve zamanını) düşürüyor.
Bu değişim en çok en erken aşamada önemli—netlik düşükken, bütçeler kısıtlıyken ve gerçek hedef zaman harcamadan daha hızlı öğrenmek olduğunda.
Teknik olmayan kurucular için erişilebilirlik, bir "uygulama üret" sihir düğmesine basmak demek değil. Erken işleri kendiniz yapabilmekle ilgili:
Bu başlangıç noktanızı değiştirir. Uzun, pahalı bir keşif aşamasıyla başlamak yerine kullanıcı akışları, örnek ekranlar, taslak metinler ve önceliklendirilmiş özellik listesi gibi somut çıktılarla ilk geliştirici konuşmasına gelebilirsiniz.
Erken aşama ürün gecikmelerinin çoğu bulanık girdilerden gelir: belirsiz gereksinimler, yavaş devredişler, bitmek bilmeyen revizyonlar ve yeniden işin maliyeti. AI size şunlarda yardımcı olabilir:
AI seçenekleri taslak oluşturma, düzenleme ve seçenekleri keşfetmede güçlü. Hesap verebilirlik, iş varsayımlarını doğrulama, güvenliği garanti etme ve ölçeklendiğinde dayanan mimari kararlar alma konusunda zayıftır.
Yine de yargıya ihtiyacınız olacak—bazı durumlarda uzman incelemesi şart.
Bu rehber, problemi açıklayabilen ama üretim kodu yazmayan kurucular, operasyoncular ve alan uzmanları için. Fikirden MVP'ye pratik bir iş akışı sunacağız—AI araçlarının nerede zaman kazandırdığını, yaygın tuzaklardan nasıl kaçınılacağını ve geliştiricilerle daha etkili nasıl çalışılacağını göstereceğiz.
Teknik olmayan bir kurucu olarak yazılım inşa etmek tek seferlik bir sıçrama değil—öğrenilebilir küçük adımlar dizisidir. AI araçları, adımlar arasında daha az karışıklık ve daha az çıkmazla ilerlemenize yardımcı olduğunda en faydalıdır.
Pratik bir iş akışı şöyle görünür:
Fikir → gereksinimler → tasarım → inşa → test → yayın → yinele
Her ok momentumun durabileceği yerdir—özellikle niyetinizi inşa edilebilir bir şeye çevirecek teknik bir kurucu yoksa.
Çoğu darboğaz birkaç öngörülebilir kategoride toplanır:
İyi kullanıldığında AI, düşüncelerinizi netleştirip biçimlendirmenize yardımcı olan yorulmaz bir yardımcı gibidir:
Amaç "her şeyi inşa etmek" değil. Bir kullanıcı türü için bir değeri doğrulamak, uçtan uca kullanılabilecek en küçük ürünle. AI yargıyı değiştirmez, ama daha hızlı karar almanıza, bunları düzgün dokümante etmenize ve kullanıcıların önüne koyacak bir şeyiniz olana kadar ilerlemenizi sağlar.
Tüm "AI araçları" aynı işi yapmaz. Teknik olmayan bir kurucu için, inşa etme sürecindeki farklı adımları destekleyen kategoriler halinde düşünmek yardımcı olur.
Sohbet asistanları esnek "ikinci beyniniz"dir. Özellikleri taslaklamak, kullanıcı hikayeleri yazmak, onboarding e-postaları hazırlamak, kenar durumları beyin fırtınası yapmak ve dağınık notları net adımlara çevirmek için kullanın.
Takıldığınızda özellikle yararlıdırlar: seçenekler, ödünleşmeler ve alışık olmadığınız terimlerin basit açıklamalarını isteyebilirsiniz.
Tasarım odaklı AI araçları "anlatabiliyorum" seviyesinden "görebiliyorum" seviyesine geçmenize yardımcı olur. Kabaca wireframe'ler oluşturabilir, düzen önerileri sunabilir, UI metnini rafine edebilir ve önemli ekranlar için varyasyonlar üretebilir.
Bunları temel kullanılabilirlik düşüncesinin hızlandırıcıları olarak görün—yerlerine geçmezler.
Eğer siz veya bir geliştirici kod yazıyorsa, kod asistanları küçük bileşenler taslaklayabilir, uygulama yaklaşımları önerebilir ve hata mesajlarını düz İngilizceye çevirebilir.
En iyi kullanım yineleyicidir: üret, incele, çalıştır, sonra gerçek hata metni ile asistanın düzeltmesini isteyin.
Bu araçlar istemlerden, şablonlardan ve yönlendirmeli kurulumdan çalışan uygulamalar oluşturmayı hedefler. Hızlı MVP'ler ve iç araçlar için harikadır—özellikle ürün standart bir desen ise (formlar, iş akışları, panolar).
Başta sormanız gereken ana sorular:
Örneğin, sohbet odaklı bir spesifikasyonu alıp gerçek bir uygulama üreten vibe-coding platformları Koder.ai gibi genelde React web ön yüzü, Go backend ve PostgreSQL veritabanı üretirken; kaynak kodu dışa aktarma, dağıtım/barındırma ve snapshot/rollback gibi pratik kontrolleri tutarak daha olgun ihtiyaçları da göz önünde bulundurur.
Otomasyon araçları hizmetleri birbirine bağlar—"X olduğunda Y yap". Erken bir ürünü birbirine bağlamak için idealdir: lead yakalama, bildirim gönderme, veriyi senkronize etme ve her şeyi baştan inşa etmeden manuel işi azaltma.
Birçok kurucu fikri bir his olarak başlar: "Bu olmalı." AI araçları burada fikri sihirli şekilde doğruladıkları için değil, sizi çabukça spesifik hale zorladıkları için faydalıdır.
AI'ı ertelenecek soruları soran yapılandırılmış bir düşünce ortağı olarak düşünün.
Bir AI sohbet aracından sizi 10 dakika boyunca bir soru bir soru sorar gibi mülakat yapmasını, sonra şu öğeleri içeren tek paragraflık bir ürün briefi yazmasını isteyin: hedef kullanıcı, problem, önerilen çözüm ve neden şimdi.
Basit bir prompt:
Act as a product coach. Ask me one question at a time to clarify my product idea. After 10 questions, write a one-paragraph product brief with: target user, problem, proposed solution, and why now.
Bir briefiniz olunca, bunu daha somut terimlere çevirin:
AI’dan 3 metrik seçeneği önermesini ve ödünleşmeleri açıklamasını isteyin ki iş modelinize uyanı seçesiniz.
AI’dan özellik listenizi iki sütuna yeniden yazmasını isteyin: ilk sürüm için zorunlu vs sonra iyi olur, her biri için bir cümlelik gerekçe ile.
Sonra bunu mantık açısından kontrol edin: bir "zorunlu"yu çıkarsanız ürün temel değeri sunmaya devam eder mi?
İnşa etmeden önce AI’dan en riskli varsayımlarınızı listelemesini isteyin—genelde:
Her biri için en küçük testi önerin (landing page, concierge pilot, fake-door) böylece MVP yazılım değil, kanıt üretir.
İyi gereksinimler teknik olarak iyi görünmekle ilgili değildir—belirsizliği ortadan kaldırmakla ilgilidir. AI, "X yapan bir uygulama istiyorum"u bir tasarımcıya, no-code oluşturucuya veya geliştiriciye uygulanabilir, test edilebilir ifadeler haline getirmede yardımcı olabilir.
AI’dan kullanıcı hikayelerini şu formatta yazmasını isteyin: Bir [kullanıcı türü] olarak, [bir şey yapmak] istiyorum, böylece [değer alayım]. Ardından kabul kriterleri eklesin (nasıl çalıştığını bileceğiniz).
Örnek prompt:
You are a product manager. Based on this idea: [paste idea], generate 12 user stories across the main flow and edge cases. For each story, include 3–5 acceptance criteria written in simple language.
Kabul kriterleri gözlemlenebilir olmalı, soyut değil. "Kullanıcı 15 dakika içinde e-posta bağlantısıyla şifre sıfırlayabilmeli" gibi.
AI’dan tek bir dokümanda tutabileceğiniz hafif bir PRD taslağı isteyin:
AI’dan boş durumlar, yükleme durumları ve hata mesajları gibi temel detayları da eklemesini isteyin—bunlar çoğunlukla gözden kaçıp sonraki aşamalarda işe yaramayı yavaşlatır.
Hikayeler hazır olunca AI’dan bunları gruplamasını isteyin:
Bu, yüklenmeyi paylaşacağınız yüklenicilerle aynı anlayışa dayanan tahminlere izin verir.
Son olarak bir "boşluk kontrolü" yapın. AI’dan taslağınızı gözden geçirip şu gibi eksik öğeleri işaretlemesini isteyin:
Mükemmellik gerekmez—tek ihtiyacınız, MVP'nizin inşa edilmesinde (ve fiyatlandırılmasında) tahmin yürütmeyi ortadan kaldıracak kadar netlik.
İyi tasarım renklerle başlamaz—doğru ekranları, doğru sırada ve net sözlerle başlar. AI araçları, "özellik listesi"nden gözden geçirip paylaşılabilir ve yinelemeye açık somut bir UI planına geçmenize yardımcı olur.
Zaten kaba bir gereksinim dokümanınız varsa AI’dan bunu ekran envanteri ve düşük sadakatli wireframe açıklamalarına çevirmesini isteyin.
Amaç piksel mükemmelliği değil—ne olduğunda anlaşmak.
İstenen tipik çıktılar:
Bir prompt örneği:
Turn these requirements into: (1) a screen list, (2) a simple user flow, and (3) low-fidelity wireframe descriptions for each screen. Keep it product-manager friendly.
Teknik olmayan kurucular genelde bir uygulamanın ne kadarının metin olduğunu hafife alır. AI şunları taslaklayabilir:
Bunları marka sesinize göre düzenleyin.
AI’dan yeni bir kullanıcı gibi akışları "yürütmesini" isteyin. Özellikle kontrol edin:
Bunları erken yakalamak maliyetli yeniden tasarımları önler.
Ekranlar ve metin tutarlı olduğunda, uygulama için paketleyin:
AI uygulama oluşturucuları ve modern no-code araçlar, düz İngilizce bir istemden tıklanabilir, paylaşılabilir bir şeye geçmenizi sağlar—çoğu zaman tek bir öğleden sonra içinde.
Amaç mükemmellik değil hız: fikri kullanıcılarla doğrulayacak kadar gerçeğe yakın hale getirmek.
"Prompt-to-app" araçlar genelde aynı anda üç şeyi üretir: ekranlar, basit bir veri tabanı ve temel otomasyonlar. Müşteri portali gibi bir şey tanımlarsınız (kullanıcılar giriş yapar, istek gönderir, durum takip eder) ve oluşturucu sayfaları, formları ve tabloları taslaklar.
İşiniz sonuçları ürün editörü gibi incelemek: alan adlarını değiştirin, ekstra özellikleri kaldırın ve akışın insanların çalışma şekline uyduğundan emin olun.
Faydalı bir hile: aracı müşteriye ve yöneticiye yönelik iki versiyon oluşturması için isteyin, böylece her iki tarafı da test edebilirsiniz.
Eğer hızlı ilerleyip sonra özel mühendisliğe geçiş yolu bırakmak istiyorsanız, kaynak kodu dışa aktarımı ve pratik dağıtım seçeneklerini destekleyen platformları önceliklendirin. Örneğin, Koder.ai sohbet odaklı inşa etme etrafında tasarlanmıştır ama yine de planlama modu, snapshot/rollback ve dağıtım/barındırma gibi "büyümeye uygun" ihtiyaçları göz önünde tutar.
Birçok kurucu için no-code + AI gerçek bir MVP'yi kapsar, özellikle:
Uygulama çoğunlukla formlar + tablolar + izinler ise ideal bölgedesiniz.
No-code'u aştığınızı bekleyin eğer:
Bu durumlarda bir prototip yine de değerlidir—geliştiriciye verebileceğiniz bir spesifikasyon olur.
Başlangıçta birkaç "şey" ve bunların ilişkileri ile başlayın:
Uygulamanızı 3–6 nesne ve net ilişkilerle tanımlayabiliyorsanız, genelde hızlıca prototip çıkar ve sonraki inşada karmaşayı önlersiniz.
AI, hiç yazılım yayınlamamış olsanız bile küçük kod parçaları yazmanıza yardımcı olabilir—ama en güvenli kullanım küçük, doğrulanabilir adımlarla ilerlemektir.
AI'ı stajyer bir yardım gibi düşünün: taslaklarda ve açıklamalarda hızlıdır, doğruluk için sorumlu değildir.
"Uygulamamı oluştur" demek yerine, bir kerede bir özellik isteyin (giriş ekranı, kayıt oluşturma, kayıt listesleme). Her dilim için AI'dan:
Yararlı bir prompt kalıbı: "X ekleyen en küçük değişikliği üret. Sonra nasıl test edileceğini ve başarısız olursa nasıl geri alınacağını açıkla."
Kurulum aşamasında, tam yığınınız için adım adım talimat isteyin: barındırma, veri tabanı, kimlik doğrulama, ortam değişkenleri ve dağıtım. Kontrol listesi isteyin.
Bir adım belirsiz gelirse sorun: "Bu adım tamamlandığında ne görmeliyim?" Bu somut çıktıları (çalışan bir URL, başarılı migration, giriş yönlendirmesi) zorlar.
Tam hata mesajını kopyalayıp AI'dan şunları yapmasını isteyin:
Bu sizi rastgele düzeltmeler arasında savrulmaktan korur.
Sohbetler dağılır. Tek bir "gerçek kaynak" dokümanı (Google Doc/Notion) tutun: mevcut özellikler, açık kararlar, ortam detayları ve güvendiğiniz son prompt/sonuçlar.
Gereksinimleri değiştirdiğinizde güncelleyin, böylece oturumlar arasında kritik bağlamı kaybetmezsiniz.
Test etmek "tamam gibi" olanı "gerçek insanlara uygun" hale getirir. AI QA'nın yerini almaz, ama özellikle test geçmişiniz yoksa daha geniş ve hızlı düşünmenize yardımcı olur.
AI’dan her ana özellik için test vakaları üretmesini isteyin, gruplayarak:
Yararlı bir prompt: "İşte özellik açıklaması ve kabul kriterleri. 25 test vakası üret, adımlar, beklenen sonuç ve hata durumunda ciddiyet belirt."
Yayın öncesi tekrarlanabilir "bunu gerçekten kontrol ettik mi?" listesine ihtiyacınız var. AI ürün ekranlarınızı ve akışlarınızı alıp hafif bir kontrol listesine dönüştürebilir: kayıt, giriş, şifre sıfırlama, onboarding, ana iş akışı, faturalama, e-postalar ve mobil duyarlılık.
Basit tutun: bir arkadaşınızın (veya sizin) 30–60 dakikada çalıştırabileceği bir onay kutusu listesi.
Uygulamanız sadece mükemmel demo içeriğe sahipse hatalar gizlenir. AI’dan örnek müşteriler, projeler, siparişler, mesajlar, adresler ve hatalar içeren dağınık gerçekçi metinler üretmesini isteyin.
Ayrıca senaryo senaryoları isteyin: "mobile kaydolan, masaüstüne geçen ve bir ekip arkadaşı davet eden kullanıcı" gibi.
AI test önerileri sunabilir ama gerçek performansı, gerçek güvenliği veya gerçek uyumluluğu doğrulayamaz.
Yük testi, güvenlik incelemeleri ve düzenlemeye tabi gereksinimler (ödeme, sağlık, gizlilik) için gerçek araçlar ve uzmanlar kullanın. AI’ı QA planlayıcınız olarak görün—son hakem olarak değil.
Bir MVP'yi bütçelemek tek bir sayıdan ziyade hangi "inşa yolunda" olduğunu bilmektir. AI araçları planlama, metin ve ilk kodda geçen süreyi azaltabilir ama barındırma, entegrasyonlar ve devam eden düzeltmeler gibi gerçek maliyetleri ortadan kaldırmaz.
Dört kovaya ayırın:
Tipik erken MVP genelde "inşa etmek ucuz, işletmek istikrarlı" olur: no-code veya AI uygulama oluşturucu ile hızlı yayınlayıp platform + hizmetler için aylık ödeme yapabilirsiniz.
Özel inşa daha yüksek başlangıç maliyeti getirir ama tekrar eden platform ücretlerini azaltabilir (bakım sorumluluğunu artırırken).
Kurucuların sıkça gözden kaçırdığı birkaç desen:
Herhangi bir platforma geçmeden önce doğrulayın:
Koder.ai gibi vibe-coding platformlarında bu sorular daha kurucu-dostu paketlerde de geçerlidir. Snapshot ve rollback gibi özellikler deneyleri geri alınabilir kılar ve dağıtım/barındırma kontrolleri net olmalıdır.
Eğer hız ve öğrenme en önemliyse → no-code/AI app builder ile başlayın.
Eğer benzersiz mantık, karmaşık izinler veya ağır entegrasyonlar gerekiyorsa → özel inşa edin.
Hız şimdi, esneklik sonra istiyorsanız → hibrit: yönetim ve içerik için no-code, çekirdek iş akışları ve API'ler için özel yapı.
AI yazım, tasarım ve hatta kodlamayı hızlandırabilir—ama bir gerçek kaynağı değildir. Hızlı bir yardımcı gibi davranın, karar verici gibi değil.
AI kendinden emin görünürken yanlış olabilir. Yaygın hata modları:
Basit kural: önemliyse doğrulayın. Resmi dokümanlarla karşılaştırın, kodu çalıştırın ve hatanın nedenini küçük değişikliklerle izole edin.
Yaptığınız her şeyi saklanabileceğini varsayın. Yapıştırmayın:
Bunun yerine kırpın ("USER_EMAIL"), özetleyin veya sentetik örnekler kullanın.
Çoğu erken uygulama riski sıkıcıdır—ve göz ardı edildiğinde pahalı olur:
İrade gücü yerine işlemsel sınırlar koyun:
Sorumlu AI kullanımı daha yavaş olmak değil—gizli risk biriktirmeden ivmeyi korumanın yoludur.
Yardım almıyor olmak kontrolü kaybetmek demek değildir. AI ile kafanızdaki şeyi geliştiricinin inşa edebileceği materyallere dönüştürebilir ve onların işini daha güvenle inceleyebilirsiniz.
Başlamadan önce AI ile küçük bir "devir paketi" hazırlayın:
Bu geri dönüşü azaltır ve "istediğini yaptım ama kastettiğini değil" durumunu engeller.
AI’dan isteklerinizi geliştirici dostu ticketlara yeniden yazmasını isteyin:
Pull request incelemesi yaparken AI’dan size inceleme için sorular, test edilmesi gereken riskli alanlar ve değişikliği düz İngilizce özetleyen notlar üretmesini isteyebilirsiniz.
Amacınız mühendis gibi davranmak değil—yapılan işin ürünle uyumlu olmasını sağlamaktır.
Düşünülecek yaygın roller:
Emin değilseniz, projenizi AI’ya tanımlayın ve hangi rolün en büyük darboğazı kaldıracağını sorun.
İlerlemeyi harcanan saatlerle değil kanıtla takip edin:
Bu herkesi hizalar ve teslimatı öngörülebilir kılar.
Eğer bu iş akışını uçtan uca uygulamak için kolay bir yol arıyorsanız, planlama, inşa ve yinelemeyi tek yerde birleştiren bir platform düşünün. Koder.ai kurucu döngüsü için tasarlanmıştır: ürünü sohbette tanımlayabilir, planlama modunda yineleyebilir, çalışan bir web/sunucu/mobil temel (React, Go, PostgreSQL, Flutter) oluşturabilir ve dışa aktarma ile rollback ile kontrolü elinizde tutabilirsiniz. Ayrıca ücretsiz, pro, business ve enterprise katmanlarıyla hafif başlayıp ürün doğrulandıkça seviyeyi yükseltebilirsiniz.
AI kullanarak geliştiricilerle konuşmadan önce somut çıktılar üretin:
Bunlar tahminleri ve öncelikleri hızlandırır çünkü herkes aynı, belirli girdilere yanıt verir.
Dar, uçtan uca bir vaadi tek bir kullanıcı tipi için seçin ve "tamamlandı" tanımını gözlemlenebilir terimlerle yapın.
AI’dan fikrinizi şu şekilde yeniden yazmasını isteyebilirsiniz:
Eğer MVP tek bir tamamlanmış yolculuk olarak tanımlanamıyorsa, muhtemelen çok büyüktür.
Bir AI sohbet asistanına tek tek sorular sorup sizi 10–15 dakika mülakat yapar gibi sorgulatın, sonra şunları üretmesini isteyin:
Sonra her bir varsayım için en küçük testi seçin (landing page, concierge pilotu, fake-door özelliği) — böylece yazılım değil, kanıt inşa edersiniz.
Fikrinizi düz İngilizce kullanıcı hikayelerine ve kabul kriterlerine çevirtin. Format:
Bu, geliştiricilerin teknik jargon olmadan inşa edebileceği gereksinimler verir.
Hafif bir PRD genellikle yeterlidir. AI’dan tek dokümanlık bir taslak isteyin:
Ayrıca boş/ yükleniyor/hata durumlarını dahil edin—bunlar genellikle yeniden çalışmaya neden olur.
Gereksinimleriniz varsa (dağınık bile olsa) AI’dan bir ekran envanteri ve düşük çözünürlüklü wireframe açıklamaları üretmesini isteyin. İstenen çıktılar:
Bunu son tasarım değil, netlik aracı olarak kullanın.
AI’dan her ekran için üç tür metin taslağı isteyin:
Sonra bunları marka sesinize ve ürün detaylarına göre düzenleyin. İyi UX yazısı destek taleplerini ve başarısız onboardingleri azaltır.
AI uygulama oluşturucuları/no-code araçlar genelde şu durumlar için yeterlidir:
Özel kod gerektiğini planlayın eğer karmaşık iş mantığı, ölçek/perf, katı güvenlik/uyumluluk veya desteklenmeyen entegrasyonlar varsa. No-code prototip yine de mühendisler için canlı bir spesifikasyon olur.
AI’dan her özellik için test vakaları üretmesini isteyin:
Ayrıca her yayından önce 30–60 dakikalık tekrarlanabilir bir kontrol listesi isteyin ve bunu her gönderimde çalıştırın.
Sırlar veya hassas müşteri verilerini yapıştırmayın. Yerine yer tutucular kullanın (USER_EMAIL, API_KEY).
Güvenlik ve kalite için:
AI taslaklar ve planlama için mükemmeldir, nihai sorumluluk için değil.