AI, iskelet oluşturma, entegrasyonlar ve rutin operasyon işlerini otomatikleştirerek kurucuların backend altyapısına daha az, ürün, UX ve go-to-market'e daha fazla zaman ayırmasını sağlar.
“Backend karmaşıklığı”, bir ürünü basit hissettirmek için gereken tüm görünmez işlerdir: veriyi güvenli saklamak, API'lerle sunmak, girişleri yönetmek, e-posta göndermek, ödemeleri işlemek, arka plan işleri çalıştırmak, hataları izlemek ve kullanım arttıkça her şeyi stabil tutmak.
Kurucular ve küçük ekipler için bu işler ivmeyi yavaşlatır çünkü kullanıcılar herhangi bir değer görmeden önce yüksek bir kurulum maliyeti vardır. Bir veri tabanı şemasını tartışmak, kimlik doğrulamayı bağlamak veya ortamları yapılandırmak için günler harcayabilirsiniz—ve ilk müşterilerinizden özelliğin değişmesi gerektiğini öğrenirsiniz.
Backend işi ayrıca birbirine bağlıdır: küçük bir ürün kararı (“kullanıcılar birden çok takıma ait olabilir”) veritabanı değişiklikleri, izin kuralları, API güncellemeleri ve migration'lara yol açabilir.
Pratikte, AI soyutlama demek istediğinizi tarif ettiğinizde araçların sıkıcı parçaları üretmesi veya düzenlemesi anlamına gelir:
Ana fayda mükemmellik değil—döndürülebilir bir başlangıç noktasına hızla ulaşmaktır.
Koder.ai gibi platformlar, sohbet tabanlı iş akışını ajan tabanlı bir mimariyle eşleştirerek bunu bir adım öteye taşır: sonucu (web, backend veya mobil) tarif edersiniz ve sistem uçtan uca uygulamayı iskeletler (ör. web için React, backend için Go + PostgreSQL, mobil için Flutter), böylece fikirden dağıtılabilir bir tabana bir hafta süren altyapı işine harcamadan geçebilirsiniz.
AI ürün ve risk kararlarını alma ihtiyacını ortadan kaldırmaz. Sizin tam iş kurallarınızı, hangi veriyi saklamanız gerektiğini, izinlerin ne kadar sıkı olması gerektiğini veya alanınız için “yeterince güvenli”nin ne demek olduğunu bilmez. Ayrıca temel mimari seçimler zayıfsa her ölçeklenme veya bakım sorununu da engellemez.
Beklentileri buna göre ayarlayın: AI daha hızlı yineleme yapmanıza ve boş sayfa mühendisliğinden kaçınmanıza yardımcı olur, fakat ürün mantığına, takaslara ve nihai kalite çıtasına siz sahip olmaya devam edersiniz.
Erken ekipler nadiren backend işini “seçer”—fikir ile kullanıcıların dokunabileceği bir şey arasına çıkan gerekli işleri yığılma olarak görürüz. Zaman batırı sadece kod yazmak değil; kullanıcı doğrulanmadan önce onlarca küçük, yüksek riskli kararı verme zihinsel yüküdür.
Birkaç görev orantısız saat yer yer yer yer alır:
Gizli maliyet ise ürün düşüncesi (“kullanıcılar ne yapmalı?”) ile altyapı düşüncesi (“bunu güvenli şekilde nasıl saklar ve sunarız?”) arasında sürekli bağlam değiştirmedir. Bu geçişler ilerlemeyi yavaşlatır, hataları artırır ve hata ayıklamayı çok saatlik bir sapmaya çevirir—özellikle satış görüşmeleri, destek ve yatırım toplama ile uğraşıyorsanız.
Backend temel kurulumlarına harcanan her gün, kullanıcılarla konuşup yineleme yapmadığınız bir gündür. Bu, kur–ölç–öğren döngüsünü uzatır: daha geç gönderirsiniz, daha geç öğrenirsiniz ve yanlış şeyi daha fazla cilayla inşa etme riski artar.
Yaygın bir senaryo: Pazartesi–Salı auth ve kullanıcı tabloları, Çarşamba dağıtımlar ve ortam değişkenleri, Perşembe ödeme veya e-posta entegrasyonu, Cuma webhook hatası peşinde koşma ve hızlı bir admin panel yazma. Haftanın sonu “plumbing” ile bitersiniz, kullanıcıların ödeyeceği bir özellikle değil.
AI destekli backend soyutlama sorumluluğu ortadan kaldırmaz—ama o haftayı geri kazanmanızı sağlayıp deneyleri daha hızlı göndermenize ve ivmeyi korumanıza yardımcı olabilir.
AI “soyutlama” sihir değildir—backend işini bir seviye yukarı taşımak için bir yoldur. Çerçeveler, dosyalar ve yapıştırıcı kod yerine, istediğiniz sonucu tarif edersiniz (“kullanıcılar kaydolabilsin”, “siparişleri sakla”, “ödeme gerçekleşince webhook gönder”), ve AI bu niyeti somut yapı taşlarına çevirmeye yardımcı olur.
Backend çabasının büyük bölümü öngörülebilirdir: route'ları bağlamak, DTO'ları tanımlamak, CRUD uç noktalarını ayarlamak, girişleri doğrulamak, migration'lar üretmek ve aynı entegrasyon adaptörlerini tekrar tekrar yazmak. AI, iş yerleşik kalıplara ve en iyi uygulamalara uyduğunda en güçlü olandır.
Bu, pratik “soyutlama”dır: konvansiyonları hatırlamak ve döküman aramak için harcadığınız zamanı azaltmak, sizi neyin inşa edileceğinin kontrolünde tutarken.
İyi bir istem mini bir spesifikasyon gibi davranır. Örneğin: “Siparişler servisi oluştur; oluşturma, listeleme ve iptal uç noktaları olsun. Durum geçişleri kullan. Audit alanları ekle. Sayfalandırma döndür.” Bundan sonra AI şunları önerebilir:
Yine siz gözden geçirir, isimleri ayarlar ve sınırları belirlersiniz—ama boş sayfa maliyeti hızla düşer.
AI standart bileşenlerde parlamak eğilimindedir: auth akışları, REST konvansiyonları, arka plan işleri, temel caching ve yaygın entegrasyonlar.
Zorlandığı yerler: gereksinimler belirsiz olduğunda (“ölçeklenebilir yap”), iş kuralları nüanslıysa (“iade mantığı sözleşme türü ve tarihlere bağlı”), ve eşzamanlılık, para ve izinlerle ilgili kenar durumlarda. Bu durumlarda en hızlı yol önce kuralları netleştirmek (düz bir dilde), sonra AI'dan o kesin sözleşmeyi uygulamasını istemek ve testlerle doğrulamaktır.
Kurucular dosya yollarını kurmak, aynı desenleri kopyalamak ve “hello world”ü deploy edilebilir bir şeye dönüştürmek için günler kaybeder. AI destekli backend soyutlama burada en değerlidir çünkü çıktı öngörülebilir ve tekrarlanabilirdir—otomasyon için ideal.
Boş bir repo ile başlamak yerine ne inşa ettiğinizi tarif edebilirsiniz (“çok kiracılı bir SaaS, REST API, Postgres, arka plan işleri”) ve tutarlı bir yapı üretebilirsiniz: servisler/modüller, routing, veri erişim katmanı, logging ve hata yönetimi konvansiyonları.
Bu, ekibinize ortak bir başlangıç noktası verir ve “bu dosya nereye canlı?” kararlarının erken sürtüşmesini ortadan kaldırır.
Çoğu MVP aynı temelleri ister: create/read/update/delete uç noktaları artı basit doğrulama. AI bu uç noktaları tutarlı biçimde iskeletleyebilir—istek çözümleme, durum kodları ve doğrulama kuralları—böylece zamanınızı fiyatlandırma kuralları, onboarding adımları, izinler gibi ürün mantığına harcarsınız.
Pratik bir fayda: tutarlı desenler sonraki refactor'ları daha ucuz yapar. Her uç nokta aynı konvansiyonu izlediğinde davranışı (ör. sayfalandırma veya hata formatları) bir yerde değiştirip her yere yansıtabilirsiniz.
Yanlış yapılandırılmış ortamlar gizli gecikmelere neden olur: eksik secret'lar, yanlış DB URL'leri, tutarsız dev/prod ayarları. AI erken aşamada makul bir konfigürasyon yaklaşımı oluşturabilir—env şablonları, konfig dosyaları ve “neyi nerede ayarlamalısınız” açıklamaları—böylece ekip arkadaşları projeyi yerelde daha az kesintiyle çalıştırabilir.
Daha fazla özellik ekledikçe çoğaltma artar: tekrarlayan middleware, tekrar eden DTO'lar, tekrar eden “service + controller” desenleri. AI paylaşılan parçaları yeniden kullanılabilir yardımcılar ve şablonlar haline getirebilir, böylece kod tabanınız daha küçük ve gezmesi daha kolay olur.
En iyi sonuç sadece bugünkü hız değil—MVP gerçek bir ürüne dönüşürken kod tabanının anlaşılır kalmasıdır.
Veri modelleme birçok kurucuyu taktırır: ürünün ne yapması gerektiğini bilirsiniz, ama bunu tablolara, ilişkilere ve kısıtlara dönüştürmek ikinci bir dil öğrenmek gibi gelebilir.
AI araçları, ürün gereksinimlerini “ilk taslak” bir şemaya çevirerek aradaki boşluğu kapatabilir—böylece veritabanı kurallarını ezberlemek yerine ürün kararlarını vermeye zaman harcarsınız.
Çekirdek nesnelerinizi tarif ederseniz (“kullanıcılar proje oluşturabilir; projelerin görevleri var; görevler kullanıcılara atanabilir”), AI yapılandırılmış bir model önerebilir: varlıklar, alanlar ve ilişkiler (birden-çoğa mı yoksa çoğa-çoğa mı).
Kazanım AI'nın sihirli doğruluğu değil—hızla doğrulayabileceğiniz somut bir öneriyle başlamaktır:
Model kabul edildikten sonra AI migration'lar ve geliştirme için başlangıç seed verisi oluşturabilir. Bu genellikle şunları içerir:
Burada insan incelemesi önemlidir. Kasıtlı veri kaybı (ör. yıkıcı migration varsayılanları), eksik kısıtlar veya yanlış alanlarda index'ler olup olmadığına bakarsınız.
İsimlendirme kayması sessiz bir hata kaynağıdır (“customer” kodda, “client” veritabanında). AI, modeller, migration'lar, API payload'ları ve dokümantasyon arasında isimlendirmeyi tutarlı tutmaya yardımcı olabilir—özellikle özellikler geliştikçe.
AI yapıyı önerebilir ama hangi optimizasyonun yapılması gerektiğini seçemez: esneklik mi yoksa basitlik mi, denetlenebilirlik mi yoksa hız mı, ileride çok kiracılığa mı ihtiyaç duyulacak. Bunlar ürün kararlarıdır.
Yardımcı bir kural: MVP için kanıtlamanız gerekeni modelleyin ve genişlemeye yer bırakın—gün birini aşırı tasarlamadan.
Kimlik doğrulama (kullanıcının kim olduğu) ve yetkilendirme (ne yapmasına izin verildiği) erken ürünlerin günlerini kaybettiği iki kolay alandır. AI araçları “standart” parçaları hızlıca üretmeye yardımcı olur—ancak değeri sihir değil. Başlangıç noktası kanıtlanmış desenlerden başlamaktır.
Çoğu MVP aşağıdaki akışlardan birine veya daha fazlasına ihtiyaç duyar:
AI route'ları, controller'ları, UI formlarını ve aralarındaki yapıştırıcıyı (sıfırlama e-postası gönderme, callback'leri işleme, kullanıcıları saklama) iskeletleyebilir. Kazanç hız ve bütünlüktedir: daha az unutulmuş uç nokta ve yarım kalmış kenar durumu.
RBAC genellikle erken aşamada yeterlidir: admin, member, belki viewer. Hatalar genelde şurada olur:
İyi bir AI ile üretilmiş temel, tek bir yetkilendirme katmanı (middleware/policy'ler) içerir, böylece kontrolleri her yerde serpiştirmezsiniz.
HttpOnly cookie'lerle koruyabilir.Emin değilseniz, tarayıcı-öncelikli bir MVP için oturumları tercih edin; gerçek bir istemci gerektiğinde token desteği ekleyin.
HttpOnly, Secure, makul SameSite).state ve izin verilen redirect URL'lerini doğrulamalı.Entegrasyonlar genellikle “basit MVP” zaman çizelgelerinin bozulduğu yerdir: Stripe ödemeleri, Postmark e-posta, Segment analytics, HubSpot CRM. Her biri “sadece bir API”dır—ta ki kimlik doğrulama şemaları, retries, rate limitler, hata formatları ve yarı-dökümlenmiş kenar durumlarla uğraşana kadar.
AI destekli backend soyutlama bu tek seferlik işleri tekrarlanabilir desenlere dönüştürerek yardımcı olur—böylece zamanınızı kablaj yapmaya değil, ürünün ne yapması gerektiğine karar vermeye harcarsınız.
En hızlı kazanımlar genellikle standart entegrasyonlardan gelir:
SDK'leri manuel bağlamak yerine AI “sıkıcı ama gerekli” parçaları iskeletleyebilir: ortam değişkenleri, paylaşılan HTTP istemcileri, tipli istek/yanıt modelleri ve makul zaman aşımı ve retry varsayılanları.
Webhook'lar çoğu entegrasyonun diğer yarısıdır—Stripe'ın invoice.paidi, e-posta “delivered” olayları, CRM güncellemeleri. Soyutlama araçları webhook uç noktaları ve imza doğrulaması oluşturabilir ve bunu ele almanız için içsel bir olaya dönüştürebilir (ör. PaymentSucceeded).
Ana detay: webhook işlemi idempotent olmalıdır. Stripe aynı olayı yeniden denediğinde sisteminiz bir planı iki kez vermemeli. AI iskeletlemesi, bir olay ID'si saklama ve çoğaltmaları güvenle yoksayma konusunda sizi yönlendirebilir.
Çoğu entegrasyon hatası veri-şekli hatasıdır: uyumsuz ID'ler, zaman dilimleri, paranın float olarak saklanması veya üretimde eksik olan “opsiyonel” alanlar.
Harici ID'leri birinci sınıf alanlar olarak ele alın, hata ayıklama/kayıt için ham webhook payload'larını saklayın ve gerçekten kullanmadığınız alanları senkronize etmekten kaçının.
Sandbox hesapları, ayrı API anahtarları ve staging webhook uç noktası kullanın. Kayıtlı webhook payload'larını tekrar oynatarak handler'ın çalıştığını doğrulayın ve tüm akışı (ödeme → webhook → veritabanı → e-posta) canlıya almadan önce doğrulayın.
Kurucular “backend bizi yavaşlatıyor” dediğinde, sorun genellikle bir API problemidir: frontend bir veri şekli ister, backend başka bir şey döndürür ve herkes saatlerce gidip gelir.
AI, API'yi canlı bir sözleşme gibi ele alarak bu sürtüşmeyi azaltabilir—bir şeyi oluşturup doğrulayıp kasıtlı olarak evriltirsiniz.
Pratik bir iş akışı, AI'dan bir özellik için temel bir API sözleşmesi (uç noktalar, parametreler ve hata durumları) taslaklamasını istemek ve somut istek/yanıt örnekleri eklemektir. Bu örnekler biletlerde ve PR'larda ortak referans olur ve “yorumlama”nın girmesini zorlaştırır.
Zaten uç noktalarınız varsa, AI gerçek route'lar ve payload'lardan bir OpenAPI spec türetebilir, böylece dokümantasyon gerçekle eşleşir. Eğer önce tasarımla başlamayı tercih ediyorsanız, AI bir OpenAPI dosyasından route'ları, controller'ları ve validator'ları iskeletleyebilir. Her iki durumda da tek bir doğruluk kaynağı elde edersiniz; bu dokümanlar, mock'lar ve istemci üretimi için kullanılabilir.
Tipli sözleşmeler (TypeScript tipleri, Kotlin/Swift modelleri vb.) ince sürüklenmeleri önler. AI şunları yapabilir:
Böylece “daha hızlı gönderme” gerçeğe dönüşür: daha az entegrasyon sürprizi, daha az manuel kablolama.
Ürün iterasyon yaparken AI diff'leri inceleyip bir değişikliğin kırıcı olup olmadığını uyarabilir (alan kaldırma, anlam değişikliği, status code kaymaları). Ayrıca daha güvenli desenler önerebilir: ekleyici değişiklikler, açık sürümlendirme, deprecate pencereleri ve uyumluluk katmanları.
Sonuç: API ürünle birlikte evrilir, ürünle savaşmaz.
Hızlı hareket ederken en korkunç an, bir değişiklik gönderip alakasız bir şeyi kırdığınızı fark etmektir. Test ve hata ayıklama güven satın almanın yollarıdır—ama sıfırdan test yazmak erken dönemde “ödeyemeyeceğiniz” bir vergi gibi gelebilir.
AI bu vergiyi, zaten bildiğiniz ürün davranışlarını tekrarlanabilir bir güvenceye dönüştürerek küçültür.
Mükemmel kapsama yerine, asla bozulmaması gereken birkaç çekirdek kullanıcı yolculuğuyla başlayın: kayıt, ödeme, bir kayıt oluşturma, bir takım arkadaşını davet etme.
AI şunları taslaklayabilir:
Doğru davranışın ne olduğu sizindir, ama her assert'i elle yazma zorunluluğunuz azalır.
Birçok test takımı gerçekçi test veri oluşturmak yüzünden takılır. AI, veri modelinize uyan fixture'lar (kullanıcılar, planlar, faturalar) ve varyantlar (süresi dolmuş abonelik, kilitli hesap, arşivlenmiş proje) üretebilir, böylece onlarca kayıt elle hazırlamadan davranışı test edebilirsiniz.
Bir test başarısız olduğunda AI gürültülü log'ları özetleyebilir, stack trace'leri sade dile çevirebilir ve muhtemel düzeltmeleri önerir (“bu endpoint 403 döndürüyor çünkü test kullanıcısı role sahip değil”). Testin varsayımları ile API'nin gerçekte döndürdükleri arasındaki eşleşmezlikleri görmekte özellikle faydalıdır.
AI çıktıyı hızlandırır ama tek güvenlik mekanizmanız olmamalı. Hafif koruyucular saklayın:
Pratik bir sonraki adım: “çekirdek akışlar” için bir test klasörü kurun ve bu testler başarısızsa CI'nin merge'leri engellemesini sağlayın. Bu çoğu gece nöbetini önler.
DevOps genellikle “sadece gönder” demenin gecelere dönüştüğü yerdir: güvensiz dağıtımlar, uyumsuz ortamlar ve sadece prod'da görünen gizemli hatalar. AI destekli araçlar iyi mühendislik yargısını ersizlemez, ama kurucuları yavaşlatan tekrarlayan kurulum işlerinin büyük bir kısmını alabilir.
Erken bir tuzak, kimsenin zaman ayırmadığı için tutarsız kod kalitesidir. AI yardımcılar temiz bir başlangıç noktası için CI (GitHub Actions/GitLab CI) oluşturabilir, lint ve format kuralları ekleyebilir ve bunların her pull request'te çalışmasını sağlayabilir.
Bu, “yalnızca stil” tartışmalarını azaltır, incelemeleri hızlandırır ve küçük problemleri main'e karışması engeller.
Kurucular genellikle doğrudan üretime dağıtır ta ki acı gelene kadar. AI basit bir pipeline iskeleti kurmaya yardımcı olabilir: dev → staging → prod, şunları içerir:
Amaç karmaşıklık değil—"bende çalıştı" anlarını azaltmak ve sürümleri rutin hale getirmektir.
Güvende olmak için kurumsal bir izleme yapısına ihtiyacınız yok. AI minimal bir gözlemlenebilirlik tabanı önerebilir:
Bu, müşteriler sorun bildirdiğinde daha hızlı cevap bulmanızı sağlar.
Tekrarlayan parçaları otomatikleştirin, ama yüksek etkili kararları manuel tutun: üretim erişimi, secret rotasyonu, veritabanı migration'ları ve uyarı eşikleri.
AI oynatma kitabını taslaklayabilir, ama “kim ne yapabilir” ve “ne zaman iteriz” kurallarına siz sahip olmalısınız.
AI güvenli görünen kod üretebilir ve yaygın korumaları kurabilir, ama güvenlik ve uyumluluk nihayetinde ürün kararlarıdır. Bunlar ne inşa ettiğinize, kimlerin kullandığına ve hangi riskleri kabul ettiğinize bağlıdır.
AI'yı hızlandırıcı olarak kullanın—güvenlik sahibi olarak değil.
Secrets yönetimi kurucu sorumluluğudur. API anahtarları, veritabanı kimlik bilgileri, JWT imzalama anahtarları ve webhook secret'ları kaynak kodunda veya sohbet kayıtlarında asla bulunmamalıdır. Mümkünse ortam değişkenleri ve yönetilen bir secret mağazası kullanın, ve insanlar ayrıldığında veya sızıntı şüphesi olduğunda anahtarları rotate edin.
En az ayrıcalık (least privilege) diğer vazgeçilmezdir. AI roller ve politikalar iskeleti oluşturabilir, ama kimlerin neye erişmesi gerektiğini siz belirlemelisiniz. Basit bir kural: bir servis veya kullanıcının izni yoksa, izin vermeyin. Bu şunlara uygulanır:
E-posta, telefon, adres, ödeme tanımlayıcıları veya sağlık verisi gibi kişisel veri saklıyorsanız, uyumluluk bir onay kutusu değil—mimarinizi şekillendirir.
Genel olarak tanımlayın:
AI veri erişim kontrollerini uygulamaya yardımcı olabilir, ama hangi yaklaşımdan piyasadaki düzenlemelerin gerektirdiklerini bilmez.
Modern backend'ler paketlere, container'lara ve üçüncü taraf servislere dayanır. Zafiyet kontrollerini rutininize katın:
AI tarafından üretilen backend kodunu incelemeden canlıya göndermeyin. Üretime gitmeden önce bir insanın kimlik doğrulama akışlarını, yetkilendirme kontrollerini, giriş doğrulamayı ve para ya da PII ile temas eden kodu doğrulaması gerekir.
AI backend soyutlama sihir gibi gelebilir—ta ki sınırlarına çarpana kadar. Amaç “gerçek mühendisliği” sonsuza dek ertelemek değil; pahalı parçaları traction doğrulandığında ertelmektir.
Vendor lock-in bariz risk: veri modeliniz, auth ve iş akışlarınız bir platformun konvansiyonlarına bağlıysa, sonra geçirmek maliyetli olabilir.
Belirsiz mimari daha sessiz bir risktir: AI servisler, politikalar ve entegrasyonlar ürettiğinde, ekipler bazen isteklerin nasıl aktığını, verinin nerede saklandığını veya hata durumunda ne olduğunu açıklayamaz hale gelir.
Gizli karmaşıklık ölçek, denetimler veya kenar durumlarda ortaya çıkar—rate limitler, retries, idempotency, izinler ve veri migration'ları kaybolmaz; sadece bekler.
İlk günden bir “kaçış kapağı” tutun:
Bir AI-yerli oluşturma platformu kullanıyorsanız, bu koruyucuları pratikte kolaylaştıran özellikleri önceliklendirin—ör. kaynak kodu dışa aktarma, kontrol edebileceğiniz dağıtım/barındırma, otomatik değişiklik tersine alma ve snapshot'lar. (Örneğin Koder.ai, kod dışa aktarma ve snapshot destekleyerek takımların hızlı hareket etmesine ve aynı zamanda bir kaçış kapağı tutmasına yardımcı olur.)
Yardımcı bir alışkanlık: haftada bir kısa bir “backend haritası” yazın (hangi servisler var, neleri etkiliyor ve yerelde nasıl çalıştırılır).
Aşağıdakilerden herhangi biri gerçekse getirin: ödemeler veya hassas veri ile uğraşıyorsunuz, çalışma süresi gelirinizi etkilemeye başlıyor, karmaşık izinlere ihtiyacınız var, migration'lar sık, veya performans sorunları tekrarlanıyor.
Küçük başlayın: çekirdek varlıklarınızı tanımlayın, gereken entegrasyonları listeleyin ve hangi verilerin denetlenebilir olması gerektiğine karar verin. Ardından seçenekleri ve destek düzeylerini fiyatlandırma sayfasında karşılaştırın, taktik kılavuzlar ve örnekler için blog'u inceleyin.
Backend karmaşıklığı, bir ürünü basit hissettiren “görünmez” iştir: verinin güvenli saklanması, API'ler, kimlik doğrulama, e-postalar, ödemeler, arka plan işleri, dağıtımlar ve izleme. Erken aşamada yavaşlatır çünkü kullanıcılar bir değer görmeden önce büyük bir kurulum maliyeti ödersiniz—ve küçük ürün kararları şema, izinler, API değişiklikleri ve migration'lara yol açabilir.
Genellikle, istediğiniz sonucu (ör. “kullanıcılar kayıt olabilsin”, “siparişleri sakla”, “ödeme webhook'u gönder”) tarif edersiniz ve araç tekrarlayan parçaları iskeletler:
Son davranışı siz gözden geçirip sahiplenirsiniz; fakat başlangıç olarak boş bir repo yerine çalışan bir temelle başlarsınız.
AI, ürün ve risk kararlarını sizin yerinize vermez. Güvenlik için “yeterince güvenli” ne anlama geldiğini, para, eşzamanlılık ve izinlerle ilgili doğru davranışı varsayılan olarak güvenilir şekilde çıkaramaz; uzun vadeli mimari seçimleri net olmayan gereksinimlerde belirleyemez. AI çıktısını taslak olarak ele alın: gözden geçirin, test edin ve net gereksinimler sağlayın.
Kullanılabilir iskeletler üreten istemler mini-spec gibidir. İçermeli:
Order: status, total, userId)Ne kadar açık olursanız, üretilen iskelet o kadar işe yarar hale gelir.
AI'yi ilk taslak şema için kullanın, sonra MVP ihtiyaçlarına göre düzeltin:
Amaç MVP için kanıtlamanız gerekeni modellemek; erken aşamada aşırı tasarımdan kaçının.
AI standart akışları hızlıca iskeletleyebilir (email/parola, OAuth, davet tabanlı onboarding), fakat güvenlik ve yetkilendirme doğruluğunu sizin doğrulamanız gerekir.
Hızlı kontrol listesi:
Entegrasyonlar taksit, zaman aşımı, idempotency, imza doğrulama ve dış veri şekillerinin eşleştirilmesini gerektirir; bu yüzden takımları yavaşlatır. AI şu şekilde yardımcı olur:
PaymentSucceeded) ile kodu düzenli tutmaYine de canlıya geçmeden önce sandbox anahtarlarıyla test ortamında test edin ve gerçek webhook yüklerini yeniden oynatın.
API'yi yaşayan bir sözleşme gibi ele alın ve frontend/backend uyumunu koruyun:
Bu, “backend yanlış şekil döndürüyor” sürtüşmelerini azaltır ve daha hızlı gönderim sağlar.
AI, varolan bilgilerinizi tekrarlanabilir bir güvenlik ağına dönüştürerek test vergisini azaltır:
Bunları CI ile birleştirip çekirdek testler başarısızsa merge'i engellemek erken gece nöbetlerini önler.
AI tekrarlayan kurulum işlerini otomatikleştirirken, yüksek etkili operasyonlar insan kontrolünde kalmalı.
Otomasyona uygun iyi adaylar:
Erken el ile tutulması gerekenler:
HttpOnly, Secure, makul SameSite) ise kullanınstate ve izin verilen yönlendirme URL'lerini doğrulamalıEmin değilseniz, tarayıcı öncelikli bir MVP için oturumlar genellikle en basit seçenektir.
Ayrıca uzun vadeli güvenlik için taşınabilir veri dışa aktarımları, belgelenmiş API'ler ve bir “kaçış kapısı” planlayın. Seçenekleri ve destek düzeylerini fiyatlandırma sayfasında karşılaştırın, taktik rehberler ve örnekler için blog'u inceleyin.