AI uygulama oluşturucuların nasıl çalıştığını mı merak ediyorsunuz? Gerçek iş akışını görün: gereksinimler, planlama, kod üretimi, test, güvenlik kontrolleri, dağıtım ve yineleme.
İnsanlar “AI uygulama oluşturuyor” dediğinde genellikle bir AI sisteminin ekranlar, iskelet kod, veritabanı tabloları, API uç noktaları ve hatta testler gibi iş ürününün büyük bir kısmını; istemler ve birkaç üst düzey karar üzerinden üretebildiğini kastediyorlar.
Bu, belirsiz bir fikri tarif edip kusursuz UX, doğru iş kuralları, güvenli veri işlemi ve sıfır bakım gerektiren üretim hazır bir uygulama alacağınız anlamına gelmez. AI hızlıca taslak oluşturabilir, ama müşteri kitlenizi, politikalarınızı, kenar durumları veya risk toleransınızı mucizevi şekilde bilemez.
AI, örüntülü ama zaman alıcı işlerde parlıyor:
Pratikte, özellikle ne inşa etmek istediğinizi biliyorsanız, bu erken aşamayı haftalardan saatlere veya günlere sıkıştırabilir.
İnsanlar şu konularda sorumluluğu üstlenir:
AI önerir; bir kişi onaylar.
“AI uygulama oluşturuyor”u tek bir eylem yerine bir boru hattı olarak düşünün: fikir → gereksinimler → spesifikasyon → mimari seçimler → üretilmiş iskelet ve veri modeli → UI montajı → kimlik/doğrulama ve izinler → entegrasyonlar → testler → güvenlik incelemesi → dağıtım → yineleme.
Yazının geri kalanı, her adımdan ne bekleyeceğinizi, neyi doğrulamanız gerektiğini ve nerede aktif kalmanız gerektiğini adım adım anlatacak.
Bir AI uygulama oluşturucu işe yarar bir şey üretmeden önce, gereksinim gibi davranan girdilere ihtiyaç duyar. Bu adımı “Bir uygulama istiyorum”u “İşte uygulamanın ne yapması gerektiği, kim için olduğu ve nerede çalışacağı” haline getirme olarak düşünün.
Dört sabitle başlamak iyi olur:
Belirsiz: “Bana bir fitness uygulaması yap.”
Net: “Yeni başlayan koşucular için mobil uygulama. Kullanıcılar hesap oluşturur, 5K planı seçer, koşuları kaydeder ve haftalık ilerlemeyi görür. Her gün yerel saat 07:00'de hatırlatıcı gönder. Yönetici planları düzenleyebilir. iOS + Android.”
Belirsiz: “Uber gibi bir temizlik uygulaması yap.”
Net: “İki taraflı pazar: müşteriler temizlik talebi oluşturur, tarih/saat seçer, kartla öder; temizlikçiler işleri kabul eder, müşterilerle mesajlaşır ve işi tamamlandığını işaretler. Platform: web + mobil. Hizmet alanı Londra ile sınırlı.”
Çoğu “eksik özellik” aynı kovalar içinde olur:
Kapsam kayması genellikle yapım sırasında gelen “Ayrıca, şöyle de olur mu…” istekleriyle başlar. Bunu önlemek için erken bir MVP sınırı tanımlayın: ne var, ne yok ve ne “faz 2” sayılır. Bir özellik çekirdek hedefi desteklemiyorsa, onu erteleyin—adım bir'e sızdırmayın.
Fikriniz yakalandıktan sonra bir sonraki iş, “ne istediğinizi” tahmin etmeden bir inşa ediciye (insan veya makine) yürütülebilir hale getirmektir. İşte gereksinimlerin inşa edilebilir bir spesifikasyona dönüştüğü yer.
AI genellikle hedeflerinizi kullanıcı hikayeleri olarak yeniden yazar: kim neye ihtiyaç duyuyor, ne istiyor ve neden. Ardından kabul kriterleri ekler—“tamamlandı”yı tanımlayan açık, test edilebilir ifadeler.
Örneğin “Kullanıcılar randevu alabilir” şöyle kriterlere dönüşür: kullanıcı tarih/saat seçebilmeli, müsait slotları görebilmeli, rezervasyonu onaylayabilmeli ve onay mesajı almalı.
İnşa edilebilir bir spesifikasyon yapıya ihtiyaç duyar. AI her özelliği şu şekilde haritalamalı:
Bu haritalama, “Randevunun hangi bilgileri içerdiğini tanımlamadık” veya “Bir rezervasyonu kim düzenleyebilir?” gibi sürprizleri önler.
İyi AI iş akışları her şeyin bilindiğini iddia etmez. AI, şu tür odaklı soruları sorarak eksik kararları işaret etmelidir:
Bu sorular işin kurallarını belirler; boş iş değildir.
Bu adımın sonunda iki somut çıktı olmalı:
Bunlardan biri eksikse, inşa zamanı varsayımlar yerine kararlıkla başlar.
Gereksinimler netleştikten sonra AI uygulama oluşturucu projeyi “inşa edilebilir” hale getirmeli. Bu genellikle bir uygulama tipi seçmeyi, tutarlı bir teknoloji yığını belirlemeyi ve LLM'nin birçok dosya arasında tutarlı şekilde üretebileceği yüksek düzey mimariyi seçmeyi içerir.
Bu karar, sonraki her şeyi etkiler: navigasyon, kimlik doğrulama akışları, çevrimdışı davranış ve dağıtım.
Bir web uygulaması genellikle en hızlı yol çünkü tek bir kod tabanı her tarayıcıya gider. Mobil uygulama daha doğal bir his verebilir ama ek karmaşıklık getirir (app store dağıtımı, cihaz testi, push bildirimler). “Her ikisi” genelde ya:
AI destekli geliştirmede amaç, masaüstü için tasarlanmış jestleri mobil için varsaymamak gibi uyumsuz varsayımlardan kaçınmaktır.
LLM ile kod üretimi, yığın tutarlı olduğunda en iyi sonucu verir. Kalıpların karışması (iki UI çerçevesi, birden fazla durum yöneticisi, tutarsız API stilleri) kod sürüklenmesine yol açar ve otomatik testi zorlaştırır.
Tipik modern web yığını örneği:
Bazı platformlar üretimi daha da standartlaştırır ki üretim tüm repo boyunca tutarlı kalsın. Örneğin, Koder.ai tutarlı bir kurulum tercih eder—web için React, backend servisleri için Go ve PostgreSQL—böylece AI ekranlar, uç noktalar ve migration'lar arasında çelişkiye düşmeden üretebilir ve yeniden düzenleyebilir.
En azından net sınırlar istenir:
Birçok ekip basit bir API-öncelikli yapı (REST veya GraphQL) benimser. Önemli olan “gereksinimden koda”nın temizce eşlenmesi: her özellik bir dizi uç nokta, UI ekranı ve veritabanı tablosu olur.
Hız vs. esneklik sürekli gerilim halindedir. Yönetilen servisler (kimlik sağlayıcıları, barındırılan veritabanları, serverless dağıtımlar) AI dağıtım hattını hızlandırır ama sonradan özelleştirmeyi sınırlayabilir. Özel kod kontrol sunar ama bakım ve insan müdahalesi gerektirir.
Pratik bir kontrol noktası: “Üçüncü ayda kolayca değişmesi gereken şey nedir?” bunu yazın ve o değişikliği ucuz hale getiren yığın ve mimariyi seçin.
Burada AI uygulama oluşturucu soyut özelliklerden konuşmayı bırakıp çalıştırılabilir bir kod tabanı üretmeye başlar. İskelet, konseptinizi çalıştırılabilir bir iskelete çevirmenin ilk adımıdır: klasörler, ekranlar, navigasyon ve verinin ilk versiyonu.
Çoğu araç öngörülebilir bir proje yapısı yaratmakla başlar (UI, API ve yapılandırmanın nerede duracağı), sonra yönlendirmeyi kurar ve son olarak bir UI kabuğu oluşturur (temel düzen, başlık/kenar çubuğu, boş durumlar).
Bu görünüşte kozmetik olsa da temeldir: yönlendirme kararları URL'leri, derin linkleri ve ekranların nasıl bağlanacağını (ör. seçili çalışma alanı, müşteri veya proje gibi) belirler.
Ardından AI alan isimlerinizi tablolara/kolleksiyonlara ve ilişkilerine çevirir. Uygulamanız randevularla ilgiliyse genellikle User, Appointment, Service ve belki Location gibi varlıklar görürsünüz.
Bu aşamada iki detay ileride her şeyi etkiler:
Client vs Customer gibi bir model veritabanı alanlarını, API rotalarını, UI etiketlerini ve analiz etkinliklerini değiştirir.fullName alanı mı yoksa firstName + lastName mi, status serbest metin mi yoksa enum mu—bunlar doğrulama, filtreleme ve raporlama üzerinde etkilidir.Modeler oluşunca AI genellikle temel CRUD uç noktaları üretir (create/read/update/delete) ve bunları ekranlara bağlar: listeler, detay görünümleri ve formlar.
İşte tutarsızlıklar erken burada ortaya çıkar: UI'da phoneNumber adı varken API'da phone olursa hatalar ve ekstra köprü kodu oluşur.
Model isimlerini, zorunlu alanları ve ilişkileri şimdi gözden geçirin—terim ve veri yapısını UI odaklı çalışmaya geçmeden önce düzeltmek en ucuz zamandır.
Veri modeli ve iskelet hazır olduğunda, UI çalışması “bazı ekranlar çizmekten” “tahmin edilebilir, bağlı sayfalar setini bir araya getirmeye” kayar. Çoğu AI aracı, kullanıcı akışlarını yorumlayıp bunları ortak ekran kalıplarına eşleyerek UI üretir.
“Müşterileri yönet” gibi tipik bir akış genellikle şu küçük ekran setine dönüşür:
Arka planda AI genelde tekrarlanabilir yapı taşlarını bağlıyor: veriyi al → bileşeni render et → yükleme/hatayı işle → formu gönder → başarı durumunu göster → yönlendir.
İyi üreticiler her ekranı basit bir tasarım sistemine bağlar ki uygulama tutarlı hissedilsin. Bu genellikle demektir:
Aracı destekliyorsa bu seçimleri erken kilitlemek, “neredeyse aynı ama değil” ekranların sonradan düzeltilmesi işini azaltır.
UI üretimi varsayılan olarak temel erişilebilirlik kontrollerini içermeli:
Bunlar sadece uyumluluk detayları değildir—destek taleplerini ve kullanılabilirlik sorunlarını azaltır.
Standart CRUD ekranları, panolar ve yönetici akışları için şablonları kullanın—bunlar daha hızlı ve bakım açısından daha kolaydır. UI ürün değeri ise özel olduğunda (ör. eşsiz bir onboarding akışı veya özel görsel iş akışı) özel tasarıma gidin.
Pratik yaklaşım: şablonlarla başlayın, gerçek kullanıcılarla akışı doğrulayın, sonra gerçekten ihtiyaç duyulan ekranları özelleştirin.
Kimlik doğrulama, bir uygulamanın demo olmaktan çıkıp ürün gibi davranmasını sağlar. AI uygulama oluşturucu “giriş ekliyor” dediğinde genellikle bir dizi ekran, veritabanı tablosu ve kullanıcının kim olduğunu ve ne yapabileceğini belirleyen sunucu kuralları üretir.
Çoğu üretici birkaç standart yol sunar:
AI hepsini iskeletleyebilir, ama hangi yöntemin kitlenize ve uyumluluk gereksinimlerinize uygun olduğunu siz seçersiniz.
Kimlikten sonra yetkilendirme gelir. AI genellikle şu rol modelini oluşturur:
Rol isimlerinden daha önemli olan uygulama katmanında uygulanmadır. İyi bir yapı izinleri iki yerde uygular:
Üretilen kodda şu varsayılanları arayın (veya talep edin):
Kimlik doğrulama hesabı bağlama (OAuth + e-posta), parola sıfırlama, ekip davet akışları ve e-posta değişince ne olduğu gibi dikiş yerlerinde karmaşıklaşır. Bunları kabul kriteri olarak ele alın ve erken test edin—çünkü sonradan destek yükünü belirlerler.
Burada bir uygulama cilalı demodan gerçek ürüne dönüşür. Entegrasyonlar, ekranlarınızı ve veritabanınızı kendi başınıza inşa etmek istemeyeceğiniz hizmetlere bağlar—ödeme, e-posta, haritalar, analiz, CRM'ler vb.
AI uygulamanızın kullanım durumuna göre yaygın entegrasyonlar önerebilir (ör. ödemeler için Stripe veya transactional e-posta için SendGrid). Ancak uygulama gereksinimlerini değiştiren detayları yine siz onaylamalısınız:
Buradaki küçük cevaplar çok farklı API çağrıları, veri alanları ve uyumluluk gereksinimleri doğurabilir.
Arka planda inşa süreci API kimliklerini güvenli ve öngörülebilir şekilde bağlamalıdır:
Entegrasyonlar veri modelinizi değiştirir: stripeCustomerId gibi alanlar eklemek, webhook olaylarını depolamak veya e-posta teslim durumlarını izlemek gerekir.
Bu alanlar gelişirken uygulamanız migration'lara ihtiyaç duyar—güvenli, kademeli veritabanı değişiklikleri şu şekilde yapılır:
Ayrıca webhook'lar ve arka plan işleri (background jobs) devreye girer, böylece gerçek dünya olayları (ödeme, e-posta bounce'ları, harita aramaları) uygulamanızı güvenilir şekilde günceller.
AI kod ürettiğinde, çalıştırılabilir bir şey üretebilir ama yine de kenar durumlarda bozulabilir, veriyi yanlış ele alabilir veya küçük bir değişiklikten sonra başarısız olabilir. Testler, “bir kere çalıştı”yı “çalışmaya devam ediyor”a çeviren güvence ağını oluşturur.
Birim testleri izole küçük parçaları kontrol eder—örneğin “bu fiyat hesaplayıcı doğru toplamı döndürüyor mu?” Hızlıdır ve neyin kırıldığını kesin gösterir.
Entegrasyon testleri parçaların birlikte çalıştığını doğrular—ör. “bir siparişi kaydederken veritabanına yazıyor mu ve beklenen yanıtı döndürüyor mu?” Bunlar bağlantı sorunlarını ve veri uyumsuzluklarını yakalar.
Uçtan uca (E2E) testleri gerçek bir kullanıcı yolunu simüle eder—örn. “kaydol → giriş yap → proje oluştur → bir ekip arkadaşını davet et.” Daha yavaştır ama kullanıcıların gerçekten hissettiği hataları ortaya çıkarır.
AI araçları genellikle iyi olduğu şeyler:
Ancak üretilen testler genellikle gerçek dünya davranışlarını kaçırır: dağınık girdiler, zaman aşımı, izin hataları ve üretimde zaten bulunan garip veriler.
Yüksek yüzde peşinde koşmak yerine kritik akışlar ve regresyonlara odaklanın:
Küçük uygulamalar bile basit bir CI hattından fayda görür: her push aynı kontrolleri otomatik çalıştırır. Tipik kurgu:
AI burada yardımcı olur: başlangıç test scriptleri ve CI konfigürasyonunu taslaklayabilir; siz hangi hataların önemli olduğuna karar verirsiniz ve test takımını uygulamanın kullanımına göre hizalarsınız.
Güvenlik incelemesi “çalışıyor” ifadesini “suistimal edilebilir mi?” sorusuyla sınar. AI hızla kod ürettikçe, yaygın hataları da hızla çoğaltabilir—özellikle güven sınırları, yetkilendirme ve hassas veri işleme etrafında.
Injection hâlâ klasik: SQL injection, komut enjeksiyonu ve uygulamanızın kullanıcı içeriğini bir LLM aracına geçirdiğinde oluşabilecek prompt injection. Kullanıcı girdisi bir sorguyu, dosya yolunu veya başka bir sisteme verilen talimatı değiştirebiliyorsa biri deneyecektir varsayın.
Kırık erişim kontrolü genelde “UI butonu gizli, demek ki güvenli” şeklinde görünür. Değildir. Her API rotası sunucu tarafında izinleri uygulamalı ve her nesne seviyesi eylemi (görüntüle/düzenle/sil) sahiplik veya rol kontrolü yapmalıdır.
Sırlar sızıntısı API anahtarlarının kod içine gömülmesi, loglanması veya yanlışlıkla commitleme ile olur. AI ayrıca eğitim verisinden güvensiz örnekleri kopyalayabilir; örneğin token'ları localStorage'a koyma veya debug loglarında sırları yazdırma gibi.
AI kodda tehlikeli desenleri (sorgularda güvenli olmayan string birleştirme, eksik auth kontrolleri, aşırı geniş IAM izinleri) tarayabilir ve düzeltme önerileri sunabilir. Aynı zamanda kontrol listeleri ve temel tehdit modelleri oluşturabilir.
Ama bağlamı sık kaçırır: hangi uç noktaların herkese açık olduğu, hangi alanların hassas olduğu, işletmeniz için “admin”in gerçekten ne anlam taşıdığı veya üçüncü taraf entegrasyonun hata koşullarında nasıl davrandığı gibi. Güvenlik kod stili değil, sistem davranışı konusudur.
Önce girdi doğrulama ile başlayın: “geçerli”nin ne olduğunu (tipler, aralıklar, formatlar) tanımlayın ve kalanları reddedin. Web UI için çıktı kodlaması ekleyin ki XSS riski azalsın.
Güvenlikle ilgili eylemler için denetim logları uygulayın (girişler, izin değişiklikleri, dışa aktarma, silme). Loglar kim ne zaman ne yaptı bilgisini tutmalı—parolalar, token'lar veya tam ödeme detayları kesinlikle saklanmamalı.
Bağımlılıkları güncel tutun ve CI içinde otomatik zafiyet taraması kullanın. Birçok gerçek ihlal güncel olmayan kütüphanelerden kaynaklanır.
Veri minimizasyonu uygulayın: sadece ihtiyacınız olanı toplayın, en kısa süre saklayın ve “belki ileride işe yarar” diye ham veri saklamaktan kaçının. Hassas kayıtlar için erişim logları ekleyin ki sorulunca cevap verebilesiniz: bu müşterinin verisine kim, neden erişti?
Uygulama makinenizde çalışıyor olsa bile gerçek kullanıcılar için hazır değildir. Dağıtım, kodunuzu çalışır bir servise dönüştürme ve güncellemeler sırasında istikrarı koruma sürecidir.
Çoğu ekip, sürümlerin tekrarlanabilir olmasını sağlayan bir dağıtım hattı kullanır. Yüksek seviyede:
AI burada pipeline konfigürasyonları, dağıtım scriptleri ve kontrol listeleri oluşturabilir—ama hangi işlemlerin çalıştırılacağını ve hangi izinlerin verildiğini insanın doğrulaması hâlâ şarttır.
E2E platformlar gibi araçlar (ör. Koder.ai) bu aşamayı basitleştirebilir çünkü dağıtım ve barındırma iş akışın parçasıdır ve kaynak kodu dışa aktarmanıza yine de izin verir.
Ortamlar riski azaltır:
Staging atlamak yaygın bir hatadır. “Çalıyor”un, “gerçek ayarlarla çalışıyor”a dönüşüp dönüşmediğini burada doğrularsınız.
Uygulamalar konfigürasyon gerektirir: API anahtarları, DB parolaları, e-posta kimlik bilgileri ve üçüncü taraf token'lar. Bunlar repoya gömülmemeli. Tipik yaklaşımlar ortam değişkenleri ve bir sır kasası (secrets vault) kullanmaktır. İyi uygulama ayrıca rotasyon (anahtarları düzenli değiştirmek) ve erişimi sınırlamadır ki bir anahtar sızsa tüm sistem ele geçirilmesin.
Yayın sonrası erken uyarı sinyallerine ihtiyaç vardır:
İzleme, dağıtımı tek seferlik bir olay olmaktan çıkarıp sürekli bir geri bildirim döngüsüne dönüştürür.
Lansman gerçek işin başladığı yer: kullanıcılar sorun bildirir, öncelikler kayar ve “küçük değişiklikler” yeni özelliklere dönüşür. AI uygulama oluşturucularla yineleme hızlı olabilir—ama değişim üzerinde koruyucular koymazsanız hız kaosa dönüşebilir.
Çoğu güncelleme kısa bir notla başlar: “Checkout butonu bazen başarısız oluyor” veya “Etiketler ekleyebilir miyiz?” AI buna hızlı yanıt verebilir, ama hızlı düzeltmeler yakındaki davranışı kırabilir.
Her değişikliği—hata düzeltme, metin düzeni, yeni alan—küçük bir proje gibi ele alın: net hedef ve doğrulama yolu olsun.
Uzun süre çalışan uygulamalar kararlar biriktirir: adlandırma kuralları, kenar durumlar, kullanıcı rolleri, entegrasyonlar ve geçmişte yapılan ödünler. AI bu kararları tutarlı hatırlamazsa eski hataları tekrar edebilir, mantıkları çoğaltabilir veya çelişkili refaktörler yapabilir.
Çözüm daha fazla prompt değil—AI'nin uyması gereken bir hakikat kaynağıdır (spesifikasyon, mimari notlar, API sözleşmeleri ve test beklentileri). Yapılandırılmış planlama modu sunan araçlar zaman içinde tutarlılığı korumaya yardımcı olur.
Basit bir rutin kullanın:
Bu, bir LLM'nin birçok dosyaya dokunduğu durumlarda bile güvenli yinelemeyi teşvik eder. Koder.ai gibi platformların snapshot ve rollback özellikleri bu alışkanlığı destekler.
Kontrol elinizde tutmak kod yazmaktan çok görünürlük, tekrarlanabilir kontroller ve bir şey ters gittiğinde kolay kaçış yolları istemektir.
Eğer AI uygulama oluşturucularını değerlendiriyorsanız, demo'nun ötesine bakın ve tam boru hattının nasıl ele alındığını sorun: gereksinimden koda izlenebilirlik, tutarlı mimari, test üretimi, güvenli varsayılanlar ve gerçek rollback yolları. İşte “AI uygulama oluşturur” ifadesinin tekrarlanabilir bir mühendislik iş akışına dönüşmesini sağlayanlar bunlardır.
(Değerlendirme için bir başlangıç noktası isterseniz, Koder.ai'nin ücretsiz planı planning modundan dağıtıma kadar vibe-coding'in ne kadar ilerleyebildiğini görmeniz için pratik bir yol sunar—sonrasında ne kadar özelleştirmek veya mevcut pipeline'ınıza dışa aktarmak istediğinize karar verebilirsiniz.)
It usually means an AI can generate a first draft of the app: project structure, basic screens, CRUD endpoints, a starter data model, and sometimes tests.
You still need to define requirements, confirm edge cases, review security/privacy, and iterate on UX and correctness before it’s production-ready.
Provide four anchors:
The more specific you are about workflows and rules, the less the AI has to guess.
A clear prompt names:
If you can turn the idea into a few concrete user journeys, the generated output improves dramatically.
Commonly missed categories include:
Define an MVP boundary before generation:
When a new idea appears mid-build, park it in phase 2 unless it directly supports the core goal.
A buildable spec typically includes:
If any of these are missing, you’ll get guesswork in the generated code.
Consistency reduces code drift. Pick one primary approach for each layer:
Avoid mixing multiple state managers, competing component libraries, or inconsistent naming—AI-generated code stays coherent when the rules are stable.
Review these early:
Customer vs impacts DB, APIs, UI labels, and analyticsAt minimum, enforce permissions in two places:
Also verify secure defaults like hashed passwords, sensible session expiry, and rate limiting for login/reset endpoints.
Treat deployment as a repeatable pipeline:
Even if AI generates the scripts/config, you should review what permissions are granted and what runs automatically.
Add these to the spec early to avoid late surprises.
ClientfullName vs firstName/lastName, enums vs free textFixing naming and shape later causes cascading refactors across endpoints, forms, and tests.