Bir AI Destekli İş Akışıyla Fikirden Canlı Uygulamaya

Hedef: Fikirden Canlı Uygulamaya Tek Bir Süreç

Küçük ve kullanışlı bir uygulama fikri hayal edin: kafede çalışan bir görevlinin bir düğmeye dokunarak müşteriyi bekleme listesine ekleyebildiği ve masa hazır olduğunda otomatik SMS gönderildiği bir “Queue Buddy”. Başarı ölçütü basit ve ölçülebilir: iki hafta içinde ortalama bekleme süresiyle ilgili kafa karıştırıcı aramaları %50 azaltmak, aynı zamanda personel eğitiminin 10 dakikanın altında kalması.

Bu makalenin ruhu budur: net, sınırlı bir fikir seçin, “iyi”nin ne demek olduğunu tanımlayın ve ardından araçlar, dökümanlar ve zihinsel modeller arasında sürekli geçiş yapmadan fikirden canlı dağıtıma ilerleyin.

“Tek iş akışı” ne demek

Tek iş akışı, fikirin ilk cümlesinden ilk üretim sürümüne kadar bir sürekli ipliktir:

• Kararların kaydedildiği tek bir yer
• Evrilen bir eser seti (gereksinimler → ekranlar → görevler → kod → testler → dağıtım notları)
• Bir geri bildirim döngüsü (her değişiklik hedefe ve metriğe geri izlenebilir)

Yine de birden çok araç (editör, repo, CI, hosting) kullanırsınız; ama proje her aşamada “yeniden başlamaz”. Aynı anlatı ve kısıtlar devam eder.

AI’nın rolü: asistan, otomatik pilot değil

AI en değerli olduğunda:

• Seçenekleri hızlıca taslaklar (gereksinimler, kullanıcı akışları, API biçimleri)
• İnceleyebileceğiniz başlangıç kodu ve testleri üretir
• Kaçırabileceğiniz kenar durumlarını işaret eder (doğrulama, izinler, logging)

Ama ürün kararlarına sahip olan sizsiniz. İş akışı, her zaman doğrulama yapmanızı sağlayacak şekilde tasarlandı: Bu değişiklik metriği ilerletiyor mu? Yayına almak güvenli mi?

İzleyeceğimiz uçtan uca yol

Aşağıdaki bölümlerde adım adım ilerleyeceksiniz:

1. Sorunu, kullanıcıları ve gönderilebilecek “küçük bir zafer”i netleştirin.
2. Fikri hafif bir gereksinim dokümanına dönüştürün.
3. Kullanıcı yolculuğunu ve kilit ekranları taslaklayın.
4. Mantıklı bir versiyon-1 mimarisi seçin.
5. Çalışan bir repo iskeletini başlatın.
6. Çekirdek özellikleri ince, incelenebilir dilimler halinde inşa edin.
7. Güvenlik temellerini ekleyin: doğrulama, izinler, logging.
8. Mutlu yol ve riskli parçaları koruyan testler ekleyin.
9. Derlemeler, CI ve kalite kapıları kurun.
10. Açık, geri alınabilir bir süreçle dağıtın.
11. İzleyin, öğrenin ve yineleyin—ipliği koparmadan.

Sonunda, “fikir”den “canlı uygulama”ya geçmek için kapsamı, kaliteyi ve öğrenmeyi sıkı tutan tekrarlanabilir bir yolunuz olmalı.

Netlikle Başlayın: Sorun, Kullanıcılar ve Küçük Zafer

AI'dan ekranlar, API'lar veya veritabanı tabloları taslağı istemeden önce keskin bir hedefe ihtiyacınız var. Buraya harcanan biraz netlik, sonraki saatlerin “neredeyse doğru” çıktılarından sizi kurtarır.

Tek paragraflık problem tanımı

Bir uygulama inşa ediyorsunuz çünkü belirli bir grup insan aynı sürtüşmeyi sürekli yaşıyor: önemli bir görevi hızlı, güvenilir veya emin olarak tamamlayamıyorlar. V1 hedefi, o iş akışındaki tek acı verici adımı ortadan kaldırmaktır—her şeyi otomatikleştirmeye çalışmadan—böylece kullanıcılar “X yapmam lazım”dan “X tamam”a dakikalar içinde, ne olduğu kaydıyla ulaşır.

Hedef kullanıcılar ve ilk 3 yapılacak iş

Birincil kullanıcıyı seçin. İkincil kullanıcılar bekleyebilir.

• Birincil kullanıcı: Süreci baştan sona yöneten yoğun operatör/sahip (uzman olmayanlar).
• Başlıca yapılacak işler:
  • Talebi hızlıca yakalamak, önemli ayrıntıları kaçırmadan.
  • Durumu bir bakışta izlemek ve sıradaki adımı bilmek.
  • Güvenilir bir çıktı paylaşmak (onay, özet veya dışa aktarım).

Varsayımlar (ne doğru olmalı)

Varsayımlar, iyi fikirlerin sessizce başarısız olduğu yerdir—onları görünür kılın.

• Kullanıcılar, tekrarlanabilir bir iş akışı için az miktarda kurulum yapmayı kabul eder.
• Gerekli veri mevcut (veya makul doğrulukla girilebilir).
• Hafif bir denetim izi v1 için yeterli; tam uyumluluk özellikleri gerekli değil.
• “AI yardımı” hızı artırır, ama kullanıcılar son kontrolü ister.

İlk sürüm için 'done' tanımı

Versiyon 1 küçük ama gönderilebilir bir zafer olmalı.

• Bir kullanıcı ana akışı 3 dakikadan kısa sürede tamamlayabilmeli.
• Veri doğrulanıp saklanmalı, temel izinler ve etkinlik kaydı olmalı.
• Bir paylaşılabilir çıktı olmalı (e-posta, PDF veya link) ve tutarlı olmalı.
• Yayına alabilir, geri alabilir ve “çalışıyor mu?” sorusuna cevap verebilir olmalısınız.

Fikri Hafif Bir Gereksinim Dokümanına Dönüştürün

Hafif bir gereksinim dokümanı (tek sayfa düşünün) “havalı fikir” ile “inşa edilebilir plan” arasındaki köprüdür. Odağınızı korur, AI asistanınıza doğru bağlamı verir ve ilk sürümün aylar sürecek bir projeye dönüşmesini önler.

Bir sayfalık PRD taslağı (önemli bölümler)

Kısa ve gözden geçirilebilir tutun. Basit şablon:

• Problem: Hangi acıyı çözüyoruz, bir cümleyle?
• Hedef kullanıcılar: Bu acıyı en sık kim yaşıyor?
• Kapsam (Versiyon 1): Şimdi ne inşa edeceksiniz.
• Non-goals: Şu anda kesinlikle ne inşa etmeyeceksiniz (kapsam sürünmesini buraya gömün).
• Kısıtlar: Bütçe, zaman çizelgesi, teknoloji kısıtları, uyumluluk, cihazlar, veri kaynakları.
• Başarı metriği: “işe yaradı” demek ne demek (basit bir vekil metrik yeterli).

5–10 çekirdek özelliği tanımlayın ve sıralayın

En fazla 5–10 özellik yazın, çıktılar olarak ifade edin. Sonra sıralayın:

• Must-have (olmadan uygulama başarısız olur)
• Should-have (yüksek değerli, ama bekleyebilir)
• Nice-to-have (park edin)

Bu sıralama, AI ile üretilen planları ve kodu yönlendirmenin de yoludur: “Önce sadece must-have'leri uygula.”

En önemli özellikler için kabul kriterleri ekleyin

İlk 3–5 özellik için her birine 2–4 kabul kriteri ekleyin. Düz dil ve test edilebilir ifadeler kullanın.

Örnek:

• Özellik: Hesap oluşturma
  • Kullanıcı e-posta ve şifre ile kaydolabilmeli
  • Şifre en az 12 karakter olmalı
  • Kayıttan sonra kullanıcı panoya yönlendirilmeli
  • Aynı e-posta ile tekrar kayıt açık ve anlaşılır bir hata göstermeli

Hızlı doğrulama için açık soruları kaydedin

Kısa bir “Açık Sorular” listesiyle bitirin—bunları bir sohbet, bir müşteri görüşmesi ya da hızlı bir aramayla cevaplayabilirsiniz.

Örnekler: “Kullanıcılar Google ile girişe ihtiyaç duyar mı?” “Saklanması gereken minimum veri nedir?” “Yönetici onayı gerekli mi?”

Bu doküman evrak işi değil; inşa ilerledikçe güncelleyeceğiniz ortak bir gerçek kaynağıdır.

Kullanıcı Yolculuğunu ve Kilit Ekranları Taslaklayın

AI'dan ekran veya kod üretmeden önce ürünün hikayesini netleştirin. Hızlı bir yolculuk taslağı herkesin aynı sayfada kalmasını sağlar: kullanıcı ne yapmaya çalışıyor, başarı nasıl görünüyor ve nerede işler ters gidebilir.

Ana kullanıcı akışlarını (mutlu yol + kilit kenar durumları) haritalayın

Mutlu yolla başlayın: ana değeri sağlayan en basit sıra.

Örnek akış (genel):

1. Kullanıcı kaydolur / giriş yapar
2. Kullanıcı yeni bir Proje oluşturur
3. Kullanıcı Görevler ekler
4. Kullanıcı bir Görevi tamamlandı olarak işaretler
5. Kullanıcı ilerlemeyi / onayı görür

Sonra olası ve maliyetli birkaç kenar durumu ekleyin:

• Kullanıcı kaydı yarıda bırakır (kısmi veri ne oluyor?)
• Kullanıcı erişimi kaybeder (oturum süresi doldu, izin iptali)
• Boş durum (henüz proje yok)
• Kaydetme başarısız (ağ hatası) ve yeniden deneme davranışı

Büyük bir diyagrama gerek yok. Numaralı bir liste ve notlar, prototipleme ve kod üretimini yönlendirmek için yeterlidir.

Kilit ekranları/sayfaları ve her birinin yapması gerekenler

Her ekran için kısa bir “yapılacak iş” yazın. Görünüm odaklı değil, çıktı odaklı tutun.

• Giriş / Kayıt: kullanıcıyı içeri alın; hataları net açıklayın; şifre sıfırlamayı sağlayın
• Dashboard: güncel öğeleri ve bir sonraki adımı gösterin; boş durumları nazikçe ele alın
• Proje Detayı: proje bilgilerini gösterin; görev ekleme/düzenleme; durum gösterimi
• Görev Düzenleyici (modal/sayfa): görev oluştur/güncelle; gerekli alanları doğrula
• Ayarlar / Hesap: profili yönetin; çıkış yap; gerekirse hesap silme

AI ile çalışıyorsanız, bu liste harika bir prompt materyali olur: “Dashboard üret: X, Y, Z'yi desteklesin ve boş/yüklenme/hata durumlarını içersin.”

Veri varlıklarını üst düzey tanımlayın

Bunu “peçete şeması” seviyesinde tutun—ekranları ve akışları destekleyecek kadar.

• User: id, email, name, role
• Project: id, ownerId, title, createdAt
• Task: id, projectId, title, status, dueDate

İlişkileri (User → Projects → Tasks) ve izinleri etkileyen herhangi bir şeyi not edin.

Güven ve emniyetin nerede önemli olduğunu belirleyin

Hataların güveni zedelediği noktaları işaretleyin:

• Kimlik doğrulama ve oturum yönetimi
• İzinler (kim proje görüntüleyebilir/düzenleyebilir?)
• Yıkıcı işlemler (proje/görev silme) ve onaylar
• Denetim (düzenleme ve silme için temel logging)

Bu, aşırı mühendislik hakkında değil—çalışan bir demo'yu destek gerektiren bir lansmana dönüştürecek sürprizleri önlemekle ilgili.

Versiyon 1 için Mantıklı Bir Mimari Seçin

Versiyon 1 mimarisi tek bir şeyi iyi yapmalı: en küçük kullanılabilir ürünü göndermenize izin vermek ve kendinizi köşeye sıkıştırmamak. İyi bir kural: “bir repo, bir dağıtılabilir backend, bir dağıtılabilir frontend, bir veritabanı”—ve açık bir gereksinim zorlamadıkça fazlasını eklemeyin.

Uyan yığına uygun en basit teknolojiyi seçin

Tipik bir web uygulaması için akla yatkın bir varsayılan:

• Frontend: React (ya da routing ve temel sunucu render'ı isterseniz Next.js)
• Backend: Node.js + minimal bir çatı (Express/Fastify) veya API küçükse Next.js API rotaları
• Veritabanı: Postgres (güvenilir, esnek ve hemen her yerde desteklenir)

Hizmet sayısını düşük tutun. v1 için iyi yapılandırılmış bir “modüler monolit”, microservice'lerden genelde daha kolaydır.

Eğer mimari, görevler ve üretilen kod arasında sıkı bağlantı kuran AI-odaklı bir ortam tercih ediyorsanız, Koder.ai gibi platformlar iyi olabilir: v1 kapsamını sohbetle tanımlayın, “planlama modu”nda yineleyin ve React frontend ile Go + PostgreSQL backend üretebilirsiniz—inceleme ve kontrol sizde kalır.

API’nizi bir sözleşme gibi taslağa dökün

Kod üretmeden önce küçük bir API tablosu yazın ki AI ile hedef ortak olsun. Örnek şekil:

• GET /api/projects → { items: Project[] }
• POST /api/projects → { project: Project }
• GET /api/projects/:id → { project: Project, tasks: Task[] }
• POST /api/projects/:id/tasks → { task: Task }

Durum kodları, hata formatı (ör. { error: { code, message } }) ve varsa sayfalandırma notlarını ekleyin.

Kimlik doğrulamaya karar verin (ya da atlayın)

Eğer v1 gizli değilse veya tek kullanıcılıysa, auth atlayıp daha hızlı gönderin. Hesap gerekiyorsa, yönetilen sağlayıcı kullanın (e-posta sihirli linki veya OAuth) ve izinleri basit tutun: “kullanıcı kendi kayıtlarına sahiptir.” Karmaşık roller gerçek kullanım gerektirmedikçe beklesin.

İlk lansman için performans ve güvenilirlik hedefleri belirleyin

Birkaç pratik kısıt belgeleyin:

• Beklenen trafik (kabaca sayı bile yeterli)
• Temel yanıt süresi hedefi (örn. “çoğu istek 300ms altında”)
• Temel logging (istekler, hatalar, kilit iş olayları)
• Yedekleme ve geri alma planı

Bu notlar, AI destekli kod üretimini sadece çalışır değil, konuşlandırılabilir hale getirmeye yönlendirir.

Reponun Temelini Atın: Boş Klasörden Çalışan İskelete

Hızınızı kesmenin en hızlı yolu bir hafta araç tartışmak ve hâlâ çalıştırılabilir kodun olmamasıdır. Buradaki hedef: yerel olarak başlayan, görünür bir ekranı olan ve bir isteği kabul eden bir “hello app”e ulaşmak—ayrıca her değişiklik kolayca gözden geçirilebilecek kadar küçük kalmalı.

AI'dan pratik bir iskelet isteyin (tamamlanmış ürün değil)

AI’ya sıkı bir prompt verin: çatı tercihi, temel sayfalar, bir stub API ve beklenen dosyalar. Öngörülebilir konvansiyonlar arayın, zekice çözümler değil.

İyi ilk geçiş şu yapıyı ister:

/README.md
/.env.example
/apps/web/
/apps/api/
/package.json

Tek repo kullanıyorsanız, temel rotalar (örn. / ve /settings) ve bir API uç noktası (örn. GET /health veya GET /api/status) isteyin. Bu altyapının çalıştığını kanıtlamaya yeter.

Koder.ai kullanıyorsanız, minimal “web + api + database-ready” iskeleti istemek de doğal bir başlangıçtır; yapıyı ve konvansiyonları memnun kalana kadar yineleyip sonra kaynağı dışa aktarabilirsiniz.

Stub backend'e bağlı minimal bir UI üretin

UI'yi kasıtlı olarak sıkıcı tutun: bir sayfa, bir düğme, bir çağrı.

Örnek davranış:

• Ana sayfa “Uygulama çalışıyor.” mesajını render eder.
• Bir düğme backend uç noktasını çağırır.
• Yanıt sayfada gösterilir.

Bu, anında geri bildirim döngüsü sağlar: UI yükleniyor ama çağrı başarısız oluyorsa, nerede arama yapacağınızı bilirsiniz (CORS, port, yönlendirme, ağ hataları). Burada auth, veritabanı veya karmaşık state eklemeyin—iskelet stabil olduktan sonra bunlar eklenir.

Ortam değişkenleri ve yerel geliştirme talimatları ekleyin

İlk günden .env.example oluşturun. Bu “benim makinemde çalışıyor” sorunlarını önler ve onboarding'i kolaylaştırır.

Örnek:

WEB_PORT=3000
API_PORT=4000
API_URL=http://localhost:4000

README'yi bir dakikadan kısa sürede çalışacak şekilde yazın:

• bağımlılıkları kur
• .env.example → .env kopyala
• web + api başlat
• tarayıcı URL'sini aç

Değişiklikleri küçük tutun ve erken commitleyin

Bu aşamayı temiz bir temel çizgisi gibi ele alın. Her küçük başarıdan sonra commitleyin: “init repo,” “web kabuğu eklendi,” “api health endpoint eklendi,” “web api ile bağlandı.” Küçük commitler AI destekli yinelemeyi güvenli kılar: üretilen bir değişiklik ters giderse, bir günü kaybetmeden geri alabilirsiniz.

Çekirdek Özellikleri İnce, İncelenebilir Dilimler Halinde İnşa Edin

İskelet uçtan uca çalıştıktan sonra “her şeyi bitirme” dürtüsüne direnin. Bunun yerine veritabanı, API ve UI'yi (varsa) kapsayan dar dikey bir dilim yapın, sonra tekrarlayın. İnce dilimler ince inceleme, küçük hatalar ve AI yardımıyla doğrulamayı kolaylaştırır.

Ana veri modelinden başlayın (ve migration'lar)

Uygulamanızın çalışması için vazgeçilmez bir modeli seçin—çoğunlukla kullanıcıların oluşturduğu “şey”. Bunu açıkça tanımlayın (alanlar, zorunlu/isteğe bağlı, varsayılanlar), sonra ilişkisel veritabanı kullanıyorsanız migration ekleyin. İlk versiyonu sade tutun: erken normalizasyon ve esneklikten kaçının.

AI model taslağı oluşturuyorsa, her alan ve varsayılan için bir cümleyle gerekçe istemesini söyleyin. Açıklayamadığı bir şey v1'e girmemeli.

Doğrulama kurallarıyla birlikte birincil endpoint'leri oluşturun

İlk kullanıcı yolculuğu için gereken create/read ve minimal update endpoint'lerini oluşturun. Doğrulamayı sınırda tutun (request DTO/schema) ve kuralları açık yapın:

• Zorunlu alanlar, formatlar ve izin verilen aralıklar
• Sahiplik/izin kontrolleri (“bu kullanıcı bu kayda erişebilir mi?”)
• Tutarlı yanıt biçimleri (başarı ve hata)

Doğrulama bir süsleme değil—dağınık veri girişini önleyen bir parçadır.

İnsanlara yardımcı olacak hata yönetimi

Hata mesajlarını hata ayıklama ve destek için bir UX olarak ele alın. İstemcilere neyin yanlış olduğunu ve nasıl düzelteceklerini açıkça söyleyin, ama hassas detayları sızdırmayın. Sunucu tarafında istek ID ile teknik bağlamı loglayın ki olayları tahmin etmeden izleyebilin.

AI önerilerini kullanın—sonra her değişikliği gözden geçirin

AI'dan artımlı, PR boyutunda değişiklikler isteyin: bir migration + bir endpoint + bir test gibi. Bir iş arkadaşınızın kodunu inceler gibi diff'leri inceleyin: adlandırma, kenar durumları, güvenlik varsayımları ve değişikliğin gerçekten kullanıcının “küçük zafer”ine hizmet edip etmediğini kontrol edin. Fazladan özellik ekliyorsa, kesin ve ilerleyin.

Yeterince Güvenli Hale Getirin: Doğrulama, İzinler ve Logging

V1 için kurumsal seviyede güvenliğe ihtiyaç yok—ama tahmin edilebilir hatalardan kaçınacak kadar güvenli olması gerekiyor. Hedef: “yeterince güvenli”: kötü girişi önle, varsayılan olarak reddet ve bir sorun olduğunda iz bırak.

Girdi doğrulama + temel kötüye kullanım koruması

Her sınırı güvensiz kabul edin: form alanları, API yükleri, sorgu parametreleri ve hatta dahili webhook'lar. Tip, uzunluk ve izin verilen değerleri doğrulayın; veriyi normalize edin (string trim, durum dönüştürme) ve öyle saklayın.

Pratik varsayılanlar:

• Sunucu taraflı doğrulama (her zaman), UI doğrulaması olsa bile.
• Rate limit: giriş, şifre sıfırlama ve pahalı endpoint'ler için.
• Dosya yükleme kontrolleri: boyut sınırı, izin verilen MIME tipleri, halka açık yüklemeler kabul ediliyorsa virüs taraması.
• Güvenli hata mesajları: kullanıcıya neyi düzeltmesi gerektiğini söyleyin, ama yığın izini veya içsel kimlikleri paylaşmayın.

AI ile handler üretirken, doğrulama kurallarını açıkça belirtmesini isteyin (ör. “max 140 chars” veya “bunlardan biri olmalı: …”)—genel “girişi doğrula” demek yerine.

İzinler: küçük başla, varsayılan reddet

Basit bir izin modeli genelde v1 için yeterlidir:

• Anonim: sadece genel sayfalara erişebilir.
• Oturum açmış kullanıcı: kendi verilerini oluşturup görüntüleyebilir.
• Sahip/düzenleyici (opsiyonel): paylaşılan kayıtları düzenleyebilir.

Sahiplik kontrollerini merkezi ve yeniden kullanılabilir yapın (middleware/policy fonksiyonları), böylece kod tabanına “if userId == …” karışmaz.

Hızlı hata ayıklamaya yardımcı logging

İyi loglar şunu cevaplar: ne oldu, kime oldu ve nerede oldu? İçerik:

• İstek ID (servisler arası yayılmalı)
• Kullanıcı ID (kimlik varsa)
• Eylem + kaynak (örn. update_project, project_id)
• Süre (yavaş istekler için)

Olayları loglayın, sırları değil: şifreler, tokenlar veya ödeme detaylarını tam yazmayın.

Hızlı “yaygın hatalar” kontrol listesi

Uygulamayı “yeterince güvenli” ilan etmeden önce kontrol edin:

• Her genel olmayan rota için auth gerekli mi?
• Yetkilendirme kontrolleri var mı (sadece kimlik doğrulama değil)?
• Auth ve yazma ağırlıklı endpoint'lerde rate limit var mı?
• Tüm girdiler için sunucu doğrulaması var mı?
• Sırlar env/secret manager'da (repoda değil) mı saklanıyor?
• Tutarlı, hassas olmayan loglama ve istek ID'leri var mı?

Mutlu Yol ve Riskleri Korumak için Testler Ekleyin

Testler mükemmel skor için değil—kullanıcıları inciten, güveni bozan veya pahalı acil durumlara yol açan hataları önlemek içindir. AI destekli iş akışında testler ayrıca üretilen kodu niyetinizle hizalayan bir “sözleşme” işlevi görür.

En riskli mantıkla başlayın

İlk çok kapsam eklemeden önce hatanın maliyetli olacağı yerleri belirleyin. Tipik yüksek risk alanları: para/puanlar, izinler, veri dönüşümleri ve kenar durum doğrulama. Önce bu parçalar için birim testleri yazın. Testler küçük ve spesifik olmalı: girdi X verildiğinde çıktı Y beklenir (veya hata).

Bir fonksiyonun dallanması çoksa ve temiz test yazamıyorsanız, fonksiyonu sadeleştirin.

Ana akış için 1–2 entegrasyon testi ekleyin

Birim testleri mantık hatalarını yakalar; entegrasyon testleri “kablolama” hatalarını yakalar—rotalar, DB çağrıları, auth kontrolleri ve varsa UI akışının birlikte çalışması.

Ana yol için otomatik bir uçtan uca test seçin:

• Hesap oluştur / giriş yap
• Uygulamanın temel işlemini tamamla
• Sonucun beklenen yerde göründüğünü doğrula (ekran, e-posta, pano)

Birkaç sağlam entegrasyon testi, onlarca küçük testten daha fazla olayı önleyebilir.

AI'ı test taslağı için kullanın—sonra anlamlı hale getirin

AI test iskeleti üretmede ve gözden kaçırabileceğiniz kenar durumları listelemede iyidir. İsteyebilecekleriniz:

• sınır durumları (boş değerler, maksimum uzunluklar, zaman dilimleri)
• negatif durumlar (yetkisiz erişim, geçersiz haller)
• gerçekçi veri örnekleri (sadece “foo/bar” değil)

Sonra üretilen her iddiayı gözden geçirin. Testler davranışı doğrulamalı, implementasyon detayını değil. Bir test bir bug olsa bile geçiyorsa, işe yaramıyordur.

Küçük bir kapsama hedefi belirleyin ve güvenilirliğe odaklanın

Makul bir hedef seçin (ör. temel modüllerde %60–70) ve bunu kılavuz olarak kullanın, hedef olarak değil. Hızlı, tekrarlanabilir testler yazın; CI'da çabuk çalışmalı. Kararsız testler güveni yıpratır—bir kez güven kayboldu mu, test takımı korumayı bırakır.

Otomasyona Hazırlık: Derlemeler, CI ve Kalite Kapıları

Otomasyon, AI destekli iş akışının “benim makinemde çalışan proje” olmaktan çıkıp güvenle gönderebileceğiniz bir sürece dönüşmesidir. Amaç gösterişli araçlar değil—tekrar edilebilirliktir.

Tek bir tekrarlanabilir build komutuyla başlayın

Yerelde ve CI'de aynı sonucu üreten bir komut seçin. Node için npm run build; Python için make build; mobilde belirli Gradle/Xcode adımı olabilir.

Geliştirme ve üretim yapılandırmalarını erken ayırın. Basit kural: dev konfigürleri rahat, prod konfigürleri güvenlidir.

{
  "scripts": {
    "lint": "eslint .",
    "format": "prettier -w .",
    "test": "vitest run",
    "build": "vite build"
  }
}

Lint ve formatı kalite kapısı olarak ekleyin

Linter riskli desenleri yakalar (kullanılmayan değişkenler, güvensiz async çağrılar). Formatter tartışmaları önler. Kurallar v1 için mütevazı olsun, ama tutarlı uygulansın.

Pratik kapı sırası:

1. format → 2) lint → 3) tests → 4) build

Basit CI: her push'ta testleri çalıştırın

İlk CI iş akışınız küçük olabilir: bağımlılıkları kur, kapıları çalıştır, hızlıca başarısız ol. Bu, kırık kodun sessizce ana dala karışmasını önler.

name: ci
on: [push, pull_request]
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: 20
      - run: npm ci
      - run: npm run format -- --check
      - run: npm run lint
      - run: npm test
      - run: npm run build

Gizli bilgilerin yönetimini tanımlayın (ve karışmayı zorlaştırın)

Gizli bilgilerin nerede saklanacağına karar verin: CI gizli deposu, parola yöneticisi veya dağıtım platformunun ortam ayarları. Git'e asla commit etmeyin—.env'yi .gitignore'a ekleyin ve güvenli yer tutucular içeren bir .env.example ekleyin.

Yeşil CI'ı dağıtım sürecine bağlarsanız, “yeşil CI” üretime giden tek yol olur—temiz bir sonraki adımdır.

Üretime Dağıtım: Açık, Geri Alınabilir Süreç

Göndermek tek tık değildir—tekrarlanabilir bir rutindir. v1 hedefi basit: yığınıza uygun bir dağıtım hedefi seçin, küçük artışlarla dağıtın ve her zaman geriye dönebilecek bir yol bırakın.

Uygun dağıtım hedefini seçin (aşırı yatırım yapmayın)

Platformu uygulamanın çalışma şekline göre seçin:

• Statik site + serverless API: Vercel / Netlify
• Docker tabanlı web uygulaması: Render / Fly.io
• Klasik VM ihtiyaçları: küçük bir VPS (gerçekten gerekliyse)

“Kolay yeniden dağıtma”ya odaklanmak genelde bu aşamada “maksimum kontrol”e odaklanmaktan iyidir.

Eğer araç geçişlerini minimuma indirmek istiyorsanız, build + hosting + rollback araçlarını bir arada sunan platformları düşünün. Örneğin Koder.ai dağıtım ve barındırma ile birlikte snapshots ve rollback desteği sunar—böylece sürümleri tek yönlü kapılar yerine geri alınabilir adımlar olarak ele alabilirsiniz.

Her sürüm için bir kontrol listesi kullanın

Kontrol listesini bir kez yazın ve her yayın için tekrar kullanın. Kısa tutun ki insanlar gerçekten uygulasın:

1. Ortam değişkenleri ve gizli bilgilerin ayarlı olduğunu doğrulayın
2. Veritabanı migration'larını çalıştırın (veya gerekli değilse onaylayın)
3. Üretim konfigürasyonunda uygulamayı derleyip başlatın
4. Ana kullanıcı akışının bir duman testini çalıştırın
5. Logların akıp akmadığını ve hataların görünür olduğunu doğrulayın

Bunu repoda (ör. /docs/deploy.md) tutarsanız kodla yakın kalır.

Ekle

Sağlık kontrolleri ve bir durum uç noktası ekleyin

Uygulamanın "ayakta mı ve bağımlılıklarına erişebiliyor mu" sorusuna cevap veren hafif bir uç nokta oluşturun. Yaygın örnekler:

• GET /health (load balancer ve uptime monitörleri için)
• GET /status (uygulama sürümü + bağımlılık kontrolleri dönebilir)

Yanıtlar hızlı, cache'siz ve güvenli olsun (gizli ya da iç detaylar yok).

Geri alma planını önceden planlayın

Bir geri alma planı açık olmalı:

• Önceki sürümü nasıl yeniden dağıtırsınız (tag, release veya image)
• Migration'lar ne olacak (önce geriye dönük uyumlu; tersine çevrilebilir sadece gerektiğinde)
• Kimi geri alma kararı verir ve hangi sinyaller tetikler (hata oranı, başarısız sağlık kontrolleri)

Dağıtım geri alınabilir olduğunda, sürüm çıkarmak rutin haline gelir ve daha sık, daha az stresle yayın yapabilirsiniz.

Döngüyü Kapatın: Aynı İş Akışında İzleme, Öğrenme ve Yineleme

Lansman, gerçek kullanıcıların ne yaptığı, uygulamanın nerede kırıldığı ve hangi küçük değişikliklerin başarı metriğini hareket ettirdiğini öğrenmenin başladığı en faydalı aşamadır. Amaç, inşa etmek için kullandığınız AI destekli iş akışını aynı şekilde kanıta yönlendirmektir.

Temel izlemeyi kurun (uptime, hatalar, performans)

Üç soruya cevap veren bir minimum izleme setiyle başlayın: Ayakta mı? Hata mı veriyor? Yavaş mı?

Uptime kontrolleri basit olabilir (periyodik sağlık uç noktasına istek). Hata takibi yığın izi ve istek bağlamını yakalamalı (hassas veri toplamadan). Performans takibi ana endpoint'ler ve ön uç sayfa yükleme metrikleri ile başlayabilir.

AI'dan yardım isteyin:

• bir logging formatı ve korelasyon ID'leri üretmesi, böylece tek bir kullanıcı eylemi uçtan uca izlenebilir
• alarm eşikleri (başlangıçta muhafazakar) ve bir "on-call" kontrol listesi

Başarı metriğine bağlı ürün analitiği ekleyin

Her şeyi takip etmeyin—uygulamanın işe yaradığını kanıtlayan şeyi takip edin. Birincil başarı metriğini tanımlayın (ör. “tamamlanan ödeme”, “ilk proje oluşturma” veya “takımı davet etme”). Sonra küçük bir funnel enstrümentasyonu kurun: giriş → ana eylem → başarı.

AI'dan olay adları ve özellikler önermesini isteyin, sonra gizlilik ve açıklık açısından gözden geçirin. Olay adlarını sabit tutun; her hafta isim değiştirirseniz trendler anlamsızlaşır.

Kullanıcı geribildirimini bir sonraki yineleme planına dönüştürün

Basit bir alım oluşturun: uygulama içi kısa bir geri bildirim düğmesi, kısa bir e-posta adresi ve hafif bir bug şablonu. Haftalık triage: geri bildirimleri temalara ayırın, analizlerle ilişkilendirin ve bir sonraki 1–2 iyileştirmeyi belirleyin.

Yayından sonra iş akışını sürekli tutun

İzleme alarmlarını, analiz düşüşlerini ve geri bildirim temalarını yeni “gereksinimler” gibi ele alın. Aynı sürece besleyin: dokümanı güncelleyin, küçük bir değişiklik önerisi oluşturun, ince dilimlerde uygulayın, hedefe yönelik test ekleyin ve aynı geri alınabilir sürüm sürecinden dağıtın. Ekipler için paylaşılan bir “Öğrenme Günlüğü” sayfası (repo veya iç dokümanlarla bağlantılı) kararları görünür ve tekrarlanabilir kılar.