İş varsayımlarını kaydeden, kanıtları ilişkilendiren, zaman içinde değişiklikleri izleyen ve ekipleri kararları gözden geçirip doğrulamaya teşvik eden bir web uygulamasını nasıl tasarlayıp oluşturacağınızı öğrenin.
Bir iş varsayımı, takımınızın tam olarak kanıtlanmadan önce üzerine hareket ettiği bir inançtır. Bu, şunlarla ilgili olabilir:
Bu varsayımlar her yerde görünür—sunumlarda, yol haritası tartışmalarında, satış görüşmelerinde, koridor sohbetlerinde—sonra sessizce kaybolur.
Çoğu takım varsayımları umursamadıkları için kaybetmez. Kaybetmelerinin nedeni dokümantasyonun sürüklenmesi, insanların rollerini değiştirmesi ve bilginin kabileleşmesidir. “En güncel gerçek”, bir doküman, bir Slack dizisi, birkaç ticket ve birinin hafızası arasında parçalanır.
Böyle olunca, takımlar aynı tartışmaları tekrarlar, aynı deneyleri yeniden çalıştırır veya neyin hâlâ kanıtlanmamış olduğunu fark etmeden kararlar alır.
Basit bir varsayım-izleme uygulaması size şunları verir:
Ürün yöneticileri, kurucular, büyüme ekipleri, araştırmacılar ve satış liderleri fayda görür—kısacası bahis yapan herkes. Başlangıçta güncel tutması kolay, hafif bir “varsayım günlüğü” ile başlayın; kullanım gerektirdiğinde özellikleri genişletin.
Ekranları tasarlamadan veya teknoloji yığını seçmeden önce uygulamanızın ne "saklayacağını" kararlaştırın. Net bir veri modeli ürünü tutarlı kılar ve ileride raporlama imkânı sağlar.
Takımların fikirleri nasıl doğruladığına eşlenen beş nesneyle başlayın:
Bir Assumption kaydı hızlı oluşturulmalı, fakat uygulanabilir olacak kadar zengin olmalıdır:
İnceleme iş akışlarını destekleyecek zaman damgalarını ekleyin:
Doğrulama akışını modelleyin:
Sadece özünü zorunlu yapın: statement, category, owner, confidence, status. Etiketler, etki ve bağlantılar gibi detayları isteğe bağlı tutun ki insanlar varsayımları hızla kaydedebilsin ve kanıt geldikçe geliştirsin.
Varsayım günlüğünüz faydalı kalacaksa, her girişin göz atıldığında net bir anlamı olmalı: yaşam döngüsünde nerede, ne kadar güçlü inanılıyor ve ne zaman tekrar kontrol edilecek. Bu kurallar takımların tahminleri sessizce gerçekmiş gibi işlemelerini de önler.
Her varsayım için tek bir durum akışı kullanın:
Draft → Active → Validated / Invalidated → Archived
1–5 ölçeği seçin ve bunu basit dille tanımlayın:
“Güven”i kişinin ne kadar olmasını istediğiyle değil, kanıtın gücüyle ilişkilendirin.
Decision impact: Low / Medium / High ekleyin. Yüksek etkili varsayımlar fiyatlandırma, konumlandırma, pazar giriş stratejisi veya büyük yapım kararlarını şekillendirdiği için önce test edilmelidir.
Her varsayım için açık kriterler yazın: hangi sonucun sayılacağı ve minimum kanıt gereksinimi (örn. 30+ anket yanıtı, 10+ satış görüşmesi tutarlı bir örüntü, önceden tanımlanmış başarı metriğiyle A/B testi, 3 hafta tutma verisi).
Otomatik inceleme tetikleyicileri belirleyin:
Bu, “doğrulandı”nın sonsuza dek doğruya dönüşmesini engeller.
Bir varsayım-izleme uygulaması, bir elektronik tablodan daha hızlı hissettirdiğinde başarılı olur. İnsanların haftada tekrar ettiği birkaç işlem etrafında tasarlayın: varsayım ekle, inandığınız şeyi güncelle, öğrendiklerinizi iliştir ve sonraki inceleme tarihini ayarla.
Sıkı bir döngü hedefleyin:
Assumptions list ana sayfa olmalı: okunabilir bir tabloyla (Status, Confidence, Owner, Last reviewed, Next review). Yeni öğelerin tam form gerektirmemesi için belirgin bir “Quick add” satırı ekleyin.
Assumption detail kararların alındığı yer: üstte kısa bir özet, sonra güncelleme zaman çizelgesi (statü/güven değişiklikleri, yorumlar) ve özel bir Evidence paneli.
Evidence library öğrenmeyi yeniden kullanmayı kolaylaştırır: etikete, kaynağa ve tarihe göre arama yapın, ardından kanıtı birden çok varsayıma bağlayın.
Dashboard cevaplamalı: “Neye dikkat etmeliyiz?” Yaklaşan incelemeleri, son değişiklikleri ve düşük güvene sahip yüksek etki öğelerini gösterin.
Filtreleri kalıcı ve hızlı yapın: category, owner, status, confidence, last reviewed date. Şablonlar, varsayılan değerler ve kademeli gösterim (gelişmiş alanlar gerektiğinde görünür) ile karmaşayı azaltın.
Yüksek kontrastlı metin, net etiketler ve klavye dostu kontroller kullanın. Tablolar satır odağı, sıralanabilir başlıklar ve okunabilir boşluk desteklemeli—özellikle statü ve güven rozetleri için.
Varsayım-izleme uygulaması çoğunlukla formlar, filtreleme, arama ve denetim izi içerir. Bu iyi haber: basit, sıradan bir yığınla değer sunabilirsiniz ve enerjinizi iş akışına (inceleme kuralları, kanıt, kararlar) harcarsınız, altyapıya değil.
Yaygın, pratik bir kurulum:
Ekip zaten birini biliyorsa onu seçin—tutarlılık yenilikten daha iyidir.
Eğer el ile her şeyi bağlamak istemiyorsanız, Koder.ai gibi bir hızlı prototip platformu size çalışma içi bir araç hızlıca sunabilir: veri modelinizi ve ekranlarınızı sohbetle tanımlayın, Planning Mode’da yineleyin ve React UI ile üretime hazır bir backend (Go + PostgreSQL) oluşturun; isterseniz daha sonra kaynak kodu olarak dışa aktarabilirsiniz.
Postgres, varsayım yönetiminin "bağlantılı" doğasını iyi idare eder: varsayımlar workspace'lere ait olur, sahipleri vardır, kanıtlara ve deneylere bağlanır. İlişkisel bir veritabanı bu bağlantıları güvenilir tutar.
Ayrıca sık çalıştıracağınız sorgular (statü, güven, inceleme zamanı, etiket, sahip) için indeks dostudur ve sürüm geçmişi ile değişiklik günlükleri eklediğinizde denetim için uygundur. Değişiklik olaylarını ayrı bir tabloda saklayıp raporlama için sorgulayabilirsiniz.
Yönetilen servisleri hedefleyin:
Bu, “çalışır durumda tutmanın” haftanızı yemesini azaltır.
Eğer altyapıyı erken çalıştırmak istemezseniz, Koder.ai dağıtım ve barındırma, özel alan adları, snapshot/rollback gibi kolaylıklar da sunar; kullanıcılarla iş akışlarını rafine ederken bu kullanışlı olur.
CRUD, arama ve etkinlik akışları için önce REST endpoint'leri ile başlayın. Hata ayıklaması ve dokümantasyon kolaydır. Çok karmaşık, istemci-taraflı sorgular gerçekten gerekli olmadıkça GraphQL'i sonradan düşünün.
Günden bir itibaren üç ortam planlayın:
Bu kurulum, varsayım izleme işini fazlasıyla karmaşıklaştırmadan destekler.
Varsayım günlüğünüz paylaşılıyorsa, erişim kontrolü sıkıcı ama öngörülebilir olmalı. İnsanlar tam olarak kimlerin görebileceğini, düzenleyebileceğini veya onaylayabileceğini bilmelidir—ekibi yavaşlatmadan.
Çoğu takım için e-posta + parola başlamak için yeterlidir. Daha büyük kuruluşlar, katı BT politikaları veya sık giriş/çıkış bekliyorsanız Google veya Microsoft SSO ekleyin. Her iki seçeneği destekliyorsanız, workspace yöneticilerinin tercih etmesine izin verin.
Giriş yüzeyini minimal tutun: kaydol, giriş yap, şifre sıfırlama ve (opsiyonel) ileride zorunlu MFA.
Rolleri bir kez tanımlayın ve uygulama boyunca tutarlı yapın:
İzin kontrollerini sunucu tarafında yapın (sadece UI'da değil). Onay akışını sonra eklerseniz, bunu yeni bir rol değil izin olarak ele alın.
Bir workspace, veri ve üyelik sınırıdır. Her varsayım, kanıt öğesi ve deney tam olarak bir workspace'e aittir; böylece ajanslar, çok ürünlü şirketler veya birden fazla girişimi olan startup'lar organize kalır ve yanlış paylaşımı önler.
E-posta tabanlı davetler, son kullanma penceresi ile gönderin. Offboarding sırasında erişimi kaldırın ama geçmişi saklayın: geçmiş düzenlemeler orijinal aktörü göstermeye devam etsin.
En azından şu denetim bilgisini saklayın: kim neyi ne zaman değiştirdi (kullanıcı ID'si, zaman damgası, nesne ve eylem). Bu güven, hesap verebilirlik ve kararlar sorgulandığında hata ayıklamayı kolaylaştırır.
CRUD, varsayım günlüğünüzü bir dokümandan sisteme çeviren yerdir. Amaç sadece varsayımlar oluşturmak/düzenlemek değil—her değişikliği anlaşılır ve geri alınabilir kılmaktır.
En azından aşağıdaki eylemleri destekleyin (varsayımlar ve kanıtlar için):
UI'da bu eylemleri assumption detay sayfasına yakın tutun: belirgin bir “Edit”, özel bir “Change status” ve kasıtlı olarak zor tıklanan bir “Archive” butonu.
İki pratik strateji vardır:
Tam revizyonlar sakla (her kaydetmede bir snapshot). Bu, “önceki sürümü geri yükle”yi basit kılar.
Append-only değişiklik günlüğü (olay akışı). Her düzenleme “statement değişti”, “güven değişti”, “kanıt eklendi” gibi bir olay yazar. Bu denetim için iyidir ama eski durumları yeniden kurmak daha fazla iş gerektirir.
Birçok ekip hibrid yapar: büyük düzenlemeler için snapshot, küçük eylemler için olay kaydı.
Her varsayımda bir zaman çizelgesi sağlayın:
Anlamlı düzenlemelerde kısa bir “neden” notu zorunlu kılın (statü/güven değişiklikleri, arşivleme). Bunu hafif bir karar günlüğü olarak değerlendirin: ne değişti, hangi kanıt tetikledi ve sonraki adım ne olacak.
Yıkıcı eylemler için onaylar ekleyin:
Bu, insanların hızlı hareket etse bile varsayım sürüm geçmişinin güvenilir kalmasını sağlar.
Varsayımlar, “doğru” gibi görünürken arkasında gösterecek bir şey olmadığında tehlikelidir. Uygulamanız takımların kanıt eklemesine ve hafif deneyler yürütmesine izin vermeli, böylece her iddianın izlenebilir bir izi olsun.
Yaygın kanıt türlerini destekleyin: görüşme notları, anket sonuçları, ürün veya gelir metrikleri, belgeler (PDF, sunumlar) ve basit linkler (ör. analiz panoları, destek ticket'ları).
Birisi kanıt eklediğinde, aylardır kullanılabilir kalması için küçük bir meta veri seti yakalayın:
Yinelenen yüklemeleri önlemek için kanıtı ayrı bir varlık olarak modelleyin ve many-to-many ilişkiyle varsayımlara bağlayın: bir görüşme notu üç varsayımı destekleyebilir; bir varsayım on tane kanıt içerebilir. Dosyayı bir kez saklayın (veya sadece bir link saklayın), sonra gerektiği yerde ilişkilendirin.
Doldurması kolay bir “Experiment” nesnesi ekleyin:
Deneyleri test ettikleri varsayımlara bağlayın ve isteğe bağlı olarak üretilen kanıtları (grafikler, notlar, metrik anlık görüntüleri) otomatik ekleyin.
Basit bir rubrik kullanın (örn. Weak / Moderate / Strong) ve araç ipuçları ekleyin:
Amaç mükemmellik değil—güveni açıkça ifade etmek ki kararlar sadece hislere dayanmasın.
Varsayımlar sessizce bayatlar. Basit bir inceleme iş akışı, “bunu yeniden gözden geçirelim”i öngörülebilir bir alışkanlığa çevirir ve günlüğünüzü faydalı kılar.
İnceleme sıklığını etki ve güven ile ilişkilendirin böylece her varsayımı aynı şekilde değerlendirmezsiniz.
Next review date'i varsayıma kaydedin ve etki/güven değiştiğinde otomatik olarak yeniden hesaplayın.
Hem e-posta hem uygulama içi bildirimleri destekleyin. Varsayılanları muhafazakar tutun: gecikmiş olduğunda bir uyarı, sonra nazik bir takip.
Bildirimleri kullanıcı ve workspace düzeyinde yapılandırılabilir yapın:
İnsanlara uzun bir liste göndermek yerine odaklanmış özetler oluşturun:
Bunlar UI'da birinci sınıf filtreler olmalı; aynı mantık hem gösterge panelini hem bildirimleri beslemeli.
Yükseltme öngörülebilir ve hafif olmalı:
Her hatırlatma ve yükseltmeyi varsayımın etkinlik geçmişine kaydedin ki takımlar ne olduğunu ve ne zaman olduğunu görebilsin.
Gösterge panoları varsayım günlüğünüzü takımların gerçekten kontrol ettiği bir şeye dönüştürür. Amaç süslü analitik değil—riskli, bayat ve değişenleri hızlı görmek.
Otomatik güncellenen küçük kartlarla başlayın:
Her KPI'ya tıklanınca aksiyon almayı sağlayan görünüm ekleyin.
Zaman içinde doğrulamalar vs invalidasyonları gösteren basit bir çizgi grafiği ekiplerin öğrenmenin hızlanıp yavaşladığını görmesini sağlar. Mesajları ihtiyatlı tutun:
Roller farklı sorular sorar. Aşağıdaki gibi kaydedilmiş filtreler sağlayın:
Kaydedilmiş görünümler kalıcı bir URL ile paylaşılabilir olmalı (örn. /assumptions?view=leadership-risk).
Impact High fakat Evidence strength Low (veya güven düşük) olan öğeleri ortaya çıkaran bir “Risk Radar” tablosu oluşturun. Bu, planlama ve ön-ölüm senaryolarınız için gündem olur.
Raporlamayı taşınabilir yapın:
Bu, ekibin uygulamaya giriş yapmadan toplantıda durumu paylaşmasını sağlar.
Bir izleme uygulaması takımların mevcut çalışma biçimine uymazsa işe yaramaz. İçe/dışa aktarmalar hızlı başlamanıza yardımcı olur; hafif entegrasyonlar manuel kopyalamayı azaltır—ama MVP'yi bir entegrasyon platformuna dönüştürmemeye dikkat edin.
Üç tablo için CSV dışa aktarımı ile başlayın: assumptions, evidence/experiments ve change logs. Sütunları öngörülebilir tutun (ID'ler, statement, status, confidence, etiketler, owner, last reviewed, zaman damgaları).
Küçük UX dokunuşları ekleyin:
Çoğu takım dağınık bir Google Sheet ile başlar. Şu akışı destekleyen bir içe aktarma sağlayın:
İçe aktarmayı birinci sınıf özellik gibi ele alın: benimsemenin en hızlı yolu genellikle budur. Beklenen format ve kuralları /help/assumptions içinde belgeleyin.
Entegrasyonları isteğe bağlı tutun ki çekirdek uygulama basit kalsın. İki pratik model:
assumption.created, status.changed, review.overdue gibi olayları yayınlayın.Hemen değer için basit bir Slack entegrasyonu (webhook URL aracılığıyla) destekleyin: yüksek etkili bir varsayım statü değiştirdiğinde veya incelemeler geciktiğinde bildirim atar. Bu takımlara farkındalık sağlar, araç değiştirmelerini zorlamaz.
Güvenlik ve gizlilik, bir varsayım günlüğü için üründür. İnsanlar linkler, görüşme notları ve dahili kararlar yapıştıracak—bu yüzden erken sürümde bile “varsayılan olarak güvenli” olacak şekilde tasarlayın.
Her yerde TLS kullanın (sadece HTTPS). HTTP'yi HTTPS'ye yönlendirin ve güvenli çerezler ayarlayın (HttpOnly, Secure, SameSite).
Parolaları Argon2id (tercih) veya güçlü bir maliyet faktörlü bcrypt gibi modern bir hashing algoritmasıyla saklayın. Düz metin parola saklamayın ve kimlik doğrulama token'larını loglamayın.
En az ayrıcalık ilkesi uygulayın:
Çok kiracı uygulamalarda veri sızıntılarının çoğu yetkilendirme hatalarından gelir. Workspace izolasyonunu birinci sınıf kural yapın:
workspace_id içermeli.Uygulanabilir, basit bir plan belirleyin:
Ne sakladığınız konusunda kasıtlı olun. Notlar veya ekler endpoint'leri için istek gövdelerini tam olarak loglamaktan kaçının. Tanı gerekliyse meta veri (workspace ID, kayıt ID, hata kodları) loglayın.
Kullanıcıların gizli bilgileri (API anahtarları, parolalar, özel linkler) yapıştırma ihtimali varsa, uyarılar ekleyin ve sık karşılaşılan desenleri otomatik olarak temizlemeyi düşünün.
Görüşme notları kişisel veri içerebilir. Yapılabilecekler:
Varsayım uygulamasını yayınlamak “bitti” demek değil; gerçek iş akışlarına güvenli şekilde sokup kullanım üzerinden öğrenmekle ilgilidir.
Kullanıcılara açmadan önce tekrarlanabilir küçük bir kontrol listesi çalıştırın:
Eğer bir staging ortamınız varsa, özellikle sürüm geçmişi ve değişiklik günlüklerini etkileyen her şeyi önce orada prova edin.
Basit başlayın: görünürlük istiyorsunuz ama haftalar süren kurulum istemiyorsunuz.
Bir hata takipçi (ör. Sentry/Rollbar) kullanarak çöküşleri, başarısız API çağrılarını ve arka plan iş hatalarını yakalayın. Gösterge panoları gibi yavaş sayfaları tespit etmek için temel performans izleme (APM veya sunucu metrikleri) ekleyin.
Hataların maliyetli olduğu yerlere odaklanın:
Yeni kullanıcılar boş bir ekrana bakmasın. Şablonlar ve örnek varsayımlar sağlayın. Kısa bir rehber turu (3–5 adım) şunları vurgulamalı: kanıt ekleme, incelemelerin nasıl çalıştığı ve karar günlüğünü nasıl okunacağı.
Lansmandan sonra gerçek davranışa göre iyileştirmeleri önceliklendirin:
Hızlı iterasyon yapıyorsanız, yeni bir iş akışı fikrinden canlıya geçene kadar geçen süreyi kısaltan araçlar kullanın. Örneğin Koder.ai, yeni ekran ve backend değişikliklerini sohbet özetiyle taslaklaştırıp snapshot/rollback ile deneyler yapmanıza ve ürün yönü netleştiğinde kodu dışa aktarmanıza yardımcı olur.
Bir takımın tümüyle kanıtlanmadan önce üzerine hareket ettiği tek, test edilebilir inancı takip edin (örn. pazar talebi, fiyat ödeme isteği, onboarding yapılabilirliği). Amaç, tahminleri örtük “gerçek” haline gelmeden önce açık, sahiplenilmiş ve gözden geçirilebilir yapmak.
Varsayımlar belgeler, biletler ve sohbetler arasında dağılır ve insanlar roller değiştirdikçe unutulur. Ayrı bir günlük, “güncel gerçek”i merkezileştirir, aynı tartışmaların/deneylerin tekrarını önler ve hangi noktaların hâlâ kanıtlanmamış olduğunu görünür kılar.
Haftalık olarak kullanan ürün yöneticileri, kurucular, büyüme ekipleri, araştırmacılar veya satış liderleriyle küçük, hafif bir "varsayım günlüğü" ile başlayın.
MVP'yi küçük tutun:
Gerçek kullanım gerektirdiğinde genişletin.
Pratik bir çekirdek model için beş obje:
Bu model, erken aşamalarda izlenebilirlik sağlar ve aşırı karmaşıklıktan kaçınır.
Yalnızca eyleme geçirilebilir olanları zorunlu yapın:
Diğerlerini (etiketler, etki, bağlantılar) isteğe bağlı tutun, böylece giriş sürtünmesini azaltırsınız. Hatırlatıcı ve iş akışı için ve gibi zaman damgaları ekleyin.
Tutarlı bir akış kullanın ve açıkça tanımlayın:
Güven ölçeğini (ör. 1–5) kanıtın gücüne göre bağlayın, istek veya umutla değil. Ayrıca Decision impact (Low/Medium/High) ekleyerek önce test edilecekleri önceliklendirin.
Her varsayım için test öncesi açık doğrulama kriterleri yazın.
Minimum kanıt örnekleri:
Temel olarak şunları dahil edin:
Haftalık işlemleri optimize edin: ekle, statü/güven güncelle, kanıt ekle, sonraki incelemeyi planla.
Güvenilir, sıradan bir yığın kullanın:
Postgres, varsayımlar ↔ kanıt/deney bağlantılarını yönetmek için uygundur. CRUD ve etkinlik akışları için ilk etapta REST tercih edin.
Temelleri erken uygulayın:
workspace_id her kayıtta olsun)Bu, “doğrulandı”nın sadece birinin hissetmesine dayanmasını önler.
Çoklu kiracı ise veri izolasyonunu veritabanı politikaları (ör. RLS) ile uygulayın.