Geliştiriciler için AI'yı araştırma, spesifikasyon, UX taslakları, prototipler ve risk kontrolleri için kullanmaya yarayan pratik iş akışları—kod yazmadan önce fikirleri doğrulayın.
“AI-öncelikli” fikir keşfi, düşünmeyi veya doğrulamayı atlamak anlamına gelmez. Bu, AI'yı önceden araştırma ve taslak ortağı olarak kullanıp varsayımları erken test ederek kapsamı daraltmak ve fikrin mühendislik zamanına değer olup olmadığına karar vermek demektir.
Hâlâ gerçek işler yapıyorsunuz: problemi netleştiriyor, kim için yapıldığını tanımlıyor ve acının çözülmeye değer olup olmadığını doğruluyorsunuz. Fark, özel uygulamaya geçişi belirsizliği azalttıktan sonra ertelemenizdir.
Uygulamada hâlâ dokümanlar, kullanıcı hikayeleri, test planları, tıklanabilir prototipler ve küçük geçici betikler oluşturabilirsiniz—ama güçlü kanıt olmadan üretim kod tabanına bağlı kalmaktan kaçınırsınız.
AI, dağınık erken aşamayı hızlandırmakta en güçlüdür:
Bu, çıktıyı olduğu gibi kabul etmekle ilgili değil; boş bir sayfadan düzenlenebilir malzemeye hızla geçmekle ilgilidir.
AI, kanıtsız piyasa, rakip veya kullanıcı ihtiyaçları hakkında kendinden emin görünen iddialar üreterek yanıltıcı bir kesinlik yaratabilir. Ayrıca, belirli kısıtlar, bağlam ve örnek sağlamazsanız genel yanıtlar verme eğilimindedir. Ürünleri gerçek bilgi değil, hipotezler olarak değerlendirin.
Doğru yapıldığında AI-öncelikli yaklaşım şunları verir:
AI'dan konsept, ekran veya araştırma planı üretmesini istemeden önce ne çözdüğünüzü ve doğru olduğunu düşündüğünüz şeyleri belirleyin. Açık bir problem bildirimi, AI destekli keşfinizin "önemsiz özelliklere" kaymasını engeller.
Hedef kullanıcınızı ve onların yapılacak işini tek bir cümlede tanımlayın. Birinin “evet, bu benim” veya “hayır” diyebileceği kadar spesifik olun.
Örnek format:
For [target user], who [situation/constraint], help them [job-to-be-done] so they can [desired outcome].
Bu cümleyi yazamıyorsanız, henüz bir ürün fikriniz yok—sadece bir tema var.
Problem değerli mi diye söyleyecek küçük bir metrik seti seçin:
Her metriği mevcut süreç bazına ve hedef iyileşmeye bağlayın.
Varsayımlar en hızlı doğrulama yolunuzdur. Bunları test edilebilir ifadeler halinde yazın:
Kısıtlar AI'nın teslim edilemeyen çözümler önermesini önler:
Bunları yazdıktan sonra sonraki AI istemleriniz doğrudan bunlara referans verebilir; böylece çıkanlar hizalanmış, test edilebilir ve gerçekçi olur.
Müşteri keşfi çoğunlukla dinlemektir—AI size daha iyi konuşmalara daha hızlı ulaşmanızı sağlar ve notlarınızı daha kullanılabilir kılar.
AI'dan problem alanınız için birkaç gerçekçi persona önermesini isteyin ("pazarlama avatarları" değil, bağlama sahip insanlar). Şunları listelemesini isteyin:
Sonra gerçekçilik için sertçe düzenleyin. Mükemmel müşteri gibi görünen veya klişe ifadeler çıkarın. Amaç, röportajlara davet edecek ve daha akıllı sorular sormanızı sağlayacak makul bir başlangıç noktasıdır.
AI'yı, bir açılış, 6–8 temel soru ve bir kapanış içeren sıkı bir görüşme planı üretmesi için kullanın. Odak, mevcut davranışta olsun:
AI'dan sıklığı, maliyeti, geçici çözümleri ve karar kriterlerini sorgulayan takip soruları eklemesini isteyin. Çağrıda fikrinizi pazarlamaktan kaçının—işiniz öğrenmektir.
Her çağrı sonrası notlarınızı (veya açık izinle kaydettiyseniz transkripti) AI'ya yapıştırın ve isteyin:
İşlemden önce her zaman kişisel tanımlayıcıları kaldırın ve orijinal notları güvenli şekilde saklayın.
Son olarak AI'dan temalarınızı kısa, sıralı bir problem listesine dönüştürmesini isteyin. Sıralama ölçütleri:
Bunu yapınca kod yazmadan veya müşterilerin ne istediğini tahmin etmeden test edilecek 2–4 spesifik problem ifadesine sahip olursunuz.
Hızlı bir rakip taraması, özellikleri kopyalamakla ilgili değildir—kullanıcıların zaten neye sahip olduğunu, ne hakkında şikayet ettiklerini ve yeni bir ürünün nerede kazanabileceğini anlamakla ilgilidir.
AI'dan alternatifleri üç kovaya ayırmasını isteyin:
Bu çerçeve tünel vizyonunu önler. Çoğu zaman en güçlü "rakip" bir iş akışıdır, bir SaaS değil.
AI'dan bir tablo taslağı isteyin, sonra ürün başına 2–3 kaynaktan doğrulayın (fiyat sayfası, dokümanlar, yorumlar). Basit tutun:
| Option | Target user | Pricing model | Notable features | Common gaps/opportunities |
|---|---|---|---|---|
| Direct tool A | Solo creators | Subscription tiers | Templates, sharing | Limited collaboration, poor onboarding |
| Direct tool B | SMB teams | Per-seat | Permissions, integrations | Expensive at scale |
| Indirect tool C | Enterprises | Annual contract | Compliance, reporting | Slow setup, rigid UX |
| Manual alternative | Any | Time cost | Flexible, familiar | Error-prone, hard to track |
"Gaps" sütununu farklılaşma açılarını (hız, sadelik, daha dar bir niş, daha iyi varsayılanlar, mevcut bir yığınla daha iyi entegrasyon) belirlemek için kullanın.
AI'dan “masa gereçleri” vs “iyi olurdu” öğelerini vurgulamasını isteyin. Sonra kısa bir kaçın listesi oluşturun (ör. “v1'de gelişmiş analitikleri kurma”, “retention kanıtlanana kadar çoklu çalışma alanlarını atla”). Bu, şişkin bir MVP göndermekten korur.
3–5 tek cümlelik konumlandırma üretin, örneğin:
Bunları kısa görüşmeler veya basit bir açılış sayfası aracılığıyla gerçek kullanıcılara gösterin. Amaç anlaşma değil—açıklık: hangi ifade onlara "Evet, tam olarak benim problemim bu" dedirtiyor?
Problem bildirimi sıkılaştıktan sonra yapılacak bir sonraki hamle, aynı sorunu farklı yollarla çözen birden fazla yaklaşım üretmektir—sonra değeri kanıtlayacak en küçük konsepti seçin.
AI'dan aynı kullanıcı acısını farklı açılardan ele alan 5–10 çözüm konsepti önermesini isteyin. Yalnızca uygulama ve özelliklerle sınırlamayın. Yazılım dışı seçenekleri de dahil edin:
En iyi doğrulamaların genellikle hiçbir şey inşa etmeden önce gerçekleştiğini unutmayın.
Her konsept için AI'dan şunları sıralamasını isteyin:
Sonra bunları hafifletme önerileri ve belirsizliği azaltmak için öğrenmeniz gerekenler açısından zenginleştirin.
Konseptleri şuna göre sıralayın: test etme hızı, başarı metriğinin netliği ve kullanıcıdan gereken çaba. Kullanıcının faydayı dakikalar içinde deneyimlediği versiyonu tercih edin.
Yardımcı bir istekte bulunun: “Hangi konsept inandırıcı bir önce/sonra sonucuna giden en kısa yol?”
Prototiplemeden önce açıkça kapsam dışı liste yazın. Örnek: “Entegrasyon yok, ekip hesapları yok, analiz panosu yok, mobil uygulama yok.” Bu adım, testin bir MVP'ye dönüşmesini engeller.
Tekrar kullanılabilir bir konsept puanlama şablonuna ihtiyacınız varsa, basit ve yeniden kullanılabilir bir format kullanın.
İyi bir doğrulama sadece “fikrin ilginç olup olmadığı” değil—“birinin işi takılmadan tamamlayıp tamamlayamayacağı”dır. AI burada birden fazla UX seçeneği hızlıca üretebildiği için değerlidir; böylece inşa etmeden önce açıklığı test edebilirsiniz.
Bir akış değil, birkaç akış isteyin. Mutlu yol, onboarding ve değeri kanıtlayan temel eylemleri görmek istersiniz.
Basit bir istem örüntüsü:
You are a product designer. For an app that helps [target user] do [job], propose:
1) Onboarding flow (3–6 steps)
2) Happy path flow for the core task
3) 5 common failure points + how the UI should respond
Keep each step as: Screen name → user action → system response.
Eksik adımları (izinler, onaylar, “nereden başlayacağım?” anları) tarayın ve varyantlar isteyin (ör. “ilk oluştur” vs “içe aktar” yolları).
Yapıyı doğrulamak için piksellere ihtiyacınız yok. Tel kafesleri metin açıklamaları olarak isteyin ve bölümler net olsun.
Her ekran için şunları isteyin:
Sonra bu açıklamaları tasarım aracınıza veya no‑code araca blueprint olarak yapıştırın ve tıklanabilir bir prototipe dönüştürün.
Mikrokopy çoğu zaman “anladım” ile “çıkıyorum” arasındaki farktır. AI'dan şunları üretmesini isteyin:
Modelden ton (sakin, direkt, dostane) ve okuma düzeyi isteyin.
Tıklanabilir bir prototip oluşturun ve 5 kısa oturum yapın. Katılımcılara görev verin (talimat değil), örneğin “Kaydol ve ilk raporunu oluştur.” Nerede tereddüt ettiklerini, neyi yanlış anladıklarını ve bir sonraki adımda ne beklediklerini takip edin.
Her turdan sonra AI'dan temaları özetlemesini ve kopya veya düzen önerileri sunmasını isteyin—sonra prototipi güncelleyin ve yeniden test edin. Bu döngü, mühendislik zamanı gelmeden önce UX engellerini ortaya çıkarır.
Tam bir Product Requirements Document haftalar alabilir—ve bir fikri doğrulamak için buna ihtiyacınız yoktur. İhtiyacınız olan, “neden”, “kim” ve “ne”yi test etmek ve ödünleşmeleri yapmak için yeterince netçe yakalayan hafif bir PRD'dir.
AI'dan düzenlenebilir, kısa bir taslak üretmesini isteyin, roman değil. İyi bir ilk taslak şunları içerir:
Pratik bir istem: “[fikir] için hedefler, personelar, kapsam, gereksinimler ve non‑goals içeren 500 kelime altı tek sayfalık bir PRD taslağı hazırla ve 5 ölçülebilir başarı metriği ekle.”
Teknik kontrol listeleri yerine AI'dan kabul kriterlerini kullanıcı odaklı senaryolar olarak ifade etmesini isteyin:
Bu senaryolar prototip testleri ve erken röportajlar için test senaryoları olur.
Sonra AI'dan PRD'yi epic'ler ve user story'lere çevirmesini isteyin, basit bir önceliklendirme (Must/Should/Could) ile. Bir seviye daha derine inip gereksinimleri API ihtiyaçları, veri modeli notları ve kısıtlar (güvenlik, gizlilik, gecikme, entegrasyonlar) ile ilişkilendirin.
Örnek AI çıktısı: “Epic: Hesap kurulumu → Story'ler: e‑posta ile kayıt, OAuth, şifre sıfırlama → API: POST /users, POST /sessions → Veri: User, Session → Kısıtlar: rate limiting, PII handling, audit logs.”
Prototiplemeden önce yanlış tür bir demo inşa etmekten kaçınmak için hızlı bir fizibilite kontrolü yapın. AI burada bilinmeyenleri hızlıca yüzeye çıkarabilir—ama bir beyin fırtınası ortağı olarak görün, kesin bilgi kaynağı olarak değil.
Fikri öldürebilecek veya kapsamı değiştirebilecek soruları yazın:
AI'dan 2–4 mimari seçeneği artıları/eksileriyle önermesini isteyin. Örneğin:
AI'dan risklerin nerede yoğunlaştığını (rate limitler, veri kalitesi, prompt injection) tahmin etmesini isteyin; sonra satıcı dokümanlarıyla ve hızlı bir spike ile manuel doğrulama yapın.
Her ana bileşeni S/M/L çaba bandına atayın (auth, ingestion, search, model çağrıları, analytics). Sorun: “En tek riski varsayım nedir?” Bunu ilk test edin.
Ana riskin cevabını verecek en hafif prototipi seçin:
Bu, prototipinizi fizibiliteye odaklar, görselliğe değil.
Prototip, nihai ürünün daha küçük bir versiyonu değildir—insanların gerçekte ne yapacağını öğrenmenin daha hızlı yoludur. No‑code araçlar ve AI yardımıyla çekirdek iş akışını günler içinde doğrulayabilir ve konuşmayı uygulama detaylarından çok çıktılara odaklayabilirsiniz.
İşte doğrulanması gereken tek iş akışını belirleyin (ör. “X yükle → Y al → paylaş/dışa aktar”). No‑code veya low‑code araçla yeterli ekran ve durum ekleyip bu yolculuğu simüle edin.
Kapsamı sıkı tutun:
AI burada ekran kopyası, boş durumlar, buton etiketleri ve A/B yapabileceğiniz onboarding varyantlarını taslaklayarak yardımcı olur.
Prototip gerçekçi hissetmeli; kullanıcıların dünyasına uygun veriyle dolmalı. AI'dan isteyin:
Bu senaryoları kullanıcı oturumlarında kullanın ki geri bildirim yer tutucular değil fayda üzerine olsun.
Eğer ürünün özü “AI sihri” ise bunu inşa etmeden de test edebilirsiniz. Kullanıcı girdisini gönderir; siz veya ekibiniz arka planda sonucu manuel üretirsiniz. Kullanıcıya uçtan uca bir deneyim gibi gelir.
Bu, özellikle şu soruları kontrol etmek için değerlidir:
Prototipi paylaşmadan önce 3–5 metriği tanımlayın:
Basit bir event logu veya spreadsheet bile nitel oturumları savunulabilir kararlara dönüştürür.
Amacınız “manuel kod yazmadan önce doğrulamak” ise en hızlı yol genellikle: önce iş akışını prototiple, sinyaller güçlüyse gerçek uygulamaya yatırım yap olur. İşte burada Koder.ai gibi bir vibe‑coding platformu sürece dahil olabilir.
Bir dokümandan doğrudan el yapımı bir kod tabanına gitmek yerine bir sohbet arayüzüyle constraints ve kabul kriterlerinizle uyumlu ilk çalışan uygulamayı hızla oluşturabilirsiniz. Örnekler:
Koder.ai kaynak kodu dışa aktarımı desteklediği için doğrulama çalışması çıkmaz bir yol olmaz: ürün‑pazar sinyali güçlü ise kodu alıp tercih ettiğiniz mühendislik hattında devam edebilirsiniz.
Birkaç umut verici konseptiniz olduğunda amaç, fikir için görüşleri hızlıca kanıta dönüştürmektir. Henüz “lansman” yapmıyorsunuz; fikrin değer yaratıp yaratmadığı, anlaşılır olup olmadığı ve inşa etmeye değip değmeyeceği sinyallerini topluyorsunuz.
Herhangi bir şeyi çalışıyor saymadan önce "çalışıyor" ne demek yazın. Yaygın kriterler:
AI'dan bunları ölçülebilir etkinliklere ve hafif bir izleme planına (neyi loglayacağınız, hangi soruları nereye koyacağınız, neyin başarı sayılacağı) dönüştürmesini isteyin.
Varsayımlarınızı çürütebilecek en küçük testi seçin:
AI'dan hedef müşteri için 3–5 A/B varyantı üretmesini isteyin; varyantların her biri farklı açılar (hız, maliyet, uyumluluk, kolaylık) taşımalı, küçük kelime değişiklikleri değil.
Koder.ai kullanıyorsanız prototipi ayrı snapshot'lar olarak oluşturarak varyantları dağıtabilir ve çoklu branch yönetmeden aktivasyon/time‑to‑value karşılaştırması yapabilirsiniz.
Eşiği önceden tanımlayın (ör: “≥%8 ziyaretçi‑bekleme listesi”, “≥%30 ücretli katman seçimi”, “medyan time‑to‑value < 2 dakika”, “en büyük drop‑off %20 azaltıldı”).
Sonra AI'dan sonuçları temkinli şekilde özetlemesini isteyin: verinin neyi desteklediğini, neyin belirsiz olduğunu ve sonraki test ne olması gerektiğini vurgulasın. Kararı kısa bir notla yakalayın: hipotez → deney → sonuçlar → go/no‑go → sonraki adımlar. Bu, ürünün karar izini oluşturur.
İyi ürün işi farklı “düşünme modları” gerektirir. Bir istekte üretme, eleştirme ve sentez yapmasını isterseniz genelde hiçbirini iyi yapmayan orta cevaplar alırsınız. İstemleri bir kolaylaştırıcı gibi düşünün: ayrı turlar, her birinin net amacı olsun.
İdeation istemleri genişlik ve yenilik aramalı; tek bir “en iyi” cevap değil birden fazla seçenek isteyin.
Critique istemleri şüpheci olmalı: boşlukları, uç vakaları ve riskleri bulun. Modelden varsayımları sorgulamasını isteyin.
Synthesis istemleri bu ikisini uzlaştırmalı: bir yön seçin, ödünleşmeleri belgeleyin ve uygulanabilir bir çıktı üretin (test planı, tek sayfa spec, görüşme soruları).
Tekrarlanabilir çıktı için şablon güven verir. İçersin:
Kısa bir şablon örneği:
Role: You are a product researcher for [product/domain].
Context: [what we’re building, for whom, current assumptions].
Goal: [the decision/output needed].
Constraints: [non-negotiables, timelines, tech, legal, tone].
Inputs: [any notes, links, transcripts].
Output format: [exact headings/tables], include “Assumptions” and “Open questions”.
Quality bar: If uncertain, ask up to 5 clarifying questions first.
İstemleri tasarım varlıkları gibi depolayın: adlandırılmış, etiketlenmiş ve tekrar kullanılabilir. Hafif bir yaklaşım: repo veya wiki içinde bir klasör:
Bu, tek seferlik istemleri azaltır ve kaliteyi projeler arasında tekrarlar.
Model gerçeklere referans verdiğinde bir Kaynaklar bölümü ve bir Güven notu isteyin. Atıf yapamıyorsa öğeleri varsayım olarak etiketlesin. Bu disiplin, üretilen metni doğrulanmış araştırma gibi ele almaktan ekibinizi korur.
AI erken ürün çalışmalarını hızlandırabilir, ama aynı zamanda taslaklar ekibin dışına çıkınca kullanışsız riskler de üretebilir. Birkaç hafif guardrail keşfinizi güvenli ve kullanılabilir kılar.
Yapıştırdığınız her şeyin vendor politikalarına göre kaydedilebileceğini veya eğitim için kullanılabileceğini varsayın.
Müşteri keşfi veya destek biletlerini analiz ediyorsanız ham transkriptleri, e‑postaları veya tanımlayıcıları izinsiz yapıştırmayın. Tercih olarak anonimize edilmiş özetler kullanın (“Müşteri A”, “Sektör: perakende”) ve gerçek veriye ihtiyaç olduğunda onaylı bir ortamda ve gerekçeyle yapın.
AI eksik bağlamdan genellemeye meyillidir—bazen kullanıcıları dışlayacak veya zararlı stereotipler üretecek şekilde. Hızlı bir gözden geçirme alışkanlığı oluşturun: personelar, gereksinimler ve UX kopyası için önyargılı dil, erişilebilirlik boşlukları ve güvenlik açıklarını kontrol edin. Düzenlenen alanlardaysanız (sağlık, finans, istihdam) dışa çıkmadan önce ekstra bir gözden geçirme ekleyin.
Modeller bazen mevcut pazarlama sayfalarına benzeyen metinler üretebilir. İnsan onayını zorunlu kılın ve AI çıktısını son rakip kopyası olarak kullanmayın.
Marka sesi, iddialar veya UI mikrokopyası oluştururken metni kendi kelimelerinizle yeniden yazın ve herhangi bir gerçek beyanı doğrulayın. Üçüncü taraf içeriğe referans veriyorsanız kaynaklar ve lisanslama kaydını normal araştırma pratiğiniz gibi tutun.
Dışa verdiğiniz çıktıdan önce kontrol edin:
Bu adım için tekrar kullanılabilir bir şablon internal dokümanlarınızda tutun (ör. /security‑and‑privacy) ve her AI destekli eser için zorunlu kılın.
Tekrar eden fikirler için basit bir sıra isterseniz, işte döngü:
No‑code araçlar, hafif özel yapılar veya Koder.ai gibi vibe‑coding platformları ile prototipleyin; temel ilke aynı kalır: inşa etmeye hak kazanın—önce belirsizliği azaltın, sonra mühendislik zamanını en güçlü sinyallere yatırın.
Bu, üretim kod tabanına geçmeden önce belirsizliği azaltmak için araştırma, sentez ve taslak oluşturma işlerinde AI'yı öne çekmek demektir. Temel düşünce işleri (problemi netleştirme, varsayımlar, ödünleşimler) hâlâ sizin sorumluluğunuzdadır, ama görüşme skriptleri, PRD taslakları, UX akışları ve deney planları gibi düzenlenebilir çıktıları hızla üretmek için AI'yı kullanırsınız.
Net bir tek cümlelik problem ifadesi, sizin (ve modelin) ilgiyi önemsiz “havalı özelliklere” kaydırmasını engeller. Pratik bir format şudur:
Bunu yazamıyorsanız muhtemelen test edilebilir bir ürün fikriniz yok—sadece bir tema var.
Prototipte veya erken testte ölçebileceğiniz küçük bir metrik seti seçin, örneğin:
Her metriği mevcut süreçle bir baz değere ve hedef iyileşmeye bağlayın.
5–10 tane “olmazsa olmaz” varsayımı test edilebilir ifadeler halinde yazın (inanç değil). Örneğin:
Sonra her varsayımı çürütme ihtimali olan en küçük deneyi tasarlayın.
AI'yı kullanarak şunları taslaklayın:
Gerçekçilik için sertçe düzenleyin; görüşmelerde amaç öğrenmek, satmak değil.
Özetleri hipotez olarak ele alın ve gizliliği koruyun:
Kayıtlı çağrıları ancak açık rızayla transkribe edip kullanın ve orijinalleri güvenli saklayın.
Önce kategorileri sorun, doğrudan rakip listesi istemeyin; sonra manuel doğrulayın:
AI'dan karşılaştırma tablosu alın ama kilit iddiaları birkaç gerçek kaynaktan doğrulayın (fiyat sayfaları, dokümanlar, yorumlar).
Aynı acıyı farklı açılardan çözen 5–10 konsept isteyin; yazılım dışı seçenekleri ihmal etmeyin:
Her konsepti uç vakalar, başarısızlık modları ve kullanıcı itirazları açısından stres testine tabi tutun; en kısa yolun hangisi olduğunu seçin.
Kod yazmadan kullanılabilirlik ve anlaşılabilirliği doğrulayabilirsiniz:
Bunu tıklanabilir prototipe çevirin, ~5 kısa oturum yapın ve kullanıcıların tereddüt ettiği yerleri düzeltin.
Testleri çalıştırmadan önce eşiklerinizi belirleyin ve kararları belgeleyin. Yaygın deneyler:
Go/no‑go kriterleri (ör. bekleme listesine dönüşüm) belirleyin, sonra: hipotez → deney → sonuç → karar → sonraki test şeklinde kaydedin.