LLM'lerin düz İngilizce ürün fikirlerini web, mobil ve backend uygulamalara nasıl dönüştürdüğü: gereksinimler, UI akışları, veri modelleri, API'ler, test ve dağıtım.
Bir “düz İngilizce ürün fikri” genellikle niyet ve umudun bir karışımı olarak başlar: kim için, hangi problemi çözüyor ve başarı nasıl görünür. Birkaç cümle olabilir (“köpek gezdiricileri planlamak için bir uygulama”), kaba bir iş akışı (“müşteri talep eder → gezdirici kabul eder → ödeme”) ve birkaç olmazsa olmaz (“push bildirimleri, puanlama”). Bu, bir fikir hakkında konuşmak için yeterli—ama tutarlı şekilde inşa etmek için yeterli değil.
İnsanlar bir LLM’nin bir fikri “çevirme” diyince kullanışlı anlam şudur: bulanık hedefleri somut, test edilebilir kararlara dönüştürmek. “Çeviri” sadece yeniden yazmak değildir—inceleyebileceğiniz, itiraz edebileceğiniz ve uygulayabileceğiniz bir yapı eklemektir.
LLM'ler çekirdek yapı taşlarının ilk taslağını üretmekte iyidir:
Tipik “nihai sonuç”, tam yığın bir ürün için bir plan gibidir: bir web UI (genellikle yöneticiler veya masaüstü ağırlıklı işler için), mobil UI (hareket halindeki kullanıcılar için), backend servisleri (auth, iş mantığı, bildirimler) ve veri depolama (veritabanı artı dosya/medya depolama).
LLM'ler ürününüzün ödünlerini güvenilir şekilde seçemez; çünkü doğru cevaplar sizin yazmadığınız bağlama bağlıdır:
Modeli seçenekler ve varsayılanlar öneren bir sistem olarak değerlendirin; nihai gerçek değil.
En büyük hata modları öngörülebilir:
“Çeviri”nin gerçek amacı, varsayımları görünür kılmak—böylece kodlaşmadan önce onları onaylayabilir, revize edebilir veya reddedebilirsiniz.
Bir LLM “X için bir uygulama yap”ı ekranlara, API'lere ve veri modellerine dönüştürebilmesi için, üzerinde tasarım yapılabilecek kadar spesifik bir ürün brief'ine ihtiyacınız var. Bu adım bulanık niyeti paylaşılan bir hedefe dönüştürmektir.
Problem ifadesini bir-iki cümlede yazın: kim zorlanıyor, ne ile ve neden önemli. Ardından gözlemlenebilir başarı metrikleri ekleyin.
Örneğin: “Bir kliniğin takip randevularını planlaması için geçen süreyi azaltın.” Metrikler ortalama planlama süresi, gelmeme oranı veya kendinden hizmetle randevu alma yüzdesi olabilir.
Birincil kullanıcı tiplerini listeleyin (sisteme dokunabilecek herkes değil). Her biri için bir ana görev ve kısa bir senaryo verin.
Yararlı bir prompt şablonu: “Bir [rol] olarak, [bir şey yapmak] istiyorum ki [fayda].” MVP'yi tanımlayan 3–7 temel kullanım durumu hedefleyin.
Kısıtlar temiz bir prototip ile gönderilebilir bir ürün arasındaki farktır. Şunları dahil edin:
İlk sürüme nelerin dahil olduğunu ve nelerin erteleneceğini açıkça belirtin. Basit bir kural: MVP özellikleri ana kullanım durumlarını uçtan uca manuel çözümler olmadan desteklemelidir.
İsterseniz bunu tek sayfalık bir brief olarak yakalayın ve sonraki adımlar (gereksinimler, UI akışları ve mimari) için “gerçek kaynağı” olarak saklayın.
Bir düz İngilizce fikir genellikle hedefler (“insanların sınıf rezervasyonu yapmasına yardımcı ol”), varsayımlar (“kullanıcılar oturum açacak”) ve belirsiz kapsam (“basit yap”) karışımıdır. Bir LLM, dağınık girdiyi gözden geçirip kabul edilebilir gereksinimlere dönüştürmekte kullanışlıdır.
Her cümleyi bir kullanıcı hikayesi olarak yeniden yazmakla başlayın. Bu, kim'in neye ve neden ihtiyacı olduğunu netleştirir:
Bir hikaye kullanıcı tipi veya faydayı adlandırmıyorsa muhtemelen hâlâ çok belirsizdir.
Hikayeleri özellikler halinde gruplayın, ardından her birini zorunlu veya iyi‑olur olarak etiketleyin. Bu, tasarım ve mühendislik başlamadan önce kapsam kaymasını önlemeye yardımcı olur.
Örnek: “push bildirimleri” iyi‑olur olabilirken, “rezervasyonu iptal etme” genellikle zorunludur.
Her hikayenin altında basit, test edilebilir kurallar ekleyin. İyi kabul kriterleri belirli ve gözlemlenebilirdir:
LLM'ler genellikle “mutlu yolu” varsayar, bu yüzden açıkça şu tür kenar durumlarını isteyin:
Bu gereksinimler paketi sonraki çıktıları (UI akışları, API'ler ve testler) değerlendirmek için gerçek kaynak olacaktır.
Düz İngilizce bir fikir, kullanıcı yolculukları ve net navigasyonla bağlı ekranlar haline geldiğinde inşa edilebilir olur. Bu aşamada renkleri seçmiyorsunuz—insanların ne yapabileceğini, hangi sırayla ve başarı nasıl görünür tanımlıyorsunuz.
En çok önemli yolları listeleyerek başlayın. Birçok ürün için bunları şu şekilde yapılandırabilirsiniz:
Model bu akışları adım adım diziler olarak taslaklayabilir. Sizin göreviniz nelerin isteğe bağlı, nelerin zorunlu olduğunu ve kullanıcıların nerede güvenle çıkıp devam edebileceklerini onaylamaktır.
İki çıktı isteyin: bir ekran envanteri ve bir navigasyon haritası.
İyi bir çıktı ekranları tutarlı şekilde adlandırır (örn. “Sipariş Detayları” vs “Sipariş Detayı”), giriş noktalarını tanımlar ve boş durumları (sonuç yok, kayıt yok) içerir.
Gereksinimleri form alanlarına dönüştürün: zorunlu/opsiyonel, formatlar, limitler ve kullanıcı dostu hata mesajları. Örnek: parola kuralları, ödeme adresi formatları veya “tarih gelecekte olmalı”. Doğrulamanın hem inline (yazarken) hem gönderimde yapılmasını sağlayın.
Okunabilir metin boyutları, net kontrast, web için tam klavye desteği ve hataların nasıl düzeltileceğini açıklayan mesajlar ekleyin. Ayrıca her form alanının bir etiketi ve odak sırasının mantıklı olmasını sağlayın.
“Mimari”, uygulamanın planıdır: hangi parçalar var, her parça ne yapar ve nasıl haberleşirler. Bir LLM mimari önerdiğinde sizin göreviniz bunun şimdi inşa edilebilecek kadar basit ve sonra geliştirilebilecek kadar net olduğundan emin olmaktır.
Yeni ürünlerin çoğu için bir tek backend (monolit) başlangıç noktasıdır: tek kod tabanı, tek dağıtım, tek veritabanı. İnşa etmesi daha hızlı, hatalarını ayıklaması daha kolay ve işletmesi ucuzdur.
Bir modüler monolit genellikle tatlı noktadır: hâlâ tek deploy, ama Auth, Billing, Projects gibi modüllere ayrılmıştır. Servis ayrımı gerçek baskı olana kadar ertelenir—ör. yoğun trafik, bağımsız deploy ihtiyacı veya sistemin bir kısmının farklı ölçeklenmesi.
Eğer model hemen “mikroservisler” öneriyorsa, bunu somut ihtiyaçlarla gerekçelendirmesini isteyin, geleceğe dair varsayımlarla değil.
İyi bir mimari özeti gerekli parçaları adlandırır:
Model ayrıca her parçanın nerede yaşadığını (backend vs mobil vs web) belirtmeli ve istemcilerin backend ile nasıl etkileşime girdiğini tanımlamalıdır (genellikle REST veya GraphQL).
Mimari belirsiz kalmaması için temel seçimleri sabitleyin: backend framework, veritabanı, hosting ve mobil yaklaşım (native vs cross‑platform). Modelden bunları “Varsayımlar” olarak yazmasını isteyin ki herkes neyin tasarlandığını bilsin.
Büyük yeniden yazmalar yerine küçük “kaçış kapıları” tercih edin: sıcak okumalar için önbellekleme, arka plan görevleri için kuyruk ve daha fazla örnek ekleyebileceğiniz durumsuz uygulama sunucuları. En iyi mimari önerileri bu seçenekleri açıklar ama v1'i basit tutar.
Bir ürün fikri genellikle isimlerle doludur: “kullanıcılar”, “projeler”, “görevler”, “ödemeler”, “mesajlar”. Veri modelleme, bir LLM'in bu isimleri uygulamanın saklaması gereken şeye ve bunların nasıl bağlandığına dönüştürdüğü adımdır.
Önce ana varlıkları listeleyin ve sorun: ne kime ait?
Örneğin:
Ardından ilişkileri ve kısıtları tanımlayın: bir görev proje olmadan var olabilir mi, yorumlar düzenlenebilir mi, projeler arşivlenebilir mi, bir proje silindiğinde görevlere ne olur.
Sonra model ilk geçiş şemasını (SQL tabloları veya NoSQL koleksiyonları) önerir. Basit tutun ve davranışı etkileyen kararlara odaklanın.
Tipik bir taslak şunları içerebilir:
Önemli: “status” alanlarını, zaman damgalarını ve unique kısıtları (ör. benzersiz e‑posta) erken yakalayın. Bu detaylar daha sonra UI filtrelerini, bildirimleri ve raporlamayı yönlendirir.
Gerçek uygulamaların çoğu kimlerin neyi görebileceği konusunda net kurallar ister. Bir LLM sahipliği açıkça belirtmeli (owner_user_id) ve erişimi modellemeli (üyelikler/roller). Çok‑kiracılı (çok şirketli) ürünlerde bir tenant/organization varlığı getirip tenant_id'yi izolasyon gereken her şeye ekleyin.
Ayrıca izinlerin nasıl uygulandığını tanımlayın: role göre (admin/member/viewer), sahipliğe göre veya her ikisi.
Son olarak, neyin loglanması ve neyin silinmesi gerektiğini kararlaştırın. Örnekler:
Bu seçimler uyumluluk, destek veya faturalama soruları ortaya çıktığında tatsız sürprizleri önler.
Backend API'ler uygulamanızın vaatlerini gerçek eylemlere dönüştürdüğü yerdir: “profilimi kaydet”, “siparişlerimi göster”, “ilanlarda ara”. İyi bir çıktı kullanıcı eylemlerinden başlayıp küçük, net endpoint setine dönüşür.
Kullanıcıların etkileştiği ana şeyleri listeleyin (örn. Projects, Tasks, Messages). Her biri için kullanıcı ne yapabiliyor tanımlayın:
Bu genellikle şu endpoint'lere güzelce eşlenir:
POST /api/v1/tasks (create)GET /api/v1/tasks?status=open&q=invoice (list/search)GET /api/v1/tasks/{taskId} (read)PATCH /api/v1/tasks/{taskId} (update)DELETE /api/v1/tasks/{taskId} (delete)Bir görev oluşturma: kullanıcı başlık ve son tarih gönderir.
POST /api/v1/tasks
{
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15"
}
Yanıt kaydedilmiş kaydı döndürür (sunucu tarafından oluşturulan alanlar dahil):
201 Created
{
"id": "tsk_123",
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15",
"status": "open",
"createdAt": "2025-12-26T10:00:00Z"
}
Modelden tutarlı hatalar üretmesini isteyin:
Yeniden denemeler için POST'larda idempotency key kullanmayı ve “5 saniye sonra yeniden deneyin” gibi net yönlendirmeler sunmayı tercih edin.
Mobil istemciler yavaş güncellenir. Temel yolu versiyonlayın (/api/v1/...) ve kırıcı değişikliklerden kaçının:
GET /api/version)Güvenlik “sonra” yapılacak bir iş değildir. Bir LLM fikrinizi uygulama spesifikasyonlarına dönüştürdüğünde güvenli varsayımların açık olması istenmez—böylece ilk üretilen versiyon kazara su yüzüne açılmaz.
Modelden birincil giriş yöntemini ve bir yedeği, ayrıca erişim kaybı veya şüpheli giriş durumunda ne olacağını önermesini isteyin. Yaygın seçenekler:
Oturum yönetimini (kısa ömürlü erişim token'ları, refresh token'lar, cihaz çıkışı) ve iki adımlı doğrulamayı destekleyip desteklemeyeceğinizi belirtin.
Kimlik doğrulama kullanıcıyı tanır; yetkilendirme erişimi sınırlar. Modelin bir net desen seçmesini teşvik edin:
project:edit, invoice:export gibi) esnek ürünler içinİyi bir çıktı örnek kurallar içermeli: “Sadece proje sahipleri projeyi silebilir; işbirlikçilerin düzenleme yapmasına izin verilir; görüntüleyiciler yorum yapabilir.”
Modelden genel vaatler yerine somut önlemler listelemesini isteyin:
Ayrıca temel bir tehdit kontrol listesi isteyin: CSRF/XSS korumaları, güvenli cookie kullanımı ve güvenli dosya yüklemeleri varsa bunlar.
Varsayılan olarak yalnızca özellik için gerçekten gereken verileri toplayın ve mümkün olduğunca kısa süre saklayın.
LLM'den şu konularda düz dilde metin taslağı isteyin:
Eğer analiz ekliyorsanız, bir çıkış seçeneği (veya gerekiyorsa giriş) isteyin ve bunu ayarlar sayfasında açıkça belgeleyin.
İyi bir LLM, kabul kriterlerine dayandırıldığında şaşırtıcı derecede kullanılabilir bir test planına dönüştürebilir—ancak her şeyi genel “çalışmalı” ifadeler yerine kabul kriterlerine bağlayın.
Önce modelinize özellik listenizi ve kabul kriterlerinizi verin, sonra her kriter için test üretmesini isteyin. Sağlam bir çıktı şunları içerir:
Bir test belirli bir kritere geri dönmüyorsa muhtemelen gereksizdir.
LLM'ler ayrıca insanların uygulamayı nasıl kullandığını taklit eden fixture'lar önerebilir: dağınık isimler, eksik alanlar, zaman dilimleri, uzun metinler, dalgalı ağlar ve “neredeyse kopya” kayıtlar.
Şunları isteyin:
Modele özel mobil kontrol listesi ekletin:
LLM'ler test iskeletleri yazmada iyidir, ama gözden geçirin:
Modele hızlı bir test yazarı olarak davranın; son QA onayı sizde olsun.
Model çok kod üretebilir, ancak kullanıcılar sadece güvenli şekilde yayımlandığında bundan fayda görür. Bu adım tekrarlanabilir sürümlerle ilgilidir: her seferinde aynı adımlar, en az sürprizle.
Her pull request ve main branch'e merge edildiğinde çalışan basit bir CI pipeline kurun:
LLM kodu yazsa bile CI değişiklik sonrası her şeyin çalışıp çalışmadığını söyler.
Üç ortam kullanın ve amaçlarını netleştirin:
Konfigürasyon ortam değişkenleri ve gizli yönetimi ile yapılmalı (kod içine hard‑kodlama yok). Bir kural: bir değeri değiştirmek için kod gerektiriyorsa muhtemelen yanlış konfigürasyon yapılmıştır.
Tipik bir tam yığın uygulama için:
Üç sinyal planlayın:
Burası AI destekli geliştirmenin operasyonel olduğu yerdir: sadece kod üretmiyorsunuz—bir ürünü çalıştırıyorsunuz.
LLM'ler bulanık bir fikri işe yarar bir plana dönüştürebilir—ama parlatılmış yazı boşlukları gizleyebilir. En yaygın hatalar öngörülebilir ve birkaç tekrar edilebilir alışkanlıkla önlenebilir.
Zayıf çıktılar genelde dört soruna dayanır:
Modele çalışması için somut malzeme verin:
Her teslimat için kontrol listeleri isteyin. Örneğin gereksinimler, kabul kriterleri, hata durumları, roller/izinler ve ölçülebilir başarı metrikleri içermeden “bitti” sayılmasın.
Specs, API notları ve UI fikirleri ayrı yerlerde yaşadıkça LLM çıktıları sürüklenir. Bir yaşayan doküman (basit bir markdown dosyası bile) tutun ve şunları bağlayın:
Yeniden prompt attığınızda en son metni yapıştırın ve: “Sadece X ve Y bölümlerini güncelle; diğerlerini değiştirme” deyin.
Uygulamayı ilerledikçe uygularken, üretimi ve sürümlemeyi izleyen bir iş akışı kullanmak izlenebilirliği kaybetmeden hızlı yineleme yapmanızı sağlar. Örneğin, Koder.ai'nin “planlama modu” bu konuda doğal bir uyum sağlar: spes( varsayımlar, açık sorular, kabul kriterleri) kilitlenebilir, web/mobil/backend iskeleti tek bir sohbet dizisinden üretilebilir ve değişiklik geriye yol açarsa snapshot/rollback ile geri alınabilir. Kaynak kodu dışa aktarma, üretilen mimari ile repo'nuzun uyumunu korumak istediğinizde özellikle faydalıdır.
İşte “LLM çevirisi”nin uçtan uca nasıl görünebileceğine dair kısa bir örnek—ve insanların yavaşlaması ve gerçek kararlar alması gereken kontrol noktaları.
Düz İngilizce fikir: “Sahiplerin talepler yayınladığı, bakıcıların başvurduğu ve ödemelerin iş tamamlandıktan sonra serbest bırakıldığı bir pet‑sitting pazaryeri.”
Bir LLM bunu ilk taslak olarak şunlara dönüştürebilir:
POST /requests, GET /requests/{id}, POST /requests/{id}/apply, GET /requests/{id}/applications, POST /messages, POST /checkout/session, POST /jobs/{id}/complete, POST /reviews.Bu kullanışlıdır—ama “bitti” değildir. Bu, doğrulama gerektiren yapılandırılmış bir öneridir.
Ürün kararları: Bir “başvuruyu” ne geçerli kılar? Sahibi bir bakıcıyı doğrudan davet edebilir mi? Bir talep ne zaman “dolu” sayılır? Bu kurallar her ekranı ve API'yi etkiler.
Güvenlik & gizlilik incelemesi: Rol tabanlı erişimi doğrulayın (sahipler diğer sahiplerin sohbetlerini okuyamaz), ödemeleri koruyun ve veri saklama (ör. sohbetleri X ay sonra sil) kurallarını belirleyin. Kötüye kullanım kontrolleri ekleyin: rate limitler, spam önleme, denetim logları.
Performans ödünleri: Hangi parçaların hızlı ve ölçeklenebilir olması gerektiğini belirleyin (arama/filtreleme, sohbet). Bu önbellekleme, sayfalama, indeksleme ve arka plan işleri kararlarını etkiler.
Pilot sonrasında kullanıcılar “talebi tekrarla” veya “kısmi iade ile iptal et” gibi istekte bulunabilir. Bunları güncellenmiş gereksinimler olarak geri verin, etkilenen akışları yeniden oluşturun veya yamalayın, sonra testleri ve güvenlik kontrollerini tekrar çalıştırın.
“Ne”nin yanında “neden”i de yakalayın: ana iş kuralları, izin matrisi, API sözleşmeleri, hata kodları, veritabanı migrasyonları ve kısa bir release/runbook. Üretilen kodun altı ay sonra okunabilir kalmasını sağlayan bunlardır.
Bu bağlamda “çeviri”, belirsiz bir fikri spesifik, test edilebilir kararlara dönüştürmek anlamına gelir: roller, yolculuklar, gereksinimler, veriler, API'ler ve başarı kriterleri.
Sadece yeniden yazmak değildir—varsayımları görünür kılmak ve inşa etmeden önce onları onaylamanıza veya reddetmenize olanak tanımaktır.
Pratik bir ilk taslak şunları içerir:
Bunu bir taslak plan olarak değerlendirin; son spes değil, gözden geçirmeniz için bir başlangıçtır.
Bir LLM gerçek dünya kısıtlarını ve öncelikleri bilmediği sürece güvenilir seçimler yapamaz. İnsanların hâlâ karar vermesi gerekenler:
Modeli seçenekler ve varsayılanlarla kullanın; sonra bilinçli şekilde seçin.
Tasarım yapılabilen bir bağlam vermelisiniz:
Hedefleri kullanıcı hikayelerine + kabul kriterlerine dönüştürmeye odaklanın.
Güçlü bir paket genellikle şunları içerir:
Bu, UI, API'ler ve testler için “gerçek kaynak” olur.
İki çıktı isteyin:
Daha sonra doğrulayın:
Çoğu v1 ürün için başlangıç olarak monolit veya modüler monolit uygundur.
Model hemen “mikroservisler” önermeye başlıyorsa, somut gerekçeler isteyin (trafik, bağımsız deploy ihtiyaçları, farklı ölçeklenme gereksinimi). Kaçış kapıları tercih edin:
V1'i kolay paketleyin ve hata ayıklaması kolay tutun.
Modellerin şu noktaları açıkça yazmasını isteyin:
Veri kararları UI filtreleri, bildirimler, raporlama ve güvenliği doğrudan etkiler.
Aşağıları isteyin:
/api/v1/... gibi)POST istekleri için idempotency anahtarlarıKırıcı değişikliklerden kaçının; yeni alanlar ekleyin ve deprecate penceresi bırakın.
Modeli bir plan taslağı üretmesi için kullanın, sonra bunu kabul kriterleriyle karşılaştırın:
Ayrıca gerçekçi fixture'lar isteyin: zaman dilimleri, uzun metinler, neredeyse kopya kayıtlar, dalgalı ağlar. Üretilen testleri QA'nın son onayı yerine bir başlangıç olarak görün.
Bunu bir ekip arkadaşına verip aynı yorumu alamıyorsanız, brief hazır değildir.
Davranışı tasarlıyorsunuz, görselliği değil.