Meraktan Ürüne: Yapay Zeka ile Ortak Yapıcılığın Hikâyesi

Meraklı Yapıcıyı (ve AI Yardımcısını) Tanıyın

Maya "bir startup kurmak" peşinde değil. Küçük, sinir bozucu bir şeyin bir daha olmasını engellemek istiyor.

Her Pazartesi, ekibinin durum güncellemeleri beş farklı formatta geliyor—madde işaretleri, paragraflar, ekran görüntüleri, yarım kalmış düşünceler—ve Maya bunları liderliğin gerçekten okuyabileceği bir şeye dönüştürmek için bir saat harcıyor. Zor iş değil. Sadece... gereksiz.

Birkaç ay sonra, soru nihayet yapışıyor:

Neden bu olmaya devam ediyor?

Merakın ürün fikrine dönüştüğü an

İlk başta, Maya çoğumuzun yaptığı gibi davranıyor: yakınma, omuz silkme, bir başka tablo yapma.

Ama bu sefer duruyor ve rahatsızlığını bir ipucu gibi ele alıyor. Bu sorun her hafta—birçok kişi için—tekrar ediyorsa, belki de "sadece Maya'nın ekibi" değildir. Belki de anlamaya değer bir desen vardır.

Bu kayma budur: "bu sinir bozucu" olmaktan "bunun başkalarının da çözmek için para ödeyeceği bir sorun olabileceği" fikrine geçiş. Çözüm çekici olduğu için değil; acı yaygın olduğu için.

AI yardımcısı devrede (daha iyi sorularla)

Maya AI asistanını açar ve dağınık, dürüst bir prompt yazar:

"Durum güncellemelerini yeniden yazmaktan bıktım. Burada basit bir ürün fikri var mı?"

AI parlak bir uygulama konsepti sunmak yerine, açıklayıcı sorular sorar:

• Güncellemeleri kim yazıyor (roller, kıdem, ekip büyüklüğü)?
• Bir güncellemeyi hedef kitleniz için "iyi" yapan nedir?
• Güncellemeler bugün nerede duruyor (Slack, e-posta, Notion)?
• Zaman alan kısım hangisi: insanları kovalama, yeniden yazma, biçimlendirme veya özetleme?

Maya cevap verir—ve aslında aynı anda üç problemi çözmeye çalıştığını fark eder. Bir tanesi öne çıkar: dağınık güncellemeleri tutarlı, okunabilir haftalık bir özet haline getirmek.

Net bir beklenti (direksiyonu tamamen vermeyin)

AI Maya'ya düşüncelerini yapılandırmasında yardımcı olur—sorunu düzenler, varsayımları yüzeye çıkarır, bunları test etme yolları önerir. Ama hangi acıya odaklanılacağı, hangi ödünlerin kabul edileceği ve gerçek insanlar için "daha iyi"nin ne olduğu hâlâ Maya'nın seçimi.

Yardımcı seçenekleri taslak halinde sunabilir. Yapıcı kararları verir.

Bir Soruyu Çözmeye Değer Bir Soruna Dönüştürmek

Merak sık sık sisli bir cümleyle başlar: "Neden bu bu kadar zor?" veya "Daha iyi bir yol var mı?" Maya'nın notlar uygulamasında bu ilginçti—ama eyleme geçirilebilir değildi.

Bu yüzden AI yardımcısına sabırlı bir editör gibi davranmasını ister; abartılı fikir makinesi değil. Amaç daha fazla fikir değil. Daha net bir sorun.

1) Meraktan problem ifadesine

Dağınık düşüncesini yapıştırır ve sorar:

"Bunu tek cümlelik bir problem ifadesi olarak yeniden yaz. Sonra bana üç versiyon ver: yeni başlayan dostu, iş dünyası dostu ve duygusal olarak dürüst."

Birkaç saniye içinde değerlendirmeye uygun kadar spesifik seçenekler olur. Gerçek sürtüşmeyi adlandıran birini seçer—bir özellik değil.

Problem ifadesi: “[X] yapmaya çalışan insanlar genellikle [Y anında] takılır ve bunun sonucu [Z] olur.”

2) Sorunu kim yaşıyor—ve ne zaman?

Sonra AI bir sahne kurar:

• Kişi: acıyı kim hissediyor?
• An: işler kötüye gitmeden hemen önce ne yapıyorlar?
• Bağlam: mobilde, işte, zaman baskısı altında, yalnız mı, müşteriyle mi?

Bu, genel bir kitleyi ("herkes") gerçek birine dönüştürür ("yeni ekip liderleri, haftalık raporlama sırasında, toplantıdan 30 dakika önce").

3) İnşa etmeden önce test edilecek varsayımlar

AI, test edilebilir iddialar olarak kısa bir varsayım listesi önerir:

• İnsanlar bu sorunu yeterince sık yaşıyor ki umursasın.
• Mevcut geçici çözümler yavaş, riskli veya sinir bozucu hissettiriyor.
• Daha basit bir yaklaşım güvenilir bulunur.
• Yapıcı bu insanlara ulaşarak daha fazla şey öğrenebilir.

4) Basit bir başarı metriği

Son olarak, tablolar olmadan "daha iyi"nin ne olduğunu tanımlar:

Başarı metriği: "İlk defa kullanıcı, yardım istemeden 10 dakikadan kısa sürede takılı kaldığı durumdan işi bitirmiş olarak çıkabilsin."

Artık soru sadece ilginç değil—test etmeye değer.

Kaybolmadan Hızlı Araştırma

Maya'nın merakı bir soruna sahip: gürültülü. "MVP planlamama yardım et" için hızlı bir arama, şablonlar, kurslar, 'no-code' araçları ve hiçbir konuda anlaşmayan görüşlerle dolu onlarca sekmeye dönüşür.

Bu yüzden AI yardımcısından daha basit bir şey ister: "Zaten olanı haritalandır ve insanlar bir ürünü satın almak yerine ne yapıyorlar söyle."

Bir pazar haritası ile başlayın (tavşan deliğine değil)

Birkaç dakika içinde AI alanı şu şekilde gruplaştırır:

• Kategoriler (araçlar, hizmetler, şablonlar, topluluklar)
• Alternatifler (insanların ürün yerine ne satın aldığı)
• Kendin yap çözümleri (tablolar, Notion dokümanları, bir hafta için serbest çalışan kiralama)

Bu bir hüküm değil—sadece bir harita. Maya'nın fikrinin nerede durabileceğini görmesine yardım eder, üç blog yazısı okuyup "araştırmayı bitirdim" gibi hissetmeden.

Gerçekten kullanabileceğiniz bir karşılaştırma tablosu oluşturun

Sonra bir tablo ister: "En iyi seçenekler, tipik fiyatlandırma, boşluklar ve yaygın şikayetler."

Farklı mı yoksa sadece tanıdık ambalaj mı?

AI daha sert bir soru sorar: "Bunu gerçekten farklı kılacak ne olur?" Bu Maya'yı net bir açıya iter—daha hızlı netlik ve daha az karar verme, "her şey bir arada platform" değil.

Sonra doğrulanacak iddiaları işaretleyin

Son olarak AI, müşteri keşfinde doğrulanması gereken ifadeleri vurgular: "İnsanlar kurslardan nefret ediyor", "Şablonlar işe yaramıyor", "Koçluk çok pahalı." Bunlar kullanışlı varsayımlar—ta ki gerçek kullanıcılar onları doğrulayana kadar.

Ürünün Kimin İçin Olduğunu Seçmek

Merak kafanda bir kalabalık toplayabilir: öğrenciler, yöneticiler, serbest çalışanlar, ebeveynler, kurucular. AI yardımcın hepsine mutlu şekilde özellikler önerebilir—ve projelerin gizlice şişmesinin yolu budur.

Çözüm basit: gerçek bir kişi gerçek bir durumda seçin ve ilk sürümü onlar için inşa edin.

2–3 hızlı persona çizin (dayanıklı, klişe değil)

"Yoğun profesyonel" gibi klişeler yerine AI'dan somut bağlamla persona taslağı isteyin:

• Sorunun olduğu yer: nerede oluyor? (masada, iş sahasında, toplantılar arasında telefonda)
• Hangi araçları zaten kullanıyorlar? (tablolar, WhatsApp, Notion, e-posta)
• Nelerden korkuyorlar? (hazırsız görünmek, zaman kaybetmek, son teslim tarihlerini kaçırmak)

Örnek personelar:

• Maya, serbest çalışanyapılama pazarlamacı müşteri talepleri ve sürekli bağlam değişimiyle uğraşıyor.
• Jordan, bir ekip lideri haftalık durum toplantısından önce hızlı netlik gerekiyor.
• Sam, öğrenci yapıcı hızlı deniyor ama bir sonraki ne yapacağı konusunda takılıyor.

Personaları kullanıcı hikayelerine çevirin

AI'dan her persona için 2–3 kullanıcı hikayesi yazmasını isteyin:

"X olduğunda, Y ihtiyacım var, böylece Z yapabilirim." formatında.

Maya için: "Bir müşteri dağınık notlar gönderdiğinde, temiz bir brief'e ihtiyacım var, böylece her mesajı tekrar okumadan kendinden emin cevap verebilirim."

Bir birincil kullanıcı ve bir ana iş seçin

Şimdi zor kararı verin: v1 için bir birincil kullanıcı.

İyi bir kural, en net acıya ve küçük bir kazanca en kısa yola sahip persona seçmektir. Sonra yapılacak bir ana iş tanımlayın—ilk sürümün sunması gereken tek sonuç. Diğer her şey "sonra" olur.

Müşteri Keşfi: Daha İyi Sorular, Daha Hızlı

Meraklı Yapıcının kafasında bir prototip, birkaç güçlü görüş ve büyük bir risk var: insanlara sadece zaten inanmak istediğini onaylatacak şekilde soru sormak.

AI müşteri keşfini hızlandırır—ama asıl kazanç onu daha temiz yapmaktır: daha az yönlendirici soru, daha net notlar ve hangi geri bildirimlerin önemli olduğuna karar vermeyi kolaylaştırma.

1) Tanıkları yönlendirmeyen sorular üretin

İyi bir keşif sorusu bir hikaye davet eder. Kötü bir soru izin ister.

AI'dan sorularınızı varsayımlardan arındıracak şekilde yeniden yazmasını isteyin. Örneğin:

• Bunun yerine: "Yemeklerinizi otomatik olarak takip eden bir uygulama kullanır mıydınız?"
• Şöyle sorun: "En son yemeklerinizi takip etmeye çalıştığınız zamanı anlatın—ne oldu?"

Kullanabileceğiniz prompt:

Rewrite these interview questions to avoid leading language or assumptions. 
Make them open-ended, focused on past behavior, and easy to answer.
Questions: ...

(Üstteki kod bloğu olduğu gibi bırakılmalıdır.)

2) Tekrar edilebilir 30 dakikalık bir görüşme akışı (ve not şablonu) oluşturun

Hız yapıdan gelir. AI'dan on kere tekrar edebileceğiniz basit bir akış yazmasını isteyin:

• 0–5 dk: "Gününüz/rolünüz nasıl?"
• 5–20 dk: İki-üç yakın hikaye ("Son seferi adım adım anlatın…")
• 20–25 dk: Öncelikler ve ödünler ("Bir kısmı düzeltme şansınız olsa neyi seçerdiniz?")
• 25–30 dk: Kapanış ve yönlendirme ("Kiminle konuşmalıyım?")

Sonra, boğulmayın diye bir not alma şablonu üretin:

• Bağlam: kim, bugün hangi araçları kullanıyor
• Tetikleyici: sorunu başlatan ne
• Mevcut geçici çözüm: şu an ne yapıyorlar (ve neden)
• Acı seviyesi: bunun maliyeti nedir (zaman, para, stres)
• Alıntılar: tam ifadeleri kopyala/yapıştır

3) Ulaşım planı: hedef kullanıcıdan 10 kişi bulun

AI'dan hedef kitlenizin zaten toplandığı yerleri beyin fırtınası yapmasını isteyin, sonra bu hafta uygulayabileceğiniz iki kanal seçin: niş Slack/Discord grupları, LinkedIn araması, Reddit toplulukları, meetup listeleri veya tanıdıklar.

Amacınız "çok görüşme" değil. Tutarlı sorularla 10 ilgili sohbet elde etmek.

4) "Sinyal" ile nazik geri bildirimi ayırın

Güzel geri bildirimler "Harika fikir!" gibidir. Sinyaller ise şunlara benzer:

• Gerçek ve yakın bir durumu kendiliğinden anlatırlar
• Zaten bunu çözmek için zaman/para harcıyorlardır
• Problem daha kötüleşse hayal kırıklığı yaşarlar
• "Ne zaman deneyebilirim?" diye sorarlar veya başkalarını tanıştırmayı teklif ederler

AI notlarınızı Sinyal / Belki / Gürültü olarak etiketleyebilir—ama son kararı siz verin.

İnsanların Gerçekten Ne Söylediğini Anlamak

Birkaç müşteri sohbetinden sonra, Meraklı Yapıcı tanıdık bir sorunla karşılaşır: sayfalarca not, düzine "belki" ve duyduğunu duymak istediğine inanmaya dair sinsi bir korku.

Burada AI yardımcı gerçek değerini gösterir—hayal ürünü içgörülerle değil, dağınık konuşmaları harekete geçirilebilir hale getirerek.

Notları temalara dönüştürün (gerçeği törpülemeden)

Ham notları tek bir belgeye (her görüşme bir bölüm) koyun. Sonra AI'dan her beyanı basit kovalar içine etiketlemesini isteyin:

• Acı noktaları (sinir bozucu veya maliyetli olan)
• Tetikleyiciler (şimdi çözüm aramalarına ne sebep oldu)
• Mevcut araçlar/geçici çözümler (bugün ne kullanıyorlar, hatta "tablolar ve umut" olsa bile)

Amaç mükemmel bir sınıflandırma değil. Gözden geçirilebilir bir harita.

AI'dan kalıpları özetlemesini ve çelişkileri işaretlemesini isteyin

Sonra AI'ya tekrar eden kalıpları ve çelişkileri vurgulamasını söyleyin. Çelişkiler bol paradır: genellikle farklı kullanıcı tipleri, farklı bağlamlar veya gerçekten tutarlı olmayan bir sorun olduğunu gösterir.

Örneğin:

"Yeni bir şey kurmak için zamanım yok."

...şu ifadeyle bir arada olabilir:

"Haftada 2 saat kazandırsa öğrenirim."

AI bunları yan yana sunabilir, böylece yanlışlıkla ortalamayı alıp anlamsız bir sonuç çıkarmamış olursunuz.

"En Önemli 3 Problem"i kanıtla yazın

Temaları alın ve her birini şu üç öğeyle kısa bir listeye çevirin:

1. sorunun düz diliyle ifadesi

2. bunu kim yaşar (rol/bağlam)

3. 1–2 kanıt alıntısı

Örnek format:

• Problem #1: İnsanlar Y olduğunda X'yi kaybediyor.
  • Kanıt: “…”

Bu sizi dürüst tutar. Alıntı bulamazsanız, muhtemelen varsayım sizde kalmıştır.

Karar verin: ilerle, pivot yap veya dur

Son olarak AI'dan öğrendiklerinize göre bir öneri istemek iyi olur:

• İlerle eğer aynı acı tekrar tekrar ortaya çıktıysa ve insanlar zaten zamanı/parasını harcıyorsa.
• Pivot eğer acı gerçek ama beklediğiniz "kim" veya "ne zaman" farklıysa.
• Dur eğer ilgi nazikse, kanıt zayıfsa veya sorun daha yakından bakınca kayboluyorsa.

Henüz kesinliğe ihtiyacınız yok—sadece sağlam bir sonraki adım.

En Küçük Faydalı Sürümü Tasarlamak (MVP)

Bu noktada Meraklı Yapıcı'nın bir defteri dolu içgörü ve bir kafa dolu "ya ayrıca şöyle olsa…" fikirleri vardır. Burada AI en fazla yardımcı olur—daha fazla özellik eklemekle değil, gerçekten yayına hazır bir şey için kırpmakla.

Birkaç yol çizin, sonra birini seçin

Sonsuz tartışmak yerine AI yardımcınızdan 5–7 çözüm taslağı üretmesini isteyin: ürün değeri nasıl sunabilir farklı yollar. Her taslağı çaba vs. etki açısından puanlamasını isteyin.

Basit bir prompt işe yarar: "Bu sorunu çözmenin 7 yolunu listele. Her biri için çabayı (S/M/L) ve etkiyi (S/M/L) tahmin et ve nedenini açıkla."

Mükemmel değil, ama net bir önde gelen fikir verir.

Bir MVP seçin: bir ana sonucu verin

MVP, "tam ürünün en küçük versiyonu" değil. Belirli bir kişi için bir anlamlı sonucu veren en küçük sürümdür.

AI bunun sözünü test edilebilir bir vaat olarak ifade etmenize yardımcı olur:

• "10 dakika içinde __ alırsınız."
• "Sonunda, __'ye sahip olacaksınız."

Sonuç açık değilse, MVP hâlâ çok belirsizdir.

Dışlananlar gerçek plandır

Özellik şişmesini önlemek için AI ile "v1'de yok" listesi oluşturun:

• panolar ve analizler
• birden fazla kullanıcı tipi
• entegrasyonlar
• özelleştirme ve temalar

Bu liste, haftanın ortasında yeni fikirler çıktığında bir kalkan olur.

Bunu bir cümleyle söyleyin

Son olarak AI, tekrarlanabilecek açık bir mesaj hazırlar:

• Tek cümlelik değer önerisi: "[spesifik insanlara] [temel sonucu] [ortadan kaldırılan en büyük acıdan] olmadan sağlayan [basit araç]."
• Asansör konuşması (2–3 satır): ne yaptığı, kim için olduğu ve mevcut geçici çözümden neden daha iyi olduğu.

Artık MVP küçük, amaçlı ve açıklanabilir—prototiplemeden önce gereken tam da bu.

Prototipleme: Fikirden İnsanların Dokunabileceği Şeye

Prototip, ürünün akıllı bir tanımlamadan somut bir şeye dönüştüğü yerdir. Tam değil, mükemmel değil—sadece birinin tıklayıp okuyup tepki verebileceği kadar somut.

MVP'yi basit bir akışa dönüştürün

AI yardımcınızdan MVP'nizi ekran ekran taslağına çevirmesini isteyin. Hedefiniz, temel değeri kanıtlayacak kısa bir yol.

Örneğin şu şekilde prompt atın:

You are a product designer. Create a simple user flow for a first-time user.
Context: [what the product helps with]
MVP scope: [3–5 key actions]
Output:
1) Flow diagram in text (Screen A -> Screen B -> ...)
2) For each screen: title, primary CTA, and 2–4 lines of copy
Keep it friendly and clear for non-technical users.

(Bu kod bloğu olduğu gibi bırakılmalıdır.)

Bundan, hızlı tel kafesler (kağıtta bile) veya temel tıklanabilir bir mock oluşturabilirsiniz. Amaç: insanlar 10 saniyede "anladı" demeli.

Pikselleri oluşturmadan önce metni hazırlayın

Çoğu prototip, kopya belirsiz olduğu için başarısız olur. AI'dan şu metinleri yazmasını isteyin:

• İlk kurulum adımları (ilk, ikinci, üçüncü ne oluyor)
• Yardım metinleri (kullanıcı tereddüt ettiğinde küçük açıklamalar)
• Hata mesajları (ne yanlış gitti, şimdi ne yapmalı)
• Temel e-postalar (hoş geldiniz, "neredeyse hazırsınız", basit takip)

Prototipi yüksek sesle okuyabiliyorsanız ve hâlâ mantıklıysa, iyi durumdasınız.

İlgi doğrulamak için "fake door" testi çalıştırın

Her şeyi inşa etmeden önce, vaadi anlatan bir açılış sayfası hazırlayın; 2–3 prototip ekranı gösterin ve bir net CTA koyun ("Erişim iste" veya "Bekleme listesine katıl"). Bir kullanıcı tıklayıp henüz yapılmamış bir özelliğe geçmeye çalışırsa, nazik bir mesaj gösterip e-postasını alın.

AI, açılış sayfası, SSS ve basit bir fiyatlandırma ipucu yazmanıza yardım edebilir (placeholder olarak /pricing kullanılsa bile).

Aradığınız şey ilgi değil—taahhüttür: tıklamalar, kayıtlar, cevaplar ve gerçek niyeti ortaya koyan spesifik sorular.

Doğrulama: Ölçeklemeden Önce Değeri Kanıtlamak

Doğrulama, Meraklı Yapıcının "Bu işe yarar mı?" sorusunu "Biri harekete geçecek kadar umursuyor mu?" sorusuna çevirdiği andır. Amaç mükemmel ürün değil—en az çabayla değer kanıtı.

Hafif bir test seçin (ve gerçek yapın)

Özellikler inşa etmek yerine, bir kararı zorlayan bir test seçin:

• Net vaadi olan tek sayfalık bir açılış sayfası ve bekleme listesi
• Hizmeti manuel (ama tutarlı) şekilde sunan bir "concierge" versiyonu
• Hedef kullanıcılarla 3–5 kişilik küçük bir pilot

AI burada dağınık fikri net bir teklife dönüştürmeye yardım eder: başlık, kısa açıklama, birkaç fayda ve pazarlama kokmayan bir çağrı.

Ölçülebilir çıktılar tanımlayın

Göndermeden önce "başarı"yı sayılarla yazın. Boş metrikler değil—niyet sinyalleri.

Örnekler:

• Kayıtlar: ziyaretçilerin %30'u bekleme listesine katılır
• Cevaplar: 50 davet mesajından 10 anlamlı e-posta yanıtı alınır
• Zaman tasarrufu: kullanıcılar görevi 20 dakika daha hızlı bitirir
• Tekrar kullanım: pilottaki 5 kullanıcının 3'ü ertesi hafta geri döner

Ölçemediğinizi öğrenemezsiniz.

AI ile A/B varyantları üretin (hızlı, rastgele değil)

AI'dan bir kişiye yönelik 10 başlık + CTA çifti isteyin, sonra test için iki tane seçin. Biri "zaman tasarrufu"na odaklanabilir, diğeri "hatalardan kaçınma"ya.

Öğrenimleri yakalayın ve sonraki hamleyi seçin

Test sonrası AI ne olduğunu özetler: insanlar ne tıkladı, ne sordu, neyi karıştırdı, neyi görmezden geldi. Sonunda basit bir karar verirsiniz: devam et, değiştir veya dur—ve bir sonraki denenesi bir cümlede.

Teknik Olmadan İnşa Planlamak

"Geliştirici dili" bilmek şart değil. Gerek olan netlik: ürünün ilk günde ne yapması gerektiği, neyin bekleyebileceği ve bunun çalıştığını nasıl anlayacağınız.

Burada AI yardımcınız beyin fırtınasını bırakıp dikkatli bir proje ortağı gibi davranmaya başlar.

Üç kovaya başla

AI'dan fikrinizi Olmazsa olmaz, Olması iyi olur, ve Sonra olarak küçük bir inşa planına dönüştürmesini isteyin. Olmazsa olmazları acı veren vaadi doğrudan karşılayan özelliklerle çok küçük tutun.

Sonra her olmazsa olmaz için bir sayfa "done tanımı" oluşturmasını isteyin. Örnek promptlar:

• "Bir kullanıcının taslağı kaydetmesi için düz İngilizce bir spes yaz. Kenar durumlarını ekle."
• "Bir 'PDF' dışa aktarma için kabul kriterlerini listeler misin? Teknik olmayan birinin test edebileceği şekilde."

Düz İngilizce speslar ve kontrol listeleri

AI'dan isteyin:

• Adım adım inşa kontrol listesi (ne yapılacak, hangi sırayla)
• Basit kullanıcı hikayeleri ("As a… I want… so that…") ve kabul kriterleri
• Yayınlamadan önce kendi kendinize koşacağınız test listesi

Bu, serbest çalışanların veya geliştirici ekibin tahmin etmesini azaltır.

Kim ne yapar netleştirin

Ekip çalışıyorsanız, AI'dan rolleri sıralamasını isteyin: kim ekranları tasarlar, kim backend'i kurar, kim kopyayı yazar, kim analitiği ayarlar, kim QA'ya bakar. Tek kişi birden fazla şapka taksa bile, şapkaları adlandırmak eksik işleri önler.

Temel gizlilik ve veri işleme soruları

İnşa etmeden önce AI'dan pratik bir soru listesi oluşturmasını isteyin: Hangi verileri topluyoruz? Nerede saklanıyor? Kim erişebilir? Kullanıcı nasıl veriyi siler? Amaç hukuki politika yazmak değil—sonradan sürprizleri önlemek.

Hazırsanız, hızınıza uygun bir iş akışı seçin

Eğer teknik değilseniz (veya hızlı ilerlemek istiyorsanız), "vibe-coding" platformları yardımcı olabilir. Örneğin, Koder.ai yazdığınız düz İngilizce spesleri sohbet arayüzüyle çalışır hale getirip bir web, backend veya mobil uygulamaya çevirmenizi sağlar—sonra gerçek kullanıcılarla test ederken anlık kaydetme ve geri alma ile yineleme yapabilirsiniz.

Pratik fayda sihirli kod üretmek değil; keşiften "işe yarayan bir versiyon"a döngüyü kısaltmaktır. İleride daha geleneksel bir boru hattına geçmek isterseniz, kaynak kodunu dışa aktarma seçeneği bunu mümkün kılar.

Lansman: Net Mesaj ve Sakin Bir Kontrol Listesi

Lansman günü sahneye metinsiz çıkmak gibi hissettirmemeli. Keşfi yaptıysanız ve küçük, faydalı bir MVP inşa ettiyseniz, sıradaki iş basitçe bunu netçe anlatmak ve ilk deneyeceklerin işini kolaylaştırmaktır.

Sakin bir lansman kontrol listesi (gerçekten önemli olanlar)

AI'ı pratik bir proje yöneticisi gibi kullanın: dağınık notları düzenli bir listeye dönüştürsün, sonra hangisinin gerçek olduğuna siz karar verin.

"Yeterli" kontrol listeniz şu olabilir:

• Mesaj: bir cümle kimin için, bir cümle neye yardımcı olur, bir cümle neden farklı.
• Demo: 60–90 saniyelik bir yürütme (ekran kaydı veya canlı). Özellik turu değil—sadece ana işin yapılması.
• Onboarding: ilk çalıştırma kontrol listesi (en fazla 3 adım) ve insanların boş sayfadan başlamaması için bir örnek.
• Destek: bir iletişim yolu ve "24 saat içinde cevap veririz" gibi bir vaat.

itirazlardan yola çıkarak SSS'leri AI ile taslaklayın

Keşifte duyduğunuz en büyük tereddütleri alın—"Benim iş akışımda işe yarar mı?", "Kurulum ne kadar sürer?", "Verilerim güvende mi?"—ve AI'dan tonuza uygun SSS yanıtları yazmasını isteyin.

Sonra dürüstçe düzenleyin. Bir şey belirsizse, öyle olduğunu söyleyin ve planı açıklayın.

Hikaye odaklı ürün sayfası + ilk duyuru

AI'dan basit bir ana hat isteyin:

1. Sinir bozucu an (müşterinizin anı, sizin değil)
2. Küçük kazanç ürününüzün verdiği
3. 3 adımde nasıl çalışır
4. Kanıt (alıntı, ekran görüntüsü veya spesifik bir sonuç)
5. Net çağrı (başla, bekleme listesine katıl, erişim iste)

İlk duyuru postu insanı tutmalı: "İşte bununla ne yaptık, kim için ve bir dahaki testimiz ne." şeklinde.

Zaman çizelgesi ve ilk "kazanç"

Gerçekçi bir lansman penceresi belirleyin (küçük bile olsa) ve ilk kazanımı tanımlayın: 10 aktif kullanıcı, 5 tamamlanmış onboarding akışı veya 3 ücretli deneme gibi. AI ilerlemeyi takip etmenize yardım eder, ama değeri kanıtlayan hedefi siz seçin.

İvmi Koruma: AI Uzun Vadeli Ortak Olarak

Lansmandan sonra Meraklı Yapıcı AI'dan "mezun" olmaz. Kullanım şekli değişir.

Başlangıçta yardımcı hız sağlar—taslaklar, yapı, prototipler. Sonra ritim sağlar: kalıpları fark etmek, tutarlılığı sürdürmek ve daha küçük kararları daha az stresle almak.

Haftalık bir yineleme döngüsü (kahramanca sprint değil)

Basit bir ritim kurun: kullanıcılarla konuşun, küçük bir geliştirme yapın, ne olduğunu not edin. AI döngüyü sessiz bir şekilde devam ettiren yardımcı olur.

Süreklilik için birkaç alışkanlık:

• Haftalık kullanıcı aramaları (kısa bile olsa). AI geçen haftanın notlarından bir gündem ve 5 kişiye özel takip sorusu üretir.
• Bir deney günlüğü. Her değişiklikten sonra kaydedin: hipotez, ne yayınlandı, beklenti neydi, ne oldu. AI sonuçları özetler ve bir sonraki testi önerir.
• Bir prompt kütüphanesi. Sürekli yararlı çıktılar üreten promptları kaydedin (araştırma özetleri, görüşme soruları, sürüm notları). Zamanla bu işletim el kitabınız olur.

AI'nın yapmaması gerekenler

Yardımcının yararlı kalması için net çizgiler belirleyin:

• Son hâkîm değil. AI tavsiye edebilir, ama neyin yayınlanacağına yapıcı karar verir.
• Etik departmanı değil. AI riskleri işaretleyebilir, ama politika ve değerleri yapıcı belirlemeli.
• Kullanıcı onayı etrafından dolaşma aracı olamaz. Özel verileri kazımak, izinsiz kayıt yapmak veya "AI'ya sorduk ne istiyorsunuz" demek yok. İnsanlara doğrudan sorun ve şeffaf olun.

Kopyalanabilir tekrar edilebilir bir çerçeve

İvme düştüğünde basit bir komuta geri dönün:

1. Dinle: 3–5 kısa kullanıcı görüşmesi.
2. Sentezle: AI'dan temalar, çelişkiler ve açık sorular isteyin.
3. Seç: Bir problem ve önemli bir metrik seçin.
4. Yayınla: Fikri test eden en küçük değişikliği yapın.
5. Öğren: Sonuçları kaydedin, prompt kütüphanenizi güncelleyin ve tekrarlayın.

İşte merakın ürüne, ürünün de pratiğe dönüştüğü yol budur.