Mühendis olmayanların büyük dil modelleriyle eşleşerek gerçek ürünleri yayınlaması için pratik rehber: iş akışları, istemler, testler ve güvenli sürüm alışkanlıkları.
'LLM ile eşli programlama', yardımcı bir takım arkadaşıyla çalıştığınız gibi çalışmaktır: amacı tanımlarsınız, model bir yaklaşım önerir ve kod taslağı oluşturur, siz çalıştırır, gözden geçirir ve yönlendirirsiniz. Ürün kararları hâlâ sizde; LLM hızlı bir yazıcı, açıklayıcı ve ikinci bir göz görevi görür.
Bu iş akışı için yayınlamak, "laptopta bir şey yaptım" anlamına gelmez. Yayınlamak şunları ifade eder:
Bu, operasyon ekibinizin haftalık kullandığı bir dahili araç, 10 müşteri için ücretli bir pilot ya da kayıt toplayan ve talebi kanıtlayan bir MVP olabilir.
LLM’i taslak oluşturma ve öğrenme partneriniz olarak düşünün:
Sizin işiniz ise ürün gerçeklik kontrolü:
LLM’ler sizi sıfırdan çalışan bir taslağa hızla taşıyabilir, ama hâlâ hata yaparlar: güncel olmayan API’ler, eksik adımlar, kendine fazlasıyla güvenen ama yanlış varsayımlar. Kazanç, ilk seferde mükemmel kod değil—"neden bu başarısız oldu?" sorusuna kullanışlı bir sonraki adım alacağınız sık bir döngüdür.
Bu stil özellikle kurucular, operasyon çalışanları, tasarımcılar ve ürün yöneticileri için uygundur; açık iş akışlarını tarif edebilen ve test edip yinelemeye istekli kişiler. Net bir problem tanımı yazabiliyor ve sonuçları doğrulayabiliyorsanız, bir LLM ile eşleşerek gerçek yazılım yayınlayabilirsiniz.
Bu iş akışının "eşlik etme" gibi hissetmesini istiyorsanız ve araçlarla uğraşmak yerine tek bir ortamda çalışmak istiyorsanız, özel bir vibe-coding ortamı yardımcı olabilir. Örneğin Koder.ai, sohbet odaklı oluşturma (planlama modu, snapshotlar ve geri alma ile) üzerine kuruludur ve bu kılavuzda kullanacağınız döngüyle iyi örtüşür.
Yapay zeka destekli bir inşayı en hızlı sekteye uğratan şey, belirsiz bir hırslı hedefle başlamaktır ("daha iyi bir CRM" gibi) yerine bitirilebilir bir problem seçmektir. LLM ile eşli programlama, hedef dar, test edilebilir ve gerçek bir kişinin kullanacağı bir şeye bağlı olduğunda en iyi sonucu verir.
Birincil bir kullanıcı ve onun yapmak istediği bir işi seçin. Kullanıcıyı isimlendiremiyorsanız yönünüz değişir ve model her yeni yön için memnuniyetle kod üretecektir.
İyi bir problem şöyle olur:
Doğrulanabilir tek cümlelik bir "tamamlanma tanımı" kullanın:
For [who], build [what] so that [outcome] by [when], because [why it matters].
Örnek:
"Serbest çalışan tasarımcılar için, 6 alandan bir fatura PDF’i üreten küçük bir web aracı inşa edin, böylece bu hafta 3 dakikadan kısa sürede fatura gönderebilsinler; çünkü gecikmeler nakit akışını zedeler."
MVP’niz "versiyon 1" değildir. En küçük dilim şu soruyu cevaplamalı: Biri bunu umursar mı?
Kasıtlı olarak sade tutun:
Model ekstra özellikler önerdiğinde sorun: "Bu değer kanıtını artırıyor mu yoksa sadece kod hacmini mi?"
Kısıtlar, kazara kapsam büyümesini ve sonradan riskli seçimleri önler:
Bu parçaları belirledikten sonra problemi LLM’nin uygulayabileceği gereksinimlere dönüştürmeye hazırsınız.
Fikrinizi bir arkadaşınıza anlatabiliyorsanız, gereksinim yazabilirsiniz. Püf noktası, ne olması gerektiğini (ve kimin için) çözüm önermeye atlamadan yakalamaktır. Net gereksinimler LLM’yi daha hızlı, daha doğru ve düzeltmesi daha kolay hale getirir.
5–10 kısa "Kullanıcı olarak... istiyorum... böylece..." cümlesi yazın. Düz ve açık olsun.
Eğer bir hikaye "ve ayrıca..." gerektiriyorsa, ikiye bölün. Her hikaye bir mühendis olmayan tarafından test edilebilir olmalı.
Bunu istemlere yapıştıracağınız belge haline getirin.
İçerik:
Tasarım becerisi gerekmiyor. Ekranları ve her birinde ne olduğunu listeleyin:
Kaba bir akış belirsizliği ortadan kaldırır: model doğru rotaları, bileşenleri ve veriyi oluşturabilir.
v1 için bir bitiş tanımı yazın, örn: "Yeni bir kullanıcı kaydolabilir, öğeleri kaydedebilir, listesini görüntüleyebilir ve paylaşabilir; hatalar net mesajlar gösterir; veriler yenilemeden sonra da kalır."
Sonra yineleme için kısa bir backlog (5–8 madde) tutun; her biri bir kullanıcı hikayesine ve basit kabul kontrolüne bağlı olsun.
İlk yığın "sonsuz" karar değildir. Bitirebileceğiniz bir işe yardımcı olmak için eğitim tekerlekleridir. Amaç, kararları en aza indirip dikkatini ürüne vermektir.
Ne inşa ettiğinize göre seçin, etkileyici görünen şeylere göre değil:
Emin değilseniz, küçük bir web uygulamasını varsayın. Paylaşması ve test etmesi en kolay olan budur.
Çok sayıda örneği, tahmin edilebilir varsayımları ve aktif topluluğu olan araçları seçin. "Sıkıcı" şu demektir:
Bu önemlidir çünkü LLM eş‑yazılımcınız popüler yığınlarda daha fazla gerçek dünya örneği ve hata görmüş olur; bu da çıkmazları azaltır.
Eğer yığını kendiniz kurmak istemiyorsanız, standardize eden bir platform kullanabilirsiniz. Örneğin Koder.ai pragmatik bir kurulum (ön uçta React, arka uçta Go, veri için PostgreSQL ve mobil için Flutter) varsayıyor; bu, karar yorgunluğunu azaltabilir.
Koda başlamadan önce cevap verin: Bunu kim çalıştırmalı ve nasıl?
Bu tercih kimlik doğrulamadan dosya erişimine kadar her şeyi etkiler.
Şunları not edin:
Basit bir not bile ("görevleri bir veritabanında sakla; kişisel veri yok; sadece admin erişimi") sonradan can sıkıcı yeniden çalışmayı önler.
LLM’ler, onları kod vending machine gibi görmektense brieflenmesi, sınırlandırılması ve geri bildirim verilmesi gereken bir iş arkadaşı gibi gördüğünüzde en iyi sonucu verir. Amaç tutarlılıktır: her seferinde aynı tarz istem, ne alacağınızı öngörülebilir kılar.
Kopyala/yapıştır yapabileceğiniz basit bir yapı kullanın:
Örnek:
Context: We’re building a simple invoice tracker web app. Current files: /server.js, /db.js, /ui.
Goal: Add an “Export CSV” button on the invoices list.
Inputs: Fields to include: id, client, amount, status, createdAt.
Constraints: Keep existing endpoints working. No new libraries. Output must be a downloadable CSV.
Uygulamadan önce sorun: "Adım adım bir plan öner ve değiştireceğin dosyaları listele." Bu yanlış anlamaları erken yakalar ve size takip edebileceğiniz bir kontrol listesi verir.
Eğer bir geliştirme ortamı kullanıyorsanız, modelden planlama modunda kalmasını isteyin; sürpriz refaktörleri engellemek için faydalı olabilir. (Koder.ai açıkça bir planlama modunu destekler.)
"Tüm özelliği yeniden yaz" yerine "sadece /ui/InvoicesList'i değiştirip bir düğme ekle ve mevcut endpoint'e bağla" deyin. Daha küçük istekler kazara bozulmaları azaltır ve incelemeyi kolaylaştırır.
Her değişiklikten sonra şunu sorun: "Ne değiştirdin ve neden, ayrıca manuel olarak neyi doğrulamam gerekiyor?" Bu, modeli kararlarını anlatan bir takım arkadaşı yapar.
Bir çalışma notu (doküman veya /PROJECT_MEMORY.md) tutun: kararlar, çalıştırdığınız komutlar ve hızlı dosya haritası. Model kafası karıştığında bunu istemlere yapıştırın—paylaşılan bağlamı hızla geri getirir.
LLM ile hızla inşa etmenin en hızlı yolu, onu "tüm uygulamayı üret" düğmesi gibi görmekten vazgeçip dar bir döngü içinde bir takım arkadaşı gibi kullanmaktır. Bir küçük şey yapın, çalıştırın, düzgün çalıştığını kontrol edin, sonra devam edin.
10–30 dakikada bitirebileceğiniz bir dilim seçin: bir ekran, bir özellik veya bir düzeltme. Hedefi ve "bitti" ne demek yazın.
Örnek: "Bir 'Proje Oluştur' formu ekle. Gönderip başarı mesajı gördüğümde ve yeniledikten sonra yeni proje listede göründüğünde bitti sayılır."
Modelden terminal komutları ve dosya düzenlemeleri dahil adım adım rehberlik isteyin. Ortamınızı (işletim sistemi, editör, dil) söyleyin ve okunabilir kod isteyin.
Faydalı istem: "Yaptığın her değişikliği düz İngilizce açıklayın, mantık zorlayıcıysa yorum ekleyin ve fonksiyonları küçük tutun ki takip edebileyim."
Hepsi bir arada bir araç kullanıyorsanız (Koder.ai gibi), bu döngüyü tek bir çalışma alanında tutabilirsiniz: değişiklikler için sohbet, paylaşım için yerleşik hosting/deploy ve istediğinizde kaynak kodu dışarı aktarma.
Değişiklikten hemen sonra uygulamayı çalıştırın. Hata varsa, tam çıktıyı modele yapıştırın ve sizi bloke eden en küçük düzeltmeyi isteyin.
Kısa bir manuel kontrol yapın ve sonra şu basit kontrol listesiyle kilitleyin:
Döngüyü tekrarlayın. Küçük, doğrulanmış adımlar belirsiz, büyük sıçramalardan iyidir—özellikle kod tabanını hâlâ öğrenirken.
Hata ayıklama çoğu mühendis olmayanın takıldığı yerdir—neden "çok teknik" değil, geri bildirimin gürültülü olmasıdır. Göreviniz bu gürültüyü LLM’nin yanıtlayabileceği net bir soruya dönüştürmektir.
Bir şey bozulduğunda, özetleme dürtüsüne karşı koyun. Tam hata mesajını ve birkaç satır üzerini yapıştırın. Ne olması gerektiğini ("olmalı"), ne olduğunu ("oldu") ekleyin. Bu zıtlık genellikle eksik parçadır.
Sorun tarayıcıdaysa ekleyin:
Komut satırı uygulamasıysa ekleyin:
Çalışan bir yapı işe yarar:
Sıralama önemlidir. Modelin on olası neden sıralayıp sizi tavşan deliklerine göndermesini önler.
Hata ayıklama tekrarlayan bir süreçtir. Bir notta (veya /docs/troubleshooting.md) şunları yazın:
Aynı sınıf bir sorun tekrar ortaya çıktığında—yanlış port, eksik bağımlılık, yanlış adlandırılmış çevre değişkeni—dakikalar içinde çözersiniz.
"Programlama öğrenmeye" ihtiyacınız yok ama birkaç temel zihinsel model fayda sağlar:
Her hatayı kanıt, hipotez ve hızlı bir testle küçük bir soruşturma olarak ele alın. LLM süreci hızlandırır ama yönlendiren sizsiniz.
Çoğu ürünü öldüren hataları yakalamak için QA mühendisi olmanıza gerek yok. İhtiyacınız olan, uygulamanızın vaadettiklerini hâlâ yapıp yapmadığını kontrol edecek tekrarlanabilir bir yol.
Yazdığınız gereksinimleri modelden birkaç test vakasına dönüştürmesini isteyin. Somut ve gözlemlenebilir olsun.
Örnek istem:
"İşte gereksinimlerim. 10 test vakası üret: 6 normal akış, 2 kenar durumu ve 2 hata durumu. Her biri için adımlar ve beklenen sonucu ekle."
Amaç şu tür testler: "200 satırlı bir .csv yüklediğimde uygulama başarı mesajı gösterir ve 200 öğe içe aktarılır" gibi, "CSV içe aktar çalışıyor" demek yerine.
Otomatik testler eklemeye değer olduğunda hızlı çalışan ve kolay eklenenlerdir. Modelden saf fonksiyonlar, giriş doğrulama ve kritik API uç noktaları etrafında testler eklemesini isteyin. Diğer her şey—UI düzeni, metin, görsel incelikler—için bir kontrol listesi kullanın.
Kural: sessizce bozan şeyleri otomate edin; gözle görülenleri checklist ile kontrol edin.
Çekirdek değeri 2–5 dakikada kanıtlayan kısa bir manuel betik yazın. Bu, bir yapıyı paylaşmadan önce her seferinde çalıştırdığınız şeydir.
Örnek yapı:
Mühendis olmayanlar genellikle sadece mutlu yolları test eder. Modelden akışlarınızı gözden geçirip nerede hata olabileceğini söylemesini isteyin:
Basit bir listede tutun (not uygulaması yeterli):
Sonra bunu eş-programlama konuşmasına yapıştırıp: "Muhtemel nedeni teşhis et, düzeltme öner ve bu geri gelmesin diye regresyon testi veya kontrol listesi ekle" deyin.
LLM ile eşli programlama sizi hızlandırır ama istemeden sızdırmak isteyeceğiniz bir şeyi paylaşmayı da kolaylaştırır. Birkaç basit alışkanlık sizi, kullanıcılarınızı ve ilerideki kendinizi korur—projenizi uyumlu hale getirmeye gerek kalmadan.
LLM sohbetini kamusal bir yer gibi görün. API anahtarları, parolalar, özel token’lar, veritabanı bağlantı dizeleri gibi şeyleri asla yapıştırmayın.
Modelin anahtarın nereye gideceğini bilmesi gerekiyorsa YOUR_API_KEY_HERE gibi bir yer tutucu paylaşın ve nasıl güvenli şekilde bağlanacağını gösterin.
Gerçek müşteri örnekleriyle debug yapıyorsanız, tanımlayıcı tüm bilgileri çıkarın: isimler, e‑postalar, telefonlar, adresler, sipariş ID’leri, IP adresleri, serbest metin notları.
İyi bir kural: sadece verinin şeklini (alanlar ve türler) ve küçük, sahte bir örneği paylaşın. Emin değilseniz hassas olduğunu varsayın.
Prototip olsa bile sırları koddan ve repodan uzak tutun. Yerelde çevre değişkenlerinde tutun ve staging/production için barındırma platformunun gizli depolama mekanizmasını kullanın.
Birden fazla anahtar toplamaya başlarsanız (ödeme, e‑posta, analiz), basit bir secrets manager düşünün—kopyala/yapıştır anahtar karmaşasını önler.
Güvenlik sadece saldırılardan ibaret değildir; kazara bozulmayı da önler:
Modelden bunları sır paylaşmadan uygulamanızı istemesini isteyin. Örneğin: "Bu endpoint’e istek doğrulama ve hız limiti ekle; sırların env vars’ta olduğunu varsay."
Küçük bir DATA_HANDLING.md (veya README içinde bir bölüm) oluşturun ve cevaplayın:
Bu tek sayfalık not gelecekteki kararları yönlendirir ve kullanıcıya/iş ortağına/profesyonele açıklamayı kolaylaştırır.
Laptopunuzda çalışan bir prototip büyük bir kilometre taşıdır—ama başka insanların güvenilir şekilde kullanabilmesi için "ürün" sayılmaz. İyi haber: karmaşık bir DevOps kurulumuna ihtiyacınız yok. Basit bir dağıtım yolu, kısa bir kontrol listesi ve sorunları hızlı fark etme yöntemi yeterlidir.
Bir cümleyle ekip arkadaşınıza açıklayabileceğiniz bir seçenek seçin:
Emin değilseniz, LLM eşinizden yığınınıza ve kısıtlarınıza göre tek bir yaklaşım önerip takip adımlarını üretmesini isteyin.
Eğer dağıtımla uğraşmak istemezseniz, hosting ve deploy’u inşa akışıyla birleştiren bir platform kullanmayı düşünün. Koder.ai deployment/hosting, özel alan adları ve kaynak kodu dışa aktarma destekler—paylaşılabilir bir link hızla elde etmek istediğinizde faydalıdır, yine de ileride kendi altyapınıza "mezun olma" seçeneği bırakır.
Yayınlamadan önce en yaygın hataları engelleyen kısa bir kontrol listesi çalıştırın:
Kural: rollback’inizi 30 saniyede tarif edemiyorsanız, yayın süreciniz hazır değildir.
İpucu: Kullandığınız araç ne olursa olsun, rollback'i birincil alışkanlık haline getirin. Koder.ai gibi snapshot + geri alma özellikleri, bir şeyi kırıldığında hızlıca geri dönmeyi sağlayarak daha sık yayın yapmanızı kolaylaştırır.
Sorumlu olmak için gösterişli panellere gerek yok:
İzleme, "bir kullanıcı bozduğunu söyledi" cümlesini "belirli hata ve başlangıç zamanı"na dönüştürür.
Hedef kullanıcıya uyan 5–20 kişilik küçük bir beta davet edin. Onlara tamamlamaları için tek bir görev verin ve şu tür geri bildirim alın:
Geri bildirimi sonuçlara odaklı tutun, özellik istekleri listesi değil.
Eğer prototipi paralı bir şeye dönüştürecekseniz, sürüm planını ürün planının bir parçası yapın (faturalama, destek, beklentiler). Hazır olduğunuzda seçenekleri ve sonraki adımları /pricing adresinde görebilirsiniz.
Eğer Koder.ai üzerinde inşa ediyorsanız, ücretsiz, pro, business ve enterprise katmanlarının bulunduğunu unutmayın—küçük başlayıp yalnızca gerektiğinde kapasite, işbirliği veya yönetişim için yükseltebilirsiniz.
Bir kez yayınlamak heyecan vericidir. Tekrar tekrar yayınlamak (ve her seferinde daha iyi yapmak) ürünü gerçek kılar. "Hafta sonu projesi" ile "ürün" arasındaki fark kasıtlı bir geri bildirim döngüsüdür.
Fikir toplayın, ama değere doğrudan bağlı birkaç sinyali takip edin:
Bu döngüde optimize ettiğiniz metriği modele söyleyin. Size sadece görünüşü değil, sonuçları iyileştirecek değişiklikleri önceliklendirmenize yardımcı olur.
Kısa döngüler riski azaltır. Haftalık bir ritim şu kadar basit olabilir:
Modelden ham geri bildirimleri bir backlog’a çevirmesini isteyin:
"20 kullanıcı notu var. Grupla, en önemli 5 temayı belirle ve etki vs. çaba ölçeğine göre 8 görev öner. Kabul kriterlerini ekle."
Hafif bir "Neler yeni" bölümü güven inşa eder. Ayrıca aynı hatayı tekrarlamamanıza yardımcı olur. Girişleri kullanıcıya yönelik tutun ("Export artık CSV destekliyor") ve ilgili düzeltmelere bağlayın.
Tekrarlanan şikayetler görünüyorsa—yavaşlık, kafa karıştırıcı onboarding, çöküşler veya hatalı sonuçlar—özellik eklemeyi durdurun. Güvenilirlik, açıklık ve performansa odaklanan bir "temel sprinti" yapın. Ürünler eksik 37. özellikle değil, temel işlevsellik tutarsız olduğunda başarısız olur.
LLM’ler CRUD ekranları, basit API’ler ve UI düzeltmeleri gibi "bilinen kalıpları" hızlandırmada iyidir, ama öngörülebilir zorlukları vardır. En yaygın başarısızlık modu, güvenle yanlış olan çıktıdır—inandırıcı görünen ama kenar durumlarında hata veren kod.
Gizli hatalar: off‑by‑one, yarış koşulları ve durum problemleri birkaç tıklamadan sonra ortaya çıkar.
Güncellik eksikliği: API’ler, kütüphane versiyonları ve en iyi uygulamalar değişebilir; model eski sözdizimini veya kullanımdan kalkmış paket öneriyor olabilir.
Aşırı güven: model bir şeyin çalıştığını iddia edip doğrulamadan geçebilir. İddiaları çalıştırıp doğrulayana kadar hipotez sayın.
Bunları görürseniz yavaşlayın ve daha basit hale getirin:
Erken yardım alın:
Kararları siz verirsiniz: ne inşa edileceği, "bitti"nin ne olduğu ve hangi risklerin kabul edilebilir olduğu. Model yürütmeyi hızlandırır ama hesap verebilirliği alamaz.
Pratik bir alışkanlık: işinizi taşınabilir tutun. İster geleneksel bir repo’da ister Koder.ai gibi bir platformda çalışın, kaynak kodunu dışa aktarabildiğinizden ve derlemeyi yeniden üretebildiğinizden emin olun. Bu tek kısıtlama sizi araç kilitlenmesinden korur ve mühendis yardımı gerektiğinde işi kolaylaştırır.
Eğer pratik bir sonraki adım isterseniz, /blog/getting-started ile başlayın ve yapınız kendinizi fazla büyük hissettiğinde bu kontrol listesini tekrar açın.
Bu, ürün kararlarından ve doğrulamadan siz sorumlu kalırken LLM’nin kod taslağı, kavram açıklamaları, seçenek önerileri ve test önerileriyle yardımcı olduğu bir iş akışıdır.
Amacınızı ve kısıtları anlatırsınız; model bir uygulama önerir; siz çalıştırır, sonucu kontrol eder ve sonraki adımı belirlersiniz.
Bu bağlamda “yayınlama” şunları ifade eder:
Sadece dizüstünüzde çalışan ve güvenilir şekilde yeniden çalıştırılamayan şey henüz yayınlanmış sayılmaz.
LLM, taslak oluşturma ve hızlandırma için en uygunudur:
Model hızlı bir iş arkadaşıdır ama otorite değildir; kararlar sizde olmalı.
Çıktıyı çalıştırana kadar hipotez olarak ele alın. Yaygın başarısızlık nedenleri şunlardır:
Başarı, neden başarısız olduğunu sorup kanıtla geri besleme vererek yinelemeyi sıklaştırmaktır.
Dar, test edilebilir ve gerçek bir kullanıcıya bağlı bir problem seçin. Yardımcı kalıplar:
Kimi ve işe yaradığını söyleyemiyorsanız, yönünüz kayar.
Doğrulanabilir bir "tamamlanma tanımı" için tek cümle kullanın:
For [who], build , .
MVP, değeri kanıtlayan en küçük uçtan uca akıştır, "v1" demek değildir. Basit tutun:
Model ekstra özellik önerdiğinde sorun: “Bu değer kanıtını artırıyor mu yoksa sadece kod hacmi mi?”
Tekrar edilebilir bir yapı kullanın:
Ayrıca uygulamadan önce bir plan isteyin: "Adım adım plan ve değiştireceğin dosyaları listele."
Sıkı bir döngü izleyin:
Küçük, doğrulanmış adımlar büyük, belirsiz sıçramalardan iyidir.
Chat ortamını kamu bir alan gibi görün: API anahtarları, parolalar, özel token’ları asla yapıştırmayın. Modele anahtarın nereye gideceğini göstermesi gerekiyorsa YOUR_API_KEY_HERE gibi yer tutucu kullanın.
Gerçek müşteri örnekleri ile debug yapıyorsanız, isimleri, e‑postaları, telefonları, adresleri, sipariş/ID’leri, IP adreslerini ve kişiyi tanımlayan metinleri çıkarın. Sadece verinin şeklini (alanlar ve türler) ve küçük bir sahte örnek paylaşın.
Bunu, tıklanabilir/görülebilir/üretilir kabul kriterlerine çevirin ki gerçekten bittiğini doğrulayabilesiniz.