Kullanıcı bakış açısından no-code araçlar ile yapay zeka destekli uygulama oluşturucuları karşılaştırın: öğrenme eğrisi, hız, kontrol, maliyet, destek ve en uygun kullanım durumları.
İnsanlar sık sık “no-code” ve “AI uygulama oluşturucu” terimlerini birbirinin yerine kullanır. Kesişirler ama aynı şey değiller — farkı anlamak projeniz için doğru aracı seçmenize yardımcı olur.
Bir no-code aracı, önceden hazırlanmış yapı taşlarını — formlar, veritabanları, sayfalar, iş akışları ve entegrasyonlar — görsel bir editörde yapılandırarak bir uygulama oluşturmanızı sağlar. "Sürükle ve bırak" yaparsınız, kurallar belirlersiniz ve veri kaynaklarını bağlarsınız; ama tipik olarak yapıyı siz belirlersiniz: hangi ekranlar var, veritabanınızda hangi alanlar var, hangi otomasyon tetiklenir ve sonra ne olur.
No-code araçlar genellikle öngörülebilir, tekrarlanabilir sonuçlar istediğinizde ve aracın çalışma biçimini öğrenmeye istekli olduğunuzda öne çıkar.
Bir AI uygulama oluşturucu, istemler (ve bazen kısa bir röportaj) kullanarak uygulamanın bölümlerini sizin için üretir: düzenler, veri modelleri, iş akışları, metinler ve hatta mantık. Boş bir tuvalle başlamaktansa AI'nin önerdiği bir “taslak” ile başlarsınız, sonra onu incelersiniz.
AI oluşturucular genellikle fikirden kullanılabilir bir şeye hızlıca ulaşmak istediğinizde veya "doğru" yapıyı henüz bilmediğinizde ilk sürümü oluşturmak için faydalıdır.
Bu makale şunlar içindir:
Hem “no-code” hem de “AI uygulama oluşturucu” çok farklı ürünleri tanımlayabilir. Bazıları web uygulamalarına, bazıları iş akışı otomasyonuna, bazıları da dahili araçlara (panolar, yönetici panelleri, CRUD uygulamaları) odaklanır. Adil bir karşılaştırma yapmak, inşa etmeye çalıştığınız şeye dikkat etmeyi gerektirir—bir işe alım portalı ile bir Slack otomasyonu çok farklı gereksinimlere sahiptir.
Bunu pratik tutmak için kullanıcı-öncelikli bir gözle karşılaştıracağız:
Pratik düzeyde no-code araçlar ve AI oluşturucular farklı "girdilerden" başladıkları için farklı hissedilir. No-code araçlar gördüğünüzü yerleştirerek başlar. AI uygulama oluşturucular ne tarif ettiğinize göre başlar.
Klasik bir no-code aracında genellikle UI öğelerini bir tuvale sürüklersiniz — formlar, tablolar, butonlar, grafikler — sonra bunları veriye bağlarsınız. İlerleme kademelidir: tıklarsınız, yerleştirirsiniz, önizlersiniz, ayarlarsınız.
Bir AI uygulama oluşturucuda genellikle "Müşteri kabul formu, pano ve e-posta bildirimleri oluştur" gibi bir istem yazarak başlarsınız. Sistem ekranlar, veri modelleri ve temel mantığı üretir. İşiniz, üretileni düzenlemeye kayar: üretilen ekranları düzenlemek, varsayımları düzeltmek ve yeniden istem vermek.
No-code platformları genellikle yeniden kullanılabilir bileşenler ve göz atabileceğiniz şablonlarla erken aşamada öne çıkar; ayrıca iyi tanımlanmış entegrasyon kataloglarına (Stripe, Airtable, Google Sheets, Slack vb.) sahiptir. Araç size belirli "raylar" ile rehberlik eder.
AI oluşturucular ise tanımınızdan uygulama çıkarabildiği için yapıyı daha hızlı başlatabilir—özellikle yaygın iş uygulamalarında. Ancak çıktıyı tam iş akışınıza ve terminolojinize göre yönlendirmek için zaman harcayabilirsiniz.
No-code'da mantık genellikle görsel iş akışlarında yer alır: "Bu butona tıklandığında → alanları doğrula → kaydı yaz → e-posta gönder." Açık ve denetlenebilirdir.
AI oluşturucularda mantık kurallar, betikler veya sizin elinizle birleştirmediğiniz konfigürasyonlar olarak üretilebilir. Bu kullanışlı olabilir, ama kuralların ne kadar şeffaf ve düzenlenebilir olduğunu kontrol etmek faydalıdır.
No-code düzenlemeleri genellikle hassastır: bir alan etiketini değiştirin, bir koşulu güncelleyin, düzeni yeniden düzenleyin.
AI düzenlemeleri konversasyonel olabilir ("Durum açılır menüsü ekle ve liste görünümünü filtrele"), ama bazen daha geniş parçaları yeniden üretebilir. En iyi deneyim, geniş değişiklikler için istem, sonra doğrudan tıklamayla ince ayar yapabilme özgürlüğüdür.
Bir uygulama oluşturucuyla ilk saatiniz genellikle sizde kalıp kalmayacağını belirler. No-code araçları ve AI oluşturucular her ikisi de sizi hızlıca "çalışan bir şey"e götürebilir—ama yol çok farklı hisseder.
No-code araçlar genellikle yapı ile başlar: bir şablon seçersiniz (CRM, rezervasyon formu, envanter listesi), bir veritabanı bağlarsınız ve adım adım bir kontrol listesi takip edersiniz. Onboarding genellikle görsel ve adım adımdır; bu da ilerlemeyi öngörülebilir kılar.
AI uygulama oluşturucular niyetle başlar: ne istediğinizi tarif edersiniz ("e-posta hatırlatmalı müşteri kabul portalı") ve araç bir taslak üretir. Onboarding genellikle istem örnekleri, inceleme ekranları ve yineleme döngülerine odaklanır; uzun eğitimler nadirdir.
No-code araçlarında, öğrenme eğrisi yapı taşlarını anlamakla ilgilidir—sayfalar, tablolar, tetikleyiciler, roller ve durumlar. Bir kez kelime dağarcığını öğrendiğinizde, bu bilgi projeler arasında iyi taşınır.
AI oluşturucularda, beceri etkili istemler yazmak ve üretilenlerdeki boşlukları tespit etmek üzerinedir. Erken aşamada UI kavramlarını ezberlemeniz gerekmez, ama gereksinimleri net şekilde iletmeyi öğrenmelisiniz.
No-code araçlar genellikle daha yüksek güven sağlar çünkü mantığı görsel olarak izleyebilir ve her ekran durumunu önizleyebilirsiniz.
AI oluşturucular daha hızlı bir sıçrama gibi gelebilir: hız kazanırsınız, ama üretildiği akışları, izinleri ve örnek verileri gerçek kullanıcılarla paylaşmadan önce dikkatle gözden geçirmek istersiniz.
İlk yapınız beklentilerle gerçekliği karşılaştırır. Hem no-code araçlar hem de AI oluşturucular başlangıçta “anlık” hissi verebilir—ama farklı şekillerde hızlı olurlar ve farklı yerlerde takılırlar.
No-code araçları, görev bilinen bir şablona uyansa en hızlıdır: basit bir açılış sayfası, temel bir form, bir CRUD uygulaması veya düz bir iş akışı otomasyonu. Tanıdık yapı taşlarını tıklamak ilerlemeyi öngörülebilir kılar.
AI oluşturucular ilk taslakta daha hızlı olabilir: ne istediğinizi tarif edersiniz ("bir müşteri kabul formu oluştur, kayıt oluşturup bana e-posta gönder"), genellikle dakikalar içinde çalışan bir iskelet alırsınız—UI, veri modeli ve mantık dahil.
No-code genellikle net bir döngüye sahiptir: bir ayar değiştir, önizle, test et, tekrar et. Yapılandırılmıştır ama doğru paneli veya özelliği bulmak bazen zaman alabilir.
AI oluşturucular genellikle düz dilde yineleme imkanı sunar ("formu kısalt", "durum alanı ekle", "Slack'e de gönder"). Bu menü aramayı azaltabilir, ancak AI'nin ne değiştirdiğini ve başka neyi bozduğunu doğrulama adımı ekler.
Kenar durumları, teknik olmayan kurucular için “hızlı”nın neden işe yaramadığını gösterir:
No-code araçlar bu ayarları genellikle görünür hale getirir—güçlü ama bazen gömülü veya sınırlı. AI oluşturucular kuralları hızlı yazabilir, ama "herkes düzenleyebilir ama müteahhitler cuma günleri düzenleyemez" gibi hassas istisnaları ifade etmekte zorlanabilir.
Genel bir kural: no-code platformu platform sınırlarına takıldığında problem yaşarsınız; AI ise mantığı inceleyemediğinizde veya kontrol edemediğinizde takılır. En iyi ilk uygulama deneyimi, bir şey beklenmedik davranış sergilediğinde ne olduğunu anlamanıza izin veren deneyimdir.
Kontrol, klasik no-code araçları ile AI uygulama oluşturucular arasındaki farkın en belirgin olduğu alandır. İkisi de "kod yok" vaadediyor ama sonuca yön vermenizin yolları çok farklıdır.
Çoğu no-code aracı arayüzü bir tasarım yüzeyi gibi ele alır: bileşenleri yerleştirirsiniz, boşlukları belirlersiniz, durumları tanımlarsınız ve duyarlı davranışı ince ayarlarsınız. Kesin düzenlere (marka kuralları, karmaşık formlar, tutarlı boşluk) önem veriyorsanız bu güven vericidir.
AI oluşturucular istemden ekranlar üretir ve hızlı iterasyon sağlar, ama "hızlı" bazen "yaklaşık" demektir. Özellikle koşullu alanlar, çok adımlı akışlar veya sıkı tasarım sistemleri için sistemi tam etkileşiminize göre yönlendirmek zaman alabilir.
No-code platformları genellikle veri modellemeyi birinci sınıf özellik olarak sunar: tablolar, ilişkiler, gerekli alanlar, benzersiz kısıtlar ve bazen şema değişikliklerinde migration araçları. Bu yapı, uygulama prototipten çıktıktan sonra büyüdüğünde yardımcı olur.
AI oluşturucular veri modelini doğal dilin arkasına soyutlayabilir. Bu kullanışlıdır ta ki netlik gerektiğinde: Gerçekte hangi tablolar var? İlişkiler uygulanıyor mu? Bir alanı yeniden adlandırdığınızda veya bir tabloyu ikiye böldüğünüzde ne olur?
No-code araçlarında mantık genellikle iş akışları, kurallar veya formül benzeri ifadeler olarak görünür. Yine de karışabilir ama incelenebilir.
AI tarafından üretilen mantıkta risk "gizemli davranış"tır. Bir şeyin neden olduğunu açıkça göremiyorsanız, sorun gidermek kestirme olmaz.
Ağır özelleştirmeye başlamadan önce şunları kontrol edin:
Gerçek kullanıcılar uygulamaya güvenmeye başladığında bu temel özellikler tek bir özellikle karşılaştırılmayacak kadar önem kazanır.
Bir araç ilk günde harika hissedebilir ama küçük değişikliklerden sonra bir ay sonra sizi zıvanadan çıkarabilir. Pek çok no-code aracı ile AI uygulama oluşturucu arasındaki kilit fark, yineleme sonrası neyin sabit kaldığıdır.
No-code oluşturucular genellikle öngörülebilirdir: bir form alanını değiştirdiğinizde hangi ekranların, otomasyonların veya veritabanı tablolarının etkileneceğini izleyebilirsiniz. Bozulmalar olur ama genellikle lokalizedir (eksik alan, kırık filtre, başarısız entegrasyon adımı gibi).
AI oluşturucular revize etmede daha hızlı olabilir, ama "yeniden üret" eylemleri beklenenden fazla şeyi yeniden yazabilir—düzenler, veri modelleri ve mantık birlikte kayabilir. Kalite, ürünün sürüm geçmişi, diff önizlemeleri ve AI değişikliklerini kabul/red etme gibi güvenli yollar sunup sunmadığına güçlü şekilde bağlıdır.
Bu, snapshot ve geri alma özelliklerinin "güzel bir ek" değil pratik hale geldiği yerdir. Örneğin Koder.ai, sohbet tabanlı bir oluşturma sürecinde hızlı yinelemeye izin verirken bir değişiklik iş akışını bozarsa geri dönebilmeniz için snapshot/rollback sunar.
No-code araçlarında test genellikle şöyledir:
AI oluşturucular bazen konversasyonel testler ekler ("Bu 5 senaryoyu dene") veya test verisi üretebilirler. En iyileri, her değişiklikten sonra senaryoları yeniden oynatmayı kolaylaştırır, böylece aynı yolu tekrar tekrar manuel tıklamak zorunda kalmazsınız.
Bir şey başarısız olduğunda, teknik olmayan kullanıcılara bilinmezlik değil açıklık gerekir. No-code araçlarında genellikle otomasyonlar için adım adım çalışma günlükleri alırsınız ("Adım 3 başarısız: kimlik doğrulama süresi doldu"). AI oluşturucularda ise ürün şöyle özellikler sunmuyorsa hatalar daha soyut olabilir:
Bakım, "prototipten üretime" geçişin gerçeğe dönüştüğü yerdir. No-code araçları genellikle kararlı bağlayıcılar ve net yükseltme yolları sunar, ama yine üçüncü taraf uygulama değiştiğinde hesapları yeniden yetkilendirme, API anahtarlarını güncelleme veya eşlemeleri ayarlama gerekebilir.
AI oluşturucular bunu önererek bakım maliyetini azaltabilir ("Bu entegrasyon değişti—alan eşlemesini güncelleyin"), ama yalnızca temel iş akışları şeffafsa. Denetim izleri, geri alma ve bağımlılık görünümleri arayın ki bir parçayı değiştirdiğinizde diğerleri bozulmasın.
Entegrasyonlar, "bunu oluşturabilir miyim?" sorusunu "bunu her gün çalıştırabilir miyim?" sorusuna dönüştürür. Hem no-code araçları hem AI oluşturucular yığınınıza bağlanabilir—ama bu bağlantıların ne kadar öngörülebilir ve kontrol edilebilir olduğunu farklı şekilde hissedersiniz.
No-code araçları genellikle e-posta pazarlama, ödeme işlemcileri, tablolar, CRM'ler, sohbet araçları ve takvim uygulamaları gibi yaygın ihtiyaçlar için yerel bağlayıcılar sunar. Avantajı nettir: hangi verinin çekildiğini veya gönderildiğini tam olarak görebilirsiniz.
AI oluşturucular istemle entegrasyon kurabilir ("Stripe bağla ve fatura gönder"), bu hız için iyidir. Takası, her alan eşlemesini ve kenar durumunu doğrulamak isteyeceğinizdir—özellikle müşteriler, faturalar ve abonelikler etrafında.
Bir hizmet bağlayıcı listesinde yoksa, API'ler ve webhook'lar çıkış kapısıdır. Birçok no-code platformu görsel API oluşturucular, webhook tetikleyicileri ve zamanlanmış işlevler sağlar—genellikle kod yazmadan niş araçlarla entegrasyon için yeterlidir.
AI oluşturucular hızlıca API çağrıları ve iş akışları üretebilir, ama şunları düzenleyebildiğinizden emin olun:
CSV/JSON gibi temiz içe/dışa aktarmalar ve veri modelinizi taşıyabilme yeteneği arayın. No-code araçları genellikle tabloları dışa aktarmayı kolay yapar, AI oluşturucular ise yapıyı "üretilmiş nesnelerin" arkasına gizleyebilir. Sorun: sadece veriyi dışa aktarabiliyorsanız fakat şemayı alamıyorsanız, geçişler zorlaşır.
Uzun vadeli sahiplik sizi ilgilendiriyorsa, kaynak kodu dışa aktarabiliyor musunuz diye de sorun. Bazı AI-odaklı platformlar (Koder.ai dahil) kaynak kodu dışa aktarma desteği sunar; bu, dahili bir araç müşteri karşısına çıktığında kilitlenmeyi azaltabilir.
Ekipler için temel özellikler yeterli değildir. Rol tabanlı erişimi (izleyici/düzenleyici/yönetici), yayın değişiklikleri için onay adımlarını ve denetim izlerini önceliklendirin. No-code platformlarında genellikle olgun işbirliği özellikleri vardır; AI oluşturucular geniş bir yelpazede değişir, bu yüzden paydaşları veya müşterileri davet etmeden önce nelerin dahil olduğunu doğrulayın.
Güvenlik sadece "kurumsal" bir endişe değildir. Uygulamanız müşteri bilgileri, ödeme detayları, sağlık verileri veya dahili belgelerle ilgiliyse, nasıl işlendiğinden siz sorumlusunuz—ister klasik no-code ister AI uygulama oluşturucu kullanın.
Kod yazmadan bile genellikle birkaç yüksek etkili kontrolü yönetebilirsiniz:
No-code platformları sıklıkla izinler ve veri depolamayı daha belirgin kılar (tablolar, iş akışları, bağlayıcılar). AI oluşturucular ise istemler, üretilen kod ve sohbet geçmişi gibi ek katmanlarda hassas bağlamı istemeden saklayabilir.
Karar vermeden önce kontrol edin:
Açıkça sorun ve spesifik cevap bekleyin:
Veri yerleşimi önemliyse (örneğin sınır ötesi aktarım kurallarına uymak için), platformun ihtiyaç duyduğunuz coğrafyada iş yükü çalıştırıp çalıştıramayacağını teyit edin. Bazı platformlar, örneğin Koder.ai (AWS üzerinde global olarak çalışır), bunu kurumsal bir istisya yerine ilk sınıf bir özellik olarak konumlandırır.
Regüle verilerle çalışıyorsanız, SSO/SCIM gerekiyorsa, çekirdek sistemlere (CRM/ERP) bağlanıyorsanız veya uygulamanız dış müşteriler tarafından kullanılacaksa, lansmandan önce güvenlik odaklı bir gözden geçirme yapın. İzinler, bağlayıcılar ve veri akışlarının bir saatlik incelenmesi ileride pahalı hataları önleyebilir.
Maliyet, "no-code vs AI" tartışmasında şaşırtıcı şekilde nüanslıdır. İki araç ana sayfada benzer görünebilir, ama gerçek iş akışları, ekip davetleri ve üretime geçişle beraber bunlar çok farklı hissettirebilir.
No-code araçlar genellikle işbirliği için kullanıcı başına ücretlendirir (özellikle ekipler için) ve bazen uygulama veya çevre başına da ücret olabilir (dev vs prod). Gelişmiş izinler, denetim günlükleri veya daha yüksek otomasyon limitleri gibi özellikler de katmana bağlanır.
AI uygulama oluşturucular sıklıkla kullanım bazlı fiyatlandırmaya dayanır: mesajlar, üretimler, model çağrıları veya "çalıştırmalar" için kredi tüketimi. Bazıları yine ekip ücretleri de ekler ama genelde "sayacı" ne kadar çok üretim ve yürütme yaptığınıza bağlıdır.
Örnek olarak, Koder.ai katmanlı planlar (ücretsiz, pro, business, enterprise) kullanır ve sohbetle oluşturma iş akışını destekler—bu yüzden hem ekip gereksinimlerini (işbirliği/yönetim) hem de üretim/yineleme hacmini tahmin etmek önemlidir.
En büyük bütçe sürprizleri genellikle birkaç build sonrası ortaya çıkan limitlerden gelir:
Fiyatlandırma sayfasını (/pricing) ve küçük yazıyı okumaya değer.
Abonelik maliyeti benzer olsa bile çaba maliyeti kararı etkileyebilir.
AI oluşturucularda, istemleri yinelemek, yanlış anlaşılmaları düzeltmek ve neredeyse çalışan parçaları yeniden üretmek için zaman harcayabilirsiniz. İlk taslak hızlıdır ama tutarlı sonuçlar için "yönlendirme" maliyeti vardır.
No-code araçlarda, zaman maliyeti genellikle görsel yapılandırmada önden yoğundur: veri yapısını kurmak, kuralları tanımlamak, ekranları oluşturmak ve otomasyonları adım adım bağlamak. İlk başta daha yavaş hissedilebilir ama kalıpları öğrendikçe öngörülebilir olur.
Yıllık planlara karar vermeden önce küçük bir pilot bütçesi (zaman + para) ayırın. Uçtan uca gerçek bir iş akışı oluşturun, en az bir entegrasyon ekleyin, bir ekip üyesi davet edin ve bunu "üretime yakın" hale getirin. Bu, hangi maliyetlerin esasen kullanıcı, limit veya kullanım bazlı olduğunu ve hangi platformun toplam çabayı daha iyi kontrol ettiğini hızlıca ortaya çıkarır.
Hangi oluşturucunun nerede parladığı, ne göndermek istediğinize, kimin bakım yapacağına ve gereksinimlerin ne sıklıkla değiştiğine bağlıdır. Aşağıda dört yaygın senaryo ve no-code araçlar ile AI oluşturucunun pratikte nasıl hissettirdiği yer alıyor.
Fikri hızlıca doğrulamak istiyorsanız, AI oluşturucular kavramdan "tıklanabilir bir şeye" en kısa yolu sunabilir. Ürünü tarif edersiniz, ekranları, veri modellerini ve temel akışları üretir ve sohbetle yineleyerek geliştirirsiniz.
No-code araçları biraz daha kurulum gerektirebilir (şablon seçmek, verileri bağlamak, mantığı yapılandırmak) ama size daha net bir yapı verir. MVP gerçek ürüne dönüşürse, bu yapı gelecekte değişiklikleri daha az kafa karıştırıcı kılar.
Kural: Hızla keşfetme ve yeniden yazma kabul edilebilir ise AI; çekirdek akışı zaten biliyorsanız ve daha sağlam bir temel istiyorsanız no-code.
Ops ekipleri genellikle güvenilirlik, izlenebilirlik ve öngörülebilir davranış ister. No-code iş akışı otomasyon araçları burada genellikle daha güvenli hissedilir: tetikleyiciler, koşullar ve hata yönetimi açıktır ve ekip arkadaşları daha sonra mantığı okuyup anlayabilir.
AI oluşturucular ilk versiyon için mükemmel olabilir, ama "son mil" önemlidir: yeniden denemeler, kenar durumlar, bildirimler ve bir sistem API'si değiştiğinde ne olacağı.
En uygun: SLA gerektiren tekrar eden otomasyonlar için no-code; hızlıca taslak oluşturup sonra kilitlemek için AI destekli kurulum.
Ajanslar tekrar kullanılabilirlik, devretme ve marka kontrolü ister. No-code platformları genellikle tutarlı tasarım sistemleri, yeniden kullanılabilir bileşenler ve müşteriye yönelik admin deneyimleri için daha güçlü kontroller sunar.
AI oluşturucular keşif atölyelerinde ve ilk gösterimlerde ("hadi canlı olarak mockup yapalım") etkilidir, ama proje büyük ölçüde istem tabanlı yinelemeye dayandığında devretme zorlaşabilir.
En uygun: Üretim müşteri işleri için no-code; teklif aşaması prototipleri ve hızlı konsept testi için AI.
Dahili uygulamalar genellikle basit başlar ama hızla yeni alanlar, izinler ve rapor istekleri ile büyür. No-code araçları genellikle daha net rol tabanlı izinler, veri sahipliği kontrolleri ve teknik olmayan yöneticiler için işbirliği özellikleri sunar.
AI oluşturucular da iş görür ama ekip küçükse ve tek bir sahibi uygulamayı yönetiyorsa; erişimi kontrol edebildiğinizden, veriyi dışa aktarabildiğinizden ve kilitlenmeden kaçındığınızdan emin olun.
En uygun: Birden çok kişi aracı yönetecekse no-code; hız önemliyse ve tek bir sahibi varsa AI.
No-code araçları ile bir AI uygulama oluşturucu arasında seçim "hangisi daha iyi" değil, ne inşa ettiğinize, ne kadar kontrole ihtiyacınız olduğuna ve belirsizlikle ne kadar barışık olduğunuza bağlıdır.
1) Uygulama türü
Standart bir dahili araç (formlar, panolar, basit iş akışları) inşa ediyorsanız, no-code araçları genellikle öngörülebilir ve stabildir. Yeni bir fikir keşfediyorsanız, hızlı UI taslakları ve istemden mantık üretimi istiyorsanız, AI uygulama oluşturucular başlangıçta daha hızlı yol almanızı sağlar.
2) Kontrol ihtiyacı
No-code platformları veri yapısını, izinleri, UI bileşenlerini ve otomasyonları manuel olarak yönetmenizi sağlar. AI oluşturucular iyi varsayılanlar üretebilir ama belirli bir davranışı elde etmek için sistemle "müzakere" etmeniz gerekebilir veya sonraki aşamada sınırlamalar keşfedebilirsiniz.
3) Belirsizliğe tolerans
AI destekli geliştirme etkileyici olabilir ama değişkenlik getirebilir (çıkışlar isteme göre değişebilir, özellikler kayabilir ve kenar durumlar ortaya çıkabilir). Projeniz baştan itibaren tekrarlanabilirlik ve kesin kurallar gerektiriyorsa no-code'a yönelin.
Hızlı cevap verin:
Seçmeden önce "bitti"nin ne demek olduğunu yazın: kullanıcılar, ana ekranlar, gerekli entegrasyonlar, olmazsa olmaz izinler ve başarı ölçütleri. Bu kılavuza bakın: /blog/requirements-checklist.
Birçok ekip her iki yaklaşımı karıştırarak kazanır:
Pratik bir hibrit ayrıca AI-öncelikli bir "vibe-coding" platformu kullanmak olabilir ki bu size AI hızını verirken üretim düzeyinde temelleri korur. Örneğin, Koder.ai sohbetle web, backend ve mobil uygulamalar oluşturmanıza izin verir; planlama modu, kaynak kod dışa aktarımı, dağıtım/barındırma, özel alan adları ve snapshot/rollback özellikleriyle AI hızını kaybetmeden temelleri sahiplenmenizi sağlar.
Emin değilseniz, iki hafta sonra fikri değiştirmeyi en kolaylaştıran seçeneği seçin—erken esneklik genellikle ilk mükemmellikten daha değerlidir.
No-code araçları ile AI uygulama oluşturucular arasında seçim "hangisi daha iyi" değil; hangi ödünleri kabul edeceğiniz, ne inşa ettiğiniz ve inşa ederken ne kadar güvende hissetmeniz gerektiğidir.
| Boyut | No-code araçlar | AI uygulama oluşturucular |
|---|---|---|
| İlk sürüme hız | UI ve kalıpları öğrendikten sonra hızlı | İstemden ilk taslak genellikle en hızlıdır, ama yinelemeler tutarlılıkta değişkenlik gösterebilir |
| Kontrol ve özelleştirme | Platform bileşenleri ve kuralları içinde yüksek; öngörülebilir | "Sihirli" hissedebilir, ama bazen daha az öngörülebilir; ince kontrol daha fazla yineleme gerektirebilir |
| Zaman içinde bakım | Akışların, verinin ve mantığın daha net sahipliği; denetlemesi kolay | Araç düzenli tutuyorsa kolay olabilir; ama değişiklikler beklenmedik şekilde mantığı yeniden üretebiliyorsa zor olabilir |
| Maliyet ve toplam çaba | Genelde seat/kullanım/özellik bazlı; çaba önden yoğrulur | Maliyet üretim/üretme hacmi ile artabilir; çaba istem yazma, gözden geçirme ve test etmeye kayar |
Çekirdek iş sürecini taşımadan başlamayın. Küçük, gerçek bir iş akışı seçin—bir istek formu, hafif bir dahili pano veya tek bir ekip için basit CRM gibi.
Başlamadan önce başarı kriterlerini düz dilde yazın:
Aynı mini proje ile iki aracı (veya iki aday) test edin. Gerçek kullanıcı deneyimini yansıtan birkaç sinyali takip edin:
Basit bir kural: hataları görmeyi ve düzeltmeyi kolaylaştıran aracı tercih edin. Bu, ilk gösterimden sonra projeyi hareket halinde tutar.
Bir prototip ve metrikler elde ettiğinizde fiyatlandırma daha net olur—çünkü gerçek kullanım, ekip büyüklüğü ve özellik ihtiyaçlarınızı bileceksiniz. Planları karşılaştırın: /pricing.
Kısa bir pilot süresi belirleyin (örneğin iki hafta), hedefinizi "prototip", "dahili lansman" veya "müşteri hazır" olarak seçin ve en az sürekli sürtünme gerektiren yaklaşımı tercih edin.
Eğer oluşturduğunuzu kamuya açacaksanız, platformun teşvik programları olup olmadığını kontrol edin. Örneğin, Koder.ai deneyleri sık tekrar edenler için krediler kazanma yolları sunar—deney maliyetlerinizi dengelemeye yardımcı olur.
No-code araçlar, önceden hazırlanmış bloklardan UI, veri tabloları ve iş akışlarını elle birleştirdiğiniz görsel oluşturuculardır. AI uygulama oluşturucular ise bir istem (veya kısa bir görüşme) ile bir ilk taslak üretir — ekranlar, veri modeli ve temel mantık — ve sonra bunu geliştirirsiniz.
Zaten yapıyı biliyorsanız no-code genellikle daha öngörülebilir hisseder; bulanık bir fikri hızla teste sokmak istiyorsanız AI sizi daha çabuk harekete geçirebilir.
AI uygulama oluşturucularında özellikle yaygın iş uygulamaları (giriş formları, panolar, basit otomasyonlar) için ilk taslakların daha hızlı çıktığını bekleyin. Takas noktası doğrulama: AI'nin ürettiklerini kontrol edip varsayımları düzeltmek için zaman harcarsınız.
No-code, ilk dakikada daha yavaş olabilir ama (düzenle → önizle → test) döngüsü genellikle daha kontrollü ve tekrarlanabilirdir.
No-code genellikle daha kesin kontrol sunar çünkü bileşenleri, veri şemasını, izinleri ve iş akışı adımlarını doğrudan düzenlersiniz.
AI oluşturucular başlangıçta "yüksek kontrol" gibi gelebilir (büyük değişiklikleri düz dilde isteyebilirsiniz), ama üretilen kuralları görebildiğinizden ve düzenleyebildiğinizden emin olmalısınız; yoksa sürekli yeniden üretmeye bağımlı kalabilirsiniz.
No-code tarafında sık görülen hatalar:
Aşağıya bakın:
Bir AI oluşturucu neden bir şey olduğunu gösteremiyorsa, hata ayıklama tahmine dönüşür — özellikle uygulama büyüdükçe bu zorlaşır.
Yatırım yapmadan önce şunları sorun:
Eğer yapı AI'nin oluşturduğu "nesnelerin" arkasına gizlenmişse, geçişler ve teslimatlar sonradan zahmetli olur.
Pratikte pek çok ekip hibrit bir yolla iyi sonuç alıyor:
Önemli olan, değişiklikleri hedefe yönelik yapabilmeniz; sadece büyük parçaları yeniden üretmek zorunda kalmamalısınız.
Gerçek fiyat sürücülerini başlangıçta belirleyin:
Sürprizleri önlemek için küçük bir pilot çalıştırın ve hangi sınırların ilk önce dolduğunu not edin: kayıtlar, çalıştırma sayıları, API çağrıları veya eşlik eden kullanıcı sayısı.
En azından şunları doğrulayın:
Kritik verilerle çalışıyorsanız, lansmandan önce kısa bir teknik/güvenlik incelemesi yapın.
İki haftalık bir pilot yapın: bir gerçek iş akışını uçtan uca oluşturun (en az bir entegrasyon, bir ekip üyesi, üretime yakın koşullar).
Başlamadan önce "bitti"nin ne demek olduğunu bir gereksinim kontrol listesiyle tanımlayın: /blog/requirements-checklist. Ardından gerçek kullanım kalıplarınızı bildikten sonra planları karşılaştırın: /pricing.
AI oluşturucu tarafında sık görülen hatalar:
