Yapay zeka destekli kodlama ile web, mobil ve backend ürünlerini tek başınıza nasıl teslim edeceğinizi öğreten, pratik bir iş akışı—kalite, netlik veya hızdan ödün vermeden.
"Full-stack" bir tek kurucu için her uzmanlığı şahsen bilmek demek değildir. Uçtan uca bir ürün teslim edebilmek demektir: insanların kullanabileceği bir web deneyimi, isteğe bağlı mobil erişim, verileri saklayan ve sunan bir backend ve bunu gerçek yapan operasyonel parçalar (auth, ödemeler, dağıtım).
En azından dört bağlantılı parçayı inşa ediyorsunuz:
Yapay zeka destekli kodlama ile gerçekçi bir tek kişilik kapsamı şunlar olabilir:
Yapay zeka, görev iyi tanımlı olduğunda ve sonucu hızlıca doğrulayabildiğinizde en güçlüdür.
İyi kullanıldığında, bu kurulum saatlerini dakikalara indirir—böylece ürünün değer katan kısımlarına daha fazla zaman ayırırsınız.
Yapay zeka doğru görünen ama önemli şekillerde yanlış olabilen kod üretebilir.
Sizin göreviniz karar vermek, kısıtlamak ve doğrulamaktır.
Kazanım "her şeyi inşa etmek" değil. Bir problemi net şekilde çözen, tek başınıza sürdürebileceğiniz sıkı bir özellik setiyle bir MVP yayınlamaktır. İlk sürüm deploy edilebilir, desteklenebilir ve haftalık olarak geliştirilebilir olsun. Kullanım size neyin önemli olduğunu öğrettikçe, yapay zeka daha da değerli olur—çünkü artık hayali gereksinimler yerine gerçek gereksinimler üzerinden prompt yazarsınız.
Tek kurucu olarak en büyük riskiniz "kötü kod" değil—çok uzun süre yanlış şeyi inşa etmektir. Sıkı bir MVP kapsamı size kısa geri bildirim döngüsü verir; bu da yapay zeka destekli kodlamanın hızlandırmaya en uygun olduğu şeydir.
Başlangıçta bir birincil kullanıcı adlandırın ("herkes" değil) ve bir somut acıyı yazın. Bunu before/after cümlesiyle ifade edin:
Sonra en küçük sevilesi çıktıyı seçin: kullanıcının "Evet, bu sorunumu çözdü" dediği ilk an. Platformun tamamı değil—bir net kazanım.
Kullanıcı hikâyeleri sizi dürüst tutar ve AI çıktısını daha alakalı kılar. 5–10 hikâye hedefleyin, örnek:
Bir freelance tasarımcı olarak, bir fatura oluşturup göndererek daha hızlı ödeme alabilirim.
Her hikâye için doğrulanması kolay bir done checklist ekleyin. Örnek:
Bu kontrol listesi, AI ekstra özellikler önerdiğinde bir gardrail olur.
Tek sayfalık bir spes, asistanın tutarlı kod üretmesinin en hızlı yoludur. Basit ve yapılandırılmış tutun:
AI'dan kod isterken bu spes'i üstte yapıştırın ve buna bağlı kalmasını isteyin. Böylece daha az "yaratıcı" sapma ve daha gönderilebilir iş alırsınız.
Yayınlamak için erken "hayır" demeniz gerekir. Yaygın v1 kesintileri:
Non-goals'i speste yazın ve bunlara bir kısıtlama olarak davranın. Bir istek en küçük sevilesi çıktıyı desteklemiyorsa, v2 listesine gider—mevcut sprintinize değil.
Amacınız "en iyi" stack'i seçmek değil—minimum bağlam geçişiyle işletip hatayı ayıklayabileceğiniz bir stack seçmektir. AI kodu hızlandırabilir, ama tanımadığınız araçların yığını sizi kurtarmaz.
Tek kişilik için dost bir stack uyumludur: tek dağıtım modeli, anladığınız bir veritabanı ve mümkün olduğunca az "yapıştırıcı iş".
Eğer emin değilseniz, şu konulara öncelik verin:
Eğer daha da az karar vermek isterseniz, Koder.ai gibi bir vibe-coding platformu size çalışan bir başlangıç (web için React, backend için Go, veri için PostgreSQL) sağlayabilir ve sohbet arayüzünden yinelemenize izin verir—aynı zamanda hazır olduğunuzda kaynak kodu dışa aktarmanıza olanak verir.
Mobil, ikinci bir ürün gibi ele alınırsa işinizi ikiye katlayabilir. Erken karar verin:
Seçiminiz ne olursa olsun, backend ve veri modelini paylaşın.
Auth, ödemeler veya analiz için yeni çözümler icat etmeyin. Yaygın kullanılan sağlayıcıları basit yolla entegre edin. "Sıkıcı" demek: öngörülebilir dokümanlar, stabil SDK'lar ve bol örnek—yapay zeka destekli kodlama için ideal.
İnşa etmeden önce limitleri yazın: aylık harcama, sürdürebileceğiniz saat miktarı ve kabul edilebilir kesinti süresi. Bu kısıtlar; yönetilen hosting vs self-hosting, ücretli API'ler vs açık kaynak ve ilk günden ne kadar izleme gerektiği gibi seçimleri yönlendirmeli.
Hız sadece ne kadar hızlı yazdığınız değildir—bir şeyi değiştirdiğinizde bunun kırılmadığını doğrulamanız ve yayınlamanızın hızıdır. Biraz yapı, AI tarafından üretilen kodun yönetilemez bir yığına dönüşmesini engeller.
Tek bir repo başlatın (mobili sonra ekleseniz bile). Klasör yapısını öngörülebilir tutun ki siz ve AI asistanı değişiklikler için "doğru yeri" bulabilin.
Tek kişiye uygun basit bir düzen:
/apps/web (frontend)/apps/api (backend)/packages/shared (type'lar, yardımcılar)/docs (notlar, kararlar, prompt'lar)Branch'leme için basit kalın: main + feat/auth-flow gibi kısa ömürlü feature branch'leri. Küçük PR'lar sık sık merge edin (yalnızca siz bile olsanız) ki rollback kolay olsun.
Formatlama ve lint'ı erken ekleyin ki AI çıktısı otomatik olarak standartlarınıza uysun. Hedef: "üretilen kod ilk seferde kontrolleri geçsin" (veya merge olmadan önce yüksek sesle başarısız olsun).
Minimum kurulum:
AI'ya prompt verirken şunu ekleyin: "Proje lint kurallarını takip et; yeni bağımlılık ekleme; fonksiyonları küçük tut; testleri güncelle." Bu tek satır çok fazla sürtüşmeyi önler.
Asistanın her şeyi yeniden yazmadan doldurabileceği bölümler bırakın:
dev, test, lint, build).env.example tutarsanız, AI yeni bir config değeri eklediğinde onu güncelleyebilir.
Hafif bir issue takip aracı kullanın (GitHub Issues yeterli). İssuları test edilebilir çıktılar olarak yazın: "Kullanıcı şifre sıfırlayabilmeli" yerine "Şifre sıfırlama akışı çalışıyor". Haftalık olarak bir hafta planlayın ve kısa bir "son üç mileston" listesi tutun ki prompt'larınız gerçek teslimlere bağlı kalsın.
AI çok kod üretebilir, ama "çok" her zaman "kullanılabilir" demek değildir. Fark genellikle prompt'tadır. Prompt'u mini bir spes gibi yazın: net hedefler, açık kısıtlar ve sık bir geri bildirim döngüsü.
Dört şeyi dahil edin:
"Bir ayar sayfası yap" demek yerine hangi alanlar var, doğrulama nasıl çalışıyor, veri nereden geliyor ve kaydetme/başarısızlık durumunda ne oluyor söyleyin.
Büyük refaktörler AI çıktısının karışık olduğu yerlerdir. Güvenilir bir desen:
Bu, diff'leri okunabilir tutar ve geri alma işlemini kolaylaştırır.
"Neden" diye sorduğunuzda problemleri erken yakalarsınız. Yararlı prompt'lar:
UI, API ve test için tutarlı bir yapı kullanın:
Task: <yapılacak iş>
Current state: <ilgili dosyalar/rotalar/bileşenler>
Goal: <beklenen davranış>
Constraints: <stack, stil, yeni bağımlılık yok, performans>
Inputs/Outputs: <veri şekilleri, örnekler>
Edge cases: <boş durumlar, hatalar, yüklemeler>
Deliverable: <bir dosya/fonksiyon değişikliği + kısa açıklama>
Zamanla bu sizin "tek kurucu spes formatı"nız olur ve kod kalitesi belirgin şekilde daha tahmin edilebilir olur.
Web frontend, AI'nın size en çok zaman kazandırabileceği yer ve aynı zamanda eğer "istediği UI'ı" üretmesine izin verirseniz en çok kaos yaratabilecek yerdir. Göreviniz çıktıyı kısıtlamaktır: net kullanıcı hikâyeleri, küçük bir tasarım sistemi ve tekrarlanabilir bir bileşen deseni.
Kullanıcı hikâyeleri ve düz metin wireframe ile başlayın, sonra modelden yapı isteyin, parlatma değil. Örnek: "Bir kullanıcı projelerimi görebilir, yenisini oluşturabilir ve detaylarını açabilir." Bunu header / liste / birincil buton / boş durum gibi kutucu wireframe ile eşleştirin.
AI'dan şunları üretmesini isteyin:
Çıktı çok büyükse, bir seferde bir sayfa isteyin ve mevcut desenleri korumayı zorlayın. "Bütün frontend" diye sormak en hızlı yoldur ama büyük bir karışıklık çıkar.
Tam bir marka kitabına ihtiyacınız yok. Tutarlılık yeterli. Her sayfanın kullandığı küçük bir token ve bileşen seti tanımlayın:
Sonra AI'ya şu kısıtları verin: "Mevcut token'ları kullan; yeni renk ekleme; Button ve TextField'i yeniden kullan; boşluğu 8px ölçeğinde tut." Bu, her ekran için ayrı stil eklenmesi sorununu engeller.
Erişilebilirlik, varsayılan yapıldığında en kolaydır. Formlar ve etkileşimli bileşenler üretirken şunları zorunlu kılın:
Pratik bir prompt: "Bu formu erişilebilir hale getir: etiketler ekle, hatalar için aria-describedby ekle ve tüm kontrollerin klavye ile erişilebilir olmasını sağla."
Çoğu "yavaş uygulama" aslında "belirsiz uygulama"dır. AI'dan şunları uygulamasını isteyin:
Ayrıca modelin her tuş vuruşunda her şeyi getirmemesini sağlayın. Belirtin: "Aramayı 300ms debounce et" veya "sadece gönderimde getir." Bu küçük kısıtlar, karmaşık optimizasyonlar olmadan frontend'i akıcı tutar.
Sayfaları ince tutarsanız, bileşenleri yeniden kullanılabilir yapar ve prompt'ları sıkı tutarsanız, AI bir çarpan olur—UI'nızı yönetilemez bir deneyime dönüştürmeden.
Mobil yayınlamak, ürününüzü iki kez yazmak anlamına gelmemeli. Amaç tek ürün kararı, tek backend ve mümkün olduğunca paylaşılan mantık—kullanıcılar için yine de "yeterince native" hissettirirken.
Tek kurucu olarak üç gerçekçi seçenek var:
Zaten React ile bir web uygulaması inşa ettiyseniz, React Native genellikle en az sürtünme yaratan adımdır.
Mobil, web UI'ınızı küçültmekten ibaret değildir; akışları basitleştirmekle ilgilidir.
Öncelik verin:
AI asistanınızdan web akışınızdan "mobil öncelikli akış" önermesini isteyin, sonra ekranları azaltın.
Kuralları çoğaltmayın. Paylaşın:
Bu, web kabul ediyor mobil reddediyor (veya tersi) gibi klasik bug'lardan kaçınır.
Pratik bir prompt deseni:
AI'yi odaklı, gönderilebilir dilimlerle çalıştırın—bir ekran, bir API çağrısı, bir durum modeli—böylece mobil uygulama yönetilebilir kalsın.
Tek kişiye uygun bir backend, kasıtlı olarak sıkıcıdır: öngörülebilir endpoint'ler, net kurallar ve minimum sihir. Hedefiniz "mükemmel mimari" değil—altı ay sonra sizi tanıyan, anlayabileceğiniz bir API yayınlamaktır.
Kısa bir "API kontratı" dokümanı ile başlayın (basit bir README olabilir). Her endpoint'i listeleyin: ne kabul ediyor, ne döndürüyor.
Her endpoint için belirtin:
POST /api/projects)Bu, frontend ve mobil istemcilerin backend'i tahmin etmesini engeller.
Kuralları (fiyatlandırma, izinler, durum geçişleri) controller'lar ve istemciler arasında dağıtmayın; backend'de tek bir servis/modülde tutun. Frontend "X yapabilir miyim?" diye sormalı, karar backend'de verilmelidir. Böylece web ve mobil arasında mantık tekrarını önlersiniz.
Küçük eklemeler saatler kurtarır:
AI rota, controller, DTO ve middleware gibi boilerplate'i üretmede iyidir. Ancak onu junior bir geliştiricinin PR'ını inceler gibi gözden geçirin:
İlk versiyonu küçük, stabil ve genişletilmesi kolay tutun—gelecek siz teşekkür edecek.
Veritabanınız, "küçük kararların" büyük bakım maliyetlerine dönüştüğü yerdir. Tek kurucu olarak hedefiniz mükemmel şema değil—haftalar sonra geri döndüğünüzde anlamlı kalan bir şema.
AI prompt'u yazmadan önce çekirdek varlıklarınızı normal kelimelerle yazın: users, projects, content, subscriptions/payments ve üyelik gibi ilişki tabloları (memberships). Sonra bunu tablo/collection'lara çevirin.
İyi ölçeklenen basit bir desen:
AI'ya minimal bir şema ve her tablonun neden var olduğuna dair kısa bir açıklama önermesini isteyin. AI fazladan "esneklik için" tablolar önerirse, itiraz edin ve sadece MVP için gerekli olanı tutun.
Migration'lar tekrar üretilebilir ortamlar sağlar: yerel/dev veritabanlarını aynı şekilde yeniden kurabilirsiniz ve şema değişikliklerini güvenle deploy edebilirsiniz.
Erken seed verisi ekleyin—geliştirmede uygulamayı kullanılabilir yapan yeterli veri (bir demo kullanıcı, bir örnek proje, 5 içerik). Bu, "yerelde çalıştır" hikayesini güvenilir kılar ve hızlı yineleme için kritik önemdedir.
AI'ya şu prompt işe yarar: "Bu şema için migration'lar üret, ayrıca bir kullanıcı, bir proje ve 5 gerçekçi içerik oluşturan seed script'leri ekle."
Tek kurucular genellikle bir anda performans sorunlarıyla karşılaşır—kullanıcılar geldiğinde. Bunu önlemek için iki alışkanlık:
project_id, user_id, created_at, status).AI her şeyi "herkesi getir" şeklinde üretiyorsa, yeniden yazın. "Benim makinemde çalışıyor" üretimde zaman aşımına dönüşebilir.
Uyum programına ihtiyacınız yok ama bir kurtarma planınız olmalı:
Ayrıca erken karar verin: neleri siliyor neleri arşivliyorsunuz (özellikle kullanıcılar ve ödemeler için). Basit tutmak, kodda kenar durumlarını azaltır ve destek yönetimini kolaylaştırır.
Auth ve ödeme "büyük oranda çalışan" olduğunda bile, hatalar hesap ele geçirmelerine, veri sızıntılarına veya iki kez ücretlendirilen kızgın müşterilere yol açabilir. Hedef mükemmellik değil—kanıtlanmış, sıkıcı ilkelere sadık kalmak ve güvenli varsayılanlar koymaktır.
Çoğu MVP için üç pratik seçenek vardır:
Ne seçerseniz seçin, rate limiting etkinleştirin, doğrulanmış e-posta isteyin ve oturumları güvenli saklayın (web için httpOnly cookie'ler).
Başlangıç için deny-by-default kullanın. Küçük bir model oluşturun:
userresource (project, workspace, doc)role (owner/member/viewer)Her sunucu isteğinde yetkilendirme kontrolü yapın, UI'da değil. Kural olarak: bir kullanıcı ID'yi tahmin edebilse bile veriye erişmemeli.
Basit ürünler için tek seferlik ödemeler, devam eden değer açıksa abonelikler seçin. PCI kapsamını azaltmak için ödeme sağlayıcısının barındırılan checkout'unu kullanın.
Webhook'ları erken uygulayın: başarı, hata, iptal ve plan değişikliklerini yönetin. Webhook işleyicilerini idempotent yapın (yeniden denenebilir) ve her olayı log'layın ki uyuşmazlıkları çözebilesiniz.
Gerekenden az kişisel veri saklayın. API anahtarlarını çevre değişkenlerinde tutun, döndürün ve istemciye kesinlikle sırları göndermeyin. Kim ne zaman ne yaptı gibi temel denetim log'ları ekleyin ki sorunları tahmin etmeye çalışmayın.
Tek başına yayınlamak, hata yakalamak için başkasına güvenemeyeceğiniz anlamına gelir—bu yüzden birkaç kritik akışı koruyan küçük bir test yüzeyi isteyeceksiniz. Hedef mükemmel kapsam değil; duyuru gününde sizi utandırmayacak bir uygulama güvencesi.
Yüzeysel onlarca test yerine birkaç "kritik akış" testi tercih edin. 3–6 yol seçin:
Bu akışlar kullanıcıların en çok fark edeceği hataları yakalar: bozuk auth, kaybolan veri ve faturalama sorunları.
AI, gereksinimleri test vakalarına dönüştürmede çok iyidir. Kısa bir spes verin ve isteyin:
Örnek prompt:
Bu özellik açıklaması ve API kontratını vererek öner:
1) 8 yüksek değerli test vakası (mutlu yol + kenar durumları)
2) Doğrulama mantığı için unit testler
3) Ana endpoint için bir entegrasyon testi
Testleri kararlı tut: UI metni veya zaman damgalarını assert etmeyin.
Oluşturulan testleri olduğu gibi kabul etmeyin. Kırılgan assert'leri çıkarın ve fixture'ları küçük tutun.
Erken iki basit katman ekleyin:
Bu, "bir kullanıcı bozuk olduğunu söyledi" tanımını spesifik bir hataya çevirir.
Her yayın öncesi aynı kısa listeyi çalıştırın:
Tutarlılık kahramanlıktan iyidir—özellikle tüm ekip siz olduğunuzda.
Yayınlamak tek bir an değil—küçük, geri alınabilir adımların dizisidir. Tek kurucu olarak hedefiniz sürprizleri azaltmak: sık dağıtın, her seferinde az değişiklik yapın ve geri almak kolay olsun.
Staging ortamınız production'a mümkün olduğunca benzemeli: aynı runtime, aynı veritabanı türü, aynı auth sağlayıcısı. Her anlamlı değişikliği önce staging'e deploy edin, ana akışları test edin, sonra tam aynı build'i prod'a terfi ettirin.
Platformunuz destekliyorsa, pull request'ler için preview deploy'ları kullanın ki UI değişikliklerini çabucak kontrol edebilin.
Koder.ai üzerinde çalışıyorsanız, snapshot ve rollback gibi özellikler sık Yapay Zeka destekli yinelemeler için pratik bir güven ağı sağlar—sık merge yaptığınızda özellikle faydalıdır. Ayrıca doğrudan deploy edip barındırabilir, özel alan bağlayabilir ve istediğinizde kaynak kodu dışa aktarabilirsiniz.
Konfigürasyonu repodan çıkarın. API anahtarları, veritabanı URL'leri ve webhook sırlarını hosting sağlayıcınızın secret manager'ında veya ortam ayarlarında saklayın.
Basit kural: bir değeri döndürmek zahmetliyse, o bir env var olmalı.
Yaygın hatalar:
DATABASE_URL, PAYMENTS_WEBHOOK_SECRET).env dosyası gitignore'lu)CI'yi aşağıyı otomatik yapacak şekilde kurun:
Bu, "makinemde çalışıyor" ile üretime geçiş arasındaki tekrarlanabilir kapıyı oluşturur.
Lansmandan sonra rastgele tepkisel çalışmadan kaçının. Sıkı bir döngü tutun:
Yapım sürecinizi kamuya açarsanız—ne işe yaradı, ne bozuldu ve nasıl yayınladığınız—bunu gelecekteki kullanıcılar için içerik haline getirmeyi düşünün. Bazı platformlar (Koder.ai dahil) yaratıcılar için uygulamalar yayınlar; pratik rehberler paylaşan veya diğer yapıcıları yönlendirenlere kredi verir.
Bir sonraki adımlar: fiyatlandırma, limitler ve iş akışınızı ölçeklendirme—bakmak isterseniz /pricing. Tek kişilik mühendislik uygulamalarıyla ilgili daha fazla rehber için /blog'e göz atın.
Yapay zeka destekli kodlama, en çok şu tür iyi tanımlanmış, doğrulanabilir görevlerde yardımcı olur: proje iskeleti oluşturma, CRUD ekranları üretme, API rotalarını bağlama, form doğrulaması yazma ve entegrasyon parçacıkları hazırlama.
En az yardımcı olduğu alanlar ise ürün önceliklendirme, güvenlik kararları ve UX netliği gibi yargı gerektiren işlerdir—buralarda çıktıları siz kısıtlamalı ve doğrulamalısınız.
"Tam yığın", genellikle şunları kapsayan uçtan uca bir ürün teslim edebilmeniz demektir:
Her alanda uzman olmanız gerekmez—ihtiyacınız olan, tek başınıza idare edebileceğiniz, konuşlandırılabilir bir sistemdir.
Bir smallest lovable outcome seçin: kullanıcının “bu sorunu çözdü” dediği ilk an.
Pratik adımlar:
Tek sayfalık bir spes, AI çıktısını tutarlı kılar ve "yaratıcı sapmalara" engel olur. İçermesi gerekenler:
Bunu prompt'unuza yapıştırın ve asistanı buna sadık kalmaya zorlayın.
Tek başına idare edebileceğiniz bir stack seçin; amaç "en iyi" stack değil, sizi yavaşlatmayacak, işletip dağıtabileceğiniz bir stack'tir.
Optimize edin:
Birçok tanımadığınız aracı bir araya getirmekten kaçının—AI kod yazmayı hızlandırsa da operasyonel karmaşıklığı kaldırmaz.
Mobil kararını erken verin; mobil iki kat iş çıkartabilir.
Seçiminiz ne olursa olsun, backend ve veri modelini paylaşın.
Karmaşık, geri alınması zor değişikliklerden kaçının; küçük difflar ve geri alınabilir adımlar yerinde bir stratejidir:
Bu, büyük refaktörlerin yol açtığı karışıklığı engeller.
Üretilen kodu bakımsız bir çöpe dönüştürmemek için erken aşamada “sıkıcı” yapı belirleyin:
/apps/web, /apps/api, /packages/shared, )Backend tasarımını küçük bir kontrat gibi ele alın ve mantığı merkezi tutun:
AI'yı iskelet için kullanın, sonra çıkan işleri bir stajyer PR'ını inceler gibi gözden geçirin (status kodlar, auth kontrolleri, kenar durumlar).
Kullanıcıların fark ettiği birkaç iş akışını koruyacak küçük bir test yüzeyi yeterlidir:
AI'dan test vakaları isteyin, sonra kırılgan (kopya, zaman damgası, piksel) doğrulamalarını çıkarın.
/docs.env.exampleAyrıca prompt'larda: “Mevcut desenleri takip et; yeni bağımlılık ekleme; testleri güncelle.” gibi kısıtlar belirtin.