Tek kurucular için pratik, adım adım rehber: uygulama geliştirmede yapay zekanın en çok zaman kazandırdığı yerler ve insan yargısının en çok önemli olduğu noktalar.
Tek hedefiniz bir kurucu olarak basit: ürünü daha hızlı göndermek ama ürün kalitesini gizlice düşürmemek. Bu rehber, yapay zekanın hangi iş yüklerini güvenle azaltabileceğini—ve hangilerinin daha sonra fazladan temizlik gerektirebileceğini—karar vermenize yardımcı olur.
Yapay zekayı taslak oluşturma ve kontrol etme konusunda esnek bir yardımcı olarak düşünün; sizin yargınızı değiştirmek için değil. Bu yazıda “Yapay Zeka Desteği” şunları içerir:
Yapay zekayı hızlı bir stajyer ekip arkadaşı gibi ele alırsanız—üretimde iyi, doğrulukta kusursuz değil—en iyi sonucu alırsınız.
Bu rehberdeki her bölüm, görevleri üç kovaya ayırmanıza yardımcı olacak şekilde tasarlandı:
Pratik bir kural: iş tekrarlanabiliyorsa ve bir hatanın maliyeti küçükse (veya kolayca yakalanabiliyorsa) AI kullanın. Hataların pahalı, kullanıcıya görünür veya tespit edilmesi zor olduğu durumlarda daha dikkatli olun.
AI genellikle mükemmel bir nihai cevap vermez. Ancak dakikalar içinde sizi yeterli bir başlangıç noktasına ulaştırır—böylece sınırlı enerjinizi ürün stratejisi, temel takaslar ve kullanıcı güveni gibi önceliklere harcayabilirsiniz.
Bu bir önceliklendirme rehberi; belirli bir araç tavsiyesi değil. Önemli olan kalıplardır, marka değil.
Tek kurucular fikir eksikliğinden değil, bant genişliği tükenmesinden başarısız olur. AI'dan “uygulamaya yardım et” demeden önce hangi kısıtlara takıldığınızı netleştirin.
En büyük kısıtlarınızı yazın: zaman, para, beceri ve dikkat. “Dikkat” önemlidir çünkü bağlam değiştirme (destek, pazarlama, hata düzeltme, spes revizyonları) haftanızı sessizce yiyebilir.
Bunları adlandırdıktan sonra, önce bir ana darboğaz seçin. Yaygın olanlar:
AI'yı önce sık ve tekrarlanabilir olan işlerde kullanın ve bir hata üretmenin sistemi kırmayacağı veya güveni zedelemeyeceği işlerde tercih edin. Taslaklar, özetler, kontrol listeleri veya “ilk geçiş” kodu gibi işleri düşünün—nihai kararlar değil.
En yaygın düşük riskli görevleri otomatikleştirirseniz, insanın yüksek kaldıraçlı parçalarına (ürün yargısı, müşteri görüşmeleri, önceliklendirme) zaman kazanırsınız.
Her aday görev için hızlı bir 1–5 puan kullanın:
| Faktör | "5" nasıl görünür |
|---|---|
| Kazanılan zaman | Haftalık saatte ölçülen kazanç, dakikalar değil |
| Risk | AI yanlışsa etki küçük ve geri alınabilir |
| Geri bildirim hızı | Aynı gün içinde doğrulayabilirsiniz |
| Maliyet | Düşük araç maliyeti ve düşük yeniden çalışma maliyeti |
Puanları toplayın. En yüksek toplamlılardan başlayın, ardından daha yüksek riskli işlere (çekirdek mantık veya güvenliğe duyarlı değişiklikler gibi) doğru ilerleyin.
Bir şey inşa etmeden önce, AI'yı “rough idea”nızı test edilebilir hale getirmek için kullanın. Amaç sizi haklı çıkarmak değil—hızlıca neyin yanlış, belirsiz veya yeterince acı verici olmadığını keşfetmektir.
AI'dan konseptinizi bir haftada doğrulayabileceğiniz hipotezlere çevirmesini isteyin:
Her hipotezi ölçülebilir tutun (görüşmeler, açılış sayfası veya prototip ile doğrulanabilir/çürütülebilir).
AI, görüşme rehberi ve anketin ilk taslağını üretmede iyidir—ama yönlendirici ifadeleri çıkarmalısınız.
Örnek yeniden kullanılabilir prompt:
Create a 20-minute customer interview guide for [target user] about [problem].
Include 10 open-ended questions that avoid leading language.
Add 3 follow-ups to uncover current workarounds, frequency, and consequences.
Sonra “Wouldn’t it be great if…” gibi ifadileri “Bugün bunu nasıl hallediyorsunuz?” gibi nötr sorularla yeniden yazın.
Her görüşmeden sonra notlarınızı yapıştırın ve AI'dan şunları çıkarmasını isteyin:
Ayrıca bazı doğrudan alıntılar isteyin. Bunlar sadece içgörü değil, kopya olarak kullanılabilir.
Son olarak, AI'dan paylaşabileceğiniz öz bir hedef kullanıcı ve JTBD (Yapılacak İş) ifadesi önermesini isteyin:
"___ olduğunda, ___ yapmak istiyorum, böylece ___."
Bunu çalışma taslağı olarak ele alın. Gerçek görüşme diline uymuyorsa, gerçek görüşmelerle uyana kadar düzeltin.
Tek kurucu olarak aylarınızı harcamak için en hızlı yol her şeyi biraz fazla inşa etmektir. AI, belirsiz bir fikri yapılandırılmış kapsama dönüştürmede mükemmeldir—sonra bunu gerçekten gerekli olana sıkıştırmanıza yardım eder.
AI'dan hedef kullanıcınız ve temel JTBD'ye göre bir MVP özellik listesi hazırlamasını, ardından eksiksiz bir sonuç veren en küçük sete indirmesini isteyin.
Pratik bir yaklaşım:
Non-goals özellikle güçlüdür: v0'da olmayanları tartışmadan dışarıda bırakmayı kolaylaştırır.
3–7 MVP özelliğiniz olduğunda, her birini kullanıcı hikayelerine ve kabul kriterlerine dönüştürmesini isteyin. Bu, “tamamlandı” ne demek netleştirir ve geliştirme + QA için bir kontrol listesi verir.
İncelemeniz kritik adımdır. Arayın:
AI, işlerinizi istek listeleri yerine öğrenme hedeflerine göre sıralamanıza yardımcı olabilir.
Ölçülebilir örnek sonuçlar: “10 kullanıcı onboarding'i tamamladı”, “%30 ilk projeyi oluşturdu” veya “checkout'ta %5'ten az hata oranı.” Her sürümü bir öğrenme sorusuna bağlayın; böylece daha küçük, daha hızlı ve daha net kararlarla gönderirsiniz.
İyi UX planlaması esasen hızlı ve net kararlar almaktır: hangi ekranlar var, insanlar nasıl gezinir ve işler ters gittiğinde ne olur. AI, bu "kağıt üzerinde düşünme" aşamasını hızlandırabilir—özellikle ona sıkı kısıtlar (kullanıcı hedefi, ana eylemler ve başarı için gerekenler) verdiğinizde.
AI'dan birkaç alternatif yapı önermesini isteyin: sekmeler vs. yan menü vs. rehber tek akış. Bu, karmaşıklığı erken fark etmenize yardımcı olur.
Örnek prompt: “Bir alışkanlık takip uygulaması için 3 bilgi mimarisi öner. Birincil navigasyon, ana ekranlar ve ayarların nerede durduğunu dahil et. Tek elle mobil kullanım için optimize et.”
"Wireframe" istemek yerine, dakikalar içinde çizebileceğiniz ekran ekran açıklamaları isteyin.
Örnek prompt: “'Alışkanlık Oluştur' ekranının düzenini açıkla: bölümler, alanlar, butonlar, yardımcı metin ve katmanın üstünde ne var. Minimal tut.”
Her ekran için “boş/hata/yükleme” kontrol listesi ürettirin, böylece geliştirme sırasında eksik durumları keşfetmezsiniz.
İstenecekler:
AI'ya mevcut akışınızı (madde işaretleri halinde bile) verin ve sürtünç noktalarını belirtmesini isteyin.
Örnek prompt: “İşte onboarding akışı. Herhangi bir kafa karıştırıcı adımı, gereksiz kararı belirt ve temel bilgileri kaybetmeden daha kısa bir versiyon öner.”
AI çıktılarını seçenek olarak kullanın—cevap değil—ve savunabileceğiniz en basit akışı seçin.
Kopya, AI kullanmak için en yüksek kaldıraçlı yerlerden biridir çünkü iterasyonu hızlıdır ve değerlendirmeniz kolaydır. Mükemmel üretime değil; açıklığa, tutarlılığa ve kullanıcıların takılıp kalmamasına odaklanın.
AI'yı ilk açılış deneyimini yazmak için kullanın: hoş geldin ekranı, boş durumlar ve “sonraki ne olacak” yönlendirmeleri. Ürününüzün hedefini, kullanıcının hedefini ve onlardan beklediğiniz ilk 3 eylemi verin. İki versiyon isteyin: ultra kısa ve biraz yönlendirici.
Basit kural: her onboarding ekranı bir soruyu yanıtlamalı—“Bu ne?”, “Neden umursamalıyım?” veya “Şimdi ne yapmalıyım?”
Aynı UI dizisi için AI'dan ton varyantları (samimi vs. resmi) üretebilir, sonra bir stil seçip sabitleyebilirsiniz. Seçtiğiniz sesi butonlarda, ipuçlarında, onaylarda ve boş durumlarda tutarlı kullanın.
Örnek prompt:
AI'dan kararlarınızı proje dokümanına yapıştırabileceğiniz kurallara dönüştürmesini isteyin:
Bu, gönderirken UI sürüklenmesini önler.
AI, hata mesajlarını daha eyleme geçirilebilir hale getirmede özellikle faydalıdır. En iyi desen: ne oldu + ne yapmalı + ne kaydedildi (veya kaydedilmedi).
Kötü: “Invalid input.”
Daha iyi: “Email adresi eksik görünüyor. '@' ekleyip tekrar deneyin.”
Önce tek bir kaynak dilde yazın. Hazır olduğunuzda AI'yı ilk çeviri için kullanın, ancak kritik akışlar (ödeme, hukuki, güvenlik) için insan incelemesi yapın. Dizeleri kısa tutun ve deyimlerden kaçının ki çeviri temiz kalsın.
Tek kurucu için iyi UI tasarımı piksellerden çok tutarlılıktır. AI burada işe yarar çünkü hızlıca “yeterince iyi” bir başlangıç sistemi önerebilir ve ürün büyürken çalışmalarınızı denetlemenize yardımcı olabilir.
AI'dan Figma'da uygulayabileceğiniz (veya doğrudan CSS değişkenlerinde kullanabileceğiniz) temel bir tasarım sistemi önermesini isteyin: küçük bir renk paleti, yazı ölçeği, boşluk adımları, border radius ve yükselti kuralları. Amaç her yerde yeniden kullanılacak varsayılanlar—her ekranda yeni bir buton stili icat etmemenizdir.
Kasıtlı olarak küçük tutun:
AI ayrıca adlandırma konvansiyonları önerebilir (örn. color.text.primary, space.3) böylece UI yeniden düzenlendiğinde tutarlılık korunur.
AI'yı bileşen başına “tamamlandı” kontrol listeleri oluşturmak için kullanın: default/hover/pressed/disabled/loading, boş durumlar, hata durumları ve klavye odaklanma. Erişilebilirlik notları ekleyin: minimum dokunma hedefi, odak halkası gereksinimleri ve nerede ARIA etiketleri gerektiği.
Her yeni ekranda çalıştıracağınız tekrar kullanılabilir bir prompt oluşturun:
AI önerileri başlangıçtır, onay işareti değil. Her zaman renk kontrastını gerçek bir araçla doğrulayın, dokunma hedeflerini cihazda kontrol edin ve hızlı bir kullanılabilirlik geçişiyle akışları sınayın. Tutarlılık ölçülebilir; kullanılabilirlik hâlâ sizin yargınızı ister.
AI'yi hızlı bir eş programcı gibi ele alırsanız en değerlidir: ilk taslaklarda, tekrarda ve çevirilerde harika—mimari ve ürün tercihlerinde hâlâ sizin yargınızı gerektirir.
Daha ileri gitmek isterseniz, sohbette ne istediğinizi anlattığınızda gerçek uygulamalar iskeletleyen ve kaynak kodu dışa aktarabildiğiniz Koder.ai gibi vibe-coding platformları tek kurucular için faydalı olabilir.
AI'yı “sıkıcı ama gerekli” kurulumları üretmek için kullanın: klasör yapısı, routing iskeleti, lint konfigürasyonları, environment değişkeni şablonları ve birkaç ortak ekran (giriş, ayarlar, boş durumlar). Bu sizi çalışır bir uygulamaya hızlıca götürür ve sonraki kararları kolaylaştırır.
Konvansiyonlar (isimlendirme, dosya düzeni, durum yönetimi) konusunda açık olun. Sadece gerekli minimum dosyaları çıkarmasını ve her dosyanın nereye ait olduğunu açıklamasını isteyin.
Tatlı nokta PR boyutunda değişikliklerdir: bir yardımcı fonksiyon, bir modül refaktörü veya doğrulamaya sahip tek bir endpoint. Şunları isteyin:
AI devasa bir çok dosyalı yeniden yazım verirse durun ve işi yeniden ölçekleyin. İnceleyebileceğiniz adımlara bölün.
Biraz hatırlamaya ihtiyaç duyduğunuz kodu (veya aylar önce yazdıklarınızı) AI'ya verin; düz İngilizce (veya hedef dil) açıklama isteyin, riskli varsayımları vurgulamasını ve daha basit desenler önermesini isteyin.
Etkili promptlar:
Bir şeyi merge etmeden önce, AI'dan o diff'e özel bir kontrol listesi üretmesini isteyin:
Kontrol listesini işin bitiş sözleşmesi olarak görün—isteğe bağlı tavsiye değil.
Test etme, tek kurucular için AI'nın hız kazandırdığı alanlardan biridir: zaten ne olması gerektiğini biliyorsunuz, ama kapsam yazmak ve hataları takip etmek zaman alır. AI'yı sıkıcı parçaları hızlandırmak için kullanın; “doğru”nun ne demek olduğunu tanımlamaya siz devam edin.
Hafif kabul kriterleri (veya kullanıcı hikayeleri) varsa, bunları başlangıç test setine dönüştürebilirsiniz. Yapıştırın:
ve testlerinizi kullandığınız frameworkte isteyin.
İki pratik ipucu:
Test isimlerinin gereksinim gibi okunmasını isteyin (“sepet toplamı sıfırken ödeme reddedilir” gibi).
Başarısızlıkların anlaşılması kolay olsun diye her iddia için bir test isteyin.
AI, gerçekçi-ama-anonim fixture'lar üretmede iyidir: örnek kullanıcılar, siparişler, faturalar, ayarlar ve “tuhaf” veriler (uzun isimler, özel karakterler, saat dilimleri). Ayrıca yaygın API'ler için mock cevaplar isteyebilirsiniz (auth, ödeme, e-posta, haritalar) hata yükleri dahil.
Küçük bir kural: her mock hem bir başarı yanıtı hem de en az iki hata içermeli (ör. 401 unauthorized, 429 rate limited). Bu alışkanlık kenar davranışlarını erken yüzeye çıkarır.
Bir test başarısız olduğunda, başarısız testi, hata çıktısını ve ilgili fonksiyonu yapıştırın; AI'dan şunları isteyin:
Bu, hata ayıklamayı uzun bir dolaşma yerine kısa bir kontrol listesine çevirir. Önerileri hipotez olarak ele alın, cevap değil.
Her sürümden önce kısa bir manuel smoke kontrol listesi üretin: giriş, temel akışlar, izinler, kritik ayarlar ve “kırılmaması gereken” yollar (ödeme ve veri dışa aktarma gibi). 10–20 madde tutun ve her hata düzeltme gönderdiğinizde güncelleyin—kontrol listeniz hafızanız olur.
Tekrarlanabilir bir rutin isterseniz, bu bölümü /blog/safer-releases ile eşleştirin.
Analitik, AI yardımına çok uygun çünkü çoğunlukla yapılandırılmış yazıdır: isimlendirme tutarlılığı, ürün sorularını olaylara çevirme ve boşlukları görme. Amaç her şeyi izlemek değil—önümüzdeki 2–4 hafta içinde vereceğiniz birkaç karara cevap verecek kadar izlemek.
Gerçekten cevaplamanız gereken 5–8 soru yazın, örn:
AI'dan bu sorulara bağlı olay isimleri ve özellikler önermesini isteyin. Örnek:
onboarding_started (source, device)onboarding_step_completed (step_name, step_index)project_created (template_used, has_collaborator)upgrade_clicked (plan, placement)subscription_started (plan, billing_period)Sonra kontrol edin: her olayı altı ay sonra hala anlamlı şekilde açıklayabilir misiniz?
Bugün panelleri kurmayacak olsanız bile, AI'dan “karar-almaya hazır” görünümler taslağı isteyin:
upgrade_clicked ile satın alma arasındaki huniBu, rastgele izlemeyi engelleyen bir hedef verir.
AI'dan Notion'a yapıştırabileceğiniz basit bir şablon isteyin:
AI'dan olay listenizi veri minimizasyonu açısından gözden geçirmesini isteyin: tam metin girişleri, kişiler, kesin konum ve gerekmediği sürece herhangi bir şeyi izlemekten kaçının. Ham mesajlar yerine enum kullanın (örn. error_type) ve kişi tanımlayıcıları gerekliyse hashlemeyi düşünün.
Yayınlama, küçük eksikliklerin büyük kesintilere dönüştüğü yerdir. AI burada özellikle faydalıdır çünkü operasyonel işler tekrarlanabilir, metin ağırlıklı ve standartlaştırmaya uygun.
AI'dan kullandığınız yığına (Vercel/Fly.io/AWS, Postgres, Stripe vb.) göre özelleştirilmiş bir “pre-flight” kontrol listesi oluşturmasını isteyin. Her zaman koşul: kısa ve her seferinde çalıştırılabilir olsun.
İçerilecek maddeler:
Eğer dağıtım/barındırma, snapshot ve rollback içeren bir platform kullanıyorsanız (ör. Koder.ai kaynak dışa aktarımıyla birlikte snapshot ve rollback destekliyorsa), bu kabiliyetleri kontrol listesine dahil edebilirsiniz ki yayın süreci tutarlı olsun.
2'de AI'dan, gece 2'de kendinizin takip edebileceği bir runbook taslağı isteyin. Ona hosting sağlayıcınızı, dağıtım yöntemini, DB tipini, kuyrukları, cron job'ları ve feature flag'leri söyleyin.
İyi bir runbook:
Olay başından önce bir şablon hazırlayın:
Bu bölümdeki şablonları uygulamanız ve yığınına uyarlamanızda yardımcı olsun diye AI'dan destek isteyebilirsiniz. (bkz. /pricing)
AI taslaklar, seçenekler ve hızlandırma için mükemmeldir—ama hesap verebilirliği yoktur. Bir karar kullanıcıya zarar verebileceğinde, verileri açığa çıkarabileceğinde veya sizi yanlış iş modeline kilitleyebileceğinde insanı devreye sokun.
Bazı işler “çıktı üretmek”ten çok “kurucu yargısı” ister. İşin eziyetli kısmını devredin (özetler, alternatifler), ama nihai kararı siz verin.
Prompt'ları bir ortak çalışma alanında yazıyormuş gibi davranın.
AI hazırlık işlerini hızlandırabilir, ama bazı alanlar sorumluluk gerektirir:
Delege etmeyi durdurup insan incelemesine geçtiğiniz durumlar:
AI'dan seçenekler ve riskleri çıkarmasını isteyin—sonra kararı kendiniz verin.
Yapay zekayı, görev tekrarlanabilir ve hatanın sonucu küçük, geri alınabilir veya kolayca yakalanabilir olduğunda kullanın. Hızlı bir test:
Yapay zekayı taslak oluşturma ve kontrol aracı olarak kullanın; nihai karar verici o sizsiniz.
Her aday görevi 1–5 arası puanlayın:
Puanları toplayın ve en yüksek toplamdan başlayın. Bu sizi taslaklar, özetler ve kontrol listelerine yönlendirir; önce çekirdek mantık veya güvenlik hassasiyeti olan işler elinizde kalsın.
AI'ya fikrinizi 3–5 test edilebilir hipoteze dönüştürmesini söyleyin (problem, değer, davranış) ve ardından 20 dakikalık bir görüşme rehberi oluşturun.
Kullanımdan önce soruları önyargıdan arındırın:
Görüşmelerden sonra notları yapıştırın ve AI'dan , ve ile bazı doğrudan alıntılar çıkarmasını isteyin.
AI'yı bulanık bir fikirden yapılandırılmış bir kapsama götürmek için kullanın:
Her özelliği kullanıcı hikayesine ve kabul kriterlerine çevirin; izinler, boş durumlar ve hata durumları için manuel inceleme yapın.
Mevcut akışınızı madde halinde AI'ya verin ve şunları isteyin:
Çıktıları seçenek olarak kullanın; hedef kullanıcı ve temel işi yerine getirecek en basit akışı savunabileceğiniz şekilde seçin.
AI'dan ana ekranlar için iki versiyon yazmasını isteyin:
Ayrıca aynı ton için mikro-kopya varyantları oluşturun ve küçük bir stil kılavuzu belirleyin:
AI'dan her yerde yeniden kullanılacak küçük bir token seti önermesini isteyin:
Bileşenler için “tamamlandı” kontrol listeleri üretin (hover/disabled/loading/focus + erişilebilirlik notları). Kontrast ve dokunma hedeflerini gerçek araçlarla ve cihazlarda mutlaka doğrulayın.
En uygun yaklaşım küçük, test edilebilir değişiklikler:
Büyük çok dosyalı bir yeniden yazım alırsanız durun, işi PR boyutuna bölün ki inceleyip test edebilesiniz.
Kabul kriterlerini başlangıç testlerine dönüştürün:
AI ayrıca gerçekçi ama anonim fixture'lar ve mock API cevapları üretmede iyidir (başarı + en az iki hata durumu, örn. 401/429). Hata ayıklamada başarısız testi, hata çıktısını ve ilgili kodu yapıştırın; olası nedenleri ve her neden için bir minimal tanısal adım isteyin.
Hesap verebilirlik ya da derin bağlam gerektiren kararları devretmeyin:
Ayrıca istemeyin:
Yayın güvenliği için AI'dan kontrol listeleri ve işletim el kitapları oluşturmasını isteyin; detayları kendi yığınınızla karşılaştırıp doğrulayın ve gerekirse insan güvenlik incelemesi yaptırın.
Hata mesajları için desen: ne oldu + ne yapmalı + ne kaydedildi.