Teknik olmayan kurucular için AI destekli adım adım rehber: kapsam belirleme, spesifikasyon üretme, inşa etme, test, dağıtım ve yineleme ile gerçek bir SaaS yayınlama.
Yapay zeka, kod yazmasanız bile bir SaaS ürünü için sizi oldukça ileriye taşıyabilir—UI ekranları taslaklamak, backend endpoint’leri üretmek, veritabanlarını bağlamak ve dağıtımın nasıl yapılacağını açıklamak gibi. Yapamayacağı şeyler ise neyin önemli olduğuna karar vermek, doğruluğu teyit etmek ve üretim sonuçlarından sorumluluk almaktır. Yolu siz çizmelisiniz.
Bu yazıda yayınlama demek: gerçek ortamda çalışan, gerçek insanların oturum açıp kullanabildiği bir ürün demektir. Başlangıçta faturalandırma isteğe bağlıdır. “Yayınlandı” demek bir Figma dosyası, bir prototip linki ya da sadece dizüstünüzde çalışan bir repo değildir.
AI hızlı yürütmede çok iyidir: iskelet üretmek, veri modelleri önermek, CRUD özellikleri yazmak, e‑posta şablonları tasarlamak ve ilk tur testleri üretmek.
AI hâlâ yönlendirme ve kontrole ihtiyaç duyar: API’leri uydurabilir, kenar durumlarını kaçırabilir, güvensiz varsayılanlar oluşturabilir veya gereksinimlerden sessizce sapabilir. Onu son derece hızlı bir junior asistan gibi düşünün: yardımcı ama otorite değil.
Basit bir döngüden geçeceksiniz:
Genellikle ürün fikri, marka, müşteri listesi ve repoda tuttuğunuz kod size aittir—ancak kullandığınız AI araçlarının ve kopyaladığınız bağımlılıkların şartlarını kontrol edin. Çıktıları kendi projenize kaydetme, kararları belgeleme ve gizli müşteri verilerini prompt’lara yapıştırmaktan kaçınma alışkanlığı edinin.
Gerekli olanlar: net yazma, temel ürün düşüncesi ve test edip yinelemeye sabır. Atlayabileceğinizler: derin bilgisayar bilimi, karmaşık mimariler ve “mükemmel” kod—en azından kullanıcılar bunun önemli olduğunu kanıtlayana kadar.
Eğer AI’dan yardım alıyorsanız, netlik en büyük kaldıraç noktanızdır. Dar bir problem belirsizliği azaltır; bu da “neredeyse doğru” özelliklerden ziyade kullanılabilir çıktılar elde etmenizi sağlar.
Pazar segmenti yerine gözünüzde canlandırabileceğiniz tek bir kişiyle başlayın. “Müşterilere fatura gönderen serbest tasarımcılar” gibi daha spesifik bir tanım “küçük işletmeler”den daha iyidir. Sonra onların zaten yapmaya çalıştığı tek bir işi adlandırın—özellikle tekrarlayan, stresli veya zaman baskılı olanı.
Hızlı bir test: kullanıcı 10 saniye içinde ürünün kendileri için olup olmadığını söyleyemiyorsa, hâlâ çok geniştir.
Açık ve ölçülebilir tutun:
“Yardım et [hedef kullanıcı]'ya [görevi yapmada] [nasıl] yardımcı olarak [sonuç] elde etmesini sağlamak.”
Örnek: “Serbest tasarımcıların proje notlarından satır kalemlerini otomatik çıkararak 2 dakikadan kısa sürede doğru faturalar göndermesine yardımcı olun, böylece daha hızlı ödeme alırlar.”
Metrikler AI destekli inşayı “özellik toplama”ya dönüştürmekten korur. Basit ve takip edilebilir sayılar seçin:
Kullanıcının vaat edilen sonuca ulaşması için gerekli adımları listeleyin—fazla şey eklemeyin. 5–7 adımda tarif edemiyorsanız kısaltın.
Kapsam kayması AI yapıları tıkayan bir numaralı nedendir. Cazip eklemeleri (çoklu kullanıcı rolleri, entegrasyonlar, mobil uygulama, panolar) yazın ve bunları açıkça “şimdi değil” etiketiyle işaretleyin. Bu, en basit sürümü önce yayınlama izni verir ve gerçek kullanım verilerine göre geliştirme imkanı tanır.
AI hızlı kod yazabilir, ama ne demek istediğinizi tahmin edemez. Tek sayfalık bir PRD (mini PRD) modele tek bir doğruluk kaynağı sunar; bunu promptlarda, incelemelerde ve iterasyonlarda yeniden kullanabilirsiniz.
AI’dan aşağıları içeren bir sayfalık PRD üretmesini isteyin:
Basit bir yapı isterseniz kullanın:
Her MVP özelliğini 3–8 kullanıcı hikayesine çevirin. Her hikaye için gerektirin:
AI’dan belirsiz varsayımları ve kenar durumlarını listelemesini isteyin: boş durumlar, geçersiz girişler, izin hataları, çoğaltmalar, tekrarlar ve “kullanıcı ortada ayrılırsa ne olur?”. Hangilerinin v0.1’de ele alınması gerektiğine karar verin.
Temel terimleri tanımlayın (ör. “Workspace”, “Member”, “Project”, “Invoice status”). Bu sözlüğü her prompt’ta yeniden kullanın ki model kavramları yeniden adlandırmasın.
Tek sayfanın sonuna kesin bir MVP v0.1 kontrol listesi ekleyin: nelerin dahil olduğu, açıkça nelerin dışarıda bırakıldığı ve “bitti”nin ne olduğu. Bu, her seferinde AI iş akışınıza yapıştırdığınız spesifikasyondur.
Başlangıç için mükemmel ekranlara veya “gerçek” bir veritabanı tasarımına ihtiyacınız yok. Gerekli olan: ürünün ne yaptığı, ne bilgiyi sakladığı ve her sayfanın neyi değiştirdiği konusunda ortak bir resim. Amacınız, AI’nin (ve sonrasında insanların) tutarlı şekilde uygulaması için belirsizliği ortadan kaldırmaktır.
AI’den sayfalar, bileşenler ve navigasyon olarak metin bloklarıyla basit wireframe’ler isteyin. Temel tutun—kutular ve etiketler.
Örnek prompt: “Giriş, Dashboard, Proje listesi, Proje detayı, Ayarlar için düşük çekişli wireframe’ler oluştur. Sayfa başına navigasyon ve ana bileşenleri dahil et.”
Saklayacağınız 3–6 nesneyi cümleler halinde yazın:
Sonra AI’dan bir veritabanı şeması önermesini ve bunu basit terimlerle açıklamasını isteyin.
Bu, “rastgele” özelliklerin inşa edilmesini önler.
Basit bir haritalama:
Kısa bir “UI kuralları” listesi tutun:
Eğer tek bir şey yapacaksanız: her sayfanın net bir birincil eylemi ve her veri nesnesinin net bir sahibi (genellikle kullanıcı veya organizasyon) olsun.
Basit bir stack “en havalı olan” değil, bir şey bozulduğunda geri döndürebileceğiniz, belgelenmiş ve sıkıcı olandır. v1 için, binlerce takımın kullandığı ve AI asistanlarının güvenilir biçimde üretebildiği varsayılanları seçin.
Kısıtınız yoksa bu kombinasyon güvenli bir başlangıçtır:
Eğer her şeyi elle bağlamak yerine sohbet merkezli bir iş akışıyla inşa etmeyi tercih ederseniz, Koder.ai gibi platformlar React UI + Go backend + PostgreSQL üretebilir, dağıtım/barındırma ile ilgilenir ve istediğinizde kaynak kodunu dışa aktarmanıza izin verir.
Birini seçin:
Ödemeler veya hassas veriler varsa, denetimler için erken bütçe ayırın.
Dashboard, yedek ve makul varsayılanlar sunan managed servisleri hedefleyin. “Bir öğleden sonra çalışır” olmak “teorik olarak özelleştirilebilir” olmaktan daha iyidir. Managed Postgres (Supabase/Neon) + managed auth kurulum haftalarını önler.
Üç tane olsun:
“Her main branch merge’inde staging deploy” kuralı koyun.
Her yeni projeye yapıştıracağınız tek sayfalık kontrol listesi:
Bu kontrol listesi, 2. projede hız avantajınız olur.
AI’dan iyi kod almak zekice ifadeden ziyade belirsizliği azaltan tekrar edilebilir bir sistem gerektirir. Amaç, AI’yı odaklanmış bir yüklenici gibi çalıştırmaktır: net brief, net teslimatlar, net kabul kriterleri.
Aynı yapıyı tekrar kullanın ki anahtar detayları unutmayın:
Bu, “gizemli değişiklikleri” azaltır ve çıktıları uygulamayı kolaylaştırır.
Herhangi bir şey yazmadan önce AI’dan görev kırılımı isteyin:
Bir ticket seçin, bitiş tanımını kilitleyin, sonra ilerleyin.
Her seferinde yalnızca bir özellik, bir endpoint veya bir UI akışı isteyin. Daha küçük prompt’lar daha doğru kod üretir ve davranışı hızlıca doğrulayabilirsiniz (gerekirse geri alabilirsiniz).
Eğer aracınız izin veriyorsa, önce planlama adımı (taslağı yap, sonra uygula) kullanın ve kötü iterasyonları hızlıca geri alacak snapshot/rollback mekanizmalarına güvenin—Koder.ai gibi platformlar tam da bu güvenlik ağına sahiptir.
Basit bir sürekli doküman tutun: ne seçtiniz ve neden (auth yöntemi, veri alanları, isimlendirme konvansiyonları). İlgili girdileri prompt’lara yapıştırarak AI’nın tutarlı kalmasını sağlayın.
Her ticket için gerektirin: demo edilebilir davranış + testler + kısa bir doküman notu (hatta bir README snippet’i). Bu, çıktıyı sadece “kod‑gibi” değil, yayınlanabilir yapar.
Hız daha fazla kod yazmak değil—“değişiklik yapıldı” ile “gerçek bir kişi deneyebilir” arasındaki süreyi kısaltmaktır. Günlük demo döngüsü MVP’yi dürüst tutar ve haftalar süren görünmez işlerden kurtarır.
AI’den boot olan, bir sayfa yükleyen ve dağıtılabilir en küçük uygulamayı üretmesini isteyin (çirkin olsa bile). Hedefiniz çalışan bir pipeline, özellikler değil.
Yerelde çalıştıktan sonra küçük bir değişiklik yapın (örn. başlığı değiştirin) ki dosyaların nerede olduğunu anlayın. Erken ve sık commit yapın.
Kimlik doğrulamayı sonradan takmak sinir bozucu olabilir. Uygulamanız küçükken bunu ekleyin.
İmzalanmış kullanıcının ne yapabileceğini ve imzasızın ne göreceğini tanımlayın. Basit tutun: e‑posta + parola veya magic link.
SaaS’inizin konusu olan tek nesneyi ("Project", "Invoice", "Campaign" vb.) seçin ve tam akışı uygulayın.
Sonra kullanılabilir hale getirin, kusursuz değil:
Her gün uygulamayı sanki zaten satılıyormuş gibi demo edin.
Onlardan tıklamadan önce ne olacağını söylemelerini isteyin. Kafa karışıklığını ertesi günün görevlerine çevirin. Hafif bir ritüel isterseniz, README’de sürekli bir “Yarın” kontrol listesi tutun ve bunu mini yol haritanız gibi kullanın.
AI büyük kod parçaları yazıyorsa işiniz "yazmak"tan ziyade "doğrulamak" olur. Biraz yapı—testler, kontroller ve tekrar edilebilir bir inceleme akışı—en yaygın başarısızlığı önler: bitmiş görünüp gerçek kullanımda çöken bir şey yayınlamak.
AI’dan kendi çıktısını bu kontrol listesine göre incelemesini isteyin:
Mükemmel kapsam gerekmez. Kaybı veya güveni sessizce götürebilecek kısımlara güvence vermeniz gerekir.
Çekirdek mantık için birim testleri (fiyatlama kuralları, izin kontrolleri, veri doğrulama).
Ana akışlar için entegrasyon testleri (kayıt → nesne oluştur → ödeme → sonucu görme). AI’dan bu testleri one‑page spesinize göre üretmesini isteyin ve her testi düz İngilizceyle açıklamasını isteyin ki hangi riski koruduğunuzu bilin.
Her commit tutarlılığı arttırmak için otomatik lint/format ekleyin. Bu, “AI spagetti”sini azaltır ve sonraki düzenlemeleri ucuzlatır. CI zaten varsa, her PR’de formatlama + testleri çalıştırın.
Bug bulduğunuzda her seferinde aynı şekilde loglayın:
Sonra şablonu AI sohbetine yapıştırıp: muhtemel neden, minimal düzeltme ve regresyonu önleyecek bir test isteyin.
Bir MVP yayınlamak heyecan vericidir—sonra gerçek kullanıcılar gelir, gerçek veriler girer, gerçek parolalar kullanılır ve gerçek beklentiler olur. Güvenlik uzmanı olmanız gerekmez ama gerçekten uygulayacağınız kısa bir kontrol listesi olmalı.
API anahtarları, DB parolaları ve imzalama gizli anahtarlarını asla repoya koymayın.
.env.example içinde gerçek değerler değil placeholder’lar tutun.Erken dönemdeki ihlaller genellikle basittir: herkesin okuyabildiği bir tablo veya endpoint.
user_id = current_user).Küçük uygulamalar bile bot saldırılarına maruz kalır.
Görmeden düzeltemezsiniz.
Kısa, insan dilinde bir sayfa yazın: ne topluyorsunuz, neden, nerede saklanıyor, kim erişebiliyor ve kullanıcı verilerini nasıl silebilecekleri. Varsayılan olarak saklama sürelerini kısa tutun (örn. logları 30–90 gün sonra silmek).
Uygulama dizüstünüzde çalıştığında yayınlanmış sayılmaz. Güvenli lansman: uygulamanın tekrar tekrar dağıtılabilmesi, prod ortamında izlenmesi ve bir şey bozulduğunda hızla geri alınabilmesi demektir.
Her değişiklikte testleri çalıştıran continuous integration (CI) kurun. Amaç: başarısız kontrolleri olan kimse merge edemesin. Basit başlayın:
AI bu konuda da yardımcı olabilir: değişen dosyalar için eksik testleri üretmesini isteyin ve hataları düz İngilizce açıklamasını isteyin.
Production’u taklit eden bir staging ortamı oluşturun (aynı DB türü, aynı env pattern, aynı e‑posta sağlayıcısı—sadece test kimlik bilgileriyle). Her sürümden önce doğrulayın:
Panik deploy’ları önler. Kısa tutun:
Ana eylemler için analytics veya event tracking ekleyin: kaydolma, ana aktivasyon adımı, yükseltme tıklaması. Bunu temel hata izleme ile eşleştirin ki kullanıcılar size e‑posta atmadan önce çöküşleri görün.
Performans, mobil düzenler, e‑posta şablonları ve onboarding’i son kez gözden geçirin. Bu alanlardan herhangi biri gevşekse lansmanı bir gün erteleyin—erken güven kaybetmekten daha ucuzdur.
Lansman tek bir gün değildir—gerçek kullanıcılarla öğrenmenin başlangıcıdır. Amaç: (1) insanları ilk başarı anına hızlıca ulaştırmak ve (2) ödeme için net yollar sağlamak.
Problemi doğruluyorsanız, ödeme olmadan (bekleme listesi, sınırlı beta veya “erişim iste” ile) lansman yapıp aktivasyona odaklanabilirsiniz. Güçlü talep varsa veya mevcut bir ücretli akışı değiştirecekseniz, erken ödeme alın ki yanlış dersler öğrenmeyin.
Pratik kural: ürün güvenilir şekilde değer sağladığında ve bir şey bozulduğunda kullanıcıya destek verebilecek durumda olduğunuzda ücret alın.
Uzun özellik listeleri yerine sonucu temel alan fiyatlandırma hipotezleri taslağı oluşturun. Örnek:
AI’dan katman önerileri ve konumlandırma üretmesini isteyin, sonra 20 saniyede teknik olmayan bir arkadaşın anlayacağı şekilde düzenleyin.
Bir sonraki adımı saklamayın. Ekleyin:
“İletişime geç” derseniz, bunu tıklanabilir ve hızlı hale getirin.
AI’yı onboarding ekranları, boş durumlar ve SSS taslakları için kullanın, sonra bunları açıklık ve dürüstlük adına yeniden yazın (özellikle sınırlamalar konusunda). Geri bildirim için üç kanal kombine edin:
Temaları takip edin, görüşleri değil. Erken yol haritanız onboarding’daki tekrar eden sürtünmeler ve insanların ödeme konusunda tereddüt etme sebepleri olmalıdır.
Çoğu AI ile inşa edilen SaaS projesi, kurucunun "kod yazamaması" yüzünden değil, işin bulanıklaşması yüzünden başarısız olur.
Aşırı inşa. Kimse henüz onboarding’i tamamlamadan roller, ekipler, faturalama, analitik ve yeniden tasarım eklenir.
Çözüm: 7 gün boyunca kapsamı dondurun. Değer kanıtlayan en küçük akışı yayınlayın (örn. “yükle → işle → sonucu kaydet”). Diğer her şey backlog’a.
Belirsiz gereksinimler. AI’ye “bir dashboard yap” derseniz, istemediğiniz özellikleri uydurur.
Çözüm: görevi giriş/çıkışlar, kenar durumlar ve ölçülebilir başarı metriği ile tek sayfalık gereksinim olarak yeniden yazın.
AI’ya körü körüne güvenme. Uygulama “makinemde çalışıyor” ama gerçek kullanıcılar veya farklı verilerle bozuluyor.
Çözüm: AI çıktısını taslak olarak görün. Her merge için tekrarlanabilir adımlar, bir test ve inceleme kontrol listesi şart koşun.
Güvenlik incelemeleri (auth, ödemeler, dosya yüklemeleri), performans ayarı (yavaş sorgular, ölçeklenme) ve karmaşık entegrasyonlar (bankacılık, sağlık, regüle API’ler) için yardım alın. Birkaç saatlik kıdemli inceleme pahalı yeniden yazımları önleyebilir.
“login + logout”, “CSV içe aktar”, “ilk rapor”, “faturalama checkout” gibi demo edilebilen dilimlere göre tahmin yapın. Bir dilim 1–2 günde demo edilemiyorsa, çok büyük demektir.
Hafta 1: çekirdek akışı ve hata yönetimini stabilize et.
Hafta 2: onboarding + temel analitik (aktivasyon, tutundurma).
Hafta 3: izinleri sıkılaştır, yedekleri kur ve güvenlik incelemesini yap.
Hafta 4: geri bildirimden yinele, fiyat sayfasını iyileştir ve dönüşümü ölç.
"Shipping" gerçek bir ortamda çalışan, gerçek insanların oturum açıp kullanabileceği gerçek, kullanılabilir bir ürün anlamına gelir.
Bu Figma dosyası değildir, bir prototip linki değildir ve sadece dizüstünüzde çalışan bir repo da değildir.
AI aşağıdaki hızlı yürütme işlerinde güçlüdür:
Ancak AI yargı ve sorumluluk konusunda zayıftır: API’leri uydurabilir, kenar durumlarını kaçırabilir ve güvensiz varsayılanlar oluşturabilir; bu yüzden doğrulamanız gerekir.
Sıkı bir döngü kullanın:
Tek bir hedef kullanıcı ve tek bir acılı işi ile başlayın.
Hızlı filtre:
Eğer herhangi birine hayır ise, AI’ye sormadan önce kapsamı daraltın.
Açık, ölçülebilir bir cümle kullanın:
“Yardım et [hedef kullanıcı]'ya [görevi yapmada] [nasıl] yardımcı olarak [sonuç] elde etmesini sağlamak.”
Sonra zaman/kalite kısıtı ekleyerek test edilebilir hale getirin (ör. “2 dakikadan kısa sürede”, “hatasız”, “tek tıklamayla”).
Hızla takip edilebilecek metrikler seçin:
Bu metrikler “özellik toplama”yı engeller ve inşayı odaklı tutar.
Kısa, spesifik ve tekrar kullanılabilir tutun:
Son satıra bir “MVP v0.1 kontrol listesi” ekleyin ve her prompt’a yapıştırın.
AI kodu daha güvenilir hale getirmek için onu bir yüklenici gibi yönetin.
Tekrar kullanılabilir bir şablon kullanın:
Ayrıca koddan önce ticket’lar isteyin, sonra bir ticket’ı seçip tamamlayın.
v1 için sık kullanılan, sıkı ve belge açısından zengin varsayılanlar seçin:
Ayrıca çevreleri baştan belirleyin: local, staging, production. Staging deploy’larını ana branch merge’lerinde kural haline getirin.
Genel olarak fikir, marka, müşteri ilişkileri ve repodaki kod size aittir—ama şu konuları mutlaka kontrol edin:
Operasyonel olarak çıktıları projenize kaydedin, kararları belgeleyin ve gizli müşteri verilerini prompt’lara yapıştırmaktan kaçının.
Anahtar: küçük dilimler + sürekli doğrulama.