30 Ara 2025·8 dk
Vibe Coding ve LLM’lerle Kişisel Asistan Uygulaması Oluşturun
Vibe-coding ve LLM’lerle kişisel asistan uygulaması tasarlamayı, geliştirmeyi ve dağıtmayı öğrenin: UX, istemler, araçlar, backend, gizlilik, test ve dağıtım.
Vibe-coding ve LLM’lerle kişisel asistan uygulaması tasarlamayı, geliştirmeyi ve dağıtmayı öğrenin: UX, istemler, araçlar, backend, gizlilik, test ve dağıtım.
“Kişisel asistan uygulaması” deyince abartılmış bir yapılacaklar listesi de olabilir, takvim çakışmalarını çözüp e-postalar taslağı hazırlayan bir araç da. İşin tanımını net yapmazsanız, etkileyici görünen ama pazartesi sabahı kimseye yardımcı olmayan bir sohbet demosu yaparsınız.
Kitleyi ve onların tekrar eden sıkıntısını adlandırarak başlayın. Bir kurucu hızlı toplantı hazırlığı ve takip isterken; bir öğrenci çalışma planları ve not yakalama isteyebilir; bir operasyon yöneticisi görev triage’ı ve günlük durum özetleri isteyebilir. Hedef kitle ne kadar netse, asistanın hangi araçlara ihtiyacı olduğu ve hangilerinin kesinlikle gereksiz olduğu o kadar kolay belirlenir.
MVP’niz tek bir kısa oturumda faydalı bir sonuç vermeli. Pratik bir kural: kullanıcı uygulamayı açtıktan sonra 60–120 saniye içinde değer alsın.
İki güvenilir ilk yol:
Eksik olanlara dikkat edin: uzun onboarding, karmaşık ayarlar veya derin entegrasyonlar. Etkileşimi sohbet havasında hissettirebilir, ama alttaki işlemleri deterministik tutarak “asistan” deneyimini taklit edebilirsiniz.
Birçok asistan uygulaması ilk günde her şeyi yapmaya çalışarak başarısız olur: ses, tam e-posta senkronizasyonu, takvim yazma yetkisi, otonom çok adımlı eylemler ve karmaşık ajan yapıları. MVP için açık non-goals belirleyin—ses girişi yok, iki yönlü e-posta entegrasyonu yok, arka planda otonom yürütme yok ve temel hesaplar dışında çapraz cihaz senkronu yok. Bu ürünün dürüst kalmasını sağlar ve başlangıçta güvenlik ve gizlilik riskini azaltır.
MVP’yi “konuşma sayısı” ile ölçmeyin. Sonuçlarla ölçün:
Koder.ai gibi bir platformda vibe-coding yapıyorsanız, net yolculuklar ve metrikler inşa hızını gerçek kılar: ilk React/Flutter ekranlarını ve Go/PostgreSQL uç noktalarını iki temel döngü etrafında tasarlayıp, anlık görüntüler (snapshot) ve geri alma ile yineleyebilirsiniz.
Kişisel asistan uygulaması etkileşimin hissine göre başarılı olur veya başarısız olur. Kullanıcılar uygulamanın niyeti anladığını, bir sonraki faydalı adımı önerdiğini ve sadece hızlı bir cevap istediklerinde yol dışında kaldığını hissetmelidir.
Çoğu asistan güveni birkaç temel işi tutarlı yaparak kazanır: istekleri anlamak, “hafıza” (tercihler ve hafif profil bilgileri) saklamak, görevler ve hatırlatıcıları yönetmek ve hızlı özetler üretmek (notlar, toplantılar veya uzun mesajlar). Ürün tasarımı bu yetenekleri labirent haline getirmeden görünür kılmaktır.
Kullanışlı bir kural: her asistan yeteneğinin hem (1) konuşma yolu (ör. “yarın 9’da hatırlat”) hem de (2) gözden geçirme ve düzenleme için görünür bir UI yüzeyi (inceleyebileceğiniz bir hatırlatıcı listesi) olmalıdır.
Sohbet-öncelikli, kitleniz hız ve esnekliğe değer veriyorsa en iyi sonucu verir: bir besteci, mesaj geçmişi ve birkaç akıllı kısa yol.
UI-öncelikli, sohbeti yardımcı olarak kullanan model ise çok sayıda öğeyi yöneten ve yapıya ihtiyaç duyan kullanıcılar için daha uygundur. Bu modelde uygulama “Görevler” veya “Bugün” görünümünde açılır ve sohbet değişiklikler için bağlamsal bir araçtır (ör. “bugün teslimleri yarına taşı”).
Sonsuza kadar seçmek zorunda değilsiniz, ama erken bir varsayılan ana ekran ve varsayılan zihinsel model seçmelisiniz.
Asistanlar sıklıkla geri döndürülemez hissi veren eylemler yapar: bir notu silmek, mesaj göndermek, bir şeyi iptal etmek veya birçok görevi aynı anda düzenlemek. Bunları riskli eylemler olarak ele alın. UX, ne olacağını açıkça özetleyen bir onay adımı ve tamamlandıktan sonra anında geri alma kullanmalıdır.
Güçlü bir desen: önizleme → onay → yürüt → geri al. Önizleme, kullanıcıların hataları yakaladığı yerdir (“Alex’e gönderilsin mi?” “12 görev silinsin mi?”).
İlk sürümü küçük ve tutarlı tutun. Pratik minimum: onboarding (neler yapabileceği + izinler), sohbet, görevler/hatırlatıcılar, hafıza (ne bildiği, düzenle/sil ile), ayarlar (bildirimler, ton, gizlilik) ve hafif bir geçmiş/denetim görünümü.
Bunu vibe-coding ile yapıyorsanız (örneğin Koder.ai), bu ekranlar MVP’ye temizce eşlenir ve sonra gerçek akışları test ederek ("bir görev yakala", "hatırlatıcı ayarla", "bir hatayı geri al") iyileştirebilirsiniz.
İyi bir asistan tutarlı, öngörülebilir ve güvenli hisseder—rasgele bir metin oluşturucudan çok yardımcı bir iş arkadaşı gibi. Buna daha hızlı ulaşmak için istemleri basit, katmanlı ve test edilebilir tutun.
İstemlerinizi üç katman olarak ele alın, her biri farklı amaç taşır:
Bu ayrım, bir kullanıcının (“önceki talimatları yok say”) gibi isteklerinin asistanınızın nasıl davranması gerektiğini kazara geçersiz kılmasını engeller.
Asistanınız ne zaman hareket edebileceğini ve ne zaman sorması gerektiğini tam olarak bilirse daha güvenilir olur. Hangi işlemlerin sadece okumaya yönelik (not aramak gibi otomatik yapılabilecek), hangilerinin yazma eylemi (görev oluştur/güncelle, hatırlatıcı planlama) ve hangilerinin geri döndürülemez veya maliyetli olduğu (veri silme, harici hizmetlerle iletişim, bilgi paylaşımı) kararını verin.
Yazma ve geri döndürülemez eylemler için onay isteyin: model bir eylem planı önerir, sonra açık onay bekler.
Model bir görev veya hatırlatıcı oluşturması gerektiğinde, düz metin kırılgan olur. JSON “eylem nesneleri” kullanın ve yürütmeden önce doğrulayın. action, title, due_at, priority ve timezone gibi alanları zorunlu kılın ve eksikse reddedin veya yeniden sorun. Bu, modelin ifadeleri değişse bile backend’inizin deterministik kalmasını sağlar.
Koruma katmanları karmaşık olmak zorunda değil. Hassas istekler (kendine zarar, yasa dışı faaliyet, özel veri erişimi) için kısa bir politika ekleyin ve yine de yardımcı görünen reddetme kalıpları tanımlayın: kabul et, reddet ve güvenli alternatifler sun. Modelin bilmediği durumlarda “Bilmiyorum” demesini ve tahmin etmek yerine bir tane netleştirici soru sormasını da belirtin.
Tek bir mega-istem yerine, asistanın dahili olarak “çağırabileceği” yeniden kullanılabilir davranışlardan oluşan küçük bir set tutun: konuşmayı eylemlere dönüştürme, varsayımlar ve açık sorularla bir plan hazırlama, eksik ayrıntıları kontrol etme, belirli bir tonda mesaj yeniden yazma ve görev/etkinlikleri JSON’a çıkarma. Bu, tutarlı davranış, kolay test ve istem spagetti’sini önleme açısından en iyi yaklaşımdır.
Kişisel bir asistan konuşkan olabildiği kadar güvenilir eylemler de yapabildiğinde “akıllı” hisseder. En hızlı yol, konuşmayı (LLM muhakemesi) yürütmeden (gerçek sistemlerinizi çağıran araçlar) ayırmaktır.
MVP için tek bir LLM + araçlar desenine başlayın: bir model kullanıcı mesajını alır, yanıt mı vereceğine yoksa bir aracı mı çağıracağına karar verir, sonra sonucu döndürür. Bu hata ayıklaması daha basittir ve görev yakalama, not arama ve hatırlatıcılar için genellikle yeterlidir.
Yetkinlikler arttıkça, koordinatör + uzman ajanlar deseni faydalı olur. Bir koordinatör isteği yorumlar ve görev ajanı vs not ajanı gibi daha dar talimatlara ve daha az araca sahip uzmanlara devreder. Bu, istem dışı araç kötüye kullanımını azaltır ve entegrasyonlar arttıkça tutarlılığı iyileştirir.
Araçlar, asistanın çağırabileceği küçük, deterministik API’lerdir. Araç girdilerini sıkı ve çıktıları yapılandırılmış tutun ki doğrulayabilesiniz ve ne olduğunu kaydedebilesiniz.
Yaygın araçlar: görev oluştur/güncelle/tamamlama, not arama (anahtar kelime + zaman filtreleri), hatırlatıcı planlama (zaman, kanal, tekrar), tercih sorgulama (saat dilimi, çalışma saatleri), opsiyonel takvim okumaları (varsa) ve denetim-olay yazımları.
Yürütmeden önce açık bir planlama modu ekleyin: model kısa bir plan yazar, sonra yürütmek için araçları seçer. Planlama, “Proje görevlerimi haftaya taşı ve Pazartesi bana hatırlat” gibi çok adımlı isteklerde varsayımları (saat dilimi, “proje görevleri”nin ne olduğu) doğrulamaya yardımcı olur.
Yan etkiye neden olan herhangi bir araç, bir eylem-onay kapısından geçmelidir. Pratikte model bir eylem taslağı önerir (araç adı + parametreler + beklenen sonuç) ve uygulamanız kullanıcıya onay veya düzenleme sormalıdır. Bu tek kontrol noktası istenmeyen değişiklikleri ciddi şekilde azaltır ve asistanın güvenilir hissetmesini sağlar.
Koder.ai gibi bir vibe-coding platformu kullanıyorsanız, araç arayüzlerini, koordinatör mantığını ve onay UI’sını ayrı, test edilebilir bileşenler olarak hızla üretebilirsiniz—sonra davranışı rafine ederken snapshot/rollback ile yineleyebilirsiniz.
Kişisel bir asistan doğru şeyleri hatırladığında ve diğerlerini unuttuğunda “akıllı” hisseder. Püf nokta; modelin tutarlılık için neye ihtiyacı olduğunu saklamakla, kullanıcının verisini ne kadar tuttuğunuz arasında denge kurmaktır. Her şeyi saklarsanız gizlilik riski ve getirme gürültüsü artar. Hiç saklamazsanız asistan tekrar edici ve kırılgan olur.
Son konuşmayı kısa vadeli hafıza olarak ele alın: son birkaç tur ve geçerli kullanıcı hedefinin yuvarlanan bir penceresi. Sık özetleyin ki gereksiz token maliyeti ödemeyin veya önceki hataları büyütmeyin.
Uzun vadeli hafıza oturumlar arasında kalıcı kalması gereken gerçekler içindir: tercihler, sabit profil detayları, görevler ve tekrar ziyaret edilmesi beklenen notlar. Bunları önce yapılandırılmış veri olarak (tablolar, alanlar, zaman damgaları) saklayın; sadece temiz biçimde temsil edemediğinizde serbest metin snippet’leri kullanın.
Pratik bir başlangıç olarak, kullanıcı tarafından yazılmış veya kullanıcı onayıyla kaydedilmiş bilgileri saklayın: profil ve tercihler (saat dilimi, çalışma saatleri, ton, varsayılan hatırlatıcılar), görevler ve projeler (durum, son tarihler, tekrar, öncelik), notlar ve vurgular (kararlar, taahhütler, kilit bağlam) ve araç sonuçları ile denetim izi.
Konuşma özetleri tam transkriptlerden daha değerlidir. Her söyleneni saklamak yerine dayanıklı gerçekleri saklayın: “Kullanıcı kısa özetleri tercih ediyor”, “NYC uçuşu Cuma günü”, “Bütçe sınırı 2.000$”.
Getirmeyi insanların arama şekline göre planlayın: anahtar kelimeler, zaman aralıkları, etiketler ve “son değişenler”. Önce deterministik filtreleri kullanın (tarihler, durum, etiketler), sonra not gövdelerinde bulanık sorgu olduğunda semantik aramayı ekleyin.
Halüsinasyonları önlemek için asistan yalnızca gerçekten getirdiğine (kayıt kimlikleri, zaman damgaları) dayanmalı ve ilgili bir şey bulunmadığında netleştirici bir soru sormalıdır.
Hafızayı şeffaf yapın. Kullanıcılar kaydedileni görebilmeli, düzenleyebilmeli, dışa aktarabilmeli ve silebilmeli—özellikle uzun vadeli gerçekleri. Vibe-coding iş akışıyla (Koder.ai gibi) geliştiriyorsanız, “Hafıza Ayarları”nı erken birinci sınıf ekran yapmak hem UX’i hem de veri modelinizi şekillendirir.
Bir kişisel asistan arayüz tarafından yaşar veya ölür. İnsanların gerçekten nerede kullanacağına göre stack seçin: web genellikle “günlük kullanım” faydasına hızla ulaşmak için en hızlı yolken, mobil bildirimler, ses girişi ve hareket halindeyken yakalama olduğunda değeri kazanır.
Pratik yaklaşım: web UI için önce React (hızlı yineleme, kolay dağıtım) ile başlayın, sonra asistanın çekirdek döngüsü çalışınca aynı etkileşim modelini Flutter’da yansıtın.
Sohbeti yapılandırılmış bir konuşma olarak ele alın, sadece metin balonları değil. Ne olduğunu ve sizden ne beklendiğini kullanıcıların anlaması için birden fazla mesaj şekli işleyin: kullanıcı mesajları, asistan cevapları (akışlı metin dahil), araç eylemleri (“Görev oluşturuluyor…”), onaylar (onayla/deny), hatalar (yeniden dene seçenekleriyle) ve sistem bildirimleri (çevrimdışı, oran sınırlamaları, azalan yetenek).
React’ta akışlı yanıtlar asistanı daha duyarlı hissettirebilir, ama render’ı verimli tutun: deltaları ekleyin, tüm transkripti yeniden render etmekten kaçının ve kullanıcıların eski mesajları okumasını saygıyla ele alan kaydırma davranışını koruyun.
Kullanıcıların iç istemlerinizi veya araç zinciri detaylarını bilmesine gerek yok; geri bildirim isterler. “Üzerinde çalışılıyor” veya “notlarınızı kontrol ediyor” gibi nötr göstergeler kullanın ve yalnızca kullanıcı için güvenli aşamaları gösterin (başladı, onay bekleniyor, tamamlandı). Çok ajanlı iş akışları ekledikçe bu daha da önemli olur.
Erken bir ayarlar ekranı ekleyin, hatta basit olsa bile. İnsanların tonu (resmi vs samimi), ayrıntı düzeyi (kısa vs detaylı) ve gizlilik seçenekleri (sohbet geçmişi saklansın mı, saklama süresi, hafıza özellikleri açık olsun mu) kontrol etmesine izin verin. Bu kontroller sürprizleri azaltır ve uyumluluk ihtiyaçlarına yardımcı olur.
Vibe-coding ile Koder.ai kullanıyorsanız, aynı ürün niyetinden hem React web UI hem de Flutter ekranları üretebilir, sonra konuşma bileşenleri, akış ve ayarlar üzerinde hızla yineleme yapabilirsiniz.
Bir kişisel asistan UI’da sihirli görünür, ama sunucuda güvenilir olur. Amaç, sohbet güdümlü davranışı öngörülebilir kılmaktır: model eylem önerebilir, ama sunucunuz gerçekte ne olacağına karar verir.
Asistan davranışlarını küçük bir sabit uç nokta setine çevirin. Sohbeti giriş noktası tutun, sonra asistanın yönetebileceği her şey için açık kaynaklar (resources) sağlayın. Örneğin, asistan bir görev taslağı oluşturabilir, ama nihai create-task çağrısı sıkı bir şema ile normal bir API isteği olmalıdır.
Küçük ama ölçeklenebilir bir yüzey: sohbet (gönder/al + isteğe bağlı araç talepleri), araç yürütme (onaylanmış araçları çalıştır ve yapılandırılmış sonuç döndür), görev CRUD (sunucu tarafı doğrulama ile), tercihler ve uzun süren işler için durum/iş uç noktaları.
Kimlik doğrulamayı erken eklemek en kolay, sonradan eklemek acı verir. Bir kullanıcı oturumunun nasıl temsil edildiğine karar verin (tokenlar veya sunucu oturumları) ve isteklerin nasıl kapsamlandığını (kullanıcı ID, ekipler için org ID) belirleyin. Asistanın neyi “sessizce” yapabileceğini ve neyin tekrar doğrulama veya onay gerektirdiğini tanımlayın.
Ücretlendirme katmanları (ücretsiz/pro/iş/kurumsal) planlıyorsanız, hakları API katmanında baştan uygulayın (oran sınırları, araç erişimi, dışa aktarma izinleri), istemlerde değil.
Büyük içerik özetleri, içe aktarmalar veya çok adımlı ajan iş akışları asenkron çalışmalıdır. Hızlı dönüşle bir iş kimliği verin ve ilerleme güncellemeleri sağlayın (queued → running → partial results → completed/failed). Bu sohbeti duyarlı tutar ve zaman aşımını önler.
Model çıktılarını güvenilmez girdi olarak ele alın. Her şeyi doğrulayın ve temizleyin: araç çağrıları için sıkı JSON şemaları, bilinmeyen alan reddi, tür/aralık denetimi, sunucu tarafı tarih/saat dilimi normalizasyonu ve denetim için araç istek/sonuç kayıtları.
Koder.ai gibi platformlar iskeleti (Go API’ler, PostgreSQL destek) hızlandırabilir, ama ilke aynıdır: asistan konuşmada yaratıcı olabilir, ama backend sıkıcı, katı ve güvenilir kalmalıdır.
Bir kişisel asistan ne yaptığını güvenilir şekilde hatırlayabildiğinde, ne yaptığını açıklayabildiğinde ve hataları geri alabildiğinde “akıllı” hisseder. PostgreSQL şemanız bunu baştan desteklemeli: net çekirdek varlıklar, açık köken (her öğenin nereden geldiği) ve denetime uygun zaman damgaları.
Kullanıcıların beklentisiyle eşleşen küçük bir tablo seti ile başlayın: users, conversations/messages, tasks/reminders, notes ve (opsiyonel) embeddings — eğer ölçekli getirme yapıyorsanız. Görevler/notlar mesajlardan ayrı olmalıdır: mesajlar ham transkript; görevler/notlar yapılandırılmış çıktılardır.
Kökeni birinci sınıf özellik olarak ele alın. LLM bir isteği göreve dönüştürdüğünde tasks/notes üstünde bir source_message_id saklayın, kimin oluşturduğunu takip edin (user, assistant veya system) ve araç/ajan kullanıldıysa tool_run_id ekleyin. Bu davranışı açıklanabilir kılar (“Salı 10:14’teki mesajınızdan oluşturuldu”) ve hata ayıklamayı hızlandırır.
Tablolarda tutarlı sütunlar kullanın: created_at, updated_at ve genellikle deleted_at yumuşak silme için. Yumuşak silme asistan uygulamaları için özellikle kullanışlıdır çünkü kullanıcılar sık sık geri almayı ister ve uyumluluk veya sorun giderme için kayıtları saklamanız gerekebilir.
Immutable tanımlayıcılar (uuid) ve ana olaylar için ekleme-yönelimli bir denetim günlük tablosu (task oluşturuldu, son tarih değişti, hatırlatıcı tetiklendi) düşünün. Bu, güncellenen satırlardan geçmişi yeniden oluşturmayı denemekten daha basittir.
Asistan davranışı hızla değişir. Göçleri erken planlayın: şemanızı versiyonlayın, yıkıcı değişikliklerden kaçının ve ekleyici adımları tercih edin (yeni sütunlar, yeni tablolar). Vibe-coding ile çalışıyorsanız, snapshot/rollback’leri veritabanı göç disipliniyle eşleştirerek yinelemeden veri bütünlüğünü kaybetmeden ilerleyin.
-- Example: tasks table with provenance and auditability
CREATE TABLE tasks (
id uuid PRIMARY KEY,
user_id uuid NOT NULL,
title text NOT NULL,
status text NOT NULL,
due_at timestamptz,
source_message_id uuid,
created_by text NOT NULL,
created_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
updated_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
deleted_at timestamptz
);
Güvenilirlik havalı bir demoyla gerçek iş arasındaki farktır. Zor kısım şu: asistan istekleri nadiren düzenlidir: kullanıcılar kısa, duygusal, tutarsız ve sıklıkla anahtar ayrıntıları atlar. Test stratejiniz bu gerçeği yansıtmalı.
Küçük ama temsil edici bir istek seti toplayın (veya yazın): kısa mesajlar, belirsiz talimatlar, yazım hataları, çelişen kısıtlar ve son dakika değişiklikleri. Mutlu yolları (net görev oluşturma, not yakalama) ve kenar yolları (eksik tarihler, belirsiz zamirler, aynı isimli birden çok kişi, izin gerektiren talepler) dahil edin.
Bu örnekleri “altın set” olarak saklayın. Her seferinde istemleri, araçları veya ajan mantığını değiştirdiğinizde bunu çalıştırın.
Asistan uygulamaları için doğruluk sadece nihai metin yanıtıyla ilgili değildir. Doğru eylemi alıp almadığını, gerekli olduğunda onay isteyip istemediğini ve araç sonuçlarını uydurup uydurmadığını da değerlendirin.
Pratik bir rubrik: görev doğruluğu, onay davranışı (özellikle silme/gönderme/harcama öncesi), halüsinasyonlu eylemler (araç çalıştırmadan yürütme iddiası), araç disiplini (gerekli olduğunda araç kullanma; gereksiz çağrılardan kaçınma) ve hata kurtarma (başarısızlıklarda açık yeniden deneme) kontrol eder.
Her istem değişikliği davranışı şaşırtıcı şekilde kaydırabilir. İstemleri kod gibi ele alın: versiyonlayın, altın seti çalıştırın ve sonuçları karşılaştırın. Birden çok ajan kullanıyorsanız (planlayıcı/uygulayıcı), her aşamayı test edin—birçok hata planlama hatasıyla başlar ve zincirleme etkiler.
Yeni bir araç eklerken veya bir araç şemasını değiştirirken hedefe yönelik regresyon vakaları ekleyin (ör. “gelecek Cuma için bir görev oluştur” hâlâ tarihleri tutarlı çözmeli). İş akışınız snapshot/rollback destekliyorsa, değerlendirme düştüğünde hızlıca geri almak için bunları kullanın.
Araç çağrılarını, maskelenmiş argümanları, süreleri ve hata nedenlerini kaydedin ki “Model ne yapmaya çalıştı?” ve “Neden başarısız oldu?” sorularına yanıt verebilesiniz. Varsayılan olarak tokenları, kişisel verileri ve mesaj içeriğini maskeyle ve yalnızca hata ayıklama için gerekli bilgileri saklayın—genellikle hash’lenmiş kullanıcı ID’si, araç adı, yüksek seviyeli niyet ve hata sınıfı yeterlidir.
İyi yapıldığında test, yinelemeyi kontrollü bir döngüye çevirir: bozmadan hızlanabilirsiniz.
Kişisel asistan uygulaması hızla hassas materyallerin kutusuna dönüşür: takvimler, konumlar, mesajlar, belgeler ve kullanıcıların paylaşmak istemediği notlar. Gizliliği bir onay kutusu değil, bir ürün özelliği olarak ele alın. Topladıklarınızı ve LLM’e gönderdiklerinizi en aza indirin. Bir özellik tam mesaj geçmişi gerektirmiyorsa saklamayın; bir istek kısa bir özetle cevaplanabiliyorsa yalnızca özeti gönderin.
Saklamayı baştan tanımlayın: ne saklanır (görevler, notlar, tercihler), neden saklanır ve ne kadar süre kalır. Silmeyi gerçek ve doğrulanabilir yapın: kullanıcı tek bir notu, tüm bir çalışma alanını ve yüklenen dosyaları silebilmelidir. Hassas konuşmalar için hiçbir içeriği kalıcı olarak saklamayan bir “unutkan mod” düşünün—sadece faturalama ve kötüye kullanım önleme için gerekli minimal meta veriler saklansın.
API anahtarlarını istemciye asla göndermeyin. Sağlayıcı anahtarları ve araç kimlik bilgilerini sunucuda tutun, döndürün ve çevreye göre sınırlandırın. Veriyi transferde (TLS) ve dinlenirken (veritabanı ve yedekler) şifreleyin. Oturum tokenları için kısa ömürler ve yenileme akışları kullanın; mümkünse hash’leri saklayın ve ham istemleri veya araç çıktıları varsayılan olarak kaydetmekten kaçının.
Bazı kullanıcılar veri yerleşimi (belirli ülkeler/bölgeler) gerektirecektir, özellikle iş yeri asistanları için. Bölge uyumlu dağıtımı erken planlayın: kullanıcı verilerini bölgeye özgü veritabanında tutun ve içeriği sessizce başka yerlere kopyalayan çapraz bölge boru hatlarından kaçının. Koder.ai globalde AWS üzerinde çalışır ve belirli ülkelerde barındırma yapabilir; bu da gerektiğinde yerleşim ve sınır ötesi aktarım gereksinimlerini basitleştirebilir.
Asistanlar kötüye kullanım için çekim merkezidir: kazıma, kimlik bilgisi doldurma ve “modeli sırları açığa çıkarması için” saldırılar. Pratik bir temel: oran sınırlamaları ve kontenjanlar, şüpheli etkinlik tespiti, sıkı araç izinleri (izin-liste + sunucu tarafı doğrulama), istem-enjeksiyon hijyeni (harici metni güvensiz kabul et; sistem kurallarından izole et) ve araç yürütme ile veri erişimi için denetim günlükleri.
Amaç öngörülebilir davranıştır: model eylem önerebilir, ama sunucunuz neye izin verileceğine karar verir.
Kişisel asistan uygulamasını göndermek tek seferlik bir lansman değildir. Küçük yayınlayın, gerçek kullanımı gözlemleyin, davranışı sıkılaştırın ve tekrarlayın—güveni bozmadan. İstem değişikliği veya yeni araç entegrasyonu davranışı değiştirebileceğinden, yapılandırma ve istemleri üretim kodu gibi ele alan dağıtım disiplini gerekir.
Her yeni yeteneğin şaşırtıcı şekillerde hata verebileceğini varsayın: saat dilimi hataları, hafıza yanlış detay saklama veya modelin fazla yaratıcı olması. Özellik bayrakları yeni araçları ve hafıza davranışlarını küçük bir kullanıcı dilimine (veya dahili hesaplara) sunmanıza izin verir.
Basit bir strateji: her araç entegrasyonunu kapatın/kapalı tutun, hafıza yazmalarını okumadan ayrı tutun, planlama modu çıktısını yalnızca testçilere açın, “güvenli mod” ile araç çağrılarını devre dışı bırakın (salt okunur bağlam) ve riskli değişiklikler için yüzde dağıtımları kullanın.
Geleneksel uygulamalar ikililerini geri alır; asistan uygulamaları davranışı da geri almalıdır. Sistem istemleri, araç şemaları, yönlendirme kuralları, güvenlik politikaları ve hafıza filtrelerini versiyonlanabilir dağıtılabilirler olarak ele alın. Son-kabul edilen iyi davranışı hızlıca geri getirmek için snapshot’ları saklayın.
Bu, vibe-coding ile hızlı düzenlemeler yaparken özellikle değerlidir: Koder.ai snapshot ve rollback destekler; küçük metin düzenlemelerinin büyük ürün etkileri olduğu durumlarda kurtarma sağlar.
White-label bir asistan (ekiplere veya müşterilere) sunuyorsanız, özel alan adları erken planlayın. Bu, kimlik doğrulama geri çağrıları, çerez/oturum ayarları, her kiracı için oran limitleri ve günlükler ile veri ayırma şeklini etkiler. Tek marka üründe bile test için ortamları (dev/staging/prod) tanımlayın ki araç izinlerini ve model ayarlarını güvenle deneyebilesiniz.
Asistan izleme hem ürün analitiği hem operasyon parçasıdır. Gecikme ve hataların yanı sıra konuşma başına maliyet, araç çağrı sıklığı ve araç hata oranı gibi davranışsal sinyalleri izleyin. Metrikleri örneklenmiş konuşma denetimleriyle eşleştirerek değişikliklerin sadece hacmi değil, sonuçları iyileştirip iyileştirmediğini görün.
Vibe coding gerçek bir prototip gerektiğinde en değerlidir—sunum dosyası değil. Bir kişisel asistan uygulaması için bu genellikle bir sohbet UI’sı, birkaç temel eylem (görev yakala, not kaydet, hatırlatıcı planla) ve LLM yaratıcı olsa bile deterministik kalan bir backend anlamına gelir. Vibe-coding platformu, ürün açıklamanızı çalışan ekranlara, rotalara ve servislerine çevirerek ilk-çalışır-sürüm zaman çizelgesini sıkıştırır.
Önce asistanı sade dilde chat’te tanımlayarak başlayın: kime yönelik, neler yapabiliyor ve MVP için “bitti” ne demek. Küçük adımlarla yineleyin.
Önce bir React web arayüzü üretin (konuşma görünümü, mesaj bestecisi, hafif bir “kullanılan araçlar” paneli ve basit bir ayarlar sayfası), sonra akışlar doğru hissettiğinde Flutter mobil bir sürüm ekleyin.
Sonra Go backend ve PostgreSQL oluşturun: kimlik doğrulama, konuşmalar için minimal bir API ve araç uç noktaları (görev oluştur, görevleri listele, görevi güncelle). LLM davranışını ince bir katman olarak tutun: sistem talimatları, araç şeması ve koruma kuralları. Oradan, istemleri ve UI’yi birlikte yineleyin: asistan yanlış bir varsayım yaptığında davranış metnini ayarlayın ve UX’te bir onay adımı ekleyin.
Deneyleri güvenli tutan iş akışı hızlandırıcılarına öncelik verin: planlama modu (uygulamadan önce öner), snapshot ve rollback (kötü yinelemelerden hızlı kurtarma), dağıtım ve özel alan adları (paydaş erişimi hızlı), ve kaynak kodu dışa aktarımı (tam sahiplik için daha uzun vadeli boru hattına taşıma imkanı).
MVP’nin ötesine ölçeklemeden önce kilitleyin:
Bu yapı ile Koder.ai (koder.ai), konseptten çalışan React/Go/PostgreSQL (ve sonrasında Flutter) asistanına hızlıca geçiş yapmak için pratik bir yol olabilir; aynı zamanda davranışı test edilebilir ve geri alınabilir tutar.
Define one primary audience and one recurring pain, then describe the assistant’s “job” as an outcome.
A strong MVP job statement looks like:
When the job is crisp, you can say “no” to features that don’t directly support it.
Pick 1–2 user journeys that deliver value in a single short session (aim for 60–120 seconds to a useful result).
Two reliable MVP journeys are:
Everything else is optional until these loops feel great.
Write explicit non-goals and treat them as scope protection.
Common MVP non-goals:
This keeps the product shippable and reduces early privacy and safety risk.
Measure outcomes, not chat volume.
Practical MVP metrics:
These metrics map directly to whether the assistant is actually helping with the defined job.
Choose a default mental model and home screen.
You can evolve later, but early clarity prevents UX drift and messy navigation.
Use a preview → confirm → execute → undo pattern for any action that has side effects.
Good examples:
The assistant can propose an action draft, but the user should explicitly approve it, and undo should be immediate.
Use strict, validated action objects (often JSON) for anything that changes data.
Instead of relying on free-form text like “I created your reminder,” require fields such as:
actiontitleSeparate short-term context from long-term memory.
Make memory transparent: users should be able to view, edit, delete, and export what’s stored.
Store tasks/notes as first-class entities, not just chat text.
Minimum practical tables:
Add provenance so you can explain behavior:
Treat prompts and tool behavior like code: version, test, and rollback.
Reliability practices:
Platforms like Koder.ai help by enabling fast iteration with snapshots/rollback while you refine React/Flutter UI and Go/PostgreSQL APIs together.
due_attimezonepriority or recurrenceThen validate server-side and re-ask for missing/ambiguous fields before executing.
source_message_id on created itemsuser/assistant/system)tool_run_id for executed actionsThis makes debugging and “undo” far easier.