Yapay zeka araçlarıyla geleneksel bir geliştirici ekibi tutmadan mobil uygulamayı planlama, tasarlama, oluşturma, test etme ve yayınlama için pratik bir uçtan uca iş akışını öğrenin.
Herhangi bir AI uygulama oluşturucuyu açmadan veya bir kod yardımcısını tetiklemeden önce, gerçekte bir belirli kişi için neyi değiştirmeye çalıştığınızı netleştirin. AI size daha hızlı inşa etmede yardımcı olabilir—ama neyin değerli olduğunu seçemez.
Bir cümlelik bir vaat yazın:
“[hedef kullanıcı] için bu uygulama onlara [X yapmada] yardımcı olur, böylece [Y elde ederler].”
Örnek: “Yeni köpek sahipleri için bu uygulama günlük bakım kontrol listesi oluşturur, böylece önemli görevleri kaçırmazlar.”
Sonucu tek tutun. Eğer tek nefeste açıklayamıyorsanız, kapsam muhtemelen çok büyük demektir.
Amacınıza ve iş modelinize uygun 2–3 metrik seçin, örneğin:
Bunlara sayılar ekleyin. “İyi” belirsizdir; “%20 D7 tutma” üzerinde yineleyebileceğiniz bir hedeftir.
MVP’niz, sonucu kanıtlayan en küçük versiyondur. İşe yarar bir hile: istediğiniz her özelliği listeleyin, sonra her birini şu şekilde etiketleyin:
Emin değilseniz, “iyi olur” olarak bırakın. İlk versiyonların çoğu, açık olmayı bırakıp eksiksiz olmaya çalıştıkları için başarısız olur.
Haftalık saatlerinize ve enerjinize dürüst olun. Gerçekçi bir MVP planı 2–6 hafta yoğun akşam/hafta sonu çalışması olabilir.
Ayrıca hangi harcamaları yapacağınızı belirleyin (ör. tasarım şablonları, no-code planı, mağaza hesapları, analitik). Kısıtlar daha sonra karar yorgunluğunu azaltır.
Araç seçimlerinizi değiştirebilecek her şeyi yazın:
Bu kapsam netleştiğinde, sonraki adımlarınız (PRD, tel çerçeveler ve inşa) dramatik şekilde daha hızlı ve çok daha az kaotik olur.
İlk büyük kararınız “bunu nasıl kodlarım?” değil—bütçeniz, zaman çizelgeniz ve ileride ne kadar kontrole ihtiyacınız olacağına uygun hangi inşa yolunun eşleştiğidir.
No-code (Bubble, Glide, Adalo, FlutterFlow) MVP için en hızlısıdır ve uygulamanız ağırlıklı olarak formlar, listeler, profiller ve basit iş akışlarıysa harikadır. Dezavantaj özelleştirme sınırları ve potansiyel kilitlenmedir.
AI ile kod üretimi (ChatGPT + şablonlar, Cursor, Copilot) size maksimum esneklik ve kod tabanı sahibi olma sağlar. Uzun vadede en ucuz olabilir, ama proje kurulumuna, uç durumları düzeltmeye ve temel hata ayıklamayı öğrenmeye daha fazla zaman harcarsınız.
Hibrit pratik orta yol: prototipi no-code ile yapın, ardından kritik parçaları koda taşıyın (veya yönetim araçları için no-code tutup tüketici uygulamasını kodlayın). Bu, erken riski azaltırken ölçekleme yolunu açık tutar.
Daha “vibe-coding” gibi hissettiren bir iş akışı istiyorsanız, sohbetle uygulamayı anlattığınızda gerçek projeler (web, backend ve mobil) üreten ve ajan tabanlı bir yaklaşım kullanan platformlar arasında Koder.ai gibi çözümler arada yer alır—aynı zamanda sizi ürün kapsamı, ekranlar ve veri etrafında tutar.
MVP’niz yerel-only çalışabiliyorsa (kaydedilmiş taslaklar, çevrimdışı kontrol listeleri, basit hesap makineleri), backend olmadan başlayın; bu sizi daha hızlı hareket ettirir.
Eğer hesaplar, senkronizasyon, ödemeler veya paylaşılan veri gerekiyorsa, baştan bir backend planlayın—yönetilen bir servis olarak Firebase veya Supabase gibi çözümler bile işinizi görür.
| Seçenek | Hız | Maliyet | Esneklik | Risk |
|---|---|---|---|---|
| No-code | Yüksek | Düşük–Orta | Düşük–Orta | Orta (sınırlar/kilitlenme) |
| AI kod | Orta | Düşük | Yüksek | Orta–Yüksek (kalite/hata ayıklama) |
| Hibrit | Yüksek | Orta | Orta–Yüksek | Düşük–Orta |
No-code ile başlasanız bile, daha sonra dışa aktarmak isteyeceğiniz şeyleri tanımlayın: kullanıcı verileri, içerik ve ana mantık. Veri modelinizi basit tutun, iş akışlarını belgeleyin ve araç-spesifik özelliklerden mümkün olduğunca kaçının—sadece gerçekten gerekli olanları kullanın. Böylece “versiyon 2” yükseltme olur, yeniden başlama değil.
Bir Ürün Gereksinimleri Dokümanı (PRD), “havalı fikir” ile sizin (veya bir AI aracının) gerçekten inşa edebileceği şey arasında köprüdür. AI’yı yapılandırılmış bir mülakatçı olarak kullanın—sonra netlik ve gerçekçilik için düzenleyin.
Uygulamanın ne yaptığını, kimin için olduğunu ve çözdüğü tek problemi kısa bir girişle verin. Sonra AI’dan tutarlı formatta bir PRD üretmesini isteyin.
You are a product manager. Create a PRD for a mobile app.
Idea: [describe in 3–5 sentences]
Target users: [who]
Primary outcome: [what success looks like]
Constraints: [budget, timeline, no-code vs code]
Output sections: Overview, Goals/Non-goals, Personas, User Stories,
Requirements, Edge Cases, Analytics, Non-functional Requirements, Risks.
Kullanıcı rollerini açıkça belirtin (ör. Misafir, Kayıtlı Kullanıcı, Yönetici). Her kilit kullanıcı hikayesi için, teknik olmayan bir kişinin doğrulayabileceği kabul kriterleri ekleyin.
Örnek: “Kayıtlı Kullanıcı olarak, şifremi sıfırlayabilirim.” Kabul kriterleri: kullanıcı 1 dakika içinde e-posta alır, link 30 dakika sonra geçersiz olur, bilinmeyen e-posta için hata gösterilir.
AI’ya şu senaryoları listelemesini isteyin: internet yok, kullanıcı bildirimleri reddediyor, ödeme başarısız oluyor, çift hesaplar, boş durumlar, yavaş API, saat dilimi farkları. Bunlar son dakika sürprizlerini engeller.
Temel şeyleri ekleyin: performans hedefleri (ör. ilk ekran ortalama cihazlarda \u003c2s içinde yüklenmeli), erişilebilirlik (minimum dokunma boyutları, kontrast), lokalizasyon (hangi diller/para birimleri), ve uyumluluk beklentileri (veri saklama, onay).
AI’dan gereksinimleri Öncelikli/Olmalı/Olabilir (Must/Should/Could) şeklinde önceliklendirmesini ve görevleri haftalık kilometre taşlarına gruplamasını isteyin. 1. hafta en küçük kullanılabilir akışa odaklanmalı—sonra gerçek geri bildirim geldikçe katmanlayın.
Eğer sohbet tabanlı bir inşa ortamı kullanıyorsanız (örneğin Koder.ai), bu PRD->backlog adımı özellikle değerlidir: gereksinimleri doğrudan “planlama modu”na yapıştırabilir, kapsamı kontrol edebilir ve yineleme sırasında anlık görüntüler/geri alma noktaları tutabilirsiniz.
Kullanıcı akışları ve tel çerçeveler, uygulamanızın “fikir” olmaktan çıkıp dakikalar içinde değerlendirilebilen bir şeye dönüşmesini sağlar. AI burada çok seçenek hızlıca üretebildiği için kullanışlıdır—ama değeri hızlıca alacak en basit yolu seçmek yine sizin işiniz.
İlk açılıştan değeri hissettikleri ana kadar birincil kullanıcı yolculuğuyla başlayın (“aha”). Bunu düz dille 6–10 adım olarak yazın.
İyi bir AI istemi:
“Uygulamam [hedef kullanıcı]’nın [çıktı] elde etmesine yardımcı olur. İlk açılıştan ilk başarılı sonuca kadar 3 alternatif kullanıcı akışı öner. Her akışı 8 adımdan az tut. Nerede onboarding olduğunu ve her adımda hangi verinin gerektiğini dahil et.”
Birden fazla akış isteyin, sonra şu kriterlere göre seçim yapın:
Her adım için düşük sadakatli bir tel çerçeve oluşturun (renk yok, tipografi kararları yok). Bunu kağıtta, basit bir tasarım aracında veya AI’ya düzeni tarif ettirerek yapabilirsiniz.
AI’dan ekran başına bir taslak isteyin:
Görsellikten önce navigasyonu karar verin: sekmeli (tab bar) mı yoksa yığılmış (stack) navigasyon mu, onboarding nerede, kullanıcılar “ana”ya nasıl geri döner. Ayrıca boş durumları (henüz veri yok, arama sonucu yok, çevrimdışı) tanımlayın ki uygulamanız az içerikle bile tamamlanmış hissettirsin.
Hiçbir şey inşa etmeden önce, hedef kitlenize uygun 5–10 kişiyle akışı test edin. Tel çerçeveleri gösterin ve onlardan şunu yapmalarını isteyin:
Geri bildirimle sadeleştirin. Harika bir tel çerçeve sonucu sıkıcı derecede nettir.
İyi görsel tasarım, şeyleri “güzel” yapmakla ilgili değildir—tutarlı, güvenilir ve kullanımı kolay hissettirmeyle ilgilidir. AI erken kararları hızlandırabilir, böylece günlerce piksel düzeltmekle takılmazsınız.
Koruyabileceğiniz küçük bir stil rehberiyle başlayın: renk paleti (birincil, ikincil, arka plan, metin, tehlike/başarı), tipografi (1–2 font, başlık/gövde boyutları), boşluk ölçeği (ör. 4/8/12/16/24) ve basit bir ikon yönü (kontur vs dolu).
Yararlı bir AI istemi:
Create a lightweight mobile style guide for a [app type] app aimed at [audience].
Include: 6–8 colors with hex codes, type scale (H1/H2/body/caption), spacing scale, button shapes, and icon style notes.
Keep it modern and accessible.
Ekran ekran tasarlamak yerine, her yerde yeniden kullanacağınız küçük bir bileşen seti tanımlayın:
AI’dan durumları ve uç durumları (boş durumlar, uzun metin, hata mesajları) tanımlamasını isteyin ki bunları geç keşfetmeyin.
Basit tutun: metin okunaklı olsun, düğmeler kolayca dokunulabilir olsun ve renk tek sinyal olmasın.
Hedefler:
Simge ve ekran görüntüsü düzenini UI sistemi taze iken tasarlayın. Beklerseniz lansmanda aceleye gelir. Bir ekran görüntüsü şablonu (cihaz çerçevesi + başlık stili) oluşturun ki gerçek ekranları sonradan hızlıca yerleştirebilesiniz.
Tasarım tokenlarını (renkler, yazı boyutları, boşluk) ve bileşen spesifikasyonlarını tek bir yerde (doküman veya tasarım dosyası) saklayın. Tutarlılık, temizlikten daha kolaydır.
Temiz bir backend planı, en yaygın “AI tarafından üretilen uygulama” sorunundan sizi kurtarır: harika görünen ama gerçek veriyi güvenilir şekilde saklayamayan, getiremeyen veya koruyamayan ekranlar. AI’dan kod veya no-code aracı yapılandırmasını istemeden önce uygulamanızın ne bildiğini, kimin erişebileceğini ve verinin nasıl hareket edeceğini kararlaştırın.
Basit dilde isimlerle başlayın. Çoğu uygulama birkaç temel nesneye iner:
Her nesne için MVP'ye gerekli minimum alanları not edin. AI’dan bir başlangıç şeması isteyin, sonra gereksizleri kırpın.
Kutular ve oklar çizin ya da yazın:
Ayrıca nerede benzersizlik gerektiğini (ör. e-posta), sıralama (ör. en yeniler önce) ve arama (ör. başlığa göre) kararı verin. Bu seçimler ileride araç ve veritabanınızı etkiler.
Genelde üç seçenek vardır:
Zorunlu olarak ne göndermeniz gerektiğine göre seçin. Sonra da taşıyabilirsiniz, ama modelinizi temiz tutmak göçü çok daha kolay kılar.
İnsanların nasıl giriş yapacağını belirleyin: e-posta sihirli bağlantı/şifre, telefon OTP veya SSO (Google/Apple). Sonra roller tanımlayın:
Bu kuralları yazın. AI için backend kuralları ve politikaları istemleri çok daha iyi olur.
No-code kullansanız bile API mantığıyla düşünün:
Bu sizin backend kontrol listeniz olur ve AI uygulama oluşturucu iş akışınızın gerçekten ihtiyaç duymadığınız uç noktaları üretmesinin önüne geçer.
Veri modeliniz ve tel çerçeveleriniz hazır olduğunda frontend uygulamanızın gerçek hissetmeye başladığı yerdir. AI burada “eş tasarımcı + genç geliştirici” gibi davrandığında en faydalıdır: yapılandırılmış inşa adımları üretebilir, UI kodu taslaklayabilir ve eksik durumları görebilir—siz son sözü söylersiniz.
Bir tel çerçeveyi (veya kısa açıklamasını) AI aracına yapıştırın ve isteyin:
Bu, “Ana ekranı inşa et” gibi belirsiz bir görevi sıraya konulmuş tamamlanabilir adımlara çevirir.
Kritik yolu inşa edin: onboarding → ana liste/detay → oluştur/düzenle → ayarlar/hesap. Bunlar uçtan uca çalışmadan animasyonlar, şık görseller veya ikincil özelliklere geçmeyin.
AI size her ekran için bir MVP sürümü (minimum alanlar, minimum eylemler) ve “sonra” listesi önermede yardımcı olabilir.
AI’dan isteyin:
Sonra markanızın sesine göre düzenleyin ve metni ekranlar arasında tutarlı hale getirin.
AI’dan yeniden kullanılabilir bileşenler önerisi isteyin: düğmeler, input satırları, kartlar ve başlıklar. Bir bileşeni değiştirince, her ekran bundan fayda sağlar—düzen hataları peşinden koşmak zorunda kalmazsınız.
Her API bağlı ekran için bir spinner/skeleton, bir yeniden dene seçeneği ve önbelleklenmiş/çevrimdışı mesajı olsun. Bu “sıkıcı” durumlar uygulamaları profesyonel gösterir—ve AI’yi açıkça istediğinizde bunları üretmede çok iyidir.
Çekirdek ekranlar çalıştıktan sonra entegrasyonlar uygulamayı “gerçek” hissettiren unsurlardır—ama aynı zamanda çoğu erken uygulamanın bozulduğu yerlerdir. Her entegrasyonu girişleri, çıktıları ve hata planları olan küçük bir proje gibi ele alın.
No-code kullanıyor olsanız bile, backend’inize (veya hafif bir API katmanına) bağlanın, böylece:
AI’dan her uç nokta için örnek istek/yanıt gövdeleri ve doğrulama kuralları (zorunlu alanlar, formatlar, maksimum uzunluklar) üretmesini isteyin. Bu örnekleri uygulama oluşturucuda test verisi olarak kullanın.
Kimlik doğrulama basit ve güvenli olabilir. Akışı önce belirleyin:
AI’dan her ekran/durumun listelendiği tek sayfalık bir “auth akış spesifikasyonu” hazırlamasını isteyin: oturum açmamış, oturum açma, e-posta doğrulanmadı, oturum süresi doldu, çıkış.
Ödemeler iade, yeniden deneme, bekleyen durumlar gibi uç durumlar getirir. Kullanıcılar ödeme yapmadan ana işi tamamlayabiliyorsa önce bunu yayınlayın, sonra para kazanma ekleyin.
Eklediğinizde belgelenmesi gerekenler:
Tek bir entegrasyon dokümanı oluşturun (hatta paylaşılan bir not): API anahtarlarının sahipliği/döndürülmesi, ortamlar (test vs prod), webhook URL’leri, örnek yükler ve “başarısız olursa ne yapmalı” kısmı. Bu küçük alışkanlık çoğu lansman haftası yangınını önler.
QA, “tamam gibi görünüyor”u “güvenilir şekilde çalışıyor”a dönüştüren yerdir. Küçük bir ekip (veya tek kişilik) için hile, sistematik test etmek ve sıkıcı hazırlık işlerini AI ile yaptırmak—ama onu körü körüne güvenmemektir.
Her özellik için kısa bir kontrol listesi yazın:
Eğer kullanıcı hikayeleriniz varsa, bunları AI’ya yapıştırın ve test vakaları üretmesini isteyin. Sonra çıktıyı gerçek ekranlar ve kurallarınıza göre düzenleyin—AI bazen düğmeler icat eder veya platforma özgü detayları unutabilir.
Tek bir simülatöre güvenmeyin. Küçük bir matris hedefleyin:
Düzen sorunlarına (metin taşması, üst üste binen düğmeler), klavye davranışına ve jestlere odaklanın. AI’dan bir “ekran boyutu QA kontrol listesi” oluşturmasını isteyin ki yaygın kırılma noktalarını kaçırmayın.
Basit çökme raporlaması ve okunabilir loglar kurun. Firebase Crashlytics (veya benzeri) çökmeleri, etkilenen cihazları ve stack trace’leri gösterebilir.
Bir hata bulduğunuzda yakalayın:
Sonra AI’dan olası nedenler ve düzeltme kontrol listesi isteyin. Cevabını hipotez olarak değerlendirin, gerçek çözüm olarak değil.
10–30 test kullanıcısı bulun ve onlara net görevler verin (ör. “hesap oluştur”, “ödeme yap”, “bildirimleri kapat”). Cihaz modeli, OS sürümü, ne denedikleri ve mümkünse ekran görüntüsü içeren basit bir geri bildirim formu kullanın.
Bu süreç, otomatik testlerin bulamayacağı kafa karıştıran metinleri, eksik durumları ve gerçek dünya sürtünmelerini ortaya çıkarır.
Bir MVP göndermek için kurumsal seviye güvenlik gerekmez—ama bazı vazgeçilmezler vardır. İyi bir kural: kullanıcı verisini zaten değerliymiş gibi koruyun ve uygulamanızın saldırı yüzeyini küçük tutun.
MVP için gerçekten gerekli olmayan verileri toplamayın. Doğum tarihi, ev adresi veya rehber gibi veriler gerekmiyorsa sormayın.
Ayrıca bazı verileri hiç depolamamayı tercih edebilirsiniz (ör. kart bilgileri yerine ödeme sağlayıcı müşteri ID'si saklamak).
AI’dan, gerçek veri akışlarınıza (giriş yöntemi, analitik aracı, ödeme sağlayıcı, e-posta servisi) dayanarak ilk taslak bir gizlilik politikası oluşturmasını isteyin. Sonra dikkatle gözden geçirin ve yanlış veya çok geniş ifadeleri çıkarın.
Okunabilir tutun: ne topluyorsunuz, neden, kimle paylaşıyorsunuz ve kullanıcı nasıl iletişime geçer. Uygulama içinde ve mağaza listesinde bağlantısını sağlayın.
API anahtarlarını uygulama paketinde değil sunucuda tutun, ortam değişkenleri kullanın ve açığa çıkarsa döndürün.
Temel kontroller ekleyin:
MVP'ler bile ele almalı:
“Bir şey bozuldu” için bir sayfalık bir kontrol listesi yazın: kayıtları durdurma, anahtarları iptal etme, durum güncellemesi yayınlama ve servisi geri yükleme. AI yardımcı draft çıkarabilir, ama sahipleri, araçları ve erişimi önceden teyit edin.
Lansman büyük ölçüde evrak işleri ve ciladır. Bunu kontrol listesi gibi yönetin, böylece reddedilme sürprizlerini önlersiniz.
Mağaza açıklamasını açık dille yazın: uygulama ne yapar, kim için ve kullanıcının atacağı ilk adım. AI asistanından birden çok varyant üretmesini isteyin, sonra netlik ve doğruluk için düzenleyin.
Erken toplayın:
Basit bir şema seçin ve sadık kalın:
Ne değişti belgesini inşa boyunca tutun, böylece sürüm notları lansman gecesi aceleyle yazılmaz.
Her iki platform da kullanıcı güvenine önem veriyor. Yalnızca gerçekten ihtiyaç duyduğunuz izinleri isteyin ve sistem istemi gelmeden önce uygulama içinde nedenini açıklayın.
Açıklamaları atlamayın:
Önce TestFlight (iOS) ve İç/Kapalı test (Google Play) kullanın. Onay aldıktan sonra aşamalı yayın yapın (ör. %5 → %25 → %100) ve genişletmeden önce çökme raporlarını ve incelemeleri izleyin.
En azından bir destek e-posta adresi, kısa bir SSS sayfası (/help) ve uygulama içi geri bildirim ("Geri bildirim gönder" + isteğe bağlı ekran görüntüsü) yayınlayın. İlk hafta hızlı yanıtlar düşük puanların kalıcı hale gelmesini önleyebilir.
Yayınlamak gerçek işin başlangıcıdır. Geliştirici ekibi olmayan en hızlı uygulamalar, neyi ölçmeleri gerektiğini bilen, doğru şeyleri düzelten ve küçük bir ritmi hafifçe tutan uygulamalardır—böylece küçük sorunlar maliyetli yeniden yazımlara dönüşmez.
Doğrudan vaatle ilişkili 2–4 metrik seçin—gerisini yalnızca bir sorunu açıklıyorsa dikkate alın.
Örnekler:
Vanity metrikler (toplam indirmeler) yerine amaca bağlı olanlara odaklanın, eğer ücretli kampanyalar yürütüyorsanız huniyi görmek dışında indirilmeler anlamsız olabilir.
Küçük ekip ritmi sizi hareket halinde tutar ama sürekli bağlam değişimini engeller:
Kapsamı küçük tutun. Haftada bir anlamlı küçük iyileşme, iki ayda bir büyük sürüm yayınlamaktan daha etkilidir.
App Store/Google Play incelemeleri, destek e-postaları ve uygulama içi istemlerden gelen geri bildirimleri toplayın. AI’ya yapıştırın ve gürültülü girdiyi uygulanabilir bir listeye dönüştürmesini isteyin.
İsteyin:
Her mesajı tek tek okumaya vaktiniz yoksa bu çok yardımcı olur.
AI teslimatı hızlandırabilir, ama riske girmeye başladığınızda dışarıdan yardım planlayın:
Uzmanları kalıcı bir bağımlılık değil, hedefe yönelik yükseltmeler olarak düşünün.
Tek bir doküman tutun:
2–3 sayfalık bir “handover” bile, gelecekteki katkıda bulunanların—veya altı ay sonra sizin—güvenle değişiklik göndermesini dramatik şekilde kolaylaştırır.
Bir cümlelik bir vaatle başlayın: “[hedef kullanıcı] için bu uygulama onlara [X yapmada] yardımcı olur, böylece [Y elde ederler].” Sadece bir çıktıyı koruyun, sonra 2–3 başarı metriği belirleyin (ör. aktivasyon oranı, D7 tutma, deneme->ücretli dönüşüm) ve ilerlemeyi hızlıca değerlendirebilmek için sayısal hedefler koyun.
Özelliklerinizi must-have vs nice-to-have listesine ayırın. Bir özellik yalnızca kaldırıldığında kullanıcılara verdiğiniz vaadin bozulmasına neden oluyorsa must-have olur. Emin değilseniz nice-to-have olarak işaretleyin ve yayınlayın.
Pratik bir kontrol: Kullanıcı ilk “aha” anına bu özellik olmadan ulaşabiliyor mu? Eğer evet ise, MVP için gerekli değildir.
Hız, kontrol ve hata toleransınıza göre seçin:
Hedef kitleniz bölünmüşse veya geniş erişim gerekiyorsa çapraz platform (Flutter veya React Native) genellikle bütçe açısından iyidir.
Kullanıcılarınız yoğun olarak iPhone kullanıyorsa veya hızlı para kazanma gerekiyorsa iOS-öncelikli düşünebilirsiniz. Daha geniş küresel erişim gerekiyorsa Android-öncelikli tercih edilebilir.
Her zaman değil. Eğer MVP yalnızca yerel çalışabiliyorsa (çevrimdışı listeler, hesap makineleri, taslaklar), backend atlamanız hızlı yayına izin verir.
Ancak hesaplar, cihazlar arası senkronizasyon, paylaşılan veriler, ödemeler/abonelikler gerekiyorsa baştan bir backend planlayın. Firebase veya Supabase gibi yönetilen çözümler kurulumu hızlandırır.
AI'yı yapılandırılmış bir röportajcı gibi kullanın, sonra düzenleyin. Tutarlı bölümler isteyin:
Anahtar nokta, teknik olmayan bir kişinin doğrulayabileceği kabul kriterleri eklemektir.
Açılıştan “aha” anına kadar bir yolculuğu 6–10 adım içinde haritalayın. Seçiminiz:
Sonra düşük sadakatli tel çerçeveler oluşturun ve inşa etmeden önce 5–10 hedef kullanıcı ile test edin.
Korunması kolay küçük bir stil kılavuzu oluşturun:
Erişilebilirlik için okunabilir metin, 44×44 px dokunma hedefleri ve rengin tek sinyal olmaması şart.
Entegrasyonları küçük projeler gibi yönetin ve hata planları hazırlayın:
Tüm entegrasyonlar için bir kontrol listesi tutun: anahtarlar, ortamlar, webhook URL'leri, örnek payloadlar ve hata giderme adımları.
Kullanıcı hikayelerinizden test vakaları üretmek için AI kullanın, sonra çıktıyı gerçek ekranlarınıza göre doğrulayın.
Kapsayın:
Hata ayıklarken AI'ya yeniden üretilebilir adımlar + log verin ve çıktısını hipotez olarak değerlendirin, kesin çözüm olarak değil.