AI uygulama oluşturucuların neler üretebileceği, insanların hangi kararları hâlâ verdiği ve bir uygulamayı abartısız şekilde nasıl kapsamlandırıp bütçeleyeceğiniz, göndereceğiniz konusunda pratik bir rehber.
Birisi “AI bir uygulama inşa ediyor” dediğinde genellikle bir robotun bağımsız olarak bir ürün icat edip mükemmel kod yazıp App Store'a gönderip sonra müşterileri desteklediğini kastetmez.
Basitçe söylemek gerekirse, “AI bir uygulama inşa ediyor” demek genelde AI araçlarının uygulama oluşturmanın bazı adımlarını hızlandırmak için kullanılması anlamına gelir—ekran taslakları hazırlamak, kod parçacıkları üretmek, veritabanı tabloları önermek, test yazmak veya hataları çözmede yardımcı olmak gibi. AI, tam bir ürün ekibinin yerine geçen bir robottan ziyade çok hızlı bir asistan gibidir.
Çünkü bu ifade çok farklı kurulumları tanımlamak için kullanılabiliyor:
Bunların hepsi AI içerir, ama kontrol, kalite ve uzun vadeli sürdürülebilirlik açısından farklı seviyelerde sonuçlar üretir.
AI'nin gerçekçi olarak hangi konularda yardımcı olabileceğini, nerelerde hata yapma eğiliminde olduğunu ve hızlı bir demoyu gönderilebilir bir üründen ayırt edecek şekilde fikrinizi nasıl kapsamlandıracağınızı öğreneceksiniz.
Bu yazının söz verdiği şey değil: tek bir cümle yazıp güvenli, uyumlu, cilalı ve gerçek kullanıcılar için hazır bir uygulama alacağınız.
Ne kadar AI kullanırsanız kullanın, çoğu uygulama yine aynı süreci izler:
AI bu adımların birkaçını hızlandırabilir—ama onları ortadan kaldırmaz.
Birisi “AI uygulamamı inşa etti” dediğinde, “AI hoş bir fikir önerdi” ile “gerçek kullanıcılara gönderilen çalışan bir ürün yayınladık” arasında herhangi bir şeyi kastediyor olabilir. Bunlar çok farklı çıktılar ve karıştırıldıklarında beklentiler suya düşer.
Bazen “inşa” demek AI'nin şunları üretmesi anlamına gelir:
Bu erken aşamada gerçekten faydalı olabilir, ama geliştirmeden çok beyin fırtınası ve dökümantasyona daha yakındır.
Başka zamanlar “inşa” AI'nin kod yazdığı anlamına gelir: bir form, bir API uç noktası, bir veritabanı sorgusu, bir UI bileşeni veya hızlı bir betik.
Bu zaman kazandırabilir, ama tutarlı bir uygulamaya sahip olmakla aynı şey değildir. Kod hâlâ gözden geçirilmeli, test edilmeli ve gerçek bir projeye entegre edilmelidir. “AI tarafından üretilen kod” genellikle bitmiş gibi görünürken eksik hata yakalama, güvenlik açıkları veya tutarsız yapı gibi sorunları gizleyebilir.
Bir AI app builder (veya AI özellikleri olan bir no‑code platformu) ile “inşa” araç tarafından şablonların birleştirilmesi ve servislerin bağlanması anlamına gelebilir.
Bu, hızlı bir şekilde çalışan bir demo üretebilir. Takası ise başka birinin kısıtları içinde çalışmanızdır: sınırlı özelleştirme, veri modeli kısıtları, performans tavanları ve platforma bağımlılık.
Göndermek, kimlik doğrulama, veri depolama, ödemeler, gizlilik politikası, analitik, izleme, hata düzeltmeleri, cihaz/tarayıcı uyumluluğu, uygulama mağazası gönderimi ve sürekli bakım gibi süslü olmayan tüm işleri içerir.
Önemli kavram: AI güçlü bir araçtır, ama hesap verebilir bir sahip değildir. Bir şey bozulursa, veri sızarsa veya uyumluluk kontrolleri başarısız olursa, sorumlu olan AI değil siz (ve ekibiniz) olacaksınız.
Bir prototip dakikalar içinde etkileyebilir. Üretime hazır bir uygulama gerçek kullanıcıların karşısında ayakta kalmalı—gerçek kenar durumları ve güvenlik beklentileriyle. Birçok “AI uygulamamı yaptı” hikâyesi aslında “AI bana ikna edici bir demo hazırlamada yardımcı oldu” demektir.
AI, işinizi bir ekip arkadaşınız gibi “anlamaz.” Eğitim verisindeki kalıplara ve verdiğiniz detaylara göre faydalı çıktılar tahmin eder. İstemleriniz (prompt) spesifik olduğunda AI, ilk taslakları hızla üretmede ve yineleme sağlamada mükemmel olabilir.
AI'den bekleyebileceğinizler:
Anahtar nokta: bunlar başlangıç noktalarıdır. Bunları gerçek kullanıcılar ve gerçek kısıtlara karşı doğrulayacak birine hâlâ ihtiyacınız var.
AI, işi tekrarlı, iyi tanımlanmış ve doğrulanması kolay olduğunda parlıyor. Size şunlarda yardımcı olabilir:
Çıktı cilalı görünse bile AI gerçek kullanıcı içgörüsü getirmez. Müşterilerinizi, yasal yükümlülüklerinizi, dahili sistemlerinizi veya altı ay sonra sürdürülebilir olup olmayacağını bilmez—siz bu bağlamı sağlamaz ve birisi sonuçları kontrol etmezse.
AI ekranlar, API'ler ve hatta çalışan bir demo hızlıca üretebilir—ama bir demo, üretime hazır bir uygulama ile aynı şey değildir.
Üretime hazır bir uygulama güvenlik, güvenilirlik, izleme ve sürdürülebilirlik gerektirir. Güvenli kimlik doğrulama, hız sınırlama, gizli yönetimi, yedekler, logging, alarm ve bağımlılıklar değiştiğinde güncelleme yolu gibi unsurlar dahil. AI bu parçaları önerebilir, ama tutarlı şekilde uçtan uca savunulabilir bir kurulum tasarlayıp doğrulamaz.
Çoğu AI tarafından üretilen uygulama “mutlu yol”da güzel görünür: temiz örnek veri, mükemmel ağ, tek kullanıcı rolü ve beklenmeyen girdi yok. Gerçek kullanıcılar tam tersini yapar. Garip isimlerle kayıt olurlar, kocaman metin yapıştırırlar, yanlış dosyalar yüklerler, ödeme sırasında bağlantı kaybedebilirler ve nadir zamanlama problemlerini tetiklerler.
Bu kenar durumlarını ele almak doğrulama kuralları, kullanıcı mesajları, yeniden denemeler, veri temizliği ve üçüncü taraf servisler başarısız olduğunda ne yapılacağına dair kararlar gerektirir. AI senaryoları beyin fırtınası yapabilir, ama gerçek kullanıcıları ve operasyonel gerçeği güvenilir şekilde öngüremez.
Uygulamada bir hata olduğunda kim düzeltiyor? Bir kesinti olduğunda kim çağrılıyor? Bir ödeme başarısız olduğunda veya veri yanlışsa kim destek verip inceleme yapıyor? AI kod üretebilir, ama sonuçları sahiplenmez. Birilerinin hata ayıklama, olay yanıtı ve sürekli destekten sorumlu olması gerekir.
AI politikalar taslağı oluşturabilir, ama sizin yasal olarak ne yapmak zorunda olduğunuzu veya hangi riski kabul etmeye istekli olduğunuzu karar veremez. Veri saklama, onay, erişim kontrolleri ve hassas bilgilerin (sağlık, ödeme, çocuk verisi) işlenmesi kasıtlı seçimler ve genellikle profesyonel danışmanlık gerektirir.
AI uygulama geliştirmeyi hızlandırabilir, ama yargı ihtiyacını ortadan kaldırmaz. Ne inşa edileceği, kimin için olduğu ve “iyi”nin ne olduğu gibi en önemli kararlar hâlâ insanlara aittir. Bu kararları AI'ya devrederseniz genelde teknik olarak “bitmiş” ama stratejik olarak yanlış bir ürün elde edersiniz.
AI ilk taslağı kullanıcı hikâyeleri, ekranlar veya MVP kapsamı yazmada yardımcı olabilir. Ama gerçek iş kısıtlarınızı bilmez: teslim tarihleri, bütçe, yasal kurallar, ekip yetenekleri veya hangi ödünleri verebileceğiniz.
İnsanlar neyin önemli olduğuna karar verir (hız mı kalite mi, büyüme mi gelir mi, sadelik mi özellikler mi) ve neyin asla olmaması gerektiğini belirler (hassas veri saklamak, üçüncü taraf bir API'ye güvenmek, daha sonra desteklenemeyecek bir şey inşa etmek gibi).
AI UI fikirleri, kopya varyasyonları ve bileşen önerileri üretebilir. İnsan kararı tasarımın kullanıcılar için anlaşılır olup olmadığı ve markanızla tutarlı olup olmadığıdır.
Kullanılabilirlik, “görsel olarak iyi” olanın yine de başarısız olabileceği yerdir: buton yerleşimi, erişilebilirlik, hata mesajları ve genel akış. İnsanlar ayrıca ürünün nasıl hissettireceğine karar verir—güvenilir, neşeli, premium gibi—çünkü bu sadece bir düzen problemi değildir.
AI tarafından üretilen kod, özellikle formlar, CRUD ve basit API'ler gibi yaygın kalıplarda hızlandırıcı olabilir. Ama insanlar mimariyi seçer: mantığın nerede olacağı, verinin nasıl hareket edeceği, nasıl ölçekleneceği, nasıl loglanacağı ve hatalardan nasıl kurtarılacağı.
Ayrıca uzun vadeli maliyetin çoğu burada belirlenir. Bağımlılıklar, güvenlik ve sürdürülebilirlik kararları genelde “sonra düzeltilebilir” değildir, aksi takdirde yeniden çalışma gerekir.
AI test vakaları, kenar koşullar ve örnek otomatik testler önerebilir. İnsanlar yine de uygulamanın dağınık gerçek dünyada çalıştığını doğrulamalıdır: yavaş ağlar, tuhaf cihaz boyutları, kısmi izinler, beklenmeyen kullanıcı davranışları ve “çalışıyor ama kırık hissi” anları.
AI sürüm notları taslağı, lansman kontrol listesi oluşturma ve mağaza gereksinimlerini hatırlatma konusunda yardımcı olabilir. Ama onaylar, uygulama mağazası gönderimleri, gizlilik politikaları ve uyumluluk için sorumluluk insanlardadır.
Lansmandan sonra bir şey ters giderse, müşterilere e-posta yanıtlayan veya bir sürümü geri alıp almamaya karar veren AI olmayacaktır. Bu sorumluluk insanlarda kalır.
AI çıktı kalitesi, girdi kalitesiyle yakından ilişkilidir. “Net bir istem” gösterişli sözcüklerden değil—ne inşa ettiğinizi, kimin için olduğunu ve hangi kuralların her zaman doğru olması gerektiğini anlatan açık gereksinimlerden oluşur.
Hedefinizi, kullanıcılarınızı ve kısıtlarınızı tanımlayamazsanız model boşlukları tahminle doldurur. İşte kod görünümlü ama ihtiyacınıza uymayan çıktılar ortaya çıkar.
Şunları yazın:
Şununla başlayın:
Kim: [birincil kullanıcı]
Ne: kullanıcıya [işlev/ekran/API] sağlayacak [özellik]
Neden: kullanıcı [sonuç] elde etsin, ölçüt: [metrik]
Kısıtlar: [platform/stack], [yapılmalı/yapılmamalı], [gizlilik/güvenlik], [performans], [teslim tarihi]
Kabul kriterleri: [geç/kalan maddeler listesi]
Muğlak: “Bir rezervasyon uygulaması yap.”
Ölçülebilir: “Müşteriler 30 dakikalık bir slot rezerve edebilecek. Sistem çift rezervasyonu engelleyecek. Yöneticiler tarihleri engelleyebilecek. Onay e-postası 1 dakika içinde gönderilecek. Ödeme başarısız olursa rezervasyon oluşturulmayacak.”
Eksik kenar durumları (iptaller, saat dilimleri, yeniden denemeler), belirsiz kapsam (“tam uygulama” vs tek bir akış) ve kabul kriterlerinin olmaması (“iyi çalışıyor” test edilebilir değil). Geç/kalan kriterleri eklediğinizde AI çok daha faydalı olur—ve ekibiniz yeniden iş yapmak için daha az zaman harcar.
“AI uygulamamı yaptı” derken üç çok farklı yol kastedilmiş olabilir: bir AI app builder platformu, bir no‑code aracı veya AI yardımlı kod yazmayla yapılan özel geliştirme. Doğru seçim hype'dan çok neyi göndermeniz gerektiğine ve neyi sahiplenmek istediğinize bağlıdır.
Bu araçlar bir açıklamadan ekranlar, basit veritabanları ve temel mantık üretir.
En uygun: hızlı prototipler, dahili araçlar, platform sınırlarını kabul ettiğiniz basit MVP'ler.
Takası: özelleştirme hızla tavan yapabilir (karmaşık izinler, alışılmadık iş akışları, entegrasyonlar). Genellikle platformun barındırmasına ve veri modeline bağlısınız.
Pratik bir orta yol, sohbet üzerinden inşa ettiğinizde gerçek bir uygulama yapısı ile sonuçlanan bir “vibe-coding” platformu olan Koder.ai gibidir (web uygulamaları genelde React ile; arka uçlar sıklıkla Go ve PostgreSQL; mobil için Flutter kullanılır). Önemli soru, AI'nin bir şey üretebilmesi değil—üretileni yineleyip test edip sahiplenip (kaynak kodu dışa aktarma, değişiklikleri geri alma, güvenli dağıtım gibi) yapıp yapamayacağınızdır.
No‑code araçlar “sadece istem” araçlarına göre daha açık bir kontrol sağlar: sayfaları, iş akışlarını ve otomasyonları kendiniz kurarsınız.
En uygun: formlar, onaylar, paneller gibi standart desenlere sahip iş uygulamaları ve kod yazmak istemeyen ekipler.
Takası: gelişmiş özellikler genelde geçici çözümler gerektirir ve ölçeğe göre performans sorunları olabilir. Bazı platformlar verinizin parçalarını dışa aktarmanıza izin verir; çoğu uygulamayı tamamen yanınızda götürmenize izin vermez.
Burada siz veya bir geliştirici normal bir kod tabanı üzerinde çalışır, AI ise scaffolding, UI üretimi, testler ve dökümantasyonda hız sağlar.
En uygun: benzersiz UX, uzun vadeli esneklik, ciddi güvenlik/uyumluluk veya karmaşık entegrasyonlar gerektiren ürünler.
Takası: başlangıç maliyeti daha yüksek ve daha fazla proje yönetimi gerekir, ama koda sahip olursunuz ve barındırma, veritabanı ve satıcıları değiştirebilirsiniz.
Bir platform üzerinde inşa ederseniz, daha sonra taşınmak genelde sıfırdan yeniden inşa etmek anlamına gelebilir—verileri dışa aktarabiliyor olsanız bile. Özel kodla, satıcı değiştirmek genelde bir göçtür, yeniden yazım değil.
Kodu sahiplenmenin önemli olduğu durumlarda, kaynak kodu dışa aktarma, makul dağıtım seçenekleri ve anlık görüntüler/rollback gibi operasyonel kontroller sunan platformlara bakın (deneylerin riske dönüşmesini engellemek için).
Birisi “AI uygulamamı yaptı” dediğinde sormak iyi olur: uygulamanın hangi parçaları? Çoğu gerçek uygulama birlikte çalışan bir dizi sistemdir ve “tek tıkla” çıktı genellikle en görünür katmandır.
Çoğu ürün—mobil, web veya her ikisi—şunları içerir:
Pek çok AI app builder demosu bir UI ve örnek veri üretir, ama zor ürün sorularını atlar:
Bir rezervasyon uygulaması genellikle şunlara ihtiyaç duyar: hizmet listeleri, personel takvimleri, uygunluk kuralları, rezervasyon akışı, iptal politikası, müşteri bildirimleri ve her şeyi yöneten bir admin paneli. Ayrıca UI bitmiş görünse bile rate limiting ve girdi doğrulama gibi güvenlik temellerine ihtiyaç duyar.
Çoğu uygulama çabukça harici servisler gerektirir:
Bu bileşenleri baştan isimlendirebiliyorsanız daha doğru bir kapsam çıkarırsınız—ve AI'dan gerçekte hangi parçayı üretmesini istediğinizi bilirsiniz.
AI uygulama geliştirmeyi hızlandırabilir, ama sorunları daha hızlı göndermeyi de kolaylaştırır. Ana riskler kalite, güvenlik ve gizlilik etrafında toplanır—özellikle AI tarafından üretilen kod doğrudan gerçek bir ürüne kopyalanırsa.
AI çıktısı cilalı görünürken üretim uygulamalarının ihtiyaç duyduğu temel şeyleri gizleyebilir:
Bu sorunlar sadece kozmetik değildir—hatalara, destek taleplerine ve yeniden yazımlara dönüşür.
Üretilen kodu incelemeden kopyalamak yaygın güvenlik açıklarını getirebilir: güvensiz veritabanı sorguları, eksik yetkilendirme kontrolleri, güvenli olmayan dosya yüklemeleri ve kişisel verilerin kazara loglanması. Bir diğer sık sorun da secret'ların (API anahtarları, servis kimlik bilgileri) kod içinde kalmasıdır—model bunları yer tutucu olarak önermiş olabilir ve biri onları temizlemeyi unutabilir.
Pratik önlem: AI çıktısını bilinmeyen kaynaktan gelen bir kod gibi ele alın. İnsan kod incelemesi yapın, otomatik testleri çalıştırın ve repoda/CI'da secret taraması kullanın.
Pek çok araç istemleri (ve bazen kod snippet'lerini) üçüncü taraf servislere gönderir. Müşteri kayıtlarını, dahili URL'leri, özel anahtarları veya tescilli mantığı istemlere yapıştırırsanız hassas veriyi ifşa ediyor olabilirsiniz.
Pratik önlem: minimum paylaşın. Sentetik veri kullanın, kimlik bilgilerini kırpın ve aracın veri saklama/öğrenme dışı bırakma ayarlarını kontrol edin.
Üretilen kod ve içerik lisanslama soruları doğurabilir; özellikle de açık kaynak örneklerini anımsatan kod parçaları içeriyorsa. Ekipler hâlâ atıf gereksinimlerine uymalı ve AI çıktısı referans materyallere dayanıyorsa kaynak kayıtlarını tutmalıdır.
Pratik önlem: bağımlılık/lisans tarayıcıları kullanın ve ne zaman hukuki inceleme gerektiğine dair bir politika belirleyin (ör. bir MVP'yi üretime almadan önce).
“AI uygulama inşa ediyor” demenin yararlı bir yolu: projeyi hâlâ siz yürütürsünüz, ama AI yazma, düzenleme ve ilk taslakları daha hızlı yapmada yardımcı olur—sonra doğrular ve gönderirsiniz.
Eğer Koder.ai gibi sohbet merkezli bir builder kullanıyorsanız, bu iş akışı yine geçerlidir: her AI tarafından üretilen değişikliği bir öneri gibi ele alın, önce kapsamı netleştirmek için planning mode (veya eşdeğeri) kullanın ve deneylerin üretimde sorun yaratmaması için snapshot/rollback özelliklerinden faydalanın.
Fikri kanıtlayan en küçük versiyonu tanımlamayla başlayın.
Notlarınızdan AI'ya bir sayfalık MVP özeti yazdırın, sonra kendiniz düzenleyip belirsizliği giderin.
Her özellik için herkesin “tamam” dediğinde neyin olup olmadığını anlaşması için kabul kriterleri yazın. AI bunun ilk taslağını üretmede çok iyidir.
Örnek:
Gün 1'de “MVP'de olmayanlar” listesini yapın. Bu, “sadece bir şey daha” kılığında scope creep'in sızmasını engeller. AI ortak kesme önerileri sunabilir: sosyal giriş, çoklu dil, admin paneller, gelişmiş analitik, ödemeler—başarı metriğinize ulaşmak için gerek olmayan her şeyi kesin.
Amaç tutarlılık: AI taslak üretir, insanlar doğrular. Önceliklerin, doğruluğun ve ödünlerin sahibi sizsiniz.
“AI uygulama inşa ediyor” bazı işleri azaltabilir, ama gerçek maliyeti belirleyen işleri—ne inşa edeceğinize karar vermek, doğrulamak, gerçek sistemlerle entegrasyon ve uygulamayı çalışır tutmak—ortadan kaldırmaz.
Çoğu bütçe “kaç ekran”tan ziyade o ekranların ne yapması gerektiği ile belirlenir.
Küçük bir uygulamanın bile devam eden işleri vardır:
Yardımcı zihinsel model: ilk sürümü inşa etmek genelde harcamanın sonu değil, çoğunlukla başlangıcıdır.
AI yazma işini azaltabilir: ekran iskeletleri, boilerplate kod, temel testler ve ilk dökümantasyon üretiminde zaman kazandırır.
Ama nadiren şu işleri ortadan kaldırır:
Dolayısıyla bütçe “kod yazmak”tan çok “gözden geçirmek, düzeltmek ve doğrulamak” üzerine kayabilir. Bu daha hızlı olabilir—ama ücretsiz değildir.
Araçları karşılaştırıyorsanız maliyet konuşmasına operasyonel özellikleri de dahil edin—dağıtım/barındırma, özel domaine izin, snapshot/rollback gibi. Bunlar heyecan verici görünmeyebilir ama gerçek bakım çabasını büyük ölçüde etkiler.
Kısa bir çalışma sayfasını tahmin etmeden önce kullanın:
| Adım | Ne yazacaksınız | Çıktı |
|---|---|---|
| Kapsam | İlk 3 kullanıcı eylemi (örn. kaydol, öğe oluştur, öde) + hedef platformlar (web/iOS/Android) | Net bir MVP tanımı |
| Çaba | Her eylem için: gerekli veri, ekranlar, entegrasyonlar, izinler | Kabaca boyut: Küçük / Orta / Büyük |
| Zaman | Bunu kim inşa edecek (siz, no-code, geliştirici ekibi) + gözden geçirme/test süresi | Haftalar, günler değil |
| Risk | Güvenlik/gizlilik ihtiyaçları, dış bağımlılıklar, “bilinmeyenler” | Önce hangi konuları azaltmalı (prototip, spike, pilot) |
Kapsam satırını basit bir dille dolduramıyorsanız, herhangi bir maliyet tahmini—AI destekli olsa da—tahminden öteye gidemez.
AI sizi şaşırtıcı noktalara kadar götürebilir—özellikle erken prototipler ve basit dahili araçlar için. Bu kontrol listesi, bir AI app builder (veya AI destekli geliştirme) ile yetip yetmeyeceğinizi veya kısa sürede uzman yardımı gerekip gerekmediğini anlamanıza yardımcı olur.
Aşağıları net olarak cevaplayabiliyorsanız AI araçları genelde daha hızlı işe yarar:
Çoğunu kaybetmişseniz önce gereksinimleri netleştirin—AI istemleri spesifik girdilerle işe yarar.
AI araçları yine yardımcı olur, ama riski sahiplenip tasarlayacak bir insana ihtiyacınız vardır:
Küçük başlayın, sonra güçlendirin.
Hızla gereksinimlerden düzenli bir, düzenli bir uygulamaya geçmek istiyorsanız sohbet tabanlı bir platform olan Koder.ai yardımcı olabilir—özellikle hız önemliyse ama yine de kaynak kodu dışa aktarma, dağıtım/barındırma, özel domain ve rollback gibi pratik kontroller istiyorsanız.
Tahmin ve takaslarla ilgili yardım için /pricing metnini inceleyin. MVP planlama ve daha güvenli lansmanlar için derin rehberler arıyorsanız /blog bölümlerine göz atın.
Genellikle bu ifade, sürecin birkaç parçasını hızlandıran AI araçlarının kullanıldığını ifade eder—gereksinimler taslağı, UI/kod parçacıkları üretme, veri modelleri önerme, test yazma veya hata ayıklamada yardım gibi. Ürünü tanımlamak, doğrulamak, güvenlik/gizlilik işlerini yapmak ve yayımlamak/sürdürmek hâlâ insanlara kalır.
Bir demo fikir doğrular; prodüksiyon hazır bir uygulama ise gerçek kullanıcıları, kenar durumları, güvenliği, izlemeyi, yedekleri, güncellemeleri ve desteği yönetebilmelidir. Birçok “AI yaptı” hikâyesi aslında “AI bana ikna edici bir prototip hazırlamada yardımcı oldu” demektir.
Genelde iyi yaptığı işler şunlardır:
Yaygın eksikler: hata yakalama yokluğu, zayıf girdi doğrulaması, dosyalar arasında tutarsız yapı ve sadece “mutlu yol” mantığı. AI çıktısını bilinmeyen bir kaynaktan gelen kod gibi değerlendirin: gözden geçirin, test edin ve dikkatle entegre edin.
Çünkü zor olanlar sadece kod yazmak değil. Mimari kararlar, güvenilir entegrasyonlar, kenar durumları, QA, güvenlik/gizlilik işleri, dağıtım ve devamlı bakım hâlâ gerekir. AI parçalar üretebilir ama gerçek kısıtlarınıza göre uçtan uca bir sistemi tasarlayıp doğrulayamaz.
Sloganlar yerine gereksinimler yazın:
AI app builder, bir istemden uygulama benzeri bir iskelet üretir (hızlı ama kısıtlı). No‑code, siz sayfaları ve akışları sürükle bırak yaparak oluşturursunuz (daha fazla kontrol, hâlâ platform sınırları var). Özel geliştirme (AI desteğiyle) en fazla esnekliği ve sahipliği verir ama başlangıç maliyeti daha yüksektir ve mühendislik disiplini gerektirir.
Kilitleme (lock‑in) özelleştirme, veri modelleri, barındırma ve uygulamayı dışa aktarma konularında sınırlamalar olarak çıkar. Erken sorun:
Kodu sahiplenmek vazgeçilmezse, genelde özel geliştirme daha güvenlidir.
Güvensiz sorgular, eksik yetkilendirme kontrolleri, güvenli olmayan dosya yüklemeleri ve yanlışlıkla gizli anahtarların kod içinde kalması gibi riskler vardır. Ayrıca istemler (prompts) hassas verileri üçüncü taraflara ifşa edebilir. Sentetik/veri kırpılmış içerik kullanın, araç gizlilik ayarlarını kontrol edin, repoda ve CI'da secret scanning çalıştırın ve üretime almadan önce insan incelemesi yapın.
Küçük, ölçülebilir bir MVP ile başlayın:
Net kısıtlar tahmin yürütmeyi ve tekrarları azaltır.
