Bookcrumb — Ürün ve Sistem Mimarisi | Ahmet Canal

/01

Bağlam

Kitap keşfinde düz liste, kullanıcının hangi kitabı neden şimdi okuması gerektiğini açıklamaz. Bookcrumb öneriyi sıralı bir rota ve okuma hafızası olarak ele alıyor.

/02

Problem

Mood, tema, tempo, profil ve geçmiş gibi sinyallerin tek öneri bağlamına dönüşmesi; bu bağlamın rota, not ve üyelik sistemiyle tutarlı kalması gerekiyordu.

/03

Rolüm

Ürün ve sistem mimarisi
Öneri bağlamı
Monetization

/04

Çözüm

Okuyucu profilini ve anlık niyeti ayrı girdiler olarak modelleyip Recommendation Context üzerinden Reading Route üreten bir akış tasarladım.

/05

Neler yapıldı

Mood / tema / tempo tabanlı bağlam modeli
Okuma rotaları ve rota durakları
Okuma hafızası ve not katmanı
AI-ready provider mimarisi
Paddle monetization ve entitlement akışı
PWA ve Cloudflare-compatible worker build

/06

Sistem mimarisi

Öneri mimarisi

Reader Profile
Mood / Theme / Tempo
Reading History
Recommendation Context
Reading Route
Books / Notes / Memory

/07

Teknik yığın

Frontend

React 19 · TypeScript · TanStack Start · TanStack Router · TanStack Query · Tailwind CSS 4

Backend / Veri

Supabase

AI / Ödeme

AI SDK · OpenAI-compatible provider layer · Paddle

Runtime

Vite · Nitro · Cloudflare-compatible worker build · PWA

/08

Önemli mühendislik kararları

Öneriyi tek kitap skoru değil rota bağlamı olarak modellemek
AI sağlayıcısını ürün domaininden ayırmak
Okuma geçmişini yeni önerilerin bağlamına geri beslemek

/09

Kod / mimari örnekleri

Okuma rota modeliTS

01type ReadingRoute = {
02  mood: Mood;
03  pace: ReadingPace;
04  themes: Theme[];
05  stops: BookStop[];
06  memoryContext: ReaderMemory;
07};

/12

Sonuç / mevcut durum

Bookcrumb canlı bir ürün olarak keşif, rota, not, hafıza ve ücretli üyelik katmanlarını aynı okuma deneyiminde birleştiriyor.

/13

Mühendislik çıkarımları

Öneri ürünlerinde asıl değer model çağrısı değil bağlam tasarımıdır.
Kullanıcı hafızası yalnızca geçmiş kayıt değil sonraki kararın girdisi olmalıdır.

Ürünü gör

Bookcrumb