ENTRY-00yazılar.secUI-L
Yazılar
Kendi ürünlerimden çıkan notlar.
Altyapı kararları, mağaza yayını, yapay zekâ destekli geliştirme ve ürün kapsamı üzerine kısa yazılar. Hepsi yaşadığım işlerden çıkıyor; genel geçer özet değil.
AI ile Ürün İnşa Etmek
Vibe coding'den agent orkestrasyonuna, Lovable prototipinden güvenli AI workflow'una: hız kazanırken ürün ve mimari kontrolünü kaybetmemek üzerine bir dizi.
- Vibe coding sorun değil. Vibe architecture sorun.AI ile hızlı kod yazmak tehlikeli değil. Mimari kararların sahibinin ortadan kaybolması tehlikeli.
- AI coding agent’ları kullanırken öğrendiğim derslerAI coding agent’ları kod yazmayı ucuzlattı. Doğru karar vermeyi değil.
- AI agent kullanan geliştirme ekiplerinde GitHub neden kaynak doğrusu olmalı?Birden fazla agent aynı ürüne dokunduğunda asıl problem kod üretmek değil, hangi gerçeğin geçerli olduğunu bilmektir.
- Lovable, Cursor, Claude ve Codex aynı geliştirme sürecinde nasıl konumlanıyor?Aynı işi yapan dört araç gibi kullanırsanız kaos üretirler. Rol verirseniz tek bir geliştirme sistemi içinde birbirlerini tamamlayabilirler.
- AI chatbot değil: mevcut ürününüze gerçekten AI nasıl entegre edilir?AI entegrasyonu ekrana bir sohbet kutusu koymak değil; doğru işi, doğru bağlamla ve doğru sınırlarla yeniden tasarlamaktır.
- Lovable ile yapılan bir projeyi production-ready hale getirmekÇalışan bir preview ile güvenilir bir production ürünü arasında görünmeyen bir mühendislik katmanı var.
Prototipten Production'a
Çalışan bir MVP'yi güvenilir ürüne dönüştürmek: production kontrolü, modüler refactor, veri migration'ı, audit, rewrite kararı ve release gate'leri.
- AI ile geliştirilmiş bir projeyi production'a almadan önce kontrol ettiğim 25 şeyBuild almak production readiness değildir. Yayına çıkmadan önce sistemin güvenlikten rollback'e kadar 25 farklı yüzeyini kontrol ediyorum.
- Preview Kodunu Temizlemek: Prototip Karmaşasından Modüler Mimariye GeçişHızlı prototipte çalışan kodu çöpe atmadan; tekrarları, dağınık state'i, belirsiz veri erişimini ve tip boşluklarını kontrollü biçimde production mimarisine dönüştürme yaklaşımım.
- AI Prototipinden Production Şemasına: Veri Modeli ve Migration StratejisiMock JSON, gevşek tablolar ve client-side varsayımlarla başlayan bir prototipi; constraint, sahiplik, migration ve rollback planı olan production veri modeline dönüştürmek.
- AI Product Audit nedir? Bir üründe neyi kontrol ediyorum?AI ile hızla büyümüş bir üründe problemi yeni kod yazarak değil, önce ürün ve sistem gerçekliğini çıkararak çözmeye çalışıyorum.
- Bir MVP ne zaman yeniden yazılmalı, ne zaman kurtarılmalı?Rewrite çoğu zaman teknik bir karar gibi sunuluyor. Aslında ürün riski, migration maliyeti ve sistemin düzeltilebilirliği birlikte değerlendirilmelidir.
- Production Readiness Checklist: bir SaaS'ı yayına almadan önce son kontrolTekrar kullanılabilir, kısa ve sert bir release gate: kod, veri, güvenlik, UX, operasyon ve rollback.
SaaS Sistemleri: Mimari, Maliyet ve Sadelik
Backend faturası, cloud seçimi ve ürün karmaşıklığını aynı sistem problemi olarak ele alan saha notları ve karar çerçeveleri.
- Bir SaaS’ın Supabase faturası neden kontrolden çıkar?Bir backend servisini pahalı yapan çoğu zaman fiyatlandırma tablosu değil, uygulamanın onunla nasıl konuştuğudur.
- Supabase mi Cloudflare mı? Küçük ürünlerde altyapı kararlarıDoğru soru hangisinin daha iyi olduğu değil; ürünün bugün hangi karmaşıklığı gerçekten taşıması gerektiği.
- Bir startup'ın yeni özelliğe değil sadeleştirmeye ihtiyacı olduğunu gösteren 10 işaretBüyüme her zaman daha fazla feature demek değil. Bazen ürünün önündeki en büyük engel, zaten eklenmiş olan şeylerin toplamıdır.
- Ordovia'da 2,6 milyon request bana SaaS mimarisi hakkında ne öğretti?Yüksek request sayısı yalnızca fatura problemi değildi. Ürünün veri akışını yeterince görünür tasarlamadığımı gösteren bir mimari sinyaldi.
Bir diziye bağlı olmayan ürün, sistem ve çalışma notları.
- Linear neden hızlı hissettiriyor?Linear'ın hız hissini ekran kopyalamadan; oluşturma, bağlam koruma, klavye, arama ve düzenleme davranışlarını kanıta dayalı prensiplere ayırarak çözümlüyorum.
- Notion ve Obsidian'dan Agent'lara: AI İçin Bağlam (Context) Mimarisi OluşturmakLLM'e daha uzun prompt vermek yerine; kararları, ürün gerçekliğini, repo bilgisini ve operasyon kurallarını güncel tutan bir context sistemi kurmak.
- PWA ve Web'den Mobil Mağazalara: Tek Kod Tabanıyla Çoklu Platform YönetimiTek codebase ile web, PWA ve mobil mağaza sürümlerini yönetirken platform farklarını çekirdek ürüne bulaştırmadan release disiplini kurmak.
- SaaS ve Ürün Tasarımında Oyun Mekanikleri: XP, Görevler ve Sistemik AlışkanlıklarGamification'ı rozet ve konfeti katmanı olmaktan çıkarıp; davranış döngüsü, ilerleme ekonomisi ve uzun vadeli ürün sistemi olarak tasarlamak.
- Bir fikirden çalışan SaaS’a giderken ürün kararlarını nasıl veriyorum?İyi MVP az özellikli ürün değildir. En kritik varsayımı mümkün olan en küçük sistemle test eden üründür.
- Tek başına birden fazla ürün geliştirirken sistemi nasıl sade tutuyorum?Birden fazla ürün yönetmenin yolu daha fazla araç değil; daha az istisna, daha net öncelik ve tek bir kaynak doğrusu.
- Bir ürünü Google Play’e çıkarırken gerçekten gerekenlerAPK üretmek kolay kısım. Gerçek release; kimlik, politika, test, mağaza verisi, sürüm disiplini ve production kabulünden oluşuyor.
- Dashboard özgürlüğü neden her zaman iyi UX değildir?Kullanıcıya her şeyi değiştirme hakkı vermek, her zaman kullanıcıyı özgürleştirmiyor. Bazen ona yeni bir yönetim işi veriyor.