2026'da Codex, Claude, VS Code ve Replit ile Yapay Zeka MVP'si Nasıl Oluşturulur

Fikirden sonra ne olur?

Çoğu insan artık fikir üretmeye takılıp kalmıyor. Yapay zeka bu kısmı ucuz hale getiriyor. Asıl sorun bir adım sonra başlıyor.

Kaba bir ürün fikirleri var, bir kodlama aracı açıyorlar, çok erken istiyorlar, bir yığın kod alıyorlar, netliği kaybediyorlar ve projeyi yavaş yavaş terk ediyorlar.

Çözüm daha iyi bir heves değil. Çözüm daha iyi sıralamadır.

Yapay zeka destekli güçlü bir derleme süreci şuna benzer:

Bu makale orta kısımla ilgilidir: "bu harika bir ürün olabilir" ile "bu artık yapıya sahip çalışan bir MVP" arasındaki kısım.

1. Adım: Koda dokunmadan önce işlemi kağıda dökün

Codex, Claude, VS Code, Replit veya başka herhangi bir şeyi seçmeden önce iş akışını sade bir dille yazın.

Son derece basit tutun:

• Kullanıcı kim?
• Hangi girdiyi sağlıyorlar?
• Hangi çıktıyı istiyorlar?
• Sonra ne karar verilecek?
• Sistem asla ne yapmamalı?

Kötü başlangıç noktası: "Bir Yapay zeka işe alım uzmanı platformu."

Daha iyi bir başlangıç noktası: "İşe alım uzmanı mülakat notlarını yapıştırır, yapılandırılmış bir özet alır, düzenler ve bunu bir aday kaydına kaydeder."

İş akışını beş satırda açıklayamıyorsanız, yapay zeka oluşturma aracı sizin için fazladan derleme yapacaktır.

İyi bir oluşturma öncesi notu genellikle tek sayfaya sığar. Sorunu, kullanıcıyı, akışı, başarı kriterlerini ve uç durumları içermelidir. Bu sayfa, daha sonraki her istem için talimat bağlayıcısı haline gelir.

Adım 2: Yapay zekadan şirketin tamamını kurmasını değil, fikri yapılandırmasını isteyin

İlk yararlı yapay zeka isteminiz genellikle "bu uygulamayı oluştur" değildir. "Bu uygulamayı yapılandırmama yardım et."

Kodu yazmadan önce kapsamı daraltmak için modeli kullanın.

Bir yapay zeka ürünü fikrim var. Bunu küçük, gerçekçi bir MVP spesifikasyonuna dönüştürmeme yardım edin.

Fikir:
[kaba fikrinizi yapıştırın]

Lütfen geri dönün:
1. hedef kullanıcı
2. tam iş akışı
3. MVP kapsam içi özellikler
4. kapsam dışı özellikler
5. veri girişleri
6. çıktı şeması
7. Muhtemel başarısızlık durumları
8. denetim kontrolleri
9. en basit teknik mimari
10. 7 günlük bir yapım planı

MVP'yi dar tutun. Ürünü genişletmeyin.

Bu tür bir istem faydalıdır çünkü gürültüyü azaltır. Modelden projeyi dekore etmesini değil, kısıtlamasını istiyorsunuz.

Çıktı iyi olduğunda, onu project-brief.md gibi bir proje kısa dosyasına kaydedin. Bu dosya tüm yapı için işletim bağlamı haline gelir.

3. Adım: Doğru yapı yüzeyini seçin

En büyük hatalardan biri, araçları iş akışı yerine abartılı bir şekilde seçmektir. Daha iyi hareket önce kategoriyi, ardından ürünü seçmektir.

Bu sitedeki araçlar sayfası zaten yararlı bir sınıflandırma kullanıyor:

Basit bir karar kuralı işe yarar peki:

• Hızın en önemli olduğu ve uygulamanın hala kararsız olduğu durumlarda Yapay Zeka Geliştirme Platformları'nı kullanın.
• Geleneksel kodlama kurulumunda daha güçlü kontrol istiyorsanız Yapay Zeka Geliştirme Platformları'nı kullanın.
• Yerel depolar, terminal iş akışları ve açık dosya kontrolü istediğinizde CLI'yi kullanın.
• Agentic Coding'i kullanın. Sistemin daha büyük uygulama parçalarını almasına izin verin, ancak yine de sınırlı bir deponun içinde olun.

En gürültülü lansman videosuna sahip olanı değil, sizin düşüncenize uygun olan derleme yüzeyini seçin.

4. Adım: Yerel bir git deposuyla başlayın

En ciddi MVP'ler için, uygulama sonunda Replit'te veya başka bir tarayıcı oluşturucuda yayınlansa bile yerel başlayın.

Yerel bir depo size üç şeyi erkenden sağlar:

• Sürüm geçmişi.
• İstemler, notlar ve teknik özellikler için sabit bir yer.
• Yapay zeka kodlama araçları için temiz bir sınır.

İlk depo yapınız kalabilir minik:

my-ai-mvp/
  README.md
  proje-brief.md
  denetim kontrolleri.md
  istemler/
  uygulama/
  komut dosyaları/
  sample-data/

Önemli olan şıklık değil. Önemli olan sınırlamadır.

Repo'yu oluşturun, brifing kaydedildikten sonra ilk işlemi gerçekleştirin ve ardından yapay zeka aracının boş bir boşluk yerine gerçek bir proje yapısına karşı çalışmasına izin verin. Bu, rastgele yayılmayı azaltır ve daha sonra incelemeyi çok daha kolay hale getirir.

Adım 5: Yol haritasının tamamını değil, tek bir dikey dilim oluşturun

İvmeyi azaltmanın en hızlı yolu, temel iş akışı çalışmadan önce kimlik doğrulama, faturalandırma, ekipler, ayarlar, kontrol panelleri, entegrasyonlar ve şık kullanıcı arayüzü oluşturmaktır.

Bir dikey dilim oluşturun:

• bir giriş
• bir model çağrısı
• bir çıktı şeması
• bir inceleme yüzeyi
• bir kaydetme eylemi

Bu, ciddi bir ilk sürüm için yeterlidir.

A iyi uygulama istemi şuna benzer:

Bu depodaki proje özetini kullanarak yalnızca ilk dikey dilimi oluşturun.

Kapsam:
- bir giriş ekranı
- bir arka uç rotası
- tek bir yapılandırılmış model çıktısı
- bir inceleme ekranı
- bir kaydetme eylemi

Kimlik doğrulama, faturalandırma, ekip özellikleri, analiz kontrol panelleri veya ekstra iş akışları eklemeyin.
Kodu küçük ve okunabilir tutun.
Kodladıktan sonra özetleyin:
1. ne inşa edildi
2. hala eksik olan şey
3. manuel olarak neyin test edilmesi gerektiği

Bu istem önemlidir çünkü aracın başlangıç simülatörünü oynamasını engeller.

6. Adım: Temel bilgileri yeniden oluşturmadan önce açık kaynağı yeniden kullanın

Çaylak inşaatçıların çoğu zemini yeniden inşa etmek için çok fazla zaman ve jeton harcıyor.

Ürün bu kadar karmaşık hale gelmeden önce yapay zekadan özel oturum açma, özel şifreleme, özel dosya işleme, özel arka plan işleri, özel yönetici araçları ve hatta özel veritabanı yardımcıları oluşturmasını istiyorlar.

Bu genellikle bir hatadır.

Bir MVP için kural basittir: sıkıcı altyapıyı yeniden kullanın, yalnızca ürünü icat edin. mantık.

Ürün yeni olmalıdır. Tesisat standart olmalıdır.

Bu tembellik değildir. Bu hayatta kalmadır. Her özel alt sistem, güvenilecek daha fazla kod, hata ayıklanacak daha fazla hata ve AI aracının çamurlu hale gelmesi için daha fazla yüzey ekler.

Codex, Claude, VS Code veya başka bir araçtan yardım istediğinizde açık olun: ona önce kanıtlanmış araçları entegre etmesini ve gerçek bir neden olmadan özel altyapı icat etmemesini söyleyin.

7. Adım: Uygulamanın tamamlandığını hissetmeden önce denetim adımlarını ekleyin

Sistemin güvenilir olup olmadığını sormak için lansman haftasını beklemeyin.

Erken bir audit-checks.md dosyası oluşturun. Burası birçok inşaatçının daha ciddileştiği yerdir. Sadece "işe yarıyor mu?" diye sormayı bırakıyorlar. ve "Her değiştirdiğimizde tam olarak neyi denetliyoruz?" diye sormaya başlayın.

Pratik bir AI MVP denetimi çok basit olabilir ancak yine de açık olmalıdır. Güçlü bir ilk sürüm genellikle yirmi şeyi kontrol eder:

1. Şema geçerlidir.
2. Gerekli alanlar mevcuttur.
3. Boş kalması gereken alanlar tahmin edilmez.
4. Ham girdi kaydedilir.
5. Ham model çıktısı kaydedilir.
6. Düzenlemeler gerçekleştiğinde incelenen insan çıktısı kaydedilir.
7. İstem sürümü veya bilgi istemi dosyası izlenebilir.
8. Mutlu yol örnek yine de geçer.
9. Edge-case örneği hâlâ geçer.
10. Boş veya zayıf girdi güvenli bir şekilde işlenir.
11. Uzun girdi kasıtlı olarak kesilir veya parçalanır.
12. Çakışan girdi gizlenmez, ortaya çıkarılır.
13. Düşük güvenirliğe sahip sonuçlar incelemeye alınır.
14. Alıntılar önemliyse kaynak kanıtları gösterilir.
15. Yeniden denemeler ve zaman aşımları uygulanır. makul bir şekilde.
16. Gecikme ölçülür.
17. Çalıştırma başına maliyet kabaca görülebilir.
18. Düzeltme oranı, insan tarafından incelendikten sonra görülebilir.
19. Bir şey bozulduğunda günlükler aranabilir.
20. Altın örnekler, istem veya ayrıştırıcı değişikliklerinden sonra yeniden çalıştırılır.

Bunu yapmak için dev bir platforma ihtiyacınız yoktur. Disipline ihtiyacınız var.

Her anlamlı değişiklikten sonra yararlı bir denetim ritmi şu şekildedir:

• bilinen 5 ila 20 örneği çalıştırın
• neyin geliştiğini kontrol edin
• neyin gerilediğini kontrol edin
• CHANGELOG.md veya audit-checks.md

Denetim adımları yinelemeyi daha az hassas hale getirir. Bunlar olmadan, her hızlı değişiklik kumar gibi gelir.

Adım 8: Uzak git deposuna yalnızca yardımcı olduğunda gönderin

Uzak bir depo faydalıdır, ancak ilk gün zorunlu değildir.

Genellikle aşağıdaki durumlarda hemen zorlama gerekmez:

• proje tek başınaysa
• fikir hala hızlı ilerliyorsa
• özel olarak denemeler yapıyorsanız
• henüz dağıtım veya ortak çalışan olmadığında

Bunlardan biri gerçekleştiğinde güçlendirmelisiniz doğru:

• makinenizin ötesinde bir yedeklemeye ihtiyacınız var
• işbirliği veya inceleme istiyorsunuz
• CI veya barındırılan önizlemelere ihtiyacınız var
• dağıtmak üzeresiniz
• repo artık korumaya değer yeniden kullanılabilir işler içeriyor

Pratik kural basit: hız için önce yerel, koordinasyon başladığında uzaktan.

Bu, erken töreni önlerken aynı zamanda projeye daha sonra işbirliği için temiz bir yol sağlar.

Adım 9: Bir kumarbaz gibi değil, bir mühendis gibi tekrarlayın

Yapay zeka destekli projelerin çoğu, geliştiricinin sıfırdan yeniden yazmaya devam etmesi nedeniyle duruyor. Daha iyi bir döngü daha küçük ve daha mekaniktir.

1. Sabit bir mini test seti çalıştırın.
2. En kötü hataları inceleyin.
3. Bir istemi, ayrıştırıcıyı, kuralı veya kullanıcı arayüzü davranışını değiştirin.
4. Aynı örnekleri tekrar çalıştırın.
5. Neyin iyileştiğini ve neyin gerilediğini yazın.
6. Yalnızca değişiklik anlaşılabilir olduğunda işlemi gerçekleştirin.

Bu sıkıcıdır. Projelerin ayakta kalma şekli de budur.

Pratik bir yineleme yığını küçük olabilir: önemli ürün ve bilgi istemi değişiklikleri için

• CHANGELOG.md. başarılı/başarısız durumları için
• audit-checks.md.
• known-issues.md dürüst zayıflıklar için.
• prompts/ sürümlendirilmiş istem için. tekrarlanabilir örnekler için.
• sample-data/.

Önemli olan her yinelemeyi okunaklı kılmaktır. Neyin değiştiğini, neden değiştiğini ve neyi yeniden çalıştırdığınızı açıklayamıyorsanız, araç muhtemelen sizi tam tersi yönde yönlendirmek yerine yönlendiriyor demektir.

Adım 10: İki büyük çukurdan kaçının: terk edilme ve aşırı karmaşıklaştırma

Bitmemiş MVP'lerin çoğu iki yoldan biriyle ölür.

Birincisi terk edilmedir. Oluşturucu netliği kaybeder, koda güvenmeyi bırakır ve sessizce uzaklaşır.

İkincisi aşırı karmaşıklaştırmadır. Yapay zeka eklemeleri ucuz hissettirdiği için geliştirici özellik eklemeye devam ediyor.

Şu yöntemlerle vazgeçmeyi önleyin:

• kapsımı küçük tutarak
• görünür bir iş akışını hızlı bir şekilde sunarak
• kısa bir sonraki adım listesi tutarak
• ilerledikçe kararları yazarak

Her eklemeden önce sorarak aşırı karmaşıklığı önleyin:

• Bu, temel iş akışına yardımcı olur mu? işe yaradı mı?
• Bu gerçek bir hata modunu azaltır mı?
• Elle kodlamak zorunda kalsaydım yine de bunu ekler miydim?

Cevap hayırsa kes.

Adım 11: Döngüyü demo, dokümanlar ve sonraki eylemlerle tamamlayın

Çalışan bir MVP yalnızca koddan ibaret değildir. Ayrıca bir bitiş döngüsüne de ihtiyacı var.

İlk sürümün tamamlandığını söylemeden önce şunları paketleyin:

• Kurulum ve mimariyle birlikte README
• demo için örnek veriler
• denetim kontrollerinin kısa listesi
• ekran görüntüleri veya kısa bir yol haritası
• yalnızca üç öğeli sonraki adım yol haritası

Bu, oluşturulan bir dosya yığını ile kullanılabilir bir dosya yığını arasındaki farktır. projesi.

Proje bu duruma ulaştığında, özel mi kalacağına, bir portföy varlığı mı haline geleceğine, ortak çalışmaya mı geçileceğine veya gerçek kullanıcılar için mi dağıtılacağına karar verebilirsiniz.

Yapay Zeka Kariyerlerindeki en yeni AI işlerini keşfedin veya Yapay Zeka Öğrenin bölümümüzde öğrenmeye devam edin.