Yapay Zeka normalde hiçbir yazılım/tasarım/ürün yönetim bilgisi olmayan insanlarında ortaya ürünler çıkartabilmesine ve kolayca hayata geçirebilmesine, bir anda olanak sağladı. Özellikle trendlerin artık haftalık bazda değişmesi, araçların kullanımının daha da kolay hale gelmesi hemen hemen herkesi adeta birer mid-developer seviyesine getirdi. İnsanlar kendilerince ihtiyaç duydukları alanlarda web, mobil, desktop farketmeksizin ürün geliştirirken buldu. En başta sonuçlar herkes için harika olsa da yapay zeka araçlarının saçmalası, hata vermesi, limitlere takılması hemen hemen herkes için kaçınılmaz bi son oldu. Peki bu durumda ne yapmalısınız?
Tüm yapay zeka araçları hemen hemen aynı mantıka çalışmakta. Bununda adı tokenization. Yani gönderdiğiniz her input (prompt, resim vs.) ve aldığınız her output (sonuç, code vs) bi tokena eş değer ve yine aldığınız her yapay zeka ürünü plus/premium fark etmez, çoğunlukla saatlik, 5 saatlik, haftalık ve genel limitlere sahip. En başta bol keseden bu limitleri harcayabildiğiniz için en başta bi sorun hissetmiyorsunuz ama limitler dolmaya başladıkça, proje şiştikçe, memory (hafıza) büyüdükçe sonuç kaçınılmaz oluyor. Bir noktada kullandığınız yapay zeka aracı isteklerinizi yapmamaya, hatalar yapmaya ve saçmalamaya başlıyor. Peki bunun için ne yapabiliriz?
Öncelikle bunun genel anlamda tam bi çözümü yok, çünkü bugün gidip 200$'lık bir paket alsanızda, Enterprise çözümlere başvursanızda bu limitler her zaman olacak. O yüzden yapmanız gereken şey yapay zekayı en optimize şekilde kullanmak.
Diyelim ki bir tasarım oluşturuyorsunuz, bunun Branding Guideline'ını oluşturmanız lazım. Hangi renkler kullanılaca, tasarım stili nasıl olacak (flat, minimal, retro vs.). Hangi sayfalara sahip olacak, tasarım genişliği nasıl olacak.
Diyelim kod yazdırıyorsunuz, bir web sitesi veya bir uygulama çıkartacaksınız. Çıkartmak istediğiniz yazılımın adını, hangi platformlarda çalıştırmak istediğinizi (web, mobil, desktop, watch vs. vs.) söyleyin. Ardından kullanılacak veri modellerini size vermesini isteyin örneğin User, Category, Content..., bu ürün için hangi yazılım teknolojilerini önerdiğini sorun örneğin Web ise Frontend tarafında Vue.js önerebilir veya Backend tarafında Laravel önerebilir. Mobil ise ve hibrit bir yapıya sahipse React Native önerebilir.
Herhangi bir yapay zeka aracına, istediğinizi ürünü anlatın ve bu detaylara göre size .md formatında bir PRD dosyası oluşturmasını söyleyin.
Daha sonrasında ürünüzü bir yapay zekaya yaptırırken prompt/chat vb. kısımlardan bu PRD'yi ilgili araca iletin ve size ürününüzü buradaki detaylara göre çıkartmasını isteyin.
Bu noktada size bir yerde sunucu kurmanızı istiyorsa, bir yere bir yazılım yüklemenizi istiyorsa tek tek söylecektir ve bu adımların herhangi birinde bir hatayla karşılaşırsanız tek yapmanız gereken aynı yapay zeka aracına karşılaştığınız sorunu iletmek.
Eğer bu araçlara kod yazdırıyorsanız, yine yapay zeka aracınıza oluşturduğunuz PRD'yi ileterek, bu PRD'ye göre ayrı ayrı dosyalarda kural (Rule) tanımlamasını isteyebilirsiniz.
Tüm yapay zeka araçları hemen hemen aynı mantıka çalışmakta. Bununda adı tokenization. Yani gönderdiğiniz her input (prompt, resim vs.) ve aldığınız her output (sonuç, code vs) bi tokena eş değer ve yine aldığınız her yapay zeka ürünü plus/premium fark etmez, çoğunlukla saatlik, 5 saatlik, haftalık ve genel limitlere sahip. En başta bol keseden bu limitleri harcayabildiğiniz için en başta bi sorun hissetmiyorsunuz ama limitler dolmaya başladıkça, proje şiştikçe, memory (hafıza) büyüdükçe sonuç kaçınılmaz oluyor. Bir noktada kullandığınız yapay zeka aracı isteklerinizi yapmamaya, hatalar yapmaya ve saçmalamaya başlıyor. Peki bunun için ne yapabiliriz?
Öncelikle bunun genel anlamda tam bi çözümü yok, çünkü bugün gidip 200$'lık bir paket alsanızda, Enterprise çözümlere başvursanızda bu limitler her zaman olacak. O yüzden yapmanız gereken şey yapay zekayı en optimize şekilde kullanmak.
1- Product Requirements Document
Öncelikle çıkartmak istediğiniz ürünün gerekliliklerini belirlemeniz lazım.Diyelim ki bir tasarım oluşturuyorsunuz, bunun Branding Guideline'ını oluşturmanız lazım. Hangi renkler kullanılaca, tasarım stili nasıl olacak (flat, minimal, retro vs.). Hangi sayfalara sahip olacak, tasarım genişliği nasıl olacak.
Diyelim kod yazdırıyorsunuz, bir web sitesi veya bir uygulama çıkartacaksınız. Çıkartmak istediğiniz yazılımın adını, hangi platformlarda çalıştırmak istediğinizi (web, mobil, desktop, watch vs. vs.) söyleyin. Ardından kullanılacak veri modellerini size vermesini isteyin örneğin User, Category, Content..., bu ürün için hangi yazılım teknolojilerini önerdiğini sorun örneğin Web ise Frontend tarafında Vue.js önerebilir veya Backend tarafında Laravel önerebilir. Mobil ise ve hibrit bir yapıya sahipse React Native önerebilir.
Herhangi bir yapay zeka aracına, istediğinizi ürünü anlatın ve bu detaylara göre size .md formatında bir PRD dosyası oluşturmasını söyleyin.
Daha sonrasında ürünüzü bir yapay zekaya yaptırırken prompt/chat vb. kısımlardan bu PRD'yi ilgili araca iletin ve size ürününüzü buradaki detaylara göre çıkartmasını isteyin.
2 - Instructions
PRD'nizi oluşturdunuz, yapay zeka aracınıza ilettiniz ve size bir ürün yaratmasını istediniz. Ancak ilgili ürünü nasıl kuracağınıza dair. hiçbir fikriniz yok. Tek yapmanız gereken proje ana dizininde instructions adında bir klasör oluşturmanız ve yapay zekaya ürünü tasarlatmadan önce, tasarlatırken veya tasarlattıktan sonra, bu ürünü nasıl kuracağımı /instructions klasörü içinde .md dosyasında adım adım anlatır mısın? demek.Bu noktada size bir yerde sunucu kurmanızı istiyorsa, bir yere bir yazılım yüklemenizi istiyorsa tek tek söylecektir ve bu adımların herhangi birinde bir hatayla karşılaşırsanız tek yapmanız gereken aynı yapay zeka aracına karşılaştığınız sorunu iletmek.
3 - Yapay Zeka Aracınızı Tanıyın
Her yapay zeka aracının üretilme ve kullanılma amacı farklı. Örneğin Cursor ve Windsurf kod yazma amaçlıyken, Loveable gibi araçlar direkt site oluşturma üzerine. İster kod yazdırın, ister site oluşturdun, ister tasarım yaptırtın fark etmez öncelikle mevcut yapay zeka aracınızın tüm özelliklerini öğrenmeye çalışın. Mesela Cursor ve Windsurf'de proje ve global bazlı kural tanımlaları var.Eğer bu araçlara kod yazdırıyorsanız, yine yapay zeka aracınıza oluşturduğunuz PRD'yi ileterek, bu PRD'ye göre ayrı ayrı dosyalarda kural (Rule) tanımlamasını isteyebilirsiniz.