AI yazılım mühendisliği ile 2 günlük MVP oluşturma

Asgari düzeyde uygulanabilir bir ürünün geliştirilmesi aylar sürer. Günümüzde ise, yapay zeka destekli araçların yardımıyla, kurucular birkaç gün içinde çalışan MVP'ler oluşturabilirler. Bu hız heyecan verici olsa da, yeni zorluklar ve ödünler de beraberinde getirir. Canlı programımız 2 Günde MVP - Abartı mı Gerçek mi'de, yanıtlamaya zaman bulamadığımız birçok anlamlı soru soruldu. Bu kılavuz, hızlı MVP geliştirme sürecinde yolunuzu bulmanıza yardımcı olacak tüm bu soruları, eksiksiz yanıtları ve faydalı deneyimleri bir araya getiriyor. Aşağıda, ürün geliştiriciler, kurucular ve mühendislerle yapılan gerçek röportajlara dayanan soru-cevap şeklinde bazı öneriler yer almaktadır.

Replit, Cursor ve VS Code with Copilot gibi araçlar sayesinde iki günde oluşturulan MVP'lerin çevikliği, kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır.

Avantajlar:

• Pazara hızlı giriş: Rakiplerinizin önüne geçin, erken benimseyenleri bulun ve fikirlerinizi anında test edin
• Performans verimliliği: İlk yatırım maliyetini azaltın; kaynakları yalnızca temel özelliklere ayırın
• Hızlı öğrenme: Yıldırım hızında geri bildirim mekanizması ve bir sonraki pivot noktasına hızlı geçiş
• Yatırımcı çekiciliği: Uygulama becerisi göstermiş ve pazara giderek daha hızlı girmiştir.

Dezavantajlar:

• Teknik borç: Hızlı kodun ölçeklendirilmesi için yeniden yazılması gerekebilir ve bu da uzun vadede maliyetleri artırır. Bu riski en aza indirmek için ön ayarları kullanın: hazır yapılar, yeniden kullanılabilir bileşenler ve yapıların kanıtlanmış kombinasyonları, ekiplerin hızlı bir şekilde başlamasına ve gelecekteki genişlemeyi tehlikeye atmamasına olanak tanır.
• Yüzeysel doğrulama: Az sayıda kullanıcı testi, ciddi hataları veya pazar konularını gözden kaçırabilir.
• Kapsam yanlış yönetimi: Kapsamın yetersiz veya aşırı olması, MVP'lerin kullanılamaz hale gelmesine veya gecikmesine neden olabilir.

Son teknoloji AI ve kodsuz sayesinde, geliştirici olmayanlar da kısa sürede prototip oluşturup fikirlerini test edebilirler. Teknik bilgisi olmayan girişimciler şunlara dikkat edebilir:

• MVP, AI/kodsuz olarak oluşturulmuştur. Bununla birlikte, güvenlik ve ölçeklenebilirlik tehditlerinin yanı sıra altyapı risklerini ortadan kaldırmak için gelecekte bir teknik uzmanın katılımına ihtiyaç duyulmaktadır.
• Teknik mükemmellik yerine kullanıcı geri bildirimlerine odaklanın
• Gereksinimleri kağıda dökün ve her şeyi iyice düşünün.
• Gerektiğinde işleri gözden geçirmek veya ölçeği büyütmek için teknik destek alın.
• Mühendislerin iş mantığını anlayabilmeleri sayesinde daha sonra MPV'yi çok daha hızlı geliştirebilmeleri için erken aşamada bir prototip geliştirin.

Bazı temel teknolojik terimleri bilmek, daha iyi sorular sormaya ve daha iyi ürün seçimleri yapmaya yardımcı olabilir.

Evet, Figma gibi uygulamalar kodsuz prototip oluşturmayı kolaylaştırır. En azından ön doğrulama ve geri bildirim için, hatta yatırımcılara sunum yapmak için tıklanabilir ve etkileşimli prototipler oluşturmak için idealdir. Kullanıcıların temel işlevleri (ör. kayıt veya işlemler) gerçekten kullanmasını istiyorsanız, Figma'yı kodsuz uygulama oluşturucularla birleştirerek tamamen AI destekli bir MVP elde edin.

MVP'ler, çeşitli kodsuz ve düşük kodlu geliştirme platformlarında birkaç saat içinde geliştirilebilir ve kullanıcı test araçlarıyla gerçek kullanıcılar üzerinde test edilebilir. Bu, hızlı bir şekilde prototip oluşturma ve ürününüzün gerçek kullanıcı ihtiyaçlarını karşılama fırsatı sunar.

AI, ölçeklendirme maliyetini düşürür, ancak ölçeklendirilemeyen kurucu çabalarını ortadan kaldırmaz. Rehberlik, "ölçeklendirilemeyen işleri yapın" ifadesiyle açıklanır. Bu ifade, tekrarlayan görevleri yerine getirmek için AI'yı uygulayarak duruma uygulanmalıdır ve kurucular, yüksek etkili, manuel doğrulama ve müşteri ilişkileri kurmak için çalışmalıdır. Ürün geliştirme verimliliğinde yapay zekayı sürükleyici öğrenmeyle birleştiren bu tür girişimler, ölçeklendirme risklerini ortadan kaldıracak ve daha sağlam temellere sahip olacaklardır.

Hem Lovable hem de Cursor, B2B müşterilerini test etmek için MVP'lerin geliştirilmesi ve dağıtımında iyi çözümlerdir. Lovable, teknik bilgisi olmayan kurucular için özellikle erişilebilirken, Cursor kodla çalışmak isteyenler için daha esnektir (AI desteği dahil). Her iki platform da, AI MVP araçları ve kodsuz MVP ortamları yardımıyla MVP'yi başlatma ve yineleme konusunda mevcut engelleri azaltmaya çalışmaktadır.

Bu, teknik geçmişinizle ilgili bir konudur. İki yol öneriyoruz.

Teknik bilgiye sahip olmayan bir girişimciyseniz:

• Tasarım: Figma, Marvel
• Yapı: Sevimli, Kabarcık
• Dağıtım: Webflow, Lovable
• Test: Maze, UserTesting, Hotjar
• Yönetme: Trello, Productboard, FigJam

Bu, kullanımı kolay, yerleşik entegrasyonlara sahip ve dağıtımı kolay kodsuz araçlara odaklanma yoludur. MVP'nin kod yazmaya gerek kalmadan hızlı bir şekilde başlatılmasını ve doğrulanmasını sağlar.

Teknik kurucu veya AI destekli kodlama konusunda rahat olan bir kodlayıcıysanız:

• Tasarım: Figma, Marvel
• Yapı: Windsurf, Cursor, Claude Code, Copilot Agent
• Dağıtım: Windsurf, Cursor
• Test: Maze, Hotjar, özel olay izleme
• Yönet: Jira, GitHub Projeleri, Linear

Bu kombinasyon hızlı ve esnektir, AI tabanlı araçları girişimlere entegre eder ve geliştirici iş akışlarını özelleştirmenize ve bunlara erişmenize olanak tanır. Her iki yol için de, AI, mevcut iskeletler ve şeffaf sürüm kontrol sınırlarının birleşimi, hız ve MVP'nin etkili bir şekilde ölçeklendirilmesi arasında fark yaratabilir.

AI MVP araçları kullanılarak oluşturulan her MVP birbirine benzemez. Bazıları başlangıçta doğru kararlar alındığı için başarılı olurken, diğerleri bir sınırla karşılaşır. Örneğin, yoğun trafiği yönetemezler, altyapıları güvenli ve esnek değildir. MVP'nizi ölçeklendirmeden önce revize etmenin önemli olmasının nedeni budur. İlk geliştirme aşamasında nelerin varsayıldığı veya atlandığı, nelerin sabit kodlandığı veya dikkate alınmadığı vb. sorularını kendinize sorun. Aşağıdakiler sık sık yapılması gerekenlerdir:

• Kodu yeniden düzenleyin ve gözden geçirin: MVP kodu temizleme veya yeniden yazma gerektirebilir
• Altyapıyı yükseltin: İlk sürümler ölçeklenebilir olmayabilir. Trafik kısıtlamalarını, barındırma, veritabanı yapılandırmasını ve bulut yapılandırmasını kontrol edin.
• Güvenlik ekleyin: Henüz mevcut olmayan yerlerde kimlik doğrulama, veritabanı ve ara yazılım ayrımı ekleyin.
• Teknik becerileri kullanın: AI uygulamaları işleri kolaylaştırır, ancak yine de yetenekli mühendislere ihtiyaç vardır.
• Mimarlık düşüncesi: Sağlam, modüler sistemlere geçiş
• Pazar onayı alın: Tek bir alıcı yeterli değildir, bu nedenle personel veya harcamaları artırmadan önce istikrarlı bir talep olduğunu gösterin.

Aynı şey, aceleyle piyasaya sürülen minimum düzeyde işlevsel bir ürünün, ürün geliştirmede yapay zeka aracılığıyla her şeyi kapsayan bir çözüme dönüştürüldüğünde de geçerlidir.

Evet, küçük, çevik ekipler Windsurf ve Cursor gibi araçlarla sadece başlangıç aşamasında değil, uygun yapılandırma ile dağıtılmış ekiplerde de desteklenebilir. Bu araçlar zaten işbirliği yapma, görevleri yönetme ve proje hafızasını paylaşma yeteneklerine sahiptir, bu nedenle sadece ilk doğrulama aşamasında değil, daha sonra da yardımcı olabilirler. Uzun vadeli çalışmalarda, ekibin büyüklüğü, ekibin araçlar etrafında nasıl organize edildiği dışında pek bir önemi yoktur:

• Net proje planlaması
• Uygun erişim kontrolü ve iş akışları
• Güçlü dokümantasyon ve iletişim alışkanlıkları
• Büyük projelerde bile %30'a varan istikrarlı geliştirme hızı artışı
• Rutin mühendislik görevlerinin otomasyonu
• Eski kodların AI destekli yeniden düzenlenmesi

Bu nedenle, ekibin büyüklüğünün önemli olmadığı, ekibin araçları ne kadar iyi kullandığı önemli olduğu söylenebilir.

Arka uç: Evet, Windsurf ve Cursor gibi araçlar ön ve arka uç, API'ler ve mantık oluşturabilir. Karmaşıklık: Tam bir ürünün %60-70'ine kadar oldukça sofistike uygulamalar oluşturmak mümkündür, ancak bu, mühendislik bilgisini ikame etmeyen, sadece onu geliştiren araçları doğru yönde kullanabilen yüksek kaliteli bir uygulayıcıyla mümkündür. Deneyiminiz varsa, AI'nın işin çoğunu daha güvenilir bir şekilde yapmasını sağlayan proje yapısı, stil, güvenlik ön ayarları, linterlar ve komut kuralları oluşturabilirsiniz. Aksi takdirde, işlevsel gibi görünse de ölçeklendirilmesi veya bakımı zor olabilir. Hata onarımı: Yerleşik linterlar, sık sık commit yapma, daha küçük komut istemleri ve yerel testler, hataları düzeltmeye yardımcı olan iyi uygulamalardır. Otomasyon ve kontrolün bu kombinasyonu, bir ürünü hızlı bir şekilde geliştirmek veya hızla yinelemek isteyen girişimler için önemlidir.

Windsurf ve Cursor gibi araçların yardımıyla kısa sürede bir MVP oluşturduğunuzda, güvenliği unutmak çok kolaydır ve bu tehlikeli olabilir. Kodunuzda API anahtarlarını bırakabilir, kimlik doğrulamayı unutabilir veya veritabanınızı istemeden bırakabilirsiniz. Güvenlik için:

• Gerçek kullanıcı verilerini kullanmayın, test verilerini kullanın
• Uygulamanız ile verileriniz arasına bir güvenlik önlemi kurun
• Doğru erişim hakkınız olmadan kişisel bağlantılar paylaşmayın
• AI'dan güvenlik açısından kod oluştururken en iyi uygulamalara uymasını isteyin
• Neyi kontrol etmeniz ve nerede arama yapmanız gerektiğini bilen bir teknik uzmanı görevlendirin.

Günümüzde MVP'nin oluşturulmasında hız her şey değildir. Önemli olan net, organize ve hızlı öğrenmektir. Panel tartışmasına göre, uzmanlar şunları önermektedir:

En iyi uygulamalar:

• Oluşturmadan önce doğrulayın: Gerçek kullanıcılarla konuşun. MVP'nizle ürününüzün tamamını test etmeyin, yalnızca bir temel fikri veya bir özelliği test edin.
• Yalın ve etkili olun: Genişlemeyin. Temel bir ürünle başlayın (gerçek bir sorunu çözen özellik).
• AI'yı akıllıca kullanın: AI'ya önemli tasarım seçimlerini körü körüne vermeyin. Geniş kapsamlı komutlar hazırlayın, görevleri ve TaskMaster gibi araçları bölerek akışı kontrol edin.
• Etkili planlama yapın: Hızlı yapılar bile bir PRD veya spesifikasyona sahiptir. Bu, rehberlik sağlar ve gereksiz tekrarları ortadan kaldırır.
• Değişim için tasarım: MVP'ler terk edilebilir. Mükemmellik yerine eğitime odaklanın.
• Erken güvenlik sorunları: Koruma önlemleri sağlayın, örneğin orta katmanlar, sanal alan verileri ve kimlik bilgilerini ifşa etmeyin
• Test, test, test: Linter'lar, önizleme ve yapay zeka, tek başına çalışan bir geliştirici tarafından bile hataları hızlı bir şekilde bulmak için kullanılabilir.
• Ne zaman yeniden başlamanız gerektiğini bilin: Bazen aceleyle hazırlanan bir MVP'yi sürdürmektense yeni bir uygulama yazmak daha hızlı ve güvenli olabilir.
• Gelecekte daha büyük sorunların ortaya çıkmasını önlemek için, tercihen en erken aşamada teknik yeterliliği yüksek bir kişiyi işe alın.

Yukarıda açıklanan uygulamalar, teknik bilgiye sahip olmayan kurucular da dahil olmak üzere tüm ekiplerin, sadece bir prototipi çok daha kısa sürede doğrulanmış bir startup MVP'sine dönüştürmelerine yardımcı olabilir.

• Çapraz platform çerçeveleri ve kod gerektirmeyen/az kod gerektiren oluşturucularla hızlıdır
• AI yardımıyla kod oluşturmak ve hata ayıklamak için startup'ları (Windsurf, Cursor, Claude Code, Copilot) kullanın
• Şifreleme, erişim kontrolleri ve gizli bilgi yöneticileri aracılığıyla kod tabanını ve bilgileri güvence altına alın
• Ekibi güvenlik ve olay müdahale planı konusunda eğitin
• Her şeyin uyumlu, güvenilir ve desteklenebilir olması için yalnızca lisanslı ve güvenilir AI araçları kullanılmalıdır.

Bu önlemler, B2B SaaS MVP'nizi veya tüketici uygulamalarınızı tehlikeye atmadan teslimat hızını artırmaya yardımcı olur.

Windsurf ve Cursor gibi araçların yardımıyla vibe kodlamasına güvenebilirsiniz. Bu araçlar, beklenmedik derecede geniş bir operasyon yelpazesinde AI ajanları ile tamamlanmaktadır. Aşağıdakiler, vibe kodlamayla güvenle yapabileceğiniz şeylerdir:

• Çalışan ön uç ve arka uçlarla tam yığın MVP'ler oluşturun
• Prototip oluşturma ve yeniden yapılandırma, özellikleri ve akışları hızla geliştirin
• Boilerplate, CRUD işlemleri, temel kimlik doğrulama ve gösterge panellerini otomatikleştirin
• Üçüncü taraf API'leri entegre etme
• Dahili araçları veya özel gösterge panellerini çalıştırma
• AI çıktılarını sadece saf ve güvenilir olarak kabul etmek yerine, hızlı bir şekilde test edin ve yeniden düzenleyin.

Büyük ölçekli altyapı veya çoklu hizmet düzenlemesi AI çıktılarını saf ve güvenilir olarak kabul etmekle kalmayıp, gözden geçirme ve yeniden düzenleme alışkanlığı edinin.

Evet, beklentilerde büyük değişiklikler var. Çoğu durumda MVP kasıtlı olarak küçüktür, yani temel bir fikrin hızlı bir şekilde doğrulanmasına yöneliktir. Sağlam veya ölçeklenebilir olması muhtemel değildir. Hız, geri bildirim ve öğrenme, cilalama veya teknik derinlikten daha önemlidir. Bununla birlikte, hazır şablonları, yeniden kullanılabilir altyapısı ve hızlı uyum sağlama özelliği olan bir ekip kullanıldığında, özellikle tanıdık alanlarda 2 gün içinde üretime hazır bir MVP elde etmek mümkündür. Örnek olarak, videomuzda 40 dakikadan daha kısa bir sürede oluşturulan, üretime hazır bir MVP'yi gösterdik. Bu nedenle çözüm, ekip yapılandırması ve hazırlığı ile ilgilidir. Temel hazırlıklar yapıldığı sürece, çözümün kaba olması gerekmez. Bu sayede birçok startup hızlı bir MVP lansmanı ve erken aşamada ilgi çekebilir.

Teknik olmayan, yaratıcı yatırımcılarla çalışırken, bu tür bir pozisyonda netlik, yapı ve uyum olmalıdır. Bir ürün satmıyorsunuz, ancak sürecinize ve vizyonunuza olan güveni tesis ediyorsunuz. Ve işte takım çalışmasını geliştirmenin yanı sıra stres düzeylerini düşürmenin yolları:

• Ürününüz hakkında net olun: Fikrinizi açıklamak için maketler veya illüstrasyonlar kullanın
• Soruna çözümünüzü açıklayın
• Güçlü yönlerinizi açıklayın (ör. kullanıcı içgörüsü, tasarım, vizyon)
• Teknik desteğe ihtiyaç duyduğunuz konularda şeffaf olun

Yapı ile iletişim kurun:

• Hedefler, yol haritası ve ilk sonuçları içeren basit bir sunum hazırlayın.
• Erken aşamadaki yaratıcı ekiplere nasıl destek olacaklarını sorun.
• Kullandığınız araçları, danışmanları veya işbirlikçileri belirtin

Bir sonraki adım doğrulamadır. Mümkün olduğunca çabuk, MVP'nizi gerçek kullanıcılara sunun. Son rötuşları beklemeyin. Fon toplama veya ölçeklendirme konusunda acele etmeyin. İlk olarak, MVP'nizi gerçek kullanıcılara sunun, geri bildirim alın ve hızlı bir şekilde tekrarlayın. Böyle bir tutum, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını öğrenmeye odaklanmanıza yardımcı olacak ve ardından büyümeye yatırım yapacaksınız. Aşağıdaki şekilde yaklaşılabilir:

• Pilot grup veya erken benimseyenlerle küçük ölçekte başlayın
• Çalışma geri bildirimi: aktif olun, görüşmeler, anketler ve kullanım izlemeyi kullanın
• İnsanların söylediklerini değil, gerçek kullanımı gözlemleyin ve temel ilkelere bağlı kalın
• Gerçek kullanıcı kullanımına dayalı olarak ana mesajı yorumlayın
• İyileştirme: ölçeklendirmeden önce temel sorunları çözmeniz gerekir

Sadece iyi bir fikre sahip olmak ve yatırımcıları bu fikre ikna etmek yeterli değildir; çekicilik, netlik ve hızlı öğrenme becerisini de göstermelisiniz. Yatırımcılar, girişiminizin çok gerçek bir sorunu ele alacağından ve hızlı bir şekilde ilerleyeceğinden emin olmak isterler. İşte size bu eveti almanıza yardımcı olacak en önemli taktiklerden bazıları:

• Gerçek kullanıcılarla teyit edin ve çekiciliğini gösterin
• Bir açık değeri vurgulayın
• Net ve kendinden emin bir şekilde konuşun
• İvme gösterin ve öğrenin
• Sunumunuzda MVP'nizi kullanın
• Dürüst ve güvenilir olun
• Net bir talep yapın

Bu noktada, doğru bir şekilde geliştirilmiş minimum uygulanabilir ürün, özellikle modern AI tabanlı MVP geliştirme araçları yardımıyla oluşturulduğunda, hızla güçlü bir fon toplama aracına dönüşebilir.

• Kod yazma ve hata ayıklama: AI ile geliştiriciler fonksiyonları yazar, hataları düzeltir ve daha hızlı yeniden düzenleme yapar
• Sürecin otomatikleştirilmesi, veri temizleme, biçimlendirme gibi
• Pazarlama metinleri, raporlar ve tanıtım taslakları gibi içerik ve e-postalar oluşturma
• Verileri analiz ederek içgörüler elde edin, eğilimleri özetleyin, görselleştirmeler oluşturun veya anomalileri belirleyin.

Bu uygulamalar artık ürün geliştirmede yapay zeka alanının merkezinde yer almaktadır, özellikle hızlı prototip oluşturma veya erken MVP aşamasında.

Evet, ekiplerimize AI araçlarının en iyi şekilde kullanımı konusunda eğitim veriyoruz, çünkü bu, AI'nın geliştirilmesi ve entegrasyonu için çok önemlidir. Genel yaklaşımımız şöyledir: Yapılandırılmış eğitim: Gerçek hayattan örnekler üzerine odaklanan şirket içi atölye çalışmaları kullanıyoruz ve çeşitli araçları pratikte kullanmak için hackathonlar da düzenliyoruz. Sürekli eğitim ve en iyi uygulamalar: Araçlar üretim projelerine dahil edildiğinde, bunları iç projelerde deneriz. Bu, düşük riskli bir ortamda performans ve kullanılabilirliği test etmemizi sağlar. Ekibimizde, bilgiyi serbestçe paylaşırız; ayrıca çalışma örnekleri, sınır durumları ve kısıtlamalar şeklinde de bilgi paylaşımı yaparız. Paylaşımcı ve teşvik edici kültür: keşfetmeye yer tanıyoruz. Her ekipte, belirli araçları daha derinlemesine keşfetmiş ve diğer kişilere öncülük edebilecek ekip üyeleri bulunmaktadır. Gerçek testler, pratik etkinlikler, bilginin açık bir şekilde yayılması ve takım çalışması atölyeleri ile birlikte, ekiplerimizin startup AI MVP araçlarını sadece verimli değil, aynı zamanda etkili bir şekilde uygulayabilmelerini sağlayacağız.

Lovable, herhangi bir kod yazmadan LinkedIn'in basitleştirilmiş bir versiyonunu (profiller, basit besleme, iş ilanları) oluşturabilir, ancak eksiksiz, ölçeklenebilir bir sosyal ağ oluşturamaz. Karmaşık uygulamalar söz konusu olduğunda, geliştirici desteğinin yanı sıra MVP'ye yardımcı olmak için AI araçlarını kullanın.

B2B vizyonunuzdan ödün vermeden ve ekibinizi aşırı çalıştırmadan hem B2C gelirini elde edebiliyorsanız, bu erken bir ivme ve pazar anlayışı elde etmek için akıllıca bir yol olabilir. Tek yapmanız gereken, uzun vadeli B2B hedeflerinizi ve kaynak yatırımınızı göz önünde bulundurmaktır. Bu noktada, yalın B2B SaaS MVP'si veya hızlı B2C testlerinin 2 günlük MVP'si, çift pazar testi için stratejik bir araç olarak kullanılmalıdır.

Günümüzde, bir MVP'yi piyasaya sürmek için haftalarca zaman harcamanıza gerek yok. Doğru araçlara ve net bir hedefe sahipseniz, işlevsel bir şey yaratmak için iki gün yeterlidir. Fikirleri daha hızlı test etmek, gerçek geri bildirimler almak ve aşırı geliştirme yapmadan ilerleme kaydetmek için, bizim sahip olduğumuz gibi kurucular ve ekipler tarafından AI, kodsuz ve düşük kodlu platformların kullanımı hakkında tartıştık. Artık fikirden lansmana kadar geçen süreyi aynı sayıda gün olarak hesaplayabilirsiniz.