10-MVP Döngüsü: Fikirden Canlıya Yolculuğu Otomatize Etmek

Yazılım geliştirme şeklimizde sessiz bir devrim yaşanıyor ve bunun yeni bir JavaScript framework'ü ile hiçbir ilgisi yok. Bu, ağır işi kimin—veya neyin—yaptığıyla ilgili bir değişim.

Şu senaryoyu hayal edin: Uçuşunuzu bekliyorsunuz. Aklınıza bir fikir geldi. İndiğinizde telefonunuzda sadece notlar değil; veritabanı, kimlik doğrulama ve ön yüzü olan, bir URL üzerinde çalışan, tamamen canlıya alınmış bir MVP var. Tek bir satır kod yazmadınız. Sadece akışı yönettiniz.

Bu bilim kurgu değil. İnsanların "Vibe Coding" (Hissiyatla Kodlama) demeye başladığı şey bu ve startup ekonomisini temelden değiştiriyor.

Çoğu kurucu hala eski döngüde sıkışıp kalmış durumda: Fikir -> İşe Al/Kodla -> Hata Ayıkla -> Canlıya Al. Bu döngü çok yavaş. Yeni döngü ise şöyle görünüyor: Bağlam -> Yapay Zeka Ajanı -> Doğrulama.

Son birkaç haftamı, geliştirme sürecinin o karmaşık orta kısmını otomatize eden bir teknoloji yığınını (stack) mükemmelleştirmekle geçirdim. Bu sistem, on potansiyel MVP'yi paralel döngülerde yürütmeme olanak tanıyor. İşte tam kurulum, iş akışı ve sistemin nerede tıkandığına dair dürüst gerçekler.

"Vibe" Yığını (The "Vibe" Stack)

Bunun çalışması için birbiriyle konuşan araçlara ihtiyacınız var. En karmaşık kurumsal çözümleri aramıyoruz; hız ve entegrasyon istiyoruz. İşte araç seti:

1. Framework: create-t3-turbo (Ön yüz ve arka yüzü tek bir yerde halleden, Turborepo üzerine kurulu bir monorepo yapısı. Next.js, tRPC, Tailwind ve Prisma içerir. MVP'ler için mükemmeldir).
2. Beyin: Claude Code (Baş mühendisiniz gibi davranan CLI aracı).
3. Proje Yönetimi: Linear (Gerçeğin tek kaynağı).
4. Takip: GitHub Issues (Linear ile senkronize).
5. Altyapı: Vercel (Hosting) + Neon (Sunucusuz Postgres).

Hem Vercel hem de Neon'un cömert ücretsiz paketleri var, yani deneme maliyetiniz efektif olarak sıfır.

Kurulum Aşaması

Tek bir satır kod yazmadan önce, makinenin kablolarını bağlamanız gerekir. İşte tam kurulum süreci:

1. Projeyi Başlatın

Yeni bir create-t3-turbo projesi oluşturarak başlayın. Bu size her şeyi yapılandırılmış, üretime hazır bir monorepo yapısı verir:

npx create-turbo@latest -e https://github.com/t3-oss/create-t3-turbo

Bu komut; ön yüz için Next.js, tip güvenli API'ler için tRPC, veritabanı yönetimi için Prisma ve stil için Tailwind CSS içeren eksiksiz bir yığının iskeletini oluşturur—hepsi bir Turborepo monorepo yapısı içindedir.

2. Claude Code'u Kurun

Ardından, yapay zeka destekli geliştirme asistanınız Claude Code'u kurun. code.claude.com adresindeki kurulum kılavuzunu izleyin. Kurulduktan sonra, proje dizininizden başlatabilirsiniz:

claude

3. GitHub Actions Entegrasyonunu Ayarlayın

Claude Code CLI içindeyken, şu komutu çalıştırarak GitHub Actions entegrasyonunu kurun:

/install-github-app

Bu komut, Claude'un pull request (çekme isteği) oluşturmasını, CI/CD iş akışlarını çalıştırmasını ve deponuzla etkileşime girmesini sağlayacak GitHub Actions botunu ayarlar. Entegrasyon, Claude'un kod değişikliklerini sadece önermek yerine otomatik iş akışları aracılığıyla yürütmesine olanak tanır. Ayrıntılı kurulum talimatları için resmi GitHub Actions belgelerine bakın.

4. Linear'ı GitHub'a Bağlayın

Sihir, çift yönlü sorun (issue) senkronizasyonu için Linear'ı GitHub'a bağladığınızda gerçekleşir. İşte nasıl yapılacağı:

1. Linear'ın GitHub entegrasyon sayfasına gidin
2. "Add Integration"a tıklayın ve Linear'a GitHub hesabınıza erişim izni verin
3. Senkronize etmek istediğiniz depoyu (repository) seçin
4. Senkronizasyon ayarlarını yapılandırın:
   • Çift yönlü senkronizasyon (Bidirectional sync): GitHub'da oluşturulan sorunlar otomatik olarak Linear'da görünür ve tam tersi de geçerlidir
   • Durum eşleştirme (Status mapping): Linear iş akışı durumlarını (Yapılacak, Devam Ediyor, Bitti) GitHub sorun durumlarıyla eşleştirin
   • Öncelik senkronizasyonu (Priority sync): Her iki platform arasında öncelik seviyelerini senkronize tutun
   • Otomatik bağlama (Auto-linking): Sorun kimliklerini (issue IDs) kullanarak branch'leri ve PR'ları otomatik olarak Linear sorunlarına bağlayın

Yapılandırıldıktan sonra, GitHub'da bir sorun oluşturulduğunda Linear'da görünür. Linear'da önceliği veya durumu güncellediğinizde, değişiklik GitHub'a yansır. Bu, görevleri her iki platformdan da yönetebileceğiniz birleşik bir iş akışı yaratır.

5. Altyapıyı Canlıya Alın

Son olarak, Neon veritabanı ile Vercel'e dağıtım (deploy) yapın:

• GitHub deponuzu Vercel'e bağlayın
• Bir Neon sunucusuz Postgres veritabanı oluşturun (ücretsiz paket mevcut)
• Veritabanı bağlantı dizesini (connection string) Vercel ortam değişkenlerinize ekleyin

Dağıtım yapıldıktan sonra, artık düşüncelerinizden canlı bir URL'ye uzanan sürekli bir entegrasyon hattına (pipeline) sahipsiniz. Main branch'e yapılan her birleştirme (merge) işlemi otomatik olarak üretime (production) alınır.

Otomatikleştirilmiş İş Akışı

İşte geleneksel Ürün Yöneticisi (PM) rolünün silikleşmeye başladığı yer burasıdır.

1. Bağlam Oturumu (The Context Session)

Bir fikriniz varsa, IDE'yi açmayın. Bir sohbet penceresi açın. ChatGPT veya Claude ile konuşun. Ham düşüncelerinizi olduğu gibi dökün. Yapay zekanın sizi zorlamasına izin verin. Bu oturumun sonunda, ondan Markdown formatında bir PRD (Ürün Gereksinim Belgesi) oluşturmasını isteyin.

Geri aldığınız şey genellikle çoğu orta seviye PM'in ürettiğinden daha iyidir. Detaylı, yapılandırılmış ve profesyoneldir.

İçgörü: Kendine has "Ürün Yöneticisi" rolünün yapay zeka tarafından ilk altüst edilecek rol olduğuna inanıyorum. Vizyonu belirleyen "Ürün Tasarımcıları" veya "Full-Stack Yaratıcılar"ın olduğu, teknik özellikleri (specs) ise yapay zekanın hallettiği bir dünyaya doğru gidiyoruz.

2. Devir Teslim (The Handoff)

O Markdown PRD'yi yerel Claude Code'unuza besleyin. Bu, yapay zekanın gereksinimleri uygulanabilir iş kalemlerine dönüştürdüğü kritik adımdır.

Claude Code CLI içinde, PRD'yi ayrıştırmasını (parse) ve GitHub Issues oluşturmasını söyleyin. Claude Code, deponuzla etkileşime girmek için arka planda GitHub CLI (gh) kullanır. İşte olanlar:

1. Ayrıştırma: Claude, PRD'yi analiz eder ve onu ayrı, uygulanabilir görevlere böler
2. Sorun Oluşturma: Her görev için Claude şuna benzer komutlar çalıştırır:

   gh issue create --title "Kullanıcı kimlik doğrulamasını uygula" \
     --body "PRD'den detaylar..." \
     --label "feature" \
     --assignee "@me"
   

3. Metadata Ataması: Claude, PRD'de açıklanan karmaşıklığa dayalı olarak etiketleri (özellik, hata, geliştirme), öncelikleri ve hatta tahminleri otomatik olarak atar
4. Bağımlılık Haritalama: Eğer GitHub Actions entegrasyonu kuruluysa, Claude sorun bağımlılıkları ve kilometre taşları da oluşturabilir

gh CLI kullanmanın güzelliği programlanabilir olmasıdır—Claude saniyeler içinde düzinelerce sorun oluşturabilir; her biri markdown açıklamaları, kabul kriterleri ve teknik notlarla düzgün bir şekilde formatlanmıştır.

Bir anda Linear panonuz aydınlanır. Daha önce yapılandırdığınız Linear-GitHub senkronizasyonu sayesinde, 10 ila 20 biletin (ticket) otomatik olarak dolduğunu görürsünüz—düzgün başlıklandırılmış, detaylı açıklamaları, öncelikleri ve durumları ile. Bir PM'in manuel olarak oluşturması saatler sürecek tüm iş listesi (backlog), bir dakikadan kısa sürede oluşturulur.

3. Uygulama (The Execution)

Şimdi, Mühendislik Yöneticisi gibi hareket edersiniz. Biletler üzerinde çalışmaya başlaması için sorunların içinde @claude'u etiketlersiniz. Claude kodu GitHub Actions içinde yazar, Pull Request'i oluşturur ve inceleme bekler.

Siz birleştirirsiniz (merge).

Vercel’in CI/CD süreci devreye girer. Dakikalar sonra değişiklikler canlıdadır.

Bunun güzelliği, tüm bunların telefonunuzda gerçekleşebilmesidir. Bir takside veya kafedeyken PR'ları inceliyor ve panoyu yönetiyorsunuz. Sıradan React şablon kodları yazmıyorsunuz; yüksek hızlı bir inşaat ekibini yönetiyorsunuz.

"Son Kilometre" Sorunu

Eğer okumayı burada bırakırsanız, yapay zekanın her şeyi çözdüğünü düşünebilirsiniz. Çözmedi.

"Vibe Coding" güçlü olsa da, sınırları konusunda dürüst olmalıyız. Yapay zeka "angarya işlerde" ve "kuru işlerde" inanılmazdır. Bir veritabanı şemasını kurabilir, bir giriş formu oluşturabilir ve API rotalarını herhangi bir insandan daha hızlı ayarlayabilir.

Ancak ürünün ruhu konusunda zorlanır.

Bunu bir ev inşa etmek gibi düşünün. Yapay zeka sizin kaba inşaat ekibinizdir. Betonu dökebilir, direkleri dikebilir ve alçıpanları rekor sürede asabilirler. Ama berbat iç mimarlardır. O köşedeki ışık anahtarının yanlış hissettirdiğini veya mutfağın akışının insanların birbirine çarpmasına neden olduğunu bilmezler.

Yazılımda bu "Son Kilometre"dir. Kullanıcıları memnun eden etkileşimler, ince UI animasyonları, iş mantığındaki uç durumlar (edge cases)—işte burası sizin, insan kurucunun, devreye girmesi gereken yerdir.

Ürünü bitirmek için %100 yapay zekaya güvenirseniz, teknik olarak çalışan ama duygusal olarak boş hissettiren bir yazılımla baş başa kalırsınız. Harika ürünleri sıradan olanlardan ayıran o "zanaat" (craft) eksik kalacaktır.

Pratik Çıkarımlar

Bunu bugün denemek istiyorsanız, işte tavsiyem:

• PRD ile Başlayın: Yapay zekadan asla "sadece kodlamasını" istemeyin. Kodun kalitesi, PRD'nin kalitesine bağlıdır (downstream). Enerjinizi kod sözdizimine (syntax) değil, gereksinim metnini iyileştirmeye harcayın.
• Güven ama Doğrula: Yapay zeka kodlama ajanları olmayan bağımlılıklar uydurabilir (halüsinasyon) veya güvensiz mantıklar yazabilir. Değişiklikleri (diffs) okuyun. Yapay zekaya yetenekli ama kıdemli olmayan (junior) bir geliştirici gibi davranın.
• Hacmi Kucaklayın: Bu hızı daha fazla fikir test etmek için kullanın. Bir ay yerine bir hafta sonunda bir MVP oluşturabilirseniz, ürün-pazar uyumunu (product-market fit) bulma şansınız katlanarak artar.

İnşa etmenin önündeki bariyer kalktı. Geriye kalan tek şey sizin zevkiniz ve azminiz.