29 Tem 2025·8 dk
2025 İçin Full‑Stack Yetenekleri: Frameworklerden Çok Ürün Düşüncesi
2025 için pratik bir full‑stack yetenek rehberi: ürün düşüncesi, kullanıcı ihtiyaçları, sistem tasarımı, AI‑destekli iş akışları ve sürdürülebilir öğrenme.
2025 için pratik bir full‑stack yetenek rehberi: ürün düşüncesi, kullanıcı ihtiyaçları, sistem tasarımı, AI‑destekli iş akışları ve sürdürülebilir öğrenme.
"Full‑stack" eskiden bir UI çıkarıp, bir API bağlayıp üretime gönderebilen kişi demekti—çoğunlukla "doğru" frameworkü bilmek yeterliydi. 2025'te bu tanım çok dar kalıyor. Ürünler sistemler aracılığıyla gönderiliyor: birden çok istemci, üçüncü taraf servisler, analitikler, deneyler ve AI destekli iş akışları. Değer yaratan geliştirici, o tüm döngüyü gezinebilen kişidir.
Frameworkler, çözmeyi amaçladıkları sorunlardan daha hızlı değişir. Kalıcı olan, tekrar eden kalıpları (yönlendirme, durum, veri alma, kimlik doğrulama akışları, arka plan işleri, önbellekleme) tanıma ve bunları takımınızın kullandığı araçlara eşleyebilme yeteneğinizdir.
İşe alım yöneticileri giderek "sürüm X'i ezbere biliyor" yerine "öğrenip teslim edebilir mi"yi tercih ediyor; çünkü araç seçimi şirket ihtiyaçlarına göre değişiyor.
Takımlar daha yatay, gönderim döngüleri daha kısa ve beklentiler daha net: yalnızca ticket uygulamanız istenmiyor—belirsizliği azaltmanız bekleniyor.
Bu, takasları görünür kılmayı, metrikleri kullanmayı ve riskleri (performans gerilemeleri, gizlilik sorunları, güvenilirlik darboğazları) erken fark etmeyi gerektiriyor. Teknik işi iş sonuçlarına sürekli bağlayabilenler öne çıkar.
Ürün düşüncesi herhangi bir yığında etkinizi artırır çünkü ne yapılacağını ve nasıl doğrulanacağını yönlendirir. "Yeni bir sayfa lazım" demek yerine "hangi kullanıcı problemini çözüyoruz ve işe yaradığını nasıl anlayacağız?" diye sorarsınız.
Bu zihniyet, önceliklendirmeyi, kapsamı basitleştirmeyi ve gerçek kullanım ile eşleşen sistemler tasarlamayı kolaylaştırır.
Bugün full‑stack, "frontend + backend"den çok "kullanıcı deneyimi + veri akışı + teslimat" demek. UI kararlarının API şeklini nasıl etkilediğini, verinin nasıl ölçüldüğünü, değişikliklerin nasıl güvenli şekilde yayılacağını ve ürünün nasıl hızlı ve güvenli tutulacağını anlamanız beklenir—her alanda derin uzman olmanız gerekmez.
Frameworkler döner. Ürün düşüncesi bileşik getiri sağlar.
2025'te bir full‑stack geliştirici çoğunlukla gerçek ürüne en yakın kişidir: UI'yi, API'yi, veriyi ve hata modlarını görürsünüz. Bu bakış açısı, kodu sonuçlara bağlayabildiğinizde değerlidir.
Uç noktalar veya bileşenler konuşulmadan önce işi bir cümlede sabitleyin:
"Kime [belirli kullanıcı], hangi sorunla [sorun], ne yapacağız [sağlanacak değişiklik] böylece [erişilecek sonuç]."
Bu, teknik olarak doğru ama yanlış problemi çözen bir özellik inşa etmeyi engeller.
"Bir pano ekle" bir gereksinim değil, bir başlangıçtır.
Bunu test edilebilir ifadelere çevirin:
Kabul kriterleri evrak işleri değildir—yeniden çalışmayı ve inceleme sırasında sürpriz tartışmaları önlemenin yoludur.
Hızlı teslimatın en kısa yolu genellikle erken netleştirmektir:
Basit bir şablon gerekliyse deneyin: Hedef → Kısıtlar → Riskler → Ölçüm.
Her şey “acil” olduğunda takasları örtük seçiyorsunuz. Bunları görünür kılın:
Bu beceri yığınlar, takımlar ve araçlar arasında taşınır ve işbirliğini de kolaylaştırır (bkz. /blog/collaboration-skills-that-make-product-work-move-faster).
2025'te full‑stack iş yalnızca “özelliği inşa et” değil. Özelliğin gerçek kullanıcılar için bir şeyi değiştirip değiştirmediğini bilmek ve bunu uygulamayı izinsiz bir takip makinesine çevirmeden kanıtlayabilmek önemlidir.
Basit bir kullanıcı yolculuğuyla başlayın: giriş → aktivasyon → başarı → geri dönüş. Her adım için kullanıcının amacını düz Türkçe olarak yazın (ör. “uygun bir ürün bulmak”, “ödeme işlemini tamamlamak”, “hızlı bir cevap almak”).
Sonra olası düşüş noktalarını tanımlayın: kullanıcıların tereddüt ettiği, beklediği, kafasının karıştığı veya hata ile karşılaştığı yerler. Bu noktalar ilk ölçüm adaylarınız olur çünkü küçük iyileştirmeler genellikle en büyük etkiyi burada gösterir.
Anlamlı kullanıcı değerini yansıtan bir kuzey yıldızı metriği seçin (gösteriş amaçlı değil). Örnekler:
Bunun yanında hareketi açıklayan 2–3 destekleyici metrik ekleyin:
Bir soruyu cevaplayacak en küçük olay setini takip edin. signup_completed, checkout_paid, search_no_results gibi yüksek‑sinyalli olayları tercih edin ve sadece yeterli bağlamı ekleyin (plan, cihaz türü, deney varyantı). Hassas verileri varsayılan olarak toplamayın.
Metrikler yalnızca kararlarla sonuçlandığında önemlidir. Panodaki sinyalleri eylemlere dönüştürme alışkanlığı geliştirin:
Sonuçlara kod değişiklikleri bağlayabilen bir geliştirici, takımların gerçekten tutan işler göndermesine yardımcı olan kişidir.
2025'te bir full‑stack geliştiriciden sıklıkla “özelliği inşa et” istenir, ama daha yüksek etkili hamle önce hangi problemi çözdüğünüzü ve “daha iyi”nin ne olduğunu doğrulamaktır. Keşif bir araştırma departmanı gerektirmez—günler içinde çalıştırabileceğiniz yinelenebilir bir rutine ihtiyaç duyar.
Ticket panosunu açmadan önce kullanıcıların zaten şikayet ettiği veya övdüğü yerlerden sinyaller toplayın:
Duyduklarınızı özellik talepleri yerine somut durumlar olarak yazın. “Faturalarımı bulamadım” eyleme geçirilebilir; “bir pano ekle” değil.
Dağınıklığı temiz, net bir problem ifadesine dönüştürün:
[kullanıcı tipi] için, [mevcut davranış/sıkıntı] **[olumsuz sonuç]**a neden oluyor, özellikle [bağlam] olduğunda.
Sonra test edebileceğiniz bir hipotez ekleyin:
Eğer [değişiklik yaparsak], o zaman [metrik/sonuç] iyileşir çünkü [sebep].
Bu çerçeve takasları netleştirir ve kapsamın erken şişmesini durdurur.
Büyük planlar gerçeği göz önünde bulundurur. Fikrin yanında kısıtları da yakalayın:
Kısıtlar engel değil—tasarım girdileridir.
Her şeyi büyük bir yayına bağlamak yerine küçük deneyler yürütün:
Şeffaf olduğunuz ve etik davrandığınız sürece bir “fake door” (ilk önce ilgi ölçen bir UI girişi) haftalarca süren boşuna çalışmayı engelleyebilir.
“Sistem tasarımı” mutlaka beyaz tahta mülakatları veya devasa dağıtık sistemler anlamına gelmez. Çoğu full‑stack işi için, verinin ve isteklerin ürününüzde nasıl aktığını çizmek—takım arkadaşlarının inşa edip, gözden geçirip, işletmesine yetecek kadar net—yeterlidir.
Sıkça yapılan hata, uç noktaları veritabanı tablolarını birebir yansıtacak şekilde tasarlamaktır (örn. /users, /orders)—oysa UI veya entegrasyonların gerçekten neye ihtiyacı olduğunu başlangıç noktası yapın:
Kullanım senaryosu API’leri ön yüz karmaşıklığını azaltır, izin kontrollerini tutarlı kılar ve depolama evrildikçe değişiklikleri daha güvenli hale getirir.
Kullanıcı anında cevap bekliyorsa senkron ve hızlı tutun. İş zaman alabiliyorsa asenkrona kaydırın:
Anahtar beceri, neyin anında olması gerektiğini ve neyin gecikebileceğini bilmek ve bu beklentileri UI ile API’de iletmektir.
Büyüme için egzotik altyapıya gerek yok. Günlük araçlarda ustalaşın:
20 sayfalık bir dokümana bir basit diyagram tercih edilir: istemci, API, veritabanı, üçüncü taraf servisler için kutular; ana istekler için etiketlenmiş oklar; auth, asenkron işler ve önbelleğin nerede olduğuna dair notlar. Yeni birinin iki dakikada takip edebileceği kadar okunaklı tutun.
İyi full‑stack geliştiriciler tablolarla başlamazlar—işin gerçekte nasıl yürüdüğünü düşünerek başlarlar. Bir veri modeli bir vaattir: “bunu güvenilir şekilde saklayabilir, sorgulayabilir ve zaman içinde değiştirebiliriz.” Ama hedef mükemmellik değil; evrilebilen bir kararlılıktır.
Modeli, ürünün cevaplaması gereken sorulara ve kullanıcıların en çok yaptığı eylemlere göre kurun.
Örneğin bir “Sipariş” net bir yaşam döngüsüne (taslak → ödendi → kargolandı → iade) ihtiyaç duyabilir; destek, faturalama ve analiz bunun üzerine kurulur. Bu genellikle açık durum alanları, önemli olaylar için zaman damgaları ve küçük bir invariant seti gerektirir (“ödenmiş siparişlerin ödeme referansı olmalı” gibi).
Kullanışlı bir kılavuz: bir destek temsilcisi "ne oldu ve ne zaman?" diye sorduğunda modelinizin bunu beş yerden yeniden inşa etmeden net şekilde yanıtlaması gerekir.
Şema değişiklikleri normaldir—güvenli olmayan şema değişiklikleri isteğe bağlıdır. Aşağıdakileri hedefleyin:
Bir API sürdürüyorsanız versiyonlama veya "genişlet/küçült" değişiklikleri düşünün ki istemciler anında güncellemeye zorlanmasın.
Güvenilirlik genellikle sınır noktalarda başarısız olur: yeniden denemeler, webhooklar, arka plan işleri ve "çift tıklamalar".
Sistemi işletmek ve iyileştirmek için gerekeni saklayın—fazlasını değil.
Erken planlayın:
Bu yaklaşım kimsenin istemediği ağır bir sistemi inşa etmeden güvenilir kalmanızı sağlar.
Full‑stack iş artık “backend vs frontend” meselesi değil—deneyimin güvenilir ve zahmetsiz hissetmesi meselesidir. Kullanıcılar API’nizin şık olup olmadını umursamaz; sayfa titriyorsa, düğmeye klavyeyle ulaşamıyorsa veya bir hata her şeyi başa sardırıyorsa ürün kötü algılanır. UX, performans ve erişilebilirliği "done"ın parçası olarak kabul edin, son rötuş değil.
Algılanan hız ham hızdan daha önemli olabilir. Net bir yüklenme durumu 2 saniyelik beklemeyi kabul edilebilir kılarken, 500ms boş bir ekran kırılmış hissi verebilir.
İçeriğin şekline uygun yüklenme durumları kullanın (iskelet ekranlar, yer tutucular) ve düzen kaymalarını önleyin. İşlemler öngörülebilirse optimistic UI düşünün: sonucu hemen gösterip sonra sunucuyla uzlaştırın. İyimserliği bir “Geri Al” ile eşleştirin ve hataları açıkça bildirerek kullanıcıların tıklamaktan korkmamasını sağlayın.
Performans için ayrı bir proje gerekmez—iyi varsayılanlara ihtiyacınız var.
Bundle boyutunu ölçün, akıllıca ayırın ve birkaç satırla değiştirebileceğiniz bağımlılıkları kullanmamaya çalışın. Ön belleği kasıtlı kullanın: statik varlıklar için makul HTTP cache başlıkları, API yanıtları için uygun yerlerde ETagler ve değişmeyen veriler için gereksiz refetch'lerden kaçının.
Görüntüleri performans özelliği olarak ele alın: doğru boyutları sunun, sıkıştırın, mümkünse modern formatlar kullanın ve ekran dışında kalan içeriği tembelle yükleyin. Bu basit değişiklikler genellikle en büyük kazanımları verir.
Erişilebilirlik çoğunlukla iyi HTML ve birkaç alışkanlıktır.
Semantik elementlerle (button, nav, main, label) başlayın ki yardımcı teknolojiler varsayılan olarak doğru anlamı alsın. Klavye erişimini sağlayın: kullanıcılar kontroller arasında mantıklı bir sırayla sekme tuşuyla gezinebilmeli, görünür bir odak durumu görmeli ve fare olmadan eylemleri etkinleştirebilmeli. Yeterli renk kontrastı sağlayın ve durumu yalnızca renkle iletmekten kaçının.
Özel bileşenler kullanıyorsanız onları bir kullanıcı gibi test edin: sadece klavye ile, ekran yakınlaştırılmışken ve azaltılmış hareket açıkken.
Hatalar UX anlarıdır. Onları belirgin yapın (“Kart reddedildi”) ve yapılacak şeyi söyleyin (“Başka bir kart deneyin”) yerine genel ifadeler kullanmayın (“Bir şeyler yanlış gitti”). Kullanıcı girdisini koruyun, formları silmeyin ve tam olarak hangi alanın dikkat gerektirdiğini vurgulayın.
Backend tarafında tutarlı hata şekilleri ve durum kodları döndürün ki UI öngörülebilir şekilde tepki versin. Frontend’de boş durumları, zaman aşımı ve yeniden denemeleri nazikçe ele alın. Amaç başarısızlığı gizlemek değil—kullanıcının hızla ilerlemesine yardımcı olmaktır.
Güvenlik artık yalnızca uzmanlık gerektiren bir konu değil. Full‑stack iş kullanıcı hesaplarına, API’lere, veritabanlarına, üçüncü taraf servislere ve analitiklere dokunur—bu yüzden küçük hata veri sızdırabilir veya yetkisiz erişime izin verebilir. Hedef güvenlik mühendisi olmak değil; güvenli varsayılanlarla inşa etmek ve yaygın hata modlarını erken yakalayabilmektir.
Her isteğin kötü niyetli olabileceğini ve her sırrın kazara açığa çıkabileceğini varsayın.
Kimlik doğrulama (authentication) ve yetkilendirme (authorization) ayrı problemlerdir: “Sen kimsin?” vs “Ne yapmaya yetkili?” Erişim kontrollerini veriye yakın uygulayın (servis katmanı, veritabanı politikaları) ki hassas eylemler UI koşullarına dayanarak korunmasın.
Oturum yönetimini bir tasarım kararı olarak ele alın. Uygunsa güvenli çerezler (HttpOnly, Secure, SameSite) kullanın, tokenları periyodik döndürün ve net sona erme davranışı tanımlayın. Gizli anahtarları asla commitlemeyin—çevre değişkenleri veya bir gizli yönetici kullanın ve kimin üretim değerlerini okuyabildiğini kısıtlayın.
Pratik bir full‑stack temeli, geliştirme ve inceleme sırasında şu kalıpları fark edebilmenizi içerir:
Gizlilik amaçla başlar: yalnızca gerçekten ihtiyaç duyduğunuz veriyi toplayın, en kısa süre saklayın ve neden var olduğunu belgeleyin. Logları temizleyin—tokenları, parolaları, tam kredi kartı verilerini veya ham PII'yi istek loglarında ve hata izlerinde saklamayın. Hata ayıklama için kimlik tutmanız gerekiyorsa karmalanmış veya sansürlenmiş biçimleri tercih edin.
Güvenliği teslimatın bir parçası yapın, son dakikada yapılan bir denetim değil. Kod incelemesine hafif bir kontrol listesi ekleyin (authz kontrolü var mı, giriş doğrulandı mı, gizli veriler doğru şekilde ele alındı mı) ve geri kalanını CI’da otomatikleştirin: bağımlılık taraması, statik analiz ve gizli tespiti. Yayından önce tek bir güvensiz uç noktayı yakalamak genellikle herhangi bir framework güncellemesinden daha değerlidir.
Gönderme sadece “makinemde çalışan kod” yazmak değildir. 2025'te full‑stack geliştiriciler, ekiplerin sık sık sürüm çıkarabilmesi için teslimat sürecine güven inşa etmeleri beklenir—sürekli yangın söndürmeler olmadan.
Farklı testler farklı soruları yanıtlar. Sağlıklı bir yaklaşım katmanlar kullanır, tek bir "büyük test paketi" değil:
Kapsamı, hataların pahalı olacağı yerlerde tutun: ödemeler, izinler, veri bütünlüğü ve ana metriklerle ilişkili her şey.
İyi testlere rağmen üretimde sürprizler olur. Feature flag ve aşamalı dağıtım ile etki alanını sınırlayın:
Gözlemlenebilirlik şu soruyu yanıtlamalı: “Kullanıcı şu an iyi bir deneyim yaşıyor mu?” İzlenecekler:
Uyarıları eyleme bağlayın. Bir uyarı aksiyon alınamıyorsa gürültüdür.
Yaygın olaylar için hafif runbook yazın: kontrol edilecekler, panoların yerleri ve güvenli azaltma yolları. Olay sonrası, suçlamadan uzak post‑incident review yaparak eksikleri düzeltin: eksik testler, belirsiz sahiplik, zayıf korumalar veya desteği tetikleyen kafa karıştırıcı UX.
AI araçları onları hızlı bir iş arkadaşı gibi kullandığınızda en değerli olur: taslak hazırlamada ve dönüşümlerde iyi, ama gerçek kaynak değil. Amaç “sohbetle kod yazmak” değil, "daha az çıkmazla daha iyi iş göndermek".
AI’yı yineleme ve alternatif üretiminden fayda sağlanan işlerde kullanın:
Basit bir kural: AI seçenekler üretir, kararı siz verirsiniz.
AI çıktısı kendinden emin görünürken yanılabilir. Doğrulama alışkanlığı geliştirin:
Değişiklik para, izin veya veri silme ile ilgiliyse ekstra inceleme varsayın.
İyi istemler bağlam ve kısıtlar içerir:
İyi bir taslak aldığınızda diff‑stil bir plan isteyin: "Tam olarak neyi değiştirdin ve neden?".
Ekip hızını "vibe‑coding" ile artırmak ama mühendislik disiplini kaybetmemek istiyorsanız Koder.ai gibi bir platform, fikir → plan → çalışan uygulama sürecinde faydalı olabilir. Planlama modu, kaynak dışa aktarma ve snapshot/geri alma gibi güvenli yineleme özellikleri sunduğu için akışları prototiplemenize, varsayımları doğrulamanıza ve ardından üretilen kodu normal inceleme/test hattına getirmenize yardımcı olur.
Anahtar, platformu iskelet ve yineleme hızlandırıcısı olarak görmek—ürün düşüncesi, güvenlik incelemesi veya çıktı sahipliğinin yerine koymamak.
Gizli anahtarları, tokenları, müşteri verisi içeren üretim loglarını veya özel veri setlerini dış araçlara asla yapıştırmayın. Agresifçe sansürleyin, sentetik örnekler kullanın ve istemleri yalnızca paylaşılması güvenli olduğunda kodla birlikte saklayın.
Emin değilseniz, onaylı şirket araçlarını kullanın—ve "AI güvenli dedi"yi bir doğrulama nedeni değil, kontrol sebebi sayın.
Full‑stack iş genellikle kodla ilgili olmayan nedenlerle yavaşlar: belirsiz hedefler, görünmez kararlar veya elden ele geçerken başkalarını şaşırtan teslimatlar. 2025'te en değerli "full‑stack" becerilerden biri işi ekip arkadaşlarına okunaklı kılmaktır—PM'ler, tasarımcılar, QA, destek ve diğer mühendisler dahil.
Pull request bir uygulama günlüğü gibi olmamalı. Ne değişti, neden önemli ve nasıl doğrulandı açıklamalı.
PR’nizi bir kullanıcı sonucuna (ve mümkünse bir metriğe) bağlayın: "Adres doğrulama gecikmesini düzeltip ödeme düşüşünü azalt" "Refactor validation"dan daha eylemseldir. Ekleyin:
Bu, incelemeleri hızlandırır ve takip mesajlarını azaltır.
Harika işbirliği genellikle çeviri yapmaktır. PM ve tasarımcılarla seçenekleri tartışırken "şemayı normalize edip önbellekleyeceğiz" gibi jargon kullanmak yerine zaman, kullanıcı etkisi ve operasyon maliyeti cinsinden ifade edin.
Örnek: "Seçenek A bu hafta yayına girer ama eski telefonlarda yavaşlayabilir. Seçenek B iki gün daha alır ama herkes için daha hızlı hissedilir." Bu, teknik olmayanların karar vermesini kolaylaştırır.
Birçok takım aynı tartışmaları tekrarlar çünkü bağlam kaybolur. Hafif bir Architecture Decision Record (ADR) depoya kısa bir not olarak koyulabilir ve şunları yanıtlar:
Kısa tutun ve PR’den link verin. Amaç bürokrasi değil—paylaşılan hafıza.
"Tamamlanan" bir özellik temiz bir inişe ihtiyaç duyar. Kısa bir demo (2–5 dakika) herkesin davranış ve uç durumları anlamasını sağlar. Bunu kullanıcı dilinde yazılmış sürüm notları ve destek için: kullanıcıların ne sorabileceği, nasıl sorun giderileceği ve hangi log/ panoların başarıyı teyit edeceği gibi ipuçlarıyla eşleştirin.
Sürekli olarak döngüyü kapattığınızda, ürün çalışmaları daha hızlı ilerler—çünkü roller arasında daha az şey kaybolur.
Frameworkler çözdükleri sorunlardan daha hızlı değişir. Öğrenmenizi kavramlara (uygulamaların nasıl yönlendiği, veri çektiği, durum yönettiği, oturumları güvenceye aldığı ve hataları ele aldığı) dayandırırsanız, yığın değişse bile baştan başlamanız gerekmez.
"Framework X öğren" yerine yetenekler şeklinde bir plan yazın:
Bir frameworkü pratik araç olarak seçin, ama notlarınızı bu kavramlar etrafında düzenleyin, "Framework X nasıl yapıyor" değil.
Her projede yeniden kullanabileceğiniz tek sayfalık bir kontrol listesi oluşturun:
Yeni bir araç öğrendiğinizde özelliklerini bu checklist’e eşleyin. Eşleyemiyorsanız muhtemelen ekstra bir iyiliktir.
Ticari değeri zorlayan küçük portföy projeleri inşa edin: küçük bir SaaS fatura sayfası, rezervasyon akışı veya içerik panosu. Bir anlamlı metrik ekleyin (dönüşüm oranı, ilk sonuç süresi, aktivasyon tamamlanma) ve bunu takip edin, analiz basit bir veritabanı tablosu bile olabilir.
Her frameworkü bir deney olarak ele alın. İnce bir sürüm gönderin, kullanıcıların ne yaptığını ölçün, kırılan veya kafa karıştıran noktaları öğrenin ve yineleyin. Bu döngü framework öğrenimini ürün öğrenimine dönüştürür—ve bu beceri eskimez.
2025'te “full‑stack” artık her katmanda uzman olmak (UI + API + DB) değil; tüm teslimat döngüsünün sahibi olmak anlamına geliyor: kullanıcı deneyimi → veri akışı → güvenli dağıtım → ölçüm.
Her alanda derin uzman olmanız gerekmiyor, ancak bir katmandaki seçimin diğerlerini nasıl etkilediğini (ör. UI kararlarının API tasarımını, ölçümlenmeyi ve performansı nasıl şekillendirdiğini) anlamalısınız.
Çerçeveler (frameworkler) çözdükleri sorunlardan daha hızlı değişir. Dayanıklı avantaj, tekrar eden kalıpları tanıma yeteneğidir—yönlendirme, durum yönetimi, kimlik doğrulama, önbellekleme, arka plan işleri ve hata yönetimi gibi—ve bunları ekibinizin kullandığı araçlara eşleyebilme becerisidir.
Güncel kalmanın pratik yolu, çerçeveleri konseptler (yetenekler) üzerinden öğrenmektir, “Framework X her şeyi nasıl yapar” diye ezberlemek yerine.
Ürün düşüncesi, kodu sonuçlara bağlama yetisidir: hangi kullanıcı problemini çözüyoruz ve bunun işe yaradığını nasıl bileceğiz?
Bu yeti size şunları kazandırır:
Uygulamaya başlamadan önce tek cümlelik bir çerçeve kullanın:
“Kime [belirli kullanıcı], hangi sorunla [sorun], ne yapacağız [sağlanacak değişiklik] böylece [erişilecek sonuç].”
Sonra çıktının (outcome) ölçülebilir olduğunu ve isteyicinin “tamamlandı” tanımıyla uyumlu olduğunu doğrulayın. Bu, kapsam kaymasını ve yeniden çalışmayı önler.
İstekleri test edilebilir, gözden geçirilebilir ifadelere dönüştürün. Örnekler:
Kabul kriterleri davranışı, kısıtları ve uç durumları tanımlamalı—uygulama detaylarını değil.
Bir kuzey yıldızı metriği seçin; bu, gerçek kullanıcı değerini yansıtan ana ölçüdür (gösteriş amaçlı olmayan). Ardından hareketi açıklayan 2–3 destekleyici metrik ekleyin.
Yaygın destekleyici sinyaller:
Metrikleri belirli bir yolculuk aşamasına (giriş → aktivasyon → başarı → geri dönüş) bağlayın.
Sadece bir soruyu cevaplamak için gereken en küçük olay setini izleyin. signup_completed, checkout_paid, search_no_results gibi yüksek‑sinyalli olayları tercih edin ve sadece yeterli bağlamı ekleyin (plan, cihaz türü, deney varyantı). Hassas verileri varsayılan olarak toplamaktan kaçının.
Riskleri azaltmak için:
API’leri kullanım senaryoları etrafında tasarlayın, veritabanı tablolarını birebir yansıtmayın. Arayüzün veya entegrasyonların gerçekten ihtiyaç duyduğu yanıtı düşünün:
Kullanım odaklı API’ler ön yüz karmaşıklığını azaltır, yetkilendirme kontrollerini tutarlı kılar ve depolama evrildikçe kırılmaları azaltır.
Kullanıcının hemen yanıt alması gerekiyorsa senkron ve hızlı tutun. İş zaman alabiliyorsa (e‑postalar, PDF oluşturma, üçüncü taraf senkronizasyonları) asenkron modele kaydırın:
Ana beceri, neyin anlık olması gerektiğini ve neyin zamana yayılabileceğini bilmek ve bu beklentileri UI ve API’de açıkça iletmektir.
AI araçlarını hızlı bir iş arkadaşı gibi kullanın: taslaklar ve alternatif ifadeler üretmede oldukça faydalılar, ama gerçek kaynak onlar olmamalı.
Operasyonel kurallar:
İncelemeden önce “ne değişti ve neden” şeklinde bir diff‑stili özet isteyin.