Kullanıcıların not almasını, ruh halini takip etmesini ve günlük anları uygulanabilir öngörülere dönüştürmesini sağlayan bir mobil uygulamayı planlama, tasarlama ve inşa etme rehberi.
“Kişisel öngörü birikimi”, hayatınızla ilgili küçük gözlemleri düzenli olarak toplayıp zaman içinde işe yarar anlayışlara dönüştürme pratiğidir. Değer bileşikleşir: ne kadar tutarlı yakalarsanız, kalıpları fark etmek ve daha iyi kararlar almak o kadar kolay olur.
En basit haliyle bir döngüdür:
Yakala: Bir anı, his, düşünce, karar veya sonucu hâlâ taze iken hızlıca kaydedin.
Düşün: Neden önemliydi, ne öğrendiniz, farklı ne yapmayı dilerdiniz—anlama ekleyin.
Bağla: Bugünkü girdiyi önceki girdilerle ilişkilendirin (benzer durumlar, tekrarlayan tetikleyiciler, devam eden hedefler). İşte öngörünün bileşikleşmeye başladığı yer burasıdır.
Harekete Geç: Öngörüyü küçük bir sonraki adıma çevirin: bir karar, bir deney, bir alışkanlık ayarlaması veya bir sınır.
Erken aşamada kritik karar, birincil kullanıcıyı seçmektir; çünkü “öngörü” farklı kişiler için farklı şeyler ifade eder:
Güçlü bir v1, birincil hedef kitlenin temel döngüsünü zahmetsiz hale getirir.
Çoğu insan “günlük tutma”nın kendisiyle motive olmaz. İstedikleri sonuçlar şunlardır:
Özellikler eklemeden önce “işleyen”in ne olduğu kararlaştırın. Kullanışlı başlangıç metrikleri arasında tutma, haftalık girişler ve kaydedilen öngörüler (kullanıcının bir şeyi “öğrenildi” olarak işaretlemesi) bulunur. Streak’ler bazı kullanıcılar için yardımcı olabilir ama isteğe bağlı olmalı—öngörü birikimi destekleyici hissettirmeli, cezalandırıcı değil.
Özellikleri çizmeye başlamadan önce uygulamanızın ne için olduğunu ve kimin için olduğunu belirleyin. “Kişisel öngörü birikimi” hafif bir yansılama günlüğünden yapılandırılmış bir alışkanlık ve ruh hali izleyicisine kadar genişleyebilir. Net bir hedef ürünü sade tutar ve erken testleri anlamlı kılar.
Tasarlayabileceğiniz ve etrafında karar verebileceğiniz birincil kullanıcıyı seçin:
Birini seçince, o kişiye yardımcı olmayan özelliklere “hayır” demek çok daha kolay olur.
Yapıp test edebileceğiniz kısa bir set yazın:
İlk 60 saniyede ne olmalı?
Örnek: Kullanıcı bir giriş yazar, bir ruh hali seçer ve hemen kaydedilmiş, gizli ve geri dönmesi kolay bir “Bugün” kartı görür.
v1 için “yakala + geri bul + temel bir gözden geçirme”e taahhüt edin. Sosyal özellikler, gelişmiş AI özetleri, karmaşık panolar, entegrasyonlar ve çok cihazlı kenar durumlarını sonraya bırakın.
Sıkı bir v1, kullanıcıların gerçekten hangi öngörülere ihtiyaç duyduğunu öğrenmenizi sağlar—her şeyi inşa etmeden önce.
Bir kişisel öngörü uygulaması, yakalama anındaki sürtünmeyi azalttığında ve dağınık hayat notlarını kullanılabilir kalıplara dönüştürmeyi kolaylaştırdığında başarılı olur. Özellik setini bir döngü olarak düşünün: yakala → düzenle → düşün → gözden geçir.
İnsanlar gerçek hayatta not alır—yürürken, yolculukta, yarı uykulu, konuşmanın ortasında. Kullanıcıların anın koşullarına uyacak birden fazla yakalama yolu sunun:
İlk ekranı basit tutun: önce içerik, detaylar sonra.
Organizasyon iş gibi hissettirmemeli; dosyalama gereği gibi değil. Kullanıcıların saniyeler içinde uygulayabileceği küçük meta veriler ekleyin ve bunlar anlamlı filtrelemeyi açsın:
İyi bir varsayılan: “şimdi kaydet, sonra zenginleştir.” Kullanıcıların yakalama sırasında veya sonrasında meta veriyi eklemesine izin verin.
Düşünme özellikleri zorlayıcı olmadan düşünmeyi yönlendirmeli. Sunabilecekleriniz:
Amaç, bir deneyimle eyleme dönüştürülebilir bir çıkarım arasındaki mesafeyi kısaltmaktır.
Nazik bir gözden geçirme ritmi oluşturun: günlük ve haftalık kontrol, öne çıkanlar ve “Kaydedilen Öngörüler” koleksiyonu. Kullanıcılar şunları yapabilmeli:
Yakalama zahmetsiz ve gözden geçirme ödüllendirici hissettiğinde, insanlar itilmeksizin geri döner.
Bir kişisel öngörü uygulamasının kaderi, bir düşünceyi ne kadar hızlı yakalayabildiğiniz ve sonra ne kadar hızlı bulabildiğinizle alakalıdır. En iyi yapı günlük kullanım için yeterince basit, ancak zamanla kalıpları ortaya çıkaracak kadar esnek olmalıdır.
Çekirdek nesne olarak “girdi” ile başlayın. Zorunlu alanları minimumda tutun: metin ve otomatik zaman damgası.
Sonra yavaşça ekleyeceğiniz isteğe bağlı alanlar ekleyin:
Bu, kullanıcının basit bir not yazmasına veya zamanı olduğunda zenginleştirmesine izin verir.
Erken dönemde ağır hiyerarşilerden kaçının. Klasörler genelde “tek doğru yer” hissi verir ki bu gerçek hayata uymaz.
Hafif bir yaklaşım:
Karışıklığı önlemek için yeniden kullanım teşvik edin (mevcut etiketleri otomatik önermek).
Öngörüler genellikle girdiler birbirine bağlandığında görülür. Destekleyin:
Aramayı baştan planlayın:
Kullanıcılar bir anı saniyeler içinde geri çağırdığında, daha fazlasını eklemeye devam ederler ve arşiv gerçekten değerli hale gelir.
Bir yansılama uygulamasının başarısı tek bir şeye bağlıdır: insanların yorgun, meşgul veya duygusal olduklarında bile kullanıp kullanamayacakları. İyi UX karar vermeyi azaltır ve “yansımam gerekiyor” hissini “zaten yaptım, 20 saniyede” haline getirir.
Varsayılan ekran hemen bir şeyi kaydetmeye hazır olmalı—menü yok, mod seçimi yok, boş durum karmaşası yok. Tek bir giriş alanı (ve belirgin bir “Kaydet”) güzel bir gösterişli pano yerine daha iyidir.
Tek dokunuşlu eylemler en iyi dostunuzdur: hızlı ruh hali, hızlı vurgulama, hızlı başarı, hızlı endişe. Bunları isteğe bağlı tutun, zorunlu değil.
Çevrimdışı-first yaklaşımı birçok ekip için beklenenden daha önemlidir. İnsanlar trenlerde, bekleme salonlarında veya gece geç saatlerde zayıf bağlantıyla yansırlar. Eğer yakalama güvenilir şekilde çevrimdışı çalışıp sonra senkronize oluyorsa, kullanıcılar uygulamaya güvenir ve girdileri ertelemeyi bırakır.
Yansılama basit olabilir, ancak arayüz sık sık onu karmaşıklaştırır: etiketler, şablonlar, puanlar, ekler, gizlilik anahtarları ve biçimlendirme—hepsi tek ekranda. Bunun yerine yakalama sırasında yalnızca temel şeyleri gösterin:
Gelişmiş seçenekleri yalnızca gerektiğinde gösterin: kaydettikten sonra etiketleri ekleme, “Daha ekle” çekmecesinden fotoğraf ekleme veya kullanıcı bağlandıkça ikinci oturumda özel alanları açma.
Yönlendirmeler gerçek rutinlerle uyumlu olduğunda en iyi çalışır. Sürekli dürtmeler yerine birkaç öngörülebilir an oluşturun:
Yönlendirmeleri kısa, atlanabilir ve cevaplaması kolay tutun. Uzun cevap gerektiren bir yönlendirme “geçerli” sayılacaksa kullanıcılar görmezden gelir.
Okunabilir tipografi (mantıklı font boyutları, güçlü kontrast, iyi satır aralığı) doğrudan insanların yazmak isteyip istemediğini etkiler.
Sesli giriş, yazmaktan hızlı düşünen kullanıcıların sürtünmesini kaldırabilir ve yazmanın zahmetli olduğu durumlarda yardımcı olur. Haptikler (titreşimler) önemli eylemler (kaydedildi, loglandı) için güvence verebilir; fakat isteğe bağlı ve saygılı olmalı—yansılama birçok kişi için sessiz bir etkinliktir.
Amaç basit: uygulama rahat bir defter gibi hissettirmeli, sizi yargılayan bir üretkenlik sistemine dönüşmemeli.
Onboarding duygusal tonu belirler: “bu bana yardımcı” mı yoksa “bu verilerimi istiyor” mu. Kişisel öngörü uygulaması için en iyi onboarding kısa bir tokalaşma gibi hissettirir; uzun bir anket değil.
İki net yol sunun:
Rehberli yolda yalnızca ilk günde değer sunmak için gerçekten ihtiyaç duyduklarınızı sorun—genellikle bir ad (isteğe bağlı), hatırlatma tercihi (isteğe bağlı) ve yerel-only depolama mı yoksa senkronizasyon mu istendiği. Diğer her şey, işe yaradığı anda sorulabilir.
Şablonlar davetkar olmalı, kural değil. Gerçek yansılama stillerine uyan küçük bir set ekleyin:
Kullanıcıların şablonları ve serbest biçimi karıştırmasına izin verin. Amaç 30 saniyenin altında başlamalarını sağlamaktır.
Gizliliği somut seçeneklerle açıklayın:
Kısa cümleler kullanın, hukuki ton yerine sade dil tercih edin ve seçilen ayarı açıkça onaylayın (örn. “Seçiminiz: Yalnızca yerel”).
İlk hafta planınız küçük ödüller etrafında olmalı:
Uygulama dikkat ve gizliliğe saygı gösterirse, kullanıcılar geri döner çünkü destekleyici hissederler—bağırdığı için değil.
Uygulamanız notları saklamaktan fazlasını yaptığında değer kazanır—kullanıcının kendi başına göremeyeceği kalıpları fark etmesine yardımcı olmalı. Anahtar, v1 için açık bir “öngörü motoru” seçmek ve bunu anlaşılır tutmaktır.
Tutarlı olarak hangi çıktıları üreteceğinize karar verin:
Hepsini aynı anda göndermeye çalışmayın. Bir güvenilir öngörü türü, yarım çalışan onikiden daha iyidir.
Anlamlı öngörüler hafif mantıkla da verilebilir:
Bunlar hızlı hesaplanır, test edilmesi kolaydır ve daha güvenilirdir. Kullanıcılar temel öngörülerle etkileşime girince, daha akıllı özetler (AI dahil) ekleyebilirsiniz.
Bir öngörü, kanıtını göstermeli. “Salı günleri daha üretkensiniz” demek yerine şöyle söyleyin:
“Son 5 Salıdan 4’ünde ‘derin iş’ etiketi kullandınız ve odak 4–5 aralığındaydı. Diğer günlerde 2–3 oldu.”
Açıklanabilirlik ‘ürpertici’ faktörünü azaltır ve yanlışsa kullanıcının düzeltmesine yardımcı olur.
Her öngörüyü birinci sınıf nesne gibi ele alın: kullanıcı kaydedebilsin, düzenleyebilsin ve tekrar inceleyebilsin.
Bir öngörü kartı başlık, destekleyici veri aralığı, ilgili etiketler ve kullanıcının kendi yorumunu ekleyebileceği bir alan içerebilir. Bu, öngörüleri geçici bildirimlerden kişisel öğrenme kütüphanesine dönüştürür.
Bir kişisel öngörü uygulaması samimi materyaller barındırabilir: ruh halleri, sağlık notları, ilişki yansımaları hatta konum ipuçları. Kullanıcılar kendini güvende hissetmezse dürüst yazmazlar—ve uygulama temel amacında başarısız olur.
Açık ve doğrulanabilir basit bir temel ile başlayın:
Ayrıca sıkıcı ama kritik gerçeklere plan yapın: güvenli parola sıfırlama, giriş denemelerinde hız sınırlama ve bir olay müdahale planı.
İnsanlar kontrol sahipliği olan uygulamalara güvenir:
Deneyimi sunmak için gerçekten ihtiyaç duymadığınız verileri toplamaktan kaçının. Rehberlik gerekmiyorsa kişiler, hassas konum, reklam tanımlayıcıları veya kişi listesine ihtiyaç duymuyorsanız istemeyin.
Aşağıdaki ayarlar için sade dil kullanın:
Gizlilik, gizli bir politika değil—görünür, kullanıcı dostu seçenekler seti olduğunda güven inşa edilir.
Bir kişisel öngörü uygulaması güvenirlik üzerine kurulmalıdır. İnsanlar hassas notlar yazar, haftalar sonra geri döner ve her şeyin orada—aranabilir, hızlı ve özel—olmasını bekler. Mimari önceliği güvenilirlik olmalı, sonra senkronizasyon ve hatırlatmalar gibi kolaylık özellikleri eklenmelidir.
Cihaz içi depolama (ör. SQLite veya Realm) hız ve çevrimdışı erişim sağlar. Ayrıca gizlilik açısından verilerin yerel kalmasını kolaylaştırır. Dezavantajı: cihaz değiştirme durumunda veri kaybı olabilir; dışa aktarma/yedekleme sunmanız gerekir.
Bulut depolama (barındırılan veritabanı + kimlik doğrulama) çoklu cihaz erişimini kolaylaştırır ve “günlüğümü kaybettim” destek sorunlarını azaltır. Dezavantaj: daha fazla güvenlik sorumluluğu ve maliyet.
Hibrit genellikle en iyisidir: performans ve çevrimdışı kullanım için yerel bir veritabanı tutun, isteğe bağlı olarak şifrelenmiş kopyaları buluta senkronize edin.
Senkronizasyon sunuyorsanız, kullanıcıların çevrimdışı düzenleme yapacağını varsayın.
Pratik bir v1 yaklaşımı:
İleri düzey birleştirme yoksa bile yedekleme ve geri yükleme önemlidir: otomatik periyodik yedeklemeler ve kullanıcı tetikli dışa aktarmalar felaketi önler.
Hatırlatmalar davet gibi hissettirmeli:
Birka iyi seçilmiş entegrasyon sürtünmeyi azaltır:
Kişisel bilgi uygulaması için bir MVP, insanların düşünceleri hızlıca yakalayıp sonra anlamlı şekilde geri dönüp bulabildiğini kanıtlamalıdır. Geri kalan her şey ikincildir. İlk sürümü küçük, güvenilir ve gerçek kullanıcılarla test edilebilir tutun.
Native (Swift iOS için, Kotlin Android için) en akıcı performans ve derin OS entegrasyonu sağlar; dezavantajı her şeyi iki kez inşa etmektir.
Çapraz-platform (Flutter veya React Native) erken yinelemeler için genellikle daha hızlıdır; tek bir kod tabanı ile tutarlılık sağlarsınız. Dezavantaj: platforma özgü kenar durumları ve eklenti bağımlılıkları olabilir.
Takımı ve öğrenme hızınızı önceliklendirin—teori değil hız seçeneği belirlesin.
Eğer geleneksel inşa hızından bile daha hızlı prototiplemek istiyorsanız, sohbet arayüzünden çekirdek döngüyü (yakala → zaman çizelgesi → arama → temel öngörüler) prototiplemeye yardımcı olan bir vibe-coding platformu olan Koder.ai gibi araçlar işinize yarayabilir. Koder.ai web uygulamaları (React), backend’ler (Go + PostgreSQL) ve mobil uygulamalar (Flutter) için destek sunar ve kaynak kodu dışa aktarma imkanı verir.
Dar bir ekran setiyle başlayın:
Bir ekran yakalama veya düşünmeye yardımcı olmuyorsa ertele.
Akışları doğrulamak için önce tıklanabilir Figma prototipiyle başlayın: bir girişi eklemek için kaç dokunuş gerekiyor, yansılama nasıl teşvik ediliyor ve öngörüler anlaşılır mı gibi soruları test edin.
Sonra ince bir dikey dilim uygulayın: yakala → yerelde kaydet → zaman çizelgesinde görün → aranabilir ol → bir basit öngörü göster. Bu, teknik ve UX kısıtlarını erken ortaya çıkarır.
Gerçek kullanıcılarla hızlı test yapıyorsanız, anlık görüntüler ve geri alma (Koder.ai gibi platformlarda bulunan) faydalı olabilir: bir deneyi yayınlayıp davranışı gözlemleyin ve olumsuz etki varsa kolayca geri alın.
v1’de bile çökme raporlama, düşük donanımlı cihazlarda başlatma ve yazma gecikmesini ölçme ve çevrimdışı testler (uçak modu, kötü bağlantı, düşük depolama) dahil edin. Bir öngörü günlüğü uygulaması güvenilirlik ile güven kazanır.
Uygulamanız insanların kendilerini tanımasına yardımcı olacaksa, metrikler de bunu yansıtmalı—kullanıcıları sadece “veri noktası”na çevirmeden. Davranışa yönelik (kaydetme, düşünme, geri dönme) metriklere odaklanın, gösteriş amaçlı sayılara değil.
Cevap verecek en küçük olay seti ile başlayın. Toplu raporlamayı tercih edin ve ham içeriği toplamaktan kaçının.
İzlenecek davranışlar:
Günlük tutmanın gizlilik çağrışımı yüksekse analitiği isteğe bağlı yapın ve açıkça ne toplandığını belirtin.
Yapıcı huniler, insanların nerede takıldığını ve neyi düzeltmeniz gerektiğini gösterir:
Her adımı tamamlanma süresiyle eşleştirin. Hızlı bir ilk girdi, mükemmel ama yavaş bir ilk girdi yerine genelde daha iyidir.
Sayısal veriler ne olduğunu söyler; geri bildirim nedenini açıklar.
Hafif yöntemler kullanın:
İstekleri kısa ve atlanabilir tutun; bir seferde bir soru sorun.
A/B testleri en iyi belirli anlarda uygulanır, tüm deneyimde değil. Deneyler örnekleri:
Testi çalıştırmadan önce başarıyı tanımlayın (örn. opt-out artırmadan ikinci hafta dönüşlerin artması).
Öngörü günlüğü uygulamanızı yayınlamak büyük bir patlama değil; temiz bir ilk izlenim, net fiyatlama ve sürekli iyileştirme planı gerektirir.
Yayınlamadan önce mağaza girdisini ürünün bir parçası olarak değerlendirin. Beklentileri belirler ve iade taleplerini azaltır.
Çekirdek günlük tutmayı engellemeden uzun vadeli kullanımı ödüllendiren bir model seçin:
Koder.ai’nin katmanlı modeli (free, pro, business, enterprise) fiyatlandırmanın gerçek kullanıcı segmentlerine nasıl eşlenebileceğine dair faydalı bir hatırlatmadır: solo kullanıcılar, güç kullanıcılar ve kurumlar farklı ihtiyaç ve beklentilere sahiptir.
Gürültü eklemek yerine değeri derinleştiren yükseltmeler planlayın:
Kısa rehberler yayınlayın—sadece uygulama özellikleri değil, yansıtma becerileri öğretin: “Haftalık gözden geçirme nasıl yapılır”, “Karmaşıklaşmayan etiketleme” ve “Notları bir sonraki eyleme dönüştürme”. Bu güven inşa eder ve kullanıcıların geri dönmesi için neden sağlar.
Eğer yapım sürecinizi açıkça belgeliyorsanız, Koder.ai gibi platformlar içerik oluşturarak kredi kazanma gibi teşvikler sunar. Koder.ai kullanmasanız bile aynı taktik geçerlidir—topluluk odaklı eğitimi ödüllendirin.
Bu, sürekli bir döngüdür: Yakala → Düşün → Bağla → Harekete Geç
Erken aşamada tek bir ana kullanıcı seçin, böylece v1 sade kalır ve testler anlamlı olur. Yaygın hedef kitleler:
Odaklanmış bir kitle, yakalama ve gözden geçirme döngüsünü daha zahmetsiz kılar.
Özellikle özellik eklemeden önce “çalışıyor” tanımını yapın. Pratik başlangıç metrikleri:
Streak’ler bazı kullanıcıları motive eder ama isteğe bağlı olmalı—zorlayıcı hissettirmemelidir.
Güçlü bir v1, insanların hızlıca yakalayıp değeri geri alabileceğini kanıtlar. Öncelik verilecekler:
Sosyal özellikler, karmaşık panolar, ağır entegrasyonlar ve gelişmiş AI’ı, kullanıcıların gerçekten ne kullandığını öğrenene kadar erteleyin.
Kullanıcının ilk dakikada değer hissetmesini sağlayın: bir giriş yaratıp bunun güvenle kaydedildiğini ve kolayca geri ulaşılabileceğini hissetmeli.
Örnek akış:
Gerçek yaşamda çalışacak birkaç yakalama yolu sunun:
İlk ekranı önce içerik, sonra detay yaklaşımıyla tasarlayın.
Bir girdi çekirdek nesne olmalı; gerekli alanlar en aza indirilmeli:
Sonra ölçeklenebilir, hızla uygulanabilen isteğe bağlı meta veriler ekleyin:
Aramayı baştan planlayın; lüks değil, zorunlu bir özellik gibi ele alın:
Hızlı geri getirme, günlük kullanımı teşvik eder ve arşivi gerçek değere dönüştürür.
Karmaşık AI yerine basit, açıklanabilir çıktılarla başlayın:
Bir öngörüyü sunarken kanıt gösterin: ilgili girdileri ve tarih aralığını belirtin. Kullanıcının öngörü kartını kaydetmesine ve bir sonraki adımı eklemesine izin verin—böylece öngörü eyleme dönüşür.
Güven ürünün kendisidir. Öncelikler:
İyi bir varsayılan: “şimdi kaydet, sonra zenginleştir.”
Ayrıca yedeklerden silme süreleri, güvenli parola sıfırlama ve giriş denemelerinde hız sınırlaması gibi sıkıcı ama kritik detayları planlayın. Gizliliği sade dilde açıklayın: yerel-only vs cloud sync gibi seçenekleri belirtin.
