Kod yazmadan üretim: kodlama ajanları ve uygulama oluşturucular
Kod yazmayı meslek edinmeden de çalışan bir web sitesi, iç araç veya küçük bir uygulama hazırlayabilirsiniz. Buradaki hedef, bir ürünü tek talimatla bitmiş saymak değil; fikri anlaşılır gereksinimlere ayırmak, üretim aracına sınırlı yetki vermek, sonucu test etmek ve gerektiğinde işi teknik ekibe düzenli biçimde aktarmaktır. Kodlama ajanı yerel ya da bulut proje dosyalarıyla çalışır; uygulama oluşturucu ise çoğu zaman tarayıcı içinde canlı önizleme ve yayın yüzeyi sunar. Kasım 2026 itibarıyla ürün adları, planlar, model seçenekleri ve kullanım sınırları hızlı değişmektedir. Bu nedenle burada d…
Öğrenme çıktıları
Bu eki tamamladığınızda: İhtiyacınız için kodlama ajanı ile tarayıcı tabanlı uygulama oluşturucu arasında seçim yapabilirsiniz. Proje talimatı dosyasını, ikinci beyin klasörünü, beceriyi, kuralı, kancayı ve izin sınırını birbirinden ayırabilirsiniz. Sahte veriyle güvenli bir ilk oturum açıp gerçek veriye geçmeden önce kontrol noktaları yerleştirebilirsiniz. GitHub’da depo, dal, commit ve pull request kavramlarını bir yayın akışında kullanabilirsiniz. Web sitesi veya küçük uygulama için tek iş–tek talimat döngüsü, önizleme, test, güvenlik taraması ve geri alma planı oluşturabilirsiniz. Uygulama…
Modül künyesi
Alan Açıklama Hedef kitle Kod yazmayan veya teknik ekiple birlikte ürün geliştiren profesyoneller Önerilen süre (toplam dakika) Kurumun kapsamına göre ayrı çalışma bloklarına bölünür; bu ek için sabit modül süresi yoktur Ön koşul Yapay zekâ ile güvenli çalışma, veri sınıflandırması ve temel dosya yönetimi bilgisi Kullanılan araçlar Seçtiğiniz kodlama ajanı, uygulama oluşturucu, GitHub veya eşdeğer sürüm deposu, tarayıcı ve test verisi Bölüm sonunda üretilen çıktı Bir proje brifi, talimat dosyası taslağı, güvenlik kontrol listesi ve küçük bir prototip planı
Oturum planı
Sıra Konu Süre (dk) Yöntem 1 Üretim katmanını seçme Kuruma göre Anlatım ve tartışma 2 Talimat, dosya yapısı ve izinler Kuruma göre Anlatım ve alıştırma 3 GitHub ile güvenli değişiklik akışı Kuruma göre Canlı gösterim veya ekran paylaşımı 4 Web sitesi ya da uygulama prototipi Kuruma göre Alıştırma 5 Test, güvenlik ve yayın kararı Kuruma göre Vaka ve kontrol
Ek A.1 Üretim katmanını seçin
İlk kararınız “hangi araç daha güçlü?” değil, “hangi çıktıdan sorumluyum?” olmalıdır. Bir metin, sunum veya veri özeti için sohbet aracı yeterli olabilir. Bir klasörde dosya oluşturmak, mevcut belgeleri düzenlemek veya tekrarlı bir iş akışını işletmek için dosya erişimli çalışma alanı gerekir. Tıklanabilir ve yayınlanabilir bir ürün için kodlama ajanı ya da uygulama oluşturucu seçilir. İhtiyaç Uygun katman İlk güvenlik sorusu Fikir, açıklama veya içerik taslağı Sohbet tabanlı asistan Bu bilgi kurum dışına çıkabilir mi? Belgelerden teslim dosyası hazırlama Dosya erişimli çalışma alanı Hangi kla…
Ek A.2 Kodlama ajanlarının ortak çalışma modeli
Claude Code, OpenAI Codex ve Gemini CLI gibi yerel kodlama ajanları proje klasörünü inceleyebilir, dosyalarda değişiklik yapabilir ve yerel araçları çalıştırabilir. GitHub Copilot kodlama ajanı ise GitHub içindeki depo, issue ve pull request akışıyla birlikte kullanılabilir. Ürünlerin arayüzü, izin modeli ve talimat dosyası desteği farklıdır; ortak çalışma modelini beş adımla düşünün: Keşif: Ajan proje dosyalarını, mevcut komutları ve bağımlılıkları okur. Plan: İstekten etkilenecek dosyaları, riskleri ve kabul testlerini çıkarır. Değişiklik: Dosya ekler, düzenler veya araç komutları çalıştırır…
Ek A.3 Kurulum ve güvenli ilk oturum
İlk denemeyi üretim verisinin bulunduğu klasörde yapmayın. Boş veya kopyalanmış bir test projesi açın, sahte içerik yerleştirin ve hangi erişimlerin gerektiğini oturumdan önce yazın. Kurulumdan sonra sürümü veya sağlık kontrolünü doğrulayın; doğrulamadan iş dosyalarına geçmeyin. Claude Code’un resmî belgeleri terminal, IDE, masaüstü ve tarayıcı yüzeylerini ayrı seçenekler olarak sunar. Codex CLI proje dizininde çalışır ve talimat dosyası oluşturmak için başlangıç komutları sağlar. Gemini CLI proje bağlamını GEMINI.md dosyalarıyla yükler. GitHub Copilot kodlama ajanında depo genelindeki, yol öz…
Ek A.4 Proje talimatı dosyasını hazırlayın
Talimat dosyası, her oturumda yeniden anlatmak istemediğiniz proje gerçeklerini ve çalışma kurallarını taşır. Bir güvenlik duvarı değildir; ajanın bağlamına verilen metindir. Dosyada açık ve test edilebilir cümleler kullanın: “testleri çalıştır” yerine hangi testin ne zaman çalışacağını, “güzel yaz” yerine biçim ve kabul ölçütünü belirtin. Ürünlere göre yaygın dosya karşılıkları şöyledir: Araç veya yüzey Proje talimatı için yaygın dosya Not Claude Code CLAUDE.md, ayrıca CLAUDE.local.md ve .claude/rules/ Yerel dosyayı sürüm deposuna eklemeyin; ekip kuralını proje dosyasında tutun OpenAI Codex A…
Ek A.5 İkinci beyin klasörünü sade tutun
İkinci beyin, ajanın otomatik hatırlama özelliği değil; sizin onayladığınız proje gerçeklerini, kararları, kaynakları ve test kanıtlarını düzenli tuttuğunuz çalışma alanıdır. Otomatik bellek veya sohbet geçmişi yardımcı olabilir, fakat tek doğruluk kaynağı olmamalıdır. Yanlış bir hatırlama, eski bir sohbet veya adı değişmiş bir dosya üretim kararına dönüşmeden önce yazılı kaynağa bağlanmalıdır. Başlangıç için aşağıdaki yapı yeterlidir: [PROJE] / ├── README.md # Projenin amacı, sahibi ve başlangıç adımı ├── TALIMATLAR.md # Araçtan bağımsız ortak çalışma kuralları ├── GERCEKLER.md # Kaynaklı ve …
Ek A.6 Beceri, kural, kanca ve izin ayrımı
Aynı talimatı üçüncü kez yazıyorsanız onu kalıcılaştırmanın yolu, daha uzun bir talimat istemek değildir. Talimatın kapsamına ve etkisine bakarak doğru katmanı seçin. Katman Ne taşır? Ne zaman seçilir? Güvenlik anlamı Proje talimatı Her oturum için geçerli amaç, mimari, dil ve test kuralları Yeni oturumların aynı başlangıç bilgisini alması gerektiğinde Bağlamdır; tek başına engel değildir Kural Belirli dosya türü veya yol için geçerli ölçüt Örneğin müşteri metninde gizlilik, API dosyasında doğrulama gerektiğinde Bağlamdır; eşleşme ve güncellik test edilir Beceri Tekrarlanabilir, adım adım pros…
Ek A.7 Zamanlama ve kalıcı işler
Bir görevi zamanlamak, onu güvenli ve yararlı hâle getirmez. Önce tetikleme biçimini, girdiyi, çıktıyı, sorumluyu, durma koşulunu ve insan onayını yazın. Aksi hâlde otomasyon, yanlış veriyi tekrarlı biçimde işleyen görünmez bir borca dönüşebilir. Zamanlama biçimi Ne zaman çalışır? Uygun kullanım Temel risk Oturum içi tekrar Terminal veya oturum açıkken Kısa aralıklarla durum kontrolü Oturum kapanınca durabilir Tek seferlik görev Belirlenen bir anda bir kez Hatırlatma, tek rapor veya kontrollü işlem Tarih, saat dilimi ve başarısızlık yolu unutulabilir Bulut zamanlaması Sağlayıcının çalışma orta…
Ek A.8 Güvenlik: indir, oku, uyarla
Bir beceri, eklenti, MCP sunucusu veya komut paketi yalnızca metin değildir. İçinde betik, kanca, dış ağ bağlantısı, dosya yazma, veri aktarımı veya geniş izin bulunabilir. Güvenlik için üç aşamalı “indir, oku, uyarla” kuralını uygulayın. İndir: Kaynağın sahibini, deposunu, yayın tarihini, lisansını ve güncelleme geçmişini kontrol edin. Aynı ada sahip kopyalar güvenilirlik kanıtı değildir. Oku: Kurmadan önce dosyaları, betikleri, kancaları, bağımlılıkları, ağ isteklerini ve erişim kapsamını açıklatın. Açıklamayı gerçek dosyayla karşılaştırın. Uyarla: Kodu veya talimatı işinize göre sadeleştiri…
Ek A.9 GitHub’ın temel kavramları
GitHub, dosyaları ve değişiklik geçmişini bir depoda tutan iş birliği yüzeyidir. Kod bilmiyorsanız bile dört kavramı bilmek, ajanın yaptığı işi izlemenizi sağlar: Depo: Projenin dosyaları, geçmişi, açıklaması ve iş birliği kayıtlarının bulunduğu alan. Dal: Ana sürümü bozmadan ayrı bir çalışma çizgisi. Bir özellik veya düzeltme için ayrı dal açılır. Commit: Değişikliklerin kısa açıklamayla kaydedilmiş hâli. İyi commit mesajı ne değiştiğini ve mümkünse nedenini söyler. Pull request: Bir daldaki değişikliklerin başka bir dala alınması için inceleme teklifi. Farklar, testler, yorumlar ve onaylar b…
Ek A.10 Web sitesi üretim akışı
Web sitesi işini “tasarımı üret” gibi tek cümlelik bir talimata bırakmayın. Önce gerçekleri ve sınırları, sonra yapı ve içeriği, en son görsel ayrıntıları ve yayın adımını ele alın. Adım 1: İhtiyacı ve kapsamı yazın Tek sayfalık tanıtım sitesi, içerik sitesi, üyelik alanı, form uygulaması ve ödeme alan ürün aynı riskte değildir. İlk brifte hedef kullanıcıyı, tek ana işi, zorunlu sayfaları, dışarıda kalan özellikleri, veri türünü ve başarı testini yazın. “Herkes için her şeyi yapan platform” ifadesi üretim için kapsam değildir. Adım 2: Değişmez gerçekleri ayırın GERCEKLER.md dosyasına kurum adı…
Ek A.11 Uygulama oluşturucuları karşılaştırın
Uygulama oluşturucu seçerken “hangi araç tek promptta daha çok şey yapıyor?” sorusu yerine aşağıdaki soruları sorun: Kod ve veriyi dışarı alabilir miyim? Sürüm geçmişi var mı? Kimlik doğrulama ve yetkilendirme ayrı yönetiliyor mu? Veritabanı nerede? Sırlar nasıl saklanıyor? Yayın sonrası log ve geri alma var mı? Kullanım birimi kredi, token, görev veya model çağrısı mı? Kasım 2026 itibarıyla aşağıdaki araçlar farklı üretim yüzeyleri olarak görülebilir: Araç Belirgin kullanım yüzeyi Projeye geçmeden önce sorulacak soru Lovable Web sitesi, iç araç ve tam yığın uygulama akışları; barındırma, kiml…
Ek A.12 Kredi ve token tüketimini yönetin
Uygulama oluşturucularda “prompt sayısı” her zaman gerçek maliyet değildir. Araç projenin dosyalarını yeniden okuyabilir, uzun bir çıktı üretebilir, bir hatayı düzeltmek için birden çok işlem çalıştırabilir veya model ve dış hizmet çağrısı yapabilir. Bu nedenle her proje için maliyet sınırı ve durma koşulu yazın. Başlangıçta şu kartı doldurun: Soru Cevabınız Kullanım birimi nedir? Kredi, token, görev, model çağrısı veya paket Hangi işlemler tüketir? Plan, üretim, dosya okuma, hata düzeltme, yayın, dış API Nereden izlenir? Hesap, proje, fatura veya kullanım ekranı Limit aşılırsa ne olur? Durur,…
Ek A.13 Veritabanı ve güvenlik taraması
Bir ekranın çalışması, verinin güvenli olduğu anlamına gelmez. Veritabanı eklemeden önce veri modelini ve erişim kararını yazın. “Kullanıcılar” ve “kayıtlar” tablolarını oluşturmak teknik adımdır; hangi kullanıcının hangi kaydı okuyabileceğini belirlemek ise yetkilendirme kararıdır. Veritabanı başlangıç tablosu Alan Yazılacak karar Veri nesnesi [ÖRNEK: İŞ EMRİ] Alanlar [ID, DURUM, SAHİP, TARİH, AÇIKLAMA] Veri sınıfı Açık, kurum içi, kişisel, hassas veya sır Kaynak Form, iç sistem, dosya veya dış API Okuyabilecek roller [ROL LİSTESİ] Yazabilecek roller [ROL LİSTESİ] Saklama süresi [SÜRE VE SİLM…
Ek A.14 Tek iş, tek talimat
Kodlama ajanına veya uygulama oluşturucuya aynı mesajda tasarım, veritabanı, ödeme, üyelik, bildirim, SEO ve yayın talimatı vermek ilerleme gibi görünür; fakat hangi değişikliğin hataya yol açtığını ve neyin başarılı olduğunu ayırt etmeyi zorlaştırır. Bunun yerine bir talimatı bir iş, bir kabul testi ve bir sonraki karar noktasıyla sınırlayın. Her talimatın iskeleti Amaç: [TEK İŞ] Kapsam: [DOKUNULABİLECEK DOSYALAR VEYA EKRAN] Kapsam dışı: [BU TURDA YAPILMAYACAKLAR] Girdi: [DOSYA, SAHTE VERİ VEYA REFERANS] Çıktı: [BEKLENEN DOSYA, EKRAN VEYA DAVRANIŞ] Kabul testi: [GÖZLENEBİLİR TEST] İzin: [OKUM…
Ek A.15 Kurgusal örnek senaryo: iç iş emri prototipi
Örnek senaryo: Orta ölçekli bir üretim şirketinin bakım ekibi, arızaları e-posta zincirinde kaybetmek yerine basit bir iç iş emri ekranında toplamak istiyor. İlk prototipte gerçek çalışan adı, müşteri bilgisi veya üretim sırrı kullanılmayacak; yalnızca sahte kayıtlar bulunacak. Karar İlk çıktı, bir sayfalık iç prototip ve üç örnek iş emri listesidir. Bu aşamada ödeme, dış bildirim, gerçek kimlik doğrulama ve üretim sistemine bağlantı kapsam dışıdır. Uygulama oluşturucu hızlı önizleme için seçilir; sürüm deposu, proje sahibi ve yayın sorumlusu baştan belirlenir. Veri kararı Sahte kayıtta emir_n…
Kurumunuza uyarlama
Kurum içinde bu eki uygularken ilk belge araç listesi değil, kullanım envanteridir. Hangi rol hangi araçla hangi veri sınıfına erişiyor, çıktı nereye gidiyor, kim onaylıyor ve hangi kayıt tutuluyor sorularını yanıtlayın. Onaylı araç ve hesap: Kişisel hesap, kurum hesabı, API ve ekip hesabını ayırın. Sözleşme, veri işleme, saklama ve bölgesel işlem koşullarını satın alma sürecine bağlayın. Rol ayrımı: Profesyonel kullanıcı prototip üretebilir; veri sahibi verinin kullanımını onaylar; bilgi güvenliği erişimi ve sırları değerlendirir; teknik sorumlu yayın ve geri almayı yönetir. Veri sınıfı kapıs…
Uygulama görevi
Kendi işinizden gerçek kişisel veri veya müşteri verisi kullanmadan, küçük bir prototip için aşağıdaki çıktıları hazırlayın. Bir araç seçin; aynı görevi iki farklı araçta çalıştırmak yerine birinde izlenebilir bir akış tamamlayın. İhtiyaç cümlesi: “ [KULLANICI] için [TEK İŞİ] [ÇIKTI] ile kolaylaştırıyorum.” cümlesini yazın. Kapsam kartı: İlk sürümde yapılacak üç işi ve yapılmayacak üç işi belirleyin. Veri kartı: Kullanılacak sahte alanları, veri sınıfını, saklama koşulunu ve erişecek rolleri yazın. Talimat dosyası: Proje amacı, dosya haritası, test komutu veya kontrol yöntemi, güvenlik sınırı …
Kontrol listesi
Çıktı türünü ve tek ana işi açıkça yazdım. Kodlama ajanı ile uygulama oluşturucu arasındaki seçimi erişim ve teslim biçimine göre yaptım. İlk denemeyi sahte veri ve ayrı test projesiyle başlattım. Proje kökünü ve yüklenen talimat dosyalarını doğruladım. Talimat dosyasında amaç, kapsam, test, sır ve insan onayı sınırlarını yazdım. Ortak kuralları araçtan bağımsız, araç özelini ayrı tuttum. İkinci beyin klasöründe gerçekler, kararlar ve test kanıtları ayrışıyor. Sır, parola, token ve kişisel veriyi prompta veya sürüm deposuna koymadım. Hazır beceri, eklenti veya MCP paketini indir–oku–uyarla adı…
Sık yapılan hatalar
Hata Neden sorun Doğrusu Sohbet aracını çalışan ürün sanmak Çıktı biçimi ile çalışma ortamı karışır Metin, dosya, kod ve yayın ihtiyacını baştan ayırın İlk talimatı gerçek müşteri verisiyle denemek Yanlış erişim ve veri dışarı çıkışı riski oluşur Boş proje, sahte veri ve sınırlı izin kullanın Talimat dosyasını güvenlik duvarı saymak Metin kuralı kötü niyeti veya yanlış aracı her zaman engellemez İzin, kanca, dal koruması ve insan onayı ekleyin Tek dosyaya bütün proje bilgisini doldurmak Eski, çelişkili ve ilgisiz bilgi bağlamı boğar Konu ve dosya yoluna göre kısa belgeler kullanın Kural, becer…
Kendinizi sınayın
Bir çalışan, iç prosedür belgesini okuyup özetletecek; bir başka çalışan, form ve veritabanı içeren iç araç hazırlayacak. Bu iki iş için üretim katmanını hangi ölçütle ayırırsınız? CLAUDE.md, AGENTS.md, GEMINI.md ve .github/copilot-instructions.md dosyalarının ortak amacı nedir; neden bunlar güvenlik duvarı değildir? Beceri, kural ve kanca arasındaki farkı birer örnekle açıklayın. Uygulama oluşturucuda canlı veritabanına geçmeden önce en az hangi erişim ve test sorularını yanıtlamalısınız? Bir ajanın e-posta göndermesini neden yalnızca prompt ile serbest bırakmamalısınız? “Tek iş–tek talimat” …
Kaynaklar ve ileri okuma
Claude Code Overview, Anthropic, Kasım 2026 erişimi. How Claude remembers your project, Anthropic, Kasım 2026 erişimi. Custom instructions with AGENTS.md, OpenAI, Kasım 2026 erişimi. Codex CLI, OpenAI, Kasım 2026 erişimi. Provide context with GEMINI.md files, Google Gemini CLI, Kasım 2026 erişimi. Support for different types of custom instructions, GitHub, Kasım 2026 erişimi. Hello World, GitHub, Kasım 2026 erişimi. Intro to Bolt, Bolt Help Center, Kasım 2026 erişimi. Tokens, Bolt Help Center, Kasım 2026 erişimi. What is v0?, Vercel, 31 Ekim 2026 güncellemesi. Build apps in Google AI Studio, G…