Kodlayan PM

 MVP’den store sürecine giden bir uygulamanın ilk haftasında, bir proje yöneticisi olarak kağıt üzerindeki planların gerçek dünya bariyerlerine nasıl çarptığını bizzat deneyimledim. Son 2 aydır APK formatında yakın çevremin desteğiyle test ettiğim Finans Asistanım uygulaması için 23 Şubat itibarıyla Google Play Store’un 14 günlük zorunlu kapalı test sürecine başladık. Bu süreç, sadece 25 dolarlık bir giriş ücreti ödemekten ibaret değil; kimlik doğrulamadan yasal prosedürlere, reklam modeli seçiminden uygulama kimliği formlarına kadar devasa bir dokümantasyon yükünü yönetmeyi gerektiriyor. Bir PM olarak bu süreci yönetirken en stratejik hamlem, Google'ın zorunlu tuttuğu 12 kişilik test ekibini 32 kişiye çıkarmak oldu; nitekim listenin yarısının iOS kullanıcısı çıkmasıyla "ihtiyatlı kaynak yönetimi" kasımın ne kadar hayati olduğunu bir kez daha anladım. Test sürecinin resmiyete dökülmesi için 12. kişinin login olması gerekiyordu ve bu noktada imdadıma, her zaman en büyük d...

 Proje yönetimi dünyasında "teknik olmak" üzerine çok konuşulur. Ancak teknik doküman okumakla, o dokümanın içindeki mantığı bir IDE üzerinde hayata geçirmek arasında devasa bir uçurum var. Bir süredir üzerinde çalıştığım Finans Asistanım uygulaması, bana bu uçurumu nasıl köprüleyeceğimi öğretiyor. Bu yazı serisinde, bir proje yöneticisi perspektifiyle; 2009'un statik web dünyasından Flutter'ın dinamik mobil dünyasına geçişi, karşılaştığım teknik bariyerleri ve bir PM olarak kod yazmanın ürün yönetim bakışıma kattıklarını paylaşacağım. Neden Flutter? PM Gözüyle Cross-Platform Kararı Proje yönetiminde kaynak ve zaman yönetimi her şeydir. Finans Asistanım 'ı geliştirirken önümde iki yol vardı: Native dillerle boğuşmak mı, yoksa cross-platform bir çözümle tek kod bazından ilerlemek mi? Geçmişteki PHP ve HTML deneyimlerimden gelen "hızlı çıktı alma" alışkanlığım beni Flutter 'a yöneltti. Dart dilinin modern yapısı ve Flutter'ın widget mimarisi, bir...

 Yazılım geliştirme ekosistemi, kod tamamlama (autocomplete) aşamasından, tüm süreci uçtan uca yönetebilen "ajan" (agentic) sistemlere doğru hızlı bir evrim geçiriyor. Anthropic’in yeni duyurduğu Claude Code , bu değişimin en somut örneklerinden biri. Artık sadece bir sohbet botuna kod sormuyoruz; terminalimize yerleşen, dosya sistemimize hakim olan ve komut satırında bizimle birlikte çalışan bir iş ortağıyla tanışıyoruz. Sadece Kod Değil, Bağlam (Context) Sunuyor Claude Code'u benzerlerinden ayıran en büyük fark, projenizin tamamını bir bütün olarak okuyabilmesi. Geleneksel AI araçları sadece o an açık olan dosyaya odaklanırken, Claude Code tüm dizini tarayarak bağımlılıkları anlıyor, hataları izliyor ve projenin mimari yapısına uygun çözümler üretiyor. Örnek Senaryo: "Auth modülü için testleri yaz, eksik hata mesajlarını tamamla ve her şey bittiğinde bir Pull Request oluştur" dediğinizde, Claude Code dosyaları düzenliyor, testleri koşturuyor ve Git süreçlerin...

 Dijital ürün yönetimi dünyasında bizler genellikle kod satırları, kullanıcı deneyimi ve backlog yönetimiyle uğraşırız. Ancak geçtiğimiz günlerde donanım dünyasının devlerinden Adafruit , hepimize "gelecek burada" dedirten (ve biraz da ortalığı karıştıran) bir deney paylaştı. Peki, nedir bu "Gemini Deep Think ile Donanım Tasarımı" olayı? Teknik terimlere boğulmadan, inceleyelim. Olayın Özü: 10 Dakikada Mühendislik Mucizesi Elektronik bir cihaz tasarlarken en sıkıcı ve hata yapmaya en müsait işlerden biri, yeni bir çipin "kimlik kartını" (kütüphanesini) oluşturmaktır. Sayfalarca süren teknik dokümanlara (datasheet) bakıp, her bir pini milimetrik olarak çizim programına tanıtmanız gerekir. Adafruit’in kurucusu Limor Fried (Ladyada) , bu süreci yapay zekaya devretti: Girdi: Bir sensörün teknik kullanım kılavuzu (PDF). İstem (Prompt): "Bana bu çipin EagleCAD yazılımına uygun XML kodunu yaz." Sonuç: Sadece 10 dakika içinde, normalde saatler sürec...

Bir ürün tasarlarken en büyük çıkmazlarımızdan biri, zihnimizdeki bir fikri (özellikle fiziksel bir ürünü) teknik ekiplere veya paydaşlara somut bir şekilde sunma sürecidir. Geleneksel 3D modelleme araçlarının öğrenme eğrisi çoğumuz için bir engel teşkil ederken, yapay zekanın "muhakeme" (reasoning) yeteneğindeki sıçrama bu bariyeri tamamen ortadan kaldırıyor. Bu hafta sonu, Gemini 3’ün Deep Think modunu kullanarak bu süreci uçtan uca test ettim. Sonuç; bir PM için tasarımcıya ihtiyaç duymadan, sadece "prompt" yazarak çalışan bir fiziksel çıktı aldı, elimde yapay zeka ürünü bir cep telefonu kılıfı! Prototipleme Hızında Yeni Standart Yazılım dünyasında "Low-code / No-code" araçlarına aşinayız. Ancak donanım ve fiziksel ürün tarafında süreç hep biraz daha hantal kalmıştı. Gemini 3 ve OpenSCAD iş birliği, aslında donanım dünyasına "Prompt-to-Product" kavramını getiriyor. Bir telefon kılıfı ihtiyacını ele alalım. Ölçüleri manuel girmeden, sadece m...

 Giriş: Teori Bitti, Uygulama Başlıyor! Önceki yazıda bahsettiğimiz "öğrenilecekler listesi"ndeki ilk maddeyi hayata geçirdim. Sonuç tahmin ettiğimden daha hızlı ve zahmetsiz oldu. Kurulum yaparken mümkün oldukça ekran görüntüsü almaya çalıştım onları da yazının devamında paylaşacağım. Şimdilik bulut tabanlı API'lar yerine yerel (local) kurulumu tercih ettim. Yani kendi bilgisayarımızda sistemi kurabiliriz. Veri gizliliği veya tam kontrol gibi kurumsal yaklaşımdan ziyade konuyu temelde anlamak ve şimdilik maliyete katlanmamak temel motivasyonum oldu. Belki ileride bulut tabanlı uygulama örneklerini de birlikte yaparız. Öncelikle ollama yı buradan:  https://ollama.com/download   IOS , Microsoft veya LINUX işletim sisteminiz için indirebilirsiniz. (Dosyanın boyutu 1.2 GB) İndirme tamamlandıktan sonra CMD ile terminali açalım: Ajanımızı crewai yi yüklemek için işe koyulmanın vakti geldi! Aşağıdaki komutu yazıp enter diyelim: pip install crewai yükleme devam ediyor ... ...