Aril

Hediye bulmak neden bu kadar yorucu?

Doğum günü, yıl dönümü ya da özel bir gün yaklaşıyor; hediye almak gerekiyor. İlk durak genellikle Google ya da bir liste yazısı oluyor. Ama sonuç hep aynı: herkes için geçerli, kimse için özel olmayan jenerik öneriler. Alıcıyı gerçekten tanıyanların bile ilk içgüdüsü 'ne versem?' sorusuna takılıp kalıyor. Problem kişiselleştirme değil — kişiselleştirmeyi ölçeklendirmek.

Sorular tasarlamak, arama değil

İlk dürtü bir arama arayüzü kurmaktı. Kullanıcı anahtar kelime girer, model eşleştirir. Bunu denedim ve hemen bıraktım — bu bir katalog sorunu değil, bir yorum problemi. Doğru çözüm, kullanıcının kendi ifade edemediğini modelin çıkarsamasına izin vermekti.

Bunun yerine küçük, sıralı bir soru akışı tasarladım: alıcıyla ilişki, yaklaşık bütçe, birkaç ilgi alanı ipucu. Prompt'u, bu yanıtları bağlam olarak alan ve hem somut hem ulaşılabilir hediyeler öneren bir yapıya dönüştürdüm. Listenin tazelenmesi de mümkün — tek dokunuşla, yeni bir öneri seti.

Supabase tarafında minimal bir şema tuttum: kullanıcı oturumları ve önceki listeler. Hediye önerilerini önbellekleme gibi bir yapıya gitmedim; her istek zaten kısa ve latency kabul edilebilir düzeyde.

Neden Claude, GPT değil?

GPT-4o da bu iş için teknik olarak yeterliydi. Ama Aril için belirleyici fark tahmin edilebilirlik ve ton oldu. Claude'un yanıtları daha düz, daha az 'yapay zeka sesi taşıyor' — hediye önerileri için bu önemli, çünkü kullanıcı bir robottan değil, zevk sahibi birinden öneri almak istiyor.

Expo, Aril için kaçınılmazdı: hem iOS hem Android'e tek kod tabanından ulaşmak gerekiyordu, mağaza süreçlerini Expo'nun sağladığı altyapıyla yönetmek daha az sürtüşme demekti.

Ne çıktı

iOS ve Android üzerinde çalışan, birkaç soru yanıtıyla dakikadan kısa sürede kişisel hediye listesi üreten bir uygulama. Kullanıcı isterse listeyi yenileyebiliyor ya da kaydedebiliyor. Arayüz kasıtlı olarak sade tutuldu — süreç bilişsel yük değil, kolaylık hissi vermeli.

Sonradan ne görürdüm

Prompt mühendisliğinin çıktı kalitesini ne kadar doğrudan etkilediğini bu projede en net gördüm. İlk sürüm geçerliydi ama jeneraldi; ton ve sıralama üzerinde yaptığım küçük değişiklikler sonucu belirgin biçimde iyileştirdi. Sonraki sürümde öneri kategorilerini daha yapısal tutardım.