LAO — Fikirleri geliştirme yapay zekasının uygulayabileceği tasarım dokümanlarına dönüştüren macOS uygulaması

LAO, fikirlerle geliştirme yapay zekası arasına yerleşen bir “tasarım ofisi” gibi çalışan bir macOS uygulamasıdır.

Claude Code, Codex, Gemini CLI gibi geliştirme yapay zekalarını kullanırken çoğu zaman fikri doğrudan sohbete atıp geliştirmeye başlanır. Başta hızlı gibi görünse de, aslında eksik kalan şeyler ancak ortaya çıktıktan sonra fark edilir.

Girişin nasıl yapılacağı, boş durumun nasıl ele alınacağı, ekranlar arası geçişin nasıl bağlanacağı, veri modelinin ekranla uyumlu olup olmadığı, hata durumlarının bulunup bulunmadığı gibi konular sonradan gündeme gelir. Sonra da yeniden düzeltme, yeniden açıklama ve yeniden düzeltme döngüsüne girilir.

LAO, tam araya bir adım eklemeyi deniyor.

Fikir
→ LAO içinde keşif ve yapılandırma
→ ekran/akış/veri/API tasarımı
→ geliştirme yapay zekasına devredilebilecek tasarım dokümanı
→ uygulama

Başlangıçta amaç, AI agent'larını birbirine bağlayıp işleri daha iyi yaptıran bir araç oluşturmaktı. Ancak testler devam ettikçe,
ne yapılacağının yeterince netleştirilmediği bir durumda geliştirmenin başlamasının daha büyük bir sorun olduğu görüldü.

Bu yüzden LAO’nun rolü bir geliştirme aracı değil, geliştirme öncesi aşamaya yönelik bir tasarım aracı olarak daraltıldı.

LAO içinde önce IdeaBoard ile fikirler keşfediliyor. Yapay zeka uzman paneli, birden fazla bakış açısından yön önerileri sunuyor; kullanıcı da hangisinin uygun olduğunu konuşarak seçenekleri daraltıyor.

Yön netleşince Design Workflow aşamasına geçiliyor. Burada Director, işi ekran tasarımı, kullanıcı akışı, veri modeli, API gibi birimlere ayırıyor. Her bir madde daha sonra Step Agent tarafından ayrıntılı spesifikasyonlara dönüştürülüyor.

Burada önem verilen nokta, “sohbet içeriğini” uzun süre taşımak değil; ara çıktıları yapılandırılmış tasarım bilgisi olarak bırakmak.

Uzun sohbetlerde zaman geçtikçe bağlam bulanıklaşıyor. İnsan da karışıyor, yapay zeka da karışıyor. Bu yüzden LAO, konuşmanın kendisinden çok Work Graph ve Deliverable Spec gibi yapılandırılmış çıktıları temel alarak bir sonraki aşamaya geçecek şekilde tasarlandı.

Şu anda uygulanmış başlıca özellikler şunlar:

• macOS SwiftUI yerel uygulaması
• proje bazlı çalışma alanları
• IdeaBoard tabanlı fikir keşfi
• yapay zeka uzman paneli üzerinden yön önerileri
• yaklaşım karşılaştırma ve seçim
• Design Workflow tabanlı tasarım yapılandırması
• ekran, akış, veri, API vb. tasarım kalemlerine ayrıştırma
• Claude / Codex / Gemini CLI sağlayıcı bağlantısı
• tasarım oturumlarını kaydetme ve kaldığı yerden devam etme
• Work Graph tabanlı maddeler arası ilişki yönetimi

Bu, tamamlanmış bir üründen çok, benim yapay zeka ile gerçekten ürün geliştirirken yaşadığım sorunları azaltmak için yaptığım deneysel bir açık kaynak araca daha yakın.

Özellikle aşağıdaki kişilerden geri bildirim almak istiyorum.

• Claude Code veya Codex ile sık sık yan proje yapanlar
• yapay zekaya geliştirme işini vermeden önce planlama ve tasarımın toparlanması gerektiğini düşünenler
• sohbette çok fikir çıkmasına rağmen bunların gerçek uygulamaya iyi bağlanmadığını hissedenler
• AI agent'larının ürettiği sonuçları yeniden açıklatıp düzelttirme sürecinden yorulanlar
• tek kişilik üreticiler ya da küçük ekiplerde planlama → tasarım → geliştirme akışını daha yapılandırılmış hale getirmek isteyenler

Ben, gelecekte yapay zeka geliştirme araçları ne kadar iyi olursa olsun, “ne yapılacağını tam olarak netleştirme aşaması”nın o kadar daha önemli hale geleceğini düşünüyorum.

Geliştirme yapay zekası hızlı uygulama yapabiliyorsa, yanlış yön de hızlı uygulanır. Bu yüzden uygulama hızından çok, ön taraftaki yapılandırmanın daha önemli hale geldiği görülüyor.

LAO, işte o ön aşamayı ele alma denemesi.

Hâlâ eksik çok şey var. Özellikle UX, tasarım dokümanı formatı, bunu geliştirme yapay zekasına devretme biçimi ve gerçek projelerde ne ölçüde geçerli olduğu konusunda geri bildirime ihtiyaç var.