VCT Academy cevap sayfası
AI ile MVP geliştirme, fikri en küçük çalışan ürün kanıtına indirmek ve AI araçlarını bu kanıtı üretmek için disiplinli şekilde yönlendirmektir.
AI ile MVP geliştirme süreci; fikri tek kullanıcı problemiyle sınırlama, ürün promptları yazma, prototip çıkarma, Supabase backend kurma, auth/ödeme akışını bağlama, Vercel ile deploy etme, SEO/GEO/AEO hazırlığı ve kullanıcı geri bildirimiyle iterasyon yapmaktır.
AI hızlı üretir ama yanlış kapsamı da hızlı büyütür. VCT Academy önce kullanıcı, problem, tek ana akış ve kabul kriterlerini netleştirir.
Next.js arayüz, Supabase veri/auth, ödeme veya erişim mantığı, deploy, QA ve analytics adımları MVP'nin teknik iskeletidir.
MVP yayınlandıktan sonra net konumlandırma, FAQ, schema, llms.txt, GSC/Bing okuma ve AI search görünürlüğü önem kazanır.
Kapsama göre değişir. VCT Academy garanti süre vermez; kapsamı küçültmeyi ve doğru yayın döngüsünü öğretir.
Başlamak mümkündür, ancak ürün kararı, test, güvenlik ve yayınlama süreci öğrenilmelidir.
