Tedarik (Procurement) Agent
'3 farklı tedarikçiden ofis sandalyesi teklifi al' diyorsun, agent firmaları buluyor, e-postalıyor, cevapları topluyor.
Kimin derdi bu?
Gerçek bir insan, gerçek bir acı. Kafanda canlandır.
- Kim
- Ofis yöneticisi, satın alma sorumlusu — ayda 5-15 küçük tedarik
- Canı yanan yer
- Tedarikçi araştırma + manuel e-posta + cevap takip 4 saat/işlem
- Şu an nasıl yapıyor
- Google + Sahibinden + Linkedin manuel araştırma
6 saate sığar mı?
Bootcamp modunda sıkıştırılmış senaryo.
L — 12+ saat. Web search + e-posta gönderim + reply parse + tablo.
Ne ile inşa edeceksin?
Sıfırdan yazmayacaksın — bu parçaları birleştireceksin.
Hangi parçalar?
Her parça ayrı bir commit. Sırayla yakala.
- 1Tedarik isteği formu (kategori + spec)
- 2Web tedarikçi araştırma agent
- 3Otomatik e-posta gönderim (custom domain)
- 4Reply parse + structured data
- 5Karşılaştırma tablosu
- 6PO + sipariş takibi
Piyasada kimler var?
Rakip değil, referans. Sen onlardan küçük, hızlı ve yakın olacaksın.
Neden evet, neden hayır?
Kısa bir gerçeklik testi.
Saat tasarrufu yüksek, niche, sticky retention
E-posta deliverability + spam riski; LinkedIn ToS dikkat
Para nereden gelir?
Bir çerçeve, değil kesin plan. İlk 100 kullanıcıya odaklan.
- Fiyat
- $49/ay (10 istek), $149/ay (sınırsız)
- Hedef ARR
- 80 kullanıcı × $79 = $6.3k MRR
- Model
- Subscription
Claude Code'a ver
Aşağıdaki prompt'u olduğu gibi kopyala, Claude Code'a yapıştır. Stack, veri modeli, 6 saatlik inşa sırası ve başarı kriterleri içinde.
# Tedarik (Procurement) Agent **Ne inşa ediyoruz:** Tedarik isteği formuna "X özelliklerinde Y'den 3 teklif" yazınca agent web'de tedarikçi bulup e-postalayan, cevapları parse edip karşılaştırma tablosu sunan araç. **Kullanıcının işi (JTBD):** Şirkete 50 ofis sandalyesi alacağım, 3 firmadan teklif almak için 4 saat değil 30 dakika harcamak istiyorum. --- ## Stack - Next.js 15 App Router - Tailwind + shadcn/ui - Supabase Postgres + Auth - Claude Sonnet 4.6 + Tavily search - Resend (gönderim) + IMAP/Resend webhook (gelen e-posta) - Inngest (job queue) - Deploy: Vercel ## Veri modeli ```sql create table requests ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), user_id uuid references auth.users, title text, spec text, quantity int, deadline date, status text default 'searching', created_at timestamptz default now() ); create table suppliers_found ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), request_id uuid references requests on delete cascade, name text, website text, contact_email text, contact_phone text, contacted_at timestamptz, replied_at timestamptz ); create table quotes ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), request_id uuid references requests, supplier_id uuid references suppliers_found, amount numeric, currency text, lead_time_days int, notes text, raw_email text, received_at timestamptz default now() ); ``` ## Ana akışlar 1. Form: ürün + spec + miktar + son tarih. 2. Agent Tavily ile 5-10 tedarikçi bulur, contact e-posta çıkarır. 3. Resend ile templated e-posta gönderir (spec'e göre). 4. Reply webhook → Claude parse → quotes tablosu. 5. Dashboard karşılaştırma + "kabul et / reddet". ## 6 saatlik inşa sırası - 0:00–1:00 — Scaffold + auth + request form - 1:00–2:30 — Tavily search agent + supplier extraction - 2:30–3:30 — Resend e-posta gönderim - 3:30–4:30 — Reply webhook + Claude parse - 4:30–5:30 — Karşılaştırma UI - 5:30–6:00 — Inngest deploy ## Başarı kriteri - [ ] 1 test isteği için 5 tedarikçi bulundu - [ ] 5 e-posta gönderildi (sandbox) - [ ] 1 örnek cevabı parse etti (mock) - [ ] Karşılaştırma tablosu çalışıyor - [ ] "Kabul" butonu PO görünür hale getiriyor ## Dikkat - Spam riski: warm-up domain şart, gönderim limiti. - Domain reputation: SPF + DKIM + DMARC kurulumu. - Reply parse: structured prompt + örnek output. - "Otomatik kabul" yapma — manuel onay her zaman.
Bu sana uymadı mı?
Hepsini görGmail'e bağlanıyor, gelen her e-postayı kategorize ediyor, çoğunluğuna otomatik cevap veriyor, sadece kritik olanları sana iletiyor.
Rakip marka listesini veriyorsun, agent her gün haber/sosyal medya/pazar değişikliklerini izliyor, haftalık rapor gönderiyor.
Bir blog yazısı yazıyorsun, agent 8 platforma (LinkedIn, Twitter, Medium, Substack, Reddit...) platform-specific versiyonla yayınlıyor.