Ürün Yorumu Özetleyici
E-ticaret ürün sayfasının URL'sini veriyorsun, AI 200+ yorumu okuyup 'neyi sevdiler / neyi sevmediler' özeti çıkarıyor.
Kimin derdi bu?
Gerçek bir insan, gerçek bir acı. Kafanda canlandır.
- Kim
- Online alışveriş yapan ama yorum okumaya vakit harcayan kullanıcılar
- Canı yanan yer
- 200+ yorumu okumak 20 dakika, çoğu tekrar ediyor
- Şu an nasıl yapıyor
- Yorumları yukarıdan aşağı okuma veya atlama
6 saate sığar mı?
Bootcamp modunda sıkıştırılmış senaryo.
S — 4-8 saat. Scrape + summarize. 6 saatte web tool olarak biter.
Ne ile inşa edeceksin?
Sıfırdan yazmayacaksın — bu parçaları birleştireceksin.
Hangi parçalar?
Her parça ayrı bir commit. Sırayla yakala.
- 1Ürün URL input
- 2Yorum çekme (Trendyol/Amazon public)
- 3Claude ile tema çıkarımı (pros/cons)
- 4Ortalama puan + toplam
- 5Cache (aynı URL tekrar aranırsa)
- 6Ücretli paylaşım linki
Piyasada kimler var?
Rakip değil, referans. Sen onlardan küçük, hızlı ve yakın olacaksın.
Neden evet, neden hayır?
Kısa bir gerçeklik testi.
Düşük geliştirme maliyeti, viral potansiyel (browser extension)
Scraping riski, rate limit, tek seferlik = düşük LTV
Para nereden gelir?
Bir çerçeve, değil kesin plan. İlk 100 kullanıcıya odaklan.
- Fiyat
- Ücretsiz 3/gün, Pro $3 tek seferlik (30 gün erişim)
- Hedef ARR
- 2000 × $3 = $6k OneTime
- Model
- OneTime
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.
# Ürün Yorumu Özetleyici **Ne inşa ediyoruz:** Trendyol/Amazon ürün URL'si alınca 200 yorumu okuyup "sevdikleri / sevmedikleri" özeti çıkaran web aracı. **Kullanıcının işi (JTBD):** Online bir ürün alacağım zaman, 200 yorumu okumayıp 30 saniyede "bu ürün benim için uygun mu" kararı vermek istiyorum, böylece 20 dakikadan fazla zaman kaybetmeyeyim. --- ## Stack - Next.js 15 + TS strict, Tailwind + shadcn/ui - Supabase Postgres (cache), Claude Sonnet 4.6 - Deploy: Vercel ## Veri modeli ```sql create table product_summaries ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), url text unique, fetched_at timestamptz default now(), total_reviews int, avg_rating numeric(3,2), pros jsonb, cons jsonb, verdict_md text ); ``` ## Ana akışlar 1. Ana sayfa: büyük URL input. 2. Server action: fetch + cheerio ile ilk 200 yorumu parse et. 3. Cache kontrolü (24 saat), yoksa Claude'a yorumları gönder: "5 pros + 5 cons, her biri için 1 gerçek alıntı, sonunda 2 cümle verdict". 4. Sonuç sayfası paylaşılabilir URL (slug = hash(url)). 5. Ücretsiz 3/gün, Pro tek seferlik $3 ile 30 gün sınırsız. ## 6 saatlik inşa sırası - 0:00–1:00 — Scaffold + Supabase cache table - 1:00–2:30 — Scrape logic (Trendyol + basit Amazon PL) - 2:30–4:00 — Claude prompt + pros/cons UI - 4:00–5:00 — Rate limit + paylaşılabilir link - 5:00–6:00 — Deploy + 3 farklı ürünle test ## Başarı kriteri - [ ] Trendyol URL'si → 15sn'de özet - [ ] Pros/cons alıntıları gerçek - [ ] Aynı URL 2. istekte cache'ten dönüyor - [ ] Mobilde iyi, canlı URL ## Dikkat - Scraping rate limit — IP rotasyonu yok, sadece kullanıcı bekletme akışı. - Fake yorum tespiti **scope dışı**.
Bu sana uymadı mı?
Hepsini görE-ticaret sitelerinin gelen müşteri yorumlarını otomatik sentiment analizi yaparak, negatif yorumlara öncelikli yanıt taslakları hazırlayan araç.
Zoom/Google Meet kayıtlarını alıp özet + aksiyon maddeleri + takip e-postası taslağı üreten tool.
B2B satış temsilcilerinin LinkedIn profilinden kişiselleştirilmiş connection request yazan, CRM'e atayan tool.