Listeye dön
AI-first B2B Micro/10

Ürün Yorumu Özetleyici

E-ticaret ürün sayfasının URL'sini veriyorsun, AI 200+ yorumu okuyup 'neyi sevdiler / neyi sevmediler' özeti çıkarıyor.

Zaman
4 saat
bootcamp süresi
Kim ödeyecek
Bireylere
Online alışveriş yapan ama yor
Para hedefi
2000 × $3 = $6k OneTime
Tek seferlik
Stack
Next.js + Supabase + Claude
AI merkezde
/01

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
/02

6 saate sığar mı?

Bootcamp modunda sıkıştırılmış senaryo.

S — 4-8 saat. Scrape + summarize. 6 saatte web tool olarak biter.

/03

Ne ile inşa edeceksin?

Sıfırdan yazmayacaksın — bu parçaları birleştireceksin.

FrameworkNext.js 15 App Router
UIshadcn/ui + Tailwind
DatabaseSupabase Postgres (cache)
AuthClerk (opsiyonel)
AIClaude Sonnet 4.6
DeployVercel
/04

Hangi parçalar?

Her parça ayrı bir commit. Sırayla yakala.

  1. 1Ürün URL input
  2. 2Yorum çekme (Trendyol/Amazon public)
  3. 3Claude ile tema çıkarımı (pros/cons)
  4. 4Ortalama puan + toplam
  5. 5Cache (aynı URL tekrar aranırsa)
  6. 6Ücretli paylaşım linki
/05

Piyasada kimler var?

Rakip değil, referans. Sen onlardan küçük, hızlı ve yakın olacaksın.

/06

Neden evet, neden hayır?

Kısa bir gerçeklik testi.

Neden evet

Düşük geliştirme maliyeti, viral potansiyel (browser extension)

Neden hayır

Scraping riski, rate limit, tek seferlik = düşük LTV

/07

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
/08

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.

prompt.md
# 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 gör