Next.js · Supabase · n8n · LLM entegrasyonları ile uçtan uca ürünler geliştiriyorum

Doğuş Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri 3. sınıf öğrencisiyim. Modern web teknolojileri, veritabanı mimarileri ve yapay zekâ entegrasyonları üzerine uçtan uca ürünler geliştiriyorum. Fikir aşamasından canlıya alma ve ölçeklendirmeye kadar geliştirme döngüsünün her adımında yer alıyorum.

Yaklaşımım: "AI dili anlar, kod hesaplar." LLM'leri niyet ve varlık çıkarımı gibi dil işleme görevlerinde kullanıyor, hesaplama ve iş mantığını deterministik katmanlara bırakarak güvenilir sistemler tasarlıyorum.

• 🎓 Doğuş Üniversitesi — YBS (Eylül 2024 – devam ediyor)
• 🧩 Doğuş Üniversitesi Bilişim Kulübü — Proje Geliştirme Komitesi üyesi
• 📜 Yapay Zekâ Dünyasına Giriş — BTK Akademi (2026)

Diller

Frontend & Mobil

Backend & Veritabanı

Yapay Zekâ & Otomasyon

Dağıtım & Araçlar

WhatsApp Cloud API OpenAI Supabase Edge Functions PostgreSQL n8n GitHub Actions

Uygulama indirmeden, WhatsApp'a yazarak (ya da sesli mesaj ve fotoğrafla) kalori, makro, su, kilo, antrenman ve kardiyo takibi yapan yapay zekâ asistanı. Fikirden canlı ürüne kadar (ödeme modeli, KVKK süreçleri ve tanıtım sitesi dahil) uçtan uca geliştirdim.

• Deterministik AI: LLM yalnızca niyet/varlık çıkarımında (25+ intent, 61 senaryoluk otomatik regresyon testi); kalori, makro, porsiyon ve hedef hesapları SQL/TypeScript katmanında
• Çok modlu girdi: Whisper ile sesli mesaj; vision modeliyle yemek fotoğrafı, ürün barkodu ve paket üstü besin değerleri tablosu okuma
• Besin verisi: 2.700+ kayıtlık Türkçe besin veritabanı (650 zincir restoran ürünü: McDonald's, Burger King, Popeyes, Starbucks, Tavuk Dünyası); pg_trgm + unaccent ile yazım hatasına dayanıklı arama, bulunamayan besin için web araştırması
• Antrenman motoru: 7 hazır program (6 ağırlık + 8 haftalık Koşuya Başla 0 → 5 km), hareket bazlı otomatik ilerleme (lineer ve çift ilerleme, deload), 1RM tahmini ve kişisel rekorlar; kardiyoda Compendium/ACSM MET tabanlı kalori, tempo ve mesafe rekorları, haftalık 150 dk hedefi
• Premium: veriye dayalı haftalık kalori hedefi ayarı, haftalık yemek planı ve alışveriş listesi, PDF raporlar, aralıklı oruç zamanlayıcısı, kişisel hatırlatmalar
• Altyapı: 30+ tablo ve RLS; GitHub Actions ile otomatik edge function dağıtımı; n8n ile zamanlanmış hatırlatmalar, haftalık yönetici raporu ve hata alarmları; KVKK açık onayı ve tek mesajla hesap silme

Next.js 16 React 19 Supabase Claude API Upstash Redis Shopier n8n Python

YKS'ye hazırlanan öğrenciler için çalışma takip, analiz ve AI koç platformu. Öğrenci kaydeder, AI analiz eder, veli ücretsiz panelinden takip eder. Ürün tasarımından ödeme sistemine, güvenlikten KVKK süreçlerine kadar tek başıma geliştirip işletiyorum.

• AI Koç: Claude API ile konu analizi, deneme yorumu, haftalık çalışma planı ve günlük "bugün ne çalışayım?" önerisi; hata defterinde fotoğraftan soru çözümü ve güven skoru. Sayısal hesaplar kodda, LLM yalnızca yorumda
• Veri: Railway'deki Python servisiyle güncellenen 40.000+ YÖKATLAS kaydı (2025 + 2026) üzerinden başarı sırasına göre üniversite eşleştirme
• Premium & ödeme: 7 gün deneme, aylık ve "YKS'ye kadar" paketler; Shopier entegrasyonu (imza doğrulama, tek seferlik kredilendirme), veliye WhatsApp ile ödeme linki; ücretsiz plan limitleri DB trigger'larıyla
• Güvenlik: Tüm tablolarda RLS, oturumdan çözülen kimlikle IDOR koruması, HMAC imzalı httpOnly veli oturumu, Redis ile rate limit ve öğrenci başına AI kotası, özel depolama + imzalı URL, Sentry EU
• Deneyim: PWA + offline-first kayıt kuyruğu, streak sistemi, push bildirimleri, haftalık hedefler, paylaşılabilir PNG rapor kartı, veli paneli ısı haritası
• KVKK: 18 yaş altı için veli beyanı ve otomatik bilgilendirme, açık rıza, tek tıkla hesap ve veri silme

_{🔒 Kaynak kodu özel · ürünü sorutakip.online adresinde inceleyebilirsiniz}