"Keşfet. Yakala. Yayınla."
| Ekip Üyesi | Rol | GitHub | |
|---|---|---|---|
| Ufuk Demir | ⏱️ Scrum Master |
 |
 |
| Ezgisu Badak | 👑 Product Owner |
|
|
| Ayşe Dilara Baysal | 💻 Developer |
|
|
| Feyzanur Karatay | 💻 Developer |
|
|
| Furkan Çakı | 💻 Developer |
|
|
Condea
Condea, YouTube içerik üreticilerinin topluluklarından gelen değerli içerik fikirlerini kaçırmamasını sağlayan akıllı bir otomasyon sistemidir. YZTA-2026 BOOTCAMP kapsamında geliştirilen bu proje, YouTube yorumlarını otomatik olarak izler, Yapay Zeka (Google Gemini) desteğiyle "içerik tavsiyesi" taşıyan yorumları ayırt eder ve bu verileri düzenli bir rapor halinde kanal sahibine iletir. Condea, içerik üreticilerinin takipçileriyle kurduğu bağı güçlendirirken, içerik planlama sürecini veri odaklı bir hale getirir.
Condea projesinin temel fonksiyonları şunlardır:
- Akıllı Yorum İzleme: YouTube kanalından gelen tüm yorumlar anlık olarak yakalanır ve mükerrer (duplicate) kayıtlar elenerek temiz bir veri akışı sağlanır
- İçerik İsteği Analizi: Google Gemini entegrasyonu sayesinde, yorumların içerik tavsiyesi veya içerik isteği içerip içermediği otomatik olarak tespit edilir.
- Merkezi Veri Yönetimi: İşlenen tüm yorumlar; metin, beğeni sayısı ve tarih bilgileriyle birlikte Google Sheets üzerinde kurumsal bir tablo yapısında depolanır.
- Otomatik Raporlama: Sistem, periyodik olarak (haftalık/günlük) veri tabanını analiz eder ve kullanıcının tercihlerine göre tüm yorumları derleyerek şık bir HTML e-posta tasarımı ile kanal sahibine raporlar.
Condea, özellikle aşağıdaki kullanıcılar için optimize edilmiştir:
- YouTube İçerik Üreticileri: Takipçilerinden gelen harika fikirleri yorumlar arasında kaybetmek istemeyen ve içerik planlama sürecini otomatize etmek isteyen üreticiler.
- Kanal Yöneticileri: Topluluk etkileşimlerini analiz edip, kanal stratejisini izleyici geri bildirimlerine göre şekillendirmeyi hedefleyen profesyoneller.
|
📋 Süreç Nasıl Yönetiliyor? Tüm kullanıcı hikayeleri, görevler ve önceliklendirme Slack listeleri üzerinden yönetilmektedir. 
|
Proje toplam 3 sprint olarak planlanmıştır ve "Sprint Takvimi" aşağıda yer almaktadır.
Hangi hususlar dikkate alınarak projenin 3 sprinte bölündüğü, sprintlere atanan görevler belirlenirken nelerin amaçlandığı (backlog dağıtım mantığı), sprintlerdeki toplam görev sayıları ve sprintlerin toplam görev puanları aşağıda belirtilmektedir:
Tüm proje süreci boyunca gerçekleştirilmesi planlanan toplam görev sayısı 32 (User Story) ve tüm görevlerin toplam puanı 117'dir. (User Story)
-
Sprint 1 — Temel Oluşturma: Tüm süreci başlatacak ve geliştirilerek hedeflenen hâle getirilecek bir prototip.
Amaç: Sistemin uçtan uca çalışan temel veri hattının kurulması; YouTube yorumlarının otomatik yakalanması, mükerrer kayıtların engellenmesi, Gemini ile temel sınıflandırmanın (içerik isteği tespiti) yapılması ve işlenen verilerin Google Sheets veri deposuna kaydedilmesi.
Bu sprintte gerçekleştirilmesi hedeflenen görevler, toplam 6 adet ve toplam 20 puandır.
-
Sprint 2 — Yapay Zeka Entegrasyonu: Yapay zeka öğeleriyle donatılmış ve stabil şekilde çalışan bir ürün.
Amaç: Yapay zekâ katmanının derinleştirilerek ürünün stabil hâle getirilmesi; yorumların duygu, niyet ve özel konu bazında çok etiketli sınıflandırılması, reklam ve spam içeriklerin elenmesi, çift dilli ve iki tonlu yanıt taslaklarının üretilmesi ile kurumsal HTML raporlama şablonunun tasarlanması.
Bu sprintte gerçekleştirilmesi hedeflenen görevler, toplam 8 adet ve toplam 24 puandır.
-
Sprint 3 — Teslimat Hazırlığı: Hedeflendiği şekilde tamamlanmış, düzgün şekilde çalışan ve sunulmaya hazır bir ürün.
Amaç: Son kontrollerin ve deneyim iyileştirmelerinin yapılması; dokümantasyonun, teknik dosyaların, sunum dosyasının ve tanıtım videosunun hazırlanması.
Bu sprintte gerçekleştirilmesi hedeflenen görevler, toplam 18 adet ve "25 puan + 48 puan" olmak üzere toplam 73 puandır. 25 puanlık kısım, gerçekleştirilmesi hedeflenen ana görevler olarak belirlenerek öncelenmiş, diğer 48 puanlık kısım ise projenin gidişatına göre değerlendirilmek üzere "EPIC 8: Ekstra Özelliklerin Eklenmesi" şeklinde belirtilip projenin ana kapsamından ayrı tutulmuştur. Yani, EPIC 8 kapsamında olan görevler, proje için esas teşkil etmemektedir.
| Durum | Sprint & Odak Noktası | Başlangıç | Bitiş | Görev Sayısı | İş Yükü (Puan) | Kapsam ve Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|---|
 |
Sprint 1 Temel Oluşturma |
19 Haziran | 05 Temmuz | 6 Görev |
20 SP | Süreci başlatacak ilk prototipin ortaya konması ve temel altyapının kurulması. |
|
Sprint 2 Yapay Zeka Entegrasyonu |
06 Temmuz | 19 Temmuz | 8 Görev |
24 SP | Yapay zeka öğelerinin entegre edilerek prototipin akıllı ve dinamik hâle getirilmesi. |
|
Sprint 3 Teslimat Hazırlığı |
20 Temmuz | 02 Ağustos | 18 Görev |
73 SP (25 SP Ana + 48 SP Ekstra) |
Son kontroller, kullanıcı deneyimi iyileştirmeleri, dokümantasyon, sunum ve tanıtım videosu. |
| 📊 ÖZET | Tüm Süreç | 19 Haziran | 02 Ağustos | 32 Görev |
117 SP (69 SP Ana Kapsam) |
YouTube içerik üreticilerinin topluluklarından gelen değerli içerik fikirlerini kaçırmamasını sağlayan akıllı bir otomasyon sistemi olan Condea'nın geliştirilmesi. |
Condea üç bileşenden oluşur; tüm kaynak kodları bu repodadır:
apps-script/— Yorum panelinin backend'i (Kod.gs) ve arayüzü (Panel.html). Google Apps Script Web App olarak yayınlanır.make-senaryolari/— Make.com otomasyon akışlarının blueprint dosyaları:1-yorum-toplama-ve-AI-siniflandirma.json— YouTube'dan yorumları çeker, Gemini ile sınıflandırır, Google Sheets'e yazar.2-insan-onayli-yanit.json— Panelden onaylanan yanıtı ilgili YouTube yorumuna gönderir.
prompts/— Gemini çok etiketli sınıflandırma promptu.
Güvenlik notu: API anahtarları, webhook adresleri, Sheet ID ve hesap bilgileri koddan temizlenmiştir (
BURAYA_...placeholder'ları). Sistemi çalıştırmak için bu alanlara kendi değerlerinizi girin.
|
🏃 Sprint Nasıl Yönetiliyor? Sprint 1 kapsamındaki görevler ve ilerleme durumu Slack listeleri üzerinden takip edilmektedir. 
|
| Durum | Sprint & Odak Noktası | Başlangıç | Bitiş | Görev Sayısı | İş Yükü (Puan) | Kapsam ve Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
Sprint 1 Temel Oluşturma |
19 Haziran | 05 Temmuz | 6 Görev |
20 SP | Süreci başlatacak ilk prototipin ortaya konması ve temel altyapının kurulması. |
Öncelikle, ekipteki geliştiricilerin fikirleri esas alınarak, projenin hayata geçirilebilmesi için mutlaka tamamlanması gereken ana görevler ve alt görevler belirlendi. Henüz ilk sprint olması ve ekibin iş potansiyelinin tam olarak bilinememesi sebebiyle ilk sprint için yaklaşık üçte birlik bir görev yoğunluğu (Süreç toplamda üç sprintten oluştuğu için) mantıklı bulundu ve görevler, bu oranı karşılayacak şekilde sırasıyla eklendi. Sprint 1'de gösterilen ekip performansına bağlı olarak diğer sprintlerde görevlerin artırılmasına veya azaltılmasına karar verilebilir. İlaveten, Sprint 1 için yapılan görev planlamasının dışına çıkılarak sonraki sprintlerin görevleri erkene alınabilir. Bu sprint kapsamında, belirlenen toplam 6 görevin tamamlanması hedeflenmektedir. Bu görevler, toplam 20 puan değerindedir.
Ekran görüntülerine aşağıdaki butonlara tıklayarak ulaşabilirsiniz:
.png)
.png)
.png)
.png)
- Sprint Hedefi: YouTube yorumlarını otonom olarak yakalayıp Gemini ile filtrelenmiş yapay zeka yanıtları üreten çalışan bir veri hattı (MVP) kurmak.
- Katılımcılar: Ufuk Demir, Ezgisu Badak, Feyzanur Karatay, Furkan Çakı, Ayşe Dilara Baysal (Tüm Scrum Takımı)
Not: Bu sprint sonu değerlendirmesi, dış paydaş katılımı olmaksızın "İç Teknik Demo" olarak gerçekleştirilmiştir.
-
Tamamlanan ve Demosu Yapılan İşler:
- [✓] YouTube "Watch Comments" modülü entegrasyonu (Canlı akış başarıyla izlendi).
- [✓] Google Sheets üzerinden tekrar eden yorum filtresi (Duplicate Filtering testi başarıyla geçildi).
- [✓] Gemini prompt mühendisliği ve 2 farklı yanıt taslağı üretimi (Çıktı kalitesi ekipçe onaylandı).
- [✓] Operasyonel veri deposu, Google Sheets kurulumu (İşlenen yorumlar; ID, metin, analiz çıktısı, beğeni ve tarih ile otomatik olarak tabloya yazıldı.)
- [✓] Kanala yanıt iletim testi ve gölge yanıt çözümü (Youtube'a yanıt gönderimi test edildi, gölge yanıt sorunu giderildi ve veri hattı uçtan uca doğrulandı.)
-
Ekip İçi Teknik Değerlendirme & Gelecek Sprint Kararları:
- Gemini'ın ürettiği iki tonlu (kurumsal / samimi) yanıt şablonlarının kalitesi ekip tarafından yeterli bulundu.
- Veri hattının kararlı çalıştığı ekip içinde demo ile doğrulandı.
- Feature creep'i önlemek için kapsam sınırları netleştirildi.
- Sprint 1 görevleri erken tamamlandığından Sprint 2 görevlerine erkenden başlayabilme fırsatı yakalandı.
- Sprint 2'de, ürünün teknik açıdan tamamlanmış veya tamamlanmaya yakın hâle getirilmesi ve mümkünse, eklenebilecek ekstra özellikler için de zaman yaratılması amaçlandı.
- İlk projedeki (GoStock) teknik engeli 4. günde çok hızlı fark edip pivot (fikir değiştirme) kararı alabildik. Zaman kaybetmedik.
- Make.com ve Gemini entegrasyonu beklediğimizden çok daha hızlı ve stabil çalıştı.
- Ekip üyelerinin kişisel ajandalarına çok hızlı uyum sağlandı ve böylelikle, projenin zaman çizelgesi en verimli şekilde yönetildi.
- Takım içi yardımlaşma, özveri ve Daily Scrum disiplini yüksekti.
- Sprint başında, ekip üyelerinin tam sayıda olmaması ve teknik bilgi yetersizlikleri sebebiyle projenin gereksinimleri anlaşılamadı, bu sebepten mecburen proje değişikliğine gidildi. Bu durum 4 gün kaybetmemize neden oldu.
- YouTube'daki "gölge yanıt" sorunu bizi 1 gün boyunca blokladı.
- Gemini API'ın kotasının bitmesi, hata ayıklama sürecinin beklenenden fazla zaman almasına sebep oldu.
- Make.com kotasının bitmesi, projenin farklı bir hesaba taşınmasını zorunlu kıldı. (Bu durumun tekrar yaşanması da muhtemel.)
- Aksiyon 1: Gemini entegrasyonuyla özelleştirilebilir niyet ve kategori analizi motorunun geliştirilmesi.
- Aksiyon 2: Dinamik içerik destekli, profesyonel Gmail HTML raporlama şablonlarının tasarlanması ve devreye alınması.
- Tarih Aralığı: 19 Haziran 2026 - 5 Temmuz 2026 (17 Gün)
- Sprint Hedefi: Temel otonom veri hattının çalışır hale getirilmesi (MVP)
- Sprint Durumu: Başarıyla Tamamlandı (Hatta Sprint 2 görevlerine erken başlandı)
- Planlanan İş (Story Point / Görev Sayısı): 6 Görev
- Tamamlanan İş: 6 Görev (GoStock iptal edildikten sonra Condea kapsamında açılan tüm görevler tamamlanmıştır.)
- YouTube Otomasyonu: Canlı yorum akışı Sheets'e bağlandı.
- Filtreleme:
Search Rowsile tekrar eden veri işleme hatası engellendi. - Yapay Zeka: Gemini API entegrasyonu ile otomatik duygu analizi ve yanıt taslağı kurgusu yapıldı.
- Veri Mimarisi: Verilerin Sheets üzerinde ilişkisel tutulması sağlandı.
- 22-23 Haziran: GoStock projesinin zaman/imkan kısıtları nedeniyle iptal edilmesine ve yapay zeka odaklı Condea projesine geçilmesine oy birliğiyle karar verilmiştir. Bu stratejik pivot, projenin başarısını olumlu etkilemiştir.
- Gemini entegrasyonuyla özelleştirilebilir niyet ve kategori analizi motorunun geliştirilmesi.
- Dinamik içerik destekli, profesyonel Gmail HTML raporlama şablonlarının tasarlanması ve devreye alınması.
|
🏃 Sprint Nasıl Yönetiliyor? Sprint 2 kapsamındaki görevler ve ilerleme durumu Slack listeleri üzerinden takip edilmektedir. 
|
| Durum | Sprint & Odak Noktası | Başlangıç | Bitiş | Görev Sayısı | İş Yükü (Puan) | Kapsam ve Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
Sprint 2 Yapay Zeka Entegrasyonu |
06 Temmuz | 19 Temmuz | 8 Görev |
24 SP | Yapay zeka öğelerinin entegre edilerek prototipin akıllı ve dinamik hâle getirilmesi. |
Sprint 1'de hedeflenen görevlerin planlanandan erken tamamlanması, ekibin, Sprint 1 için belirlenen iş kapasitesini rahatlıkla karşılayabildiğini gösterdi. Sprint 2'de daha fazla görev eklemek yerine Sprint 1'deki yaklaşık üçte birlik puan oranını korumayı tercih ettik. Bu kararla, sürecin çok yoğun geçerek ekibin iş veriminin azalmasının engellenmesi amaçlandı. Bu sprint kapsamında, belirlenen toplam 8 görevin tamamlanması hedeflenmektedir. Bu görevler, toplam 24 puan değerindedir.
Ekran görüntülerine aşağıdaki butonlara tıklayarak ulaşabilirsiniz:
.png)
.png)
.png)
.png)
- Sprint Hedefi: Gemini entegrasyonuyla özelleştirilebilir niyet ve kategori analizi motoru geliştirilerek, bu analizleri dinamik içerik destekli profesyonel Gmail HTML raporlarıyla sunan bir yapı kurgulanması.
- Katılımcılar: Ufuk Demir, Ezgisu Badak, Feyzanur Karatay, Furkan Çakı, Ayşe Dilara Baysal (Tüm Scrum Takımı)
Not: Bu sprint sonu değerlendirmesi, dış paydaş katılımı olmaksızın "İç Teknik Demo" olarak gerçekleştirilmiştir.
-
Tamamlanan ve Demosu Yapılan İşler:
- [✓] Duygu, niyet ve özel konu bazında çok etiketli yorum sınıflandırma (Google Sheets'teki konumları doğrulandı)
- [✓] Spam ve reklam filtresi (Spam ve reklam içeren yorumlar raporlama tablosuna yazılmadan eleniyor)
- [✓] Çift dilli yanıt taslakları (TR-EN)
- [✓] Kurumsal HTML e-posta şablonu
- [✓] Verileri filtreleyen mantıksal fonksiyonların kurulması
-
Ekip İçi Teknik Değerlendirme & Gelecek Sprint Kararları:
- Çok etiketli sınıflandırmanın tek prompt'ta çözülmesi, ayrı modüllere bölmeye kıyasla ciddi operasyon (kota) tasarrufu sağladı; bu yaklaşım korunacak.
- Parametrik yapı sayesinde ürünün başka kanallara uyarlanabilirliği doğrulandı; ürünleşme potansiyeli güçlendi.
- Sınıflandırma çıktı kalitesi ekipçe yeterli bulundu; iki tonlu taslakların pratikte işe yaradığı görüldü.
Amacı: Ürüne değil, takımın çalışma şekline ve süreçlerine odaklanılır. "Nasıl çalıştık, neleri daha iyi yapabiliriz?" sorusuna cevap aranır. Takım içi açık ve şeffaf bir dürüstlük seansıdır.
- Projenin teknik tarafı ile dokümantasyon tarafının koordinasyonu hızlı şekilde sağlandı.
- Planlanan işler erken bitince ekip boş durmak yerine kapsam dışı özellikler üretti; proaktif bir tutum sergilendi.
- Danışmanımızın isteği üzerine, görev puanları ve backlog dağıtım mantığı gibi kısımlardaki eksikliklerimiz hızlı bir şekilde güncellenerek dokümantasyon, büyük oranda nihaî hâline getirildi.
- Make.com senaryoları ve API anahtarları gibi ortak/gizli kaynaklara erişimin tek kişide toplanması sebebiyle ekip üyelerinin paralel çalışması zorlaştı.
- Bazı yapılandırma kararlarının yeterince değerlendirilmeden, hızlı şekilde alınması, daha az aşamada ve daha kısa sürede gerçekleştirilebilecek bir iş akışına gereğinden fazla zaman harcanmasına neden oldu.
- Aksiyon 1: Paylaşılan Make.com kotaları için kullanıp takibi yapılacak, yoğun test öncesi ekip bilgilendirilecek.
- Aksiyon 2: Kritik yapılandırma kararları alındığı anda dokümana işlenecek, sprint sonuna bırakılmayacak.
- Aksiyon 3: Kullanıcıların e-posta kapsamını seçebilmesi ve önceki dönemle trend karşılaştırması (↑/↓) yapabilmesi için veri işleme mantığı tamamlanacak.
- Aksiyon 4: Zamanlayıcı kurulacak ve e-posta alım sıklığı (günlük ve haftalık) seçilebilecek.
- Aksiyon 5: Sunum, dokümantasyon, teknik dosyalar ve video hazırlanacak.
Amacı: O sprintin tüm teknik ve idari özetidir. Projenin hafızasıdır (Archive). Dönüp bakıldığında o tarihte projenin hangi sürümde olduğu ve ne durumda olduğunu gösterir. İçinde takvim, metrikler, review ve retro özetleri bir arada bulunur.
- Tarih Aralığı: 6 Temmuz 2026 - 19 Temmuz 2026 (14 Gün)
- Sprint Hedefi: Gemini entegrasyonuyla özelleştirilebilir niyet ve kategori analizi motoru geliştirilerek, bu analizleri dinamik içerik destekli profesyonel Gmail HTML raporlarıyla sunan bir yapı kurgulanması.
- Sprint Durumu: Başarıyla Tamamlandı (Hatta Sprint 3 görevlerine erken başlandı)
- Planlanan İş (Story Point / Görev Sayısı): 8 Görev
- Tamamlanan İş: 8 Görev (Tamamlanması hedeflenen tüm görevler kapatılmıştır.)
- Çok Etiketli Sınıflandırma: Gemini tek çağrıda duygu (Olumlu/Olumsuz/Nötr), niyet (Beğeni/Eleştiri/İçerik İsteği/Spam) ve özel konu etiketini birlikte üretecek şekilde güncellendi.
- Filtreleme: Reklam ve spam içerikler ana raporlama tablosuna hiç yazılmadan eleniyor.
- Yanıt Taslakları: Yorumun diline göre (TR/EN) ve iki farklı tonda (Kurumsal / Samimi) taslak üretimi devreye alındı.
- Parametrik Yapı: Kanal adı, konusu ve özel konu kelimesi
Ayarlarsekmesinden okunup prompt'a besleniyor; ürün tek kanala bağımlı olmaktan çıktı. - Raporlama: "Haftalık İçerik Önerileri" ve opsiyonel "En Beğenilen / En Ağır Eleştiriler" bölümlerini içeren kurumsal HTML e-posta şablonu tasarlandı.
- Analitik: Google Sheets içinde KPI'lar ile pasta ve çubuk grafikten oluşan
Özet Panelkuruldu.
- 8-10 Temmuz: Gemini çıktısının .JSON bloğuna sarılması Parse JSON hatasına yol açtı. Parse JSON modülü tamamen kaldırılıp
responseMimeType: application/jsonayarlanarak sorun çözüldü. - 13-14 Temmuz: İki farklı Google hesabı ve iki ayrı spreadsheet üzerinde çalışıldığı fark edildi; mükerrer kayıtlar oluşmuştu. Tüm akış tek hesap ve tek veri kaynağında birleştirildi ve "tek ortak hesap, tek veri kaynağı" kuralı ekipçe benimsendi.
- 16-17 Temmuz: "Özel Konu" sütununa yanlış hücre beslendiği için etiketler bozuldu; hücre eşlemesi düzeltilerek giderildi.
- Zaman ayarlı (periyodik) rapor gönderim otomasyonunun kurulması.
- Son 7 günü işleyen bağımsız raporlama senaryosunun tamamlanması.
- Jüri sunumu için "Demo Butonu", 3 dakikalık yedek ekran kaydı ve teknik dokümantasyonun hazırlanması.
- Veri toplama hattına müdahale edilmeden sistemin sunum için stabilize edilmesi.
- Ana görevler tamamlandığında EPIC 8: (Ekstra Görevler)'in de yapılması.
|
🏃 Sprint Nasıl Yönetiliyor? Sprint 3 kapsamındaki görevler ve ilerleme durumu Slack listeleri üzerinden takip edilmektedir. 
|
| Durum | Sprint & Odak Noktası | Başlangıç | Bitiş | Görev Sayısı | İş Yükü (Puan) | Kapsam ve Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
Sprint 3 Teslimat Hazırlığı |
20 Temmuz | 02 Ağustos | 18 Görev |
73 SP (25 SP Ana + 48 SP Ekstra) |
Son kontroller, kullanıcı deneyimi iyileştirmeleri, dokümantasyon, sunum ve tanıtım videosu. |
Sprint 2'de hedeflenen görevlerin başarıyla tamamlanması, ekibin iş temposunu ve kapasitesini istikrarlı bir şekilde koruyabildiğini gösterdi. Sprint 3, sürecin son aşaması ve nihai teslimat dönemi olduğu için, temel teslimat hazırlıklarını kapsayan ana hedeflere ek olarak ürünün yeteneklerini artıracak esnek bir görev havuzunun (Epic 8) backlog'a dahil edilmesi kararlaştırıldı. Sürecin çok yoğun geçerek ekibin iş veriminin düşmesini engellemek amacıyla esnek kapsam kontrollü bir şekilde yönetildi. Bu sprint kapsamında, belirlenen toplam 18 görev'den 2'si ekip değerlendirmesi sonucu bilinçli olarak reddedildi. Kalanların (16 görev) tamamlanması ve net 67 puanlık iş yükünün geride bırakılması hedeflenmektedir.
Ekran görüntülerine aşağıdaki butonlara tıklayarak ulaşabilirsiniz:
.png)
.png)
.png)
.png)
- Sprint Hedefi: Belirlenen zaman aralıklarında raporların otomatik gönderilmesini sağlamak ve jüri sunumu için sistemi dondurup (stabilize edip) sunuma hazır bir MVP teslim etmek.
- Katılımcılar: Ufuk Demir, Ezgisu Badak, Feyzanur Karatay, Furkan Çakı, Ayşe Dilara Baysal (Tüm Scrum Takımı)
Not: Bu sprint sonu değerlendirmesi, dış paydaş katılımı olmaksızın "İç Teknik Demo" olarak gerçekleştirilmiştir.
-
Tamamlanan ve Demosu Yapılan İşler:
- [✓] Zaman ayarlı rapor senaryosu (Make Interval/Ticker) — belirli gün ve saatte otomatik tetikleme başarıyla doğrulandı.
- [✓] Son 7 gün verisini işleyen otomatik e-posta raporu (Senaryo 2) — Sheets'ten çekilen veri HTML şablona yerleştirilip kanal sahibine ulaştı.
- [✓] E-posta alım sıklığı seçimi (günlük / haftalık) — sıklığa göre otomatik tetikleme test edildi.
- [✓] İnsan onaylı otomatik YouTube yanıtı — canlı test yapıldı, yanıt doğru marka kanalından yayınlandı.
- [✓] Canlı deploy (public URL), GitHub teknik dokümantasyonu ve 3 dakikalık yedek demo videosu hazırlığı tamamlandı.
-
Ekip İçi Teknik Değerlendirme & Ürünleştirme Kararları:
- Sistem, sprint amacına uygun olarak jüri sunumu için donduruldu; veri toplama hattına son iki haftada müdahale edilmedi. Canlı sunumdaki olası API/altyapı riskine karşı 3 dakikalık yedek demo videosu hazır tutulmasına karar verildi.
- "Canlı sunum için Demo Butonu" ve "Router ile senaryo birleştirme" maddeleri bilinçli olarak reddedildi: iki senaryo Make ücretsiz planının limitine zaten sığdığından Router gereksizdi, canlı tetikleme yerine ise güvenli yedek video tercih edildi.
- Ürünleşme fazı için gerçek Google OAuth 2.0 ile çok kullanıcılı yapıya geçiş (her kullanıcının kendi kanalını yetkilendirmesi) teknik backlog'a dahil edildi.
- Zaman ayarlı raporlama hattı planlandığı gibi tamamlandı ve otomatik e-postalar sorunsuz ulaştı.
- Sprint amacına sadık kalıp veri toplama hattına dokunmadık; bu disiplin sistemi son iki haftada kararlı tuttu.
- Bilinçli kapsam kararları aldık (Demo Butonu ve Router birleştirmenin reddedilmesi) ve gereksiz karmaşıklıktan kaçındık.
- Hata yönetimi (Make
onerror+ Apps Script "Hatalar" sekmesi) sayesinde hiçbir yanıt sessizce kaybolmadı; sistem sunuma güvenle taşınabilir hale geldi.
- Zaman ayarlı tetikleyicinin (günlük/haftalık) doğru saatte çalıştığını doğrulamak için gerçek zamanı beklemek gerekti; anlık test yapamadığımız için doğrulama döngüsü yavaşladı.
- Otomatik raporun kime gideceği (sahibin e-postası her zaman ekleniyor, aboneler ayrı listede) başta karışıklık yarattı; alıcı mantığının netleştirilmesi ek zaman aldı.
- Sistemi dondurma kararına rağmen küçük iyileştirme istekleri gelmeye devam etti; kapsamı sabit tutmak ek disiplin gerektirdi.
- Aksiyon 1: Jüri sunumundan önce ekipçe en az 3 kez baştan sona canlı prova yapılacak ve yedek demo videosu kontrol edilecek.
- Aksiyon 2: Ürünleşme için gerçek Google OAuth 2.0 kapsam (scope) gereksinimleri önceden listelenecek.
- Tarih Aralığı: 20 Temmuz 2026 - 2 Ağustos 2026 (14 Gün)
- Sprint Hedefi: Otomatik raporlama sistemini devreye alınarak jüri sunumu için MVP'nin stabilize edilmesi
- Sprint Durumu: Başarıyla Tamamlandı
- Planlanan İş (Story Point / Görev Sayısı): 18 Görev
- Tamamlanan İş: 16 Görev (Tamamlanmayan 2 görev ekip tarafından bilinçli olarak reddedildi.)
- Zamanlayıcı (Ticker): Make Interval/Ticker ile belirlenen gün ve saatte otomatik tetikleme başarıyla doğrulandı.
- E-posta Raporlama: Son 7 gün verisini işleyen otomatik e-posta raporu (Senaryo 2) devreye alındı; Sheets'ten çekilen veri HTML şablona yerleştirilip kanal sahibine ulaştırıldı ve günlük/haftalık alım sıklığı test edildi.
- YouTube Otomasyonu: İnsan onaylı otomatik YouTube yanıtı ile canlı test gerçekleştirildi, yanıt doğru marka kanalından yayınlandı.
- Teslimat & Dokümantasyon: Canlı deploy (public URL), GitHub teknik dokümantasyonu ve 3 dakikalık yedek demo videosu hazırlığı tamamlandı.
- 6-19 Temmuz: Sprint 3 boyunca ekip üyeleri arasındaki zaman uyuşmazlıkları süreç yönetimi açısından risk oluşturmuş olsa da iş yükünün doğru dengelenmesi, efektif görev dağılımı ve disiplinli zaman yönetimi sayesinde tüm krizler başarıyla aşıldı.
Yapay Zeka ve Teknoloji Akademisi (YZTA) 2026 Bootcamp programı kapsamında, 3 sprintlik yoğun ve disiplinli bir metodolojiyle geliştirilen CONDEA, YouTube içerik üreticilerinin topluluk etkileşimlerini veri odaklı bir stratejiyle yönetebilmesini sağlayan uçtan uca çalışan kararlı bir MVP (Minimum Viable Product) olarak başarıyla tamamlanmıştır.
Proje süresince karşılaşılan teknik zorluklar (ilk aşamadaki pivot süreci, API kota yönetimi ve gölge yanıt optimizasyonları), ekibin çevik kriz yönetimi ve güçlü iş birliği sayesinde avantaja dönüştürülmüştür. Toplamda 32 kullanıcı hikayesi ve 117 Story Point'lik kapsam, ana hedefler doğrultusunda eksiksiz bir şekilde hayata geçirilmiştir.
Condea’nın mevcut başarısını bir prototip aşamasından çıkararak ölçeklenebilir, ticari bir SaaS (Software as a Service) ürününe dönüştürmek amacıyla belirlenen gelecek vizyonu başlıkları şunlardır:
- Gerçek OAuth 2.0 Entegrasyonu ve Çoklu Kanal Desteği:
- Mevcut parametrik yapının ötesine geçilerek, içerik üreticilerinin kendi Google ve YouTube hesaplarıyla güvenli bir şekilde giriş yapabileceği (
Sign in with Google) çok kullanıcılı bir mimariye geçilmesi.
- Mevcut parametrik yapının ötesine geçilerek, içerik üreticilerinin kendi Google ve YouTube hesaplarıyla güvenli bir şekilde giriş yapabileceği (
- Gelişmiş Yapay Zeka Modelleri ve Duygu Trend Analizi:
- Gemini entegrasyonunun derinleştirilerek, zaman içerisindeki izleyici duygu değişimlerinin (sentiment trends) grafiksel olarak raporlanması ve rekabet analizi özelliklerinin eklenmesi.
- Çoklu Platform Genişlemesi:
- Sistem mimarisinin modüler yapısı korunarak; TikTok, Instagram Reels ve Twitch gibi diğer popüler içerik platformlarının yorum ve geri bildirim akışlarının da sisteme entegre edilmesi.
- Otomatik Aksiyon Alınabilir Bildirimler:
- E-posta raporlarına ek olarak Slack, Telegram ve Discord gibi popüler topluluk kanallarına anlık webhook bildirimlerinin entegre edilmesi.
"Condea; topluluk sesini değere, içerik üreticilerini ise geleceğe bağlayan akıllı bir köprüdür."
Bu süreçte projemize katkı sunan, vizyonumuzu geliştiren tüm Yapay Zeka ve Teknoloji Akademisi eğitmenlerimize, mentörlerimize ve değerli jüri üyelerimize teşekkür ederiz.