Tasarım ekipleri AI ile kendileri için ne tasarlıyor?

Tasarım ekipleri yapay zekayı kendi iş akışlarının içine, iç ürünler olarak yerleştiriyor. Bunu 22 Ekim 2026'da Sahibinden'in Ataşehir ofisinde yaptığımız Design Roundtable #2'de, üç saat boyunca masanın etrafından dinledik.

Şubat 2026'daki Design Roundtable #1'in sorusu "tasarım ekibi yapay zekayla nasıl buluşuyor?" idi. Herkesin ilk adımı aynıydı. Nielsen'in on sezgiselini bir prompt'a yazıp ana sayfayı değerlendiren bir "heuristic ürün" yapmıştık. Sekiz ay sonra masa başka bir yerde.

Bu sefer 41 kayıtlı katılımcıyla salonu doldurduk. Sahibinden tasarım ekibi günü açtı: on sekiz ajanlı S-Harness ve tasarım sistemini saran DS-i. Sonra mikrofon masada dolaştı. Bankalardan ajanslara, sigorta gruplarından yatırım danışmanlığı ekiplerine, bağımsız araştırmacılara kadar herkes neyi denediğini ve neyin çalışmadığını anlattı.

Bu yazı raporun omurgasını izliyor. Tasarım sürecinin yedi adımını tek tek yürüyüp her adımda iki şeyi yan yana koyuyoruz. Birincisi masada şirketlerin bugün yaptıkları, ikincisi dünyada son aylarda görünen işler. İkisini birlikte okuyunca hem nerede olduğumuz hem de sıradaki hamle belli oluyor.

Masada söylendiği gibi anonim ilerliyoruz. Sahibinden hem ev sahibi hem açılış sunumunun sahibi olduğu için adıyla geçiyor, diğer katılımcıları sektörle ya da rolle anıyoruz. Masadan gelen rakamlar katılımcıların kendi beyanı, doğrulanmış vaka çalışması değil. Dışarıdan gelen her örneğin yanında kaynağı ve tarihi var.

Fırsat Penceresi: Sahibinden'in açılış tezi

Sahibinden tasarım ekibi günü "Fırsat Penceresi" başlıklı bir sunumla açtı ve tezi üç adımda kurdu.

Birincisi, üretmek hiç bu kadar ucuz olmamıştı. Ekran tasarımı haftalardan saatlere, çalışan prototip sprint'lerden bir güne, araştırma sentezi günlerden dakikalara indi. Ekibe ve işe göre değişiyor ama yön aynı.

İkincisi, iki bahane ortadan kalktı: "vakit yok" ile "kaynak yok". Kullanıcıyla konuşmak, alternatif denemek, varsayımı sınamak çoğu projede zaten yapılmıyordu. Yapay zeka bu iki cümleyi geçersiz kıldı.

Üçüncüsü bolluğun tuzağı. Daha hızlı üretim, yanlış ürüne daha hızlı varmak demek. Daha çok ekran çıkıyor, daha az soru soruluyor. Soru artık "ürünü doğru yapıyor muyuz" olmaktan çıkıp "doğru ürünü mü yapıyoruz" oldu.

Sunumun omurgası "Tasarım bir çıktı değil, bir süreç" cümlesiydi. Ekranı hızlandırmak kolay. Zor olan, doğru ürünü tanımlayan süreci kurmak ve onu her projeye, her ekibe taşımak. Bugüne kadar kullanıcı odaklı süreç, bir tasarımcının vakit ayırabildiği birkaç şanslı projeyle sınırlıydı. Hedef, aynı sürecin tek bir platformun içinde her projeden kendiliğinden geçmesi.

Bunun için iki iç ürün kurdular. S-Harness doğru ürünü tanımlama platformu, DS-i ise tasarım sistemini saran zeka katmanı. İkisini de "tarif değil, mutfak" diye sundular. Bitmiş bir ürün sayılmazlar, pilot aşamasında denenen bir çalışma biçimleri.

S-Harness: yapay zeka üretir, insan karar verir

S-Harness brief'ten karara sekiz adım, on sekiz ajan ve dört uzmanlıktan oluşuyor: iş geliştirme, ürün, tasarım, mühendislik. Sunumdan çok soru cevap kısmında ortaya çıkan ayrıntılar öğreticiydi.

• Zincir. Her ajanın bir işi var. Önüne gelen veriyi kendi penceresinden değerlendirip bir sonrakine aktarıyor.
• Çerçeveler birleşti. Design thinking'in önüne job story, onun önüne iş modeli ve değer önerisi kanvası eklendi. Ürün tarafındaki ilk ajanın ilk işi KPI belirlemek.
• Kritik ajan. Her ajanın çıktısını, o ajanın sistem prompt'una uyup uymadığını ölçen ikinci bir ajan okuyor. Yeterli bulmazsa yeniden çalıştırıyor, eşiği geçince insana sunuyor.
• İnsanın ajanı. Ajan iki dakikada çıktı üretiyor, insanın okuması iki saat sürebilir. Gemini üretiyor, kişinin kendi asistanı Claude okuyup özetliyor ve önüne bir karar noktası koyuyor, insan karar veriyor.
• İki mod. Çözümü bilmiyorsan problemi veriyorsun. Çözümün varsa çözümü verip tersten sorgulatıyorsun. Pratikte çoğunlukla ikincisi.
• Personalar ve bağlam. Şirket personaları ve "şirket analitiği" katmanı her ekrana aynı soruları soruyor. Çağrı merkezine düşen bir müşteri tipi bu ekranda nerede takılır, bir sosyal mühendis bu maili alınca ne yapar?

Yönetişim yetkiyle çözülüyor. Tasarımcı ajanlar ancak projede bir tasarımcı varsa çalışıyor ve her karar kayıtlı: kim, ne zaman, neden. Ret de bir veri. Genel müdür toplantıda "olmuyor" dediğinde revize, hatanın çıktığı ajana gidiyor ve zincir oradan yeniden çalışıyor. Kimse "baştan başlayalım" demiyor. Yayın sonrası telemetri de aynı yapıya geri besleniyor.

Model tarafında fine tuning yok. Her şey Gemini üzerinde dönüyor, her ajan bir klasör ve bir metin dosyası, prompt'ları da model yazdı. Masadan gelen not, işin zorluğuna göre küçük model seçmek gerektiği, yoksa dolarla yazılan token faturasını CFO'nun soracağı oldu.

Soru cevapta gelen bir itiraz en öğretici kısım oldu. Masadan biri, süreçleri aynı sürede tutup ajan kullanmanın kazanım getirmediğini söyledi ve gerçek kazancın ne olduğunu sordu: daha az insan mı, daha kısa süre mi? Sahibinden'in cevabı ikisinin paralel koştuğu oldu. Roadmap'teki üç aylık iş Harness'a veriliyor ve iki saatte üretim kodu seviyesinde çıkıyor. Üç ay toplantıların ve onayların süresi, Harness olmasa da üç ay sürüyor. Çıktı bazen fikir veriyor, bazen doğrudan kullanılıyor. "Hadi tamamen buna geçelim" demek bambaşka bir organizasyon işi.

DS-i: tasarım sistemini yazmak yetmiyor, yaşatmak gerekiyor

Sahibinden'in tasarım sistemi sorumlusu, sistemi Figma'nın dışına taşıyıp etrafına bir zeka katmanı örmeye başladı. Yedi gün boyunca aynı anda otuz ajanla çalışan bir deneme bu.

Dışarı taşımanın dört sebebi var:

• Eski bileşenlerde platformlar arası boşluklar var. Bir özellik iOS'ta var, Android'de yok. Boşluk büyüdükçe ekran süresi uzuyor.
• Erişilebilirlik testi fiziksel olarak yapılamıyor. Hangi bileşenin hangi platformda hangi özellikle geliştirildiği bilinmiyor.
• Figma'nın sürüm geçmişi güvenilmez ve kütüphane güncellemeleri eski dosyalarda kırılıyor.
• Maliyet için kişi başı aylık yaklaşık iki yüz dolar telaffuz edildi. "Bugün Figma var, önce Sketch vardı, Adobe vardı. Kararlarımız bir araca bağlı olmamalı."

Kurdukları yapı dört parçadan oluşuyor. Her bileşenin Figma'daki property paneli, makinenin okuyabildiği bir "sözleşme" olarak kodlanmış dokümana taşındı. Semantik token'lar nerede, ne zaman, hangi bileşende kullanıldığıyla birlikte kaydediliyor, bu da "link olmayan ama mavi yazı" gibi kaçakları görünür kılıyor. Bileşen hakkındaki her yorum, hangi süreçte (Jira, Azure) hangi kararla kapandığıyla birlikte tutuluyor. Kendi yazdıkları bir Figma eklentisi de bileşen değişikliklerinin geçmişini dışarıdaki sisteme yazıyor.

İlk sonuç 235 token oldu. Storybook'taki bileşenler sisteme bağlanınca, tasarım sisteminde olmayan 235 token ortaya çıktı. 106 bileşen ve on dört tasarımcıdan oluşan bir sistemde "biz ne kadar tanımladık, kod ne kadar kullanıyor" sorusunun ilk haritası buydu. Animasyon davranışları ise sistemde henüz yok.

Yöneticinin "ROI ne" sorusuna cevap bir dashboard oldu: bir prototip oluşturulurken kaç token harcandı, kaç bileşen kullanıldı, hangi projede. Görünmeyen sürtünme noktaları görünür olunca bütçe konuşması da değişti. Bileşen ID'leri test ekibine de taşınıyor, böylece test ortamı kurulurken prototipin hangi bileşenlerden oluştuğu baştan biliniyor.

Sahibinden'in anlattığı alışkanlık değişimi dört satırda toplanıyor.

Yedi adım, iki sütun

Sahibinden'in brief'ten karara akışını, masada sırayla konuşulan araştırma, tasarım, prototip ve tasarım sistemi başlıklarıyla birleştirdik. Ortaya yedi adımlık bir harita çıktı: keşif ve araştırma, çerçeve ve öncelik, fikir ve görsel dünya, tasarım ve prototip, tasarım sistemi, doğrulama ve kalite, yönetişim ve kültür. Her adımda önce masada şirketlerin bugün yaptıklarına, sonra dışarıda görünen işlere, en sonda da o adımın açık sorusuna bakıyoruz.

Haritaya girmeden önce dört rakam bağlamı veriyor. Designer Fund'ın mayıs 2026 anketine göre tasarımcıların yüzde 91'i her hafta AI kullanıyor, bir yıl önce bu oran yüzde 54'tü. Figma'nın 2026 AI raporunda tasarımcıların yüzde 41'i geliştirme işine katılıyor, önceki yıl yüzde 21'di. Andy Budd'ın temmuz 2026 notlarına göre en iyi tasarımcılar Figma'da zamanın yüzde 20'sini geçiriyor, eskiden yüzde 90'dı. Vercel'in ağustos 2026 örneğinde ajanların ürettiği sayfalardaki bilinen hata, design.md dosyasıyla 91'den 39'a indi (küçük bir örneklem).

1. Keşif ve araştırma: operasyon eridi, yargı kaldı

Araştırma tasarım sürecinin en operasyonel kısmı: insan bul, görüş, dinle, etiketle, analiz et, görselleştir. Masanın ortak gözlemi, operasyon tarafının neredeyse bedavaya indiği, "neyi, kime, niye soracağız" tarafının ise hala insanda olduğuydu.

Masada

• Beş saatten dakikalara. Bir saatlik görüşmeyi işlemek, cümle parçacıklarını ve bulguları etiketlemek araştırmacının beş saatini alırdı. Transkript artık saatte 0,03 dolar. Moderatörün uyarısı da var: "şans yüzde yüz değil", analizde insanın müdahalesi hala gerekiyor.
• Sıfır bütçeyle araştırma deposu. Bir banka ekibi kullanıcı testlerine yeni başladı. Bulut yasak, bütçe yok. Trello panosuyla başlayıp bir veritabanına bağladılar, araştırmaları etiketleyip filtrelenebilir hale getirdiler.
• Veriden persona. Bir banka 360 bin çağrı merkezi kaydını analiz etmek istedi. Bulut modeller anonimleştirmede zorlandı, ekip lokal LLM ile anonimleştirip personaları oradan çıkardı. Aynı ekip, yöneticilerin on sunuma verdiği geri bildirimlerden bir "iç CEO personası" da kurdu.
• Çok sahalı sentez. 29 ülkede 72 sahası olan bir ürün ekibi siparişleri, davranış analitiğini, satış görüşmelerini ve destek mesajlarını tek veri olarak ele alıp örüntü çıkarıyor. Araştırma burada görüşme olmaktan çıkıp veri birleştirmeye dönüşüyor.
• Benchmark'ı sayıya çevirmek. Mobbin'den elli rakip ekran çekip "uygulamaların yüzde kırkı başparmakla, yüzde otuz altısı beş yıldızla puan alıyor" demek yöneticiyi ikna ediyor. Finans paketi aylık 500 dolar ve Türkiye'den yalnızca bir fintech listede. Bir banka ekibinin cümlesi: "Patronlar dataları çok severler."

Dışarıda

• Sentetik kullanıcı, daha az çeşit. NN/g 16 Ekim 2026'da aynı açık uçlu soruyu 120 sentetik ve 604 gerçek katılımcıya sorduğu çalışmayı yayımladı. Ana sonuç tuttu, ama insanlar elliden fazla farklı etiket üretirken sentetikler on iki civarına çöktü. Hipotez üretmeye uygun, uzun kuyruk için insan şart.
• Silikonla ıraksa, karbonla doğrula. Jakob Nielsen'in 5 Ekim 2026 tarihli UX Roundup'ında bin AI personalı bir panel, genel asistana göre yüzde 58 daha çeşitli görsel üretti ama insan panelinin yarısı kadar ayrışabildi. Erken keşifte işe yarıyor, değerlendirmede zayıf.
• Müşterinin dijital ikizi. Dovetail 14 Temmuz 2026'da segment ve persona bazlı Digital Twins'i duyurdu. Görüşmelerden, satış çağrılarından, mağaza yorumlarından, NPS'ten ve destek ticket'larından beslenen ikizlere Slack'ten soru soruluyor. Ajanlar yazma aksiyonlarında insan onayı bekliyor, 60 milyondan fazla geri bildirim sınıflandırılmış. Masadaki "iç CEO personası"nın ürünleşmiş hali.
• Bir milyon AI moderatörlü görüşme. Listen Labs, Pulse 2.0'ın 14 Ocak 2026 haberine göre 30 milyon kişilik panelde yapay zeka görüşmeciyle bir milyondan fazla mülakat yaptı. Masada "AI ile röportaj yapan kullanıcı yok" dendi, dışarıda ölçek bu.
• Benchmark ajanın içinde. Mobbin 12 Mayıs 2026'da 621 binden fazla gerçek ekranı ve 142 binden fazla akışı MCP ile Claude, Cursor ve Lovable gibi araçlara açtı. Bir geliştirici tek prompt'la CRM kurarken 57 Mobbin araması yaptırdı (X, @adomicael, 24 Eylül 2026).

2. Çerçeve ve öncelik: doğru problemi seçmek

Bu adım sürecin en az konuşulanı, ama Sahibinden'in sunumunda en çok ağırlık verilen yer burası. "Doğru ürünü mü yapıyoruz" sorusu burada cevaplanıyor ve yapay zeka bu adımı zorunlu kılmak için kullanılıyor.

Masada

• Kanvas dolduran ajan. S-Harness'ta iş geliştirme ajanı brief'ten iş modeli kanvası çıkarıyor, benchmark yapıyor, pazara ve rakiplere bakıyor, hepsini kendi klasörüne yazıyor. Sonraki ajanın bağlamı artık o klasör. Moderatör sordu: "Eğitimde yapılan ama hayatta yapılmayan kanvasları siz gerçekten dolduruyor musunuz?" Cevap: Ajan dolduruyor, insan onaylıyor.
• İlk iş KPI. Ürün tarafındaki ilk ajanın ilk çıktısı "bu işi neyle ölçeceğiz" sorusunun cevabı. Wireframe bittikten sonra mühendislik tarafında bir spike ajanı yapılabilirliği ölçüyor.
• Çözümü tersten sorgulatmak. Çoğu zaman elde bir çözüm zaten var. O zaman Harness çözümü alıp personalar ve şirket analitiğiyle sorguluyor. Hangi varsayım kırılgan, hangi persona nerede takılır?
• Pazar günü toplantısı. Hafta sonu alınan bir kararın tasarımcıya hiç ulaşmaması klasiktir. Ajan yapılarında bütün bağlam tek yerde toplandığı için "meğer karar alınmış" sürprizi azalıyor. Bir katılımcıya göre derme çatma dediğimiz şey, şu anki çalışma tarzımızdan daha iyi.
• Hızlı ama kurallı. Yatırım danışmanlığına çalışan bir teknoloji ekibi, teknik projelerde önce hızlı tasarlayıp sonra doğrulamayı seçiyor. Çerçeve adımını kısa tutup kalite kontrolünü ajana bırakıyorlar. Küçük ekipler için bir karşı model.

Dışarıda

• Prototip yeni spec oluyor. The Product Journey'nin 17 Eylül 2026 tarihli yazısına göre ürün ekipleri PRD yerine çalışan prototip yazmaya başladı. Metin dokümanı prototipin yanında bir ek haline geliyor. Çerçeve adımı kaybolmuyor, biçim değiştiriyor.
• Kritik ajan, üç perspektif. Zhejiang Üniversitesi'nin CHI'26 çalışması CritiqueCrew (arXiv, 2 Şubat 2026), UX, ürün vizyonu ve mühendislik gözüyle bakan üç paralel ajan ve bir koordinatörden oluşuyor. 48 profesyonel tasarımcıyla yapılan testte çoklu perspektif, tek ajandan daha fazla sorun yakaladı (11,1'e karşı 9,9). S-Harness'ın "her uzmanlık kendi sorusunun sahibi" kurgusunun akademik karşılığı.
• Fırsatı sayıyla sıralamak. Dovetail Channels 2.0 (14 Temmuz 2026), destek, çağrı ve anket verisinden çıkan fikirleri CRM ile zenginleştirip kaç hesabın etkilendiğine, ne kadar gelirin risk altında olduğuna ve talebin artıp artmadığına göre sıralıyor. Fikir doğrudan Linear, Jira ya da Claude Code'a gidiyor.
• Veriden brief'e. Amplitude'un ajan takımı (17 Şubat 2026) dashboard'u izliyor, oturum kayıtlarını okuyup gizli sürtünmeyi buluyor ve destek ticket'larını davranış verisiyle eşliyor. Bulgular Figma Make'te veriye dayalı prototipe dönüyor.
• Kod 17 kat, sürüm 1,3 kat. Figma'nın tasarım direktörü Config India'da (TechCrunch, 14 Ekim 2026) üretilen kod satırının on yedi kat arttığını, yayınlanan sürümün ise yalnızca 1,3 kat arttığını söyledi. Darboğaz, neyin yapılacağına ve yapılanın onaylanmasına karar vermekte.

3. Fikir ve görsel dünya: herkes aynı motora sahipken farklılaşmak

Bu tur masanın en felsefi olanıydı. Set günleri beş dakikaya indi, ama bütün uygulama reklamları birbirine benzemeye başladı. Aynı modellerle, aynı regülasyonla, aynı sektörde çalışan ürünler birkaç yıl içinde aynılaşırsa tasarımcının işi ne olacak?

Masada

• Setten beş dakikaya. Bir art direktör, kamera, lens ve ışık özelliklerini prompt'a yazarak eskiden sette yapılan görseli beş dakikada üretiyor. Ama "üretilen şeye yine elimle müdahale etmem lazım" diyor ve "son günlerde önüme çıkan bütün uygulama reklamları aynı" diye ekliyor.
• Art by AI tartışması. Moderatör provoke etti: Büyük konsept işleri art direktörle, küçük kitap kapağı fikirleri yapay zekayla yapılsa? Art direktör fikir aşamasında "en çok satan romanların kapakları ne" diye sorup yön almanın mümkün olduğunu söyledi. Yönü seçen yine bir kişi gerekiyor.
• Trend tablosunu çaprazlamak. Moderatörün kendi denemesi: Airtable'da topladığı görsel tasarım akımlarını ikişer ikişer çaprazlayıp yirmi görsel ürettirdi. "Şu ana kadar çok kötü sonuçlar aldım." Rastgele yeni bir taste üretmek henüz çalışmıyor.
• Deneyim borcu. Büyük bir bankada çalışmış bir tasarımcıya göre herkes aynı sistemleri kurduğunda ürünler birbirine benzeyecek, marka hikayesi ve duygusal zeka o zaman fark yaratacak. "Teknik borç oluştu, şimdi deneyim borcu oluşmasın."
• Farklılaşma içerikte. Banka teknoloji ekibinden karşı görüş geldi. Bankalar zaten birbirine benziyor, bileşenler kanun gibi. Fark, tasarımcının içinde bulunduğu kültürden ve personaların çeşitliliğinden, yani içerikten gelecek. Örnek ekstredeki son ödeme tarihi: Kural onu doğru yere koyuyor, müşteri ise her yerde görmek istiyor.

Dışarıda

• Slop'a karşı Markdown. Vercel 31 Ağustos 2026'da, ajanlarının marka sayfalarını vercel.com/design.md dosyasından okuyarak ürettiğini yazdı. Dosya token'ları belgeliyor, yaygın "AI üretimi" kalıplarını adlandırıp yasaklıyor. 7 sabit senaryoda 200'den fazla koşuda, dosyayla bilinen hata 91'den 39'a indi. Kurucu Rauch'un tweeti 580 bin görüntülenme aldı.
• Zevk satan şirket. Taste Labs, "AI slop'u bitirme" misyonuyla 18,5 milyon dolar seed yatırım aldı (The Source Code, 17 Haziran 2026). Seçilmiş estetik yargıçlardan bir ağ kuruyor, ilk alanı tasarım. Masadaki "taste benim" cümlesinin piyasadaki karşılığı bu: Zevk ölçülüp satılan bir girdiye dönüşüyor.
• Setten sisteme: Lyft. Lyft Creative Studio, Figma Weave lansmanında (17 Nisan 2026) geleneksel marka çekimini ölçeklenebilir bir sisteme çevirdiğini anlattı. Küçük ekip baz görselleri çekiyor, araç, şehir ve ışık varyasyonlarını araç üretiyor.
• Taste, tutarlılık demek. Andy Budd'ın San Francisco'daki Design Futures Assembly notlarında (9 Temmuz 2026), elli altmış tasarım lideriyle konuşulanlara göre taste ürün sistemi genelinde tutarlılığı korumak diye tanımlanıyor. Risk, tasarımcının yalnızca sistem polisliğine düşmesi.
• Sentetik panelle ıraksama. Nielsen'in aktardığı FocusGen denemesinin ilk adımda anlattığımız sonucu, yani yüzde 58 daha çeşitli ama insan panelinin yarısı kadar ayrışan çıktı, görsel yön aramada da geçerli. Art direktörün "fikir aşamasında olur" dediği kullanım tam bu.

4. Tasarım ve prototip: Figma'dan koda, bazen Figma'sız

Masadaki en somut değişim bu adımda. Ekranı çizip koda aktarmak yerine, tasarım sistemini bağlama verip çalışan ön yüzü doğrudan üretmek yaygınlaşıyor. Figma müşteri iletişiminde kalıyor, üretim başka yere kayıyor.

Masada

• İki günlük proje, bir günlük ön yüz. Bir ajans müşteri ürününü iki günde çıkarmak zorundaydı. Popüler şirketlerin tasarım sistemlerini doğrudan yapay zekaya bağlam olarak verip ön yüzü bir günde ürettiler. "Hem korktuk hem sevindik." Müşteriyle iletişimde Figma'nın daha iyi olduğuna yine de inanıyorlar.
• Test ortamında doğrudan müdahale. Aynı ajans artık tasarım değişikliğini test ortamındaki kodda yapıyor. Yazılımcı yalnızca kontrol edip entegre ediyor. Moderatör de eğitim videolarını dönüştüren ürününde Flask arayüzünü iki saatte yeni bir ön yüze çevirdiklerini ekledi.
• Üç dört sayfa Figma, gerisi AI. Kendi ürünlerini geliştiren bir UI tasarımcısı tasarım sistemini dokümantasyon olarak kuruyor. Kilit üç dört ekranı Figma'da çizip gerisinin oradan türemesini sağlıyor. "Tasarımcı kimliğimi bir kenara bırakmıyorum, taste benim."
• Senior çizer, gerisi türer. Moderatörün hipotezi şu: Eskiden senior tasarımcı ana sayfayı, ürün detayı, listelemeyi ve ödemeyi çizerdi, kalan ekranları yanındaki arkadaş yapardı. Aynı yapı bugün "senior sistemin temel parçalarını çıkarana kadar çizer, gerisini AI yapar" olabilir. Masa "dokümantasyon işi kesinlikle kalır" diye ekledi.
• Durum tabanlı prototip. DS-i'de prototipin sol tarafında olası durumlar listeleniyor. Bir durumu seçince prototip kendini dolduruyor: input dolu, alttaki alan kırmızı. Tasarımcı katman ağacını değil, müşterinin karşılaşacağı ekranı görüyor.

Dışarıda

• Figma ajanlara açıldı. Config India'da (TechCrunch, 14 Ekim 2026) Figma, tasarım dilini Markdown ile tanımlayan Specs'i, ajanların referans alacağı merkezi design system context'i ve açık betaya çıkan kod katmanlarını duyurdu. MCP tarafına yirmiden fazla araç eklendi.
• Stripe: dashboard'un içinde prototip. Stripe'ın tasarım yöneticisi Protodash'i yaptı (Department of Product, 9 Şubat 2026). Canlı dashboard'da bir HTML elemanı seçip yan paneldeki asistana tarif ediyorsun, gerçek bileşen kütüphanesi ve canlı veriyle prototip çıkıyor. Ekipler toplantıya Figma dosyası yerine etkileşimli prototip getiriyor.
• Figma ekibi, Figma'yı köprü yapıyor. ChatPRD'nin 11 Mart 2026 tarihli yazısına göre Figma'da bir tasarımcı ve bir mühendis iki yönlü bir akış kurdu. Codex yerel çalışan sayfayı MCP ile düzenlenebilir frame olarak Figma'ya alıyor, Claude Code Figma bileşen URL'sinden koda uyguluyor, özel bir /ship skill'i lint ve PR kontrollerini koşuyor. Figma Make da git deposuna bağlanıp PR açmaya başladı (kapalı beta, 28 Mayıs 2026).
• Vibe coding 600 milyon dolar. Lovable'ın yıllıklandırılmış geliri 600 milyon doları geçti (TechCrunch, 24 Eylül 2026). Prototipin kodla yapılması artık niş sayılmaz. Asıl soru, tasarımcının bu araçlarda ne kadar söz sahibi olacağı.
• Zor kısma gelemedi. UX Planet'in 9 Ekim 2026 tarihli karşı deneyiminde, 800'den fazla ekranlı bir projede Claude ve Figma birlikte çalıştırıldı ve akış karmaşıklaştığında yapı dağıldı. Küçük projelerde Figma'sız gitmek mümkün, büyük ürünlerde henüz değil.

5. Tasarım sistemi: sistem artık ajanlar için yazılıyor

Tasarım sistemi günün en kalabalık başlığıydı. Masadaki her ekip bir şekilde dokunmuş: Kimisi sistemi dışarı taşımış, kimisi boşluklarını doldurmuş, kimisi tek kütüphaneden beş marka çıkarmaya çalışıyor. Dışarıda ise sistemin okuru değişti, artık onu ajan okuyor.

Masada

• Sözleşme olarak bileşen. Sahibinden her bileşenin özelliklerini ve davranışlarını makinenin okuyacağı bir sözleşmeye çevirdi. Storybook'la eşleştirince 235 kaçak token çıktı. Ajan ekran üretirken bu sözleşmeden okuyor. Sözleşme olmayınca "elimizde sadece bağlam kalıyor, tutarlılık sağlanamıyor."
• Boşlukları AI doldurdu. Bir ajans, yurt dışından gelen ve yalnızca token içeren, guideline'ı olmayan bir tasarım sistemiyle çalışmak zorundaydı. Guideline'ı baştan uca yapay zekayla üretip yazılımcının okuyacağı hale getirdiler. "Kaymalar oldu, müdahale ettik, ama çıktı."
• Bir ayda çok markalı kütüphane. Sigorta, finansman ve araç kiralama markaları olan bir grup, hepsini tek bileşen kütüphanesinden temalandırarak çıkarmayı hedefliyor. Açık tasarım sistemlerini (Carbon, Microsoft, Atomic Design) bağlam olarak verip bir ayda bitirecek noktaya geldiler, şimdi pattern'lere geçiyorlar.
• Kuralı ajan denetliyor. Yatırım danışmanlığı ekibi hızlı tasarlıyor, sonra web ve mobil için ayrı ajanlar "doğru bileşen mi kullanılmış, altı kutu yan yana mı duruyor" diye kontrol ediyor. Onay sonrası ekrana çıkmadan düzeltme fırsatı doğuyor.
• Kurumsal design.md yok. Moderatör sordu: "Marka departmanından 'bizim kurumsal design.md dosyamız budur' diye bir şey geldi mi?" Tek bir el kalktı ve o da tasarımcının pazarlama tarafına kendisi yazdığı bir dosyaydı. Markadan hala PDF geliyor.

Dışarıda

• Yönlendirme katmanı. Luke Wroblewski'ye göre (LukeW, 1 Ekim 2026) tasarım sistemleri ürün evrildikçe eskirdi, ajanlar bunu değiştiriyor çünkü her seferinde okuyorlar. Reçetesi şöyle: Kod tek kaynak, token'lar global stylesheet'te, AGENTS.md ajanlara mevcut değişkenleri yeniden kullanmasını söylüyor, canlı sistem sayfası aynı koddan üretiliyor.
• AI hazırlık puanı. open-design-system-bench (2 Eylül 2026) tasarım sistemlerini yedi makine okunabilirlik kontrolüyle 0 ile 100 arasında puanlıyor ve ajanlara bileşen adı vermeden arayüz kurdurup altı boyutta notluyor. Ölçülen dört sistem 52 ile 63 arasında kaldı, hiçbiri "AI native" eşiğini geçemedi. 898 üretimde modeller sık sık bileşen adı uydurdu. Talimat dosyası puanı 6 ile 26 puan arasında yükseltti.
• Uber: spec haftalardan dakikalara. Uber'in Base tasarım sistemi yedi teknoloji yığınında binlerce mühendise hizmet veriyor. uSpec ajanı Cursor ve Figma MCP ile altı bölümlük spec sayfalarını Figma'da üretiyor, üç platformluk ekran okuyucu spec'i iki dakikanın altında (Uber Engineering, 11 Mart 2026). DS-i'nin sözleşme fikrinin büyük ölçekli örneği.
• Spotify: Encore ajanlara açıldı. Spotify tasarım sistemi Encore'u MCP sunucusu ve makine okur dokümantasyonla ajanlara açtı. Üç katmanlı mimari (temel, stil, davranış) bağlamı küçük tutuyor. Yapay zekanın ürettiği bileşeni Encore bileşeniyle karşılaştıran bir test çerçevesi de var (Into Design Systems, 22 Şubat 2026).
• Ajan sisteme yazıyor. Supernova Editor MCP (1 Eylül 2026) ile Cursor, Claude ve Codex tasarım sistemini okumakla kalmayıp token, doküman ve bileşen düzenliyor, toplu deprecate yapıyor, Figma ile kod arasındaki drift'i işaretliyor. Sahibinden'in "change request ve karar kaydı" kurgusunun ürünleşmiş hali. shadcn da 9 Ekim 2026'da DESIGN.md'den tam sistem kuran skill'ler yayınladı.

6. Doğrulama ve kalite: göze emanet tutarlılıktan ölçülen tutarlılığa

Bolluğun tuzağının panzehiri bu adım. Daha çok çıktı, daha az doğrulama olmasın diye doğrulamanın kendisi otomatikleşiyor. Masada iki tür doğrulama konuşuldu: tasarım sistemine uyum ve kullanıcıya uyum.

Masada

• Yüklendiği anda ölçülüyor. S-Harness'ta her prototip yüklendiği anda tasarım sistemine uyum açısından ölçülüyor: renkler, bileşenler, yazı tipi, dokunma alanları. Sahibinden'in tarifi, her seferinde aynı cevabı veren bir ölçüm olduğu, bir model yorumu olmadığı yönünde. "Rapor bilgi verir, kararı yine insan verir."
• Persona denetimi. Çağrı merkezine düşen müşteri tiplerini persona olarak sisteme ekleyince her ekran o gözlerle de inceleniyor. Bir insanın kontrol edemeyeceği kadar çok şeyi kontrol ediyor. Gözden kaçan olursa yeni bir persona ekleniyor.
• Ajan kontrolünü ajan yapıyor. Kritik ajan çıktının sistem prompt'una uyumunu ölçüyor. İnsan isterse kendi asistanıyla bağlamdan bağımsız ikinci bir değerlendirme alıyor. Masadan soru geldi: "Yetki tamamen benden çıkabilir mi?" Cevap, her çıktıyı günün sonunda bir kişinin onaylaması ya da reddetmesi oldu.
• Mevsimsel SSS. Moderatörün örneği şöyle: çağrı merkezine üç haftadır gelen yeni bir soruyu bir insanın eylülde keşfedip SSS'yi güncellemesi, bir sonraki yaza ancak yetişmesi "taş devri gibi". Sinyali gören bir ajanın döngüye girmesi gerekiyor. O zaman da önündeki insan darboğaz oluyor.
• Test ekibine bileşen ID'si. DS-i'de prototipi oluşturan bileşenlerin ID'leri test ekibinin ortamına taşınıyor. Test senaryosu yazılırken prototipin neyden oluştuğu baştan biliniyor. "Bu bir hipotez, küçük küçük deniyoruz."

Dışarıda

• Benchmark'ta en kötü boyut belirliyor. open-design-system-bench (2 Eylül 2026) çıktıyı altı boyutta notlarken en zayıf boyutu kapı olarak kullanıyor. Beş boyutta iyi, birinde kötü bir arayüz geçemiyor. S-Harness'ın "1 sapma" satırıyla aynı mantık.
• Token kaçağını linter yakalıyor. 21st.dev'in 14 Eylül 2026 tarihli yazısındaki Buoy, token yerine ham değer (hex, keyfi Tailwind sınıfı) kullanan kodu LLM'siz, deterministik biçimde yakalayan açık kaynak bir linter. Pre-commit ve CI'da merge'ü engelleyebiliyor. Yanındaki Design Bug Bot, React PR'larında bileşen tekrarını ve taşma riskini kontrol edip mobil ve masaüstü ekran görüntüsü ekliyor. 235 kaçak token'ın bir daha oluşmaması için bir araç.
• Kendi kendini onaran erişilebilirlik. Storybook'un MCP sunucusu bileşen manifestini ajana açıyor. Ajan erişilebilirlik testini koşuyor, buton kontrastı gibi hatayı düzeltip yeniden koşuyor. Masadaki "erişilebilirlik testini fiziksel olarak yapamıyoruz" cümlesine doğrudan bir cevap (Storybook docs, 2026).
• Otomasyon sorunların yüzde 57'sini görüyor. Deque'in axe verisine göre (Aralık 2025) erişilebilirlik sorunlarının hacimce yüzde 57'si otomasyonla yakalanıyor, makine görüşlü kurallarla yüzde 10 daha. Geri kalan yüzde 33 hala insanın işi.
• Oturumları izleyen ajan. Amplitude'un Session Replay Agent'ı (17 Şubat 2026) yüzlerce oturumu sürekli izleyip gizli sürtünmeyi buluyor, gelir etkisini tahmin edip düzeltme öneriyor. Dashboard Monitoring Agent metrik değişimini saatler içinde Slack'e düşürüyor. Moderatörün "mevsimsel SSS" şikayetinin çözüm adayı.

7. Yönetişim ve kültür: kararı insanda tutmak

Sahibinden yönetişimi, herkes kendi işini daha iyi yapsın diye kuruyor. Masada daha sert bir gerçek de konuşuldu. Patronlar da bu süreçte tasarımcının darboğaz olduğunu keşfediyor.

Masada

• Yetki tabanlı ajanlar. Herkesin belli ajanları kullanma yetkisi var. Projede tasarımcı yoksa tasarım ajanları çalışmıyor. Yazılımcı "bu hafta yapılamaz" dediğinde "yapılmış, çalışıyor" cevabı yeni bir gerilim doğuruyor. Çözüm, tasarıma "yapay zekaya yazdırıldı" notunu açıkça koymak.
• Pilot, paralel, kayıtlı. Tam geçiş yok, mevcut akışın yanında pilotlar var. Her karar aşaması kayıt altında: kim, ne zaman, neden. Toplantılarda "henüz çok konuşulmuyor, hala deniyoruz" dürüstlüğü hakim.
• Kültürü içeriden kurmak. Tasarım sistemi ekibi önce kendi içinde başladı: gerçek bir retro, stand up toplantısıyla birleşen vaka kartları, "tasarımcıyla nasıl konuşulur, tasarım onayı nasıl alınır" kuralları. "Büyük bir değişim yapmıyoruz, kendi demokratik kurallarımızı buluyoruz."
• Token faturası ve CFO. Masadan uyarı geldi: Orkestrasyonu büyük modele, basit işleri küçük modele ver, çünkü dolarla yazılan fatura gelince CFO soracak. Bir banka 360 bin kaydı bulutta işleyemediği için lokal LLM kurdu. Bulut yasağı, yönetişimin kendisi.
• Tasarımcı yükseliyor mu? Bir katılımcıya göre tasarımcı yatayda disiplinlere giriyor ve akışı "hisseden" tek kişi o, diğerleri ya çok geniş ya çok nokta atışı görüyor. Moderatör çerçeveyi değiştirdi: "Belki de biz yükselmiyoruz, duvarlar alçalıyor." Masanın büyük kısmı katıldı, herkes aynı göz hizasına geliyor.

Dışarıda

• Para doğru yere gidiyor. Sahibinden'in slaytındaki rakamlara göre (Yahoo Finance, 19 Ekim 2026), dönemin en yüksek aylık kapanışına kıyasla Figma yüzde 69, Adobe yüzde 52, monday.com yüzde 70, Asana yüzde 52 aşağıda. Yatırım tavsiyesi değildir, ama araç bağımlılığı artık bir yönetişim riski olarak konuşuluyor.
• MCP için temkin. Figma kurucusu Dylan Field, açık ekosistemden heyecanlı olduğunu ama MCP'nin kusursuz bir protokol olmadığını söyledi (TechCrunch, 20 Ekim 2026). Ona göre protokol frontier laboratuvarlara avantaj sağlıyor, bağlam paylaşımı asimetrik ve daha çok veri açmak kötüye kullanım riski taşıyor. Tasarım verisini ajana açmak bir güvenlik kararı.
• Token faturası bütçeyi aştı. Pragmatic Engineer on beş şirketle konuştu (30 Nisan 2026). İki şirkette altı ayda yaklaşık on kat harcama artışı var, bir seed şirketinde geliştirici başına aylık 200 dolar 3.000 dolara çıkmış. Taktikler şunlar: ucuz modeli varsayılan yapmak, yönlendirmeyle yüzde 30 tasarruf, onay eşikleri, havuzlanmış bütçe.
• Yüzde 80 her hafta kredi yakıyor. Figma'nın ikinci çeyrek sonuçlarında (5 Ağustos 2026) gelir 370 milyon dolar, büyüme yıllık yüzde 48. 10 bin dolar üstü ARR'li müşterilerin yüzde 80'inden fazlası her hafta AI kredisi tüketiyor, yarısından fazlası Figma Agent'ı haftalık kullanıyor. Hisse düşerken kullanım artıyor ve ikisi aynı anda doğru.
• Yüzde 91 kullanıyor, yüzde 28 kuralı güncelledi. Designer Fund'ın 60'tan fazla ülkeden 900 tasarımcıyla yaptığı ankette (20 Mayıs 2026) tasarımcıların yarısı AI üretimli kodu production'a gönderdi ve yüzde 65'i daha fazla ürün ve mühendislik sorumluluğu aldı. Ama liderlerin yalnızca yüzde 28'i değerlendirmeyi, ücreti ya da işe alımı buna göre güncelledi. Duvarlar alçaldı, organizasyon şeması henüz alçalmadı.

Figma bahsi: long'layan mı kazanacak, short'layan mı?

Günün yarı şaka yarı ciddi bahsi Figma'ydı. Masada üç tavır vardı: çıkanlar, kalanlar ve "ikisini de yapıyoruz" diyenler.

Çıkanlar. "Figma'da bir kaçış var." Sürüm geçmişi güvenilmez, kütüphane güncellemeleri kırılıyor, kişi başı maliyet yüksek. Tasarım sistemi dışarıda duruyor ve Figma yalnızca bir yüzey. Sahibinden tarafının cümlesi: "Figma'yı öldürmeye çalışmıyorum ama çok da kullanmak istemiyorum."

Kalanlar. "Müşteri tek sayfayı görmek istiyor." Ajans tarafında üretimde AI, iletişimde Figma var. Yönetici tarafı bütün akışı sayfalar arasında görebilmek, alt menüyle sayfa akışını aynı anda izlemek istiyor. Bir katılımcı sordu: "Claude'da o canvas var mı? Ben tek sayfada çalışabiliyorum."

İkisi de. "Ayrılıp sağlama almak iddialı." Bir katılımcı Figma'yı hiç kullanmadığını, Sketch'i de kullanmadığını, hepsinin ya öldüğünü ya da yerini bir şeyin aldığını söyledi. Boşluk var ve hızlı kapanacak, ama bugün Figma'yı tamamen bırakacak bir kabiliyet elde yok. Yıllık abonelikten aylığa geçmenin sebebi de bu belirsizlik.

Moderatörün yorumu şöyleydi: Figma'nın kendi MCP'si ve ajanı var ama bir yapay zeka şirketinin yazılım gücüne sahip değil, frontier laboratuvar maaşları bunun göstergesi. Bir yıl sonra bir AI aracının içindeki tasarım aracının Figma'dan daha iyi çalışması ihtimal dahilinde. Bugün için bir karşılaştırma yapmak haksız olur, bir yıl sonrası için aynısı söylenemez.

Dışarıda iki hamle bu tabloyu çiziyor. Figma ajanlara kapı açıyor (TechCrunch, 14 Ekim 2026): Specs, design system context, açık betada kod katmanları ve yirmiden fazla MCP aracı. Aynı Figma'nın kurucusu MCP'ye mesafeli duruyor (TechCrunch, 20 Ekim 2026). Kapı açık, ama ardına kadar değil.

Masada verilen söz net: Bir yıl sonra bu konuya geri dönüp Figma hisse fiyatına, kişi başı maliyete ve masadaki ekiplerden kaçının tasarım sistemini Figma dışında tuttuğuna bakacağız. Bu bir yatırım tavsiyesi değil.

Başarılı iç ürünlerde tekrar eden yedi ilke

Luma sayfasındaki sorulardan biri "Başarılı uygulamalardan hangi ortak prensipleri çıkarabiliriz?" idi. Sahibinden'in üç ilkesine masadan çıkan dört gözlemi ekleyince yedi ilke ortaya çıktı.

• 1. Önce doğru ürün, sonra hız. Yapay zeka yanlış ürünü de hızlandırır. Hızı, doğru soruyu sorduktan sonra kullan. Sahibinden'in çerçeve adımına ağırlık vermesinin sebebi bu.
• 2. Süreci ölçekle. İyi bir tasarımcının yaptığını bir platformda yaşat, her proje ondan geçsin. Bir kişinin vakit bulduğu birkaç şanslı proje yerine kendiliğinden işleyen bir akış kur.
• 3. Her adım bir insan kararıyla kapanır. Üretim ajanda, karar insanda, gerekçe kayıtta. Ret de bir veri, işi doğru adıma geri götürüyor. "Baştan başlayalım" diyen yok.
• 4. Ölçemediğin tutarlılığı savunamazsın. Sisteme uyumu göze bırakma, ölçüme emanet et. Her prototip yüklendiği anda ölçülüyor ve 235 kaçak token ilk taramada çıktı. Ölçüm olmadan ROI konuşması da olmuyor.
• 5. Bağlamı tek yerde topla, araca bağlama. Tasarım kararları ajanın da insanın da okuyabildiği sözleşmelerde ve dosyalarda dursun. "Bugün Figma var, önce Sketch vardı." Kararlar araçtan uzun yaşamalı.
• 6. Paralel koş, pilotla, kayıt tut. Tam geçiş yok, mevcut akışın yanında pilot var. Çıktı iyiyse kullan, değilse öğren. Masadaki herkesin ortak ritmi şuydu: "deniyoruz, bazıları çalışıyor, bazıları çalışmıyor."
• 7. Küçük başla, bir skill bir metin dosyasıdır. Ajan ve skill denince akla robotik sistemler geliyor, oysa ortada bir metin dosyası ve bir klasör var. Bir banka araştırma deposuna Trello'yla başladı. Bir sigorta grubu çok markalı kütüphaneyi, açık sistemleri bağlam vererek bir ayda kurdu. İlk adımın ucuz olması denemeyi mümkün kılan şey.

Luma'daki altıncı soru, yani değeri nasıl ölçeceğimiz, masada en az cevaplanan oldu. Elde olanlar şunlar: prototip başına token ve bileşen sayısı (DS-i dashboard'u), görüşme işleme süresi (beş saatten dakikalara), ön yüz üretim süresi (sprint'ten bir güne) ve yayın sonrası dönüşüm oranının aynı yapıya geri beslenmesi. Eksik olan, "daha az insan mı, daha kısa süre mi" sorusunun dürüst cevabı. Sahibinden'in cevabı şimdilik paralel bir ikinci görüş olması.

Bu ilkeleri kendi ekibinizde de deneyebilirsiniz. Yedi ilkeyi bir sütuna, yedi süreç adımını bir satıra yazın. Her kesişimde ekibinizin bugün ne yaptığını işaretleyin. Boş kalan hücreler, bir sonraki iç ürünün adayı.

Tasarım ekipleri sırada ne yapacak?

İkinci yuvarlak masanın sorusu buydu. Masada dile getirilen ihtiyaçları ve yarım kalan denemeleri topladık, her birinin karşısına dışarıda görünen ilk işareti koyduk.

Bir sonraki Design Roundtable'ın tarihi ve konusu yakında duyurulacak. Masadan çıkan üç aday konu var: araştırma deposu kuranlar, kurumsal design.md yazanlar ve animasyonu sisteme alanlar. "Ben anlatmak istiyorum" diyen herkese kapı açık.

Takvime şunları ekleyin: Kasım'da Mobil Uygulamalar ve AI Roundtable, yakında Agentic AI for Leaders #3, 3 ve 4 Aralık'ta Alive AI İstanbul, 12 ve 13 Mayıs 2027'de Alive'27 İstanbul.

Sahibinden'in yuvarlak masaya devrettiği soru hala açık. Sizin ekibiniz doğru ürünü bulmak için kendisine ne tasarlıyor? Cevabı olanları bir sonraki roundtable'da dinlemek istiyoruz.

Yöntem ve kaynaklar

Design Roundtable #2, 22 Ekim 2026'da 09:00 ile 12:00 arasında Sahibinden'in Asia OfisPark'taki ofisinde, Brick Institute ile Sahibinden tasarım ekibinin birlikte düzenlemesiyle yapıldı. Yazı, oturumun ses kaydından üretilen yaklaşık 20 bin kelimelik otomatik transkripte, Sahibinden'in 20 slaytlık açılış sunumuna ve Luma kaydına (41 katılımcı, program ve altı tartışma sorusu) dayanıyor. Ses tanıma hataları anlam korunarak düzeltildi, emin olunmayan isimler ve rakamlar yazıya alınmadı.

Dış örnekler, Brick'in News Hub akışındaki 235 RSS kaynağından 20 Ağustos ile 23 Ekim 2026 arasında yayımlanan tasarım sistemi, Figma, prototip, sentetik kullanıcı ve design.md yazılarından, X'te eylül ve ekim 2026'daki yüksek etkileşimli paylaşımlardan ve şirketlerin mühendislik ve tasarım bloglarından seçildi. 2026 başına kadar geri giden örnekler bağlam için alındı ve her biri yayın tarihiyle verildi.

Dışarıdan örneklerin kaynakları

• TechCrunch: Figma, Config India (14 Ekim 2026), Dylan Field (20 Ekim 2026), Lovable geliri (24 Eylül 2026)
• NN/g: Synthetic Users vs. Human Respondents (16 Ekim 2026)
• Jakob Nielsen UX Roundup (5 Ekim 2026)
• LukeW: Design Systems for AI Agents (1 Ekim 2026)
• Christoph Hellmuth: open-design-system-bench (2 Eylül 2026)
• 21st.dev: Buoy linter ve Design Bug Bot (14 Eylül 2026), Storybook docs: MCP ve erişilebilirlik döngüsü
• Supernova: Editor MCP (1 Eylül 2026), shadcn, DESIGN.md skill'leri (9 Ekim 2026)
• Vercel: How our agents build on-brand pages with design.md (31 Ağustos 2026), X @rauchg
• Figma Q2 2026 sonuçları (5 Ağustos 2026)
• Dovetail: Digital Twins, Agents, Channels 2.0 (14 Temmuz 2026)
• Andy Budd: Notes from the Future of Design (9 Temmuz 2026), Taste Labs seed turu, The Source Code (17 Haziran 2026)
• Designer Fund ve Foundation Capital: AI in Design 2026 (20 Mayıs 2026), Mobbin MCP (12 Mayıs 2026)
• Pragmatic Engineer: Token spend breaks budgets (30 Nisan 2026), Figma Weave ve Lyft vakası (17 Nisan 2026), MeasuringU sentetik kullanıcı incelemesi (14 Nisan 2026)
• Uber Engineering: uSpec (11 Mart 2026), ChatPRD: Figma ekibi Claude Code ve Codex (11 Mart 2026)
• Into Design Systems: Spotify Encore (22 Şubat 2026), Amplitude Agentic Analytics (17 Şubat 2026), Department of Product: Stripe Protodash (9 Şubat 2026), arXiv: CritiqueCrew (2 Şubat 2026)
• Pulse 2.0: Listen Labs (14 Ocak 2026), Deque axe AI (Aralık 2025)
• UX Planet, Muzli, The Product Journey: Claude Code ile tasarım sistemi denetimi, 800 ekranlı proje deneyimi, prototip yeni spec (eylül ve ekim 2026)
• Yahoo Finance: Sahibinden slaytındaki hisse değişimleri (19 Ekim 2026), BetaKit: Shopify ve Molly Studio (27 Ağustos 2025)

Düzeltme ve ekleme. Masada söylediğiniz bir şeyi yanlış aktardıysak ya da anlattığınız iç ürünü adınızla paylaşmak isterseniz Brick Institute ekibine yazın. Yazıyı güncelleyip aynı bağlantıdan yeniden paylaşırız.