Bolt.new ve Lovable Kullanan Ürün Yöneticileri İçin Ağrı Noktaları

Ürün yöneticileri (PM'ler), AI ile hızlı uygulama prototipleme için Bolt.new ve Lovable'a çekilir. Bu araçlar, bir PM'nin tam geliştirme ekipleri olmadan işlevsel UI'lar veya MVP'ler oluşturmasına olanak tanıyarak "fikirden uygulamaya saniyeler içinde" vaat eder. Ancak, gerçek dünya kullanıcı geri bildirimleri birkaç ağrı noktasını ortaya koyuyor. Yaygın hayal kırıklıkları arasında hantal UX'in verimsizliklere neden olması, ekiplerle işbirliği yapmanın zor olması, mevcut araç zincirlerine sınırlı entegrasyonlar, uzun vadeli ürün planlaması için destek eksikliği ve yetersiz analiz veya izleme özellikleri yer alıyor. Aşağıda, ana sorunları (doğrudan kullanıcı yorumlarıyla birlikte) ayrıntılı olarak ele alıyor ve her aracın nasıl ölçüldüğünü karşılaştırıyoruz.

Verimliliği Engelleyen UX/UI Sorunları

Hem Bolt.new hem de Lovable ileri teknoloji ama kusursuz değil ve PM'ler sıklıkla onları yavaşlatan UX/UI tuhaflıklarıyla karşılaşıyor:

• Öngörülemeyen AI Davranışı ve Hatalar: Kullanıcılar, bu AI oluşturucularının sık sık hatalar veya beklenmedik değişiklikler ürettiğini, bu da zahmetli deneme yanılma sürecine yol açtığını bildiriyor. Teknik olmayan bir kullanıcı, sadece bir düğme eklemek için “3 saat [boyunca] tekrarlanan hatalarla” uğraştığını ve bu süreçte tüm jetonlarını tükettiğini belirtti. Aslında, Bolt.new temel prototiplerin ötesine geçen projelerde “boş ekranlar, eksik dosyalar ve kısmi dağıtımlar” üretmesiyle ünlendi. Bu öngörülemezlik, PM'lerin AI'nın çıktısını gözetlemesi gerektiği anlamına gelir. Bir G2 incelemecisi, Lovable'ın komutlarının “beklenmedik bir şekilde değişebileceğini, bu da kafa karıştırıcı olabileceğini” ve uygulama mantığı karışırsa, “onu tekrar rayına oturtmanın çok iş olabileceğini” belirtti – bir durumda tüm projeyi yeniden başlatmaları gerekti. Böyle sıfırlamalar ve yeniden çalışmalar, bir PM hızlı hareket etmeye çalışırken sinir bozucudur.

• Yüksek İterasyon Maliyetleri (Jetonlar ve Zaman): Her iki platform da kullanım sınırlı modeller kullanır (Bolt.new jetonlar aracılığıyla, Lovable mesaj kredileri aracılığıyla), bu da verimli deney yapmayı engelleyebilir. Birkaç kullanıcı, Bolt'un jeton sisteminin aşırı tüketici olduğunu şikayet ediyor – bir kullanıcı, “Veritabanı bağladığınızda çok daha fazla jetona ihtiyacınız var… [AI'nin] sadece bir veya iki komutla çözmekte sorun yaşadığı sorunlarla karşılaşacaksınız” diye yazdı. Sonuç, ödenekleri tüketen istem ve düzeltme döngüleridir. Başka bir hayal kırıklığına uğramış Bolt.new kullanıcısı, “jetonlarınızın %30'u bir uygulama oluşturmak için kullanılır. Diğer %70'i… Bolt'un yarattığı tüm hatalar ve yanlışlar için çözümler bulmak için” diye espri yaptı. Bu, bir yanıtla yankılandı: “çok doğru! [Aboneliğimi] bir ayda üç kez yeniledim!”. Lovable'ın kullanım modeli de bağışık değil – temel seviyesi basit bir uygulama için bile yeterli olmayabilir (bir incelemeci “temel seviyeye abone oldum ve bu gerçekten basit bir uygulama oluşturmak için bana yeterli değil” diyerek bir sonraki seviye için maliyetin keskin bir şekilde arttığını belirtti). PM'ler için bu, sadece bir prototip üzerinde yineleme yapmak için sınırlara ulaşmak veya ek maliyetler yüklenmek anlamına gelir, bu da açık bir verimlilik katilidir.

• Sınırlı Özelleştirme ve UI Kontrolü: Her iki araç da UI'ları hızlı bir şekilde oluştururken, kullanıcılar onları ince ayar yapma yeteneklerinden yoksun bulmuştur. Bir Lovable kullanıcısı hızı övdü ancak “özelleştirme seçeneklerinin biraz sınırlı” olduğunu belirtti. Kutudan çıkan şablonlar güzel görünse de, onları temel ayarlamaların ötesinde ayarlamak zahmetli olabilir. Benzer şekilde, Lovable'ın AI'sı bazen değiştirilmemesi gereken kodları değiştirir – “Yeni bir şey eklerken değiştirilmemesi gereken kodu değiştiriyor” diye belirtti bir kullanıcı – bu da bir PM'nin küçük bir değişikliğinin uygulamanın başka bir bölümünü istemeden bozabileceği anlamına gelir. Öte yandan, Bolt.new başlangıçta görsel düzenleme imkanı sunmuyordu. Her şey istemler veya sahne arkasında kod düzenleme yoluyla yapılıyordu, bu da geliştirici olmayanlar için korkutucu. (Lovable, düzen ve stil değişiklikleri için bir "görsel düzenleme" modu tanıtmaya başladı, ancak bu erken erişimde.) Her iki araçta da sağlam bir WYSIWYG düzenleyici veya sürükle-bırak arayüzünün eksikliği, koda dalmak istemeyen PM'ler için bir ağrı noktasıdır. Lovable'ın kendi belgeleri bile bu açığı kabul ederek, süreci “teknik olmayan kullanıcılar için daha erişilebilir” hale getirmek için gelecekte daha fazla sürükle-bırak işlevselliği sunmayı hedefliyor – bu da kullanım kolaylığının hala gelişme alanı olduğunu ima ediyor.

• UI İş Akışı Hataları: Kullanıcılar, bu platformları kullanmanın akıcılığını bozan daha küçük UX sorunlarını işaret ettiler. Örneğin, Bolt.new'de, bir kullanıcıya bir dağıtım hedefi yapılandırmadan "Dağıt" düğmesine tıklama izni verildi, bu da kafa karışıklığına yol açtı (kullanıcı “eğer dağıtmaya çalışıyorsanız ve yapılandırmadıysanız Netlify'ı yapılandırmanızı istemeli” önerisinde bulundu). Bolt ayrıca düzenleyicisinde herhangi bir fark veya geçmiş görünümü içermiyordu; “ne değiştirdiğini tanımlıyor… ama gerçek kod bir fark göstermiyor”, geleneksel geliştirme araçlarının aksine. Bu, bir PM'nin AI'nın her yinelemede neyi değiştirdiğini anlamasını zorlaştırır, öğrenmeyi ve güveni engeller. Ayrıca, Bolt'un oturum sohbet geçmişi çok kısaydı, bu yüzden önceki talimatları gözden geçirmek için çok geriye gidemezdiniz – bir PM'nin uzaklaşıp daha sonra bağlam ihtiyacıyla geri gelmesi durumunda bir sorun. Birlikte, bu arayüz kusurları değişiklikleri ve durumu takip etmek için ekstra zihinsel yük anlamına gelir.

Özetle, Bolt.new ham gücü ciladan önce önceliklendiriyor, bu da PM'lerin kaba kenarlarıyla mücadele etmesine neden olabilirken, Lovable'ın UX'i daha dostça ama derinlikte hala sınırlı. Bir karşılaştırma şöyle belirtti: “Bolt.new ham hız ve tam kontrol istiyorsanız harika… tam yığın uygulamaları hızlı bir şekilde oluşturur, ancak üretim için şeyleri temizleyeceksiniz. Lovable daha yapılandırılmış ve tasarım dostu… kutudan çıkan daha temiz kodla.” Bir ürün yöneticisi için, bu "temizlik" süresi ciddi bir düşüncedir – ve birçok kişi bu AI araçlarının başlangıç geliştirme süresinde kazandırdıklarının bir kısmını hata ayıklama ve ayarlama süresinde geri verdiğini bulmuştur.

İşbirliği ve Ekip İş Akışı Sürtüşmesi

Bir PM'nin rolünün önemli bir parçası, ekiplerle – tasarımcılar, geliştiriciler, diğer PM'ler – çalışmaktır, ancak hem Bolt.new hem de Lovable çok kişili işbirliği ve iş akışı entegrasyonu söz konusu olduğunda sınırlamalara sahiptir.

• Yerel İşbirliği Özelliklerinin Eksikliği: Hiçbir araç başlangıçta gerçek zamanlı çok kullanıcılı işbirliği (Google Docs veya Figma gibi) düşünülerek tasarlanmamıştır. Projeler genellikle tek bir hesaba bağlıdır ve bir seferde bir kişi tarafından düzenlenir. Bu, ekip ortamında sürtüşme yaratabilir. Örneğin, bir PM Bolt.new'de bir prototip oluşturursa, bir tasarımcının veya mühendisinin aynı projeyi eşzamanlı olarak oturum açıp düzenlemesi için kolay bir yol yoktur. Teslimat hantal: genellikle biri kodu bir depoya aktarmak veya itmek için dışa aktarır (ve aşağıda belirtildiği gibi, bu bile Bolt'un durumunda önemsiz değildi). Pratikte, bazı kullanıcılar bu araçlarla üreterek ardından kodu başka bir yere taşımaya başvururlar. Bir Product Hunt tartışma katılımcısı, Bolt veya Lovable'ı bir fikir edinmek için kullandıktan sonra “GitHub'uma koyuyorum ve bitirmek için Cursor kullanıyorum” diye itiraf etti – esasen ekip geliştirmesi için başka bir araca geçiyor. Bu, sürdürülebilir işbirliği için kullanıcıların Bolt/Lovable ortamından ayrılma ihtiyacı hissettiğini gösterir.

• Sürüm Kontrolü ve Kod Paylaşımı: Başlangıçta, Bolt.new yerleşik Git entegrasyonuna sahip değildi, bu da bir geliştirici tarafından “çılgınca” bir ihmal olarak nitelendirildi: “Kodumun… Git'te olmasını kesinlikle istiyorum.” Yerel sürüm kontrolü olmadan, Bolt'un çıktısını bir ekibin kod tabanına entegre etmek zahmetliydi. (Bolt, indirilebilir bir kod ZIP'i sağladı ve bunu GitHub'a itmek için üçüncü taraf tarayıcı uzantıları ortaya çıktı.) Bu, geliştiricilerle işbirliği yapmaya çalışan bir PM için akışı bozabilecek bir ekstra adımdır. Lovable, kullanıcıların bir depo bağlamasına ve kod güncellemelerini itmesine olanak tanıyan bir “kilitlenme yok, GitHub senkronizasyonu” özelliği sunar. Bu, ekipler için bir satış noktası olmuştur – bir kullanıcı, “Git entegrasyonu (işbirlikçi ekip ortamı) için… Lovable kullandım” diye belirtti, oysa Bolt sadece hızlı solo çalışmalar için kullanıldı. Bu açıdan, Lovable ekip teslimatını kolaylaştırır: bir PM bir uygulama oluşturabilir ve geliştiricilerin incelemesi veya devam etmesi için hemen GitHub'da koda sahip olabilir. Bolt.new, StackBlitz aracılığıyla bir GitHub konektörü ekleyerek iyileştirmeye çalıştı, ancak topluluk geri bildirimi bunun hala sorunsuz olmadığını gösteriyor. Git ile bile, AI tarafından üretilen kod, belgeler olmadan ekipler için anlaşılması zor olabilir, çünkü kod makine tarafından üretilmiştir ve bazen kendi kendini açıklayıcı değildir.

• İş Akışı Entegrasyonu (Tasarım ve Geliştirme Ekipleri): Ürün yöneticileri genellikle tasarımcıları erken dahil etmeli veya oluşturduklarının tasarım spesifikasyonlarıyla uyumlu olmasını sağlamalıdır. Her iki araç da burada entegrasyonlar denedi (aşağıda daha fazla tartışılacak), ancak hala sürtüşme var. Bolt.new'ün geliştiriciler için bir avantajı, teknoloji yığını üzerinde daha doğrudan kontrol sağlamasıdır – Lovable'ın kurucusunun gözlemlediği gibi “herhangi bir çerçeveyi kullanmanıza izin verir” – bu, teknolojiyi seçmek isteyen bir geliştirici ekip üyesini memnun edebilir. Ancak, aynı esneklik, Bolt'un bir geliştirici oyun alanına daha yakın olduğu anlamına gelir, rehberli bir PM aracı değil. Buna karşılık, Lovable'ın yapılandırılmış yaklaşımı (önerilen yığın, entegre arka uç vb.) bir geliştiricinin özgürlüğünü sınırlayabilir, ancak teknik olmayan kullanıcıların takdir ettiği daha rehberli bir yol sağlar. Ekibe bağlı olarak, bu fark bir ağrı noktası olabilir: ya Bolt çok tarafsız hissedilir (PM, ekibin hoşlanmadığı bir yapılandırmayı yanlışlıkla seçebilir) ya da Lovable çok kısıtlayıcı hissedilir (geliştirici ekibin tercih ettiği çerçeveleri kullanmıyor). Her iki durumda da, prototipi ekibin standartlarıyla hizalamak ekstra koordinasyon gerektirir.

• Harici İşbirliği Araçları: Ne Bolt.new ne de Lovable yaygın işbirliği paketleriyle doğrudan entegre değildir (bildirimler için doğrudan Slack entegrasyonu yoktur, sorunları izlemek için Jira entegrasyonu yoktur, vb.). Bu, araçtaki herhangi bir güncelleme veya ilerlemenin ekibe manuel olarak iletilmesi gerektiği anlamına gelir. Örneğin, bir PM bir prototip oluşturur ve geri bildirim almak isterse, dağıtılan uygulamanın veya GitHub deposunun bağlantısını e-posta/Slack aracılığıyla kendileri paylaşmalıdır – platformlar ekibi otomatik olarak bilgilendirmez veya proje biletlerine bağlamaz. Bu, iletişim boşluklarına yol açabilir. Bir PM, Bolt/Lovable içinde görev atayamaz veya bir tasarım aracı olan Figma'da olduğu gibi belirli bir UI öğesi için bir ekip arkadaşına yorum bırakamaz. Her şey ad-hoc yapılmalı, araç dışında. Esasen, Bolt.new ve Lovable tasarım gereği tek oyunculu ortamlardır, bu da bir PM'nin bunları çok oyunculu bir bağlamda kullanmak istediğinde bir zorluk oluşturur.

Özetle, Lovable ekip senaryoları için Bolt.new'den biraz daha önde (GitHub senkronizasyonu ve teknik olmayan kullanıcıların daha kolay takip ettiği yapılandırılmış bir yaklaşım sayesinde). Tek başına çalışan bir ürün yöneticisi, Bolt'un bireyselci yapısını tolere edebilir, ancak başkalarını dahil etmeleri gerekiyorsa, bu araçlar, ekip etrafında manuel bir süreç oluşturmadıkça darboğaz haline gelebilir. İşbirliği açığı, kullanıcıların çalışmalarını dışa aktarıp başka bir yerde devam etmelerinin ana nedenidir – AI bir projeyi başlatabilir, ancak geleneksel araçlar hala onu işbirlikçi bir şekilde ileriye taşımak için gereklidir.

Diğer Araçlarla Entegrasyon Zorlukları

Modern ürün geliştirme, bir dizi aracı içerir – tasarım platformları, veritabanları, üçüncü taraf hizmetler vb. PM'ler, yazılımın mevcut araç setleriyle iyi oynamasını değerlendirir, ancak Bolt.new ve Lovable sınırlı bir entegrasyon ekosistemine sahiptir, genellikle çözümler gerektirir:

• Tasarım Aracı Entegrasyonu: Ürün yöneticileri sıklıkla tasarım maketleri veya wireframe'lerle başlar. Hem Bolt hem de Lovable bunu fark etti ve tasarımları içe aktarmanın yollarını tanıttı, ancak kullanıcı geri bildirimleri bu özellikler hakkında karışıktır. Bolt.new, tasarımlardan kod oluşturmak için bir Figma içe aktarma (Anima eklentisi üzerine kurulu) ekledi, ancak beklentileri karşılamadı. Erken bir test kullanıcısı, tanıtım videolarının kusursuz basit içe aktarmaları gösterdiğini, “ama çalışmayan parçalar ne olacak? Bir araç bir oyun değiştirici olacaksa, karmaşıklığı ele almalıdır – sadece kolay şeyleri değil.” dedi. Pratikte, Bolt, son derece düzenli olmayan Figma dosyalarıyla mücadele etti. Bolt'un Figma entegrasyonunu deneyen bir UX tasarımcısı, temel düzenlerin ötesinde yetersiz bulduğunu belirtti, bu entegrasyonun “karmaşık tasarımlarda tökezleyebileceğini” belirtti. Lovable, yakın zamanda Builder.io entegrasyonu aracılığıyla kendi Figma'dan koda hattını başlattı. Bu, potansiyel olarak daha temiz sonuçlar verir (çünkü Builder.io Figma'yı yorumlar ve Lovable'a devreder), ancak yeni olduğu için henüz geniş çapta kanıtlanmamıştır. En az bir karşılaştırma, Lovable'ı “daha iyi UI seçenekleri (Figma/Builder.io)” ve daha tasarım dostu bir yaklaşım için övdü. Yine de, “güncellemeleri oluştururken biraz daha yavaş” olduğu bildirilen bir ticaret-off idi. PM'ler için, tasarımları içe aktarmak her zaman tek tıklamayla basit değildir – AI'nın yeteneklerine uygun hale getirmek için Figma dosyasını ayarlamak veya içe aktarmadan sonra oluşturulan UI'yi temizlemek için zaman harcayabilirler. Bu, tasarımcılar ve AI aracı arasındaki iş akışına sürtüşme ekler.

• Arka Uç ve Veritabanı Entegrasyonu: Her iki araç da ön uç oluşturma üzerine odaklanır, ancak gerçek uygulamalar veri ve kimlik doğrulama gerektirir. Hem Bolt.new hem de Lovable için seçilen çözüm, Supabase (barındırılan PostgreSQL veritabanı + kimlik doğrulama hizmeti) ile entegrasyondur. Kullanıcılar bu entegrasyonların var olmasını takdir eder, ancak uygulamada nüans vardır. Başlangıçta, Bolt.new'ün Supabase entegrasyonu ilkeldi; Lovable'ın “daha sıkı [ve] daha basit” olduğu kabul edildi. Lovable'ın kurucusu, Lovable'ın sisteminin, veritabanlarıyla entegrasyon yaparken "takılma" durumlarını daha az sıklıkla ele almak için ince ayar yapıldığını vurguladı. Bununla birlikte, Supabase kullanmak yine de PM'nin veritabanı şemaları hakkında biraz anlayışa sahip olmasını gerektirir. Lovable'ın Medium incelemesinde, yazarın Supabase'de tabloları manuel olarak oluşturması ve verileri yüklemesi, ardından bunları API anahtarları aracılığıyla tam çalışan bir uygulama elde etmek için bağlaması gerekti (örneğin bir biletleme uygulamasının etkinlikleri ve mekanları için). Bu süreç yapılabilir, ancak önemsiz değildir – veri modelinizi otomatik algılama yoktur, PM bunu tanımlamalıdır. Bağlantıda bir şeyler ters giderse, hata ayıklama yine kullanıcıya aittir. Lovable yardım etmeye çalışır (AI asistanı, Supabase bağlantısı sırasında bir hata oluştuğunda rehberlik sağladı), ancak kusursuz değildir. Bolt.new, kullanıcı şikayetlerinden sonra “Supabase entegrasyonlarına birçok iyileştirme gönderdi” ancak ondan önce, bir kullanıcı “Bolt… ön uç çalışmasını ele alıyor ama çok fazla arka uç yardımı sağlamıyor” dedi – basit ön ayarlar dışında, sunucu mantığı için kendi başınıza kalıyordunuz. Özetle, her iki araç da arka uç entegrasyonunu mümkün kılmıştır, ancak bu sığ bir entegrasyondur. PM'ler, Supabase'in sunduklarıyla sınırlı kalabilir; daha özel bir şey (örneğin farklı bir veritabanı veya karmaşık sunucu mantığı) desteklenmez (Bolt ve Lovable, örneğin Python/Java gibi dillerde rastgele arka uç kodu oluşturmaz). Bu, bir ürünün gereksinimleri temel CRUD işlemlerinin ötesine geçtiğinde sinir bozucu olabilir.

• Üçüncü Taraf Hizmetler ve API'ler: Modern ürünlerin önemli bir parçası, hizmetlere (ödeme ağ geçitleri, haritalar, analizler vb.) bağlanmaktır. Lovable ve Bolt API'leri entegre edebilir, ancak yalnızca önceden oluşturulmuş eklentiler yerine istem arayüzü aracılığıyla. Örneğin, bir Reddit kullanıcısı, birine “Bir hava durumu API'sine ihtiyacım var” gibi bir şey söyleyebileceğini ve aracın popüler bir ücretsiz API seçeceğini ve API anahtarını isteyeceğini açıkladı. Bu etkileyici, ancak aynı zamanda şeffaf değil – PM, AI'nın uygun bir API seçtiğine ve çağrıları doğru bir şekilde uyguladığına güvenmelidir. Entegrasyonların uygulama mağazası veya grafiksel yapılandırması yoktur; her şey nasıl istemde bulunduğunuza bağlıdır. Ödeme veya e-posta gibi yaygın hizmetler için, Lovable, onları yerleşik hale getirerek bir avantaj sağlar: kurucusuna göre, Lovable “ödemeler + e-postalar için entegrasyonlara” sahiptir. Bu doğruysa, bir PM, Lovable'a bir Stripe ödeme formu eklemesini veya entegre bir hizmet aracılığıyla e-posta göndermesini daha kolay isteyebilir, oysa Bolt ile birinin bunu API çağrıları aracılığıyla manuel olarak ayarlaması gerekebilir. Ancak, bu konudaki belgeler yetersizdir – muhtemelen hala AI aracısı aracılığıyla ele alınır, nokta ve tıklama kurulumu yerine. Açık, kullanıcıya yönelik entegrasyon modüllerinin eksikliği bir ağrı noktası olarak görülebilir: yeni bir şeyi entegre etmek deneme yanılma gerektirir ve AI belirli bir hizmeti bilmiyorsa, PM bir duvara çarpabilir. Esasen, entegrasyonlar mümkündür ancak "tak ve çalıştır" değildir.

• Kurumsal Araç Zinciri Entegrasyonu: Ürün yönetimi araç zinciri ile entegre olma söz konusu olduğunda (biletler için Jira, bildirimler için Slack vb.), Bolt.new ve Lovable şu anda kutudan çıkar çıkmaz hiçbir şey sunmaz. Bu platformlar izole çalışır. Sonuç olarak, onları kullanan bir PM diğer sistemleri manuel olarak güncellemelidir. Örneğin, PM'nin Jira'da bir kullanıcı hikayesi varsa (“Bir kullanıcı olarak X özelliği istiyorum”) ve Lovable'da o özelliği prototipliyorsa, bu hikayeyi Lovable'dan tamamlanmış olarak işaretlemenin bir yolu yoktur – PM'nin Jira'ya girip bunu yapması gerekir. Benzer şekilde, Bolt bitirdiğinde “prototip hazır” diye duyuracak bir Slack botu olmayacak; PM'nin önizleme bağlantısını alıp paylaşması gerekir. Bu boşluk, bu araçların erken odakları göz önüne alındığında şaşırtıcı değildir, ancak ekip ortamında iş akışı verimliliğini engeller. Esasen bağlam değiştirme: Bolt/Lovable'da inşa etmek için çalışıyorsunuz, ardından ilerlemeyi kaydetmek için PM araçlarınıza geçiyorsunuz, ardından belki ekibe göstermek için iletişim araçlarınıza geçiyorsunuz. Entegre yazılım bunu kolaylaştırabilir, ancak şu anda bu yük PM'ye düşüyor.

Kısacası, Bolt.new ve Lovable bazı teknik alanlarda iyi entegre olur (özellikle veri için Supabase ile), ancak ürün yöneticilerinin günlük olarak kullandığı daha geniş araç ekosistemine entegre olmada yetersiz kalır. Lovable, yerleşik yollar sunmada biraz daha ilerleme kaydetmiştir (örneğin, tek tıklamayla dağıtım, doğrudan GitHub, bazı yerleşik hizmetler), oysa Bolt genellikle harici hizmetler gerektirir (Netlify, manuel API kurulumu). NoCode MBA incelemesi bunu açıkça karşılaştırır: “Lovable yerleşik yayınlama sağlar, Bolt ise Netlify gibi harici hizmetlere dayanır”. Bu boşlukları köprülemek için harcanan çaba – ister kodu manuel olarak kopyalayarak, ister üçüncü taraf eklentilerle uğraşarak, isterse diğer sistemlere güncellemeleri yeniden girerek – sorunsuz bir deneyim arayan PM'ler için gerçek bir sıkıntıdır.

Ürün Planlaması ve Yol Haritası Yönetimindeki Sınırlamalar

Hızlı bir prototip oluşturmanın ötesinde, ürün yöneticileri özellikleri planlamak, yol haritalarını yönetmek ve bir ürünün evrim geçirebilmesini sağlamakla sorumludur. Burada, Bolt.new ve Lovable'ın kapsamı çok dardır – bir uygulama oluşturmaya yardımcı olurlar, ancak daha geniş ürün planlaması veya devam eden proje yönetimi için hiçbir araç sunmazlar.

• Geri Log veya Gereksinim Yönetimi Yok: Bu AI uygulama oluşturucuları, bir geri log, kullanıcı hikayeleri veya görevler kavramını içermez. Bir PM, Bolt.new veya Lovable'ı kullanarak özellikleri listeleyemez ve ardından bunları yapılandırılmış bir şekilde birer birer ele alamaz. Bunun yerine, geliştirme istemlerle yönlendirilir (“X'i oluştur”, “Şimdi Y'yi ekle”) ve araçlar buna göre uygulamayı oluşturur veya değiştirir. Bu, ad-hoc prototipleme için işe yarar, ancak yönetilen bir yol haritasına dönüşmez. Bir PM belirli özellikleri önceliklendirmek veya bir sürüm planı haritası çıkarmak istiyorsa, bunu yapmak için yine dış araçlara (Jira, Trello veya basit bir elektronik tablo gibi) ihtiyaç duyar. AI, bekleyenleri veya özelliklerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu hatırlatmaz – sadece verdiğiniz anlık talimatları bilir, proje zaman çizelgesi veya bağımlılıkları kavramaz.

• Daha Büyük Projeleri Yönetmede Zorluk: Projeler karmaşıklıkta büyüdükçe, kullanıcılar bu platformların bir duvara çarptığını fark eder. Bir G2 incelemecisi, Lovable'da “portföyümü büyütmeye başladıkça, karmaşık veya daha büyük projeleri ele almak için pek çok araç olmadığını fark ettim” dedi. Bu duygu Bolt.new için de geçerlidir. Yeşil alan küçük uygulamalar için optimize edilmiştir; birden fazla modül, kullanıcı rolleri, karmaşık mantık vb. içeren önemli bir ürün oluşturmaya çalışırsanız, süreç hantallaşır. Modüller veya paketler için, temel kod çerçevelerinin sağladıkları dışında bir destek yoktur. Ve hiçbir araç mevcut bir kod tabanına bağlanmaya izin vermediğinden, AI tarafından üretilen iyileştirmeleri uzun ömürlü bir projeye kademeli olarak dahil edemezsiniz. Bu, olgun bir ürün üzerinde yinelemeli geliştirme için uygun olmadıkları anlamına gelir. Pratikte, Lovable ile oluşturulan bir prototip gerçek bir ürün haline gelmesi gerekiyorsa, ekipler genellikle araç dışında yeniden yazar veya yeniden düzenler. Bir PM perspektifinden, bu sınırlama, Bolt/Lovable çıktılarının tek kullanımlık prototipler veya başlangıç noktaları olarak değerlendirilmesi gerektiği anlamına gelir, ölçeklenecek gerçek ürün olarak değil – araçlar bu yolculuğu desteklemez.

• AI Üretiminin Tek Seferlik Doğası: Bolt.new ve Lovable daha çok sihirbazlar gibi çalışır, sürekli geliştirme ortamları gibi değil. Erken fikir aşamasında (bir fikriniz var, istemde bulunuyorsunuz, temel bir uygulama alıyorsunuz) parlıyorlar. Ancak ürünün ilerlemesini planlama ve izleme için özelliklerden yoksundurlar. Örneğin, bir yol haritası zaman çizelgesi kavramı yoktur, burada “Sprint 1: giriş yapmayı uygula (AI tarafından yapılır), Sprint 2: profil yönetimini uygula (yapılacak)” gibi şeyleri yerleştirebilirsiniz. Ayrıca önceki bir sürüme kolayca geri dönemez veya yeni bir özellik dalı oluşturamazsınız – ürün geliştirmede standart uygulamalar. Bu, PM'leri bir atılabilir zihniyete zorlar: AI'yı hızlı bir şekilde bir fikri doğrulamak için kullanın, ancak ardından prototipin ötesinde bir şey için "doğru" geliştirmeyi geleneksel bir ortamda yeniden başlatın. Bu devretme bir ağrı noktası olabilir çünkü esasen çabayı ikiye katlar veya prototipi daha sürdürülebilir bir formata çevirme gerektirir.

• Paydaş Katılımı Özellikleri Yok: Ürün planlamasında, PM'ler sıklıkla geri bildirim toplar ve yol haritasını ayarlar. Bu AI araçları bununla da yardımcı olmaz. Örneğin, Bolt/Lovable içinde farklı senaryolar veya ürün yol haritası seçenekleri oluşturup paydaşlarla tartışamazsınız – zaman çizelgesi görünümü yoktur, özellik oylaması yoktur, bu türden bir şey yoktur. Ne yapacağınızı tartışmak veya kararlar almak platform dışında gerçekleşmelidir. Bir PM, örneğin, AI uygulamayı oluştururken, uygulanan özelliklerin veya bir spesifikasyonun bir listesini de sağlayabileceğini, bu listenin ardından ekibin yaşayan bir belgesi olarak hizmet edebileceğini ummuş olabilir. Ancak bunun yerine, belgeler sınırlıdır (sohbet geçmişi veya kod yorumları tek kayıt olarak hizmet eder ve belirtildiği gibi, Bolt'un sohbet geçmişi uzunlukta sınırlıdır). Bu yerleşik belgeler veya planlama desteği eksikliği, PM'nin AI'nın ne yaptığını ve neyin yapılması gerektiğini manuel olarak belgelemek zorunda kalması anlamına gelir, bu da ekstra iş yüküdür.

Özetle, Bolt.new ve Lovable ürün yönetim araçlarının yerini almazlar – onlar yardımcı geliştirme araçlarıdır. “Yeni uygulamalar” oluştururlar, ancak ürünün evrimini detaylandırmak veya yönetmek için sizinle birlikte olmazlar. Ürün yöneticileri, ilk prototip çıktıktan sonra, AI araçlarının bu süreci yönlendirmeyeceği için geleneksel planlama ve geliştirme döngülerine geçmek zorunda olduklarını bulmuşlardır. Bir teknoloji blog yazarı, test ettikten sonra şu sonuca varmıştır: “Lovable açıkça prototiplemeyi hızlandırıyor ancak insan uzmanlığını ortadan kaldırmıyor… ürün geliştirmede tüm insan katılımını ortadan kaldıracak sihirli bir mermi değil”. Bu, planlama, önceliklendirme ve iyileştirme – temel PM faaliyetleri – hala insanlara ve onların standart araçlarına dayandığını vurgular, bu da bu AI platformlarının kendilerinin destekleyebileceği bir boşluk bırakır.

(Lovable.dev vs Bolt.new vs Fine: AI Uygulama Oluşturucuları ve başlangıçlar için kodlama ajanlarını karşılaştırma) Çoğu AI uygulama oluşturucu (Bolt.new ve Lovable gibi) hızlı bir ön uç prototipi oluşturma konusunda mükemmeldir, ancak karmaşık arka uç kodu, kapsamlı test veya uzun vadeli bakım için yeteneklerden yoksundur. Ürün yöneticileri, bu araçların, bir kavram kanıtı için harika olmasına rağmen, ilk yapının ötesinde tam ürün yaşam döngüsünü yönetemediğini bulurlar.

Analitik, İçgörüler ve İlerleme Takibi ile İlgili Sorunlar

Bir ürün (veya hatta bir prototip) oluşturulduktan sonra, bir PM, hem geliştirme ilerlemesi hem de kullanıcı etkileşimi açısından nasıl gittiğini izlemek ister. Burada, Bolt.new ve Lovable neredeyse hiç yerleşik analitik veya izleme sağlamaz, bu da önemli bir ağrı noktası olabilir.

• Yerleşik Kullanıcı Analitiği Yok: Bir PM, bu platformlar aracılığıyla bir uygulama dağıtırsa, kullanım metriklerini görmek için bir gösterge tablosu yoktur (örneğin, kullanıcı sayısı, tıklamalar, dönüşümler). Herhangi bir ürün analitiği, oluşturulan uygulamaya manuel olarak eklenmelidir. Örneğin, temel trafik verilerini almak için bile, bir PM'nin uygulamanın koduna Google Analytics veya benzeri bir komut dosyası eklemesi gerekir. Lovable'ın kendi yardım kaynakları bunu açıkça belirtir: “Lovable kullanıyorsanız… Google Analytics izleme kodunu manuel olarak eklemeniz gerekir… Doğrudan entegrasyon yoktur.”. Bu, bir PM'nin koordine etmesi gereken ek kurulum ve teknik adımlar anlamına gelir (kod bilgisine sahip değillerse muhtemelen bir geliştiricinin yardımına ihtiyaç duyarlar). Entegre analitiklerin olmaması, hızlı prototiplemenin büyük bir nedeninin kullanıcı geri bildirimi toplamak olması nedeniyle sorunludur – araçlar bunu sizin için toplamaz. Bir PM, Lovable tarafından oluşturulan bir MVP'yi bir test grubuna başlatırsa, kullanıcı davranışı hakkında bir şeyler öğrenmek için bunu kendileri enstrüman etmeli veya harici analitik hizmetlerini kullanmalıdır. Bu yapılabilir, ancak ek yük ekler ve kodu düzenleme veya platformun sınırlı arayüzünü kullanarak komut dosyalarını ekleme konusunda aşinalık gerektirir.

• AI'nın Sürecine İlişkin Sınırlı İçgörü: Geliştirme tarafında, PM'ler ayrıca AI ajanının nasıl performans gösterdiğine dair analitik veya geri bildirim isteyebilir – örneğin, bir şeyi doğru yapmak için kaç deneme gerektiğine veya kodun en sık değiştirilen kısımlarına ilişkin metrikler. Bu tür içgörüler, PM'nin uygulamanın riskli alanlarını belirlemesine veya AI tarafından oluşturulan bileşenlere olan güvenini ölçmesine yardımcı olabilir. Ancak, ne Bolt.new ne de Lovable bu bilgilerin çoğunu yüzeye çıkarmaz. Kullanılan jetonlar veya gönderilen mesajlar gibi kaba ölçüler dışında, AI'nın karar verme sürecinin zengin bir kaydı yoktur. Aslında, belirtildiği gibi, Bolt.new kod değişikliklerinin farklarını bile göstermiyordu. Bu şeffaflık eksikliği, bazı kullanıcıların Bolt'un AI'sını sadece meşgul görünmek için jetonları tüketmekle suçlamasına neden oldu: “gerçek problem çözme yerine etkinlik görünümü için optimize edilmiş”, bir incelemeci, jeton tüketim modelini gözlemledi. Bu, PM'lerin AI'nın "çalışmasının" etkili mi yoksa israf mı olduğunu anlamak için çok az içgörü elde ettiklerini, sonucu izlemekten başka bir şey olmadığını gösterir. Bir şeyler ters gittiğinde, PM, AI'nın açıklamasına körü körüne güvenmek veya ham koda dalmak zorundadır – X nedeniyle %20'sinin başarısız olduğu gibi bir analitik yoktur.

• İlerleme Takibi ve Sürüm Geçmişi: Bir proje yönetimi perspektifinden, hiçbir araç zaman içinde ilerlemeyi izlemek için özellikler sunmaz. Yanma grafiği yoktur, ilerleme yüzdesi yoktur, tamamlanan özelliklerin basit bir kontrol listesi bile yoktur. Tek zaman çizelgesi, sohbet geçmişidir (Lovable'ın sohbet tabanlı arayüzü için) veya istem dizisidir. Ve daha önce belirtildiği gibi, Bolt.new'ün geçmiş penceresi sınırlıdır, bu da uzun bir oturumun başına geri dönmenizi engeller. Güvenilir bir geçmiş veya özet olmadan, bir PM, AI'nın ne yaptığını gözden kaçırabilir. Ayrıca, kilometre taşları veya sürümler kavramı da yoktur. Bir PM, mevcut prototipi geçen haftaki sürümle karşılaştırmak isterse, araçlar bu yeteneği sağlamaz (PM kodun bir kopyasını manuel olarak kaydetmedikçe). Bu tarih veya durum yönetimi eksikliği, ilerlemeyi ölçmeyi zorlaştırabilir. Örneğin, PM'nin "uygulamanın yükleme süresini %30 iyileştirme" gibi bir hedefi varsa, Bolt/Lovable'da bunu ölçmeye yardımcı olacak yerleşik bir metrik veya profil oluşturma aracı yoktur – PM, uygulamayı dışa aktarıp harici analiz araçlarını kullanmalıdır.

• Kullanıcı Geri Bildirim Döngüleri: Niteliksel geri bildirim toplamak (örneğin, test kullanıcılarından veya paydaşlardan) da bu araçların kapsamı dışındadır. Bir PM, test kullanıcılarının prototip içinde kolayca geri bildirim göndermesini veya AI'nın kullanıcı etkileşimlerine dayanarak iyileştirmeler önermesini ummuş olabilir, ancak bu tür özellikler mevcut değildir. Herhangi bir geri bildirim döngüsü ayrı ayrı düzenlenmelidir (anketler, manuel test oturumları vb.). Esasen, uygulama oluşturulup dağıtıldıktan sonra, Bolt.new ve Lovable kenara çekilir – uygulamanın nasıl alındığını veya performans gösterdiğini izlemeye yardımcı olmazlar. Bu, geliştirme ve ürün yönetimi arasındaki klasik bir boşluktur: araçlar birincisini (bir dereceye kadar) ele aldı, ancak ikincisi için hiçbir şey sağlamaz.

Örneğin, bir startup'ta bir PM, bir pilot için bir demo uygulama oluşturmak için Lovable'ı kullanabilir, ancak sonuçları ekibine veya yatırımcılarına sunarken, Lovable'ın kendisi bu verileri göstermeyeceği için kullanım hakkında anekdotlar veya harici analitiklere güvenmek zorunda kalacaklar. Yakın zamanda yapılan bir değişikliğin kullanıcı etkileşimini artırıp artırmadığını izlemek istiyorlarsa, uygulamayı analitiklerle enstrüman etmeleri ve belki de A/B test mantığını kendileri eklemeleri gerekir. Daha entegre platformlara alışkın PM'ler için (hatta bir web sitesi için Webflow gibi bir şeyin bir tür istatistiği vardır veya uygulamalar için Firebase analitik sağlar), Bolt/Lovable'ın dağıtımdan sonra sessizliği dikkat çekicidir.

Özetle, analitik ve izleme eksikliği, PM'lerin başarıyı ölçmek için geleneksel yöntemlere geri dönmesini gerektirir. Bu, kaçırılmış bir beklentidir – bu kadar gelişmiş bir AI aracını ürünü oluşturmak için kullandıktan sonra, onu analiz etmek için gelişmiş AI yardımını bekleyebilirsiniz, ancak bu (henüz) paketin bir parçası değildir. Bir rehberin dediği gibi, Lovable ile analitik istiyorsanız, bunu eski moda şekilde yapmanız gerekecek çünkü “GA entegre değil”. Ve geliştirme ilerlemesini izlemeye gelince, proje durumunu araç dışında manuel olarak sürdürmek tamamen PM'nin sorumluluğundadır. Bu kopukluk, fikirden kullanıcı geri bildirimine kadar iş akışlarını basitleştirmeye çalışan ürün yöneticileri için önemli bir ağrı noktasıdır.

Sonuç: Karşılaştırmalı Perspektif

Gerçek kullanıcı hikayeleri ve incelemelerden, Bolt.new ve Lovable'ın her birinin güçlü yönleri olduğu, ancak ürün yöneticileri için önemli ağrı noktaları da olduğu açıktır. Her ikisi de çekirdek vaatlerinde etkileyici bir şekilde teslim eder – çalışan uygulama prototiplerini hızla oluşturma – bu nedenle binlerce kullanıcıyı çekmişlerdir. Ancak, bir ürünü sadece inşa etmekle kalmayıp aynı zamanda işbirliği yapmak, planlamak ve yinelemek zorunda olan bir PM'nin merceğinden bakıldığında, bu araçlar benzer sınırlamalar gösterir.

• Bolt.new, daha fazla esneklik sunma eğilimindedir (çerçeveleri seçebilir, kodu daha doğrudan ayarlayabilirsiniz) ve ham hız, ancak daha yüksek bakım maliyetiyle. Kodlama uzmanlığı olmayan PM'ler, Bolt hatalar verdiğinde veya manuel düzeltmeler gerektirdiğinde bir duvara çarpabilir. Jeton tabanlı modeli ve başlangıçta seyrek entegrasyon özellikleri genellikle hayal kırıklığına ve ek adımlara yol açtı. Bolt, güçlü ama kaba bir araç olarak görülebilir – hızlı bir hack veya teknik kullanıcı için harika, cilalı bir ekip iş akışı için daha az.

• Lovable, kendisini daha kullanıcı dostu “AI tam yığın mühendisi” olarak konumlandırır, bu da teknik olmayan kullanıcılar için biraz daha pürüzsüz bir deneyime dönüşür. Daha fazla pürüzlü kenarı soyutlar (yerleşik dağıtım, GitHub senkronizasyonu vb. ile) ve yapılandırılmış çıktılarla kullanıcıyı yönlendirmeye eğilimlidir (daha temiz başlangıç kodu, tasarım entegrasyonu). Bu, PM'lerin genellikle “Lovable ile daha ileri gittiklerini” geliştirici müdahalesine ihtiyaç duymadan önce anlamına gelir. Ancak, Lovable, Bolt'un temel ağrı noktalarının çoğunu paylaşır: sihir değildir – kullanıcılar hala kafa karıştırıcı AI davranışlarıyla karşılaşır, zaman zaman yeniden başlatmak zorunda kalır ve prototipin ötesinde bir şey için platformdan ayrılmak zorundadır. Dahası, Lovable'ın ek özellikleri (görsel düzenleme veya belirli entegrasyonlar gibi) hala gelişmekte ve bazen kendi başlarına zahmetlidir (örneğin, bir kullanıcı, özelleştirme veya kontrol eksikliği nedeniyle Bolt'un dağıtım sürecini daha sinir bozucu buldu).

Karşılaştırmalı bir bakış açısında, her iki araç da eksik oldukları şeylerde çok benzerdir. Dikkatli ürün yönetimi ihtiyacının yerini almazlar; bir yönünü (uygulama) hızlandırırlar, ancak diğerlerinde (hata ayıklama, işbirliği) yeni zorluklar yaratma pahasına. Bir ürün yöneticisi için, Bolt.new veya Lovable kullanmak, ürününüzün erken bir sürümüne sahip olmak için hızlı ileri sarmak gibidir – bu inanılmaz derecede değerlidir – ancak ardından araçların kapsamadığı tüm ayrıntıları ve süreçleri ele almak için tekrar yavaşlamanız gerektiğini fark etmek gibidir.

Beklentileri yönetmek için, PM'ler bu AI araçlarını tamamlayıcılar olarak kullanmayı öğrendiler, kapsamlı çözümler değil. Bir Medium incelemesinin akıllıca belirttiği gibi: bu araçlar “konseptimi işlevsel bir uygulama iskeletine hızla dönüştürdü,” ancak yine de “daha fazla karmaşıklık eklerken daha fazla elden insan gözetimi gerekiyor”. Yaygın ağrı noktaları – UX sorunları, iş akışı boşlukları, entegrasyon ihtiyaçları, planlama ve analitik eksiklikleri – Bolt.new ve Lovable'ın prototipleme ve keşif için en uygun olduğunu, uçtan uca ürün yönetimi için değil olduğunu vurgular. Bu sınırlamaları bilerek, bir ürün yöneticisi bunları planlayabilir: sağladıkları hızlı kazanımların tadını çıkarabilir, ancak ürünü ileriye taşımak ve geliştirmek için her zamanki araçları ve insan uzmanlığını getirmeye hazır olabilir.

Kaynaklar:

• Bolt.new ve Lovable ile ilgili hayal kırıklıklarını vurgulayan Reddit, Product Hunt ve LinkedIn'deki gerçek kullanıcı tartışmaları.
• İki aracı karşılaştıran ve beğenilen/beğenilmeyenleri listeleyen G2 ve Product Hunt'tan incelemeler ve yorumlar.
• Özellik sınırlarını, jeton kullanımını ve entegrasyon sorunlarını analiz eden ayrıntılı blog incelemeleri (NoCode MBA, Trickle, Fine.dev).
• Belirli entegrasyonların eksikliğini (örneğin, analitik) ve manuel düzeltmelerin gerekliliğini gösteren resmi belgeler ve kılavuzlar.