Yapay Zeka Tasarım İş Akışı: 2026'da Gerçek Tasarımcıların Kullandığı Uçtan Uca Süreç

Yapay zeka tasarım iş akışı tartışmasında iki gürültücü kamp var. Birincisi yapay zekanın tasarımcıların yerini alacağını söylüyor. İkincisi yapay zekanın tasarımcıların görmezden gelmesi gereken bir oyuncak olduğunu söylüyor.

İkisi de yanlış. 2026'da en iyi işleri çıkaran tasarımcılar sürecin her aşamasında yapay zeka kullanıyor ve her zamankinden daha çok aranıyorlar, daha az değil. Çünkü yapay zeka muhakemeyi güçlendirir, onun yerini almaz.

Bu, çalışan oyun planı. Araştırmadan yayına altı aşama, yapay zekanın her birinde tam olarak nerede iş gördüğü ve boru hattı hızlı akarken zevki döngüde tutan gözden geçirme kapıları. Bir araç listesi değil, bir süreç.

Yapay zeka tasarım iş akışı aslında nedir

Yapay zeka tasarım iş akışı, yapay zekanın yan araç değil, her aşamada birinci sınıf katılımcı olduğu bir tasarım sürecidir. Her aşamanın belirli bir yapay zeka rolü, belirli bir insan rolü ve aşamalar arasında belirli bir gözden geçirme kapısı vardır.

Yapay zekasız iş akışı araştırma, fikir üretimi, tasarım, prototipleme, gözden geçirme ve yayını ardışık insan adımları olarak yürütür. Yapay zeka iş akışı aynı altı aşamayı korur ama her birinin içindeki yüksek hacimli, düşük zevk gerektiren işi yapay zekaya devreder. İnsan muhakemeden sorumlu kalır. Yapay zeka, muhakemenin arasından seçim yapması gereken binlerce varyasyonu halleder.

Başarılı olan tasarımcılar bu kapıları net tanımlayanlardır. Zorlananlar ya muhakemeyi yapay zekaya devrediyor ya da ona hiçbir şey devretmeyi reddediyor. İki hata modu da iyi kapılanmış bir hibritten daha zayıf iş çıkarır.

ai-native sözlüğü bunun bir kategori olarak neden önemli olduğunu, prompt mühendisliği sözlüğü ise iş akışını bir arada tutan girdi disiplinini anlatır.

Altı aşama ve yapay zekanın her birindeki yeri

Yayına giden her tasarım iş akışı altı aşamadan geçer. Yapay zeka hiçbirinin yerini almaz. Her birinin içindeki işin maliyetini değiştirir.

Aşama 1: Araştırma

Yapay zeka keşif aşamasını haftalardan günlere indirir. Rekabet denetimlerine, pazar konumlandırmasına ve kullanıcı görüşmesi sentezine 40 saat harcayan tasarımcılar artık dört saat harcıyor.

Yapay zekanın iyi yaptığı işler:

• 20 rakip siteyi 10 dakikada bir konumlandırma matrisine özetlemek
• 50 kullanıcı görüşmesi transkriptini alıntı referanslarıyla temalara kümelemek
• Kaba bir brief'i yapılacak işler (jobs-to-be-done) ifadelerine çevirmek
• Yönlendirici soru yanlılığından kaçınan anket soruları üretmek
• Müşteri destek taleplerini kullanılabilirlik sorunu listelerine dönüştürmek

Yapay zekanın kötü yaptığı işler:

• Gerçekten önemli olan müşteri içgörüsünü seçmek (bu zevktir)
• Hangi rakibin kopyalanmaya değer, hangisinin ibretlik olduğuna karar vermek
• İşletmenin gerçekte hangi araştırma sorusunun cevabına ihtiyaç duyduğunu bilmek
• Müşterinin söylemediği ama ima ettiği şeyi fark etmek

Gözden geçirme kapısı: projeyi yönlendiren üç içgörüyü adıyla sayan, insan tarafından yazılmış bir araştırma özeti. İnsan onları sayamıyorsa, yapay zeka kaç doküman üretmiş olursa olsun araştırma bitmemiştir. Tasarımcılar için prompt mühendisliği incelemesi, işe yarar araştırma sentezini gerçekten çıkaran prompt'ları anlatır.

Aşama 2: Strateji ve çerçeveleme

Yapay zeka burada antrenman ortağıdır, yazar değil. Strateji işi, tasarımcıların planı yapay zekaya yazdırırsa zemin kaybettiği yerdir.

Yapay zekanın iyi yaptığı işler:

• Bir konumlandırma ifadesini sektördeki alternatiflere karşı sınamak
• Hangi yönlerin kalabalık olduğunu görmek için 20 slogan üretmek
• Bir ürün stratejisi dokümanını şeytanın avukatı soruları ile red-team'e sokmak
• Üç stratejik yönü karşılaştıran bir karar matrisi taslağı hazırlamak

Yapay zekanın kötü yaptığı işler:

• Ekibin gerçek kapasitesine uyan stratejik yönü seçmek
• Pazarın hangi kısmına şimdi, hangisine iki yıl sonra girmeye değeceğini bilmek
• Ekip zaten fazla yüklenmişken kapsamdan neyin çıkarılacağına karar vermek

Gözden geçirme kapısı: üç evet/hayır kararının öne çıkarıldığı yazılı bir strateji dokümanı. Yapay zeka seçenekleri taslaklayabilir. Kararları insan imzalar. Marka stratejisi sözlüğü, marka projelerinde bu aşamada nelerin yer aldığını anlatır.

Aşama 3: Fikir üretimi ve konsept

Yapay zeka, ıraksak düşünme için bir hacim makinesidir. Bu aşamayı doğru yapan tasarımcılar yapay zekayla on kat fazla konsept üretir, sonra muhakemeyle daraltır.

Yapay zekanın iyi yaptığı işler:

• Bir marka brief'inden 50 logo yönü üretmek
• Bir hero bölümünün 20 yerleşim varyasyonunu çıkarmak
• Üç referans görselden stilistik çeşitlilikle moodboard'lar oluşturmak
• Yazılı bir kullanıcı hikâyesinden düşük çözünürlüklü wireframe çizimleri yapmak
• Aynı başlık için alternatif metin tonları (resmi, eğlenceli, teknik) üretmek

Yapay zekanın kötü yaptığı işler:

• 50 logodan hangisinin gerçek pazarda ayırt edici okunduğunu bilmek
• Marka sistemini görmeden ona uyan hero yerleşimini seçmek
• Bir konseptin gerçekten yeni mi yoksa eğitim verisinin remiks'i mi olduğunu anlamak

Gözden geçirme kapısı: üç ila beş yönlü, her birinin elemeyi neden geçtiği özel gerekçeyle etiketlenmiş bir konsept panosu. "Havalı göründüğü için" etiketli her şey geri döner. Logo tasarım süreci incelemesi, bu aşamanın özellikle kimlik projelerinde nasıl işlediğini anlatır.

Aşama 4: Tasarım ve rafine etme

Yapay zeka bu aşamada bir eş tasarımcıdır. Yerine geçen değil, alternatifler üreten, taslakları eleştiren ve tek bir tasarımcının yetişemeyeceği ölçekte varlık üreten bir antrenman ortağı.

Yapay zekanın iyi yaptığı işler:

• Tek bir referanstan tanımlı bir stilde ikon setleri üretmek
• Aynı görsel dilde bir illüstrasyonun varyasyonlarını çıkarmak
• Bir tasarımı kontrol listesine göre eleştirmek (erişilebilirlik, marka, bilgi hiyerarşisi)
• Ürün mockup'ları için fotoğrafik varlıklar üretmek
• Kaba bir Figma frame'ini kod prototipine dönüştürmek
• Belirli bir arayüz alanına sabit karakter sayısıyla uyan metin yazmak

Yapay zekanın kötü yaptığı işler:

• Yıllarca gözetilmesi gereken özel bir sistem tasarlamak
• Bir markanın kendi kurallarını ne zaman bozması gerektiğini bilmek
• Eşit derecede iyi üç rafine etme arasında seçim yapmak (bu zevktir)
• Bir yerleşimden nelerin çıkarılacağına karar vermek

Gözden geçirme kapısı: marka sistemine karşı bir tasarım incelemesi. Yapay zeka destekli tasarım marka sistemiyle çelişirse sistem kazanır. Tasarım, sistem yanlış olduğu için çelişiyorsa, tasarım yayına girmeden önce sistem güncellenir. Marka kimliği yönergeleri yazısı, bu kararı yöneten sistemi anlatır.

Aşama 5: Prototipleme ve teslim

Yapay zeka, comp ile kod arasındaki mesafeyi sıfıra yaklaştırır. 2024 ile 2026 arasında en çok değişen aşama bu.

Yapay zekanın iyi yaptığı işler:

• Figma MCP üzerinden bir Figma dosyasından çalışan React veya Vue prototipi üretmek
• Tasarımcının düz dille yazdığı etkileşim sözleşmelerine karşı testler yazmak
• Tek bir comp'tan tüm breakpoint'lere duyarlı kod üretmek
• Yaygın sorunlar için (eksik etiketler, yetersiz kontrast) erişilebilirlik yamaları üretmek
• Bir tasarım sistemi dosyasından bileşen dokümantasyonu yazmak

Yapay zekanın kötü yaptığı işler:

• Hangi bileşenin sisteme, hangisinin tek seferlik katmana ait olduğuna karar vermek
• Tasarımcının çizmediği etkileşim uç durumunu fark etmek
• Teknik olarak yayınlanabilir ama kullanıcılar için kötü bir tasarımı ne zaman reddedeceğini bilmek

Gözden geçirme kapısı: tasarımcıyı ve mühendisi, gerçek bir cihazda yayınlanmış prototipin başında buluşturan bir teslim incelemesi. Figma comp'u değil, yayınlanmış prototip. Yapay zeka bu aşamayı hızlandırır. İsteğe bağlı yapmaz. Figma MCP rehberi ve tasarımcılar için Claude Code incelemeleri, bunun pratikte işlemesini sağlayan bağlantıları anlatır.

Aşama 6: Gözden geçirme, test ve yayın

Yapay zeka ilk gözden geçirendir, nihai olan insandır. Tek gözden geçireni yapay zeka olan ürünler, sonradan düzeltmesi pahalı şekillerde başarısız olur.

Yapay zekanın iyi yaptığı işler:

• Erişilebilirlik kontrollerini (wcag, kontrast, klavye navigasyonu) ölçekte çalıştırmak
• 200 kullanıcı geri bildirimini kümelere özetlemek
• Tasarım token'larının kod tabanındaki tutarlılığını kontrol etmek
• Tasarım inceleme yorumlarını tekrarlar ve sorun olmayanlar için ön elemeden geçirmek
• Bir Figma dosyası değişiklik günlüğünden sürüm notları üretmek

Yapay zekanın kötü yaptığı işler:

• Belirli bir kullanıcı akışının duygusal ağırlığını hissetmek
• "Doğru" olanın aynı zamanda "soğuk" olduğunu fark etmek
• Hangi geri bildirimin sinyal, hangisinin gürültücü bir aykırı değer olduğunu bilmek

Gözden geçirme kapısı: yayından önce ürünü gerçek cihazlarda en az tam bir gün kullanan küçük bir insan grubu. Otomatik testler regresyonları yakalar. İnsanlar havayı yakalar. İkisi de pazarlık konusu değil.

---

Zevki döngüde tutan gözden geçirme kapıları

Altı aşama hacim üretir. Gözden geçirme kapıları kalite üretir. Her kapının yapısı aynıdır.

Adı konmuş bir karar. Neyin karara bağlandığı. Bu konsepti yayınla, bu özelliği kes, bu tasarım incelemesini kabul et.

Adı konmuş bir sahip. Kararı tam olarak bir insan verir. Komite değil, yapay zeka değil, unvanlı tek bir kişi.

Adı konmuş bir çıktı. İncelenen doküman, comp veya yayınlanmış prototip.

Adı konmuş bir ölçüt. Kararın karşısında sınandığı belirli kural. Marka sistemine uyum, iş metriği etkisi, erişilebilirlik tabanı.

Bu dördünden birini atlarsanız kapı, onaylaması gereken işten daha uzun süren belirsiz bir tartışmaya dönüşür. İş akışını kişilik odaklı değil tekrarlanabilir kılan şey bu disiplindir.

Beşe bir kuralı

Bir saatlik insan işi için yapay zeka beş saatlik seçenek üretebilir. Yapay zeka odaklı bir iş akışını tanımlayan oran budur. Daha azsa insan, yapay zekanın yapması gereken işi yapıyordur. Daha fazlaysa insan yapay zeka çıktısında boğuluyordur.

Beşe bir kuralı pratikte şöyle görünür:

• Bir saatlik konsept yönü, beş saatlik yapay zeka üretimi varyant
• Bir saatlik marka brief'i yazımı, beş saatlik yapay zeka üretimi konumlandırma seçeneği
• Bir saatlik tasarım eleştirisi yazımı, beş saatlik yapay zeka üretimi rafine etme
• Bir saatlik prototip incelemesi, beş saatlik yapay zeka üretimi etkileşim testi

Oranı tutturun ve tasarımcı, yapay zekasız versiyondan daha yüksek bir soyutlama seviyesinde çalışır. Her iki yönde de ıskalayın ve iş akışı hedefin altında kalır. Bu, çoğu tasarımcının 2026'da hâlâ ayarlamaya çalıştığı alışkanlık.

Yapay zekanın iş akışını bozduğu yerler

Zorlanan her yapay zeka odaklı ekipte üç hata deseni görülür. Bunları erken fark etmek, herhangi bir araç seçiminden daha değerlidir.

Sonsuz varyant tuzağı. Tasarımcı birini seçmek yerine yapay zekadan sürekli daha fazla seçenek ister. Belirti: 200 frame'li ama yayınlanmış işi olmayan bir Figma dosyası. Çözüm: aşama başına varyantlara sert bir üst sınır koymak (fikir üretiminde 50, rafine etmede 5, yayında 1) ve uygulamak.

Yapay zeka sesi kayması. Her şey ChatGPT yazmış gibi duyulmaya başlar. Metinler kurumsallaşır, moodboard'lar jenerikleşir, etkileşimler kalıplaşır. Belirti: ürünün bir çeyrek içinde marka sesini kaybetmesi. Çözüm: insan tarafından yazılmış, her yapay zeka çıktısına karşı gözden geçirilen ve yasaklı ifadelerin tek tek listelendiği bir marka sesi rehberi.

Gözden geçirmeyi atlama hatası. Yapay zeka çıktısı bitmiş görünür, bu yüzden insan incelemeden onaylar. Belirti: yayından sonra yakalanan erişilebilirlik regresyonları, marka sistemi ihlalleri veya bozuk uç durumlar. Çözüm: gözden geçirme kapısını çıktı üreten hale getirmek. Doküman üretmeyen bir inceleme yapılmamış sayılır.

Yapay zekanın yapamadıkları

Yukarıdaki her aşamanın bir yapay zeka rolü ve bir insan rolü var. İnsan rolü var, çünkü yapay zeka hâlâ önemli olan beş şeyi yapamıyor.

Zevk. Zanaat ve bağlama dayanarak eşit derecede iyi beş seçenek arasında yapılan seçim. Yapay zeka seçenekleri üretebilir. Birini ancak deneyimli bir insan seçebilir.

Editoryal muhakeme. Neyin dışarıda bırakılacağını bilmek. Yapay zeka üretmek için optimize eder. Tasarımcılar kesmek için optimize eder. İş çıkararak iyileşir ve bu, yapay zekanın doğal olarak yapmadığı bir harekettir.

Alanlar arası sentez. Biyolojiden bir içgörüyü marka sistemine, perakendeden bir taktiği dijital ürüne taşımak. Yapay zeka özetleyebilir ama yankı uyandıran beklenmedik sıçramalar yapmaz.

İlişkisel güven. Tasarımcı ile müşteri birbirine güvendiği için bir kararın alındığı müşteri toplantısı. Yapay zeka ilişki tutmaz. Bağlam pencerelerini tutar. Bağlam penceresi açıklaması yazısı, bunun bir kişilik özelliği değil gerçek bir teknik sınır olduğunu anlatır.

Sorumluluk. Bir tasarım yayınlanıp başarısız olduğunda hesap verecek olan bir insandır. İş dediğimiz şeyin tanımı budur. Yapay zeka çıktı üretir, insanlar hesap verebilirlik üretir. İş akışı, insanlar çıktılardan hesap verebilsin diye kurulur.

İş akışını bu beş insan işi etrafında kuran tasarımcılar daha çok aranır, daha az değil. Onları otomatikleştirmeye çalışanların yerine başkası geçer.

Tek diyagramda iş akışı

Bir yapay zeka tasarım iş akışının çalışan diyagramı tek sayfaya sığar.

Bunu yazdırın. Monitörün üstüne asın. Her proje bu diyagrama karşı yürür, yoksa iş akışı yapay zeka odaklı değil, sadece "bir yerlerde yapay zeka var" demektir.

Henüz yapay zeka odaklı değilseniz nasıl başlanır

İş akışını bir anda baştan kurmayın. Bir aşama seçin, çalıştırın, sonra genişletin.

Birinci ve ikinci hafta: yapay zekayı araştırmaya katın. Görüşmeleri veya rakip siteleri sentezlemek için kullanın. İş akışının geri kalanını değiştirmeyin.

Üçüncü ve dördüncü hafta: fikir üretimine yapay zeka ekleyin. Proje başına 50 konsept üretin ve mevcut muhakemenizle daraltın. Nihai yönün kalitesinde neyin değiştiğine dikkat edin.

Beşinci ve altıncı hafta: yapay zekayı tasarım rafine etmeye getirin. Mevcut tasarım sisteminizin içinde ikon setleri, varyasyonlar ve varlık paketleri üretin. Sistem daha gevşek değil, daha güçlü hissettirmeli.

Yedinci ve sekizinci hafta: yapay zekayı Figma MCP ve bir kodlama ajanı ile prototiplemeye bağlayın. Otomatikleştirmek için en yüksek etkili aşama bu ve çoğu ekibin en son benimsediği aşama.

Dokuzuncu haftadan itibaren: gözden geçirme kapılarını daha hızlı boru hattına uyacak şekilde yeniden kurun. Eski inceleme temposu yeni verimin altında çökecek ve ekibin yetişmek için yeni ritüellere ihtiyacı olacak.

Bu iş akışını bir düşünce deneyi olarak değil gerçek müşteri işinde yürüten bir ekip istiyorsanız, Brainy'yi tutun. Marka, web ve ürün arayüzünü her aşamada yapay zeka, her sınırda gözden geçirme kapısı ile yürütüyoruz.

Ne ölçülmeli

Bir yapay zeka tasarım iş akışı, yapay zekasız olanı üç eksende ölçülebilir şekilde geçmelidir.

Verim. Haftada daha fazla konsept. Ayda daha fazla yayınlanmış sayfa. Çeyrekte sistemde daha fazla bileşen. Yayınlanan işin miktarı ilk değişen şeydir.

Döngü süresi. Başlangıçtan yayınlanmış ilk versiyona kadar süre %30 ila 50 kısalmalı. Kısalmıyorsa gözden geçirme kapıları bozuktur ya da ekip yapay zekanın dokunmadığı bir yerde tıkanmıştır.

Kalite. Yayın sonrası metrikler (dönüşüm, erişilebilirlik denetimi puanı, destek talebi azalması) korunmalı veya iyileşmeli. Kalite düşüyorsa yapay zeka, güçlendirmesi gereken bir yerde muhakemenin yerini alıyordur.

Üçünü de ölçün. Herhangi birinin eksik olması, iş akışının gerçekte yapay zeka odaklı olmadığı, sadece yapay zeka süslemeli olduğu anlamına gelir.

2026 koşullarında yapay zeka tasarım iş akışı

Bu yıl iş akışını üç güç şekillendiriyor.

Kodlama ajanları üretime hazır. Claude Code, Cursor ve benzerleri bir Figma dosyası ve bir tasarım sisteminden gerçek ön yüz işi çıkarabiliyor. Döngüsünde kodlama ajanı olmayan tasarımcı çıktıyı yerde bırakıyor.

Yapay zeka üretimi görseller ürün işi için yeterince iyi. Marka hero görselleri için değil (hâlâ özel), ama destekleyici varlıklar, diyagramlar, illüstrasyonlar ve prototip içeriği için. Her ürün ekibinin üçüncü çeyreğe kadar bir görsel üreticiye eğitilmiş bir ev stili olmalı.

Marka sesi saldırı altında. Katı ses korumaları olmadan yapay zeka kullanan her ekip jenerik bir kurumsal tona kayıyor. Marka sesi dokümanı 2026'da 2024'tekinden daha önemli, daha az değil.

İş akışı, kapılarını kaybetmeden bu kaymaları absorbe etmeli. Bunu başaran ekip, başaramayanı büyük farkla geride bırakır.

---

SSS

Yapay zeka tasarım iş akışı nedir?

Yapay zekanın her aşamada (araştırma, strateji, fikir üretimi, tasarım, prototipleme, gözden geçirme) birinci sınıf katılımcı olduğu, aşamalar arasında açık gözden geçirme kapıları bulunan bir tasarım süreci. Muhakeme insanın, hacim yapay zekanın; kapılar da boru hattı yapay zekasız iş akışından hızlı akarken zevki döngüde tutar.

Yapay zeka 2026'da tasarımcıların yerini alacak mı?

Hayır, ama yapay zeka onu kullanmayı reddeden tasarımcıların yerini alacak. En iyi işleri çıkaran tasarımcılar yapay zekayı tüm iş akışında kullanıyor ve haftada her zamankinden daha fazla karar veriyor. Yapay zeka düşük zevk gerektiren, yüksek hacimli işi ortadan kaldırır. Zevki ortadan kaldırmaz ve tasarımcıların ekmeğini kazandığı yer zevktir.

Tasarımın hangi aşamaları yapay zekadan en çok yararlanır?

Araştırma sentezi (10 kat hız), konsept fikir üretimi (10 kat hacim), varlık üretimi (saatte 1'den 50 varyanta ölçeklenme) ve prototipleme (Figma'dan yayınlanmış koda günler yerine saatler). Strateji ve nihai inceleme en az yararlananlar, çünkü bu aşamalar büyük ölçüde insan muhakemesine ve bağlama dayanır.

Yapay zeka kullanırken marka sesi nasıl tutarlı tutulur?

Açık kurallar, yasaklı ifadeler ve örnek cümleler içeren yazılı bir marka sesi dokümanıyla. Her yapay zeka çıktısı bu dokümana karşı gözden geçirilir. Bir insan editör kaymayı yakalar. O doküman olmadan, yapay zekanın ürettiği her metin yavaş yavaş jenerik bir kurumsal tona yakınsar. Doküman, yapay zeka odaklı bir ekipteki en önemli tek çıktıdır.

Yapay zeka tasarımında beşe bir kuralı nedir?

Yapay zeka odaklı bir iş akışının verimlilik oranı: bir saatlik insan işi için yapay zeka yaklaşık beş saatlik seçenek, varyant veya alternatif üretir. Beşe birden azsa insan, yapay zekanın yapması gereken işi yapıyordur. Beşe birden fazlaysa insan, onu daraltacak muhakemeye sahip olmadan çıktıda boğuluyordur. Beşe bir, kalibrasyon hedefidir.

Yapay zeka tasarım iş akışına geçişe nasıl başlanır?

Yapay zekayı her seferinde bir aşamaya ekleyin, araştırmadan başlayın. Sonra fikir üretimi, ardından tasarım rafine etme, sonra prototipleme.

Gözden geçirme kapılarını katı tutun. Verimi, döngü süresini ve kaliteyi ölçün. Yapay zeka katmanını yalnızca kapılar tuttuğunda genişletin. Tam bir geçiş bir tasarım ekibinde kabaca iki ay sürer.

İş akışı üründür

Yapay zeka tasarım iş akışı bir araç zinciri değil, bir çalışma biçimidir. Onu araç zinciri olarak gören ekipler her çeyrek araç değiştirir ve asla fark yaratmaz. Onu kapıları ve oranları olan bir süreç olarak gören ekipler daha hızlı yayınlar, kaliteyi korur ve her seferinde sıfırdan başlamak yerine projeler arasında öğrenir.

Altı aşamayı seçin. Her birinde yapay zeka rolünü ve insan rolünü adlandırın. Kapıları tanımlayın.

Beşe bir kuralını uygulayın. Üç sonucu ölçün. Verim ritüelleri aştıkça onları yeniden kurun. İşi yayınlayın.

Bu iş akışını gerçek müşteri projelerinde (marka, web, ürün arayüzü) yürüten bir stüdyo istiyorsanız, Brainy'yi tutun. Her aşamada yapay zeka, her kapıda zevk, her seferinde.

İlgili okumalar

• Tasarımcılar için Yapay Zeka Ajanları
• Tasarımcılar için Prompt Mühendisliği
• Tasarımcılar için Claude Code
• Figma MCP Rehberi
• Tasarım Sistemleri Rehberi