| Member Name | Member Task | Linkedln |
|---|---|---|
| Kadriye Nidanur CABBAR | Scrum Master/ Developer | www.linkedin.com/in/knidanurcabbar/ |
| Ayşenur TAK | Product Owner/ Developer | https://www.linkedin.com/in/aysenur-tak/ |
| Mert SATICI | Developer | https://www.linkedin.com/in/mertsatici/ |
| Edanur TESİM | Developer | https://www.linkedin.com/in/edanurtesim/ |
Product Description
ToxTrackAI, kullanıcıların ürün içeriklerini mobil kameralarıyla veya manuel giriş yoluyla sisteme aktararak, yapay zekâ destekli toksisite analizi almalarını sağlayan bir bilinçli tüketim destek platformudur. Uygulama, ürün içeriğindeki katkı maddelerini analiz eder, toksik maddeleri tespit eder, kullanıcıya risk değerlendirmesi, sağlıklı alternatif önerileri ve kişiselleştirilmiş bildirimler sunar.- Kullanıcı 1: Ayşe, 32 yaşında, sağlıklı, doğal ürünler kullanmaya dikkat eden, yaşam tarzı olarak sürdürülebilirliği benimsemeye çalışan ve ilk çocuğuna hamile olan genç bir kadın. Hamileliği esnasında, olduğunca kimyasallardan ve potansiyel toksin maddelerden uzak durmuş ve bebeğine hazırlayacağı oda için de benzer hassasiyeti sürdürmek istiyor.
Senaryo: Ayşe, bebeğinin odasını hazırlarken büyük bir mobilya ve ev dekorasyonu mağazasına beşik, bebek altı değiştirme ünitesi, şifonyer gibi bebek odasının ana eşyalarını satın almak için gidiyor. Estetik açıdan hoşuna giden bir beşik bulmasıyla birlikte burnuna ağır bir boya kokusu geliyor ve içinde zararlı kimyasallar olup olmadığını merak ediyor. Ayrıca alacağı diğer ürünler için de “Acaba bebeğimin sağlığı için zararlı olur mu?” diye düşünüyor. Bu noktada geçen günlerde arkadaşının sohbet esnasında söylediği “ToxTrackAI” uygulaması aklına geliyor ve uygulamayı telefonundaki uygulama marketinden indirip satın alacağı ürünün etiketini okutur. Burada ürünlerin kimyasal içeriğine dair bilgi alırken, “çocuk mobilyaları için belirlenmiş güvenlik standartlarına uygun ve düşük VOC emisyonlu" olduğunu belirten yeşil bir uyarı görür. Ayşe derin bir nefes alır.
- Kullanıcı 2: Erdem, 24 yaşında, vegan beslenen ve hassas bir cilde sahip olması sebebiyle cilt bakımında kullandığı ürünlerin içeriklerinin doğal olmasına dikkat eden genç bir erkek.
Senaryo: Erdem, yeni bir cilt temizleme jeli ve yüz kremi almak istiyor. Fakat, çoğu cilt bakım ürününün içeriğinde paraben, silikon ve hayvansal kaynaklı maddeler bulunduğu için kişisel bakım marketlerine gittiğinde her ürünün etiketinde yazan kimyasalları teker teker arama motorunda aratarak çok fazla vakit kaybetmekle birlikte net bir sonuca ulaşamamaktadır. Bu dertten muzdaripken sosyal medyada karşısına “ToxTrackAI” uygulamasının reklamı çıkar, bu uygulamanın işine çok yarayacak bir uygulama olduğunu düşünür ve indirir. Uygulamanın içine girdiğinde onu bilgilendiren bir sayfanın yanısıra cilt bakım ürünlerinin etiketlerini okutup içerikleri hakkında bilgi alabileceği bir etiket okutma bölümünün olduğunu görür ve bu uygulamanın hassas bir cilde sahip biri olarak hayatında elzem bir yerde olduğunu düşünür. Erdem böylelikle hem cilt sağlığını koruyor hem de değerlerine uygun alışveriş yapmanın rahatlığını yaşıyor.
- Kullanıcı 3: Deniz, 40 yaşında, çevre bilincine sahip ve çocuklu bir aile reisi. Evde kullandığı temizlik ürünlerinin hem aile sağlığına hem de çevreye zarar vermemesine özen gösteriyor.
Senaryo: Deniz, ev temizliğinde kullanmak için yeni bir yüzey temizleyici almak istiyor. Ancak marketteki ambalajlarda yazan içerikler çok teknik ve karmaşık olduğu için hangi ürünün toksik olmadığını anlamakta zorlanıyor. Çevresinde toksik kimyasalların çocuklarının sağlığına zarar verebileceğine dair haberler duymasıyla birlikte, daha güvenli ürünler kullanmak istiyor. Bu konu üzerine araştırma yaparken, “ToxTrackAI” ile karşılaşıyor ve telefonuna indiriyor. Daha sonrasında markete gittiğinde, ürünün etiketini uygulamanın içerisinde bulunan kameraya taratmasıyla ürünün içeriğindeki kimyasalların hangilerinin sağlık açısından risk oluşturup, oluşturmayacağına dair bilgileniyor. Ayrıca çocukların bulunduğu ev ortamına uygun olduğunu belirten yeşil uyarı veriyor. Böylelikle Deniz, markette ürünlerin içeriğini okumakla saatler harcamak yerine bu vakti çocuklarıyla geçirebiliyor.
Dünyada milyonlarca insan tüketim çılgınlığından dolayı ne tükettiklerinin farkında olmuyorlar. Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) verilerine göre, dünya genelinde her yıl ortalama 600 milyon kişi gıda kaynaklı hastalıklar nedeniyle etkileniyor. Bu vakaların yaklaşık 420.000'i ölümle sonuçlanıyor. Özellikle 5 yaş altı çocuklar, gıda kaynaklı hastalıklardan en çok etkilenen grup. DSÖ'ye göre, her yıl 5 yaş altı çocuklardan 125.000'i gıda kaynaklı hastalıklardan hayatını kaybediyor. Ağır metaller (kurşun, cıva vb.), pestisitler ve doğal toksinler (mantar toksinleri gibi) gibi kimyasal maddeler de gıdalarda zehirlenmelere yol açabilir. Örneğin, kurşun maruziyeti 2019'da dünya genelinde 2 milyondan fazla kimyasal maruziyet kaynaklı ölümün yaklaşık yarısından sorumluydu. Kurşun, çevresel kaynaklardan ve gıda işleme ve ambalajlamadan gıdalara bulaşabiliyor. Asidik gıdalar ve içecekler, temas ettikleri malzemelerden kurşun sızdırma olasılığı taşıyor. Tüm bu sorunlara karşı üretici firmalar çalışmaya ve kazanmaya devam ediyorlar. İnsanların bu konuda daha bilinçli ve seçici olmaları sağlıklı yaşam için önem arz etmektedir. ToxTrackAI, insanların rahatça kullanabilecekleri ve sağlıkları için bilinçli alışveriş yapabilecekleri olanağı sağlamayı amaçlıyor. “Önemli olan hasta olmamaya çalışmaktır.” ilkesiyle insanların sağlıklarına daha fazla önem verebilmelerinde yardımcı olan bir dost oluyor.
Product Specifications
-
İçerik tarama (kamera veya manuel)
-
Toksisite analizi
-
Yapay zekâ destekli öneri sistemi
-
Ürün risk skoru hesaplama
-
Kişiselleştirilmiş analiz (profil temelli)
-
Haftalık veya aylık trend analizi
-
LLM destekli soru-cevap modülü
-
Topluluk verisi ile içerik haritası
-
Kişisel tüketim raporu çıktısı (PDF)
-
Ziyaretçi (kayıtsız kullanıcı): Sadece analiz alabilir, geçmiş kaydı tutulmaz
-
Kayıtlı kullanıcı: Kişisel profil, geçmiş, ayarlar, öneriler özelleştirilebilir
-
Kullanıcı bilgileri (ad, fotoğraf)
-
Sağlık tercihleri (alerji, diyet kısıtları)
-
Bildirim ve analiz ayarları
-
Kişisel geçmiş görüntüleme
- Kayıt Ol / Giriş Yap
- Devam Et (ziyaretçi olarak)
- Ürün tara / içerik gir
- Son analizler
- Günün önerisi
- Riskli maddeler listesi
- Renkli risk etiketi
- Yapay zekâ önerileri
- Sağlıklı alternatif ürünler
- Kişisel bilgiler, hassasiyetler
- Geçmiş görüntüleme
- Bildirim ve tercih kontrolü
Target group
-
Sağlık bilinci yüksek tüketiciler (doğal, organik ürünleri tercih edenler)
-
Alerjisi veya özel diyeti olan bireyler (gluten, laktoz, MSG vb. hassasiyeti olanlar)
-
Ebeveynler (bebek ve çocuk ürünlerinde güvenlik arayanlar)
-
Vegan ve hassas cilde sahip genç yetişkinle
-
Fitness ve diyet takipçileri
-
Evcil hayvan sahipleri (hayvan sağlığına duyarlı tüketiciler)
-
Çevre bilinci yüksek bireyler (eko-dostu ürünleri tercih edenler)
-
Gençler ve Z kuşağı (mobil uygulama kullanımı yüksek, sosyal bilinçli kullanıcılar
SPRINT 1
-
İLK TOPLANTI (27 Haziran 2025) İlk toplantımızda ekip olarak tanıştık. Ne tür bir proje yapabileceğimiz üzerine konuştuk. Project backlog ve planlamalar için Jira üzerinden ilerlemeye karar verdik. Bir sonraki toplantıya kadar en az iki proje fikri bulmak üzere sözleşip görüşmemizi bitirdik.
-
İKİNCİ TOPLANTI (2 Temmuz 2025) Jira üzerinden tanımladığımız task içine not aldığımız proje fikirleri üzerine tartıştık. Hangisinin daha yapılabilir, sektörde yer edebilir ve nasıl özellikleri olabileceği üzerine tartıştık. Üzerine konuştuğumuz proje fikirleri şunlardır: Sağlıklı yaşam asistanı görevi görecek bir chatbot EKO-İZ adını verdiğimiz ekolojik olarak yaşanabilir alanların anlık analiz raporunu çıkaran yapay zeka uygulaması ToxTrackAI ürünlerin toksitesini analizini yapıp daha sağlıklı önerilerde bulunabilecek bir yapay zeka uygulaması Kullanıcıların kayıtlı tarihi karakterlerden onların biyografilerini öğrenebileceği ya da bu tarihi karakterlerlerin başarılarını onlardan dinleyebileceği bir eğitim platformu. AI destekli dil öğrenme uygulaması Günlük yenilen yiyeceklerin kalori ve besin değerlerinin takibinin yapılacağı yapay zeka destekli uygulama Mentora, öğrencilerin anlamadığı ders konularını yapay zekâ destekli şekilde sadeleştirerek anlatan, aynı zamanda günlük duygu durumunu analiz ederek ona özel motivasyon ve destek sunan kişisel bir öğrenme asistanı Birkaç fikri eledikten sonra Whatsapp üzerinden oylama ile en çok tercih ettiğimiz proje fikirlerini belirlemeye ardından bu projeler üzerine araştırma yapıp nihai proje planımızı ortaya koymak üzere toplantı yapmaya karar verdik.
-
ÜÇÜNCÜ TOPLANTI (6 Haziran 2025) Seçtiğimiz projeye ait sprint 1'in son aşamalarını konuşup son düzenlemeler için görev dağılımı yaptık. Whatsapp üzerinden ilerlemeye devam ettik.
Product Backlog URL: Jira
Sprint1_Burndown_Chart_Custom.xlsx
- Whatsapp grubu kuruldu ve uygun zamanda ilk toplantı yapıldı.
- İlk toplantıda sorunlar üzerine konuşuldu ve Github ile Jira dosyaları açıldı.
- Görevler dağıtıldı ve whatsapp üzerinden düzenli olarak takipleşildi.
- Proje için araştırmalar yapıldı ve en uygun proje seçildi.
- Takım ismi, logo, mockup vb uygulama özellikleri oluşturuldu.
- Görev dağılımı yapıldı ve ilk sprint çıktıları githuba eklendi.
- Açıklamalar, şablonlar ve ihtiyaç duyulan çalışma ortamları üzerine konuşuldu ve güncellemeler yapıldı.
- Proje içerisinden gereksiz detaylar çıkarıldı.
- Metin dosyaları sayısal verilerle desteklenerek açıklandı.
- Kadriye Nidanur Cabbar
- AyşenurTak
- Mert Satıcı
- Edanur Tesim
Neler iyi gitti?
- Proje fikri net, problem tanımı güçlü bir şekilde belirlendi.
- Ürün tanımı, birincil ve ikincil fonksiyonlar detaylandırıldı.
- Kullanıcı tipleri ve erişim seviyeleri netleştirildi (kayıtlı/kayıtsız kullanıcı ayrımı).
- Uygulama akışları açık şekilde planlandı ve app map şeması hazırlandı.
- Takım içi iletişim verimliydi, karar alma süreçlerinde tüm üyeler etkindi.
Neler geliştirilebilir?
- Zaman yönetimi ve görev dağılımı daha planlı yapılabilirdi.
- Kavramsal süreçler ön planda kaldı, ürün geliştirmeye daha erken aşamada başlanabilirdi.
- Daha fazla çıktı üretmeye odaklanılarak sprint sonunda çalışır bir prototip hedeflenebilirdi.
Sonraki sprintte neyi farklı yapacağız?
- MVP odaklı ilerleyip fonksiyonları parça parça entegre edeceğiz (öncelikle manuel içerik girişi + risk analizi).
- Erken aşamada çalışan basit bir demo çıkarmaya odaklanacağız.
- Teknik görevleri haftalık hedeflere bölerek daha ölçülebilir ilerleme sağlayacağız.
SPRINT 2
- İLK TOPLANTI 13.07.2025: Jira üzerinden etkileşimlerde bulunarak araştırmalar yaptıktan sonra ilk toplantımızı yaptık. Projede kullanacağımız kaynakları netleştirdik ve yeni görev dağılımlarını oluşturduk. Projenin güncel halini de tartıştık.
- İKİNCİ TOPLANTI 16.07.2025: Google Meets üzerinden toplanarak Figma üzerinde çalıştık. Olası tasarımlar hakkında konuştuk.
- ÜÇÜNCÜ TOPLANTI 19.07.2025: Sprint 2 için ulaşılan noktada neler elde ettiğimiz ve nelerin eksik kaldığı konuşuldu. Github README için düzenlemeler üzerinde konuşuldu. Görev dağılımları üzerinde tartışıldı ve görevler detaylandırıldı. Jira üzerinden atamalar yapıldı.
Sprint2 boyunca 8 görev belirlenmiştir. Bu görevleri toplamı 100 olacak şekilde projenin üzerindeki etkileri bakımından puanlara böldük. Buna göre "Proje fikrini alt alanları üzerinde geliştirme, Kullanılabilir techstackleri belirleme, Veri kaynakları bulma, Proje stacklerinin karar verilmesi" gibi görevler karar süreçleri ve araştırmalar olduğundan 10'ar puandan, "Figma ile UI tasarım, Expo ve frontend araçlarının kurulumu, Backend kurulumunun yapılması, Veri seti, veritabanı hazırlama" görevleri proje geliştiriminde doğrudan etki eden geliştirme süreçleri olduğundan 15'er puandan hesaplanmışlardır.
- İkinci Sprint için toplantı yapıldı.
- İkinci Sprint'in ilk toplantısında proje için kullanılacak araç ve yazılımlar ekip üyelerinin yetkinlikleri doğrultusunda tartışıldı ve belirlendi.
- Front-End için "Expo", Back-End için "Django REST Framework", Arayüz Mockup'u için "Figma", Veri Tabanı için ise, "PostgreSQL" kullanılmasına karar verildi.
- İlk toplantıda, ekip üyelerine görevler dağıtıldı ve bazı ekip üyelerinin eksik olduğu konularda araştırma yapması ve diğer ekip üyelerince desteklenmesine karar verildi.
- İkinci Sprint'in ikinci toplantısında ekip üyelerinin güncel durumları hakkında konuşuldu ve Sprint teslim tarihine kadar yapılacaklar hakkında konuşuldu ve görev dağılımı yapıldı.
- İkinci Sprint'in son toplantısında Sprint çıktılarının yazıldığı GitHub'taki "READ.ME" dosyasına dair son kontroller yapıldı.
- İkinci Sprint'te ekip olarak bir toplantı yapıldı ve proje iskeleti tam anlamıyla oluşturuldu.
- "Figma" kullanılarak yapılacak güncel Arayüz Mockup'ının taslağının bu Sprint'te tamamlanması hedeflendi ve hedefe ulaşıldı.
- Front-End için gerekli olan programların indirilip, çalıştırılması hedeflendi ve dosyalar oluşturuldu.
- Planlamada olan hedeflerde esneklik sağlanmıştır ve sonucunda ekibin bir önceki Sprint'e göre daha iyi iletişim kurduğu ve çalıştığı Sprint süreci elde edilmiştir.
- Kadriye Nidanur Cabbar
- AyşenurTak
- Mert Satıcı
- Edanur Tesim
Sprint 2 aşamasında projemizin ön planlaması, gerekli dosyaların oluşturulması, mimari tasarım taslağı, data set araştıması ve projenin eksik/fazla noktalarının düzenlenmesini hallettik. Bu aşamada bireysel çalışmalar daha yoğun olduğu için toplantılar sık olmadı. Bir sonraki sprintte kodların düzenlenmesi yapılacak. Data set ortamı oluşturulacak. Karşılaşılan buglar çözülecek ve proje bitimi gerçekleşecek. Ekip içi iletişim çok sağlıklı ilerliyor. Zamanlamayı da iyi kullanıyoruz. Bu da karşılaşılan sorunları kısa zamanda çözmemize olanak tanıyor.
SPRINT 3
-
İLK TOPLANTI / 27.07.2025 : Bu toplantıda proje kapsamında yapılacak çalışmalar değerlendirildi. İlk olarak, uygulamada yer alması uygun olmayan maddelerin listelenmesi konusu ele alındı. Ardından uygulamanın Figma tasarımına analiz sayfalarının eklenmesi gerektiği üzerinde duruldu. Ayrıca, frontend ve backend geliştirmeleri için gerekli yazılım ortamlarının kurulması planlandı ve bu iki yapının nasıl entegre edileceği konusunda ortak bir karar alındı.
-
TOPLANTI / 01.08.2025 : İkinci toplantıda uygulamanın tanıtım yazısı incelenerek düzenlemeler yapıldı. Uygulamanın son hali tamamlanarak geliştirilen yazılım kodlarıyla entegre edildi. Proje teslimine yönelik son detaylar gözden geçirildi ve belgeleme sürecinin sağlıklı bir şekilde ilerleyebilmesi için net bir görev dağılımı yapıldı.
Product Backlog URL: Jira
https://youtu.be/m0rxW3O7xl0?si=XuEuzywZn3l7yKzM
Sprint3 boyunca 8 görev belirlenmiştir. Bu görevleri toplamı 100 olacak şekilde projenin üzerindeki etkileri bakımından puanlara böldük. Buna göre "Veri tabanı araştırma ve oluşturma, VSC'da kurulumu, Android Studio'da emilatör kurulumu, Tanıtım hikayesinin yazılması" gibi görevler karar süreçleri ve araştırmalar olduğundan 10'ar puandan, "Front-end kodlarının hazırlanması ve düzenlenmesi,Back-end kodlarının hazırlanması ve düzenlenmesi, Figma'da oluşturulan arayüz'ün düzenlenmesi, Projenin sunuma hazırlanması" görevleri proje geliştiriminde doğrudan etki eden geliştirme süreçleri olduğundan 15'er puandan hesaplanmışlardır.
- Bu son sprint boyunca bireysel görevlerimize odaklandık. Sağlık alanında bir proje yaptığımız için veri tabanı için ek araştırma yaptık.
- Proje için nelerin kalması nelerin çıkarılması ve nelerin düzenlenmesi gerektiğini tartıştık.
- Ekip için 2li gruplar halinde çalışma gereksinimleri olduğunda ayrı ayrı birleştik.
- Projenin genel amacına yönelik hikayemizi oluşturduk.
- Proje için bazı kodlar oluşturuldu.
- Tasarımında düzenleme yapıldı.
- Geliştirilebilir yönleri tartışıldı.
- Kadriye Nidanur Cabbar
- AyşenurTak
- Mert Satıcı
- Edanur Tesim