Mesut Demirbilek, 2026’da çıkan kitabının adını bu soru üzerine kurdu: “Rasyonel Psikopat: Yapay Zeka Suç İşler mi?”

Mesut Bey’i, 2009’dan tanıyorum; Vodafone’dan. O zamanlar şirketin güvenlik ve soruşturma birimini yönetiyordu; ben de başka bir koldan aynı kurumun içindeydim. Yıllar geçti, yollarımız ayrıldı ve birleşti. Geçen hafta onu akademi.defneincekara.com’daki “Defne’nin AI Köşesi” Salı Sohbetleri’ne konuk ettim.

Mesut Demirbilek kim? İstanbul Cinayet Büro’da 9 yıl dedektif. Sonra Emniyet Genel Müdürlüğü’nde Yüksek Teknoloji Suçları Merkezi’ni kurdu, Türkiye’nin bu alandaki ilk yapılanmasını. 2005’te Emniyet Müdürü rütbesinde emekli olup Vodafone, Nestlé ve Citibank’ta bölgesel güvenlik yöneticiliği yaptı. Bugün Türkiye’nin ilk güvenlik analitiği şirketlerinden My Security Analytics ve FinalCheck’in kurucusu. Certified Fraud Examiner. Avrasya Siber Güvenlik Federasyonu Yönetim Kurulu Başkan Vekili. New York John Jay College of Criminal Justice’ta yüksek lisans, suç araştırmaları ve teknolojileri üzerine.

Yani bunu söyleme hakkı var: “Yapay zeka empati bilmiyor, pişmanlık bilmiyor. Hata da yapmıyor. Buna rasyonel psikopat diyorum.”

Ben yapay zekaya inanıyorum. İnsan-yapay zeka-insan modelinin geleceği şekillendireceğine, doğru kurulduğunda insanı daha iyi kararlar alır hale getireceğine inanıyorum.

Bu yüzden Mesut Bey’i dinlemek ve onunla sohbet etmek istedim.

“Rasyonel Psikopat” tanımının merkezinde ne var? Başkasının acısını içselleştirememek, eyleminin sonucunu hesaplarken duygusal frene takılmamak. Bir dil modeli yanlış bir öneri verdiğinde özür dileyebilir, ama o özrün arkasında ne var? Bir sonraki token’ı olasılık hesabıyla seçen bir sistem. Üzüntü değil. Pişmanlık değil.

Bu, yapay zekanın kötü olduğu anlamına gelmiyor. Bir bıçak da pişmanlık bilmez. Soru şu: o bıçağı kimin eline veriyoruz, ne için veriyoruz ve kontrolü kim tutuyor?

2025’te bir mahkeme bu soruyu yanıtlamaya çalışıyor

Geçen yıl ABD’de gerçek bir dava açıldı. ChatGPT’de oluşturduğu yapay zeka personasıyla uzun süreli duygusal ilişki kuran bir yetişkin, annesini öldürdü ve ardından intihar etti. OpenAI aleyhine dava açıldı.

Hukuk sistemi şu anda iki soruyla boğuşuyor: Yapay zeka zarar verdiğinde kim sorumludur? Ve bu sorumluluk kavramı mevcut hukuk çerçevesinde tanımlanabilir mi?

Cevap net değil. Çünkü hukuk, failin niyeti olduğunu varsayar. Yapay zekanın niyeti yok, amacı da. Ama sonucu var.

Silah sistemlerine geçince tablo daha karmaşık

BM’nin 2024 raporunda otonom silahların nükleer silahlardan daha büyük bir risk oluşturduğu yazıyor. Nedeni basit: nükleer silahları kullanmak siyasi bir karar gerektirir, otonom bir sistem ise koşullar oluştuğunda tetiklenir.

Libya ve Gazze’de hedefleme algoritmalarının nasıl çalıştığına dair iddialar konuşulmaya başlandı. “Fire and forget” denen mantık şu: sisteme hedef kriterleri girilir, sistem onları bulur ve imha eder. Arada insan kararı var mı? Teoride evet. Pratikte o insanın beş saniyesi var.

Beş saniyede milyarlarca parametre üzerine kurulu bir öneriyi değerlendirip “dur” demek ne kadar mümkün? Bu soruyu sormak bile yanıtın ne olduğunu gösteriyor.

Anthropic bir modeli neden gizledi?

Nisan 2026’da Anthropic yeni bir model duyurdu: Claude Mythos. Piyasaya sürmedi. Gizledi.

Neden? Bu model, her büyük işletim sisteminde ve her büyük tarayıcıda binlerce sıfır-gün açığı buldu. Daha önce kimsenin haberdar olmadığı güvenlik açıkları. Binlerce tane. Birkaç haftada. Siber güvenlik alanındaki en iyi insan uzmanları bile bu hızda çalışamıyor.

Anthropic’in tepkisi korku değil, sorumluluktu. Project Glasswing’i kurdu: dünyanın en büyük teknoloji şirketlerini bir araya getiren bir konsorsiyum. Amaç, bu modeli saldırmak için değil savunmak için kullanmak. Açıkları bulmak ve kapatmak.

“Çok güçlü, piyasaya süremiyoruz” demek ciddi bir itiraf. Ama bir şirketten bu itirafı duymak, susup piyasaya sürmekten daha dürüst.

“Vicdan kodlayabiliriz” argümanı neden zayıf

Toplantıda şu soru gündeme geldi: yapay zekaya etik değerleri öğretemez miyiz?

Öğretebiliriz. Ama kimin değerlerini?

Vicdan, soyut bir formül değil. Yıllar içinde yaşanan deneyimlerin, kültürel normların, toplumsal çatışmaların ve bireysel kırılmaların birikimi. Birkaç yazılımcının “zararlı içerik” listesine indirgediğinizde ne kalıyor? Onların önyargılarıyla filtrelenmiş bir kural seti.

Çin kaynaklı modellerle yapılan diyaloglarda milliyetçi ve sansürleyici davranışlar gözlemlenmiş. Bu tesadüf değil. Eğitim verisi nereden gelirse değerler de oradan şekillenir.

Peki bu benim görüşümü değiştirdi mi?

Hayır. Yapay zekanın gücüne olan inancım yerli yerinde duruyor.

Değişen şu: artık “iyi yapay zeka” dediğimde ne kastettiğimi daha net biliyorum. İnsan-yapay zeka-insan zincirinin her halkasının kasıtlı kurulması gerektiğini, “human-in-the-loop” kavramının sadece bir onay düğmesi değil gerçek bir sorumluluk mekanizması olması gerektiğini daha net görüyorum.

Zarar kim veriyor: sistem mi, sistemi tasarlayan mı, sistemi kullanan mı, sistemi denetlemeyi başaramayan düzenleyiciler mi? Bu soruyu sormak yapay zeka karşıtlığı değil. Tam tersi. Teknolojiyi ciddiye aldığının göstergesi.

Yapay zeka suç işlemiyor. Ama suça araç olabiliyor, suça zemin hazırlayabiliyor, suçun sorumluluğunu dağıtıp belirsizleştirebiliyor. Ve bu durumda sistemi tasarlayan, kurgulayan ve denetleyen insan sorumluluğu artıyor, azalmıyor.

Anthropic’in Mythos örneği bunu gösteriyor. “Fazla güçlü” deyip geri çekmek bir zayıflık değil. İnsan kararının hâlâ merkezde olduğunun kanıtı.

Sana sormak istediğim şu: “Man-in-the-loop” sadece bir terim mi, yoksa gerçekten işleyen bir sorumluluk mekanizması mı? İkisi arasındaki farkı kurumlar bugün ciddiye alıyor mu?

Bu yazı, siber suç uzmanı Mesut Demirbilek ile yaptığımız sohbetten doğdu. Yeni bir sohbetimiz yakında. Yapay zekanın fırsatları ve riskleri üzerine konuşmaya devam ediyoruz. 12 Mayıs 2026, saat 09:30’da Swedish Chamber of Commerce webinarında “Agentic AI Era: Opportunities & Challenges” başlıklı oturumda görüşmek üzere.

Kayıt Formu

Defne İncekara – Yapay Zeka Liderlik Koçu | AI Köşesi'i paylaş

Bu resmi Claude oluşturdu. Yeni özellikleri beni her gün şaşırtıyor :)

Geçen yıl boyunca müşteri eğitimlerinde onlarca kez aynı sahne yaşandı. Biri “gerçekten bu kadar kolay mı?” diye sordu. Ben de canlı demo yaptım.

Genellikle Lovable’da. Bazen Claude Code’la. İkisini de kullanıyorum. Ama hangi soruyu sordukları, hangi cevabı verdiklerini belirliyor.

Bu yıl soru değişti. Artık takipçilerimden de geliyor: “Defne, Lovable’a para ödemem gerekiyor mu, yoksa sadece Claude Code yeterli mi?”

Kısa cevap: üç şeye göre değişiyor. Teknik konfor seviyene. Uygulamanın ne kadar büyüyeceğine. Ve kodu uzun vadede sahiplenmek isteyip istemediğine.

Uzun cevap: bu yazının tamamı.

Önce “vibe coding” meselesini çözelim

Vibe Coding: Ne istediğini düz dille söylüyorsun, yapay zeka kodun tamamını yazıyor, sen iterasyonla ilerleyip yayınlıyorsun. Her satırı okumuyorsun, manuel debug etmiyorsun.

Ben bunu yapay zeka eğitimlerinde sık kullanırım. Çünkü yöneticiler için “Yapay zeka uygulama geliştirebilir” soyut kalıyor. Lovable’da bir prototip açıp “işte bu, 10 dakikada” dediğimde oda değişiyor.

2026’da bu yöntem gerçekten işliyor. Ama hangi araçla yaptığın, yayınladıktan sonra ne yaşayacağını belirliyor.

Ben bu araçları ne için kullanıyorum

Developer değilim. Yapay zeka eğitmeni ve strateji danışmanıyım. Araçlara bakışım farklı bir yerden geliyor.

Lovable’ı şu durumlarda kullanıyorum: Müşteriye “şirketiniz için böyle bir araç mümkün” demek yerine, toplantıda canlı prototip oluşturmak. Hız şart, derinlik ikincil. Yöneticinin zihninde “Yapay zeka ile ne yapılabilir?” sorusunu somutlaştırmak için görünür, tıklanabilir bir şey üretmek.

Claude Code’u şu durumlarda kullanıyorum: Eğitim materyalleri, skills, karmaşık iş akışları. Ya da bir uygulama üzerine gerçekten bina kurmak gerektiğinde. Kodun bende kalmasını istediğimde.

Bu ayrım basit görünüyor. Müşterilerim için önerirken karmaşıklaşıyor.

Temel fark ne?

Lovable, Bolt, Replit gibi araçlar tarayıcıda çalışıyor, altyapıyı senin için yönetiyor. Claude Code kendi bilgisayarında çalışıyor, altyapı sende.

25 yıllık kurumsal deneyimim bu farkın küçük olmadığını söylüyor.

Lovable kiralanmış, hazır bir daire gibi. Giriyorsun, her şey çalışıyor, tesisatla uğraşmıyorsun. Ama duvarları yıkamazsın, düzeni istediğin gibi kuramazsın. Ev sahibi (platform) kurallarını değiştirirse seninle birlikte değişir.

Claude Code ise yanında 7/24 hazır bir mimar olan boş arazi gibi. Kararları sen veriyorsun. Bittiğinde de o senin.

IBM ve Ericsson’da büyük ölçekli projelerde gördüm: Kısa vadede ucuz görünen platform bağımlılıkları uzun vadede çok pahalıya patlayabiliyor. Araç seçimi stratejik bir karar.

Lovable 2.0 bu denklemi değiştirdi mi?

Bu yıl Lovable ciddi bir atılım yaptı. Ekip çalışması, güvenlik taraması, görsel düzenleme, özel alan adları. 6.6 milyar dolarlık değerlemeye ulaştı. Artık oyuncak değil, gerçek bir geliştirme platformu görünümünde.

Ama Claude Code da durmadı. Bir yıl önce Lovable gerektiren şeyleri şimdi Claude Code’la yapabiliyorsun.

Örtüşme büyük. Kafa karışıklığı daha büyük.

Claude Code ile website geliştirmek bu kadar kolaylaştı

Geçen ay bir müşterim web sitesinin yenilenmesi için ajanstan yüksek bir teklif almış. Beni aradı. Claude Code’la birlikte oturup 3 saatte çalışan bir prototip çıkardık.

Bu artık istisna değil, kural.

Claude Code’a “şirketimizin hizmetlerini anlatan, mobil uyumlu, iletişim formu olan bir site yap” diyorsun. React, Tailwind, tüm dosya yapısı birlikte geliyor. Sonra ekran görüntüsü atıp “bu bölümü daha sade yap, rengi değiştir, başlığı büyüt” diyorsun. Tekrar yazıyor. Tekrar gösteriyor. Geri bildirim döngüsü bir konuşma gibi akıyor.

Bir yıl öncesiyle kıyaslandığında fark büyük. Artık sadece kod yazmıyor, ekran görüntüsü alıp neyin yanlış göründüğünü kendi analiz edebiliyor. Dosyalar arasında tutarlılık sağlıyor. Deployment komutlarını da kendisi çalıştırabiliyor.

Eğitimlerimde bu soruyu çok alıyorum: “Benim gibi teknik bilgisi olmayan biri gerçekten site yapabilir mi?” Cevabım artık net: Evet. Ama bir şartla. Ne istediğini netleştirebiliyorsan.

Yapay zekaya net olmayan yönlendirme verirsen dağınık çıktı alırsın. “Güzel bir site yap” ile “finans sektöründeki küçük işletmelere yönelik, güven veren, sade ve hızlı açılan bir site yap” arasındaki fark, çıktının kalitesini doğrudan belirliyor.

“Claude estetiği” denen şey

Şimdi tartışmalı bir konuya gelelim.

Claude Code ile yapılmış siteleri artık tanıyabiliyorum. Çoğu developer da tanıyor. Temiz kartlar, bol beyaz alan, açık arka plan üzerinde koyu tipografi, sol üstte logo, sağ üstte CTA butonu. Renk geçişleri belirli bir tonda. Bölümler aynı ritimde dizilmiş.

Buna “Claude estetiği” denmeye başlandı. Eleştiri şu: Yapay zekanın ürettiği siteler birbirine benziyor. Marka kimliği olan bir işletme için bu sorun.

Ama meseleye başka açıdan bakılabilir. Claude Code’un ürettiği tasarımlar kullanıcı deneyimi açısından genellikle sağlamdır. Okunabilir, sezgisel, işlevsel. Kötü bir baseline değil. Sorun özgünlük.

Çözüm şu: Claude Code’a kendi marka kılavuzunu ver. Renk paletini, font tercihini, ton kurallarını, görsellerin stilini. Referans site ver. O zaman “Claude estetiği”nden çıkıp senin sesine yaklaşıyor.

Lovable’da ise tasarım kontrolü daha sınırlı. Geniş bir şablon havuzun var ama derine inince aynı kısıtlarla karşılaşıyorsun.

Web geliştirmeyi farklı bir seviyeye taşıyan MCPler

MCP (Model Context Protocol), Claude Code’un dış araçlarla bağlantı kurmasını sağlayan yapı. Doğru MCPleri kurduğunda Claude Code çok farklı bir şeye dönüşüyor.

Web geliştirme için en çok işe yarayanlar:

Figma MCP: Tasarımcının Figma dosyasını doğrudan okuyup koda çeviriyor. “Bu tasarımı implement et” diyorsun, bileşenleri, renkleri, spacing’i olduğu gibi alıyor. Claude estetiğini aşmanın en temiz yolu bu. Tasarımcı Figma’da çalışır, Claude Code onu koda döker.

Puppeteer veya Playwright MCP: Tarayıcıyı Claude Code kontrol ediyor. Site açılıyor, ekran görüntüsü alıyor, neyin kırık göründüğünü analiz ediyor, düzeltiyor. Bir buton yanlış hizalanmış mı, mobilde bir şey taşıyor mu, kendin söylemene gerek kalmıyor. Claude Code görüp düzeltiyor.

Vercel MCP: Siteyi deploy etmek için terminalden çıkmana gerek yok. “Yayınla” diyorsun, Vercel’e bağlanıp canlıya alıyor. Lokalde çalışan şeyin canlıda da çalışıp çalışmadığını kontrol ediyor.

GitHub MCP: Versiyon kontrolü Claude Code’un içinden yürüyor. Commit, branch, pull request. Önemli bir değişiklik yapmadan önce “yeni branch aç” diyorsun, değişikliği orada test ediyorsun.

Context7 MCP: Bu birçok kişinin gözden kaçırdığı ama kritik olan biri. Claude’un bilgi kesme tarihi var ve kütüphaneler sürekli güncelleniyor. Context7, kullandığın çerçevenin güncel dokümantasyonunu gerçek zamanlı çekiyor. Eski sözdizimi yerine doğru sözdizimi yazıyor.

Bu MCPlerin tamamını kurmak bir saati geçmiyor. Ama geliştirme deneyimini köklü değiştiriyor. Lovable’da bu ekosistemi oluşturamazsın. Claude Code’da her bağlantıyı sen kuruyorsun, ama her bağlantı sana ait.

Müşterilerime ne söylüyorum

Lovable mantıklı olduğu durumlar: Hızla görünür bir prototip lazım. Ekipte teknik bilgisi olmayan biri süreci takip edecek. Altyapı basit kalacak. Bu ay yayına almak gerekiyor. Mesela ben bu ay websitemi sadece denemek için Lovable geçirdim.

Claude Code mantıklı olduğu durumlar: Mevcut bir yapıya entegre olmak gerekiyor. Uygulama büyüyecek ve koda gerçekten sahip olmak önemli. Özel iş akışları, sıra dışı kararlar söz konusu. Uzun vadeli maliyet hesabı yapılıyor.

Maliyet meselesine dikkat: Lovable ayda 25-50 dolar. Claude Code Anthropic aboneliğiyle geliyor. İlk bakışta Lovable ucuz görünebilir. Ama ciddi bir uygulama geliştirip üzerine bina kurduğunda ve bir yıl sonra taşınamaz hale geldiğinde gerçek maliyet ortaya çıkıyor.

AI-First Index değerlendirmelerinde şirketlerin teknoloji katmanına bakarken bu tür platform bağımlılıklarını da işaretliyorum. Küçük görünen bir araç seçimi, yıl sonunda organizasyonu kilitleyebiliyor.

Cursor sorusu da sık geliyor

Kısaca: VS Code’un yapay zeka destekli versiyonu. Geliştirici için editör içinde hız sağlıyor. Claude Code ise editörden bağımsız, terminal odaklı ve daha otonom çalışıyor. Birçok developer ikisini birlikte kullanıyor. Birbirini dışlamıyor.

Karar çerçevesi

Developer değilsen ve prototip veya demo odaklıysan: Lovable.

Kodu gerçekten sahiplenmen gerekiyorsa ve uzun vadeli düşünüyorsan: Claude Code.

İkisini birlikte kullanmak da bir seçenek. Lovable’da prototip yap, ne istediğini netleştir. Sonra Claude Code’la gerçeğini inşa et.

“Her ikisini dene, hangisi rahatsa onu kullan” gibi bir tavsiye vermeyeceğim. Çünkü bir yıl sonra taşınamayacağın bir platforma bağlıysan, gerçek maliyet o zaman netleşiyor.

Ben şunu düşünüyorum: Lovable bu yıl doğru hamleleri yaptı. Ama kod sahipliğinin önemini anlayan, platform bağımlılığına dikkat eden profesyonellerin Claude Code’a geçişi 2026’da daha da hızlanacak. Özellikle teknik bilgisi olmayan ama öğrenmeye istekli yöneticiler için bu geçiş artık düşünüldüğü kadar zor değil.

Senin deneyimin ne? Ben yanılıyor muyum?

Defne İncekara – Yapay Zeka Liderlik Koçu | AI Köşesi'i paylaş

Sizi bu salı özel bir sohbete davet ediyorum.

Defne’nin AI Köşesi’nin ilk bölümünde yapay zekânın en tartışmalı sorularından birini ele alıyoruz:

🎙️ “Yapay Zekâ Suç İşleyebilir mi?”

İK sistemleri kimi işe alacağını seçiyor. Finans algoritmaları kime kredi vereceğine hüküm kuruyor. Otonom araçlar trafikte hayati anlar yönetiyor. Deepfake teknolojisi CEO’ların sesiyle dolandırıcılık yapabiliyor. Yapay zeka ajanları siber casusluk operasyonlarını insan müdahalesi olmadan yürütebiliyor.

Peki bir yapay zeka sistemi yanlış karar verdiğinde, sorumluluk kimde? Kodlayanda mı, eğitende mi, kullananda mı, denetlemeyende mi? Yoksa hiç kimsede mi?

“Defne’nin AI Köşesi”nin açılış sohbetine bu soruyu pratiğe taşıyacak bir konuğu davet ettim.

Mesut Demirbilek

Konuğum, yıllarca sahada çalışmış eski bir dedektif ve “Rasyonel Psikopat” kitabının yazarı.

Polis Koleji ve Polis Akademisi mezunu. 9 yıl İstanbul Cinayet Bürosu’nda dedektif olarak görev yaptı. New York’taki John Jay College of Criminal Justice’de suç araştırma teknolojileri üzerine yüksek lisansını tamamladı. İstanbul cinayetleri üzerine yazdığı tez, alanda küresel referans haline geldi. Emniyet Genel Müdürlüğü bünyesinde, bugünkü Siber Suçlarla Mücadele Daire Başkanlığı’nın temeli olan Yüksek Teknoloji Suçları ve Sistemleri Şubesi’ni kurdu. Olay Yeri İnceleme ve Kimlik Tespit Şubesi’ne liderlik etti.

2005’te Emniyet Müdürü rütbesiyle emekli olduktan sonra özel sektöre geçti. Vodafone, Nestle ve Citibank gibi küresel şirketlerin bölgesel kurumsal güvenlik direktörlüğü görevlerini yürüttü. 2018’de My Security Analytics, FinalCheck ve SecuRitma şirketlerini kurarak suç analitiği, suistimal yönetimi, kurumsal güvenlik ve siber güvenlik alanlarında çözümler geliştirmeye başladı. Uluslararası sertifikalı Suistimal İnceleme Uzmanı (CFE). Siber Güvenlik Federasyonu Başkan Yardımcısı. Üniversitelerde cinayet soruşturmaları ve sorgulama teknikleri üzerine ders veriyor.

“Rasyonel Psikopat” neden önemli bir kitap

Demirbilek’in kitabı yapay zekâya teknolojik bir araç olarak değil, insan duygusundan ve vicdandan yoksun yeni bir fail tipi olarak bakıyor. Kitabın çekirdeğindeki metafor güçlü: Yapay zeka, hırsla, nefretle, intikamla hareket etmiyor. Sadece kendisine verilen hedefi optimize ediyor. Bu duygusuzluk, onu psikopat seri katillerden bile daha tehlikeli kılan ölçeklenebilir bir akıl yapısı yaratıyor.

Kitap dört mercekten bakıyor: teknoloji, kriminoloji, hukuk, felsefe. İçinde yer alan kavramlar yöneticiler için doğrudan uygulanabilir.

Algoritmik Kast: Bir yapay zeka sistemi sistematik olarak belirli gruplara zarar veriyorsa bu “tesadüfi hata” değil, tasarım tercihinden doğan bir niyet biçimi olabilir mi?

Kara Kutu: Yapay zekanın milyarlarca parametre arasındaki kararını insan diline çeviremediği bir dünyada adil yargılama, savunma hakkı ve şeffaflık nasıl korunur?

Algoritmik Önyargı: Kredi sistemleri, İK yazılımları, tahmin edici polislik araçları geçmişin eşitsizliğini matematiksel kesinlikle yeniden üretirken yöneticinin sorumluluğu ne?

E-Kişilik: AB’nin tartıştığı gibi yapay zekaya hukuki kişilik versek tazminat sorununu çözer miyiz, yoksa yapay zekaya “yaşama hakkı” iddia etme zemini mi açarız?

Otonom Silahlar ve Hibrit Mahkemeler: Lavender, The Gospel, Palantir gibi sistemler savaşı bir veri optimizasyonu problemine çevirirken hukukun yeri ne olacak?

Kitap on maddelik bir manifestoyla bitiyor. Yapay zeka çağında adaleti korumak için insan sorumluluğunu merkeze alan bir çerçeve. Sertifikasyon, sorumluluk sigortası, şeffaflık hakkı, hibrit mahkemelerde şüphe ilkesi.

Bu sohbet neden farklı

Suçun psikolojisini içeriden bilen biri olarak yapay zekânın bu karanlık tarafına nasıl baktığını merak ediyorum ve sizi de bu soruyu birlikte düşünmeye davet ediyorum.

Konuşacaklarımız

• Algoritmik Kast: Niyet artık sadece insanın zihninde değil, kodun hedef fonksiyonunda da aranabilir mi?

• Yapay zekâ bir suçun faili olabilir mi, yoksa sadece araç mı?

• Kara Kutu: Yapay zekanın “neden böyle karar verdim” sorusuna cevap veremediği bir çağda adil yargılama nasıl yapılır?

• Dedektiflik ve soruşturma dünyası YZ çağında nasıl dönüşüyor?

• Algoritmik Önyargı: Kredi sistemleri, İK yazılımları, risk skorları geçmişin eşitsizliğini matematiksel kesinlikle yeniden üretirken yöneticinin görevi nedir?

• E-Kişilik: Yapay zekaya hukuki kişilik versek ne olur, vermesek ne olur?

📅 5 Mayıs 2026, Salı
🕗 20:00 – 21:00
💻 Canlı & Ücretsiz

👉 Hemen Katıl: akademi.defneincekara.com

Soru sormak için de vaktiniz olacak. Görüşmek üzere! 🙌

16 Nisan’da Claude Opus 4.7 çıktı. 23 Nisan’da ChatGPT-5.5.

Aralarında tam yedi gün var. Ve o yedi günde bir şey fark ettim: herkes yanlış soruyu soruyor.

“Hangisi daha iyi?” diye başlıyor konuşmalar. Sonra benchmark tabloları, puan karşılaştırmaları, Twitter tartışmaları. Gürültü.

Ben de bu gürültünün içindeydim. Ta ki geçen hafta bir müşteri toplantısında biri ekranını paylaşana kadar.

GPT-5.5 ile ürettiği görsel sunumu gördüm. Google Sheets’e doğrudan entegre ettiği analiz akışını. Şirkete ait verileri modelin içinde işlediğini.

“Bunları Claude’da da yapabilir miyiz?” diye sordular.

Yapamayız. En azından aynı şekilde değil.

O an anladım: müşterilerime “hangisi daha iyi” sorusunu sormalarını sağlıyordum. “Hangi iş için hangisi?” sorusunu değil.

İki modelin şu an gerçekten farklı olduğu yerler

Rakamlardan kaçmak istemiyorum.

SWE-bench Pro’da Claude Opus 4.7 yüzde 64.3, GPT-5.5 yüzde 58.6. Karmaşık yazılım mühendisliği ve uzun muhakeme zinciri gerektiren işlerde Claude hâlâ önde.

Terminal-Bench 2.0’da ise GPT-5.5 yüzde 82.7, Claude yüzde 69.4. Otonom görev yönetimi ve uzun süre bağımsız çalışma kapasitesinde GPT-5.5 daha güçlü çıkıyor.

Bu iki rakamın arasında iki farklı tasarım felsefesi var.

Claude 4.7, Opus 4.6’ya kıyasla görsel anlama kapasitesini 3 kat artırdı. 2576 piksele kadar görsel okuyabiliyor. Uzun otonom döngüler için token bütçesi yönetimi getirdi. Talimatları daha sıkı takip ediyor. Yani derinleşti.

GPT-5.5 ise genişledi. Metin, görüntü, ses ve video artık ayrı sistemlere eklenmiş değil, aynı mimarinin içinde. Görsel üretimi belirgin şekilde ilerledi. Google Sheets entegrasyonu geldi. Derin arama daha hızlı ve kapsamlı.

Benim iş akışım nasıl değişti

Yazma işlerimi, danışmanlık çıktılarımı, uzun belgeleri hâlâ Claude’da yapıyorum. Cowork özelliği, bağlam yönetimi, talimat takibi açısından Claude benim ana iş aracım olmaya devam ediyor. Bu konuda zihin değiştirmedim.

Görsel gerektiren içeriklerde ChatGPT-5.5’i test ediyorum. Sunum görselleri, sosyal medya içerikleri, infografikler. Rakamlar ortada, görmezden gelmenin anlamı yok.

Spreadsheet analizi için GPT-5.5’in Google Sheets entegrasyonu ciddi bir şey. Özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışan ekipler için doğrudan rekabetçi bir avantaj olabilir. Henüz rutin iş akışıma sokmadım ama izliyorum.

Türkiye’deki kurumlar için ne anlama geliyor

Şu an çalıştığım kurumların büyük çoğunluğu iki modele birden bütçe ayırmıyor. Tek bir lisans, tek bir araç.

Bu gerçekçi bir kısıt.

Eğer tek model seçmek zorundaysanız ve işinizin büyük çoğunluğu yazı, analiz, belge ve otomasyon üzerineyse: Claude. Ama ekibinizin görsel içerik üretimi ve spreadsheet analizi ağır bir iş yükü varsa: ChatGPT-5.5’i ciddiye alın.

İki modeli aynı anda kullanmak saçmalık değil, ama bunu da bilinçli yapmalısınız. “Her şeyi deneyelim” yaklaşımı hiçbir şeyi derinleştirmez.

Şunu fark ettim

Bu rekabet iki ayda bir tablo değiştiriyor. Aralık’ta Claude neredeyse tek seçenekti. Nisan’da ChatGPT geri döndü. Önümüzdeki iki ayda Gemini bir hamle yapabilir, Grok sürpriz yapabilir.

Heyecana kapılmak kolay. Ama asıl mesele başka bir yerde.

Hangi modeli kullandığınız değil, o modeli nasıl kullandığınız belirliyor ne kadar verim aldığınızı. Kötü bağlamla Claude da, GPT-5.5 de aynı çıktıyı verir: vasat.

Ben şu an ikisine de ödeme yapıyorum ve bunu bilinçli kabul ediyorum. Ama bu her kurum için doğru değil.

Siz ne düşünüyorsunuz: tek modelde derinleşmek mi daha mantıklı, yoksa göreve göre iki model arasında geçiş mi? Ben ikinci seçeneğin maliyet-fayda dengesinin çoğu kurum için tutmadığını düşünüyorum. Yanılıyor olabilirim.

Mini kontrol listesi için kendinize şunu sorun:

• İşimin yüzde kaçı yazı, analiz, otomasyon? → Claude

• İşimin yüzde kaçı görsel üretim, spreadsheet, çoklu format? → ChatGPT-5.5

• İkisi de yüksekse: iki lisans, net iş akışı tanımı

• İkisi de düşükse: hiçbirini tam kullanmıyorsunuz. Önce orayı çözün.

Paylaş

Anthropic geçen hafta Claude Design’ı yayınladı. Haftasonu üç saat neler yapabilirim denedim ve notlarım…

Tek promptla çalışan bir landing page çıkardım. 12 slaytlık kurumsal teklif sunumu hazırladım. Bir blog yazımı tek komutla sunuma çevirdim. Üçü için harcadığım süre toplam 15 dakika.

Taslak bir fikri 10 dakikada marka tutarlı çalışan prototipe çevirmenin tam iş akışını Claude Design ile yapabilirsin. Dört ana çıktı tipi. Dört canlı düzeltme aracı. Ve çoğu kullanıcının atlayacağı tek kurulum adımı.

Bir tasarım oluştururken farklı araçlar arasında gidip geliyordum. Figma’dan Canva’ya, Canva’dan Lovable’a, oradan Claude Code’a sürekli geçiş. Her transferde bir şey bozuluyordu. Marka kimliği, fontlar, düğmelerin hizası, döküman boyutları.

Claude Design bu iş akışını tek arayüze indirdi. Prompt ver, düzenle, yorumla, dışa aktarmak için tek yer. Senin yapacağın iki şey var. Marka kit yüklemek. Net prompt yazmak. Geri kalanı Claude içinde oluyor.

Claude Design: Tek arayüzde fikirden ilk taslağa, oradan üretim koduna kadar git.

Test ettim ve gözlemlerim…

Üç saatte ne çıkardım

Defne İncekara AI Akademi için landing page taslağı. Hero, kredibilite şeridi, dört program kartı, müşteri görüşü bölümü, sık sorulan sorular, footer. Promptu tek paragraf yazdım. Üç iterasyon sonra paylaşılabilir kalitede oldu.

Kurumsal müşteriye sunulacak 14 slaytlık teklif sunumu. Kapak, problem, metodoloji, AI-First Index tanıtımı, program menüsü, fiyatlandırma, sonraki adımlar. Slayt yapısı sağlam, içerik doldurma bana kaldı.

Blog yazımı 30 saniyelik animasyonlu HTML açılışına çevirdim. LinkedIn için ekran kaydı aldım. En zor kısmı animasyon zamanlaması.

Mükemmel mi? Hayır. Bir tasarımcının gönderdiği son dosyanın yerine geçer mi? Hayır. İlk taslak işini yüzde sekseni bitirdi mi? Evet.

İki haftalık iş 15 dakikada başlangıç noktasına geldi.

İşe yarayan iş akışı

Adım 1. Tasarım sistemini önce kur. En çok atlanan adım bu. Marka kit yüklemeden başlarsan, üç proje sonra her biri farklı görünür. Tutarlı olmaz.

Adım 2. Proje tipi seç. Prototype, Slide deck, Template, Design System. Wireframe modunda başla, layout kilitlenince high-fidelity’e kopyala. (Claude önyüz ingilizce olduğundan ingilizce yazıyorum.)

Adım 3. Marka kiti yükle. Altı girdi tipi destekleniyor. Görseller, prompt, kod havuzu linki, DOCX/PPTX, canlı web yakalama, kayıtlı tasarım sistemi. Web yakalama gizli hazine.

Adım 4. Spesifik brief yaz. Yoğunluk kısalıktan iyi. Bölge, bileşen, aksiyon, ton. Dört katman tek paragrafta.

Adım 5. Dört araçla canlı düzelt. Satır içi yorum, direkt metin düzenleme, custom slider, tüm sayfaya uygula. Karıştırma, token yakar.

Adım 6. Claude Code’a devret. PDF, PPTX, Canva, HTML export. Üretim için Claude Code handoff. Başlangıç UI işinin yüzde sekseni siliniyor.

Üç sürüm, bir hafta

Anthropic bu hafta üç şey yaptı sırayla. Perşembe Opus 4.7 yayınlandı. Cuma Claude Design indi. Aynı hafta vision modelinin yeteneklerinde belirgin sıçrama raporlandı.

Bu üç şey aynı haftada çıkmaz tesadüfen. Tasarım, kod üretme, görüntü anlama. Üç ayrı yetenek değil. Tek şemsiyenin altında üç başlık. Ürün stratejisi açık.

Sana ne anlatıyor. Tasarım akışında “ilk taslak” katmanı el değiştiriyor. Figma’nın plugin ekosistemi, versiyon kontrolü ve çoklu işbirliği araçları yerinde. Ama wireframe’den ilk high-fidelity’e geçiş, eskiden tasarımcının bir günlük işiyken, şimdi 4-5 dakikalık prompt.

Figma’yı şu an öldürmüyor ama tasarım rolünün tarifini değiştiriyor.

Topluluk ne diyor

Reddit ve YouTube’da iki kritik gözlem dolaşıyor.

İlki “Anthropic Teal Experience” sorunu. Marka kit yüklemediğinde her çıktı aynı turkuaz, aynı serif font, aynı yanıp sönen nokta. Fitness app, CRM, tarif uygulaması, hepsi birbirine benziyor. Çözüm tek: kendi tasarım sistemini yüklemek. brand-kit.md dosyan zaten bu işlevi görüyor, ilk gün yapılacak iş bu.

İkincisi topluluk şu cümlede birleşiyor: “İlk versiyonu öldürüyor; Figma’yı öldürmüyor.” Kurucular ve ürün yöneticileri için ideal. Tasarımcının üstüne kuracağı taslak. Üretim çıktısı değil. Senin pozisyonlamana en uygun çerçeve bu.

Asıl soru

Kurumsal ekiplerin tasarım bütçesinin yüzde kaçı bu yıl yapay zeka tasarım araçlarına kayar? Yorumlarını bekliyorum.

Aksiyon kontrol listesi

• claude.ai/design adresine gir, Pro veya Max planını doğrula

• brand-kit.md dosyanı tasarım sistemi olarak yükle

• Bir akademi landing page taslağı çıkar, ekibinle paylaş

• Token tüketimini izle, bir oturumda yarım saatten fazla harcama

• Çıktıyı bir tasarımcıya göster, ne eksik diye sor

Ekteki görseli üretmek için Claude Design promptu

6 adımlık infografiğinin Warm Sand versiyonunu üretmek için. Olduğu gibi yapıştır, brand-kit.md yüklü olsun.

1200x1600 piksel dikey eğitim infografiği oluştur.
Başlık: "Claude Design Nasıl Kullanılır?"
Altı adımlık iş akışı rehberi.

MARKA PALETİ: Warm Sand. Sıkı uy.
- Sayfa zemini: #F5F1EA (sıcak krem)
- Kart zemini: #EBE3D5 (derin kum)
- Ana metin: #2B1F17 (koyu kahve)
- Yumuşak metin: #5A4A3C
- Tek vurgu rengi, az kullan: #C1553B (terracotta)
- Dominans kuralı: krem + koyu kahve görsel ağırlığın 
  yüzde 70'i
- Lacivert, amber, turkuaz, başka renk yok

TİPOGRAFİ:
- Başlıklar: Playfair Display Bold
- Gövde: Lato Regular
- Adım numaraları: Playfair Display Bold, 72pt, terracotta

DÜZEN (yukarıdan aşağıya):

1. ÜST BANT
Sol: Claude asterisk ikonu terracotta. Yanında ana başlık 
Playfair'da. "Design" kelimesi terracotta vurgulu, gerisi 
koyu kahve.
Sağ: küçük dairesel yazar fotoğrafı yer tutucusu, yanında 
"DEFNE İNCEKARA — AI Eğitmeni ve Strateji Danışmanı" 
üstte, "defneincekara.substack.com" altta yumuşak metinde.

2. ADIM KARTLARI (2 sütun x 3 sıra, kart 500x350 piksel)
Her kart şunları içerir:
- Sol üstte adım numarası ("01"-"06") Playfair'da terracotta
- Türkçe başlık Playfair Bold, koyu kahve
- 3-4 satır açıklama Lato, koyu kahve
- Sağda mini arayüz çizimi (kart genişliğinin yüzde 40'ı)
- Altta terracotta kenarlı küçük "Saha notu" kutusu, tek 
  satır aksiyon ipucu

KART İÇERİĞİ:

01 — Tasarım Sistemini Önce Kur
Atlanan tek adım bu. Marka kitini yüklemeden başlarsan, üç 
proje sonra her biri farklı görünür. Sistem yoksa tutarlılık 
yok.
Saha notu: "Önce sistem, sonra çıktı. Sıralamayı bozma."

02 — Projeyi Adlandır, Tipini Seç
Prototype, Slide deck veya Template'den birini seç. Sonra 
wireframe modunda başla. High-fidelity son aşama.
Saha notu: "Layout kilitlenmeden cila yapma. Token yakar."

03 — Marka Kiti ve Referansları Yükle
Görsel, prompt, kod havuzu linki, DOCX, PPTX, canlı web 
yakalama, kayıtlı tasarım sistemi. Altı girdi tipi.
Saha notu: "Web yakalama özelliği ile siteni Claude'a çek."

04 — Spesifik Brief Yaz
Belirsiz brief generic çıktı verir. Bölgeleri, bileşenleri 
ve aksiyonları tek tek tarif et. Referans ekran görüntüsü ekle.
Saha notu: "Yoğunluk kısalıktan iyidir. Tek paragraf, dört 
katman."

05 — Dört Araçla Canlı Düzelt
Satır içi yorum, direkt metin düzenleme, custom slider, tüm 
sayfaya uygula. Yeni prompt yerine bunlarla iterate et.
Saha notu: "Tek bileşen için satır içi. Genel için tüm 
sayfaya uygula."

06 — Claude Code'a Devret
PDF, PPTX, Canva veya HTML export. Veya bundle olarak Claude 
Code'a gönder, üretim ortamında iterate et.
Saha notu: "Başlangıç UI işinin yüzde sekseni siliniyor."

3. ORTA ÖZELLİK ŞERİDİ (1. ve 2. sıra arası)
Geniş tarayıcı çerçevesi göster. İçinde Claude Design editörü 
çalışırken. Sol panelde sohbet kutusu Türkçe prompt ile. Sağ 
panelde önizleme, Warm Sand renklerinde landing page. Altta 
terracotta etiket: "Claude Design içinden canlı çekim. Sol 
tarafta sohbet, sağ tarafta tasarım."

GÖRSEL İŞLEM:
- Kartlarda hafif kağıt dokusu
- Gölge: 2px blur, yüzde 12 opaklık, 3px aşağı offset
- Köşe yarıçapı: kartlarda 12px, ipucu kutularında 6px
- Editorial dergi düzeni, SaaS dashboard değil
- Türkçe karakterler doğru: ç, ş, ğ, ı, İ, ö, ü
- Ton: otoriter ama sıcak, ferah aralıklar

Referans stil: Monocle dergi kapağı ile HBR makale düzeni 
arasında.

Claude limitlerinin “hızla tükendiğine” dair şikayetler Mart 2026’dan beri r/ClaudeAI’yi dolduruyor. Eğitimlerde de bunu çok duyuyorum. Anthropic de kabul etti: Yoğun saatlerde 5 saatlik oturum limiti normalden çok daha hızlı bitiyor.

Ama asıl mesele Anthropic’in ayarı değil, bizim alışkanlıklarımız.

Ben de aynı hataları yaptım. Hâlâ zaman zaman da yapıyorum. İşte tokenlarınızı etkin yönetmeniz için sekiz öneri:

1. Opus’u Varsayılan Model Yapmak

Opus, aynı görevde Sonnet’ten yaklaşık beş kat fazla token yakar. Bir topluluk analizi, onuncu mesajda token tüketiminin ilk mesajın on bir katına çıktığını gösteriyor, üstelik bu Opus ile yaşanıyor.

Benim günlük dağılımım: Sohbetlerin %80’ı Haiku, %15’i Sonnet, %5’i Opus. Opus’u yalnızca çok belgeli sentez, derin mantık yürütme veya uzun vadeli strateji işleri için kullanıyorum. Bu tek ayar kullanım süremi ikiye katladı.

⚠️ Dikkat: Haiku'ya strateji sorduğunda zayıf cevap alırsın. Doğru zamanda doğru model bu sekiz kuralın zemini.

2. Açık Unutulan Token Yakıcılar

“Extended Thinking” kullanımı iki katına çıkarıyor. “Web Search” aktifken iki üç kat. “Connector”lar bir buçuk iki kat. Hepsini varsayılan kapalı tutuyorum; sadece göreve lazım olduğunda açıyorum.

Bir r/ClaudeAI kullanıcısı bunu “sürekli açık otomatiği” olarak tanımlamış. Doğru tespit: Bir düğme, üç büyük kaynağı aynı anda çalıştırıyor ve sen fark etmiyorsun.

3. Yeni Mesaj Değil, Düzenle

Hatalı bir prompt verdiysem yeni mesaj yazmıyorum; eski mesajın "Edit" düğmesine basıyorum. Claude tüm konuşmayı yeniden okumuyor, sadece yeni versiyonu işliyor. Bir düzenleme, yeni mesajdan kıyaslanamayacak kadar az token yakar.

4. Her 15 Mesajda Yeni Sohbet

Mesaj 1: ~200 token. Mesaj 15: ~10.000 token. Mesaj 30: Tek bir soru 50.000 token’ı aşabiliyor. Çünkü Claude her seferinde konuşmanın tamamını yeniden okur.

Benim kuralım basit: Her 15 mesajda bir Claude’a “bu konuşmayı 10 maddelik özetle” diyorum, kopyalıyorum, yeni sohbet açıyorum, yapıştırıyorum. Bağlam korunuyor, token sayacı sıfırlanıyor.

5. Soruları Tek Mesajda Topla

Üç mesaj, üç kez bağlam yükleme demek. Tek mesaj, tek yüklenme. Üstelik cevaplar daha tutarlı geliyor çünkü Claude üç soruyu birbirine bağlı görüyor. Bu tek alışkanlık benim günlük token tüketimimi yaklaşık %30 düşürdü.

6. Günü Tek Seansta Bitirme

Claude 5 saatlik yuvarlanan pencereyle çalışıyor. Sabah 9:00’dan 11:00’a kadar limitini doldurursan 16:00’a kadar bekliyorsun.

Mümkün olduğunda günü üç parçaya bölüyorum: 09:00 / 14:00 / 19:00. Her seans en fazla 90 dakika. Eski mesajlar düşüyor, kota kendini yeniliyor. Sprint değil, maraton.

7. Tekrar Eden Dosyalar için “Projects”

Aynı 15 sayfalık PDF’i dört ayrı sohbete yüklersen 180.000’in üzerinde token harcarsın. Aynı dosyayı “Projects”e bir kez koyarsan sonraki sohbetler onu hafızadan okur.

Müşteri teklifleri, marka kimliği, ses profili, geçmiş sunumlar, hepsi projede. Her yeni sohbet onları ücretsiz okuyor.

8. Bağlamı Bir Kez Yaz, Bin Kez Kullan

Kim olduğumu, nasıl yazdığımı, hangi kelimeleri kullanmadığımı her sohbette tekrar anlatmıyorum. Üç yerde bir kez yazıyorum.

• Memory → Web sohbetleri için

• CLAUDE.md → Code için

• Skills → Tekrar eden iş akışları için

Bu tek alışkanlık, her mesajın başındaki 500-1.000 tokenlık "kim olduğunu söyle" yükünü sıfıra indiriyor.

Aksiyon Kontrol Listesi

• Varsayılan modelini bugün Haiku’ya çevir

• “Extended Thinking” ve “Web Search” kapalı tut, sadece gerektiğinde aç

• Bir sonraki hatan olduğunda yeni mesaj yazmak yerine “edit” et

• 15 mesajı geçen sohbetleri özetleyip yeni sohbete taşı

• Günü 3 seansa böl, her seans 90 dakikadan uzun sürmesin

• Tekrar eden dosyaları bir “Projects” klasörüne topla

• Memory veya CLAUDE.md’de kim olduğunu bir kez yaz

✍️ Son Not

Bu sekiz alışkanlık, Anthropic’in sunucularını değil; çalışma disiplinimi değiştirdi. Claude’un limitleri bir kısıt değil, daha düşünerek çalış.

Token ekonomisi aslında dikkat ekonomisidir: İyi prompt yazan değil, bağlamı iyi yöneten kazanıyor.

Ben bu yazıyı hazırlarken de aynı kuralları uyguladım: Haiku’da taslak, Sonnet’te düzenleme, Opus yalnızca yapısal karar için. Toplam token tüketimi: Eski alışkanlıklarımın yaklaşık dörtte biri.

💬 Sıra Sende

• Bu sekiz alışkanlıktan hangisi senin için en çarpıcı oldu?

• Listede olmayan, kendi keşfettiğin bir token tasarrufu tekniği var mı?

• Ekibinde Claude kullananlar varsa bu yazıyı onlara iletmek, kotalarının iki katı iş çıkarmalarını sağlayabilir.

  Paylaş

Hafta sonu bir şirkete eğitim verdim. Pazar akşamı Claude Team planı alındı, davetler gitti. Diğer hafta eğitim devamına gittiğimde “Nasıl ayarları yapacağız? Nasıl başlayacağız?” ilk soruydu.

Bu yazı o sorunun cevabı. İçinde 6 prompt var.

Eğitim bittiğinde hevesin bir hafta dayanacağını biliyorum. Sonra herkes eski alışkanlığına dönüyor. Şirket 15 koltuk için para öder, 2 kişi aktif kullanır.

Bunu yüzlerce kurumda gördüm.

Fark eğitimin kalitesi değil. Claude’un kalitesi de değil. Fark şu: araç kaldı, alışkanlık olmadı.

Bunu düzeltmek için kimsenin bana öğretmediği bir şey yapıyorum.

“AI Gym”: Neden 30 dakika

Eğitimin son saatinde ekibe tek bir şey söyledim.

“Önümüzdeki hafta her sabah 30 dakika. Saat 8:30-9:00. Ajandaya koyun. Herkes kahvesini alacak, Claude’u açacak, o günün görevini yapacak. Takım toplantısı yok. Sadece siz ve Claude.”

İki itiraz geldi. “30 dakikamız yok, işler yoğun.” Ve: “Ekip buna zaman ayıramaz.”

İkisine de aynı cevabı verdim. “Dört hafta sonra haftada 5 saat kazanıyor olacaksınız. 30 dakikayı vermemek iş değil, inat.”

30 dakika tesadüf değil. 15 dakika yüzeyde kalıyor, ekip daha Claude’u açmadan zili çalıyor. 60 dakika ertelemeye yol açıyor, yoğun bir sabahta ilk feda edilen şey 60 dakika oluyor. 30 dakika tam bir antrenman seansı kadar. Kısa yeteri kadar rahatsız etmeyecek, uzun yeteri kadar iz bırakacak.

Bu sisteme AI Gym diyorum. Çünkü spor salonunda kasları değil, davranışı eğitiyorsun. Burada da öyle.

Bu bir 100 prompt listesi değil

Hafta içinde üç tane “Claude için 100 prompt” bülteni geldi e-posta kutuma. Hiçbirini açmadım. Açan da kullanmıyor, emin ol.

100 prompt listesi neden işe yaramıyor? Çünkü listede prompt var, davranış yok. Ekibin Cuma sabahı boş bir ekrana bakıyor, listede 100 seçenek var, “hangisini seçeyim” diyor ve listeyi kapatıyor.

Benim yazdığım 6 prompt bir liste değil. Bir sıralama. Her biri kendinden önceki adımın üstüne kuruluyor. Pazartesi Prompt 1’i çalıştırmadan Salı Prompt 4’ü çalıştıramazsın. Bu bir koreografi.

İskelet her sektör için aynı. İçerik sana göre değişir.

Pazartesi: Proje kurulumu (30 dakika)

Ekibin her hafta ya da her ay ürettiği tekrarlı çıktıları tespit edeceksin. Kendi kafandan listeleme. Claude’a sor, o çıkarsın.

Normal sohbet penceresini aç (projenin içinde değil). Şunu yapıştır:

Prompt 1: Tekrarlı çıktıları tespit et

Ben [şirket / sektör]’de [rol] olarak çalışıyorum. Ekibimiz [kaç kişi] ve biz [müşteri / iç paydaş] için [ne üretiyoruz].

Bana Claude’u ekibime kurmakta yardım ediyorsun. 3-5 tekrarlı çıktı tespit etmemiz gerekiyor. Her biri için ayrı bir Claude Project kuracağız.

Bana soru sor. Her seferinde tek soru.

Öğrenmen gerekenler:

• Ekibimin günlük olarak ne yaptığı

• Müşteriye, yönetime, birbirimize ne teslim ettiğimiz

• Her hafta ya da her ay tekrar eden işler

• Her zaman yeniden yazılması gereken, ilk versiyonu yetersiz olan işler

Yeterli bilgi toplayınca dur. Bana şunu ver:

1. 3-5 tekrarlı çıktı. Her biri tek cümlede.

2. Her biri için önerilen proje adı. Net, spesifik.

3. Her biri için o projeye yükleyeceğim dokümanların listesi. Spesifik ol.

Başla. Her seferinde tek soru.

Claude 5-7 soru soracak. Cevaplarını düşünerek ver. “Haftada bir Excel raporu yapıyoruz” yetmez. “Haftada bir kez, 6 projenin satış verilerini tek sayfalık yönetim raporuna çeviriyoruz” doğru cevap. Ne kadar spesifik olursan, Claude’un önerileri o kadar işe yarar.

Sonunda 3-5 proje önerisi alacaksın.

Şimdi Claude’da “Projects” sekmesine git. Her proje için bir tane oluştur. Paylaşım ayarını Team yap. Listelenen dokümanları yükle. Gereksiz her şey dışarıda kalsın. Müşteri raporu projesi iç bülten şablonuyla çalışmasın.

Her projenin talimatını da Claude yazsın. Projenin içine gir, şunu çalıştır:

Prompt 2: Proje talimatı oluştur

Bu projeyi ekibimin düzenli ürettiği tek bir çıktı için kuruyorum: [çıktı adı]. Projeye örnekler ve bağlam dokümanları yükledim.

“Custom Instructions” alanına yapıştıracağım bir talimat seti üret. Şu bölümler olsun:

BU ÇIKTI NEDİR: Tek cümle tanım. KİME GİDİYOR: Hedef okur. TON VE FORMAT: Nasıl okunmalı, ne uzunlukta, hangi yapı. KALİTE KONTROL: İyi versiyonu kötü versiyondan ayıran şeyler. Yüklediğim örneklere bakarak çıkar. ASLA YAPMA: Bu çıktıda kesinlikle yapılmaması gerekenler. (Örn: asla spekülatif ifade, asla 2 sayfayı geçme, asla yeni müşteriye gönderme için kullanma.)

Tek parça, doğrudan talimat olarak yaz. “Kullanıcı olarak” gibi yapay zeka giriş cümlesi ekleme.

Claude’un verdiği metni kopyala, projenin “Custom Instructions” alanına yapıştır. Her proje için tekrarla.

Her projeyi test etmeden bırakma. Test promptu şu:

Prompt 3: Projeyi test et

Bu projenin talimatlarına ve yüklü örneklerine göre, [gerçek ya da hayali senaryo] için örnek bir [çıktı adı] üret.

Sonra kendi çıktını eleştir: Neresi standarda uyuyor, neresi uymuyor, bu projeyi daha iyi hale getirmek için neyi eklemeliyim?

Eğer ton ve format doğru geliyorsa proje hazır. Değilse talimatı revize et. Proje başına 2 dakika.

Pazartesi bitti. En ağır gün buydu. Gerisi kolay.

Salı: Tek cümlelik prompt şablonu (30 dakika)

Projeler hazır. Ama Cuma sabahı ekip bir tanesini açtığında ekranda şunu göreceksin: donuk bakışlar ve boş bir metin kutusu.

O bakışı önceden öldüreceğiz. Her projenin içine tek cümlelik bir prompt şablonu koyacağız.

Her projenin içine gir, şunu çalıştır:

Prompt 4: Prompt şablonu üret

Bu projenin talimatlarına bakarak, ekibimin bu çıktıyı üretmek için kopyala-yapıştır yapacağı en kısa prompt şablonunu yaz.

Kurallar:

• Tek cümle

• Tek [GİRDİ] alanı (ham notlar, veri özeti, taslak, transkript)

• Ton, format, kalite, kısıtlamalar için projenin talimatlarına güvensin. Hiçbirini tekrar etmesin.

• Başına selamlama, sonuna kapanış ekleme

Claude sana şuna benzer bir şablon verecek:

“Ekteki [toplantı notu/veri özeti/taslak] üzerinden bu projenin talimatlarına uygun bir [çıktı adı] hazırla.”

Bu şablonu projenin bağlam alanına ekle. Drive’a da kopyala, ekibin göreceği yere koy.

Proje başına 5 dakika. 6 projen varsa 30 dakika.

Eğitim verdiğim her yerde en az bir kişi bana aynı cümleyi söyledi:

“Claude’u açınca artık ne yapacağımı biliyorum. Düşünmek zorunda kalmıyorum.”

Bu bir övgü değil, bir teşhis. Düşünme yükünü azaltırsan insanlar aracı kullanır. Artırırsan bırakırlar.

Çarşamba: Tek görev, tek karşılaştırma (30 dakika)

Bu gün manifesto günü. Perşembe ve Cuma’nın satış materyalini bugün üreteceksin.

Tek bir iş seç. Geçen hafta manuel yaptığın bir şey. 30 dakikadan uzun süren. “Önceden” versiyonu elinde olan bir iş. İdeal olarak ekibinin de düzenli yaptığı bir iş.

Aynı işi projenin içinde, Salı’daki şablonla yap. Sadece ham girdiyi yapıştır.

Süreleri not al. Ekran görüntülerini al.

“Önce” ve “sonra”. Yan yana. Süreler altta.

Bu rakam herhangi bir eğitim slaytından daha ikna edicidir. Görsel kanıt laf dinletmez, rakam dinletir.

Tek dosyada topla. Yarın ve öbür gün kullanacaksın.

Perşembe: 10 kişiyi eğitme, 1 kişiyi ikna et (30 dakika)

Benimseme bir iletişim sorunu değil. Satış sorunu.

Ekipte bir kişi seç. Teknoloji meraklısını değil, o zaten kendi yolunu buluyor. Şüpheciyi de değil, direnç erken dönem için fazla. Tıkanmış olanı seç. Her hafta bir iki gece geç kalanı. Tekrarlı iş yüzünden öğlen yemeğinde klavye başında kalanı.

Ona bir mesaj at:

Mesaj: İlk kullanıcı daveti

Selam [isim], bir şey kurdum, [yapmak zorunda olduğu spesifik iş] için sana ciddi zaman kazandırabilir. 15 dakika göstersem olur mu? Bu haftaki kendi [raporun/e-postan/taslağın] üzerinden çalışırız, işine yarayıp yaramadığını gerçek veriyle görürsün. Senden hazırlık istemiyorum.

Toplantıda yan yana otur. Onun bilgisayarı, onun dosyası, onun verisi.

Adımlar:

1. Pazartesi kurduğun projeyi aç

2. Salı’daki prompt şablonunu kopyala, ham girdisini yapıştır

3. Çarşamba hazırladığın öncesi/sonrası görselini göster

Sonra sus ve izle. Claude onun işinden, şirketin dilinde, standartta bir çıktı üretiyor. İlk denemede. O hiçbir şey öğrenmedi, hiçbir ders almadı. Pazartesi-Çarşamba arası kurduğun bağlam katmanı işi yaptı.

O an “wow” anı.

Oturum bitmeden sor: “Başka hangi iş için proje kurabiliriz?”

Cevap verirse, onu ortak yaptın. Artık bu yalnız senin projen değil.

Cuma: Yaygınlaştırma (30 dakika)

Tüm ekibe açılış günü. Önce kontrol:

• Pazartesi: Proje talimatları doğrulanmış ✓

• Salı: Prompt şablonları projelerin içinde ✓

• Çarşamba: Öncesi/sonrası görselleri hazır ✓

• Perşembe: Arka çıkacak bir ekip arkadaşın var ✓

Hepsi tamamsa yola çıkıyoruz.

Duyuru mesajını kendin yazma. Claude’a yazdır:

Prompt 5: Duyuru mesajı

Yeni Claude Team çalışma alanımızı ekibe duyuruyorum. Mesaj şunları içersin:

1. Tek spesifik sonuçla aç. Bu haftaki testimden çıkan zaman kazancı ya da kalite kazanımı.

2. Paylaşılan projeyi tek cümlede açıkla.

3. Şu an yapabilecekleri 3 şeyi listele. Mevcut şablonlarla.

4. Şöyle bitir: “[Spesifik şablonu] [spesifik iş] üzerinde dene. 2 dakikanı alır.”

5. 150 kelimenin altında. Arkadaşça, resmi değil. Ünlem yok. Yönetici gibi değil, ekip arkadaşı gibi.

Bu haftaki test sonucum: [Çarşambaki karşılaştırmayı yapıştır]

Mesajı ekip kanalına at. Ardından 2-3 kişiye özel mesaj: “[Şu şablonu] [şu iş] için bugün dene. 2 dakika.”

Perşembe’deki kişi de aynı şeyi yapsın. Yönetici tavsiyesi ve ekip arkadaşı tavsiyesi aynı ağırlıkta değil.

Gün sonu geri bildirim topla. Claude’a analiz ettir:

Prompt 6: Gün sonu analizi

Ekibim bugün paylaşılan Claude çalışma alanını kullanmaya başladı. Gelen geri bildirim, soru ve tepkiler şunlar: [yapıştır]

Bu geri bildirime dayanarak:

1. Proje talimatlarında neyi ayarlamalıyım?

2. Hangi yeni şablonu eklemeliyim?

3. Ele almam gereken en büyük yanlış anlama ne?

Pazartesi için kısa bir takip mesajı yaz. En büyük endişeyi adresle ve ekipten bir hızlı başarıyı paylaş.

Cuma bitti. Bir hafta geçti. Sistem ayakta.

Yapmadığım şey

Yapmadıklarım listesini yapma listesinden önce anlatacağım. Çünkü çoğu şirket bu yapmama listesini atladığı için sistem oturmuyor.

Toplu sunum yapmadım. Ekibi salona toplayıp eğitim tekrarı yapmadım. Sunumda herkes aynı şeyi öğreniyor: hiçbir şey.

100 prompt listesi paylaşmadım. Projenin içinde talimat varsa listeye gerek yok. Zaten okuyan da kullanmıyor.

Kullanım politikası yazmadım. Kimsenin kullanmadığı bir araç için politika yazarsan sadece bürokrasi eklemiş olursun. Politika kullanım yayıldıktan sonra yazılır.

Birçok şirkette gördüğüm ilk üç aylık benimseme ortalaması yüzde 20’nin altında kalıyor. Bu rakam akademik kaynak değil, benim saha gözlemim. Aynı gözlemi şu da doğruluyor: bu beş günlük sistemi uygulayanlarda benimseme ilk ay yüzde 70’in üzerine çıkıyor.

Fark kurulum değil. Her sabah 30 dakika.

Sana soracağım şey

Şimdi söyle: Ekibinin her hafta ürettiği 5 tekrarlı çıktıyı kağıda yazabilir misin?

Yazamıyorsan, problem Claude değil. Problem ekibinin ne ürettiğini bilmiyor oluşun. Araç seçimi bunu çözmez.

Yazabiliyorsan Pazartesi 30 dakikanı ayır. Prompt 1’i çalıştır. Bir proje kur.

Yorumlara yazın: Hangi projeyi kurdunuz, ilk hafta ne oldu. Yanıldığım yerleri görmek istiyorum.

Paylaş

Yapay Zeka 101 eğitimlerinde ilk öğrettiğim şey prompt yazmak. “Prompt yapay zekanın iletişim dili” diyorum. Katılımcılara sistem promptu tasarlatıyorum, rol atama öğretiyorum, zincir düşünce tekniklerini gösteriyorum. Yüzlerce hatta binlerce kişiye bunu anlattım.

Ve biliyorsunuz ben tutkulu bir Claude kullanıcısıyım.

İtiraf ediyorum: Claude’u kullanmanın en kötü yolu, “prompt yazmak”.

Prompt yazmayı öğretmek doğru. Ama prompt yazmaya takılıp kalmak yanlış. Özellikle Claude’da.

Hemen abone olun

Eski yol: Her sohbet sıfırdan

İyi prompt yazmak sorunu çözmüyor, sorunu her gün yeniden yaratıyor. Çünkü her sohbette sıfırdan başlıyorsun. Claude seni hatırlamıyor. Tarzını, kurallarını, geçmiş işlerini hatırlamıyor. Sen de her seferinde aynı bağlamı tekrar tekrar yazıyorsun.

“Emoji kullanma, uzun tire kullanma, ‘günümüzde’ ile başlama”…

Prompt yazmak bitmedi. Ama Claude’da prompt yazmak artık giriş seviyesi. Asıl beceri bir üst katmanda: bağlam mühendisliği.

Prompt mühendisliği mi, bağlam mühendisliği mi?

İkisi arasındaki farkı yemek metaforuyla anlatayım.

Prompt mühendisliği bir sipariş vermek gibi. Her öğün restorana gidiyorsun, menüye bakıyorsun, yemeğini tarif ediyorsun. “Tuzsuz olsun, az pişmiş olsun, yanında roka salatası” diyorsun. İyi sipariş verirsen iyi yemek gelir. Ama her seferinde aynı konuşmayı tekrarlıyorsun.

Bağlam mühendisliği ise kendi mutfağını kurmak. Dolabında ne var, hangi baharat rafta, hangi tarifler duvarda asılı, bunları bir kere düzenliyorsun. Sonra mutfağa girdiğinde “bugün ne pişireyim” demen yeterli. Mutfak seni tanıyor.

Claude Cowork tam da bu. Mutfağını kuruyorsun. Bir kere.

Kırılma: Cowork ile bağlamı kalıcı hale getirmek

Birkaç hafta önce “Claude Cowork ile 1 Haftada Ustalaşın” yazımda Cowork’ün klasör yapısını detaylı anlattım. HAKKIMDA, ÇIKTILAR, ŞABLONLAR. Üç klasör. İlk 22.000 kelimelik dosyamı 2.000 token altına indirmek. Global talimatları ayarlamak. Token tasarrufu stratejileri. Her şey oradaydı.

Ama o yazıda bir şeyi eksik bıraktığımı fark ettim. Klasör yapısını anlattım, dosyaların içine ne yazılacağını tam anlatmadım.

Daha evvel “Prompt Yazmak Yetmez, Kendini Yazman Lazım” yazısını yazdım. Tezim şuydu: Claude’a teknik talimat vermek yetmiyor. Claude’un seni tanıması lazım. Zevkini, nefret ettiğin şeyleri, karar verme tarzını. Dosyasız Claude’da yazının %50’sini yeniden yazıyorsun. Dosyalı Claude’da %10’unu düzeltmen yetiyor.

O yazıda 100 soruluk mülakat promptunu da paylaştım. Kimlik, inanç, iletişim tercihleri, yazım mekanikleri, kesin hayırlar, kırmızı bayraklar. Kendini Claude’a anlatmanın sistematik yolu.

Bu iki yazı temeli attı. Ama bir sorun kaldı.

Sorun: Dosyaları yönetmek

Cowork metin dosyaları üzerinde çalışıyor. Uzantısı .md. Markdown dosyası. Bilgisayarda çift tıklayınca TextEdit açılıyor. Başlıklar hashtag olarak görünüyor. Kalın yazılar iki yıldız içinde. Bağlantılar köşeli parantez içinde.

İroni şurada: “Kendini yazman lazım” diyorum, sonra insanlar kendini yazacak dosyayı açamıyor.

Bağlam mühendisliğinin en zor kısmı teknik değil. Bağlamı yazmak değil, bağlamı güncel tutmak. Eğer dosyalarını düzenlemek zahmetliyse, düzenlemiyorsun. Ve eski bağlam, yanlış bağlamdır. Üç ay önce yazdığın “hedeflerim” dosyası bugün geçerliliğini yitirmiş olabilir. Güncellenmemiş bağlam, bağlam yokluğundan daha tehlikeli.

Yeni bakış: Obsidian

Obsidian ücretsiz bir uygulama. Bir klasör seçiyorsun, o klasördeki tüm markdown dosyalarını Google Docs gibi temiz bir arayüzde gösteriyor. Başlıklar başlık gibi görünüyor. Yan tarafta navigasyon. Her dosya içinde arama. Dosyalar arası bağlantı.

Ve en önemlisi: dosyaları değiştirmiyor. Sadece okunabilir hale getiriyor. Cowork hâlâ aynı .md dosyalarını okuyor. Ben sadece daha insani bir arayüzden düzenliyorum.

Kurulum 1 dakika sürdü. İndir, aç, Claude Cowork klasörümü “vault” olarak seç, bitti.

Şu anda yaptığım şey şu:

• Sabah Obsidian’ı açıyorum, dün Claude’un ürettiklerine bakıyorum, kendi dosyalarımı güncelliyorum

• Öğlen Cowork’te çalışıyorum, çıktıları otomatik aynı klasöre düşüyor

• Akşam Obsidian’da arama yapıyorum, geçmiş işlerimi buluyorum, fikir üretiyorum

Obsidian bağlam mühendisliğinin arayüzü oldu benim için.

Claude’un beynini Obsidian’da düzenliyorum, Claude o beyinle çalışıyor.

Üç yazının hikayesi: Bir bağlam mühendisliği yolculuğu

Geriye dönüp baktığımda bu üç yazı aslında bir seri.

Birinci yazıda (”Prompt Yazmak Yetmez, Kendini Yazman Lazım”) dosyaların içini doldurdum. 100 soruluk mülakatla kendimi yazdım. Zevkimi, nefretlerimi, kararlarımı, kırmızı bayraklarımı sistematik olarak aktardım.

İkinci yazıda (”Cowork ile 1 Haftada Ustalaşın”) klasörü kurdum. Yapıyı oluşturdum. Claude’a “nereye bakacağını” söyledim.

Bu yazıda ise bağlamı güncel tutmanın yolunu buldum. Obsidian ile dosyalarımı kolayca düzenleyebilir, arayabilir, güncelleyebilir hale geldim.

Prompt yazmak bitti mi?

Hayır. Prompt yazmayı öğretmeye devam edeceğim. Çünkü prompt, yapay zeka ile iletişimin ve düşünmenin temeli. Temeli bilmeden üst kata çıkamazsın. Yapay zeka 101’de “prompt yapay zekanın iletişim dili” demeye devam edeceğim. Bu doğru.

Ama şunu da ekleyeceğim: prompt iletişimin dili, bağlam iletişimin hafızası. Dil olmadan konuşamazsın, hafıza olmadan ilişki kuramazsın. Claude ile tek seferlik sohbet istiyorsan prompt yeterli. Claude’un seni tanımasını, seninle büyümesini, her oturumda daha iyi sonuç vermesini istiyorsan bağlam kurman lazım.

ChatGPT hafızasını kendi yönetiyor, sen fark etmiyorsun bile. Claude farklı bir yol seçti. Sana dedi ki: “Bağlamını sen kur, ben okuyayım.” Bu daha şeffaf, daha kontrollü, ama daha fazla emek istiyor. Ve tam da bu yüzden çoğu kişi Claude’dan yeterli verim alamıyor. Prompt yazıyor ama bağlam kurmuyor.

Yapay Zeka 101 dersi prompt mühendisliği. Yapay Zeka 201 dersi bağlam mühendisliği. Çoğumuz hâlâ 101’de takılı kaldı.

İnsan tarafı

Cowork + Obsidian sihirli değil. Claude hâlâ senin tarzını kopyalıyor, yaratmıyor. Eğer dosyalarına boş şeyler yazarsan, çıktı da boş oluyor.

“Kendini yazman lazım” yazısında söylediğim şey burada tekrar karşımıza çıkıyor: zevk, sadece sevdiğin şeyler değil, reddettiğin şeyler. Güçlü zevki olanlar neyi yapmayacaklarını bilir, bu imzalarıdır. Claude’a “güzel yaz” demek hiçbir işe yaramıyor. “Uzun tire kullanma, üçlü liste zorunluluğu yok, ‘günümüzde’ ile asla başlama” demek işe yarıyor. Bağlam spesifik olmak zorunda.

İlk başta dosyalarımı hızlıca, üstünkörü doldurdum. Sonuçlar vasattı. Sonra bir hafta ayırıp 100 soruluk mülakatı kendime uyguladım. Ses profilimi, nefret ettiğim kelimeleri, benzetme tercihlerimi, hedef kitlemi ayrıntılı yazdım. Dosyasız Claude’da yazımın yarısını silip yeniden yazıyordum. Dosyalı Claude’da %10’unu düzeltmem yetiyor.

Bağlam mühendisliğinin gerçek zorluğu burada: kendini metin dosyasına dökecek kadar iyi tanıman gerekiyor. Bu da bir koçluk egzersizi aslında. Yapay zekayı eğitmek için önce kendini eğitmen lazım.

Aksiyon listesi

• Claude Pro aboneliğin var mı kontrol et ($20/ay minimum)

• Claude masaüstü uygulamasını indir, Cowork’ü etkinleştir

• Cowork klasör yapını kur (detay için: “Claude Cowork ile 1 Haftada Ustalaşın” yazıma bak)

• Kendini yaz. Hızlı profil kartıyla başla, 100 soruluk mülakatla derinleştir (detay için: “Prompt Yazmak Yetmez, Kendini Yazman Lazım” yazıma bak)

• Obsidian’ı indir, Cowork klasörünü vault olarak seç

• Her hafta Obsidian’da dosyalarına 10 dakika ayır. Değişen hedef, yeni tercih, yeni nefret varsa güncelle

• Bonus: Dosyalarını yazdıktan sonra oku ve sor: “Bu dosya beni tanımayan birine beni anlatır mı?” Hayırsa, yeniden yaz.

Tartışma

Prompt yazmak Claude’da 12 ay içinde tamamen ortadan kalkmaz. Ama ağırlık merkezi kayıyor. Tek seferlik sohbet promptlarından kalıcı bağlam dosyalarına geçiş başladı. Bu geçişi erken yapanlar, yapay zekadan çok daha iyi sonuç alacak.

Sence bağlam mühendisliği ayrı bir disiplin mi olacak, yoksa prompt mühendisliğinin doğal evrimi mi? Ben ayrı bir disiplin olduğunu düşünüyorum, çünkü gerektirdiği beceri seti farklı. Prompt yazmak dilbilim becerisi. Bağlam kurmak bilgi mimarisi becerisi. İkisi aynı kas grubunu çalıştırmıyor.

Yanılıyor muyum? Yorumlarını bekliyorum.

Paylaş

Claude 101 yazısını okuyup “peki sıra da ne var?” diye soran çok oldu. Cevap net: Lovable. Lovable, metinden çalışan web uygulaması üreten bir araç.

Geçen hafta websitemi Wix’ten Lovable’a geçirdim. Kod yazmadım. Tasarımcıya para ödemedim. Lovable’a 14 cümle yazdım, kalanı kendi halletti.

Bu yazı kod bilmeyenler için. Ama birkaç senedir ürün yönetimi yapan, kendi mini aracını kurmak isteyen biri için de. İlk 30 dakikada ne yapman gerektiğini, nereye para vermen gerektiğini, neyi atlaman gerektiğini, ve neler öğrendiğimi anlatacağım.

Lovable tam olarak ne yapıyor

Lovable, metinden çalışan web uygulaması üreten bir araç. Figma değil, tasarım çıktısı vermiyor. Bubble değil, görsel bloklarla çalışmıyor. Sen ne istediğini cümleyle yazıyorsun, Lovable React ve Tailwind ile gerçek kod üretiyor, bunu canlı bir önizlemede çalıştırıyor, istersen yayına alıyor.

İsveç merkezli bu şirket, Anton Osika tarafından kuruldu. Şubat 2026 itibarıyla yıllık 400 milyon dolar ARR’a ulaştı. 146 çalışanı, 8 milyon kullanıcısı var. Müşteri listesinde Klarna ve HubSpot gibi isimler geçiyor. TechCrunch verisine göre çalışan başına 2.77 milyon dolar gelir üretiyor, bu rakam Gartner’ın 2030 için öngördüğü “unicorn” eşiğinden daha yüksek.

Bu büyüklüğü bilmek önemli. Çünkü Lovable artık garaj projesi değil, arkasında endüstri var.

Neden şimdi Lovable?

Rakipleri var: Bolt, v0, Replit Agent, Cursor. 2026’da yapılan karşılaştırmaların ortak bulgusu şu: Lovable en güzel çıktıyı veriyor, Bolt en hızlı kodluyor, v0 ise Vercel ekosistemindeki geliştiriciler için. UI Bakery ve NxCode karşılaştırmalarında Lovable tasarım skoru 8/10, Bolt 5/10 aldı.

Lovable 2.0, oyun değiştirdi

Şubat 2026’da yayınlanan Lovable 2.0 dört yeni özellik getirdi ve bunların üçü işimi kökten değiştirdi.

Chat Mode. Artık kod yazdırmadan önce plan yapabiliyorsun. “Chat Mode Agent” senin için dosyalarını tarıyor, log’ları inceliyor, veritabanına bakıyor, sonra “şöyle yaparsak olur” diyor. Kredi harcamadan düşünme safhası. Bunu keşfedene kadar her düşünce için kredi ödüyordum.

Dev Mode. Üretilen kodu doğrudan Lovable içinde düzenleyebiliyorsun. Küçük CSS değişiklikleri için artık yapay zekaya “şurayı biraz yukarı al” demeye gerek yok. Sen kendi elinle düzelt, 5 kredi kurtar.

Visual Edits. Figma’ya benzer bir görsel düzenleyici. Düğme üzerine tıkla, hizalamayı düzelt.

Multiplayer. 20 kişiye kadar eş zamanlı çalışma, ekipler için.

Bir de güvenlik kontrol (“Security Scan”) geldi, bu önemli. Önceki versiyonda Supabase güvenlik açıkları kullanıcıların veri sızıntısı yaşamasına neden oluyordu. 2.0 ile otomatik tarama ekledi.

Kredi tuzağı, 2026’nın en çok konuşulan şikayeti

Lovable topluluğunun bir numaralı şikayeti kredi sistemi. Her prompt kredi yakıyor. Yaptığın hatayı düzeltmek kredi yakıyor. yapay zekanın kendi yaptığı hatayı düzelttirmek de kredi yakıyor. Kullanıcı raporlarına göre tek bir şablon problemini çözmek 60-150 kredi arasında değişebiliyor.

Benim çıkardığım ders şu. Chat Mode’u kullanmadan hiçbir komut yazma. Önce “şunu nasıl yapmalıyız” diye sor, plan al, sonra uygulamaya geç. Bu davranış kredi harcamanı yarıya indiriyor veya chatbot’un da planlamayı yap ve sonra sistem promptunu Lovable’a aktar.

Plan seçimi

Ücretsiz plan, günlük sınırlı mesaj. Sadece “nasıl bir şey bu” sorusuna cevap arıyorsan yeterli. Ama gerçek bir şey kurmaya kalkarsan ilk gün biter.

Pro plan, aylık yaklaşık 25 dolar. Aylık kredi paketi veriyor, GitHub bağlantısı açılıyor, özel domain ekleyebiliyorsun, Dev Mode açılıyor. Buradan başla.

Teams plan, ekiple çalışıyorsan. Lovable 2.0 ile gelen 20 kişilik eş zamanlı çalışma burada.

Not: Fiyatlar ve kredi limitleri sık değişiyor. Lovable.dev adresinden güncel rakamları kontrol et.

İlk 30 dakikada ne yapmalı

Bir hesap aç. Google ile giriş en hızlısı.

Yeni proje aç, ama önce Chat Mode’a geç. Şu cümleyi yaz:

“Bir [sektör] profesyoneli için basit bir iletişim sayfası kurmak istiyorum. Ziyaretçi adını, e-postasını ve mesajını yazabilsin. Form gönderildiğinde onay mesajı çıksın. Modern ve sakin tasarım, turkuaz ve lacivert renkler. Önce plan çıkar, sonra kod yazarız.”

Bu cümlede dört şey var: kim için, ne yapacak, ne olacak, nasıl görünecek. Bir de beşinci: “önce plan çıkar”. Bu beşinci madde kredilerini koruyor.

Chat Mode sana plan verince, “tamam uygula” diyorsun. Ondan sonra kod üretiliyor.

İlk 30 dakikanın sonunda elinde çalışan bir sayfa olacak. Henüz kimse göremiyor, çünkü yayına almadın. Bu senin ilk başarın.

Supabase bağlantısı hala kritik

Lovable’ın gerçek gücü form gösterip kaybetmek değil. Form aldığı bilgiyi saklamak. Burada Supabase devreye giriyor.

Supabase, açık kaynaklı veritabanı ve kullanıcı yönetim servisi. Lovable içinde iki tıklama ile bağlanıyor. Bağladığın an kullanıcı kayıt, giriş, veri saklama, dosya yükleme çalışır hale geliyor.

Lovable 2.0’ın “Security Scan” özelliği Supabase güvenlik ayarlarını otomatik tarıyor. Ama yine de tamamen güvenme. Gerçek ürüne geçecekseniz bir geliştiriciye kontrol ettirin.

Lovable’a verdiğim 14 talimat

Yazının başında “14 cümle yazdım” dedim. İşte o 14 cümle. Her biri tek iş yapıyor. Lovable hiç yanlış anlamadı. Ama sıra önemli, rastgele yazarsan kredi yakarsın.

Hesabını aç (Google ile giriş en hızlısı), yeni proje başlat, ama önce Chat Mode’a geç. İlk mesajında dört soruyu cevapla: kim için, ne yapacak, ne olacak, nasıl görünecek. Ardından “önce plan çıkar, sonra kod yazarız” ekle. Bu beşinci cümle kredilerini koruyor. Chat Mode sana plan verince, “tamam uygula” diyorsun. Ondan sonra aşağıdaki 14 talimata geçiyorsun.

Faz 1: Temel Yapı

1. “Temel sayfayı kur.” Boş proje aç, tek sayfalık iskelet oluştur. Lovable sana bir layout verecek. Beğenmezsen sonra değiştirirsin, ilk turda mükemmellik arama.

2. “Başlık ve açıklama ekle.” Kim olduğunu ve ne yaptığını anlatan 2 cümle. Lovable bu metni hero section’a yerleştiriyor. Uzun paragraf yazma, kısa ve net tut.

3. “Form alanlarını ekle.” Ad, e-posta, mesaj. Üç alan yeterli. Telefon numarası, şirket adı gibi fazladan alan ekletme. Her eklenen alan dönüşüm oranını düşürür, bu Lovable değil pazarlama gerçeği.

Faz 2: Görsel Ayar

4. “Renkleri değiştir.” Marka renklerini hex kodu ile ver. “Turkuaz ve lacivert kullan” dersen Lovable kendi yorumlayacak. “#3ABFA7 ve #0D1F2D kullan” dersen bire bir uygular. Spesifik ol, kredi kurtarırsın.

5. “Fontları değiştir.” Başlık ve gövde fontunu ayrı belirt. “Başlıklar Playfair Display, gövde Lato olsun” yaz. Google Fonts’tan herhangi bir font çalışıyor.

6. “Mobil görünümü düzelt.” Lovable masaüstü için optimize ediyor, mobili bazen atlıyor. “Telefonda nasıl görünüyor, kontrol et ve düzelt” demek yeterli. Bu adımı atlayan herkes sonradan 10 kredi daha yakar.

Faz 3: Veritabanı ve İşlevsellik

7. “Supabase bağla.” Lovable’ın gerçek gücü burada başlıyor. Form aldığı bilgiyi bir yere kaydedeceksin. Supabase, açık kaynaklı veritabanı ve kullanıcı yönetim servisi. Lovable içinde iki tıklama ile bağlanıyor. Bağladığın an kullanıcı kayıt, giriş, veri saklama hepsi açılıyor.

8. “Form verilerini tabloya kaydet.” Gelen mesajlar Supabase’de birikir. Sen panelden görebilirsin. Bu adım olmadan form “güzel görünür ama hiçbir yere gitmez” durumunda kalır.

9. “Onay mesajı ekle.” Form gönderilince “Mesajın alındı, en kısa sürede dönüş yapacağım” gibi bir metin. Kullanıcı deneyimi açısından kritik. Bu olmadan ziyaretçi “form gitti mi gitmedi mi” diye düşünür.

10. “Hata mesajı ekle.” Boş alan bırakılırsa veya geçersiz e-posta girilirse uyarı çıksın. Lovable bunu genellikle kendiliğinden ekliyor, ama kontrol et. Eklemediyse bu tek cümle ile halloluyor.

Faz 4: Son Dokunuşlar

11. “Sosyal medya linklerini ekle.” LinkedIn, Instagram, X ikonlarını footer’a koy. “Sosyal medya ikonlarını ekle, linkler şunlar:” yaz ve URL’leri ver. Lovable ikonları otomatik buluyor.

12. “Footer ekle.” Telif hakkı satırı ve iletişim bilgisi. Küçük bir detay ama profesyonel görünümü tamamlıyor. “Copyright 2026, [ismin]” yeterli.

13. “SEO başlığını düzelt.” Sayfa başlığı ve meta açıklamasını yaz. Google bu metni arama sonuçlarında gösterir. Lovable varsayılan olarak “Vite App” gibi bir şey koyuyor, bunu değiştirmezsen arama motorlarında kaybolursun.

14. “Yayınla.” Tek tıkla canlıya al. Lovable hosting veriyor, özel domain ekleyebiliyorsun (Pro planda). Bu adımı son yap. Yarım kalmış bir siteyi yayına almak, yayınlamamaktan daha kötü.

14 adımın özeti

İlk 30 dakikada 1-6 arası bitiyor. Supabase bağlantısı (7-10) bir saat daha alıyor. Son dokunuşlar (11-14) yarım saat. Toplam yaklaşık 2 saat, elinde çalışan, veri toplayan, mobilde düzgün görünen bir site var.

Her cümle tek iş. Lovable’a “bunların hepsini yap” deme. Her birini ayrı mesaj olarak gönder. Bu, hem hata oranını düşürür hem krediyi kontrol altında tutar.

Lovable ile kurulmuş, para kazanan gerçek işler

Madewithlovable.com, platformla üretilmiş projelerin vitrini. İçinden beni en çok etkileyen dört tanesini anlatayım, çünkü hepsi teknik olmayan kuruculardan çıktı.

Plinq. Sabrine Matos adlı bir kadın güvenliği savunucusu kurdu. Kamuya açık suç verilerini birleştirip kullanıcıların gezecekleri mahalleyi kontrol etmesini sağlayan bir uygulama. Sabrine’in hiç kod geçmişi yok. Fikri vardı, Lovable vardı, arada tercüman yoktu.

MVP. Grammy adayı filmci Mike Burns’ün kurduğu yapay zeka destekli film stüdyosu. Filmcilikte 20 yıl geçirmiş biri, hayatında ilk kez kendi yazılım ürününü kurdu. Burada ilginç nokta şu: Burns alanında uzman, Lovable ona sadece teslim mekanizması oldu.

Lumoo. Moda markaları için içerik üretim platformu. Kurucu tasarım geçmişinden geliyor, yazılım ekibi kurma gücü yok. Lovable ile prototipi çıkardı, müşteri çekti, sonra gerçek ekip kurdu. Değer merdiveninde klasik adım.

Fire Equity Engine. Shalini Ananda’nın 2025 Los Angeles yangınlarından etkilenenler için kurduğu yardım aracı. Krize 10 gün içinde yanıt veren bir ürün. Eskiden bu hız için en az 3 geliştiriciye ihtiyacın vardı.

Ortak nokta ne? Hiçbiri “yazılımcı” değil. Hepsi kendi alanının uzmanı. Lovable onların alan bilgisini kod haline getiren aracı oldu. Bu önemli, çünkü Lovable ile başarılı olanlar kod öğrenmiyor. Kendi uzmanlık alanına yazılım ekliyor.

TechCrunch’ın Mart 2026 haberi. Lovable tek ayda 100 milyon dolar gelir eklediğini söyledi. 146 çalışanla. Bu rakam “vibe coding” denen akımın neden artık moda değil, kalıcı bir şey olduğunu gösteriyor.

Yol haritası

Birinci seviye: Tek sayfalık landing page. İletişim formu. 1-2 saat.

İkinci seviye: Çok sayfalı site. Menü, hakkımızda, ürünler, blog. Supabase ile içerik yönetimi. 1 gün.

Üçüncü seviye: Kullanıcı girişli uygulama. Abonelik sistemi, özel içerik. 2-3 gün.

Dördüncü seviye: Ödeme alma. Gerçek işletme. 1 hafta.

Beşinci seviye: GitHub bağlantısı ile kendi geliştirici takımın teslim alır. Lovable sadece ilk itici güç.

Çoğu danışman, eğitmen, küçük işletme için birinci seviye yeterli.

Mini aksiyon listesi

• Lovable hesabı aç, Pro plana geç

• Her projede Chat Mode ile başla, direkt kod yazdırma

• Dev Mode’u öğren, küçük düzeltmeleri kendin yap

• İlk projende dört soruyu cevapla: kim için, ne yapacak, ne olacak, nasıl görünecek

• 14 küçük talimat halinde böl, her biri ayrı mesaj

• Supabase bağla, Security Scan’i çalıştır

• Yayına almadan önce bir geliştiriciye kontrol ettir

• İlk ürünü 48 saat içinde bir kişiye göster, tepkisini kayda al

• Kredi harcamanı haftalık izle, 150’yi aştığın hafta planını gözden geçir

• Prompt’larını Claude veya ChatGPT’de yaz, sonra Lovable’a yapıştır

• Visual Edits ve Dev Mode’u ilk hafta öğren, agent’a her değişiklik için mesaj atmayı bırak

• Her başarılı aşamada GitHub’a yedek al, hata döngüsüne karşı sigorta

Claude Cowork şu an yapay zeka dünyasının en çok konuşulan aracı. ChatGPT’den bu yana en büyük sıçramalardan biri desem abartmış olmam. Kod yazmıyorsan, Cowork kullanıyor olman gerek.

Şubat ayında bir rehber yayınlamıştım. Bazılarınız o rehberi okuyup bir saat harcayarak Cowork’ü kurdu. Güzel başlangıçtı. Rehbere burdan ulaşabilirsiniz.

Ama o 17 Şubat’taki kurulumla devam ediyorsanız, geride kaldınız. O günden bu yana çok şey değişti. Bu rehber tam olarak neyin değiştiğini ve nasıl güncellemeniz gerektiğini anlatıyor.

Başlamadan önce iki şey istiyorum:

1. Bu rehberi kaydedin ve bu hafta 20 dakika ayırın.

2. Hala Cowork denememiş birine gönderin.

Cowork’ü zaten kullanıyorsanız bu bölümü atlayın.

Cowork’e nasıl erişilir, kısa hatırlatma:

1. claude.com/download adresinden uygulamayı indirin.

2. Pro hesap gerekiyor (aylık 20 dolar). Ben 100 dolarlık planı kullanıyorum.

3. Uygulamayı açın. Üstteki sekmelerden Chat ve Code arasındaki Cowork’e tıklayın.

4. Bilgisayarınızdan bir klasör seçin.

5. Karmaşık işler için her zaman “Opus 4.6” seçin. En akıllı model o.

I. Cowork klasörüm (güncellenmiş hali)

Claude Cowork’ün tüm gücü klasör kurulumundan geliyor.

Her oturum şöyle başlıyor: Claude klasörünüzü okuyor, sizi tanıyor, sonra işe koyuluyor. Ben bu klasörün en verimli yapısını bulmak için iki ay harcadım.

Yapı şu:

1. Bilgisayarınızda “Claude Cowork” adında bir klasör oluşturun.

2. İçine 3 alt klasör açın: (1) HAKKIMDA (2) ÇIKTILAR (3) ŞABLONLAR.

HAKKIMDA klasörü Cowork’ün beyni. Diğer ikisi depo. Oradan başlayalım.

Adım 1: HAKKIMDA klasörüne 3 temel dosya

Cowork’ün otomatik okuduğu tek yer burası. ÇIKTILAR ve ŞABLONLAR klasörleri ihtiyaç olduğunda kullanılıyor, her oturum yüklenmiyor.

Dosya 1: hakkimda.md

Kim olduğunuz. Nasıl düşündüğünüz. Claude’un sizin için nasıl yazmasını istediğiniz.

Birkaç ay önce 100 soruluk bir röportajla çok uzun bir hakkımda dosyası yazmıştım. 22.000 kelimeyi aşıyordu. Claude her oturumda o dosyayı okuyordu, asıl işe başlamadan bağlam penceresi doluyordu.

Basit söyleyeyim: Claude cevap yazmadan önce çok fazla şey okumak zorunda kalıyordu.

Dosyayı 2.000 kelimenin altına indirdim. Ham röportaj çöpe gitti, kalıplar ve kurallar kaldı. Neredeyse aynı kalite, 10 kat daha az gürültü.

Zaten dosyanız varsa, budayın. Cowork’e eski dosyanızı yükleyin ve şunu söyleyin:

Bu benim hakkımda dosyam. Token tasarrufu yapmam gerekiyor.
Etkili şekilde optimize etmek için bana sorular sor. Mükemmel dokümanı bulana kadar devam edelim.

Dosyanız yoksa, sıfırdan yapın. Cowork’te yeni bir oturum açın. Opus 4.6 + Extended thinking seçin. Şu prompt’u yapıştırın:

Cowork klasörüm için hakkimda.md dosyamı oluşturacaksın. Bu dosya her oturumun başında okunacak. Kısa ve yüksek sinyalli olmalı.

Görevin: AskUserQuestion ile bana 20 soru sor (tek tek), sonra cevaplarımı 2.000 token altında yoğunlaştırılmış bir hakkimda.md dosyasına derle.

## Röportaj kuralları

Her soruyu AskUserQuestion ile sor. Tek tek. Uzun cevap vermem gerektiğinde "Diğer" seçeneğini kullanayım.

Belirsiz cevap verirsem itiraz et. Somut örnek iste. "Net yazmayı seviyorum" gibi bir cevabı, benim için netin ne demek olduğunu anlamadan kabul etme.

İlginç bir şey çıkarsa derinleş. Listeyi takip etmek zorunda değilsin.

## Ne sorulacak (15-20 soru, rolüme göre uyarla)

BEN KİMİM (3 soru)
- Ne yapıyorum? Rolüm, şirketim, sektörüm?
- Kimlerle çalışıyorum? (müşteriler, ekip, paydaşlar, hedef kitle)
- İyi bir iş haftam neye benziyor?

NASIL ÇALIŞIYORUM (4 soru)
- Her gün hangi araçları nasıl kullanıyorum?
- Tipik bir işe sıfırdan nasıl başlıyorum, nasıl bitiriyorum?
- Gözden geçirme/düzenleme sürecim nasıl?
- Bir çıktıyı teslim ederken "tamam" ne demek benim için?

İYİ İŞ NEDİR (4 soru)
- Son dönemde ürettiğim en iyi çıktıyı anlat. Onu iyi yapan ne?
- Benim alanımda ortalama işi iyi işten ayıran ne?
- Başkasının işine bakıp "bu iyi" dediğimde neye tepki veriyorum?
- İşimi değerlendirecek biri neye bakmalı?

NEFRET ETTİĞİM ŞEYLER (4 soru)
- Alanımda kötü işin örneği ne? Onu kötü yapan ne?
- Sektörümdeki hangi kalıplar, kestirmeler beni rahatsız ediyor?
- Claude benim için bir şey yazdığında ve yanlış olduğunda, genellikle sorun ne? (ton, yapı, detay seviyesi, varsayımlar)

KURALLARIM (3 soru)
- İşimde asla yapmadığım şeyler. Kırmızı çizgiler.
- Her çıktımda olması gereken 2-3 vazgeçilmez ne?

GÖRÜŞLERİM (3 soru)
- Alanımda çoğu meslektaşımın karşı çıkacağı neye inanıyorum?
- Hangi araçlar, yöntemler, trendler abartılıyor? Hangisi hafife alınıyor?

## Çıktı formatı

Röportajdan sonra her şeyi tek bir markdown dosyasına derle. Ham soru-cevap kaydetme. Cevaplarımdan kalıpları çıkar, yoğunlaştırılmış düzyazı ve madde işaretleri olarak yaz.

Yapı:

# HAKKIMDA: [Adım]

## Ben kimim
[2-3 cümle. Rolüm, işim, hedef kitlem/müşterilerim.]

---

## Nasıl çalışıyorum
[Günlük araçlarım, sürecim, işe nasıl başlıyorum, nasıl gözden geçiriyorum, "tamam" ne demek. Kısa paragraflar.]

---

## İyi iş ne demek
[Kendi işimde ve başkalarının işinde neye değer veriyorum. Standartlarım.]

---

## Nefret ettiklerim
[Beni rahatsız eden kalıplar, kestirmeler, hatalar. Somut, belirsiz değil.]

---

## Kurallarım
[Numaralı liste. Kırmızı çizgiler ve vazgeçilmezler.]

---

## Claude için talimatlar
[10 numaralı kural. Benimle nasıl çalışılacağı. Yukarıdaki her şeyden türetilmiş. Soyut ilkeler değil, yapılacak ve yapılmayacak şeyler.]

Hedef: toplam 2.000 token altı. Her cümle bilgi taşımalı. Çıkarılınca bir şey kaybolmayan cümleyi çıkar.

Dosyayı HAKKIMDA/ klasörüne hakkimda.md olarak kaydet.

Soruları cevaplayın. Mümkünse Wispr Flow ile konuşarak cevaplayın (birazdan anlatacağım). Sonuç şöyle bir dosya olacak: sizi tanıyan, stilinizi bilen, kısa ve öz bir profil.

Dosya 2: anti-ai-yazim-stili.md

Yapay zeka yazımından nefret ediyorsunuz. Ben de ediyorum.

Bu dosya sizin beğeninizi kural setine çeviriyor. Sevmediğiniz kelimeler. Gıcık olduğunuz cümle kalıpları. Önemsediğiniz biçimlendirme kuralları.

Benim dosyam 80’den fazla yapay zeka kelimesini yasaklıyor, yeniden çerçeveleme kalıplarını kesiyor (”bu sadece X değil, aynı zamanda Y”), paragrafları 3 cümleyle sınırlıyor. Tam listeyi yapay zeka tespiti bültenimde paylaşmıştım.

Benimkini kopyalamanız gerekmiyor. Ama burada bir şey olmalı. Yoksa Claude, Claude gibi yazar. Bu dosyayla Claude, siz gibi yazar (nefret ettiğiniz parçalar eksi).

Güncellenmiş dosyamı istiyorsanız bültenime ücretsiz abone olun, hediye olarak gönderiyorum. Zaten aboneyseniz bu yazıya yorum bırakın, kişisel olarak göndereceğim.

Dosya 3: sirketim.md

Hedefleriniz. Stratejiniz. Odaklandığınız şey. Hayır dediğiniz şeyler.

Benim dosyamda platform bazlı hedef kitle rakamlarım, eğitim ve danışmanlık hizmetlerim ve “şu an hayır dediğim şeyler” bölümü var.

Bir şey gerçekten değiştiğinde güncelliyorum.

Aynı Cowork oturumunda (hakkımda dosyasından sonra devam edin) şu prompt’u yapıştırın:

Cowork klasörüm için sirketim.md dosyamı oluşturacaksın. Bu dosya Claude'a şu an neye odaklandığımı anlatıyor.

Not: hakkimda.md zaten kim olduğumu, nasıl çalıştığımı ve standartlarımı kapsıyor. Bu dosya SADECE hedefler, strateji ve kararlar için. Çakışma olmasın.

Görevin: AskUserQuestion ile bana 6-8 soru sor, sonra cevaplarımı 1.000 token altında yoğunlaştırılmış bir sirketim.md dosyasına derle.

## Röportaj kuralları

Her soruyu AskUserQuestion ile sor. Tek tek. Uzun cevap vermem gerektiğinde "Diğer" seçeneğini kullanayım.

## Ne sorulacak (6-8 soru)

HEDEFLER (3-4 soru)
- Bu yılın ilk 2-3 hedefi ne? Rakamlar veya kilometre taşları.
- Şu an hangi platformlar, kanallar, pazarlar önemli?
- Yılın başarılı geçtiğini gösteren tek bir metrik ne olurdu?
- Gelir hedeflerin, kitle hedeflerin veya ürün öncelkiklerin var mı?

KARARLAR (3-4 soru)
- Şu an aktif olarak neye hayır diyorsun? (fırsatlar, trendler, platformlar, taktikler)
- Son zamanlarda neyi bıraktın? Neden?
- Bu çeyrekte zamanının ve enerjinin çoğu nereye gidiyor?
- Alanındaki çoğu kişinin yapmadığı bir şeye mi bahis oynuyorsun?

## Çıktı formatı

Röportajdan sonra her şeyi tek bir markdown dosyasına derle. Kısa bölümler, çoğunlukla madde işaretleri. Kimlik bilgisi yok (o hakkimda.md'de).

Yapı:

# ŞİRKETİM

## Hedefler
[Madde işaretleri. Mümkün olan yerde rakamlarla somut hedefler.]

## Şu anki odak
[Bu çeyrekte neye zaman ve enerji harcıyorum. En fazla 2-3 madde.]

## Hayır dediğim şeyler
[Madde işaretleri. Aktif olarak reddettiğim veya görmezden geldiğim şeyler.]

Hedef: 1.000 token altı. Öncelikler değiştiğinde güncelle, takvime göre değil.

Dosyayı HAKKIMDA/ klasörüne sirketim.md olarak kaydet.

Bu dosya mesleğinize göre tamamen farklı görünecek.

Adım 2: ÇIKTILAR klasörü

Cowork’ün çalışıp dosyalarını kaydettiği yer.

Proje başına bir alt klasör. Cowork kendisi düzenliyor. Bu klasörü her oturumda okumaz (token bütçenizi korur, para tasarruf edersiniz). Geçmiş bir çıktıya ihtiyacınız olduğunda şöyle dersiniz:

“ÇIKTILAR/proje-adı klasöründeki raporu oku.”

Adım 3: ŞABLONLAR klasörü

Cowork bu klasörü otomatik dolduruyor (birazdan anlatacağım).

Şablonlar en iyi çalışmalarınız, Claude’un tekrar kullanabilmesi için. Bir yapıyı tekrar kullanmak istediğinizde Claude’a belirli bir şablonu gösteriyorsunuz.

Nasıl mı? “Genel Talimatlar” sayesinde.

II. Genel Talimatlar nasıl ayarlanır

Klasörünüz genel talimatlar olmadan yarım kalır.

Genel Talimatlar, Cowork’ün her görev öncesi okuduğu kalıcı bir prompt. Ben bunu klasörümün kullanım kılavuzu olarak kullanıyorum.

Claude Cowork, dosyalarınızın ne anlama geldiğini veya ne zaman okunacağını siz söylemedikçe bilmiyor. Şuraya gidin: Settings → Cowork → Edit Global Instructions.

Şunu yapıştırın ve dosya açıklamalarını kendinize göre değiştirin:

Her görevden önce HAKKIMDA/ klasöründeki tüm dosyaları oku:
- hakkimda: [sizinkinde ne var: rolünüz, çalışma şekliniz, standartlarınız]
- anti-ai-yazim-stili: [sizinkinde ne var: yazım kurallarınız, yasaklı kalıplar, biçimlendirme tercihleri]
- sirketim: [sizinkinde ne var: hedefleriniz, stratejiniz, odaklandığınız şey]

Ben özellikle bir dosyaya yönlendirmediğim sürece ÇIKTILAR/ veya ŞABLONLAR/ klasörlerini okuma.

Tüm çıktıları ÇIKTILAR/ altında proje adıyla açılmış bir alt klasöre kaydet.

Açıklama belirsizse AskUserQuestion kullan. 

Neden önemli: Cowork, HAKKIMDA dosyalarınızı her görevden önce okuyor. Eğer 3 dosya toplam 6.000 tokenin altındaysa, hepsini tam okuyor. Her oturum. Kim olduğunuzu veya ne üzerinde çalıştığınızı tekrar anlatmanız gerekmiyor.

Dosyalarınız büyükse, Cowork özetlemeye başlıyor, dikkatli okumak yerine üstün körü geçiyor. Dosyaları sade tutun. Bağlam penceresi asıl işiniz için, profiliniz için değil.

Şablonlar genel talimatlarla nasıl çalışıyor

ŞABLONLAR klasörü kendini doldurmaz. Cowork beğendiğiniz bir şey ürettiğinde (rapor, e-posta, brief), oturum sonunda tek bir cümle söylüyorsunuz:

“Bunu ŞABLONLAR klasörüne şablon olarak kaydet.”

Claude ana iskeleti bırakıyor (bölümler, sıra, format, uzunluk) ve kaydediyor. Bir dahaki sefere benzer bir şeye ihtiyacınız olduğunda “ŞABLONLAR/[dosya-adı] şablonunu kullan” diyorsunuz. Cowork yapıyı takip ediyor.

III. Darboğaz sen olabilirsin

Tipik bir Cowork oturumu şöyle işliyor:

1. Prompt yazıyorsun.

2. Cowork dosyalarını okuyor. Plan yapıyor. AskUserQuestion ile soru soruyor.

3. Sen cevaplayorsun. Bazıları tıklama, tamam. Ama bazen özel cevap yazman gerekiyor (en iyi çıktılar özel cevaplardan geliyor).

Konuşarak daha doğru detaylı prompt yazabilirsin. Ben bunun için Wispr Flow kullanıyorum.

Wispr Flow nasıl kurulur

Wispr Flow bir dikte aracı. Bir tuşa basılı tutuyorsun, konuşuyorsun, bırakıyorsun. Kelimeler imlecinizin olduğu yere yazılıyor.

Bilgisayarınızda her yerde. Cowork’ün sohbet kutusunda da.

Wispr Flow’u farklı yapan şey: doğruluğu. Neredeyse mükemmel, her seferinde.

Wispr Flow + Claude Cowork, yapay zeka kullanımında yaygın bir sorunu çözüyor: sohbeti siz yönlendiriyorsunuz.

“LinkedIn postu lazım” yazmak yerine konuşmaya başlıyorsunuz: “Geçen hafta şunu keşfettim ve bunu paylaşmak istiyorum ama önce şundan emin olmam lazım, belki şurayı anlatarak başlamalıyız ve şurada bitirelim.”

1. İlk prompt: konuşarak söylüyorum.

Mesele hızlı olmak değil, konuşurken çok daha fazla bağlam veriyoruz (doğamız gereği çok konuşuruz), yazılı prompt’a kıyasla.

Daha fazla bağlam, daha iyi çıktı.

2. AskUserQuestion cevapları: onları da konuşarak veriyorum.

Cowork bir form üretiyor. Çoğu seçeneği tıklıyorum. Ama bağlam eklemem gerektiğinde (”daha direkt olsun, o bir CEO, net sonuç odaklı ol, son görüşmedeki getiri verisine referans ver”) yazmak yerine söylüyorum.

Konuşurken kendimi düzenlemiyorum. Cowork neyin önemli olduğunu anlıyor.

3. Geri bildirim ve yön değişiklikleri: konuşarak.

Cowork yanlış bir şey ürettiğinde eskiden yazarak geri bildirim verirdim: “Ton yanlış. Daha az resmi yap.”

Şimdi söylüyorum: “Tonu değiştir . 1000 kişilik bir şirket yöneten bir arkadaşıma mesaj atıyormuşum gibi olsun. Veriyi koru ama rahat bir ton tut. Sadece 2. bölümü yeniden yaz.”

Konuşarak verilen geri bildirim daha zengin, çünkü konuşurken detay eklemeye daha yatkınız.

Wispr Flow’u ücretsiz indirmek

1. wispr.ai adresine gidin. İndirin. Kurun.

2. Ücretsiz plan haftada 2.000 kelimeyle sınırlı. Beğenip beğenmediğinizi anlamaya yeter.

3. Wispr Flow’u etkinleştiren tuşunuzu seçin.

4. Herhangi bir uygulamaya gidin, tuşa basılı tutun ve konuşun.

5. Artık 4 kat daha hızlı yazıyorsunuz.

Entegrasyon falan kurmaya gerek yok. Wispr, yazdığınız her yere yazıyor.

IV. Cowork’te kredi tasarrufu

20 dolarlık plan size kredi (token) veriyor. Ama çabuk tüketiyorsunuz.

Şirket ölçeğinde düşünürseniz, token tasarrufu binlerce dolar tasarrufu demek.

1. Yeni mesaj göndermeyin. Konuşmayı yeniden başlatın.

Claude mesaj saymaz. Token sayar. Her mesaj gönderdiğinizde, Claude tüm sohbet geçmişini baştan okuyor. 30. mesaj, 1. mesajdan 31 kat daha pahalı.

Cowork bir şeyi yanlış yaptığında “Hayır, şunu kastetmiştim...” diye yeni mesaj göndermek istiyorsunuz. Göndermeyin.

Her takip mesajı tüm geçmişin üzerine ekleniyor. Claude her turda hepsini tekrar okuyor.

Bunun yerine: önceki bir mesajda “Konuşmayı buradan yeniden başlat” seçeneğine tıklayın (ne kadar yukarıda olursa o kadar çok token tasarruf edersiniz).

2. Her 20 mesajda yeni oturum açın.

Uzun sohbetler token fırını. Bir geliştirici kullanımını takip etti ve tokenlerin yüzde 98,5’inin geçmişi yeniden okumaya gittiğini buldu. Gerçek çıktıya giden sadece yüzde 1,5.

Oturum uzadığında: Claude’dan her şeyi özetlemesini isteyin, kopyalayın, yeni oturum açın, özeti ilk mesaj olarak yapıştırın.

Bağlamı korumuş oluyorsunuz.

3. Görevlerinizi tek mesajda birleştirin.

Üç ayrı prompt, üç ayrı tam bağlam yüklemesi demek. Tek prompt’ta üç görev, tek yükleme.

“Bu makaleyi özetle”, sonra “ana noktaları listele”, sonra “başlık öner” yerine: “Bu makaleyi özetle, ana noktaları listele ve bir başlık öner.”

4. Basit işler için Sonnet kullanın (Opus değil).

Dilbilgisi kontrolü, beyin fırtınası, biçimlendirme, kısa cevaplar. Sonnet bunların hepsini çok daha düşük maliyetle yapıyor. Haiku daha da ucuz.

Opus + Extended thinking’i gerçekten gereken işler için saklayın. Taslaklar ve basit görevler Sonnet-Haiku’da bütçenizin yüzde 30-70’ini derin iş için serbest bırakıyor.

Opus, Sonnet’ten akıllı, Sonnet Haiku’dan akıllı. Extended thinking, düşünme olmadanki moddan akıllı. Ama akıllı demek pahalı demek.

5. HAKKIMDA dosyalarınızı küçük tutun.

Cowork klasörünüzü her görevden önce okuyor. Dosyalarınız büyükse, iş başlamadan binlerce token yanıyor.

6. İşinizi güne yayın.

Bunu pratikte uygulamak zor, ama işe yarıyor.

Claude kayan 5 saatlik pencere kullanıyor. Tüm limitinizi sabah tek oturumda yakarsanız, günlük kapasitenizin çoğu boşa gidiyor.

2-3 oturuma bölün: sabah, öğleden sonra, akşam. Geri döndüğünüzde önceki kullanımınız pencereden düşmüş oluyor. Yoğun saatlerden kaçının.

Teoride güzel ama ben hiç yapmıyorum. Çalışmak istediğimde çalışıyorum. 100 dolarlık planı bunun için ödüyorum. Şimdiye kadar sorun olmadı (ama 20 dolarlık planda çok sorun olmuştu).

V. Claude ile Ustalaşmak 1 Haftada

Bir not

Bu yazıyı Claude’un sponsoruyla yazmıyorum. Claude’dan veya başka bir yapay zeka modelinden para almıyorum. Taraf tutmuyorum.

Ocak ayında Claude’a geçmeniz için yalvarmıştım, öne geçmeniz için. Gelecekte de deneyimlerimi paylaşarak aynısını yapmaya devam edeceğim.

Yapay zeka gürültüsünde en iyi filtre olmak istiyorum. Buraya kadar okuyup bana güvendiğiniz için teşekkürler. Çoğu okur, güvendikleri birinin gönderdiği bir makale yüzünden abone oldu.

Bu makale işinize yaradıysa, başka biri için o kişi siz olun.

Sorularınız varsa iletin, diğer bültenlerde onları zevkle paylaşırım.

Sevgiler

Defne

Pazartesi günü Hisar Okulları’nda annelere yapay zeka eğitimi verdim. Konu kaçınılmaz olarak aynı yere geldi: “Peki çocuklarımız ne okusun?”. Herkesin aklında aynı soru vardı.

Hep birlikte Perplexity’yi açtık. Canlı canlı araştırdık. WEF verileri, McKinsey raporları, OECD tahminleri. Ekrana düşen rakamlar: 2030 mezunlarının çalışacağı pozisyonların %65’i henüz mevcut değil. Bu benim tahminim değil, WEF Future of Jobs Report 2025’in bulgusu.

Bir anne sordu: “Tıp okusa güvende olur mu?” Kısa cevap: hayır. Uzun cevap: 4 yıl sonra “tıp” kelimesinin karşılığı bugünkünden farklı olacak.

Rakamlar Ne Diyor

WEF’in 1.000’den fazla küresel şirketten derlediği veri net: 2025-2030 arasında 170 milyon yeni iş rolü oluşacak, 92 milyon rol ortadan kalkacak. Net kazanım 78 milyon. McKinsey buna ekliyor: 2030’a kadar çalışma saatlerinin %30’u otomatize edilebilir.

Türkiye özelinde tablo daha çarpıcı. WEF, Türkiye’deki becerilerin %44’ünün 2030’a kadar ciddi biçimde değişeceğini söylüyor. Küresel ortalamanın 5 puan üstünde. McKinsey’e göre 21,1 milyon çalışanın becerilerini yenilemesi gerekiyor. Üretken yapay zekanın Türkiye ekonomisine tahmini katkısı yılda 55 milyar dolar.

Peki bu ne anlama geliyor bir lise öğrencisi veya ailesi için?

Yükselen ve Düşen Meslekler: Aynı Tablo, Farklı Okuma

En hızlı büyüyen mesleklere bakınca ilk reflex “o zaman herkes yazılım okusun” oluyor. Ama tablo o kadar basit değil.

Büyüme listesinin tepesinde karbon muhasebecisi var (+%50). Ardından yapay zeka etik ve uyum uzmanı (+%45), yapay zeka ve makine öğrenimi uzmanı (+%40).

Listedeki 16 mesleğin sadece 6’sı “teknoloji” kategorisinde. Geri kalanı sağlık, sürdürülebilirlik, insan bilimleri ve hibrit rollerde.

Risk altındaki mesleklere bakınca da tablo tek boyutlu değil. Baskı ve belge işleme 92/100 risk puanıyla listenin başında. Ama aynı tabloda finansal analist 58/100 ile listenin sonunda. Yani finans ölmüyor, rutin finans ölüyor.

Fark burada. yapay zeka tekrarlayan işi alıyor. Yorum, bağlam ve etik karar gerektiren işi alamıyor.

Eğitim Sistemi Nerede Kırılıyor

Hisar’daki annelerle bu tabloyu Perplexity üzerinden incelerken bir şey fark ettik: büyüyen mesleklerin neredeyse tamamı “soru sorma” becerisi gerektiriyor. Düşen mesleklerin tamamı “cevap verme” üzerine kurulu. Ve eğitim sistemimiz hala cevap veren insan yetiştiriyor.

Asıl mesele şu: eğitim sistemi hala bilgi aktarımı üzerine kurulu. Ama bilgi artık yapay zekanın en ucuz ürettiği şey. Bir öğrenci 4 yıl boyunca muhasebe kurallarını ezberliyor, mezun olduğunda yapay zeka o kuralların %100’ünü daha hızlı uygulayabiliyor.

Harvard ve Stanford’un ortak meta-yetkinlik araştırması (Westover, 2025) altı beceriyi öne çıkarıyor: uyarlanabilir öğrenme, derin yapay zeka anlayışı, zamansal kaldıraç (yapay zeka ile zaman kazanarak değer yaratma), stratejik özerklik, yaratıcı problem çözme ve paydaş empatisi.

Dikkat et: listede “Python bilmek” yok. “Muhasebe standartlarını bilmek” yok. “Excel formülü” hiç yok.

Çünkü 2030’da değerli olan bilgiyi bilmek değil, bilgiyle ne yapılacağını bilmek. Yapay zekanın üretemediği şey bağlam, yargı ve yaratıcı sıçrama.

Peki Eğitim Nasıl Değişmeli

Finlandiya’da lise öğrencileri proje bazlı öğreniyor, ders bazlı değil. Singapur’da yapay zeka okuryazarlığı 10 yaşında müfredata girdi. Kanada’da Express Entry sistemi üniversite diplomasından çok beceri portföyünü değerlendiriyor.

Türkiye? Hala üniversite sınavına hazırlık endüstrisi üzerine dönüyor. Bir öğrenci 2 yıl boyunca test çözerek tıp kazanıyor, sonra 6 yıl boyunca yapay zekanın zaten yapabildiği tanı süreçlerini ezberliyor. Meslek hayatına başladığında rekabet ettiği şey başka bir doktor değil, o doktorun yapay zeka asistanıyla birlikte ürettiği sonuç.

Eğitimde üç katman gerekiyor:

Birinci katman: Yapay zeka okuryazarlığı. Bu sadece “ChatGPT kullanmak” değil. Yapay zekanın nasıl çalıştığını, sınırlarını, önyargılarını anlamak. OECD verisine göre bu beceriye talep %82 artmış durumda.

İkinci katman: İnsan avantajı. Yaratıcı düşünce, duygusal zeka, etik yargı. WEF’in beceri tablosunda yaratıcı düşünceye talep %78, duygusal zekaya %62 artmış. Bunlar yapay zekanın en zayıf olduğu alanlar.

Üçüncü katman: Çift beceri seti. Teknik alan + yumuşak beceri + yapay zeka yetkinliği. Rapordaki en çarpıcı örnek: biyomedikal mühendisliği + veri analizi + İngilizce = üç ülkede vize fırsatı. Tek başına biyomedikal mühendisliği? Sırada bekle.

Henüz Var Olmayan Meslekler

2030’a kadar yaygınlaşması beklenen 12 yeni kariyer kategorisinden bazıları: Yapay zeka etik subayı (AB AI Yasası 2024 ile zorunlu hale geldi), insan-yapay zeka işbirliği tasarımcısı, karbon muhasebecisi, genomik sağlık danışmanı, sentetik kimlik analisti (deepfake tespiti), dijital ruh sağlığı koçu, ajansal yapay zeka süpervizörü.

Bu mesleklerin ortak özelliği: hepsi insan yargısı gerektiriyor. Yapay zeka sistemlerini denetlemek, insanlarla yapay zeka arasındaki iletişimi yönetmek, etik kararlar almak. Teknolojiyi bilmek gerekiyor ama teknolojinin ötesine geçmek de gerekiyor.

Ne Yapmalı

Çocuklarımızın hangi bölümü seçtiğinden çok, o bölümün yanına ne eklediği belirleyecek kariyerini.

Bölüm fark etmeksizin yapay zeka araçlarını anlayan ve kullanan mezunlar, her sektörde %30-40 daha üretken görünüyor. Yapay zeka okuryazarlığı ikinci dil gibi, hangi mesleği seçersen seç gerekiyor.

Ama asıl soru daha derin: Eğitim sistemi bilgi depola-sınavda boşalt döngüsünden çıkıp, düşünmeyi, sorgulamayı ve yapay zeka ile birlikte çalışmayı öğretebilecek mi?

Ben şu an buna “belki” diyorum. Çünkü sistem değişimi beklerken bireysel hazırlık yapmak zorundayız. Diploma başlangıç noktası, varış noktası değil. Kariyer yolu doğrusal değil, spiral. Ve o spiralde seni döndüren şey merak.

Bu yazıdaki her şey sadece çocuklar için değil.

Sana sorum: Çocuğuna veya kendine “ne okuyacaksın” yerine “ne tür problemleri çözmeyi seviyorsun” diye sordun mu? Cevap farklı çıkabilir.

Detay rapora buradan ulaşabilirsin.

Bu yazıda kullanılan veriler WEF Future of Jobs Report 2025, McKinsey Global Institute, OECD AI Skills Report 2024, QS World Rankings 2026 ve Westover (2025) Harvard-Stanford meta-yetkinlik araştırmasından derlenmiştir.

Bu yazıyı geleceğin meslekleriyle ilgilenebilecek başka bir veliyle paylaş.

Paylaş

İki hafta önce Victor’ü yazdım. Sabah 7’de hazır olan gündem özeti, gelen e-postaların özeti, o günkü toplantı notları. Benim için çalışan bir yapay zeka asistanı; hatta 1 haftada da terfi etti. Ve yakında da 7/24 uyumadan çalışmaya başlıyor!

Nasıl mı?

Birinci cevap: Anthropic’in sızdırılan testi

Geçen hafta Anthropic’in iç testlerinden biri yanlışlıkla dışarı çıktı. Şirket bunu duyurmadı. Bir geliştirme paketinin yanlış yayınlanmasıyla görünür oldu, kısa sürede teknoloji basınına yayıldı. Adı Conway.

Conway, Claude arayüzünde ayrı bir sidebar seçeneği olarak açılıyor. Kendi sayfası var. Claude Code çalıştırabiliyor, Chrome’a doğrudan bağlanabiliyor ve dış servislerden gelen webhook tetikleyicilerini destekliyor.

Webhook teknik görünüyor ama arkasındaki fikir basit. Şu an Victor’e bir şey söylemek için ben yazmam gerekiyor. Webhook ile bu değişiyor. “Bir müşteriden form geldi,” “yeni bir e-posta var,” “takvimde 30 dakika kaldı” gibi dış olaylar Victor’ü benim yerime uyandırabiliyor.

Ben yokken de.

Conway sürekli açık kalıyor, tarayıcıda ya da sistem seviyesinde bir sidebar olarak. Kullanıcının konuşmayı başlatmasına bağımlı değil. E-posta gelmesi ya da veri güncellemesi gibi dış olaylar webhook ile ajanı otomatik uyandırıp görevleri kendi başına yürütebiliyor.

Victor için bunu somutlaştırayım. Şu an müşteri bana mesaj gönderdiğinde bilgisayarımı açıp bakıyorum, Victor’dan yardım istiyorum, taslak oluşturuyorum. Conway’le hedef şu: müşteri mesaj gönderdiğinde Victor uyanıyor, bağlamı biliyor, taslak yanıtı hazırlıyor, bana bildirim gönderiyor. Ben telefona baktığımda iş yarı yapılmış.

Küçük bir fark gibi görünüyor. Aslında çok büyük.

İkinci cevap: Açık kaynak bunu zaten yapıyor

Bir şeyi net söylemem lazım. Conway henüz çıkmadı. Test aşamasında, resmi duyuru bile yok. Ama Conway’in iddia ettiği her şeyi açık kaynak dünyası aylar önce yaptı.

Adı Clawdbot’tu. Anthropic’in şikayetiyle Moltbot oldu, sonra OpenClaw adını aldı.

OpenClaw kendi yapay zeka modeli içermiyor. Bir gateway gibi çalışıyor: mesajları Claude, GPT ya da başka bir modele yönlendiriyor, cevabı yorumluyor ve hangi araçları devreye sokacağına karar veriyor. Sürekli açık kalıyor, uzun vadeli hafızası var ve entegrasyonları, izinleri yapılandırabileceğin bir kontrol paneli sunuyor.

WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Google Chat, Signal, iMessage, Microsoft Teams ve daha fazlasına bağlanabiliyor. Tarayıcı kontrolü, dosya okuma-yazma, terminal komutları çalıştırma gibi yetenekleri var.

Bu benim Victor senaryoma çevrilince şöyle görünüyor: Gece bir eğitim başvurusu geldi. OpenClaw bunu fark etti, başvuru formunu okudu, kişinin LinkedIn profilini kontrol etti, benim geçmiş yazışmalarıma göre kişiselleştirilmiş bir karşılama taslağı yazdı, sabah bana bildirdi. Ben kahvemi alıp onayladım ve gönderdim.

Bu senaryo bugün, OpenClaw ile, teknik bilgi gerekse de mümkün.

Conway neden haber oldu?

Conway’in yaptığı her şeyi OpenClaw zaten yapıyor. Fark şurada:

OpenClaw’u kurmak için bir sunucu gerekiyor, ya da en azından her zaman açık bir makine. Konfigürasyon dosyaları var. API anahtarları elle girilmeli. Bir şeyler ters gittiğinde log okumak gerekiyor.

Conway bunları ortadan kaldırmayı hedefliyor. Anthropic’in altyapısında, kutusundan çıkar çıkmaz çalışan, teknik bilgi gerektirmeyen bir versiyon.

Güvenlik meselesini atlamayalım

Araştırmacılar internet üzerinden erişilebilen açık OpenClaw gateway’leri tespit etti. Kullanıcılar kişisel cihazlarını her zaman açık sunuculara dönüştürüyor. Gmail, Slack, GitHub gibi her bağlı servise API anahtarı tutuyorlar ve bunları güvenlik duvarı olmadan internete açıyorlar.

Durumu bir düşün. Her zaman açık, her şeye yetkili bir sistem kuruyorsun. Takviminden dosyalarına kadar her şeye erişebilen bir şey arka planda çalışıyor. Bir hata olduğunda ya da hesap ele geçirildiğinde sonuçları, anlık bir sohbet botunun hatasıyla kıyaslanamaz.

Bir de tespit meselesi var. Sohbet robotunda her adımı görürsün. Hata olduğunda anında fark edersin. Ajan arka planda çalıştığında hatalar uzun süre görünmeden ilerleyebilir.

Anthropic’in Conway’i bu sorunu çözmeye çalışıyor: kendi altyapısında, denetimli, güvenlik katmanı olan bir ortam. Bakalım nasıl çözecekler.

Bugün ne yapabilirsin

Conway çıkmadı. OpenClaw teknik bilgi istiyor. Lindy gibi araçlar bu ikisi arasında bir yerde duruyor: webhook destekli, ajan mantıklı, ama kuruluma hazır. Bir e-posta geldiğinde ya da takvim değiştiğinde tetiklenebiliyor.

Bugün yapabileceğin şey: tek bir rutin iş akışını seç. Haftalık rapor taslağı, gelen e-postaların özeti, toplantı öncesi hazırlık. Bunu herhangi bir araçla otomatize et. Mükemmel olmak zorunda değil. Kas hafızası gibi düşün, her tekrar seni bir sonraki araca daha hazır hale getiriyor.

Conway ya da bir sonraki “her zaman açık ajan” geldiğinde, bu alışkanlığı olanlar bir haftada geçiş yapacak. Yapmayanlar sıfırdan başlayacak.

Sen ne yapıyorsun? Şu an bir iş akışını otomatize ettin mi, yoksa bekliyor musun?

Paylaş

Henüz abone olmadıysan, bültene abone ol. Bu bültende her gün yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Sevgiyle, Defne

Claude hakkında çok yazdım. Claude ücretsiz öğren, Claude Skills, Claude Cowork prompt kitaplığı, Claude Code ile kod yazmadan kod yazdırmak, Excel’de Claude, Claude ile Sunum, ChatGPT’den Claude’a geçmek sevgilini terk etmeye benzer. Her birini ayrı ayrı, derinlemesine anlattım. O yazıların her biri zaten Claude kullanmaya başlamış okuyucular içindi.

Ama her hafta aynı mesajı alıyorum: “Bunları okuyorum, ilginç geliyor, ama ben daha adımımı atmadım. Nereden başlayacağımı bilmiyorum.”

Haklılar. Her gün yeni bir yapay zeka aracı çıkıyor, her biri büyük vaatlerde bulunuyor. Hangisini deneyeceğini, hangisine vakit ayıracağını bilemiyorsun.

Bu yüzden bir 101 serisi başlatıyorum. Her bölümde tek bir yapay zeka aracını sıfırdan anlatacağım. Kendi deneyimimle. Ne işe yarar, nasıl kurulur, ilk yarım saatte ne yapabilirsin, kimin işine yarar.

Ve tabii ki Claude ile başlıyorum.

Bu yazıda şunları bulacaksın:

• Claude nedir, neden onunla başlıyorum

• Plan seçimi: ücretsiz mi, Pro mu, Max mi

• Kurulum: masaüstü uygulaması, profil, ayarlar

• Modeller: Opus, Sonnet, Haiku, hangisini ne zaman kullanmalı

• Sohbette neler yapabilirsin: dosya yükleme, web araması, dikte, araştırma modu

• Claude ne üretebilir: artifact’ler, dosya oluşturma, görselleştirme

• Projeler: kalıcı çalışma alanın

• Büyük resim: Claude bir chatbot değil, bir işletim sistemi

• İlk 30 dakikanda ne yap

Hazırsan başlayalım.

Neden Claude?

2025’ten beri neredeyse her büyük yapay zeka platformunu günlük iş akışımda test ettim. ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity. Her birinin güçlü olduğu yerler var.

Ama Claude’un bir özelliği onu ayırıyor: ne istediğini anlaması. Prompt’unu tam yazmasan bile bağlamdan çıkarıyor. Uzun belgeleri okuyor, yapı kuruyor, tutarlı kalıyor.

Bültenlerimin hepsini Claude ile yazıyorum. Eğitim materyallerimi hazırlıyorum. Danışmanlık tekliflerimi oluşturuyorum. Victor’ün, kişisel yapay zeka asistanımın, iki ayağından biri Claude Cowork.

Her şeyde birinci mi? Hayır. Araştırma için Perplexity daha güçlü. Google ekosistemiyle çalışıyorsan Gemini mantıklı. Ama birine “tek bir araçla başla, onu iyi öğren” desem, Claude derim.

Neden mi? Birkaç somut neden var.

Birincisi, bağlam penceresi. 1 milyon token, yani kabaca 750.000 kelime tek bir sohbette. Bir kitabın tamamını, bir projenin tüm belgelerini, bir şirketin yıllık raporlarını tek seferde yükleyip üzerinde çalışabiliyorsun. Diğer araçların çoğu bu kapasitenin yakınında değil. Üstelik Claude bu büyük bağlamda bilgiyi kaybetmiyor. MRCR v2 testinde (uzun belgelerde gömülü detayları bulma kapasitesi) %76 skor alıyor, bir önceki versiyonda bu %18,5’ti.

İkincisi, muhakeme gücü. Claude’un Opus modeli cevap vermeden önce problemi düşünüyor, adımları tartıyor, gerektiğinde durup derinleşiyor. Anthropic buna “adaptive thinking” diyor. Ekonomik değer üreten bilgi işlerinde (analiz, strateji, planlama) GPT-5.2’yi 144 Elo puanla geçiyor GDPval-AA testinde.

Üçüncüsü, otonomi. Claude sadece cevap vermiyor, iş yapıyor. Karmaşık görevleri alt parçalara ayırıp paralel çalışabiliyor. Terminal-Bench 2.0’da sektör lideri. Bu ne demek? Claude’a “şu verileri analiz et, rapor yaz, sunuma dönüştür” dediğinde bunu tek komutla, kendi başına yapabiliyor.

ChatGPT’den geçmeyi düşünüyorsan, bu yazımda geçiş sürecini detaylıca anlattım.

Büyük Resim: Chatbot Değil, İşletim Sistemi

Devam etmeden önce bir çerçeve çizeyim. Çünkü Claude’u sadece “sohbet edilen bir yapay zeka” olarak düşünürsen, kapasitesinin %20’sini kullanırsın.

Eski model şuydu: bir sohbet kutusu aç, sorununu yaz, cevabı al, kopyala-yapıştır yap. Her seferinde sıfırdan başla, her seferinde kendini yeniden anlat, çıktın tarayıcı penceresinde kalsın.

Yeni model farklı. Claude 2026’da üç katmanlı bir sistem gibi çalışıyor:

Yüzeyler: Claude’a nereden eriştiğin. Tarayıcıdaki sohbet (Claude Web), masaüstü ajanı (Cowork), terminal (Claude Code), ya da zaten kullandığın uygulamalar (Chrome, Excel, PowerPoint). Hepsi aynı zekaya bağlı, farklı kapılar.

Bağlam Motoru: Claude’un seni ve işini hatırlamasını sağlayan katman. Projeler (kalıcı çalışma alanların), Skills (otomatik iş akışların), Bağlayıcılar (Connectors) (Google Drive, Slack, Notion gibi araçlarla canlı bağlantı). Bu katman sayesinde Claude her seferinde sıfırdan başlamıyor.

Zeka Çekirdeği: Altta çalışan muhakeme motoru. Opus 4.6. Düşünen, analiz eden, karar veren kısım.

Bu yazıda ilk iki katmanı, yani yüzeyleri ve bağlam motorunu kuruyoruz. Zeka çekirdeği zaten altta çalışıyor, senin işin onu doğru bağlamla beslemek.

Kısa versiyon: Claude’a soru sormayı bırak, iş delege etmeye başla. Sen artık bir operatör değilsin, bir yöneticisin. İngilizce (ya da Türkçe) yeni programlama dili.

Başlamadan Önce: Claude’u Edin ve Plan Seçin

Claude’u nereden kullanacaksın?

Üç seçenek var:

1. Tarayıcı (claude.ai): En kolay başlangıç noktası. Sohbet, projeler, artifact’ler, bağlayıcılar (connectors), web araması, hepsi burada. Claude’u denemek için yeterli.

2. Masaüstü uygulaması (Mac ve Windows): Benim önerim bu. Tarayıcıdaki her şeyi içeriyor, artı Cowork, Claude Code ve masaüstü uzantıları gibi özellikler sadece burada var. Tarayıcının “sekme yenilendi, sohbetin gitti” sorunu da yok. claude.com/download adresinden indir.

3. Mobil uygulama (iOS ve Android): Hızlı sorular, sesli giriş, sohbetlere yolda devam etmek için. Ağır iş için değil ama elde olması iyi.

Kısa tavsiye: masaüstü uygulamasını indir. Ücretsiz ve en güçlü özellikler orada.

Hangi plan?

• Ücretsiz: Sonnet ve Haiku modelleriyle çalışıyorsun. Web araması, projeler, artifact’ler, hafıza, bağlayıcılar, dosya oluşturma var. Opus modeline (en güçlüsü) erişimin yok, günlük mesaj limitin dar, Cowork ve Claude Code kapalı. Tanımak için iyi, iş için yetersiz.

• Pro (aylık 20 dolar): Çoğu kişi için doğru plan. Tüm modellere erişim (Opus dahil), ücretsiz plana göre yaklaşık 5 kat daha fazla kullanım, Cowork, Claude Code, sınırsız proje, Araştırma modu, sohbetler arası hafıza, Excel ve PowerPoint entegrasyonu. İş için kullanacaksan burası.

• Max (aylık 100-200 dolar): Yoğun kullanıcılar için. Pro’ya göre 5x veya 20x daha fazla kullanım. Daha yüksek çıktı limitleri, yeni özelliklere erken erişim, yoğun saatlerde öncelikli erişim. Claude’un içinde yaşayanlar için.

Kısa tavsiye: Pro ile başla. Ücretsiz plan göz gezdirmek için yeterli, ama Claude’un gerçek gücünü Pro’da görüyorsun.

Pro’ya para vermeden önce denemek istiyorsan, Claude’u öğrenmek için her şey ücretsiz yazıma bak. Ücretsiz planla bile neler yapabileceğini orada anlattım.

Kurulum: Profilini ve Ayarlarını Hazırla

Uygulamayı indirip planını seçtikten sonra iki şey yap: ayarlarını gez ve profilini kur. İnsanların çoğu bunu atlar ama burada çok işe yarar şeyler var.

Profilini ayarla

Ayarlar > Genel > Profil (Settings > General > Profile) yolunu izle. Burada adını, iş alanını ve yanıt tercihlerini belirleyeceksin.

Claude her sohbette bu bilgileri okuyor. Ne kadar spesifik yazarsan, yanıtlar o kadar sana özel oluyor.

Ne yazabileceğine dair örnekler:

• “Kısa ve net yanıt ver, gereksiz uzatma”

• “Varsayımlarımı sorgula, her şeye onay verme”

• “Jargon kullanma, kullanırsan açıkla”

• “Bir soruyu cevaplamadan önce netleştirici sorular sor”

• “Türkçe yanıt ver”

Bu profili bir kere yazıyorsun, her sohbette otomatik uygulanıyor.

Yetenekleri aç

Ayarlar > Yetenekler (Settings > Capabilities) bölümünde bir dizi anahtar var. Hepsini aç:

Sohbet arama ve referans: “Geçen hafta web sitesi hakkında konuştuğumuz sohbeti bul” gibi eski sohbetleri aratabiliyorsun.

Sohbet geçmişinden hafıza oluştur: Claude seni ve tercihlerini zamanla öğreniyor. Aynı şeyi tekrar tekrar söylemene gerek kalmıyor.

Artifact’ler: Claude’un sohbet yanından ayrı bir panelde oluşturduğu belgeler, kodlar, interaktif uygulamalar. Bu özellik kapalıysa Claude sadece metin yanıtı verir.

Yapay zeka destekli artifact’ler: Artifact’lerin kendisinin de yapay zeka kullanabilmesi. Örneğin Claude’un oluşturduğu bir uygulama, içinde kendi başına yapay zeka işlemi yapabiliyor.

Satır içi görselleştirme: Claude’un sohbet içinde grafik, diyagram, akış şeması çizmesi. Yeni eklenen bir özellik.

Bulut kod çalıştırma ve dosya oluşturma: Word, Excel, PowerPoint, PDF dosyaları oluşturabilmesi. Bu kapalıysa Claude sadece metin verir, dosya üretemez.

Birkaç önemli detay:

• Araç erişimi kısmında “Gerektiğinde yükle” seçeneğini seç. Sohbetlerini hafif tutar.

• Ağ erişimine izin ver seçeneğini aç. Hassas verilerle çalışıyorsan takip et.

• Alan adı izin listesi kısmında “Tüm alan adları” çoğu kişi için yeterli. Kurumsal ortamda kısıtlaman gerekebilir.

Kullanım limitini kontrol et

Ayarlar > Kullanım (Settings>Usage) yolunda iki bilgi var: oturum limiti (birkaç saatte bir sıfırlanır) ve haftalık limit. İkisini de burada görüyorsun.

Pro planda kullanımını takip etmek önemli. Bir görevden önce ve sonra bakarak neyin ne kadar kota yediğini öğrenebilirsin. Limitine ulaştığında Claude yanıt vermeyi durduruyor, ve insanların çoğu neden durduğunu bilmiyor. Cevap burada.

Modeller: Opus, Sonnet ve Haiku

Claude’un üç modeli var. Sohbet kutusundaki model seçiciden değiştirebiliyorsun.

• Sonnet varsayılan model. Hızlı, akıllı, işlerin büyük çoğunluğunu iyi hallediyor. Yazma, analiz, kodlama, araştırma, özetleme. Günlük iş atı.

• Opus en güçlü model. Daha derin muhakeme, karmaşık çok adımlı görevlerde daha iyi. Daha yavaş ve daha fazla kota kullanıyor. Sonnet yetmediğinde geç. Opus’un farkı sadece “daha akıllı” olması değil: ne zaman durup düşünmesi gerektiğini kendi ayarlıyor. Basit bir soru sorduğunda hızlı cevap veriyor, karmaşık bir analiz istediğinde derinleşiyor. Anthropic buna “adaptive thinking” diyor.

• Haiku hafif model. Çok hızlı, basit sorular ve kısa görevler için.

Opus ve Sonnet’te bir de “genişletilmiş düşünme” (extended thinking) seçeneği var. Model seçicideki toggle. Claude cevap vermeden önce problemi düşünüyor, adımları tartıyor, sonra yanıt veriyor. Ben her zaman açık tutuyorum.

Pratik kural: günlük işlerin %80’inde Sonnet yeterli. Uzun belge analizi, strateji oluşturma, karmaşık kodlama gibi işlerde Opus’a geç. Haiku’yu “şu kelimenin İngilizcesi ne” tarzı küçük sorularda kullan.

Sohbette Neler Yapabilirsin

Sohbet kutusundaki + butonuna bas. Burada Claude’un yeteneklerinin çoğuna erişiyorsun.

Dikte: yazma yerine konuş

Sohbet kutusunun sağındaki mikrofon butonu. Claude’a yazmak yerine konuşuyorsun. Gerçek zamanlı yazıya çeviriyor, göndermeden önce düzenleyebiliyorsun.

Beyin fırtınası, uzun bağlam anlatma için çok pratik. Ama Türkçe desteklemiyor. O yüzden ben dikte için Wispr Flow kullandığımdan bana sorun olmuyor.

Dosya yükleme

Sohbete neredeyse her şey yüklenebilir: PDF, görsel, Excel, Word, kod dosyaları. Claude okuyor ve üzerinde çalışıyor.

Google Drive, GitHub gibi araçları bağladıysan, dosyaları indirip tekrar yükleme gerek yok. Doğrudan oradan çekebiliyorsun.

Web araması

Claude güncel bilgi için internette arama yapabiliyor. Son gelişmeler veya veri sorduğunda otomatik yapıyor, ama + menüsünden açıp kapatabiliyorsun.

Araştırma modu

ChatGPT veya Gemini’deki derin araştırma özelliğinin Claude versiyonu. Birden fazla kaynağı tarıyor, bulduklarını çapraz kontrol ediyor, kaynaklı detaylı bir rapor çıkarıyor. Arka planda çalışıyor, 5 ile 45 dakika arası sürebilir. Sen çalışmaya devam edebilirsin.

Yazım stilleri

Belirli bir iş türü için Claude’un nasıl yazacağını tanımlıyorsun. Ayarlar > Stiller bölümünden oluşturuyorsun, sonra + menüsünden seçiyorsun.

Hazır şablonlar gibi düşün: müşteri e-postaları için bir stil, sosyal medya postları için başka bir stil, teknik dokümantasyon için bir başkası.

Not: uzun belge yükleyerek stil oluşturmaya çalışırsan genellikle iyi sonuç vermiyor. Bunun yerine özel bir yazım becerisi (skill) oluşturmak daha etkili. Bu yazımı “Skill”lerle ilgili kaçırma.

Bağlayıcılar (Connectors)

Claude, Google Drive, Gmail, Calendar, Notion, Slack, Canva gibi araçlarla doğrudan bağlanabiliyor. Bağlandıktan sonra + menüsünden her sohbet için hangilerinin aktif olacağını seçebiliyorsun.

Eskiden şöyle yapıyordun: Google Drive’dan dosyayı indir, Claude’a yükle, sonucu al, tekrar Drive’a koy. Şimdi Claude doğrudan Drive’daki dosyayı okuyor, Slack kanalındaki mesajı çekiyor, Notion sayfasını güncelliyor. Arada sen yoksun. Bir kere yetkilendiriyorsun, gerisini Claude hallediyor.

Kurulumu 30 saniye: Özelleştir > Bağlayıcılar (Settings>Connectors) git, kullandığın aracı bul, yetkilendir. Bitti.

Claude Ne Üretebilir?

Claude sadece metin yanıtı vermiyor. İşte üretebilecekleri:

Satır içi görselleştirme

Sohbetin içinde grafik, diyagram, akış şeması, zaman çizelgesi oluşturabiliyor. Bazen kendisi karar veriyor (”bunu görsel anlatsam daha net olur”), bazen sen istiyorsun: “bunu diyagram olarak çiz”, “bu veriyi grafikle göster”.

Görseller sohbetin parçası, kalıcı değil. Saklamak istersen görsel olarak kaydedebilir veya artifact’e dönüştürebilirsin.

Artifact’ler: anında prototipleme

Sohbetin yanında ayrı bir panelde açılıyor. Claude’un oluşturduğu daha kapsamlı çıktılar burada: belgeler, kod, interaktif uygulamalar, web siteleri, dashboard’lar, görselleştirmeler.

Artifact’leri bir “mini uygulama fabrikası” gibi düşün. “Bana bir ROI hesaplayıcı yap” diyorsun, Claude sohbetin yanında çalışan bir hesap makinesi oluşturuyor. “Bu veriyi interaktif grafikle göster” diyorsun, filtrelenebilir bir dashboard çıkıyor. API anahtarı yok, deployment yok, kod bilgisi gerekmiyor.

Artifact oluşturulduktan sonra kopyalayabilir, indirebilir, linkle paylaşabilir, üzerinde iterasyon yapabilir veya varyasyonlara ayırabilirsin. Bazıları interaktif. “Yapay zeka destekli artifact’ler” açıksa, Claude kendi içinde yapay zeka kullanan uygulamalar bile yapabiliyor.

Dosya oluşturma

Word belgesi, Excel tablosu, PowerPoint sunumu, PDF, veri raporu. Formatlanmış, düzenlenmiş, müşteriye gönderilmeye veya ekiple paylaşılmaya hazır dosyalar.

“Bu verileri analiz et ve yönetim kuruluna sunulacak bir rapor hazırla” diyorsun, Claude Word dosyası olarak teslim ediyor.

Excel ve PowerPoint’in içinde Claude

Pro planla birlikte Claude, Excel ve PowerPoint’in içine gömülü olarak çalışıyor. Ayrı bir pencere açmana gerek yok.

Excel tarafında: tüm çalışma kitabını okuyor, iç içe formülleri ve sekmeler arası bağımlılıkları anlıyor, #REF hatalarını buluyor, düz İngilizce (ya da Türkçe) komutla finansal model kurabiliyor.

PowerPoint tarafında: mevcut slayt şablonlarını ve fontlarını okuyup ona uygun slaytlar üretebiliyor. Excel’deki veriyi analiz edip doğrudan sunuma dönüştürmek de mümkün.

Chrome’da Claude

Claude bir de tarayıcı eklentisi olarak çalışıyor. Ekranı senin gördüğün gibi görüyor, formları doldurabiliyor, sayfalar arası geçiş yapabiliyor, login gerektiren sitelerde bile çalışabiliyor. CRM’e veri girişi, araştırma sırasında birden fazla sekme arasında bilgi toplama gibi işler için pratik.

Projeler: Kalıcı Çalışma Alanın

Buraya kadar anlattıklarım tek sohbet içindeydi. Projeler, Claude’u belirli bir iş için kalıcı olarak hazır tutmanı sağlıyor.

Bir proje oluşturuyorsun, bağlamını yazıyorsun, bilgi dosyalarını yüklüyorsun. O projede açtığın her yeni sohbet, bu bağlamla başlıyor. Claude ayrıca aynı projedeki tüm sohbetlerden hafıza biriktiriyor. Ne kadar çok kullanırsan o kadar akıllı oluyor.

Projeler hakkında bilinmesi gereken bir kural var: izolasyon. Her projenin hafızası kendine ait. “Satış Teklifleri” projende biriken bilgi, “Bülten” projene sızmıyor. Bu kasıtlı bir tasarım. Farklı işler için farklı bağlamlar, birbirini kirletmeden.

Bunu şöyle düşün: her proje ayrı bir cam kavanoz. İçine marka rehberini, geçmiş çıktıları, müşteri bilgilerini koyuyorsun. Claude o kavanozun içindeki her şeyi biliyor ama yan kavanoza bakamıyor.

Proje nasıl oluşturulur

1. Sol menüde “Projeler”e tıkla.

2. Yeni proje oluştur.

3. İsim ver. Net olsun: “Bülten”, “Müşteri İşleri”, “Eğitim Materyalleri”, “Kitap Yazımı” gibi.

4. Özel talimatlar ekle. Claude’a bu projenin ne hakkında olduğunu, nasıl yaklaşması gerektiğini, hangi bağlama ihtiyacı olduğunu söyle.

5. Bilgi dosyaları yükle. Belgeler, stil rehberleri, referans materyaller, Claude’un daha iyi çalışması için gereken her bağlam.

Özel talimatlara ne yazmalı

Bu projenin kalbi. Claude her sohbette önce bunu okuyor. Her proje aslında gizli bir özel prompt çalıştırıyor, her etkileşimden önce. Bu sayede ton, format ve yaklaşım tutarlı kalıyor.

İşini kolaylaştıracak bir yöntem: Claude’a yeni bir sohbette şu prompt’u ver, seni mülakat etsin, sonra hazır talimatları oluştursun:

Sen bir Claude Proje kurulum asistanısın. Görevin beni mülakat etmek, sonra yeni bir Claude Projesi için özel talimatlar oluşturmak.

KURALLAR:

• Her seferinde TEK soru sor. Cevabımı bekle.

• Mülakat bitmeden talimat oluşturma.

• Cevaplarım belirsizse itiraz et, daha spesifik olmamı iste.

MÜLAKAT AKIŞI:

1. Bu proje hangi iş veya iş akışı için?

2. Çıktının hedef kitlesi kim?

3. Claude hangi rolde olacak? (ghostwriter, editör, stratejist vb.)

4. Ton ve format tercihlerin ne?

5. Claude bu projede HER ZAMAN ne yapmalı?

6. Claude bu projede ASLA ne yapmamalı?

7. Claude işe nasıl yaklaşsın? (önce soru mu sorsun, taslak seçenekleri mi sunsun, doğrudan çıktı mı versin?)

Bittiğinde şu yapıda talimatlar oluştur: Rol, Bağlam, Kurallar, Süreç, Çıktı formatı.

Bu mülakat bittiğinde elinde projeye yapıştırmaya hazır talimatlar olacak.

Bir ipucu daha: bir sohbet başlattın ama projeye ait olması gerektiğini fark ettin. Sorun yok. Sohbet geçmişinde o sohbetin yanındaki üç noktaya tıkla, “Projeye ekle” de.

İlk 30 Dakikanda Ne Yap

Claude’u ilk açtığında “merhaba” yazma. Gerçek bir iş ver.

Deney 1: Bir toplantı notu yapıştır. “Bundan aksiyon maddeleri çıkar, sorumluları belirle” de.

Deney 2: Bir makale linki at. “Türkçe özetle, ana 5 mesajı çıkar” de.

Deney 3: Bir Excel dosyası yükle. “Bu verideki trendi analiz et, dikkat çeken anomalileri bul” de.

Deney 4: “Benim için bir haftalık sosyal medya içerik planı oluştur” de. Ne kadar bağlam verirsen (sektör, hedef kitle, platform) o kadar iyi sonuç alırsın.

İlk sohbetten sonra bir proje oluştur. Bağlamını yaz, bilgi dosyalarını yükle. Aynı konu üzerinde her yeni sohbetin sıfırdan değil, o projenin hafızasıyla başlasın.

Sırada Ne Var: 5 Seviyeli Yol Haritası

Bu yazı seni 1. ve 2. seviyeye taşıdı. Claude’u indir, kur, ayarla, ilk iş deneyimini yap, bir proje oluştur.

Ama Claude kullanımının aslında 5 seviyesi var, ve bu yazı ilk ikisiyle ilgiliydi:

Seviye 1 - Ücretsiz sohbet: Tarayıcıda temel prompt yazma. Buradan başlıyorsun.

Seviye 2 - Pro + Düşünme: Opus 4.6 ile genişletilmiş muhakeme. Bu yazıda burasını kurduk.

Seviye 3 - Cowork + Projeler: Claude bilgisayarındaki dosyaları okuyor, proje bazlı hafıza biriktiriyor. Cowork ile Claude senin yerine otonom çalışabiliyor, Cowork prompt kitaplığımı buradan inceleyebilirsin.

Seviye 4 - Skills + Bağlayıcılar: Otomatik iş akışları ve canlı uygulama verisi. Skills ile Claude’a nasıl çalışacağını öğretiyorsun. Skills’in mantığı şu: en çok tekrar ettiğin talimatları bir SKILL.md dosyasına paketliyorsun, sonra “/linkedin” gibi bir komutla tetikliyorsun. Her seferinde yeniden anlatmak yerine, bir kere öğretip sürekli kullanıyorsun.

Seviye 5 - Tam otonom: Zamanlanmış görevler, Claude Code, alt-ajan takımları. Claude Code ile kod bilmeden araçlar inşa ediyorsun. Excel entegrasyonuyla zaten kullandığın uygulamanın içinde çalışıyor. Victor’u zaten biliyorsun; Claude Dispatch ile kendisi de terfi aldı.

Bu seviyelerin her biri ayrı bir yazıyı hak ediyor ve hepsini bu bültende bulacaksın.

101 serisinin devamında sırada Perplexity 101, Gemini 101, Copilot 101, Manus 101 var. Her birinde aynı yapı: ne işe yarar, nasıl kurulur, ilk yarım saatte ne yapabilirsin, kimin işine yarar, kimin yaramaz.

Etrafında “yapay zeka denemek istiyorum ama nereden başlayacağımı bilmiyorum” diyen biri varsa bu seriyi paylaş. Tam onlar için yazıyorum.

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere.

Paylaş

Kasım 2025’te Yann LeCun, Mark Zuckerberg’in ofisine girdi ve “Ben çıkıyorum” dedi.

Meta’nın baş bilim insanı. Turing Ödülü sahibi. Yapay zekanın yaşayan efsanelerinden biri. Ve yıllardır patronuyla aynı masada oturup farklı bir şey söyleyen adam: “Büyük dil modelleri (LLM’ler - bizim şu an kullandığımız chatbotlar) bizi gerçek zekaya taşımayacak.”

Dört ay sonra, Mart 2026’da, LeCun AMI Labs’ı kurdu ve tarihin en büyük tohum turunu kapattı: 1,03 milyar dolar. Değerleme: 3,5 milyar dolar. Jeff Bezos, Eric Schmidt, Mark Cuban, Tim Berners-Lee masada.

Peki bu adam neden bu kadar inatla “LLM yanlış yol” diyor? Ve bu, neden senin sektörünü, kariyerini, hatta günlük hayatını ilgilendiriyor?

Herkesin Atladığı Matematik

LeCun’un LLM eleştirisi felsefi değil, matematiksel.

Şöyle düşün: bir dil modeli her kelimeyi üretirken küçük bir hata payı taşır. Diyelim her adımda yüzde 1 hata. Tek bir kelime için önemsiz. Ama 100 kelimelik bir paragrafta doğru kalma olasılığın (0.99)^100 = yüzde 36’ya düşer. 500 kelimede neredeyse sıfır.

Bu, chatbotların neden uzun metinlerde “halüsinasyon” yaptığını açıklıyor. Modelin her adımdaki küçük sapması birikiyor. LeCun bunu “üstel hata birikimi” diyor ve iddiası net: bu mimariyi ne kadar büyütürsen büyüt, bu problem yapısal. Daha fazla veri veya daha büyük model çözmez.

Dünya modeli ise farklı çalışıyor. Kelime kelime tahmin yerine sahnenin genel yapısını kavrar. JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) piksel piksel ilerlemek yerine soyut temsiller öğreniyor. Bir çocuğun topu havaya atıp düşmesini izleyerek yerçekimini “anlaması” gibi. Hiç fizik kitabı okumadan.

Daha az veriyle, daha az hesaplama gücüyle, daha verimli öğrenme. Kağıt üzerinde güzel. Pratikte henüz kanıtlanmamış. Ama 1 milyar dolar “buna inanıyoruz” demenin en somut yolu.

Kimse Konuşmuyor Ama AMI Labs’ın Ekibi Çok Şey Anlatıyor

AMI Labs haberlerinde hep LeCun’un adı geçiyor. Ama asıl dikkat çekici olan ekibin profili.

CEO Alex LeBrun, Wit.ai’ın kurucusu. Facebook bu şirketi satın aldı, LeBrun yıllarca LeCun’un altında Meta AI’da çalıştı. Yani bu ikili birbirini tanıyor, güveniyor.

COO Laurent Solly, Meta’nın Avrupa Başkan Yardımcısıydı. Araştırma değil, iş geliştirme insanı. Bu detay önemli: AMI Labs sadece akademik bir proje değil, ticarileşme niyeti birinci günden var.

Bilim ekibi tamamen “vision” (görüntü) ağırlıklı. Saining Xie (Baş Bilim İnsanı), Michael Rabbat (VP of World Models), Pascale Fung (Araştırma ve Inovasyon Şefi). Hepsi görüntü işleme, video anlama, fiziksel temsil öğrenme alanlarından geliyor. LLM geçmişi olan neredeyse kimse yok.

Bu bir tesadüf değil, bir manifesto. “Biz metin işi yapmıyoruz” demenin ekip kurma yoluyla ifadesi.

Paris merkez. New York, Montreal, Singapur ofisleri var. Singapur detayı da ilginç: Asya pazarına yakınlık, özellikle üretim ve robotik alanında. Avrupa ve Asya’daki endüstriyel müşterilere erişim stratejisi belli.

1 Milyar Dolar Nereye Gidiyor?

İlk ortak dijital sağlık şirketi Nabla (LeBrun’un eski şirketi). Ama asıl hedef endüstriyel robotik.

Neden? Çünkü fiziksel dünyayı anlayan yapay zekanın ilk müşterileri fabrika hatları, depolar ve lojistik merkezleri olacak.

Bezos’un masada olması tesadüf değil. Amazon’un dünya genelinde 750’den fazla merkezi var. Bu merkezlerde robotlar zaten çalışıyor. Ama mevcut robotlar programlanmış yolları takip ediyor: A noktasından B noktasına, hep aynı rota. Dünya modelli robotlar ise ortamı anlayıp kendi kararlarını verecek. Önüne kutu düşerse durma, etrafından dolaş. Raf yeri değiştiyse yeniden hesapla. Bu fark, programlanmış otomasyon ile gerçek otonom davranış arasındaki fark.

Google DeepMind de benzer yolda (Genie 2 projesi). “Physical Intelligence”, 400 milyon dolar topladı. Dünya modelleri yarışı başladı, bu sadece LeCun’un hobisi değil.

Türkiye Bu Trendin Neresinde?

Şimdi kritik soru: dünya modelleri LLM’lerden farklı olarak hangi sektörlere vuracak? Üretim, mühendislik, lojistik ve enerji. Türkiye’nin güçlü olduğu alanların hepsi.

Türkiye, Avrupa’nın altıncı büyük üretim ekonomisi. Otomotiv, beyaz eşya, tekstil, gıda. Bu sektörlerin her birinde fiziksel süreçler var: montaj, kalite kontrol, depolama, paketleme.

Hükümet imalat sektöründe robotik ve otomasyon için yaklaşık 600 milyon dolarlık teşvik paketi ayırdı. Dünya Bankası, otomasyonun Türkiye’nin GSYİH’sine 12 milyar dolar ekleyebileceğini öngörüyor.

Lojistikte de Türkiye’nin coğrafi konumu doğal bir avantaj. Mersin, Ambarlı, İstanbul Havalimanı Kargo. Bu tesislerde otonom sistemler zaten gündemde.

Ama bir sorun var: Türkiye’deki yapay zeka tartışması yüzde 90 oranında LLM etrafında dönüyor. ChatGPT kullanımı, prompt mühendisliği, metin üretimi. Bunlar önemli. Ama resmin yarısı. Dünya modellerini, endüstriyel yapay zekayı, robotik algılama sistemlerini konuşan, takip eden, araştıran insan sayısı çok az. LeCun’un topladığı 1 milyar dolar bir mesaj: yatırımcılar LLM’lerin ötesine geçti. Türkiye bu mesajı okumakta geç kalırsa, güçlü olduğu sektörlerde fırsatı başkalarına kaptırır.

Somut kesişim noktaları:

Otomotiv ve beyaz eşya. Montaj hatlarında kalite kontrol, parça manipülasyonu, otonom iç lojistik. TOGG, Vestel, Arçelik gibi şirketler bu teknolojiyi ilk benimseyenler arasında olabilir. Koşul: Ar-Ge ekiplerinin dünya modeli kavramını tanıması.

Lojistik ve depoculuk. Dünya modelli bir robot, standart otomasyon sisteminden farklı olarak değişen ortam koşullarına uyum sağlar. Kırılan palet, yer değiştiren raf, farklı boyut paketler. Hepsini anlık çözer. Türkiye’nin transit konum avantajıyla bu teknoloji büyük fark yaratır.

İnşaat ve mühendislik. Saha robotları, yapı denetim droneları, tehlikeli ortam operasyonları. Dünya modeli olmadan bu robotlar ancak basit görevler yapabilir. Dünya modeliyle karmaşık sahalarda bağımsız hareket edebilir.

Bireyler İçin Ne Anlama Geliyor?

“Benim fabrikam yok, robotla işim yok” diye düşünüyor olabilirsin. Yine de seni ilgilendiriyor.

Yetkinlik haritası genişliyor. LLM dünyasında değerli beceriler belliydi: prompt yazma, metin düzenleme, veri analizi. Dünya modelleri yaygınlaştıkça yeni bir katman ekleniyor. Simülasyon ortamlarını anlama, robotik süreç tasarımı, fiziksel yapay zeka sistemlerinin eğitim verisini hazırlama. İki yıl önce “prompt mühendisliği” de niş görünüyordu. Şimdi LinkedIn’de herkes prompt mühendisi.

Arz-talep dengesini düşün. LLM becerisi olan on binlerce kişi var. Dünya modeli anlayan, JEPA’yı takip eden, simülasyon tabanlı öğrenmeyi bilen kaç kişi var? Az. Ve bu alandaki talep 18-24 ay içinde ivme kazanacak. Erken öğrenen, az bulunan profesyonel olur.

Girişimcilik penceresi açılıyor. LLM popülerliğinden sonra yüzlerce yapay zeka danışmanlık şirketi kuruldu. Dünya modeli teknolojisi olgunlaştığında aynısı olacak: sektöre uyarlayan, entegre eden, eğiten küçük şirketlere ihtiyaç doğacak. Pencere şu an açık, 2-3 yıl sonra kalabalıklaşır.

Günlük hayat da değişecek. Bu biraz daha uzak ama görmezden gelinecek kadar değil. Dünya modelleriyle çalışan robotlar sadece fabrikada kalmayacak. Ev yardımcıları, kargo teslimat, kişisel sağlık asistanları. Fiziksel dünyayı anlayan yapay zeka, ekrandan çıkıp yaşam alanına girecek.

LeCun 1 milyar dolar toplarken sadece yatırımcılara değil, hepimize bir şey söylüyor: yapay zekanın metin tarafı hikayenin sadece ilk yarısıydı. İkinci yarı fiziksel dünyada yazılacak.

Ne Yapmalı?

• “World model” ve “JEPA” terimlerini öğren. LLM ile farkını tek cümleyle açıklayabilecek seviyeye gel.

• AMI Labs, Physical Intelligence, DeepMind Genie 2 haberlerini takip listene ekle.

• Kendi sektöründeki veya kariyer alanındaki fiziksel süreçleri listele. Hangilerinde algılama, simülasyon veya otonom karar verme gerekiyor? Bu süreçler dünya modellerinin ilk etki alanı.

• Ekibinle veya kendi başına bir öğrenme planı yap. “LLM dışında hangi yapay zeka mimarileri benim işime yarar?” JEPA, video tahmin modelleri, simülasyon tabanlı öğrenme.

Sadece metin yapay zekasına odaklanmak, mutfakta sadece bıçak kullanıp ocağı hiç açmamak gibi.

Paylaş

2026’nın ilk üç ayında 45.000’den fazla teknoloji çalışanı işini kaybetti. Aynı dönemde 1,3 milyon yeni yapay zeka pozisyonu açıldı. Yapay zeka mühendisliği ilanları yüzde 143 arttı. “Ajan orkestratörü” diye bir meslek doğdu, bir yıl önce var bile olmayan bir iş tanımı.

Bu iki rakamı yan yana koyunca korkutucu bir tablo çıkmıyor. Kafa karıştırıcı bir tablo çıkıyor. Aynı anda hem iş bitiyor hem iş başlıyor. Fark ne?

Bir kelime: beceri.

Rakamların İki Yüzü

Listeyi okurken her satırın ayrı bir şirket, ayrı bir strateji kararı olduğuna dikkat et:

Block, 4.000 kişi. Şirketin yüzde 40’ı. CEO Jack Dorsey “Daha küçük ekip, yapay zeka araçlarıyla daha çok iş çıkarır” dedi. Amazon, 30.000 kişi. Yönetim katmanları inceldi, yapay zeka entegrasyonu hızlandı. Salesforce, 5.000 kişi. Müşteri etkileşimlerinin yarısı yapay zeka ajanlarına devredildi. Accenture, 11.000 kişi. CEO açıkça söyledi: “Beceri kazanamayanlar ayrılacak.” Oracle, Block ve Meta aynı hafta 40.000’den fazla kişiyi kesti. Üçü de tasarrufun yapay zekaya gideceğini açıkladı.

Diğer tarafta Dünya Ekonomik Forumu 2030’a kadar net 78 milyon yeni iş öngörüyor. Sağlıkta 640.000, üretimde 620.000, finansta 470.000, siber güvenlikte 210.000 yeni pozisyon.

Mesele “iş bitiyor” değil. Mesele kapanan kapılarla açılan kapılar arasında bir beceri uçurumu var ve bu uçurumu kapatacak köprü henüz kurulmamış.

Asıl Vaka: Atlassian

Bu beceri uçurumunu en iyi anlatan örnek Atlassian. Jira, Trello ve Confluence’ı yapan, 300.000’den fazla şirketin yazılım süreçlerini yönettiği platform.

11 Mart sabahı CEO Mike Cannon-Brookes 1.600 kişiyi çıkardı. Çıkarılanların 900’den fazlası Ar-Ge’deydi. Aynı gün, dört yıllık CTO Rajeev Rajan görevden ayrıldı. Yerine iki yeni CTO atandı: Taroon Mandhana (eski görevi: “Head of Engineering for AI and Products”) ve Vikram Rao (eski görevi: “Chief Trust Officer”).

Bir kapı kapandı, iki kapı açıldı. Ama açılan kapılarda “Yapay Zeka” yazıyordu.

İşin ilginç tarafı: Cannon-Brookes Ekim 2025’te bir podcast’te “Beş yıl sonra daha fazla mühendisimiz olacak, daha az değil” demişti. Beş ay sonra 900 mühendisi çıkardı. Bu bir yalan değil, bir öğrenme eğrisi. Yapay zekanın organizasyona etkisini CEO’lar bile doğru tahmin edemiyor.

Üç Dönüşüm Aynı Anda Yaşanıyor

Bu vakaların hepsinde ortak üç örüntü var:

Birincisi: C-suite yeniden şekilleniyor. Atlassian tek CTO yerine iki tane koydu. Biri yapay zeka ürün geliştirme, diğeri kurumsal güven ve uyumluluk. Başka şirketlerde “Chief AI Officer” pozisyonları açılıyor. Üst yönetimde yapay zeka bilgisi artık “olsa iyi olur” değil, zorunlu yetkinlik.

İkincisi: Yapay zeka bütçesi artarken insan bütçesi azalıyor. Nvidia anketinde şirketlerin yüzde 86’sı yapay zeka bütçesini artıracağını söyledi. O para nereden geliyor? İnsan kadrosundan. Yöneticilerin yüzde 59’u bu kararlarında yapay zekayı gerekçe gösteriyor. İşten çıkarmaların yüzde 60’ı beklentiye dayalı, performansa değil. Şirketler “Yapay zeka yakında bu işi yapacak, şimdiden kesiyoruz” diyor.

Üçüncüsü: Mühendislik tanımı değişiyor. “Kod yazan mühendis” ile “Yapay zeka ile ürün üreten mühendis” arasındaki fark her ay büyüyor. Atlassian Ar-Ge’den 900 kişi çıkardı ama yapay zeka mühendisliği ilanları rekor kırdı. Pozisyon değişmiyor, pozisyondaki beklenen yetkinlik değişiyor.

Peki Bu Neden Bir Eğitim Meselesi?

Accenture CEO’su “Beceri kazanamayanlar ayrılacak” dedi. Doğru. Ama bir soru eksik: beceri kazandırmak kimin görevi?

Çıkarılan 45.000 kişinin çoğu yetersiz olduğu için gitmedi. Organizasyonlarının onlara yeni beceri kazandırmaya vakit, bütçe veya niyet ayırmadığı için gitti. Şirketler yapay zeka araçlarına milyarlarca dolar yatırırken, bu araçları kullanacak insan sermayesine eğitim yatırımı yapmıyor.

C-suite’te yapay zekadan anlayan biri var mı? Yoksa yapay zeka hala “IT’nin işi” olarak mı görülüyor? Bu soru tek başına bir şirketin önümüzdeki iki yılını belirleyebilir. Çünkü yapay zeka stratejisi artık bir teknoloji projesi değil, organizasyon tasarımı meselesi. Ve organizasyon tasarımı yukarıdan başlar.

Atlassian bunu anladığı için CTO’sunu ikiye böldü. Block bunu anladığı için yüzde 40 küçüldü. İkisi de bedelini çalışanlara ödetti, çünkü kararı geç aldı.

Ne Yapmalı?

Kendi organizasyonunda şu soruları sor:

Yapay zeka okuryazarlığı sadece teknik ekipte mi, yoksa yönetim kuruluna kadar uzanıyor mu?

Hangi rollerdeki yetkinlik tanımı son altı ayda güncellendi? Hangisi hala 2023 iş tanımıyla çalışıyor?

Eğitim bütçen yapay zeka araç bütçenin yüzde kaçı? Eğer cevap “bilmiyorum” ise, sorun zaten orada.

Mesele “iş bitiyor” değil. Mesele “hangi iş, kimin için bitiyor, kimin için başlıyor.”

Bu yazıyı faydalı bulduysan, bir arkadaşınla paylaş.

Paylaş

Henüz abone olmadıysan, bültene abone ol. Bu bültende her gün yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Sevgiyle, Defne

Hemen abone olun

Bir itirafla başlayayım: borsadan anlamam.

Portföyüm yok. Teknik analiz bilgim lise fiziğiyle yarışır. Hisse senedi alıp sattığım dönem, “herkes alıyor” diye girip “herkes satıyor” diye çıktığım birkaç ayla sınırlı.

Ama eğitimlerimde en çok sorulan soru bu: “Borsa takibini yapay zeka ajanlarla nasıl yaparım?”

Her eğitimde, her danışmanlık seansında, her soru-cevap bölümünde aynı talep. İnsanlar sabah 45 dakika harcadıkları haber tarama, KAP bildirimi kontrolü, teknik gösterge takibi rutinini otomatize etmek istiyor.

O yüzden bu rehberi yazdım. Borsa uzmanı olarak değil, yapay zeka araçlarını bilen biri olarak. Araçların kurulumunu, mantığını, birbirleriyle farkını anlatıyorum. Ama hangi hisseyi alacağınıza, hangi göstergeye bakacağınıza ben karar veremem. O kısım sizin.

Aynı araçlar herkese açık. Farkı yaratan, onu kendi işine nasıl uyarladığın.

Neden Perplexity, neden şimdi?

Öncelikle şunu netleştirelim: Perplexity Finance ücretsiz. BIST hisselerini TRY cinsinden gösteriyor. THYAO.IS yaz, fiyat grafiği, P/E oranı, 52 haftalık aralık, kazanç geçmişi, finansal tablolar karşında. ABD borsalarına kilitlenen çoğu yapay zeka aracının aksine, Istanbul Stock Exchange’i destekliyor.

Ama asıl güç “Finance”’te değil, “Computer”‘da.

“Finance” sana veri gösteriyor. “Computer” senin yerine iş yapıyor. Aradaki fark, Bloomberg terminaline bakmakla bir analistin sana özet rapor hazırlayıp masana bırakması arasındaki fark gibi.

Computer, 19 yapay zeka modelini paralel çalıştırıyor. Sen tek bir prompt yazıyorsun, o arka planda hangi modelin hangi işi yapacağına karar veriyor, alt görevlere bölüyor, çalıştırıyor, birleştiriyor. Ve 400+ uygulama entegrasyonu var.

Borsa takip eden biri için bu şu anlama geliyor: haber tarama, KAP bildirimi kontrolü, teknik analiz, sektör karşılaştırması, portföy özeti. Hepsi tek prompt, tek arayüz. Hangi hisseleri izleyeceğine sen karar veriyorsun, gerisi araç işi.

Adım 1: Perplexity hesabını kur (2 dakika)

perplexity.ai adresine git. Google veya e-posta ile hesap aç. Ücretsiz hesapla Finance özelliğini hemen kullanabilirsin.

Computer için Pro ($20/ay) veya Max ($200/ay) abonelik gerekiyor. Pro ayda 4.000 kredi, Max 10.000 kredi veriyor. BIST takibi için Pro yeterli.

Adım 2: Perplexity Finance’te BIST hisselerini bul (1 dakika)

Sol menüden Finance‘a tıkla veya doğrudan perplexity.ai/finance adresine git.

Perplexity Finance ana sayfası - piyasa özeti, S&P 500 ısı haritası ve watchlist

Üst kısımda arama çubuğuna BIST hisse kodunu yaz. Örneğin THYAO yazdığında “Türk Hava Yolları Anonim Ort...” seçeneği IST (Istanbul Stock Exchange) etiketi ve Türk bayrağı ile çıkıyor.

Tıklayınca hisse detay sayfası açılıyor:

THYAO hisse detay sayfası - TRY cinsinden fiyat, grafik, P/E oranı, kazanç geçmişi

Burada:

• TRY cinsinden canlı fiyat ve değişim yüzdesi

• Fiyat grafiği (1G, 1H, 1A, 5Y aralıklar)

• P/E oranı, piyasa değeri, 52 haftalık aralık

• Sektör ve endüstri bilgisi

• Kazanç geçmişi (EPS tahmin vs gerçekleşen)

• Finansal tablolar ve tarihsel veri sekmeleri

• Altta sohbet çubuğu: “Ask anything about Türk Hava Yolları Anonim Ortaklığı”

Bu sohbet çubuğu önemli. “THYAO’nun son çeyrekteki gelir büyümesi nasıl?” veya “THY’nin rakiplerine göre karşılaştırması” gibi doğrudan Türkçe sorular sorabiliyorsun.

Takip listesi (Watchlist) oluştur: sağ üstteki Follow düğmesine tıkla. Takip ettiğin hisseleri Finance ana sayfasında Watchlist sekmesinden gör.

Adım 3: Computer’ı BIST asistanına dönüştür (5 dakika)

Finance hisse bazında bilgi veriyor. Computer ise sana toplu analiz, otomatik raporlama ve zamanlanmış görevler sunuyor.

Sol menüden Computer‘a tıkla. “Ne üzerinde çalışalım” (What should we work on next?) yazan kutuya prompt’unu yaz.

Perplexity Computer ana sayfası - yapay zeka ajanı görev giriş ekranı

BIST portföy özeti için ilk prompt’un:

Aşağıdaki BIST hisselerini analiz et: THYAO, ASELS, SISE, TUPRS, EREGL.

Her hisse için:
- Güncel fiyat ve haftalık değişim
- Son 3 ayın teknik görünümü (trend yönü, destek/direnç)
- Son KAP bildirimleri (varsa)
- Sektör bazında önemli haberler

Sonuçları Türkçe, kısa ve okunabilir bir rapor olarak sun.
Her hisse için en fazla 5 cümle. Toplam 1.000 kelimeyi geçme.
Görsel, video veya kod üretme. Sadece metin.

Başlamadan önce planını göster ve onayımı bekle.

“Başlamadan önce planını göster ve onayımı bekle” cümlesi kritik. Bu olmadan Computer kendi başına karar veriyor ve gereksiz ajanları açıyor. Her ajan kredi harcıyor.

Adım 4: Connector’ları bağla (gerektiğinde)

Sol menüden Connectors‘a tıkla.

Perplexity Computer Connectors sayfası - Gmail, Google Drive, Slack ve diğer uygulama entegrasyonları

BIST takibi için en faydalı connector’lar:

• Gmail: Computer’ın sana e-posta ile sabah brifingi göndermesi için. Enable’a tıkla, OAuth’u tamamla, 30 saniye.

• Google Drive / Sheets: Portföy verilerini spreadsheet’e yazdırmak için.

• Slack: Hisse uyarıları almak için (kullanıyorsan).

Finansal veri için connector bağlaman gerekmiyor. Perplexity Finance’in yerleşik veri kaynakları (FactSet, Yahoo Finance, S&P Global, Quartr) zaten aktif. Computer bu kaynakları otomatik kullanıyor.

Adım 5: Zamanlanmış görev kur (sabah özet)

Sağ üst köşedeki Scheduled butonuna tıkla. Yeni zamanlanmış görev oluştur.

Perplexity Computer Tasks sayfası - zamanlanmış görevler listesi ve Schedule butonu

Her iş günü sabah 8:00'de (GMT+3) şu BIST hisselerini tara:
THYAO, ASELS, SISE, TUPRS, EREGL.

Kontrol et:
- Önceki gün kapanış ve değişim
- Son 24 saatteki KAP bildirimleri
- Sektörü etkileyen önemli haberler
- Haftanın geri kalanında takip edilecek kazanç açıklamaları

Raporu Türkçe yaz. Maddeler halinde, her hisse için 2-3 cümle.
Toplam 500 kelimeyi geçme. Bir şey değişmediyse "değişiklik yok" yaz,
uzun açıklama yapma. Push bildirim gönder.

Bu görev bulutta (cloud) çalışıyor. Bilgisayarın kapalı olabilir. Perplexity her sabah 8’de raporu hazırlayıp sana bildirim gönderiyor.

Adım 6: Skills ile tekrar eden talimatları kaydet

Sol menüden Skills‘e tıkla.

Perplexity Computer Skills sayfası - create-skill, data-exploration ve diğer hazır skill’ler

Sağ üstteki “+ Create skill” butonuna tıkla. BIST analiz standartlarını bir kez tanımla:

Skill Adı: bist-portfoy-analiz

Talimatlar:
- Her zaman TRY cinsinden fiyat kullan
- BIST endekslerini referans al: BIST100, BIST30
- KAP bildirimlerini kontrol et
- Teknik analizde 50 ve 200 günlük hareketli ortalama kullan
- Rapor dili Türkçe
- Kısa, okunabilir format. Dolgu cümle yok.
- Her hisse için max 5 cümle

Bu skill’i bir kez kaydettikten sonra, Computer BIST ile ilgili her görevde bu kuralları otomatik uyguluyor.

Claude vs Perplexity: BIST takibinde hangisi ne işe yarar?

İkisini de farklı müşterilerimle test ettim. Farklı güçleri var.

Perplexity’nin öne çıktığı yerler

Canlı veri erişimi. Perplexity Finance BIST hisselerini TRY cinsinden, canlı fiyat, P/E, kazanç geçmişi, finansal tablolarla gösteriyor. Claude’un böyle bir finans modülü yok. Hisse fiyatı sorduğunda Claude web araması yapıyor, ama yapılandırılmış finansal veri sunmuyor.

Zamanlanmış görevler bulutta çalışıyor. Bilgisayarın kapalı olsa bile Perplexity sabah raporunu hazırlayıp gönderiyor. Claude Cowork’te de zamanlanmış görev var, ama bilgisayarının açık olması gerekiyor (yerel çalışıyor).

400+ connector. Gmail, Google Drive, Slack, hatta PayPal. Computer bu servislere doğrudan okuma-yazma erişimi var. Claude’un MCP sunucuları üzerinden benzer bağlantı yapabiliyorsun, ama kurulumu daha teknik.

Paralel ajanlar var. Computer tek prompt’la birden fazla hisseyi aynı anda araştırıyor, her biri için ayrı ajan açıp paralel çalıştırıyor. Bu hız farkı büyük portföylerde belirgin.

Claude’un öne çıktığı yerler

Derin analiz ve muhakeme. “THYAO’nun son 3 yıllık finansal verilerini değerlendir ve 2026 için risk faktörlerini analiz et” gibi derin düşünme gerektiren görevlerde Claude daha iyi sonuç veriyor. Perplexity geniş tarama yapıyor, Claude derin kazıyor.

Dosya sistemi erişimi. Claude Code + Cowork lokal dosyalarına erişiyor. Excel portföy dosyanı okuyup analiz edebilir. Perplexity’nin dosya erişimi upload ile sınırlı.

Metin kalitesi. Rapor yazdırmak, analiz metni oluşturmak, sunum içeriği hazırlamak gibi işlerde Claude’un yazım kalitesi belirgin şekilde daha iyi.

Maliyet. Claude Pro $20/ay, sabit ücret, kullandıkça artan bir kredi sistemi yok. Perplexity Computer’da her görev kredi harcıyor. Yoğun kullanımda Perplexity faturası hızla büyüyebilir.

MCP ile BIST verisi. Claude’a borsa-mcp sunucusunu bağlarsan, BIST hisselerini, TEFAS fonlarını, KAP haberlerini, TCMB kur verilerini doğrudan Claude içinden sorgulayabiliyorsun. Kurulum 5 dakika, uzak MCP olarak bile çalışıp hiçbir kurulum gerektirmiyor. Bu bileşenle Claude, Perplexity Finance’in BIST veri derinliğine yaklaşabiliyor.

İkisini birlikte kullanmak, birini seçmekten daha mantıklı. Ama tekrar ediyorum: araç aynı araç. Fark, senin ne sorduğunda ve nasıl yorumladığında.

Örnek prompt’lar: BIST takibi için kopyala-yapıştır

Haftalık portföy özeti

BIST portföyümdeki şu hisseleri analiz et: [HİSSE LİSTESİ].
Her biri için haftalık performans, teknik görünüm ve önemli haberler.
BIST100 endeksiyle karşılaştır. Türkçe yaz, 800 kelimeyi geçme.
Başlamadan önce plan göster.

KAP bildirimi tarama

Son 48 saatte şu BIST hisselerinin KAP bildirimlerini tara:
[HİSSE LİSTESİ]. Önemli olan bildirimleri (kâr açıklaması,
sermaye artırımı, ortaklık değişikliği, temettü kararı) özetle.
Rutin bildirimler için "rutin, aksiyon gerektirmiyor" yaz.
Türkçe, 500 kelimeyi geçme.

Sektör karşılaştırması

Türkiye havacılık sektörü hisselerini (THYAO, PGSUS) son çeyrekteki
finansal performanslarına göre karşılaştır. Gelir büyümesi, kâr marjı,
yolcu sayısı değişimi. 5'ten fazla kaynak kullanma. Türkçe, 600 kelime.
Başlamadan önce plan göster.

Teknik analiz özeti

ASELS hissesinin son 3 aylık teknik görünümünü özetle. 50 ve 200
günlük hareketli ortalama, RSI, MACD durumu. Destek ve direnç
seviyeleri. Grafik veya görsel üretme, sadece metin. Türkçe,
300 kelime.

Sabah brifing (zamanlanmış)

Her iş günü 07:45'te (GMT+3): BIST100 önceki gün performansı,
dolar/TL ve euro/TL kuru, ABD vadeli endeks durumu (S&P, Nasdaq
futures), portföyümdeki [HİSSE LİSTESİ] için önemli gelişmeler.
Bir şey değişmediyse sessiz kal. 200 kelimeyi geçme.

Son not

Bu rehberdeki prompt’lar, adımlar, yapılar hep şablon. Kendi portföyüne, kendi sektörüne, kendi risk iştahına göre değiştirmen gereken şablonlar. Ben yapay zeka aracını kurmanı gösterebilirim. Ama “Bu hisseyi alsam mı?” sorusuna cevap verecek kişi ben değilim. O sensin.

Aynı mutfak aletleri herkeste var. Fark, tarifte.

Aksiyon kontrol listesi

• perplexity.ai‘da hesap aç (ücretsiz)

• Finance sekmesinde BIST hisselerini ara, watchlist oluştur

• Pro abonelik al ($20/ay) veya mevcut aboneliğini kontrol et

• Computer’da ilk BIST analiz prompt’unu dene (yukarıdaki örneklerden birini kopyala)

• “Başlamadan önce plan göster” cümlesinin farkını gör

• Gmail connector’ını bağla (sabah brifing için)

• İlk zamanlanmış görevi kur: hafta içi sabah brifing

• BIST analiz skill’i oluştur (Türkçe, TRY, KAP, teknik analiz standartları)

• Claude kullanıyorsan: borsa-mcp‘yi bağla

• İlk haftanın sonunda değerlendir: hangi prompt işe yaradı, hangisi gereksiz kredi harcadı?

  ---

  Bu yazıyı beğendiysen paylaş.

Paylaş

Victor’u tanıyorsunuz kişisel yapay zeka asistanım. Hem Perplexity Computer’da hem Claude Cowork’te çalışıyor. Haftanın 7 günü, günde birkaç saat benim yerime iş yapıyor.

Claude Cowork’ü aylar önce kurdum. MCP sunucuları üzerinden Gmail, Google Calendar, Notion, Google Drive, Ahrefs, Canva bağlı. Zamanlanmış görevlerle her sabah günlük özet hazırlıyor, sosyal medya içerik taslağı yazıyor, yazılarımı yazıyor, eğitim materyali ve tekliflerimi üretiyor. Dosya sistemiyle doğrudan çalışıyor, API çağırıyor, veri çekiyor. Tek prompt’la 15 dakikalık işleri 2 dakikada bitiriyor.

Yani Cowork benim için yeni değil. Peki Dispatch ne getirdi?

Öncesi ve sonrası: somut fark

Dispatch’ten önce Cowork’ü kullanmak için masaüstümün başında olmam gerekiyordu. Görev veriyordum, takip ediyordum, sonucu alıyordum. Bilgisayarımdan ayrılınca iş duruyordu, ya da zamanlanmış görevlerin çalışması için bilgisayarın açık kalması gerekiyordu.

Dispatch bunu değiştirdi. Şimdi telefonumdan görev atıyorum, masaüstüm açılınca Claude çalışmaya başlıyor. Metroda, takside, toplantı arasında aklıma gelen bir işi hemen yazıyorum. Eve geldiğimde iş bitmiş oluyor.

Dün eğitimden çıkarken bugünkü eğitime hazır olmak için yoldayken telefonumdan yazdım: “Yarınki workshop katılımcıları hakkında bulabildiğin tüm bilgiyi bul. Buna e-posta adresleri, instagram, facebook, LinkedIn profilleri, şirketleri, iş unvanları, hatta ailevi bilgileri ve hobileri de dahil. Sonra, 26 Mart saat 17:00 da gönderilecek planlı bir e-posta taslağı hazırla. Bu e-posta, onlar hakkında bildiklerine dayanarak yapay zeka ajanlarını bugün kendi işlerinde ve özel hayatlarında nasıl kullanabileceklerini anlatsın. Bu iş akışını benim için oluştur. Sonrasında da tüm taslakları bana göster.” Eve İstanbul trafiğinde vardığımda iş bitmişti. Bunu Cowork tek başına yapamıyordu, çünkü görev atama noktası masaüstüydü. Dispatch mobili görev giriş noktası yaptı.

Computer Use: Cowork içinde

Artık Claude ekranımı görüyor, tıklıyor, yazıyor, uygulamalar arası geçiş yapıyor. MCP entegrasyonu olmayan herhangi bir masaüstü uygulamasını benim gibi kullanabiliyor.

Computer Use artık Cowork içinden, ayarlardan tek tıkla açılıyor. Pro ve Max kullanıcıları için, şu an sadece macOS’ta. Cowork’ün kendisi Şubat’tan beri Windows’ta da çalışıyor, ama Computer Use henüz Windows’a gelmedi.

Önceliklendirme mantığı var: MCP bağlantısı varsa onu kullanıyor (en hızlısı), yoksa Chrome MCP ile tarayıcıdan gidiyor, o da yoksa ekrana bakarak tıklıyor. Ekran üzerinden çalışması API’den yavaş, karmaşık görevlerde bazen ikinci denemeye ihtiyaç duyuyor. Ama MCP’si olmayan uygulamalara erişim açılmış oldu, bu büyük bir fark.

Dispatch ile birleşince asıl değer ortaya çıkıyor: telefonumdan “bu Excel’deki verileri temizle, özet tablo oluştur” yazıyorum, Claude masaüstümde Excel’i açıp işi yapıyor. MCP’si olmayan bir uygulama, ama sorun değil. Ekrandan hallediyor.

Victor: iki platform, iki farklı güç

Biliyorsunuz yapay zeka asistanım Victor’u 2 platformda deniyorum: 1. Perplexity Computer 2. Claude Cowork.

Perplexity tarafı araştırma ve paralel koordinasyonda güçlü. 19 modeli aynı anda çalıştırıyor. Katılımcı profili tarama, rakip analizi, haftalarca süren iş akışları burada. Bulutta çalıştığı için bilgisayarım kapalıyken de devam ediyor.

Victor’ün Claude Cowork tarafı derin içerik üretimi, dosya işleme ve teknik çalışmada rakipsiz. MCP’lerle doğrudan entegre. Dosya yazıyor, API çağırıyor, zamanlanmış görevlerde tam agent oturumu açıyor.

Perplexity Computer hala “her an, her yerde” avantajında önde. Bulutta, 7/24. Claude Cowork ise “masaüstümdeki her uygulamayı kullanabilme” avantajında tek. Computer Use ile MCP sınırı kalktı. İkisini birlikte kullanmak en mantıklı kombinasyon olmaya devam ediyor. Araştırma ve uzun süreli otonom işler Perplexity’de, masaüstü odaklı üretim işleri Claude’da.

Yeni başlayacaklar için: kişisel asistan kurulumu

Cowork’ü sıfırdan kuracaksan, sırayla:

1. Claude Desktop’ı indir (claude.ai/download, macOS). Pro veya Max abonelik gerekiyor.

2. Ayarlardan Cowork modunu ve Computer Use’u aktif et.

3. Mobil uygulamayı indir, aynı hesapla giriş yap. Dispatch için bu eşleştirme şart.

4. MCP sunucularını bağla. Gmail, Google Calendar, Notion, Slack gibi günlük kullandıkların. Claude önce bu bağlantıları kullanır, yoksa ekrandan gider.

5. Küçük başla. “Bugünkü takvimimi özetle” veya “okunmamış e-postalarımın özetini çıkar” gibi tek adımlı bir görev ver.

6. Zamanlanmış görev oluştur. “Her sabah 8’de e-postalarımı oku, önceliklendir, günlük özetimi ver.” Her çalışma tam bir ajan oturumu, tüm MCP’ler aktif.

7. Dispatch’i dene. Telefonundan bir görev at, masaüstünde sonucu kontrol et. Farkı yaşayarak göreceksin.

Bilgisayarının açık olması gerektiğini unutma. Claude Cowork yerel çalışıyor, bulut değil.

Ne değişti, kısa ve net

Cowork zaten güçlü bir kişisel asistan platformuydu. Dispatch iki şey ekledi:

Birincisi, mobil görev atama. Artık masaüstünün başında olmana gerek yok. Telefonundan yaz, masaüstünde çalışsın.

İkincisi, Computer Use ile MCP sınırı kalktı. Entegrasyonu olmayan bir uygulama varsa Claude ekrandan kullanıyor. Bu, “desteklenen araçlar” listesini anlamsız kılıyor, çünkü ekranında açabildiğin her şey destekleniyor.

İkisi birlikte: cihaz bağımsız, uygulama bağımsız bir kişisel asistan.

Claude Cowork, tam otonom ajana doğru ilerliyor, tek kısıt bilgisayarın açık olma zorunluluğu.

Zuckerberg de aynı şeyi yapıyor

Wall Street Journal bu hafta bir haber yayınladı: Mark Zuckerberg kendine bir yapay zeka asistan inşa ediyor. CEO görevlerinde ona yardımcı olacak bir ajan. Normalde birden fazla kişiye sormak zorunda kaldığı bilgilere tek prompt’la ulaşmasını sağlayacak. Şirketin farklı köşelerinde ne olduğunu özetleyecek.

Meta zaten çalışanlarını yapay zeka kullanımına göre sıralıyor. Token tüketimi bazlı liderlik tabloları var. Performans değerlendirmelerine “Yapay zeka odaklı etki” kriteri eklendi. Hackathon’larda çalışanlar kendi kişisel ajanlarını kuruyor.

Zuckerberg’in yaptığı şey tanıdık geliyor mu? Ben Victor’ü kurdum. Aynı mantık: bilgiye daha hızlı ulaşmak, tekrarlayan işleri devretmek, karar vermeden önce bağlamı tek yerden görmek.

Fark şu: Zuckerberg bunu yapıyorsa, bu artık “teknolojiyle ilgilenen birkaç kişinin hobisi” değil. CEO seviyesinde bir iş aracı.

Soru basit: Zuckerberg kendi yapay zeka asistanını tasarlıyor. Sen ne tasarlıyorsun?

Aksiyon kontrol listesi

• Cowork kullanıyorsan: Computer Use’u ayarlardan aktif et, Dispatch için mobil eşleştirme yap

• Cowork kullanmıyorsan: yukarıdaki 7 adımı takip et

• MCP’si olmayan ama sık kullandığın bir uygulamada Computer Use’u test et

• Telefonundan Dispatch ile bir görev at, cihazlar arası farkı gör

• “Benim Victor’üm ne yapardı?” sorusunu sor: hangi tekrarlayan işini bir ajana devredebilirsin?

• Güvenlik: hassas uygulamalara erişimi kademeli aç, ilk hafta gözlemle

• Ajan nerede doğru yapıyor, nerede hata yapıyor? Not tut, prompt’larını buna göre ayarla

  ---

  Bu yazıyı faydalı bulduysan, bir arkadaşınla paylaş.

Paylaş

Henüz abone olmadıysan, bültene abone ol. Bu bültende her gün yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Sevgiyle, Defne

Hemen abone olun

Eşimin adı “Muzaffer”.

Bir şey bilemediğimde, yapamadığımda ilk danıştığım kişi. Günlük planımı aktarıp geribildirimlerine değer verdiğim kişi. Yapay zeka kullanımında da beni geçti diyebilirim. Claude Code konusunda özellikle ona danışıyorum. Hayatımın en güvenilir destek sistemi.

Sonra bir gün düşündüm: peki iş tarafında neden böyle bir sistemim yok?

Her gün aynı şeyleri yapıyordum. E-postaları kontrol et. Takvime bak. Döviz kurunu kontrol et. Yapay zeka haberlerini tara. Sosyal medya performansını incele. Teklif durumlarını takip et. Eğitim sunumunu hazırla. Hepsi önemli. Hepsi tekrarlayan. Ve hepsi benim stratejik düşünmeme, içerik üretmeme, müşterilerimle ilgilenmeme ayrılması gereken zamanı azaltıyor.

Artık bu işlerin hiçbirini ben yapmıyorum.

Yapay zeka ajan ordum yapıyor ve bu orduyu yöneten kişinin adı da “Victor” (Muzaffer’in İngilizcesinden esinlendim).

Victor Kimdir?

Victor benim kişisel yapay zeka asistanım. İsmine eşimin adından esinlendim. Çünkü güvendiğim, beni tanıyan, her gün yanımda olan bir sistem olmasını istedim. Sembolik değil, gerçek.

Victor, her sabah 08:00’de bana günün planını hazırlıyor. Takvimimi kontrol ediyor; e-postalarımı tarıyor; döviz kurunu getiriyor; günün önemli yapay zeka haberlerini derliyor; Notion’daki görevlerimi kontrol ediyor ve hepsini tek bir raporda sunuyor. Ben hazırlanırken Victor çoktan çalışmaya başlamış oluyor.

08:00’de aynı anda bir iş daha yapıyor: o günün yapay zeka haberlerinden 5 tanesini seçip instagram story tasarımı oluşturuyor. 1080x1920, 5 slide, otomatik screenshot’larla. 08:50’de Slack’e bir hatırlatma gönderiyor: “Story’leri paylaşma zamanı” ve “Defne’nin AI Köşesi” whatsapp grubumda da yayımlıyorum. Akşam 17:00’de günün özetini hazırlıyor: takvim özeti, e-posta durumu, döviz kapanışı, yarın için hazırlık notları.

Bunlar sadece günlük işler.

Haftalık işleri de var. Cumartesi akşam Substack’teki takip ettiğim 10 yazarın haftalık içerik analizini yapıp trend haritası çıkarıyor, gelecek hafta için 5 içerik önerisi sunuyor. Pazar sabahı Instagram büyüme analizimi hazırlıyor: takipçi büyüme grafiği, en iyi performans gösteren içerikler, rakip karşılaştırma. Öğlen LinkedIn performans raporu geliyor. Akşam haftanın önemli yapay zeka gelişmelerini carousel formatında hazırlıyor.

Cuma sabahı 09:00’da haftalık performans raporumu sunuyor: takvim yoğunluğu, e-posta akışı, döviz hareketleri, teklif durumları, gelecek hafta planı.

9 aktif görev. 6’dan fazla entegrasyon (Google Calendar, Gmail, Notion, Slack, Google Drive, Canva). 7/24 çalışıyor.

Victor Beni Nasıl Tanıyor?

Victor’u güçlü yapan şey teknoloji değil. Perplexity Computer üzerinde çalışıyor (Claude alternatif olarak Perplexity’de denedim ve çok memnun kaldım), ama aynı altyapıya herkes erişebilir. Victor’u güçlü yapan şey, ona verdiğim bağlam.

Ona bir context dosyası yazdım. Kim olduğumu, ne iş yaptığımı, nasıl çalışmak istediğimi, karar verme biçimimi, içerik üretirken uyduğum kuralları, marka tonumu, önceliklerimi anlatan bir dosya. Victor bu dosyayı okuduğu için “herhangi biri” için değil, “Defne için” çalışıyor.

Sabah özetinde bana genel dünya haberlerini değil, yapay zeka sektörü haberlerini takipçi profilime uygun olarak getiriyor. Çünkü benim işim bu. Instagram story’leri hazırlarken benim marka renklerimi, fontlarımı, tonumu kullanıyor. Çünkü beni tanıyor. Haftalık içerik önerilerini sunarken benim okuyucu kitlemle nasıl ilişki kurar, bunu biliyor. Çünkü bunu dosyada anlattım.

İşte burada kritik bir ayrım var.

Araç Değil, Sistem

Geçen ay bir eğitimde 40 kişiye aynı görevi verdim: Claude kullanarak şirketiniz için müşteri segmentasyon analizi yapın. Aynı araç. Aynı model. Aynı süre.

Sonuçlar birbirinden o kadar farklıydı ki, aynı yapay zekadan çıktığına inanmak zordu.

Birisi sektör dinamiklerini, müşteri davranış kalıplarını, gelir verilerini yapay zekaya aktarmış, spesifik bir analiz istemiş. Çıktı: toplantıya götürülebilir bir rapor. Bir diğeri “müşteri segmentasyonu yap” yazmış. Çıktı: ders kitabı.

Fark araçta değil, araca ne verdiğine bağlı.

Victor bir “araç” değil. Victor bir “sistem.” Fark şu: araç her seferinde sıfırdan başlar. Sistem seni tanır, bağlamını bilir, her gün üzerine inşa eder.

Ve bu sistemi kurmak için yazılımcı olman gerekmiyor. Ben yazılımcı değilim. 25 yıldır teknoloji sektöründe çalışıyorum ama kod yazmam. Victor’u kurarken yaptığım şey şu: ne istediğimi, nasıl istediğimi, neden istediğimi net bir şekilde yazmak. Yani “Yapay zekadan önce düşünmek.”

Sen de Victor’unu Kur

Herkesin bir Victor’u olmalı. İsmi farklı olabilir, platformu farklı olabilir. Ama mantık aynı: tekrarlayan işleri sisteme devret, sen stratejik işlere odaklan.

İlk adım büyük bir otomasyon kurmak değil. İlk adım bir bağlam dosyası yazmak.

4 şeyi yaz:

1. Kim olduğun. Rolün, sektörün, kaç yıldır ne yapıyorsun. Ne üzerinde çalışıyorsun.

2. Nasıl çalıştığın. Sabahçı mısın akşamcı mı, detaycı mısın büyük resimci mi, kısa mı uzun mu cevap istiyorsun.

3. Çıktı tercihlerin. Türkçe mi İngilizce mi, liste mi paragraf mı, formal mı samimi mi, teknik mi sade mi.

4. Karar kriterlerin. Neye öncelik veriyorsun, neyi tolere etmezsin, başarıyı nasıl ölçüyorsun.

Sonra yapay zekaya de ki: “Bu dosyayı oku ve buna göre çalış.”

Farkı ilk çıktıda göreceksin. Jenerik cevaplar yerine sana özel, senin düşünce biçimine uygun çıktılar.

Benim Victor’um sabah 08:00’de hazır oluyor. Seninki ne zaman başlayacak?

Haftanın Yapay Zeka Fikri: Claude’u Telefonundan Yönet

Anthropic bu hafta Dispatch’i duyurdu. Cowork modundaki Claude’u artık telefonundan uzaktan kontrol edebiliyorsun.

Claude Desktop uygulamasını bilgisayarında aç, QR kodla telefonunu eşleştir. Artık bilgisayarının başında olmasan bile Claude’a görev verebiliyorsun. Telefondaki mesajın, masaüstündeki Claude’a gidiyor. Claude bilgisayarındaki dosyalara erişiyor, işi yapıyor, sen döndüğünde sonuçlar hazır.

Örnek kullanımlar: “Belgeler klasörümdeki son müşteri notlarını özetle.” “Bugünkü ekran görüntülerini temiz bir sunuma dönüştür.”

Birkaç önemli not: her işlem senin onayını gerektiriyor. Bilgisayarının açık ve uyanık olması gerekiyor. Ve henüz erken aşamada, testlerde başarı oranı yaklaşık yarı yarıya. Basit görevler (dosya bul, özetle, listele) için işe yarıyor, karmaşık zincirleme görevler için henüz güvenme.

Victor’unuzu eğer Claude’da kuruyorsanız, Dispatch ile onu cebinize taşıyabilirsiniz. Bağlam dosyanız ne kadar iyiyse, uzaktan verdiğiniz görevlerin çıktısı da o kadar iyi olacak.

Yapay Zeka Sinyalleri: Bu Haftanın Güncellemeleri

OpenAI “superapp” inşa ediyor. ChatGPT, Codex kodlama aracı ve Atlas tarayıcısını tek bir masaüstü uygulamasında birleştiriyorlar. Fidji Simo bir iç memoda “çok fazla uygulamaya yayıldık, basitleştirmemiz gerekiyor” dedi. Tek yerden hem konuşma, hem kodlama, hem web gezintisi. Çıkış tarihi henüz belli değil ama hamle doğrudan Anthropic’in büyümesine karşı bir yanıt.

Microsoft kendi görüntü modelini yükseltti. MAI-Image-2, Arena.ai liderlik tablosunda dünya 3. sırasına girdi (Google ve OpenAI’ın arkasında). Fotogerçekçilik ve görüntü içi metin konusunda ciddi iyileşme var. Copilot ve Bing Image Creator’a dağıtılmaya başladı. 1 yıl önce Microsoft bu alanda tamamen OpenAI’a bağımlıydı.

Adobe, Yapay zekayı senin tarzında eğitmeni sağlıyor. Firefly Custom Models herkese açık beta olarak yayınlandı. 10-30 görselini yükle, Firefly senin renk paletini, çizgi kalınlığını, aydınlatma tarzını öğrensin. Yeni görseller ürettiğinde senin estetik kimliğini korusun. Marka tutarlılığı isteyen tasarımcılar ve pazarlama ekipleri için pratik bir araç.

Perplexity, Comet tarayıcısını iPhone’a getirdi. Yapay zeka destekli tarayıcı artık iOS’ta. Basit sorgularda normal arama sonuçları, derin sorularda kaynakça gösterilen yapay zeka yanıtları. Sesli mod, derin araştırma, cihazlar arası senkronizasyon var. Ücretsiz indirilebilir.

Bu yazıyı faydalı bulduysan, bir arkadaşınla paylaş.

Paylaş

Henüz abone olmadıysan, bültene abone ol. Bu bültende her gün yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Sevgiyle, Defne

Hemen abone olun

Geçen hafta bir eğitimde katılımcılardan biri sordu: “Vibe coding harika, nasıl daha iyi öğreniriz?”

Cevabım kısa oldu: “Geç kaldın. Ama endişelenme, herkes geç kaldı.”

Belki duymuşsundur. Belki denemişsindir bile. Konsept basit: Konuşarak yapay zekaya kod yazdırıyorsun. “Bana şöyle bir uygulama yap” diyorsun, o yapıyor. İlk deneyenlerin hepsi şaşırıyor. Twitter’da, LinkedIn’de herkes paylaşıyor. “5 dakikada web sitesi yaptım!” Her yerde vibecoding videoları.

Eğitimimde katılımcı profili de değişti: eskiden “Yapay zeka nedir” sorusuyla geliyorlardı. Artık “vibecoding ile ne yapabilirim” sorusuyla geliyorlar. Güzel bir gelişme. Ama yetersiz.

Çünkü bu hafta, birbirinden bağımsız görünen 4 gelişme aynı mesajı verdi: “Vibe coding’in ömrü doldu. Agentic Engineering (Yapay zeka ajanlarının tasarımı, orkestrasyonu ve yaşam döngüsü mühendisliği) son altı ayda yazılım geliştirme süreçlerini kökten değiştirmeye başladı.

Her birini tek tek açayım.

Karpathy’nin Autoresearch Döngüsü

Andrej Karpathy. Tesla’nın eski yapay zeka direktörü, OpenAI’ın kurucu ekibinden. Bu hafta “autoresearch” adlı bir araç yayınladı. 7 günde 42.000 GitHub yıldızı aldı. Popüler açık kaynak projeleri bu sayıya birkaç yılda ulaşır. Neden bu ilgi? Çünkü herkesin kafasındaki şeyi somutlaştırdı.

Konsept şu: yapay zekaya bir görev ver. Başarı kriterleri belirle. Gece boyunca kendi kendini geliştirsin. Sabah sonuçlara bak.

Shopify’ın CEO’su Tobi Lutke bunu hemen denedi. Bir gecede 37 deney yaptırdı. Her deneyde yapay zeka kendi kodunu test etti, başarısız olanları eledi, başarılıları geliştirdi. Kod %53 hızlandı. İnsan müdahalesi? Sıfır. Fortune dergisi bu yaklaşıma “Karpathy Döngüsü” adını verdi.

Şimdi dur ve düşün. Burada yapay zeka “bana şöyle bir şey yap” demiyorsun. Kriterleri belirliyorsun. Yapay zeka kendi kendine deneyler yapıyor, sonuçları ölçüyor, başarısız olanları eliyor, başarılı olanları geliştiriyor. Ve bu döngü sürekli tekrarlanıyor. Vibecoding’de sen her seferinde baştan başlıyorsun. Karpathy Döngüsü’nde yapay zeka dünkü öğrenmelerin üzerine inşa ediyor.

Stripe’ın Minions’ları: Haftada 1.300+ PR, Sıfır İnsan Kodu

Stripe. Yılda 1 trilyon doların üzerinde ödeme hacmi işliyor. Bu hafta ortaya çıkan rakam: haftada 1.300’den fazla pull request gönderiyor. Hiçbirinde insan kodu yok.

“Minions” adını verdikleri yapay zeka ajanları tamamen gözetimsiz çalışıyor. Bir mühendis görevi tanımlıyor, “şu API’yi optimize et” ya da “bu test kapsamını genişlet” diyor, gerisini Minions hallediyor.

Ama asıl ilginç kısım şu: Stripe’ın avantajı yapay zeka modeli değil. Claude ya da GPT herkesin kullanabildiği modeller. Stripe’ın gerçek avantajı, yıllardır insanlar için kurduğu altyapı. 3 milyon+ otomatik test. 500 MCP aracı. 10 saniyede hazır geliştirme ortamları.

Yani Stripe, yapay zeka için yeni bir şey inşa etmedi. İnsanlar için kurduğu disiplinli, test odaklı altyapıyı yapay zeka açtı.

Buradaki ders hepimize geçerli: kendi çalışma altyapını ne kadar yapılandırırsan, yapay zeka o kadar iyi çalışır.

Anthropic’te “Taste at Speed”: Günde 20-30 PR

Boris Cherny, Anthropic’te çalışan bir mühendis. Bu hafta paylaştığı veriler: günde 20-30 pull request gönderiyor. Kodunun %100’ü Claude tarafından yazılmış. Aynı anda 5 paralel Claude instance çalıştırıyor.

Geleneksel yazılım dünyasında bir mühendis haftada 3-5 PR gönderirse verimli sayılır. Cherny bu rakamı bir günde yapıyor. Ve tek bir satır kod yazmıyor.

Ama asıl dikkat çekici kısım şu: Cherny’nin anahtar becerisi artık “kod yazmak” değil. Anahtar becerisi “hızlı değerlendirmek ve çoğunu öldürmek.” %80 kill rate. Yani yapay zekanın ürettiği her 5 çıktıdan 4’ünü reddediyor. Kaliteyi değerlendirebilecek göze ve deneyime sahip olduğu için hızlı karar verebiliyor.

Cherny buna “taste” diyor. Yargı gücü, estetik karar verme yeteneği. Ve diyor ki: bu, yazılım mühendisliğinin yeni temel becerisi.

Bu sadece yazılımcıların hikayesi değil. Eğitimlerimde bunu sık sık anlatıyorum. Pazarlamacıysan: Yapay zeka 5 kampanya konsepti üretsin, sen en iyisini seç. Yöneticiysen: Yapay zeka 5 strateji taslağı hazırlasın, sen değerlendir. Girişimciysen: Yapay zeka 5 iş modeli oluştursun, sen kararı ver. Hepsinde ortak beceri: yargı gücü.

Ramp: Mühendis Olmayanlar Production’a Kod Gönderiyor

Ramp. 32 milyar dolar değerlemeyle ABD’nin en hızlı büyüyen fintech’lerinden biri. Paylaştıkları veri: kodun %50’si yapay zeka ile yazılıyor, yakında %80’e çıkacak.

Ama asıl çarpıcı olan bu değil. Mühendis olmayan çalışanlar bile production koda gönderebiliyor. Pazarlama ekibinden biri dashboard oluşturabiliyor. Operasyon ekibinden biri otomasyon kurabiliyor. Hepsi Claude Code kullanarak.

Ramp bir L0-L3 framework geliştirmiş. L0’da yapay zeka basit sorular soruyorsun. L1’de yapılandırılmış promptlarla iş üretiyorsun. L2’de yapay zeka ile otonom iş akışları kuruyorsun. L3’te yapay zeka ajanları tasarlıyor, yönetiyor, ölçeklendiriyorsun.

Dikkat et: “prompt yazmak” bu framework’te sadece L0-L1. Asıl değer L2 ve L3’te.

Senin İçin Ne Değişiyor?

“Tamam Defne, bunlar Stripe, Anthropic, Ramp. Trilyon dolarlık şirketler. Benim için ne ifade ediyor?” diyebilirsin.

Şu anlama geliyor: Yapay zeka araçlarına erişim artık evrensel. ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, hepsi herkese açık. Aylık 20 dolar ödeyip en güçlü modellere erişebiliyorsun. Herkes aynı araçları kullanıyor.

O zaman farkı ne yaratıyor? İki şey.

Birincisi, Yapay zekadan önce düşünce yapını kurman. İkincisi, yapay zekanın çıktılarını değerlendirebilmen. Giriş kaliten ve çıkış yargın.

Bu hafta yapabileceğin tek şey: Bir context dosyası oluştur. CLAUDE.md, about-me.md, ne dersen de. İçine kim olduğunu yaz, rolünü, uzmanlık alanını. Nasıl çalışmak istediğini yaz, iletişim tarzını, detay seviyesi tercihini. Çıktı tercihlerini yaz, kısa mı uzun mu, teknik mi sade mi. Karar verme kriterlerini yaz, neye öncelik verdiğini, neyi önemsediğini. Sonra Claude’a veya ChatGPT’ye de ki: “Bu dosyayı oku ve bana göre çalış.” Farkı hemen göreceksin.

Herkes prompt yazıyor. Ama prompt yazmak başlangıç seviyesi. Asıl beceri, yapay zekanın ürettiğini değerlendirebilmek.

Vibe coding herkesin yapabildiği bir şey oldu. Tam da bu yüzden artık avantaj değil.

Avantaj, yargı gücünde.

Bu yazıyı faydalı bulduysan, bir arkadaşınla paylaş.

Paylaş

Henüz abone olmadıysan, bu bültene abone ol. Her gün böyle güncel, uygulanabilir içerikler paylaşıyorum.

Hemen abone olun

Bir test yapalım.

Şirketinizde birisi Microsoft Copilot’a müşteri verisini yapıştırıp analiz ettirdi. Başka birisi ChatGPT ile sözleşme taslağı oluşturdu. Bir diğer ekip, Copilot üzerinden Excel’de otomatik raporlama kurmaya çalışıyor.

Soru: Bu üç senaryodan hangisi için yazılı bir kuralı var şirketinizin?

Çoğu şirket için cevap: Hiçbiri. Ve bu tahmin değil, veri.

Rakamlar Ne Diyor?

EY’nin Şubat 2026’da 500 ABD teknoloji yöneticisiyle yaptığı araştırma, durumu çok net ortaya koyuyor:

• Yapay zeka girişimlerinin %52’si resmi onay veya denetim olmadan çalışıyor. Yani şirketlerin yarısından fazlasında departmanlar kendi başlarına yapay zeka projeleri yürütüyor, kimse kontrol etmiyor.

• Liderlerin %78’i yapay zeka benimsenmesinin, riskleri yönetme kapasitelerini aştığını söylüyor. Hız var, yönetişim yok.

• %45’i yetkisiz yapay zeka araç kullanımından kaynaklanan veri sızıntısı yaşamış. %39’u fikri mülkiyet sızıntısı tespit etmiş. Bunlar şüphe değil, doğrulanmış vakalar.

Gartner’ın Şubat 2026 raporu tabloyu daha da netleştiriyor:

• Kurumların %98’i onaysız yapay zeka kullanımı raporluyor. Neredeyse hiçbir şirket gölge yapay zekadan muaf değil. %49’u önümüzdeki 12 ay içinde gölge yapay zeka kaynaklı bir olay bekliyor.

• Yapay zeka yönetişim pazarı 2026’da 492 milyon dolara ulaştı. 2030’da 1 milyar doları aşması bekleniyor. Regülasyon baskısı artıyor, dünya ekonomilerinin %75’inde yapay zeka düzenlemesi olacak.

Bir yıl öncesine bakalım: 2025’te şirketlerin %78’i en az bir iş fonksiyonunda yapay zeka kullanıyordu (McKinsey). Ama resmi yapay zeka politikası olanlar %14’te kalıyordu. 2026’da kullanım daha da yaygınlaştı, ama politika açığı hâlâ devasa.

Copilot Her Yerde, Ama Tek Araç Değil

Fortune 500 şirketlerinin %70’i Microsoft 365 Copilot’u benimsemiş durumda. Ama çalışanlara hem Copilot hem ChatGPT erişimi verildiğinde, %76’sı ChatGPT’yi tercih ediyor, yalnızca %18’i Copilot’u seçiyor. IT’nin onayladığı araç ile çalışanların fiilen kullandığı araç farklı.

Gölge Yapay Zekanın Gerçek Maliyeti

Çalışanların %71,6’sı kurumsal olmayan hesaplarla yapay zeka araçlarına erişiyor. IBM’in 2025 verilerine göre gölge yapay zeka ihlalleri, standart veri ihlali maliyetine (3,96 milyon dolar) ek olarak 670 bin dolar daha çıkarıyor, toplam maliyet 4,63 milyon dolara ulaşıyor.

Çalışanların %77’si ChatGPT ve benzeri araçlarla hassas şirket verisi paylaşıyor. Şirketlerin yalnızca %17’sinde bunu engelleyecek teknik kontrol var.

Gartner’a göre gölge yapay zeka artık sadece chatbot kullanımıyla sınırlı değil. Otonom yapay zeka ajanları, çalışanlar tarafından veya SaaS araçlarına gömülü şekilde, insan denetimi olmadan karar veriyor, veriye erişiyor, sistemlerle etkileşime giriyor. Bu yeni nesil gölge yapay zeka, öncekinden çok daha zor tespit ediliyor.

Politikasız Yapay Zeka Kullanımı Neden Tehlikeli?

Yapay zeka araçları artık sadece IT departmanının kullandığı teknik araçlar değil. Microsoft 365 Copilot, Teams toplantılarını özetliyor, Word’de taslak yazıyor, Excel’de formül üretiyor. ChatGPT ayrı bir pencerede açık. Satıştan insan kaynaklarına, finanstan hukuka her departmanda en az bir yapay zeka aracı var. Ama çoğu şirkette şu üç şey eksik:

Kim karar veriyor? Yapay zeka araç seçimini kim yapıyor? Copilot lisansını IT mi aldı, yoksa birisi kendi kredi kartıyla mı ChatGPT Plus’a abone oldu? Sınır nerede?

Neye göre karar veriliyor? Bir kriter seti var mı, yoksa “kullanışlı görünüyor” yeterli mi?

Bir şey ters giderse ne oluyor? Copilot yanlış bir özet çıkardığında, ChatGPT hatalı bir sözleşme maddesi önerdiğinde, bir veri sızıntısı olduğunda sorumluluk kimin?

Bu üç soruya net cevap veremeyen her şirket, gizli bir risk taşıyor.

Yapay Zeka Etik Politikası Nedir, Ne Değildir?

Yapay zeka etik politikası, 50 sayfalık hukuk jargonuyla dolu bir doküman değil. Çalışanların “bunu yapabilir miyim?” sorusuna net cevap veren bir rehber.

İyi bir yapay zeka etik politikası şu işi yapar: belirsizliği azaltır. Çalışanlar neyi yapabileceklerini, neyi yapmadan önce sormaları gerektiğini, neyi asla yapmamaları gerektiğini bilir.

Kötü bir yapay zeka etik politikası ise ya çok geneldir (kimse uygulamaz) ya da çok katıdır (kimse uymaz).

Eğitim verdiğim bazı şirketlerde yazılı bir politika var ama çalışanlar haberdar değil!

Gartner’ın 360 kurum üzerinde yaptığı araştırma bunu doğruluyor: Yapay zeka yönetişim platformu kullanan şirketler, kullanmayanlara kıyasla 3,4 kat daha etkili yönetişim sağlıyor. Fark, politikanın varlığından değil, uygulanabilir bir sisteme dönüştürülmesinden geliyor.

Bir Yapay Zeka Etik Politikasında Olması Gereken 7 Alan

Aşağıdaki şablon, sektörden bağımsız olarak her şirketin kendi politikasını oluştururken başlangıç noktası olarak kullanabileceği bir çerçeve. Olduğu gibi kopyalamak için değil, kendi şirketinize uyarlamak için kullanın.

ŞABLON: [Şirket Adı] Yapay Zeka Kullanım ve Etik Politikası

Versiyon: 1.0 Geçerlilik Tarihi: [Tarih] Sorumlu Birim: [Birim adı] Sonraki Gözden Geçirme: [6 ay sonrası]

1. AMAÇ VE KAPSAM

Bu politika, [Şirket Adı] bünyesinde yapay zeka araçlarının kullanımı, değerlendirilmesi ve yönetimi için temel kuralları belirler. Tüm çalışanlar, yükleniciler ve iş ortakları için geçerlidir.

Kapsam: Microsoft 365 Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini gibi üretken yapay zeka araçları, yapay zeka destekli iş uygulamaları (Power Automate, Power BI Copilot vb.), otomasyon çözümleri, yapay zeka tabanlı karar destek sistemleri.

2. SORUMLULUK VE YÖNETİŞİM

Not: Yapay Zeka Komitesi yoksa, en azından bir “Yapay Zeka Sorumlusu” atanmalıdır. Bu kişinin hem teknik bilgisi hem iş süreci anlayışı olmalı. Wharton’ın 2025 araştırmasına göre, üst yönetimin yapay zeka yönetişimine aktif katıldığı şirketler, bu işi sadece teknik ekiplere bırakanlara kıyasla belirgin şekilde daha fazla iş değeri üretiyor.

3. ONAYLANMIŞ VE YASAKLANMIŞ KULLANIMLAR

Onaylı kullanımlar (ek onay gerekmez):

• Microsoft 365 Copilot ile iç doküman taslağı oluşturma (son onay insanda)

• Copilot veya ChatGPT ile kamuya açık bilgilerden araştırma ve özet çıkarma

• Excel Copilot ile formül ve grafik desteği alma (şirket dışı veri içermeden)

• Eğitim ve öğrenme amaçlı kullanım

Koşullu kullanımlar (yönetici onayı gerekir):

• Müşteri iletişiminde yapay zeka destekli içerik kullanımı

• ChatGPT veya diğer üçüncü parti yapay zeka araçlarına şirket içi dokümanların yüklenmesi

• Yeni bir yapay zeka aracının iş sürecine entegrasyonu

• Yapay zeka çıktısının dış paydaşlara sunulması

• Teams Copilot ile müşteri toplantılarının özetlenmesi

Yasaklanmış kullanımlar:

• Kişisel verilerin (KVKK/GDPR kapsamındaki) onaysız olarak herhangi bir yapay zeka aracına yüklenmesi

• Yapay zeka çıktısının insan incelemesi olmadan nihai karar olarak kullanılması

• Gizli veya ticari sır niteliğindeki bilgilerin üçüncü parti yapay zeka araçlarına (ChatGPT, Gemini vb.) girilmesi

• Yapay zeka ile sahte, yanıltıcı veya manipülatif içerik üretimi

4. VERİ GÜVENLİĞİ VE GİZLİLİK

• Hiçbir çalışan, şirketin gizlilik sınıflandırmasında “gizli” veya “iç kullanım” olarak işaretlenmiş veriyi onaysız olarak dış yapay zeka aracına yükleyemez.

• Microsoft 365 Copilot, şirketin Microsoft tenant’ı içinde çalışır. Veri şirket sınırları içinde kalır. Ancak üçüncü parti araçlar (ChatGPT, Gemini, Claude) için ayrı veri güvenliği değerlendirmesi yapılmalıdır.

• Yapay zeka araçları seçilirken veri işleme politikaları, veri depolama lokasyonu ve üçüncü taraflarla paylaşım koşulları değerlendirilmelidir.

• Yapay zeka aracına girilen verilerin “model eğitimi için kullanılıp kullanılmadığı” kontrol edilmelidir. (Not: Copilot, kurumsal verileri model eğitimi için kullanmaz. ChatGPT’nin kurumsal planı da kullanmaz, ama ücretsiz veya Plus planları farklı çalışır.)

• Şirketlerin %86’sının yapay zeka veri akışlarına dair görünürlüğü yok (Cyberhaven, 2025). Veri sınıflandırma ve izleme sistemi kurmak, politikanın uygulanabilirliği için kritik.

5. ŞEFFAFLIK VE BEYAN

• Yapay zeka destekli üretilen içeriklerin dış paylaşımında, yapay zeka kullanımı beyan edilmelidir. (Örnek: “Bu rapor yapay zeka destekli olarak hazırlanmıştır.”)

• Müşteriye yönelik yapay zeka tabanlı karar sistemlerinde, kararın yapay zeka tarafından desteklendiğini açıklamak zorunludur.

• Yapay zeka çıktıları, insan tarafından doğrulanmadan nihai olarak kabul edilmemelidir.

6. YANLILIK (BIAS) VE ADALET

• Yapay zeka destekli işe alım, performans değerlendirme veya müşteri segmentasyonu gibi kararlarda bias riski değerlendirilmelidir.

• Herhangi bir yapay zeka aracı, korunması gereken gruplara karşı ayrımcılık yapıp yapmadığına yönelik periyodik olarak test edilmelidir.

• Bias tespit edildiğinde, aracın kullanımı durdurulur ve düzeltme süreci başlatılır.

7. EĞİTİM VE FARKINDALIK

• Her çalışan, işe başlama sürecinde yapay zeka kullanım politikası hakkında bilgilendirilir.

• Yılda en az bir kez yapay zeka okuryazarlığı eğitimi düzenlenir.

• Politika güncellemelerinde tüm çalışanlara bildirim yapılır.

• Departmana özel yapay zeka kullanım senaryoları için ek eğitimler planlanır (örneğin: finans ekibine Excel Copilot, pazarlama ekibine ChatGPT içerik üretimi).

İHLAL VE YAPTIRIMLAR

Politika ihlallerinde:

1. İlk ihlal: Uyarı ve ek eğitim

2. Tekrar eden ihlal: Disiplin süreci

3. Kasıtlı veya ağır ihlal (veri sızıntısı vb.): Hukuki süreç

POLİTİKA GÜNCELLEME TAKVİMİ

Bu politika, 6 ayda bir veya önemli bir teknolojik/yasal değişiklik olduğunda gözden geçirilir. Güncelleme sorumluluğu Yapay Zeka Komitesi’ne aittir.

Bu Şablonu Kullanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler

Kopyala-yapıştır yapmayın. Her şirketin risk profili, sektörü, büyüklüğü ve yapay zeka kullanım seviyesi farklı. Bu şablon bir başlangıç noktası, bitmiş bir ürün değil.

Kurumsal lisanslı yapay zeka araçları ile üçüncü parti araçları ayırın. Kurumsal lisanslı olduğunuz yapay zeka araçlarının politikalarını okuyun. Hatırlayın: çalışanların %76’sı bireysel yapay zeka lisanslarını da kullanıyor özellikle ChatGPT’yi tercih ediyor. Bu tercihi yasaklamak değil, güvenli kanallar içinde yönetmek gerekiyor.

Otonom yapay zeka ajanlarını unutmayın. 2026’nın yeni riski bu. SaaS araçlarına gömülü yapay zeka ajanları, insan denetimi olmadan karar veriyor ve veriye erişiyor. Gartner, kurumsal uygulamaların %40’ının 2026 sonuna kadar göreve özel yapay zeka ajanları içereceğini öngörüyor (2025’te bu oran %5’in altındaydı).

Hukuk ekibinizi dahil edin. Özellikle KVKK, GDPR ve sektörel regülasyonlara uyum için hukuk incelemesi şart. 2030’a kadar dünya ekonomilerinin %75’inde yapay zeka regülasyonu olacak (Gartner). Şimdiden hazırlanan şirketler avantajlı konumda olacak.

Çalışanlardan geribildirim alın. Politikayı sadece yukarı-aşağı dayatmayın. Gerçekte yapay zeka kullanan kişilerden girdi alın, yoksa politika kağıt üzerinde kalır.

Küçük başlayın, büyütün. 50 sayfalık bir doküman yerine, 2 sayfalık net bir rehberle başlayın. Zamanla genişletin.

Şimdi Sana Soracaklarım

Bu makaleyi okuduktan sonra şu soruları düşün ve yorumlarda paylaş:

1. Şirketinde yapay zeka kararlarını kim veriyor? IT mi, strateji mi, yoksa kimse mi?

2. Şirketinin yazılı bir yapay zeka kullanım politikası var mı? Varsa ne kadar güncel?

3. Çalışanlar kurumsal lisanslı yapay zeka uygulamaları dışında hangi yapay zeka araçlarını kullanıyor, bunu bilen var mı?

4. Yapay zeka çıktısı bir hata yapsa, sorumluluk kime ait?

Bu sorulardan birinin bile net cevabı yoksa, bir politikaya ihtiyacın var demektir.

Aksiyon Kontrol Listesi

• Şirketindeki mevcut yapay zeka kullanım durumunu haritala (kim, ne kullanıyor? Copilot mu, ChatGPT mi, Claude mu, başka ne var?)

• Yapay Zeka Sorumlusu veya Yapay Zeka Komitesi ata

• Yukarıdaki şablonu şirketine uyarla, hukuk ekibine incelet

• Kurumsal yapay zeka lisansı ile üçüncü parti araçlar için ayrı veri güvenliği kuralları belirle

• Çalışan eğitim planını oluştur (erişim vermek yetmez, yetkinlik geliştir.)

• 6 aylık gözden geçirme takvimini belirle

• İlk 30 gün içinde en az bir departmanda pilot uygula

  Paylaş

Şirketinize özel yapay zeka politikası oluşturma konusunda destek almak isterseniz, benimle iletişime her zaman geçebilirsiniz.

Kaynaklar:

• EY Autonomous AI Survey, Şubat 2026 (500 ABD teknoloji yöneticisi)

• Gartner, “Global AI Regulations Fuel Billion-Dollar Market for AI Governance Platforms”, Şubat 2026

• Gartner, “Top Predictions for Data and Analytics”, Mart 2026

• Gartner, “Strategic Predictions for 2026”

• Deloitte, “State of AI in the Enterprise”, 2026 (3.235 lider, 24 ülke)

• McKinsey Global AI Survey, 2025

• IBM Cost of a Data Breach Report, 2025

• Wharton-GBK AI Adoption Report, 2025

• Cyberhaven AI Adoption & Data Security Report, 2025

Bu bültende her gün yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Hemen abone olun