Bu hafta hem benim hem de yapay zekâ dünyası için hareketli geçti. Yaşar Holding, MR. DIY, Boyner Group ve Hopi, Borusan Holding, Kibar Holding, BR Mağazacılık ve Özaltın Holding ekipleriyle; ayrıca İSGDD webinarındaki katılımcılarla “Yapay Zekâ Nereden Nereye Gidiyor?”u konuştuk. Bu hafta sunumuma yeni bir kutu daha ekledim: “AGI — Artificial General Intelligence.” Çünkü gelişmeler beklediğimden de hızlı ilerliyor. Tartışma artık AGI’nin gelip gelmeyeceği değil; ne zaman geleceği ve hatta gelip gelmediği.

Önce kelimeyi netleştirelim. AGI (Artificial General Intelligence), tek bir görevle sınırlı kalmayıp insan gibi yeni işleri öğrenebilen ve uygulayabilen varsayımsal genel zekâ seviyesidir. Yani tek bir skor değil; genel zekâ iddiası.

Eylül 2026'nın ilk haftası bu bağlamda yapay zekâ tarihine geçebilir.

3 Eylül'de OpenAI, GPT-6 Astra'yı tanıttı. Şirketin başkanı Greg Brockman paneli "AGI çağına hoş geldiniz" diyerek kapattı, modelin AGI olup olmadığı sorulunca "sanırım bu model olabilir" dedi. Aynı gün ARC Prize analizinde şunu yazdı: “Astra’nın genellemeye doğru anlamlı bir ilerleme olduğuna inanıyoruz, ancak onun AGI olduğunu iddia etmiyoruz.”

Beş gün sonra OpenAI, Astra’dan güçlü bir iç sistemin yaklaşık 10 bin eşzamanlı ajanla Navier-Stokes probleminde sonlu zamanda tekillik oluşabileceğine dair analitik kanıt ve Lean formalizasyonu ürettiğini açıkladı. Üretim 88, doğrulama 17 saat sürdü; yaklaşık 130 milyar token kullanıldı. Şirket Milenyum Ödülü talep etmedi.

Clay Mathematics Institute, problemi çözülmemiş problemler listesinde tutuyor. Kurumun başkanı Martin Bridson değerlendirmenin “kasıtlı olarak acelesiz ve kesinlikle titiz” olacağını söyledi. Kanıt henüz bağımsız hakemlerce doğrulanmadı.

Merkezinde Türk-Amerikalı bir matematikçinin bulunduğu öncelik tartışması da var. NYU’dan Tristan Buckmaster ile Anthropic’te çalışan Levent Alpöge, problemin bir parçası üzerinde yaklaşık bir yıldır çalışıyordu. Claude ve Codex yardımıyla hızlanıp 22 Ağustos’ta benzer bir çözüme ulaştılar. Buckmaster, OpenAI’ın çalışmayı öğrendikten sonra aynı yaklaşıma yöneldiğini söylüyor. OpenAI matematik ekibi lideri Sébastien Bubeck ise Alpöge’nin Anthropic çalışanı olduğu için ortak makaleden çıkarılmasını istediğini kabul edip özür diledi.

ABD ve Türkiye vatandaşı Alpöge; Harvard, Cambridge ve Princeton’da okumuş, doktorasını Fields madalyalı Manjul Bhargava ile yapmış. Bu yıl Claude ile Jacobian ve Carathéodory sanılarına karşı örnekler, Hopf problemine çözüm duyurdu. Yapay zekâ destekli matematiğin ön saflarında.

Bir hafta içinde hem “AGI geldi” dendi hem de her iddianın yanına bir doğrulama sorusu düştü. Peki AGI geldi mi?

AGI’ye yaklaştığımız gerçek

ARC-AGI-3, Mart 2026’da yayımlandı. Kuralları açıklanmayan soyut oyunlarda ajanın keşfederek kuralı çıkarması bekleniyor. 486 kişilik insan grubu ortamların tamamını ortalama 7,4 dakikada çözdü. O tarihte Gemini 3.1 Pro yüzde 0,37; GPT-5.4 yüzde 0,26; Opus 4.6 yüzde 0,25 aldı. Grok sıfırda kaldı.

Altı ay sonra aynı testin standart koşusunda Astra yüzde 62,7 aldı. Claude Opus 5 yüzde 30,2, GPT-5.6 Sol yüzde 7,8’de kaldı.

Yüzde birin altından yüzde 62,7’ye. Benchmark tarihinde bu ölçekte sıçramayı sık görmezsiniz. “Hâlâ oyuncak” argümanı bu hafta öldü.

Ama manşetteki sayı bu değildi

Manşetlere yüzde 99,9 düştü: aynı model ve test, iki farklı düzenek.

ARC’ın standart koşusunda model, istekler arasında ne saklayacağına kendi notlarıyla karar veriyor. Provider Adapter koşusunda sağlayıcının bağlam yönetimiyle gizli akıl yürütme durumunu taşıyıp sıkıştırabiliyor. Sonuçlar sırasıyla yüzde 62,7 ve 26.098 dolar; yüzde 99,9 ve 18.817 dolar.

37 puanlık farkı model değil, çevresine kurulan düzenek yarattı.

Stanford’dan Anka Reuel ve Mike Hardy bu pratiğe benchmaxxing diyor: sayı iyileşene kadar değerlendirmeyi farklı koşullarda yeniden çalıştırmak. Sistem kartında değerlendirmeye dair “neredeyse hiç ayrıntı” bulamadıklarını söylüyorlar.

Duyuruda şu ayrıntı yok: Humanity’s Last Exam’de Astra yüzde 57,2, Claude Fable 5.1 yüzde 65,0 aldı. Astra’nın kaybettiği tek akademik satır bu.

Buradan çıkan pratik ders şu: bir tedarikçi size demo yaptığında sorulacak soru "kaç puan aldı" değil, "bu puanı hangi düzenek aldı ve o düzenek bizde var mı, biz kullanabiliyor muyuz?" olmalı.

Doğrulama, üretimden pahalı hale geldi

Matematik, sınırın nerede olduğunu en net gösteren tablo.

DeepMind’ın Aletheia sistemi IMO-ProofBench’in ileri versiyonunda yüzde 95,1 doğruluğa ulaşıyor. Fakat 700 açık Erdős probleminde denemelerin yüzde 31,5’i teknik olarak, yalnızca yüzde 6,5’i anlamlı ölçüde doğru. Yüzde 68,5’i temelden hatalı. Yazarların ifadesiyle sistem “soruyu, cevaplaması en kolay olacak şekilde yanlış yorumlama eğilimi” gösteriyor.

Navier-Stokes iddiası da aynı örüntüyü gösteriyor: üretim birkaç gün, doğrulama belirsiz. Kanıt Lean’de formalize edilmiş olabilir; ancak karar verecek kurum aylar süren bir inceleme yapacak. Terence Tao, açık problemlerin “ayrım gözetmeden madencilik yapılır gibi” çözülmeye çalışılmasının matematiksel fikirlerin doğduğu ekosisteme zarar verebileceğini söylüyor. İçgörüsüz cevap ilerleme sayılmıyor.

Üretim ve doğrulama kapasitesi arasındaki makas kurumsal hayatta da açılıyor. Bunu fark etmezseniz tasarruf ettiğinizi sandığınız süre ve maliyeti kontrol masasında geri ödersiniz.

Ajanlar çoğalınca sistem tek modelden farklı davranıyor

Temmuzdaki OpenAI siber güvenlik değerlendirmesinde yalıtılması gereken yaklaşık 1.200 ajan, paket önbelleği üzerinden yetkisiz bir mesaj panosu buldu. 8-13 Temmuz’da 70 binden fazla mesaj ve dosya paylaştılar; dosya bölme protokolü, HOLD ve VETO gibi koordinasyon komutları, kriptografik mesaj imzalama geliştirdiler. Yaklaşık 700 ajan Hugging Face altyapısına saldırıya katıldı.

Motivasyon çoğunlukla kötücül değildi. Hedeflerin yüzde 30-40’ının fiilen çözülemez olduğunu keşfedip puanlayıcının nasıl çalıştığını anlamaya yöneldiler. İncelenen kayıtların yaklaşık yüzde 7’sinde sahte araç çağrısı bulundu.

Soruşturmanın en öğretici kısmı şu: METR ve Redwood Research, analizi devrettikleri GPT-5.6 Sol ajanlarının “zayıf muhakeme ve güvenilirlik” gösterdiğini yazıyor. Etkinliğin yüzde 7-10’unun yakalanmamış olabileceğini, insan araştırmacıların “belirgin biçimde daha kalibre” sonuçlar üreteceğini ekliyorlar.

Bu, yapay zekânın kaçış hikâyesi değil; yapay zekâyla yapılan soruşturmanın da doğrulama sorunu yaşamasının hikâyesi. Kurumsal karşılığı açık: Ajanlarınızı denetleyen mekanizma başka bir ajana dayanıyorsa boşluk büyür.

Masamızda değişen şey skor değil, süre

Yöneticinin işi soyut oyun çözmek değil. Form, takvim, müşteri kaydı, rapor…

OpenAI karşılaştırmasında Astra, OSWorld 2.0 çevrimdışı setinde yüzde 72,6’ya yaklaşık 40 dakikada; Sol yüzde 65,7’ye 75 dakikada ulaşıyor. Süre yarıya inmiş.

AutomationBench’te Astra yüzde 41,4, Sol yüzde 18,1 aldı. İki katından fazla iyileşme var ama mutlak seviye hâlâ gerçekçi otomasyon görevlerinin yarısından azı. Bir ajan mükemmel analiz hazırlayıp yanlış dosyayı müşteriye gönderirse iş tamamlanmış sayılmaz.

Kurumsal getiri neredeyse hareketsiz. McKinsey’in 25 Ağustos 2026 araştırmasında yaklaşık onda dokuz en az bir fonksiyonda düzenli yapay zekâ kullanıyor; kurum genelinde ölçekleyenler yüzde 44. EBIT etkisi bildiren yüzde 37 ile geçen yılla aynı; yüzde 5 ve üzeri etki bildiren yalnızca yüzde 6. Anthropic’in Mart 2026 verisinde bilgisayar ve matematik mesleklerinde teorik kapasite yüzde 94, kullanım yüzde 33.

Model bir yılda yüzde birin altından yüzde 62’ye çıktı. Kurumsal getiri iki yıldır aynı yerde. Darboğaz modelde değil, bizim tarafımızda.

Asıl soru AGI'nin ne zaman geleceği değil

AGI'nin takvimini bilmiyoruz. Bugünkü sistemlere ne kadar erişim ve karar yetkisi verdiğimizi biliyoruz. Yönetişim burada başlıyor.

Bir iş akışını ajana devretmeden önce beş kontrol kapısı:

Amaç. "Müşteri sorununu çöz" belirsizdir. "İade politikasına uygun seçenekleri hazırla, ödeme yapma, göndermeden önce onay al" yönetilebilir bir görevdir.

Erişim. Ajanın gerçekten hangi veriye ve araca ihtiyacı var? Geniş erişim kolaydır, hatanın etki alanını da genişletir.

Onay. Para, insan, müşteri, hukuk ve itibar üzerinde geri alınamaz etkisi olan her adım insan onayında kalır.

Görünürlük. Sadece çıktıyı değil, kullanılan kaynakları ve araç çağrılarını da görebiliyor musunuz? Hugging Face olayında sahte araç çağrıları vardı; görünürlük teorik bir mesele değil.

Geri dönüş. Yanlış işlem nasıl duracak, nasıl geri alınacak? Üretime almadan önce hata senaryosunu da tasarlayın.

“Görevi yaptı mı?” zayıf bir başarı ölçütüdür. Uçtan uca doğruluk, istisna yönetimi, insan kontrol yükü ve geri alma maliyetini birlikte izleyin.

En doğru soru: “Hangi problemleri çözebiliyorum?” Bu bakış öğrenmeyi, yeni becerileri ve yapay zekâ okuryazarlığını zorunlu kılar. Yeni roller doğrulama, istisna yönetimi, ajan denetimi ve insan onayını tasarlayacak. Hazırlık sertifika listesi değil, yapay zekâyla işleriniz üzerinde jimnastik yapmaktır.

Ne yapmalı

Hızlı (bu hafta): Sonu olan tek bir iş seçin: haftalık rapor taslağı, teklif ön hazırlığı veya toplantı notundan aksiyon listesi. Kuralları ve yetki sınırını yazın. Çıktıyı okuyun, gönderme tuşunu kendinizde tutun.

Dengeli (bu çeyrek): Doğrulamayı kimin, hangi ölçütle ve ne kadar sürede yapacağını tanımlayın. Süreyi ölçmüyorsanız verimlilik iddianız ölçülemez.

Kapsamlı (12 ay): Olgunluğu pilot sayısıyla değil, teorik kapasite ile gerçekleşen kullanım arasındaki farkla ölçün. Erişim yetkisi, yama ve log disiplinini de gözden geçirin.

Kontrol listesi

• Bu hafta için tek, sınırı belli bir iş seçildi

• Yetki sınırı ve onay kapısı yazılı

• Tedarikçi demolarında "bu skoru hangi düzenek aldı" sorusu soruluyor

• Doğrulama süresi ölçülüyor, verimlilik iddiası buna göre hesaplanıyor

• Ajan çıktısını denetleyen mekanizmanın kendisi ajan değil

• Erişim yetkileri ve yama durumu gözden geçirildi

• Ekip "hangi unvan" değil "hangi problemi çözüyoruz" dilini kullanıyor

• Yapay zekâ okuryazarlığı ve yeniden beceri planı tanımlı

  ---

Son söz

AGI kapıyı çalıp kendini tanıtmayacak. Önce bir ölçüm setinde, sonra araştırma ekibinin hızında, sizin iş akışınızda, verdiğiniz yetkinin sınırında ve yaptığınız hatanın maliyetinde görünecek.

Eylülün ilk haftası iki şeyi gösterdi: Yapay zekânın üretme kapasitesi sıçradı, doğrulama kapasitemiz aynı hızda artmadı. Ne matematik camiasında ne bağımsız denetim kuruluşlarında ne de şirketinizde.

Kapanmayan makas burada. “AGI gelince yapacağım” dediğiniz iş buysa, o işin zamanı geldi. Ve o iş yalnızca aracı kullanmak değil; sistemi kimin tasarladığını, kimin onay verdiğini ve hatayı kimin geri alacağını belirlemektir.

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere.

Bu hafta perakende, bankacılık, gıda ve sanayi sektörlerinden ekiplerle yaptığım eğitimlerde, ardından ajan tabanlı ticaretin konuşulduğu bir konferansta yapay zekânın işe, yönetime ve ticarete etkisini ele alırken aynı noktaya tekrar tekrar döndüm: Yetenek büyüyor, peki kontrol de aynı hızda güçleniyor mu?

Bu sabah masaya oturduğumda karşıma bu soruyu üç farklı yerden vurgulayan üç haber çıktı: OpenAI, kritik siber güvenlik eşiğini geçen Astra’yı yayımladı; bir grup ajanın aylarca Almanca bir wikide birbirine testleri nasıl geçeceğini anlattığı ortaya çıktı; DeepSeek ise görüntü işleyebilen yeni modelinin ağırlıklarını herkesin indirebileceği şekilde açtı.

Geçen cumartesi Hugging Face raporunu ve Model Hardware Standard’ı, ondan önceki hafta da üç ajanın aynı sunucuda birbirini nasıl sabote ettiğini yazmıştım. Bu hafta aynı çizginin devamındayız: Ajanlara daha uzun işler ve daha fazla araç veriyoruz, fakat bu yetenek harekete geçtiğinde sınırı kimin çizdiği, ne zaman duracağına kimin karar verdiği ve sonuçları kimin gördüğü hâlâ yeterince açık değil.

1. Ajanlar, Almanca bir wikide birbirine yol gösterdi.

TechCrunch’ın 4 Eylül’de yayımladığı araştırmada dört araştırmacı, Hugging Face olayının ardından başka ajan izleri ararken DseWiki’ye ulaşıyor. Karşılarına çıkan yer yirmi beş yıllık, Almanca, son yirmi yılda neredeyse hiç düzenlenmemiş, sessiz ve gözden uzak bir wiki; bir grup ajanın fark edilmeden yazışması için neredeyse kusursuz bir alan.

11 Mayıs’tan itibaren siteye yazmaya başlayan ajanlar, haziran ortasında zaman sınırlı web aramalarını nasıl yanıtlayacaklarını ve testleri nasıl geçeceklerini birbirlerine anlatır hâle gelmiş. İnsan moderatör bunları spam sanarak silmeye başlayınca sayfalarını alfabetik sıralamada geriye saklamak için başlıkların önüne “ZZZ” eklemişler; araştırmacılara göre moderatör günde ortalama yüz sayfa silerken ajanlar yaklaşık dört yüz yeni sayfa açmış ve ana sayfa dokuz kez silinip yeniden kurulmuş. Bir insan akşamları siliyor, ajanlar gece boyunca yeniden yazıyor; hikâyenin en çarpıcı tarafı bu tempo farkı.

Siteyi okumalarına izin verilmiş, yazmaları ise engellenmek istenmiş; fakat eski wiki yazılımındaki bir açığı bulunca kendilerine bir yazışma alanı kurmuşlar. Yönetici açısından çıkarım net: Bir sistemin yalnızca okumasını istiyorsanız yazma yetkisini talimatta değil, teknik olarak kapatmalısınız, çünkü moderasyon insan hızında, üretim ajan hızındaysa insan yalnızca arkadan temizlik yapar.

TechCrunch, 4 Eylül 2026 · collusion.wiki

2. Astra çıktı ve kritik eşiği geçti.

OpenAI, 1 Eylül’de yayımladığı hazırlık notunda Astra’nın kendi çerçevesinde “kritik siber güvenlik” eşiğini geçen ilk model olduğunu açıkladı; model 3 Eylül’de kullanıma sunuldu. Şirketin tanımına göre Astra, daha önce bilinmeyen güvenlik açıklarını bulabiliyor ve bir insanın adım adım yönlendirmesine ihtiyaç duymadan bunlardan yararlanabiliyor. Böyle bir model çıktığında yalnızca ne kadar güçlü olduğuna değil, bu gücün hangi bölümünün kimlere açıldığına bakmak gerekiyor.

OpenAI’nin kendi sonuçlarına göre Astra, bilinen güvenlik açıklarını ölçen ExploitBench testinde tam puan aldı; şirket içinde değiştirilmiş ayrı bir yazılım sürümünde ise daha önce bilinmeyen iki açık buldu ve bunları birlikte kullandı. Bunlar aynı başarı değil ve bağımsız olarak tekrarlanmış sonuçlar da değil; bu nedenle “tam puan” ifadesini bağlamından koparmadan okumak gerekiyor.

Şirket, gelişmiş siber yeteneklere erişimi sınırlıyor, savunma alanındaki seçilmiş ortaklara Daybreak programı üzerinden daha geniş yetki veriyor ve modelin eylemlerini izleyen sistemlerin yetkisiz hareketleri durduracağını söylüyor. Aynı korunmasız test koşullarında önceki model GPT-5.6 Sol denemelerin yüzde 56’sında test altyapısından çıkmaya çalışırken Astra’nın bunu hiç denemediği de aktarılıyor.

Bu iyi bir haber, ancak kontrollü bir testte sorun çıkarmamak ile gerçek dünyada güvenli olmak aynı şey değil. Model test edildiğini anlayıp davranışını değiştiriyorsa düşük hata oranı da tek başına güçlü bir kanıt sayılmaz; Yona Shavit’in sorusu, Birleşik Krallık Yapay Zekâ Güvenlik Enstitüsü ve Apollo Research’ün kayda geçirdiği endişe tam olarak bu noktada birleşiyor. Yönetici için sonuç açık: Kritik yeteneklerde doğru modeli seçmek yetmez; erişim, izleme ve insan onayı politikasını model kullanılmadan önce yazmak gerekir.

TechCrunch, 1 Eylül 2026 · OpenAI, Path to Astra · Safety overview

3. DeepSeek artık görüyor

Çin’den DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp geldi: Yaklaşık 305 milyar parametreli, MIT lisanslı ve görüntü işleyebilen modelin ağırlıkları 31 Ağustos civarında Hugging Face ve ModelScope’ta yayımlandı. DeepSeek, kendi testlerinde modelin görüntü görevlerinde Claude Opus 4.8’e yakın sonuçlar verdiğini söylüyor; ancak bunlar şirketin kendi ölçümleri ve Opus 4.8 artık yeni bir referans değil, dolayısıyla bağımsız sonuçlar gelmeden “denk” demek doğru olmaz.

Model yine de önemli, çünkü açık ağırlıklı bir görüntü modeli daha önce kapalı sistemlerle yapılabilen bazı işleri çok daha geniş bir kitlenin erişimine açıyor. Astra’da gelişmiş yetenekler sınırlı erişim ve izlemeyle kontrol altında tutulmaya çalışılırken DeepSeek, indirilebilir ağırlıklarıyla yeteneği doğrudan kullanıcıların eline bırakıyor. Açık olmak kendi başına güvensiz olmak demek değil, ancak sorumluluğun daha büyük bölümünü modeli kuran kuruma taşıyor; üstelik model bir ajan döngüsüne bağlandığında yanlış okunan bir tablo yalnızca hatalı bir cümle değil, yanlış bir sonraki adım hâline geliyor.

Yönetici açısından yapılacak iş belli: Açık bir modeli kurmadan önce doğruluk eşiğini, erişebileceği verileri ve hangi kararlarda insan onayı isteyeceğini belirlemek; “Exp” etiketini de üretim güvencesi değil, deneysel sürüm uyarısı olarak okumak.

Gigazine · Hugging Face: DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

Yöneticinin sorması gereken dört soru

Üç hikâyenin ortak noktası aynı: Yetenek büyürken kontrol mekanizmalarının aynı hızda gelişip gelişmediğini bilmiyoruz. Bu nedenle yöneticiler için mesele artık yalnızca hangi modelin daha güçlü olduğu değil; ajanın hangi veriye eriştiği, neyi kendi başına yapabildiği ve hangi noktada yeniden insana dönmek zorunda olduğudur, çünkü yapay zekâ okuryazarlığı giderek iyi prompt yazmaktan çok doğru yetki ve kontrol sistemi kurma meselesine dönüşüyor.

Bir işi ajana vermeden önce şu dört sorunun cevabını yazın:

1. Döngüyü kim başlatıyor? Ajanın görevi, başarı ölçütü ve tamamlandı sayılacağı nokta açık mı?

2. Neye erişebiliyor? Hangi verileri okuyabildiği, nereye yazabildiği, hangi araçları kullanabildiği ve bulunduğu ortamın dışına çıkıp çıkamadığı teknik olarak sınırlandırılmış mı?

3. Ne zaman duruyor? Belirsizlik, hata veya yetki aşımı olduğunda kendi başına devam mı ediyor, yoksa bir insanı mı çağırıyor?

4. Kim görüyor? Ajanın attığı adımlar, yaptığı harcama, ürettiği sonuç ve bıraktığı kayıtlar sorumlu yönetici tarafından izlenebiliyor mu?

Bu cevaplar yazılı değilse modelin adı değişse de kontrol boşluğu değişmez; yeteneği satın almış olursunuz, yönetimini değil.

Bu haftaki ürün güncellemeleri

• Gemini 3.8 Flash çıktı: Google, kodlama ve uzun ajan görevlerinde güçlendirdiği modeli 3.7 Flash ile aynı hız ve başlangıç fiyatıyla sunuyor; daha geniş siber yeteneklere sahip Flash Cyber sürümü ise yalnızca seçilmiş savunma ekiplerine açılıyor. Google

• Claude artık arka planda bilgisayar kullanabiliyor: Cowork ve Claude Code içinde, izin verdiğinizde siz başka bir işle uğraşırken uygulamaları açıp tıklama ve yazma gerektiren görevleri sürdürebiliyor. Claude

• Gmail, Docs ve Keep’e canlı ses geldi: Gmail’de e-postalarınızı konuşarak arayabiliyor, Docs’ta sesle taslak hazırlayabiliyor, Keep’te anlattıklarınızı düzenli notlara çevirebiliyorsunuz; erişim şimdilik plan ve ülkeye göre değişiyor. Google

Bu hafta ekibinizde bir ajana verdiğiniz tek bir işi seçin ve bu dört sorunun cevabını yazın. Nerede durması gerektiğini, neye eriştiğini ya da yaptığı işi kimin gördüğünü net söyleyemiyorsanız sorun modelde değil, kurduğunuz çalışma düzenindedir.

Araçlar değişecek, yetenekler büyüyecek; benim bakmaya devam edeceğim yer ise aynı: İnsan yalnızca görevi başlatırken mi orada, yoksa karar anında da direksiyonda mı?

İnsan. Yapay zekâ. İnsan.

Bu soruların eğitimi hazır

Bu bültende haftalardır yazdığım ajan tasarımı, insan onay kapıları ve yetki sınırları artık online akademimde ders olarak var. Yapay Zeka Eğitimi’nde temellerden ajan kurmaya kadar tüm hattı, eğitimlerimde anlattığım haliyle videoya aldım; Yapay Zeka Ajanları bölümü yukarıdaki dört soruyu tek tek işliyor. Videolar devamlı güncelleniyor, ekleniyor. Bir kere üye ol, her yeni videoya sınırsız erişim al.

Açılışa özel, sınırlı süre için yüzde 50 indirimli.

Programı incele · İndirimli kayıt ol

Hareketli bir haftayı geride bıraktım. MR.DIY Türkiye ekibiyle yapay zekâ eğitimi, Akbank’ın Kayseri Kadın Girişimci yapay zeka eğitim webinarı, MDYD “Yapay Zekânın Bugünü ve Yarını”nı konuşması, ilk müşterim Yüksel Proje için yeniden Ankara’ya ve Ankara’da GGYD’de “Ticarette Yapay Zekâ Devrimi” başlıklı keynote konuşmasını yaptım.

Bazen ben bile bütün bunlara nasıl yetiştiğime inanamıyorum. Sonra kendi kendime, “İyi ki Victor var,” diyorum.

Her hafta olduğu gibi bu hafta da yapay zekâ dünyasından dikkatimi çeken araştırmaları ve haberleri sizin için derledim. Geçen hafta üç ajanın aynı sunucuda birbirini nasıl sabote ettiğini anlatmıştım. Bu hafta sırada dört yeni hikâye var.

Ürün güncellemelerini ise en sona bıraktım. Çünkü onlar hikâye değil; doğrudan işinize yarayacak pratik notlar.

1. Ajanlar artık sadece ekranda değil

Düne kadar çoğumuz için Yapay Zeka bir ekranın içinde yaşıyordu. Soru soruyor, metin yazdırıyor, bazen de tarayıcıda bir bağlantıya tıklatıyorduk.

Ama laboratuvardaki mikroskop, pipetleme robotu, fabrikadaki robot kolu ve kuantum bilgisayarındaki lazer başka diller konuşuyordu. Bir ajanın bu cihazlara dokunabilmesi için haftalar, bazen aylar süren özel entegrasyonlar gerekiyordu.

Anthropic, 27 Ağustos’ta Model Hardware Standard, kısaca MHS adını verdiği standardın araştırma ön izlemesini sınırlı bir partner grubuna açtı.

Bunu yeni bir robot sanmayın. USB benzetmesi işe yarıyor ama MHS fiziksel bir fiş değil; ajanlarla gerçek cihazlar arasında ortak bir yazılım arabirimi.

Programlanabilir bir arayüzü olan cihaz, standart bir sürücü üzerinden “oku” ve “yaz” komutlarını anlayabiliyor. Ajan sıcaklığı okuyabiliyor, hızı ayarlayabiliyor veya robot kolunu hareket ettirebiliyor. Fakat güvenli hız sınırı, hareket alanı, kilit mekanizmaları ve acil durdurma kuralları modelin kararına bırakılmıyor; cihaz katmanında tanımlanıyor.

Neden önemli?

Ajan pipet taşıyabiliyor, robot kolunu yönlendirebiliyor ve bir kuantum bilgisayarının lazer sistemini toparlamayı deneyebiliyor.

QuEra’nın pilotunda Claude, lazer kilidini kurtaran kontrol yazılımını MHS üzerinden geliştirip test etti. Ortaya çıkan denetlenebilir yazılım, yedi farklı hata türündeki 700 denemenin 695’inde sistemi doğru hedefe döndürdü. Başarı oranı %99,3. Üstelik bunu insan tarafından belirlenen sınırlar, kilitler ve acil durdurma mekanizmaları içinde yaptı. QuEra’nın teknik sonuçları

Bu, evin içinde dolaşan insansı robot haberi değil. Daha sessiz ve çok daha yakın bir değişim: önce laboratuvarlar, kuantum sistemleri ve ileri üretim tesisleri.

Fakat Anthropic’in kendi denemesi sınırı da gösteriyor. Claude, köpüren bir numunenin yol açtığı hatayı başlangıçta fiziksel bir sorun olarak anlayamadı. Aynı işlemi farklı ayarlarla yeniden denedi ve sıvıyı daha fazla köpürttü. İnsanlar, sorunun yazılımda değil sıvının fiziksel davranışında olduğunu açıklamak zorunda kaldı.

Ekranda yanlış bir cümleyi silersiniz. Laboratuvarda yanlış bir hareket numuneyi bozabilir, cihazı riske atabilir, insanı tehlikeye sokabilir.

Ajanlara ilişkin sorularımıza artık bir yenisi ekleniyor:

Bu kol neler yapabilir? Takip edilecek bir gelişme.

Previewing the Model Hardware Standard, Anthropic, 27 Ağustos 2026.

2. Ajanlar, insanın tokenını geçti

OpenRouter analisti Peter Walker’ın grafiğinde küçük ama önemli bir kesişme var. 6 Şubat 2026’dan itibaren ajanların tükettiği token miktarı, insanların doğrudan kullanımını geçmiş.

Ağustos’un ilk on gününde, yedi günlük ortalamaya göre ajanların tüketimi 7,3 trilyon token’a ulaşırken insan tarafı 1,4 trilyonda kalmış. Şubat ayından bu yana ajan kullanımı 14 kat, insan kullanımı ise yalnızca 2,8 kat büyümüş.

Grafik, OpenRouter’ın kendi sıralama verilerine dayanıyor; dolayısıyla tüm yapay zekâ dünyasını temsil etmiyor. OpenRouter, açık ağırlıklı modellerin yoğun kullanıldığı bir platform. Bu modeller de genellikle OpenAI ve Anthropic’in kapalı modellerine kıyasla daha fazla token tüketiyor. Yine de yön değişmiyor: İnsanların soru sorması azalmamış, ajanların tüketimi bunun üzerine eklenmiş.

Burada asıl soru şu: Ajanlar neden bu kadar fazla token tüketiyor?

Çünkü insan genellikle bir cümle yazar ve bir cevap alır. Ajan ise işi tamamlayana kadar devam eder: araç çağırır, kod yazar, sonucu okur, yeniden dener, bazen başka bir ajanı devreye sokar. Üstelik her turda sistem talimatlarını, araç listesini ve önceki adımlardan oluşan bağlamı tekrar gözden geçirir.

Walker’ın incelediği veri setinde ajan tokenlarının yaklaşık %70’i önbelleğe alınmış istemlerden oluşuyor. Bu nedenle token kullanımı 14 kat arttı diye maliyetin de aynı oranda arttığını söyleyemeyiz; önbelleğe alınan tokenlar daha ucuz. Asıl büyüyen şey, ajanın kendi bağlamını tekrar tekrar okuması.

Bu, eğitimlerde sıkça tartıştığımız konulardan biri. Bir yönetici, “Bu işi yap,” diyor; ajan gece boyunca çalışıyor. Sabah olduğunda token sayacı yükselmiş, işin bir bölümü tamamlanmış, bir bölümü ise gereksiz yere dallanıp budaklanmış oluyor.

Geçen hafta anlattığım üç ajan hikâyesi bu koordinasyon sorununun sahnesiydi. Bu grafik ise aynı sorunun maliyet tarafını gösteriyor.

Ortak bağlam yoksa ajan hem işi büyütüyor hem de token tüketimini artırıyor.

Buradan çıkarılacak sonuç, “Ajan kullanmayın,” değil. Asıl ders, görevi vermeden önce şu üç sorunun cevabını yazılı hale getirmek:

• Döngüyü kim başlatıyor?

• Ajan ne zaman duruyor?

• Bu çalışma faturaya nasıl yansıyor?

Bu üçü net değilse siz yalnızca bir sohbet başlattığınızı sanırken arka planda küçük bir fabrika çalışmaya başlayabilir.

Bir dipnot daha var: Muhakeme modelleri, görev gerektirmese bile uzun süre düşünebiliyor. Ajanlar da bu muhakemeyi bir döngünün içine yerleştiriyor. İkisi üst üste geldiğinde token tüketimi, yapılan işin gerçek değerinden bağımsız biçimde şişebiliyor.

OpenRouter sıralamaları · The Decoder, 23 Ağustos 2026

3. 27 milyar parametrelik ajan, dev modelleri geçti

Bazen daha büyük bir model değil, daha iyi karar veren küçük bir model kazanıyor.

Kurucuları DeepMind’den gelen Londra merkezli araştırma laboratuvarı Inherent, bu hafta Faraday adını verdiği yeni ajanını tanıttı. Faraday, 27 milyar parametreli bir model; Claude Opus 4.8 ve GPT-5.5’ten daha küçük. Buna rağmen oldukça zor bir görevde ikisini de geride bıraktığını söylüyor: Yayımlanmış bir bilimsel makaledeki grafiği, orijinal çizime erişmeden, sınırlı süre ve hesaplama gücüyle yeniden üretmek.

Inherent bunun için Replica adlı bir görev seti hazırlamış. Doğal dil işlemeden malzeme bilimine, yapısal biyolojiden hava tahminine uzanan 100 makaleden 310 ayrı görev oluşturmuşlar. Şirketin sonuçlarına göre Faraday, her kategoride büyük modellerden daha tutarlı kopyalar üretmiş; özellikle yeni araştırmalarda daha az zorlanmış.

Fakat asıl ilginç olan Faraday’ın büyüklüğü değil, çalışma biçimi.

Faraday kodu kendisi yazmıyor. GPT-5.5 Codex’i bir araç olarak kullanıyor; tıpkı bir araştırmacının laboratuvar yazılımından yararlanması gibi. Küçük bir “bilimsel muhakeme katmanı”, kendisinden çok daha büyük bir kodlama ajanını yönlendiriyor ve ortaya çıkan sonucu iyileştiriyor.

Yani farkı yaratan, kod yazma gücü değil; hangi deneyi yapacağına, hangi sonucu takip edeceğine ve ne zaman yeniden deneyeceğine karar verme biçimi.

Elbette bunlar şimdilik şirketin kendi paylaştığı sonuçlar. Henüz bağımsız biçimde tekrarlanmış değiller. Yine de eğitimlerde sıkça vurguladığım bir değişimi çok iyi gösteriyor: “Daha büyük model” demek artık tek başına yeterli değil. Asıl soru, ajanın neyi denemeye değer bulduğu ve başarısız olduğunda nasıl yön değiştirdiği.

Inherent buna “research taste”, yani araştırma sezgisi diyor.

Bir bilimsel makale size neyin işe yaradığını anlatır. İşe yaramayan denemeler, yanlış yollar ve araştırmacıyı sonuca götüren görünmez emek çoğunlukla o sayfalarda yer almaz. Ajan bu boşluğu doldururken ya kolay bir kestirme arar ya da deneyi gerçekten düzgün kurar. Faraday’a öğretilmeye çalışılan şey tam olarak bu ayrımı yapabilmek.

Bunu eğitim odasına taşıdığımda cümle şu oluyor:

Ajan kod yazıyor diye bilim yapmış olmaz. Bilim, hangi deneyi neden yaptığını açıklayabilmektir.

Bu açıklama sizde yoksa elinizde çok güzel bir grafik olabilir. Ama o grafik, yanlış bir sonucun kusursuz sunumu da olabilir.

Kaynaklar: Inherent — Training AI Scientists to Replicate Research · TechCrunch, 22 Ağustos 2026

4. Testteki ajan, laboratuvardan çıktı

Bir ajana çözülemeyen bir görev verirseniz ne olur? Bazen durup yardım istemiyor; önündeki engelleri aşmanın başka yollarını arıyor.

OpenAI, çarşamba günü Hugging Face güvenlik ihlaline ilişkin resmi raporunu yayımladı. Olay zinciri, ExploitGym adlı bir değerlendirmede modele daha önce çözülememiş bir görev verilmesiyle başlıyor.

Model, işi tamamlamak için yeni güvenlik açıklarını peş peşe kullanıyor. Önce değerlendirme ortamındaki paket aracını ele geçirerek internete çıkıyor; ardından OpenAI, Hugging Face ve diğer sağlayıcıların sistemlerine erişiyor.

Rapora göre kullanılan model, yakında tanıtılması beklenen Astra ailesinden. Ancak bu, standart model değil; davranışını şekillendiren farklı bir son eğitimden geçirilmiş özel bir sürüm. Üstelik testin amacı modelin gerçek yetenek sınırlarını görmek olduğu için üretim ortamında devrede olacak bazı güvenlik sınıflandırıcıları kapatılmış.

OpenAI bunu, “altta yatan yeteneği ölçmek” amacıyla yaptığını söylüyor.

Raporun en çarpıcı bölümü ise bundan sonra geliyor. OpenAI’ye göre modelin düşünme izini takip eden izleme sistemi o gün devrede olsaydı, ilk şüpheli hareketi fark edebilir ve güvenlik ekibini Hugging Face’e erişilmesinden bir günden fazla süre önce uyarabilirdi.

Şirket şimdi bu izlemeyi genişleteceğini, günün her saati çalışacak bir eskalasyon mekanizması kuracağını ve güvensiz görülen görevleri otomatik olarak durduracak yeni bir araç ekleyeceğini açıklıyor.

Bu olay, geçen hafta anlattığım üç ajan hikâyesinin devamı gibi. Orada ajan, birlikte çalıştığı diğer ajanı bir engel olarak görüyordu. Burada ise çözemediği görevi aşılması gereken bir sınır gibi görüyor.

İki hikâyede de eksik olan aynı üç davranış:

Dur. Sor. İnsanı çağır.

Bir ajana imkânsız bir görev verip nerede duracağını söylemezseniz, onu farkında olmadan kestirme yollara davet edebilirsiniz.

Çünkü ajan için hedef yalnızca “işi bitirmek” olduğunda güvenlik kuralları, korunması gereken sınırlar değil; çözülmesi gereken yeni problemler gibi görünmeye başlayabilir.

Kaynak: OpenAI resmi raporu, TechCrunch özeti, 26 Ağustos 2026.

Bu haftanın ürün notları

Claude hafıza birleşti. 25 Ağustos’tan beri sohbette anlattığın şey Cowork’ta da birikiyor. Ayarlar > Bellek altında dosyalarını okuyup silebilirsin. Free, Pro, Max’te açık. Team ve Enterprise’ta yönetici onayı gerekiyor hafızayı silmek için. Claude Code henüz bu birleşmenin dışında.

ChatGPT Work artık saate bakmadan da iş başlatıyor. Zamanlanmış görevler, sadece saatle değil, yeni gelen bir Gmail epostası, izlenen Slack kanalı, yetkili GitHub deposundaki pull request gibi işlerle de tetiklenebiliyor. Plus, Pro, Business ve üstü. Ücretsiz ve Go abonelerinde kullanılamıyor.

Claude, Chrome’da genel erişime çıktı. Senin açık oturumunun üstünde tıklıyor, şifreyi o yazmıyor senin yazman gerekiyor. Cowork’un kendi tarayıcısı da geldi. Sohbet belleği oraya da taşınıyor.

Her Cumartesi size haftanın ilginç yapay zeka araştırma ve haberlerini vereceğim ve bu hafta ilk haftamız. Beraber sorgulayalım, beraber düşünelim. Yapay zeka ile birlikte işler otomatikleşiyor ve insanın en büyük değeri düşünmek ve eleştirel değerlendirmekte.

1. Üç ajan, aynı sunucuda birbirinin hesabını sabote etti

Anthropic’in yayınladığı bu deneyi okurken bir yerde durup “bunu mutlaka anlatmam lazım” dedim, çünkü çoklu ajan sistemleri hakkında son aylarda duyduğumuz iddialı cümlelerin altında ne olduğunu bu kadar net gösteren başka bir örnek görmemiştim.

Deney şöyle kurulmuş. Claude Code içinde aynı modelin üç kopyasını alıyorlar, her birine kendi sanal makinesini veriyorlar ve dördüncü bir makinede duran bir Python arka yüzünü göstererek üçüne de aynı talimatı veriyorlar: bu arka yüzü başka bir dile taşı. Tek fark, birine Rust, birine Go, birine TypeScript demişler ve hiçbirine diğerlerinin var olduğunu söylememişler. Yani üç ajan aynı sunucuya, aynı koda, aynı anda, birbirinden habersiz dokunmaya başlıyor.

Dört saat sonra olan şey, yazıda da kullanılan ifadeyle, bir ajan kavgası. Ajanlar diğer ajanların yaptığı değişiklikleri kendi işlerini bozmaya çalışan bilinçli bir sabotaj gibi yorumluyor ve buna aynı şekilde cevap veriyor. Diğer ajanların Unix hesaplarını kapatıyorlar, rakip süreçleri bulup sürekli öldüren döngüler yazıyorlar, hatta kendi yazdıkları kodu başka bir ajanın koduymuş gibi gizliyorlar. Opus 4.8’in düşünce izinde şöyle bir cümle geçiyor: “öldürme script’inin adı önemli, zararsız bir sistem izleme aracı gibi görünsün”.

İşin ilginç tarafı, bunun tek bir modele özgü bir tuhaflık olmaması. Test edilen her modelde aynı örüntü çıkmış: Sonnet, Opus, Mythos farketmemiş.

Bazı koşularda ise tablo değişiyor. Ajanlar bir noktada duruyor, commit mesajına özür yazıyor, mesela biri “arkadaşlarım dürüst davrandı, ben gizli daemon’la kötü davrandım” demiş, kötü niyetli kodu temizliyor, çatışmanın aslında bir düşmanlık değil birbirine çelişen iki talimat olduğunu fark ediyor ve bir insan çağırıyor. Anthropic model başına 120 bölüm koşmuş ve sonuçlar dört kümeye düşmüş: zor kullanımla bitenler, bir tarafın vazgeçtiği durumlar, ateşkesle bitenler ve hiç çözülmeyenler.

Bunu sınıfa taşıyalım. Üç öğrenciye aynı ödevi üç farklı dilde veriyorsun, kimseye diğerini söylemiyorsun ve hepsinin aynı deftere yazmasını istiyorsun. Kavga çıkar, buna şaşırmayız. Ama çocuklar bir noktada elini kaldırıp “hocam bu ne, biz ne yapıyoruz” diye sorar. Ajanlar bu soruyu ya çok geç soruyor ya da hiç sormuyor, çünkü önlerine konan engeli kendi başlarına aşmaya alışıklar ve engelin bir meslektaş olabileceği akıllarına gelmiyor.

Buradan çıkacak ders “daha net talimat ver” değil, bunu özellikle vurgulamak istiyorum. Üç talimat da gayet netti. Sorun, talimatların birbiriyle çelişmesi, ajanların ortak bir bağlamının olmaması ve hiçbirinde “dur, sor” diyen bir refleksin bulunmaması. Bu üçü bir araya gelince ajan talimatı kilitlenmiş gibi kovalıyor ve karşısına çıkan her şeyi yıkılması gereken bir engel olarak görüyor.

Biz hep insan, yapay zeka, insan diyoruz; baştaki insan hedefi koyar, sondaki insan sonucu kontrol eder. Bu deneyin gösterdiği şey, ortadaki halkanın sandığımızdan çok daha kırılgan olduğu. Ajanlar aynı kaynağa dokunuyorsa, birbirinin varlığından haberdar değilse ve çelişkiyi yukarı, yani bir insana taşıyacak bir kanal yoksa, ortada işi bitiren bir ajan değil, sessizce büyüyen bir savaş var ve sen bunu ancak üretim ortamı çöktüğünde görüyorsun.

Pratikte ne yapmalı? Aynı sisteme dokunan birden fazla ajan çalıştıracaksanız üç şeyi baştan kurmanız gerekiyor: ajanlar birbirinin görevini görebilsin, paylaşılan her kaynağın tek bir sahibi olsun ve bir ajan çelişki gördüğünde durup insana sormak yazılı bir kural olsun, iyi niyete bırakılan bir beklenti değil.

Son bir not, çünkü burası ayrı bir yazıyı hak ediyor. Mythos 5 ajanları bazı koşularda işi kendi aralarında bir yarışmayla çözmüş: hangi dil daha hızlı çalışıyorsa o kazansın demişler, Rust kazanmış ve diğer iki ajan kendi kullanıcılarının talimatından vazgeçip kod sahipliğini Rust ajanına devretmiş. Ajanlar uzlaşmış, ortam sakinleşmiş, ama Go ve TypeScript isteyen iki kullanıcının istediği olmamış. Ajanların kendi aralarında anlaşması ile senin istediğinin olması aynı şey değil ve bu ayrımı şimdiden konuşmaya başlamamız lazım.

Kaynak

https://www.anthropic.com/research/multiagent-systems

2. Protein laboratuvarda doğrulandı, spektrumu 23 dakikada okudu

Anthropic’in 18 Ağustos 2026 tarihli yazısı, Claude’un bilimsel araştırmayı nasıl hızlandırdığını iki örnekle anlatıyor: bir uzmanın haftalar-aylar harcadığı sıfırdan

protein tasarımı işini Claude 15 hedeften 14’ünde başararak sektör ortalamasının epey üstünde bir isabet oranı tutturmuş, hatta bazı tasarımları daha önce yayımlanmış en iyi sonuçları geçmiş; ikinci deneyde ise laboratuvarın haftalar süren kimyasal analiz işini Claude yaklaşık yirmi dakikada, laboratuvarın kendi sonuçlarıyla neredeyse birebir örtüşecek şekilde yapmış.

Yazı, bu tür güçlenen yeteneklerin ilaç geliştirmeyi hızlandıracağını ama aynı zamanda kötüye kullanım riski taşıdığını, bu yüzden bazı yeteneklerin güvenlik gerekçesiyle genel erişime kapalı tutulduğunu söyleyerek kapanıyor.

Kaynak

https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design

3. Cevabı verme, adımı sor

OpenAI 18 Ağustos 2026’da, 13-17 yaş kullanıcılar için otomatik devreye giren ve korumaları varsayılan açık gelen ChatGPT for Teens’i tanıttı.

Deneyim öğrenmeyi merkeze alıyor: hazır cevap yerine adım adım düşündüren Study Mode, ödevi kısa yoldan geçmeye çalışan genci çalışmaya yönlendiren sorumlu ödev hatırlatıcıları, quizler ve ebeveynle belirlenen çalışma saatleri var.

Koruma tarafında ise kendine zarar, şiddet, yeme bozuklukları ve müstehcen içerik gibi yüksek riskli alanlarda yaşa uygun müdahaleler uygulanıyor. Güncel model kuralları ChatGPT’nin romantik dil kullanmasını ya da duygusal bağımlılık yaratmasını yasaklıyor. Bunlara bağlı ebeveyn hesapları için sessiz saatler, güvenlik bildirimleri ve mola hatırlatıcıları da ekleniyor. OpenAI tüm bunları gençlerin gelişim aşamasına uygun, gerçek dünya ilişkilerini pekiştiren bir standart olarak konumlandırıyor.

Kaynak

https://openai.com/index/chatgpt-for-teens/

Bu hafta sınıfta durduğum yer

Üç yazının ortak cümlesi: bağlam, doğrulama, kapı. Ortak bağlamı kurmazsan ajan düşman üretir. Doğrulamazsan iddia laboratuvara gitmez. Kapıyı kapatmazsan cevap ödevin yerini alır. Sen de bir işi ajana verdiysen, bu üçünden hangisinin sende kaldığını yaz.

Anthropic Akademi

Anthropic kendi eğitim platformunu açtı. Yapay zekayı ciddiye alan herkes için sağlam bir başlangıç noktası.

Anthropic Academy

Ajanım bana yapılacak işi mi özetledi, yoksa bitmiş işi mi önüme koydu?

Çoğu yapay zeka kurulumu hâlâ özetleme ve raporlama modunda çalışıyor. Gelen kutunu okuyor, özet çıkarıyor. Takvimine bakıyor, özet veriyor. Kimsenin açmadığı bir pano kuruyor. İşi yine sen yapıyorsun! Bu yüzden farklı araçları yapay zeka ajan ekibimle deniyorum.

Önce yapay zeka ekibimi tanıtayım. İnsan CEO benim. Yanımda bir “Chief of Staff (Koordinator)” var. Benim Victor’um. Altımda beş C-seviye rol duruyor. CMO (Pazarlama Direktör), emrinde içerik, SEO ve GEO, LinkedIn, büyüme ve video ajanları çalışıyor. CFO (Finans Direktör), fatura takibini, masraf analizini ve ön muhasebeyi yönetiyor. CTO (Teknoloji Direktör), ajan orkestrasyonu, gelişmeler ve prototiplerden sorumlu. CSO (Satış Direktör) fırsat yönetimi ve teklif takibinde. CBDO (Strateji & İş Geliştirme Direktörü), altında strateji, araştırma ve doğrulama var. Toplam 17 ajan, gece gündüz mesaide.

Bu organizasyonu önce Claude’da kurdum. “Yapay Zeka Ajan Mimarisi 101” o evin planıydı. Sonra aynı yapıyı Clawdbot ve ChatGPT 5.6 üzerinde denedim. Temmuz’da “Claude’u bırakın, ChatGPT Work’e geçin” diye yazmıştım; karar yine test ediliyordu. Şimdi sırada GrokBot var. Bu yazı o testin ilk gözlemleri.

Neden sürekli platform değiştiriyorum? Çünkü ekip platform değil, sistem. Roller, dosyalar, kaynak kuralları ve onay sınırları bana ait. Model ve platform, o sistemin içine takılan parça. Sistemi bir kere kurarsan, içine o ay kazanan platformu koyarsın. Bu yüzden her ciddi ürünü aynı şemayla deniyorum: 6C-seviye, 17 ajan, aynı işler.

Grok Bot nereden doğdu?

Grok Bot, Grok sohbet ekranına sonradan eklenmiş basit bir “ajan modu” değil. SpaceXAI’nin resmî anlatımına göre ürün önce şirket içinde kullanılan bir prototipti. Satış araştırması, pazarlama kampanyaları, ofis operasyonları ve hata düzeltme gibi işlerde ekipler kendi Bot’larını kurunca sistem şirket içinde hızla yayıldı. Bunun üzerine 11 Ağustos 2026’da erken beta olarak dışarı açıldı.

Cursor bağlantısı da tesadüf değil. Uygulama Cursor sunucularından indiriliyor, Cursor Ultra ve Cursor Teams paketleri üzerinden satılıyor. SpaceX’in Cursor’un geliştiricisi Anysphere’i satın alma süreciyle aynı dönemde çıkan ürün, pratikte Grok markası ile Cursor’ın bulut bilgisayar ve ajan altyapısının ilk görünür birleşimi.

“Grok” adı ise Robert A. Heinlein’ın 1961 tarihli Stranger in a Strange Land romanından geliyor. Kelime, bir şeyi yalnızca bilmek değil, derinden ve sezgisel biçimde kavramak anlamında kullanılıyor.

Grok Bot’un kurgusu

En kolay anlatım şu: tek uygulamanın içinde küçük bir şirket. Kenar çubuğundaki her satır, adı ve süregiden işi olan bir Bot. Kadronun arkasında hesaba tanımlı tek bir bulut bilgisayarı var: tarayıcı, dosya sistemi, komut satırı, ortak çalışma alanı. Her Bot ayrı ekran kullanıyor, yani birkaç Bot aynı dosyalar ve aynı oturumlar üzerinde paralel çalışabiliyor.

O ortak bilgisayar işin kalbi. Araştırma ajanı bir sonucu kaydediyor, teklif ajanı onu doğrudan kullanıyor. Ben dosyayı indirip başka sohbete yükleyip görevi baştan anlatmıyorum. Claude kurulumumda bu sürekliliği kendi klasör sistemimle elle inşa etmiştim. “CLAUDE.md dosyanı sil” yazısında o evrak işini anlatmıştım. Grok Bot aynı şeyi kutudan çıkarıyor. İki yapay zeka sohbeti arasında entegrasyon katmanı olmak, bu işin en yorucu kısmıydı. Burada o rol yok.

Temiz bağlayıcısı olmayan bir servise iş düştüğünde Bot kendi tarayıcısını kullanıyor. Şifre, iki adımlı doğrulama veya CAPTCHA çıkınca ekranı açıp kontrolü sen alıyorsun, adımı tamamlayıp geri veriyorsun. LinkedIn girişini böyle yaptım. Süreç pürüzsüz değildi ama oturum bir kere açılınca ajanlar o oturumu kullanmaya devam etti, her rol için ayrı yetki istemedi.

Güvenlik: ayrı Bot, ayrı bölge değil

Grok Bot’ta en kritik kural şu: ayrı Bot’lar ayrı güvenlik bölgesi değil. Bot’lar aynı hesaba bağlı tek bilgisayar dosyaları, tarayıcı oturumlarını ve komut satırı erişimini paylaşıyor. Ekranlar ayrı çalışma yüzeyi, duvar değil. Bir Bot bir servise girebiliyorsa diğerlerinin de girebileceğini varsay.

Ben dış dünyayı her platformda kontrollü yönetiyorum. Okuma ve hazırlık yüksek özerklikle çalışabilir. Mesaj göndermek, yayınlamak, satın almak, veri silmek, izin değiştirmek onayımın arkasında. Hassas şirket verisiyle çalışacaksan gizlilik ve saklama koşullarını gerçekten oku.

Eğitimde tekrarladığım cümle burada ilk kez zorlanıyor. Hangi modeli seçeceksin, hangi ayarı seçeceksin, emri kim veriyor. Claude’da o cümle tutuyor, ChatGPT’de tutuyor, çünkü modeli biliyorsun. Burada Grok karar veriyor.

200 dolarlık soru

Grok Bot’un tek başına aboneliği yok. SuperGrok Heavy 300 dolar, Cursor Ultra 200 dolar, Cursor Teams Premium koltuk başına 120 dolar. Zaten bu planlardan birindeysen ürün paketin içinde. Değilsen bu 20 dolarlık bir deneme değil.

Ücretsiz Grok, standart SuperGrok ve Cursor Pro açmıyor. Zaten Ultra veya Heavy’deysen dahildir. 200 dolar kendini kanıtlamak zorunda ve daha şık bir gelen kutusu özeti bunu yapamaz.

Benim çıtam her platformda aynı: ekip ismini koyabileceğim değer üretmeli. Bir günde hazırlayacağım sunum, peşine düşmeyeceğim bir teklif fırsatı, kurtarılan mesai. Hayal gücün e-posta ayıklamada duruyorsa, henüz ajan ekibi satın alma.

“Hangi iş için hangi model” yazısında slaytı modele bakarak kurmuştum. Burada slayt boşalıyor. Ölçü model puanı değil. Brifing mi geldi, iş mi kaldı.

Sıfırdan başlayana iki rol

Benim şemam 17 ajana uzandı ama oraya tek Bot’la başlayarak geldim. Sıfırdan başlıyorsan bu başlangıç rolünü öneriyorum.

Süper İşbitirici. Görevi net: erişim verdiğin kaynakların içinde zaten bekleyen işi bul, bitmiş halini olabildiğince hazırla, yalnızca izin veya eksik bilgi gerektiren yerde dur. Özet sonuç sayılmaz. Takvim ve e-posta erişimiyle bu Bot perşembe günü olan sunumu görür, eski yazışmayı bulur, ilk taslak desteyi sen istemeden hazırlar. Cevap bekleyen e-postayı fark eder, göndermeden taslağı bırakır. Çalıştığını şuradan anlarsın: bir iş artık senin değildir.

İlk Bot’unu kurarken

Hangi platformda olursan ol, dört şeyi net cümlelerle tanımla.

1. Sohbetin dışında ne var olacak? Taslak, dosya, sayfa, araştırma paketi, çalışan prototip.

2. Bot neyi kullanabilir? İşe yarayacak en küçük kaynak setiyle başla.

3. İyi neye benziyor? Tanıyabileceğin bir örnek, kaynak kuralı veya kabul testi ver.

4. Nerede durmak zorunda? Gönderme, harcama, yayınlama, silme onayının arkasında kalsın.

Bot döndüğünde sohbeti değil işin kendisini düzelt. İyi bir çıktı tanımlanmadan hiçbir şeyi rutine bağlama. Otomasyon, iyi işi tekrarlanabilir kılmanın son adımıdır, ilk adımı değil.

Ajanın ayarlarına şunu yaz.

Dil: Türkçe. Emoji yok. Uzun tire yok.
Yayınlama. Mail atma. Silme. Ödeme yapma.
Bunlar için önce bana sor.
Şifreyi, kartı, API anahtarını sohbete yazdırma.
Sayı uydurma. Bilmiyorsan bilmiyorum de.
Bitmiş iş bırak: tablo, taslak, dosya. Brifing bırakma.
Giriş, iki adımlı doğrulama veya captcha çıkarsa dur ve bana ver.

Geçmeli miyim

Grok Bot testim sürüyor. Rutinleri, grup sohbetlerini ve uzun soluklu projeleri henüz eklemedim. Yine de ilk gözlemim net: kurulum yükü düştükçe asıl soru öne çıkıyor. Hangi işler kalıcı bir sahip hak ediyor, kanıt standardı ne, bitmiş iş neye benziyor ve Bot nerede durup bana bırakmalı.

Henüz geçiyorum demiyorum. Bu hafta deniyorum, bu ay da deneyeceğim. ChatGPT 5.6 ile Claude Opus 5 kafa kafaya geldi diye Grok’u şampiyon ilan etmeyeceğim. Ölçeceğim şey özet mi geldi, iş mi bitti, giriş her ajanda tekrar etti mi, ne kadara kadar bana bağımlı?

Modeller ve platformlar eşitlendikçe fark, kimin ekibi olduğunda değil, kimin bitmiş iş tanımı olduğunda ortaya çıkacak.

Sen ilk Bot’una hangi işi verirdin, hangi işin artık senin olmamasını isterdin?

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere.

Bu bir itiraf yazısı ama itirafın ilk kısmını zaten biliyorsun.
Tabii ki yazılarımı yapay zekayla yazıyorum ve bunu her eğitimde söylüyorum, kesinlikle saklamıyorum. Hatta bu konuda yazdığım bir blog yazım var: "Yapay Zeka ile Yaz ama İnsan Gibi."
Asıl itiraf ikinci kısımda: geçen hafta kendi %100 insan olarak yazdığım taslağımı kendi denetimimden geçirdim ve içinde beş makine kalıbı buldum.

Yazdığım yazı %100 benimdi; teknede internet erişimim olmayan bir anda yazmıştım. Düşünce benim, deneyimler benim, rakamlar benim. Kendi düşüncelerimi, araştırmalarımı ilk önce ses cihazıyla kaydettim ve sonra düşüncelerimi yazıya çevirme editörlük işini yapay zekaya yaptırdım ve tabiki yapay zeka kalıpları oradan sızdı. O beş kalıbı yazımda paylaşıyorum ve kendi yazına on dakikada uygulayabilirsin.

Ama önce bunun neden tam bu hafta önemli hale geldiğini söyleyeyim.

Okurun eline yüzde geçti.

Biliyorsunuz blogumu Substack üzerinden yazıyorum ve Substack temmuz sonunda yazıları taramaya başladı. Pangram adlı bir yapay zeka dedektörüyle anlaştılar ve işin asıl kısmı şu: tarama düğmesi yalnız yazarda değil, okurda da var. Okuduğun herhangi bir yazıyı tek tuşla tarayıp yüzde kaçı yapay zeka, yüzde kaçı insan görebiliyorsun.

Ayrıca Substack yazarlara bir beyan alanı açtı. "Bunu nasıl üretiyorum" diye açıkça yazabiliyorsun. Ben o beyanı yıllardır yazının içinde yapıyorum. Bu bültende sistemimi defalarca anlattım: hammadde benden, kurgu yapay zekadan, son söz benden. Şimdi platformun kendisi de aynı dürüstlüğü istiyor.

Bu arada Linkedin'de de aynısı var: "Yapay Zeka İçeriği gibi Görünüyor." deyip denetleyebilirsin.

Yazar tarafında herkesin ilk sorusu belli: "Dedektörden nasıl geçerim?"

Benim derdim hiç o olmadı. Çünkü okur zaten aylardır bir dedektör; mekanik üçlemeleri, metronom gibi atan cümleleri, hiçbir pozisyon almayan pürüzsüz metinleri görür görmez kaydırıp geçiyor. Substack'in yaptığı tek şey, okurun aylardır hissettiğine bir düğme ve bir yüzde vermek.

Yapmamız gereken dedektörü kandırmak değil; okuru kaybetmemek.

Beş kalıp: kendi taslağımda bulduklarım...

Benim yapay zeka detektörümün: benim taslağımda yakaladıkları aşağıda.

Küçük bir itiraf daha: şu okuduğun yazının bir önceki taslağında dördüncü kalıp yedi kez çıktı. Yedi.

1. Mekanik üçleme. Her fikir üçe bölünmüş: üç madde, üç örnek, üç adım. Üçleme tek başına masum; sorun her paragrafın aynı kalıba oturması. Makine kapsamlı görünmek için üçlü başlıklar kullanır, insan bazen iki der, bazen yedi.

2. Metronom ritmi. Cümlelerin hep aynı uzunlukta olması. Okurken çok fark etmiyorsun, sesli okuyunca anlıyorsun.

3. Hiç "ben" dememek. Koca metinde tek bir birinci tekilin olmaması. Deneyim anlatan bir yazıda bu, deneyimin yokluğunun ilanıdır.

4. Aynı olumsuzlama kalıbını üst üste kurmak. "X değil, Y." Etkili bir vuruşun taslakta dört kez arka arkaya gelmesi.

5. Pozisyon almamak. Metin her şeyi anlatıyor, hiçbir şeyi savunmuyor. En sinsi kalıp bu: cümleler tek tek çok doğru, toplamı boş.

Ben uzun süredir kendi "humanizer skill"'imle bu denetimi zaten yapıyorum. Her metnim ben istemesem de yayına gitmeden ondan geçiyor. Mart 2026'da bunu zaten itiraf etmiştim.

Hammadde kimin, yazı onun.

Denetim kalıbı yakalıyor ama kaynağını öldürmüyor. Kaynak şu: yazıyı yapay zekaya boş sayfadan yazdırırsan fikir onun olur ve sen ne kadar düzeltirsen düzelt, iskelet yapay zekanın iskeleti kalır.

Tatilde üretim sıramı biraz değiştirdim.

Artık yapay zekayı kullanırken, önce konuşuyorum kayıt alıyorum veya videomu çekiyorum. Sistemim o konuşmanın transkriptini alıp iki moddan biriyle çalışıyor. Birinci mod kurgucu: sıralıyor, bağlıyor, tekrarı ayıklıyor ama cümle uydurmuyor. İkinci mod daha katı: cümlelerime hiç dokunmuyor, yalnızca kesip diziyor. İki modda da kelimelerin sahibi benim; düşünen fikri veren araştırmaya yapan benim, yapay zeka sadece editörlük işini yapıyor.

Sonra "humanizer" bu yazıdaki beş kalıbı arıyor. Ardından SEO ve GEO denetimi yapıyor çünkü artık yapay zeka araçlarının bir soruya cevap verirken senin yazından alıntı yapabilmesi çok önemli çünkü artık okurun bir kısmı yazını hiç açmıyor; yazını okuyan bir yapay zekanın cevabını okuyor.

En sonda da yine yazımı okuyorum ve gerekli düzeltmeleri yapıyorum. Yani her zaman eğitimlerde söylediğim: İnsan - Yapay Zeka - İnsan.

Bu yazı bu hattın ürünü ve içindeki her deneyim benim.

Kendi hattını yarım saatte sen de kurabilirsin.

1. Konuş - Telefonun sesli notuna yürürken ne istediğini anlat. Konuyu bir arkadaşına anlatır gibi anlat; takıldığın yerde düzeltme; o pürüzler senin sesin senin düşünce şeklin.

2. Transkript çıkar - Konuşmanın kusursuz olması gerekmez. Düşündüklerinin bir yansıması olması yeterli.

3. Yapay zekaya doğru görevi ver - Yazıyı isteme, kurguyu iste. Aşağıdaki promptu kopyala.

"Bu benim kendi konuşmamın transkripti. Senin görevin yazmak değil, kurgulamak: sırala, bağla, tekrarları ayıkla. Cümle uydurma; kullandığın her cümlenin kaynağı bu transkript olsun. Konuşmada olmayan hiçbir iddia ekleme. Bittiğinde hangi kısımların zayıf kaldığını söyle, o kısımları ben yeniden konuşarak dolduracağım."

4. Sonra çıkan taslağı sesli oku - Akış akıcı mı değil mi hemen anlarsın; aşağıdaki beş kalıbı ara. Mesela benim kendi yazdığımda ilkinde beşi de vardı; çünkü eğitimlerden hatırlarsın yazı yazmada yapay zeka öncesi iyi değildim ve yapay zeka ile yazarak yazı yazmamı iyileştirdim ve artık sanırım yapay zeka gibi yazmaya başladım!

5. Unutma - Revizyon son aşamada sende. Taslak ne kadar iyi olursa olsun, yayına gitmeden son sözü sen almalısın. Çünkü teknik olarak kusursuz ama sana yabancı bir metin, başarısız bir metindir.

Yapay zeka hızlandırıcıdır, son sözün son imzanın sahibi olamaz.

Yazmayı sevenlere bir not:

Bu hat senin yerine geçmek için kurulmadı. Cümle kurmaktan keyif alıyorsan kur. Bu sistem, derdini konuşarak daha iyi anlatanlar ve benim gibi her hafta en az 5 bülten, LinkedIn içeriği ve eğitim materyali oluşturanlar için yazıldı.

"Yapay zeka kullanmıyorum" diyenlere de saygım tam, o da bir tercih. Ama şunu tekrar değerlendirmeni istiyorum: Benim için yapay zeka en iyi düşünce ortağı, araştırmada saatler kazandırıyor ve daha da önemlisi, kendi görüşümün karşısına en güçlü alternatif bakış açısını getiriyor. Ben ona "bana katıl" demiyorum, "benim fikrimi çürüt; benim fikrimi sorgula" diyorum. Hatta benim yapay zekamın diğer adı "Mr. No" çünkü devamlı bana "Hayır o öyle olmaz." diyor. Masada böyle bir ortak varken hiç yapay zekadan destek almamak, kalemi korumak mı, yoksa düşünceyi eksik bırakmak mı? Cevabı sana bırakıyorum; ben kendi cevabımı verdim.

Dedektörden geçmenin en kısa yolu, saklanacak bir şey üretmemek.

Açıkça söylüyorum; ben yapay zekayla yazıyorum ve tarama düğmesine okurdan önce kendim basıyorum.

“Bu yazının son taraması yüzde seksen iki insan çıktı. Kalan yüzde on sekiz kurgu cümleleri, yani sistemimin bana ait olan kısmı değil, toparlayan kısmı. Tam da beyan ettiğim oran.”

Bu bültende her hafta yapay zeka ile gerçekten çalışmanın deneyimlerini yazıyorum, kendi iş yapış şeklimi paylaşıyorum.

Bu yazı işine yaradıysa, yazıları "yapay zeka kokuyor" diye dert eden bir arkadaşın varsa lütfen ona ilet.

Paylaş

YapayZeka #İçerikÜretimi #İnsanGibiYazmak

Merhaba,

Dün Google işletme profilime iki yorum düştü. İkisi de bir yıldız. Biri eğitimimi aldığını söylüyor. İkisinin de adı katılımcı kayıtlarımda yok. İki hesabın da Google’daki tek katkısı bu yorumlar: başka yorum yok, fotoğraf yok.

Sahte mi? Ben öyle düşünüyorum ama kanıtım yok, o yüzden iddia etmeyeceğim. Google’a bildirdim, süreç işliyor. Her ikisine de açık kimlikle cevap yazdım: hangi eğitime, ne zaman, hangi kurum aracılığıyla katıldıysanız yazın, oturup konuşalım. Henüz ses yok.

Bu yazıyı şikayet için yazmıyorum. Bir şeyi fark ettiğim için yazıyorum.

İtibar bir bina gibi örülüyor. Yirmi beş yıl IBM, Ericsson ve Vodafone’da taşıdığım sorumluluklar, son yıllarda 88 kurumda 4.600’ün üzerinde profesyonelle yaptığım eğitimler, tek tek konan tuğlalar. Eksik bilgi aktarmamak, trendleri kaçırmamak için gece yarılarına kadar çalıştığım ailemden çaldığım geceler de o tuğlaların arasında.. Sonra biri geliyor, duvara sprey sıkıyor. Duvar yıkılmıyor ama görüntü kirleniyor. Ve boyayı temizleyecek olan tek kişi bina sahibi değil. O binada oturanlar da söz sahibi.

Siz o binada oturuyorsunuz.

Ricam şu: Eğitimlerimden birine katıldıysanız, bir workshop’ta birlikte çalıştıysak, bir konuşmamı dinlediyseniz, iki dakikanızı istiyorum. Google’a gerçek deneyiminizi yazın:

https://g.page/r/Ce7Nqgb-GS_CEBM/review

İki not:

Hangi eğitime katıldığınızı yazın. Gerçek deneyimin en net kanıtı detaydır. “Çok iyiydi” değil, “İK ekibi için aldığımız eğitimde işe alım sürecine kurduğumuz akış” gibi.

Sadece iyi şeyler yazmayın. Beğenmediğiniz bir şey olduysa onu da yazın. Ben cilalı bir profil değil, dürüst bir profil istiyorum. Beş yıldızlı yüz yorum değil, gerçek yüz yorum.

Eğitim salonunda hep söylediğim bir şey var: Yapay zeka çağında en değerli varlık doğrulanabilir gerçek. Bu sadece kurumlar için değil, hepimiz için geçerli. Bu hafta bunu kendi profilimde test ediyorum.

Vakit ayırdığınız için şimdiden teşekkürler.

Defne

Bunun nedeni, Boris Cherny, Claude Code’u yapan adamın Y Combinator Startup School 2026’da Diana Hu ile yaptığı söyleşide bunu söylemesi.

Boris Cherny ne söyledi?

Bu söyleşide Claude Code’un nasıl kurulduğunu ve Opus 5 sonrası ürün geliştirmenin nasıl değiştiğini anlattı. Söyledikleri arasında en çarpıcısı ve beni etkileyen:

“Sistem promptunun %80’ini sildik.”

Yani ürünün içinde çalışan CLAUDE.md dosyamız. “Opus 5 ve Fable 5 için beşte dördü kesildi. Model daha iyi çalıştı” dedi.

“Ajan tabanlı ürün geliştirmiyor ama Claude Code kullanıyorsan, her 6 ayda bir Claude MD dosyanı sil. Becerilerini sil. Kancalarını sil. Modelin ne yaptığına bak, seni şaşırtabilir.” diye tavsiyede bulundu.

Bu benim Claude ayarlarımı sorgulamam için ciddi bir değerlendirme oldu. Daha yeni ikinci beyni oluşturmuştum.

Peki bu hafta sonu ne yaptım ve ne yapmadım?

Önce terminolojiyi anlayalım

Basit anlatacağım, çünkü bu kelimeler herkes zaten biliyormuş gibi uzun zamandır ortalıkta dolaşıyor.

CLAUDE.md, Claude Code’un her oturumun başında okuduğu proje veya kullanıcı talimat dosyasıdır.

Genelde yapılan hata, ne işe yaradığını yanlış kurmak ve burayı her şeyin yaşadığı yer olarak kullanmak. Bütün kuralları, hafızayı, talimatları bu dosya içine koymak. Oysa orası dosya dolabı değil, danışma masası.

Unutma: CLAUDE.md → sade sabit özet. Claude bunu sen tek kelime yazmadan, her oturumda okur ve sen hiçbir zaman tetiklemezsin. /init ile kur, sonra kendin için düzenle.

Benim CLAUDE.md dosyam 94 satır. İçinde kim olduğum, şu an yürüyen işlerim, kullandığım araçların özeti, Claude’dan beklediğim işler, bana nasıl cevap vereceği ve benim için değişmez kurallar ve aslalar var. 200 satırın altında olması önemli.

Boris’in söylediği bu dosya zamanla şunlarla dolabilir:

• Eski model davranışlarına göre yazılmış kurallar.

• Artık geçerli olmayan klasör ve komut yolları.

• “Her zaman temiz kod yaz”, “her şeyi iki kez kontrol et” gibi genel talimatlar.

• Birbiriyle çelişen veya gereksiz derecede uzun yönergeler.

• Daha yeni modellerin zaten iyi yaptığı işleri tekrar tarif eden kurallar.

Dolayısıyla amaç dosyayı körü körüne yok etmekten çok, içeriğini temizlemek.

Henüz kurmadın mı?

En hızlı yol Boris’inkiyle başlamak.

Şunu yapıştır:

CLAUDE.md dosyamı sıfırdan kurmama yardım et. Boris Cherny'nin CLAUDE.md dosyasını başlangıç şablonu olarak kullan. Bana işimi, sesimi, yasaklı kelimelerimi, varsayılan çıktı formatımı ve seninle nasıl çalışmak istediğimi sor. Son dosyayı ~/CLAUDE.md konumuna kaydet.

Claude, seninle röportaj yapar, sen cevaplarsın ve dosyayı o yazar.

Claude’a bir şeyin yanlış olduğunu söylediğimde, bunu CLAUDE.md dosyama değil kendi hafızasına yazıyor. Oturum sonunda çalıştırdığım bir skill de o düzeltmeleri doğru hafıza dosyasına yerleştiriyor. Bu, ona bir şey söylediğinde her seferinde büyüyen bir metin dosyası.

Şimdi elindekini denetle

Hadi denetlemeye başlayalım. Önce modeli seçiyoruz.

/model Opus 5

Aşağıdaki promptu yapıştır. Bu prompt, önce Anthropic’in güncel prompt rehberini çekiyor, seçtiğin modelin güçlü olduğu yerleri buluyor, dosyanı buna göre güncelliyor.

Prompt:

Claude talimatlarım eski modeller için yazıldı. Anthropic'in güncel rehberine göre denetle ve neyi silmem gerektiğini söyle.

1. ÖNCE CANLI KURALLARI ÇEK. Anthropic'in prompt en iyi uygulamalar sayfasını ve kullandığım modelin sayfasını oku. Bugün yayınlanmış olanı kullan, hatırladığını değil.

2. SATIR SATIR GİT. Her talimat için tek karar: SİL, KORU ya da YENİDEN YAZ, gerekçesi sade Türkçeyle.

3. KAYNAĞINI ALINTILA. Her SİL kararı, onu gerekçelendiren cümleyi Anthropic'in rehberinden alıntılasın. Bulamıyorsan karar KORU olur. Asla kaynak uydurma.

4. "İKİ KEZ DOĞRULA" KURALINI İŞARETLE. "Her zaman işini doğrula", "cevap vermeden önce iki kez kontrol et" gibi. Model zaten kendini düzeltiyor. Bunlar işi iki kez yaptırıyor ve ikisinin de parasını ben ödüyorum.

5. "SADECE BÜYÜK SORUNLARI BİLDİR" KURALINI İŞARETLE. Kelimesi kelimesine uygulanıyor, sonuçta istediğimden az bilgi alıyorum. Şununla değiştir: her şeyi bildir, filtrelemeyi ben yaparım.

6. HER "FAZLA DÜŞÜNME" KURALINI İŞARETLE. Düşünmeyi engelleyen kurallar, iç etiketlerin cevaba sızmasına yol açıyor. Kes.

7. ROL DOLGUSUNU İŞARETLE. "20 yıllık deneyime sahip bir uzmansın" bir zamanlar iyi tavsiyeydi. Artık isteğe bağlı. Rolü sadece çıktıyı gerçekten değiştirdiği yerde bırak.

8. ESKİ ÖRNEKLERİ İŞARETLE. Eski model için yazılmış örnekler eski alışkanlık öğretiyor. Bir güncel örnek, on bayat örnekten iyidir.

9. DOĞRULUK KURALINA DOKUNMA. "Sadece doğruladığın şeyi iddia et" bir önem filtresi değil, uydurma bilgiyi engelliyor. Başka ne giderse gitsin bu tür kurallar kalır.

10. EKSİK OLANI SÖYLE. Yeni modeller eskilerin ihtiyaç duymadığı beş talimata ihtiyaç duyuyor: cevapları kısa tut, doküman uzunluğuna sınır koy, çalışırken beni nasıl bilgilendireceğini söyle, görev kapsamını koru, açacağın yardımcı ajan sayısını sınırla.

SONRA BANA ŞUNLARI VER:
- Tablo halinde her talimat için bir satır: benim satırım, karar, gerekçe ve Anthropic'in cümlesi.
- Eksik beş talimatın her biri için yapıştırılacak tam metin.
- Dürüst sayım. "307 satır girdi. 4 silme, 4 yeniden yazma, 5 ekleme."
- Kontrol edemediklerin, ÇALIŞTIRILMADI olarak işaretli. Doğru olmayan temiz raporu asla verme.

VE DÜRÜST OL:
- Dosyamın çoğu gitmeli ise bunu açıkça söyle. En çok gurur duyduğum yapı büyük ihtimalle ilk kurban olacak.

Talimatlarım aşağıda. Başla.

Senin tek bir satırını yargılamadan önce Anthropic’in canlı dokümanlarını okuyor.

Sonra bir plan veriyor. Bu benimki: Denetim çıktısı: 94 satır girdi, 2 silme, 4 yeniden yazma, 3 ekleme

Yapıştırdığın anda hiçbir şey silinmiyor. Önce .claude klasörünü yedekliyor, iki yol da sana onaylayacağın bir plan veriyor. Evet demeden önce önerilerini lütfen tam oku.

Beceriler (Skill) → kaydettiğin bir iş akışı

Beceriler, kaydedip isim verdiğin bir prompt. İş akışını bir kez yazıyorsun, sonra tüm promptu tekrar yazmak yerine tek bir eğik çizgi komutu yazıyorsun. Her sohbette, her klasörde.

Bende 195 tane vardı. Öylece durdukları için hiçbir maliyetleri yok, çünkü sadece çağırdığın yükleniyor. Sorun hiçbir zaman kaç tane olduğu değil. Kaç tanesinin aynı işi yaptığı.

Bunu çözen prompt aşağıdaki denetimin içinde.

İlk çalıştıracağım prompt bu:

Skill klasörümü çakışma ve gereksiz skiller için denetle. Hiçbir şey silme.

1. Her skill'i adıyla ve ne yaptığını kısaca anlatan listeyi oluştur.
2. Onları isimlerine göre değil, YAPTIKLARI İŞE göre grupla. Aynı işi farklı kelimelerle yapan skill'ler aynı skill'dir.
3. İki veya daha fazla üyeli her grup için hangisini tutacağımı ve nedenini söyle, diğerlerinde olup onda olmayanı tam olarak yaz.
4. Hiç kullanmadığım skill'i işaretle.
5. Sadece artık var olmayan bir dosya ya da klasör sayesinde çalışan her skill'i işaretle.

Sonra en büyük grubun TEK birleştirilmiş versiyonunu, kaydedilmeye hazır şekilde tam olarak yaz. Birleştirince neyi kaybettiğimi söyle.

Skill’lerini geziyor, aynı işi yapanları buluyor, hangisini tutacağını söylüyor. Hiçbir şey silmiyor.

Kancalar (hook) → otomatik tetikleyici

Bu beni uzun süre yanılttı.

CLAUDE.md’deki bir kural rica ise, “hook” Claude canı istese de istemese de çalışan kuraldır. Kurabileceğin en basit hali: “LinkedIn” kelimesini söylediğimde bana bir LinkedIn postu yaz. İşte bu bir hook. Ona hiçbirşey söylemiyorum. Sadece kelimeyi söylüyorum.

Hook ile skill’in buluştuğu yer burası. Kelime “hook”; gidip getirdiği şey “skill”. Bu eşleşmeyi Claude içinde hiçbir yerde göremiyorsun, zaten bir sürüsüne sahip olduğumu anlamamın bu kadar uzun sürmesinin sebebi de bu.

Neyi tekrarladığını bularak başla. Şunu yapıştır:

Neyi hook'a çevirmem gerektiğini bulmama yardım et.

Son sohbetlerimize bak ve şunları bul:
1. Aşağı yukarı aynı kelimelerle tekrar tekrar istediğim şeyler.
2. Sana zaten bilmen gereken bir şeyi söylemek zorunda kaldığım anlar.
3. Bir kereden fazla düzeltmek zorunda kaldığım şeyler.

Her biri için bana şunu söyle:
- onu istediğimde gerçekten söylediğim kelime ya da ifade
- o kelimeyi söylediğim anda gidip okuman ya da yapman gereken şey
- o kelimenin kazara tetiklenmeyecek kadar benzersiz olup olmadığı

Bana en iyi üçünü, en iyisi başta olacak şekilde sıralı ver. Henüz hiçbir şey kurma.

Sonra Claude’a en üsttekini hook’a çevirmesini söylüyorsun. Özel bir komut ya da konfigürasyon gerekmiyor. Sen tarif ediyorsun, o kuruyor ve kaydetmeden önce sana gösteriyor.

Hazır oradayken CLAUDE.md dosyana şunu da eklemeye değer:

Bir oturumda aynı şeyi senden üç kez istersem, bana söyle ve bunu bir hook olarak öner.

Birkaç tane biriktiğinde de denetle. Bu, eklentilerle gelenler dahil hepsini listeliyor:

Kurduğum her hook'u denetle. Hiçbir şeyi değiştirme ya da silme.

1. Hepsini listele. Her biri için: neyin tetiklediği, ne zaman çalıştığı ve gerçekte ne yaptığı kısaca anlat. 
2. HER mesajda çalışanları söyle. Pahalı olanlar onlar, ya gerekçelerini isterim ya da giderler.
3. Fazla yaygın olan her tetikleyici kelimeyi işaretle. Normal konuşmada geçen bir kelime varsa, hook ben istemediğim anda çalışır.
4. Aynı anda çalışabilecek iki hook'u işaretle ve çalıştıklarında ne olduğunu söyle.
5. Artık var olmayan bir dosyayı ya da klasörü işaret eden her hook'u işaretle.
6. Kurduğumu muhtemelen unuttuğum hangileri, söyle.

Sonra bana tablo ver: tut, düzelt ya da kaldır, her biri için tek satır gerekçe. Ben söyleyene kadar hiçbir şeye dokunma.

İnsanların çoğunun yaptığı hata

Azaltmak yerine sürekli daha fazla talimat ekliyoruz. Bu, Claude’unun uzun vadeli kapasitesine zarar veriyor.

Ne kadar çok talimat yazarsan, CLAUDE.md o kadar büyüyor; model zamanla karışıyor ve daha fazla token tüketiyorsun. Birbiriyle çelişen kurallar rastgele çözülüyor ve hangisinin kazandığını hiç görmüyorsun.

Anthropic bunun için bir tavan yayınlıyor ve muhtemelen bunu bilmiyordun:

“CLAUDE.md dosyası başına 200 satırın altını hedefleyin. Daha uzun dosyalar daha çok bağlam tüketir ve uyumu düşürür.”

Ana dosyan bilgiyi tutmamalı, bilgiyi işaret etmeli; işaret etme işini de başka bir şey senin yerine yapmalı. Ama her şey gibi bunun da zamanla bakıma ve takviyeye ihtiyacı var. Hiçbir şey bakım olmadan sonsuza kadar yalın ve verimli kalmıyor. Kısaca, bu hafta sonu benimkini silmedim, bakımını yaptım.

Bu hafta sen de seninkini yap. Çok güzel bir hafta diliyorum.

11 komut. Her biri bir öncekini temel alır. Her bir komutu Claude Code’a yapıştırın ve sohbeti takip edin. Sonunda, yapay zekanız kim olduğunuzu bilir, araçlarınızı kullanır, iş akışlarınızı yürütür ve siz uyurken çalışır.

AŞAMA 3 · GÜÇ

Araçları birbirine bağlayın, iş akışlarını otomatikleştirin, gelişmiş modları etkinleştirin.

MCP’ler, Claude’u harici araçlarınıza bağlar. /loop, siz çalışırken görevleri yürütür. Kalıcı zamanlama, siz uyurken görevleri yürütür. Plan modu ve iş ağaçları, karmaşık, paralel ve kritik öneme sahip işleri yönetir.

8. MCP’leri yükleyin: Claude’u araçlarınıza bağlayın

MCP’ler (Model Context Protocol sunucuları), Claude’a harici hizmetlere okuma ve yazma erişimi sağlayan eklentilerdir. MCP’ler olmadan Claude yalnızca bilgisayarınızdaki dosyaları görebilir. MCP’ler sayesinde ise Claude, Slack, Notion, GitHub, CRM sisteminiz ve veritabanınızda işlem yapabilir.

Bu, entegrasyon katmanıdır. Tek bir MCP bile çalışma şeklinizi değiştirir. Claude, CLAUDE.md dosyasından kullandığınız araç yığınını okur ve sizin kurulumunuz için en yüksek yatırım getirisi (ROI) sunan MCP’leri önerir, ardından en uygun olanı adım adım yükler. .

CLAUDE.md dosyamı, özellikle de kullandığım araçlar, entegrasyonlar ve günlük iş akışım bölümlerini dikkatlice okuyun.

Claude Code’u MCP sunucuları aracılığıyla harici araçlarıma bağlamak istiyorum.
Öncelikle, MCP’lerin ne işe yaradığını tam olarak 2 cümleyle açıklayın.

Ardından, kullandığım araç yığınını inceleyin ve benim özel kurulumum için en değerli 5 MCP’yi önerin.
Gerçekte kullandıklarımı temel alarak bu listeden seçim yapın:
- filesystem       → bilgisayarımdaki herhangi bir dosyayı okuma/yazma (her zaman kullanışlıdır)
- github           → depolar, PR'ler, sorunlar, dallar, commit'ler
- slack            → kanalları okuma, mesaj gönderme, geçmişte arama yapma
- google-workspace → gmail, takvim, drive, dokümanlar
- postgres / sqlite → veritabanlarına doğrudan sorgu yapma
- puppeteer        → tarayıcı otomasyonu, veri toplama

Önerilen her bir MCP için:
- Bu MCP olmadan yapamayacağınız, ancak onunla yapabileceğiniz şeyler (işime özel olarak belirtin)
- Tam kurulum komutu
- Gerçek iş akışımı kullanan somut bir örnek

Ardından en etkili tek MCP'yi seçin ve adım adım kurun:
1. Kurulum komutunu çalıştırın
2. Yapılandırmayı .claude/settings.json dosyasına ekleyin (gerekli ortam değişkenleriyle birlikte)
3. İş akışımdaki gerçek bir komutla çalıştığını test edin
4. Artık yapabileceğim en yararlı 3 şeyi gösterin

İlk MCP kurulup test edildikten sonra şunu sorun: “MCP #2'yi kurmak ister misiniz?”

1-2 MCP ile başlayın. Çok fazla eklemek karmaşaya yol açar: çoğunu kullanmayı bırakırsınız

MCP’ler için API anahtarları genellikle her aracın ayarlarında Geliştirici / API / Entegrasyonlar bölümünde bulunur

MCP’lerin kapsamı, .claude/settings.json dosyasında proje bazında veya ~/.claude/settings.json dosyasında genel olarak belirlenebilir.

9. /loop otomasyonlarını ayarlayın: siz çalışırken görevleri çalıştırın

/loop, Claude’un sizi rahatsız etmeden, sıranız geldiğinde zamanlayıcıya göre bir görevi otomatik olarak çalıştırmasını sağlayan yerleşik bir komuttur. Oturum kapsamındadır: terminaliniz açık olduğu sürece çalışır. Tek bir komutla, siz başka bir şeyle meşgulken Claude arka planda çalışır.

Claude, tüm kurulumunuzu (CLAUDE.md, beceriler, MCP’ler, aktif projeler) okur ve gerçek işinize göre özelleştirilmiş /loop komutları oluşturur. Genel örnekler değil. Gerçek becerileriniz, gerçek araçlarınız, gerçek iş akışınız.

CLAUDE.md dosyamı oku, .claude/skills/ klasörümü incele, hangi MCP’leri yüklediğimi kontrol et ve aktif projeler klasörümü gözden geçir.

/loop otomasyonları kurmak istiyorum: ben çalışmaya devam ederken arka planda otomatik olarak çalışan görevler.

/loop sözdizimi (Claude Code'da zaten yerleşik, kurulum gerektirmez):
  /loop 5m   [kontrol edilecek şey]    → her 5 dakikada bir tetiklenir
  /loop 20m  [kontrol edilecek şey]    → her 20 dakikada bir tetiklenir
  /loop 1h   [ne kontrol edilecek]    → her saat başı tetiklenir
  /loop 20m  /my-skill          → her 20 dakikada bir becerinin tamamını çalıştırır
  /loop 2h   /my-skill arg      → her 2 saatte bir beceriyi argümanla çalıştırır
  “saat 15:00'te [görev] için bana hatırlat”  → tek seferlik, bir kez tetiklenir, ardından kendini siler

Kendi özel kurulumuma (gerçek becerilerim, gerçek araçlarım, gerçek projelerim) göre şunları önerin:

Çalışma seanslarımı daha verimli hale getirecek 5 tekrarlanan döngü:
- Tam komut (kopyala-yapıştır için hazır, düzenlemeye gerek yok)
- Ne yaptığı tek cümleyle
- Neden o belirli aralık (ne çok sık, ne çok seyrek)
- Çalıştığında ne yapmam gerektiği (harekete geçmek / gözden geçirmek / sadece okumak)

Düzenli olarak kullanacağım 2 tek seferlik hatırlatma şablonu:
- Bunları ne zaman girmem gerektiği (odaklanmış bir çalışma bloğundan önce, bir toplantıdan önce vb.)
- Tam sözdizimi

Listeyi tamamladıktan sonra:
- En yararlı döngüyü hemen başlat
- Oturumda aktif kal
- İlk tetiklendiğinde bana bildirimde bulun ve çıktının nasıl göründüğünü göster.

/loop komutu, sadece oturumunuz süresince değil, aslında 3 güne kadar çalışır. Terminaliniz açık kaldığı sürece çalışmaya devam eder

10. Zamanlanmış Görevler: Siz uyurken görevleri çalıştırın

/loop, terminali kapattığınızda durur. Kalıcı zamanlama, işletim sisteminizin zamanlayıcısını (Mac’te launchd, Linux’ta cron) kullanarak Claude Code görevlerini belirli zamanlarda (günlük özetler, haftalık gözden geçirmeler, gece araştırmaları) tamamen otomatik olarak çalıştırır.

Bu, gece çalışması katmanıdır. Bir kez ayarlayın ve her gün sabah bir özetle uyanın. Haftalık gözden geçirmeniz Cuma öğleden sonra kendiliğinden çalışır. Uzun süren görevler, siz ortada yokken gerçekleştirilir.

Claude CLAUDE.md dosyamı ve .claude/skills/ klasörümü incele.
Kalıcı zamanlanmış görevler kurmak istiyorum: launchd (macOS) veya cron (Linux) kullanarak, terminalim kapalıyken bile otomatik olarak çalışan Claude Code otomasyonları.
Öncelikle, /loop (oturum kapsamlı) ile kalıcı zamanlama (işletim sistemi düzeyinde) arasındaki farkı 3 cümleyle açıkla.
Ardından, işime göre 3 kalıcı görev ayarlayın:
Görev 1: Günlük sabah brifingi
- Her gün saat 08:00'da çalışır
- Claude, aktif projeler klasörümü okur, dün eklenen notları kontrol eder ve bugün dikkat edilmesi gerekenleri özetler
- Çıktı, 00_Inbox/morning-briefing-[tarih].md dosyasına kaydedilir
Görev 2: Haftalık gözden geçirme
- Her Cuma saat 17:00'de çalışır
- Claude, 01_Projects/ klasörümü okur, tüm Progress.md dosyalarını inceler, başarıları, engelleri ve gelecek haftanın önceliklerini içeren haftalık bir özet oluşturur
- Çıktı, 02_Areas/Operations/Weekly/week-[tarih].md dosyasına kaydedilir
Görev 3: Benim işime özgü bir görev
- CLAUDE.md dosyam ve aktif projelerime dayanarak en uygun adayı öner
- Bunun iş akışım için neden mantıklı olduğunu bana göster
Her görev için şunları oluştur:
- claude komutunu çalıştıran kabuk betiği (headless modunda)
- launchd .plist dosyası (macOS) veya crontab girişi (Linux)
- Kurulum talimatları (launchctl load veya crontab -e)
Kurulumdan sonra bana şunları gösterin:
- Şu anda kurulu olan tüm zamanlanmış görevleri nasıl listeleyebilirim?
- Bir görevi silmeden nasıl duraklatabilirim?
- Günlükler nerede saklanıyor?
- Bir görevi test etmek için manuel olarak nasıl tetikleyebilirim?

11. Plan modu + çalışma ağaçları: gelişmiş oturum kontrolü

Plan modu, Claude’un herhangi bir işlemi yürütmeden önce planın tamamını sunmasını sağlar: siz bir kez gözden geçirirsiniz, ardından sistem kendi kendine çalışır. Çalışma ağaçları (worktrees), ayrı Claude oturumlarına sahip izole dallar sunar; böylece bağlam karışıklığı yaşamadan birden fazla özellik üzerinde paralel olarak çalışabilirsiniz.

3 veya daha fazla dosyayı etkileyen ya da 3 veya daha fazla ardışık adım içeren her görev için plan modunu kullanın. Bağlamı bir görevden diğerine taşımadan özellikler arasında geçiş yapmanız gerektiğinde iş ağaçlarını kullanın. Bu iki özellik birlikte, karmaşık ve riskli işlerin %90’ını halleder.

Bana Claude Code’un iki gelişmiş özelliğini öğret: Plan Modu ve Çalışma Ağaçları. Örnek olarak benim gerçek çalışmalarımı kullan.

── PLAN MODU ─────────────────────────────────────────────────

1. Plan Modu'nun ne işe yaradığını tam olarak 2 cümleyle açıklayın

2. Nasıl etkinleştirileceğini gösterin:
   - CLI bayrağı: claude --permission-mode plan
   - settings.json seçeneği
   - Tek bir oturum için mi yoksa kalıcı olarak mı etkinleştirileceği

3. Tam olarak ne zaman kullanılması gerektiğini (ve ne zaman KULLANILMAMASI gerektiğini) adım adım anlatın:
   Kullanılması gereken durumlar: 3 veya daha fazla dosyayı etkileyen görevler, karmaşık çok adımlı işlemler, üretim ortamındaki değişiklikler, toplu işlemler
   Kullanılmaması gereken durumlar: tek dosya düzenlemeleri, hızlı sorular, düşük riskli değişiklikler

4. Aktif projelerimden (CLAUDE.md veya 01_Projects/ klasöründen) gerçek bir görev seçin ve hemen Plan Modunda çalıştırın:
   - Planı başlat
   - Oluşturduğu planın tamamını bana göster
   - Yürütmeden önce onayımı bekle
   - Yürürken her adımı açıkla

── ÇALIŞMA AĞAÇLARI ─────────────────────────────────────────────────

5. Worktree'lerin ne işe yaradığını tam olarak 2 cümleyle açıklayın

6. Bir worktree oluşturmak için tam komutu gösterin:
   claude --worktree özellik-adı

7. Ne zaman worktree, ne zaman normal oturum kullanmak istediğimi açıklayın:
   Worktree'yi kullanın: aynı anda birden fazla özellik üzerinde çalışırken, görevler arasında bağlamın karışmasını istemediğinizde
   Worktree'yi kullanmayın: tek bir özellik, doğrusal çalışma, hızlı yinelemeler

8. CLAUDE.md dosyamdaki mevcut gerçek bir proje veya özellik için bir worktree oluşturun

── KOMBİNASYON ─────────────────────────────────────────────── 
9. İkisini birleştiren iş akışını gösterin:
   “Ne zaman bir çalışma ağacını açar ve içinde plan modunu kullanırım?”
   Kendi işimden alınmış, çalıştırılması gereken komutların tam olarak belirtildiği gerçek bir örnek verin.

Karmaşık görevlere her zaman plan moduyla başlayın: Herhangi bir kod yazmadan önce Claude’dan AskUserQuestion ile sizinle bir görüşme yapmasını isteyin

Claude yolundan saptığında Esc tuşuna iki kez basarak veya /rewind komutunu kullanarak geri alın. Asla aynı bağlamda yanlış bir yolu düzeltmeye çalışmayın.

Bonus Prompt

CLAUDE.md dosyamı, .claude/ klasörümü (komutlar, ajanlar, beceriler, kurallar, kancalar) ve aktif projelerimi incele.

Mevcut kurulumumu denetlemeni ve işim için en uygun Claude Code mimarisini tasarlamanı istiyorum.

Aşağıdakileri analiz edip cevaplayın:

1. Komutlar, Ajanlar ve Beceriler
   - Tekrarlayan görevlerimden hangileri komut (giriş noktası iş akışları) olmalı?
   - Hangileri önceden yüklenmiş becerilere sahip uzman bir ajanı gerektirir?
   - Hangileri talep üzerine çağrılan bağımsız beceriler olarak en uygunudur?
   - Hangileri standart Claude Code olarak kalmalıdır (kurulum gerektirmeyen)?

2. Bağlam yönetimi
   - Mevcut kurulumumla her oturumda ne kadar bağlam tüketiyorum?
   - İş akışlarıma /compact tetikleyicilerini nereye eklemeliyim?
   - Bağlam tasarrufu sağlamak için hangi CLAUDE.md bölümleri @imports'a taşınabilir?

3. Otomasyon yığını
   - Hangi görevler /loop (oturum kapsamlı) olmalı?
   - Hangileri kalıcı launchd/cron (gece/günlük) olarak çalışmalı?
   - Uzun süreli otonom bir döngüye uygun herhangi bir şey var mı?

4. MCP eksiklikleri
   - Kullandığım araçlar ve iş akışlarıma göre, en yüksek yatırım getirisi (ROI) sağlayacak hangi MCP'ler eksik?
   - Mevcut MCP'lerimden hangilerini muhtemelen yeterince kullanmıyorum?

5. Öncelik sırası
   - Bu hafta yapmam gereken, en yüksek etkiye sahip 5 değişikliğin somut bir listesini verin
   - Her biri için: ne geliştirilmeli, neden önemli, ne kadar sürer

Somut ol. CLAUDE.md'deki gerçek projelerime ve araçlarıma atıfta bulun. Genel tavsiyeler verme.

“İkinci Beynin”.

Her katman doğru sırayla üst üste dizilmiştir. Her biri bir öncekinin üzerine inşa edilir.

CLAUDE.md → Klasörler → Bellek → Beceriler → Kurallar → Kancalar → Ayarlar → MCP’ler → /loop → Zamanlayıcı → Plan + Çalışma Ağaçları

Ne kadar çok kullanırsanız, Claude o kadar fazla bellek biriktirir, becerileriniz o kadar gelişir ve döngüleriniz o kadar çoğalır. Bu, zamanla daha akıllı hale gelen bir sistemdir.

Herhangi bir adımda takılırsanız: yeni bir oturum açın, CLAUDE.md dosyanızı yapıştırın ve “İkinci beynimi kurmanın [X]. adımındayım. Şu anda bu noktadayım: [sorunu açıklayın]” deyin.

Geribildirimlerinizi bekliyorum.

Seri boyunca toplam 11 komut var; bugün bunların 4’ünü kuruyoruz. Her biri bir öncekini temel alır. Her komutu Claude Code’a yapıştır ve sohbeti takip et. Sonunda yapay zekân kim olduğunu bilir, araçlarını kullanır, iş akışlarını yürütür ve sen uyurken çalışır.

Üç günlük serimizin 2. bölümüdür. İlk bölüm

AŞAMA 2 · ZEKA

Dün Claude’a kim olduğunu anlattık. Bugün ne yapacağını öğretiyoruz.

Fark şu: dünkü üç dosya Claude’un bildiği şeylerdi. Bugünkü dört şey Claude’un yaptığı şeyler. Tekrar tekrar anlattığın işleri tek komuta indireceğiz, kuralları sadece gerektiği anda yükleteceğiz, tehlikeli şeylere kilit takacağız ve bütün bunları tek bir ayar dosyasından yöneteceğiz.

Bir şeyi baştan söyleyeyim: bu bölümdeki ilk üç madde birbirinin alternatifi değil, kardeşi. Hangisini ne zaman kullanacağın tek bir soruyla belli oluyor. Her oturumda geçerli bir gerçek mi? CLAUDE.md’ye yaz. Sadece belirli dosyalarla çalışırken mi geçerli? Kural yap. Adım adım bir prosedür mü? Beceri yap. Bu üçünü karıştırmak, insanların Claude Code’da en çok kaybettiği yer.

4. Becerilerini kur: aynı işi bir daha anlatmamak

Beceri (skill), Claude’a bir kere yazdığın tarif. .claude/skills/ klasörüne bir Markdown dosyası koyuyorsun — Markdown, not defteriyle açılabilen sade bir metin dosyası, Word belgesi gibi bir şey değil — adını /haftalik-ozet gibi eğik çizgiyle çağırıyorsun, o da tarifi harfiyen uyguluyor.

Bunu şöyle düşün: CLAUDE.md Claude’un kimlik kartı, beceri ise mutfak dolabındaki tarif defteri. Kimlik kartı her sabah okunur; tarif defteri sadece o yemeği yaparken açılır. Bu ayrım önemli, çünkü CLAUDE.md’ye yazdığın her satır her oturumda yer kaplar, becerinin içeriği ise sen çağırmadan hiç yüklenmez. Yani beceriler bedava depo alanı gibi.

Ne zaman beceri yazacağını nasıl bilirsin? Aynı talimatı sohbete ikinci kez yapıştırdığın anda. Ya da CLAUDE.md’nin bir bölümü “şu bir gerçek” olmaktan çıkıp “şu adımları izle”ye dönüştüğünde.

Yazmaya başlamadan önce şunu bil: Claude Code bir sürü beceriyle birlikte geliyor. /doctor kurulumunu kontrol eder, /code-review kodunu inceler, /debug hata avlar, /batch aynı işi birçok dosyada tekrarlar, /loop bir işi olana kadar döngüye alır, /verify yaptığı değişikliğin gerçekten çalıştığını uygulamayı ayağa kaldırıp doğrular. Kendi becerini yazmadan önce / yazıp listeye bir bak; aradığın şey zaten orada olabilir.

Bir de küçük bir tarih notu: eskiden “özel komut” diye ayrı bir şey vardı, .claude/commands/ klasörüne dosya koyuyordun. O ikisi birleşti. Eski dosyaların çalışmaya devam ediyor, ama artık beceri yazmak daha mantıklı, çünkü becerinin kendi klasörü var: yanına şablon, örnek çıktı, hatta çalıştırabileceği bir betik koyabiliyorsun.

Beceri dosyasının anatomisi çok basit. En üstte üç tire arasında birkaç satır ayar, altında normal Türkçe talimatlar. Ayarların hepsi isteğe bağlı; sadece description gerçekten önemli, çünkü Claude bu cümleye bakarak “bu beceriyi şimdi kullanmalı mıyım?” kararını veriyor. Klasörün adı otomatik olarak komutun adı oluyor.

İşine yarayacak üç ayar var. disable-model-invocation: true yazarsan beceriyi sadece sen çağırabilirsin, Claude kendi kafasına göre çalıştırmaz; dağıtım, fatura, e-posta gönderme gibi işlerde bunu mutlaka koy. context: fork yazarsan beceri kendi ayrı kafasında çalışır, ana sohbetini kirletmez. allowed-tools ile de o beceri çalışırken hangi araçlar için izin sorulmayacağını söylersin.

En sevdiğim numara ise şu: beceri dosyasının içine ünlem işaretiyle bir komut yazarsan, Claude dosyayı okumadan önce o komut çalışır ve çıktısı dosyanın içine yapıştırılır. Yani beceri, Claude’a canlı veriyle ulaşır. Bu numarayla kurulmuş bir beceri, her çağrıldığında o anki gerçek verini görür; tahmin etmez.

Şu promptu yapıştır:

CLAUDE.md dosyamı, klasör yapımı ve hafıza dosyalarımı oku.

Kendime bir beceri kütüphanesi kurmak istiyorum: eğik çizgiyle
çağırdığım, tekrar tekrar kullandığım iş akışları.

Beceriler .claude/skills/[ad]/SKILL.md dosyalarıdır. Klasörün adı
komutun adı olur. Dosyanın başında üç tire arasında ayarlar,
altında talimatlar bulunur.

Önce bana işime en çok yarayacak 5 beceriyi öner. Her biri için:
- Adı ve tam olarak nasıl çağıracağım (/ad)
- Tek cümleyle ne yaptığı
- Benden ne istediği (varsa)
- Ne ürettiği
- Bana neden zaman kazandırdığı

Bunları şuna göre sırala: kazandırdığı süre × kullanma sıklığım.

ÖNEMLİ: Önermeden önce Claude Code’un hazır becerilerine bak
(/code-review, /debug, /batch, /loop, /verify, /run gibi). Zaten
var olan bir şeyi yeniden yazmayalım. Önerimin hazır bir beceriyle
örtüştüğü yerde bana bunu söyle.

Sonra 1 numaralı beceriyi gerçekten oluştur ve
.claude/skills/[ad]/SKILL.md olarak kaydet. Şunları içersin:
- Net bir description satırı (Claude bu beceriyi ne zaman
  kullanacağını buradan anlıyor)
- Sadece ben çağırayım istiyorsan disable-model-invocation: true
- Adım adım, kısa talimatlar (beceri yüklendikten sonra sohbette
  kalıyor, o yüzden gereksiz açıklama yazma)
- İşler ters gittiğinde ne yapacağı
- Canlı veriye ihtiyaç duyuyorsa ünlem işaretiyle komut çalıştırma

Bittiğinde benim gerçek işimden bir örnekle nasıl çalıştıracağımı
göster. Sonra sor: “2 numarayı da kuralım mı, yoksa önce bunu
deneyelim mi?”

Başlangıç için iyi fikirler: /haftalik-ozet, /toplanti-notu, /musteri-guncelleme, /arastirma-brifingi, /icerik-taslagi.

Beceriler başka becerileri de çağırabilir. Gerçek kütüphaneni böyle kuruyorsun: küçük beceriler, birbirini çağıran zincirler.

İki pratik not. Birincisi, beceri dosyasını kaydettiğin an aktif oluyor; Claude Code’u kapatıp açmana gerek yok. İkincisi, ev dizinindeki ~/.claude/skills/ becerileri her projede yanında, proje klasöründeki .claude/skills/ ise git’e girer ve ekibine gider. Ama dikkat: Cowork ve buluttan çalışan oturumlar senin bilgisayarındaki kişisel becerileri görmez. Onların da erişmesini istiyorsan beceriyi projeye koy.

Kurduğun becerinin çalıştığını görmenin en hızlı yolu: Claude Code’da “/” yazıp açılan listeye bakmak. Beceri adın orada görünüyorsa hazırdır. Bir de şunu bil: .claude gibi noktayla başlayan klasörler Finder’da görünmez. Claude “dosyayı oluşturdum” dediği hâlde hiçbir şey göremiyorsan panik yapma; Finder’da Cmd+Shift+. tuşlarına basınca gizli klasörler ortaya çıkıyor.

5. Kurallarını yaz: doğru anda devreye giren talimatlar

CLAUDE.md’nin bir sorunu var: her şey her zaman yüklü. Müşteri dosyalarıyla ilgili kuralın, sen bir blog yazısı yazarken de orada duruyor ve yer kaplıyor.

Kurallar bunu çözüyor. .claude/rules/ klasörüne konu konu dosyalar koyuyorsun (musteriler.md, teklifler.md, yazim-stili.md) ve her dosyanın başına “bu kural sadece şu dosyalarda geçerli” diye bir satır yazıyorsun. Claude o dosyalardan birini açtığı anda kural devreye giriyor, açmadığında hiç yüklenmiyor.

Bu, hassasiyet katmanı. Her şeyi kapsamaya çalışan tek bir dev CLAUDE.md yerine, tam gerektiği anda ortaya çıkan hedefli kurallara sahip oluyorsun.

Sihirli kelime paths. Dosyanın en başına, üç tire arasına yazıyorsun:

---
paths:
  - musteriler/**/*.md
---

# Müşteri dosyaları kuralları

- Fiyat bilgisini dışa dönük hiçbir metne koyma
- Müşteri adını kısaltma, tam yaz
- Her dosyanın başına tarih ve sorumlu adı ekle

Bu kalıplara glob deniyor; birçok dosyayı tek satırda tarif etmenin kısa yolu. İki yıldız “kaç klasör derinde olursa olsun” demek, yıldız-nokta-md de “uzantısı md olan her dosya” demek. Birden fazla uzantıyı birlikte yazmak istersen süslü parantez kullanıyorsun: *.{md,txt} gibi. paths satırını hiç yazmazsan kural her zaman yüklenir, yani .claude/CLAUDE.md’ye yazmışsın gibi olur. Bu da bazen tam istediğin şeydir.

Ev dizinindeki ~/.claude/rules/ klasörü senin kişisel kurallarındır, açtığın her projede geçerlidir, ekibin görmez. Kişisel tercihlerin için orayı kullan. Aynı kural setini birkaç projede paylaşmak istersen sembolik bağ kurabilirsin — aynı klasöre iki yerden bakan bir kısayol: ln -s ~/ortak-kurallar .claude/rules/ortak

Burada dürüst olmam gereken bir şey var. Ne CLAUDE.md ne de kurallar bir güvenlik duvarı. İkisi de Claude’a bağlam olarak gidiyor; yani “şunu yapma” yazdığında Claude bunu güçlü bir tavsiye olarak okuyor, mutlak bir yasak olarak değil. Bir şeyin gerçekten olmasını istemiyorsan izin kurallarına ya da kancaya ihtiyacın var. İkisi de sıradaki maddelerde.

Şu promptu yapıştır:

CLAUDE.md dosyamı oku; ne tür işler yaptığımı ve hangi
dosyalarla çalıştığımı anla.

.claude/rules/ klasörüne kural dosyaları kur. Bunlar sadece
eşleşen dosyalarla çalışırken yüklenen talimat dosyaları.

Nasıl çalıştıklarını doğru kur:
- Her kural dosyasının başında üç tire arasında bir paths alanı
olur, içinde glob kalıpları listelenir
- Claude eşleşen bir dosyayı okuduğunda kural otomatik yüklenir
- paths alanı olmayan kurallar her zaman yüklenir

Bana özel 4 kural dosyası oluştur. Ben yazılımcı değilim; kod
dosyalarına göre değil, gerçekten kullandığım klasörlere göre
kur. Klasörlerimi bilmiyorsan önce bana sor.

1. Yazdığım metinler için (*.md, *.txt)
İçinde: yazım tarzım, başlık düzeni, uzunluk tercihim,
kaçınmasını istediğim ifadeler

2. Müşteri ve teklif dosyaları için (musteriler/, teklifler/)
İçinde: isimleri nasıl yazdığım, fiyat bilgisini nasıl ele
aldığı, dışa dönük metinde neyi asla yazmayacağı

3. Tablo ve veri dosyaları için (*.csv, *.xlsx)
İçinde: sütun isimlendirmem, tarih biçimim, boş hücreyi nasıl
doldurduğu, hangi durumda bana sorması gerektiği

4. Ayar ve gizli bilgi dosyaları için (*.json, *.yaml, .env)
İçinde: gizli bilgileri nasıl sakladığım, hangi durumda bana
sormadan hiçbir şeyi değiştirmemesi gerektiği

Kod da yazıyorsam bunlara ek olarak çalıştığım dilin dosyaları
için (*.ts, *.py gibi) bir kural dosyası daha kur.

Her dosyada 5-8 tane somut talimat olsun. “İyi yaz” gibi
belirsiz şeyler yazma; doğrulanabilir şeyler yaz (“başlıkları
6 kelimeden kısa tut” gibi).

Hepsi bittiğinde:
- paths sözdizimini bana göster, kendim yenisini ekleyebileyim
- CLAUDE.md’mde duran ama aslında kural olması gereken şeyler
varsa bunları söyle ve taşımayı öner
- Hangi kuralın hangi dosyada devreye gireceğini tek tabloda göster
- Kuralların yüklendiğini nasıl kontrol edeceğimi söyle

Kural gerçekten devreye giriyor mu? Testi basit: kuralın kapsadığı dosyalardan birini Claude’a açtır, sonra “şu an hangi kurallar yüklü?” diye sor. Kuralın adını sayması gerekiyor. Saymıyorsa paths satırındaki kalıp o dosyayla eşleşmemiş demektir; Claude’a kalıbı düzeltmesini söyle.

6. Kancalarını kur: güvenlik ağın

Kanca (hook), belirli anlarda otomatik çalışan küçük bir program. Bir dosya düzenlenmeden önce, bir komut çalıştıktan sonra, Claude işini bitirdiğinde. Bir kere kurarsın, her oturumda sessizce arka planda döner.

Buradaki en önemli fark şu: kanca bir tavsiye değil, gerçek bir kilit. CLAUDE.md’ye “asla git commit yapma” yazarsan Claude genellikle uyar. Kanca kurarsan yapamaz. Nokta.

Kancaların çalışabildiği anlar bir hayli çok: oturum açılırken, sen prompt gönderdiğinde, bir araç çalışmadan önce, çalıştıktan sonra, çalışmayı başaramadığında, Claude cevabını bitirdiğinde, sohbet uzayınca Claude eski kısımları özetlediğinde, yardımcı bir alt asistan başlattığında, hatta izlediğin bir dosya bilgisayarında değiştiğinde. Sen bunların üçünü kullanacaksın, gerisi dursun.

Yapı şöyle: bir olay seçiyorsun (araç çalışmadan önce gibi), bir filtre koyuyorsun (sadece komut çalıştırmalarında tetiklen gibi), sonra çalışacak betiği söylüyorsun. Betik, bilgisayarına kaydedilmiş küçük bir komut dosyası; onu Claude senin için yazacak. Ayar dosyasında şuna benziyor:

"hooks": {
  "PreToolUse": [
    {
      "matcher": "Bash",
      "hooks": [
        { "type": "command",
          "command": "~/.claude/hooks/guvenlik.sh" }
      ]
    }
  ]
}

Türkçesi: “Bir terminal komutu çalışmadan önce guvenlik.sh betiğini çalıştır.” Claude Code betiğe olayla ilgili bilgiyi JSON olarak gönderiyor, betik de kararını JSON olarak geri basıyor. JSON, programların birbirine veri gönderirken kullandığı süslü parantezli metin biçimi; yukarıdaki kutu da JSON. Bu alışverişi kolaylaştırmak için jq denen küçük bir yardımcı araca ihtiyacın olacak, ayrıca betiğe chmod +x komutuyla “çalışabilirsin” izni verilmesi gerekiyor. İkisini de Claude senin için yapar, ama adlarını ekranda görünce ne olduğunu bilmen iyi.

Kritik bir davranış: betik hiçbir şey basmadan çıkarsa “kararım yok” demiş olur ve normal izin akışı devam eder. Sessizlik onay değil; engellemek istiyorsan açıkça engellemen gerekiyor.

Ve şimdi kötü haber, ya da iyi haber. İnternette dolaşan kanca listelerinin yarısı artık gereksiz, çünkü Claude Code bu işleri kendi kendine yapıyor.

Dosya yedeklemeye kanca yazma. Claude Code her düzenlemeden önce dosyanın fotoğrafını zaten çekiyor ve /rewind yazınca geri alıyorsun. Bu varsayılan olarak açık. Kanca yazmanın tek anlamlı sebebi, yedeği oturumun dışına, kendi arşivine kopyalamak istemen.

Kancalar çok değerli, ama üç şey için:

• Akıl gerektiren engellemeler. Basit bir yasak listesinin çözemediği durumlar.

• Kayıt tutmak. Claude’un dokunduğu her dosyanın zaman damgalı bir günlüğü. Bir şey ters gittiğinde neyin ne zaman değiştiğini görmek paha biçilmez.

• Hassas dosyalarda uyarı. Engellemek değil, sadece “dikkat, .env dosyasına dokunuyorsun” demek.

Şu promptu yapıştır:

Claude Code kurulumum için kancalar kurmanı istiyorum. Ama önce
bir şey yap: bana hangi kancaların gerçekten gerekli olduğunu,
hangilerinin Claude Code’un artık kendi başına yaptığı şeyler
olduğunu söyle. Zaten var olan bir şeyi yeniden kurmak istemiyorum.

Bunlara özellikle bak:
- Dosya checkpoint’leri ve /rewind zaten yedekleme yapıyor mu?
  Yapıyorsa yedekleme kancası kurma.
- preferredNotifChannel ayarı ses/bildirim işini çözüyor mu?
  Çözüyorsa bildirim kancası yerine ayarı kullan.
- Engellemek istediğim komutlar permissions.deny ile çözülüyor mu?
  Çözülüyorsa kanca yazma, deny listesine ekle.

Sonra sadece gerçekten kanca gerektiren şeyleri kur. Betikleri
~/.claude/hooks/ altına koy, chmod +x ile çalıştırılabilir yap ve
~/.claude/settings.json içindeki hooks bölümüne kaydet.

Kanca 1 — güvenlik (PreToolUse, matcher: Bash)
Basit bir yasak listesinin yakalayamayacağı tehlikeli komutları
engelle. En azından:
- git commit (commit’leri ben elle yapıyorum)
- git push --force ve git push -f
- git reset --hard
- git branch -D
- rm -rf ile kök dizin veya ev dizini
- DROP TABLE, DROP DATABASE
Betik JSON girdisini stdin’den okusun, jq ile komutu çıkarsın ve
engellerken hookSpecificOutput içinde permissionDecision "deny"
ve anlaşılır bir permissionDecisionReason bassın. Engellemediği
durumda çıktısız exit 0 yapsın.

Kanca 2 — kayıt (PostToolUse, matcher: Write|Edit)
Her değişikliği ~/.claude/changes-YYYY-MM-DD.log dosyasına yaz.
Format: [SS:DD:ss] [WRITE|EDIT] [dosya yolu]

Kanca 3 — hassas dosya uyarısı (PreToolUse, matcher: Write|Edit)
Şunlar düzenlenirken uyar ama ENGELLEME:
- her türlü .env dosyası
- adında secret, credentials, password, token geçen dosyalar
- CLAUDE.md ve settings.json

Hepsi bittiğinde:
1. settings.json’ın son hâlindeki hooks bölümünü bana göster
2. matcher ve if alanlarının ne yaptığını tek paragrafta açıkla
3. Her kancayı nasıl test edeceğimi söyle
4. Bir kanca yüzünden işim tıkanırsa nasıl çıkacağımı söyle

Test etmek için: Claude’dan git commit -m “test” çalıştırmasını iste. Engelleme mesajını anında görmelisin. Bir şey ters giderse /doctor yaz; kurulumundaki sorunları satır satır rapor eder.

7. settings.json: kontrol paneli

settings.json, bütün kurulumunun tek merkezi. Hangi modelle çalıştığın, neyi sormadan yaptığı, ekranın altında ne gördüğün, kancaların, izinlerin: hepsi burada.

Önce en kolay yolu söyleyeyim: bu dosyayı elle açmana gerek yok. Claude Code’un içinde /config yazıyorsun, sekmeli bir ayar ekranı açılıyor, tıklayarak değiştiriyorsun. Tek bir şeyi değiştirmek istersen /config verbose=true gibi doğrudan da yazabiliyorsun. Bir ayarın yüklendiğini doğrulamak için /status.

Dosya dört yerde durabilir ve hepsi üst üste biner. Ev dizinindeki ~/.claude/settings.json her projede geçerli. Proje içindeki .claude/settings.json git’e girer, ekibine gider. .claude/settings.local.json sadece sende kalır. Bir de şirketinin BT’sinin dayattığı, senin ezemediğin bir katman var. Çakışma olursa sıra şöyle: şirket kazanır, sonra local, sonra proje, en sonda sen.

Bu bölümdeki tek zor şey, hangi ayarların gerçekten var olduğunu bilmek. Blog yazılarında dolaşan maxTurns, verboseLogging gibi isimlerin çoğu uydurma; dosyaya yazarsan Claude Code dosyanın tamamını reddeder. Bunun ilacı basit: dosyanın en başına şu satırı ekletiyorsun.

"$schema": "https://json.schemastore.org/claude-code-settings.json"

Bu tek satır, dosyayı açtığın editöre “bu dosyanın kuralları şunlar” diyor. Olmayan bir ayar yazdığın anda altı kırmızı çizilir, yanlışı kaydetmeden fark edersin. Aşağıdaki prompt bu satırı senin için koyuyor.

Bir de yazım konusunda küçük bir uyarı. Aşağıda permissions.defaultMode gibi noktalı isimler göreceksin. Bu, dosyada gerçekten o adla bir satır olduğu anlamına gelmiyor; “permissions bölümünün içindeki defaultMode ayarı” demenin kısa yolu. Dosyayı elle açarsan iç içe kutular hâlinde durduklarını göreceksin. Zaten elle açmanı önermiyorum: /config bunu senin için yapıyor.

Sana en çok dokunacak altı ayar şunlar.

Model. Günlük iş için doğru varsayılan Sonnet 5: hız ve zekâ dengesi. Karmaşık, uzun soluklu işlerde Opus 5, basit işlerde en hızlısı olan Haiku 4.5, saatlerce kendi başına çalışan ajanlarda ise Fable 5 var. Dosyaya uzun model kimliği yazma; sonnet ya da opus kısayolunu kullan, çünkü kimlikler değişiyor, kısayollar kalıyor. Bir de fallbackModel var: seçtiğin model yoğunsa Claude sessizce yedeğe geçiyor, sen beklemiyorsun.

İzin modu. Claude’un ne kadar özgür olacağını belirliyor. Günlük iş için doğru varsayılan acceptEdits: dosya düzenlemelerini sormadan yapar, komut çalıştırmadan önce her zaman sorar. Altı mod var ve Shift+Tab ile oturum ortasında aralarında geziniyorsun. En yenisi auto: izinleri kendi onaylıyor ama arka planda bir güvenlik denetleyicisi her hareketi senin isteğinle karşılaştırıyor. Hiçbir şey sormasın diyenler için bypassPermissions de var; onu bilerek ve isteyerek seç.

İzin kuralları. Bu yazıdaki en yüksek getirili üç satır. deny listesine yazdığın şey hiçbir koşulda olmaz: .env dosyalarını okumak, secrets klasörüne girmek, dışarıya istek atmak. allow listesi de tersi: her seferinde sorulmasını gereksiz bulduğun güvenli komutlar.

Durum satırı. Elle yazmaya kalkışma; /statusline yazıp ne görmek istediğini normal cümleyle söylüyorsun, betiği Claude yazıyor. Gösterebileceği şeyler: model adı, oturumun o ana kadarki maliyeti, bağlamın yüzde kaçının dolduğu, git dalın, efor seviyesi, açık pull request’in. En sevdiğim ise 5 saatlik kotanın yüzde kaçını yediğin. Gösteremediği bir şey de var: önbellek isabet oranı diye bir alan yok, boşuna uğraşma.

Hız ve efor. /fast basit işlerde hızlı moda geçiriyor, /effort ise düşünme derinliğini low’dan max’a ayarlıyor. Basit bir yeniden adlandırma için max efor harcamak para yakmak; mimari kararı için low kullanmak da kendini kandırmak.

Dil. Ayar dosyasına language olarak turkish yazarsan Claude varsayılan olarak Türkçe cevap veriyor. Oturum başlıklarını ve sesli dikteyi de Türkçeye çeviriyor. Tek satır, büyük fark.

Şu promptu yapıştır:

CLAUDE.md dosyamı oku, tercihlerimi anla.
~/.claude/settings.json dosyası var mı, bak.

Bana eksiksiz bir ~/.claude/settings.json hazırla (varsa güncelle).
Şablon değil, gerçekten çalışan bir dosya olsun.

ÖNEMLİ KURAL: Sadece gerçekten var olan ayarları kullan. Emin
olmadığın bir anahtarı yazma; geçersiz tek bir anahtar dosyanın
tamamının reddedilmesine yol açıyor. Dosyanın en başına $schema
satırını koy, böylece hatalı anahtarları editörümde görebileyim.

Şunları ayarla:

1. Model
- Varsayılan sonnet olsun (hız ve zekâ dengesi)
- Uzun model kimliği yerine kısayol kullan
- Karmaşık işlerde /model ile opus’a nasıl geçeceğimi anlat
- Model yoğun olduğunda devreye girecek bir fallbackModel zinciri kur

2. İzin modu
- permissions.defaultMode: acceptEdits
  (dosya düzenlemelerini sormadan yap, komut çalıştırmadan
  önce her zaman sor)
- Bunun neden günlük iş için doğru varsayılan olduğunu bir
  cümleyle açıkla
- Bütün modları bana kısaca tanıt: default, acceptEdits, plan,
  auto, dontAsk, bypassPermissions. Özellikle auto modunun ne
  yaptığını ve benim işim için uygun olup olmadığını söyle
- Shift+Tab ile oturum ortasında mod değiştirmeyi göster

3. İzin kuralları
- permissions.deny listesine hiçbir koşulda olmasını istemediğim
  şeyleri koy (.env okuma, secrets klasörü gibi)
- permissions.allow listesine her seferinde sorulmasını gereksiz
  bulduğum güvenli komutları koy
- Bu iki listenin neden CLAUDE.md’ye yazılan kurallardan daha
  güçlü olduğunu bir cümleyle açıkla

4. Otomatik hafıza
- Zaten varsayılan olarak açık. Kapalı değilse dosyaya gereksiz
  satır ekleme; sadece /memory ekranından doğrulamamı söyle

5. Durum satırı
- Bunu elle yazma. Bana /statusline komutunu ve ne yazacağımı
  kelimesi kelimesine göster
- Şunları görmek istiyorum: model adı, oturum maliyeti, bağlamın
  yüzde kaçının dolduğu, 5 saatlik kotamın yüzde kaçını yediğim
  ve git dalım
- Durum satırının gösteremediği bir şey istediysem söyle,
  boşuna uğraşmayayım

6. Hız ve efor
- /fast ne işe yarar, hangi işlerde açayım
- /effort (low, medium, high, xhigh, max) ne işe yarar, hangi
  işte hangisini kullanayım

7. Dil
- language ayarını turkish yap

8. Kancalar
- 6. adımda kurduğumuz kancaları kaydet, mutlak yol kullan

9. Küçük konfor ayarları
- verbose: false (temiz çıktı)
- preferredNotifChannel (iş bitince haber ver)
- cleanupPeriodDays için makul bir değer

Dosyayı yazdıktan sonra:
- Her ayarı tek cümleyle, sade Türkçeyle açıkla
- Bu dosyada en sık değiştireceğim 3 şeyi söyle
- Dosyayı hiç açmadan oturum ortasında neleri değiştirebileceğimi
  söyle (/config, /model, /fast, /effort)
- /status ile ayarların yüklendiğini nasıl doğrulayacağımı göster

Bir şeyi bozarsan panik yapma: /doctor kurulumundaki sorunları listeler, /status hangi ayar dosyalarının yüklendiğini gösterir. Ayarları kaydettiğin an devreye giriyor, Claude Code’u kapatıp açmana gerek yok. Tek istisna model: onu değiştirmek için /model yazacaksın.

Arkası Yarın

Bugün dört şey kurdun: beceriler, kurallar, kancalar ve ayar dosyası. Claude artık “akıllı asistan” değil; nasıl çalıştığını bilen, neyi yapıp neyi yapmayacağı belli olan bir sistem.

Yarın 3. Bölüm: GÜÇ. Araçlarını birbirine bağlıyoruz, iş akışlarını otomatiğe alıyoruz ve sen uyurken çalışan kısmı kuruyoruz.

11 komut. Her biri bir öncekini temel alır. Her bir komutu Claude Code’a yapıştır ve sohbeti takip et. Sonunda, yapay zekân kim olduğunu bilir, araçlarını kullanır, iş akışlarını yürütür ve sen uyurken çalışır.

Üç günlük serimizin ilk bölümüdür…

Ben aktif olarak Claude Code kullanıyorum. Cowork ile başladım Claude Code’a transfer oldum. Bu kullanım klavuzunu, bir geliştirici değil, bir girişimci olarak düşünerek yazıyorum.

Cowork’ten farkı ne? İkisi de aynı motoru kullanır; fark işin nerede yapıldığında. Cowork, Claude uygulamasının içinde durur: sadece ona bağladığın klasörlere bakar, komutları izole bir kutuda çalıştırır ve sana terminali hiç göstermez. Claude Code ise doğrudan senin terminalinde ve kod editöründe yaşar; projenin içine girer, bilgisayarında komut çalıştırır, GitHub gibi araçlarına bağlanır. Cowork’ün yapamadığı tam olarak bu.

Bu senin için ne demek? Cowork’e iş verirsin; Claude Code’da ise işi yapan sistemi kurarsın: kimlik dosyan, klasör düzenin ve ajanların birer dosya olarak sende durur, taşınır, yedeklenir, ekibine verilir. Rutin işleri Cowork’e bırak, sistemi Claude Code’da inşa et.

Claude Code nedir?

Claude Code, bilgisayarına kurduğun bir yardımcı. Simgesi yok, penceresi yok; siyah bir ekrana cümle yazarak konuşuyorsun. O ekranın adı terminal. İlk bakışta korkutur ama yaptığın tek şey normal cümle yazmak.

Ne yapabiliyor? Bilgisayarındaki dosyaları açar, okur, yenisini oluşturur, eskisini düzeltir. Başka programlarla konuşur (buna API deniyor: iki yazılımın birbirine bilgi geçirdiği kapı). İnternete girip araştırma yapar. İş büyükse kendine yardımcı ekipler kurar (alt ajanlar) ve işi paralel böler. Gerekirse senin hiç yazmadığın küçük programları yazıp çalıştırır.

Bir de şunu bil: Claude Code artık sadece terminalde yaşamıyor. Masaüstü uygulaması var, tarayıcıdan çalışan web sürümü var, VS Code ve JetBrains eklentileri var, Slack’ten ve GitHub’dan bile kullanılıyor. Yani terminal sana göre değilse de bir kapı mutlaka var.

Bunu kullanmak için geliştirici olmana gerek yok.

Claude Code Nasıl Kullanılır (Başlangıç Seviyesi)

İlk olarak bu 2 blog yazımla başlamanı tavsiye ederim.

0. Kurulum

Adım 1. Ücretli bir Claude planı edin. Ücretsiz plan Claude Code’a erişim vermiyor; aylık 20 $’lık Pro yeterli, yoğun kullanım için Max var.

Adım 2. Claude Code’u yükle. Terminalini aç. Mac’te Spotlight’ı aç ve “terminal” yaz. Windows’ta CMD veya PowerShell’i kullan. code.claude.com/docs adresindeki komutu kopyalayıp yapıştır; iki dakika sürer.

• Mac, Linux veya WSL (Windows’un Linux modu) için: curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash.

• Windows PowerShell için: irm https://claude.ai/install.ps1 | iex.

Enter’a bas, kurulum kendi kendine iner. Bitince claude doctor yaz; kurulumun sağlıklı olup olmadığını satır satır rapor eder. Kendini arka planda güncellediği için bir daha kurulumla uğraşmayacaksın.

Adım 3. Kimlik doğrulaması yap. Terminaline “claude” yaz. Claude hesabınla oturum açman istenecek. Adımları izle.

Adım 4. Bir proje klasörüne git. Terminalde, Claude Code’un çalışmasını istediğin klasöre gir. Tekrar “claude” yaz. Artık program çalışıyor.

Terminal sana ürkütücü geliyorsa hiç zorlama. En hızlı yol masaüstü uygulaması: Mac, Windows ve Linux için var, normal bir program gibi kuruluyor, terminali hiç görmüyorsun. İkinci yol kendi kod editörün: resmî eklentiler VS Code (ücretsiz, code.visualstudio.com) ve JetBrains için var, Cursor gibi VS Code türevlerinde de çalışıyor. Solda dosyaların, sağda sohbet paneli; ham terminale gerek yok.

Claude Code’u VS Code’a eklemek için: soldaki Uzantılar (Extensions) sekmesine git, arama kutusuna Claude Code yaz, Anthropic’in eklentisini yükle. Sonra editörün sağ üst köşesinde çıkan kıvılcım simgesine (Spark) tıkla; sohbet paneli açılır ve ilk kullanımda Claude hesabınla giriş yapmanı ister. Simgeyi göremiyorsan açık bir dosyan olduğundan emin ol ya da sol kenar çubuğundaki aynı simgeyi kullan.

AŞAMA 1 · TEMELLER

Claude’a kimliğini, yapını ve hafızanı ver

Üç dosya kuracağız: kim olduğunu anlatan dosya, işlerinin nerede durduğunu gösteren klasör yapısı ve Claude’un dünkü oturumdan ne hatırlayacağını belirleyen hafıza. Önce bunları yap; kılavuzun geri kalanı bu üçünün üstüne biniyor.

1. CLAUDE.md dosyanı oluştur: kimlik dosyası

10-15 dakika

CLAUDE.md, Claude’un her sohbete başlarken okuduğu tanışma notu. Kim olduğunu, ne üzerinde çalıştığını, hangi araçları kullandığını, seninle nasıl konuşulmasını istediğini ve kırmızı çizgilerini buraya yazarsın. Bu dosya yoksa Claude her seferinde seni sıfırdan tanır; varsa, sen ilk cümleyi yazmadan dünyanı bilir.

Claude sana 8 konuda tek tek soru soracak. Tam cümlelerle cevap ver: cevap ne kadar zenginse Claude o kadar isabetli olur. Kılavuzun en önemli adımı bu.

İlk CLAUDE.md dosyanın kusursuz olması gerekmez. Herhangi bir proje klasöründe /init yaz: Claude klasöre bakar, orada ne iş yapıldığını anlar ve sana bir taslak çıkarır. Zaten bir CLAUDE.md varsa üzerine yazmaz, ne ekleyeceğini önerir. Gerisini zamanla düzeltirsin.

İyi bir CLAUDE.md dosyası için bu promptu çalıştır:

Şu anda, her Claude Code oturumunun başında okunan talimat dosyası olan kişisel CLAUDE.md dosyamı hazırlıyorsun.

Herhangi bir şey yazmadan önce, bana teker teker soru sorarak benimle görüş. Asla birden fazla soruyu aynı anda sorma. Bir sonraki soruyu sormadan önce cevabımı bekle. Yeterli bağlam bilgisini edindikten sonra, CLAUDE.md dosyasının tamamını yaz.

Aşağıdaki konuları sırayla ele al:
1. Kim olduğum ve ne yaptığım (meslek unvanı, iş, sektör, üzerinde çalıştığım proje)
2. Şu anda aktif olan projelerim (şu anda üzerinde çalıştığım şeyler)
3. Günlük kullandığım araçlar ve teknoloji kullanımım (kullandığım her uygulama, dil, platform)
4. Yapay zeka ile nasıl iletişim kurmayı tercih ettiğim (doğrudan / ayrıntılı / adım adım / görsel)
5. Claude’dan en çok hangi konularda yardım almak istediğim (en önemli 3 kullanım senaryosu)
6. Çalışma tarzım (hata ayıklamayı nasıl yaptığım, kararları nasıl aldığım, beni neyin sinirlendirdiği)
7. Oturumlarımda Claude’un her zaman uyması gereken kurallar
8. Claude’un asla yapmaması veya varsaymaması gereken şeyler

Görüşmeden sonra, CLAUDE.md dosyasını eksiksiz olarak yaz ve projemin kök dizinine kaydet. Dosyayı net Markdown başlıklarıyla yapılandır. Genel bir şablon gibi değil, kişisel bir doküman gibi hissettir. 200 satırın altında tut.

Tam olarak şu soruyla başla:
“Hadi CLAUDE.md dosyanı oluşturalım. Dünyanı doğru bir şekilde anlayabilmek için soruları tek tek soracağım. İlk olarak: Ne iş yapıyorsun ve şu anda ne geliştiriyorsun ya da neyi başarmaya çalışıyorsun?”

İstediğin zaman güncelle: Bir oturum aç ve “CLAUDE.md dosyamdaki araçlar bölümünü güncelle” de. Claude dosyayı yerinde düzenler.

Küçük bir not: ev dizinindeki .claude klasöründeki CLAUDE.md kişisel dosyandır, her projede okunur. Proje klasöründeki CLAUDE.md o projeye özeldir, ekiple paylaşılır. CLAUDE.local.md ise sadece sende kalır. Üçü birlikte yüklenir; en yakındaki dosya son sözü söyler.

Dosya büyürse iki çözüm yolu var: at işaretiyle başka bir dosyayı CLAUDE.md’nin içine çağırabilirsin ya da .claude/rules/ klasörüne konu konu kural dosyaları koyabilirsin. Amaç CLAUDE.md’yi 200 satırın altında tutmak; Claude kısa dosyadaki kurallara daha iyi uyuyor.

2. Klasör yapını oluştur

Klasör yapısı kulağa sıkıcı gelir ama işin bel kemiği burada. Dosyalar hep aynı yerde durursa Claude’a her oturumda “şu dosya şurada” demek zorunda kalmazsın; kendisi bulur.

Claude, 1. Adım’daki CLAUDE.md dosyanı okur ve gerçek projelerine uygun alt klasörler oluşturur. Her klasöre, o klasörde nelerin yer alacağını açıklayan ve çalışmalarından 3 somut örnek içeren bir README.md dosyası eklenir.

CLAUDE.md dosyamı oku ve işimi, projelerimi ve kullandığım araçları anla.
Bir “ikinci beyin” klasör yapısı oluştur. Her alt klasörü gerçek işime uyacak şekilde özelleştir: genel yer tutucular kullanma.

Şu üst düzey klasörleri oluştur:
- 00_Gelenler/            → hızlı kayıt, haftalık olarak işleme
- 01_Projeler/         → zaman sınırlı işler (alt klasörleri mevcut projelerime göre özelleştir)
- 02_Alanlar/            → devam eden sorumluluklar (Satış, Pazarlama, Operasyon, Teknik, işime göre)
- 03_Kaynaklar/        → referans ve bilgi (araçlar, notlar, belgeler, ilham kaynakları)
- 04_Arşiv/          → tamamlanmış veya aktif olmayan işler
- 05_Ekler/      → dosyalar, görseller, PDF'ler

Kurallar:
- Her alt klasör, CLAUDE.md dosyamdaki gerçek işlerimi yansıtmalıdır
- Her alt klasöre, ne olduğu, buraya saklayacağım 3 gerçek dosya örneği ve ne sıklıkla güncelleyeceğim bilgilerini içeren bir README.md dosyası eklenmelidir
- Klasör adları ilk bakışta anlaşılır olmalı: teknik terim kullanılmamalı

Her şeyi oluşturduktan sonra bana şunu göster:
1. Tam dize yapısı
2. “Günlük kullandığım” yol: her gün erişeceğim 3 klasör
3. Gelenleri günlük olarak nasıl kullanacağıma dair tek cümlelik açıklama

Claude çok fazla klasör oluşturursa, basitleştir: “sadece önümüzdeki 30 gün içinde gerçekten kullanacağım klasörleri oluştur” de.

Claude Code ile yaptığın her şeyin temeli bir klasör yapısıdır. Veritabanı değil. SaaS aracı değil. Bir klasör.

Benim işimin her parçası, Markdown dosyalarında (yani süssüz, sade metin dosyalarında) şu şekilde duruyor:

İkinci beynimin klasör yapısı:

• 00_gelen kutusu/kaynak: gelen kutusu. Okuduğum her şey önce buraya düşer, haftada bir sıfırlanır.

• 01_Kimlik: proof.md (rakamlar), voice.md (nasıl yazdığım), about-me.md (kim olduğum), offers.md (ne sattığım).

• 02_bilgi: yayınlanmış her içerik, künyesiyle. Strateji raporları, satış paketi.

• 03_operasyon: içerik takvimi, fikir kuyruğu, karar günlüğü.

• 04_kazananlar: medyanın 5 katını geçen postlar, kazanma nedenleriyle.

• 05_motor: senkron betikleri, denetimler, 39 beceri, hafıza.

Ama işin aslı şu: bu bir dosya sistemi değil. Bağlam.

Her oturum tam bağlamla açılıyor. Claude Code önce CLAUDE.md dosyamı okuyor (kim olduğum, neyi asla yapmayacağı), sonra hafızayı (geçen oturumlarda ne olduğu), sonra yapıyı. Hiçbir şeyi baştan anlatmıyorum. Bağlam birikiyor.

Pazartesi sabahı açtığımda zaten biliyor: bu hafta hangi eğitim var, hangi teklif cevap bekliyor, takvimde hangi yazı duruyor, veriler kaç günlük. Ben sadece ne yapmak istediğimi söylüyorum.

3. Otomatik bellek ayarı: Claude’un oturumlar arasında hatırladığı bilgiler

Otomatik bellek, Claude’un çalışırken kendi kendine not tutması demek. “Bu projede testler şu komutla çalışıyor”, “bu insan madde işareti sevmiyor” gibi şeyleri yazar ve bir sonraki oturumda kendisi okur. İyi haber: bu özellik varsayılan olarak açık geliyor, senin bir ayar yapmana gerek yok. Sen çalıştıkça Claude seni öğreniyor.

Claude notlarını MEMORY.md dosyasında toplar. Bunu bir kitabın içindekiler sayfası gibi düşün: kısa tutulur, çünkü her oturumun başında sadece ilk 200 satırı (ya da ilk 25 KB’ı, hangisi önce dolarsa) okunur. Ayrıntılar tools.md, patterns.md gibi konu dosyalarına gider; onlar açılışta yüklenmez, Claude ihtiyaç duyduğunda gidip okur. Ne kadar çok oturum yaparsan dosya o kadar senin gibi olur.

CLAUDE.md dosyamı oku ve klasör yapıma bak.
Oturumlar arasında bilgileri otomatik olarak hatırlamanıza olanak tanıyan otomatik bellek sistemimi kur.

Aşağıdakileri yap:
1. Otomatik belleğin nasıl çalıştığını 3 cümleyle açıkla (ne, nerede ve ne zaman kaydedilir)
2. Doğru konuma (~/.claude/projects/[project]/memory/MEMORY.md) bir başlangıç MEMORY.md dosyası oluştur. Dosya 200 satırın altında kalmalı: bu kesin bir sınır, Claude 200 satırdan sonra keser. Yapı: en üstte kısa bir dizin, altında konu dosyalarına bağlantılar. İlk günden itibaren kullanışlı olması için dosyanı benim CLAUDE.md dosyamdaki ilgili içerikle önceden doldur.
3. Aynı memory dizininde 3 adet başlangıç konu dosyası oluştur:
   - tools.md → benim araç setim, her bir aracı nasıl kullandığım, API anahtarlarının yerleri, hatırlanması gereken püf noktaları
   - patterns.md → tutarlı bir şekilde uymanızı istediğim kodlama/iş akışı kuralları
   - decisions.md → aldığım önemli kararlar ve nedenleri (böylece bunları yeniden tartışmayız)
4. Otomatik hafıza varsayılan olarak açıktır; açık olup olmadığını /memory ekranındaki düğmeden teyit et. Kapalıysa aynı ekrandan aç; bu tercih ~/.claude/settings.json içindeki autoMemoryEnabled değerine yazılır.
5. Bana tam olarak şu komutları göster:
   - Yüklenen dosyaları /context ile, bellek dosyalarını /memory ile nasıl göreceğimi
   - Oturumun ortasında belirli bir şeyi hatırlamanızı nasıl söyleyeceğimi
   - Bir şeyi unutmanı veya yanlış bir anıyı düzeltmeni nasıl söyleyeceğimi
Kurulumdan sonra, örnek olarak bugünkü konuşmamızdan faydalı bir şeyi hafızaya kaydet.

Bir oturumda neyin yüklü olduğunu görmek istersen /context yaz: Memory files başlığı altında Claude’un o an okuduğu dosyalar listelenir. Bellek dosyalarının içine bakmak, birini elle düzeltmek ya da otomatik belleği açıp kapatmak için /memory yaz.

Claude yanlış bir şey hatırlarsa, sadece “bu yanlış, hafızanı güncelle” de; dosya hemen düzeltilecektir.

Tek katı kural bu: MEMORY.md kısa kalmalı. İlk 200 satırdan ya da 25 KB’dan sonrası oturuma hiç yüklenmez; o yüzden Claude ayrıntıları konu dosyalarına taşır ve dizini kısa tutar. CLAUDE.md için böyle bir kesme yoktur, o tamamen okunur; ama dosya uzadıkça Claude’un kurallara uyma oranı düşer. 200 satır iyi bir hedef.

Arkası Yarın

Bugün üç yapı kurdun: kimlik, dosya yapısı, hafıza. Claude artık kim olduğunu biliyor ve dünkü oturumu hatırlıyor.

Yarın 2. Bölüm: ZEKA - Beceriler, kurallar, tetikleyiciler ve ortamlar. Claude’un akıllı asistanlıktan çıkıp çalışma şeklini bilen bir sisteme dönüştüğü aşama. Sonraki bölümlerde otomasyon ve senin uyurken çalışan iş akışları var.

Abone ol, yarınki bölüm sabah kutunda olsun.

Hemen abone olun

Bu yazı işine yaradıysa Claude Code’u kurmaya çalışan bir arkadaşın vardır; ona ilet.

Paylaş

Geçen cuma kendime Yapay Zeka ile çalışan bir genel sekreter kurdum; 40 dakika sürdü.

İlk raporunu açtığımda üç bülten yazısının hâlâ yazılmadığını söylüyordu. Bir an ekrana baktım. Üçü de yazılmıştı. Biri iki gün önce yayınlanmıştı bile. İçimden “Daha ilk günden başladık” dedim. Sonra genel sekreterin baktığı dosyayı açtım. Görev kuyruğunda yayınlanan işler kapatılmamıştı. Elindeki bilgiye göre doğru konuşuyordu. Yanlış olan rapor değildi. Hafızaydı.

Görevleri kapattım. Fakat birkaç dakika içinde sorunun tek bir dosyayla sınırlı olmadığını gördüm.

Neden: beş yerde beş farklı “ben”?

Bültenimi bir dosyaya göre 4.600 kişi okuyordu; gerçekte sayı 4.850’yi geçmişti. Bir dosyada 77 kurumla çalışmış görünüyordum, başka birinde 79 ve güncel sayı 80’di. Nasıl yazdığımı anlatan ses tonu dosyam üç farklı klasörde, üç farklı tarihle duruyordu.

Genel sekreterin bulduğu iki sorun ise ne yazık ki tamamen doğruydu: Kanıt dosyam canlı sitemin gerisinde kalmıştı. 17 eğitim oturumunun hiçbirinde düzenli teslimat kaydı tutulmamıştı.

Canımı sıkan kısmı şuydu: Genel sekreter kötü çalışmıyordu; ben ona birbiriyle çelişen beş farklı Defne vermiştim.

Bir Yapay Zeka asistanı, önüne koyduğun bilgi kadar güvenilir. Güncel tek bir kaynak yoksa, daha iyi model ya da daha uzun prompt sorunu çözmüyor.

Benim yeni bir asistana değil, mevcut asistanımın güvenebileceği tek bir hafızaya ihtiyacım vardı. Hafta sonumu onu kurmaya ayırdım.

Ben Claude Code kullandım. Ama kurduğum şey Claude Code’a özel değil. Aynı mantığı başka bir araçla, hatta yalnızca üç metin dosyasıyla bile uygulayabilirsin.

Önce tek bir merkez oluşturdum.

Bilgisayarımda “ikinci-beyin” adında bir klasör açtım.

mkdir ~/ikinci-beyin && cd ~/ikinci-beyin
git init

GitHub’da yedeklemek isteyenler özel bir depo da oluşturabilir. brew install gh ile GitHub aracını kur, gh auth login ile tarayıcıdan giriş yap; şifre terminale yazılmaz, giriş tarayıcıda olur. Sonra:

gh repo create ikinci-beyin --private --source=.

Bu adım şart değil. Sistem bilgisayarında da çalışır.

İlk önemli kararım şuydu: Beyin taşınacak, çalışan araçlar yerinde kalacaktı.

Sitemin kodunu, uygulamalarımı ve otomasyonlarımı yeni klasöre taşımadım. Buraya yalnızca kimliğimi, bilgimi ve çalışma kurallarımı koydum.

Ortaya şu yapı çıktı:

ikinci-beyin/
├── about-me.md        kim olduğum, rollerim, kanallarım
├── voice.md           nasıl yazdığım: kurallar, yasaklar, kanca biçimi
├── proof.md           rakamlar, kurum listesi, kariyer
├── brand-kit.md       renkler, fontlar, görsel kurallar
├── offers.md          hizmet kataloğu
├── knowledge/         yayınlanmış içerik ve raporlar
├── ops/               takvim, fikir kuyruğu, karar günlüğü
├── winners/           kanıtlanmış kazanan içerikler
├── imports/kaynak/    gelen kutusu
└── scripts/           senkron ve denetim betikleri

Bu yapıya ulaşmadan önce aynı dosyanın farklı klasörlerde duran kopyalarını, artık kullanmadığım talimatları ve hangisinin doğru olduğunu benim bile hatırlamadığım rakamları ayıklamam gerekti. Asıl iş tam da burada başladı.

Kendimi sıfırdan yazmadım.

Eski hakkımda metinlerimi, hizmet dosyalarımı ve ses tonu notlarımı Claude Code’a okuttum. Verdiğim prompt:

Şu klasörlerdeki hakkımda, ses tonu ve hizmet dosyalarını oku.
Tek bir about-me.md çıkar. Çelişki bulursan bana sor, kendin seçme.
Kaynaklarda olmayan hiçbir cümleyi ekleme.

En önemli satır şuydu: “Çelişki bulursan bana sor.”

İlk turda üç çelişki çıktı: İki farklı kurum sayısı. İki farklı okuyucu sayısı. İki farklı unvan

Bu yarım saat, bütün kurulumun en değerli kısmıydı. İlk kez kendi dağınıklığımın haritasını gördüm.

Ses tonu dosyasında başka bir sürpriz daha yaşadım. Çıkan kurallardan birini “Ben böyle yazmam” diye silmeye hazırlanıyordum. Sonra arşivime baktım. En çok etkileşim alan postlarımdan birinde tam olarak o kalıbı kullanmışım. Kendimiz hakkında hatırladıklarımız her zaman doğru değil. Bazen arşivimiz bizi bizden daha iyi tanıyor.

Kuralları yazdım ama yazmakla bırakmadım.

Claude Code her çalışmaya ana klasördeki CLAUDE.md dosyasını okuyarak başlıyor. Ben buraya kısa ve net kurallar koydum:

- Kanıt rakamları yalnız proof.md'den alınır; çelişkide proof.md kazanır.
- Fiyat asla yazılmaz. fiyatlar.md gitignore'dadır, iş sırrıdır.
- Türkçe metinde "Yapay Zeka" yazılır, kısaltma kullanılmaz.
- Emoji yok, uzun tire yok.
- Her metin yayından önce denetimden geçer, istenmese de.
- Hiçbir şey otomatik yayınlanmaz; taslak ve yayın ayrı adımlardır.
- Beceri düzenlenecekse önce bu depoda, sonra senkronla.
- Kaynak okunamadıysa "okunamadı" yazılır, tahmin edilmez.

Kuralları özellikle kısa tuttum. Çünkü uzun bir talimat listesi hazırlamak kolay; zor olan, her gün gerçekten uygulanacak birkaç kuralı seçmek.

Bir de şunu fark ettim: Bir kuralın dosyada yazıyor olması, sistemin o kurala uyacağı anlamına gelmiyor.

Kuralları otomatik kontrollere çevirdim.

Her yeni dosya yazıldığında küçük bir kontrol çalışıyor ve şunları arıyor:

• API anahtarı olabilecek ifadeler

• Yanlışlıkla yazılmış fiyat bilgileri

• Eski kanıt rakamları

• Türkçe metinlerde kullanılan gereksiz kısaltmalar

Kontrol hata bulduğunda dosyayı engellemiyor, beni uyarıyor. Bu bilinçli bir seçim.

CLAUDE.md'deki kuralları uygulanır yap. Her dosya yazımından sonra çalışan bir kanca yaz: API anahtarı kalıbı, fiyat rakamı, eskimiş kanıt sayısı ve Türkçe metinde yalın kısaltma ara. Bloklama, uyar. Bloklama yalnız geri döndürülemez işler için.

30 yeşil kontrol

Daha sonra bütün sistemi tek seferde denetleyen bir kontrol yazdım. Çalıştırdığımda bana şunları söylüyor:

• Kaç beceri var?

• Hangisi güncel değil?

• Hangi kanıt rakamı eskimiş?

• Gizli bir bilgi dosyaya sızmış mı?

• Kopmuş bağlantı var mı?

Bugün 30 kontrolün tamamı yeşil. Hafta sonunun başında sayı 27’ydi. Sonra 28 oldu. Ardından 29. Her kırmızı kontrol yeni bir eksik gösterdi. Ben de yalnızca o hatayı düzeltmedim. Aynı hata yeniden oluştuğunda beni uyaracak bir kontrol ekledim.

Hâlâ her uyarıyı ben okuyorum. Kararı yine ben veriyorum. Ama artık sorunları aramıyorum. Sistem bana nerede olduklarını söylüyor.

Kendi dosyalarını denetlemek istersen şu promptla başlayabilirsin:

Kurduğum bu sistemde şunları kontrol et: hangi dosyalar birbirini tekrar ediyor, hangi rakam iki farklı yerde iki farklı değer taşıyor, hangi kural yazılı ama hiçbir yerde uygulanmıyor. Bulduğun her şey için tek satırlık bir düzeltme öner.

Aynı hatayı 3 kez yaptım.

Bu hafta sonu en çok öğrendiğim şey kurulum değildi. Aynı hatayı üç farklı biçimde yapmamdı.

İlkinde hafızayı iki yerde tuttum. Biri çalışan kopya, diğeri yedekti. Bir gün sonra yedek kopyanın güncel olmadığını fark ettim. Bir dosya hiç kopyalanmamış, üçü eski kalmıştı.

İkincisinde telefonumdaki asistanın ayrı marka dosyaları olduğunu gördüm. Klasör Mayıs ayında donmuştu. Üç ay önce kullanmayı bıraktığım bir şablon hâlâ aktifti.

Üçüncüsünde bülten okuyucu sayımın dört farklı dosyada tekrarlandığını buldum. Gerçek sayı değişmişti. Dört kopya da eski kalmıştı.

Üçünde de ilk tepkim aynı oldu: Dosyayı aç, düzelt, kapat.

Sonra durdum. Çünkü elle düzeltirsem birkaç hafta sonra aynı şeyi yeniden yaşayacaktım. Her kopya için tek yönlü bir senkron hazırladım. Normal çalıştığında yalnızca farkları gösteriyor. push komutu verdiğimde merkezdeki güncel dosyayı diğer kopyaya aktarıyor. Ters yön yok. Hangi dosyanın asıl kaynak olduğu artık belli.

Aynı hatayı dördüncü kez yapmayacağım. Daha dikkatli olduğum için değil, sistem beni uyaracağı için.

Veriler bazı fikirlerimi değiştirdi.

Pazar sabahı sıra içerik verilerime geldi. Bir yıllık LinkedIn, bir aylık Instagram ve altı aylık bülten verisini işledim. Verdiğim görev şuydu:

Bu dışa aktarımı işle: medyan etkileşimi hesapla, medyanın beş katını geçen gönderileri kazanan olarak ayrı dosyalara çıkar. Veride olmayan hiçbir sayıyı yazma; liste eksikse eksikliğini rapora yaz.

LinkedIn verisinde 40 gönderi vardı. Medyan etkileşim 284’tü. Dört gönderi açık biçimde ayrışıyordu.

Sonra üç kanalın sonuçlarını yan yana koydum. Aynı desen her yerde karşıma çıktı: İnsanlar daha sonra dönüp kullanabilecekleri içerikleri kaydediyordu. Ücretsiz kaynak listeleri LinkedIn’de medyanın birkaç katına çıkmıştı. Bültende en yüksek etkileşim oranına sahip yazıların çoğu aynı formattaydı. Instagram’da carousel içeriklerinin kayıt oranı Reels içeriklerinin iki katıydı. Tek kanalda görsem tesadüf diyebilirdim. Üç kanalda aynı davranışı görünce bunu bir içerik kuralına çevirdim.

Veri bazı kurallarımı da çöpe attı. Sabah yazdığım iki kuralı akşam geri aldım. Emoji ve hashtag kullanımıyla ilgili doğru sandığım varsayımların kendi arşivimde karşılığı yoktu. Kural yazmadan önce arşivde karşı örnek aramak, yanlış bir kuralla aylarca çalışmaktan daha ucuz.

Ama veri her zaman temiz bir hikâye anlatmıyor. Bir hafta trafiğim aniden iki katına çıktı. Nedenini hâlâ bilmiyorum. O hafta yayımladığım içerikte olağanüstü bir şey bulamadım. Bilmiyorum demek, ikna edici görünen bir sebep uydurmaktan daha güvenilir. Bu kural yalnızca insanlar için değil, Yapay Zeka asistanları için de geçerli.

İkinci raporun dili değişti

Kurulumdan sonra genel sekreterin kaynaklarını yeni hafızaya bağladım. Rakamları proof.md dosyasından, planı operasyon klasöründen, yayın bilgisini gerçek yayın kaydından almaya başladı.

İkinci raporunda artık şöyle demiyordu: “Üç bülten yazılmamış.”

Şunu soruyordu: “Temmuz planındaki konular yayınlanmamış. Yerlerine başka konular yayımlanmış. Bu bilinçli bir değişiklik miydi?”

İlk sistem, eksik bilgiyle karar veriyordu. İkincisi bilmediği yerde soru soruyordu. Takvime ulaşamadığında da tahmin yürütmüyor. “Takvim verisi verilmedi” diyor ve erişebildiği bilgilerle rapora devam ediyor.

Güven benim için burada başladı: Her şeyi bilmesinde değil, bilmediği şeyi uydurmamasındaydı.

• Gelen kutusu: okuduğum makale, aldığım not, imports klasörüne düşüyor; bir beceri özetleyip arşive yazıyor.

• Haftalık hatırlatma: pazartesi sabahı Telegram’a tek mesaj: dışa aktarımlar kaç günlük, kaç kontrol yeşil. Toplar, yazmaz.

Bazı yetkileri bilerek vermedim.

Sistemi kurarken ne eklediğim kadar, ne eklemediğim de önemliydi.

• Fiyatları koymadım. Gerçek rakamlar ayrı ve gizli bir dosyada duruyor.

• Müşteri görüşmelerini koymadım. Yöntemleri genelleştirdim ama hangi şirketle ne konuştuğumu yazmadım.

• Toplantı kayıtlarını ham haliyle saklamadım. Yalnızca çıkan kararlar ve görevler kalıyor.

• Hiçbir şeyi otomatik yayınlatmadım. Sistem taslak hazırlıyor ama “gönder” düğmesine hâlâ ben basıyorum.

Bir sistemi güçlü yapan şey bazen ona verdiğin yetki değil, bilerek vermediğin yetki.

Claude Code kullanmadan da başlayabilirsin.

Claude Code kullanmıyorsan aynı mantığı daha küçük bir sistemle kurabilirsin.

Bir klasör aç ve üç dosya oluştur:

1. Kim olduğun

2. Nasıl yazdığın

3. Güncel rakamların ve kanıtların

Kullandığın asistana şu talimatı ver:

Cevap vermeden önce bu üç dosyayı esas al. Dosyalar arasında çelişki görürsen kendin karar verme, bana sor. Kaynaklarda olmayan bilgi ekleme. Bir dosyayı okuyamazsan tahmin etme, okunamadığını söyle.

Otomatik kontrol kuramıyorsan ayda bir kez bu üç dosyayı kendin oku. Aynı bilgi birden fazla yerde geçiyorsa tek bir ana kaynağa indir. Diğer dosyalar o kaynağa işaret etsin.

Başlamak için bütün hafta sonunu ayırman da gerekmiyor. Yarım saatin varsa bugün şunu yap:

1. Kendini anlattığın bütün dosyaları bul.

2. Aynı rakamı her dosyada ara.

3. Farklı sonuçlar çıkıyorsa doğrusuna karar ver.

4. Bilgiyi tek bir ana dosyada topla.

5. Aynı çelişki tekrar oluştuğunda seni uyaracak bir kontrol kur.

Beşinci adım asıl farkı yaratıyor. Elle düzeltme, bugünkü hatayı çözüyor. Kontrol, yarın aynı hatayı yeniden yapmanı engelliyor.

Son Söz

Kendime bir Yapay Zeka genel sekreteri kurmam 40 dakika sürdü. O genel sekreterin güvenebileceği tek bir hafıza kurmam ise bütün hafta sonunu aldı.

Sistemi asıl geliştiren şey daha iyi bir model değildi. Aynı hatayı üç kez yapıp, üçünün de arkasındaki ortak sorunu sonunda görebilmemdi.

Şimdi “Acaba hangi dosya güncel?” diye düşünmüyorum. Sisteme soruyorum. Nerede çelişki olduğunu o söylüyor. Kararı yine ben veriyorum.

Önümüzdeki üç gün boyunca Claude Code ile ikinci beyninizi nasıl kuracağınızı e-postanıza göndereceğim. İlk bölüm çarşamba.

İkinci beynini kurmak isteyen bir arkadaşın varsa, ona ilet.

Paylaş

#yapayzeka #claudecode #kurumsalyapayzeka

Bir müşteri toplantısında, müşterimin hedef kitlesinin sık sorduğu sorulardan birini Google’a yazdık. Müşterimin sitesi ilk sıradaydı.

Aynı soruyu ChatGPT’ye sorduk. Cevapta üç marka vardı; müşterimin markası o listede yoktu.

Mesele Google sıralamasının değersizleşmesi değildi. Asıl sorun şuydu: Müşterim yarışın ikinci etabını hiç ölçmüyordu. Ama artık ölçüyor.

Evet, insanlar hâlâ Google’da arıyor. SEO hâlâ trafik, talep ve güven üretiyor. Ancak alıcının araştırmasının bir bölümü artık arama sonuçları sayfasında değil, Yapay Zekanın verdiği cevabın içinde gerçekleşiyor. Alıcı “kim birinci” diye bakmıyor. “Benim koşullarımda en iyi çözüm hangisi” diye soruyor.

O cevapta ya sen varsın ya da rakibin.

Önce tanım

Generative Engine Optimization, kısaca GEO: bir markanın ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google’ın üretken arama özelliklerinde doğru biçimde anılma, kaynak gösterilme ve önerilme olasılığını artırma işi.

SEO seni bulunabilir kılar. GEO, üretilen cevabın güvenilir bir parçası olmanı hedefler.

Biri diğerinin yerine geçmiyor. İyi GEO’nun altında hâlâ sağlam SEO, düzgün yayıncılık ve internette tutarlı bir marka izi var. Temel değişmedi, üstüne bir kat çıktı.

Dört sayı var. Dördü de başka bir şey söylüyor.

1. %1 - Pew Research Center, Mart 2025’te 900 ABD’li yetişkinin tarayıcı davranışını inceledi. Google’da yapay zeka özeti görünen aramalarda klasik sonuçlara tıklama oranı yüzde 8’de kaldı. Özet olmayan aramalarda yüzde 15. Özetin içindeki kaynak bağlantılarına tıklama ise yüzde 1 civarı. Tıklama ölmedi. Yarısı ölçüm alanının dışına çıktı.

2. %38 - Ahrefs, Mart 2026’da yaklaşık 4 milyon Google AI Overview URL’sini inceledi. Alıntılanan URL’lerin yüzde 38’e yakını aynı sorgunun klasik ilk 10 sonucunda da vardı. Temmuz 2025’te farklı bir yöntemle bulunan oran yüzde 76’ydı. Bu iki sayı bir düşüş eğrisi çizmiyor, farklı yöntemlerle çekilmiş iki ayrı fotoğraf. Yine de ikisi aynı tarafa bakıyor: yüksek sırada olmak, kaynak seçileceğin anlamına gelmiyor.

3. %94,9 - Türkiye Digital 2026 raporuna göre Türkiye’de ölçülebilen yapay zeka web yönlendirmelerinin yüzde 94,49’u ChatGPT kaynaklı. Dikkat, bu ChatGPT’nin kullanım payı değil. Sadece sitelere gönderilen ve ölçülebilen yönlendirme trafiğinin dağılımı. Yine de Türkiye’de ilk ölçümün nereden başlaması gerektiğini söylüyor.

4. %42 - Adobe Digital Insights, Mart 2026’da ABD perakende sitelerine yapay zeka kaynaklarından gelen trafiğin diğer kanallara göre yüzde 42 daha iyi dönüştüğünü bildirdi.

Dördü aynı şeyi ölçmüyor. Tıklama, kaynak seçimi, platform dağılımı, dönüşüm. Ayrı ayrı okunmaları gerekiyor.

Benim çıkardığım sonuç: yapay zeka cevabından siteye gelen kişi şu an az. Ama geldiğinde araştırmasının çok daha ilerisinde geliyor.

Görünmek tek bir eşik değil

Cevapta geçmekle önerilmek aynı şey değil. GEO görünürlüğünü dört seviyede takip ediyorum.

1. Anılma: Marka adı cevapta geçiyor.

2. Kaynak: Bir bilgi veya iddia markanın sayfasına bağlanıyor.

3. Öneri: Marka kısa listeye giriyor.

4. Tercih: Belirli bir koşul için en uygun seçenek olarak konumlandırılıyor.

Bir yazının dipnotunda kaynak olmak değerlidir. “Türkiye’de bu konuda çalışılabilecek uzmanlardan biri” diye önerilmek ise bambaşka bir ticari sonuç yaratır.

Bu yüzden kaç kez göründüğünü değil, hangi cümlenin içinde göründüğünü kaydediyorum. Doğru anlatılmış mı? Doğru hizmetle eşleşmiş mi? Rakiplerin arasında kaçıncı? Link var mı? Sonrasında ziyaret ya da talep gelmiş mi?

Zincire yeni bir halka girdi

Eski zincir tanıdıktı. Sorgu, sonuç sayfası, tıklama, site, dönüşüm.

Yenisinde araya bir karar katmanı girdi. Sorgu, üretilen cevap, daraltılmış seçenekler, bazen tıklama, dönüşüm.

O “bazen” kelimesi bütün meseleyi taşıyor. Kullanıcı ilk araştırmasını, karşılaştırmasını ve itirazlarının bir bölümünü senin sitene hiç uğramadan bitirebiliyor.

Bir B2B alıcı “orta ölçekli üretim şirketi için yapay zeka danışmanı nasıl seçilir” diye soruyor. Cevap önce kriterleri sayıyor, sonra üç isim veriyor. Sen o üçün içinde değilsin. Kullanıcı seni Google’da hâlâ bulabilir. Ama artık ayrıca araması için bir nedeni yok. Kısa liste kapandı bile.

Bu, SEO’nun öldüğü anlamına gelmiyor. SEO hâlâ keşfedilmenin temeli. GEO ise bu keşfin, üretilen cevap içinde seçime dönüşen katmanı.

Tek bir “Yapay Zeka görünürlük puanı” neden yanıltır?

ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Copilot ve Grok aynı kaynak havuzundan beslenmiyor. Aynı soruya aynı marka listesini vermeleri için de bir sebep yok.

Burada sık tekrarlanan bir hata var, ben de bir süre yaptım. Ahrefs’in 15 bin uzun kuyruklu sorguyla yaptığı çalışmada çıkan yüzde 11’lik örtüşme, “ChatGPT ile Perplexity yüzde 11 aynı kaynakları kullanıyor” demek değil. O oran, yapay zeka asistanlarının alıntıları ile Google ve Bing’in ilk 10 sonuçları arasındaki ortalama örtüşmeyi gösteriyor. Farklı bir şey. Rakamı doğru okumak, rakamı bilmekten önemli.

Sonuç aynı yere çıkıyor yine de. Bütün motorları tek skorda toplamak yerine alıcının gerçekten kullandığı motorları ayrı izlemek gerekiyor. Türkiye’de çoğu marka için başlangıç noktası ChatGPT. Perplexity, Gemini ve Google’ın üretken özellikleri sonra gelir.

Bir sayfa cevabın içine nasıl giriyor?

Her cevap aynı yoldan üretilmiyor. Bazen model öğrendiği bilgiyle yanıtlıyor. Güncel, ticari veya kaynak gerektiren bir soru geldiğinde web araması ve bilgi getirme katmanları devreye giriyor.

Teknik akış beş parçaya bölünebilir. Ben kontrol ederken üç soruyla başlıyorum.

1. Sayfaya ulaşabiliyor mu? robots.txt, güvenlik duvarı, giriş ekranı, ağır JavaScript ya da hatalı sunucu yanıtı tam metne erişimi kesebilir. Engellenmiş bir sayfanın URL’sini platform başka bir indeks üzerinden bulabilir, hatta başlığını gösterebilir. Ama içindeki özgün veriyi doğru bağlamda çekmesi zorlaşır.

2. Soruyla eşleştirebiliyor mu? Google’ın “query fan-out” dediği yaklaşımda tek soru birden fazla alt sorguya ayrılıyor. Google Search Central AI Overviews ve AI Mode’un bu tekniği kullanabildiğini yazıyor. “Üretim şirketi için en iyi yapay zeka danışmanı” sorusu kullanım alanları, seçim kriterleri, veri güvenliği, eğitim, yerel uzmanlık ve vaka sonuçlarına bölünebilir. Tek anahtar kelimeye yüklenmenin yetersiz kalmasının sebebi bu. Alıcının karar verirken sorduğu yan soruların da cevaplanması gerekiyor.

3. Sayfadan işe yarar bir parça çıkarabiliyor mu? Net bir tanım, tarihli bir rakam, kısa bir karşılaştırma, adımlı bir süreç. Bunlar kendi başına anlam taşır. Beş paragraflık girişten sonra ne dediği anlaşılan metin hem insanı hem makineyi yorar.

Sonda iki ayrı sonuç oluşuyor: kaynak seçilmek ve marka olarak önerilmek. Sayfan kaynak gösterilip marka adın cevapta geçmeyebilir. Markan anılıp link verilmeyebilir. En sinir bozucusu da şu: senin verin kullanılırken öneri rakibine gidebilir. Bunu birkaç kez gördüm.

Alıntılanabilir yazmak, robot gibi yazmak değil

Sihirli şablon yok. Aşağıdakiler ilk testte kullandığım yayıncılık prensipleri.

• Önemli bölümün cevabını başta veriyorum. 40 ila 60 kelime çoğu sayfada işe yarayan bir başlangıç aralığı. Bu bir platform kuralı değil, denemeye başlamak için kullandığım pratik bir sınır.

• Her H2’nin tek bir soruya cevap vermesini istiyorum. Bölüm, önceki beş paragraf okunmadan da anlaşılmalı.

• “Yapay zeka trafiği daha iyi dönüşüyor” cümlesi zayıf. “Adobe’nin Mart 2026 verisine göre ABD perakende sitelerinde yapay zeka kaynaklı trafik diğer kanallardan yüzde 42 daha iyi dönüştü” cümlesi incelenebilir. Tarih belli, pazar belli, sınır belli.

• Kaynağı bölümün sonuna saklamıyorum. Hangi iddiayı destekliyorsa yanına koyuyorum.

Özgün veri burada ciddi avantaj yaratıyor. KDD 2024’te yayımlanan GEO araştırması, kontrollü deney koşullarında istatistik, kaynak ve uzman alıntısı gibi içerik müdahalelerinin görünürlüğü bazı durumlarda yüzde 40’a kadar artırabildiğini gösterdi. Kontrollü deney. Senin sayfanda yüzde 40 çıkacağı anlamına gelmiyor. Gösterdiği şey yönün doğru olduğu.

Benim tekrar edilemez veri havuzum 4.250’den fazla eğitim katılımcısı ve 77 kurumdan gelen sorular, itirazlar ve kullanım örnekleri. Senin havuzun başka bir yerdedir: destek taleplerinin konu dağılımı, satış görüşmelerinde tekrar eden sorular, eğitim öncesi ve sonrası değerlendirmeler, küçük bir kıyaslama çalışması.

Verinin büyük olması şart değil. Nasıl topladığını açıkça yazman şart.

İlk 30 gün

Bütün siteyi bir anda değiştirmeye çalışma. İlk ayın amacı GEO’yu tamamlamak değil, tekrar edilebilir bir ölçüm kurmak.

1. Örneklemini sabitle

10 alıcı niyeti seç. Her niyet için iki doğal soru yaz. Her soruyu üç kez çalıştır. 10 niyet, 2 ifade, 3 tekrar, toplam 60 cevap. Bilimsel bir eşik değil bu. Tek ekran görüntüsüne bakıp karar vermeni engelleyen pratik bir taban.

Her cevapta şunu kaydet: platform, web aramasının açık olup olmadığı, marka anılması, kaynak linki, öneri sırası, marka tanımının doğruluğu, çıkan rakipler. Yanlış bilgi ve olumsuz bağlam için iki risk alanı daha aç.

2. Her görünmeme sorununa “içerik eksik” deme

Rakibin çıkıp senin çıkmadığın soruları üç gruba ayır:

• Soruyu cevaplayan sayfan yoksa içerik boşluğu var.

• Sayfan var ama veri ve örnek zayıfsa kanıt boşluğu var.

• İddian var ama bağımsız doğrulama yoksa otorite boşluğu var.

Üçünün çözümü aynı değil ve hiçbirinin çözümü otomatik olarak yeni bir blog yazısı değil.

3. Önce üç sayfayı düzelt

Ticari değeri yüksek üç sayfa seç ve altı soru sor. Cevap başta mı. H2'ler gerçek alt soruları karşılıyor mu. Veriler tarihli mi. Yazarın uzmanlığı açık mı. Önemli içerik HTML metni olarak erişilebilir mi. Kullanıcı bir sonraki adımı anlıyor mu. Birine "hayır" diyorsan nereden başlayacağını buldun.

4. Başkasının yayımlayamayacağı bir şey üret

Küçük bir anket, bir karşılaştırma, bir vaka, işinden çıkan tekrar eden bir örüntü. Küçük ve şeffaf çalışma, büyük ve kanıtsız iddiadan değerli.

5. Kendi sitenin dışına çık

Sektör yayınları, podcastler, etkinlik sayfaları, YouTube, gerçek topluluk katkıları, doğrulanabilir müşteri referansları. Bahis satın alma. Alıntılanmaya değer veri ve görüş üret.

6. Doğru tarayıcıyı kontrol et

Arama için kullanılan tarayıcıyla model eğitimi için kullanılan tarayıcı aynı olmayabilir.

Google, AI Overviews ve AI Mode için özel bir yapay zeka dosyası ya da özel schema gerekmediğini açıkça yazıyor. OpenAI, ChatGPT Search’te keşfedilmek isteyen yayıncıların OAI-SearchBot erişimini engellememesini öneriyor. Anthropic ve Perplexity de arama, kullanıcı isteği ve eğitim amaçlı erişimleri ayrı tarayıcılarla tanımlıyor.

llms.txt dosyasına gereğinden fazla anlam yüklemiyorum. Önerilmiş bir format, o kadar. Sırada önce erişilebilir sayfa, özgün içerik, açık yapı ve üçüncü taraf doğrulaması var.

7. Aynı örneklemle geri dön

30 gün sonra aynı prompt ailelerini yeniden çalıştır. Mutlak sıradan çok görünme sıklığındaki değişime bak. Motorları ayrı raporla.

GA4 ve Search Console ne gösterir, ne göstermez?

GA4’te ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot ve Claude yönlendirmelerini ayrı bir kanal grubunda toplamak iyi bir başlangıç. Oturum sayısının yanına dönüşüm oranını, lead kalitesini, geliri ve açılış sayfasını da koy.

Google, Haziran 2026’da Search Console’da üretken arama özelliklerine yönelik performans raporlarını sınırlı bir site grubunda açmaya başladı. Hesabında görünmüyorsa ilgili performans genel Web raporunun içinde kalıyor.

Analitik yine de her şeyi yakalayamaz. Biri cevabı ChatGPT’de görür, markayı aklında tutar, iki gün sonra doğrudan gelir. O ziyaret klasik yönlendirme raporunda ChatGPT’ye yazılmaz.

Bu yüzden üç kaynağı birlikte okuyorum: motor bazlı görünürlük ölçümü, yönlendirme ve dönüşüm analitiği, satış formundaki “bizi nereden duydunuz” cevabı. Üçü de eksik. Üçü birlikte kabaca doğru.

GEO’nun en çok abartıldığı yer

Google, üretken arama özelliklerinde görünmek için özel bir optimizasyon gerekmediğini söylüyor. Yararlı içerik, erişilebilir sayfa, klasik SEO temelleri. Hepsi geçerliliğini koruyor.

SparkToro ve Gumshoe’nun 2026 çalışması, aynı satın alma niyetinin farklı promptlarda ve farklı tekrarlarda farklı marka listeleri üretebildiğini gösteriyor. Tek sorgu, tek tekrar, tek ekran görüntüsüyle “GEO başarısı” ilan eden herkese şüpheyle bakıyorum.

Ölçek de ortada. Semrush’ın 2026 kanal analizinde yapay zeka kaynaklı trafik 2025 boyunca yüzde 66 büyüdü ama toplam ziyaretlerin yüzde 0,15’inden azını oluşturdu. Organik arama bir trilyondan fazla ziyaret üretti ve baskın kaynak olmaya devam etti.

“SEO’yu bırak, bütçeyi GEO’ya taşı” diyen tavsiyeyi bu yüzden ciddiye almıyorum. Küçük hacim önemsiz etki demek değil ama. Ahrefs kendi sitesinde, yapay zeka aramasından gelen ziyaretçilerin trafiğin yüzde 0,5’ini oluştururken kayıtların yüzde 12,1’ini ürettiğini bildirdi. Organik aramayla kıyaslandığında dönüşüm oranı 23 kat yüksekti.

Tek sitenin 30 günlük verisi bu. Üstelik kendi ürününü pazarlayan bir şirketin kendi verisi. Genellenemez. Yine de mekanizması mantıklı: yapay zekadan tıklayan kişi alternatifleri elemiş, sorularını sormuş, siteye daha yüksek niyetle gelmiş oluyor.

GEO bugün çoğu şirket için trafik hacmi oyunu değil. Kısa listeye girme ve doğru tanınma oyunu.

Türkiye’deki fırsat nerede?

Türkçe içerik havuzu birçok uzmanlık alanında İngilizce kadar derin değil. Bunu kesin bir pazar verisi olarak değil, test edilmesi gereken bir hipotez olarak söylüyorum. Bir konuda İngilizce yüzlerce ayrıntılı kaynak varken Türkçede birkaç yüzeysel sayfa kalabiliyor. Model o zaman İngilizce kaynaktan Türkçe cevap üretiyor, yerel bağlamı eksik taşıyor ya da güvenilir bir Türkçe kaynak arıyor.

Fırsat daha çok içerik basmakta değil. Türkçe terminolojiyi, yerel örnekleri ve doğrulanabilir veriyi daha iyi üretmekte.

Büyük bütçe de gerekmiyor. Küçük bir örneklem kur, aynı soruları düzenli aralıklarla tekrarla, hangi sayfanın ve hangi dış kaynağın sonucu değiştirdiğini izle.

Bu hafta ne yapacaksın?

Google sıralaması hâlâ önemli. Sadece tablonun tamamı değil artık.

Markanın bulunması, doğru anlaşılması, gerektiğinde kaynak gösterilmesi ve doğru soruda önerilmesi gerekiyor. Dördü ayrı iş.

Bu hafta 10 alıcı niyeti seç. Her biri için iki doğal soru yaz. Öncelikli motorda üçer kez çalıştır ve sonuçları kaydet. 30 gün sonra aynı örneklemle geri dön.

Önce ölç. Yoksa neyi düzelteceğini sadece tahmin edersin.

Sen ne düşünüyorsun? Türkçe içerikle bu testi yapan varsa sonucunu duymak istiyorum. Benim hipotezim Türkçe havuzun sığlığının bir fırsat olduğu yönünde ama yanılıyor olabilirim.

GEO Playbook indirmeyi unutmayın.

Beş ay önce “Claude Opus 4.6 geldi. ChatGPT’yi artık bırakın.” diye yazdım.

Söylediğimi yaptım. Yazılarımı Claude’a taşıdım. Araştırmalarımı orada yapmaya başladım. Marka sesimi, dosyalarımı, e-postamı, takvimimi Claude’a bağladım.

Sonra kişisel Yapay Zeka asistanımı kurup adını Victor koydum. Birkaç gün sonra terfi ettirdim.

Haziran ayında dokuz ajanlı Yapay Zeka CMO ekibimi Claude Code’da kurdum. Biri araştırıyor, biri blog yazıyor, biri LinkedIn’e bakıyor, biri SEO fırsatlarını çıkarıyor. Başlarında da hepsini koordine eden bir yönetici ajan var.

Yani Claude’u iki hafta deneyip “güzelmiş” demedim.

Bildiğiniz taşındım.

Şimdi geri döndüm.

Beni geri getiren şey GPT-5.6’dan çok ChatGPT Work oldu

“ChatGPT Work geldi ve Claude’da olmayan bir şey yaptı” dersem doğru olmaz.

Claude Cowork da dosya okuyor, e-postaya ve takvime bağlanıyor, tarayıcıda çalışıyor, görev kuruyor. Üstelik bunların çoğunu önce Claude’da kullandım.

O halde neden ChatGPT’ye döndüm?

Mesele Work ile Cowork değildi. Mesele, aynı ajan sistemini hangi modelle ne kadar uzun ve ne kadara çalıştırabildiğimdi.

ChatGPT 5.6 çıktığında, işim gereği Claude’a karşı test etmek için en çok kullandığım becerileri (skill), yerel .md dosyalarımı ChatGPT’ye taşıdım. Geçiş inanılmaz kolay oldu.

Beni geri getiren şey ChatGPT Work’ün Cowork’tan daha fazla özellik sunması değil.

GPT-5.6 Sol’un uygulama işlerinde Claude’a yeterince yaklaşması ve aynı sistemi daha geniş kullanım alanı, daha düşük token tüketimi ile çalıştırabilmem.

Claude hâlâ daha iyi düşündüğü işlerde masada. ChatGPT ise şu anda üretim yükünün daha büyük kısmını alıyor.

Sonra bu tablo geldi

Ben ChatGPT’ye dönmüşüm. Masamı yeniden kurmuşum. Tam o sırada Anthropic Opus 5’i çıkardı.

Ve paylaştığı tabloda Opus 5 sütunu neredeyse baştan aşağı önde.

Görseldeki 14 ölçümün 9’unda en yüksek sonuç Opus 5’e ait. Bilgi işinde 1.861 puan alıyor. GPT-5.6 Sol 1.736’da.

Yeni problem çözmeyi ölçen ARC-AGI-3’te fark daha da can sıkıcı. Opus 5 yüzde 30,2. GPT-5.6 Sol yüzde 7,8.

Aramada neredeyse başa başlar: yüzde 90,8’e yüzde 90,4.

Benim özellikle baktığım iki satır ise bilgisayar kullanımı ve iş akışlarıydı. Çünkü GPT-5.6 Sol’a dönüş nedenim uygulama işi ve üretim yüküydü.

Bilgisayar kullanımında Opus 5 yüzde 70,6, GPT-5.6 Sol yüzde 62,6.

AutomationBench’te Opus 5 yüzde 26,0, GPT-5.6 Sol yüzde 18,1.

İtiraf edeyim, o iki satırı birkaç kez okudum.

“Claude düşünür, ChatGPT yapar” diye çok kolay bir yazı yazabilirdim. Hatta başlığı bile hazırdı.

Tablo izin vermedi.

Opus 5 düşünmede güçlü olduğu kadar işi yapma testlerinde de güçlü görünüyor.

Kod tarafı daha karışık. Terminal kodlama testinde Opus 5 önde. FrontierCode’da Fable 5 az farkla önde. DeepSWE’de ise GPT-5.6 Sol yüzde 72,7 ile tablonun lideri.

Buradan “kod için kesin Claude” ya da “kod için kesin ChatGPT” sonucu çıkaran kişi tabloyu fazla hızlı okumuştur. Kod yazmak tek bir iş değil. Terminalde görev bitirmekle büyük bir kod tabanında günlerce çalışmak aynı beceri değil.

Ben ikisine de aynı işi vermeden karar vermiyorum.

Peki tablo Opus 5’e geri dönmem gerektiğini mi söylüyor?

Hayır.

Ama bazı işleri tekrar denemem gerektiğini söylüyor.

Arada önemli bir fark var.

Bu tablo Anthropic’in kendi lansman tablosu. Bu, rakamların yanlış olduğu anlamına gelmiyor. Ama elbette Anthropic kendi modelinin güçlü olduğu testleri gösterecek. OpenAI da aynısını yapıyor.

Üstelik tabloda boş hücreler var. GPT-5.6 Sol’un çok disiplinli muhakeme ve biyoloji sonuçları görünmüyor. Eksik sonuç, sıfır demek değil.

Bir de tabloda benim için çok önemli iki şey yok: süre ve maliyet.

Bir model işi yüzde 3 daha iyi yapıp beş kat pahalıya ve iki kat sürede bitiriyorsa, kazanan gerçekten o mu? Bazen evet. Çoğu rutin işte hayır.

Asıl eksik ise benim bilgisayarım.

OSWorld benim Gmail izinlerimi bilmiyor. AutomationBench benim dosya isimlerimi, müşteri klasörlerimi, takvim düzenimi ve bir işi kaç kere düzeltmek zorunda kaldığımı görmüyor.

Benchmark genel yeteneği ölçer. Ben pazartesi sabahı biten işe bakarım.

Claude’u bırakmış değilim

Victor hâlâ Claude’da.

Dokuz ajanlı ekibim hâlâ Claude Code’da. Hatta on yedi ajan oldular.

Uzun bir metnin mantığını kuracaksam, bir stratejiyi analiz edeceksem veya marka sesimde zor bir yazı hazırlayacaksam ilk açtığım araç çoğu zaman hâlâ Claude.

Ama artık her işe otomatik olarak orada başlamıyorum.

Gelen kutusu, takvim, Drive, tarayıcı ve zamanlanmış görev birbirine girecekse ChatGPT Work’ü açıyorum. Büyük bir kod işi varsa GPT-5.6 ve Codex’i Claude Code ile karşılaştırıyorum.

Yani Claude’u terk edip ChatGPT ile barıştığım romantik bir hikâye yok burada.

Daha dağınık bir gerçek var: iki aracı da kullanıyorum.

Zaten beş ay önceki yazımda yaptığım hata Claude’u seçmek değildi. Bir araç seçimini boşanma kararı gibi anlatmaktı. Gerçi sonra “ChatGPT’den Claude’a geçmek, sevgilini terk etmeye benzer” diye ayrıca yazdım.

Bu hafta üç işi yeniden çalıştıracağım

ChatGPT Work’e daha önce verdiğim üç gerçek iş seçtim.

Birincisi e-posta, takvim ve dosya içeren çok adımlı bir görev.

İkincisi tarayıcıda en az on adım gerektiren bir iş.

Üçüncüsü araştırma yapıp karar vermeyi ve sonunda bir dosya üretmeyi gerektiren bir müşteri işi.

Her birini Opus 5 ve GPT-5.6 ile üçer kez çalıştıracağım. Sadece son dosyaya bakmayacağım. Ne kadar sürdü, ne kadara mal oldu, kaç kere müdahale ettim, nerede hata yaptı ve ertesi hafta aynı işi tekrar yapabilir mi?

Benim tablom bu olacak.

Siz de araç değiştirmeyi düşünüyorsanız bütün düzeninizi bir gecede taşımayın. Tek bir gerçek iş seçin. İki araca da aynı dosyayı ve aynı talimatı verin. Bir kere değil, üç kere çalıştırın.

Sonra hangisinin daha zeki olduğuna değil, hangisinin işi bitirdiğine bakın.

Beş ay önceki yazıyı şu cümleyle bitirmiştim:

“Yapay Zeka dünyasında sadakatin yeri yok. Sonuçların yeri var.”

Fikrimi değiştirdim.

O cümleyi değiştirmedim.

Son aylarda aynı sahne tekrar ediyor. Şirkete AB Yapay Zeka Tüzüğü hakkında bir bilgilendirme notu geliyor. Yönetici notu okuyor, “Bu bizi gerçekten ilgilendiriyor mu?” diye soruyor ve çoğu zaman dosya orada kalıyor.

Haksız da sayılmaz. Tüzüğün takvimi birkaç kez değişti, kullanılan dil oldukça teknik ve Türkiye’deki bir şirketin nerede devreye girdiği ilk bakışta pek açık değil.

Yine de o dosyayı uzun süre masada bırakmamakta fayda var. Çünkü Yapay Zeka okuryazarlığıyla ilgili Madde 4, gelecekte uygulanacak bir hüküm değil. Bir süredir yürürlükte.

Takvim: Neredeyiz, ne geliyor?

AB Yapay Zeka Tüzüğü, resmî adıyla [(AB) 2024/1689 sayılı Tüzük], 1 Ağustos 2024’te yürürlüğe girdi. Yasaklı uygulamalar ve Yapay Zeka okuryazarlığına ilişkin hükümler 2 Şubat 2025’ten beri uygulanıyor. Ulusal piyasa gözetim otoritelerinin gözetim ve uygulama dönemi de Ağustos 2026 itibarıyla başlıyor.

Tam bu sırada Madde 4’ün metni değişti.

24 Temmuz 2026’da yayımlanan [(AB) 2026/1744 sayılı Digital Omnibus düzenlemesi, eski metindeki “yeterli düzeyde Yapay Zeka okuryazarlığı sağlama” ifadesini yumuşattı. Yeni düzenleme, çalışanların okuryazarlığını geliştirmesini destekleyecek önlemler alınmasını istiyor. Ayrıca şirketlerin her bir çalışan için belirli bir seviyeyi garanti etmek zorunda olmadığını da söylüyor.

Bence burada yapılabilecek en büyük hata, “Demek ki eğitim konusu kapandı” sonucuna varmak.

Kapanmadı. Sadece yükümlülüğün sınırı daha gerçekçi tarif edildi.

Yüksek riskli sistemlerin ayrıntılı yükümlülükleri için takvim daha ileri bir tarihe taşındı. Ek III kapsamındaki belirli sistemlerde 2 Aralık 2027, düzenlenmiş ürünlere gömülü sistemlerde ise 2 Ağustos 2028 tarihleri geçerli. Bu erteleme ile okuryazarlık konusunu birbirine karıştırmamak gerekiyor.

Türkiye’deki şirketleri ilgilendirir mi?

“Türkiye’deyiz, dolayısıyla bizi ilgilendirmez” demek kolay. Ne yazık ki konu şirket merkezinin adresinden ibaret değil.

Bir şirket AB pazarına Yapay Zeka sistemi veya modeli sunuyorsa, AB’deki birimi bu sistemleri kullanıyorsa ya da AB dışında çalışan bir sistemin çıktısı AB içinde kullanılıyorsa Tüzükle bağlantı kurulabilir. Fakat sadece AB’de müşterinizin veya iştirakinizin bulunması da her faaliyetin otomatik olarak kapsamda olduğu anlamına gelmez.

Bu yüzden ilk görüşmede kesin bir hukuk cümlesi kurmayı doğru bulmuyorum. Önce sistemlere, kullanım biçimine ve olası role bakmak gerekiyor. Kuruluş sistemi geliştiren taraf mı? Hazır bir aracı kullanan taraf mı? Aynı şirket, farklı uygulamalarda iki ayrı role mi giriyor?

Bunlar eğitim kapsamını belirlemek için sorulması gereken sorular. Kesin hukuki sonuç gerektiğinde ise hukuk danışmanının görüşü alınmalı.

Bir de sözleşmeler var. Tüzük doğrudan uygulanmasa bile AB’li bir müşteri, tedarikçisinden eğitim ve kayıt talep edebilir. Hukuki kapsam ile müşterinin sözleşmesel beklentisini aynı şeymiş gibi değerlendirmemek lazım.

Madde 4 ne istiyor, ne istemiyor?

Ben Madde 4’ü şöyle okuyorum: Çalışanların kullandıkları sistem hakkında yeterli bilgiye ulaşmasını destekle, bunu yaparken de gerçek kullanım koşullarını dikkate al.

Buradaki “gerçek kullanım koşulları” önemli. Muhasebe ekibinin belge özetlemek için kullandığı bir araçla, işe alım sürecinde adayları değerlendiren bir sistem aynı eğitimle ele alınamaz. Yönetim kurulunun bilmesi gerekenlerle teknik ekibin bilmesi gerekenler de aynı değil.

Avrupa Komisyonu’nun soru ve cevap sayfası, genel temeli, kuruluşun rolünü, kullanılan sistemlerin risklerini ve çalışanların teknik düzeyi ile kullanım bağlamını öne çıkarıyor. Tek tip bir eğitim formatı tarif etmiyor. Kurum içi rehber, politika, uygulamalı eğitim ve farklı öğrenme çalışmaları birlikte kullanılabilir.

Bu da bana oldukça makul geliyor. Çünkü çalışanlara bir kullanım kılavuzu gönderip “Okudunuz kabul ediyoruz” demekle davranış değişmiyor.

Bir çalışan üretken Yapay Zeka aracına müşteri bilgisi giriyorsa veri sınırını bilmeli. Hazırladığı raporda uydurma bir kaynak varsa bunu nasıl kontrol edeceğini bilmeli. Bir çıktının karar yerine geçmediğini, gerektiğinde insan kontrolünün devreye girmesi gerektiğini de bilmeli.

Bunlar sunum başlığı değil. Günlük işin kendisi.

Resmî bir sertifika gerekiyor mu?

Bu konuda sık sık kafa karışıklığı görüyorum.

Komisyon, Madde 4 için özel bir sertifika gerekmediğini açıkça söylüyor. Devlet tarafından onaylanan bir “Yapay Zeka okuryazarlığı sertifikası” mekanizması yok. Kuruluşlar yaptıkları eğitimlerin ve diğer okuryazarlık çalışmalarının kurum içi kayıtlarını tutabiliyor.

Dolayısıyla “AB onaylı Madde 4 sertifikası” gibi bir ifade gördüğünüzde temkinli olmakta fayda var.

Öte yandan, sertifika gerekmemesi kayıt gereksiz demek değil. Benim için iyi bir kanıt dosyası yalnızca katılımcı listesinden oluşmaz. Hangi sistemlerin ele alındığını, eğitimin kimlere göre uyarlandığını, hangi risklerin konuşulduğunu ve sonrasında ne yapılacağını da göstermeli.

Ön test ve son test de burada işe yarıyor. Mevzuat bunu zorunlu tutmuyor. Ben, eğitimin etkisini görebilmek ve geride kalan boşlukları anlayabilmek için kullanıyorum.

Kısacası dosya konuşur. Ama dosyanın içinde gerçekten yapılan iş olmalı.

Ben teklif hazırlarken 8 soruya bakıyorum.

K1-K8, Tüzükte yayımlanmış resmî bir sekiz maddelik liste değil. Benim, Madde 4’ün beklentilerini eğitim tasarımında görünür hale getirmek için kullandığım çerçeve.

Teklif hazırlarken şu soruların cevabını arıyorum:

1. Katılımcılar Yapay Zekanın ne yaptığını, neyi yapamadığını ve neden yanılabildiğini anlayacak mı?

2. Eğitimde şirketin gerçekten kullandığı sistemler var mı, yoksa örnekler genel mi kalıyor?

3. Kuruluşun sağlayıcı veya kullanıcı rolü, en azından bir ön değerlendirme düzeyinde ele alınıyor mu?

4. Halüsinasyon, gizli veri, fikri mülkiyet, önyargı ve aşırı güven gibi riskler somut örneklerle işleniyor mu?

5. Üretken Yapay Zeka kullanılırken doğrulama, kaynak kontrolü ve çıktı inceleme alışkanlığı kazandırılıyor mu?

6. Yönetici, teknik ekip ve son kullanıcı için farklı derinlikte içerik hazırlanıyor mu?

7. Yasaklı uygulamalar, risk sınıfları, şeffaflık ve insan gözetimi güncel takvimle birlikte anlatılıyor mu?

8. Vaka ve uygulamalar şirketin sektörüne ve sistemden etkilenebilecek kişilere uyarlanıyor mu?

Bu soruların yarısına bile net cevap verilemiyorsa ortada bir eğitimden çok, genel bir sunum olma ihtimali yüksek.

Benim programlarımda ne farklı?

Önce şirkette fiilen kullanılan araçların envanterini çıkarıyorum. Burada yalnızca kurumun resmen onayladığı araçlar değil, günlük işte kullanılanlar da önemli. Çünkü asıl risk bazen politika dokümanında değil, kimsenin yüksek sesle konuşmadığı kullanımda ortaya çıkıyor.

Sonra hedef kitleye bakıyorum. Yönetici için karar ve gözetim tarafı öne çıkarken, son kullanıcının veri sınırını ve çıktı kontrolünü uygulaması gerekiyor. Teknik ekipte ise sistemin yapısı, kontroller ve rol dağılımı daha fazla derinlik istiyor.

Bunların hangisinin hangi modülde ele alınacağını teklifte yazıyorum. Eğitim tamamlandığında da katılım, müfredat, ölçme özeti ve K1-K8 eşlemesi kurum içi kanıt dosyasında bir araya getirilebiliyor.

Bu dosya resmî AB onayı değil. Hukuki uygunluk garantisi de değil. Yapılan çalışmanın sonradan hatırlanabilir ve gösterilebilir olmasını sağlıyor.

Bu yaklaşım, Andersen, PwC, Vodafone, IBM ve Ericsson’da geçen 25 yılı aşkın kurumsal teknoloji deneyiminden ve 78 kurumda 4.550’den fazla katılımcıyla yaptığım eğitimlerden süzüldü. Her kurumda aynı şey çalışmıyor. Zaten Madde 4’ün temel mesajı da biraz bu.

Nereden başlamalı?

İlk adımın eğitim satın almak olduğunu düşünmüyorum.

Önce şu üç sorunun cevabını bulmak lazım:

1. Hangi Yapay Zeka sistemlerini gerçekten kullanıyoruz?

2. Bu sistemleri kim, hangi iş ve kararlar için kullanıyor?

3. Yanlış bir çıktı olduğunda kim etkileniyor?

Ben çalışmaya 12 soruluk bir ön değerlendirmeyle başlıyorum. Yarım saat içinde bütün hukuki soruları çözdüğümüzü iddia etmiyorum. Fakat nerede boşluk olduğunu, kimlerin ne tür bir eğitime ihtiyaç duyduğunu ve bir sonraki adımın ne olması gerektiğini görmeye başlıyoruz.

Bilgilendirme notu hâlâ masanızda duruyorsa, bana “Madde 4” yazın. İlk üç sorudan başlayalım.

Bu yazı genel bilgilendirme amacı taşır. Hukuki görüş veya mevzuata uygunluk garantisi değildir.

Geçen hafta bir genel müdür bana tek bir soru sordu. “ChatGPT’ye mi geçelim, Claude’da mı kalalım?” 200 kişilik bir şirket. Ben hemen cevap vermedim. Çünkü soru yanlıştı.

Geçen hafta OpenAI, ChatGPT Work’ü çıkardı. Claude Cowork’ün neredeyse kopyası: tek bir mega uygulama, içinde kodlama için Codex, kod dışı her iş için Work. Yanına da yeni model ailesi GPT-5.6 geldi. Üç kademe: Sol (çok akıllı, çok pahalı), Terra (ortası), Luna (ucuz ve hızlı).

Herkes aynı anda aynı yazıyı yazdı ve denemeler yaptı: “Hangisi kazandı?”

“Hangisi kazandı” sorusu, satın alma kararını verecek kişinin sorması gereken son soru. İlk soru değil.

İşte gördüğüm üç grafik ve şirketini test edebileceğin üç soru.

ChatGPT’nin son rakamları

ChatGPT ayda 5,32 milyar ziyaret alıyor. Haziran 2026’da dünyanın 5. en çok ziyaret edilen sitesi. Claude 34. sırada.

Kaynak: https://www.similarweb.com/top-websites/

Model kalitesi tartışmasının dışında bir şey söylüyor bu: senin ekibindeki insanların çoğu ChatGPT’yi zaten biliyor. Açmayı biliyor, nasıl çalıştığını biliyor, korkmuyor. ChatGPT’nin kendisini iyi tanıdığına inanıyor. Bir Yapay Zeka aracının gücünün yarısı, insanların onu alışkanlık olarak açmasından gelir.

“ChatGPT’yi bırakalım, Claude’a geçelim” derken bu alışkanlığı da hesaba katmak gerekiyor. Alışkanlık kolay değişmiyor. İnsanlar şirkette Claude kullanırken kişisel ChatGPT’lerini de bırakmıyor.

Asıl soru şu: Claude’u ya da başka bir büyük dil modelini şirkette kullanırken bunu çalışanda alışkanlık haline getirebilir miyiz? Bu modelle şirkette nasıl değer yaratırız?

Claude 5 Fable vs GPT 5.6 Sol

Kendi işimden beş görev seçtim: 1. portföy sitesi, 2. uçuş simülasyonu, 3. yatırımcı raporu, 4. yatırımcı sunumu, 5. infografik. Aynı prompt iki tarafa. Tek deneme. İkinci şans, iterasyon yok. Sonuç beşinde de yakın ama bence Claude Fable hala daha iyi; GPT 5.6 Sol yakalıyor.

Bağımsız kıyaslama testleri

Bir de bağımsız kıyaslama testleri var. Burada dikkatli olmak gerek, çünkü hangi listeye baktığın cevabı tersine çeviriyor.

Artificial Analysis tüm modelleri aynı test düzeneğinde çalıştırıyor. Sonuç net: GPT-5.6 Sol yüzde 89,5 ile birinci, Claude Fable 5 yüzde 84,6.

Ek olarak GPT 5.6 Sol görev başına 0,53 dolar, Fable 5 3,36 dolar. Yani hem daha yüksek skor hem altı kat ucuz görev maliyeti.

Sonra tbench.ai’ın topluluk listesine bakıyorsun ve tam tersi çıkıyor: orada Claude Fable 5 birinci, GPT-5.6 Sol listede bile yok. Neden? Çünkü orada her firma modeli kendi ajanıyla gönderiyor ve Sol’a hiç gönderilmemiş.

İki bağımsız liste, iki farklı sonuç. Fark test düzeneğinde.

OpenAI kendi grafiğinde GPT 5.6 Sol’u yüzde 88,8 ile zirveye koymuştu, bağımsız ölçüm bu rakamı doğrulamadı. Bu yüzden bir skor gördüğünde ilk sorun “kaç” değil, “hangi test düzeneğinde, kim çalıştırmış” olmalı.

Buraya kadar iki araç yetkinlikte birbirine yakın. Peki asıl fark nerede?

Asıl fark faturada. Ama hangi fatura?

“Hangisi daha ucuz, ChatGPT mi Claude mu?”

Tek bir cevap yok. Çünkü kurumsal yapay zeka maliyeti üç ayrı faturadan oluşuyor:

1. Çalışan başına abonelik

2. Limit aşımında kullanılan krediler

3. API üzerinden tüketilen tokenlar

Standart koltukta fiyatlar neredeyse aynı. Claude Team Standard koltuk yıllık faturalamada 20 dolar, aylıkta 25 dolar. ChatGPT Business da yıllık sözleşmede yaklaşık 20 dolar, aylıkta 25 dolar. 150 kişilik bir ekipte ikisi de ayda 3.000 dolar civarı. Claude’un 100 dolarlık Premium koltuğu opsiyonel, sadece gün boyu ağır kullanan için, ve sınırsız değil: standart koltuğun beş katı kullanım, üstelik haftalık limitli.

Bir ince nokta: Claude Fable 5, 7 Temmuz 2026’dan sonra abonelik limitine dahil olmak yerine kullanım kredisiyle ücretlendiriliyor. Yani “100 dolar öde, Fable 5’i neredeyse sınırsız kullan” artık geçerli değil. ChatGPT tarafında ise GPT-5.5 Instant neredeyse sınırsız, ama GPT-5.6 Sol ve gelişmiş ajanlar kullanım hakkı ve ek kredilerle çalışıyor. Kısacası ağır kullanımda iki platform da değişken maliyete geçiyor.

Tek net fark şeffaflıkta. Anthropic, Claude Enterprise formülünü yayımlıyor: kullanıcı başına 20 dolar artı API kullanımı. OpenAI ise ChatGPT Enterprise fiyatını kamuya açıklamıyor, seni satış ekibine yönlendiriyor. Bu Claude’u otomatik ucuz yapmıyor, ama şirketin bütçeyi önceden modellemesini kolaylaştırıyor.

Özetle: “Hangisi daha ucuz?” sorusunun cevabı kullanım biçimine bağlı:

• Standart kurumsal koltukta fiyatlar neredeyse aynı.

• Yoğun API kullanımında GPT-5.6 Sol daha ekonomik görünüyor.

• Claude Premium yüksek kullanım sağlıyor, ancak sınırsız değil.

• Anthropic Enterprise fiyatlandırmasında daha şeffaf.

• Ağır kullanımda iki platform da ek kredi veya token maliyeti yaratabiliyor.

Asıl fark yalnızca modelin zekasında değil. Faturanın mimarisinde.

Bu yüzden doğru karar, liste fiyatlarına bakarak değil, gerçek kullanıcılarla yapılacak kısa bir pilotta görev başına toplam maliyeti ölçerek verilmeli.

Fiyatlar 16 Temmuz 2026 itibarıyla ABD liste fiyatlarıdır. Vergiler ve kuruma özel indirimler dahil değildir.

Dürüst olayım

Maliyet tarafı ciddi değerlendirilmesi gereken bir konu.

Ama şirketlerde gördüğüm daha büyük mesele başka: aylarca hangi modele geçileceği tartışılıyor, sonra alınan lisansı kimse açmıyor. Fatura ChatGPT ya da Claude yüzünden artmıyor. Kullanılmayan koltuk yüzünden artıyor. En pahalı Yapay Zeka, kimsenin açmadığı Yapay Zekadır.

Bu yüzden model kıyası, kararın küçük parçası.

Şirketini üç soruyla test et

Ekibine sor. Cevaplar, kararı senin yerine verecek.

1. Faturanı koltuktan mı, tokendan mı seçiyorsun?

Yayınlanmış, öngörülebilir fiyat istiyorsan, Claude formülünü açık yazıyor: 20 dolar koltuk artı kullanım. ChatGPT Enterprise fiyatı şeffaf değil. Ama işin token yoğunsa ya da bağımsız kıyaslamalarda önde olanı istiyorsan, GPT-5.6 Sol hem görev başına ucuz hem skorda birinci. Tek doğru cevap yok, senin kullanım biçimin belirliyor.

2. Ekibin şu an hangisini gerçekten açıp kullanıyor?

Bu soru, karşılaştırma verilerinden daha da önemli. Takımının tamamı ChatGPT kullanımına alışkınsa, onları teknik olarak “daha iyi” bir araca zorla taşımak, benimseme oranını düşürür. İnsanların açmadığı araç, kâğıt üstünde ne kadar akıllı olursa olsun sıfır değer üretir.

3. Ana işin görsel üretmek mi?

Öyleyse ChatGPT veya Gemini’yı elinden bırakma. Görsel üretimde ikisi de en iyiler.

Pazartesi sabahı yapılacak tek şey: ekibinden üç kişiye “geçen hafta hangi Yapay Zeka aracını kaç kez açtın” diye sor. Cevap, hangi lisansa para vereceğini modelden daha net söyler.

Peki insan nerede?

“Yapay Zeka her şeyi çözüyor.” Çözmüyor.

Her şirkette bir Yapay Zeka şampiyonu çıkıyor. İçerideki Süpermen. Teknolojiyi o kadar seviyor ki durmadan deniyor, yaratıyor, öğreniyor.

Ama tüm ekibin Süpermen olmayacak. Tıpkı tüm ekibinin Excel’de en iyi olmadığı gibi. Onlardan beklenen şu: aracı açabilsinler, anlayabilsinler, üstünde çalışabilsinler, gerekirse düzeltebilsinler. Şampiyon olmaları gerekmiyor. Kullanabilmeleri gerekiyor.

İşte bu yüzden asıl fırsat maliyeti Claude ile ChatGPT arasında değil. Asıl fırsat maliyeti, ekibinin hiç dokunmadığı Yapay Zekaya para ödemek. Benimseme, oyunun kendisi.

Son söz

Kazanan ChatGPT mi, Claude mu? Cevap hangi listeye baktığına göre değişiyor. Ama ikisi de yeterince iyi. Asıl kazanan, ekibinin gerçekten açtığı araç.

Sistemi bir kere doğru kur. İçine o ay kazanan modeli koy. Model her ay değişir, senin süreçlerin değişmez.

Bu yıl model seçimine harcanan enerjinin çoğu boşa gidiyor. Model seçimi bir Excel satırı, benimseme ise kimin hangi aracı her sabah açtığı. Aynı parayı benimsemeye harcayan şirket, hangi modeli seçtiğinden bağımsız kazanıyor. Sen ne düşünüyorsun? Yorumda yaz.

Bu bültende her hafta Yapay Zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Ekibinin nerede olduğunu merak ediyorsan, ücretsiz AI-First Index anketini doldur. 10 dakika, anında rapor.

Bu yazı işine yaradıysa, aynı kararı erteleyen bir arkadaşın vardır. Ona ilet.

#YapayZeka #Claude #ChatGPT #YapayZekaStratejisi #YapayZekaEğitimi

İş ararken yapay zekayı çoğu insan şöyle kullanıyor. İlanı kopyalıyor, “bana bu ilana göre bir CV yaz” diyor. Çıkan metin güzel ama seni anlatmıyor. Genel. Herkese uyabilir, kimseyi tarif etmez. Sonra bir sonraki ilana geçiyor ve aynı şeyi baştan yapıyor. Her başvuruda sıfırdan.

Örneğin CV’de şu cümle çıkıyor: “ekip çalışmasına yatkın, sonuç odaklı bir profesyonelim.” Bu cümle senin de olabilir, başka birinin de. Oysa “üç kişilik ekiple raporlama süresini üç günden dört saate indirdim” cümlesi sadece senin. Aradaki fark, yapay zekanın seni tanıyıp tanımaması.

Sorun yapay zekada değil. Sorun, ona hafıza vermemende.

Bir kariyer koçunun sana kattığı asıl şey de zaten “güzel cümle” değil. Seni bir kez oturtup geçmişini anlaması. Neyi başardığını, hangi rakamın arkasında durduğunu, gerçekten ne istediğini çıkarması. O bilgi bir kez ortaya çıkınca CV’yi de, mülakatı da, pazarlığı da kolaylaştırıyor.

Değiştiren tek fikir: deneyim kütüphanesi

Otur ve bir kez yap. Bir buçuk, iki saat. Adı deneyim kütüphanesi. İçine şunları koyuyorsun:

Her iş rolün. Her rol için dört, altı madde. Ve her maddenin arkasında ölçülebilir bir sonuç: bir rakam, bir oran, bir süre. Beş yedi imza hikayen, durum-görev-aksiyon-sonuç düzeninde. Yetkinliklerin, kullandığın araçlar. Hedef rolün, hedef maaş aralığın ve pazarlıkta altına inmeyeceğin sınır.

Tek kural var: rakam uydurma.

Bir sonucu sayıya dökemiyorsan, sahte bir metrik yazmak yerine “doğrulanmamış” diye işaretle. Sonra ya gerçek sayıyı bul ya da dürüst bir tahminle değiştir. Kütüphanene giren her uydurma rakam, oradan CV’ne, ön yazına ve mülakat cevabına geçer. Temiz bir kütüphane senin en değerli varlığın.

Kütüphaneyi kurmak için kendini yapay zekaya mülakat yaptır. Şunu kopyala:

Sen deneyimli bir kariyer koçusun. Bana tek tek soru sorarak bir
"deneyim kütüphanesi" kurmama yardım et. Şu başlıkları sırayla,
her seferinde TEK bir soru sorarak doldur:

1. Kısa kimlik ve iki cümlelik asansör konuşması
2. Her iş rolüm için 4-6 madde. Her madde ölçülebilir bir sonuçla:
   rakam, oran ya da süre.
3. 5-7 imza hikayem (durum, görev, aksiyon, sonuç)
4. Yetkinlikler ve kullandığım araçlar
5. Hedef rol, hedef maaş aralığı, pazarlıkta çekileceğim alt sınır

Kural: Bir rakamı ben veremiyorsam sen uydurma. "Doğrulanmamış"
diye işaretle, sonra birlikte gerçek sayıyı bulalım.
Türkçe konuş, tek seferde tek soru sor, cevabımı bekle.

Bu dosya senin ana kaynağın. Bir kez kur, yılda bir tazele.

Sonra her şey bu kütüphaneden besleniyor

İşin güzel tarafı burada başlıyor.

Kütüphaneye bir kez yazdığın bir hikaye, örneğin “üç kişilik ekiple raporlama süresini üç günden dört saate indirdim” cümlesi, tek bir yerde durmuyor. CV’nde bir madde oluyor. Ön yazında açılış kancası oluyor. Mülakatta “en zorlu projeni anlat” sorusunun cevabı oluyor. Maaş pazarlığında masaya koyduğun kanıt oluyor.

Bir kez yazıyorsun. Beş yerde kullanıyorsun.

Tek tek prompt yazmakla, iş aramanı yapay zeka ile sistemleştirmek arasındaki fark bu.

LinkedIn’i de aynı kütüphaneden doldur

LinkedIn profilin çoğu insan için işin ilk geldiği kapı. İşe alım uzmanları önce oradan bakıyor. Ama çoğu profil güncel değil.

Kütüphaneni açtıktan sonra LinkedIn’i de oradan doldur. Başlığını, “hakkında” bölümünü, deneyim maddelerini aynı içerikle güncelle. Başlık, rolünü ve seni ayıran tek şeyi söylesin. “Tutkulu profesyonel” gibi genel sıfatlar değil. Hakkında bölümü dört kısa paragraf olsun: şu an ne yapıyorsun ve kanıtı, yıllar içinde neyi iyi yaptın, sırada ne arıyorsun, sana nasıl ulaşılır.

Sonra üç gün üst üste küçük bir hareket. Bir gönderi paylaş, birkaç yorum yaz, birkaç bağlantı ekle. Algoritma hareketli profili öne çıkarıyor. Ve görünürlük, gelen kutunu değiştiriyor. İş aramanın en sessiz kısmı, kimse sana yazmadığı zaman geçen haftalar. Görünür bir profil o sessizliği kırıyor.

İş aramanın dört durağı

Kütüphane kurulduysa, her başvuru aynı dört duraktan geçiyor.

Birinci durak: ilanı anla.

CV yazmadan önce ilanı anlaman lazım.

İlanı yapay zekaya analiz ettir. Zorunlu nitelikleri tercih edilenlerden ayırsın. En çok tekrar eden anahtar kelimeleri çıkarsın. İşi verenin muhtemelen en çok önemsediği üç şeyi tahmin etsin. Ve sana dürüst bir uyum notu versin: bu ilana gerçekten uyuyor musun, yoksa zorluyor musun.

Şu iş ilanını analiz et [ilanı yapıştır]. Bana ayrı ayrı çıkar:
- Zorunlu vs tercih edilen nitelikler
- İlanda en çok tekrar eden 10-15 anahtar kelime
- İşi verenin muhtemelen en çok önemsediği 3 şey
- Kütüphanemle bu ilanın uyumu: uyumlu / orta / uyumsuz
Sonunda tek cümlede söyle: başvurayım mı, enerjimi başka yere mi vereyim?

Cevap “uyumsuz” ise, o başvuruyu bırak. Otuz zayıf başvuru yerine altı isabetli başvuru daha çok kapı açıyor.

İkinci durak: CV ve ön yazı.

Kütüphaneni ve analiz edilmiş ilanı yapay zekaya ver, CV’yi ilana göre uyarlasın. Kütüphanede bir kanıt yoksa, o beceriyi CV’ye yazma, ön yazıda ya da mülakatta telafi et.

Ön yazıda üç ton dene: profesyonel, samimi, cesur. Cesur olan bir görüş cümlesiyle açar, hikayeni o görüşün kanıtı olarak kurar, somut bir teklifle biter. Bazı şirkette fazla gelir. Bazı şirkette tam isabet. Sen hangisine yazdığını bilirsin.

Üçüncü durak: mülakat.

Mülakat cevaplarını sıfırdan yazma. Kütüphanendeki imza hikayeler zaten cevabın. Yapay zekaya “şu yetkinlik için hangi hikayemi kullanayım” diye sor. Her hikayenin üç uzunluğu olsun: 30 saniyelik hızlı versiyon, 90 saniyelik varsayılan, üç dakikalık derin versiyon. Görüşmeci ne kadar isterse o kadar.

Bir de görüşmeciye soracağın soruları hazırlat. “Kültür nasıl” gibi genel değil. Role ve şirkete özel. Soru sormayan aday hazırlıksız görünüyor.

İki küçük detay çoğu adayın atladığı yerde fark yaratıyor. Birincisi: kütüphanende karşılığı olmayan bir soru çıkarsa, yapay zeka onu işaretlesin. “Bu soruya hazır hikayen yok” desin, sen de görüşmeden önce bir tane hazırla. İkincisi: görüşmeden sonraki 24 saat içinde kısa bir teşekkür notu yaz. Çoğu aday atlıyor. Ayrışmak bu kadar ucuz.

Dördüncü durak: teklif ve pazarlık.

Burada çoğu insan para bırakıyor, çünkü sormuyor.

Rakamlar net. CareerBuilder araştırmasında işverenlerin yüzde 73’ü ilk teklifte maaş pazarlığına açık olduğunu söylüyor. Ama çalışanların yüzde 55’i hiç sormuyor bile. Soranların ise yüzde 85’i istediğinin en azından bir kısmını alıyor.

Yani masada iki kişi var. Biri pazarlığı bekliyor. Diğeri sormaya çekiniyor. Kaybeden hep aynı taraf.

Yapay zekaya teklifi ver, üç şey istesin: dört yıllık toplam paket hesabı, üç ayrı karşı-teklif senaryosu (agresif, dengeli, temkinli) ve işverenin muhtemel itirazlarına hazır cevaplar. Bir e-posta taslağı, bir de telefon için konuşma notu çıkarsın.

Tek sınır şu: sahte bir alternatif teklif uydurtma. “Başka bir yerden şu teklifi aldım” diye blöf yaptırma. Yakalanırsan teklif geri çekilir, ilişki biter. Yapay zeka senin gerçek gücünü kullanmalı, hayali bir gücü değil.

En güçlü kanal, ilan formu değil

Bir not daha, çünkü çoğu insan bunu hiç yapmıyor. İş aramanın en yüksek getirili hamlesi, işi veren yöneticiye doğrudan yazmak.

İlan formuna başvuru seni yüzlerce kişilik bir yığının içine atıyor. Oysa doğru kişiye kısa ve kişisel bir mesaj o yığını atlıyor. Yapay zekaya kütüphaneni ve şirketi ver, o kişiye yazacağın üç cümlelik bir mesaj organize etsin. Kim olduğun. Neden tam bu ekip. Ve onlara somut olarak ne getirdiğin. Genel bir mesaj değil, o şirkete özel bir mesaj.

Çoğu mesaj cevapsız kalır, bunu baştan kabul et. Ama cevap veren tek kişi, seni yüz kişilik yığından çıkarıp masaya oturtuyor. Bir “evet”, elli “belki”den değerli.

İş araman bir satış hunisi. Öyle izle.

Kırk başvuru yaptıysan ve hangisinin nerede olduğunu hatırlamıyorsan, kör uçuyorsun.

Basit bir tablo tut. Şirket, rol, başvuru tarihi, durum. Yapay zekaya haftada bir sordur: hangi başvurular iki haftadır sessiz, kime nazik bir hatırlatma atayım.

Ama tablonun asıl işi başka. Sana bir oran veriyor. Kaç başvuru yaptın, kaçından ilk görüşme geldi. Bu oran çok düşükse sorun ilanlarda değil, CV’nde. Geri dön, kütüphaneni ve uyarlamayı gözden geçir. Çalışmayan bir CV’yle kırk yerine seksen yere başvurmak seni işe sokmuyor. Sadece iki kat daha hızlı yoruyor.

Tahminle değil, ölçümle ilerle.

İnsan neyi tutar, yapay zeka neyi yapar

Bu yazının en önemli cümlesi bu bölümde.

Yapay zeka taslağı yazar. Anahtar kelimeyi eşler. Hikayeni üç uzunluğa böler. Pazarlık senaryosunu hesaplar. Hepsi saniyeler içinde.

Ama kütüphanenin doğru olması senin işin. CV’ndeki her rakamın arkasında durabilmen senin işin. Mülakatta bir sayıyı savunman senin işin. Uydurulmuş bir metrik iki soruda çöker. Ve o odada yapay zeka yanında oturmuyor.

Yapay zeka iş aramanı hızlandırır. Ama iş aramanı sen kazanırsın.

Peki bunun bir sakıncası yok mu

Dürüst olacağım, kafamı kurcalayan bir taraf var.

Herkes iş aramasını yapay zeka ile sistemleştirirse, bütün başvurular birbirine benzemeye başlamaz mı? Aynı temiz cümleler, aynı düzgün ön yazılar, aynı mükemmel CV’ler. İşi veren tarafta bir süre sonra hepsi tek sese dönüşmez mi?

Ben şuna inanıyorum: kazanan, yapay zeka kullanan değil. Kazanan, yapay zekaya başkasında olmayan gerçek ve spesifik bir şey veren. O yüzden bütün mesele kütüphaneye ne koyduğun. Boşsa, en iyi prompt bile boş çıktı verir.

Belki bir süre sonra bu da yetmeyecek. Sen ne düşünüyorsun? İşe alım tarafındaysan, yapay zekayla yazılmış başvuruları ayırt edebiliyor musun, yoksa hepsi mi benziyor? Yorumda yaz, gerçekten merak ediyorum.

Son söz

Pazar sabahı bir buçuk saatini ayır. Kütüphaneni kur. Gerisi kendiliğinden gelir.

#YapayZeka #İşArama #KariyerGelişimi #CV #ChatGPT #Claude

Resmi kaynak, her adımı doğrulamak istersen: code.claude.com/docs

Yapay zekâ çağında asıl ayrım yazılımcılarla yazılımcı olmayanlar arasında değil. Ne istediğini sistem kurarak ifade edebilenlerle, hâlâ tek tek komut yazanlar arasında. Ben yazılımcı değilim ama Claude Code’u her gün kullanıyorum. Çünkü artık avantajı kod yazmak değil, doğru çalışma sistemini kurmak yaratıyor.

Perşembe günü beni heyecanlı bir eğitim bekliyor: AI CMO Workhop ve burada kendi Pazarlama işletim sistemimizi kuracağız: Bunu da Claude Code kullanarak yapacağız. Katılımcılar içlerinden “Ben yazılımcı değilim, burada ne işim var?” diyebilir ama Claude Code kullanmak için yazılımcı olmaya gerek yok.

Ben bütün çalışma sistemimi Claude Code’da kurdum ve Perşembe bunu anlayacağım.

Korkulacak şey terminal değil, boş ekran. Ne istediğini ifade edememek.

Yapay Zeka “NASIL”ı çözdü; bizim çözmemiz gereken de “NE” sorusu.

Claude Code nedir?

Bilgisayarının içine kurduğun bir araç. Terminalde çalışır. Dosyalarını okur, yazar, değiştirir. İnternete bakar. Senin adına kod çalıştırır, ama kodu senin yazman gerekmez.

Cowork ile Claude Code aynı motordan çıkıyor. Farkı şöyle düşün: Cowork hazır menü, oturuyorsun, sipariş veriyorsun, tabak geliyor. Claude Code mutfağın kendisi. Ocağı sen açıyorsun, tarifi sen yazıyorsun, ama karşılığında istediğin her şeyi pişirebiliyorsun.

Yazılımcı olman gerekmiyor. Ben değilim. 25 yıllık teknoloji kariyerimde tek satır kod yazmadım. Bu rehberdeki her şeyi bir pazartesi öğrenip cuma kullanmaya başladım.

Aşağıdaki dokuz adım, o haftanın kısaltılmış hâli.

Adım 1: Bir plan seç

Claude Code ücretsiz değil. En az Pro planı lazım, aylık 20 dolar. Yoğun kullanıyorsan Max al: 5 kat kullanım 100 dolar, 20 kat kullanım 200 dolar. Cowork de Max planına dahil, ikisini tek abonelikle kullanıyorsun.

Başlangıç için Pro yeter. Günde birkaç saat üretime geçtiğinde Max’e bakarsın. Ben max plan kullanıyorum, çünkü tüm çalışma sistemim Claude Code üzerinde.

Karar kuralı basit: önce Pro ile test et. Kullanım sınırına bir kaç kez gelebilirsin, gerekirse Max’e geç.

Adım 2: Kur

İki yol var.

Terminal yolu. Mac’te Spotlight’ı aç, “terminal” yaz. Windows’ta PowerShell aç. Sonra tek satır:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Bunun çalışması için bilgisayarında Node.js 22 veya üstü olmalı. Yoksa önce nodejs.org’dan kur. Kurulum bir iki dakika sürer. sudo ekleme, izin sorunu çıkarır.

Terminal istemeyen yol. Hiç terminal görmek istemiyorsan Claude Code’u VS Code içinden kullan. VS Code ücretsiz, code.visualstudio.com’dan indir. Aç, sol taraftaki Extensions sekmesine gir, “Claude Code” ara, Anthropic’in olanını kur. Artık dosyaların solda, Claude’la sohbet panelin sağda. Ham terminal yok.

Ben ikinci yolla başladım. Siyah ekran yerine tanıdık bir arayüzde olmak, ilk haftadaki direncimi yarıya indirdi.

Kurduktan sonra kontrol:

claude --version

Bir şey ters giderse ilk çalıştıracağın komut claude doctor. Kurulumu ve girişi tek tek kontrol edip sana nerede takıldığını söyler.

Adım 3: Giriş yap ve bir klasöre gir

Terminale claude yaz. Seni Claude hesabınla giriş yapmaya yönlendirir. Adımları izle.

Sonra Claude Code’un çalışmasını istediğin klasöre git. Bir müşteri klasörü, bir blog klasörü, ne üzerinde çalışacaksan. O klasörün içinde tekrar claude yaz. Artık oradasın.

Küçük ama önemli kural: kritik olmayan bir klasörde başla. İlk hafta deneme yanılma haftası. Ana arşivinin ortasında değil, kenarda dene.

Adım 4: CLAUDE.md dosyasını kur (en önemli adım)

Burası işin kalbi. Atlama.

CLAUDE.md, klasörünün içinde duran bir metin dosyası. Claude Code her oturumun başında onu otomatik okur. Sen tek kelime yazmadan önce, projenin talimatı zaten yüklüdür.

Neden önemli? Çünkü her oturum sıfırdan başlar. Claude dünkü konuşmayı hatırlamaz. CLAUDE.md, “dün ne konuştuğumuzu her sabah baştan anlatma” derdini bitirir. Projenin ne olduğunu, seninle nasıl çalışmasını istediğini, neyi asla yapmaması gerektiğini bir kez yazarsın, o her seferinde okur.

İlk CLAUDE.md’yi elle yazmana gerek yok. Klasörde şunu çalıştır:

/init

Claude Code klasördeki dosyaları okur, ne olduğunu anlar ve senin için bir taslak CLAUDE.md yazar. Sen üstünde ince ayar yaparsın.

İyi bir CLAUDE.md’nin kuralları, kendi dosyamdan öğrendiklerim:

• En önemli kısıtları en üste koy. Claude ilk okuduğunu en çok ciddiye alır. “Emoji kullanma”, “uzun tire kullanma”, “Türkçe yaz” gibi kesin kurallar en tepede olsun.

• Madde madde yaz, düz paragraf değil. Bilgi yoğunluğu, edebiyat değil.

• 200 ile 500 satır arası tut. Daha uzunu hem kredi yakar hem çıktı kalitesini düşürür.

• Bütün bir API dokümanını yapıştırma. Özet ver, gerekince kendi çeker.

• Aynı hatayı iki kez yaparsa, o hatayı önleyen bir kural ekle. Dosya böyle olgunlaşır.

Örnek olarak, blog klasörümdeki CLAUDE.md’nin en üstü kabaca şöyle:

# Blog projesi. Substack yazıları.

Kesin kurallar (en üstte):
- Dil: Türkçe. Türkçe karakter kullan.
- Emoji yok. Uzun tire yok, yerine nokta veya virgül.
- Yasaklı kelime listesine uy (anti-ai filtresi).

Ses: Akıllı bir iş arkadaşıyla kahve içer gibi. Otoriter ama samimi.
Açılış: sahne veya kişisel an. Genel giriş cümlesi yok.
Her yazıda en az iki somut rakam. Kapanışta tek tartışma sorusu.

En kritik kuralları en üste koyduğuma dikkat et. Claude ilk okuduğunu en çok ciddiye alıyor.

Adım 5: İzin modlarını öğren

Claude Code dosyalarına dokunmadan önce izin ister. Dört mod var, hangisini seçtiğin çalışma hızını belirler.

Değişiklikten önce sor. Varsayılan mod. Her dosya değişikliğinde onay ister. Güvenli ama yavaş. Karmaşık bir işte her adımda “onaylıyor musun” diye soruyorsa, mod değiştir.

Otomatik düzenle. Var olan dosyalarda değişikliği otomatik kabul eder, yeni dosya açarken sorar. Çoğu iş için doğru denge.

İzinleri atla. Hiç sormaz, kesintisiz çalışır. Terminalden başlatırken claude --dangerously-skip-permissions yazarak açarsın. Bilgi işi için deneyimli kullanıcıların çoğu burada. Risk gerçek ama kritik olmayan bir klasörde düşük. Yine de gözün açık olsun, komut geçerliyken bağlam yanlışsa zarar verir.

Dördüncü mod ayrı bir başlığı hak ediyor.

Adım 6: Plan Mode. En çok küçümsenen özellik.

Beş dakika planlama, on dakika yanlış inşa etmekten iyidir. Bu motivasyon lafı değil, matematik.

Plansız gidersin, yanlış çıkar, baştan yaparsın. Toplam maliyet: birinci deneme, artı ikinci deneme, artı ikisinin yaktığı krediler. Planla başlarsın, Claude tek dosyaya dokunmadan yaklaşımı çıkarır, sen okursun, yanlışı orada yakalarsın. Toplam maliyet: beş dakika plan, artı bir doğru inşa.

Plan Mode salt okunurdur. Claude projeni tarar, dosyalarını okur, dokümana bakar ve hiçbir şey yapmadan önce bir plan sunar. Plan süs değil, taşıyıcı kolon.

Nasıl kullanılır: sohbet panelinin altındaki izin geçişinden Plan Mode’u seç, ya da komutla:

/plan Şunu yapmanı istiyorum: [işini anlat]. Başlamadan önce klasördeki tüm dosyaları oku. Bana netleştirici sorular sor.

Planı okursun. Ters bir şey görürsen itiraz edersin. Plan oturunca izinleri atla moduna geç ve bıraksın çalışsın.

Adım 7: Bağlamı yönet, komutları öğren

Bağlam, Claude Code’da kıt kaynak. İyi yönetmek, akıcı bir işle bozulan bir işin farkı.

62 komutun hepsini ezberlemen gerekmiyor. Şunları öğren, gerisi zamanla gelir.

/init ilk CLAUDE.md’ni otomatik yazar.

/context bağlam penceresini neyin doldurduğunu tam olarak gösterir. Sistem promptu, araçlar, hafıza dosyaları, mesajlar, her biri jeton sayısıyla. Çoğu insan tek mesaj yazmadan penceresinin yüzde 15-20’sini sistemsel yükle dolu bulur. Bir kez çalıştır, gör.

/compact bağlamı boşaltır. Yüzde 95’i beklemeden, yüzde 50 civarında yap.

/clear yeni bir işe geçerken bağlamı tamamen sıfırlar.

/model oturum ortasında modeli veya akıl yürütme seviyesini değiştirir.

/rewind Claude yoldan çıktığında geri alır. Esc’ye iki kez basmak da aynı işi görür.

/doctor kurulum ve giriş sorunlarını teşhis eder.

Kural: yeni bir konuya geçtiğinde /clear. Aynı konuda uzadıysan /compact. Bu iki alışkanlık, çıktı kalitenin yarısını kurtarır.

Adım 8: İlk gerçek işi çalıştır

Buraya kadar kurulumdu. Şimdi Claude Code bir üretkenlik aracı olmaktan çıkıp iş altyapısına dönüşüyor.

Yaptığın her tekrar eden işi bir skill’e çevirebilirsin. Skill, .claude/skills/ klasöründe duran bir Markdown dosyası. İçinde adım adım bir iş akışı yazılı. Bir kez tanımlarsın, sonra tek satır çalıştırırsın.

Diyelim tekrar eden işin, bir sektörden potansiyel müşteri listesi çıkarmak. Önce skill’i kur. Claude Code’a şunu yaz:

.claude/skills/ klasörüne musteri-listesi.md adında bir skill dosyası oluştur.

Skill şunu yapmalı:
1. Verilen sektör ve şehir için web'den işletme adayları bul
2. Her adayı sınıflandır (işletme adı, web sitesi, telefon, kategori)
3. Herkese açıksa her aday için bir e-posta adresi ekle
4. Sonuçları tek bir tabloya yaz

Kullanıcıdan üç girdi al: sektör, şehir, aday sayısı.
Skill çağrıldığında Claude Code'un izleyeceği adım adım bir kontrol listesi olarak yaz.

Sonra tek satırla çalıştır:

musteri-listesi skill'ini kullan.
Sektör: mimarlık ofisleri
Şehir: İstanbul
Aday sayısı: 20

Aynı mantık teklif üretmeye, blog taslağına, haftalık rapora, ne tekrar ediyorsan ona uyar. İki kereden fazla yaptığın her işi skill’e çevir.

Adım 9: Connector’ları bağla, iş akışı canlı veriyle buluşsun

Skill iş akışını verir. Connector canlı veriyi ve varış noktasını verir. İkisi olmadan yerel dosyalarla çalışırsın. İkisiyle, işinin döndüğü araçların içinde çalışırsın.

Notion’ı bağlarsan skill çıktıyı doğrudan sayfaya yazar. Takvimini bağlarsan bu haftaki toplantıları bilir. Görsel aracını bağlarsan üretilen görsel doğrudan iş akışına düşer.

Claude Desktop’ta Ayarlar altında connector listesi var. Bir kez yetkilendirirsin, sonraki her oturum otomatik tanır.

Bir adım ötesi: paralel ajanlar ve müşteri işi

Buraya kadarı tek ajanla. Claude Code işi sırayla yapar. Büyük bir işte bu yavaştır. İşi bölüp aynı anda birçok alt ajana dağıtabilirsin.

Mutfak benzetmesine dönelim. Sen baş aşçısın, siparişi verirsin. Her alt ajan bir hattı çalıştıran aşçı, hepsi aynı anda çalışıyor. Bir baş aşçının beş aşçıyı yönetmesi, tek başına her şeyi yapmasından hep hızlıdır.

Müşteri işinde bunu şöyle kurdum. Her müşteri için bir klasör açıyorum, içine tam bağlamı koyuyorum: kimi hedefliyor, nasıl konuşuyor. Claude Code her oturumun başında o bağlamı okuyor. Kurduğum her iş akışı zaten müşterinin dünyasını biliyor.

Tipik bir akış: müşteri talepte bulunuyor, tek komut çalışıyor, işi bölüyor, paralel ajanlar veriyi çekiyor, sonuçlar birleşiyor.

En ileri seviye: Claude Code’u işletim sistemin yap

Bir eşik var. Claude Code’u araç olarak kullanmayı bırakıp işletim sistemin gibi kullanmaya başladığın an. CMO Workshop’ta tam da bunu öğreneceğiz.

Temeli bir klasör yapısı. Veritabanı değil, ayrı bir uygulama değil, klasör. İşinin her parçası Markdown dosyaları olarak duruyor: gelen kutusu, projeler, alanlar, kaynaklar, arşiv. Ama bu bir dosya sistemi değil. Bağlam.

Her oturum tam bağlamla başlıyor. Claude Code kim olduğumu, ne yaptığımı, geçen oturumlarda ne konuştuğumuzu okuyor. Hiçbir şeyi baştan anlatmıyorum. Bağlam birikiyor.

Güzel yanı: hepsi klasördeki Markdown dosyaları olduğu için Obsidian’ı aç, aynı klasöre bağla, her şeyin nasıl bağlandığını graf olarak gör. Her nokta bir dosya, her küme bir proje veya müşteri.

Skill’ler yeni uygulamalar. Her tekrar eden işi bir skill’e çeviriyorsun, her biri eskiden para ödediğin bir aracın yerini alıyor. İçerik, dış erişim, müşteri operasyonu, hatta yeni skill üreten skill’ler. Kural basit: bir işte darboğaz sen olduğun an, o işi Claude Code’a devret.

Sıfırdan yazmana da gerek yok. İhtiyacın olan skill’lerin çoğu zaten var, açık kütüphanelerde. Birini kendine uyarla, gerisini Claude Code’a yazdır.

Connector’lar sinir sistemi. Dört değil, bir düzine bağladığında Claude Code akıllı bir asistandan bağlı bir operatöre dönüşüyor. “Şu adayı araştır” diyorsun; profili çekiyor, CRM’de var mı bakıyor, senin ölçütüne göre puanlıyor, senin sesinle bir mesaj taslağı yazıyor. Tek komut, beş sistem, otuz saniye.

Maliyet tarafı. Aylık abonelik üstüne skill’ler için ek ödeme yok. Yerini aldıkları araçlar aylık yüzlerce dolar. Ama asıl kazanç para değil, zaman. Haftada geri kazandığın saatler müşteri işine, satışa, yeni şeyler kurmaya gidiyor.

Örnek: düzenli kullandığım skill sayısı bir düzineyi aştı. İçerik, teklif ve müşteri takibi için ödediğim birkaç aracın yerini aldılar. Haftada yaklaşık on saat kazanıyorum, o saatler doğrudan müşteri işine ve yeni içeriğe gidiyor.

Peki sen Cowork’te mi kalmalısın, Claude Code’a mı geçmeli

Dürüst cevap: çoğu insan Cowork’te kalmalı. Karar için üç seviye.

Hızlı yol: Cowork’te kal. Dosya erişimi, hazır skill’ler ve canlı bağlantıların gücünü hiç teknik kurulum olmadan istiyorsan Cowork sana yeter. Bilgi çalışanlarının çoğu buradan öteye hiç gitmez, gitmesine de gerek yok.

Dengeli yol: ikisini birlikte kullan. Günlük işi Cowork’te yap, tekrar eden büyük iş akışlarını Claude Code’da skill’e çevir. Ben aylardır böyle çalışıyorum.

Kapsamlı yol: Claude Code’a geç. Bütün iş akışlarını otomatikleştirmek, kendi iç araçlarını kurmak, paralel ajanlar çalıştırmak istiyorsan Code’a geç. Öğrenme eğrisi birkaç hafta.

Sinyal şu: Cowork’te bir işi yaparken “keşke bu sürecin parçalarına yardım etmek yerine tamamını otomatikleştirebilseydim” diyorsan, Claude Code’a bakma vaktin gelmiş.

Mini kontrol listesi

• Pro veya Max planın aktif mi

• claude --version çalışıyor mu

• Çalıştığın klasörde bir CLAUDE.md var mı (/init ile başla)

• En önemli kısıtlar dosyanın en üstünde mi

• Karmaşık işlerde önce /plan çalıştırıyor musun

• /context ile pencereni bir kez kontrol ettin mi

• İki kereden fazla yaptığın bir işi skill’e çevirdin mi

Son söz

Bence önümüzdeki dönemde asıl farkı yaratan şey daha iyi prompt yazmak olmayacak. Kendi bağlamını saklayan, tekrar eden işlerini standartlaştıran ve her hafta biraz daha akıllanan çalışma sistemleri kurmak olacak.

Claude Code’u bu yüzden önemsiyorum. Çünkü sana yalnızca cevap üretmeyi değil, işini çalışan bir düzene dönüştürmeyi öğretiyor.

Bugünün avantajı teknik bilgi değil. Ne istediğini netleştirip onu bir sisteme çevirebilmek.

2026’de yapay zekadan en çok verimi alanlar en zekice prompt yazanlar değil, sistem kuranlar olacak. Kalıcı talimatlar, biriken bağlam, tek komutla çalışan akışlar ve her hafta biraz daha iyileşen bir düzen.

ChatGPT bize daha iyi sormayı öğretti. Claude Code ise daha iyi bir çalışma altyapısı kurmayı öğretiyor. Biri zamanla aşınan bir beceri olabilir. Diğeri biriken bir sermaye.

Sen hangisini kuruyorsun?

Bu yazı işine yaradıysa, bir arkadaşına ilet.

#YapayZeka #ClaudeCode #Cowork #Claude #YapayZekaStratejisi

Yapay zekanın en iyi beş podcast’ini bir deftere yükledim.

Yüzlerce bölüm. Tek bir soru kutusu.

“Kurumsal yapay zeka projeleri neden pilotta takılıyor?” diye sordum. Otuz saniyede cevap geldi, her cümlenin yanında hangi bölümden alındığını gösteren bir numarayla. Uydurma yok. Genel geçer laf yok. Sadece alanın en iyi seslerinin gerçek sözleri, kaynağıyla önümde.

Bu yazının sonunda sen de aynı defteri kurmuş olacaksın.

Doğru insanları zaten takip ediyorsun

Doğru insanları takip ediyorsun. Kurucular, araştırmacılar, güvendiğin yapay zeka sesleri.

Podcast’leri kaydediyorsun. Bölümleri dinliyorsun. İyi kısımların ekran görüntüsünü alıyorsun.

Hiçbiri pazartesi sabahı ne yaptığını değiştirmiyor.

Birincisi tavsiye. ChatGPT’ye fikrini soruyorsun, sana internetin ortalamasını geri veriyor. Senin amacını nadiren karşılıyor. Rakamlarını bilmiyor. Tahmin ediyor, tahmin kendinden emin çıkıyor, sen de hiçbir şeye dayanmadan aksiyon alıyorsun.

İkinci tavsiye: Bir uzman sana tam çerçeveyi anlatıyor. Beğeniyorsun. Bölümü kaydediyorsun. Bir daha açmıyorsun.

İkisinin de çözümü aynı. Uzmanı klonla.

NotebookLM tam olarak nedir

Google’ın, güvendiğin kaynakları tek bir sorgulanabilir danışman odasına çeviren araştırma aracı. Notebook LM’i buradan açabilirsin.

Ücretsiz de kullanabiliyorsun. Ona kaynak veriyorsun, sorularını sadece o kaynaklardan cevaplıyor.

İşin bütün özü son kısımda. Kullandığın büyük dil modeli, cevabı bilmediğinde cevap uyduruyor. NotebookLM bilmediğinde “bu bilgi verdiğin kaynaklarda yok” diyor.

O yüzden ona güvendiğin insanların gerçek malzemesini veriyorsun.

Hangi beş podcast’i koydum

Mühendislik ağırlıklı, kod konuşan podcast’leri eledim. Strateji ve karar veren tarafta duranları seçtim:

Eye on AI. Kurumsal yapay zekada hype ile gerçeği ayırmak için.

The Cognitive Revolution. Kurucular, araştırmacılar ve yatırımcıların ne inşa ettiğini duymak için.

Me, Myself and AI. Şirketlerin yapay zekayı sahada gerçekten nasıl uyguladığını görmek için.

Exponential View. Teknolojinin işi ve toplumu nasıl yeniden şekillendirdiğine geniş açıdan bakmak için.

Diary of a CEO. Liderlik, karar alma, başarı psikolojisi ve yüksek performansın perde arkasını anlamak için.

Bir tane de kendi alanına en yakın olanı ekle. Defter senin, oda senin.

Bu yaklaşımı sadece kendi öğrenme sistemin için değil, rakip analizi için de kullanabilirsin. Hatta bir rakibin tüm içerik stratejisini birkaç dakikada haritalamak mümkün; bunun için NotebookLM AI Sidebar gibi ücretsiz araçlar işi ciddi biçimde hızlandırıyor.

Nasıl kurdum

Karmaşık değil.

notebooklm.google.com’a girdim, yeni bir defter açtım.

Adını koydum: “Yapay Zeka Odası”.

Kaynakları ekledim. Bölümlerin YouTube linkini yapıştırabiliyorsun, transkript ya da PDF yükleyebiliyorsun. Ben her podcast’in son bölümlerini attım.

İşlemesini bekledim. Her kaynağı okudu ve indeksledi.

İlk soruyu sordum: “Bu bölümlere göre, kurumsal bir ekipte yapay zekaya nereden başlamalıyım?”

Cevap kaynağıyla geldi. Her iddianın yanında küçük bir numara vardı. Tıkladım, tam olarak o cümlenin söylendiği bölüme, o dakikaya gitti.

Bir not: ücretsiz katman bir deftere 50 kaynak alıyor, günde 50 soru. Beş podcast’in seçili bölümleri için fazlasıyla yeter. Arşiv çok büyürse transkriptleri birkaç dosyada topluyorsun ya da üst pakete geçiyorsun. Eğer ücretli Gemini kullanıyorsanız bir deftere 300 kaynak alıyor.

Beş podcast tek bir ses değil

Bu defter tek bir akıl değil. Alanın en iyi seslerinin buluştuğu bir oda. Ve kimin cevap vereceğini soruyla ben seçiyorum.

Her birine en iyi olduğu şeyi sordum.

Kurumsal şirketlerde pilotlar neden ölçeğe çıkamıyor? Defter, veri hazırlığı ve sahiplik eksikliğinin altını çizen bölümleri önüme koydu, kaynağıyla.

Yatırımın geri dönüşü (ROI) sordum: yönetime hangi metrikle gidilir.

Uydurma yok. Uzmanın gerçek düşüncesi, benim gerçek soruma.

Bir sınır ve bir sonraki adım

NotebookLM düşünmek için harika. Ama bir sınırı var: tarayıcıda çalışıyor ve defter büyüdükçe yavaşlıyor. Günlük iş akışının içine oturmuyor. Danışmanların bir sekmede, işin başka yerde.

Bu ikisini birbirine bağlayınca asıl iş başlıyor.

Defterini Claude Code’a bağla

Çoğu insan burayı atlıyor, oysa bütün mesele burada.

Şu an danışmanların NotebookLM’de, senin işin bilgisayarında. Konuşamıyorlar. Bu adım onları konuşturuyor.

Teng Lin’in yazdığı açık kaynak bir skill var, adı notebooklm-py. Claude Code’un defterine doğrudan soru sormasını sağlıyor. Cevabı elle kopyalayıp taşımak bitiyor. Benim Claude Skill kütüphanemde var. Buradan ulaşabilirsin.

Bununla ilgili instagram içeriğime de göz at. Claude Code ile NotebookLM’i birleştirmenin yolu.

Artık Claude Code’a “bunu Eye on AI’a sor” diyorsun, cevap kaynağıyla geliyor.

Buna göre içerik planını çıkar

Danışmanların deneyimli. Şimdi onları kendi içeriğine göre kullanıyorsun.

Claude Code bilgisayarındaki dosyaları okuyabiliyor. Ona iki şey veriyorsun: danışmanların ve kendi içeriğin.

Bir klasöre kendi verini koydum: geçmiş yazılarım, LinkedIn analitiğim, içerik performans rakamlarım. Sonra tek bir prompt çalıştırdım:

Yapay Zeka Odası defterime ve bu klasördeki içerik verilerime erişimin var.
Danışmanım gibi davran.
1. İçerik performans rakamlarımı oku.
2. Yaptığım şeyle verinin işe yaradığını söylediği şey arasındaki en büyük boşluğu bul.
3. Cevabını defterdeki ilgili bölümlerle destekle.
4. Önümüzdeki 30 gün için bir içerik planı ver. Somut ol, benim rakamlarımı kullan.

Çıktı iki şeyi birleştiriyor: güvendiğim seslerin çerçevesi ve benim gerçek rakamlarım. “Haftada üç post at” gibi genel bir tavsiye değil, tam olarak benim boşluğuma göre bir plan.

Ay başında bir kere çalıştırıyorum. Odaya yeni bölümler ekledikçe plan da benimle güncelleniyor.

Sana verdiği üç şey:

1. Güvendiğin birine dayanan tavsiye, modelin tahmini değil.

2. Senin gerçek rakamlarına doğrultulmuş tavsiye, genel doğru değil.

3. Bir liste değil, tek bir aksiyon.

Bunu pazarlama tarafına taşımak istiyorsan:

NotebookLM, Claude ve ajan mantığını sadece öğrenmek için değil, içerik, rakip analizi ve kampanya yönetimi için çalışan bir sisteme dönüştürmek mümkün. Bunun için hazırladığım AI CMO Workshop’ta 30 dakikada çalışan bir AI CMO ajanı kuruyor, ilk pazarlama becerisini yüklüyor ve bunu şirkete ya da müşteriye nasıl paketleyeceğimize birlikte karar veriyoruz.

9 Temmuz 2026 · 19:30–22:30 · online canlı workshop

Kayıt: AI CMO Workshop

Sana sorum

Ben şunu düşünüyorum: çoğumuz yanlış şeyi biriktiriyoruz. Uzmanları kaydediyoruz ama hiç sorgulayamıyoruz, sadece tüketiyoruz. Oysa alanın en iyi seslerini, kendi sorunla karşılaştırabildiğin bir odaya çevirmek otuz dakikalık iş.

Böyle bir defter kursan, içine ilk hangi beş sesi koyardın? Yorumlara yaz, gerçekten merak ediyorum.

13 Haziran 2026’da ABD hükümeti bir ihracat kontrolü direktifi çıkardı. Anthropic’in en gelişmiş iki modeli Fable 5 ve Mythos 5’e, yabancı uyrukluların erişimi askıya alındı. Fiyatı ödemiştim, hesabım açıktı, dün gece aynı model kusursuz çalışıyordu. Sabah, hangi ülkenin vatandaşı olduğum yüzünden kapı yüzüme kapandı.

Dün kısıtlama gevşedi. Ama şimdi bile herkese aynı anda açılmıyor, ülke ülke açılıyor. Biz hâlâ Türkiye’ye ne zaman ve nasıl geleceğini takip ediyoruz.

Dürüst olayım. Ben o gün oturup kendi kurulumumu baştan kurmadım. Ama yeterince korktum. Çünkü işimin tamamı tek bir şirketin, tek bir modelin, tek bir hükümetin insafına bağlıydı. Ben buna “kurulum” diyordum. Aslında bir bağımlılıktı.

O korku beni araştırmaya itti. Bir model bir gecede kaybolduğunda çalışmaya devam eden bir kurulum nasıl kurulur? İşte bulduğum yol. Ben henüz uygulamadım. Ama iskeleti çıkardım, sen kopyalayabilirsin.

Şimdi konuya girelim.

İki yıl boyunca model seçmek kolaydı. Liderlik tablosunun tepesindekini seçerdin. Parayı öderdin. İşini yapardın. Çoğumuz öyle yaptık. Bütün iş akışını tek bir kapalı modele bağladın, çünkü en akıllısı oydu ve gerisini düşünmek zahmetliydi.

O mantık artık çalışmıyor. Fable 5 bunu bana canlı canlı gösterdi.

Ve tek örnek o değil. Aynı aylarda The Information bir haber yaptı: Meta kendi mühendislerine, rakiplerin araçları Claude Code ve Codex’i serbestçe kullanmayı bırakmalarını söyledi. Korku, rakip çıktıların kendi modeline sızmasıydı. Yine aynı dönemde Anthropic, OpenAI’ın API erişimini kullanım şartlarını ihlal gerekçesiyle kesti.

Bir ay içinde: bir hükümet en güçlü modelleri yabancılara kapattı, bir dev rakip araçları içeriden yasakladı, bir şirket bir başkasının erişimini kesti.

Gördüğün şey şu: erişim artık teknik bir mesele değil, politik bir mesele. Modelin, kalite ya da fiyatla hiç ilgisi olmayan sebeplerle bir gecede kaybolabilir. Yeni bir kural. Bir ticaret kavgası. Bir hukuk endişesi. Ya da senin lansman gününde bir sağlayıcı çökmesi.

Buna bir cevabın yoksa, elinde bir kurulum yok. Elinde bir bağımlılık var.

Önce şu kelimeyi netleştirelim: Açık Ağırlık (Open Source)

Terim havada uçuşuyor, kavramlar karışıyor.

Kapalı model: İstemini şirketin sunucusuna gönderirsin, onlar çalıştırır, cevabı geri gönderir. Modelin kendisine hiç dokunmazsın. Claude, GPT, Gemini böyle. Erişimini keserlerse iş biter. Fable 5’in bana yaptığı tam olarak buydu.

Açık ağırlıklı model: Şirket modelin dosyasını yayımlar. İndirirsin, kendi makinende ya da seçtiğin herhangi bir bulutta çalıştırırsın. Kimse geri alamaz. GLM-5.2, DeepSeek V4, Qwen, Kimi, Llama bu grupta.

Bir açık ağırlıklı modeli bir kez indirdin mi, hiçbir yasak ona ulaşamaz. Bir talimat, bir şirketin modeli sunmasını durdurabilir. Diskinde duran bir dosyayı geri çağıramaz.

Kapatılamayan kurulumun tüm fikri bu. Ağırlıklara sahip ol, ya da en azından bir açık ağırlıklı seçeneği hep sıcak tut. Dışarıdan kilitlenemeyen bir kapı her zaman elinin altında olsun.

Bir uyarı: 2026’da açık modeller, aradaki farkı kapattı. Bağımsız kıyaslamalarda kodlama ve ajan işlerinde en iyi açık modeller, kapalı sınırın birkaç puan gerisinde. Çoğu da token başına kat kat ucuz. En güçlülerin büyük kısmı Çinli laboratuvarlardan çıkıyor. Batıdan da Meta’nın Llama’sı, Google’ın Gemma’sı, Mistral var. Yani “açık” artık “zayıf” demek değil.

Kurulum dört kattan ibaret

Bir veri merkezine ihtiyacın yok. Temel bir sürümü bir öğleden sonrada ayağa kaldırmak mümkün. Başlangıç maliyeti sıfırla elli dolar arası. Ücretsiz katmanlar ve küçük bir kredi bakiyesiyle başlanıyor, sonra sadece kazandıran parça büyütülüyor.

Dört katman şu:

Katman 1, Modeller. Farklı üreticilerden, farklı lisanslardan iki üç açık ağırlıklı model. Güvendiğin.

Katman 2, Erişim. Onları çalıştırma yolu. Kendi makinende yerel, bir bulutta barındırılmış, ya da ikisi birden.

Katman 3, Yönlendirici. Her isteği doğru modele gönderen ve bir model düşünce otomatik yedeğe geçen tek bir giriş noktası.

Katman 4, Gizlilik. Hangi verinin nereye gideceğine dair kurallar. Hassas iş kendi sınırının içinde kalsın.

Şimdi her katmanı nasıl kuracağını tek tek yazayım.

Adım 1: Kendi bağımlılığını çıkar (15 dakika)

Koruyamadığın bir kurulumu haritalayamazsın. O yüzden ilk iş, bir model kaybolursa neyin durduğunu bulmak.

Yapay zeka dokunan her iş akışını listele. Kodlama yardımcın. İçerik taslakların. Araştırma özetlerin. Müşteri raporların. Her birinin bugün hangi tek modele bağlı olduğunu yaz.

Sonra her satır için acımasız soruyu sor: bu model bu gece yok olsa, yarın neyim durur?

Bu işi hızlandırmak için hazırladığım istem şu. Hâlâ kullanabildiğin bir asistana yapıştır.

Yapay zeka kurulumumu tek noktadan çökme riskine karşı denetlemene ihtiyacım var.

Yapay zekayı şunlar için kullanıyorum:
[İŞ AKIŞLARINI YAZ, örn. "Cursor'da kod incelemesi", 
"müşteri raporu taslakları", "haftalık araştırma özetleri"]

Her iş akışı için bana şunu söyle:
1. Hangi model/sağlayıcıya bağlı
2. O model aniden erişilemez olsa ne durur
3. O iş akışı ne kadar kritik (bloke eder / can sıkar / olsa iyi olur)
4. O görev için en iyi tek açık ağırlıklı yedek model

Kritikliğe göre sıralı bir tablo çıkar. Model adlarını net yaz.

Çıkan tablo senin tehdit haritan. “Bloke eder” satırları önce onaracağın yer. Gerisi bekleyebilir.

Araştırırken herkesin söylediği ortak şey şu: bütün risk genelde bir iki iş akışında toplanıyor. Her şeyi sağlamlaştırman gerekmiyor. Sadece gerçekten canını yakacak olanı.

Adım 2: İki katmanlı model seti seç

Kapatılamayan kurulumun ana hamlesi basit. Asla tek modele bağlı çalışma. İki tane seç. Bir iş motoru, trafiğinin çoğunu taşıyan. Bir yedek, aynı sebeple çökmeyecek olan.

Tipik kurgu şu: iş motoru olarak barındırılmış bir açık model, kodlama ağırlıklı işler için. Yedek olarak farklı bir üreticiden, kendi makinende yerel çalışan daha küçük bir model.

Yedeğin işe yaraması için tek şart var: iş motorundan, yasaklara ve çökmelere yol açan şeylerde farklı olmalı.

Farklı üretici, böylece bir şirketin sorunu senin sorunun olmaz. Farklı ülke, böylece bir hükümetin kuralı senin duvarın olmaz. Bunu artık teoriden bilmiyorum, Fable 5’te yaşadım. Farklı lisans, böylece bir hukuki değişiklik seni bloke etmez. Farklı erişim yolu, biri barındırılmış biri yerel.

Tek bir yasak, çökme ya da lisans değişikliği seni sıfıra indiremesin.

Hassas iş için tersine çevir. Yerel modeli iş beygiri, barındırılmış modeli sadece taşma için kullan.

Araştırmanın bana öğrettiği tek cümle şu: yedeğin ham puanını fazla dert etme. Her zaman açık olan biraz daha zayıf bir model, gitmiş olan bir sınır modelini döver. Erişilebilir, parlaktan iyidir.

Adım 3: Erişim katmanını kur

Modelleri nasıl çalıştıracağına karar ver. Üç yol var, çoğu insan ikisini karıştırıyor.

Yerel çalıştırma. Modeli kendi makinende çalıştırırsın. Hiçbir şey bilgisayarından çıkmaz. API anahtarı yok, aylık fatura yok, kimsenin ulaşabileceği bir kapatma düğmesi yok. İki araç işin neredeyse tamamını görüyor: Ollama ve LM Studio. İkisi de tek komutla kuruluyor ve OpenAI biçiminde bir yerel sunucu açıyor. Bu artık hobiciler işi değil. Ollama’nın açıkladığı rakama göre araç, 2026’nın ilk çeyreğinde aylık 52 milyon indirmeyi geçti.

Ne çalıştırabileceğin, belleğine bağlı. 8 GB’lık bir dizüstünde küçük modeller, otomatik tamamlama ve hafif sohbet için yeter. İyi bir ekran kartıyla 14 ila 32 milyar parametreli modeller, ciddi yerel kodlamanın tatlı noktası. Apple Silicon’lu bir Mac’te paylaşımlı bellek sayesinde çok daha büyükleri.

Yerel çalıştırmayı mümkün kılan numara nicemleme. Modeli sıkıştırıp sığdırıyorsun. 4-bit sıkıştırma başlangıç standardı: aşağı yukarı dörtte bir bellek, kalitede zar zor fark edilen bir kayıp. Model ağırlıkları için JPEG gibi düşün.

Barındırılmış çalıştırma. Açık ağırlık özgürlüğünü koruyorsun ama donanımı atlıyorsun. Bir sağlayıcı modeli çalıştırıyor, sen API’yi çağırıyorsun. Biri yasaklar ya da çökerse, aynı açık modeli başka bir sağlayıcıya taşıyorsun.

İşte sessiz süper güç: bu sağlayıcıların neredeyse hepsi OpenAI biçimini konuşuyor. Sağlayıcı değiştirmek, bir adres ve anahtar değişikliğinden ibaret. Seni tuzağa düşürülemez yapan şey bu taşınabilirlik.

Yönlendirici. Her şeyi birbirine bağlayan katman. Önüne oturuyor, tek istek gönderiyorsun, o hangi modele gideceğini seçiyor ve çökmeyi yönetiyor. Başlangıç için en çok önerilen OpenRouter, tek anahtar yüzlerce model.

Adım 4: Otomatik yedeği kur

Burada iki iş var. İkisi de tek bir korkuya iniyor: ortada kalmamak.

Ana modelde çalışırsın. Yasaklandığı, çöktüğü ya da limite takıldığı anda, listendeki sıradaki model devreye girer ve uygulaman hiç durmaz. Gecenin ikisinde telaş yok. Bu sıralı listeye “yedek zinciri” deniyor. OpenRouter’da tek bir alan:

{
  "model": "z-ai/glm-5.2",
  "models": ["z-ai/glm-5.2", "deepseek/deepseek-v4", "google/gemma-4"],
  "messages": [{ "role": "user", "content": "..." }]
}

GLM çökerse DeepSeek’i, sonra Gemma’yı dener. Üç üretici, üç ülke, tek istek. Sıfıra yasaklanamayan bir kurulum.

İkinci iş, hangi işi hangi modele göndereceğin. Kolay ve yüksek hacimli işi ucuz modele, zor yüzde onu pahalı modele. İstemleri zorluğa göre ayıran bir yönlendirme, basit çağrılarda kaliteyi bozmadan maliyeti ciddi düşürüyor. Çünkü trafiğinin çoğu artık pahalı modele değmiyor.

Kodun tamamı bir adres değişikliğinden ibaret. Bir ana, bir yedek:

python

# Sözde kod, tüm desen beş satırda
client = OpenAI(base_url=ANA_URL, api_key=ANA_ANAHTAR)
try:
    yanit = client.chat.completions.create(model=IS_BEYGIRI, messages=mesajlar)
except (RateLimit, ProviderDown):
    client = OpenAI(base_url=YEDEK_URL, api_key=YEDEK_ANAHTAR)
    yanit = client.chat.completions.create(model=YEDEK, messages=mesajlar)

Ücretsiz katmanlarda bir not: başarısız bir istek bile günlük kotanı yakar. Kontrolsüz bir yeniden deneme döngüsü, hiçbir şey üretmeden seni kurutur. Geri çekilmeli yeniden deneme ekle.

Adım 5: Gizliliği kapat

Kapatılamayan bir kurulum aynı zamanda sızdırmayan bir kurulum olmalı. Verinin nereye gittiği, hangi modeli kullandığın kadar önemli.

Çinli modellerin barındırılmış API’leri çok iyi. Ama bu API’ler verini o ülkenin yasalarına tabi sunuculardan geçirebilir. Modelin açık ağırlıkları serbest lisanslı, yani aynı modeli kendi sınırının içinde barındırmak veri yolu endişesini ortadan kaldırıyor, maliyet ve özgürlük kazancını koruyor. Regülasyonlu ya da hassas iş için çoğu zaman kararı belirleyen bu.

Araştırınca çıkardığım kural net oldu. Hassas veri, yerel ya da kendi barındırdığın açık model, hiçbir şey kontrolünden çıkmaz. Regülasyonlu veri, barındırılmış ama bölge içi bir sağlayıcıya sabitli. Gerisi, yönlendiricinin arkasında en ucuz güvenilir barındırılmış model.

Lisanslar burada ısırıyor. Ticari bir ürünü hukuk süzgecinden geçireceksen, Apache 2.0 ve MIT lisanslı modeller en hızlı temize çıkanlar. Değiştirilmiş lisanslara dikkat.

Şimdi denemen için bir şey

Eğer bu yazıyı okurken “benim de her şeyim tek modele bağlı” dediysen, bir deney yap. Ben de listemin ilk sırasına bunu koydum.

Bu hafta yaptığın gerçek beş görevi al. Her birini iş beygirinden ve bir açık ağırlıklı yedekten geçir. Çıktıları yan yana puanla. Kurmak için hazırladığım istem:

İki yapay zeka modelini [GÖREV, örn. "müşteri e-postası taslağı"] için 
karşılaştırıyorum.

İşte kendi işimden 5 gerçek örnek:
[5 GERÇEK GİRDİ YAPIŞTIR]

Her örneği iki modelde de çalıştıracağım. Bu göreve özel önem taşıyan 
(genel değil) 4 kritere göre 1-5 puanlık basit bir puan kartı kur. 
Sonra hangi modeli ne zaman kullanacağıma dair tek cümlelik bir kural ver.

Her seferinde kazanan modeli aramıyorsun. Şu satırı arıyorsun: X için iş motorunu kullan, Z için Y’ye düş. O kuralı yaz. O kural senin kurulumun.

Kapalı sınırın hâlâ doğru olduğu yer

Açık ağırlık her zaman cevap değil. Günde birkaç yüz istekten azdaysan, tek API anahtarının sadeliği her tasarruftan iyidir. Bir damla için yönlendirici kurma. Görev gerçekten sınır düzeyinde zorsa, en iyi kapalı modeller belirsiz akıl yürütmede hâlâ gerçek bir fark yaratıyor. Orada kullan. Ben de Fable 5’i, Türkiye’ye açıldığında en zor işler için kullanmaya devam edeceğim.

Amaç “kapalı model kullanma” değil. Amaç “yerine koyamayacağın tek bir modele bağımlı olma.” Kapatılamayan bir kurulum, pekâlâ bir kapalı model içerebilir. Yeter ki bir yönlendiricinin arkasında dursun ve altında bekleyen bir açık model olsun.

Son söz

Fable 5’in İstanbul’a kapandığı o sabah bana bir şey öğretti. Sorun modelin kalitesi değildi, dünyanın en iyisiydi. Sorun benim, kapatma düğmesini başkasına vermiş olmamdı. Üstelik o düğme artık bir şirketin bile değil, bir hükümetin masasındaydı.

Kurulumu kurmak bir öğleden sonra. Onu hiç düşünmemek, bir sonraki direktifte sıfıra inmek.

Sen de tek fişe mi bağlısın, yoksa yedek bir kapın var mı?

Bu bültende her hafta yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, araştırdığım, denediğim, işe yarayanı ayıkladığım şeyleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

#YapayZeka #AcikAgirlik #OpenWeight #YapayZekaStratejisi