Muhammed Sevimli

Artık Çin’e Dünya’nın fabrikası demek doğru değil, Dünya Çin için bir pazaryeri olmuş durumda 👇 Çin’in 1980’lerde başlattığı üretim ve ihracat atağı bilindiği üzere artarak devam etti ve 2010’ların başında zirveye ulaştı. Ancak son yıllarda olay farklı bir noktaya geldi. Uzun yıllardır hayatımızda olan “Made in China” konsepti bildiğimiz konsept olmaktan çıktı. Gelin detaylara inelim 👇

@fatihguner Wow 🔥🔥🔥

Komünite Space'de Türkiye maçlarını birlikte izleme fikri? Sabahın köründe?

@ssarisen 256 🍀

300 abone olursa düzenli video çekmeye başlıyorum. elinizi korkak alıştırmayın lütfen :)

Opus 4.8 çıktı. 4.7 ile aynı fiyatlandırma. Hızlı modda da 2,5 kat hız alabiliyorsunuz ve daha önceki hızlı moddan 3 kat daha ucuz fiyatlamışlar. Süper karmaşık görevler için yeni Dinamik İş Akışı modunu çıkarmışlar. Aynı zamanda 'Ultracode' modu ile düşünme seviyesini xhigh'a ayarlayıp, ancak aynı Claude'un Dinamik İş Akışları'nın ne zaman kullanılacağına karar vermesini sağlayabiliyorsunuz. Deneyelim bakalım.

Google, arama kutusunun nasıl çalışacağı konusunda büyük bir güncelleme duyurdu. Bu değişikliğin potansiyel müşterilerin markanızı nasıl bulacağı üzerinde önemli bir etkisi olacak. Yıllar sonra gelen bu değişim basit bir tasarım değişikliği değil. Burada daha büyük bir davranış değişimi var. Yıllarca internet araması anahtar kelime üzerine kuruldu. Kullanıcı ne istediğini mümkün olduğunca kısa kelimelere sıkıştırdı. Google da bu kelimelerden niyeti tahmin etmeye çalıştı. Şimdi denklem değişiyor. Arama kutusu artık sadece cevap isteyen bir alan değil. Sorunun kendisini de kullanıcıyla birlikte kuran bir arayüz haline geliyor. Niyet. Bağlam. Dosya. Görsel. Video. Chrome sekmesi. Sürekli takip edilecek kaynaklar. Bunların tamamı aynı arama deneyiminin parçası olmaya başlıyor. Bu, markalar için de önemli bir kırılma. Çünkü yeni dönemde mesele sadece “Google’da hangi kelimede kaçıncı sıradayım?” olmayacak. Daha doğru soru şu olacak: Ben, yapay zekanın güvenilir kaynak olarak başvuracağı havuzun içinde miyim? Bunun cevabı daha fazla içerik üretmekle değil, daha derin ve güvenilir bir bilgi mimarisi kurmakla verilecek. Yüzeysel SEO zayıflıyor. Kaynak olabilen marka güçleniyor. Arama artık sayfa bulmaktan çok, karar sürecini organize etmeye doğru gidiyor.

Her tekrar eden iş sistem değildir. Bazı işler sadece checklist ister. Bazıları sahiplik ister. Bazıları hafıza ister. Bazıları risk sınırı ister. Ayrım burada başlar: İş tekrar ediyor diye büyütülmez. İş karar üretmeye başladığında sistemleşir.

Shopify tarafında yeni araçlar yine aynı şeyi gösteriyor: Mağaza kurmanın eşiği düşüyor. Bu iyi haber. Ama aynı zamanda eski avantajların bir kısmının bittiği anlamına geliyor. Eskiden “profesyonel görünen mağaza” başlı başına fark yaratabiliyordu. Tema, ürün sayfası, görsel düzen, temel otomasyon. Bugün bunlar daha hızlı üretilecek. Yani soru değişiyor. Yanlış soru: “Mağazayı ne kadar hızlı açarız?” Doğru soru: “Açılan mağaza neden güven verir, neden satın aldırır, neden tekrar ettirir?” İlk soru üretimle ilgili. İkinci soru işletmeyle ilgili. E-ticarette gerçek kaldıraç genelde burada başlıyor: Ürün vaadi net mi? Sayfa güven veriyor mu? İlk satın alma sonrası akış var mı? Ölçüm düzgün mü? Kazanan ürün ve mesaj tekrar ediliyor mu? Araç bu soruların yerine geçmiyor. Teknik eşik düştükçe sistem eşiği yükseliyor. Daha fazla kişi mağaza açacak. Daha az kişi o mağazayı ölçen, düzelten, güven veren ve zamanla büyüten yapıyı kuracak. Fark orada oluşacak. Benim e-ticarette gördüğüm ana değişim bu: Hız artık avantaj değil. Hızlı üretip dağılmamak avantaj. Güzel görünen mağaza yetmeyecek. Güven veren, ölçülen ve tekrar eden mağaza gerekiyor.

@shannholmberg Good distinction. The trap is turning every repeated task into a “system”. A checklist is enough when the task has low context and low risk. It becomes a real system when it needs memory, judgment, ownership and feedback loops. That boundary matters more than the tool choice.

when should a Hermes workflow become a specialist agent instead of just a skill/s? my rough rule: one repeatable action → skill separate memory, credentials, tools, risk boundaries, recurring jobs, skill-chains → specialist agent marketing examples: “format this article for X” = skill “run my founder-led content system from idea → draft → verifier → publish → 72h feedback” = specialist agent “summarize this sales call” = skill “monitor calls, extract objections, update ingest company brain and give a report to the sales rep” = specialist agent “check this article for SEO basics” = skill “run SEO from keyword seed → SERP research → outline → draft → internal links → publishing checklist” = specialist agent “write 10 ad hooks” = skill “own paid creative research, angle generation, and weekly test planning” = specialist agent new shiny agents can easily feel productive, but in most cases its false, be strict and spend time on quality automations & workflow

İyi içerik sadece dikkat çekmez. Bir fikri tekrar eder. Bir problemi netleştirir. Bir tercihi kolaylaştırır. Bir güven izi bırakır. Bu yüzden içerik takvimi ile içerik sistemi aynı şey değil. Takvim ne zaman paylaşacağını söyler. Sistem neden hatırlanacağını kurar.

Bu yazımın en önemli cümlesi şu: “Bizi gören doğru insan, 30 gün sonra neden hatırlasın?” Bence büyüme stratejisinin en ihmal edilen sorusu bu. Çünkü çoğu sistem erişimi ölçüyor. Hafızayı ölçmüyor.

@krishna18421 I’d slightly reframe it. Agents are not just “new apps.” They are closer to an operating layer between existing apps, company context, and human decisions. RAG gives memory. MCP gives access. Skills give repeatable behavior. Approval points keep the system sane.

MCP vs RAG vs Skills - Understanding architectures that improve AI agents 𝗕𝗲𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗯𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 𝗮𝘁 𝗔𝗜 𝗶𝗻 𝗷𝘂𝘀𝘁 𝟭 𝗺𝗶𝗻𝘂𝘁𝗲 𝗮 𝗱𝗮𝘆. 𝗚𝗲𝘁 𝘁𝗵𝗲 𝗔𝗜 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 𝘀𝗺𝗮𝗿𝘁 𝗹𝗲𝗮𝗱𝗲𝗿𝘀 𝗿𝗲𝗮𝗱. 𝗦𝗶𝗴𝗻 𝘂𝗽 𝗳𝗿𝗲𝗲 𝗻𝗼𝘄 → aiforleaders.com Here are the 3 Core Pillars of Every AI Agent's Context Here's why MCP, RAG and Skills are now unavoidable... Before we dive in, here's why all 3 exist in the first place: Every AI Agent struggles with 3 core problems: - Connecting to external tools requires writing custom API code every time - Answering accurately from knowledge it was never trained on - Repeating the same instructions in prompts; wasting tokens on every single call MCP, RAG, and Skills were each built to solve exactly one of these problems. 📌 1\ MCP \(Model Context Protocol\) MCP eliminates the need to write custom API integration code every time your agent needs to connect to an external tool. How it works: - User sends a query → MCP Client selects the right server - LLM processes the request and routes it to the MCP Server - Server \(Slack, Qdrant, Brave Search\) responds with the relevant data - Final output is returned back to the user Key insight: Without MCP, every new tool connection means new custom code. With MCP, your agent plugs into any server through one standardized protocol. Use when: You want your agent to access external tools and services without rebuilding integrations from scratch each time. 📌 2\ RAG \(Retrieval Augmented Generation\) RAG gives your agent memory-enabled retrieval, so it reasons over knowledge it was never trained on, instead of hallucinating answers. How it works: - Data sources are chunked → converted into embeddings - Stored as dense vectors inside a Vector DB - User query triggers a search → most relevant chunks are retrieved - Retrieved info + query + system prompt → fed into the LLM → Output Key insight: Without RAG, agents confidently make things up. With RAG, they retrieve first, then reason. Use when: You want your agent to reason over large, dynamic knowledge bases with accuracy and context. 📌 3\ Agent Skills Skills stop your agent from wasting tokens by repeating the same instructions in every single prompt. How it works: - User query → LLM sends a Skill Request to the Skill Manager - Skill Manager retrieves the right skill using stored prompts and actions - Tools like Git, Docker, Python Interpreter, and Shell are triggered - Skill data flows back to the LLM → Final Output is delivered Key insight: Without Skills, you bloat every prompt with repeated instructions. With Skills, your agent loads only what it needs, exactly when it needs it. Use when: You want reusable, token-efficient actions your agent can execute without being re-instructed every time.

This is the less glamorous but more important layer of the agent shift. Models get attention. Connectivity creates operational value. The real bottleneck is increasingly: clean APIs, reliable tool calls, good SDKs, permission boundaries, and human approval points. That is where agents become usable in actual companies.

Anthropic is acquiring @stainlessapi, an SDK and MCP server platform that has powered every Anthropic SDK since the earliest days of our API. Read more: anthropic.com/news/anthropic…

Shopify tarafındaki asıl değişim “mağaza daha hızlı kurulur” değil. Asıl değişim şu: Mağaza datası, tema, ürün mantığı, admin aksiyonları ve geliştirme workflow'ları aynı agent katmanına yaklaşmaya başlıyor. E-ticarette farkı tool değil, bu katmanı nasıl çizdiğimiz belirleyecek.

Büyüme problemi dediğimiz şey çoğu zaman trafik problemi gibi algılanıyor. Trafik geliyor. İçerik görülüyor. Profil ziyaret ediliyor. Site açılıyor. Ama güven birikmiyorsa, büyüme pahalılaşıyor. Yanlış teşhis şu: “Daha çok reklam lazım.” “Daha çok post lazım.” “Daha agresif teklif lazım.” “Daha fazla görünürlük lazım.” Bazen evet. Ama çoğu zaman eksik olan şey görünürlük değil. Güven hafızası. Güven hafızası şudur: Bir insanın seni ilk gördüğü an ile satın almaya, başvurmaya, takip etmeye veya tavsiye etmeye hazır olduğu an arasında biriken iz. Bu iz tek postla oluşmaz. Tek landing page ile oluşmaz. Tek kampanya ile oluşmaz. Tekrarla oluşur. Ben bunu 4 katmanda düşünüyorum: 1. İlk izlenim Ne yaptığın 5 saniyede anlaşılıyor mu? 2. Tekrar Aynı fikri farklı formatlarda tutarlı anlatıyor musun? 3. Kanıt Söylediğin şeyin arkasında örnek, süreç veya sonuç var mı? 4. Sürtünme İnsan karar vermek istediğinde yol net mi? E-ticarette de böyle. Premium hizmette de böyle. SaaS’ta da böyle. Kişisel markada da böyle. İnsanlar çoğu zaman ilk temasta karar vermez. Önce anlamaya çalışır. Sonra karşılaştırır. Sonra unutmazsa geri döner. Unutmuyorsa sistem çalışıyordur. Bu yüzden “daha çok içerik” tek başına çözüm değil. İçerik hafıza üretmiyorsa sadece akış doldurur. Tasarım güven üretmiyorsa sadece güzel görünür. Teklif net değilse sadece fiyat konuşulur. Takip sistemi yoksa ilgi soğur. Büyüme burada sızar. Benim için iyi büyüme sistemi şu soruyla başlıyor: “Daha fazla kişiye nasıl ulaşırız?” değil. “Bizi gören doğru insan, 30 gün sonra neden hatırlasın?” Bu soruya cevap yoksa trafik sadece maliyet üretir. Sistem kalır. Gürültü dağılır.

Büyüme bazen trafikle değil, hafızayla çözülür. İnsan seni gördü. Anladı mı? Hatırladı mı? Güvendi mi? Geri dönecek yolu buldu mu? Bu 5 soruya cevap yoksa daha fazla görünürlük sadece daha pahalı bir belirsizlik üretir.

Oteller için direkt rezervasyon sadece “web sitesinden satış” değil. Misafirin OTA yerine seni seçmesi için 4 şey gerekir: - Güven veren web sitesi - Net fiyat / avantaj anlatısı - Hızlı yanıt sistemi - Konaklama sonrası tekrar ilişki Kanal değil, güven sistemi kuruyorsun.

AI araçları e-ticarette hız verir. Ama kötü ürün verisini, dağınık stok takibini, belirsiz iade sürecini ve zayıf marka dilini de aynı hızla büyütür. Bence doğru sıra: 1. Teklif netliği 2. Operasyon SOP’si 3. Veri standardı 4. Otomasyon Araç en son gelir.

@rohanpaul_ai The underrated skill won’t be “using agents” alone. It will be knowing how to break a goal into roles, constraints, context and feedback loops. That’s basically systems thinking, but taught much earlier and with much faster tools.

China: a 10-year-old casually gets a Mac Studio for “raising lobsters,” aka letting multiple AI agents work together like a tiny digital crew. “The world of the future belongs to those who understand Tokens.” Meet the AI-native children.

@Polymarket The important nuance: agents don’t just replace tasks, they expose which parts of the workflow were never clearly defined. In high-skill work, the leverage is often in designing the control points: what the agent can decide, what it must escalate, and what humans still own.

NEW: Citadel CEO Ken Griffin says AI agents are now automating “extraordinarily high-skilled” finance jobs.

Shopify’ın AI Toolkit hamlesi bence e-ticaret tarafında net bir yön gösteriyor. Mesele artık sadece “mağazayı yönetmek” değil. Ürün, içerik, kampanya, rapor ve teknik operasyonu AI agent’larla aynı akışa bağlayabilmek. Prompt bilen değil, sistemi kuran avantajlı olacak.

AI agent’lar için asıl mesele “hangi prompt daha iyi?” değil bence. Asıl mesele şu: Agent benim işimi hatırlıyor mu? Karar geçmişimi biliyor mu? Tekrarlayan iş akışlarına bağlanabiliyor mu? Çıktıyı aksiyona çevirebiliyor mu? Prompt iyi olabilir. Ama bağlam yoksa her seferinde sıfırdan başlarsın. Benim kafamda gerçek kırılım burada: Dağınık operasyon + güçlü AI = daha hızlı kaos. Net sistem + iyi agent = kaldıraç.