RamboNecati

@TugserOkur Bu goal fena bir şeymiş. Nasıl aktif oluyor

Codex Goal özelliğin'i deniyorum. Sonuç: Gayet başarılı çalışıyor. İstediğim hedefi veriyorum, uzun süre uğraşıyor ama sonunda işi gerçekten toparlayıp doğru noktaya getiriyor. Örnek testte: - Süre: 1 saat 34 dakika - Token: 965K - Model: Codex 5.5 High - İş: AWS Cognito Managed Login Branding’i CloudFormation üzerinden drift yaratmadan güncellemek Bence burada önemli nokta şu: AI agent’lar artık sadece küçük kod parçaları yazmak için değil, uzun süren infra/refactor/security işleri için de kullanılabilir hale geliyor. Ama maliyet tarafı hâlâ dikkat istiyor. Goal skill iyi sonuç veriyor fakat: - Uzun sürüyor - Çok token harcıyor - Workflow iyi kurgulanmazsa maliyet artıyor Şu an asıl odaklandığım konu: AI agent workflow’unu nasıl daha hızlı, daha ucuz ve daha güvenilir hale getirebilirim?

OpenClaw ile projeye security test yaptırıyorum. Kod tarafında epey fix attım ama şunu tekrar gördüm: Security’de “ben kontrol ettim” demek yetmiyor. İllaki gözden kaçan yerler oluyor. Bu yüzden projeye adeta AI sürüsü salıyorum: - XSS - CSP - Clickjacking - Cookie security - Stripe - Cognito - Privacy/ToS - macOS binary güvenliği Bazı testlerde temiz sonuç alırken, bazı yerlerde hâlâ kritik bulgular çıkıyor. Özellikle macOS binary tarafında transcript şifreleme gibi noktalar gözden kaçabiliyor. Şu an amacım workflow’u daha sistemli hale getirmek: 1. AI agent’lar security test yapsın 2. Bulguları önceliklendirsin 3. Fix önerisi çıkarsın 4. Fix sonrası tekrar test etsin 5. Sonuçları raporlasın AI ile security review workflow’u kuran veya agent swarm kullanan varsa deneyimlerini duymak isterim.

@TugserOkur Amazon’da 1 milyon posta 100 $ mı ? Bedava gibi bir şey

Creagency SaaS uygulamamızda Resend kullanmıştık. Yeni uygulamamda Amazon SES denemeye karar verdim. Entegrasyonu yaptım, şimdi production’da test edeceğim. Fiyat avantajı ciddi görünüyor. Kurulum da beklediğimden daha basit ilerledi. Cloudflare Email Sending de mantıklı bir seçenek gibi duruyor. Özellikle zaten DNS, domain veya güvenlik tarafında Cloudflare kullanıyorsanız, ekstra operasyon yükü oluşturmadan aynı ekosistem içinde kalmak avantaj olabilir. Bence e-posta gönderimi artık giderek commodity bir servise dönüşüyor. SaaS tarafında karar şu noktaya geliyor: güvenilir teslimat + düşük maliyet + makul kurulum eforu.

Benim yaptığım projelerin çoğu aynı yerden başlıyor: Kendi problemim. Önce “bunu kendim için çözmem lazım” diyorum. Sonra çözüm işe yaramaya başlayınca fark ediyorum ki bu problem sadece bende yok. Son dönemde bu şekilde birkaç ürünü yavaş yavaş ürünleştirmeye başladık. creagency. ai yayında. nodestory. ai geliştirme aşamasında. Terminal ve Speech to Text uygulamam da çok yakında kullanıma açılacak. Creagency ile sosyal medya hesaplarınızı tek bir yerden yönetebiliyorsunuz. Bir platformdan 5-10 hesabı kontrol etmek, içerik süreçlerini daha düzenli hale getirmek mümkün. Yeni platform destekleri de yolda. Nodestory ise görsel, video ve workflow tabanlı içerik üretimi tarafında geliyor. Ürün tanıtımları, reklam kreatifleri, pazarlama görselleri ve video akışları için kullanılabilecek bir yapı kuruyoruz. Geliştirme tarafında en çok Codex kullanıyorum. Yanına da MiniMax, Kimi, GLM gibi modelleri koyunca süreç ciddi anlamda hızlanıyor. Codex özellikle sıfırdan tasarım üretirken bazen zayıf kalabiliyor. Ama net örnek, doğru context ve açık görev verirseniz geliştirme tarafında gayet iyi çalışıyor. Kısacası kendi ihtiyaçlarımdan çıkan küçük çözümler, yavaş yavaş gerçek ürünlere dönüşüyor. Bu tarafı inşa etmek gerçekten keyifli.

Claude tarafında çok kritik bir kırılma yaşanıyor. Konu sadece “Claude’a birkaç eklenti geldi” değil. Claude artık Blender, Autodesk Fusion ve Adobe ekosistemindeki araçlarla doğrudan çalışmaya başlıyor. Blender’da sahneyi analiz edebiliyor, debug edebiliyor, objelere toplu değişiklik uygulayacak script yazabiliyor. Fusion tarafında doğal dilden 3D modelleme aksiyonlarına geçiş mümkün hale geliyor. Adobe tarafında ise Photoshop, Illustrator, Premiere, Firefly, Lightroom ve InDesign gibi 50+ araca doğal dil üzerinden erişim geliyor. Bence burada asıl önemli şey şu: AI artık sadece “fikir veren chatbot” olmaktan çıkıp, kullandığımız profesyonel yazılımların içinde iş yapan bir operatöre dönüşüyor. Bugün: “Şu sahneyi analiz et” “Bu objelere toplu değişiklik uygula” “Bu tasarımı farklı platform formatlarına çevir” “Bu modeli üretilebilir hale getirmek için adımları hazırla” gibi istekler konuşuluyor. Yarın bunun karşılığı çok daha büyük olacak: Tasarımcı, 3D artist, video editör, ürün geliştirici ve mühendis için AI; ayrı bir uygulama değil, doğrudan workflow’un parçası olacak. Benim gördüğüm yön net: Chatbot dönemi azalıyor. Tool-native agent dönemi başlıyor. Asıl rekabet de burada olacak: En iyi model kim? değil. En iyi model, gerçek araçların içinde ne kadar iyi çalışıyor? Sizce bu gelişme yaratıcı işleri hızlandırır mı, yoksa profesyonel araçları kullanma şeklini tamamen değiştirir mi?

@altudev @TugserOkur Helal sizlere. Elinize sağlık başarılar

2 ay önce @TugserOkur ile sosyal medya hesaplarımızı daha da büyütmemiz ve daha fazla platforma yayılmamız gerektiğini konuşuyorduk. Bu yüzden piyasadaki araçlara bakmaya başladık. Ama gördük ki birçok platform ya API desteği sunmuyor ya da agent desteğini çok kısıtlı veriyor. Bizim vizyonumuz ise çok daha farklıydı. Bu aracı; OpenClaw, Hermes Agent gibi agentlarla entegre edip, onlara yazdığımız tek bir tweet’i vererek bunu 5 farklı platforma uygun şekilde düzenletmek ve otomatik olarak paylaşmalarını sağlamaktı. :) Biz de kolları sıvadık. Yoğunluğumuz olmasına rağmen bu işi yan tarafta vibe coding ile çıkarabileceğimize inandık ve Creagency’yi kodlamaya başladık. Tamamen vibe coding ile, sosyal medya platformlarındaki hesaplarınızı tek yerden yönetebileceğiniz bir SaaS uygulamasını; devam eden diğer projelerimizle de ilgilenirken, iki kişi olarak 2 ayda sıfırdan geliştirdik. Backend tarafında Codex, frontend tarafında ise MiniMax + Kimi kullanarak fullstack bir ürün geliştirdik.

@TugserOkur @altudev Çok güzel olmuş 🤌 elinize sağlık. Başarılar diliyorum.

Bu süreç gerçekten çok keyifliydi. @altudev ile başta sadece kendi sosyal medya akışımızı daha iyi yönetmek için konuşuyorduk. Sonra “piyasadakiler bizim istediğimiz agent-first yapıyı vermiyor, o zaman kendimiz yapalım” dedik. 2 kişi, 2 ay, full vibe coding. Backend’de Codex, frontend’de MiniMax + Kimi. Creagency benim için sadece bir SaaS değil; AI ile küçük ekiplerin ne kadar hızlı ürün çıkarabileceğinin canlı örneği. Bu proje benim için şunu tekrar kanıtladı: Artık iyi bir fikir + doğru agent workflow’u + iyi model kombinasyonu ile 2 kişilik küçük ekipler, eskiden çok daha büyük ekiplerin aylarca uğraştığı ürünleri çıkarabiliyor. Tek bir içeriği ver → agentlar farklı platformlara göre düzenlesin → otomatik paylaşım akışına girsin. Backend’de Codex, frontend’de MiniMax + Kimi ile ilerledik. Vibe coding sadece “hızlı kod yazmak” değil; doğru kullanıldığında ürün çıkarma şeklini tamamen değiştiriyor.

@TugserOkur Kral chatgpt diyorsun

🚀 Şu An Aktif Kullandığım En İyi AI Araçları Kaydet, kesin lazım olacak. 👇 1️⃣ Çözüm asistanı → ChatGPT5.5 2️⃣ Metin yazarlığı → Gemini 3.1 Pro 3️⃣ Görüntü oluşturma → Chatgpt Imagen2 4️⃣ Kod yazma → ChatGPT5.5 + Minimax2.7 + Kimi2.6 5️⃣ Video üretme → Kling 3 / Veo 3.1 / Seedance 2 6️⃣ Müzik üretme → Suno 5.5 7️⃣ Video düzenleme → Veo 3.1 / Kling 3 8️⃣ Metin özetleme → Gemini 3.1 Pro 9️⃣ Sunum hazırlama → Gamma App 🔟 Çeviri → DeepL 1️⃣1️⃣ CV hazırlama → Novoresume 1️⃣2️⃣ Website oluşturma → 10Web 1️⃣3️⃣ Tasarım → Canva / Adobe 1️⃣4️⃣ Dublaj → HeyGen 1️⃣5️⃣ Seslendirme → ElevenLabs 1️⃣6️⃣ Arama motoru → Chatgpt 1️⃣7️⃣ Sesten metne → Whisper / Groq 1️⃣8️⃣ Logo oluşturma → Images 2 / Nano Banana 2 1️⃣9️⃣ Toplantı asistanı → Fireflies AI 2️⃣0️⃣ Not asistanı → Notion AI 2️⃣1️⃣ YouTube özetleme → NotebookLM 2️⃣2️⃣ PDF analizi → Gemini 2️⃣3️⃣ E-posta yazımı → Grammarly 2️⃣4️⃣ Sosyal medya → Buffer AI 2️⃣5️⃣ Araştırma → Elicit / Consensus 2️⃣6️⃣ Podcast → NotebookLM 2️⃣7️⃣ Arka plan kaldırma → Remove.bg 2️⃣8️⃣ Ders Çalışma -> NotebookLM 💾 Kaydet → sonra teşekkür edersin. #AI #AITools

NVIDIA tarafında dikkat çekici bir gelişme var. NVIDIA Build üzerinden artık birçok üst seviye yapay zeka modeline tek bir API üzerinden erişmek mümkün. MiniMax, GLM, Kimi, DeepSeek ve farklı modeller aynı ekosistem içinde denenebiliyor. Üstelik endpoint yapısı OpenAI uyumlu olduğu için mevcut altyapıya entegre etmek oldukça kolay. Temel akış çok basit: - build.nvidia.com/models üzerinden API anahtarı al - base_url bilgisini güncelle Kullanmak istediğin modeli seç ve test etmeye başla Bu özellikle prototip geliştirenler, model karşılaştırması yapmak isteyenler ve farklı LLM’leri hızlıca denemek isteyen ekipler için oldukça değerli. GPU kurma derdi yok. Kredi kartı zorunluluğu yok. Karmaşık altyapı yok. Sadece API anahtarını alıp kod üzerinden test etmeye başlıyorsun. Farklı modelleri tek tek entegre etmek yerine, tek endpoint üzerinden karşılaştırma yapabilmek gerçekten ciddi zaman kazandırır.

DESIGN.md olayı sonunda kafama oturdu. Ve evet, Figma’yı gömecek. Açıklayayım: Figma’nın var olma sebebi şuydu: Bir ekranı tasarlayıp müşteriye onaylatmak, ancak ondan sonra frontend’de implement etmek. Bunu yapıyorduk çünkü implementasyon pahalıydı. Bir geliştiriciyi bir ekranı yapmak için görevlendirip sonra müşteriye gösterip, değişiklik istemesi durumunda tekrar baştan yapması ya da düzeltmesi gerekiyordu — bu çok maliyetliydi. Yani o pahalı ve kıt kaynak olan geliştiriciyi korumamız gerekiyordu. Ama artık bu doğru değil. Eskiden pahalı olan implementasyon artık ucuzladı. Bir sayfanın ilk implementasyonu artık dakikalar sürüyor. DESIGN.md’den önce problem şuydu: Bu agent’larla yapılan implementasyonlar iterasyonlar arasında tutarlı değildi. Ayrıca geliştiricilerin çoğunda bunu iyi yapacak derin tasarım bilgisi yoktu. İşte DESIGN.md tam olarak bunu çözüyor. Bir agent’ın her seferinde tutarlı bir frontend oluşturabilmesi için bilmesi gereken her şeyi spesifik olarak tanımlıyor. Böylece artık tasarım (Figma) aşamasından geçmeden, doğrudan ihtiyaçtan implementasyona geçebileceğiz. Ekranı tasarlayıp onaylatmak yerine, direkt implement edilmiş hali onaylatılacak. Değişiklik mi var? Direkt implementasyon üzerinde yapılır — zaten birkaç dakika sürüyor. Hatta muhtemelen önce Figma’da değiştirip sonra implement etmekten daha hızlı olur. Bu, tasarımcıların işinin bittiği anlamına gelmiyor. Tıpkı geliştiricilerde olduğu gibi, tasarımcıların işi de kökten değişecek. Artık sorumlulukları, müşterinin beklentisini karşılayan ve agent’ın doğru çalışması için gerekli tüm tasarım detaylarını (component’ler, motion, vs.) tanımlayan bir DESIGN.md oluşturmak olacak. Ne yazık ki, geliştiricilerde olduğu gibi tasarımcılar tarafında da buna karşı bir inkâr göreceğiz. Ama erken anlayıp adapte olanlar öne çıkacak. github.com/google-labs-co…

Kimi2.6 açık kaynakların en iyisi olabilir. Biraz kullanma fırsatım oldu. Bence epey iyi durumda gözüküyor. Uzun vadeli testlerime devam edeceğim. Şu dönemde Kimi ile UI gerçekten güzel çıktılar verebiliyor. Denemenizi tavsiye ederim.

@TugserOkur Doğru baba

Claude tarafında asıl sorun artık sadece model geliştirmek değil, ürünü sürdürülebilir ve sorunsuz kullandırmak. Bence Claude, ürün kalitesi açısından hâlâ çok güçlü. Hatta birçok alanda şu an açık ara en iyi deneyimi verebiliyor. Ama son kullanıcı tarafında yaşanan sorunlar bu gücü gölgeliyor: cevap vermeme, agresif nerf hissi, tokenların çok hızlı tükenmesi, uzun kullanımda verimin düşmesi… Kurumsal ve API tarafında tablo daha iyi görünüyor olabilir ama bireysel kullanıcı deneyimi aynı seviyede değilse bu ciddi problem. Diğer tarafta Çinli modeller inanılmaz hızlı geliyor. Rakipler farkı kapatmakla kalmıyor, bazı alanlarda doğrudan meydan okuyor. Böyle bir ortamda öncü kalmak istiyorsan sadece “iyi model” yetmez, net ürün farkı da yaratman gerekir. OpenAI tarafında ise en azından benim deneyimimde server sorunu çok daha az hissediliyor. Kullanım limitleri de daha yaşanabilir. $100 OpenAI paketi, çıktığından beri bana daha yeterli geliyor. Claude’un $100 paketinde ise limitler çok daha hızlı dolabiliyor. Bir de piyasadaki söylentiler doğruysa ve ChatGPT 5.5, Claude Mythos seviyesinde gelirse, bu Anthropic için çok sert bir kırılma olur. Çünkü bu durumda yeni OpenAI modeli, bugünkü Opus 4.7’nin de ciddi şekilde önüne geçmiş olabilir. Evet, Claude’da token tüketimini azaltmak için bazı yöntemler kullanılabilir. Ama mesele bu olmamalı. Rakipler daha rahat kullanım hakkı veriyorsa, Anthropic’in de bunu sağlaması gerekiyor. Benim şu anki görüşüm net: Uzun süre kodlama yapıyorsan en mantıklı kombinasyon, imkan varsa hem OpenAI hem Claude kullanmak. $100 OpenAI + $100 Claude birlikte güçlü bir setup oluyor. Sizce Anthropic’in asıl çözmesi gereken şey model kalitesi mi, yoksa ürün/limit tarafı mı?

Sadece okuyan değil, hisseden bir yapay zeka. 🎙️ Yeni Gemini Ses Modeli yayında! Artık metinlerinizdeki heyecanı, hüsranı, fısıltıyı veya coşkuyu kusursuz bir gerçekçilikle sese dönüştürebilirsiniz. İçerik üreticileri, geliştiriciler ve hikaye anlatıcıları için sınırları kaldırıyoruz. 🚀 Siz senaryoyu yazın ve duyguyu belirleyin, gerisini o halletsin. Sesini duyurmaya hazır mısın? 🎧

Son birkaç projede security analizini tek bir LLM’e bırakmıyorum. Akışım şu: Önce API, auth ve diğer kritik alanları GLM, Kimi, Minimax, Gemini, Claude ve Codex’e ayrı ayrı analiz ettiriyorum. Her model farklı açıklar ve farklı şüpheli noktalar yakalıyor. Sonra tüm raporları Codex 5.4 extra high’a verip tek bir master plan çıkartıyorum: - ortak bulgular - çelişkili noktalar - muhtemel false positive’ler - fix öncelikleri Sonra da bitmiyor. Aynı rutini birkaç tur daha çalıştırıp fixlerden sonra yeniden kontrol ettiriyorum. Bir de sadece genel analiz yetmiyor. Parça parça da bakıyorum: - API - Auth - input validation - rate limit - secrets - permission flow Tek model yerine çoklu LLM + çapraz doğrulama yaklaşımı security review kalitesini ciddi artırıyor. Özellikle “bir modelin kaçırdığını diğeri yakalasın” mantığı çok işe yarıyor. Bence LLM’leri security’de asıl güçlü yapan şey tek başına cevap vermeleri değil,birbirlerini denetleyebilmeleri. 🔍 Bu yapıyı daha da sistematik hale getirmek için iyi security analysis promptları da ayrı kritik konu. Benzer akış kuran var mı? 🚀

Yarın Uludağ Üniversitesi’ndeyiz! Uludağ Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri Topluluğu ile birlikte 📍 İnegöl İşletme Fakültesi Konferans Salonu’nda buluşuyoruz. 🎯 Konular: Yapay zeka ve Girişimcilik AI ile yazılım geliştirme (vibecoding dahil) @altudev ve ben, gerçek örnekler ve pratik bakış açısıyla bir workshop gerçekleştireceğiz. Workhopta @MiniMax_AI ve @eachlabs de bizlerle olacak :) 🗓 30 Mart Pazartesi ⏰ 13:00 – 15:00 Uludağ Üniversitesi’ndeki arkadaşlarımızı ve ilgilenen herkesi bekliyoruz. Güzel ve dolu dolu bir etkinlik olacak. Görüşmek üzere! 👋

Arkadaşlar, yarın saat 13.00’te Uludağ Üniversitesi İşletme Fakültesi’nde olacağız. 🚀 Önce @TugserOkur, vibe coding’e başlarken nelere dikkat etmemiz gerektiğini, bu süreci doğru yönetmek için neler yapılması gerektiğini ve kendi tecrübelerini bizlerle paylaşacak. Sonrasında ise biz, öğrenci arkadaşlarımızla birlikte @eachlabs ve @MiniMax_AI kullanarak sıfırdan AI ile müzik üreten bir Suno AI clone’u kodlayacağız. 💯 OpenCode, KiloCode ve Cursor ile sıfırdan vibe coding öğreneceğimiz bu süreci öğrenci arkadaşlarımız lütfen kaçırmasın. :)