Alperen ♦️

We did it! 💪 We took 1st place at the first-ever Turkey edition of Monad Blitz—after earlier stops in China, Thailand, and India. 🇹🇷🚀 Our project: Vaulted NFT Auction Platform Inspired by Storage Wars, we bring a blind, high-tempo auction model to NFTs. Seller side •Upload as many NFTs as you want into a vault. •Set the auction duration and a minimum starting price. Automatic rarity scoring •The platform analyzes current market data and assigns a rarity mix to the vault (e.g., 1× Legendary, 3× Common) along with a projected value. Buyer side (blind-style) •You don’t see the exact NFTs before purchase—only the rarity composition and the estimated value. Bidding mechanics •If the current bid is 150 MON, the next bids go 150 → 151 → 152 … (no jumping straight to 200). •This keeps the hype alive and lets us feel the 10,000 TPS power of Monad’s parallel EVM in real time. ⚡️ Why it matters •For sellers: Position your collection as a strategic bundle, not just individual listings. •For buyers: Loot-box excitement, rarity-driven transparency, and a fair +1 increment flow. •For the ecosystem: Smooth UX even during intense live bidding thanks to high throughput. Special shout-out to my teammates @mucadeleciyiz1 and @0xGbyte — your hard work and craftsmanship made this possible. Huge thanks to the @monad_dev team, @buik and @port_dev 😎 the judges, and everyone who built with us on the ground. You’re awesome. 💜 #Monad #MonadBlitz #Web3 #NFT #Auction #Crypto #Blockchain #Turkey #Ankara #Startup #Product

@aorhan direkt remote control ile vps masaüstüne bağlanıyordum.internet yeterli ise gayet akıcı oluyor

Tamamen mobilden ai ile nasıl kod yazdırırız? Yapan var mı ? Vps içine Claude code, Opencode kurdum ama geçişleri yapmakta sorun yaşıyorum. Telegram üzerinden yazıp ilerletiyorum ama Claude code limite takılıyor. Open code tekrar aktif edeyim diyorum devam ediyor mu etmiyor mu bilemiyorum. Doğru düzgün bir sistem kuramadım. Limit olayı olmasa Claude code çok iyi.

@reach_vb when linux app?

ICYMI: ChatGPT Pro gets 2x Codex rate limits, 24/7 through May 31. No excuses. Just build.

@therealmeddax @fatihguner ilk fotoğraf video veya scroll yapıldıkça atların ilerlediği hareketli görsel olsa site level atlar hocam

@fatihguner atlayolculuk.com tamamı claude’la yapıldı

Türkiye'de Claude Code'u kullanarak mükemmel frontend'ler/tasarımlar yaptığını bildiğimiz kimler var? Birilerini önerirken, lütfen o kişinin bu yaptıklarını sosyal medyada da paylaştığına dikkat edin. Yani, kişi eğer yaptıklarını paylaşmıyorsa, onu genelde değerlendirmeye almıyorum. Çünkü onu öneren kişinin estetik anlayışına sıkışıp kalmak istemiyorum. Herkesin gördüğü paylaşımlar üzerinden hareket etmek istiyorum.

I love how Codex doesn't stop the agent when your quota gets exhausted mid-task.

@nightsoftwaree @runthistown5416 @enerjihisseleri glm 4.7 bunlar

@runthistown5416 @lprnmns @enerjihisseleri Denedim ya Claude kullanmıyor kendini mükemmel derecede Claude sanıyor. Kodlama performans falan beli o olmadığı

Öğrenci maili ile girerseniz doğrulama istemiyormuş, hadi iyisiniz öğrenciler

@burak_tamac bende codexi QA olarak atadım Opus beta branchinde pushluyor codex kontrol edip Maine alıyor ya da düzeltme promptu veriyor opusa

Claude Code hep hata yapıyor. Basit bir çözüm buldum (çok ucuz) Plan yaptırdıktan sonra aşağıdaki 7 modelere tool call ile soruyorum. Daha önce 5'ti. Qwen ve Kimi ekledim. Her seferinde mutlaka birisi bir hata buluyor. Opus 4.7 paşam da 'ben bunu nasıl göremedim ya haklılar' diyor. Böylece Opus ile cebelleşirken token yakmıyorum. Plan, test, verify çok hızlı şekilde bitiyor. Bu modelleri kullanmak çok ucuz. Her 7 AI call ortalama toplamda 8-10 cent ediyor. Böylece: 1️⃣ Claude kotam dolmuyor 2️⃣ İşim daha hızlı görülüyor Çok fazla deneme yanılma ile aşağıdaki model ve thinking ayalarında karar kıldım. Fiyat performans için.

@runthistown5416 @enerjihisseleri süpermiş deneyeyim teşekkürler

@lprnmns @enerjihisseleri bu repoda farklı modeller yok, direkt claude code'u nvidia apisine bağlanıp kullandırtıyor, sadece claude code yani, sınırsız(fixlenene kadar)

@runthistown5416 @enerjihisseleri bunda ki modellerin performansını deneyen var mı

@enerjihisseleri bunu kur #quick-start" target="_blank" rel="nofollow noopener">github.com/Alishahryar1/f…

@OpenAI weekly limit reset?

Introducing GPT-5.5 A new class of intelligence for real work and powering agents, built to understand complex goals, use tools, check its work, and carry more tasks through to completion. It marks a new way of getting computer work done. Now available in ChatGPT and Codex.

@demirbulbuloglu claude --model claude-mythos-0417

Claude Mythos'u leaklemiş, bazı kişiler modele erişmiş. OpenAI, Codex'de "tüm" modeller listelenmiş, gpt-5.5 oai-2.1...vs. ve bir sürü codename'i olan modeller gözükmüş. Cursor, SpaceX ile anlaşmış, işin sonunda satın alınma opsiyonu felan var. 👀👀👀

@19fyevaramadim tyt sormaları baya saçma teknik+ingilizce kâfi

calculus1-2 almışım stats1-2 almışım lineer almışım diferansiyel almışım lti zaten two variable almışım ama İK elemek için gönderdiği testlerde bana, ayşe ile ahmete elma bölüştürtüyor, sınıfın boy ortalamasını soruyor. böyle eleme sistemi olamaz cocuk mu eğlendiriyorsunuz siz

@ayyyelif tamamdır teşekkürler ona göre bakıp deneyeyim o zaman

Bence siteye göre değişir. Benim eski sitem çok ai yapımı kötü duruyordu indigo mavisi, mor daire. Birkaç soru sordu sonuç güzel oldu. Dün stitch üzerinden bir site tasarladım, Claude’ye de tasarlattım claude daha iyi tasarladı ama öyle aman aman fark olmadı. 2 site için %44 yedi. Bence site iyiyse her şeyi update etmeye gerek yok gibi

elifabanoz.com CV’yi de güncelledim arada eskisinden daha iyi oldu

@KorOglan denenmesi şart oldu

@lprnmns ekran goruntusunde var?

tam 3.5 saattir durmadan çalışıyor. 5 saatlik penceredeki kullanımım yüzde 17. context-mode eklentisine bir şans vermenizi tavsiye ederim.

@egebese + 5 10 dolar da vermeyip Oracle da arada bir çıkan always free 4 çekirdek 24gb ram cihazları kapmak için bot kurabilirsiniz

> gidiyorsun bi vps alıyorsun tercih ettiğin yerden 5$ ile başla ama önerim min 8gb ram olur > ssh'den bağlanıyorsun içine claude code kuruyorsun (20$'lik bile olur sonnet kullan ama) > bu yeni bir sunucu, gerekli güvenlik optimizasyonlarını yap (ufw, f2b, port kapama vs. yap, sudo user oluştur) vs. > bitirince "bana coolify kur" diyorsun > son kez bir güvenlik optimizasyonu yap diyorsun > sonra coolify'a giriş yapıp 2fa açıyorsun, github app oluşturup github app bağlıyorsun > private repondaki vercel-netlify vs. hosted olan projeni alıyorsun burada deploy ediyorsun, domain olarak www'siz ve www'li olarak domaini ekliyorsun > domain dns ayarlarından A kaydına @ ve www olarak ip adresi veriyorsun ve 5-10$'da muhtemelen tüm projelerini host edebileceğiniz şahsi sunucunuz oluyor. istersen supabase kullanmak yerine proje içinde kendi db'ni barındır.

@ahmetbuilds damn i will try thx

@lprnmns I used Cursor, without any skills, just gave website references on what I wanted it to look like. It even recorded the video!

Opus 4.7 seems to be extremely good at design. Built this landing page in just a few prompts:

@aardabayram sorun iddia sisteminin dümdüz kumar olması başka bir şey değil ne yaparsan yap kazandırmayacak

Neden ChatGPT ve diğer modeller dümdüz prompt verdiğinizde bahis işinde başarısız oluyo, anlatayım: LLM’lerin çıkışından beri bahis oynayanların inatla denediği bir şey şu. Herkesin erişebildiği public veriyle (bkz: son maç skorları, kadro bilgileri, kafa kafaya maç sonuçları vs.) edge keşfedemezsin. Heatpicks’te bir oyuncu bahsi için 30’un üstünde veri noktasına bakıyoruz mesela. Bir maç için 70’i geçiyor. Sakatlık, motivasyon, yıldız oyuncu eksikliği, hava durumu, hakem, market hareketi gibi durumlardan normal bir LLM haberdar değil. Böyle veriler aylık $600-700’lık paywall’ların arkasında zaten. Bu verileri almak da yetmiyo. Modelinin backtest’i, tekrar tune etmesi, anlık websocket’ten gelen line movement’ı işlemesi gibi zibilyon farklı asimetrik veri indikatörü var. Yüzeysel olarak bakan bir LLM’in uzun vadede pozitif ROI getirmesi İMKANSIZ. Ayrıca modellerin çoğu bet sizing yapmayı da bilmiyor. Eksik veri = agresif bet sizing = bankroll patlar. Yine normal LLM’lerin yüzeysel veri işlerinde yaşadığı en büyük problem: overfitting. Geçmişteki tesadüfün peşinden koşarken, pattern’i kaçırıyo LLM’ler. O yüzden backtest yapmadan direkt gelen veriyi kullanamazsın. Bunların yanında bookmaker’ların da marj koymasıyla zaten edge bulmak zorken, LLM’in yüzeysel verisiyle uzun vadede edge yakalamak imkansız olur.

@EgemEraslan stajyer programınız olacak mı acaba bu yıl