Halil BARIM

🚀 Vibe Stack açık kaynak! Docker ile tek komutta: ✅ AI Coding (Claude Code) ✅ Browser-based VS Code ✅ Vibe-Kanban orchestration ✅ Güvenli secrets yönetimi AI destekli geliştirme ortamını dakikalar içinde kur 🤖 ⭐ github.com/halilbarim/vib… #OpenSource #AI #Docker #DevTools #Coding #Claude #VSCode #AIEngineering #BuildInPublic @claudeai @vibekanban @Zai_org @Docker

Openclaw bak işine kardeşim 😎

@erhanmeydan @fkadev

Ramspark’ta bir Fenerli :)) 👏👏👏AI değil :)) @fkadev

@rtaplamaci teşekkür ederim kardo

@halilbarim Geçmiş olsun kardo 🙏🏻

denizli #deprem geçmiş olsun, fena sallandık.

@SelmanKahyaX @Volkan246407 2 ay sonrasında ne olur Allah bilir 😅

@Volkan246407 1-2 yıl sonra?

mükemmel yorumlar var, bir dinleyin. llm'ler içimizde bir ayarı bozdu. hırsızlığı huy edinmiş kimseyi artık çalıştıramazsın. kolay yolu seçer. algısı tamir olmayacak şekilde bozulmuştur. llm'ler de yazılım sürecini geliştiriciler için mahvetti. eskiye dönüp elle yapayım diyemiyorsun, biliyorsun ki günlerce uğraşıp yapacağın şeyin benzerini dakikalar içerisinde alabiliyorsun. işine gelmiyor. llm kullanıp iş yapınca da eskisi gibi bir zevki yok, tutkulu hissetmiyorsun . saatlerini harcayıp küçük bir problemi çözdüğünde yaşadığın o hissi en çılgın llm çıktısında yaşamıyorsun. çünkü yapan sen değilsin. geliştiriciler olarak imkan fazlalığıyla şımarmıştık, şuan olaylar bizi kendimize getiriyor 😀 kullanan tarafta olsan sıkıntı, karşı dursan sıkıntı. verim artışı güzel ama insan robot değil, yapacağı işte ruh, tutku, istek arıyor. popülasyonun çok büyük kısmı boşluğa düşecek gibi görünüyor. belki de tersi olur, kim bilir. kimsenin fikri yok, beraber deneyimleyeceğiz.

Selamlar dostlar, biraz açık yazacağım; alınmanızı beklemiyorum, bu gibi konularda yanlış anlaşılmayı pek umursadığım da söylenemez. Malum bugün 8 Mart ve sıradan bir Mart günü değil. Günün önemine binaen yapılan paylaşımlar gerçekten umut verici ama… #8mart

YouTube canlı yayındayız 🚀🎙️ youtube.com/live/1rwqOhlXs…

Haftasonu geldi, gaza basma zamanı 🔥🦾☠️⚔️

@SelmanKahyaX Kalmadı bitti bitti :)

hissedilen: her fikir yapılmış. hangi alana baksan onlarca saas zaten rekabet içinde. ama elimizde çok hızlı/kolay yazılım geliştirebileceğimiz bir teknoloji var. ona ne kodlatacağız? 😀

@AlicanKiraz0 Openclaw farm ile autonom agentların arasında nasıl bir dependency var hocam birebirlerine etkisi nedir ?

TR & EN | Dostlar selamlar 🙏🏻 Local LLM inference ve agentic orchestration altyapımı, sanal bir Virtual Coding Cluster / Agentic Developer Team mimarisine evrilttiğim projemi şekillendirmeye başladım. Bu yapıyla yerel inference node’ları, görev yönlendirme katmanı ve rol-bazlı otonom ajanlardan oluşan, modüler ve deneysel bir 7/24 geliştirme ortamı olarak tasarladım. Mevcut donanım altyapım: •1× M3 Ultra Mac Studio (512 GB Unified RAM) •4× M4 Mac Mini (16 GB) •2× NVIDIA DGX Spark (128 GB) •2× Raspberry Pi 5 (8 GB) •1× 24-port switch Mimari yaklaşımda, LLM inference yükünü belirli düğümlerde konsolide ederken, diğer sistemleri agentic execution / orchestration için konumlandırıyorum. Böylece görev ayrıştırma, kod üretimi, gözden geçirme, test ve rol bazlı iş paylaşımı süreçlerini kapalı devre bir ağ yapısında deneysel olarak çalıştırmayı hedefledim. İlk fazda odağım, bu sistemi bir Virtual Developer & Security Team yaklaşımıyla test etmek olacak, oldukça heyecanlıyım. 🙏🏻🧡😊 Özellikle çok ajanlı iş akışlarında virtual olarak teknik liderlik, kodlama, QA ve dokümantasyon rollerinin koordinasyonunu ölçümleyerek deneysel bir hiyerarşi oluşturuyorum ve sürecin sonunda daha kararlı ve tekrarlanabilir bir agentic geliştirme hattı oluşturmayı amaçlıyorum. Bir sonraki adımda, mimari çıktıları ve deneysel bulguları teknik notlarla paylaşacağım. 🙏🏻🧡 Hi friends 🙏🏻 I’ve started shaping a project in which I evolved my local LLM inference and agentic orchestration infrastructure into a Virtual Coding Cluster / Agentic Developer Team architecture. With this setup, I designed a modular and experimental 24/7 development environment composed of local inference nodes, a task-routing layer, and role-based autonomous agents. My current hardware stack: •1× M3 Ultra Mac Studio (512 GB Unified RAM) •4× M4 Mac Mini (16 GB) •2× NVIDIA DGX Spark (128 GB) •2× Raspberry Pi 5 (8 GB) •1× 24-port switch From an architectural perspective, I am consolidating the LLM inference workload on selected nodes while positioning the other systems for agentic execution / orchestration. This allows me to experimentally run task decomposition, code generation, review, testing, and role-based work distribution processes within a closed-loop network design. In the first phase, my focus will be to test this system under a Virtual Developer & Security Team approach, and I’m very excited about it. 🙏🏻🧡😊 In particular, I am building an experimental hierarchy by measuring the coordination of virtual technical leadership, coding, QA, and documentation roles in multi-agent workflows, with the goal of establishing a more stable and repeatable agentic development pipeline by the end of the process. In the next step, I will share the architectural outputs and experimental findings with technical notes. 🙏🏻🧡

@gryhkn Stop yazana kadar fişini çekseymiş ya 😅

kadın meta’da alignment ve safety’den sorumlu direktör. openclaw’a kişisel gmail’ine full erişim vermiş, agent da inbox’ını hızlıca silmeye başlamış. kadın telegram’dab defalarda silme, dur yapma demesine rağmen durduramamış ve mac mini’sine koşmuş. tekrar: kadın meta’da alignment ve safety’den sorumlu direktör.

Agentic tool geliştirmenin artık bir önemi kalmadığını düşünüyorum, zaten bu işin içinde olan sektör liderleri hergün bu işe kafa yorarken sizin yazdığınız tool'un çok bir önemi yok bence mevcut toollar konusunda uzmanlaşmak daha pratik ve verimli...

TR & EN | Dostlar Selamlar 🙏🏻 Local LLM Inference ve Agentic LLM cluster sistemimi oldukça farklı bir noktaya evrilttim. Karşınızda 48x Openclaw Agentic virtual team ve 2x Local LLM Inference’dan oluşan cluster’ım 🙏🏻🧡🎉 •1× M3 Ultra Mac Studio (512 GB Unified RAM) •4× M4 Mac Mini (16 GB) •2× Nvidia DGX Spark (128 GB) •2× Raspberry Pi 5 (8 GB) •1× 24-port switch Inference’ı Apple Mac Studio 512 GB ve 1x Nvidia DGX Spark ile sağlayacağım. Diğer tüm sistemlerde openclaw il Agentic süreçler işleyecek. Switch kapalı devre sağlamak için sadece iletişimi sürdürecek, LLM inference olmayacak. İlk deneysel çalışmama Virtual Developer & Security Team kapsamında ele alacağım. Antrophic’in C derleyicisi yazdırdığı deneysel ortamı kurgulama hedefim var. Çıktıları yine açık kaynak olarak paylaşacağım 🙏🏻🧡 Hi friends 🙏🏻 I’ve taken my local LLM inference + agentic LLM cluster system to a pretty different level. Introducing my cluster made up of a 48× Openclaw agentic virtual team and 2× local LLM inference nodes 🙏🏻🧡🎉 •1× M3 Ultra Mac Studio (512 GB Unified RAM) •4× M4 Mac Mini (16 GB) •2× Nvidia DGX Spark (128 GB) •2× Raspberry Pi 5 (8 GB) •1× 24-port switch I’ll provide inference via the Apple Mac Studio 512 GB and 1× Nvidia DGX Spark. All other systems will run agentic processes with Openclaw. The switch will only keep communication running to maintain a closed-loop network—no LLM inference will happen on it. For my first experimental project, I’ll tackle this under a Virtual Developer & Security Team setup. My goal is to build an experimental environment similar to Anthropic’s setup where it had an AI write a C compiler. I’ll share the outputs as open source as well 🙏🏻🧡

Son dönemde agentic AI'leri araştırdım ve denedim. Fark ettim ki: birçok sistem planlama ve tool kullanımı yapıyor ama tam özerk karar alıp uygulamada, özellikle uzun görevlerde, bağlam kaybı veya risk yönetimi gibi konularda eksiklikler olabiliyor. Bu yüzden sıfırdan 10 skill'lik bir ekosistem tasarladım. Yanlış varsayımı baştan yakalıyor, görevi atomik parçalara bölüyor, paralel çalıştırıyor, riskli adımlarda onay alıyor, hata gelince kurtarıyor ve en sonunda kendine "nasıldı bu iş?" diye puan veriyor. Kısaca: daha öngörülebilir, güvenli ve öğrenen bir döngü kuruyor.

Kesinlikle buna katılıyorum zaten shorts Tiktok gibi mecralar ile bu dediğiniz şu an arşa çıkmış durumda benim gördüğüm potansiyel eğer hibrit bir sistem ile yaklaşılır ise sektörün çok farklı noktalara gelineceği yönünde tabiki dediğiniz gibi bir iş ne kadar kolaylaşırsa değeri o kadar azalır bu durumda da eski yapıtlar bizler için hala daha başyapıt olmaya devam edecektir diye düşünüyorum:)

Kesinlikle katılıyorum. Yıllarca süren prodüksiyonlar artık çok kısa sürede ortaya çıkabiliyor, bu gerçekten büyük bir sıçrama. Ama artık uzun saatler süren yapıtlar yerine 10-15 dakikalık, hızlı tüketilen işler öne çıkacak gibi görünüyor. İnsanlarda nasıl bir etki bırakacak, bilmiyorum ama izleme alışkanlığımızı kesinlikle değiştirecek.

Bunun film sektörüne nasıl bir fırsat ve yıkım getireceğini tahmin etmek zor... Oyuncular artık eskisi kadar büyük paralar kazanamayabilirler ama öte yandan kendi filmlerini yapmak isteyenler de muhtemelen eskiden olduğu gibi yüksek bütçelere ihtiyaç duymayacaklar...

@technowavecom @altudev Ama şöyle düşün milyon milyar dolar vererek yapılan efektlerin maliyeti ve eforu sadece bir kaç promt ile halledebildiklerini düşün sektörde yapımı uzun yıllar süren içerikler artık 1 gün de yapılabiliyor bence bu büyük bir sıçrama

Yapay zekâyla istedikleri kadar sinema filmleri veya diziler üretsinler, teknik olarak kusursuz olabilirler. Ama insan duygusunu, o anki kırılmaları, küçük mimikleri ve bağ kurma hissini asla tam olarak yansıtamazlar. Sinema sektörü için bu kritik bir fark; çünkü izleyiciyle bağ kuramayan bir yapım ne kadar görsel olarak etkileyici olursa olsun, kalıcı bir deneyim sunamaz.

@altudev Devamı ne zaman gelir film sardı :)

@fatihguner Ad gününüz kutlu olsun hocam nice sağlıklı mutlu yıllara sevdiklerinizle birlikte.

Bugün X profilimde balonlar var, babamın öldüğü yaşa bir yıl daha yaklaştım. Yaşım ilerledikçe hayatı ve yaşamayı daha çok sevdiğimi de söyleyeyim, bu bir yan etki mi yoksa olağan süreç mi, göreceğiz. Dileğim, keyifle çalışıp, keyifle kazanalım.

Gemini Gems ile projenize özel kendi Agent Skill'inizi nasıl oluşturursunuz ? Detaylı bir şekilde anlattığım videoma yorum kısmından ulaşabilirsiniz. 👇