v3.1.0

Eskiden Disaster Recovery, yani DR konuşurken senaryolar genelde belliydi: Database ya da bir region erişilemez olursa ne yapacağız? Son backup nerede, servisi geri getirmek ne kadar sürecek? Ama artık kritik iş akışları

Bir AI Agent’a shell erişimi verdiğimizde artık sadece metin ve kod üreten basit bir araçtan söz etmiyoruz. Agent; dosyaları değiştirebilir, command çalıştırabilir, network’e ve hassas bilgilere erişebilir. OpenAI model’

Eskiden online bir servis için web sitesi ya da kullanıcı arayüzü tasarlarken sorduğumuz ilk sorulardan biri, responsive olup olmadığıydı. Daha sonra Mobilefirst kavramı önem kazandı. Yani mobil kullanım deneyimini en ba

LLM kullanmamız gerektiğini söylediğimizde, kastettiğimiz şey sadece ondan bizim için Kubernetes YAML dosyaları yazmasını istemek ya da sorunlu bir pod’un log’larını kopyalayıp problemin nerede olduğunu sormak değil. Bun

PR’ları incelemek için bir Skill yaptığınızı ve birkaç kez kullandıktan sonra gayet iyi çalıştığını düşünün. Dosyayı ekipteki diğer arkadaşlara gönderiyorsunuz. Biri .agents/skills içine kopyalıyor, biri .claude/skills i

Dünya Kupası’nın başlarıydı. Medium’da, Claude kullanarak 2026 Dünya Kupası’nın kazananını tahmin eden birinin yazısına denk geldim. Tabii burada “tahmin” kelimesi pek doğru değil. Takımların kazanma ihtimallerini hesapl

OpenClaw, Hermes ya da Manus gibi tool’lar bazen bütün YouTuber’ların diline düşüyor, bazen de ortadan kayboluyor. Biri “Aman, çok tehlikeli” diyor. Biri “Bütün hayatımı mahvetti” diyor. Bir başkası da video çekip “Ben a

Amerikalı komedyen Jerry Seinfeld’in AI hakkında komik bir lafı var: AI’ı icat edecek kadar akıllıyız, ona ihtiyaç duyacak kadar aptalız, ve doğru bir şey yapıp yapmadığımızı anlayamayacak kadar da salağız. 😂😂😂 Birkaç

🧠 LLM’lerde ayrı bakmamız gereken konulardan biri de effort ve thinking meselesi. Bunlar sadece “daha kaliteli cevap” için kullanılan basit ayarlar değil. Effort’u artırınca aslında model’e son cevabı vermeden önce bira

🌐 LLM’lerle teknik bir konuda konuşacağım zaman, çoğu zaman kendimi İngilizce yazarken buluyorum. İlk başta bunu daha iyi cevap almak için yapıyordum. Bir de teknik konuları İngilizce anlatmak bana daha rahat geliyordu.

🖥 Bu aralar internette ya da YouTube’da biraz gezince sürekli buna benzer başlıklar görüyoruz: “Run AI locally for FREE” ya da “Kendi ChatGPT’ni laptop’unda ücretsiz çalıştır” ⚠️ İşin bir tarafı doğru, ama diğer tarafı

⚔️ LLM ekosisteminde de, yazılımın birçok alanında olduğu gibi, sanki iki cephe var: Open Source ve Closed Source. İlginç olan şu: AI riskleri, yasal düzenlemeler ve genel erişimin kısıtlanmasıyla ilgili uyarıların öneml

📊 Yeni bir model tanıtıldığında, genelde yanında bir sürü sayı da görüyoruz: MMLU, HumanEval, SWEbench, GPQA, Math ve daha birçok benchmark. Bu sayılar önemli, ama bence bazen gereğinden fazla ciddiye alınıyorlar. Sonuç

🧠 LLM’lerle çalışırken karşımıza çıkan bir eğilim var: cevapları gereğinden fazla uzatmak. 💬 Kısa bir soru sorsanız bile genelde uzun, kapsamlı ve her şeyi kapsayan bir cevap üretmeye çalışıyorlar. Basit bir Bash Scrip

Çoğu kişi “Ben Cursor AI kullanıyorum” ya da “Bir AI Agent yapıyorum” diyor. Ama aslında burada aynı şeyden değil, farklı katmanlardan bahsediyoruz. 🤖 Agent’lar Prompt, tool, permission ve model’lardan oluşan workflow’l

Bu kanalın amacı sadece yeni LLM modellerini ya da bunlarla ilgili tool’ları tanıtmak değil. Ben sadece haber kanallarından kopyalayan ya da sırf tık alacak diye içerik paylaşan biri olmak istemiyorum. Bazen bir LLM mode