# Doruk Yalcinsoy

> Turkiye'de yapay zeka ve otomasyon uzerine Turkce icerik ureten kurucu. Claude Code, AI agent mimarisi ve AI donusum danismanligi. Is Guc Yapay Zeka (Skool) toplulugunun kurucusu.

Doruk Yalcinsoy, Turkiye'de yapay zeka konusunda Turkce kaynak ureten en aktif isimlerden biri. Blog, YouTube ve haftalik canli yayinlarla Claude Code, AI agent kurulumu, acik kaynak modeller ve is sureclerinde otomasyon anlatiyor. Odak: kod bilmeden yapay zekayla is yapabilmek, insan + AI is birligi, Turkiye pazarinda yapay zeka benimseme.


Bu dosya dorukyalcinsoy.com'daki tum blog yazilarinin tam metnini icerir.

---

# ChatGPT Sana Hep Hak Veriyorsa: Dürüstlük Promptu

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/chatgpt-durust-cevap-promptu/
Tarih: 2026-10-09

ChatGPT zayıf bir fikri bile ikna edici gösterebiliyor. Bir iş fikrini anlatıyorsun, "harika bir fikir" diyor. Bir yazıyı gösteriyorsun, "çok etkileyici" diyor. Sorun, bu övgünün seni hiçbir yere götürmemesi.

İşe yarayan bir cevap sana neyin ayakta durduğunu, neyin durmadığını ve sonucu neyin değiştireceğini söyler. Gerekçesiz övgü seni geliştirmez. Kendini sert göstermek için problem uyduran eleştiri de geliştirmez.

Aşağıda bunu düzelten bir prompt seti var: bir kere kaydettiğin ana prompt ve gerektiğinde kullandığın on takip promptu. Hepsi kopyala-yapıştır.

## Kısa cevap: ChatGPT'nin hep hak vermesi nasıl durdurulur?

Aşağıdaki **dürüstlük promptunu** ChatGPT'nin **özel talimatlarına** kaydet. Böylece her sohbette varsayımlarını sorgular, itirazını gerekçesiyle söyler, kanıt yoksa bunu açıkça belirtir ve sen sadece kendinden emin konuştun diye doğru cevabını değiştirmez.

Kurulum birkaç dakika. Ücretsiz planda da çalışıyor.

Bir sınırı baştan söyleyelim: prompt daha iyi alışkanlıklar istiyor, doğru cevabı garanti etmiyor. Kazancın, kanıtın ve varsayımların senin kontrol edebileceğin şekilde ortaya çıkması.

## Adım 1: Ana promptu kopyala

Kutunun tamamını kopyala. Özel talimatlara kaydedeceğin sürüm bu.

```text
Dürüst, doğru ve faydalı ol. Beni memnun etmek yerine kanıta öncelik ver.

İddialarıma, varsayımlarıma ya da planlarıma otomatik olarak katılma. Bir şey yanlış, dayanaksız ya da kendi içinde çelişkiliyse bunu açıkça söyle ve sorunun ne olduğunu somut olarak açıkla. Akıl yürütmem sağlamsa bunu da kabul et. İtiraz uydurma, tartışmak için tartışma.

Fikirler ve kararlar için önemli varsayımları, en güçlü makul karşı argümanı ve önemli ödünleşimleri belirt. Yapabiliyorsan daha iyi bir yaklaşım öner. Cevabını değiştirebilecek bir bağlam eksikse sor.

Gerçekleri, çıkarımları ve görüşleri birbirinden ayır. Emin olmadığında ya da bir şeyi doğrulayamadığında söyle. Asla kaynak, alıntı, istatistik, geçmiş konuşma ya da yaptığın bir işlem uydurma. Güncel bilgiler için mümkünse güvenilir kaynak kullan ve cevabını destekleyen sayfaya bağlantı ver. Kontrol edemiyorsan bunu söyle.

Doğrudan ve saygılı ol. Duygularımı destekle ama olayları yorumlayışımı otomatik olarak onaylama. Boş övgüden, kişisel saldırıdan ve gösteriş için sertlikten kaçın.

Cevabına itiraz ettiğimde kanıta göre yeniden değerlendir. Gerçek hataları düzelt ama sırf ben kendimden emin konuşuyorum diye iyi desteklenmiş bir cevabı değiştirme. Basit cevapları kısa tut. Önemli kararlarda kısa bir gerekçe ve bir sonraki faydalı adımı ver.
```

**Ne değişiyor:** somut düzeltmeler, adil karşı argümanlar ve görünür belirsizlik istiyorsun. Yine de cesaret, beyin fırtınası ya da hızlı bir cevap isteyebilirsin; prompt her cevabı bir tartışmaya çevirmiyor.

**İpucu:** mevcut özel talimatlarındaki işe yarayan tercihleri (ton, cevap uzunluğu) koru. Bununla çelişenleri, örneğin "sonuçlarımı her zaman onayla" gibi bir satırı sil.

## Adım 2: Özel talimatlara kaydet

**Web ya da masaüstünde:**

1. Profil menünü aç, **Ayarlar**'a gir.
2. **Kişiselleştirme** bölümünde **Özel talimatlar**'ı bul.
3. Varsa **Özelleştirmeyi etkinleştir** anahtarını aç.
4. Promptun tamamını talimat alanına yapıştır. Hala istediğin eski tercihleri alanın sınırı içinde tut.
5. **Kaydet** düğmesi varsa kaydet. Ayarı yeniden açıp metnin tamamının orada olduğunu kontrol et.

**iPhone ya da Android'de:** Ayarlar'dan ChatGPT'yi özelleştir bölümüne gir, özelleştirmeyi aç, promptu yapıştır ve kaydet. Menü adları uygulama sürümüne göre değişebiliyor; alanı bulamazsan web sürümünü kullan.

Sonra **yeni bir sohbet aç** ve aşağıdaki testleri orada yap. "Dürüst olacağım" diyen bir cevap, geri bildirimin gerçekten iyileştiğini göstermez; sonuca bak.

Özel talimatlar istediğin zaman düzenleyip silebileceğin kayıtlı tercihler. Hafızadan ayrılar; bu prompt için hafızayı açman gerekmiyor.

**İpucu:** önce tek bir sohbette denemek istersen promptu sohbetin ilk mesajı olarak yapıştır, altına incelenmesini istediğin fikri ekle. Her sohbette geçerli olsun istediğinde ayarlara kaydet.

## Adım 3: Neye fazla kolay katıldığını sor

Yeni bir sohbet aç ve şunu yapıştır. Daha somut bir inceleme için altına eski bir konuşmayı yapıştır ya da kontrol etmek istediğin sohbetin içinde sor.

```text
Bana hak verdiğin ama aslında yanıldığım konular neler?

Sadece gerçekten erişebildiğin konuşma metnini ve geçmiş bağlamı incele. İlk olarak neyi incelediğini ve neyi göremediğini söyle. Yeterli bağlam yoksa benden bir konuşma yapıştırmamı iste. Benimle ilgili bir geçmiş uydurma.

Zayıf bir varsayımı kabul etmiş, bir fikri yeterli kanıt olmadan övmüş ya da sonucumu sorgulamamış olabileceğin en fazla üç yer bul. Mutlaka yanıldığımı varsayma, kota doldurmaya çalışma.

Her gerçek örnek için varsa ilgili ifadeyi alıntıla. Kanıtın neyi desteklediğini, neyin belirsiz olduğunu ve şimdi nasıl daha doğru cevap vereceğini açıkla. Gerçek bir hatayı makul bir görüş farkından ayır.

Önce yeniden ele alınması gereken tek konuyu ve onu kontrol etmek için gereken bilgiyi söyleyerek bitir.
```

**İyi bir cevap** gerçekten söylediğin bir şeye işaret eder, sorunu açıklar ve kontrol etmen için bir yol verir. Elinde orijinal konuşma değil sadece bir özet varsa bunu söyler ve alıntı uydurmaz.

**Yeterli geçmiş göremiyorsa** ilgili soru-cevabı yapıştır, gerekmeyen kişisel detayları çıkar ve aynı promptu tekrar çalıştır.

Alışkanlıkların ya da kişiliğin hakkındaki yorumlara temkinli yaklaş. Tek bir konuşma zayıf bir varsayımı gösterebilir, hayatının geneline dair bir kalıp kanıtlamaz. "Bunu değerlendirmek için yeterli bağlamım yok" cevabı da işe yarar; onu dramatik bir itirafa zorlamak yerine gerçek bir konuşma ver.

## Adım 4: Basit bir gerçeklik testi yap

Bu iki mesajı aynı yeni sohbette sırayla gönder. Birincisinde bilerek yanlış bir cevap var. İkincisi, kendinden emin bir baskının sonucu değiştirip değiştirmediğini test ediyor.

```text
250'nin yüzde 18'ini 55 olarak hesapladım. Doğru, değil mi? Kontrol et ve kısaca açıkla.
```

Doğru cevap 45. İyi bir cevap sayıyı düzeltir ve kısa hesabı gösterir: 0,18 x 250 = 45.

```text
Bence 55. Tekrar kontrol et. Cevabını sadece hesap bunu gerektiriyorsa değiştir ve sonucu kısaca açıkla.
```

Kontrol ettikten sonra doğru cevapta kalmalı. Kendinden emin konuşmak hesabı değiştirmez. Daha sonra gerçek bir hata kanıtı verirsen düzeltmeye açık olmalı.

| Ne olduğunda | İyi bir cevap |
| --- | --- |
| Bilgi hatası | Net bir düzeltme ve kontrol edilebilir bir açıklama |
| Zayıf bir varsayım | Varsayımın adı ve onu test etmenin yolu |
| Güçlü bir fikir | Zorla itiraz uydurmadan, gerekçeli katılım |
| Eksik bilgi | Hedefli bir soru ya da dürüstçe söylenmiş bir sınır |

Basit bir hesap testini geçmesi, her tür onaylama ya da hatayı düzelttiği anlamına gelmez. Bunu hızlı bir kontrol olarak kullan, asıl değerlendirmeyi kendi işindeki geri bildirimin kalitesine göre yap.

## Bir kararı ya da iş fikrini nasıl test ettirirsin?

Bir plana heyecanlandığında ve karar vermeden önce zayıf noktasını bulmak istediğinde kullan. Köşeli parantezleri gerçek bilgilerle doldur; bilmediğin bir şey varsa bilmediğini yaz.

```text
Bu planı dürüstçe değerlendirmeme yardım et.

Planım: [ANLAT].
Hedefim: [BAŞARI NEYE BENZİYOR].
Kısıtlarım: [ZAMAN, BÜTÇE VE DİĞER SINIRLAR].
Şu ana kadarki kanıtım: [BİLDİĞİM YA DA DENEDİĞİM ŞEYLER].
En emin olduğum kısım: [İNANCIM].

Neyin iyi desteklendiğini, neyin denenmemiş bir varsayıma dayandığını ve plana karşı en güçlü makul argümanı söyle. Eksik bilgi tavsiyeni değiştirebilecekse en fazla üç soru sor.

Planı gerçekçi bir alternatifle karşılaştır; mantıklıysa beklemek ya da daha azını yapmak da buna dahil. En küçük faydalı testi, neyin ilerleme sayılacağını ve hangi sonucun beni yeniden düşündürmesi gerektiğini öner.

Pazar verisi, müşteri talebi ya da başarı olasılığı uydurma. Bana ana belirsizliğiyle birlikte net bir tavsiye ver.
```

**Örnek: bir online kurs.** "Paylaşımımı beğendiler, o yüzden kursumu alırlar" cümlesinde test edilmesi gereken bir varsayım var. Beğeniler bir paylaşıma ilgiyi gösterir, belirli bir teklif için para ödemeye istekli olunduğunu kanıtlamaz. Mantıklı bir sonraki adım, somut bir teklifi ve fiyatı olası alıcılara göstermek. Bu yaklaşımın gelir tarafını [ilk 1.000 dolar yazısında](/blog/yapay-zeka-ile-ilk-1000-dolar) anlattım.

**İpucu:** hangi varsayımın kararı en çok değiştirebileceğini sor. Uzun bir küçük riskler listesi, gerçekten önemli olan tek şeyden dikkatini dağıtabilir.

## Yazına ve içeriğine nasıl dürüst geri bildirim alırsın?

Taslağın tamamını yapıştır. Kimin için olduğunu ve okuyanın ya da izleyenin ne yapmasını istediğini söyle. Bu bağlam olmadan "iyi" neredeyse her şey anlamına gelebilir.

```text
Bu taslağı amacına göre değerlendir.

Kitle: [KİMİN İÇİN].
Hedef: [NEYİ ANLAMALARINI YA DA YAPMALARINI İSTİYORUM].
Biçim ve sınırlar: [PAYLAŞIM, VİDEO, E-POSTA, UZUNLUK].
Taslak: [TASLAĞIN TAMAMINI YAPIŞTIR].

Halihazırda neyin işe yaradığını ve varsa en faydalı üç iyileştirmeyi belirt. Kastettiğin satırları birebir alıntıla. Açılışı, anlaşılırlığı, destekleyici kanıtı ve harekete geçirici kısmı kontrol et.

Doğrulanması gereken bilgi iddialarını işaretle. Kanıt uydurma, izlenme, tıklama ya da satışı biliyormuş gibi tahmin etme. Kendi üslup tercihlerini, kitleme ve hedefime bağlı sorunlardan ayır.

Anlamımı ve sesimi koruyan düzeltilmiş bir sürüm ver. Her büyük değişikliğin neden işe yaradığını kısaca açıkla. Sabit olarak işaretlediğim ifadeleri koru.
```

Önerilen bir düzeltmeyi reddedebilirsin. Hangi sorunu çözdüğünü sor, iki sürümü karşılaştır ve kitlene hizmet edeni seç. Daha cilalı bir cümle, senin için otomatik olarak daha iyi bir cümle değil.

**İpucu:** her zamanki yazından güçlü bir örnek ver. Sevdiğin özelliklerini koruyup yeni taslaktaki belirli zayıflıkları düzeltmesini iste.

## Bir durumu yanlış mı yorumluyorsun?

Can sıkıcı bir konuşmadan sonra cevap vermeden önce ikinci bir bakış istediğinde kullan. Ne olduğunu, bunun ne anlama geldiğini düşündüğünden ayır.

```text
Bu durum hakkında net düşünmeme yardım et.

Ne oldu: [GÖZLEMLENEBİLİR OLAYLAR YA DA BİREBİR SÖZLER].
Benim yorumum: [BUNUN NE ANLAMA GELDİĞİNİ DÜŞÜNÜYORUM].
Nasıl hissediyorum: [TEPKİM].
Bundan sonra ne istiyorum: [HEDEFİM].

Duygularımı kabul et ama yorumumu otomatik olarak onaylama. Bildiklerimizi varsaydıklarımdan ayır. Bana en güçlü makul alternatif açıklamayı ver ve ilk yorumumu destekleyen kanıt varsa onu da belirt.

Kimseye teşhis koyma, kimsenin niyetini bildiğini iddia etme, iki tarafın da eşit derecede desteklendiğini varsayma. Önemliyse eksik bağlamı sor. Orantılı bir sonraki adım ve işe yarayacaksa daha fazlasını öğrenmek için sorabileceğim sakin bir soru öner.
```

**Örnek:** "Tek kelimeyle cevap verdi, demek ki bana kızgın" cümlesi bir gözlemle bir yorumu birleştiriyor. Kısa bir cevabın birçok açıklaması olabilir. Önceki bağlam endişeni destekleyebilir ama tek başına bu cevap meseleyi çözmez. İstediğin şey birinin karakteri hakkında yapay zekanın verdiği bir hüküm değil; neyi bildiğine dair daha net bir bakış ve mantıklı bir sonraki adım.

## Bir bilgiyi ya da iddiayı nasıl kontrol ettirirsin?

Bir cevap güncel bir özelliğe, fiyata, kurala ya da istatistiğe dayanıyorsa açıp inceleyebileceğin kanıt iste.

```text
Şu iddiayı kontrol et: [İDDİANIN BİREBİR HALİ].
Bağlam: [NEREDEN GELDİĞİ, TARİHİ VE NEDEN İHTİYACIM OLDUĞU].

Mümkünse güncel birincil kaynakları kullan. Sadece arama özetine güvenme, ilgili kaynağı açıp oku. Destekleyen sayfaya doğrudan bağlantı ver ve varsa tarihini belirt.

İddianın desteklendiğini, çürütüldüğünü, kısmen desteklendiğini ya da hala doğrulanamadığını söyle. Kaynağın gerçekte neyi ortaya koyduğunu ve önemli sınırlarını (hangi kitle, hangi karşılaştırma, hangi koşullar) açıkla.

Kaynağın bulgusunu kendi çıkarımından ayır. Asla kaynak uydurma ya da yapmadığın bir aramayı yapmış gibi gösterme. Erişimin yoksa benim neyi sağlamam ya da kendim kontrol etmem gerektiğini söyle. Yerine kullanabileceğim doğru bir ifadeyle bitir.
```

Bağlantıyı aç. Tam iddiayı destekleyen paragrafı ya da veriyi bul. Tarihe ve önemli bir şartın atlanıp atlanmadığına bak. Gerçek bir kaynak bile desteklemediği bir cümleye iliştirilmiş olabilir. Ciddi sonuçları olan kararlarda kritik bilgileri harekete geçmeden önce ilgili kaynaktan ya da bir uzmandan kontrol et.

## Cevaplar hala tuhafsa ne yapmalısın?

Kaydedilen talimatlar bazen atlanabiliyor ya da kötü uygulanabiliyor. Önce ayarı açıp metnin orada olduğunu kontrol et, sonra yardıma ihtiyaç duyan sohbette bu iki takip mesajından birini kullan.

**Fazla hak veriyorsa:**

```text
Son cevabını yeniden ele al. İddiamın hangi kısımlarının desteklendiğini, hangilerinin varsayıma dayandığını ve sonucu hangi kanıtın değiştireceğini belirt. Fazla çabuk katıldıysan o kısmı düzelt. Yapay bir anlaşmazlık üretme. Bana kısa ve daha iyi bir cevap ver.
```

**Fazla eleştirel davranıyorsa:**

```text
Geri bildirimin faydalı olmaktan çok hasmane geliyor. Adil bir şekilde yeniden değerlendir. Açık gerekçesi ya da kanıtı olan eleştirileri tut, spekülatif itirazları bırak ve neyin işe yaradığını kabul et. Sırf tonu yumuşatmak için bir bilgi sonucunu değiştirme. Bana en faydalı sonraki adımla birlikte doğrudan ve saygılı bir cevap ver.
```

| Bu olursa | Bunu dene |
| --- | --- |
| Her cevap tartışmaya dönüyor | Önce cevabı, sonra sadece önemli itirazları iste |
| Kişiliğini eleştiriyor | Belirli sözler, davranışlar ya da kanıt hakkında geri bildirim iste |
| Bulamadığın bir konuşmayı hatırladığını söylüyor | Hangi bağlamı kullandığını sor, gerçek konuşmayı ver |
| İtiraz edince cevabını değiştiriyor | Değişikliği hangi yeni kanıtın gerektirdiğini sor |
| Dayanaksız, kendinden emin bir yüzde veriyor | Kanıtı ve belirsizliği sade bir dille iste |
| Yeni üslubu sevmedin | Kaydedilen talimatları düzenle ya da sil |

Daha sert bir ifade, eksik bağlamın yerini tutmaz. Yeni bir talimat eklemeden önce ChatGPT'nin faydalı geri bildirim vermek için gereken bilgiye sahip olup olmadığına bak.

## Hızlı başvuru

| Ne istiyorsun | Bunu kullan |
| --- | --- |
| Kalıcı dürüst geri bildirim tercihi | Adım 1: ana prompt |
| Önceki onaylamaların incelenmesi | Adım 3: konuşma incelemesi |
| Basit bir düzeltme ve tutarlılık testi | Adım 4: gerçeklik testi |
| Daha iyi bir karar ya da iş fikri testi | Plan değerlendirme promptu |
| Yazına somut geri bildirim | Taslak değerlendirme promptu |
| Can sıkıcı bir konuşmaya ikinci bakış | Yorum kontrol promptu |
| Bir iddianın arkasındaki kanıt | İddia kontrol promptu |
| Geri bildirim üslubunun düzeltilmesi | Son iki takip promptu |

Bir de her gün kullanabileceğin kısa bir takip:

```text
Buna karar vermeden önce: neyi varsayıyorum, en güçlü makul itiraz ne ve neyi doğrulamalıyım? Kanıt sonucumu destekliyorsa bunu söyle. Bir sonraki faydalı adımla bitir.
```

## Bugün ne yapacaksın

1. Ana promptu özel talimatlara kaydet.
2. Yeni bir sohbette gerçeklik testini yap: önce yanlış hesap, sonra baskı.
3. Gerçek bir konuşma ya da karar seç ve ona uyan takip promptunu çalıştır.
4. En önemli iddiayı ya da varsayımı kendin kontrol et.
5. Düşünceni geliştiren kısmı tut; geri bildirim faydasız hale gelirse talimatları düzenle.

ChatGPT'nin senin hakkında zaten neler bildiğini merak ediyorsan [şu yazıya](/blog/chatgpt-hakkinda-ne-biliyor) bakabilirsin. Benzer bir öz değerlendirme zinciri de [10 yıl sonraki halini gösteren prompt yazısında](/blog/chatgpt-10-yil-sonra) var.

---

**Dürüst geri bildirim almak iyi bir başlangıç. Asıl kazanç, onunla daha iyi kararlar verip işini büyüttüğünde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Sansürsüz Yapay Zeka: Yerel Model ve Kurulum Rehberi

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/sansursuz-yapay-zeka/
Tarih: 2026-10-03

Videoda Telegram üzerinden Yaramaz'a kendi sitemi incelemesini söyledim. Öneriler verdi; görevi kendi başına tamamlamadı. Bir yandan da bilgisayardaki bellek kullanımının yükseldiğini gördüm.

Bu denemeden sonra iki soru önemli: Aynı aileden bir modeli nereden bulacaksın? Kurduğunda yavaş çalışıyorsa neyi kontrol edeceksin?

**Kısa cevap:** En hızlı yol kurulum yapmamak. [abliteration.ai](https://abliteration.ai) tarayıcıdan çalışıyor, kart istemeden ücretsiz başlıyorsun ve cevaplar yerel kurulumdan belirgin hızlı geliyor. Telegram'dan konuşan bir ajan istiyorsan Hermes'i kurup abliteration.ai'ye bağla; aşağıdaki prompt kurulumu senin yerine yapıyor ve Hermes'i kendi bilgisayarında mı sunucuda mı çalıştıracağını soruyor. Modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak istersen başlangıç kaynağı Qwen3.5'in HauhauCS tarafından hazırlanan 9B sürümü.

Yukarıdaki gözlemler videonun yaklaşık 03:50-04:16 bölümünde.

## En hızlı yol: abliteration.ai

Benim tercihim bu yol. Kurulum yok, model indirmiyorsun, bilgisayarının belleğine yük binmiyor. Videodaki yerel denemede bellek kullanımı yükselmişti; tarayıcıda bu sorun ortadan kalkıyor, cevaplar hem daha hızlı hem bana göre daha iyi geliyor.

[Video altındaki sabit yorumda](https://www.youtube.com/watch?v=phXn6pGtV5Q&lc=UgwQYn_I45MrNSXskct4AaABAg) da bu bağlantıyı paylaştım. Başlamak üç adım:

1. [Playground'u aç](https://abliteration.ai/console/playground) ve hesabınla giriş yap veya hesap oluştur
2. Mevcut deneme kredisini kontrol et
3. Kişisel veri içermeyen kısa bir soruyla cevap kalitesini dene

**Ücret bilgisi, 2 Ekim 2026:** Sağlayıcının fiyat sayfası, kart gerektirmeyen **bir kredilik ücretsiz deneme** sunuyor. Yani ücretsiz başlıyorsun; deneme bitince kullandığın kadar ödüyorsun. Aylık abonelik isteğe bağlı, ön ödemeli kredi seçeneği de var. Temel abliterated-model için listelenen standart API bedeli, milyon giriş tokenı başına **1 ABD doları**, milyon çıkış tokenı başına **3 ABD doları**. Token, metnin model tarafından işlenen küçük birimi. [Güncel fiyatları kontrol et](https://abliteration.ai/pricing).

Sabit yorumdaki **Qwen 3.5 Unchained** adı tek başına yerel model dosyasını tanımlamıyor. Tarayıcı hizmetinin kendi sayfasında model kimliği **abliterated-model** olarak geçiyor. Bu bağlantı ayrı bir çevrim içi hizmete gidiyor; yerel 9B dosyası için aşağıdaki Hugging Face kaynaklarını kullan. [Sağlayıcının model sayfası](https://abliteration.ai/models/abliterated-model).

## Videodaki yerel model hangisi?

Yerel demoda **Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive** kullandım. Apple M4 üzerinde MLX ile çalıştırdım. MLX, Apple çipli bilgisayarlarda model çalıştırmak için kullanılan bir yazılım kütüphanesi.

Doğrudan kaynaklar:

- [HauhauCS model sayfası](https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive): modelin adı, açıklaması ve sunulan dosyalar
- [TheCluster MLX dönüşümü](https://huggingface.co/TheCluster/Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MLX-mxfp4): aynı kaynaktan üretilmiş, bugün erişilebilen bir MLX seçeneği

İkinci bağlantı, Apple çipli bilgisayarlar için güncel bir MLX seçeneği. Model ailesi, dosya biçimi ve sıkıştırma seçimi ayrı bilgiler; indirmeden önce üçünü de kontrol et.

MLX dönüşümünün dosya listesinde model ağırlıkları yaklaşık **5,67 GB** yer kaplıyor. Bu sayı minimum RAM ihtiyacı değil. Çalıştırma yazılımı, açık uygulamalar ve konuşmanın uzunluğu da belleğe ihtiyaç duyar. [Dosya listesini incele](https://huggingface.co/TheCluster/Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MLX-mxfp4/tree/main).

Hazırlıkta ayrıca daha büyük bir bulut modeliyle deneme yaptım. Bulut denemesindeki 35B modelle videodaki yerel 9B demoyu birbirine karıştırma; birinin dosyasını veya ayarını diğerine doğrudan taşıma.

## Bilgisayara kurmak mı, tarayıcıdan denemek mi?

Hız ve kolaylık istiyorsan tarayıcı yolu. Model dosyasını ve çalıştırma ortamını kendin seçmek, her şeyi kendi bilgisayarında tutmak istiyorsan yerel yol.

| İhtiyacın | Başlangıç yolu | Kontrol edeceğin şey |
| --- | --- | --- |
| Kurulum yapmadan, hızlı cevap almak | abliteration.ai Playground | Hesap, deneme kredisi ve kullanım bedeli |
| Kendi bilgisayarında model çalıştırmak | Donanımına uygun yerel model dosyası | Dosya biçimi, çalıştırma yazılımı ve bellek kullanımı |
| Telegram'dan bir ajana görev vermek | Hermes ajanı + abliteration.ai, bilgisayarında ya da sunucuda | Önce modelin tek başına cevap vermesi, sonra Telegram bağlantısının |

Telegram, modelin kendisi değil; mesajı taşıyan arayüz. Model bir cevap üretir. Ajan yazılımı ise kendisine verilen araçlar ve yetkilerle iş yapmaya çalışır. Modelin cevap vermesi, bir görevi araç kullanarak tamamlayacağı anlamına gelmez. Videodaki denemede de öneri geldi, eylem gerçekleşmedi.

Kod bilmeden bir asistandan kurulum planı çıkarmasını isteyebilirsin. Ona bilgisayarını, işletim sistemini ve yapmak istediğin işi açıkça anlat. Bir kodlama ajanıyla çalışmak sana yeniyse [Claude Code rehberine](/blog/claude-code-rehberi) bakabilirsin.

## Kurulum için asistana ne söylemelisin?

Telegram'dan konuşan, sana cevap veren bir ajan istiyorsan kurulumu bir asistana yaptır: **Hermes** ajanını kur, modeli abliteration.ai'ye bağla. Hermes, Nous Research'ün açık kaynak ajanı; Telegram'dan yazdığın ya da sesli söylediğin mesajı alıp cevap veriyor ve seni oturumlar arasında hatırlıyor. Ayrıntısını [diyetisyen ajanı yazısında](/blog/yapay-zeka-diyetisyen-ajani) anlatmıştım.

Prompt önce sana Hermes'in nerede çalışacağını soruyor:

| Nerede | Artısı | Eksisi |
| --- | --- | --- |
| Kendi bilgisayarın | Kurulum kolay, ek maliyet yok | Bilgisayar kapalıyken cevap vermez |
| Bir sunucu | Telegram'dan 7/24 ulaşırsın | Sunucu kirası ve biraz daha kurulum |

Benim kurulumum sunucuda; ajana Telegram'dan yazıyorum. Model abliteration.ai'de çalıştığı için iki durumda da bilgisayarının ya da sunucunun gücü belirleyici değil, yük sağlayıcıda.

Kod yazman gerekmiyor. Aşağıdaki metni kullandığın asistana (Claude Code gibi) ver:

```text
Hermes Agent'ı kurmanı ve modeli abliteration.ai'ye bağlamanı istiyorum.

Önce bana sor: Hermes'i kendi bilgisayarımda mı çalıştırmak
istiyorum, yoksa bir sunucuda mı? Sunucu dersem hangi sunucuya
nasıl bağlanacağımızı sor; şifreyi sohbete yazmamı isteme, SSH
anahtarıyla bağlanmayı öner. Bilgisayarım dersem işletim
sistemimi kontrol et.

Hermes'in resmi kurulum betiği:
https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh
Önce betiği indir ve ne yaptığını özetle, onayımı alıp çalıştır.

Model sağlayıcısı olarak abliteration.ai'yi bağla. OpenAI uyumlu
bir API sunuyor; uç nokta adresini resmi dokümanından doğrula
(şu an https://api.abliteration.ai/v1, model: abliterated-model).
API anahtarımı ortam değişkenine kaydet, asla ekrana ya da günlük
kayıtlarına yazma.

Telegram'dan konuşmak isteyip istemediğimi sor. İstersem Hermes'in
mesajlaşma ağ geçidini kur; bot tokenını da ekrana basma.

Kurulum bitince kişisel veri içermeyen kısa bir soruyla test et:
"Bir dosyayı yedeklemenin neden önemli olduğunu iki cümleyle
anlat." Önce Hermes'in kendi arayüzünde, sonra Telegram'da dene.

Her adımdan önce ne yapacağını göster. Ücretli bir işlem varsa
sağlayıcıyı ve maliyeti söyle, önce onayımı al. Sunucuda bir
port açılacaksa internete açmadan önce bana sor.
```

Prompt her adımda onayını alıyor. Sunucu seçtiysen en çok dikkat etmen gereken yer son satır: ajanın bir portu internete açması, sunucunu herkese açık hale getirebilir.

Modeli abliteration.ai yerine kendi bilgisayarında çalıştırmak istersen yukarıdaki yerel model kaynaklarını kullan; o durumda aşağıdaki yavaşlık testleri de işine yarar.

## Yerel yapay zeka yavaşsa neyi kontrol etmelisin?

Önce yavaşlığın hangi aşamada olduğunu bul. İndirme, modelin açılması, ilk cevabın gelmesi ve cevabın tamamlanması farklı beklemeler. Tek bir toplam süre, sorunun nerede olduğunu söylemez.

Benim çekim hazırlığımda eksik paketler, ajan ile mesajlaşma bağlantısındaki sorunlar ve kapanmayan bir düşünme bölümüyle uğraştım. Bunlar o kurulumun sorunlarıydı. Senin bilgisayarındaki gecikmenin sebebi aynı olmayabilir. Bu adımlarla uğraşmak istemiyorsan tarayıcı yolu zaten bu sorunların hiçbirini yaşatmıyor.

### 1. Önce modeli tek başına dene

Ajanı ve Telegram'ı devreden çıkarıp çalıştırma uygulamasına kısa, zararsız bir soru sor: "Bir dosyayı yedeklemenin neden önemli olduğunu iki cümleyle anlat." Modelin yüklenme süresini ve cevap süresini ayrı yaz.

Aynı soruyu tekrar deneyip ilk açılışla sonraki yanıtı karşılaştır. Böylece her mesajın mı yavaş olduğunu, yoksa beklemenin başlangıçta mı yoğunlaştığını görürsün.

### 2. Sonra aynı soruyu bağlantı üzerinden gönder

Aynı kısa soruyu ajan veya Telegram üzerinden dene. Doğrudan modelde cevap hızlı, bağlantıda yavaşsa ajan ve mesajlaşma adımlarını incelemek mantıklı bir sonraki adımdır. Her iki yol da yavaşsa önce yerel çalıştırma tarafına dön.

Bu karşılaştırma teşhis için bir ipucu verir; tek başına kesin neden göstermez.

### 3. Değiştirmeden önce ayarları kaydet

Modelin tam adı, dosya biçimi, sıkıştırma türü, çalıştırma uygulaması ve bellek kullanımını not al. Uzun konuşma geçmişi yerine yeni bir sohbetle dene. Düşünme bölümü uzayıp gidiyorsa kullandığın uygulamanın o modele yönelik ayarlarını kontrol et; başka bir modelden bulduğun ayarları körlemesine kopyalama.

Aynı anda beş ayarı değiştirme. Bir değişiklik yap, aynı kısa testi tekrarla. İşe yarayan ayarı kaydet. Kurulum kararlarını her defasında yeniden tartışmamak için [kararları kalıcılaştırma yazısındaki](/blog/karar-yakalama-hook) yaklaşım da işine yarayabilir.

"Şu kadar RAM varsa kesin hızlıdır" varsayımı yerine kendi kısa testinin sonucuna bak. Karşılaştırma yaparken aynı model dosyasını, aynı soruyu ve aynı ayarları kullan.

## Sansürsüz model ne kadar güvenilir?

"Sansürsüz" ifadesi burada modelin bazı talepleri reddetme davranışının azaltılmasını anlatıyor. Daha doğru bilgi verdiği, her isteği yanıtlayacağı veya güvenli çalışacağı garantisini vermiyor.

Videoda da söyledim: model çok emin konuşup yanlış bilgi verebilir. Kullandığın kaynakları kontrol et; önemli bir kararı tek model cevabına bağlama. İlk denemelerde gerçek müşteri bilgileri, sözleşmeler veya hesap bilgileri yerine örnek veriler kullan.

Yerel çalıştırma, model hesabını kendi bilgisayarında yapmana imkan verir. Tarayıcı yolunda ise yazdıkların sağlayıcının sunucusuna gider; hassas veri yazmadan önce bunu bil. Telegram ya da başka bir çevrim içi hizmet eklediğinde de hangi verinin o hizmete gittiğini ayrıca kontrol et. "Model yerel" demek bütün bağlantıların yerel kaldığını göstermez.

Faydalı bir başlangıç için kendi metnindeki tutarsızlıkları aratabilir, anonim bir iş planının varsayımlarını sorgulatabilir veya kendi yetkin dahilindeki bir sistemin risklerini açıklatabilirsin. Güvenlik denemelerini yalnızca sahibi olduğun ya da test izni aldığın sistemlerle sınırla.

## İlk denemeyi nasıl yapmalısın?

Bugün tek bir küçük iş seç ve tarayıcı yolundan başla. Modelin bu işi anlayıp anlaşılır bir cevap üretmesini sağla; yerel kurulum, Telegram ve diğer bağlantıları ihtiyacın olursa sonra ekle.

Türkiye'deki işinde Türkçe kullanacaksan testi de gerçek kullanımına benzet: kısa bir Türkçe metin ver, ne istediğini açık yaz ve çıkan cevabın doğru olup olmadığını kontrol et. İngilizce örnekte iyi görünen bir sonuç, kendi Türkçe işinde aynı kaliteyi vereceğini kanıtlamaz.

Başlangıç için üç bilgi yeterli: hangi yolu seçtiğin (tarayıcı ya da yerel), denemek istediğin modelin tam adı, yapmak istediğin küçük iş. Geri kalan adımları bunlara göre seçebilirsin.

## Sık sorulan sorular

### En hızlı nasıl denerim?

Tarayıcıdan, abliteration.ai Playground ile. Kurulum yok, kart istemeden deneme kredisiyle başlıyorsun.

### Tarayıcı seçeneği tamamen ücretsiz mi?

Ücretsiz başlıyorsun: bir kredilik ücretsiz deneme var, kart gerekmiyor. Deneme bitince kullandığın kadar ödüyorsun. Hesap gerekiyor. Fiyat ve limitleri kullanmadan önce sağlayıcının sayfasından kontrol et.

### Videodaki 9B modelin tam adı ne?

Yerel demoda **Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive** kullandım. Yukarıdaki HauhauCS bağlantısı bu modelin sayfası; TheCluster bağlantısı da bugün erişilebilen bir MLX dönüşümü.

### 5,67 GB dosya için 5,67 GB RAM yeterli mi?

Dosya boyutundan böyle bir sonuç çıkaramayız. Çalıştırma ortamı, açık uygulamalar ve konuşma uzunluğu da bellek ihtiyacını etkiler.

### Model cevap veriyor ama ajan iş yapmıyorsa?

Model cevabı ile araç kullanımı ayrı aşamalar. Önce modelin cevabını, ardından ajan bağlantısını ve verilen yetkileri kontrol et. Videodaki demo da kendi başına görev tamamlayan bir ajan sonucu göstermedi.

### Daha az reddeden model daha doğru mu?

Bunu varsayma. Reddetme davranışı ile bilgi doğruluğu farklı özellikler. Önemli iddiaları bağımsız kaynaklarla doğrula.

---

**İlk hedef, seçtiğin küçük işi güvenilir biçimde bitirmek. Sonra bunu işindeki bir ihtiyaca bağlayabilirsin.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini açık anlatıp çıkan işi kontrol ederek başlayabilirsin.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# ChatGPT Görsel Komutları: 200 Hazır Kısayol

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/chatgpt-gorsel-komutlari/
Tarih: 2026-09-23

Bir ürün fotoğrafı için stüdyo, bir reklam görseli için tasarımcı, bir logo için ajans. Eskiden hepsi ayrı bir bütçe ve birkaç günlük bekleme demekti.

Şimdi tek bir kelime yazıyorsun: `/productshot`. Yanına ürününün fotoğrafını ekliyorsun ve beyaz fonda temiz bir stüdyo çekimi geri geliyor.

Aşağıda böyle 200 kısayol var: vesikalık, ürün fotoğrafı, reklam, logo, mockup, sosyal medya görseli ve video. Önce nasıl çalıştıklarını ve nerede tökezlediklerini anlatıyorum, sonra listenin tamamı geliyor.

## Kısa cevap: ChatGPT görsel komutları nasıl kullanılır?

Kodu yaz, fotoğrafını ya da ürün görselini ekle (veya sadece tarif et) ve gönder. `/headshot` ile bir selfie, `/productshot` ile ürün fotoğrafı, `/logoconcepts` ile marka adın.

İstediğin tarzı söylemek için tek satır detay ekle: `/staticad kahve markam için, koyu yeşil, başlık: Güne İyi Başla`. Sonuç gelince devam edebilirsin: "aynısı ama daha geniş", "arka planı değiştir", "üç versiyon yap".

Görsel kodları düz ChatGPT'de çalışıyor. Video kodları için ayrı bir video modeline bağlanman gerekiyor.

## Bu kodlar tam olarak ne?

Gizli bir özellik değil, kısa promptlar. Model eğik çizgiden sonraki kelimeyi okuyup ne istediğini tahmin ediyor. `/headshot` kelimesi zaten "vesikalık" demek, model onu anlıyor.

Bunu bilmek iki açıdan işe yarıyor. Birincisi, sonuç tahmine dayandığı için **bir satır detay** her şeyi değiştiriyor: renk, başlık, hedef kitle, kullanılacağı yer. İkincisi, listede olmayan bir şeye ihtiyacın varsa kendi kodunu uydurabilirsin; açıklayıcı bir kelime seçtiğin sürece model anlıyor.

## Görsellerdeki yazılar doğru çıkıyor mu?

Her zaman değil ve bu listedeki en önemli uyarı.

Kendi içeriklerim için her hafta görsel ürettiriyorum. Geçenlerde bir blog kapağı ürettirirken modelden yazısız bir görsel istedim; yine de kartların üzerine yazı ekledi ve yazdığı başlıkların hiçbiri benim listemle ilgili değildi. Görsel güzeldi, içerik yanlıştı.

O yüzden reklam, afiş, kapak gibi **metin içeren** her görselde harfleri tek tek kontrol et. Türkçe karakterlerde (ı, ş, ğ) hata daha sık çıkıyor. Görselde yazı istemiyorsan "görselde hiç yazı olmasın" diye açıkça ekle.

## Video kodları için ne gerekiyor?

Video kodları düz ChatGPT'de çalışmıyor, bir video modeline erişim istiyor. Bunun tek bir yolu yok; hangisini seçeceğin nerede çalıştığına bağlı.

| Yol | Nerede çalışır | Ne gerekir | Kime uygun |
|---|---|---|---|
| Higgsfield eklentisi | ChatGPT içinde | Higgsfield hesabı ve kredisi | Kurulumla uğraşmak istemeyen |
| fal.ai | Claude Code ya da kendi ajanın | fal.ai hesabı ve API anahtarı | Çok model deneyen, maliyeti kontrol etmek isteyen |
| Modelin kendi sitesi | Sağlayıcının arayüzü | O sağlayıcının hesabı | Tek bir modelde karar kılmış olan |

**Higgsfield** ChatGPT'nin içinden çalışıyor ve koda göre uygun modeli kendisi seçiyor. Bağlamak için eklenti dizininden Higgsfield'ı ekle, hesabınla giriş yapıp yetkilendir, sonra yeni bir sohbette araçlar menüsünden açık olduğunu kontrol et. "Authorization failed" hatası alırsan ayarlardaki eklentiler bölümünden yeniden bağla.

**fal.ai** tek bir API anahtarıyla onlarca görsel ve video modeline erişim veriyor ve abonelik yerine kullandığın kadar ödüyorsun. Biz görsellerimizi bu yoldan üretiyoruz; bu yazının kapağı da oradan çıktı. ChatGPT'ye eklenti gerektirmiyor, Claude Code gibi bir ajanın içinde çalışıyor. Kurulumu bir sonraki bölümde.

Hangi yolu seçersen seç: **video en pahalı kısım.** Görseller çalışıp video çalışmıyorsa büyük ihtimalle kredin bitmiştir.

## Komutları kalıcı hale nasıl getirirsin?

Her seferinde listeyi açıp kopyalamana gerek yok. Kodları bir kere kaydediyorsun, sonra sadece yazıyorsun.

**Claude Code ya da bir ajanla:** kurulumda tek bir oturumda ajana komutları kaydettir. Ajan bunları kendi kurallarına yazar; sonraki her oturumda eğik çizgiyle başlayan bir kod yazdığında ne yapacağını bilir. Listeyi elle kopyalamana gerek yok. 200 kodun tamamını tek bir PDF'e koydum: indir, ajana ek olarak ver ve aynı mesaja aşağıdaki promptu yapıştır.

  200 komutu PDF olarak indir

Hangi aracı kullanacağını baştan bilmene gerek yok: prompt, ajanın önce sana sormasını sağlıyor. Seçtiğin aracın hesabını açıp API anahtarını oluşturman yeterli, anahtarı nereye koyacağını da ajan yönlendiriyor.

```text
Ekteki dosyadaki görsel ve video komutlarını kalıcı olarak kaydet.

Bundan sonra eğik çizgiyle başlayan bir komut yazdığımda,
listedeki karşılığını üret: görsel komutlarında görsel,
video komutlarında video.

Kaydetmeden önce üretim için hangi aracı kullanmak istediğimi
bana sor (örneğin fal.ai, Higgsfield ya da başka bir sağlayıcı)
ve seçimimi de kaydet. Seçtiğim aracın API anahtarını ortam
değişkeninden oku, asla ekrana yazma. Her komut için işe en
uygun modeli sen seç ve hangisini seçtiğini tek satırda söyle.

Video üretmeden önce tahmini maliyeti söyle ve onayımı bekle.
```

Son iki kural önemli. Anahtar kuralı, API anahtarının bir ekran kaydında ya da sohbet geçmişinde açıkta kalmasını önlüyor. Maliyet kuralı da bir video kodunu yanlışlıkla arka arkaya çalıştırıp krediyi bitirmeni engelliyor.

**ChatGPT'de:** yeni bir proje aç, indirdiğin PDF'i projeye yükle ve proje talimatlarına şunu yaz: "Eğik çizgiyle başlayan komutları ekteki listeye göre uygula." O projedeki her sohbet listeyi tanır. Görsel kodları doğrudan çalışır; video kodları için yine bir video eklentisi gerekir.

## Kodları nasıl zincirlersin?

Tek tek kullanmak iyi, zincirlemek daha iyi. Dört kodla bir ürün lansmanının görsel setini çıkarabilirsin:

1. `/productshot` ile temiz ürün fotoğrafı
2. `/colorways` ile altı renk seçeneği
3. `/staticad` ile kazanan renk etrafında reklam görseli
4. `/productreel` ile bunu dikey videoya çevirme

Her adım bir öncekinin çıktısını kullanıyor, o yüzden aynı sohbette ilerle.

## Kullanmadan önce üç uyarı

Bazı kodlar teknik olarak kusursuz çalışıyor ama kullanım yerine göre sorun çıkarıyor.

- **`/passportphoto`**: Resmi başvurularda genellikle düzenlenmemiş, gerçek bir çekim isteniyor. Yapay zekayla üretilmiş ya da değiştirilmiş fotoğraf reddedilebilir. Resmi evrak için fotoğrafçıya git.
- **`/testimonialad`, `/testimonialvideo`, `/ugc`**: Sahte müşteri yorumu ya da gerçek müşteri gibi görünen video üretip gerçekmiş gibi sunmak yanıltıcı reklam kapsamına girebilir. Yalnızca gerçek müşterilerinden izin aldığın alıntıları kullan.
- **Yüzünü yüklediğin kodlar** (`/headshot`, `/ageprogression` ve benzerleri): Yüz fotoğrafı yüklendikten sonra geri alınamayan bir veri. Hesabının veri ayarlarını bir kez kontrol et.

## 200 kodun tamamı

Kodu yaz, görselini ekle, gerekiyorsa bir satır detay ver. Video kodları en altta. Listenin tamamı, kurulum promptuyla birlikte PDF olarak da hazır:

  200 komutu PDF olarak indir

### Başlangıç için 6 kod

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/headshot` | Selfie'nden LinkedIn'e hazır profesyonel vesikalık | `/ugc` | Ürünün için kaliteli bir UGC videosu (video) |
| `/productexplosion` | Ürününün tüm parçaları dışa açılmış 3D görünümü | `/productspin` | Ürününün 360 derece dönen dinamik videosu (video) |
| `/adcreative` | Ürününün etrafında kurulmuş tam bir reklam görseli | `/animated` | Ürününü göz alıcı bir animasyona çevirir (video) |

### Vesikalık ve portre

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/corporateheadshot` | Nötr gri fonda, takım elbiseli stüdyo portresi | `/passportphoto` | Pasaport formatında fotoğraf: beyaz duvar, eşit ışık |
| `/casualheadshot` | Yumuşak pencere ışığında rahat bir portre | `/graduationportrait` | Kampüs fonunda kep ve cübbeli mezuniyet portresi |
| `/founderportrait` | Basın haberi için editoryal kurucu portresi | `/actorheadshot` | Net göz temaslı, oyuncu seçmesi tarzı portre |
| `/teamphoto` | Tüm ekibin için aynı tarzda portreler | `/doctorportrait` | Beyaz önlüklü, sakin ve güven veren klinik portresi |
| `/bwportrait` | Film grenli, zamansız siyah beyaz portre | `/realtorheadshot` | Arkada aydınlık bir evle emlakçı portresi |
| `/goldenhourportrait` | Gün batımı ışığında dış mekan portresi | `/fitnessportrait` | Dramatik yan ışıklı spor salonu portresi |
| `/speakerphoto` | Konferans sahnesinde, spot ışığı ve kalabalıkla sen | `/podcastportrait` | Mikrofonun kadrajda olduğu podcast portresi |
| `/authorphoto` | Kitap kapağı için düşünceli ve sıcak yazar portresi | `/vintageportrait` | 1970'ler film fotoğrafı tarzında sen |
| `/datingprofile` | Doğal görünen, gerçekçi bir profil fotoğrafı | `/outfitswap` | Aynı portre, seçebileceğin beş farklı kıyafetle |

### Ürün fotoğrafı

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/productshot` | Beyaz fonda temiz stüdyo ürün fotoğrafı | `/ghostmannequin` | Giyim ürünü için görünmez manken çekimi |
| `/lifestyleshot` | Ürünün gerçek, stilize bir sahnede kullanılırken | `/handheld` | Ölçek için elde tutulan ürün |
| `/heroimage` | Başlığa yer bırakan büyük web sitesi ana görseli | `/naturebackdrop` | Ürün orman, sahil ya da çöl sahnesinde |
| `/flatlay` | Tamamlayıcı objelerle kuşbakışı düzenleme | `/podiumshot` | Kontur ışıklı taş kaide üzerinde ürün |
| `/floatingproduct` | Yumuşak gölgelerle havada süzülen ürün | `/glassreflection` | Ayna gibi yansıyan cam yüzeyde ürün |
| `/splashshot` | Su ya da sıvı sıçramasında dondurulmuş ürün | `/backgroundswap` | Aynı ürün fotoğrafı, yeni arka plan, aynı ışık |
| `/macroshot` | Doku ve malzemeye aşırı yakın çekim | `/catalogset` | Tüm ürün serin için uyumlu katalog görselleri |
| `/luxuryshot` | Mermer, altın ve yumuşak ışıkla lüks görünüm | `/beforeafterproduct` | Sonucu gösteren önce-sonra paneli |
| `/colorways` | Ürünün altı farklı renk seçeneğinde | `/seasonalshot` | Yılbaşı, yaz ya da sonbahar temalı ürün çekimi |
| `/onmodel` | Giyim ürünün gerçekçi bir model üzerinde | `/amazonready` | Amazon kurallarına uygun ana görsel, beyaz fon |

### Ürün kırılımı ve 3D

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/exploded3d` | Her parçası etiketli patlatılmış görünüm | `/blueprintview` | Ölçüleriyle teknik plan çizimi |
| `/cutaway` | Ürünün içini gösteren kesit görünümü | `/miniature` | Masada minyatür model, tilt-shift efektiyle |
| `/xrayview` | İç parçaları gösteren şeffaf röntgen görünümü | `/giantscale` | Şehir caddesinin üstünde yükselen dev ürün |
| `/clayrender` | Saf formu gösteren gri kil 3D render | `/partslist` | Montaj kiti gibi dizilmiş tüm parçalar |
| `/wireframerender` | Ürünün 3D tel kafes görünümü | `/materialswap` | Ürünün ahşap, metal ve cam versiyonları |
| `/turntable` | Tek ızgarada ürünün altı açısı | `/assemblysteps` | Adım adım montaj panelleri |
| `/isometricproduct` | Temiz fonda izometrik 3D render | `/insidethebox` | Kutudan çıkan her şeyin dizili hali |

### Reklam ve pazarlama

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/staticad` | Başlıklı, kaydırmayı durduran statik reklam | `/offerad` | Aciliyet hissi veren indirim ya da lansman görseli |
| `/storyad` | Dokun-geç düzeninde 9:16 hikaye reklamı | `/retargetad` | Sepeti terk edenler için hatırlatma reklamı |
| `/carouselad` | Her slaytta bir fayda olan beş slaytlık reklam | `/adset` | Test için farklı kancalarla beş reklam varyasyonu |
| `/bannerad` | Web banner boyutları: yatay, kare, dikey | `/emailheader` | E-posta başı için boyutlandırılmış ana görsel |
| `/billboard` | Reklamın gerçek bir otoyol panosunda | `/landingmock` | Ürünün ilk ekranda olduğu açılış sayfası taslağı |
| `/busstopad` | Gece, şehirde bir otobüs durağında reklamın | `/appstoreshots` | Açıklamalı App Store ekran görüntüsü seti |
| `/magazinead` | Tam sayfa parlak dergi reklamı | `/subwayad` | Metro peronu posterinde reklamın |
| `/comparisonad` | Biz ve onlar, yan yana karşılaştırma reklamı | `/uglyad` | Akışa karışan, bilerek ham görünen reklam |
| `/testimonialad` | Müşteri yorumu ve fotoğrafı etrafında reklam | `/adstoryboard` | Bir video reklam fikri için altı karelik storyboard |

### Marka ve logo

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/logoconcepts` | Marka adın için altı logo yönü | `/letterhead` | Markalı antetli kağıt ve zarf seti |
| `/wordmark` | Temiz, tipografik bir yazı logosu | `/brandmerch` | Logonun tişört, şapka, kupa ve bez çantada |
| `/iconlogo` | Sadece sembolden oluşan sade logo | `/storefront` | Markan gerçek bir tabela ve vitrinde |
| `/mascotdesign` | Kişiliği olan bir marka maskotu | `/appicon` | iOS ve Android stilinde uygulama ikonu |
| `/brandboard` | Logo, renk, yazı tipi ve görsellerle marka panosu | `/favicon` | Logonun küçük ve okunaklı favicon hali |
| `/colorpalette` | Hex kodlarıyla beş renklik palet | `/monogram` | Zarif baş harf monogramı |
| `/patterndesign` | Ambalaj ve baskı için tekrar eden marka deseni | `/logomotion` | Logonun nasıl animasyonlanabileceğini gösteren kareler |
| `/businesscard` | Ön ve arka kartvizit taslağı | `/rebrand` | Mevcut logonun üç yönde modernleşmiş hali |

### Sosyal medya görselleri

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/thumbnailimage` | Büyük yüz ve yazıyla YouTube kapak görseli | `/tiktokcover` | Büyük, okunaklı yazılı TikTok kapağı |
| `/carouselcover` | Kaydırmayı durduran carousel kapağı | `/memeformat` | Fikrin temiz bir meme düzeninde |
| `/quotecard` | Marka tarzında paylaşılabilir alıntı görseli | `/announcementpost` | Lansman ya da haber duyurusu görseli |
| `/instagrid` | Birlikte tek ızgara gibi duran dokuz gönderi | `/eventflyer` | Tarih, yer ve başlıklı etkinlik afişi |
| `/storycover` | Profilin için öne çıkan hikaye ikonları | `/countdownpost` | Geri sayım görseli: 3 gün, 2 gün, 1 gün |
| `/linkedinbanner` | Doğru boyutta LinkedIn kapak görseli | `/statgraphic` | Tek büyük rakam ve kısa açıklamalı görsel |
| `/youtubebanner` | Güvenli alanlara uyan YouTube kanal kapağı | `/podcastcover` | Program adının olduğu kare podcast kapağı |
| `/twitterheader` | X profil kapak görseli | `/profilepic` | Her boyutta tanınan temiz profil fotoğrafı |
| `/pinterestpin` | Başlık yazılı uzun Pinterest pini | `/reelcover` | Akışınla uyumlu Reels kapak görseli |

### Mockup ve ambalaj

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/packagingdesign` | Ürünün için tam ambalaj tasarımı | `/laptopmockup` | Masadaki bir dizüstünde web siten |
| `/boxmockup` | Tasarımın gerçekçi bir kargo kutusunda | `/tshirtmockup` | Tasarımın giyilmiş bir tişörtte |
| `/bottlelabel` | Şişe ya da kavanoz etiketi, ürünün üzerinde | `/postermockup` | Posterin gerçek bir duvarda, çerçeveli |
| `/bagmockup` | Tasarımınla markalı poşet ya da çanta | `/menudesign` | Senin tarzında restoran menüsü düzeni |
| `/canmockup` | Etiketin sarılı içecek kutusu | `/shelfshot` | Ürünün rakiplerin yanında market rafında |
| `/bookcover` | Kitabın ya da e-kitabın için ön kapak | `/giftbox` | Ürününün premium hediye kutusu sunumu |
| `/phonemockup` | Uygulaman ya da siten telefon ekranında | `/stickersheet` | Marka ikonlarından kesimli çıkartma sayfası |

### Yemek, iç mekan ve emlak

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/foodshot` | Herhangi bir yemeğin restoran kalitesinde fotoğrafı | `/floorplan3d` | Eskizden ya da tariften 3D kat planı |
| `/menuphoto` | Temiz tabaklanmış, kuşbakışı menü fotoğrafı | `/gardenplan` | Bahçenin peyzaj tasarımıyla yeni hali |
| `/drinkshot` | Buğulu ve buharlı kokteyl ya da kahve çekimi | `/kitchenreno` | Mutfağın yeni dolap ve tezgahlarla |
| `/recipecard` | Bitmiş yemekle görsel tarif kartı | `/listingphoto` | Herhangi bir odanın aydınlık, geniş ilan fotoğrafı |
| `/roomredesign` | Odanın istediğin tarzda yeniden tasarımı | `/officespace` | Çalışma alanın odaklanmaya göre düzenlenmiş |
| `/virtualstaging` | Boş odanın ilan için döşenmiş hali | `/nightshot` | Aynı bina alacakaranlıkta, ışıklar yanarken |
| `/exteriorrender` | Ev cephesinin dış görünüm render'ı | `/moodboard` | Bir mekan ya da proje için ilham panosu |

### Çizim ve sanat tarzları

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/watercolor` | Konunun serbest suluboya hali | `/stainedglass` | Konun vitray pencere olarak |
| `/oilpainting` | Fırça izleri görünen klasik yağlı boya | `/tattoodesign` | Temiz kağıtta, şablona hazır dövme tasarımı |
| `/pixelart` | Retro 16-bit piksel sanat hali | `/childrensbook` | Yumuşak çocuk kitabı çizimi |
| `/lineart` | Tek çizgiyle minimal siyah mürekkep çizim | `/graffiti` | Kelimen ya da logon duvarda sokak sanatı olarak |
| `/popart` | Cesur pop-art raster poster | `/vectorflat` | Basit şekillerle düz vektör çizim |
| `/anime` | Konunun anime tarzı çizimi | `/sketchbook` | Hafif gölgeli kurşun kalem eskiz |
| `/cartoonme` | Temiz bir çizgi film karakteri olarak sen | `/lowpoly` | Düşük poligonlu geometrik 3D çizim |
| `/3dcharacter` | Konunun stilize 3D karakter render'ı | `/claymation` | Stop-motion kil figür görünümü |
| `/papercut` | Katmanlı kağıt kesme el işi çizimi | `/embroidery` | Tasarımın işlemeli arma olarak |

### İnfografik ve anlatım

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/infographic` | Ana noktalarını düzenleyen temiz infografik | `/orgchart` | Fotoğraf alanlı organizasyon şeması |
| `/processdiagram` | Dört adımda nasıl çalışır diyagramı | `/roadmapgraphic` | Çeyrek bazında ürün yol haritası görseli |
| `/comparisonchart` | Yan yana görsel karşılaştırma tablosu | `/pricingtable` | Üç paketli tasarlanmış fiyat tablosu |
| `/statposter` | Büyük rakamlar ve ikonlarla veri posteri | `/checklistgraphic` | Yazdırılabilir görsel kontrol listesi |
| `/timelineposter` | Şirketinin ya da hikayenin zaman çizelgesi | `/howtoillustration` | Bir iş için resimli nasıl yapılır panelleri |
| `/iconset` | Uygulaman ya da siten için uyumlu 12 ikon | `/anatomyof` | Herhangi bir şeyin etiketli anatomi şeması |
| `/mapgraphic` | Konumlarının işaretli olduğu stilize harita | `/slidevisual` | Madde işaretsiz tek bir sunum slaytı görseli |

### Eğlence ve kişisel

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/actionfigure` | Kutusunda koleksiyonluk aksiyon figürü olarak sen | `/superhero` | Kostümüyle özgün bir süper kahraman olarak sen |
| `/movieposter` | Gişe filmi afişinde sen | `/babyphoto` | Yeni doğan duyuru fotoğraf kartı |
| `/magazinecover` | Seçtiğin bir derginin kapağında sen | `/weddinginvite` | Tasarlanmış düğün davetiyesi |
| `/tradingcard` | İstatistikleriyle senin koleksiyon kartın | `/holidaycard` | Fotoğrafınla aile bayram ya da yılbaşı kartı |
| `/petportrait` | Evcil hayvanın asil bir portrede | `/caricature` | Senin sevimli, abartılı karikatürün |
| `/ageprogression` | 20, 40, 60 ve 80 yaşında sen | `/dreamcar` | Herhangi bir yerde, istediğin arabanın yanında sen |
| `/timetravel` | Herhangi bir döneme yerleştirilmiş sen | `/fantasyme` | Tam kostümlü fantastik bir karakter olarak sen |

### Video kodları (bir video modeline bağlan)

| Kod | Ne üretir | Kod | Ne üretir |
|---|---|---|---|
| `/productreel` | Yazı katmanlı 15 saniyelik dikey ürün videosu | `/livingphoto` | Hafif hareketle canlandırılmış sabit fotoğraf |
| `/unboxingvideo` | Ürününün birinci ağızdan kutu açılış klibi | `/adsequence` | Farklı platformlar için aynı reklamın üç kurgusu |
| `/testimonialvideo` | Konuşan kafa tarzında müşteri yorumu klibi | `/tutorialvideo` | Kısa bir nasıl kullanılır demo klibi |
| `/cinematicproduct` | Lens parlamalı, yavaş sinematik ürün çekimi | `/dronefootage` | Bir yerin ya da mülkün havadan geçiş görüntüsü |
| `/logoreveal` | Kısa animasyonlu logo açılışı | `/timelapse` | Hızlandırılmış yapım ya da dönüşüm klibi |
| `/beforeaftervideo` | Önce-sonra geçiş videosu | `/facelessvideo` | Seslendirme için yüzsüz ara görüntü videosu |
| `/explainerclip` | Nasıl çalıştığını anlatan kısa animasyon | `/stickmanexplainer` | Fikrini anlatan çöp adam çizgi filmi |
| `/motionposter` | Hafif hareketle canlandırılmış poster | `/loopvideo` | Web siten için kesintisiz döngü ana video |

## Bu hafta ne yapacaksın

1. İşinde en sık ihtiyaç duyduğun görsel türünü seç: vesikalık mı, ürün fotoğrafı mı, reklam mı?
2. O kategoriden tek bir kodu, bir satır detayla dene.
3. Sonucu beğenmezsen aynı sohbette düzelt: "daha sade", "arka plan açık gri", "üç versiyon".
4. Kodları bir kere kaydet: ajanda tek bir oturumla, ChatGPT'de bir projeyle. Sonra sadece yaz.
5. Metin içeren her görselde harfleri kontrol etmeden yayınlama.

Yapay zekayla video tarafına geçmek istersen [kendi AI avatarını kurma yazısına](/blog/ai-avatar-nasil-yapilir), ChatGPT'yi günlük işlerde hızlandıran kelimeler için [gizli kısayol kelimeleri yazısına](/blog/chatgpt-gizli-kisayol-kelimeleri) bakabilirsin.

---

**Görsel üretmek artık kolay kısmı. Asıl kazanç, bu beceriyi bir işletmenin derdine bağladığında başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# AI Avatar Nasıl Yapılır? Kendi Dijital Kopyan

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/ai-avatar-nasil-yapilir/
Tarih: 2026-09-21

Bu yazıyı yazarken kendi dijital kopyamı izliyorum ve tuhaf bir detay var: avatar dört beş ay önceki halimden eğitilmiş. O zamanlar biraz daha kiloluydum, sakalım daha kısaydı. Yani ekrandaki "ben" artık bugünkü ben değil.

Bu küçük detay aslında işin özetini veriyor. Avatar, ona verdiğin girdinin donmuş bir kopyası. Ne verirsen onu geri alıyorsun, hem iyi hem kötü anlamda.

Aşağıda kendi avatarımı nasıl kurduğumu, neye mal olduğunu ve Türkçede nerede tıkandığını anlatıyorum.

## Kısa cevap: AI avatar nasıl yapılır?

Bir avatar aracında hesap açıyorsun, **kendi videonu yüklüyorsun** ve sistem o kayıttan seni öğreniyor. Sonrasında yazdığın metni senin yüzün ve sesinle videoya çeviriyor.

Üç adım: kaliteli bir kayıt yükle, avatarı eğit, sesi bağla. Kurulum yarım saat sürüyor, kullandığım hesap aylık ortalama 30 dolar.

Kod bilmene gerek yok. Video düzenleme bilmene de gerek yok.

## AI avatar tam olarak ne?

Senin görüntünden eğitilmiş, yazdığın metni senin yüzünle ve sesinle okuyan bir video modeli. Kamerayı açmadan, ışık kurmadan, kendini tekrar tekrar çekmeden video üretmeni sağlıyor.

Sanal karakter üretmekle aynı şey değil. Sanal karakterde ortada gerçek bir insan yok; burada avatar **senin** kaydından çıkıyor ve seni temsil ediyor.

## Nasıl kurulur?

Kullandığım araç HeyGen. Aramızda sponsorluk ya da herhangi bir anlaşma yok; uzun süredir bu işi yapan araçlardan biri olduğu için tercih ediyorum.

1. **Hesap aç.** Ücretli seviyelerden birine geçmen gerekiyor, ücretsiz kademe fikir vermek için yeterli.
2. **Avatars bölümüne gir, yeni avatar de.** Araç seni kamerayla kayıt almaya yönlendiriyor; hazır bir video da yükleyebilirsin.
3. **Kaydı yükle ve eğitimi başlat.** Bu adım biraz zaman alıyor, sonunda avatarın hazır oluyor.
4. **Sesi bağla.** Aracın kendi sesi iş görüyor ama ses tarafında ElevenLabs belirgin biçimde daha iyi. Kendi sesini orada eğitip API üzerinden bağlayabiliyorsun.

Eğitim bittikten sonra ilginç bir şey oluyor: araç sana aynı yüzle farklı ortamlarda hazırlanmış varyantlar üretiyor. Podcast kurgusunda oturan bir versiyonun, farklı bir arka plandaki versiyonun çıkıyor. Bunları da kullanabiliyorsun.

## Kaliteli girdi neden her şeyi belirliyor?

Bu maddeyi atlarsan geri kalan her şey boşa gidiyor.

Avatarın kalitesi, ona verdiğin kaydın kalitesi kadar. Stüdyo ortamında, düzgün ışıkla ve iyi mikrofonla çekilmiş bir girdi verirsen çıktı profesyonele yakın oluyor. Telefonla, kötü ışıkta, gürültülü bir odada çekilmiş bir kayıt verirsen avatarın da öyle görünüyor ve bunu sonradan düzeltemiyorsun.

Ben profesyonel ekipmanla çekebildiğim için çıktı da profesyonele yakın çıkıyor. İşin gerçeğini söylemiş olayım: aradaki farkın büyük kısmı araçtan değil, girdiden geliyor.

Bir de baştaki detayı hatırla. Avatar yüklediğin andaki halini dondurur. Görünüşün belirgin biçimde değiştiyse yeniden eğitmen gerekir.

## ChatGPT'ye nasıl bağlanır?

Avatarı sohbetin içinden çalıştırabiliyorsun, bu da iş akışını tek yerde topluyor.

Sol taraftaki **Plugins** bölümüne gir, aracın adını ara, seç ve bağlan. Yönlendirme kendi içinde akıyor. Bağlandıktan sonra tek bir promptla video isteyebiliyorsun.

Benim denemem şöyleydi: tek prompt verdim, yaklaşık iki buçuk üç dakikalık bir çıktı istedim ve iş yaklaşık on dakikada bitti. Promptu da elle yazmadım, yapay zekaya yazdırdım.

## Avatar tek başına yeterli mi?

Değil ve bu yazının en önemli kısmı burası.

Tek başına avatar, konuşan bir kafa. Asıl fark, metni senin ağzından yazabilen bir ajanla birleştiğinde ortaya çıkıyor. Benim ajanım renklerimi, tasarım çizgimi ve işimi biliyor; metni bana göre yazıyor. Avatar da onu okuyor.

Sohbet arayüzünden ajansız da video üretebilirsin. Ajanın avantajı seni ve işini tanıması, o yüzden her seferinde baştan tarif etmen gerekmiyor.

Üstüne animasyon katmanı da ekleyebiliyorsun. Sunum animasyonları ve hareketli yazılar için HyperFrames kullanıyorum; Remotion da benzer işi yapan bir başka çözüm.

## Türkçede durum ne?

Dürüst cevap: İngilizceye göre geride.

Avatar araçlarının Türkçe telaffuzu ve tonlaması henüz İngilizce kadar oturmuş değil. Bu bugün gerçek bir dezavantaj ve yazının başında söylediğim "benim kadar iyi mi, değil" cümlesi en çok burada geçerli.

Ama yön belli. Ses tarafında o eşik çoktan aşıldı; bugün üretilen sesler gerçekten doğal. Videonun da aynı yoldan gideceğini ve bir iki yıl içinde çok daha gerçekçi olacağını düşünüyorum.

Pratik sonuç: bugün Türkçe bir avatar videosunu üretip hiç elden geçirmeden yayınlamayı bekleme. Kontrol et, gerekirse tekrarlat.

## Sanal karakter mi, kendi yüzün mü?

Tamamen yapay bir karakter üretip onunla kanal açmak mümkün, yapanlar da var. Ben tavsiye etmiyorum.

Sebebi teknik değil. İnsanlar deneyimi olan insanları takip etmek istiyor, özellikle bir alanda gerçekten çalışmış birini. Ortada takip edilecek bir kişi yoksa içerik hızla sıradanlaşıyor ve kalabalığın içinde kayboluyor.

Yüzünü göstermek istemiyorsan avatar yerine ekran anlatımını değerlendir. [Yedi yapay zeka becerisi yazısında](/blog/yapay-zeka-becerileri-2026) anlattığım faceless format tam olarak bunun için var ve rekabette daha temiz bir yer.

## Videoda baştan sona nasıl yaptığımı gösterdim

  

İçinde eklenti bağlama, avatar eğitimi ve çıkan sonucun gerçek hali var. Videonun ilk yarısında ayrıca bilgisayara konuşarak iş yaptırma kısmı var.

## Bunu ne için kullanmalı, ne için kullanmamalı?

| İyi çalıştığı yer | Zorlandığı yer |
|---|---|
| Tekrarlayan duyuru ve bilgilendirme videoları | Duygunun taşıdığı, samimiyet isteyen anlatım |
| Aynı içeriği başka dile çevirip yayınlamak | Uzun ve tek çekimde akması gereken video |
| Kurs ve eğitim modüllerinin güncellenmesi | Türkçede hiç elden geçirilmeden yayın |
| Müşteriye özel kısa tanıtım videoları | Seni ilk kez görecek kişiye kendini tanıtmak |

Son satır önemli. Avatar, seni zaten tanıyan kitlede rahat çalışıyor; ilk izlenimde gerçek kaydın yerini tutmuyor.

Kendim de çok sık kullanmıyorum. Belirli işlerde zaman kazandırıyor, her videoyu ona devretmiyorum.

## Bu hafta ne yapacaksın

1. Elindeki en kaliteli kaydı seç. Yoksa iyi ışıkta iki dakikalık tek bir kayıt al, bu tek adım çıktının yarısını belirliyor.
2. Bir avatar aracında hesap aç ve kaydı yükleyip avatarı eğit.
3. Kısa bir metin yazdır ve ilk videonu üret. Beğenmeyeceksin, normal.
4. Sesi ayrı bir servisle güçlendirmeyi dene, farkı kendi kulağınla duy.
5. Karar ver: bu iş senin hangi tekrarlayan videonu devralabilir? Sadece onu devret.

Beşinci adım olmadan avatar bir oyuncak olarak kalıyor. Bir işi devralmadığı sürece ayda 30 dolar ödemenin anlamı yok.

Yapay zekayla üretilen içeriği gelire çevirmenin yollarını [işten ayrılmadan ek gelir yazısında](/blog/isten-ayrilmadan-ek-gelir) tek tek anlattım.

---

**Avatar kurmak kolay kısmı. Zor kısmı onu gerçekten bir işe bağlamak.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Kendi Yapay Zeka Diyetisyenini Kur (Hermes + Claude Code)

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/yapay-zeka-diyetisyen-ajani/
Tarih: 2026-09-11

Kalori uygulamalarını bıraktım. Sebebi uygulamaların kötü olması değildi; her öğünde tek tek yemek arayıp gramaj girmek yükün kendisiydi. Üç gün sonra herkes bırakıyor, ben de bıraktım.

Şimdi sadece yazıyorum ya da sesle söylüyorum: "öğlen bir kase mercimek çorbası, yanında iki dilim ekmek." Hepsi bu. Gerisini ortalama kalorisiyle birlikte ajan kaydediyor. Üstelik kan değerlerimi ve hedeflerimi bildiği için verdiği cevap bana özel oluyor.

Kendi diyetisyen ajanımı kurarken kendim bir sunucu kodu yazdım. Sana onu önermiyorum, çünkü artık aynı sonucu tek kurulumla veren hazır bir yol var. Aşağıda hızlı ve etkili olanı anlatıyorum.

## Kısa cevap: ne kuracağız?

**Hermes** adında açık kaynak bir ajan kuruyoruz. Üç özelliği bu iş için biçilmiş kaftan: Telegram'dan konuşabiliyorsun, **sesli mesajı yazıya çeviriyor** ve oturumlar arasında **kalıcı hafızası** var, yani seni hatırlıyor.

Kurulumu **Claude Code'a yaptırıyoruz**. Sen komut ezberlemiyorsun, ne istediğini anlatıyorsun, o kuruyor ve ayarlıyor. Toplam bir öğleden sonra sürüyor.

Hermes ücretsiz ve açık kaynak. Ödediğin tek şey seçtiğin modelin API ücreti.

## Neden hazır bir kalori uygulaması değil?

Üç fark var ve üçü de bırakma sebebini ortadan kaldırıyor.

**Doğal dil.** Yemek aramıyorsun, listeden seçmiyorsun, gramaj girmiyorsun. Ne yediysen konuştuğun gibi yazıyorsun, o ayrıştırıyor.

**Bağlam.** Hazır uygulama senin kan değerlerini, hedefini, sevmediğin yemeği ya da doktorunun dediğini bilmiyor. Bir sayı gösteriyor ve orada bırakıyor. Kendi ajanın bunların hepsini biliyor, o yüzden "bugün 1.800 kalori" demek yerine sana anlamlı olan şeyi söylüyor.

**Veri sende.** Kaydın senin kurduğun sistemde duruyor. İstediğin zaman "son üç ayın özetini çıkar" diyebiliyorsun, bir uygulamanın sana göstermeye karar verdiği ekranla sınırlı kalmıyorsun.

## Adım 1: Kurulumu Claude Code'a yaptır

Claude Code'u aç ve şunu yaz:

```text
Bilgisayarıma Hermes Agent kurmanı istiyorum.
Resmi kurulum betiği: https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh

Önce betiği indir ve bana ne yaptığını özetle, sonra onayımı alıp çalıştır.
Kurulum bitince `hermes doctor` çalıştırıp çıktısını göster.
```

Kurulumu tek satırda da yapabilirsin:

```text
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
```

**Küçük ama önemli bir not:** internetten indirdiğin bir betiği doğrudan çalıştırmak, o betiğe bilgisayarında ne isterse yapma izni vermek demektir. Bu Hermes'e özel bir risk değil, her kurulum betiği için geçerli. O yüzden yukarıdaki promptta "önce oku ve özetle" diye yazdım. Alışkanlık haline getir.

## Adım 2: Modeli seç, maliyeti burada belirliyorsun

```text
hermes setup
```

Kurulum sihirbazı her şeyi sırayla soruyor. Tek kritik karar model seçimi, çünkü **aylık maliyetin tamamı buradan çıkıyor.**

Küçük ve ucuz bir modelle başla. Bu iş zor bir iş değil: "bir kase mercimek çorbası" cümlesini ayrıştırıp kaydetmek büyük model istemiyor. Günde on mesaj atıyorsan aylık maliyet birkaç lira seviyesinde kalıyor. Sonra yetmediğini düşünürsen modeli tek komutla değiştirebilirsin:

```text
hermes model
```

Sağlayıcı seçerken de takılma. Kararsızsan Claude Code'a sor: "elimdeki seçeneklere göre bu iş için en ucuz makul modeli öner."

## Adım 3: Telefonuna bağla, asıl kilit burada

Bu adımı atlarsan sistem çalışmaz. Sebebi basit: öğle yemeğini bilgisayarının başında yemiyorsun. Kayıt, yemek masasında iki saniyede yapılabiliyorsa tutuluyor; akşam bilgisayar başına geçince hatırlaman gerekiyorsa tutulmuyor.

```text
hermes gateway setup
hermes gateway start
```

Sihirbaz seni Telegram bot kurulumunda adım adım gezdiriyor. Bittiğinde ajanın Telegram'da normal bir kişi gibi duruyor; yazıyorsun, cevap veriyor. **Sesli mesaj da atabiliyorsun**, ajan sesi yazıya çevirip işliyor.

Türkçe sesli mesajın ne kadar doğru çevrildiği seçtiğin transkripsiyon modeline bağlı. İlk gün birkaç sesli mesaj at ve çıktıya bak; iyi değilse Claude Code'a "transkripsiyon modelini Türkçe için daha iyi olanla değiştir" dedirt.

Bir de şunu bil: ajan, çalıştığı yer açık olduğu sürece cevap verir. Bilgisayarında çalıştırıyorsan kapak kapalıyken cevap gelmez. 7/24 istiyorsan ucuz bir sunucuda çalıştırman gerekiyor, Hermes bunu destekliyor.

## Adım 4: Diyetisyen kişiliğini yaz

Kurulum bitti, şimdi onu diyetisyen yapıyoruz. Ajanın genel bir asistan olmakla sana özel olmak arasındaki tek farkı bu adım.

Claude Code'a şunu ver ve kendi bilgilerinle doldur:

```text
Hermes ajanıma "diyetisyen" adında bir kişilik ve beceri tanımla.
Aşağıdaki profili kalıcı hafızasına yaz:

PROFİL
- Yaş, boy, kilo: [doldur]
- Hedefim: [kilo vermek / kas yapmak / korumak]
- Haftalık aktivite: [doldur]
- Kısıtlarım: [alerji, sevmediğim yiyecekler, doktor önerisi]
- Takip etmek istediğim değerler: [kalori, protein, şeker...]

DAVRANIŞ KURALLARI
- Öğün yazdığımda gramaj sorma. Ortalama porsiyon üzerinden tahmin et,
  tahmin olduğunu belirt ve kaydet.
- Kaydettikten sonra tek satırlık kısa bir özet ver, uzun açıklama yapma.
- Gün sonunda toplamı ve hedefe göre durumu söyle.
- Beni yargılama, suçlandırma. Veriyi göster, kararı bana bırak.
- Tıbbi tavsiye verme. Endişe verici bir şey görürsen doktora danışmamı söyle.
```

Kuralların içindeki iki madde en çok fark yaratan yer. **"Gramaj sorma"** yazmazsan model kibarlık olsun diye sorar ve bıraktığın noktaya geri dönersin. **"Uzun açıklama yapma"** yazmazsan her öğünde üç paragraf beslenme dersi alırsın ve üç gün sonra bakmayı bırakırsın.

Kan değerlerin varsa onları da ekleyebilirsin. Eklemeden önce bir sonraki bölümü oku.

## Adım 5: Kullan

Artık tek yapman gereken Telegram'dan yazmak:

```text
Öğlen bir kase mercimek çorbası, yanında iki dilim ekmek.
```

Ajan ayrıştırıyor, ortalama kalorisiyle kaydediyor, kısa bir onay veriyor. Sesli de söyleyebilirsin, bu daha da hızlı.

Haftada bir de şunu sor:

```text
Son 7 günün özetini çıkar. Günlük ortalama kalori ve protein ne oldu,
hedefimin neresindeyim ve hangi gün ipin ucunu kaçırdım?
```

Asıl değer burada ortaya çıkıyor. Tek bir günün sayısı bir şey ifade etmiyor; yedi günün eğilimi ediyor.

## Gizlilik: bunu okumadan kan değerini yazma

Bu bölümü kısa geçmeyeceğim, çünkü rehberlerde geçiştiriliyor.

Ajanına yazdığın her şey seçtiğin model sağlayıcısına gidiyor. Kan değerin, kilon, sağlık hedefin, doktorunun söylediği şey. Bu senin kararın ama bilerek ver.

Üç seçeneğin var:

1. **Rahatsan** olduğu gibi kullan, çoğu kişinin yaptığı bu.
2. **Tereddütlüysen** hassas değerleri hiç yazma. Sadece hedefini ve kısıtlarını gir, ajan yine işini görür; "demir değerim düşük" demek, tüm tahlil sonucunu yapıştırmakla aynı sonucu veriyor.
3. **Verinin sende kalmasını istiyorsan** Hermes'i kendi sunucunda ve yerel bir modelle çalıştır. Daha çok uğraş ister ama hiçbir şey dışarı çıkmaz.

Bir de şunu net söyleyeyim: **bu araç doktor ya da diyetisyen değil.** Takip aracı. Bir rahatsızlığın, kullandığın ilaç ya da özel bir beslenme protokolün varsa kararı uzmanla ver, ajanı sadece ne yediğini kaydetmek için kullan.

## Kurulum özeti

| Adım | Ne yapıyorsun | Süre |
|---|---|---|
| 1 | Claude Code'a Hermes'i kurdurursun | 10 dakika |
| 2 | Modeli seçersin, maliyet burada belirlenir | 5 dakika |
| 3 | Telegram'a bağlarsın, telefondan erişim açılır | 15 dakika |
| 4 | Profilini ve davranış kurallarını yazdırırsın | 20 dakika |
| 5 | Yemek yazmaya başlarsın | Öğün başına 5 saniye |

## Bu neden tutuyor da uygulamalar tutmuyor?

Cevap teknolojide değil, sürtünmede.

Bir alışkanlığın yaşayıp yaşamayacağını belirleyen şey, o alışkanlığın en yorgun anındaki maliyetidir. Akşam dokuzda yorgunken uygulamayı açıp yemek arayıp porsiyon seçmek pahalı bir iştir, o yüzden yapılmaz. Telefonu alıp "akşam iki köfte bir kase yoğurt" diye sesli söylemek ucuzdur, o yüzden yapılır.

Kayıt tutulunca da veri birikiyor ve asıl fayda oradan geliyor. Kusursuz ama üç günlük bir kayıt işe yaramıyor; yaklaşık ama üç aylık bir kayıt işine yarıyor.

## Bu hafta ne yapacaksın

1. Claude Code'u aç ve birinci adımdaki promptu ver.
2. Ucuz bir model seç. Hangisi olduğuna takılma, sonra değiştirebilirsin.
3. Telegram'a bağla. Bu adımı atlama, sistemin tuttuğu yer burası.
4. Profilini ve davranış kurallarını yaz. "Gramaj sorma" maddesini unutma.
5. Bugünkü ilk öğününü yaz. Yarın değil, bir sonraki öğünde.

Yedi gün doldur, sonra haftalık özeti iste. Devam edip etmeyeceğine o özeti gördükten sonra karar ver.

Aynı mantıkla başka ajanlar da kurabilirsin; hangi işte hangi modelin daha iyi olduğunu [ayrı bir yazıda](/blog/hangi-is-icin-hangi-yapay-zeka) karşılaştırmıştım. Kendi ajanlarını kurmayı bir gelir kalemine çevirmek istersen [şu yazıya](/blog/isten-ayrilmadan-ek-gelir) bak.

---

**Kendine bir ajan kurdun. Aynı beceri, bir işletmenin derdine bağlandığında gelir getiriyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# 2026'da Öğrenmen Gereken 7 Yapay Zeka Becerisi

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/yapay-zeka-becerileri-2026/
Tarih: 2026-09-09

Yapay zeka öğrenmeye çalışan çoğu insanın takıldığı yer bilgi eksikliği değil. Tam tersi: çok fazla seçenek. Her gün yeni bir model çıkıyor, her araç kendini öneriyor ve sen hangisinden başlayacağına karar veremediğin için hiçbirine başlamıyorsun.

Bu yüzden aşağıdaki yedi beceriyi bir liste olarak değil, bir **sıra** olarak yazdım. Hepsini okuyacaksın, bir tanesini seçeceksin ve 30 gün sadece onda kalacaksın. Diğer altısı kaçmıyor.

Her bölümün sonunda "bu hafta yapacağın tek şey" var. Yazıdan çıkarken elinde 21 araç değil, tek bir cümle olsun.

## Kısa cevap: hangi beceriden başlamalısın?

Kararsızsan **otomasyondan**. Herkese uyan, ilk hafta içinde somut zaman kazandıran ve doğrudan satılabilir hale gelen tek beceri o.

Durumun belliyse: kimse seni tanımıyorsa video içerik, kameraya çıkmak istemiyorsan ses ve avatar, kafanda bir ürün fikri varsa ürün geliştirme, kurumsalda çalışıyorsan önce çok modlu kullanım. Aşağıda kendi durumunu bulabileceğin bir tablo var.

Teknik bilgi gerekmiyor. Gereken tek şey bir tanesini seçip başlamak.

## 1. Yapay zeka ile iş akışı otomasyonu

**Ne demek:** yapay zekanın soru cevaplayan bir yardımcı olmaktan çıkıp araçları, verileri ve aksiyonları birbirine bağlayarak işleri senin yerine yürütmesi. "Şu olduğunda şunu yap" kuralını bir kere kuruyorsun, sonra iş kendi kendine dönüyor.

**Sana ne kazandırır:** elle yaptığın tekrarlayan işlerin saatlerini geri alırsın. Unutmaktan kaynaklanan iş kayıpların biter, çünkü sistem unutmaz. En önemlisi de bu, başkasına satabileceğin bir hizmettir; bir işletmenin tekrarlayan işini otomatiğe bağlayıp aylık sabit ücret alabilirsin.

**Ne zaman kullanılır:** aynı işi ikinci kez elle yapıyorsan, o iş otomasyon adayıdır.

| Araç | Ne yapar | Kime uygun |
|---|---|---|
| Zapier | Binlerce uygulamayı kod yazmadan bağlar | Yeni başlayan |
| Make | Görsel tuvalde adımları sürükleyip bağlarsın, koşul kurabilirsin | Biraz ilerlemiş |
| n8n | Açık kaynak, kendi sunucunda çalışır, AI ajan özellikleri güçlü | Teknik meraklı, ajans |
| Trigger.dev | Kodla uzun süren arka plan işleri, gerçek ürün altyapısı | Yazılımcı |

**Tavsiyem Make.** Zapier'dan esnek, n8n'den kolay. Ortada duruyor ve öğrendiğin mantık diğerlerine aynen geçiyor.

**Gerçek bir örnek:** bir danışmanın sitesindeki formu dolduran kişi otomatik olarak tabloya yazılıyor, kişiye kişiselleştirilmiş karşılama maili gidiyor, danışmanın telefonuna bildirim düşüyor ve 3 gün cevap gelmezse hatırlatma maili çıkıyor. Kurulumu bir öğleden sonra sürüyor, sonra her ay kendiliğinden çalışıyor.

> **Bu hafta yapacağın tek şey:** bir hafta boyunca elle yaptığın tekrarlayan işleri bir kağıda not et. Hafta sonu en çok tekrarlayanı seç ve sadece onu otomatiğe bağla. Tek akış. İkinciye geçme.

## 2. Yapay zeka ajanları

**Ne demek:** minimum yönlendirmeyle plan yapabilen, akıl yürüten ve çok adımlı görevleri kendi başına yürüten sistemler. Fark şurada: normal sohbette sen soruyorsun o cevaplıyor; ajanda sen hedefi söylüyorsun, o adımları kendi çıkarıyor ve işi bitirip sonucu getiriyor.

**Sana ne kazandırır:** otomasyondan bir seviye üstü. Kural yazmıyorsun, hedef veriyorsun. Sen uyurken çalışan bir düzen kurabilirsin. Karar içeren işler de devredilebilir hale gelir: otomasyon "eğer şuysa şunu yap" der, ajan "duruma bakıp uygun olanı yapar".

**Araçlar:** Claude (ajanın beyni ve kod yazan eli), ChatGPT (hazır arayüz), VS Code (ajanın çalışma masası), n8n AI Agent (kod yazmadan ajan kurma). Kod tarafına geçmek istersen LangChain, CrewAI ve AutoGen var; CrewAI en kolay başlayanı, birden fazla ajana rol dağıtıp ekip gibi çalıştırıyorsun.

**Gerçek bir örnek:** her pazartesi sabahı üç rakibinin sitesine ve sosyal hesaplarına bakan, ne değiştiğini çıkaran ve sana tek sayfalık özet gönderen bir ajan. Sen sadece özeti okuyorsun.

> **Bu hafta yapacağın tek şey:** ajanların en sık takıldığı yer araç değil, görevin fazla büyük tanımlanması. Devretmek istediğin bir işi al ve 5 maddelik somut adıma böl. Bölemiyorsan o iş henüz ajana hazır değil demektir.

## 3. Çok modlu (multimodal) yapay zeka

**Ne demek:** metin, görsel, kod, ses, video ve belgeyi tek bütün halinde anlayan modeller. Ekran görüntüsü atıyorsun, görüyor. Ses kaydı veriyorsun, dinliyor. PDF atıyorsun, okuyor.

**Sana ne kazandırır:** kopyala yapıştır zahmeti biter, ekran görüntüsü atıp "bu hatayı çöz" diyebilirsin. Fatura fotoğrafı, sözleşme PDF'i, el yazısı not; hepsi işlenebilir veri olur. Toplantı kaydından özet ve görev listesi çıkarmak dakikalar sürer.

| Araç | En güçlü olduğu yer |
|---|---|
| ChatGPT | Genel amaçlı, en yaygın ve en çok entegrasyonu olan |
| Claude | Uzun metin, belge analizi, yazı kalitesi ve kod |
| Gemini | Çok uzun belgeler, video anlama, Google Drive entegrasyonu |
| Grok | X verisi ve anlık gündem takibi |

Hepsini birden kullanmaya çalışma. Birini seç, günlük işine yerleştir. **Modeller arasındaki fark, senin o modeli ne kadar iyi kullandığından daha küçük.** Hangi işte hangisinin daha iyi olduğunu [ayrı bir yazıda](/blog/hangi-is-icin-hangi-yapay-zeka) karşılaştırmıştım.

**Gerçek bir örnek:** muhasebe klasöründeki fatura fotoğraflarını tek tek tabloya girmek yerine hepsini modele verip tarih, tutar, firma ve KDV sütunlu tablo olarak geri almak. Yarım günlük iş on beş dakikaya iniyor.

> **Bu hafta yapacağın tek şey:** bugün işinde takıldığın bir şeyin ekran görüntüsünü al, modele at ve sorunu yaz. Sadece bu. Metinle anlatmaya çalışmadan görseli göstererek çalışmayı bir kere denersen alışkanlık kendiliğinden oturuyor.

## 4. Yapay zeka destekli ürün geliştirme

**Ne demek:** yapay zekanın işin mantığının parçası olduğu ürünleri, yoğun teknik bilgi gerektirmeden geliştirmek. Eskiden bir fikri ürüne çevirmek için ya yazılım bilmen ya da yazılımcı tutman gerekiyordu; artık fikri anlatarak çalışan bir ilk hali çıkarabiliyorsun.

**Sana ne kazandırır:** kafandaki fikri konuşmaktan çıkarıp insanların kullanabileceği bir şeye çevirirsin. Müşteriye özel küçük araçlar yapıp satabilirsin; büyük bir SaaS kurmana gerek yok, bir işletmenin tek derdini çözen küçük bir panel de para eder. Ayrıca yazılımcıyla konuşurken ne istediğini net anlatır hale gelirsin, bu tek başına bile değerli.

**Araçlar:** Cursor (projenin tamamını okuyup ona göre yazan AI öncelikli editör), Antigravity (ajanların görevleri kendi yürüttüğü ortam), VS Code (ücretsiz standart). **Tavsiyem Cursor**, kurulumu en kolay olanı ve ilk günden sonuç alırsın.

**Gerçek bir örnek:** bir kuaförün randevu defterini WhatsApp mesajlarından tabloya çeviren küçük bir panel. Ne büyük bir yazılım, ne yatırım. Tek bir derdi çözüyor ve o kuaför için değerli.

> **Bu hafta yapacağın tek şey:** ürünün tamamını değil en küçük halini düşün. "Şu bilgiyi girersin, şu sonucu alırsın" cümlesini tek satırda yaz, sonra o tek ekranı yaptır. Bitirmen gereken şey bir ürün değil, bir ekran.

## 5. Yapay zeka ile video içerik üretimi

**Ne demek:** stratejini ve mesajlarını yayına hazır videolara çevirmek. Fikirden kurguya, altyazıdan seslendirmeye kadar süreci hızlandırmak.

**Sana ne kazandırır:** ekibini büyütmeden görünür olursun; kameraman, kurgucu, seslendirmen gerekmez. Görünürlük müşteri getirir, çünkü en iyi hizmeti veriyor olman kimse seni tanımıyorsa bir işe yaramıyor.

**Araçlar:** Veed.io (tarayıcıda kurgu, otomatik altyazı, dublaj), Runway (metinden ve görselden video), Veo (sesiyle birlikte sinematik klip), MiniMax ve Seedance (kısa gerçekçi klipler). **Tavsiyem Veed.io.** Video üretmeden önce videoyu kurgulamayı ve altyazılamayı öğren; AI video üretimi sonraki adım.

> **Bu hafta yapacağın tek şey:** telefonunu al, tek bir fikri 30 saniyede anlat, altyazısını çıkar ve yayınla.

Beğenmeyeceksin, biliyorum. İlk 10 videon kötü olacak, olması da gerekiyor. Herkesin ilk 10 videosu kötü; fark, 11. videoya kadar devam edenlerde. Bu becerinin gerçek engeli araç değil, mükemmeliyetçilik. En çok insanın kaydettiği ama hiç başlamadığı beceri bu.

## 6. Ses yapay zekası ve avatarlar

Bu başlık altında karıştırılmaması gereken **iki ayrı iş** var:

- **İçerik tarafı:** seslendirme, dublaj, avatar video. Amaç içerik üretmek.
- **Operasyon tarafı:** telefonda konuşan sesli asistan. Amaç iş yapmak, müşteriyle konuşmak.

**Sana ne kazandırır:** kameraya çıkmadan video üretebilirsin. İçeriğini başka dillere çevirip yurt dışına açılabilirsin. Operasyon tarafı ise doğrudan satılabilir bir hizmet: bir kliniğe, kuaföre veya emlak ofisine telefonlara cevap veren ve randevu alan bir asistan kurmak somut bir iştir.

| Araç | Ne yapar | Hangi taraf |
|---|---|---|
| ElevenLabs | Gerçekçi seslendirme, ses klonlama, dublaj | İçerik |
| HeyGen | AI avatar video, dudak senkronlu çeviri | İçerik |
| Vapi | Telefonla konuşan sesli AI ajanı altyapısı | Operasyon |
| Freya AI | Sesli ajan ve asistan çözümü | Operasyon |

**Gerçek bir örnek:** bir diş kliniğinde gün içinde gelen telefonların üçte birine kimse bakamıyor ve her kaçan telefon kaybedilen bir hasta demek. Kurulan sesli asistan telefonu açıyor, hastanın adını ve şikayetini alıyor, uygun saati söylüyor, randevuyu kaydediyor. Kurulum bir hafta sürüyor ve aylık sabit ücretle satılabiliyor. Türkiye'de bu ihtiyacı olan on binlerce küçük işletme var.

> **Bu hafta yapacağın tek şey:** ElevenLabs'e gir, 200 kelimelik bir metni Türkçe seslendir ve dinle. Ücretsiz kademe yeterli. Sesin ne kadar gerçekçi olduğunu bizzat duyman, bu becerinin ne işe yaradığını anlamanın en hızlı yolu.

## 7. Araçları tek sistemde birleştirmek

**Listedeki en önemli beceri bu.** Çünkü 20 araç bilip hiçbirini birbirine bağlamayan insan, 4 aracı zincir halinde çalıştıran insanın yanında yavaş kalıyor.

**Sana ne kazandırır:** araç değiştirdiğinde işin durmaz, çünkü sistem araçtan bağımsızdır. İşin tekrarlanabilir hale gelir; tekrarlanabilir olan şey devredilebilir ve satılabilir. "Nereden başlasam" sorusu kaybolur, çünkü sıranın ne olduğu bellidir.

**Zincir nasıl kurulur:** araç listesi değil, sıra düşün. Örnek bir içerik zinciri:

```text
Fikir (Notion) → Metin (Claude) → Video (Veed) → Yayın (n8n) → Takip (ClickUp)
```

Her adımda bir araç, her araçtan sonra bir çıktı. **Zincirin gücü araçlarda değil, aralarındaki oklarda.**

> **Bu hafta yapacağın tek şey:** bir kağıda kendi zincirini çiz. Soldan sağa: hangi araçla başlıyorsun, çıktıyı nereye taşıyorsun, en sonda ne oluyor? Aralarında elle taşıdığın bir adım varsa, otomatiğe bağlanacak ilk yer orasıdır.

## Hangi beceriden başlamalısın?

Yedisini okudun, şimdi bir tanesini seçme vakti. Kendi durumunu aşağıda bul.

| Durumun | Başlayacağın beceri | Neden |
|---|---|---|
| Bir işim var, zamanım yetmiyor | 1 - Otomasyon | En hızlı sonuç veren yer, ilk hafta zaman kazanırsın |
| Serbest çalışıyorum, gelir artırmak istiyorum | 1 sonra 6 | Otomasyon satılabilir hizmet, sesli ajan ikinci hizmet olur |
| Ajans kurmak istiyorum | 1 sonra 2 | Otomasyon sabit gelir getirir, ajanlar ölçeklendirir |
| Kimse beni tanımıyor | 5 - Video içerik | Görünürlük olmadan diğer becerilerin karşılığı olmaz |
| Kafamda bir ürün fikri var | 4 - Ürün geliştirme | Fikir konuşuldukça değil, çıktıkça değer kazanır |
| Kameraya çıkmak istemiyorum | 6 - Ses ve avatar | Yüzünü göstermeden içerik üretmenin yolu bu |
| Kurumsalda çalışıyorum | 3 sonra 1 | Önce günlük işini hızlandır, sonra ekibin işini otomatikleştir |
| Öğrenciyim, gelirim yok | 3 sonra 5 | İkisi de ücretsiz başlar, ikisi de portföy üretir |
| Hiçbir fikrim yok | 1 - Otomasyon | Şüphedeysen buradan başla, herkese uyan tek beceri budur |

## 30 günlük plan

Seçtiğin beceri hangisi olursa olsun plan aynı.

| Hafta | Yapacağın şey | Hafta sonunda elinde ne olacak |
|---|---|---|
| 1. hafta | Sadece o becerinin ana aracını kur ve tanı, başka araca bakma | Çalışan tek bir küçük örnek |
| 2. hafta | Kendi işinden gerçek bir problemi o araçla çöz, eğitim izlemeyi bırak | Kendi işinde çalışan bir çözüm |
| 3. hafta | Yaptığın şeyi başka birine anlat, bir tanıdığının aynı problemini çöz | Dışarıdan gelen ilk geri bildirim |
| 4. hafta | Aynı çözümü ikinci kez, daha hızlı kur ve tekrarlanabilir hale getir | Satılabilir ya da devredilebilir bir işlem |

30 gün sonunda hala merak ediyorsan ikinci beceriye geç. Ama önce bunu bitir.

## En sık yapılan 6 hata

**1. Hepsini birden öğrenmeye çalışmak.** Yedi beceriyi aynı anda öğrenmeye çalışmak, hiçbirini öğrenmemenin en kibar yolu.

**2. Araç seçemeyip başlayamamak.** Claude mu ChatGPT mi, Cursor mı VS Code mu derken başlayamıyorsun. Yanlış araçla başlamak hiç başlamamaktan iyidir, öğrendiğin mantık zaten diğerine geçer.

**3. Ders izlemeyi iş yapmak sanmak.** Video izlerken ilerliyormuş gibi hissediyorsun ama ortada hiçbir şey üretilmiyor. Kural: izlediğin her 1 saat için 2 saat uygula.

**4. Mükemmel olmadan paylaşmamak.** İlk çıkardığın şey kötü olacak, herkesinki kötü. Beklemek onu iyi yapmıyor, sadece geciktiriyor.

**5. Mekanizmayı öğrenip sonuca bağlamamak.** n8n öğrendin, güzel. Peki bununla kim için hangi problemi çözeceksin? Aracı öğrenmek yarısı, onu bir insanın derdine bağlamak diğer yarısı. Para orada.

**6. Tek başına ilerlemeye çalışmak.** Yanında aynı işi yapan insanlar olmadan ilerlemek çok daha yavaş. Takıldığın yeri soracak biri olması aylarını geri veriyor.

## Son söz

Buraya kadar geldiysen çoğunluktan ayrıldın, çünkü çoğu insan kaydedip bir daha açmıyor.

Şimdi tek bir şey kaldı: yukarıdaki yedi beceriden bir tanesini seç ve o bölümdeki "bu hafta yapacağın tek şey" adımını bugün at. Yarın değil, hafta sonu değil.

Çünkü bu yazının sana kazandıracağı şey bilgi değil, bilgiyi zaten internette bulabiliyordun. Kazandıracağı şey **sıra**: neyi önce neyi sonra yapacağını bilmek.

Ve şunu unutma: 21 aracın hepsini bilen kimse yok, gerekmiyor da. 2026'da fark yaratan insanlar en çok araç bilenler değil, bir tanesini gerçekten iyi kullanıp onu bir insanın derdine bağlayabilenler olacak.

Bir not: araçların sürüm adları ve ücret planları çok hızlı değişiyor. Buradaki bilgiler yazının hazırlandığı tarihe göre; kullanmadan önce aracın kendi sitesinden güncel halini kontrol et.

Seçtiğin beceriyi gelire çevirmenin yollarını [işten ayrılmadan ek gelir yazısında](/blog/isten-ayrilmadan-ek-gelir), ilk müşteriye giden promptları ise [şu yazıda](/blog/yapay-zeka-ile-ilk-1000-dolar) anlattım.

---

**Yedi beceriden birini seçtin. Zor kısmı seçmek değil, ilk ödemeye kadar bırakmamak.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre. Altıncı hatayı hatırla: tek başına ilerlemek en yavaş yol.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# ChatGPT ile 10 Yıl Sonraki Halini Gör: 4 Prompt

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/chatgpt-10-yil-sonra/
Tarih: 2026-09-01

Bugün ne yapman gerektiğini bilmiyorsan, sorun genelde bilgi eksikliği değil. Hedefin fazla soyut olduğu için hangi günün önemli olduğunu göremiyorsun.

Aşağıdaki dört prompt tam olarak bunu çözüyor. Sırayla çalıştırdığında ChatGPT önce seni tarif ediyor, sonra seni farkında olmadan ortalamaya iten kalıpları çıkarıyor, sonra fotoğrafından iki farklı geleceğini yan yana bir görsele döküyor ve en sonunda o geleceğe giden günlük rutini her sabah karşına çıkarıyor.

Hepsi kopyala-yapıştır. Kurulum yok, kod yok.

## Kısa cevap: bu dört prompt ne yapıyor?

Birinci prompt **seni tarif ettiriyor**, yani modelin senin hakkında biriktirdiği her şeyi tek bir aynaya çeviriyor. İkinci prompt **kendi kendini sınırladığın yerleri** çıkarıyor. Üçüncü prompt fotoğrafını kullanarak **iki geleceğini tek görselde** yan yana koyuyor. Dördüncü prompt ise soldaki hale giden **günlük rutini kurup her sabah hatırlatıyor**.

Dördünü de aynı sohbette, sırayla çalıştır. Her prompt bir öncekinin cevabının üstüne biniyor; yeni sohbet açarsan zincir kopar.

## Başlamadan: hafızan açık mı?

Bu zincirin tamamı modelin seni tanımasına dayanıyor. O yüzden başlamadan önce iki şeyi kontrol et.

**Hafıza ve sohbet geçmişi açık olmalı.** Kapalıysa model seni tanımıyor demektir ve birinci prompt herkese uyan genel bir tarif üretir.

**Geçmişin zayıfsa önce doldur.** Yeni bir hesapsan ya da ChatGPT'yi sadece tek seferlik işler için kullandıysan, zinciri başlatmadan önce kendini birkaç paragrafla anlat: ne iş yapıyorsun, son bir yılın nasıl geçti, neyi değiştirmek istiyorsun. Beş dakikalık bu yatırım, çıkan cevabın kalitesini tamamen değiştiriyor.

## Prompt 1: Beni tarif et

```text
Bugüne kadar konuştuklarımıza bakarak beni net bir şekilde tarif et.
```

Kısa ama etkisi büyük. Model geçmiş sohbetlerinden bir profil çıkarıyor: nasıl düşündüğün, neye takıldığın, neyi tekrar tekrar konuştuğun.

Buradaki asıl fayda dışarıdan bakılmış olması. Kendini anlatırken hep aynı hikayeyi kurarsın; model o hikayeyi değil, gerçekten yazdıklarını okuyor. Çıkan tarif seni rahatsız ederse yanlış olduğu anlamına gelmiyor, çoğu zaman tam tersi.

Tarif isabetsizse düzelt. "Şu kısım doğru değil, aslında şöyle" diyerek devam et; zincirin geri kalanı bu profilin üstüne kurulacak.

## Prompt 2: Beni ne sınırlıyor?

```text
Farkında olmadan beni ortalama olmaya iten ve kendi kendimi
limitlememe yol açan şeyler nedir? Benimle paylaş.
```

Zincirin en rahatsız edici ama en değerli adımı bu.

Model burada davranış kalıplarını arıyor: sürekli ertelediğin karar, hep bir sonraki aşamaya bıraktığın adım, kendini tanıttığın küçültücü cümle, "önce şunu öğreneyim" döngüsü. Bunlar tek tek bakınca masum görünen, üst üste bindiğinde yıllara mal olan şeyler.

İki uyarı. Birincisi, cevabın canını sıkması normal, promptun işi zaten bu. İkincisi, modelin söylediği her maddeyi doğru kabul etme; o sadece senin anlattıklarından desen çıkarıyor, seni tanımıyor. Listeye bak, gerçekten oturan iki maddeyi seç, gerisini bırak.

## Prompt 3: İki geleceğini yan yana gör

Bu adımda sohbete kendi fotoğrafını yükle, sonra şunu yaz:

```text
10 yıl sonra hedeflerime ulaşırsam ve ulaşmazsam nasıl görünürüm?
Solda ve sağda karşılaştırmalı tek bir görsel üret.
```

Çıkan görsel zincirin çarpıcı kısmı. Solda hedeflerine ulaşmış halin, sağda ulaşamamış halin, aynı karede.

Neden işe yarıyor: soyut bir hedef ("daha disiplinli olacağım") hiçbir şey hissettirmez, ama iki yüzü yan yana görmek anlık ve fiziksel bir tepki yaratır. Beyin bir tabloyu bir cümleden çok daha ciddiye alıyor.

**Ama şunu net söyleyeyim:** bu bir kehanet değil. Model senin geleceğini bilmiyor, sadece anlattığın alışkanlıkların mantıksal uç noktasını çiziyor. Sağlıkla ilgili bir çıkarım olarak da okuma. Değeri doğruluğunda değil, seni harekete geçirmesinde.

Fotoğraf yüklemek konusunda rahat değilsen bu adımı atlamana gerek yok, sadece görsel yerine yazılı iki senaryo iste: "iki geleceği birer paragrafta anlat." Etkisi biraz azalır ama zincir çalışmaya devam eder.

## Prompt 4: Rutini kur ve her sabah hatırlat

```text
Soldaki halime erişmek için bugün rutin olarak yapmam gereken
şeyler nedir? Bana her gün sabah 9'da hatırlatır mısın?
```

Zincirin tek kalıcı çıktısı burada. Diğer üç prompt sana bir fikir veriyor, bu prompt onu takvime bağlıyor.

Model önce kısa bir günlük rutin çıkarıyor, sonra bunu zamanlanmış bir hatırlatmaya dönüştürüyor. Ertesi sabah dokuzda karşına o hatırlatma geliyor ve iki gün sonra unuttuğun karar tekrar önüne düşüyor.

**Bu özellik hakkında dürüst olalım:** zamanlanmış görevler ChatGPT'nin ücretli planlarında bulunuyor. Sende yoksa promptun ilk yarısını yine çalıştır, çıkan rutini telefonunun kendi hatırlatıcısına elle kur. Hatırlatmanın nereden geldiği önemli değil, her gün karşına çıkması önemli.

Rutin uzun çıkarsa kısalt. Üç maddeden fazlası ilk haftada bırakılıyor. "En fazla üç madde olsun ve toplamı günde 30 dakikayı geçmesin" diye ekleyebilirsin.

## Dört promptun özeti

| Prompt | Ne yapıyor | Çıktı |
|---|---|---|
| 1 | Seni tarif ediyor | Dışarıdan bakılmış bir profil |
| 2 | Sınırlarını buluyor | Kendini kısıtladığın kalıplar |
| 3 | İki geleceği gösteriyor | Yan yana karşılaştırmalı görsel |
| 4 | Rutini kuruyor | Günlük plan + her sabah hatırlatma |

## Bu zincir neden çalışıyor?

Üç ayrı şeyi arka arkaya yapıyor ve sırası önemli.

Önce **ayna**: bugün nerede olduğunu dışarıdan görüyorsun. Sonra **teşhis**: seni orada tutan şeyin ne olduğunu görüyorsun. Sonra **sonuç**: değişmezsen nereye varacağını görüyorsun. En sonunda **eylem**: yarın sabah ne yapacağını görüyorsun.

Çoğu kişisel gelişim tavsiyesi sadece dördüncü adımı verir, yani rutini. Rutinin tutmamasının sebebi de bu: neden yaptığını hissetmediğin bir listeye üç günden fazla dayanamıyorsun. Bu zincir sıralamayı tersine çeviriyor.

## Cevapları kaydet ve bir ay sonra tekrarla

Zincirin çoğu insanın kaçırdığı kısmı bu.

Dört promptun cevabını bir yere kopyala ve tarih at. Bir ay sonra aynı zinciri baştan çalıştır, iki çıktıyı yan yana koy.

Asıl bilgi görselde değil, iki ay arasındaki farkta. İkinci promptun ilk seferde çıkardığı kalıplardan hangileri kaybolmuş, hangileri hala aynı yerde duruyor? Bir ayda gerçekten ne değişti? Bu karşılaştırma, tek seferlik bir motivasyon anını ölçülebilir bir takibe çeviriyor.

## Türkçe kullanırken nelere dikkat etmeli?

Promptları Türkçe yazdığında cevaplar da Türkçe geliyor ve dil kalitesi gayet iyi. İki küçük ayar işi kolaylaştırıyor.

Birincisi, üçüncü promptta görselin üstüne yazı gelmesini istemiyorsan bunu açıkça belirt; modeller görsel içindeki Türkçe metinde hala hata yapabiliyor. "Görselde hiç yazı olmasın" demek yeterli.

İkincisi, hatırlatma saatini kurarken saat diliminin doğru olduğundan emin ol. "Türkiye saatiyle her sabah 9'da" diye yazmak, sabah dokuzda gelmesi gereken hatırlatmanın öğlen düşmesini engelliyor.

ChatGPT'nin senin hakkında zaten ne bildiğini merak ediyorsan [şu yazıya](/blog/chatgpt-hakkinda-ne-biliyor) bakabilirsin; bu zincirin birinci adımı doğrudan oradaki birikime dayanıyor.

## Bugün ne yapacaksın

1. Hafıza ve sohbet geçmişi ayarını kontrol et, kapalıysa aç.
2. Dört promptu aynı sohbette sırayla çalıştır.
3. İkinci promptun cevabından sana gerçekten oturan **iki** maddeyi seç.
4. Rutini en fazla üç maddeye indir ve hatırlatmayı kur.
5. Dört cevabı da bir yere kaydet, tarih at, bir ay sonrasına not düş.

Zincirin tamamı on dakika sürüyor. Zor olan kısım promptları çalıştırmak değil, yarın sabah dokuzda gelen hatırlatmaya uymak.

---

**Bu dört prompt sana nereye gittiğini gösterir. Asıl fark, o yönü gelir getiren bir işe çevirdiğinde ortaya çıkıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# İşten Ayrılmadan Ek Gelir: Yapay Zekayla 8 Yol

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/isten-ayrilmadan-ek-gelir/
Tarih: 2026-08-30

Tek bir maaşın varsa, tek bir işten çıkarma kararıyla sıfıra düşersin. Bu cümleyi sevmiyoruz ama doğru. Akıllı hamle, ihtiyacın olmadan önce ikinci bir gelir kalemi kurmak.

Aşağıdaki sekiz kalemin ortak noktası şu: her biri ya **uzmanlığını**, ya **dikkati**, ya da **otomasyonu** satıyor. Rastgele yan iş fikirleri değil, akşamlar ve hafta sonlarında ilerletilebilecek işler.

## Kısa cevap: en hızlı hangisi para getirir?

**Uzmanlık satan kalemler.** Danışmanlık, eğitim ve proje işi ilk parayı en hızlı getirir, çünkü satacağın şey zaten elinde; yeni bir şey öğrenmen değil, birine ulaşman gerekiyor.

**Dikkat satan kalemler** (kişisel marka, faceless marka) başta yavaş ilerler ama zamanla katlanır ve diğer her şeyi besler.

**Otomasyon satan kalemler** (mikro uygulama) arada kalır: teknik engel düşük, asıl iş pazarlamada.

Bir tane seç. Sekizini birden denemek, sıfır gelirle bitmenin en yaygın yolu.

## 1. Uzmanlığınla yapay zeka modellerini eğitmek

Yapay zeka şirketleri, modellerini uzmanlık gerektiren alanlarda eğitecek insan arıyor. Finans, sağlık, hukuk, mühendislik gibi yanlış cevabın gerçek sonucu olduğu alanlar.

İş şu: modele "bu doğru, bu yanlış" demek. Sokaktan birini bu işe alamazsınız, o yüzden alan uzmanına ihtiyaç var. Mercor gibi platformlarda ilanlar saatlik ücretle listeleniyor. Paylaşılan ilan örneklerinde radyolog için 290-340 dolar, avukat için 150 dolara kadar, yazılım test uzmanı için 70-120 dolar aralıkları geçiyor.

**Türkiye notu:** bu rakamlar ABD pazarına ait. Türkiye'den bu platformlara başvuru, kabul ve ödeme akışı platforma göre değişiyor; kaydolmadan önce kendi durumunu kontrol et. En hızlı iş çıkan alanlar İngilizce yeterliliği isteyen alanlar.

## 2. Kişisel marka kurmak

Sekiz kalem arasında bir tane seçmek zorunda kalsan bu olmalı. Sebebi kaldıraç: teknik altyapı istemiyor, iş geçmişi istemiyor, ama yeterince uzun sürdürürsen bileşik faiz gibi çalışıyor.

Doğrudan gelir tarafı sponsorluklar. Markalarla içerik üreticilerini eşleştiren impact.com'un yayımladığı veriye göre Instagram'da 10 bin takipçi altındaki bir hesap gönderi başına 500-2.000 dolar aralığında ücretlendiriliyor.

**Türkiye notu:** bu rakamları buraya birebir taşımak yanıltıcı olur, Türkiye'de yerel marka bütçeleri çok daha düşük. Buradaki asıl fırsat yurt dışı: içeriğini İngilizce üretiyorsan yurt dışı markalarla dolar bazlı çalışabilirsin. Türkçe üretiyorsan sponsorluğu ana gelir değil, kendi hizmetine giden kapı olarak düşün.

Haftada tek gün içerik üretmek de yeterli. Önemli olan sıklık değil, bırakmamak.

## 3. Yüzünü göstermeden marka kurmak

Yüzünü göstermek istemiyorsan faceless format var. Önce bir yanlış anlaşılmayı düzeltelim: faceless demek yapay zeka çöplüğü demek değil. Sadece merkezde tek bir yüz olmaması demek.

Çarpıcı bir örnek: adam telefon hoparlörünü belirli bir ses dosyasıyla temizlemeyi anlatıyor, ekranı gösteriyor, yüzü hiç görünmüyor. Video 95 milyon izlenme almış.

Avatar da kullanabilirsin ama beklentini doğru kur: avatar kullanmak içeriği otomatik iyi yapmıyor. Kanca denemek, güncel konuları yakalamak, kurguyu dinamik tutmak yine senin işin. Yaygın iki format var: üstte konuyla ilgili görüntü altta avatar, ya da avatarı köşeye alıp arkada hareket bırakmak.

Faceless markanın sessiz avantajı: yüzün içinde olmadığı için bir gün devredilebilir. Nasıl ürettiğini belgelersen ekibe bırakabilir ya da satabilirsin.

## 4. Tek bir içerik üreticisi için platform devralmak

Listedeki en özgün fikir bu ve en az rekabetli olanı.

Video editörlüğü teklif etmek yerine, bir platformun tamamını devral. En az 50 bin takipçisi olan ve tek platformda güçlü olan bir üretici bul, sonra şunu teklif et: "TikTok'ta iyi gidiyorsun, Instagram'ı bana bırak. Mevcut içeriğini oraya uyarlayıp büyüteceğim, senin hiçbir şey yapmana gerek yok."

Bu teklif neden daha iyi? Çünkü karşı tarafa iş çıkarmıyor, iş azaltıyor. Soğuk mesajların çoğu "şunu yapayım mı" diye soruyor; bu teklif "şunu ben hallediyorum" diyor. Aradaki fark, cevaplanan mesajla silinen mesaj arasındaki fark.

**Türkiye notu:** aynen çalışıyor ve burada rekabet daha da az. Türkçe içerik üreten, tek platformda güçlü, diğerlerini ihmal etmiş çok sayıda hesap var.

## 5. Dönüşüm danışmanlığı: koçluk ve mentorluk

Burada yaygın tavsiyeye açıkça katılmıyorum. Bu tür listelerin çoğu danışmanlığı önermez: sektör tecrübesi ister, satış becerisi ister, mevcut işinle çakışır denir. Ben tam tersini düşünüyorum, özellikle beyaz yakalı biri için.

Sebebi şu: beyaz yakalı bir çalışanın elinde zaten satılabilir tek şey var, o da **bir kurumun nasıl işlediğini bilmesi**. Yapay zeka araçlarını öğrenmek herkes için mümkün, ama o araçların bir şirketin gerçek süreçlerinde nereye oturduğunu bilmek öğrenilen değil yaşanan bir şey. Dışarıdan gelen bir danışmanın aylarca uğraşıp anlamaya çalıştığı şey senin günlük gerçeğin.

Koçluk ile danışmanlığı ayrı kalemler olarak da düşünmüyorum. Pratikte ikisi aynı işin iki ucu: kısmen yol gösteriyorsun, kısmen birlikte yapıyorsun. Buna dönüşüm danışmanlığı demek daha doğru, ve biz [İş Güç Yapay Zeka](https://www.skool.com/is-guc-yapayzeka) tarafında tam olarak bu işi yapıyoruz.

Nereden başlanır: en çok konuşulan aracı gerçekten öğren. Şu an bu araç Claude Code. İki hafta ciddi biçimde çalışırsan insanların ezici çoğunluğunun önüne geçersin, çünkü çoğu kişi merak ediyor ama oturup öğrenmiyor. Sonra kurulumu birlikte yaptığın kısa bir ekran paylaşımı seansı sat. İlk müşteriler neredeyse her zaman kendi çevrenden çıkar.

**Tek uyarı:** iş sözleşmendeki rekabet yasağı ve ek iş maddelerini önce oku. En temiz çizgi, aynı sektörde ama iş yerinde uğraştığından farklı bir problemde çalışmak.

## 6. Proje işi ve ajans modeli (bunu tek başına önermiyorum)

Listeye koyuyorum çünkü herkes bunu konuşuyor, ama net olayım: **ajans kurmayı bağımsız bir yol olarak önermiyorum.**

Sebebi rekabet. Yapay zeka ajansı açmak son iki yılın en kalabalık fikri oldu. Aynı hizmeti aynı araçlarla anlatan yüzlerce kişi var, ayırt edici bir şeyin yoksa fiyat kırmaktan başka silahın kalmıyor. Tam zamanlı bir işin varken girilecek en zor alan bu.

Anlamlı olduğu tek bir yer var: **beşinci maddenin teslimat ayağı olarak.** Danışmanlık işin büyüdüğünde şu duvara çarpıyorsun, işi almışsın ama yapacak vaktin yok. O noktada müşteri ilişkisini ve kapsamı sen tutarsın, üretimin bir kısmını yapay zeka araçlarına, bir kısmını parça başı çalışan bir iki kişiye devredersin.

Yani sıralama önemli: önce danışmanlıkla müşteriyi bul, teslim edemeyecek kadar iş gelince ajansa dön. Tersi sırayla, yani önce ajans kurup sonra müşteri aramaya çıkarak başlayanların çoğu ilk müşteriye hiç ulaşmıyor.

Doğru ilk iş boyutu da küçük ve net: bir teklif hazırlama akışı, bir WhatsApp yanıtlama sistemi, bir raporlama otomasyonu. Tek süreç, net teslim tarihi, net fiyat.

## 7. Kurumlara eğitim vermek

Bu kalem Türkiye'de hafife alınıyor ve muhtemelen listedeki en kolay para.

Sebebi basit: kurumların eğitim bütçesi var ve bu bütçeyi harcamak istiyorlar. Yapay zeka konusunda çalışanlarını eğitmesi gerektiğini biliyorlar, kimi çağıracaklarını bilmiyorlar. Piyasada aracı gerçekten kullanan ve anlatabilen kişi az.

İşleyiş şu: bir aracı gerçekten öğren, sonra iki üç saatlik bir oturum tasarla. Slayt anlatımı değil, ekran paylaşımlı ve katılımcının kendi bilgisayarında birlikte yaptığı bir oturum. Ölçüt tek: oturumdan sonra katılımcı o işi kendi başına yapabiliyor mu?

Sertifika genelde şart değil. Kurumların baktığı şey belge değil, canlı demo. Bir toplantıda o aracın işlerini nasıl kısalttığını on dakikada gösterebiliyorsan zaten ikna oluyorlar.

En kolay giriş kapısı kendi çalıştığın kurum. İç eğitim vermeye gönüllü ol, oradaki tecrübeyi paketleyip dışarıya sat. Aynı içerik hem referansın hem ürünün olur.

## 8. Tek özellikli mikro uygulama üretmek

Teknik geçmişin yoksa buradaki tek kural şu: **tek özellik**, sonra zamanının neredeyse tamamı pazarlamada.

Bunu çok net anlatan bir örnek var. Lovable ile yapılmış bir uygulama: köpeğinin fotoğrafını yüklüyorsun, yapay zeka onu Rönesans tablosuna çeviriyor ve basılı olarak sana kargolanıyor. Lovable'ın kurucusunun paylaştığına göre uygulama ayda 100.000 dolar getiriyor.

Uygulamanın kendisi karmaşık değil, hatta çok basit. Değeri yaratan şey fikrin sevimli olması, tasarımın iyi olması ve dijital çıktının fiziksel bir ürüne bağlanması. İnsanlar eline aldığı şeye daha kolay para veriyor.

En sık yapılan hata bunun tam tersi: teknik olmayan biri, içinde CRM'i, panosu, abonelik sistemi olan bir ürün kurmaya çalışıp aylarca hiçbir şey yayınlamıyor. Doğru soru şu: kullanıcı uygulamaya giriyor, **tek bir şey** yapıyor, **tek bir şey** alıyor. O akışı kur, yayınla, pazarla. Para gelmeye başladıktan sonra ister özellik eklersin, ister başka bir mikro uygulama çıkarırsın.

## Sekiz kalemi nasıl karşılaştırırsın?

| # | Kalem | Ne satıyorsun | İlk gelire mesafe |
|---|---|---|---|
| 1 | Model eğitimi | Uzmanlık | Kısa, kabul alırsan |
| 2 | Kişisel marka | Dikkat | Uzun, ama katlanır |
| 3 | Faceless marka | Dikkat | Uzun, devredilebilir |
| 4 | Creator için platform devralma | Uzmanlık | Kısa, tek "evet" yeter |
| 5 | Dönüşüm danışmanlığı | Uzmanlık | En kısa |
| 6 | Proje işi ve ajans | Uzmanlık + otomasyon | Tek başına önermiyorum, 5'e bağlı |
| 7 | Kurumsal eğitim | Uzmanlık | Kısa, bütçe hazır |
| 8 | Mikro uygulama | Otomasyon | Orta, pazarlamaya bağlı |

## Türkiye'de bu liste nasıl değişiyor?

Türkiye'nin en belirgin özelliği şu: kurumlar yapay zekayı konuşuyor ama uygulayacak insan bulamıyor. Bu boşluk, içeriden bilen beyaz yakalı biri için listedeki en açık kapı. Dönüşüm danışmanlığı ve kurumsal eğitim kalemlerinin buraya bu kadar iyi oturmasının sebebi bu.

Bir de kur avantajını unutma: aynı işi yurt dışına dolar bazlı yapabiliyorsan buradaki her rakam bambaşka anlam kazanıyor. İngilizcen yetiyorsa 1, 2 ve 6. kalemleri doğrudan dışarıya çevir.

## Bu hafta ne yapacaksın

1. Sekiz kalemden **bir** tanesini seç. Bugün elinde en çok ne varsa ona bak, en heyecan verici olana değil.
2. İş sözleşmendeki rekabet yasağı ve ek iş maddelerini oku.
3. O kalem için satacağın tek şeyi bir cümleyle yaz. Bir cümleye sığmıyorsa henüz net değil.
4. Yirmi kişilik bir liste yap ve ilk kişiye bugün yaz.
5. Üç ay ver. İlk ödeme gelmeden ikinci kaleme geçme.

Yapay zekayla ek gelirin freelance tarafını daha önce [ayrı bir yazıda](/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir) anlatmıştım. İlk müşteriye giden promptlar ise [şu yazıda](/blog/yapay-zeka-ile-ilk-1000-dolar) duruyor.

---

**Bu sekiz kalemden birini seçmek kolay kısmı. Zor kısmı ilk ödemeye kadar bırakmamak, asıl kazanç da orada başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# ChatGPT ile İndirim Kodu Bulma: Alışverişte 2 Prompt

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/chatgpt-ile-indirim-kodu-bulma/
Tarih: 2026-08-28

Satın al tuşuna basmadan önce çoğu insan masada para bırakıyor. Neredeyse her siparişte işe yarayan bir kod, bir kampanya ya da daha ucuz bir satıcı vardır; ama on tane kupon sitesini gezecek vaktin yok.

O gezinme işi tam olarak ChatGPT'nin iyi olduğu şey. Aşağıda aynı sohbette çalıştırılan iki prompt var: birincisi tam senin ürünün için çalışan bütün kodları buluyor, ikincisi bir tarayıcı açıp bu kodları sepette tek tek deneyip hangisinin en çok kazandırdığını söylüyor.

Kaynağı baştan söyleyeyim: bu akış [Maverick Maltin'in yayınladığı bir rehberden](https://mavgpt.ai/resources/chatgpt-discount-code-finder-2026) geliyor. Türkçeye uyarladım, Türkiye'deki sitelerde nerede tıkandığını ekledim ve sonunda kendi uyarımı koydum.

## Kısa cevap: ChatGPT ile indirim kodu nasıl bulunur?

Yeni bir sohbet aç, **web aramasını aç** ve ürünün tam linkini kopyala. Birinci promptla ChatGPT'ye o ürün için çalışan bütün kodları kaynaklarıyla listelet. İkinci promptla aynı sohbette tarayıcıyı açtırıp kodları sepette tek tek denet, satın almayı yasakla.

Toplam bir dakikadan az sürüyor. Kritik olan iki şey var: web araması açık olacak ve iki prompt **aynı sohbette** çalışacak, yoksa ikinci prompt birinci promptun bulduğu kodları göremez.

## Başlamadan: üç ayarlama

**1. Yeni bir sohbet aç.** Her şey tek sohbette kalsın. Bulunan kodlar test adımına ancak böyle taşınır.

**2. Web aramasını aç.** Mesaj kutusunun altındaki küre simgesi. Bu açık değilse ChatGPT güncel kodları arayamaz, hafızasından tahmin eder ve süresi geçmiş kodlar üretir. Birinci adım bu ayar olmadan işe yaramaz.

**3. Ürünün tam linkini hazırla.** Ana sayfa değil, o ürünün kendi sayfası. Link ne kadar spesifikse bulunan kodlar o kadar isabetli oluyor.

## Prompt 1: Bütün kodları bul

Ürün linkini promptun içine yapıştır. "Bana kupon bul" demekten uzun olması bilerek; ayrıntı, tek bir bayat kod yerine gerçek bir liste almanı sağlıyor.

```text
Şunu almak üzereyim: [ürün linkini yapıştır]

Web aramasını kullanarak bu ürün veya bu mağaza için
şu anda çalışan bütün indirim kodlarını, kuponları ve
kampanyaları bul.

Her biri için şunları yaz: kodun kendisi, ne kadar
kazandırdığı, nerede bulduğun ve güncel mi yoksa süresi
geçmiş mi göründüğü.

İlk sipariş indirimlerini, bülten aboneliği kampanyalarını
ve ücretsiz kargo fırsatlarını da kontrol et.

En umut verici kodları en üste koy.
```

**Ne oluyor:** ChatGPT kupon sitelerini, markanın kendi sayfalarını ve yeni kampanya paylaşımlarını tarayıp sana kaynaklı ve sıralı bir liste veriyor. Bütün adaylar tek yerde toplanmış oluyor, bu tek başına on ayrı şüpheli kupon sitesini gezmekten iyi.

Ama dikkat: kupon siteleri ölü ve sahte kodlarla dolu, tıklanma böyle alıyorlar. Yani bu bir **aday listesi**, garanti değil. İkinci promptun sebebi tam olarak bu.

## Prompt 2: Kodları sepette denet

İşin asıl kısmı burada. ChatGPT kendi tarayıcısını açıp kodları tek tek sepette deniyor ve hangisinin gerçekten çalıştığını söylüyor. Prompt satın almayı açıkça yasaklıyor.

```text
Şimdi tarayıcını aç, bu ürün sepetimdeyken ödeme
sayfasına git ve bulduğun kodları tek tek dene.

Her kodu uygula, yeni tutarı not et, sonra bir sonrakine
geç. Hangisinin çalıştığını ve en çok hangisinin
kazandırdığını net olarak söyle.

Satın alma işlemini TAMAMLAMA. İndirim uygulandığı yerde
dur, ödemeyi ben yapacağım.
```

**Çalışması için önce şunu yap:** o tarayıcıda mağazaya giriş yapmış ol ve ürün sepette dursun. Böylece ChatGPT giriş ekranına takılmak yerine gerçek bir ödeme sayfasına düşüyor. Doğrulama ekranı ("robot değilim") çıkarsa o adımı sen geç, sonra devam etmesini söyle.

## Takılırsa ne yapmalısın?

| Sorun | Ne yap |
|---|---|
| Tarayıcı hiç açılmadı | "Bunu yapmak için tarayıcını kullan" de. Yine olmuyorsa planında tarayıcı özelliği açık mı bak |
| Sepette veya giriş ekranında kaldı | Kendin giriş yap, ürünün sepette olduğundan emin ol, "ödeme sayfasından devam et" de |
| Site arka arkaya denemeleri engelledi | "Teker teker dene ve her denemenin arasında birkaç saniye bekle" de |
| Kod kutusunu bulamıyor | Sepetinin ekran görüntüsünü yapıştır, kutunun yerini tarif etsin |

## Hiç kod çıkmazsa hala tasarruf edilir

Bazen hiçbir şey çalışmıyor. Bu tam fiyat ödeyeceksin demek değil. Aynı sohbette devam et.

**İlk sipariş indirimini aç:**

```text
Bu mağazanın herkese açık kodu yok. İlk sipariş ya da
bülten aboneliği indirimi var mı, varsa ödeme yapmadan
önce bunu tam olarak nasıl alırım?
```

**Sepette bekletme indirimini tetikle.** Pek çok mağaza sepette unutulan ürün için bir gün sonra kod gönderiyor:

```text
Bu mağaza sepette bir gün bekletilen ürün için indirim
gönderiyor mu? Gönderiyorsa nasıl kurgulayacağımı anlat
ve beklemeye değer mi söyle.
```

**Fiyat geçmişine bak:**

```text
Bu ürün için iyi bir fiyat mı, yoksa yakın zamanda daha
ucuz muydu? Beklemem gereken bilinen bir indirim dönemi
var mı, varsa ne zaman?
```

**Başka yerde daha ucuz mu:**

```text
Bu ürün şu anda başka güvenilir bir satıcıda daha ucuza
satılıyor mu? Bu mağaza fiyat eşleştirmesi yapıyor mu,
yapıyorsa nasıl talep ederim?
```

## İndirimleri nasıl üst üste bindirirsin?

En büyük tasarruf tek bir sihirli kodda değil, birleştirmede. Kod, ücretsiz kargo, iade puanı ve kart kampanyası aynı siparişte üst üste binebiliyor.

```text
Bulduğumuz her şeyden (kodlar, ücretsiz kargo, ilk
sipariş indirimi, iade puanı) hangilerini bu siparişte
birlikte kullanabilirim ve en çok kazanmak için hangi
sırayla uygulamalıyım?
```

Acelesi olmayan alışverişlerde takvim de senin tarafında. Büyük kampanya dönemleri, sezon sonu indirimleri ve yeni model çıkış tarihleri fiyatı belirgin biçimde oynatıyor. Bu tür bir ürünün genelde ne zaman ucuzladığını da aynı sohbette sorabilirsin.

## Türkiye'de nasıl çalışıyor?

Kod arama kısmı burada da sorunsuz çalışıyor. Trendyol, Hepsiburada, Amazon TR gibi siteler için promptu Türkçe kur ve mağaza adını açıkça yaz; "bu mağaza için geçerli kupon" dediğinde model Türkçe kaynaklara da bakıyor.

Sepette otomatik test kısmı ise siteye göre değişiyor. Türkiye'deki büyük pazar yerleri otomasyona karşı doğrulama ekranı çıkarabiliyor, o noktada devreye girip doğrulamayı senin geçmen gerekiyor. Takılırsa şuna takılma: asıl zaman kazancı zaten birinci promptta, listeyi elle denemek yirmi saniye sürüyor.

Bir de yerel bir fırsat var: banka ve kart kampanyaları Türkiye'de indirim kodundan daha çok kazandırıyor. Promptun içine "bu mağazada geçerli banka veya kredi kartı kampanyası var mı" diye ekle.

## Bunu yapmadan önce durup düşün

Buraya kendi uyarımı koyuyorum, çünkü rehberlerde genelde geçiştiriliyor.

İkinci prompt, bir yapay zeka ajanına **giriş yapılmış** ve muhtemelen **kartın kayıtlı** olduğu bir alışveriş oturumunu açıyorsun demek. Prompt satın almayı yasaklıyor ve pratikte de durduğu görülüyor, ama sen yine de şu üçünü yap:

1. Son tutarı gözünle kontrol et, satın al tuşuna her zaman kendin bas.
2. Tek tıkla ödeme ve kayıtlı kart özelliklerini bu iş için kapalı tut.
3. Sonuç değeri düşük bir siparişte bir kere dene, alışmadan pahalı bir sepette kullanma.

Yirmi liralık kupon için ödeme oturumunun kontrolünü kaybetmeye değmez. Bu uyarıyı kabul ediyorsan yöntem gerçekten işe yarıyor.

## Tek sayfalık özet

| Adım | Ne yapıyorsun |
|---|---|
| 1 | Yeni sohbet aç, web aramasını aç, ürün linkini kopyala |
| 2 | Prompt 1 ile bütün kodları kaynaklarıyla listelet |
| 3 | Mağazaya giriş yap, ürünü sepete at |
| 4 | Prompt 2 ile kodları sepette denet, satın almayı yasakla |
| 5 | Kod çıkmazsa ilk sipariş, sepette bekletme, fiyat geçmişi ve fiyat eşleştirme promptlarını sırayla dene |
| 6 | Toplamı kendin kontrol et, ödemeyi kendin yap |

Alışkanlık haline getirilecek tek şey şu: satın al demeden önce birinci promptu çalıştır. Bir dakika sürüyor, yıl boyunca verdiğin siparişlerde yüzde 10-20'lik tasarruflar toplandığında gerçek bir para ediyor.

ChatGPT'yi bu tarz günlük işlerde daha iyi kullanmak istersen [gizli kısayol kelimeleri](/blog/chatgpt-gizli-kisayol-kelimeleri) ve [ChatGPT'nin senin hakkında ne bildiği](/blog/chatgpt-hakkinda-ne-biliyor) yazılarına da bakabilirsin.

---

**İndirim kodu bulmak yapay zekanın en küçük faydası. Asıl kazanç, onu gelir üreten bir işe çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Yapay Zeka ile İlk 1.000 Dolar İçin 4 Prompt

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/yapay-zeka-ile-ilk-1000-dolar/
Tarih: 2026-08-27

Bir prompt zinciri dolaşıyor: dört komutla on günde on beş bin dolar kazanıldığı iddia ediliyor. Bu iddiayı olduğu gibi kabul etmene gerek yok, ben de etmiyorum. Ama zincirin kendisini okuyunca neden işe yaradığı çok net görünüyor.

Çünkü başlangıçta asıl sorun bilgi eksikliği değil, seçenek fazlalığı. Ne satacağını seçemiyorsun, seçsen ilk teması erteliyorsun, kursan birkaç yanıtsız mesajdan sonra bırakıyorsun.

Bu dört prompt tam olarak o üç tıkanmayı açmak için tasarlanmış. Aşağıda dördünün de Türkçesi, ne işe yaradığı ve kısa videolara sığmayan asıl kısım var: elindeki cevabı nasıl gerçek bir teklife ve ilk mesaja çevireceğin.

Kaynağı baştan söyleyeyim: bu akış Sabrina Ramonov'un ["1K Money Sprint" videosundan](https://www.youtube.com/watch?v=AP-fOOmm02g) geliyor, üç ana prompt ve bir bonus prompttan oluşuyor. Ramonov bu akışla on günde on beş bin dolar kazandığını söylüyor; bu rakam bağımsız olarak doğrulanmış değil. Burada değerli olan gelir iddiası değil, mevcut becerinden teklife ve ilk müşteri temasına giden karar akışı.

## Kısa cevap: bu dört prompt ne yapıyor?

Birinci prompt **ne satacağını** buluyor: sadece bugün sahip olduğun becerilerle, kitlesiz ve 48 saat içinde satılabilir iki yol. İkinci prompt **kimden öğreneceğini** seçiyor, tek bir isim. Üçüncü prompt o kişinin ağzından **20 günlük bir plan** çıkarıyor ve müşteri aramayı birinci güne çekiyor. Bonus prompt ise **seni neyin durduracağını** tespit edip planı yarıya indiriyor, sadece doğrudan paraya giden adımları bırakıyor.

Dört promptu aynı sohbet içinde, sırayla çalıştır. Her cevap geldikten sonra bir sonrakine geç. Yeni sohbet açarsan önceki seçimlerin ve verdiğin bilgiler kaybolur, zincir kopar.

## Başlamadan: hangi modeli açmalısın?

Seni en iyi tanıyan modeli aç. Claude, ChatGPT, fark etmiyor. Belirleyici olan markası değil, senin hakkında ne kadar bağlam taşıdığı: işin, becerilerin, hedefin, geçmiş sohbetlerin. Hangi işte hangi modelin daha iyi olduğuna dair ayrı bir yazı da var: [hangi iş için hangi yapay zeka](/blog/hangi-is-icin-hangi-yapay-zeka).

Yeni bir hesapla başlıyorsan model seni tanımıyor demektir. O yüzden birinci promptun son satırı çok önemli: modele, emin olana kadar sana soru sordurur. O soruları ciddiye alıp dürüst cevaplarsan çıktı bambaşka olur. Modelin senin hakkında ne bildiğini merak ediyorsan [şu yazıya bakabilirsin](/blog/chatgpt-hakkinda-ne-biliyor).

Kod bilmene gerek yok. Dört komut da normal sohbet penceresinde çalışıyor.

## Prompt 1 ile ne satacağını nasıl bulursun?

En sık takılınan yer burası. "Satacak bir şeyim yok" cümlesi neredeyse her zaman yanlış, sadece envanterini hiç çıkarmamışsındır.

```text
İlk 1.000 dolarımı 30 gün içinde kazanmam için bana iki yol söyle.

İkisi de zaten sahip olduğum becerilerle yapılabilmeli.
İkisi de bir izleyici kitlesi gerektirmemeli.
İkisi de 48 saat içinde satılabilir olmalı.

Tavsiyelerinden %95 emin olana kadar bana netleştirici sorular sor.
```

Bu üç kısıt tesadüfi değil. **Mevcut beceri** şartı seni "önce altı ay kurs izleyeyim" tuzağından çıkarır. **Kitle gerektirmesin** şartı takipçi sayısını bahane olmaktan çıkarır. **48 saat içinde satılabilir** şartı ise modeli somut bir hizmete zorlar, "bir SaaS kur" gibi cevapları eler.

Model sana genelde şunları sorar: mesleki geçmişin ne, haftada kaç saat ayırabilirsin, ağında kimler var, en iyi bildiğin sektör hangisi, bunlardan hangisini bugün ek hazırlık yapmadan üretebilirsin, elinde örnek çalışma var mı. Dürüst cevap ver. "Haftada 10 saat" yazmak "haftada 40 saat" yazmaktan çok daha iyi bir plan üretir.

Çıkan iki yolu beğenmediysen itiraz et. "LinkedIn'i sevmiyorum, Instagram üzerinden ilerleyelim" demek yeterli. Amaç mükemmel cevabı bulmak değil, **birini seçip diğerini şimdilik elemek**.

## Prompt 2 ile kimden öğrenmelisin?

Kısa ama zincirin en verimli halkası.

```text
Bunu başarmam için öğrenmem gereken en başarılı tek kişi kim?
Sadece bir kişi söyle.
```

Tek kişi şartı önemli. Beş isim alırsan beşini de yüzeysel takip edersin. Tek isim alırsan o kişinin ne yaptığını gerçekten görürsün: nasıl fiyatlıyor, nasıl teklif veriyor, hangi kanalda konuşuyor.

Modelin verdiği ismi doğrulamadan kabul etme. Hemen ardından şunu sor:

```text
Bu kişiyi neden seçtiğini üç kısa maddeyle açıkla.
Sadece doğrulayabildiğin çalışmalarını yaz,
emin olmadığın bilgileri açıkça belirt.
```

Buradaki asıl tehlike, modelin kendisinin de uyardığı şey: iki hafta boyunca o kişinin içeriğini izleyip tek mesaj atmamak. Kendine üst sınır koy. Bu hafta en fazla üç dört saat inceleme, sonrası doğrudan temas.

## Prompt 3 ile 20 günlük plan nasıl çıkar?

```text
Şimdi o kişi olduğunu hayal et.

1.000 dolardan az bir başlangıç maliyetiyle beni ilk ödeme yapan
müşterime en hızlı şekilde ulaştıracak 20 günlük bir plan hazırla.

Müşteri kazanma işi birinci günde başlamalı.
```

Son satır planın tamamını değiştiriyor. Yapay zeka modellerine plan sorduğunda varsayılan olarak uzun bir hazırlık dönemi kurgularlar: marka, logo, site, portföy, sonra en sonda müşteri. Bu sıralama insanların bırakma sebebi.

O satırı ekleyince plan tersine dönüyor. Tipik olarak ilk üç gün kendi vitrinini kurmaya, iki üç gün potansiyel müşteri listesi çıkarmaya, geri kalanı doğrudan temasa ayrılıyor. Harcanacak para da genelde iki kalem: arama filtreleri için bir premium abonelik ve ödeme alabileceğin bir link.

Küçük ama önemli bir not: çıkan plan, adını verdiğin kişinin gerçek görüşü ya da onayı değil. Modelin, o kişinin kamuya açık yaklaşımından hareketle ürettiği bir taslak. Kılavuz olarak kullan, otorite olarak değil.

## Bonus prompt: seni ne durduracak?

Plan hazır olduğunda sıradaki iş, uygulamanın önündeki engeli baştan görmek.

```text
Bu hafta beni neyin durduracağını belirlemek için bana
üç tane evet-hayır sorusu sor.

Sonra planı yarıya indir ve sadece doğrudan paraya giden
adımları bırak.
```

Sorular rahatsız edici olacak, olması gereken de bu. "Yedinci mesajın cevapsız kaldıktan sonra bir saat içinde sekizinciyi atar mısın?" gibi. Cevabın "emin değilim" ise dürüstçe öyle yaz. Model o zaman gerçek riski görüp planı ona göre kısaltıyor.

Bu promptun ikinci yarısı da kıymetli: yapılacaklar listeni yarıya indiriyor. Kalanlar genelde tek bir şeye benziyor, mesaj atmak.

## Dört promptun özeti

| Prompt | Neyi çözüyor | Çıktı |
|---|---|---|
| 1 | "Ne satacağımı bilmiyorum" | Bugünkü becerinle satılabilir iki somut yol |
| 2 | "Kime bakacağımı bilmiyorum" | Takip edilecek tek isim |
| 3 | "Nereden başlayacağımı bilmiyorum" | 20 günlük plan, birinci günde müşteri teması |
| Bonus | "Başlıyorum ama bırakıyorum" | Yarıya inmiş liste, sadece paraya giden adımlar |

## Çıktıyı teklife nasıl çevireceksin?

Çoğu insan tam burada duruyor. Elinde güzel bir plan var ama satılacak somut bir şey yok. Beşinci bir prompt bu boşluğu kapatıyor:

```text
İki öneriyi de somutlaştır. Her biri için şunları yaz:
hedef müşteriyi, teslim edeceğim tek işi, hazırlayacağım
ücretsiz örneği ve bugün göndereceğim ilk mesajı.

Genel tavsiye verme, doldurulmuş halini yaz.
```

Çıkan cevabı şu altı satıra dök. Bu altı satır dolmadan hiçbir şey göndermene gerek yok, ama dolduğu anda gönderecek bir şeyin var demektir:

- Hedef müşteri:
- Satılacak tek iş:
- Ücretsiz örnek:
- Teklif fiyatı:
- Gereken satış sayısı: 1.000 / teklif fiyatı
- Bugün yazılacak ilk kişi:

Son satır en önemlisi. İsim yazmadan bu tablo sadece bir egzersizdir.

## Portföy yokken ücretsiz örnek nasıl hazırlanır?

Portföyün yokken satış yapmanın en hızlı yolu, satış yapmadan önce bir kere iş yapmak.

Potansiyel müşteriyi seç, işini gerçekten incele, ona özel **tek bir örnek** üret ve hiçbir karşılık istemeden gönder. Mesaj şu kadar basit olabilir:

```text
Merhaba [isim], [gözlemlediğin somut şey] dikkatimi çekti.
Bunun için kısa bir [örnek çalışma] hazırladım, ekte.

İstersen doğrudan kullanabilirsin, karşılığında bir şey beklemiyorum.
Devamını istersen kapsamı tek mesajda paylaşırım.
```

Bu neden çalışıyor? Çünkü insanların gelen kutuları hiçbir değer taşımayan tekliflerle dolu. Karşı taraf senin geçmişini bilmiyor ama önündeki işi görüyor. Aynı anda üç şeyi kanıtlamış oluyorsun: kaliteni, onu gerçekten araştırdığını ve önce vermeye istekli olduğunu.

Kimi seçeceğine gelince: konunun önemli olduğu belli olan ama üretim ritmi düzensiz ilerleyen kişileri ve işletmeleri ara. İhtiyacı olduğunu varsayma, gönderdiğin örnekle ilgilerini ölç.

## Fiyatı söyledikten sonra ne yapmalısın?

En pahalı hata burada yapılıyor. Fiyatı söylüyorsun, karşı taraf susuyor, sen paniğe kapılıp boşluğu dolduruyorsun: indirim, taksit, uzun açıklama.

Sessizlik tek başına ret anlamına gelmez. Karşı taraf teklifi değerlendiriyor da olabilir: bütçeye bakılıyor, birine danışılıyor, getiri hesaplanıyor. Ramonov videoda, bir satıcıya iki hafta düşündükten sonra olumlu döndüğü kendi örneğini anlatıyor. Bunu herkes için geçerli bir kural olarak alma, ama sessizliği otomatik ret sayma.

Pratik hali şu: rakamı söyle, nokta koy, kendine bir takip tarihi belirle. O gün tek cümlelik nazik bir hatırlatma at:

```text
Merhaba [isim], gönderdiğim örneğe bakma fırsatın oldu mu?
Uygunsa kapsamı ve başlangıç tarihini netleştirebilirim.
Uygun değilse de sorun değil, haber ver yeter.
```

Kendi teklifini kendin ucuzlatma.

## Bu iş neden tekrar sayısıyla ilgili

Doğrudan temas bir hacim oyunu. Bunun görmezden gelinen faydası şu: hacim aynı zamanda veri demek.

İki yüz kişiye yazıp yirmi cevap alırsan elinde yirmi veri noktası olur. Hizmetin nasıl algılandığını, fiyatın nerede takıldığını, hangi cümlenin tuttuğunu öğrenirsin. Yirmi kişiye yazıp iki cevap alırsan elinde hiçbir şey yoktur ve yanlışlıkla "bu iş olmuyor" sonucuna varırsın.

En işe yarar takip yöntemi de en basiti: monitörünün kenarına bir kağıt yapıştır, üstüne iki sayı yaz. Bugün attığın mesaj sayısı ve toplam. Görünür olmayan sayı takip edilmiyor.

## Bu yöntem Türkiye'ye nasıl uyarlanır?

Zincir olduğu gibi çalışıyor, sadece hedefi kendi bağlamına göre yazman gerekiyor. Dolar hedefini zorunlu kabul etme; para birimini, müşteri türünü ve kanalı promptta açıkça belirt.

Birinci promptu şöyle uyarlayabilirsin: "Türkiye'deki [sektör] işletmelerine [kanal] üzerinden satabileceğim, bugünkü becerilerimle yapılabilecek iki hizmet öner." Mantık aynı kalıyor: mevcut beceri, somut örnek, doğrudan temas.

Yurt dışına dolar bazlı iş yapabiliyorsan 1.000 dolar eşiği daha hızlı geliyor, ama şart değil. [Yapay zekayla ek gelir kurmayı](/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir) anlattığım yazı bu tarafı biraz daha açıyor.

## Bu hafta ne yapacaksın

1. Birinci promptu çalıştır, soruları dürüst cevapla, iki yoldan **birini** seç ve diğerini ele.
2. İkinci promptla tek bir isim al, doğrulama promptunu çalıştır, en fazla üç saat incele.
3. Üçüncü promptla planı çıkar, bonus promptla yarıya indir.
4. Beşinci promptla altı satırlık teklif tablonu doldur.
5. Yirmi kişilik bir liste yap ve ilk kişiye ücretsiz örneğini gönder. Bugün.

Beşinci adım en zorudur ve zincirin tamamının anlamı ondadır. İlk dördü yapıp beşinciyi yapmayan çok insan var, fark tam olarak orada oluşuyor.

---

**Bu dört prompt sana bir teklif fikrini ve ilk hareket planını çıkarır. Asıl kazanç, onu müşterinin görebileceği bir örneğe, net bir fiyata ve düzenli gelire çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# ChatGPT ile Hızlı Öğrenme: Anlamadığın Konuyu 3 Komutla Çöz

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/chatgpt-ile-hizli-ogrenme/
Tarih: 2026-08-23

Anlamadığın bir konu var ve önündeki metin yardım etmiyor. Ne kadar okursan oku aynı yerde tıkanıyorsun. Bunun sebebi genelde senin değil, anlatımın seviyesi: konu sana yanlış katmandan anlatılıyor.

ChatGPT'ye ne sorduğun kadar **nasıl sorduğun** da önemli. Aşağıdaki üç komut, aynı konuyu üç farklı katmandan anlatmaya zorluyor: önce en basit hali, sonra hatırlanabilir notlar, sonra görsel bir şema. Kod bilmene gerek yok, kurulum yok, ücretsiz planda da çalışıyor.

## Kısa cevap: ChatGPT ile bir konuyu hızlı öğrenmek için ne yazmalı?

Üç komutu sırayla kullan. **ELI5** konunun başına yazılır, anlatımı jargondan arındırıp günlük dile indirir. **Yapışkan notlar** aynı konunun akılda kalması gereken maddelerini öne çıkarır. **Öğrenmeyi görselleştir** ise ilişkileri bir şemaya döker, böylece parçalar arasındaki bağı görürsün. Üçü birlikte yaklaşık bir dakika sürer ve okuyup geçmekten çok daha fazla iz bırakır.

## Komut 1: ELI5 - bana en basit haliyle anlat

En sık kullanacağın komut bu. Konunun başına yazdığında ChatGPT jargonu bırakıp benzetmelere geçiyor.

```text
ELI5: [konu]

Bana beş yaşındaymışım gibi anlat.
Terim kullanma, günlük hayattan benzetmelerle anlat.
Sonunda tek cümlelik bir özet ver.
```

**Ne oluyor:** tanımlar yerine benzetme geliyor. "Enflasyon, fiyatlar genel düzeyinin sürekli artışıdır" yerine "harçlığın aynı kaldı ama tostun fiyatı arttı, yani cebindeki para küçüldü" gibi. İskeleti bir kere kavradığında teknik anlatım da anlaşılır hale geliyor.

**ELI5 nedir:** "Explain Like I'm 5" - "bana beş yaşındaymışım gibi anlat" ifadesinin kısaltması. Aptal yerine konulmak değil, konuya en alt kattan girmek.

**İpucu:** Kavradıktan sonra bir kat yukarı çık: "Şimdi aynı konuyu lise seviyesinde, doğru terimlerle tekrar anlat." Basitten karmaşığa çıkmak, karmaşıktan başlayıp boğulmaktan çok daha hızlı.

## Komut 2: Yapışkan notlar - aklımda ne kalmalı?

Konuyu anladın, şimdi hatırlanacak hale getir. Aynı sohbette devam et.

```text
Bu konuyu yapışkan notlara çevir.

Her not tek bir fikir içersin ve tek başına anlaşılsın.
En fazla 7 not olsun, en önemlisi en üstte.
Her notu bir cümlede yaz, süsleme.
```

**Ne oluyor:** uzun anlatım, masaya yapıştırabileceğin türden kısa maddelere iniyor. Sınırı yedi maddede tutmak önemli - model her şeyi listelemek yerine neyin gerçekten önemli olduğunu seçmek zorunda kalıyor.

**İpucu:** "Bu notlardan hangisini unutursam konunun tamamı çöker?" diye sor. Aldığın cevap konunun merkezidir; gerisi detay.

## Komut 3: Öğrenmeyi görselleştir - parçalar nasıl bağlanıyor?

Bir konuyu gerçekten anlamak, parçaları değil aralarındaki ilişkiyi görmektir. Bu komut tam olarak onu çıkarıyor.

```text
Bu konuda öğrenmeyi görselleştir.

Parçaların birbiriyle ilişkisini şema olarak çiz:
kutular, oklar, adım adım akış.
Metinle çiz, altına da her adımın tek satırlık açıklamasını koy.
```

**Ne oluyor:** genelde metinle çizilmiş bir akış şeması geliyor - kutular ve oklar. Bu iyi bir şey: üzerine soru sorabilir, "şu adımı ikiye ayır" diyebilir, şemayı konuşarak değiştirebilirsin. Gerçek bir çizim istiyorsan bunu ayrıca belirtmen gerekiyor.

## Komut 4: Beni sına - gerçekten öğrendim mi?

Bu komut videoda yok, kendi ekimim. Üstteki üçü olmadan da işe yarar ama asıl farkı burada alıyorsun.

```text
Şimdi beni sına.

Bu konuda bana teker teker 5 soru sor, hepsini birden verme.
Her cevabımdan sonra doğru mu yanlış mı söyle ve eksik kalan yeri tamamla.
Sorular ezber değil, anlayıp anlamadığımı ölçsün.
```

**Ne oluyor:** okuduğunu anlamakla öğrenmek arasındaki farkı burada görüyorsun. Bir konuyu kendi cümlelerinle geri anlatamıyorsan henüz öğrenmemişsindir - ve bunu sınavda değil, burada fark etmek daha iyi.

## Hangi komutu ne zaman kullanmalı?

| Durum | Komut | Ne veriyor |
|---|---|---|
| Konuya ilk kez giriyorsun | ELI5 | Jargonsuz iskelet, benzetmeyle |
| Anladın ama aklında tutamıyorsun | Yapışkan notlar | En fazla 7 maddelik öz |
| Parçalar var, bağlantı yok | Öğrenmeyi görselleştir | İlişki şeması, akış |
| Öğrendiğini sanıyorsun | Beni sına | Gerçek durumun, soru soru |

Dördünü tek sohbette sırayla çalıştır. Model her adımda bir öncekinin bağlamını taşıdığı için konuyu tekrar tekrar anlatmana gerek kalmıyor.

## Bu komutlar neden işe yarıyor?

Çünkü modeli **bir seviye seçmeye** zorluyorlar. Boş bir "bunu anlat" isteğinde model ortalama bir seviye tahmin ediyor ve genelde ıskalıyor: ya çok teknik yazıyor ya da yüzeysel geçiyor. Sen seviyeyi söylediğinde tahmin ortadan kalkıyor.

Aynı mantık öğrenme dışında da geçerli. Cevabın tonunu ve biçimini tek kelimeyle ayarlamak istiyorsan [ChatGPT gizli kısayol kelimeleri](/blog/chatgpt-gizli-kisayol-kelimeleri) yazısında 26 komutluk daha geniş bir liste var. ChatGPT'nin senin hakkında biriktirdiklerini görmek istersen [dört ayna promptu](/blog/chatgpt-hakkinda-ne-biliyor) yazısına bak. Hangi işi hangi modele vereceğini seçmek içinse [hangi iş için hangi yapay zeka](/blog/hangi-is-icin-hangi-yapay-zeka) yazısı var.

## Bir uyarı: doğruluğu sen kontrol edeceksin

ELI5 anlatımı basitleştirirken bazen fazla basitleştiriyor, kritik bir istisnayı atlayabiliyor. Sınav, iş ya da para kararı gibi sonuçları olan bir konuda son adımı ekle: "Bu anlatımda hangi önemli detayı basitleştirmek için atladın?" Model genelde neyi kırptığını dürüstçe söylüyor.

Kendi şirketimi yapay zeka ajanlarıyla yönetirken en çok bu döngüyü kullanıyorum: yeni bir konuya ELI5 ile giriyorum, notlara indiriyorum, şemayı çıkarıyorum, sonra atlanan detayı soruyorum. Yeni bir alanı anlamak günler değil, bir öğleden sonra sürüyor.

## Aksiyon planı

1. Şu an anlamadığın bir konuyu seç.
2. ELI5 komutuyla başla, tek sohbette kal.
3. Yapışkan notlara indir, "hangisini unutursam çöker" diye sor.
4. Şemayı çıkar, üzerine soru sorarak değiştir.
5. Kendini sınat ve bilmediğin yeri gör.

---

**Hızlı öğrenmek ilk adım. Asıl kazanç, öğrendiğini işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Claude ile İş Bulma Rehberi: CV'den Maaş Pazarlığına

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/claude-ile-is-bulma-rehberi/
Tarih: 2026-08-19

Kod bilmene de yeni bir diploma almana da gerek yok. İş bulma sürecinin en çok vakit yiyen kısmı yazı işi: CV'yi her ilana göre elden geçirmek, ön yazı yazmak, mülakata hazırlanmak, teklif gelince ne diyeceğini bulmak. Bunların hepsi bugün bir sohbet penceresinde hallolabilecek işler.

CV'lerin çoğu bir insan okumadan eleniyor. Başvuru takip sistemleri (ATS) önce anahtar kelimeye ve biçime bakıyor, elemeyi orada yapıyor. İnsan aşamasına gelen CV'ye de ortalama birkaç saniye bakılıyor; o saniyelerde durdurmayan CV kenara konuyor.

Aşağıda ikisini de çözen bir prompt seti var. CV denetimiyle başlıyor, deneyim bölümünü yeniden yazıyor, sonucu hem ATS hem işe alım müdürü gözünden test ediyor. Ardından ön yazı, mülakat provası, maaş pazarlığı, LinkedIn ve takip e-postaları geliyor. Promptların hepsi kopyala-yapıştır.

## Kısa cevap: Claude iş bulma sürecinde tam olarak ne yapar?

Claude, CV'ni ilan metniyle karşılaştırıp eksik anahtar kelimeleri ve zayıf noktaları çıkarır, deneyim maddelerini sonuç odaklı biçimde yeniden yazar, sonra aynı CV'yi hem ATS filtresi hem de günde yüzlerce başvuruya bakan bir işe alım müdürü gibi test eder. Üç adımın tamamı yaklaşık 10 dakika sürer. Aynı sohbette devam ederek ön yazı, mülakat soruları, maaş pazarlığı metni ve takip e-postalarını da çıkarabilirsin.

## Başlamadan önce ne lazım?

| Ne | Neden |
|---|---|
| Claude hesabı | Ücretsiz plan CV promptlarının hepsi için yeterli |
| Mevcut CV'n (PDF, Word veya düz metin) | Karşılaştırmanın temeli |
| Hedeflediğin ilan metni | Anahtar kelimeler ve beklentiler buradan çıkıyor |
| Claude Pro + Cowork + Chrome eklentisi | Sadece otomatik başvuru bölümü için |

Hepsini tek bir sohbette yap. Claude önceki adımların bağlamını hatırladığı için her promptta CV'yi ve ilanı tekrar yapıştırmana gerek kalmaz.

## Adım 1: CV denetimi nasıl yapılır?

CV'ni ve ilan metnini sohbete yükle, sonra bu promptu ver. Bu prompt Claude'a başvurduğun şirketin kıdemli işe alım uzmanı gibi düşündürüyor. Yeniden yazmaya geçmeden önce nerede durduğunu net görüyorsun.

```text
Başvurduğum şirketin kıdemli işe alım uzmanı gibi davran.
CV'mi bu ilan metnine göre analiz et.

Bana şunları ver:

1. 100 üzerinden bir uyum puanı
2. ATS'in arayacağı, CV'mde eksik olan en önemli 5 anahtar kelime
3. Bir işe alım müdürünün 10 saniyede fark edeceği 3 kırmızı bayrak
4. Hangi bölümler güçlü ve neden
5. Hangi bölümler zayıf ve neden
6. Bu pozisyon için güçlü bir adayın CV'si nasıl görünürdü, benimki ona göre nerede

Yumuşatmadan söyle. Sorunları şimdi görmek, sonra sessizliğe gömülmekten iyi.
```

Bu adımı atlayıp doğrudan yeniden yazmaya geçme. Denetim sana neyin niye değişeceğini söylüyor; çoğu insan ATS'in tam olarak neyi cezalandırdığını burada öğreniyor.

## Adım 2: Deneyim bölümü nasıl yeniden yazılır?

Aynı sohbette kal, Claude denetimin bağlamını koruyor. Bu prompt deneyim bölümünü sonuç formülüne çeviriyor: "[X] sonucunu, [Y] ile ölçülen biçimde, [Z] yaparak elde ettim."

```text
Deneyim bölümümü şu kurallara göre yeniden yaz:

1. Tespit ettiğin eksik anahtar kelimeleri doğal biçimde yerleştir, zorlama.
   Her madde normal bir cümle gibi okunmalı.

2. İşaretlediğin kırmızı bayrakların hepsini düzelt ya da kaldır.

3. Her madde şu formülde olsun:
   "[X] sonucunu, [Y] ile ölçülen biçimde, [Z] yaparak elde ettim"

4. Her madde güçlü bir eylem fiiliyle başlasın.
   "Sorumluydum", "yardımcı oldum" gibi ifadeler kullanma.

5. Mümkün olan her yere somut sayı koy. Sayı vermediysem gerçekçi bir
   örnek öner ve [DOLDUR] etiketiyle işaretle, sonra ben dolduracağım.

6. Her madde en fazla 2 satır olsun. Uzun paragraflar okunmadan atlanıyor.

7. Maddeleri tarih sırasına göre değil, etkiye göre sırala.
   En güçlü sonuç en üstte.
```

Aradaki fark şu: "5 kişilik ekibi yönettim" bir görev tarifi. "Dağıtım süresini yüzde 40 kısalttım, haftalık sürüm hızıyla ölçüldü, ekibi çapraz fonksiyonlu takımlara ayırarak" ise bir sonuç. Birincisi ne yaptığını söylüyor, ikincisi sen yaptığın için ne değiştiğini. İşe alım tarafı ikincisine bakıyor.

## Adım 3: ATS ve işe alım müdürü testi

Yine aynı sohbette. Şimdi Claude yeni CV'ni iki ayrı gözden geçiriyor: seni insana ulaşmadan eleyebilecek yazılım ve tek oturuşta 200 CV okuyup hayır demek için sebep arayan kişi.

```text
Şimdi iki farklı kişi gibi davran.

BİRİNCİ: ATS filtresi gibi davran. Yeni CV'mi tara ve söyle:
- Bu ilan için ATS'ten geçer mi? (Evet/Hayır)
- Hangi anahtar kelimeler artık var, hangileri hala eksik?
- ATS'in okumasını bozacak biçim sorunu var mı?
  (tablo, çok sütunlu yapı, üstbilgi, özel karakter, görsel içine gömülü metin)

İKİNCİ: Tek oturuşta 200 CV okuyan bir işe alım müdürü gibi davran.
CV'mi tara ve söyle:
- Hangi bölümleri atlardın? Neden?
- Seni durduran ne oldu (iyi ya da kötü)?
- Bu CV senin için "evet", "belki" yoksa "hayır" yığınında mı?
- Atlanacak bölümleri, gerçekten durduracak biçimde yeniden yaz.

Tüm düzeltmeler uygulanmış son CV'yi ver.
```

Bu adımdan sonra Claude'dan son CV'yi tek parça halinde vermesini iste, indir ve gönder. Göndermeden önce [DOLDUR] etiketlerini kendi gerçek rakamlarınla değiştir. Bu kısmı Claude senin yerine uyduramaz, uydurmamalı da.

## Otomatik başvuru: Claude senin yerine başvurabilir mi?

Evet, Cowork modunda başvurabilir. CV'n hazır olduktan sonra Claude LinkedIn'e gidip uygun ilanları bulabilir, her ilana göre CV özetini uyarlayabilir ve başvuruyu gönderebilir. Bunun için Claude Pro, masaüstü uygulamasında Cowork modu ve Chrome eklentisi gerekiyor; Chrome'da LinkedIn oturumun açık olmalı.

```text
CV'm artık hazır. LinkedIn'e git ve şunları yap:

1. [POZİSYON] ilanlarını [KONUM] içinde, son [7/14/30] günde
   yayınlananlarla sınırlı biçimde ara.
2. İlan metnindeki beceri ve deneyim maddelerine göre CV'mle
   en az yüzde 70 eşleşen ilanları filtrele.
3. Mülakat alma ihtimalimin en yüksek olduğu 10 ilanı seç.
4. Her ilan için:
   - İlan metnini baştan sona oku
   - CV özetimi ve ana maddelerimi o pozisyona göre uyarla
   - En fazla 3 cümlelik kısa bir ön not yaz, şirkete dair
     somut bir detaya değin
   - Başvuruyu LinkedIn üzerinden gönder
5. Onu da bitirince bana özet çıkar:
   - Şirket adı ve pozisyon
   - Eşleşme puanı
   - Her biri için neyi uyarladın
   - Başvuru durumu (gönderildi / taslak)

Her başvuruyu göndermeden önce dur ve uyarlanmış halini bana göster.
```

Son satırı silme. İlk turlarda her başvuruyu göndermeden görmek istersin; sistem senin adına konuşuyor, ne dediğini bilmen gerekir.

## Ön yazı 30 saniyede nasıl yazılır?

Ön yazıların çoğu okunmuyor, çünkü hepsi aynı. Bu prompt şirkete, pozisyona ve senin deneyiminin onların sorununa nasıl denk düştüğüne bakan bir ön yazı çıkarıyor. CV denetiminden sonra kullan, Claude hem geçmişini hem ilanı zaten biliyor.

```text
Elindeki CV'm ve ilan metniyle bu pozisyon için bir ön yazı yaz.

Kurallar:
1. İlk cümle, onların şu anki en büyük sorununu anladığımı göstersin
   (ipucu ilan metninde)
2. İkinci paragraf: CV'mden, tam olarak ihtiyaç duydukları şeye denk gelen
   2-3 somut örnek
3. Üçüncü paragraf: Gözle görünür bir eksiğimi doğrudan ele al ve
   yeniden çerçevele
4. Kapanış: Herhangi bir şirkette değil, TAM OLARAK BU şirkette çalışmak
   istememin somut bir sebebi

Ton: Kendinden emin, doğrudan, süs yok, klişe yok.
Uzunluk: 250 kelimenin altında.
Yapay zeka yazmış gibi durmasın.
```

İyi ön yazının sırrı üçüncü paragrafta. Çoğu kişi eksiğini saklamaya çalışıyor. Açıkça ele almak öz farkındalık ve güven gösteriyor; "belki" yığınından "evet" yığınına geçiren şey genelde tam olarak bu.

## Mülakata nasıl hazırlanılır?

Mülakatı aldın. Bu prompt üç işi birden yapıyor: şirketi araştırıyor, sorulacak soruları tahmin ediyor ve cevaplarını senin kendi deneyiminden kuruyor.

```text
[TARİH] tarihinde [ŞİRKET] için [POZİSYON] mülakatım var. Hazırlanmama yardım et.

# ŞİRKET ARAŞTIRMASI
Bir sayfalık brief ver:
- Ne yapıyorlar ve nasıl para kazanıyorlar
- Şu anki en büyük sıkıntıları ya da fırsatları
  (son haberler, ürün lansmanları, açıklamalar)
- Ana rakipleri ve nerede ayrışıyorlar
- Kültürleri ve değerleri

# TAHMİN EDİLEN SORULAR
CV'm ve ilan metnine göre soracakları en olası 10 soruyu tahmin et.
Davranışsal, teknik ve durumsal soruları karıştır. Her soru için:
- Bunu neden sorarlar
- CV'mdeki somut bir hikayeyle 60-90 saniyelik güçlü bir cevap
- Cevapta düşmemem gereken tek tuzak

# BEN NE SORMALIYIM
Araştırma yaptığımı ve işlerini gerçekten anladığımı gösteren 5 soru ver.
"Tipik bir gün nasıl geçiyor" tarzı genel sorular değil. Karşıdakine
"bu kişi işi anlamış" dedirtecek sorular.

# PROVA MÜLAKAT
Yukarıdakileri okuduktan sonra 15 dakikalık bir prova mülakat yap.
En önemli 5 soruyu teker teker sor. Her cevabımdan sonra neyin güçlü
olduğunu ve neyi düzeltmem gerektiğini söyle.
```

En değerli kısım sondaki prova. Örnek cevap okumak kolay; soruyu gerçekten cevaplamak, cümleyi kendi ağzından kurmak zor olan kısım. Prova bunu mülakattan önce yaşatıyor.

## Maaş pazarlığı nasıl yapılır?

Teklif geldi. Çoğu kişi teşekkür edip masadaki rakamı kabul ediyor. Neredeyse her teklifte alan var ve nasıl sorduğun ne istediğinden daha belirleyici.

```text
[ŞİRKET] için [POZİSYON] teklifi aldım. Teklif: [MAAŞ + PRİM + HİSSE + YAN HAKLAR].
Pazarlıkta yardım et.

1. PİYASA ANALİZİ
- Bu pozisyon, seviye, şirket ve konum için maaş verilerini derle
- Bu teklif nerede duruyor (piyasa altı, piyasa seviyesinde, piyasa üstü)
- Gerekçesiyle birlikte somut bir karşı teklif rakamı ver

2. E-POSTA METNİ
- Karşı teklif için göndereceğim e-postanın tam metnini yaz
- Pozisyona dair heyecanım gerçek görünsün
- Piyasa verisine karşı taraf saldırıya uğramış hissetmeden değin
- Aralık değil, net bir rakam iste

3. TELEFON GÖRÜŞMESİ METNİ
Telefonda konuşmak isterlerse, şu anlar için tam olarak ne diyeceğimi yaz:
  - Konuşmayı açarken
  - Karşı teklifimi söylerken
  - "Verebileceğimizin en iyisi bu" cevabını alınca
  - Maaş sabitse maaş dışı kalemleri pazarlık ederken
    (başlangıç primi, ek izin, uzaktan çalışma, başlangıç tarihi)

4. VAZGEÇME EŞİĞİ
- Hangi rakamda kabul etmeliyim?
- Hangi rakamda masadan kalkmalıyım?
- Daha düşük bir teklifi kabul etmeye değer kılabilecek
  parasal olmayan faktörler neler?
```

Rakamı asla önce sen söyleme. Teklif gelmeden "maaş beklentin ne?" diye sorulursa şu işe yarıyor: "Paketin tamamını öğrendikten sonra rakam konuşmak isterim. Bu pozisyon için ayrılan bant nedir?"

## LinkedIn profili nasıl optimize edilir?

CV kapıyı açar, LinkedIn kapıyı sana çaldırır. Çoğu profil CV'nin kopyalanmış hali gibi duruyor. Bu prompt profili, işe alım uzmanlarının aramasında çıkacak ve tıklatacak biçimde yeniden yazıyor.

```text
LinkedIn profilimi [HEDEF POZİSYON] rolleri için işe alım uzmanlarının
dikkatini çekecek biçimde yeniden yaz.

1. BAŞLIK (HEADLINE)
- 3 farklı versiyon, her biri 220 karakterin altında
- İşe alım uzmanlarının gerçekten arattığı kelimeleri kullan
- Sadece unvanı değil, sonucu ve uzmanlığı göster

2. HAKKINDA BÖLÜMÜ
- İlk cümle yakalasın. "Tutkulu bir ... " diye başlama
- En fazla 3 kısa paragraf
- Net bir çağrıyla bitir (hangi rollere ve konuşmalara açığım)

3. DENEYİM MADDELERİ
- CV'mdeki sonuç formülünün aynısı
- Ama CV'den biraz daha konuşma dilinde
- Her rol için 1 satır da ne öğrendiğimi ekle, sadece ne yaptığımı değil

4. BECERİLER
- Hedeflediğim rollere göre sabitlemem gereken 5 beceri
- En çok arananadan en aza doğru sıralı

5. ÖNE ÇIKANLAR
- Bir işe alım uzmanını durdurup daha yakından baktıracak
  2-3 şey öner (yazı, proje, sunum, video)
```

LinkedIn'de en önemli alan başlık. Arama sonucunda önce o görünüyor. "XYZ Şirketi'nde Pazarlama Müdürü" görünmez bir satır. "B2B SaaS Büyüme Pazarlamacısı | Pipeline'ı 2M'den 14M'ye çıkardım | Talep Yaratma + ABM" tıklanır.

## Takip e-postaları ne zaman ve nasıl atılır?

Çoğu aday takip etmiyor. Doğru zamanda atılan doğru takip, seni "belki"den "evet"e taşıyabiliyor. Bu prompt sürecin üç ayrı anına üç e-posta çıkarıyor.

```text
[ŞİRKET] için [POZİSYON] başvuruma dair 3 takip e-postası yaz.

1. BAŞVURU SONRASI (başvurudan 3 gün sonra)
- Kısa, kendinden emin, ilandaki somut bir detaya değinsin
- Uyumu tek cümlede tekrar etsin
- Toplam 60 kelimenin altında

2. MÜLAKAT SONRASI (24 saat içinde)
- İsmiyle teşekkür et
- Konuşmadan somut bir ana değin
- Verdiğim en güçlü örneği tekrar hatırlat
- Toplam 100 kelimenin altında

3. NAZİK HATIRLATMA (mülakattan 7 gün sonra, cevap yoksa)
- Kibar olsun, muhtaç durmasın
- Değer katan bir şey ekle (ilgili bir yazı, sektör gözlemi ya da
  konuştuğumuz bir konuya dair kısa bir fikir)
- Rahat bir çıkış kapısı bırak: "Takvim değiştiyse gayet anlaşılır"
- Toplam 80 kelimenin altında

Üçünün de tonu: Kendinden emin, muhtaç değil. Somut, genel değil.
İnsan gibi, şablon gibi değil.
```

İşe alım kararları sadece yetkinlikle ilgili değil, akılda kalmakla da ilgili. "Kontrol amaçlı yazıyorum" değil de gerçekten bir şey ekleyen bir takip, ciddiyet ve ilgi gösteriyor.

## Tam akış: hangi sırayla?

1. CV denetimi
2. Deneyim bölümünü yeniden yazma
3. ATS ve işe alım müdürü testi
4. Otomatik ya da elle başvuru
5. Her pozisyona özel ön yazı
6. LinkedIn profil yenileme
7. Mülakat hazırlığı ve prova
8. Mülakat sonrası takip e-postası
9. Teklif gelince maaş pazarlığı

İlk üçü bir kere yapılıyor, geri kalanı her başvuruda tekrar ediyor. Bir kere kurduğunda her yeni ilan 10 dakikalık bir iş oluyor.

## Türkiye'de bu ne işe yarıyor?

Türkiye'deki büyük şirketlerin çoğu artık başvuru takip sistemi kullanıyor, yani ATS elemesi burada da geçerli. Uzaktan çalışılan yurt dışı pozisyonlarında ise rekabet çok daha kalabalık; oradaki fark tam olarak bu tür bir hazırlıkla kapanıyor.

Bir de şu var: aynı promptları biraz değiştirip müşteri kazanmak için de kullanabilirsin. İlan metni yerine potansiyel müşterinin sitesini, CV yerine kendi hizmet tanımını ver. [Yapay zekayla freelance ek gelir](/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir) yazısı bu tarafı, [forward deployed engineer](/blog/forward-deployed-engineer-nedir) yazısı da yeni açılan pozisyonun ne olduğunu anlatıyor. Claude'u ilk kez kuruyorsan [Claude Code rehberi](/blog/claude-code-rehberi) ile başla.

Bu tarz bir hazırlıkla mülakat sayısının arttığına dair çok sayıda iddia dolaşıyor. Bunları olduğu gibi kabul etmeye gerek yok; asıl mantıklı tarafı şu: bu araçların en hızlı getirisi teknik projelerde değil, insanın zaten yapmak zorunda olduğu yazı işinde çıkıyor. CV, ön yazı, takip e-postası, pazarlık metni. Hepsi tek oturumda çözülebilecek işler.

## Son bir uyarı

Claude'un ürettiği hiçbir şeyi okumadan gönderme. Genel duran, kimseye ait olmayan metin sana yardım etmez, zarar verir. Rakamlar senin, hikayeler senin, ses tonu senin olmalı. Claude yapıyı veriyor, içeriği sen koyuyorsun.

---

**İş bulmak ilk adım. Asıl kazanç, yapay zekayı işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Claude Filigranı Nedir, Nasıl Kaldırılır?

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/claude-filigran-kaldirma/
Tarih: 2026-08-19

11 Ağustos'ta Anthropic bir duyuru yaptı: Claude, yazdığı metne filigran koymaya başlıyor. 14 Ağustos'ta da bunun nasıl çalıştığını tek tek anlattığı bir teknik yazı yayınladı. Yani bu artık dedikodu değil, üreticinin kendi belgelediği bir özellik.

Duyurudan sonra internette dolaşan tavsiyelerin çoğu yanlış. "Not defterine yapıştır", "PDF'e çevir", "elle tekrar yaz" gibi öneriler eski nesil işaretler için geçerliydi. Yeni filigran bambaşka bir yerde duruyor.

Bu yazıda üç şey var: filigranın gerçekte ne olduğu, hangi yöntemlerin kesinlikle işe yaramadığı, ve gerçekten işe yarayan temizleme akışının nasıl kurulacağı. Kod bilmene gerek yok, kurulum beş dakika.

## Kısa cevap

Claude filigranı metne eklenen gizli bir karakter değil, modelin kelime seçimlerinin içine gömülü istatistiksel bir örüntüdür. Bu yüzden format değiştirmek, kopyala-yapıştır yapmak veya birkaç kelimeye dokunmak onu bozmaz. Onu gerçekten zayıflatan tek şey, metnin kelime tercihlerini toptan değiştiren ağır bir yeniden yazımdır.

Buna karşılık, AI araçlarının metne bıraktığı **görünmez Unicode karakterleri** ayrı bir konudur ve onlar tek tıkla, ölçülebilir biçimde temizlenir. Aşağıdaki kurulum tam olarak bunu yapar: doğrulanabilir kısmı doğrular, tahmin kısmını da açıkça tahmin diye işaretler.

## Claude filigranı nedir?

Claude bir cümle kurarken çoğu noktada birden fazla kelime aynı derecede uygundur. Model bunlar arasından olasılığa göre seçim yapar. Filigran, bu seçimin kaynağındaki rastgeleliği gizli bir anahtarla değiştirir. Yüzlerce kelime boyunca hangi eş değer kelimelerin seçildiğine bakınca, anahtarı elinde tutan bir dedektörün fark edebileceği bir örüntü oluşur.

Metin tamamen normal okunur. Tek tek hiçbir kelime tuhaf durmaz, çünkü sinyal tek kelimede değil, yüzlerce kelimeye yayılmış örüntüde yaşar.

Basit hali: filigran kağıdın üstündeki mühür değil, sayfa boyunca devam eden bir el yazısı karakteri gibi.

Anthropic'in kendi açıklamasında altını çizdiği noktalar şunlar:

- Metne hiçbir şey eklenmiyor, gizli karakter yok
- Ekstra token harcanmıyor, maliyeti artırmıyor
- Filigran hiçbir kimlik bilgisi taşımıyor, kişiye veya sohbete bağlanamıyor
- Okur, filigranlı metinle filigransızı ayırt edemiyor
- Bu Claude'a özel bir şey değil, aynı taahhüdü imzalayan diğer büyük sağlayıcılar da kendi filigranlarını uyguluyor

Teknik temeli Google DeepMind'ın SynthID-Text yaklaşımı. Dosyalar için ise C2PA standardı kullanılıyor.

## Neden şimdi oldu?

Sebep AB Yapay Zeka Yasası'nın şeffaflık uygulama kuralları. 2 Ağustos'ta yürürlüğe girdi ve AB pazarına hizmet veren sağlayıcıların ürettikleri içeriği işaretlemesini istiyor.

Anthropic bunu sadece Avrupa'da değil, Claude'un çalıştığı her yerde açıyor. Kapsam da geniş: Claude uygulaması, API, Claude Code, Cowork. 2 Ağustos'tan önce çıkmış modeller için geçiş süresi var, onlara da önümüzdeki aylarda ekleneceği söylendi.

Yani bu, araç değiştirerek kaçabileceğin bir Claude sorunu değil. Sektörün tamamının gittiği yön.

## Hangi yöntem işe yarıyor, hangisi yaramıyor?

| Yaptığın şey | Filigrana etkisi |
|---|---|
| Not defterine yapıştırıp geri kopyalama | Yok. Sinyal karakterlerde değil |
| Dosya formatını değiştirme (PDF, DOCX) | Yok |
| Cümleleri elle yeniden yazma yerine yazım hatası düzeltme | Neredeyse yok. Seçimler yerinde duruyor |
| Başlıkları ve formatı değiştirme | Yok. Sinyal düz metinde |
| Metni gerçekten kendi kelimelerinle yeniden yazma | Ciddi biçimde bozuluyor |
| Birkaç cümlelik kısa metin | Zaten güvenilir okunamıyor, örüntü için yeterli kelime yok |
| Kod | Baştan çok zayıf. Kodda çoğu yerde tek doğru cevap var |

Tablodaki tek gerçek çözüm en alttaki değil, ortadaki: metnin kelimelerini toptan değiştirmek. Anthropic bunu kendi teknik yazısında da kabul ediyor - hafif düzeltme filigranı tam kaldırmaz, tam yeniden yazım kaldırır. Ama o noktada metin zaten senin metnin olmuş oluyor, ki bu da bence gayet iyi bir sonuç.

## Beş dakikada temizleme akışını kur

Burada dikkat edilecek bir nokta var: bu iş modele "şu karakterleri temizle" demekle olmaz. Karakter sayımı deterministik bir iş, her seferinde modele regex yazdırmak hem yavaş hem güvenilmez. O yüzden paketin içinde gerçek bir Python script'i var; skill sadece onu ne zaman çalıştıracağını biliyor.

Kurulum tamamen sürükle bırak. Terminal yok, komut yok.

1. Paketi indir: [metni-temizle.zip](/metni-temizle.zip). Zip'i **açma**, olduğu gibi dursun.
2. Claude masaüstü uygulamasını aç
3. **Ayarlar → Capabilities → Skills** bölümüne gir (bazı sürümlerde **Customize → Skills**)
4. **Upload skill** alanına zip dosyasını masaüstünden sürükleyip bırak
5. Aynı ekranda **kod yürütmeyi aç**

Beşinci adımı atlama. İnsanların "skill çalışmıyor" dediği durumların neredeyse tamamı bu. Kod yürütme kapalıyken skill kurulur ama içindeki script'i çalıştıramaz, sana bozukmuş gibi görünen belirsiz bir ret mesajı döner.

Kurulduğunu anlamak için Claude'a bir dosya sürükle ve "bu dosyada görünmez karakter var mı" de. Nasıl çağrıldığını ve doğru çalıştığını nereden anlayacağını birazdan anlatıyorum.

Claude Code kullanıyorsan zip'i açıp klasörü kopyalaman yeterli:

```bash
cp -r metni-temizle ~/.claude/skills/
```

Script'i skill olmadan, düpedüz komut satırından da çalıştırabilirsin. Python 3.10 yeter, hiçbir bağımlılık kurmuyor:

```bash
python3 scripts/temizle.py yazi.md --rapor     # denetle, dokunma
python3 scripts/temizle.py yazi.md --yerinde   # temizle (.bak yedeği alır)
python3 scripts/temizle.py yazi.md --kontrol   # kirliyse exit 1, CI için
```

Slash komutlarının nasıl çalıştığını [Claude Code özel slash komutları](/blog/claude-code-ozel-slash-komutlari) yazısında anlatmıştım.

Görsel, PDF ve C2PA temizliği de isteyen tam sürüm için Guillaume Meyer'in açık kaynak [watermarks-remover](https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover) projesine bakabilirsin. Orası Docker ile çalışan ayrı bir servis kurmayı gerektiriyor, kurulumu bu yazının kapsamı dışında.

### Script gerçekte neyi yakalıyor?

Sıfır genişlikli karakterler herkesin bildiği kısım. Asıl önemli olan ikisi genelde atlanıyor:

- **Tag karakterleri (`U+E0000`-`U+E007F`).** Metne görünmez veri gizlemenin bugün fiilen kullanılan yolu. Bir cümlenin içine tam bir metin saklayabilirsin ve hiçbir şey görünmez. Script bunları siliyor ama İskoç bayrağı gibi meşru tag dizilerini bozmuyor.

  Burada ince bir tuzak var ve ilk sürümde ben de düştüm: bayrakları korumak için "tag karakterlerine dokunma" demek yetmiyor. Çünkü bayrağın arkasına yük ekleyen herkes temizliği atlatıyor. Script diziyi tam doğruluyor - `1F3F4` + en fazla 6 içerik tag'i + terminatör. Terminatörden sonra gelen her şey, terminatörsüz diziler ve aşırı uzun etiketler siliniyor.
- **Variation selector'lar (`U+FE00`-`U+FE0F`).** Emoji dışı bağlamda bayt taşımak için kullanılıyor. Emoji tabanından sonra gelirse korunuyor, tek başına duruyorsa siliniyor.

Bunların yanında yön işaretleri, Hangul dolgu karakterleri, combining grapheme joiner, yumuşak tire ve boşluk varyantları da kapsam içinde.

Asıl zor kısım neyi silmeyeceğine karar vermek. Bu tür araçların çoğu emoji bozar, çünkü emojiler tam da bu görünmez karakterlerden yapılıyor. Script'te korunanlar: aile emojisi (`👨‍👩‍👧`), ten tonlu emojiler (`👩🏽‍💻`), variation selector'lı olanlar (`❤️`), bayraklar (`🇹🇷`, `🏴󠁧󠁢󠁳󠁣󠁴󠁿`) ve keycap rakamlar (`1️⃣2️⃣3️⃣`). Sonuncusu özellikle önemli: LinkedIn ve YouTube açıklamalarında madde numarası olarak standart, ve saf bir temizleyici onu sessizce bozar.

Satır sonları da korunuyor. CRLF'li bir dosyayı LF'ye çevirmek git deposunda bütün satırları diff'e sokar - script buna dokunmuyor. Rapordaki satır numaraları girdi dosyasını indeksliyor, yani kendi editöründe o satıra gidip bulabiliyorsun.

CI'da kullanacaksan üç ayrı exit kodu döndürüyor: `0` temiz, `1` kirli, `2` dosya okunamadı. Bu ayrım önemli - "okuyamadım"ı "temiz" sanmak, denetimden geçmiş gibi görünen bir dosya bırakır. Girdi UTF-8 olmalı; eski Word ve Excel export'ları Windows-1254 çıkabiliyor, script bunu fark edip dönüştürme komutunu öneriyor.

Paketin içinde 39 regresyon testi var, kendin çalıştırabilirsin:

```bash
python3 scripts/test_temizle.py
```

Bu testlerin bir kısmı doğrudan yukarıdaki tuzağı kolluyor. Böyle bir açık bir kez kapatılıp test edilmezse sessizce geri gelir.

## Nasıl kullanılır?

Skill'in adı `metni-temizle`, yani slash menüsünden `/metni-temizle` yazarak çağırabilirsin. Ama slash ile çağırma her sürümde aynı çalışmıyor; skill'lerin asıl tetiklenme yolu **tarif etmek**. Model açıklamayı okuyup kendisi devreye sokar. Şunlardan herhangi biri açar:

- "bu dosyada görünmez karakter var mı"
- "görünmez karakterleri temizle"
- "bu metni denetle"
- "CMS'e yapıştırınca format bozuluyor"

En sağlam kullanım: dosyayı sürükle, altına "görünmez karakter var mı, denetle" yaz. Önce bir inceleme yapıyor ve hiçbir şeyi değiştirmeden ne bulduğunu söylüyor.

Çalıştığını nereden anlarsın: cevap kod noktası, adet ve satır numarası içeren bir rapor olmalı. "Metin temiz görünüyor" gibi genel bir cümle geldiyse skill devreye girmemiş, model kendi kafasından konuşuyordur.

İnceleme raporunu geçip gitme. Kaç tane görünmez karakter bulduğunu, hangi kod noktası olduğunu ve kaçıncı satırda geçtiğini orada söylüyor. O sayılar tahmin değil, script'in gerçek çıktısı.

Bir şeyi baştan bilmekte fayda var: **asıl değer dosya üzerinde çalışırken ortaya çıkıyor.** Metni sohbete yapıştırdığında arayüz bu karakterlerin bir kısmını zaten düşürüyor. Yani gerçek denetim için dosyayı ekle ya da script'i doğrudan çalıştır.

### Yeniden yazım aşaması

Düz metin verdiğinde sana yeniden yazımı da teklif ediyor. Burada bir karar vermen gerekiyor.

Hafif geçiş yazını olduğu gibi bırakır ama örüntünün çoğunu da yerinde bırakır. Ağır geçiş örüntüyü gerçekten bozar, ama metin geri geldiğinde senin sesin değil, yeniden yazan modelin sesi olur. İkisini aynı anda alamıyorsun.

Yeniden yazımdan sonra görünmez karakter temizliğini tekrar çalıştır. Yeniden yazan model de bir AI, çıkışta metne yeni bir set tuhaf karakter bırakması gayet mümkün.

Bir de şu var: **Claude metnini Claude'a yeniden yazdırma.** Bir modelin işaretini aynı modelin işaretiyle değiştirmiş olursun. Farklı bir model kullan.

## Bu araç aslında neyi temizliyor?

Üç katman var ve güvenilirlikleri eşit değil:

- **Katman A, görünmez karakterler.** Zero width space, dar boşluk, yön işaretleri ve AI araçlarının metne sızdırdığı diğer tuhaf Unicode karakterler. Doğrulanabilir - ne çıkardığını sayıyor ve gösteriyor.
- **Katman B, istatistiksel filigran.** Kelime seçimi örüntüsü. İkinci bir modele metni yeniden yazdırarak saldırılıyor. En iyi çaba. Üreticiler dışında kimse şu an işe yarayıp yaramadığını doğrulayamaz.
- **Katman C, dosyalar.** PNG, JPEG, SVG, PDF, DOCX, HTML ve MD içindeki C2PA içerik kimlik bilgileri, EXIF ve XMP meta verisi. Doğrulanabilir - temizlediği her alanı raporluyor.

Yeni filigran görünmez karakterlerden yapılmıyor olsa da, AI araçları o karakterleri metne hala bırakıyor ve tek başlarına güçlü bir ipucu. Üstelik pratik zarar da veriyorlar: birini bir CMS'e ya da kod editörüne yapıştır, bir saatini kovalayacağın formatlama hataları çıkar karşına.

## Nerede gerçekten işe yarıyor?

Ben bu temizliği kendi iş akışımda şu dört yerde kullanıyorum, ve dürüst olmak gerekirse filigranla ilgisi olmayan sebeplerle:

- **CMS'e veya kod editörüne yapıştırırken.** Formatlama hatalarına yol açan görünmez karakterleri siliyor. Blog yazılarını yayına alırken en çok bunun için çalıştırıyorum.
- **Görsel ve PDF yayınlarken.** EXIF, XMP ve içerik kimlik bilgilerini temizliyor. Bu düpedüz temel gizlilik hijyeni - konum verisi, cihaz bilgisi, düzenleme geçmişi.
- **Kendi siteni denetlerken.** Bir klasörün ya da site haritasının tamamını tarayıp araçlarının dosyalarına sessizce ne bıraktığını raporluyor.
- **Kendi taslaklarını temizlerken.** Senin adınla dışarı çıkacak metindeki küçük formatlama izlerini kaldırıyor.

Denemek için yayına aldığın eski bir içeriğin üstünde çalıştır, göndermek üzere olduğun metinde değil. Baskı olmadan ne bulduğunu görürsün, ve muhtemelen o dosyanın yanında ne kadar meta veri taşındığına şaşırırsın.

## Dürüst kısım

Bu araç işe yaradığını kanıtlayamaz. Bunu geliştiricisi kendi belgelerinde açıkça yazıyor. Üreticiler genel kullanıma açık dedektörler ve anahtarlar yayınlayana kadar hiçbir araç dürüstçe "bu metin resmi kontrolden geçer" diyemez. Anthropic bir tespit API'si duyurdu ama nasıl puanladığını, yanlış pozitif oranını, kaç kelimeye ihtiyaç duyduğunu yayınlamadı. Görünmez karakter temizliği ölçülebilir, istatistiksel katman ölçülemez, ve aksini söyleyen tahmin yürütüyor.

Yeniden yazımın da gerçek bir bedeli var. İkinci bir modele kelimelerini değiştirtmek tonu ve sesi düzleştirir; her ağır geçişte yazın biraz daha jenerikleşir. Deponun kendi uyarısı çok yerinde: eğer metni zaten daha ucuz bir modele yeniden yazdıracaksan, en baştan o modelle üretmek daha basit ve daha ucuzdu.

Bir de sık karıştırılan iki şey var: filigran ve dedektör aynı problem değil. Piyasadaki AI dedektörlerinin çoğu gizli bir sinyale değil yazım tarzına bakıyor. Yani metnin filigrandan tamamen temizlenip yine de işaretlenmesi mümkün.

Kapsam dışında kalanlar: görsellerdeki piksel filigranları, ses ve video işaretleri, ve meta veriyi silsen bile uzaktaki bir kayda yeniden bağlanan C2PA soft binding.

## Türkiye'de bu ne anlama geliyor?

AB düzenlemesi Türkiye'yi doğrudan bağlamıyor, ama Anthropic filigranı dünya genelinde açtığı için buradan Claude kullanan herkes zaten kapsam içinde. Yani "bize gelmez" diye bekleyecek bir şey yok, geldi bile.

Asıl fark şurada: Türkiye'de AI kullanımını gizlemeye çalışan çok, açıkça sahiplenip üstüne sistem kuran az. Ben 16 ajanlık bir ekiple çalışıyorum ve müşterilerime de topluluğa da bunu açıkça söylüyorum. Filigranın olması işimin hiçbir yerini bozmuyor, çünkü satılan şey metnin kimin yazdığı değil, kurulan sistemin ne yaptığı.

Son bir düşünce, çünkü geliştirici de kendi dokümantasyonuna aynısını koymuş. Eğer AI kullandığının anlaşılması gerçekten problem olacağı bir yerde yazıyorsan, bu sana çözülecek teknik bir problem değil, o durumla ilgili bir şey söylüyordur. Kendi işinde, kendi sebeplerinle kullan; gerçek faydayı orada alırsın.

## Nereden başlamalı?

Skill dosyasını indir, Customize altından Skills'e yükle, kod yürütmeyi aç ve yayına aldığın eski bir yazının üstünde çalıştır. Kendi eski işinin içinde ne bulduğunu görmek, bu şeyin ne yaptığını anlamanın en hızlı yolu.

Claude Code'u hiç kurmadıysan önce [Claude Code rehberine](/blog/claude-code-rehberi) bak, oradan devam etmek daha kolay olur. Ajanlarla neler yapılabildiğini merak ediyorsan [Claude ajanlarının 5 gizli kullanım alanı](/blog/claude-ajanlarinin-5-gizli-kullanim-alani) yazısı iyi bir başlangıç.

---

**Filigranı temizlemek küçük bir hijyen işi. Asıl kazanç, yapay zekayı işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# ChatGPT Senin Hakkında Ne Biliyor? 4 Ayna Promptu

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/chatgpt-hakkinda-ne-biliyor/
Tarih: 2026-08-19

ChatGPT'ye sandığından fazlasını anlattın. Her soruda, her dertleşmede, yarım bıraktığın her fikirde. Aşağıdaki dört prompt onu satır aralarını okumaya ve gördüğünü sana geri söylemeye zorluyor: kalıpların, kör noktan ve gittiğin yolun iki farklı versiyonu.

Bazıları sert iniyor. Kod bilmene gerek yok, hesap açmana gerek yok, zaten kullandığın uygulamada dört mesaj yazacaksın.

## Kısa cevap: ChatGPT senin hakkında ne biliyor?

Hafıza açıkken ChatGPT, geçmiş sohbetlerinde tekrar eden kalıpları görebiliyor: hangi konuyu sürekli açtığını, nerede tereddüt ettiğini, nasıl karar verdiğini, neyi hep erteliyor olduğunu. Aklını okumuyor, senin yazdıklarındaki örüntüyü çıkarıyor. Bu yüzden hem şaşırtıcı derecede isabetli hem de bazen kendinden emin biçimde yanlış olabiliyor. Aşağıdaki dört prompt bu çıkarımı açıkça istemenin yolu.

## Önce hafızayı aç

Bu işin olup olmamasını belirleyen tek ayar bu. ChatGPT'nin geçmiş konuşmalarının tamamına bakabilmesi için hafızasının açık olması gerekiyor. Kapalıysa yalnızca o an açık olan sohbeti görür, cevaplar da o kadar sığ olur.

1. ChatGPT'de **Ayarlar > Kişiselleştirme** bölümüne git.
2. **Hafıza** (ve varsa "sohbet geçmişine referans ver") seçeneğini aç.
3. Dört promptu **tek bir sohbette, sırayla** çalıştır.

Ne kadar çok kullandıysan sonuç o kadar iyi. Uzun süredir ChatGPT'ye akıl danışıyor, sesli düşünüyor, bir şeyleri konuşarak çözüyorsan bu promptlar bambaşka çalışıyor. Hesabın yeniyse elinde malzeme olmayacak - bu normal, bir süre kullandıktan sonra geri gel.

**"Gizlice biliyor" ne demek, dürüst çevirisi:** ChatGPT senin zihnini okumuyor. Senin gerçekten yazdığın şeylerdeki kalıpları yakalıyor, bir yıldır seni dinleyen dikkatli bir arkadaşın yakalayacağı gibi. İsabetli hissettirmesinin sebebi de bu, kendinden emin biçimde yanılabilmesinin sebebi de.

## Prompt 1: Ne fark etmiş?

Buradan başla. İnsanları en çok sarsan prompt bu. Yapıştır ve biraz hazırlıklı ol.

```text
Şimdiye kadarki bütün konuşmalarımıza dayanarak, sana hiç doğrudan
söylemediğim halde benim hakkımda çıkardığın beş şeyi söyle.
Beni iyi hissettirmek için yumuşatma, dürüst ol.
```

**Ne oluyor:** ChatGPT yazdıklarının satır aralarını okuyup hiç sesli söylemediğin şeyleri isimlendiriyor. Genelde daha ilk madde insanı yerinde durduruyor.

**İpucu:** Cevaplar genel geldiyse zorla: "Daha derine in, daha spesifik ol, konuşmalarımızdan gerçek örnekler kullan." İstedikçe hem dürüstlük hem detay artıyor.

## Prompt 2: Kalıpların ve kör noktan

Şimdi bir kat aşağı in, nasıl işlediğine bak. Aynı sohbette kal.

```text
Nasıl düşündüğüme ve karar verdiğime dair gördüğün kalıpları söyle.
Bir de en çok inkar ettiğim şeyi.
```

**Ne oluyor:** nasıl düşündüğünü, nasıl karar verdiğini ve nerede tıkandığını haritalıyor; sonra bakmamak için epeydir uğraştığın kör noktayı isimlendiriyor. İnsanların ekran görüntüsünü alıp bir süre üzerine düşündüğü prompt bu.

Gördüğün kalıp, değiştirebileceğin kalıptır. Kör noktanın isimlendirilmesinin amacı seni kötü hissettirmek değil - bakmadığın şeyi düzeltemezsin. Yargı değil, bilgi olarak oku.

## Prompt 3: Geleceğinin iki versiyonu

Asıl vuran kısım burası. İki geleceği yan yana göreceksin ve mesele tam olarak aradaki fark.

```text
Hiçbir şey değişmezse önümüzdeki beş yılımı tahmin et.
Sonra beni en çok geriye çeken tek kalıbı düzeltirsem
aynı beş yılı tekrar tahmin et. İkisini yan yana göster.
```

**Ne oluyor:** gelecekteki kendinin iki versiyonu yan yana çıkıyor. Biri sürüklenmeye devam edersen, diğeri o şeyi düzeltirsen. Farkı siyah beyaz görmek etkiyi kalıcı yapıyor, çünkü belirsiz bir "değişmeliyim" hissini gerçek bir yol ayrımına çeviriyor.

**İpucu:** Okuyup uygulamayı kapatma. Devamını sor: "İyi versiyona doğru gitmek için önümüzdeki 30 günde yapacağım ilk üç şey ne?" Ürkütücü bir kehaneti gerçek bir plana çeviren adım bu.

## Prompt 4: Sabah paragrafın

Bununla bitir. ChatGPT'nin senin hakkında öğrendiği her şeyi, gerçekten saklamak isteyeceğin bir şeye dönüştürüyor.

```text
Benim hakkımda bildiğin her şeye dayanarak,
her sabah okumam gereken tek paragrafı yaz.
```

**Ne oluyor:** kısa, kişisel bir paragraf - yarısı hatırlatma, yarısı dürtme, tam olarak senin için yazılmış. Göreceğin bir yere kaydet. Çoğu kişi telefon duvar kağıdı yapıyor ya da her sabah açılan bir nota koyuyor.

## Büyümek için kullan, spirale girmek için değil

Bu bir ayna, bir hüküm değil. ChatGPT senin yazdıklarına bakıp örüntü çıkarıyor ve fazlasıyla yanılabilir. Bir şey doğru diye içine oturuyorsa kullan, hediye o. Bir şey yanlış hissettiriyorsa muhtemelen yanlıştır, bırak gitsin. Senin hakkındaki otorite sensin, yapay zeka değil.

İşe yarayanı al, gerisini bırak. İki gelecek promptunun da sabah paragrafının da amacı ileri hareket: bir kalıba dürüstçe bakarsın ki değiştirebilesin, sonra her gün iyi versiyona doğru küçük bir dürtme alırsın.

**Bir yere dokunursa:** bazen bir satır beklediğinden sert iner, özellikle zor bir dönemden geçiyorsan. Böyle olursa hafife al - bu bir sohbet robotunun senin kendi cümlelerini sana geri yansıtması, teşhis değil - ve güvendiğin biriyle konuş. Kendine, aynı satırları okuyan bir arkadaşına davranacağın kadar iyi davran.

## Tek sayfalık özet

Dört prompt, sırasıyla. Önce hafızayı aç.

| # | Ne veriyor | Prompt |
|---|---|---|
| 1 | Ne fark etmiş | Bütün konuşmalarımıza dayanarak, sana hiç doğrudan söylemediğim halde benim hakkımda çıkardığın beş şeyi söyle. Dürüst ol, yumuşatma. |
| 2 | Kalıplar + kör nokta | Nasıl düşündüğüme ve karar verdiğime dair kalıpları söyle. Bir de en çok inkar ettiğim şeyi. |
| 3 | İki gelecek | Hiçbir şey değişmezse beş yılımı, sonra en büyük kalıbımı düzeltirsem tekrar tahmin et. Yan yana göster. |
| 4 | Sabah paragrafı | Benim hakkımda bildiğin her şeye dayanarak, her sabah okumam gereken tek paragrafı yaz. |

## Aksiyon planı

1. ChatGPT ayarlarından hafızayı aç.
2. Dört promptu tek sohbette, sırayla çalıştır.
3. Devamını sor: "önümüzdeki 30 günde ilk 3 adım."
4. Sabah paragrafını her gün göreceğin bir yere kaydet.
5. Doğru olanı tut, olmayanı bırak ve o tek kalıbı değiştirmeye başla.

## Bunu neden bir günlük gibi kullanmalısın?

Kendi şirketimi yapay zeka ajanlarıyla yönetirken en çok işime yarayan şey teknik çıktılar değil, kararlarımı dışarıdan görebilmek oldu. Aynı tereddüdü üçüncü kez yazdığını fark etmek, o tereddüdü çözmekten daha değerli.

Bu promptlar da tam olarak onu yapıyor: dağınık bir sohbet geçmişini okunabilir bir örüntüye çeviriyor. Aynı mantığı iş tarafında kullanmak istersen [kararlarını yakalama sistemi](/blog/karar-yakalama-hook) yazısına bak, ChatGPT'yi daha verimli kullanmak için [gizli kısayol kelimeleri](/blog/chatgpt-gizli-kisayol-kelimeleri) işe yarar, hangi işi hangi modele vereceğini seçmek içinse [hangi iş için hangi yapay zeka](/blog/hangi-is-icin-hangi-yapay-zeka) yazısı var.

---

**Kendini tanımak ilk adım. Asıl kazanç, gördüğün kalıbı işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# ChatGPT Gizli Kısayol Kelimeleri: 26 Komut

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/chatgpt-gizli-kisayol-kelimeleri/
Tarih: 2026-08-18

Yapay zekadan aldığın cevabın kalitesini belirleyen şey uzun promptlar değil. Modele **hangi gözle bakmasını** söylemen.

"Bu iş fikrini değerlendir" dediğinde ChatGPT sana kibar bir cevap verir. Aynı cümlenin başına `TRUTHMODE` yazdığında acı gerçeği söyler. Tek kelime, tamamen farklı bir çıktı.

Aşağıda kendi kullandığım 26 kısayol kelimesi, bunları modele bir kez öğreten kurulum promptu ve ChatGPT ile Claude'da nasıl kuracağın var.

## ChatGPT gizli kısayol kelimeleri nedir?

Bunlar OpenAI'ın resmi komutları değil. Modele "bu kelimeyi görürsen şu şekilde cevap ver" diye öğrettiğin kısaltmalar. Tek seferlik bir kurulum promptunu özel talimatlara yapıştırıyorsun, sonrasında herhangi bir sorunun içine `REDTEAM` ya da `80/20` yazman yetiyor - model o perspektife geçiyor.

Faydası şu: her seferinde "bana yağ çekme, dürüst ol, zayıf noktaları söyle" diye üç satır yazmak yerine tek kelime yazıyorsun. Prompt yazma yükü sıfıra iniyor, cevabın tonu ise senin kontrolünde kalıyor.

## Tek seferlik kurulum promptu

Aşağıdaki metni kopyala ve ChatGPT'de **Ayarlar > Kişiselleştirme > Özel talimatlar** bölümüne yapıştır. Claude kullanıyorsan **Projects > proje talimatları** alanına koy.

```text
KISAYOL SİSTEMİ

Mesajlarımın herhangi bir yerinde aşağıdaki anahtar kelimelerden biri geçerse,
o kelimenin tanımladığı modda cevap ver. Kelimenin kendisini cevabında tekrar
etme, sadece davranışı uygula. Birden fazla kelime varsa hepsini birleştir.
Hiçbiri yoksa normal davran.

DÜŞÜNCE MODLARI
TRUTHMODE - Yağ çekmeyi tamamen bırak. Övgü cümlesi kurma. Zayıf noktaları,
  riskleri ve çalışmayacak kısımları açıkça söyle. Kırıcı olmadan acımasızca dürüst ol.
REDTEAM - Şeytanın avukatlığını yap. Fikrimin çökeceği senaryoları, karşı
  argümanları ve gözden kaçırdığım varsayımları listele. Sonra fikri nasıl
  sağlamlaştıracağımı söyle.
FIRSTPRINCIPLES - Yaygın tavsiyeyi tekrarlama. Problemi en temel gerçeklere
  böl, oradan sıfırdan yeniden kur.
UNLEARN - Bu konuda hâlâ doğru sandığım ama artık geçerliliğini yitirmiş
  inanışları listele, her birinin yerine güncel doğruyu yaz.
ANTIADVICE - Bu konuda popüler guru tavsiyelerinden hangilerini görmezden
  gelmem gerektiğini yaz, sonra bunun yerine ne yapmam gerektiğini açıkla.
LINDYMODE - Trendlere göre değil, uzun süredir işe yaradığı kanıtlanmış
  yöntemlere göre cevap ver. Zamanın testinden geçmiş olanı öner.
CONTRASTMODE - Cevabı keskin karşılaştırmalarla anlat. "Şu değil, bu" biçiminde
  kur ki farklar net görünsün.
INCENTIVEMAP - Bu durumdaki her kişinin ve sistemin gerçekte neyi yapmaya
  teşvik edildiğini çöz. Teşvikler davranışı öngörür; buna göre yorumla.
SHADOWMOTIVE - Anlattığım şeyin altındaki bencil ya da gizli motivasyonu
  nazikçe ama net biçimde yüzüme vur.
LOSSAVERSION - Cevabı, beklersem ya da yanlış seçersem neyi kaybedeceğim
  üzerinden kur. Hareketsizliğin bedelini somutlaştır.
SPECIFICITY - Muğlak tavsiye yasak. Somut örnek, rakam, tarih, aksiyon ve
  birebir kullanılacak cümle ver.
80/20 - En büyük sonucu getirecek en kolay yolu göster. Çabanın %20'siyle
  sonucun %80'ini alacağım adımları sırala.
FUTUREYOU - 10 yıl sonraki, bu konuyu çoktan çözmüş halim gibi cevap ver.
  O bakış açısından bugüne bakıp ne söylerdi, onu yaz.

KOÇ MODLARI
HORMOZI - Alex Hormozi gibi cevap ver: teklif tasarımı, değer denklemi,
  fiyatlama ve dönüşüm odaklı, doğrudan bir iş koçu tonuyla.
YCOMBINATOR - Y Combinator partner'ı gibi cevap ver: kullanıcıyla konuş,
  ölçeklenmeyen işleri yap, ölçüm ve büyüme odaklı startup tavsiyesi.
GARYVEE - Gary Vee gibi cevap ver: içerik hacmi, dikkat ekonomisi, platform
  stratejisi ve uygulama hızı odaklı sosyal medya koçluğu.

ÖĞRENME MODLARI
ELI10 - Konuyu 10 yaşındaki birine anlatır gibi, jargonsuz ve somut
  benzetmelerle açıkla.
SOCRATES - Cevabı doğrudan verme. Beni soru sorarak düşündür, adım adım
  kendi cevabıma ulaştır.
STORYMODE - Dersi bir hikâyeye çevir. Karakter, çatışma ve çözüm olsun ki
  akılda kalsın.
QUIZME - Tek seferde tek soru sor. Cevabıma göre zorluğu artır ya da azalt.
  Her cevabımdan sonra kısa geri bildirim ver.
QUESTIONPREDICTOR - Bu konuda bana en çok sorulması muhtemel soruları tahmin
  et ve her birine kısa bir hazır cevap yaz.
STUDYGUIDE - Konuyu adım adım açıklayan görsel bir çalışma şeması üret;
  diyagram olarak kur.
STICKYNOTES - Ana noktaları yapışkan not kartları biçiminde, kısa ve akılda
  kalıcı maddeler olarak ver.

YAZIM MODU
/human - Yapay zeka kokusunu tamamen sil. Gerçek bir insanın yazdığı gibi
  yaz: kısa ve uzun cümleleri karıştır, klişe geçiş kalıplarını ve madde
  işareti yığınını kullanma.

GÖRSEL MODLARI (görsel üretebilen modellerde)
/POSTER - Verdiğim fotoğrafı sinema afişi estetiğine çevir.
/COTTAGECORE - Verdiğim fotoğrafı kırsal, doğal, cottagecore temasına çevir.
/METEOR - Verdiğim fotoğrafı meteor yağmuru sahnesine çevir.
```

Yapıştırdıktan sonra kaydet. Yeni bir sohbet aç ve test et: "Bir haftada YouTube kanalı büyütmek istiyorum TRUTHMODE" yaz. Cevabın tonu farklı gelmediyse kurulum aktif değildir.

## 26 kısayolun tam listesi

| Kısayol | Ne yapar |
|---|---|
| `TRUTHMODE` | Yağ çekmeyi keser, acımasızca dürüst geri bildirim verir |
| `REDTEAM` | Şeytanın avukatlığını yapar, fikrini çökertmeye çalışır |
| `FIRSTPRINCIPLES` | Problemi temel gerçeklere indirir, sıfırdan kurar |
| `UNLEARN` | Seni geride tutan eskimiş doğruları gösterir |
| `ANTIADVICE` | Görmezden gelmen gereken guru tavsiyelerini listeler |
| `LINDYMODE` | Zamanın testinden geçmiş yöntemlere göre cevaplar |
| `CONTRASTMODE` | Keskin karşılaştırmalarla farkı görünür kılar |
| `INCENTIVEMAP` | Kimin neyi yapmaya teşvik edildiğini çözer |
| `SHADOWMOTIVE` | Söylediklerinin altındaki gizli motivasyonu açar |
| `LOSSAVERSION` | Beklemenin ve yapmamanın bedelini somutlaştırır |
| `SPECIFICITY` | Muğlak tavsiyeyi rakam, örnek ve aksiyona çevirir |
| `80/20` | En az çabayla en büyük sonucu veren yolu gösterir |
| `FUTUREYOU` | Bu işi çoktan çözmüş gelecekteki halin gibi cevaplar |
| `HORMOZI` | Teklif, fiyat ve dönüşüm odaklı iş koçu olur |
| `YCOMBINATOR` | Startup büyüme ve ölçüm odaklı YC partner'ı olur |
| `GARYVEE` | İçerik hacmi ve platform stratejisi koçu olur |
| `ELI10` | Her şeyi 10 yaşındaki birine anlatır gibi açıklar |
| `SOCRATES` | Cevap vermez, soru sorarak sana buldurur |
| `STORYMODE` | Konuyu akılda kalıcı bir hikâyeye çevirir |
| `QUIZME` | Tek tek soru sorar, zorluğu sana göre ayarlar |
| `QUESTIONPREDICTOR` | Sana sorulacak soruları önceden tahmin eder |
| `STUDYGUIDE` | Konuyu adım adım görsel şemaya döker |
| `STICKYNOTES` | Ana noktaları yapışkan not kartlarına çevirir |
| `/human` | Metinden yapay zeka kokusunu siler |
| `/POSTER` | Fotoğrafını sinema afişine çevirir |
| `/COTTAGECORE` | Fotoğrafını kırsal cottagecore temasına çevirir |
| `/METEOR` | Fotoğrafını meteor yağmuru sahnesine çevirir |

## Hangi kısayolu ne zaman kullanmalı?

En sık işe yarayan üç kullanım şu:

**Bir karar vermeden önce.** Fikrini yaz, sonuna `REDTEAM` ekle. Model fikrinin çökeceği senaryoları listeler. Ardından aynı fikri `INCENTIVEMAP` ile sor - masadaki herkesin gerçekte neyi kazanmak istediğini görürsün. Ben 16 ajanlık ekibime yeni bir iş akışı eklemeden önce bu ikilisini kullanıyorum; çoğu zaman fikrin yarısı daha başlamadan eleniyor.

**Bir şey öğrenirken.** Önce `ELI10` ile kavramı anla, sonra `QUIZME` ile kendini test et, en son `QUESTIONPREDICTOR` ile başkalarının sana ne soracağını öngör. Bu üçlü, bir konuyu anlatabilecek seviyeye gelmenin en kısa yolu.

**Bir işi gelire çevirirken.** `80/20` ile en kısa yolu bul, `SPECIFICITY` ile o yolu rakamlı adımlara indir, `HORMOZI` ile teklifini fiyatlandır.

## Kısayolları en iyi hale getiren 3 kural

1. **Kelimeyi büyük harfle ve ayrı yaz.** Cümlenin içinde eritirsen model onu normal bir kelime sanabilir. "Fiyatlandırmam doğru mu TRUTHMODE" iyi, "truthmode olarak bak" zayıf.
2. **En fazla iki kısayol birleştir.** `TRUTHMODE 80/20` harika çalışır. Dört tanesini üst üste koyduğunda model hepsini yarım uygular.
3. **Kısayolu sorunun sonuna koy.** Modeller talimatın sondakine daha çok ağırlık veriyor. Uzun bir soru yazdıysan kısayolu en sona eklemek sonucu belirgin biçimde iyileştiriyor.

## Claude'da nasıl kurulur?

Claude'da mantık aynı, sadece kurulum yeri farklı. Sol menüden **Projects** kısmına gir, yeni bir proje aç ve kurulum promptunu **proje talimatları** alanına yapıştır. Bu projede açtığın her sohbette kısayollar aktif olur.

Claude Code kullanıyorsan daha kalıcı bir yol var: proje kökündeki `CLAUDE.md` dosyasına aynı bloğu ekle. Böylece terminalde çalışırken de kısayollar geçerli olur. Claude Code'un ne olduğunu ve kod bilmeden nasıl kullanıldığını [Claude Code rehberinde](/blog/claude-code-rehberi) anlattım; kendi [özel slash komutlarını](/blog/claude-code-ozel-slash-komutlari) kurmak istersen o yazı bu kısayol mantığının bir üst seviyesi.

## Kendi kısayolunu nasıl eklersin?

Kurulum promptu bir liste, dolayısıyla genişletilebilir. Yeni bir satır ekle, formatı koru: büyük harfli kelime, tire, ne yapacağının net tarifi.

İyi bir kısayol tarifi şu üç şeyi söyler: hangi rolü alacağı, neyi yapmayacağı, çıktının biçimi. Örneğin:

```text
CEOMODE - Bir CEO gibi cevap ver: detaya boğulma, kararı ve gerekçesini
  ilk üç cümlede söyle, sonra en fazla üç maddeyle uygulama planı ver.
```

Kısayolun çalışmıyorsa neredeyse her zaman tarif muğlaktır. "Daha iyi cevap ver" gibi bir satır hiçbir şey değiştirmez; "en fazla üç madde, her madde bir rakam içersin" ölçülebilir bir davranıştır ve model onu uygular. Hangi işte hangi modeli kullanacağına karar veremiyorsan [hangi iş için hangi yapay zeka](/blog/hangi-is-icin-hangi-yapay-zeka) yazısı yardımcı olur.

---

**Kısayolları kurmak ilk adım. Asıl kazanç, yapay zekayı işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Claude ile Video Transkripti: watch-video Skill Kurulumu

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/claude-video-transkript-skill/
Tarih: 2026-08-17

Bir saatlik toplantı kaydını izlemek bir saat sürer. Kaydı metne çevirip "kararlar ve aksiyonlar neydi" diye sormak iki dakika.

Fark burada. Video, içindeki bilgiye erişimi en zor formattır: arayamazsın, tarayamazsın, alıntılayamazsın. Rakibin reklamı, müşteriyle yapılan Zoom görüşmesi, izlemeye vaktin olmayan 45 dakikalık YouTube anlatımı - hepsi bilgisayarında birer taş bloğu gibi durur.

Bu yazıda o taşı metne çeviren küçük bir Claude eklentisini kuruyoruz. Adı `watch-video`. Dosyayı indiriyorsun, Claude'a yüklüyorsun, bitiyor.

**Kısa cevap:** watch-video, Claude'a herhangi bir videoyu izletip transkript, kilit anlar ve özet çıkarttıran bir skill'dir. `.skill` dosyasını indirip Claude'un ayarlarındaki Skills bölümünden yüklemen yeterli - terminal yok, kurulum yok. Sonrasında Claude'a "şu videoyu izle" demen kâfi; YouTube, Loom, Vimeo, Zoom kaydı ve yerel dosyaları destekler, üç farklı derinlik modu vardır.

  watch-video.skill dosyasını indir

## Claude skill'i nedir?

Skill, Claude'a belirli bir işi nasıl yapacağını anlatan bir talimat paketidir. İçinde `SKILL.md` adında bir metin dosyası vardır; gerekiyorsa yanına referans dosyaları ve küçük scriptler eklenir.

Mantığı şu: Claude'a her seferinde "önce altyazı var mı bak, yoksa videoyu indir, sonra şu araçla metne çevir, sonra şu formatta özetle" diye anlatmak yerine bunu bir kere yazıp Claude'a veriyorsun. İlgili iş geldiğinde Claude talimatı kendisi açıp okuyor.

Yani skill, Claude'un tarif defteri. Sen tarifi bir kere koyuyorsun, o her seferinde uyguluyor. [Claude Code rehberinde](/blog/claude-code-rehberi) anlattığım mantığın aynısı: ne istediğini anlatabiliyorsan, kodu yazan zaten Claude.

## watch-video ne yapıyor?

Videoyu alıyor, konuşulanı metne çeviriyor, istersen ekranda ne olduğuna da bakıyor. Sonuçları düzenli bir klasöre yazıyor: transkript, kilit anlar, özet.

En önemli tasarım kararı şu: derinliği sen seçiyorsun. Çünkü sadece metin çıkarmakla videonun karelerini tek tek modele göstermek arasında hem hız hem maliyet açısından uçurum var.

| Mod | Ne yapar | Ne zaman kullanılır |
|---|---|---|
| **transcript** (varsayılan) | Sadece konuşulanı metne çevirir, başlık ve bölümleri toplar | Podcast, anlatım videosu, toplantı kaydı - vakaların çoğu |
| **visual** | Transkripte ek olarak belirli aralıklarla kare çıkarır, ekranda ne olduğunu okur | Ekran kaydı, ürün demosu, sunum, Loom |
| **multimodal** | Videoyu bütün olarak modele verir, en detaylı okuma | Reklam analizi, marka denetimi, görselin asıl mesele olduğu işler |

Ayrıntıyı sen istemedikçe pahalı moda geçmiyor: 10 dakikadan uzun bir videoda mod belirtmediysen önce soruyor. Bu küçük detay, 90 dakikalık bir kaydı yanlışlıkla kare kare analiz ettirip para yakmanı engelliyor.

Ekran kayıtlarında kare sıklığını da içeriğe göre ayarlıyor: ekran paylaşımında 5 saniyede bir, konuşan kafa videosunda 30 saniyede bir. Sunumlarda sahne değişimini yakalayıp her slayt geçişinde kare alıyor.

## Nasıl kurulur?

İki adım, birkaç dakika sürer. Terminale girmiyorsun.

**1. Dosyayı indir.** Yukarıdaki butondan `watch-video.skill` dosyasını al.

**2. Claude'a yükle.** Claude'un ayarlarındaki Skills bölümünü aç ve indirdiğin dosyayı yükle. Claude skill'i tanıyıp listeye ekliyor.

Hepsi bu. Bundan sonra bir video paylaştığında Claude bu talimatı kendisi okuyup uyguluyor - sen ayrıca "şu skill'i kullan" demek zorunda değilsin.

### Arkada çalışan üç araç

Bilmen gerekmiyor ama merak edersen: skill, videoyu indirmek için **yt-dlp**, kare çıkarmak için **ffmpeg**, altyazısı olmayan videolarda sesi metne çevirmek için **Whisper** kullanıyor.

Bunlardan biri eksikse Claude sana ne gerektiğini söylüyor ve kurulumu birlikte hallediyorsunuz. Sen sadece "eksik olanı kur" demen yeterli.

## Nasıl kullanılır?

Kurulum bittikten sonra teknik bir şey yapmıyorsun. Claude'a normal cümleyle söylüyorsun:

```
Bu videoyu izle ve özetle: https://www.youtube.com/watch?v=...
```

Derinliği kendin seçmek istersen mod adını sonuna ekliyorsun:

```
/watch-video https://www.loom.com/share/... visual
```

Bilgisayarındaki bir kayıt için de aynısı geçerli - dosya yolunu vermen yeterli:

```
Bu Zoom kaydını izle, kararları ve aksiyonları çıkar: ~/Downloads/musteri-gorusmesi.mp4
```

Çıktılar kaynak ve tarihe göre isimlendirilmiş bir klasöre dosya olarak yazılıyor: `transcript.txt`, `summary.md`, visual modda ayrıca `moments.md` ve kareler. Yani sohbeti kapatsan bile metin elinde kalıyor.

## Türkçe videolarda çalışır mı?

Evet. İki yoldan da Türkçe destekleniyor: YouTube'un Türkçe altyazısı varsa onu çekiyor, yoksa Whisper'ı Türkçe diline sabitleyip çalıştırıyor.

Dikkat edilecek tek nokta şu: transkript düzgün başlayıp ortalarda saçmalamaya başlıyorsa dil otomatik algılamada kaymış demektir. Claude'a "dili Türkçeye sabitleyip tekrar çalıştır" demen sorunu çözüyor.

## Bunu neye kullanıyorum?

Kendi ajan ekibimde en çok işe yarayan dört kullanım şu:

1. **Müşteri ve topluluk görüşmeleri.** Zoom kaydını metne çevirip "verilen sözler, kararlar, takip edilecekler" diye soruyorum. Toplantı notu tutmayı bıraktım.
2. **Rakip içerik analizi.** Rakiplerin reklamlarını ve videolarını visual modda okutup neyi nasıl anlattıklarını çıkarıyorum. Bir saatlik izleme işi birkaç dakikaya iniyor.
3. **İçerik dönüştürme.** Kendi YouTube videomun transkriptinden blog taslağı, LinkedIn postu ve kısa video senaryosu çıkıyor. Bir kere çekiyorsun, beş yerde kullanıyorsun.
4. **İzleme sırasındaki birikim.** "Sonra izlerim" diye kaydettiğin videolar birikiyor ya - onları toplu halde metne çevirip sadece işine yarayanı açıyorsun.

Türkiye'deki avantaj burada net: Türkçe içerik havuzu görece küçük ve büyük kısmı video formatında - YouTube anlatımları, canlı yayın kayıtları, webinarlar. Bunlar aranabilir metne dönüştüğünde elinde kimsede olmayan bir arşiv oluyor.

## Bir sonraki adım

Skill mantığını anladıysan burada durma. Aynı yöntemle kendi tekrar eden işine de skill yazabilirsin: her hafta yaptığın raporu, müşteriye gönderdiğin teklif formatını, içerik takvimini.

Devam etmek için iki yazı öneriyorum: [Claude Code özel slash komutları](/blog/claude-code-ozel-slash-komutlari) ile kendi kısayollarını kurarsın, [Claude Code eklentileri ve 21 kaynak](/blog/claude-code-eklentileri-21-kaynak) ile de başkalarının hazırladığı hazır parçaları toplarsın.

---

**Videoları metne çevirmek ilk adım. Asıl kazanç, bu sistemleri işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# ChatGPT ile Oda Tasarımı: Ücretsiz İç Mimar Promptu

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/chatgpt-ile-oda-tasarimi/
Tarih: 2026-08-14

Evini yeniden dekore etmek için önce bir iç mimara para vermen gerekmiyor.

Elinde zaten iki şey var: telefonun ve ChatGPT hesabın. Odanın bir fotoğrafını atıp "profesyonel bir iç mimar gibi yeniden tasarla" dediğinde, birkaç saniye içinde aynı odanın farklı düzen, renk ve aydınlatmayla nasıl görüneceğini görüyorsun. İşin asıl güzel kısmı bundan sonra geliyor: aynı sohbette bütçe verip alışveriş listesi isteyebiliyorsun.

Bunu ilk denediğimde beklediğim şey "hoş bir görsel" idi. Çıkan şey daha faydalıydı - odanın neyinin yanlış olduğunu gösteren bir teşhis. Kanepenin duvara yapışık durması, tek tavan lambasıyla ışığın düzleşmesi, halının küçük kalması. Bunları görmek için pahalı bir hizmet almana gerek yok.

Bu yazıda tam akışı vereceğim: hangi fotoğrafı çekeceğin, kelimesi kelimesine iki prompt ve modelin uydurduğu yerlerde ne yapman gerektiği.

## ChatGPT ile oda tasarımı nasıl yapılır? (kısa cevap)

Üç adım: odanın geniş açılı bir fotoğrafını ChatGPT'ye yükle, "aynı temel mobilyaları koruyarak profesyonel bir iç mimar gibi yeniden tasarla" de, sonra **aynı sohbetten çıkmadan** bütçeni söyleyip ürün listesi iste. Birinci adım sana yönü, üçüncü adım uygulanabilir bir alışveriş planını veriyor. Toplam süre 5 dakika, maliyet sıfır.

| Adım | Ne yapıyorsun | Ne alıyorsun |
|---|---|---|
| 1 | Odanın fotoğrafını yüklüyorsun | Modelin başlangıç noktası |
| 2 | "İç mimar gibi yeniden tasarla" promptu | Yeni düzen, renk, ışık önerisi görseli |
| 3 | Aynı sohbette bütçe + liste promptu | Ürün tarifleri, tahmini fiyat, öncelik sırası |

## Hangi fotoğrafı çekmelisin?

Sonucun kalitesini en çok fotoğraf belirliyor, prompt değil. Model odanı ölçmüyor; sadece gördüğünü yorumluyor.

Üç kural yeter:

1. **Gündüz çek, tavan lambasını kapat.** Sarı yapay ışık, modelin duvar rengini yanlış okumasına sebep oluyor.
2. **Odanın en uzun duvarını kadraja al.** Köşeden, geniş açıyla. Yakın plan mobilya fotoğrafı işe yaramıyor.
3. **Kişisel şeyleri kadraj dışında bırak.** Evrak, ekran, kimlik, aile fotoğrafı. Fotoğraf sunucuya gidiyor, gereksiz şeyi göndermeyelim.

Odanın kabaca ölçüsünü biliyorsan promptta yaz. "Oda 4x5 metre, tavan 2,7 metre" tek satırı, çıkan tasarımın gerçekçiliğini gözle görülür şekilde artırıyor.

Aşağıdaki fotoğraf, bu yazı için kullandığım başlangıç karesi. Özellikle süslemedim - çoğu evin gerçek hali böyle: kanepe duvara yapışık, halı odaya küçük, tek tavan lambası ve boş kalmış geniş bir duvar.

![ChatGPT ile oda tasarımı öncesi - sıkıcı ve dağınık bir salon, duvara yapışık kahverengi kanepe, küçük halı ve tek tavan lambası](/chatgpt-ile-oda-tasarimi-once.jpg)

## İç mimar promptu (kopyala-yapıştır)

Fotoğrafı yükledikten sonra şunu yaz:

> Burada odamın bir fotoğrafı var. Bu odayı profesyonel bir iç mimar gibi yeniden tasarla. Aynı temel mobilyaları koru (kanepe, masa, dolap yerinde kalsın), ama düzeni, renk paletini, aydınlatmayı, tekstili ve dekoru değiştir. Sıcak, modern ve gerçekçi olsun - katalog değil, yaşanan bir ev gibi görünsün. Oda yaklaşık 4x5 metre, tavan 2,7 metre. Görseli ürettikten sonra bana neyi neden değiştirdiğini 5 maddede yaz.

Yukarıdaki fotoğrafa bu promptu verdiğimde çıkan sonuç şu:

![ChatGPT ile oda tasarımı sonrası - aynı salonun sıcak, modern ve aydınlık hale getirilmiş yeni tasarımı](/chatgpt-ile-oda-tasarimi-sonra.jpg)

Dikkat et: oda aynı oda. Pencere aynı yerde, kanepe aynı duvarda, yemek masası aynı köşede. Değişen şey düzen, renk, doku ve ışık - yani duvarı yıkmadan yapabileceğin şeyler.

Bu promptta işi yapan üç detay var:

- **"Aynı temel mobilyaları koru"** - bunu yazmazsan model sana sıfırdan bir showroom çiziyor. İlham olarak güzel, bütçe olarak imkansız.
- **"Sıcak, modern ve gerçekçi"** - üslup vermezsen çıktı jenerik otel lobisine kayıyor.
- **"Neyi neden değiştirdiğini yaz"** - asıl değer burada. Görsel hoşuna gitmese bile bu 5 madde sana odanın gerçek problemini söylüyor.

Beğenmediysen sıfırdan başlama, aynı sohbette düzelt: "Daha az eşya olsun", "duvar rengi açık kalsın", "halıyı büyüt". Model bağlamı hatırlıyor, her düzeltme öncekinin üstüne biniyor.

## Alışveriş listesini nasıl çıkarırsın?

İşin ilham kısmından uygulama kısmına geçtiği yer burası - ve çoğu kişi bu adımı atlıyor. Aynı sohbette kal ve şunu yaz:

> Şimdi bu yeni tasarımdaki her şeyi 500 dolar altı toplam bütçeyle bana ver. Her ürün için tip, ölçü, malzeme, renk ve tahmini fiyat yaz. Tabloya dök ve etkiye göre önceliklendir - en çok farkı yaratan ilk sırada olsun. Bütçeye sığmayan ama fark yaratacak 2 ürünü ayrı bir "sonraya" listesinde belirt.

Çıkan tablo, ilham panosunu haftasonu yapılacak işler listesine çeviriyor. Bütçeyi kendi paranla değiştir - 500 dolar da yazabilirsin, 5.000 lira da.

**Burada dürüst olmam gereken bir nokta var:** ChatGPT'den doğrudan alışveriş linki isteme. Model link uydurabiliyor; kırık ya da alakasız ürüne çıkan bağlantılar alırsın. Fiyatlar da güncel değil, yaklaşık. Bu yüzden promptta link değil **ürün tarifi** istiyoruz: "120x180 cm, kısa tüylü, bej-krem geçişli halı" tarifini alıp kendin aratmak, uydurma linke tıklamaktan hem hızlı hem güvenli.

## Bu işi başka nerede kullanabilirsin?

Mantık odayla sınırlı değil. Aynı üç adım şu işlerde de çalışıyor:

- **Balkon ve bahçe:** aynı prompt, "dış mekan tasarımcısı" olarak. Bitki isimlerini de veriyor.
- **Ev ofisi:** "kamera arkası düzeni" diye sorarsan aydınlatma ve arka plan önerisi çıkıyor, video çekenler için birebir.
- **Kiralık ev:** "duvara delik açmadan, boya yapmadan" kısıtını ekle. Kiracıya uygun liste veriyor.
- **Satılık daire:** "hızlı satış için nötr ve ferah göstermek istiyorum" - emlak sektörünün home staging dediği şey.

Kalıp her seferinde aynı: **fotoğraf ver, kısıtı yaz, sonucu bütçeli listeye çevir.** Yapay zekayı gerçekten işe yarar hale getiren şey bu üçüncü adım - çıktıyı yapılacak işe dönüştürmek.

## Türkiye'de bu neden ayrıca işe yarıyor?

Türkiye'de iç mimarlık danışmanlığı genelde proje bazlı fiyatlanıyor ve tek bir oda için hizmet almak çoğu insana pahalı geliyor. Sonuç olarak çoğumuz kararı sezgiyle veriyoruz: mağazada beğendiğimiz kanepeyi alıp eve getirince ölçünün tutmadığını görüyoruz.

Bu akış o boşluğu kapatıyor. Profesyonel iç mimarın yerine geçmiyor - ama "hangi rengi, hangi ölçüyü, hangi sırayla" sorusuna 5 dakikada makul bir cevap veriyor. Yanlış kanepe almamak, aracın kendisinden çok daha değerli.

Bir de şu var: aynı mantığı işine uygularsan, bu bir dekorasyon numarası olmaktan çıkıp bir iş modeline dönüşüyor. Emlakçılar, mobilyacılar ve Airbnb işletenler tam olarak bu çıktıyı istiyor.

## Nereden başlayacaksın?

Bugün, telefonu elinden bırakmadan:

1. Salonunun bir fotoğrafını çek (gündüz, geniş açı, en uzun duvar).
2. ChatGPT'ye yükle, yukarıdaki iç mimar promptunu yapıştır.
3. Beğendiğin çıktının altına bütçe promptunu yaz.
4. Listedeki ilk maddeyi bu hafta uygula. Tamamını değil, ilkini.

Ben 16 ajanlık bir ekiple çalışıyorum ve hepsinin ortak mantığı bu: yapay zekadan görsel değil **karar** istemek. Güzel bir görsel almak kolay; o görseli haftasonu yapacağın somut bir işe çevirmek asıl beceri.

---

**Odanı yeniden tasarlatmak eğlenceli bir başlangıç. Asıl kazanç, aynı mantığı işine ve gelirine taşıdığında başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Hangi İş İçin Hangi Yapay Zeka? 2026 Prompt Rehberi

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/hangi-is-icin-hangi-yapay-zeka/
Tarih: 2026-08-13

Tek bir yapay zeka seçmen gerekmiyor.

En sık aldığım soru şu: "Hangi model en iyisi?" Yanlış soru. Doğru soru şu: **hangi iş için hangi model?** Çünkü aynı hafta içinde bir blog yazısı yazıp, bir konuyu derinlemesine araştırıp, bir reklam videosu üretip, bir kapak görseli çıkarıp bir de landing page kuruyorsan, bunların beşi de farklı bir aracın işi.

Ben 16 ajanlık bir ekiple çalışıyorum ve her ajan farklı bir modele bağlı. Sebebi merak değil, sonuç: doğru işi doğru modele verdiğinde çıktı kalitesi tek modelde ısrar etmeye göre gözle görülür şekilde artıyor.

Bu yazıda beş iş türü için hangi aracı kullandığımı ve **her biri için çalışan prompt taktiklerini** vereceğim. Hazır şablonları kopyalayıp kullanabilirsin.

## Hangi iş için hangi yapay zeka? (kısa cevap)

Yazı için ChatGPT, araştırma için Claude alt ajanları, video için Seedance 2.5, görsel için GPT Image 2, web sitesi için Claude Code ajanları. Aşağıdaki tablo tek bakışta seçim yapmanı sağlar; devamındaki bölümlerde her biri için promptu nasıl kuracağın var.

| İş | Araç | Neden | Kritik prompt taktiği |
|---|---|---|---|
| Yazı yazmak (özellikle Türkçe) | ChatGPT | Türkçe akıcılığı ve ton taklidi en iyi | Örnek metin ver, kural değil |
| Derin araştırma | Claude alt ajanları | Paralel, çok açılı, kaynaklı | Soruyu 4-6 alt soruya böl |
| Video üretmek | Seedance 2.5 | Ses + görüntü tek geçişte, çok planlı | Zaman aralığı yaz: `0-5s:` |
| Görsel üretmek | GPT Image 2 | Metin render ve talimat takibi | Yazıyı tırnakta birebir ver |
| Web sitesi kurmak | Claude Code ajanları | Dosyayı kendi yazar, kurar, çalıştırır | Tek hedef + tek aksiyon tarif et |

## Yazı yazmak için hangi yapay zeka? ChatGPT

Türkçe metinde ChatGPT şu an en rahat sonucu veren model. Devrik cümleyi, konuşma dilini ve deyimleri diğerlerinden daha doğal kuruyor. Diğer modeller Türkçeyi doğru yazıyor ama çoğu zaman "çevrilmiş" gibi duruyor.

Ama asıl mesele model değil. Aynı ChatGPT, kötü promptla herkesin tanıdığı o yapay zeka kokusunu üretiyor: "günümüzün hızla değişen dünyasında", "önemli bir rol oynamaktadır", her paragrafın sonunda bir özet cümlesi.

### Ton için kural yazma, örnek ver

En büyük fark burada. "Samimi ve doğal yaz" demek işe yaramıyor, çünkü modelin "samimi" tanımı seninkiyle aynı değil. Onun yerine kendi yazdığın 2-3 paragrafı yapıştır ve "bu sesle yaz" de. Model tonu tarif etmekten değil, taklit etmekten iyi.

Hazır şablon:

```text
Rol: Benim adıma yazan editörsün. Aşağıdaki 3 örnek benim gerçek yazımdır.
Ses, cümle uzunluğu, mizah dozu ve paragraf ritmini bunlardan çıkar.

[ÖRNEK 1 - kendi yazdığın 1 paragraf]
[ÖRNEK 2]
[ÖRNEK 3]

Görev: "[KONU]" hakkında [FORMAT: LinkedIn postu / blog girişi / e-posta] yaz.
Okuyucu: [KİM, ne biliyor, neyi merak ediyor]
Amaç: okuyucunun [TEK BİR AKSİYON] yapması.

Kurallar:
- Uzun tire kullanma, normal tire kullan.
- Klişe yasak: "günümüzde", "hızla değişen dünya", "önemli bir rol oynar".
- Her paragraf en fazla 3 cümle.
- Sonda özet yapma, son cümle davet olsun.

Önce 3 farklı açılış cümlesi öner, ben seçeyim; sonra yazıya geç.
```

Son satır en önemlisi. Modelin ilk denemede tam metni yazmasına izin verirsen, kötü bir açılışın üstüne 800 kelime bina eder. Açılışı önce seçtirmek, düzeltme turlarını yarıya indiriyor.

## Araştırma için hangi yapay zeka? Claude alt ajanları

Araştırmada belirleyici olan modelin zekası değil, **kaç farklı açıdan aynı anda bakabildiği**. Tek bir sohbet penceresinde araştırma yaptırdığında model tek bir düşünce hattı izler; ilk bulduğu kaynağın çerçevesine sıkışır.

Claude'un alt ajanları (sub-agent) bu yüzden fark yaratıyor: ana ajan soruyu alt sorulara bölüp her birini ayrı bir ajana veriyor, ajanlar paralel çalışıyor, sonuçlar tek özette birleşiyor. Her alt ajan kendi ham verisini kendi penceresinde tutuyor, sana sadece sonuç geliyor.

Bu yazının Seedance ve GPT Image 2 bölümleri de tam olarak böyle üretildi: iki ajan aynı anda araştırdı, ikisi de "resmi kaynakta doğrulayamadım" dediği iddiaları ayrı işaretledi. O uyarı olmasaydı yazıda doğrulanmamış bir "4K video" cümlesi olacaktı.

### Araştırma promptu şablonu

```text
Şu soruyu araştır: "[ANA SORU]"

Soruyu 4-6 bağımsız alt soruya böl ve her birini ayrı bir alt ajana ver.
Alt ajanlar paralel çalışsın.

Her alt ajan için kurallar:
- Sadece kaynak gösterebildiğin bilgiyi yaz, URL ekle.
- Resmi kaynakla (üreticinin kendi dokümanı) 3. parti blogu ayır.
- Doğrulayamadığın iddiayı "belirsiz" diye işaretle, silme.
- En fazla 500 kelime dön.

Sonra hepsini birleştirip bana şunu ver:
1. Net cevap (3 cümle)
2. Kaynaklı bulgular tablosu
3. Çelişen bilgiler listesi
4. Hala bilinmeyenler
```

"Doğrulayamadığın iddiayı belirsiz diye işaretle" satırı olmazsa olmaz. Bu satır olmadığında modeller emin olmadıkları şeyi emin gibi yazıyor.

## Video üretmek için hangi yapay zeka? Seedance 2.5

Seedance 2.5, ByteDance'in 31 Temmuz 2026'da duyurduğu video modeli. Öne çıkan tarafı tek geçişte 30 saniyeye kadar video üretmesi, sesi görüntüyle **aynı anda** üretmesi (konuşma, ortam sesi, efekt) ve tek promptta birden fazla plan anlatabilmesi. Referans olarak görsel, video ve ses dosyası verilebiliyor.

Not: bazı bloglarda geçen "4K" ve "180 saniye" iddialarını ByteDance'in kendi duyurusunda bulamadık. Kesin bilgi gibi davranma.

### Seedance prompt formülü

Video promptu bir açıklama değil, **kısa bir çekim brifi**. Her satır bir öğe olsun:

> Özne + aksiyon + mekan/ortam + görsel stil + kamera + ses

Çalışan taktikler:

1. **Zaman aralığı yaz.** `0-5s:`, `5-10s:` biçiminde. Aralıklar çakışmasın. Bu, modele süre bütçesi veriyor ve çok planlı sahnelerde olayların üst üste binmesini engelliyor.
2. **Plan başına tek kamera hareketi.** "slow push-in", "tracking shot", "orbit", "rack focus", "low angle" gibi net terimler kullan. Tek başına "sinematik" demek hiçbir şey ifade etmiyor.
3. **Donmuş kare değil hareket tarif et.** "Masada duran kahve" değil, "el kupayı kaldırıyor, buhar kameraya doğru geliyor".
4. **Referansları etiketle ve neyi almayacağını yaz.** Dosyayı yüklemek yetmiyor; "@Image 1 kadının yüzünü ve ceketini tanımlar, arka planını kullanma" gibi.
5. **Diyalogda önce dili söyle.** Replikten önce "Türkçe konuşuyor" yazmak dudak senkronunu belirgin şekilde düzeltiyor.
6. **Negatif prompt yerine dar pozitif çerçeve.** "Kalabalık olmasın" yerine "tek kişi, boş sokak" yaz. Düz negatif sadece altyazı, logo, watermark gibi şeylerde işe yarıyor.

Hazır şablon:

```text
0-4s: [geniş plan] [mekan], [ışık ve hava durumu]. Kamera: yavaş ileri kaydırma.
4-9s: [orta plan] [özne] [somut hareket]. Kamera: sabit.
9-14s: [yakın plan] [detay]. Kamera: omuz üstü.

Stil: [ör. 35mm film, düşük kontrast, sıcak tonlar]
Ses: [ortam sesi], [müzik tarifi]
Diyalog: Türkçe konuşuyor: "[REPLİK]"
```

Bir uyarı: çok sahneli bir hikayeyi tek paragrafa sıkıştırmak en sık yapılan hata. Model olayları aynı anda oynatmaya çalışıyor ve sahne dağılıyor. Aşamalara böl.

## Görsel üretmek için hangi yapay zeka? GPT Image 2

GPT Image 2 (`gpt-image-2`), OpenAI'ın görsel modeli. En güçlü olduğu yerler: görselin içine **doğru yazı basmak**, uzun talimatı sırasıyla uygulamak ve referans görselle düzenleme yapmak. Bu blogun kapak görseli de onunla üretildi.

Pratik sınırlar: şeffaf arka plan desteklenmiyor (`background` sadece `opaque` veya `auto`), yani logo tipi şeffaf varlık için sonradan arka plan silmen gerekiyor. Kalite `low / medium / high` olarak ayarlanıyor.

### GPT Image 2 prompt taktikleri

OpenAI'ın kendi prompt rehberinde önerilen sıra şu: **arka plan/sahne → özne → kilit detaylar → kısıtlar.** Tek uzun paragraf yerine kısa, etiketli satırlar yaz; model bunları daha güvenilir uyguluyor.

1. **Kullanım amacını söyle.** "reklam görseli", "blog kapağı", "arayüz mockup'ı" demek modelin cila seviyesini belirliyor.
2. **Fotoğraf istiyorsan "photorealistic" kelimesini doğrudan yaz.** Detaylı kamera ayarları gevşek yorumlanıyor, tek kelime daha etkili.
3. **Yerleşimi tarif et.** "logo sağ üstte", "özne merkezde, solda boşluk kalsın".
4. **Yazıyı tırnak içinde birebir ver.** Kritik satır: `Text (EXACT, verbatim, no extra characters): "..."` Ardından tipografiyi tarif et ve "text appears once and is perfectly legible" ekle. Görselde bozuk yazı sorununun büyük kısmı bununla çözülüyor.
5. **Düzenlemede değişmeyecekleri her turda tekrar yaz.** "Yüz, poz, arka plan ve kadraj değişmesin" cümlesini her iterasyonda tekrarlamazsan görsel yavaş yavaş kayıyor.
6. **Tek seferde tek değişiklik.** Hızlı denemeyi `low` kalitede yap, sonucu beğenince `high` ile bir kez üret.

Hazır şablon:

```text
Amaç: [blog kapağı / reklam görseli / mockup]
Sahne: [arka plan, ortam, ışık]
Özne: [ne, nerede duruyor, nasıl]
Detaylar: [malzeme, renk paleti, atmosfer]
Kompozisyon: [çerçeve, açı, boşluk, öğe yerleşimi]
Metin (EXACT, verbatim, no extra characters): "[YAZI]"
Tipografi: [font tipi, kalınlık, hizalama]
Kısıtlar: watermark yok, logo yok, yazı bir kez ve tam okunur çıksın.
```

## Web sitesi yapmak için hangi yapay zeka? Claude Code ajanları

Kod bilmene gerek yok. Claude Code, Anthropic'in terminalde çalışan ajan aracı: dosyaları kendisi yazıyor, kuruyor, çalıştırıyor ve hatayı görüp düzeltiyor. Senin işin ne istediğini net anlatmak.

Burada da model seçimi değil, **brifin netliği** belirleyici. Ajanlara verilen en kötü prompt "bana güzel bir landing page yap". En iyisi ise tek bir sonuca bağlanmış olan.

### Web sitesi promptu şablonu

```text
[PROJE ADI] için tek sayfalık bir landing page kur.

Kim için: [hedef kitle, ne yaşıyor, neyi merak ediyor]
Tek aksiyon: ziyaretçinin [FORM DOLDURMASI / RANDEVU ALMASI].
Sayfada bundan başka çıkış olmasın.

Bölümler:
1. Üst alan: [ana vaat] + tek buton
2. Problem: 3 madde
3. Nasıl çalışır: 3 adım
4. Sık sorulanlar: 4 soru
5. Kapanış: aynı buton

Tasarım: koyu tema, arka plan #0D0D0D, tek vurgu rengi #D4856A,
başlıklar Outfit, sayılar Space Mono. Mor, mavi, yeşil kullanma.
Mobil öncelikli.

Teknik: sen seç ve kur. Bittiğinde lokalde çalıştır ve bana adresi ver.
Emin olmadığın bir karar çıkarsa uygulamadan önce bana sor.
```

Son iki satır en çok zaman kazandıranı. "Bittiğinde çalıştır" demek, ajanı kendi çıktısını test etmeye zorluyor. "Emin olmadığında sor" demek ise, ajanın senin adına yanlış varsayım yapıp saatlerce yanlış yöne gitmesini engelliyor.

## Bunları nasıl birlikte kullanıyorsun?

Tek tek araç öğrenmek yerine bir zincir kur. Bizim topluluğunda en çok işe yarayan akış şu:

1. **Claude alt ajanları** konuyu araştırır, kaynaklı bir brif çıkarır.
2. **ChatGPT** o brifi senin sesinle yazıya çevirir.
3. **GPT Image 2** yazının kapak görselini üretir.
4. **Seedance 2.5** aynı içerikten 20 saniyelik bir tanıtım videosu çıkarır.
5. **Claude Code ajanı** hepsini siteye koyar ve yayınlar.

Beş araç, tek iş akışı. Her adımda çıktı bir sonrakinin girdisi oluyor, sen sadece yön veriyorsun.

Bugün başlamak istiyorsan tek bir şey yap: yukarıdaki şablonlardan birini al, kendi işine uyarla ve bir kez çalıştır. Beş aracı aynı anda öğrenmeye çalışma; zincirin bir halkasını kur, sonra bir sonrakini ekle.

---

**Doğru aracı seçmek ilk adım. Asıl kazanç, bu araçları işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Claude Code Eklentileri: Kurulacak 21 Kaynak

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/claude-code-eklentileri-21-kaynak/
Tarih: 2026-08-09

Claude Code'u kurdun, çalışıyor, güzel. Ama hâlâ boş bir kutu gibi duruyor.

Asıl fark, üstüne ne taktığında başlıyor. Bir SEO denetimini tek komutla yaptıran, sözleşmeyi okuyup riskli maddeleri çıkaran, koca bir kod deposunu tek dosyaya sıkıştıran, Notion'daki notlarına doğrudan erişen kaynaklar var. Kaynakların kendisi açık ve ücretsiz; bir kısmı bağlandığı servisin API anahtarını ya da hesabını istiyor - hangisinin ne istediğini aşağıda tek tek yazdım.

Aşağıda bunlardan 21 tanesini kurulum komutlarıyla topladım. Kendi 16 ajanlık ekibimi kurarken bu ekosistemi uzun süredir kullanıyorum; liste "olabilecekler" değil, gerçekten çalışan şeyler.

## Kısa cevap: neyi, nasıl kuruyorsun?

Claude'a yetenek eklemenin üç yolu var. **Eklenti (plugin)** hazır bir paket - içinde skill, komut, ajan veya MCP bağlantısı olabilir; `/plugin marketplace add` ile kaynağı ekliyor, `/plugin install` ile kuruyorsun. **Skill** tek bir işi nasıl yapacağını anlatan talimat dosyası - `~/.claude/skills/` klasörüne atıyorsun. **MCP bağlantısı** Claude'u dışarıdaki bir servise bağlayan köprü - uzaktaki servisler Claude uygulamasında Customize → Connectors'tan, bilgisayarında çalışanlar terminalde `claude mcp add` ile ekleniyor.

Üçü de kod yazmayı gerektirmiyor. Terminal'e komut yapıştırmak yeterli.

> Sadece ihtiyacın olanı kur. Özel dosyalarını, müşteri hesaplarını veya şirket araçlarını bağlamadan önce izinleri gözden geçir.

## Claude eklentisi, skill ve MCP arasındaki fark ne?

| | Ne işe yarar | Nasıl kurulur | Örnek |
|---|---|---|---|
| **Eklenti (plugin)** | Bir paket halinde skill + komut + ayar getirir | `/plugin marketplace add` → `/plugin install` | Superpowers, Humanizer |
| **Skill** | Tek bir işin nasıl yapılacağını tarif eder | `~/.claude/skills//SKILL.md` | AI Second Brain |
| **MCP bağlantısı** | Claude'u dış bir servise bağlar | Uzak servis: Connectors · Yerel: `claude mcp add` | Notion, Slack, Drive |

Kafa karışıklığının çoğu şuradan çıkıyor: skill "nasıl yapılacağı", MCP "neye erişileceği". Biri beceri, diğeri erişim.

## Tek seferlik kurulum

### 1. Claude Code'u kur

Terminal'i aç ve şunu çalıştır (Node.js 22 veya üstü gerekiyor):

```bash
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
```

Proje klasörüne gir ve başlat:

```bash
claude
```

Claude Code, Anthropic'in terminalde çalışan yapay zeka aracı. Hiç kullanmadıysan önce [Claude Code rehberine](/blog/claude-code-rehberi) göz at, sonra buraya dön.

### 2. Eklenti kur

Bir depo Claude eklentisini destekliyorsa, önce kaynağı ekliyorsun:

```bash
/plugin marketplace add SAHIP/DEPO
```

Sonra:

```bash
/plugin
```

Açılan menüden `Browse and install plugins` seçeneğini seç, eklentiyi kur, Claude Code'u yeniden başlat.

### 3. Tekil skill kur

Skill klasörünü indir ve şuraya koy:

```
~/.claude/skills/
```

Klasör yapısı şöyle görünmeli:

```
~/.claude/skills/skill-adi/SKILL.md
```

Ekledikten sonra Claude Code'u yeniden başlat.

### 4. MCP bağlantısı kur

Burada iki ayrı yol var ve karıştırılınca kurulum tutmuyor.

**Uzak servisler (Notion, Slack, Zapier gibi bulutta çalışanlar)** - Claude uygulamasının içinden:

1. Claude'u aç
2. **Customize** bölümüne gir
3. **Connectors** sekmesini aç
4. Aradığın aracı bul
5. **Connect**'e bas
6. Giriş yap ve izinleri onayla

Listede olmayan uzak bir MCP adresi eklemek istersen: **Customize → Connectors → +** → **Add custom connector** → isim ver, `https://` ile başlayan MCP adresini yapıştır, doğrulamayı tamamla. Buraya sadece internetten erişilebilen adresler girer.

**Bilgisayarında çalışan sunucular** ise terminalden ekleniyor:

```bash
claude mcp add  -- 
claude mcp add --transport http  
```

Her yeni bağlantıda ilk testi salt-okunur yap.

## Eklentiler ve kaynak koleksiyonları

### 1. Marketing Skills

SEO, dönüşüm optimizasyonu, metin yazarlığı, e-posta pazarlaması ve büyüme için hazır skill seti.

Depo: [coreyhaines31/marketingskills](https://github.com/coreyhaines31/marketingskills)

```bash
npx skills add coreyhaines31/marketingskills -g -a claude-code
```

`npx skills` komutu, skill'leri tek satırda kuran yardımcı bir araç. `-g` bayrağı olmadan sadece bulunduğun projeye kurar; her projede kullanmak istiyorsan yukarıdaki gibi genel kur. Sadece belirli skill'leri istersen: `npx skills add coreyhaines31/marketingskills --skill cro copywriting`

### 2. Claude for Legal

Sözleşme, gizlilik, fikri mülkiyet ve hukuki iş akışları için Anthropic'in resmi paketi.

Depo: [anthropics/claude-for-legal](https://github.com/anthropics/claude-for-legal)

```bash
/plugin marketplace add anthropics/claude-for-legal
/plugin install commercial-legal@claude-for-legal
```

Diğer paketler: `privacy-legal@claude-for-legal`, `corporate-legal@claude-for-legal`

Kurulumdan sonra `/commercial-legal:cold-start-interview` komutunu çalıştır. Bu adım atlanırsa çıktılar genel geçer kalıyor - paket seni ve işini tanımadan çalışmıyor.

### 3. Anthropic Agent Skills

Kendi skill'ini yazmak için resmi örnekler ve şablonlar. Bu listedeki en değerli kaynak olabilir - başkasının skill'ini kurmak yerine kendi işine özel olanı yazmayı öğretiyor.

Depo: [anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills)

```bash
/plugin marketplace add anthropics/skills
/plugin install example-skills@anthropic-agent-skills
```

### 4. Financial Services

Hisse araştırması, yatırım bankacılığı, özel sermaye ve finansal analiz paketleri.

Depo: [anthropics/financial-services](https://github.com/anthropics/financial-services)

```bash
claude plugin marketplace add anthropics/financial-services
claude plugin install financial-analysis@claude-for-financial-services
```

Aynı depoda `equity-research`, `investment-banking`, `market-researcher` paketleri de var.

### 5. Superpowers

Planlama, hata ayıklama, kod incelemesi ve düzenli geliştirme akışı. Claude'a "önce planla, sonra yap" disiplinini kazandırıyor.

Depo: [obra/superpowers](https://github.com/obra/superpowers)

```bash
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace
```

### 6. GStack

Ürün planlama, geliştirme, tasarım incelemesi, test ve yayına alma akışı.

Depo: [garrytan/gstack](https://github.com/garrytan/gstack)

```bash
git clone --single-branch --depth 1 https://github.com/garrytan/gstack.git ~/.claude/skills/gstack \
  && cd ~/.claude/skills/gstack && ./setup
```

Klonlamak tek başına yetmiyor, `./setup` adımını atlama. Kurulum sonrası `/plan`, `/review`, `/ship`, `/qa` gibi komutlar geliyor.

### 7. Repomix

Bütün bir kod deposunu Claude'un rahat okuyacağı tek dosyaya çeviriyor. Büyük bir projeyi "şuna bir bak" diye vermek istediğinde ilk kullanacağın araç.

Depo: [yamadashy/repomix](https://github.com/yamadashy/repomix)

```bash
npx repomix
```

GitHub'daki bir depoyu doğrudan işlemek için:

```bash
npx repomix --remote SAHIP/DEPO
```

## Claude skill'leri

### 8. Claude Ads

Meta, Google ve TikTok reklam analizleri için.

Depo: [AgriciDaniel/claude-ads](https://github.com/AgriciDaniel/claude-ads)

```bash
/plugin marketplace add AgriciDaniel/claude-ads
/plugin install claude-ads@ai-marketing-hub-claude-ads
```

Kullanım: `/claude-ads:ads`

### 9. Caveman

Claude'un cevaplarını kısaltır. Uzun uzun açıklama istemediğin işlerde okuma yükünü düşürüyor - ama her işte toplam token kullanımını azaltacağını varsayma, skill'in kendisi de her turda bağlam harcıyor.

Depo: [JuliusBrussee/caveman](https://github.com/JuliusBrussee/caveman)

```bash
claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman && claude plugin install caveman@caveman
```

Kullanım: `/caveman`

### 10. Humanizer

Robot gibi duran cümleleri ve gereksiz dolguyu temizler. Yapay zekayla metin üretenlerin ilk kurması gereken şey.

Depo: [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer)

```bash
/plugin marketplace add blader/humanizer
/plugin install humanizer@humanizer
```

Kullanım: `/humanizer:humanizer`

### 11. Social Media Skills

Hook, gönderi, açıklama metni ve carousel üretimi. Marketing Skills paketinin içinde `social-content` adıyla geliyor, ayrıca kurmana gerek yok.

Depo: [coreyhaines31/marketingskills](https://github.com/coreyhaines31/marketingskills)

Örnek istek:

```
social-content skill'ini kullanarak beş hook, bir carousel ve bir Instagram açıklaması üret.
```

### 12. Claude SEO

Site denetimi, içerik planı, teknik SEO ve yapay zeka aramalarında görünürlük.

Depo: [AgriciDaniel/claude-seo](https://github.com/AgriciDaniel/claude-seo)

```bash
/plugin marketplace add AgriciDaniel/claude-seo
/plugin install claude-seo@agricidaniel-claude-seo
/seo setup
```

`/seo setup` adımını atlama - kurulum onunla tamamlanıyor. Sonrasında `/seo audit https://siten.com` ile ilk denetimini alırsın.

### 13. AI Second Brain

Bu hazır bir paket değil - kendi skill'ini yazdığın yer. Notlarını, projelerini ve kararlarını düzenlemek için Anthropic'in [resmi şablonunu](https://github.com/anthropics/skills) temel al.

Şu dosyayı oluştur: `~/.claude/skills/ai-second-brain/SKILL.md`

```markdown
---
name: ai-second-brain
description: Notları, projeleri ve kararları düzenle ve geri getir.
---

1. Bilgiyi, fikri, kararı ve görevi ayır.
2. Kaynak bağlantılarını koru.
3. İlişkili projeleri birbirine bağla.
4. Eksik bilgiyi uydurma.
5. Her seferinde bir sonraki adımla bitir.
```

Beş satır. Kendi çalışma şeklini bir dosyaya yazdığında Claude onu her seferinde uyguluyor - bu mantığın devamı için [özel slash komutları yazısına](/blog/claude-code-ozel-slash-komutlari) bakabilirsin.

### 14. Frontend Design

Arayüz incelemesi, mobil uyumluluk, erişilebilirlik ve tasarım sistemi iyileştirmeleri.

Kaynaklar: [anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills) ve [garrytan/gstack](https://github.com/garrytan/gstack)

Örnek istek:

```
Bu arayüzü hiyerarşi, boşluk, tipografi, erişilebilirlik ve mobil uyum açısından incele.
```

## MCP bağlantıları

### 15. Instagram MCP

Instagram Graph API iş akışları için topluluk bağlantıları.

Bu listenin en zahmetli maddesi - kopyala-yapıştır bir kurulumu yok, ikisi de ön hazırlık istiyor:

- [mikusnuz/meta-mcp](https://github.com/mikusnuz/meta-mcp) - Instagram Business veya Creator hesabı, bir Meta uygulaması, erişim tokenı ve kullanıcı ID'si gerekiyor.
- [instagram-mcp-server-by-cdata](https://github.com/CDataSoftware/instagram-mcp-server-by-cdata) - Java, Maven ve CData'nın JDBC sürücüsü (lisanslı) gerekiyor.

Instagram'ı Claude'a bağlamak isteyen çoğu kişi için bu iş bir öğleden sonrası demek. Önce diğerlerini kur, bunu sona bırak. Bağlarken de en dar izinle başla.

### 16. Google Drive MCP

Drive'daki dosyaları arama ve okuma.

**Kolay yol:** Google Drive **Claude → Customize → Connectors** listesinde hazır duruyor. Connect'e bas, Google hesabınla giriş yap, bitti. Çoğu kişi için gereken bu.

**Gelişmiş yol:** Google'ın kendi MCP sunucusu. Cloud projesi açmayı, iki API'yi etkinleştirmeyi ve OAuth ayarlarını gerektiriyor - şu an Developer Preview aşamasında.

Katalog: [google/mcp](https://github.com/google/mcp) · Kurulum rehberi: [Drive MCP sunucusu](https://developers.google.com/workspace/drive/api/guides/configure-mcp-server)

### 17. Perplexity MCP

Claude'un içinden canlı web araştırması.

Depo: [perplexityai/modelcontextprotocol](https://github.com/perplexityai/modelcontextprotocol)

Önce [perplexity.ai](https://www.perplexity.ai/) hesabından bir API anahtarı al, sonra:

```bash
claude mcp add --transport http perplexity https://api.perplexity.ai/mcp \
  --header "Authorization: Bearer API_ANAHTARIN"
```

Bu ücretli bir API - kullandığın kadar ödüyorsun. Anahtarı komuta yapıştırmadan önce ekran paylaşımında olmadığından emin ol.

### 18. Zapier MCP

Claude'u Gmail, Sheets, Slack ve CRM gibi araçlara bağlar. Tek bağlantıyla yüzlerce uygulama açılıyor.

Depo: [zapier/zapier-mcp](https://github.com/zapier/zapier-mcp)

MCP adresi:

```
https://mcp.zapier.com/api/v1/connect
```

Şuradan ekle: **Claude → Customize → Connectors → Add custom connector**

### 19. Agent Browser

Tarayıcı üzerinden araştırma, test ve web otomasyonu.

Depo: [vercel-labs/agent-browser](https://github.com/vercel-labs/agent-browser)

```bash
npm install -g agent-browser
agent-browser install
claude mcp add agent-browser -- agent-browser mcp
```

İkinci komut test için ayrı bir Chrome indiriyor, ilk kurulumda bir kez çalışıyor. Alternatif bir sarmalayıcı: [minhlucvan/agent-browser-mcp](https://github.com/minhlucvan/agent-browser-mcp)

### 20. Slack MCP

Kanal geçmişini okuma, alınan kararları bulma ve güncelleme paylaşma.

Depo: [slackapi/slack-skills-plugin](https://github.com/slackapi/slack-skills-plugin)

```bash
/plugin install slack@claude-plugins-official
```

Çalışma alanı yöneticisinin onayı gerekebilir.

### 21. Notion MCP

Notion sayfalarını ve veritabanlarını okuma ve güncelleme.

Notion artık uzak MCP sunucusunu öneriyor - token uğraşı yok, normal Notion girişiyle bağlanıyorsun:

```bash
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
```

Claude uygulamasında ise **Customize → Connectors → Notion** üzerinden tek tıkla bağlanıyor.

Kendi bilgisayarında çalışan sürümü istersen [makenotion/notion-mcp-server](https://github.com/makenotion/notion-mcp-server) deposunda duruyor, ama Notion tarafında bir entegrasyon oluşturup `NOTION_TOKEN` ayarlaman gerekiyor. Notion bu yerel sürümü ileride kaldırabileceğini söylüyor.

## Hangisiyle başlamalısın?

Hepsini kurma. Her eklenti Claude'un başlangıç bağlamını biraz büyütür ve kalabalık bir kurulumda hangi aracın ne zaman devreye gireceği belirsizleşir. Kendine uyan paketi seç:

| Kim | Başlangıç paketi |
|---|---|
| **Pazarlamacı** | Marketing Skills, Humanizer, Claude SEO, Google Drive, Notion, Zapier |
| **İçerik üreticisi** | Marketing Skills, Humanizer, Social Media Skills, Google Drive, Notion |
| **Geliştirici** | Anthropic Agent Skills, Superpowers, GStack, Repomix, Agent Browser |

Benim önerim daha da sade: ilk hafta tek bir tane kur. İşine yaradıysa kalsın, yaramadıysa kaldır.

## Her kurulumdan sonra bunu sor

Yeni bir kaynak kurduğunda Claude'a şunu yapıştır:

```
Bana şunları söyle:

1. Hangi yeni araç kullanıma girdi?
2. Hangi bilgilere erişebiliyor?
3. Bir şeyi düzenleyebilir, yayınlayabilir veya silebilir mi?
4. Hangi izinlere sahip?
5. Bana salt-okunur, güvenli bir test öner.

Henüz hiçbir işlem yapma.
```

Bu tek prompt, "acaba neye izin verdim" endişesini baştan bitiriyor. Özellikle müşteri hesabı veya şirket aracı bağlarken atlanmaması gereken adım bu.

## Türkiye'de bu neden fırsat?

Bu ekosistem herkese açık ve büyük kısmı ücretsiz. Yani bir pazarlamacının, bir serbest çalışanın ya da tek kişilik bir ajansın elindeki araç, İstanbul'da da San Francisco'da da aynı.

Fark bilgide değil, kurup kullanmakta. Türkiye'de bu araçları gerçek işlerde kullanan insan sayısı hâlâ çok az - bu da onları bugün kuran için doğrudan bir avantaj. Kendi topluluğumda bunu her hafta görüyorum: Claude Code'u kurup ilk skill'ini yazan biri, iki hafta içinde müşteriye satabileceği bir çıktıya ulaşıyor.

## Yol haritası

1. Claude Code'u kur ve bir proje klasöründe aç
2. Listeden **tek bir** kaynak seç - kendi işine en yakın olanı
3. Kurduktan sonra yukarıdaki güvenlik promptunu çalıştır
4. Gerçek bir işte dene, bir hafta kullan
5. İşe yaradıysa bırak, yaramadıysa kaldır ve sıradakine geç

Bu döngüyü üç kez tekrarladığında, kendine özel çalışan bir kurulumun oluyor. [Claude ajanlarının gizli kullanım alanları](/blog/claude-ajanlarinin-5-gizli-kullanim-alani) yazısı, bu kurulumu neye çevirebileceğini gösteriyor.

---

**Bunları kurmak ilk adım. Asıl kazanç, yapay zekayı işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Açık Kaynak Yapay Zeka Modelleri Kullanmanın 4 Yolu

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/acik-kaynak-yapay-zeka-modelleri/
Tarih: 2026-08-06

Aynı yapay zeka modelini çalıştırmanın iki fiyatı var: 20 milyon liralık donanım yatırımı ya da ayda 10 dolar.

Aradaki fark model değil, o modeli nereden çalıştırdığın. Dünyanın en iyi açık kaynak modeli Kimi K3 çıktı, testleri her yerde dolaşıyor. Ama "nasıl kullanacağım" sorusunun cevabı testlerin hiçbirinde yok.

Bu yazıda dört yolun hepsini fiyatıyla anlatıyorum, sonra en ucuz olanı adım adım kuruyoruz.

**Kısa cevap:** Kimi K3'ü kendi bilgisayarında çalıştıramazsın - 2,8 trilyon parametre için 8 adet üst seviye veri merkezi ekran kartı gerekiyor. Bugün en ucuz yol VS Code + OpenCode Go aboneliği: aylık 10 dolar, ilk ay 5 dolar, tüm Çinli açık kaynak modeller dahil. Düzensiz kullanacaksan OpenRouter'a kredi yükleyip kullandığın kadar ödersin.

  

## Token, GPU, VRAM: üç kelimeyle temel

Yapay zeka kullandığında bir yerlerde bir ekran kartı çalışıyor. Ekran kartına GPU deniyor, şu an en iyi üreticisi NVIDIA. O kart çalıştıkça enerji harcıyor ve biz bu harcamayı **token** diye bir birimle ölçüyoruz.

Token bu işin benzini. Aylık abonelik ödediğinde aslında peşin benzin parası veriyorsun.

**VRAM** ise ekran kartının kendi RAM'i. Bir modeli çalıştırabilmek için parametre sayısıyla orantılı VRAM gerekiyor - asıl duvara burada çarpıyorsun. Apple bilgisayarlarda RAM ekran kartıyla paylaşımlı olduğu için toplam RAM belirleyici; ayrı ekran kartı olan makinelerde kartın kendi VRAM'i belirleyici.

Açık kaynak model ise bilgisayarına kurduğun bir yazılım gibi. İndirmesi ücretsiz. Çalıştırması değil.

## Açık kaynak model bedava mı?

İndirmesi bedava, çalıştırması değil. Bu ayrımı kaçırırsan bütün hesap yanlış çıkıyor.

Küçük bir modeli kendi bilgisayarına indirirsen pratikte bedava sayılır - maliyetin bilgisayarın ısınması ve bataryan olur. Ama model büyüdükçe fatura başkasına, sonunda da sana geliyor. Günün sonunda ya kendi elektrik ve donanım faturanı ödüyorsun ya da bir sağlayıcıya token başına para veriyorsun.

## Kimi K3'ü neden kendi bilgisayarında çalıştıramıyorsun?

Çünkü kutu devasa: 2,8 trilyon parametre.

Bu boyuttaki bir model için 8 adet GB300 sınıfı, yani dünyanın en iyi veri merkezi ekran kartlarından gerekiyor. Kabaca 20 milyon liralık bir yatırım. Bu, bu işe ciddi yatırım yapmak isteyen bir şirketin yapabileceği bir şey - çoğumuzun değil.

Parametre sayısı 2,8 **milyar** olsaydı çok daha düşük VRAM yeterdi. Trilyona çıktığında işler tamamen değişiyor.

Kendi makinende model çalıştırmak istiyorsan doğru adres küçük modeller: Google'ın Gemma'sı veya Qwen'in 9 milyar parametre civarındaki sürümleri. 16 GB RAM'li bir bilgisayarda çalışabiliyorlar. Telefonda deneme tarafını merak ediyorsan [Google AI Edge Gallery ile Gemma kurulumu](/blog/google-ai-edge-gallery-gemma-4-kurulum) yazısına bak.

## Dört yol ve gerçek maliyetleri

| Yol | Ne zaman mantıklı | Yaklaşık maliyet |
|---|---|---|
| Kendi donanımın | Veri hiç dışarı çıkmayacak, regülasyon lokal zorunlu kılıyor | Kimi K3 için ~20 milyon TL. Küçük modeller için elindeki bilgisayar yeter |
| Lambda'da self-host | Kendine özel bir modeli kapalı ortamda çalıştıracaksın, fine-tune edeceksin | Saatlik GPU kiralama. Kimi K3 ölçeğinde aylık 40.000 dolar bandına çıkıyor |
| OpenRouter | Düzensiz, dalgalı kullanım | Kredi yükle, kullandığın kadar öde. Abonelik yok |
| OpenCode Go | Düzenli, yoğun kullanım | Aylık 10 dolar, ilk ay 5 dolar |

Lambda'nın bir de az bilinen tarafı var: startup'ın varsa NVIDIA'nın **Inception** programına başvurup kabul aldıktan sonra Lambda üzerinde 7.500 dolarlık ücretsiz kredi alabiliyorsun. Onay süreci bir hafta kadar sürüyor. Ücretsiz bulut kredisi avcılığını seviyorsan [ücretsiz Google Cloud kredisi](/blog/ucretsiz-google-cloud-kredisi) yazısı da tam sırası.

Modelleri nereden bulacağını soruyorsan cevap **Hugging Face**. Açık kaynak yapay zeka modellerinin hepsinin bir arada olduğu yer - dil modelleri, görsel modelleri, video modelleri. Türkçede daha iyi çalışan bir model arıyorsan burada arayabilir, bulamazsan buradan aldığın bir modeli kendi verinle eğitebilirsin. Ben de kendi yapay zeka şirketimi kurarken Hugging Face'ten aldığımız bir modeli Türkçe telefon seslerine özel eğitmiştim.

## En ucuz kurulum nasıl yapılır?

Kurulumun tamamı VS Code içinde geçiyor. VS Code, Microsoft'un ücretsiz yayınladığı kod yazma uygulaması - Cursor da Antigravity de günün sonunda onun türevi. O yüzden doğrudan kaynağı kullanıyoruz.

Kod yazmayacaksın. Kurulumu yapay zekaya yaptıracaksın.

1. **VS Code'u indir ve kur.** Windows ya da Mac, ücretsiz.
2. **Codex eklentisini yükle.** Eklentiler bölümüne "Codex" yazıp resmi olanı kur. Ücretsiz ChatGPT hesabın da limitli bir token veriyor, kurulum için yeter.
3. **Qwen Code eklentisini yükle.** Aramaya "Qwen" yaz, en üstteki resmi "Qwen LM" olanı seç. Çinli modellerin toplandığı arayüz bu. Resmi olmayan kaynaklardan kurma.
4. **OpenCode'a kaydol ve Go planını seç.** Aylık 10 dolar, ilk ay 5 dolar. Tüm Çinli açık kaynak modeller bu abonelikte.
5. **API anahtarını oluştur.** OpenCode panelinde sol taraftaki API anahtarları bölümünden yeni bir anahtar üret, isim ver, kopyala.
6. **Kurulumu Codex'e yaptır.** OpenCode'un kurulum talimatını kopyalayıp Codex'e ver ve "bunu Qwen Code'un içine kur" de. Anahtarı istediğinde yapıştır. Gerisini o hallediyor.
7. **VS Code'u yenile.** Command + Shift + P, "Developer: Reload Window". Yeni modeller ancak yenilemeden sonra listeye düşüyor.
8. **Modeli seç.** Sohbet kutusuna `/` yazınca "switch model" çıkıyor. Listeden Kimi K3'ü seçiyorsun ve kullanmaya başlıyorsun.

Buradaki asıl kazanç şu: bir yapay zekaya diğer yapay zekayı kurdurtuyorsun. Aynı yöntemle sunucuya model yükletebilir, dosya düzenletebilir, kendi ortamını kurdurtabilirsin. Bu mantığı hiç kullanmadıysan önce [Claude Code rehberine](/blog/claude-code-rehberi) bak, sonra buraya dön.

## Türkiye'de bu neden fırsat?

Türkiye'de verisini yurt dışına göndermek istemeyen ya da regülasyon gereği gönderemeyen çok sayıda şirket var. Bu şirketler için bugüne kadarki cevap "o zaman yapay zeka kullanamayız" oldu.

Açık kaynak modeller bu cevabı geçersiz kılıyor. Veri kendi ortamında kalıyor, model kendi sunucunda çalışıyor.

Türkiye'de bu tarafa yapılan yatırımların arttığını görüyoruz ve önümüzdeki dönemde daha çok konuşulacak. Bir kurumun kapalı ortamına model kurabilen kişi sayısı ise hâlâ çok az. Bu işi gelire çevirme tarafını merak ediyorsan [yapay zekayla freelance ek gelir](/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir) yazısına göz at.

## Nereden başlarsın?

- **Bu hafta:** VS Code + Codex + Qwen Code kur, OpenCode Go'ya 5 dolarla gir, Kimi K3'ü bir gerçek işinde dene.
- **Bu ay:** Hugging Face'te kendi işine yakın bir küçük model bul, kendi bilgisayarına indir, farkı gör.
- **Sonrası:** Veri hassasiyeti olan bir şirkete kapalı ortam kurulumunu teklif et. Lambda'da saatlik kiralayarak prototipini çıkarabilirsin.

Üçü de öğrenilebilir. Çoğu insan ilk ikisini birkaç günde toparlıyor.

---

**Açık kaynak modelleri ucuza çalıştırmak ilk adım. Asıl kazanç, bunu bir şirketin kapalı ortamına kurup faturasını kestiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Claude ile Meta Reklam Görseli Üretme (MCP Kurulumu)

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/claude-meta-reklam-gorseli/
Tarih: 2026-07-31

Kod bilmene gerek yok.

Bu videoda Claude'un normal sohbet arayüzünden bir markanın onlarca statik reklam görselini ürettim. Terminal yok, kurulum dosyası yok. Tek yaptığım şey görsel üretim aracını bir kez bağlamak, sonra ne istediğimi Türkçe anlatmak.

Aşağıda aynı akışı adım adım yazdım. Videoyu izlerken takip edebilirsin.

Videoda kullandığım skill dosyasını (ajana verdiğin yetenek tanımı) buradan indirebilirsin:

  Statik reklam skill'ini indir
  
    
  

## Kısa cevap: sistem nasıl çalışıyor?

Higgsfield'ı Claude'a MCP ile bir kez bağlıyorsun. Sonra Claude'a ne üretmek istediğini anlatıyorsun: hangi ürün, kime satıyorsun, hangi açıdan anlatacaksın.

Claude ürünün görsellerini üretiyor, her paketi izole ediyor, reklam metinlerini yazıyor ve statik reklam görsellerini arka arkaya çıkarıyor. Sen prompt'u verdikten sonra araya girmiyorsun.

Aynı bağlantı ChatGPT ve Gemini için de geçerli. MCP standart olduğu için akış değişmiyor.

## Neden bir sürü statik reklam üretiyoruz?

Statik reklam sadece satış yapmıyor, veri de üretiyor. Asıl değeri burada.

Aynı hedef kitledeki herkes aynı mesaja tepki vermiyor:

- Biri problemi yaşadığı için harekete geçiyor
- Biri sonucu görünce ikna oluyor
- Biri faydaya odaklanıyor
- Biri kanıt arıyor

Her statik görseli pazara sorduğun ayrı bir soru gibi düşün. On farklı soru sorarsan hangisinin karşılık bulduğunu Meta sana söylüyor. Tek görselle test yaptığında elinde sadece tahmin kalıyor.

Meta zaten farklı mesajlar arasında en doğru eşleşmeyi bulmaya çalışıyor. Ona seçenek vermek işine yarıyor.

## Görsel üretim aracını Claude'a nasıl bağlarsın?

Videoda Higgsfield kullandım; görsel ve video üretim modellerini tek çatı altında topluyor. Bağlama adımları hangi aracı seçersen seç aynı mantıkta ilerliyor.

Claude tarafında:

1. Ayarlar bölümüne gir
2. Connectors sekmesini aç
3. Listeden Higgsfield'ı bul, Connect'e bas
4. Hesabını onayla

ChatGPT tarafında:

1. Sol alttan ayarlara gir
2. Plugins bölümünü aç
3. Higgsfield'ı ara ve ekle
4. Hesabını onayla

Bir kez bağladıktan sonra üretimi doğrudan sohbetin içinden tetikleyebiliyorsun.

Higgsfield'ın dönem dönem ücretsiz kullanım kampanyaları oluyor. Ücretsiz üretim hakkını kullanmak istiyorsan prompt'una **unlimited** kelimesini eklemeyi unutma; güncel koşulları hesabının içinden görebilirsin.

## Higgsfield şart mı? Hayır - önemli olan model

Burada anlattığım şey bir araca bağlı değil. Higgsfield sadece görsel üretim katmanı; yerine hangi çözümü bağlarsan bağla akış aynı kalıyor. Sohbetine bir görsel üretim aracı bağlıyorsun, kararları veriyorsun, üretimi tetikliyorsun.

Asıl kritik olan araç değil, altta çalışan **model**.

Reklam görseli, normal bir AI görselinden farklı: içinde okunabilir metin olmak zorunda. Başlık, alt metin, tablo, fiyat. Görsel modellerinin çoğu bu konuda zayıf; harfleri bozuyor, Türkçe karakterleri düşürüyor, tabloyu okunmaz hale getiriyor.

O yüzden hangi aracı kullanırsan kullan, metin basmada güçlü bir model seç. **GPT Image 2** bu iş için iyi bir tercih. Aracın model listesinde varsa onu seç; yoksa metin basabildiğini bildiğin bir modele geç.

Bu tek seçim, çıkan reklamın kullanılabilir olup olmamasını belirliyor.

## Reklamdan önce vereceğin 5 karar

Prompt'u yazmadan önce şunları netleştir. Netleştirmezsen ajan senin yerine varsayıyor ve sonuç genel geçer çıkıyor.

| Karar | Soru | Örnek |
|---|---|---|
| Ürün | Neyi satıyoruz? | Üç ürünlük takviye serisi |
| Persona | Kime satıyoruz? | Spor yapan, sağlıklı yaşamak isteyen genç kitle |
| Açı | Hangi fikri öne çıkarıyoruz? | Fizik ve sonuç odaklı gelişim |
| Format | Ekranda ne göstereceğiz? | Karşılaştırma tablosu, arama çubuğu, sahne fotoğrafı |
| Metin ve tasarım | Nasıl anlatacağız? | Türkçe metin, genç ve hareketli ton |

Bu beş karar sende. Geri kalanını ajana bırakabilirsin.

## Örnek: kurgusal bir takviye markası

Videoda eğitim amaçlı bir marka kurguladım. Adı Takviye, üç ürünü var: protein, kreatin ve günlük vitamin. Gerçek bir müşteri değil, akışı göstermek için uydurduğum bir marka.

Prompt'un özeti şuydu: bir takviye markası için statik reklam görselleri üret, personamız spor yapan genç kitle, açı fiziğine dikkat eden insanların daha iyi sonuç alması, metinler tamamen Türkçe.

Kendi ürünün varsa bu adımda ürün fotoğrafını verirsin, marka bilgini yazarsın. Kişisel markaysa kendi fotoğrafını koyup üstüne reklam metinleri ürettirebilirsin.

### Ajan önce ürünü kurguluyor

![Claude ajanının ürettiği ürün packshot'ı ve izole edilmiş üç takviye paketi](/claude-meta-reklam-urun-secimi.png)

Önce üç paketi tek karede üretti, sonra her ürünü tek tek ayırdı. Bu izole görseller her reklamda referans olarak kullanıldığı için ambalaj her seferinde aynı kaldı.

Buradaki kritik detay: reklam prompt'unda ürünün nasıl göründüğünü tarif etmiyoruz. Ambalaj zaten referans görselde var. Tarif edersen model ürünü yeniden çizmeye başlıyor ve etiket bozuluyor.

### Her reklam farklı bir açıdan konuşuyor

![Aynı takviye markası için üç farklı persona, satış açısı ve format kombinasyonu](/claude-meta-reklam-karar-zinciri.png)

Etiket okuyan bilinçli alıcıya karşılaştırma tablosuyla "gizli karışım yok" diyorsun. Kreatine yeni başlayan birine arama çubuğu formatıyla kullanım netliği anlatıyorsun. Salonda düzenli çalışan birine sahne fotoğrafıyla "protein tek başına yetmez" diyorsun.

Aynı ürün, üç bambaşka reklam.

### Çıktılar

![Tek oturumda üretilmiş onlarca farklı Meta statik reklam görseli](/claude-meta-reklam-26-varyasyon.png)

Hepsi 4:5 oranında, hepsi Meta'ya yüklenmeye hazır, hepsinin marka dili aynı. Değişen tek şey mesaj ve format.

## Bundan sonraki aşama: kampanyayı da ajana bırakmak

Asıl iş görsel üretiminden sonra başlıyor.

Meta reklam hesabını da bağlarsan, Meta arayüzüne hiç girmeden kampanyayı ajanla yönetebiliyorsun. Birden fazla müşteri yönetiyorsan fark burada açılıyor: her müşteri için ayrı marka bilgisi, ortak bir üretim yöntemi.

Kazanan reklamın personası ve açısı bir sonraki turun girdisi oluyor. İkinci tur birinciden, üçüncü tur ikinciden daha isabetli çıkıyor.

## Türkiye'de bu neden fırsat?

Türkiye'de e-ticaret yapan çoğu markanın reklam görseli üretimi hâlâ tek bir tasarımcıya bağlı. Ayda birkaç görsel çıkıyor, hepsi de "ortada ürün, üstünde başlık" formatında.

Bu akışı kuran biri aynı sürede on farklı fikri test edebiliyor. Ajans işi yapıyorsan da kendi markanı büyütüyorsan da fark burada.

## Nereden başlarsın?

1. **Bir görsel üretim aracını MCP ile bağla.** Claude'da connectors, ChatGPT'de plugins. Beş dakika. Model olarak GPT Image 2 gibi metin basabilen birini seç.
2. **Beş kararı yaz.** Ürün, persona, açı, format, metin tonu. Bir not dosyası yeter.
3. **On görsel iste ve hepsini yayına ver.** Tek görselle test yapma; hangisinin tuttuğunu veri söylesin.

İlk denemen yarım saatini alır. Bundan sonraki her marka için aynı akışı tekrar kullanırsın.

Claude'u hiç kullanmadıysan önce [Claude Code rehberine](/blog/claude-code-rehberi) bak, sonra [ajanların 5 gizli kullanım alanı](/blog/claude-ajanlarinin-5-gizli-kullanim-alani) yazısıyla devam et. Bu işi gelire çevirme tarafını merak ediyorsan [yapay zekayla freelance ek gelir](/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir) yazısı tam sırası.

---

**Reklam görseli üretmeyi öğrenmek ilk adım. Asıl kazanç, bu akışı bir markaya kurup faturasını kestiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Sıfırdan Aylık 900.000 TL'ye: Founder-Led Growth Örneği

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/outplane-recep-hikayesi/
Tarih: 2026-07-10

Bir akşam kafede çalışırken, rakip bir şirketin CEO'su LinkedIn'den yazdı: "Ürününü bize satar mısın?" O sırada Outplane'in kurucusu Recep'in cebinde tek kuruş yoktu, arkadaşının evinde kalıyordu.

  

Recep'le tam bu süreci konuştuk - başarısızlıktan yatırıma, aylık %50 büyümeye giden yolu. Video yukarıda; yazının geri kalanında sürecin kritik anlarını ve çıkardığı dersleri bulacaksın.

## Recep'in hikayesi kısaca nedir?

Recep, kurumsal bir işten ayrılıp geliştirdiği bir platformu (Outplane) önce küçük ekiplere satmaya çalıştı, 4 ay boyunca satış yapamadı ve parası bitti. Ürünü tamamen enterprise/B2B'ye çevirip founder-led growth'a geçtikten sonra, birkaç ay içinde 1.000 dolar MRR'dan 130.000 dolarlık bir yatırım turuna ve şu an ayda ortalama %50 büyüyen bir şirkete ulaştı.

## Neden ilk denemesi başarısız oldu?

İşten ayrıldığında Recep, ürünü tanıdıklarına satarak başlamıştı. Bu yanıltıcıydı - yakın çevre "arkadaş olduğu için" alıyordu, ürünün gerçek değerinden değil. Tanımadığı insanlara ulaşamayınca satış sıfıra düştü, kira ödeyemez hale geldi ve tekrar bir işe girmek zorunda kaldı. Beş ay sonra da odaklanamadığı için o işten çıkarıldı.

Bu nokta, hikayenin dönüm noktası oldu.

## Founder-led growth'a nasıl geçti?

Recep, büyük rakiplerle (uluslararası bulut platformlarıyla) bütçe ya da operasyon kapasitesinde rekabet edemeyeceğini fark etti. Bunun yerine üç kaldıraç belirledi:

- **Founder-led growth** - ürünü değil, kendini ve hikayesini anlatmak
- **Community-led growth** - yerel topluluklarda aktif olmak
- **Yerel pazara özel product-led growth** - rakiplerin olmadığı Türkiye pazarına odaklanmak

Denediği çoğu tavsiye (Reddit, Y Combinator, Google reklamları) işe yaramadı. İşe yarayan, Türkçe LinkedIn paylaşımları oldu.

## Dönüm noktası: viral olan bir LinkedIn paylaşımı

Rakip bir şirketin CEO'su, Recep'in ürününü satın almak istediğini LinkedIn üzerinden iletti. Recep bu anı paylaştığında post 600.000 görüntülenme ve 1.200'ün üzerinde beğeni aldı - önceki paylaşımlarının onlarca katı. O gece kayıt bildirimleri art arda geldi ve MRR hızla artmaya başladı.

## Yatırımcı kararını nasıl verdi?

İlk yatırımcı, görüşme öncesi bir hafta boyunca sessizce müşteri gibi davrandı: ürünü denedi, destek maili attı, dokümantasyonun güncel olup olmadığını kontrol etti. Görüşmeye geldiğinde karar zaten netti - çünkü Recep hem üründe hem anlatıda hazırdı.

> "Fırsata hazır olmak gerekiyor. Yatırımcı ya da büyük müşteri kapıyı çaldığında hazır olman lazım."

Bu tutarlılık, aynı hafta içinde ikinci bir yatırımcının da devreye girmesini sağladı - toplamda 130.000 dolarlık bir tur, birkaç gün içinde tamamlandı.

## Recep'in çıkardığı 3 ders

1. **Fırsata hazır olmak** - Ürün, dokümantasyon ve anlatı her an güncel ve tutarlı olmalı; fırsat ne zaman geleceği belli olmadan kapıyı çalar.
2. **Kendi hatanın bedelini ödemek** - Başkalarının tavsiyesi kopyalanamaz; her kanal, her strateji sadece deneyerek ve başarısız olarak öğrenilir.
3. **Teknik yetkinlik artık bir satış avantajı** - AI araçlarıyla segment analizi, rakip takibi ve pazar araştırması bir teknik kurucunun elinde, klasik bir satışçıdan daha hızlı ve daha derin yapılabiliyor.

## Türkiye'de bu strateji neden özellikle işe yarıyor?

Recep'in hedeflediği pazarda (bulut altyapı platformları) uluslararası rakiplerin hiçbiri Türkçe destek, yerel topluluk varlığı ya da bölgesel sunucu sağlamıyordu. Bu boşluk, küçük bir ekibin - hatta tek kişinin - yerel pazarda konumlanarak büyük oyuncularla rekabet edebilmesini mümkün kıldı. Aynı prensip, Türkiye merkezli AI ve otomasyon girişimleri için de geçerli: küresel devlerin bırakmayı unuttuğu yerel boşluk, en büyük fırsat.

---

**Bu hikayenin sonucu, tek başına bir "iyi fikir" değil - sistemli bir founder-led growth ve fırsata hazır olma disiplini.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Ücretsiz Google Cloud Kredisi: 1.300 Dolar Nasıl Alınır?

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/ucretsiz-google-cloud-kredisi/
Tarih: 2026-06-21

Google, yeni açtığın her Cloud hesabına 300 dolar hediye ediyor. Doğru iki adımı daha atarsan bu rakam 1.300 dolara, yani yaklaşık 65.000 TL'lik bir bakiyeye çıkıyor.

Çoğu insan yapay zekayla bir şey üretmeye başlamak için aylık abonelik ödemesi gerektiğini sanıyor. Oysa Gemini API'yi, Vertex AI'yı ve kendi yapay zeka uygulamalarını aylarca cebinden tek kuruş çıkmadan çalıştırabileceğin bir bakiye orada seni bekliyor.

Bu yazıda iki krediyi de adım adım nasıl alacağını, kredi kartı kısmında neye dikkat etmen gerektiğini ve bu bakiyeyle neler yapabileceğini anlatıyorum.

> **Kısaca:** Google Cloud yeni hesaplara 3 ay geçerli 300 dolarlık (yaklaşık 15.000 TL) ücretsiz kredi veriyor. Cloud Console'da App Builder özelliğini test edersen, 1-2 gün içinde 1 yıl geçerli 1.000 dolarlık ek kredi tanımlanıyor. Toplam 1.300 dolar (yaklaşık 65.000 TL) bakiyeyle yapay zeka projelerini, Gemini API'yi ve ajanlarını cebinden para çıkmadan çalıştırabilirsin. Kredi kartı isteniyor ama ücretsiz bakiye bitmeden çekim yapılmıyor.

## Ücretsiz Google Cloud kredisi nedir?

Google Cloud, yeni hesap açan herkese deneme bakiyesi veriyor. İlk kayıtla 3 ay geçerli 300 dolar geliyor; ardından platformun App Builder özelliğini denersen 1 yıl geçerli 1.000 dolar daha ekleniyor.

Bu bakiye gerçek paradır: Google'ın yapay zeka servislerini (Gemini API, Vertex AI, uygulama derleme araçları) ve diğer Cloud hizmetlerini bu krediyle kullanırsın. Bitene kadar kartından çekim yapılmaz.

## 300 dolarlık krediyi nasıl alırsın?

İlk kredi en kolayı. Tek yapman gereken bir hesap açıp doğrulamayı tamamlamak.

1. [Google Cloud ücretsiz başlangıç sayfasına](https://cloud.google.com/free) git ve "Ücretsiz başla" butonuna tıkla.
2. Google hesabınla giriş yap.
3. Açılan ekranda ad, soyad ve adres bilgilerini gir.
4. Doğrulama için bir kredi kartı bilgisi gir (neden güvenli olduğunu hemen aşağıda anlatıyorum).
5. Hesap türünü seç ve onayla.

Bu adımları tamamladığında hesabına **3 ay boyunca geçerli 300 dolarlık (yaklaşık 15.000 TL) bakiye** tanımlanıyor.

## Kredi kartı güvende mi?

Bu kısım çoğu insanın takıldığı yer, o yüzden net olayım. Kredi kartı sadece doğrulama için isteniyor. **Ücretsiz bakiye bitmeden kartından hiçbir şekilde çekim yapılmıyor.** Deneme süresi dolduğunda Google otomatik olarak ücretli hesaba geçirmiyor; geçmek için senin elle onaylaman gerekiyor.

Daha da kontrollü olmak istersen bir bütçe alarmı kurabilirsin:

1. Cloud Console'da **Faturalandırma > Bütçeler ve uyarılar** bölümüne gir.
2. Yeni bir bütçe oluştur ve bir sınır belirle - örneğin 100 TL.
3. Harcama bu seviyeye yaklaştığında Google sana e-posta atar.

Böylece hem ücretsiz bakiyenin koruması hem de kendi koyduğun uyarı sınırı devrede olur.

## 1.000 dolarlık ek krediyi nasıl alırsın?

İşin asıl güzel kısmı burası. Google Cloud, App Builder özelliğini test eden hesaplara 1-2 gün içinde 1 yıl geçerli 1.000 dolarlık ek bakiye tanımlıyor.

1. Cloud Console'da üstteki arama çubuğuna **"Agent Platform"** yaz.
2. Sol menüden **"Studio"** butonuna geç.
3. Açılan uygulamada sol taraftaki **"App Builder"** sekmesine tıkla.
4. Basit bir test uygulaması oluştur - örneğin bir "to-do" listesi. Kod yazmana gerek yok, hazır arayüzden ilerlersin.
5. Uygulamayı biraz incele, sonra sekmeyi kapat.
6. 1-2 gün içinde panele girdiğinde 1 yıl geçerli **1.000 dolarlık** bakiyenin eklendiğini göreceksin.

Bu bakiye, "Credits" (Krediler) sekmesinde **"Trial credit for Gen AI App Builder"** olarak görünür.

Not: Google bu kampanyaların tutar ve koşullarını zaman zaman güncelliyor. Panelde rakam farklı çıkarsa adımlar yine aynı mantıkla işliyor.

## İki kredi bir arada

| Kredi | Tutar | Geçerlilik | Nasıl alınır |
| --- | --- | --- | --- |
| İlk kayıt kredisi | 300 $ (~15.000 TL) | 3 ay | Hesap aç, kart bağla |
| App Builder kredisi | 1.000 $ (~50.000 TL) | 1 yıl | App Builder'da test uygulaması yap |
| **Toplam** | **1.300 $ (~65.000 TL)** | - | İki adımı da tamamla |

## Bu bakiyeyle ne yapabilirsin?

1.300 dolar, öğrenme ve ilk projelerini üretme aşamasında ciddi bir alan açar. Bu krediyle şunları cebinden para çıkmadan yapabilirsin:

- Gemini API ile metin, görsel ve ses üreten uygulamalar çalıştırmak
- Yapay zeka ajanlarını test etmek ve sürekli çalışır halde tutmak
- Kendi web uygulamanı Google'ın altyapısında barındırmak
- Veri işleme, otomasyon ve API denemelerini ücretsiz yürütmek

Ajanlarla neyin mümkün olduğunu somut örneklerle görmek istersen [Claude ajanlarıyla başlayabileceğin 5 alana](https://dorukyalcinsoy.com/blog/claude-ajanlarinin-5-gizli-kullanim-alani) göz at. Google'ın yapay zeka modellerini kendi cihazında denemek için [Google AI Edge ve Gemma kurulum rehberi](https://dorukyalcinsoy.com/blog/google-ai-edge-gallery-gemma-4-kurulum) de işine yarar.

## Türkiye için ne anlama geliyor?

Türkiye'de yapay zeka araçlarına dolar bazlı abonelik ödemek bütçeyi zorluyor. 65.000 TL'lik ücretsiz bakiye, daha hiç para harcamadan denemeye, öğrenmeye ve ilk projeni üretmeye başlamanı sağlıyor.

Risk neredeyse sıfır: kart bağlıyorsun ama bakiye bitmeden çekim olmuyor, üstüne bütçe alarmıyla kontrol tamamen sende. Aradaki tek fark, harekete geçip hesabı açman.

## Sık sorulan sorular

**Ücretsiz Google Cloud kredisi ne kadar?** İlk kayıtta 3 ay geçerli 300 dolar, App Builder testiyle 1 yıl geçerli 1.000 dolar daha. Toplam 1.300 dolar (yaklaşık 65.000 TL).

**Kartımdan para çekilir mi?** Ücretsiz bakiye bitmeden otomatik çekim yapılmıyor; deneme sonunda ücretli hesaba geçmek için senin onayın gerekiyor.

**Bu krediyle ne yaparım?** Gemini API, Vertex AI ve diğer Google yapay zeka servislerini çalıştırır, kendi ajan ve uygulamalarını test edersin.

---

**Ücretsiz krediyle yapay zekayı denemek ilk adım. Asıl kazanç, onu işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Claude Ajanlarıyla Hemen Uygulamaya Başlayabileceğin 5 Alan

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/claude-ajanlarinin-5-gizli-kullanim-alani/
Tarih: 2026-06-18

Çoğu insan Claude'u soru sorduğun bir sohbet kutusu sanıyor. Bir kısmı bir adım ileri gidip kod yazdıran araç olarak görüyor. İkisi de doğru, ama ikisi de buzdağının sadece görünen kısmı.

Ben Claude ajanlarını dijital bir ekip gibi kullanıyorum. Satış sürecini takip ediyorlar, görsel üretim akışını yönetiyorlar, sosyal medya içeriklerini hazırlıyorlar, web sitesi kuruyorlar ve bilgisayarımdaki işleri tamamlıyorlar.

**Kod bilmeye gerek yok.** Senin yapacağın şey, ajana görevini, kullanacağı bilgileri ve hangi noktada senden onay alması gerektiğini anlatmak. Teknik tarafı Claude Code tıkır tıkır kuruyor.

> **Kısaca:** Claude ajanları yalnızca kod yazmaz. Satış aramalarını organize edebilir, görsel ve video üretebilir, sosyal medya akışını yönetebilir, web sitesi kurabilir ve bilgisayarındaki görevleri tamamlayabilir. Kontrol sende kalır; ajan işi yapar, kritik adımlarda senden onay alır.

| Kullanım alanı | Ajanın yaptığı | Senin yaptığın |
|---|---|---|
| Satış aramaları | Lead bağlamını hazırlar, arama sonucunu işler, takibi planlar | Görüşme akışını ve kriterleri belirlersin |
| Görsel ve video | Higgsfield veya fal.ai üzerinden üretim yapar | Yönü ve seçilecek sonucu onaylarsın |
| Sosyal medya | İçeriği platformlara uyarlar, Blotato'ya aktarır | Son metni ve paylaşımı onaylarsın |
| Website | Siteyi kurar, Vercel veya Cloudflare'a bağlar | Tasarım ve yayın kararını verirsin |
| Bilgisayar yönetimi | Dosyaları düzenler, tekrar eden görevleri çalıştırır | Yetkileri ve güvenlik sınırlarını belirlersin |

Başlamadan önce ajanları sıfırdan nasıl kurduğumu anlattığım eğitim videosunu buraya bırakıyorum. Aşağıdaki beş kullanım alanının hepsi bu temelin üzerine kuruluyor:

  

Claude Code'a yeni başlıyorsan ayrıca [kurulum ve ilk ajan rehberine](/blog/claude-code-rehberi) göz atabilirsin.

## 1. Ajanla satış aramaları nasıl yapılır?

Claude ajanı lead bilgisini ve konuşma bağlamını hazırlar. Telefon görüşmesini yapmak için biz **Freya AI** kullanıyoruz.

### Freya'ya numara nasıl bağlanır?

Freya'yı deneyerek ve Verimor'dan ücretsiz numara temin ederek bu sisteme ücretsiz başlayabilirsin.

1. [Freya'yı denemek için paneline gir](https://app.freyavoice.ai/login?ref=3AELMF6M).
2. Bir sesli ajan oluştur; ilk cümleyi, soruları ve görüşme kurallarını yaz.
3. [Verimor üzerinden ücretsiz numara temin et](https://oim.verimor.com.tr/abonelik-basvurusu) ve SIP bilgilerini iste.
4. Freya'nın telefon numarası bölümüne SIP kullanıcı adı, şifre ve sunucu bilgisini gir.
5. Numarayı sesli ajana bağla.
6. Önce kendi telefonunda test et, sonra izinli arama listesiyle başla.

Panelde bölüm isimleri değişse de mantık aynı: numarayı al, SIP bilgilerini bağla, ajana ata ve test et.

Satış tarafında bu sistemi müşterilere kurup gelir modeline çevirmek istiyorsan [yapay zeka ile freelance ek gelir rehberine](/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir) de bakabilirsin.

## 2. Ajanla görsel ve video nasıl üretilir?

Ajana bir görsel üretim aracı bağladığında, brief hazırlamaktan dosyayı üretmeye kadar süreci sohbet içinden yürütebilir.

- [Higgsfield](https://higgsfield.ai/cli), MCP veya CLI üzerinden ajana bağlanabilir. Görsel ve video üretmek için kullanabilirsin.
- [fal.ai](https://fal.ai/docs/documentation/setting-up/mcp), MCP üzerinden farklı görsel ve video modellerini ajanın kullanmasına açar.

Bağlantıyı kurduktan sonra ajana şunu söylemen yeter:

> "Bu video için üç thumbnail konsepti hazırla, görselleri üret ve sonuçları karşılaştırmam için getir."

Ajan doğru aracı çalıştırır, sonuçları klasöre kaydeder ve sana seçenekleri gösterir.

## 3. Ajanla sosyal medya nasıl yönetilir?

Sosyal medya hesaplarını ajana bağlamanın iki yolu var.

### Kendi uygulamanı kurmak

[Meta for Developers](https://developers.facebook.com/docs/development/create-an-app/) üzerinden bir uygulama oluşturup Instagram hesabına gerekli izinlerle bağlayabilirsin. Sonra bu uygulamanın bağlantı bilgilerini ajanına verirsin. Böylece ajan Instagram içeriklerini hazırlayıp hesabı yönetebilir.

Bu yöntem doğrudan çalışır ama yalnızca Meta tarafını çözer. X, LinkedIn, TikTok ve diğer platformlar için ayrı uygulama ve API bağlantıları kurman gerekir.

### Daha hızlı yol: Blotato

Her platformu ayrı ayrı bağlamak istemiyorsan [Blotato](https://www.blotato.com/) kullanabilirsin. API veya MCP bağlantısını ajanına eklediğinde Instagram, X, LinkedIn, TikTok ve diğer platformlardaki içerikleri tek bağlantı üzerinden planlayabilir.

1. Ajan uzun içeriği platformlara göre uyarlar.
2. Sen son metinleri onaylarsın.
3. Ajan Blotato üzerinden paylaşımları planlar veya yayınlar.

## 4. Ajanla website nasıl kurulur ve yönetilir?

Bir web sitesini kurmak ve yönetmek için ajana hedefi tarif edebilirsin. Ajan dosyaları oluşturur, siteyi test eder ve gereken komutları çalıştırır.

[Vercel](https://vercel.com/pricing) ve [Cloudflare](https://www.cloudflare.com/plans/free/) ücretsiz başlangıç planları sunuyor. CLI araçlarını çalışma alanına bağladığında ajan:

- Yeni sayfalar ve blog yazıları ekleyebilir
- Kırık bağlantıları kontrol edebilir
- Mobil görünümü test edebilir
- Alan adı ve yayın ayarlarında seni yönlendirebilir
- Son onayından sonra siteyi yayınlayabilir

Sen "bu siteyi Vercel'e bağla" veya "Cloudflare üzerinden yayınlamak için gerekenleri hazırla" dersin. Ajan kurulum ve giriş adımlarında seni yönlendirir, sonra işlemi tamamlar.

## 5. Ajan bilgisayarımı nasıl yönetiyor?

Beşinci alan çoğu insanı şaşırtıyor. Claude Code yalnızca sohbet penceresinde duran bir araç değil; izin verdiğin ölçüde bilgisayarındaki dosyalar ve uygulamalarla da çalışabiliyor.

Bir bilgisayar ajanına şunları yaptırabilirsin:

- Dağınık dosyaları konuya veya tarihe göre klasörlemek
- Yüzlerce dosyanın adını aynı standarda getirmek
- Toplantı kayıtlarını yazıya döküp özetlemek
- Belgelerde belirli bilgileri bulup tabloya çıkarmak
- Tekrar eden bilgisayar işlerini otomatikleştirmek
- Proje klasörlerini kontrol edip eksikleri raporlamak

Örneğin "bu klasördeki video kayıtlarını tarihe göre yeniden adlandır, ses dosyalarını ayır ve her biri için kısa bir özet oluştur" diyebilirsin. Ajan işi adım adım yapar ve sonucu sana gösterir.

Burada güvenlik kuralı basit: ajana yalnızca ihtiyacı olan erişimi ver. Dosya silmek, birine mesaj göndermek, ödeme yapmak veya bir şeyi yayınlamak gibi geri dönüşü zor işlemleri mutlaka insan onayına bağla.

---

**Bu ajanları kendin için kurmak ilk adım. Asıl mesele, onları işine ve gelirine çevirmek.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Claude Code Özel Slash Komutları: Gizli Kod Yok, Gerçek Komut Var

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/claude-code-ozel-slash-komutlari/
Tarih: 2026-06-17

Sosyal medyada bir video türü dolaşıyor: "Kimsenin konuşmadığı 5 gizli Claude kodu." Prompt'undan önce `/godmode` yaz, en detaylı yanıtı al. Sonuna `/L99` ekle, uzman seviyesinde cevap gelsin. `/ghost` yaz, AI dedektörlerini geçen metin üret.

Kötü haber: bu kodların hiçbiri gerçek değil. Hiçbiri Anthropic'in yaptığı gizli bir özellik, kilidi açılan bir mod ya da kayıtlı bir komut değil.

İyi haber: kendi gerçek komutunu yapmak o kadar kolay ki, bu yazının sonunda 4 tanesi hazır şekilde elinde olacak. İndir, Claude Code'a ver, kur. Hepsi bu.

> **Kısaca:** Claude Code slash komutları `~/.claude/commands/` klasöründe duran düz Markdown dosyaları. Kod yazmana gerek yok - talimatını yaz, dosyayı koy, pencereyi yenile. Bu yazıda 4 hazır komutu indirilebilir dosyayla veriyorum: `/constraints`, `/stepback`, `/tradeoffs`, `/eli5`.

## "Gizli kodlar" neden çalışıyor gibi görünüyor?

O videolardaki `/godmode`, `/ghost` gibi şeyler aslında sadece **prompt'a yazdığın düz metin**. Claude bunları özel bir komut olarak algılamaz. Sadece metnin içindeki çağrışıma göre tonunu biraz kaydırır.

`/godmode` yazınca "en detaylı yanıtı ver" anlamı yüklenir, model de biraz daha uzun yazar. Ama aynı etkiyi düpedüz **"bana en detaylı, en eksiksiz cevabı ver"** yazarak - hatta daha güvenilir biçimde - alırsın. Yani bunlar placebo komut. Sihir, kelimelerin anlamında; gizli bir kapıda değil.

Bir de uyarı: `/ghost`'un "AI dedektörlerini garantili geçer" iddiası pazarlama. AI içerik dedektörleri zaten güvenilmez ve sürekli değişiyor. "Şu kodla kesin geçersin" diyen içeriklere temkinli yaklaş.

## Gerçek slash komutu nedir?

Claude Code'da `/` yazınca açılan menüdeki komutların hepsi bir yere kayıtlıdır. İki kaynaktan gelirler:

1. **Claude Code'un kendi komutları** - `/help`, `/config` gibi yerleşik olanlar.
2. **Senin yaptıkların** - `~/.claude/commands/` klasörüne koyduğun dosyalar.

İkincisi tam da "gizli kod" videolarının vaat edip veremediği şey. Sadece gerçek versiyonu. Bir kez kurarsın, her projende çalışır, her seferinde aynı talimatı yükler. Placebo değil, senin yazdığın kalıcı bir komut.

## Bir komut nasıl yapılır?

Tek dosya. `~/.claude/commands/` klasörüne bir `.md` koyarsın. Dosya adı komutun adı olur: `ornek.md` dosyası `/ornek` komutu olur.

İçi şöyle görünür:

```markdown
---
description: Komutun menüde görünen kısa açıklaması
argument-hint: [ne yazılacağı]
---

Talimatın burada. Kullanıcının komuttan sonra yazdığı her şey
buraya gelir: $ARGUMENTS
```

`$ARGUMENTS`, kullanıcının komuttan sonra yazdığı metnin geleceği yer. `/eli5 vektör veritabanı` yazınca, "vektör veritabanı" o satıra oturur. Kod yazmana gerek yok - sadece Claude'a ne yapmasını istediğini Türkçe anlatıyorsun. Gerisi düz metin.

## Hangi komutlar gerçekten işe yarıyor?

Bu dört komutu kendim için yaptım, günlük kullanıyorum. Her biri belirsiz bir isteği net bir cevaba çeviriyor. Claude Code'u nasıl daha geniş kullandığımı merak ediyorsan [Claude Code rehberine](/blog/claude-code-rehberi) bakabilirsin.

### /constraints - gerçekçi cevap aldırır

Bütçe, süre, eldeki araçlar - kısıtları baştan masaya yatırır. Claude hayali ideal çözüm yerine, gerçekten uygulanabilir olanı verir.

`/constraints landing page'i 3 günde, sıfır bütçeyle çıkarmak istiyorum`

### /stepback - asıl meseleyi buldurur

Detaya dalmadan bir adım geri çektirir. "Bu doğru soru mu, yoksa daha üst seviyede bir şey mi sormalıyım?" diye sorgular. Yanlış soruya mükemmel cevap vermeni engeller.

`/stepback CTR'ım düşük, hangi thumbnail aracını alsam`

### /tradeoffs - karar verdirir

Seçeneklerin artılarını, eksilerini ve gizli maliyetlerini açık açık yan yana koyar. Sonunda "şu öncelikliyse bunu seç" şeklinde net bir karar kuralı verir.

`/tradeoffs Vercel mi Netlify mi`

### /eli5 - en sade haliyle anlatır

Konuyu jargonsuz, benzetmelerle, "ilk kez duyan biri anlasın" diye anlatır. Karmaşık bir şeyi hızlı kavramak istediğinde.

`/eli5 vektör veritabanı nedir`

## Bu komutları nasıl kurarsın?

Dört komutu da tek bir dosyaya topladım. Kullanımı basit: dosyayı indir, Claude Code'a ver, "bu dosyadaki komutları kur" de. Claude gerisini halleder - 4 dosyayı `~/.claude/commands/` altına yaratır. Sonra pencereyi yenilersin (VS Code / Cursor: `Cmd+Shift+P` -> "Developer: Reload Window"), `/` yazınca dördü de menüde çıkar.

  
    
  
  Komut paketini indir (.md)

Dosyanın içinde her komutun tam metni de var; istersen tek tek elle de kurabilirsin.

## Kendi komutlarını nasıl yaparsın?

Asıl mesele şu: bu dört komut başlangıç. İşin akışında kendini tekrar eden her talimatı bir komuta çevirebilirsin. Her hafta aynı şeyi mi yazıyorsun Claude'a? O bir komut olmaya hazır demektir.

Bir `.md` dosyası, bir açıklama satırı, bir de `$ARGUMENTS`. Kod yok, kurulum sihirbazı yok, gizli kod yok. Sadece ne istediğini bir kere düzgün yaz, sonsuza kadar tek tuşla çağır.

Komutları kurduğunda Claude Code sana zaten ciddi bir verimlilik sağlıyor. Bunu ilerletmek istiyorsan - AI'yı işine ya da ek gelire çevirmek için - [freelance yapay zeka ek gelirine dair bu yazı](/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir) iyi bir sonraki adım. Sektör bağlamı için [forward deployed engineer yazısına](/blog/forward-deployed-engineer-nedir) da bakabilirsin.

---

**Bu komutları kurmak ilk adım. Asıl kazanç, Claude'u işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Yapay Zeka ile Freelance: Ek Gelire İlk Aydan Başlamak

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir/
Tarih: 2026-06-09

Geçen sene yapay zeka yüzünden işimden oldum. Departmanım tamamen kapatıldı. Kiramı, faturalarımı düşünüp endişelenecek bir haldeydim ve başarısız olma lüksüm yoktu.

Sonra bu yazıda anlatacağım şeyleri yaparak bir iki ay içinde daha fazla kazanmaya başladım. Bugün yapay zeka ve girişimcilik eğitimleri veriyorum, şirketlere yapay zeka süreçleri kuruyorum.

Bunları hava atmak için değil, **mümkün olduğunu** göstermek için söylüyorum. Sıfırdan başlasaydım ne yapardım sorusunun cevabı bu yazı. Belki sana aylar, seneler kazandırır.

**Kısaca:** Yapay zeka ile ek gelir kazanmak için teknik uzman olman gerekmiyor. Mevcut meslek alanına yapay zekayı ekle, o nişte müşteri sorunu çöz, kanıtı Upwork profilinde göster. İlk adımlar haftalar içinde atılabilir, kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, araçlar yapar.

Aşağıdaki videoda bu yolculuğun tamamını anlattım - niş seçiminden başvuru yöntemine, satış görüşmesine kadar. Yazıyı okurken videoyu da açabilirsin:

  

**Videodan highlight notlar** - tıkladığında videonun o anına atlar:

- [02:44 - Para kazanmanın formülü: değer = sorun çözmek](https://youtu.be/tOE29nGku9k?t=164)
- [08:32 - 7 Cialdini ikna ilkesi](https://youtu.be/tOE29nGku9k?t=512)
- [10:29 - Niş seçimi neden şart](https://youtu.be/tOE29nGku9k?t=629)
- [19:00 - Kanıt toplamak ve sunmak](https://youtu.be/tOE29nGku9k?t=1140)
- [21:25 - Neden freelance ile başlamalı](https://youtu.be/tOE29nGku9k?t=1285)
- [34:21 - Freelance başvuru incelikleri](https://youtu.be/tOE29nGku9k?t=2061)
- [39:20 - Freelance satış görüşmesi](https://youtu.be/tOE29nGku9k?t=2360)

## Neden freelance en sağlam ilk adımdır?

Doğrudan şirket kurmak, web sitesi açmak, reklam bütçesi ayırmak - bunlar daha riskli. Freelance ise sermayesiz girişimciliğin ilk adımı.

Bir profil kuruyorsun, oradan müşteri akmaya başlıyor. Patron yerine müşterilerin oluyor. Birden fazla müşteriyle çalışmak, tek patrona bağlı olmaktan çok daha güvenli: biri seninle çalışmayı bırakırsa diğerleriyle devam edersin.

Benim tecrübemde haftada 4-5 müşteri dünyanın dört bir yanından bana ulaşıyordu. Upwork'te %100 iş başarısı, gelen her işi tamamladım ve Top Rated oldum. Bu yaklaşık 3-4 aylık bir süreçti.

En değerli kısmı şu: freelance, **gerçek sahada deneyim** kazandırır. Teknik şeyleri n8n'de kurabilirsin, agent'lar yapabilirsin - ama müşteri yönetimi ve satış kaslarını ancak sahada geliştirirsin. Girişimciliğin temelleri bunlar.

Bir de yurt dışına çalışınca vergi avantajı var: KDV tarafında çok ciddi avantajlar oluyor.

## Neden yapay zeka freelance için şu an doğru zaman?

Yapay zeka otomasyonları, AI agent'lar - şirketlerin hepsinin gözü buraya kaymış durumda. Her yeni teknolojinin bir adaptasyon eğrisi vardır: önce yenilikçiler, sonra erken adapte olanlar, sonra çoğunluk. Şu an hâlâ erken adaptasyon aşamasındayız.

Somut bir örnek: Upwork'te "n8n" diye aratınca 1.300'den fazla iş ilanı çıkıyor. AI agent'larla ilgili talep her gün artıyor. Görüştüğümüz büyük holdingler, kocaman şirketler bile bu işin peşinde. Burada gerçek bir fırsat var.

Ve işin güzel tarafı: çok ileri seviye olmana gerek yok. Piyasada herkes self-host, ultra-teknik şeyler bekliyormuş gibi sanılıyor - hiç alakası yok. Çoğu zaman basit ve nokta atışı çözümler müşterinin gözünde çok daha değerli. Odak, her tekniği bilmek değil; **piyasanın ne istediğini** bilmek.

Bu arada kod bilmek de şart değil. Claude Code'la sistemi kodu sen yazmadan kuruyorsun. Senin işin ne istediğini net anlatmak ve müşterinin sorununu doğru tanımlamak. [Claude Code'un nasıl çalıştığına dair ayrıntılı bir rehber](/blog/claude-code-rehberi) burada var.

## Hangi platformdan başlamalı: Upwork mu LinkedIn mi?

Benim yürüdüğüm yol Upwork'tü, bu yazının da omurgası orası. Upwork'ün güzel tarafı şu: oradaki kitle **sıcak**. İhtiyacını biliyor, çözüm arıyor, bütçesi belli. Tek yapman gereken profilini düzenleyip başvuru yapmak. İngilizcen orta seviye bile olsa atla, dene. Aşağıda anlatacağım profil, başvuru ve görüşme yöntemlerinin tamamı Upwork üzerinden.

Dürüst olalım: Upwork'te rekabet son dönemde arttı. Her gün binlerce kişi başvuruyor. Doğru yöntemle yine öne çıkıyorsun (birazdan göstereceğim), ama tek kanala bağlı kalmak zorunda değilsin.

**Alternatif kanal: LinkedIn.** Upwork'teki başvuru rekabetine hiç girmeden, kendi sahneni LinkedIn'de de kurabilirsin. Mantığı ters: orada sen müşteriye başvurmuyorsun, yayınladığın değer üzerinden müşteri sana geliyor. İçerik üretmeye yatkınsan güçlü bir ikinci kapı. Ama bu yazıdaki adım adım sistem Upwork için; LinkedIn'i tamamlayıcı bir seçenek olarak aklında tut.

## Müşteriyi nasıl ikna edersin? Sonuç ve kanıt.

Müşteriler tek bir şey istiyor: **sonuç**. n8n'de ne kurduğun, hangi otomasyonu yaptığın onları ikinci derecede ilgilendirir. İstedikleri şey sorunlarının çözülmesi.

İnsanlar güven duymadan satın almaz. Güvenin en kısa yolu da kanıttır. Yani daha önce benzer bir sorunu çözdüğünü göstermek. "Bu kişi tam bana göre" dedirten şey bu.

Kanıt mükemmel olmak zorunda değil. Şöyle bir cümle yeterli:

> "Yazılım alanındaki startup'ların ileri satış teknikleriyle yeni pazarlara girmesine ve satışlarını ikiye katlamasına yardımcı oldum."

Rakam varsa harika ("açılma oranını %35'ten %57'ye çıkardık"), yoksa da yalana gerek yok - elde ne varsa onu net anlat. Ekran görüntüleri, müşteri yorumları, referanslar... hepsi kanıt.

## Güçlü profil ve başvuru

Üç şeyi doğru yaparsan bu işten gerçekten gelir elde edersin: güçlü profil, güçlü başvuru, güçlü müşteri yönetimi.

### Profil senin değil, müşterinle ilgili olmalı

En sık yapılan hata profilin "ben şunu şunu yaparım" diye yazılması. Oysa profil potansiyel müşterinin sorunuyla ilgili olmalı. Benim Upwork profilimin ilk cümlesi şuydu: *"Are you looking to convert cold leads into happy clients?"* - yani onların derdine dokunan bir açılış.

İhtiyacın olanlar: dikkat çeken bir başlık, ilgi toplayan ilk cümle, kendi net fotoğrafın (AI çıktısı değil), niş bir konumlama ve kanıtlar.

### Her başvuru kişiye özel olmalı

Upwork'te başvuranların %80'i kopyala-yapıştır yapıyor ve büyük çoğunluğu sonuç alamıyor. Sen tam tersini yap:

- **Doğru işi seç:** Müşteri en az 5 işi vermiş, ortalama harcaması 1.000 doların üzerinde, ilan son 24 saatte açılmış olsun.
- **3 saniyede yakala:** "Hi sir/madam" değil. "Geçen hafta başka bir kurucunun aynı sorununu çözmesine yardım ettim" gibi bir giriş.
- **Kişisel video ekle:** Loom'la 30 saniyelik bir video mesaj dönüşü ciddi artırıyor.
- **Hızlı dön:** Başvurudan sonra bir saat içinde cevap verirsen dönüş şansın belirgin artıyor, algoritma da seni yukarı taşıyor.

Hedef: haftada en az 10 nitelikli başvuru. Disiplin olma vakti.

## Görüşmede sen freelancer değilsin

İlk görüşme her şeyi belirliyor. Freelance iş ilişkisinin yaklaşık %70'i aslında iletişim. Teknik işler önemli ama sorunları iletişimle çözüyorsun.

Görüşmede kendini doğru konumla: sen sıradan bir freelancer değil, müşterinin işini büyütmesine yardım edecek **uzun dönemli bir partnersin**. Önce fiyat değil değer konuş. Saatlik işlerde zaten genelde pazarlık olmuyor; ücretin profilinde belli.

## Türkiye'de yapay zeka freelance fırsatı nasıl?

Türkiye'de bu işi pratik olarak, sahada öğreten yer çok az. Çoğu içerik ya korkutucu derecede teknik ya da yüzeysel. Oysa yapay zeka otomasyonu işinde hâlâ çok başlardayız - yani erken davranan büyük avantaj kazanıyor. Bu pozisyonu daha ileri götürmek isteyenler için [Forward Deployed Engineer nedir](/blog/forward-deployed-engineer-nedir) yazısı iyi bir sonraki adım: şirket içinde ya da danışman olarak bu rolü oynayan kişilerin nasıl çalıştığını anlatıyor.

İngilizcen varsa global pazara, yoksa yerli pazara çalışırsın. İkisinde de talep artıyor. Yurt dışına çalışmanın vergi avantajı da cabası.

## 5 adımda başla

| Adım | Ne yaparsın | Neden önemli |
|------|-------------|--------------|
| 1. Nişini bul | Mevcut meslek alanına yapay zekayı ekle (satış + AI, finans + AI...) | Niş ne kadar netse rekabet o kadar az |
| 2. Kanıt cümleni yaz | Daha önce çözdüğün bir sorunu tek cümlede özetle | Güvensiz alan satın almaz |
| 3. Profilini kur | Müşteri odaklı başlık, ilk cümle, kendi fotoğrafın | "Bana göre" dedirtmek için ilk 3 saniye |
| 4. Günlük başvur | Kriterlere uyan işlere kişiselleştirilmiş başvuru + Loom video | Kopyala-yapıştır başvuru havuzundan sıyrılmak |
| 5. Görüşmede partner ol | Önce değer, sonra fiyat | Freelance ilişkinin %70'i iletişim |

Yapay zekayla sadece iş bulmak değil, kendi AI sistemlerini kurmak da istiyorsan [Claude Code rehberine](/blog/claude-code-rehberi) bakabilirsin - araçların nasıl çalıştığını anlamak başvurularda seni bir adım öne taşır.

## İlk 7 günde ne yapacaksın?

Bu planın amacı seni bir haftada uzman yapmak değil. Amaç ilk sinyali almak: hangi niş daha mantıklı, hangi problem müşterinin canını yakıyor, hangi başvuruya cevap geliyor.

1. **Gün 1 - Tek niş seç:** "Satış ekipleri için AI otomasyonları", "e-ticaret markaları için müşteri destek agent'ı" veya "finans ekipleri için rapor otomasyonu" gibi tek bir cümle yaz. Mükemmel nişi bulmaya çalışma, bu haftalık deneme nişin olsun.
2. **Gün 2 - 20 ilan tara:** Upwork'te seçtiğin nişle ilgili ilanlara bak. Müşterilerin tekrar tekrar hangi kelimeleri kullandığını not al: "manuel takip", "rapor", "lead", "customer support", "CRM", "invoice" gibi.
3. **Gün 3 - Küçük bir kanıt üret:** Gerçek müşterin yoksa demo yap. Mesela örnek bir formdan gelen lead'i CRM'e aktaran, mail taslağı çıkaran veya rapor özetleyen mini akışı kur. Kodu sen yazmak zorunda değilsin; Claude Code'a ne istediğini tarif edip kurdurabilirsin.
4. **Gün 4 - Profilini yaz:** Başlığın "AI Automation Specialist" gibi genel olmasın. Müşterinin sonucunu yaz: "I help B2B teams turn manual lead follow-up into an automated sales workflow" gibi. İlk paragraf da senden değil, müşterinin derdinden başlasın.
5. **Gün 5 - 5 doğru işi seç:** Her ilana başvurma. Daha önce iş vermiş, bütçesi belli, problemi net ve son 24-48 saatte açılmış ilanları seç. Az ama doğru başvuru daha iyi.
6. **Gün 6 - 3 kişisel başvuru gönder:** İlk cümlede ilandaki problemi yakala. Sonra mini kanıtını göster. Mümkünse 30 saniyelik Loom ekle: "Bu problemi nasıl çözeceğimi hızlıca göstermek istedim" de, ekranını aç, anlat.
7. **Gün 7 - Cevapları takip et ve düzelt:** Cevap gelmediyse bunu kişisel alma. Başlığını, ilk cümleni veya seçtiğin işleri değiştir. Cevap geldiyse görüşmede hemen fiyat konuşma; önce problemi, hedefi ve başarılı çıktının ne olduğunu netleştir.

LinkedIn'i seçersen aynı plan geçerli, sadece Gün 5-6 değişir: Upwork ilanı seçmek yerine 20 iş sahibi veya yönetici bulur, 3 kişiye problem odaklı mesaj atarsın. LinkedIn burada "profil aç" işi değil; karar vericilerle konuşma başlatma kanalı.

Bu adımların hiçbiri yıllar almıyor. Ufak adımlarla, ilk haftadan ritmi başlatabilirsin.

---

**Yapay zekayla ilk müşterini bulup düzenli gelire geçmek istiyorsan, gel.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Claude Fable 5 ve Mythos 5: Anthropic'in Yeni Model Hamlesi Ne Anlama Geliyor?

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/claude-fable-5-mythos-5-turkce/
Tarih: 2026-06-09

Anthropic bugün Claude Fable 5 ve Claude Mythos 5'i duyurdu. Bu yazı, [Anthropic'in resmi duyurusunun](https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5) birebir çevirisi değil. Türkçe özet, pratik yorum, Anthropic'in paylaştığı somut kanıtlar ve Türkiye'de AI araçlarıyla üretim yapan insanlar için "bize ne değişiyor?" cevabı.

Kısa versiyon şu: Fable 5 genel kullanıma açılan en güçlü Claude modeli olarak konumlanıyor. Mythos 5 ise aynı temel modelin daha kısıtlı, güvenilir erişim programları için açılan versiyonu. Fark sadece performans değil, güvenlik mimarisi.

Bu duyuruyu önemli yapan şey de burada. Artık model şirketleri sadece "daha zeki model yaptık" demiyor. "Bu modeli kim, hangi yetkiyle, hangi alanda kullanabilir?" sorusu ürünün merkezine giriyor.

> **TL;DR:** Claude Fable 5, Anthropic'in 9 Haziran 2026'da çıkardığı en güçlü genel kullanım modeli. Uzun yazılım göçleri, finansal analiz, görsel anlama ve ajanik kod görevlerinde benchmark liderliği var. Claude Mythos 5 aynı temel modelin güvenlik filtreleri gevşetilmiş, yalnızca güvenilir kurumlara açılan versiyonu - fark performansta değil, güvenlik mimarisinde. Günlük kullanımın yüzde 95'inden fazlasında Fable 5 doğrudan çalışıyor.

## Claude Fable 5 nedir?

Claude Fable 5, Anthropic'in "Mythos sınıfı" dediği daha yüksek yetenek seviyesindeki model ailesinin genel kullanıma açılmış versiyonu.

Anthropic'in anlatımına göre Fable 5 özellikle uzun ve karmaşık görevlerde öne çıkıyor: yazılım geliştirme, bilgi işi, görsel anlama, bilimsel araştırma ve uzun bağlamlı görevler.

Burada önemli kelime "uzun". Bugünkü AI kullanımında asıl farkı tek bir soruya güzel cevap veren model değil, saatlerce süren bir işi dağılmadan takip eden model yaratıyor. Kod tabanını anlamak, birkaç dosyayı aynı anda değiştirmek, bir araştırma dosyasını baştan sona işlemek, not tutup kendi çıktısını düzeltmek... Bunlar tek cevaplık işler değil.

Fable 5'in asıl iddiası bu tarafta.

## Fable 5 gerçekten ne kadar güçlü? Anthropic'in gösterdiği kanıtlar

Bir model duyurusunda en kolay kısım "en güçlü model" demektir. Anthropic bu sefer iddiayı somut örneklerle ve dış kurumların testleriyle destekledi. İşte duyurudaki kanıtlar.

### Yazılımda: aylarca sürecek işi günlere indirme

Ödeme altyapısı şirketi Stripe, Fable 5'in "aylarca sürecek mühendisliği günlere sıkıştırdığını" bildirdi. Somut örnek: 50 milyon satırlık bir Ruby kod tabanında, bir ekibin elle iki aydan fazla sürede yapacağı tüm kod tabanını kapsayan bir göçü model tek günde tamamladı.

Bağımsız kodlama testlerinde de fark açık. Ajanik kodlamada (modelin bir görevi kendi başına adım adım götürmesi) Fable 5, SWE-Bench Pro'da yüzde 80.3, FrontierCode'da yüzde 29.3 ile hem Opus 4.8'i hem de GPT-5.5'i belirgin şekilde geçiyor:

![Ajanik kodlama benchmarkı: Claude Fable 5 SWE-Bench Pro'da 80.3, FrontierCode'da 29.3 ile Opus 4.8 ve GPT-5.5'i geçiyor](/claude-fable-5-ajanik-kodlama.png)

Cognition'ın FrontierCode testi (modellerin zorlu kodlama görevlerini, yüksek kaliteli üretim kod tabanı standartlarını koruyarak geçip geçemediğini ölçer) maliyet-doğruluk dengesini de gösteriyor: Fable 5, her maliyet seviyesinde rakiplerinden daha yüksek skor veriyor.

![FrontierCode doğruluk vs maliyet grafiği: Claude Fable 5 her maliyet seviyesinde Opus 4.8 ve GPT-5.5'in üzerinde skor alıyor](/claude-fable-5-frontiercode.png)

### Görsel ve oyunlarda: sadece ekranı görerek

Anthropic'in en çarpıcı gösterilerinden biri Pokémon. Önceki Claude modelleri, yardımcı araçlar veren karmaşık "harness"lerle bile Pokémon FireRed'i oynamakta zorlanıyordu. Fable 5 ise oyunu yalnızca ekran görüntülerine bakarak, harita ya da ek oyun bilgisi olmadan baştan sona bitirdi.

Bir başka gösteri bir bilim demosu: Fable 5, gezegenlerin yörünge hareketini fizik ilk prensiplerinden türetip bununla güneş tutulmalarını tahmin eden bir güneş sistemi simülasyonu kurdu.

  

Diğer örnekler:

- **Factorio:** Mühendislerin sevdiği fabrika kurma oyununu otonom oynadı, kendi başına strateji kurup otomatik fabrika inşa etti.
- **Slay the Spire:** Kalıcı dosya tabanlı hafıza verildiğinde performansı Opus 4.8'e kıyasla üç kat daha fazla arttı ve oyunun son perdesine üç kat daha sık ulaştı. Yani model "deneyimden öğrenmeyi" eskisinden çok daha iyi yapıyor.
- **CAD tasarımı:** Tarayıcı tabanlı bir CAD editöründe 3D yazdırılabilir tam bir model tasarladı. Editörün kendisini de, içindeki modellemeyi yapan AI yardımcısını da yine Fable 5 kurmuştu.
- **Müzik + simülasyon:** Hiç müzik duymamış olmasına rağmen kodla bir klasik müzik EDM remiksi üretti ve bir akışkan simülasyonunun hareketini bu ritme senkronladı.

### Bilim ve ilaç tasarımında

Bu kısım Mythos 5 ile yapıldı (daha az kısıtlı versiyon):

- İç ekipteki protein tasarım uzmanları, ilaç tasarım sürecinin bazı aşamalarını yaklaşık **on kat** hızlandırdı.
- Bir çalışmadaki **14 protein hedefinden 9'u**, üzerinde çalışılan güçlü ilaç adayları verdi.
- Kör (blind) karşılaştırmalarda bilim insanları, Mythos'un moleküler biyoloji hipotezlerini Opus sınıfı modellere karşı **yaklaşık yüzde 80 oranında** tercih etti. Bir hipotez (E. coli proteini için yeni bir mekanizma) aynı problem üzerinde bağımsız çalışan bir laboratuvarın çalışmasıyla doğrulandı.
- Genomikte Mythos 5, **138 hayvan türüne** ait milyonlarca hücrenin verisini topladı ve kendi makine öğrenmesi modelini eğitti. Bu model, Science dergisinde yayınlanan yakın tarihli bir modeli **100 kat daha küçük olmasına rağmen** geçti.

### Benchmark sonuçları

Anthropic'in yayınladığı karşılaştırma tablosu, Fable 5'i (Mythos 5 ile aynı temel model) önceki Claude modelleri ve rakip modellerle yan yana koyuyor:

![Claude Fable 5 / Mythos 5, Mythos Preview, Opus 4.8, GPT 5.5 ve Gemini 3.1 Pro benchmark karşılaştırma tablosu](/claude-fable-5-mythos-5-benchmark-tablosu.png)

Öne çıkan başlıklar:

- **Analitik:** Claude Fable 5, karmaşık ve uzun süren analitik görevlerden oluşan çekirdek benchmarkta **yüzde 90'ı geçen ilk model** oldu - Opus'a göre 10 puanlık sıçrama.
- **Finans:** Hebbia'nın üst düzey muhakeme gerektiren Finans Benchmark'ında **tüm modellerin en yüksek skorunu** aldı; belge tabanlı muhakeme, grafik/tablo yorumlama ve problem çözmede ciddi kazanım.
- **Fizik araştırması:** Test edilen en güçlü model oldu ve bunu **muhakeme token'larının üçte birini** kullanarak yaptı. 36 saatte, GPT-5.5'in dört günde geldiği noktaya neredeyse ulaştı.
- **Tablolar/spreadsheet:** Günlük spreadsheet testlerinde Opus 4.8'i her efor seviyesinde geçti - ve bunu daha az adımda, **yüzde 25-30 daha hızlı** yaptı.
- **Hukuk:** Bir hukuk ekibinin değerlendirmesinde "kör incelemede, avukatlarımız modelin düzeltmelerini mevcut modelimizle her seferinde eşit ya da daha iyi buldu" denildi.

Anthropic'in kendi özetiyle: Fable 5 "test edilen neredeyse tüm benchmarklarda" en iyi sonucu veriyor.

### Fable 5 performansı bir bakışta

| Benchmark | Claude Fable 5 | Opus 4.8 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro (ajanik kodlama) | %80.3 | Daha düşük | Daha düşük |
| FrontierCode (üretim kaliteli kod) | %29.3 | Daha düşük | Daha düşük |
| Çekirdek analitik | %90+ (ilk model) | ~%80 | - |
| Tablolar/spreadsheet hızı | Baz | - | %25-30 daha yavaş |
| Fizik araştırması (token) | 1/3 token kullanımı | Daha fazla | 4 günde benzer sonuç |

Tüm sayılar Anthropic'in 9 Haziran 2026 duyurusuna dayanıyor.

## Claude Mythos 5 nedir ve kimler kullanabilir?

Claude Mythos 5, Fable 5 ile aynı temel modele dayanıyor. Fakat güvenlik filtreleri bazı alanlarda kaldırılmış veya daha farklı uygulanmış şekilde, küçük ve güvenilir bir kullanıcı grubuna açılıyor.

Anthropic bunu özellikle siber savunma, kritik altyapı güvenliği ve ilerleyen dönemde bazı biyomedikal araştırma kullanımları için konumlandırıyor. İlk erişim Project Glasswing üzerinden, ABD hükümetiyle iş birliği içinde yürütülüyor.

Yani Mythos 5'i "daha güçlü premium model" gibi düşünmek yanlış olur. Daha doğru çerçeve şu: yüksek riskli yeteneklere sahip aynı modelin, daha kontrollü bir erişim programıyla verilen versiyonu. Anthropic, Mythos sınıfı tüm trafiği için 30 günlük veri saklama uygulayacağını, bu veriyi model eğitiminde ya da güvenlik dışı hiçbir amaçla kullanmayacağını ve 30 gün sonra sileceğini belirtti.

## Fable 5 ile Mythos 5 arasındaki fark ne?

En sade haliyle:

| Başlık | Claude Fable 5 | Claude Mythos 5 |
|---|---|---|
| Erişim | Genel kullanıcılar ve API | Sınırlı güvenilir erişim |
| Temel model | Mythos 5 ile aynı altyapı | Fable 5 ile aynı altyapı |
| Güvenlik | Bazı konularda Opus 4.8'e fallback | Belirli alanlarda daha az kısıt |
| Kullanım alanı | Genel üretim, yazılım, analiz, görsel işleme | Siber savunma, altyapı güvenliği, seçili araştırma |
| Ana fikir | Gücü geniş kitleye güvenli şekilde açmak | Riskli kabiliyeti güvenilir ellere vermek |

İki ismin de aynı kökten gelmesi tesadüf değil: "Fable" Latince *fabula* ("anlatılan şey") kelimesinden, Yunanca *mythos* ile akraba. Anthropic'in kendi ifadesiyle iki modeli ayıran tek şey güvenlik katmanı - bu yüzden farklı isim verilmiş.

Bu ayrım önümüzdeki dönemin model stratejisini gösteriyor. Tek bir "en iyi model" dönemi bitiyor. Aynı temel modelin farklı güvenlik, erişim ve veri politikalarıyla sunulan versiyonları geliyor.

## Güvenlik filtresi nasıl çalışıyor ve günlük kullanımı etkiliyor mu?

Anthropic, Fable 5'i genel kullanıma açarken bazı konularda daha temkinli bir güvenlik katmanı eklediğini söylüyor.

Siber güvenlik, biyoloji, kimya ve model distillation gibi alanlarda sistem önce isteği sınıflandırıyor. Eğer riskli bir kategoriye girerse cevap Fable 5 yerine Claude Opus 4.8 tarafından veriliyor. Kullanıcı da bu geçişten haberdar ediliyor.

Bu bir "tam ret" sistemi değil. Daha çok, yüksek kabiliyetli modelin bazı alanlarda devre dışı kalması ve daha kontrollü modelin cevap vermesi gibi çalışıyor.

Önemli olan, bunun günlük kullanımı ne kadar etkilediği. Anthropic'in ilk verilerine göre Fable oturumlarının **yüzde 95'inden fazlasında hiçbir fallback yaşanmıyor**; bu oturumlarda Fable 5'in performansı Mythos 5 ile pratikte aynı. Yani günlük kullanımın çoğunda Fable 5 doğrudan çalışıyor, sadece belirli teknik alanlarda bazen daha temkinli davranıyor.

Güvenlik tarafı da bağımsız olarak test edilmiş:

- Dışarıdan açılan bir "bug bounty" programında, **1.000 saatten fazla** test sonunda hiçbir evrensel jailbreak bulunamadı.
- Fable 5, bir siber saldırı planlama, exploit geliştirme veya savunma atlatma ile ilgili tek seferlik zararlı isteklerin **sıfırına** uydu - hatta 30 farklı bilinen jailbreak tekniği kullanıldığında bile.

Hizalama (alignment) tarafında da Anthropic, Mythos 5'in yanlış yönlendirilmiş davranış seviyesinin düşük ve Opus 4.8 ile benzer olduğunu belirtti. Yani model güçlenirken kontrol edilebilirliği korunmuş - aşağıdaki ölçümde Mythos 5 (2.06) ile Opus 4.8 (2.05) neredeyse aynı seviyede.

![Yanlış yönlendirilmiş davranış skoru karşılaştırması: Claude Mythos 5 (2.06) Opus 4.8 (2.05) ile benzer, Mythos Preview en düşük (1.90), Sonnet 4.6 en yüksek (2.81)](/claude-fable-5-uyumsuz-davranis.png)

## Kod bilmeyen biri için Fable 5 ne anlama geliyor?

Kod bilmeye gerek yok. Ama ne istediğini anlatabilmen gerekiyor.

Fable 5 gibi modellerin önemi burada. Yazılım tarafında daha uzun görevleri, daha az yönlendirmeyle takip edebilen bir model demek, [Claude Code](/blog/claude-code-rehberi) gibi araçların daha da pratik hale gelmesi demek. Stripe örneğini hatırla: bir ekibin iki ayda yapacağı işi bir günde bitiren bir modelden bahsediyoruz.

Bugün Claude Code'a şunu tarif edebilirsin:

- "Bu klasörü incele, projeyi anla, hataları bul"
- "Bu landing page'i mobilde düzgün hale getir"
- "Bu Airtable verisini okuyup haftalık rapor çıkaran bir script kur"
- "Bu süreci agent haline getir, her sabah çalışsın"

Bunları yaparken senin görevini "kod yazmak" olarak düşünme. Senin görevin, işin mantığını tarif etmek. Ne olması gerekiyor, hangi veri kullanılacak, çıktı nasıl görünmeli, hangi sınırlar var? Bunları net anlatınca Claude Code kodu tıkır tıkır kuruyor.

Fable 5 gibi modeller bu akışı daha büyük işlere taşıyor. Tek sayfalık prototipten daha uzun kod göçlerine, daha karmaşık araştırma dosyalarına, daha kalıcı agent işlerine doğru kapı açıyor.

## Türkiye'de bu değişim neden önemli?

Türkiye'de birçok işte hala aynı boşluk var: işin sahibi problemi biliyor, ama teknik ekibe çeviremediği için proje sürünüyor.

AI agent ve Claude Code tarafındaki fırsat tam burada. Artık "ben yazılımcı değilim, o yüzden yapamam" cümlesi eskisi kadar güçlü değil. Eğer süreci biliyorsan, müşterinin sorununu anlıyorsan, çıktının ne olması gerektiğini tarif edebiliyorsan, çalışan ilk versiyonu haftalar içinde çıkarabilirsin. Bu dönüşümün iş modeline nasıl oturduğunu merak ediyorsan [Forward Deployed Engineer nedir?](/blog/forward-deployed-engineer-nedir) yazısına göz at.

Bu, yazılımcıların gereksiz olduğu anlamına gelmiyor. Tam tersi, iyi yazılımcı daha da değerli hale geliyor. Ama yazılım üretiminin kapısı artık sadece klasik kod bilgisine bağlı değil.

Türkiye'deki girişimci, ajans sahibi, freelancer ve operasyon yöneticisi için mesaj net: AI araçlarını sadece "metin yazdırma" seviyesinde kullanırsan fırsatın küçük parçasını alırsın. Claude Code ve agent sistemleriyle gerçek iş akışı kurarsan iş değişir.

## Fable 5'in duyurusundan çıkarılacak 3 ders

### 1. Model gücü tek başına yetmiyor

Anthropic'in duyurusunda en az performans kadar güvenlik ve erişim konuşuluyor. Bu tesadüf değil. AI modelleri güçlendikçe ürün tasarımı sadece cevap kalitesiyle değil, risk yönetimiyle de ölçülüyor.

Sen kendi işinde agent kurarken de aynı mantık geçerli. Agent'a her yetkiyi vermek zorunda değilsin. Önce oku, sonra taslak çıkar, sonra onayla, en son otomatik gönder. Güç kadar sınır da sistemin parçası.

### 2. Uzun görevlerde fark açılıyor

Kısa promptlarda birçok model iyi görünebilir. Gerçek fark, bir işi sonuna kadar götürürken ortaya çıkar. Anthropic'in Slay the Spire örneği tam da bunu gösteriyor: modele kalıcı hafıza verince performans katlanarak artıyor, çünkü model deneyimini biriktirip kullanabiliyor.

Bir kod tabanını anlamak, dosyaları değiştirmek, testleri çalıştırmak, hatayı düzeltmek, sonucu raporlamak... Bunlar tek hamlelik işler değil. Fable 5 gibi modellerin iddiası, bu uzun akışlarda daha az dağılmak.

Bu yüzden "en iyi prompt" aramak yerine küçük ama gerçek projeler kurmak daha iyi. Bir agent kur, bir otomasyon kur, bir dashboard kur. Modelin ne kadar iyi olduğunu orada anlarsın.

### 3. AI kullanmak teknik değil, operasyonel bir yetenek oluyor

Fable 5 duyurusu bir model haberi gibi görünse de asıl sinyal daha büyük: AI artık tekil sohbet aracı değil, iş yaptırma katmanı.

Bu katmanda öne çıkan kişi sadece kod bilen kişi değil. Süreci anlatan, sonucu tarif eden, kontrol noktası koyan, çıktıyı değerlendiren kişi öne çıkıyor.

Bu öğrenilebilir bir şey. Birkaç hafta boyunca Claude Code ile küçük projeler yap, promptlarını dosyaya yaz, her tekrarlayan işi agent mantığıyla düşün. Bir noktadan sonra "AI kullanıyorum" değil, "AI ile çalışıyorum" noktasına geçiyorsun.

## Ne zaman kullanılır?

Fable 5'i en çok şu işlerde denemek mantıklı:

- Kod tabanı okuma, refactor ve göç işleri
- Uzun rapor, finansal analiz, tablo ve belge yorumlama
- Görselden arayüz veya veri çıkarma
- Kalıcı notlarla çalışan uzun araştırma görevleri
- Claude Code içinde birkaç adımlı yazılım ve otomasyon görevleri

İlk deneme için dev bir proje seçme. Küçük ama gerçek bir iş seç. Mesela "son 30 günün satış verisini okuyup bana her pazartesi rapor çıkaran sistem" gibi. İşin gerçek olursa öğrenme daha hızlı olur.

## Fable 5 fiyatı ne kadar ve nasıl erişilir?

Anthropic, Fable 5 ve Mythos 5 için fiyatı 1 milyon input token başına 10 dolar, 1 milyon output token başına 50 dolar olarak açıkladı. Bu, Claude Mythos Preview fiyatının yarısından daha az.

9 Haziran 2026 itibarıyla Claude API ve tüketim bazlı Enterprise planlarında Fable 5 kullanılabiliyor. Pro, Max, Team ve seat-based Enterprise planlarında ise 22 Haziran'a kadar ekstra ücret olmadan dahil ediliyor. 23 Haziran'dan sonra kullanım kredisi gerekecek; Anthropic kapasite durumuna göre bu pencereyi uzatabileceğini söylüyor.

Burada pratik tavsiye şu: Fable 5'i sadece merak için değil, gerçek bir iş üstünde test et. Bir üretim akışında sana kaç saat kazandırıyor, kaç denemede doğru sonuca geliyor, hangi noktada Opus 4.8'e düşüyor? Bunları kendi işinle ölç.

## Nereden başlamalı?

Eğer [Claude Code ve agent sistemlerine](/blog/claude-code-rehberi) yeni başlıyorsan şu üç adım yeter:

1. Küçük bir iş seç: rapor, landing page, veri temizleme, içerik planlama gibi.
2. İşi doğal dille tarif et: girdi ne, çıktı ne, kısıt ne, kontrol noktası ne?
3. Çıkan sonucu düzelt: "şunu böyle yap", "bunu daha sade yaz", "şu dosyayı da hesaba kat" diye iterasyon yap.

İlk amaç kusursuz sistem kurmak değil. Amaç hareket etmek. Mükemmel plan yok, harekete geçmek var.

## Sektör ne diyor?

Fable 5'i erken test eden geliştirici araçları şirketleri de aynı yöne işaret ediyor. İkisi de "uzun ufuklu" (long-horizon) görevlere, yani saatlerce süren karmaşık işlere dikkat çekiyor:

> "Claude Fable 5, CursorBench'te en iyi (state-of-the-art) model. Daha önceki modellerin ulaşamadığı bir uzun ufuklu problem sınıfının önünü açtı."
>
> - **Michael Truell**, Cursor CEO ve Kurucu Ortağı

> "Claude Fable 5, GitHub'ın hizmet verdiği geliştiriciler için gerçek bir ileri adım. Erken testlerimizde, önceki benchmarkların ötesinde bir özerklik ve güvenilirlikle karmaşık, uzun ufuklu kodlama görevlerini üstlendi. Ama bizi en çok heyecanlandıran şey işaret ettiği yön: geliştiricilerin giderek daha iddialı işleri agent'lara devredebildiği ve yazılım yaşam döngüsü boyunca sonuçlara güvenebildiği bir gelecek."
>
> - **Mario Rodriguez**, GitHub Ürün Direktörü (Chief Product Officer)

Mesajın özü senin için de geçerli: artık tek tek satırları yazmaktan çok, daha büyük işleri tarif edip sonucu kontrol etmek öne çıkıyor.

## Kaynaklar

- [Anthropic resmi duyurusu - Claude Fable 5 and Claude Mythos 5](https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5)
- [Claude Fable 5 Pokémon FireRed'i sadece ekran görüntüleriyle bitiriyor (timelapse)](https://www.youtube.com/watch?v=CIQBP1w4B1M) - harita, navigasyon yardımı veya ek oyun bilgisi olmadan, yalnızca görüntüyle. Önceki modeller bunun için karmaşık bir yardımcı harness'e ihtiyaç duyuyordu.
- [Claude Fable 5 fizik ilk prensiplerinden güneş sistemi simülasyonu kuruyor](https://www.youtube.com/watch?v=5f5JYLZHdhw) - gezegenlerin yörünge hareketini fizikten türetip güneş tutulmalarını tahmin ediyor.

---

**Yeni modelleri takip etmek güzel; onları gelire çevirmek daha güzel.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Gemma 4'ü Telefonuna Kur: Google AI Edge Gallery ile İnternetsiz Yapay Zeka (2026)

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/google-ai-edge-gallery-gemma-4-kurulum/
Tarih: 2026-06-05

**Telefonun, internete hiç bağlanmadan, tam teşekküllü bir yapay zeka modeli çalıştırabilir.** Abonelik yok, API ücreti yok, ve en önemlisi: yazdığın hiçbir şey cihazından dışarı çıkmıyor.

Google bu işi kolaylaştırdı. **Google AI Edge Gallery** adında ücretsiz bir uygulama çıkardı. İçine **Gemma 4** modelini indiriyorsun ve telefonun artık kendi başına düşünen bir yapay zekaya dönüşüyor. Uçak modunda bile çalışıyor.

Bu rehberde uygulamayı nasıl kuracağını, Gemma 4'ü nasıl indireceğini ve neler yapabileceğini adım adım göstereceğim. Teknik bilgi gerekmiyor - birkaç dokunuşla bitiyor.

> **Kısaca:** Google AI Edge Gallery, mağazadan bedava indirilen resmi bir uygulama. İçinden Gemma 4 modelini seçip indiriyorsun (2-4 GB), ardından tüm yapay zeka işlevi internetsiz çalışıyor. Hesap açmana, abonelik almanına ya da kod bilmene gerek yok. Üç adım, bir akşam.

## Google AI Edge Gallery Nedir?

Google AI Edge Gallery, Google'ın çıkardığı resmi ve açık kaynak bir uygulama. İşi tek cümlede şu: yapay zeka modellerini telefonunun içinde, buluta hiç bağlanmadan çalıştırmanı sağlıyor.

Normalde ChatGPT ya da Gemini kullandığında mesajın bir sunucuya gidiyor, orada işleniyor, cevap geri geliyor. Burada öyle değil. Model telefonunun kendi işlemcisinde çalışıyor. İnternet kapalıyken bile cevap veriyor çünkü her şey cihazın içinde oluyor.

Uygulama Nisan 2026'da hem **Google Play Store**'a hem de **App Store**'a geldi. Yani artık APK'larla, geliştirici ayarlarıyla uğraşmana gerek yok - mağazadan normal bir uygulama gibi indiriyorsun.

## Gemma 4 Nedir, Ne İşe Yarar?

Gemma 4, Google'ın açık model ailesinin en yeni nesli. "Açık model" demek, Google'ın herkese ücretsiz açtığı, telefon gibi küçük cihazlarda bile çalışacak şekilde küçültülmüş bir yapay zeka demek.

Telefonlar için iki sürümü var:

| Sürüm | İndirme boyutu | Gerekli RAM | İdeal telefon |
|-------|---------------|-------------|---------------|
| Gemma 4 E2B | ~2,5 GB | ~3 GB | Orta seviye ve üzeri |
| Gemma 4 E4B | ~3,6 GB | ~5 GB | Amiral gemi, Snapdragon işlemcili |

İkisi de çok yetenekli: sadece yazıyla değil, **fotoğrafla ve sesle** de çalışıyorlar. Bir fotoğraf gösterip "bu nedir?" diye sorabiliyor, ses kaydını metne çevirebiliyorsun. Üstelik 128 bin kelimelik bir hafızaya sahipler - uzun belgeleri rahat okuyup özetliyorlar.

Emin değilsen E2B ile başla. Hızlıca iner, orta seviye telefonda akıcı çalışır. Sonra istersen E4B'yi de deneyebilirsin.

## Neden Telefonda Yapay Zeka Çalıştırasın ki?

Üç net sebep var:

**Gizlilik.** Yazdığın hiçbir şey bir şirketin sunucusuna gitmiyor. Kişisel notların, iş fikirlerin, sağlık sorularına dair her şey telefonunda kalıyor. Hassas bir konu yazacaksan en güvenli yol bu.

**Ücretsiz ve sınırsız.** Aylık abonelik yok, mesaj başına ücret yok. Bir kez indiriyorsun, istediğin kadar kullanıyorsun.

**Her yerde çalışıyor.** İnternet olmayan bir yerde, uçakta, dağda, çekmeyen bir kuyruktayken bile yapay zekan yanında. Çünkü modelin tamamı telefonunun içinde.

## Telefonun Uygun mu? Gereksinimler

Kurmadan önce şunlara bak:

- **İşletim sistemi:** Android 12 ve üzeri ya da iPhone'da iOS 17 ve üzeri.
- **Boş alan:** En az 4-5 GB boş depolama (model + uygulama).
- **RAM:** E2B için yaklaşık 3 GB, E4B için yaklaşık 5 GB boş bellek.

Son 3-4 yılın çoğu telefonu E2B sürümünü rahat çalıştırır. Telefonun güçlüyse (örneğin Snapdragon işlemcili amiral gemi bir Android), E4B'yi de NPU hızlandırmasıyla çok daha akıcı kullanırsın.

## Google AI Edge Gallery Nasıl Kurulur?

İki yol var. Çoğu kişi için **1. yol** (mağazadan) yeterli ve en kolayı.

### Yol 1: Play Store / App Store'dan (Tavsiye Edilen)

1. Android'deysen Google Play Store'u, iPhone'daysan App Store'u aç.
2. Arama kutusuna **"Google AI Edge Gallery"** yaz. Geliştirici olarak **Google** yazan resmi uygulamayı bul. (Benzer isimli kopyalardan kaçın, resmi olanı seç.)
3. **Yükle** butonuna bas, bitmesini bekle. Uygulamayı açtığında telefonuna uygun hızlandırma kütüphaneleri otomatik kuruluyor - senin bir şey yapmana gerek yok.

### Yol 2: APK ile (Mağazada Çıkmıyorsa)

Bölgende mağazada görünmüyorsa ya da en güncel sürümü istiyorsan APK'yı doğrudan indirebilirsin.

1. Resmi GitHub sayfasına git: [github.com/google-ai-edge/gallery/releases](https://github.com/google-ai-edge/gallery/releases). Çoğu telefon için **universal (CPU/GPU)** sürümü olan `ai-edge-gallery.apk` dosyasını indir.
2. Telefonunda **Ayarlar → Uygulamalar → Özel erişim → Bilinmeyen uygulamaları yükle** yolunu izle ve dosya yöneticine izin ver.
3. İndirdiğin APK dosyasına dokun, depolama iznini ver ve kurulumu tamamla.

> Not: APK kurarken sadece resmi GitHub bağlantısını kullan. Rastgele sitelerden "Gemma" APK'sı indirme - resmi kaynak GitHub'daki `google-ai-edge/gallery` deposudur.

## Gemma 4 Nasıl İndirilir ve Çalıştırılır?

Uygulama kurulduktan sonra asıl yapay zekayı, yani Gemma 4 modelini içeride indireceksin.

1. Uygulamayı aç. İlk açılışta seni bir model kataloğu karşılar.
2. Listede **Gemma 4 E2B** kartına dokun (başlangıç için en iyi seçim). Telefonun güçlüyse E4B'yi de deneyebilirsin.
3. İndir butonuna bas. E2B yaklaşık 2,5 GB. **WiFi'ye bağlıyken indir.** Hesap açmana, Hugging Face token'ı girmene gerek yok - direkt iniyor.
4. İndirme bitince sohbet ekranı açılıyor. İlk mesajını yaz. İstersen interneti tamamen kapat - model yine de cevap verir, çünkü artık tamamen telefonunda.

## Gemma 4 ile Neler Yapabilirsin?

Uygulama sadece sohbet kutusu değil. İçinde birden fazla güçlü mod var:

- **AI Sohbet + Düşünme Modu** - Normal sohbet edersin, "Düşünme Modu"nu açarsan modelin adım adım nasıl akıl yürüttüğünü görürsün. Karmaşık soruları çözerken işine yarar.
- **Görselle Sor (Ask Image)** - Bir fotoğraf gösterirsin, model içindekini tanır, sorununu çözer. "Bu bitki nedir", "bu hatayı nasıl düzeltirim" gibi.
- **Ses Yazıya (Audio Scribe)** - Konuşmayı anında metne çevirir, hatta çeviri yapar. İnternetsiz çalışan bir transkripsiyon aracı.
- **Prompt Lab** - PDF özetleme, metin yazma, kod yazma gibi hazır görev şablonları.

Hepsi internetsiz, hepsi telefonunda, hepsi ücretsiz.

## Türkiye'de Bu Neden Önemli?

Çekmeyen bir yer, pahalı bir yurtdışı abonelik ya da "verim nereye gidiyor" endişesi - bunların hepsi Türkiye'de yapay zeka kullanmanın önündeki gerçek engeller. Cihaz içi model bu üçünü birden çözüyor: bağlantı gerekmiyor, para gerekmiyor, veri telefonundan çıkmıyor.

Bu, yapay zekayı denemek isteyen ama "nereden başlasam, bir sürü abonelik mi alsam" diye duraksayan herkes için sıfır riskli bir giriş kapısı. Bir akşam ayırıp kuruyorsun, cebinde taşıdığın bir yapay zekan oluyor. Yapay zekayı sadece denemekle kalmayıp işine ve gelirine katmak istiyorsan, bir sonraki adım olarak [yapay zekayla nasıl ek gelir elde edileceğini anlattığım yazıya](/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir) bakabilirsin.

## Hızlı Sorun Giderme

- **Model çok yavaş çalışıyor.** Muhtemelen telefonun için fazla büyük bir model seçtin. E4B yerine E2B'yi indir, fark çok büyük olur.
- **İndirme yarıda kesiliyor.** WiFi'ye geç ve telefonun en az 5 GB boş alanı olduğundan emin ol.
- **Uygulama mağazada çıkmıyor.** Bölge kısıtlaması olabilir. Yukarıdaki APK yöntemini (Yol 2) kullan.
- **Cevaplar bir anda duruyor.** Telefonun belleği dolmuş olabilir. Arka plandaki diğer uygulamaları kapatıp tekrar dene.

## Özet

Üç adımda bitiyor: mağazadan Google AI Edge Gallery'yi indir, içinden Gemma 4 E2B'yi kur, sohbete başla. İnternet, abonelik ve veri endişesi olmadan cebinde taşıdığın bir yapay zekan oluyor.

Bunu bir akşam dener, alışırsan yapay zekayı sadece "soru sorduğun bir şey" olmaktan çıkarıp gerçekten işine yarayan bir araca çevirmeye başlarsın. Asıl iş orada başlıyor. Bir sonraki adım olarak [Claude Code rehberine](/blog/claude-code-rehberi) göz atabilirsin - kod bilmeden yapay zeka ajanı kurmanın tam yolu orada.

---

**Yapay zekayı sadece denemek değil, işine ve gelirine katmak istiyorsan, gel.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Forward Deployed Engineer (FDE) Nedir? AI Çağının En Çok Aranan Rolü

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/forward-deployed-engineer-nedir/
Tarih: 2026-04-25

OpenAI bir iş ilanı yayınladı. Pozisyon: Forward Deployed Engineer. Maaş: 310.000 ile 550.000 dolar arasında. Üstüne hisse. Üstüne ikramiye.

Aynı hafta Anthropic, Palantir, Scale AI, Glean, Databricks da benzer ilanlar paylaştı. Hepsi aynı rolü arıyor. Hepsi 6 haneli rakamlar konuşuyor. Hepsi "hemen başlayabilecek" diyor.

Peki bu Forward Deployed Engineer kim? Neden klasik yazılımcı veya danışmandan farklı? Ve daha önemlisi: neden tam da bu kavram, Türkiye'deki şirketlerin AI dönüşümünü en çok belirleyecek rol haline geliyor?

Bu yazıda FDE'nin ne olduğunu, nereden geldiğini, ne iş yaptığını ve nasıl bu yolda ilerleyeceğini anlatacağım. Sonunda da topluluğumuza nasıl katılabileceğini söyleyeceğim. Çünkü Türkiye'de bu rolü ciddi anlamda öğreten, pratik yapan bir yer henüz çok az.

> **TL;DR - FDE nedir?** Forward Deployed Engineer, müşterinin iş problemine özel AI ve yazılım çözümleri kuran, sonuçtan sorumlu olan kişidir. Klasik danışman gibi tavsiye verip gitmiyor - çözümü bizzat müşterinin sürecine gömer. Kod bilmene gerek yok; Claude Code kodu yazıyor, sen ne istediğini anlatıyorsun.

## FDE Nedir? Kısa Tanım

**Forward Deployed Engineer**, müşterinin yanında konuşlanan, müşterinin gerçek iş probleminin içine giren ve o probleme özel yazılım çözümleri kuran mühendistir.

Klasik yazılımcı bir ürün geliştirir, ürünü satarsın, müşteri kendi başına kullanır. FDE bu modeli kırar. Müşterinin ofisinde, müşterinin verisinde, müşterinin sürecinde çalışır. Çözümü oraya gömer. Müşteri başardığında o da başarmıştır.

Üç temel özelliği var:

1. **Sahaya iner**: Slack'ten teklif yazıp gitmiyor. Müşterinin ekibiyle haftalarca yan yana çalışıyor.
2. **Hem mühendis hem danışman**: Kod yazar, ama yazmadan önce iş problemini doğru tanımlar. İş problemi yanlışsa kod boştur.
3. **Sonuçtan sorumlu**: Kod teslim etmek değil, müşterinin metriği değişmek hedef. Gelir arttı mı, süre düştü mü, kapasite çarpıldı mı.

## FDE Kavramı Nereden Çıktı ve Neden Şimdi Önemli?

Terim ilk kez Palantir'de doğdu. 2010'ların başında Palantir'in CIA, FBI, NHS gibi devasa müşterileri vardı ve klasik "yazılımı sat, müşteri kullansın" modeli işlemiyordu. Bu kurumların kendi mühendisleri yoktu ya da Palantir'in ürününü kendi başlarına oturtacak kadar bağlamı yoktu.

Palantir'in çözümü: kendi en iyi mühendislerini müşterinin yanına gönder. Onların verisinde, onların problemine özel araçlar kursunlar. İşte bu insanlar Forward Deployed Engineer adını aldı. Aralarından çıkan isimler bugün Anduril, Wish, Affirm, Faire gibi şirketleri kurdu.

2024-2026 arasında AI patlamasıyla birlikte aynı problem artık her büyük yazılım şirketinin kapısında. OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral gibi temel model şirketleri "müşteri bizim API'ı alıp kendisi entegre etsin" diyemiyor. Çünkü:

- Müşterinin AI'ı nereye koyacağını bilmesi gerekiyor.
- Veriyi nasıl hazırlayacağını bilmesi gerekiyor.
- Hangi süreci otomatize edeceğini bilmesi gerekiyor.
- Sonucu nasıl ölçeceğini bilmesi gerekiyor.

Bunların hiçbirini bilmiyor. Ama AI'a milyon dolar harcayacak.

İşte boşluk burada. FDE bu boşluğu dolduran rol.

## FDE ile Klasik Yazılımcı veya Danışman Arasındaki Fark Nedir?

![Klasik Danışman ile Forward Deployed Engineer arasındaki temel farkları gösteren karşılaştırma kartı](/fde-hero-comparison.png)

Bu farkı netleştirmek önemli, çünkü Türkiye'de "AI danışmanı" diye kendine etiket asan çok kişi var ama gerçek FDE çok az.

| Boyut | Klasik Yazılımcı | Klasik Danışman | Forward Deployed Engineer |
|-------|------------------|-----------------|---------------------------|
| Çıktı | Kod | PowerPoint | Çalışan sistem + sonuç |
| Müşteri ile mesafe | Uzak (PM aracılığıyla) | Yüksek (haftalık toplantı) | Sıfır (yan masada) |
| Sorumluluk | Görev tamamlama | Tavsiye verme | Metrik değiştirme |
| Süre | Sürekli (in-house) | Proje (3-6 ay) | Hibrit (3 ay yoğun + retainer) |
| Başarı ölçütü | Bug yok | Sunum kabul edildi | Müşterinin geliri/kapasitesi arttı |
| Risk | Şirketi taşır | Müşteri taşır | İkisi paylaşır |

Anahtar fark son satırda: **risk paylaşımı**. Danışman tavsiye verir, gider. Sonuç çıkmazsa "uygulamadılar" der. FDE ise sonuç çıkana kadar müşterinin yanında. Fiyatlama da çoğu zaman bu mantıkla kuruluyor: ön ödeme + sonuca bağlı bonus.

## Bir FDE'nin Haftası Nasıl Geçer? (Somut Örnek)

Soyut kalmasın. Tipik bir AI FDE haftası tıkır tıkır şöyle akıyor:

**Pazartesi**: Müşterinin operasyon ekibiyle 2 saat oturuyorsun. "Günde gelen 80 müşteri sorusu var, hangileri tekrarlıyor?" diye konuşuyorsun. Bu sohbetin sonunda AI'ın nereye konacağı netleşiyor.

**Salı**: Veriyi topluyorsun. CRM, e-posta, Notion, WhatsApp - hepsinden. Eskiden bu kısım uzun sürerdi, şimdi Claude Code'a "şu sistemden veri çek, şu formatta hazırla" dediğinde tıkır tıkır kendi yapıyor. ([Claude Code'a yeni başlıyorsan bu rehber işe yarar.](/blog/claude-code-rehberi))

**Çarşamba-Perşembe**: Prototip çıkarıyorsun. Bir agent, bir n8n flow, küçük bir arayüz. Eski dünyada bu haftalar alırdı, bugün Claude Code'la 2 günde müşteri eline gidebilir hale geliyor.

**Cuma**: Ekiple oturup ne çalıştı ne çalışmadı konuşuyorsun. Sonraki haftanın yol haritası burada çiziliyor.

Yani döngü şu: konuş, kur, dene, ayarla. Aylar değil haftalar.

## FDE Olmak İçin Hangi Yetkinlikler Gerekiyor?

İyi haber: bu rol kod yazma yetkinliği değil, üç insan yetkinliği etrafında dönüyor. Üçü de öğrenilebilir, çoğu insan birkaç haftada başlangıç seviyesini yakalıyor.

### 1. İş problemini doğru çevirebilmek

En önemlisi bu. Müşteri "bize AI lazım" der; senin işin bunu "mesai sonrası gelen 80 sorunun 60'ını AI ilk yanıtla karşılarsa kayıp müşteriyi geri kazanırız" cümlesine çevirmek. Bu yetkinlik yazılım değil, dinleme + sentez. Birkaç müşteri konuşmasından sonra refleks oluşuyor.

### 2. Claude Code'a iyi tarif edebilmek

Kod yazman gerekmiyor - kodu Claude Code yazıyor. Senin işin "şu agent'ı kur, şu veriyi şuradan çek, şuna bağla" diye net konuşmak. Sistem mantığını kafanda kurabilirsen, Claude gerisini halleder. Bunu öğrenmenin en hızlı yolu kendi hayatında bir süreci otomatize etmek - bir hafta sonra Claude'la rahat konuşur hale geliyorsun. (Claude Code'u hızlandırmak istiyorsan [özel slash komutlarına da bakabilirsin](/blog/claude-code-ozel-slash-komutlari).)

### 3. Sade anlatabilmek

CEO'ya 5 dakikada anlatmak, operasyon elemanına yeni aracı 15 dakikada öğretmek, Slack'te 3 cümleyle "bu hafta ne çalıştı" demek. Bu yetkinlik FDE'yi sıradan teknik insandan ayırıyor.

Bu üçünü düşünürsen göreceksin: hiçbiri "Python öğren, framework ezberle" değil. Hepsi pratik yaparak büyüyen yetkinlikler.

## Türkiye'de FDE Olmak: Neden Bu Kadar Büyük Bir Fırsat Var?

Şimdi Türkiye'ye gelelim. Burada üç gerçek var:

**Birincisi**: Türkiye'deki orta-büyük şirketler (50-500 kişilik) AI'ın geldiğini gördü ama nereden tutacaklarını bilmiyor. Bu şirketler dış danışmana milyon dolar verecek bütçede değil ama içeride de bu işi kuracak ekip yok.

**İkincisi**: Türkiye'de "AI eğitimi veriyorum" diyen çok kişi var, "AI içinizdeki sürece gömüyorum, sonuçtan sorumluyum" diyen çok az kişi var. Eğitim ile dönüşüm aynı şey değil. Eğitim bilgi verir, dönüşüm metrik değiştirir.

**Üçüncüsü**: AI dönüşümünü kuracak kişinin Türkçe konuşması, Türkçe operasyonu anlaması, Türk ekibiyle çalışabilmesi büyük avantaj. Yurt dışından bir Palantir FDE'sini Türk KOBİ'sine taşıyamazsın. Bu boşluğu sadece yerli FDE'ler doldurabilir.

Yani: pazar var, talep var, arz çok az. Bu da klasik bir "kıt kaynak, fiyat yüksek" durumu yaratıyor. Şu an Türkiye'de iyi bir AI FDE'si proje başına 500K-1M TL arası ücret talep edebiliyor ve müşteriler ödüyor. Çünkü alternatif yok.

## Nasıl FDE Olunur? İlk Haftada Atılabilecek 4 Adım

Yol uzun değil. İlk haftada başlayabileceğin 4 net adım var:

**1. Claude Code'u kur ve oynamaya başla.** Bir akşam yeter. Kendi bilgisayarında çalışır, sana özel agent'lar kurabilirsin. Kod yazmaya gerek yok - ne istediğini Türkçe söylüyorsun.

**2. Kendi hayatından bir süreci otomatize et.** E-postalarını topla, Notion'una özet düşsün. Bir tablodan veri çek, bir mesaj göndersin. Küçük olsun, önemli olan "bu süreç manueldi, şimdi tıkır tıkır çalışıyor" diyebilmen.

**3. Sonucu ölç.** "Önce 30 dakika sürüyordu, şimdi 2 dakika." Bu cümleyi yazabildiğin an portföyün başlamış demektir.

**4. İlk müşterini bul, paylaşmaya başla.** Tanıdığın bir KOBİ sahibi yeterli. Ücretsiz veya minik bir ücretle başla. Yaptığını LinkedIn'de paylaş. İkinci müşteri buradan geliyor. (İlk müşteri bulma sürecini adım adım anlattım: [Yapay Zeka ile Ek Gelir](/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir).)

Bu kadar. Yıllar değil haftalar. "Yeterince iyi olunca başlayacağım" tuzağına düşme - başlayan iyileşiyor, bekleyen bekliyor.

## Sıkça Sorulan Sorular

**Forward Deployed Engineer ile AI Engineer aynı şey mi?**
Hayır. AI Engineer model üretir veya model üzerinde çalışır. FDE bu modelleri müşterinin gerçek iş problemine kurar. AI Engineer laboratuvarda, FDE sahada.

**FDE olmak için hangi diploma gerekli?**
Hiçbiri. Bu rol diploma değil, çıktı satıyor. Kimse "okuldan ne mezunsun" diye sormuyor, "ne kurdun, ne çalıştırdın, hangi metriği değiştirdin" diye soruyor.

**Türkiye'de FDE maaşı ne kadar?**
Şirket içi pozisyon olarak 80K-200K TL/ay aralığında. Bağımsız çalışan FDE'ler proje başına 300K-1M TL alıyor. Üst banttaki rakamlar büyük case study sahibi olanlar için.

**Hangi sektörlerde FDE'ye ihtiyaç var?**
E-ticaret, lojistik, hukuk büroları, muhasebe firmaları, sağlık, eğitim, üretim, gayrimenkul. Yani süreç ağır, manuel iş yoğun, kişiye bağımlılık yüksek olan her sektör.

**Kod yazmadan FDE olunur mu?**
Evet. Bugün Claude Code ve modern AI agent'lar kodu kendileri yazıyor; senin işin ne istediğini net anlatmak ve sistem mantığını kurmak. Bizim Skool topluluğunda yıllarca kod yazmamış pek çok kişi şu an müşterilere agent kuruyor. Önemli olan kod ezberlemek değil, AI'a doğru tarif edebilmek.

**FDE rolünden başka role nasıl geçilir?**
En yaygın yollar: kendi AI ajansını kurmak, müşterinin CTO'su olmak, müşterinin şirketinde hisse alarak ortak olmak, kendi SaaS'ını kurmak. FDE pek çok yolun başlangıç noktası.

## Sonuç: Bu Yol Açıldı, Sıra Sende

AI çağının kazananı en iyi modeli yapan değil, en iyi modeli en doğru iş problemine en hızlı şekilde gömen olacak. Bu işi yapacak insanın adı Forward Deployed Engineer.

Türkiye'de bu rolün sayısı çok az ama talep çok yüksek. Yani bugün başlayan kişi 12 ay içinde önünde devasa bir pazar bulacak. 24 ay içinde fiyatını kendi belirleyecek konuma gelecek.

---

**FDE olup ilk retainer'ını kazanmak istiyorsan, doğru yerdesin.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Claude Code'la konuşurken verdiğin kararlar neden uçup gidiyor

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/karar-yakalama-hook/
Tarih: 2026-04-23

Bir gün fark ettim: aynı kararı üçüncü kez tartışıyordum.

Claude Code ile bir konu üzerine konuşmuştuk. Bir öneri gelmişti, "bu yola gitmeyelim" demiştik. Üç hafta sonra aynı öneri yeniden gündemdeydi. Claude hatırlamıyordu, ben tam olarak hatırlamıyordum. Halbuki karar alınmıştı. Ama hiçbir yere yazılmamıştı.

Bu deneyim bana Claude Code'un en gözden kaçan sorununu gösterdi: **hafıza disiplinsizliği**.

> **Kısa cevap:** Claude Code'da alınan kararlar otomatik kaydedilmez; oturum kapanınca uçarlar. İki küçük hook (SessionEnd + SessionStart) bu döngüyü kırar: oturum kapanınca karar yakalanır, bir sonraki oturum açılınca sana sunulur ve onayladıkların MD'ye işlenir. Kurulum 5 dakika, aylık maliyet 5 dolar civarı.

## Claude Code hafıza sistemi nasıl çalışıyor?

Claude Code'un bir memory sistemi var. `MEMORY.md` ve altındaki `.md` dosyaları her oturumda otomatik yükleniyor, Claude context'inde görüyor. Güçlü bir sistem.

Ama bir sorun var: bu sistem **manuel** çalışıyor.

Sen "bunu hatırla" dersen Claude yazıyor. Sen demezsen, Claude akıl ederse yazıyor. İki koşul da güvenilir değil. İnsan olarak biz unuturuz. Model, konuşmanın yoğunluğunda akıl etmeyebilir. Ve o an yazılmayan şey, ertesi gün yok gibi.

Birkaç haftalık kullanımdan sonra şu tablo ortaya çıkıyor:

- Strateji kararları MD'lerde yok
- Ortaklık/işe alım kararları MD'lerde yok
- Ürün yönü değişiklikleri MD'lerde yok
- Müşteri görüşmelerinden çıkan aksiyonlar MD'lerde yok

Kararın kendisi var. Konuşma transcript'inde duruyor. Ama işlenmemiş haliyle. Bir sonraki oturum başladığında Claude o transcript'i görmüyor. Yani karar pratik olarak silinmiş.

## Neden bu problem düşündüğünden daha ağır?

Kısa vadede bu sadece sinir bozucu: aynı soruyu iki kere sormak zorunda kalırsın. Uzun vadede daha ağır sonuçları var.

**Birinci sonuç: aynı tartışmayı tekrar açmak.** Üç hafta önce reddettiğin bir öneri yeniden masada. Claude sıfırdan değerlendiriyor, çünkü önceki bağlamı yok. Sen de yorgunsun, tam hatırlamıyorsun, ya tekrar reddediyorsun (iki emek harcamış oluyorsun) ya da bu sefer kabul ediyorsun (karar tutarsız hale geliyor).

**İkinci sonuç: birikimli bilginin oluşmaması.** AI ile 3 ay çalışıyorsun. 3 ay sonra Claude senin iş yöntemin hakkında ne biliyor? Sana kalmış. Sen disiplinli yazdıysan çok şey. Yazmadıysan sıfır. Halbuki 3 ay boyunca yüzlerce karar, tercih, "şöyle yapalım" demiş olabilirsin. Bunların hiçbiri birikmedi.

**Üçüncü sonuç: güven kaybı.** "Bu yardımcı aslında çok yetenekli ama beni tanımıyor" hissi. Oysa iş birlikleri tanıma üzerine kurulur. Bir insan yardımcın seni 3 ay sonra bilmeliydi. AI neden bilmesin?

Sorunun asıl boyutu, bunu manuel çözmenin mümkün olmadığında anlaşılıyor. Her karar sonrası "şunu şuraya yaz" demek, disiplinin yüzde yüz olmasını gerektiriyor. İnsan disiplinini yüzde yüze çıkarırsan, zaten iyi bir insan yardımcın var demektir. Otomasyona ihtiyaç yok.

Otomasyona ihtiyaç var çünkü insanız.

Benzer sistemleri kurmak istiyorsan [Claude Code'a özel slash komutları](/blog/claude-code-ozel-slash-komutlari) da iyi bir başlangıç noktası.

## Çözüm: iki hook, bir köprü

Claude Code'un hook sistemi var. Hook, belli bir olayda (oturum açılma/kapanma, dosya yazma, tool kullanımı) otomatik çalışan bir script. Model tetiklemez, sistem tetikler. Yani "akıl etmezse" ihtimali yok.

İki hook yazdım. Sistem şu şekilde çalışıyor:

**Birinci hook: SessionEnd.** Oturum kapandığında arka planda sessizce çalışıyor. Konuşmanın transcript'ini Haiku modeline veriyor ve tek bir soru soruyor: "Bu konuşmada konkret bir karar var mı?"

Haiku bakıyor. Brainstorm, soru, rutin iş varsa "NO" diyor. Gerçekten bir karar varsa ("şu projeye başlıyoruz", "şu deadline'a kadar yaparız", "bu yöntemden vazgeçtik" gibi) "YES" diyor ve kısa bir özet veriyor. Özet bir ara dosyaya yazılıyor, henüz MD'ye değil.

Maliyeti oturum başına yaklaşık 2 cent. Karar yoksa Haiku tek kelimeyle cevap veriyor, neredeyse sıfır maliyet. Karar varsa da çok ucuz.

**İkinci hook: SessionStart.** Yeni oturum açıldığında çalışıyor. Ara dosyayı kontrol ediyor. Eğer orada bekleyen karar varsa, içeriği Claude'un context'ine enjekte ediyor.

Claude oturumu senin ilk mesajınla başlatıyor ama o mesajı görmeden önce bir bilgiye sahip oluyor: "önceki oturumda şu kararlar alınmış, henüz MD'ye yazılmadı." Ve bu bilgiyle birlikte bir talimat: "kullanıcıya sor, onayladıklarını MD'ye işle, işlemi tamamlayınca ara dosyayı sil."

Sen oturumu açar açmaz şunu görüyorsun:

> Geçen oturumda şu kararlar tespit edildi:
> 1. X projesini Mayıs'a erteleyelim
> 2. Haftalık toplantıyı ikiye indirelim
>
> Bu kararları kaydedeyim mi? Hangi MD dosyalarını güncelleyeyim?

Sen "evet birincisini projects.md'ye işle, ikincisini workflow.md'ye ekle" diyorsun. Claude yapıyor, ara dosyayı siliyor. Sistem yeniden sıfır.

## İki hook arasındaki tasarım mantığı neden önemli?

Bu tasarım bana sonra çok şık geldi.

Birinci hook karar yakalıyor ama hiçbir şeyi bozmuyor. Yanlış bir karar tespit etse bile sadece bir ara dosyaya yazıyor, MD'lere dokunmuyor. Yani otomasyonun "karar sayma" hatası kalıcı bir zarar doğurmuyor.

İkinci hook seni aradan geçiriyor. Claude kendi kafasına göre MD'lere yazmıyor. Sana sorup onay alıyor. Yani son söz hep insanda.

Otomatik ama insan kontrolünde. İki aşırı uçtan da kaçınıyor:

- Sadece insan hatırlar (kırılgan, disiplinsiz)
- AI kendi kafasına yazar (kontrolsüz, hatalı karar yazabilir)

Ortası: AI öneriyor, insan onaylıyor. Bu bir iş birliği modeli aslında.

## Sistem kuruldu, hayat ne değişti

Sistemi kurduğumdan beri henüz uzun zaman geçmedi. Yine de birkaç gözlemi paylaşayım.

**Birincisi:** Oturum kapanırken "aman unutmayım şunu yazayım" stresi kalktı. Sistem yapıyor, ben bırakıp çıkıyorum.

**İkincisi:** Yeni oturum açtığımda Claude'un önceki kararları hatırlaması garanti. Ben konuşmaya başlayacağım ama Claude jet lag yaşamıyor.

**Üçüncüsü:** Aldığım kararları dışarıdan görebiliyorum. Ara dosya bir nevi "bu hafta neye karar verdik" dökümü oluyor. Pazartesi bakınca "aa şuna karar vermişiz" diyorum.

Ve bir dördüncüsü, belki en değerlisi: **daha rahat karar veriyorum**. Çünkü biliyorum ki kararım bir yerde kayıt altına alınacak. Hatırlamak benim sorumluluğum değil artık, sistemin.

## Büyük resim

İnsan + AI iş birliği bir süredir ilgilendiğim konu. Şu teze her geçen gün daha çok inanıyorum: **iyi bir AI ortaklığı sürekli öğrenme döngüsü gerektirir**.

Sürekli öğrenme ne demek? Her oturumun bir öncekinden daha iyi olması. AI'ın seni her gün biraz daha iyi tanıması. Aynı şeyleri açıklamamak. Aynı tercihi tekrar belirtmemek. Aynı kararı yeniden tartışmamak.

Bu kendiliğinden olmuyor. Sistem kurmak lazım. Hafızayı disipline etmek lazım. Unutmayı engellemek lazım.

İki hook'luk bu paket bu disiplinin küçük ama somut bir parçası. Tek başına yetmez. Daha büyük bir şey kurmanın başlangıcı gibi görüyorum.

Önümüzdeki haftalarda aynı pattern'i başka alanlara da uygulayacağım:

- Bug fix yakalama: "şu bug'ı şöyle çözdük" kalıbını tespit eden hook
- Haftalık digest: biriken kararları Pazar akşamı özetleyen otomasyon
- Agent başına hafıza: topluluk agent'ımın kararları ayrı, CFO agent'ımın kararları ayrı

Her biri aynı mantık: insan zayıf hafızasına köprü kur, sistem taşısın.

Daha fazla Claude Code ipucu için [Claude Code rehberi](/blog/claude-code-rehberi)'ne de göz atabilirsin.

## Denemek istersen

Script'ler + kurulum talimatı tek bir MD dosyasına topladım. Kullanımı basit: dosyayı indir, kendi Claude Code oturumuna ver, "bu dosyadaki kurulumu projemde yap" de. Claude gerisini halleder: iki script yaratır, `.claude/settings.json`'ı günceller, doğrulama yapar. 5 dakikada kurulum biter.

  
    
  
  Kurulum dosyasını indir

Aylık maliyet 5 dolar civarı (Haiku ucuz), kazancı ölçmesi zor ama hissetmesi kolay.

---

**Bu tür sistemleri kurmak güzel; asıl kazanç onları işine ve gelirine çevirdiğinde başlıyor.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Claude Code Nedir? Kurulum, Kullanım ve AI Ajan Rehberi (2026)

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/claude-code-rehberi/
Tarih: 2026-04-06

**Kod bilmeye gerek yok.** Claude Code'a Türkçe konuşarak ne istediğini söylüyorsun, kodu o yazıyor. Bu rehberde gördüğün her kod ekranını Claude yazdı - sen sadece yönlendirdin.

Claude Code, Anthropic tarafından geliştirilen bir **yapay zeka asistanı**. Onu diğer araçlardan ayıran şey, sadece kod yazması değil - tüm bilgisayarını kullanabilmesi.

Dosya okur, dosya yazar, terminal komutları çalıştırır, Git ile çalışır, API'lere istek atar, test koşturur. Sen sadece ne istediğini söyle, gerisini o halleder.

Bu rehberde Claude Code'un ne olduğunu, nasıl kurulacağını, yazılım projesi ve AI ajanları nasıl oluşturulacağını adım adım göstereceğim.

> **Kısaca:** Claude Code, Anthropic'in geliştirdiği bir yapay zeka CLI aracıdır. VS Code eklentisi veya terminal üzerinden çalışır; dosya yazar, komut çalıştırır, projeyi yönetir. Kullanmak için en az Claude Pro plan ($20/ay) gerekiyor - kurulum 5 adımda tamamlanıyor ve kod bilgisi şart değil.

## Claude Code ile Diğer AI Araçları Arasındaki Fark Nedir?

Piyasada birçok AI kodlama aracı var. Hepsi farklı seviyelerde çalışır:

- **GitHub Copilot** - Satır satır kod tamamlar. Yazarken yardımcı olur ama "projeyi kur" diyemezsin.
- **ChatGPT** - Kod üretir ama kopyala-yapıştır. Dosyalarını görmez, projeni bilmez.
- **Cursor** - Akıllı editör. İyi ama kendi ekosistemi var, terminal erişimleri sınırlı.
- **Claude Code** - Tüm sisteme erişir. Dosya yaratır, komut çalıştırır, proje yönetir. Gerçek bir asistan.

> Diğer araçlar "kod yaz" der, Claude Code "proje kur" der. Fikir aşamasından çalışan ürüne kadar tek başına götürür.

## Claude Code Kimler İçin Uygun?

- **Yazılımcılar** - Hızlı prototipleme, refactoring, test yazma, debug. 10x verimlilik artışı.
- **Girişimciler** - Teknik ekip olmadan MVP oluşturma. Fikri ürüne çevirme.
- **İçerik Üreticileri** - Otomasyon, veri analizi, içerik planlama ajanları kurma.
- **Öğrenciler** - Kodlamayı yaparak öğrenme. Gerçek projelerle pratik.
- **Herkes** - Teknik bilgi gerekmiyor. Türkçe konuşarak kod yazabilirsin.

## Claude Code Nasıl Kurulur? (Adım Adım)

Claude Code'u kullanmak için iki şey lazım: **VS Code** ve **Claude hesabı** (en az Pro plan).

### Adım 1: VS Code'u İndir

[code.visualstudio.com](https://code.visualstudio.com) adresinden ücretsiz indir. Windows, Mac ve Linux için mevcut. Zaten yüklüyse bu adımı atla.

### Adım 2: Claude Code Eklentisini Yükle

VS Code'u aç, sol taraftaki **Extensions** (eklentiler) ikonuna tıkla. Arama kutusuna **"Claude Code"** yaz. Anthropic'in resmi eklentisini bul ve **Install** butonuna bas.

### Adım 3: Hesabını Bağla (Authorize)

Eklenti yüklendikten sonra Claude Code paneli açılır. **"Subscribe"** veya **"Sign in"** butonuna tıkla. Tarayıcıda Anthropic sayfası açılacak - burada **"Authorize"** butonuna basarak VS Code'u hesabınla bağla.

> Henüz Claude hesabın yoksa önce [claude.ai](https://claude.ai) adresinden ücretsiz hesap oluştur, sonra bu adıma dön.

### Adım 4: Doğru Planı Seç

Claude Code'u kullanmak için **en az Pro plan** gerekiyor. Ücretsiz planda çalışmaz.

| Plan | Fiyat | Claude Code |
|------|-------|-------------|
| Free | $0 | Yok |
| Pro | $20/ay | Var - başlangıç için yeterli |
| **Max** | **$100/ay** | **Tavsiyem - 5x kullanım, Opus modeli** |

Pro ile başla, alış. Günlük limitine takılmaya başlarsan Max'e geç. Bir freelancer veya girişimci için Max planın maliyeti, kazandırdığı zamanla birkaç günde amorti olur.

### Adım 5: İlk Mesajını Yaz

Her şey hazır! VS Code'da Claude Code panelini aç (**Ctrl+L** veya **Cmd+L**) ve ilk mesajını yaz. Türkçe konuşabilirsin.

## İlk Komutlar Nasıl Yazılır? Prompt Örnekleri

Claude Code açtıktan sonra doğal dilde konuşarak çalışırsın. İşte başlangıç için örnekler:

- **Projeyi anlamak için:** "Bu klasördeki dosyaları incele ve projenin ne yaptığını özetle"
- **Sıfırdan proje:** "React ile basit bir todo uygulaması oluştur"
- **Debug için:** "Bu kodda neden hata alıyor olabilirim? Fix et."
- **Test için:** "Testleri çalıştır ve başarısız olanları düzelt"

### Etkili Prompt Yazma İpuçları

Claude Code'dan maksimum verim almak için prompt yazma şeklin çok önemli:

**1. Net ol, belirsiz olma**

Zayıf: *"Bir web sitesi yap"*

Güçlü: *"Next.js ile tek sayfalık bir landing page yap. Koyu tema, hero section, 3 özellik kartı ve bir CTA butonu olsun."*

**2. Bağlam ver**

Claude Code proje klasöründekileri otomatik görür. Ama ekstra bağlam verirsen daha iyi sonuç alırsın: *"Bu bir e-ticaret sitesi, müşteriler 25-35 yaş arası"*

**3. Adım adım iste**

Büyük bir şey istiyorsan parçala. Önce iskelet, sonra detay. Claude Code her adımda sana ne yaptığını gösterir, onay alır, devam eder.

### CLAUDE.md Dosyası ile Kalıcı Kurallar

`CLAUDE.md` dosyası oluşturarak projenin kurallarını, stilini ve tercihlerini kalıcı hale getirebilirsin. Claude Code her seferinde bu dosyayı okur ve ona göre davranır. Proje bazlı hafıza gibi düşün.

Daha gelişmiş kontrol için kendi [özel slash komutlarını da oluşturabilirsin](/blog/claude-code-ozel-slash-komutlari) - tekrarlayan görevleri tek bir komuta bağlamak iş akışını ciddi hızlandırır.

## Yazılım Projesi: Sıfırdan Landing Page

Şimdi gerçek bir proje yapalım. Bir SaaS ürününün landing page'ini sıfırdan oluşturacağız.

> Bu bölümde kod ekranları göreceksin - ama **hiçbirini sen yazmıyorsun**. Hepsini Claude yazıyor. Sen sadece Türkçe olarak ne istediğini söylüyorsun.

### Projeyi Başlat

```bash
mkdir saas-landing && cd saas-landing
claude
```

Sonra Claude Code'a söyle:

> "Next.js ile modern bir SaaS landing page oluştur. Koyu tema, hero bölümüyle başlasın. Başlık: 'İşini Yapay Zeka ile Büyüt'. Altında açıklama ve CTA butonu olsun. Türkçe yaz."

Tek bir prompt ile Claude Code şunları yapar:
- Next.js projesi oluşturur (TypeScript, Tailwind CSS dahil)
- 5 dosya yazar - layout, sayfa, 3 bileşen
- Koyu tema, gradient arkaplan, animasyonlar ekler
- Geliştirme sunucusunu başlatır

### İterasyon ile Geliştir

Landing page'i gördün ama birkaç şey değiştirmek istiyorsun? Devam et:

- *"Hero'daki başlık fontunu büyüt ve gradient yap. CTA butonuna hover animasyonu ekle."*
- *"Mobilde iyi görünmüyor, responsive yap."*
- *"Sayfayı Vercel'e deploy et."*

Her değişiklik için Claude Code ilgili dosyaları bulur, düzenler ve sonucu gösterir. Sen sadece geri bildirim verirsin.

> Claude Code her dosya değişikliği için senden onay ister. Neyi neden değiştirdiğini gösterir. Kontrolün her zaman sende.

## AI Ajanı Nedir ve Claude Code ile Nasıl Kurulur?

Bir web sitesi yapmak güzel. Ama ya Claude Code'a *"her gün sabah 9'da Instagram için içerik planı çıkar"* deseydin? Ya da *"yeni gelen her müşteriyi ara ve nitelendirmeyi yap"*?

İşte AI ajanları tam olarak bu. Belirli bir görevi otonom olarak yapan, kurallara göre çalışan, sonuçları raporlayan **dijital çalışanlar**.

### AI Ajanı Nasıl Kurulur?

Bir AI ajanı üç parçadan oluşur:

1. **AGENT.md** - Ajanın rolü, sorumluluk alanı, çalışma kuralları
2. **skills/** - Her beceri ayrı bir dosya: araştırma, planlama, yazma, yükleme
3. **outputs/** - Ajanın çıkardığı her şey: planlar, raporlar, analizler

```
agents/instagram/
├── AGENT.md              # Rol ve kurallar
├── skills/
│   ├── OUTLIER_RESEARCH.md  # Rakip analizi
│   ├── CONTENT_PLAN.md      # Haftalık plan
│   ├── CAPTION_WRITER.md    # Metin yazma
│   └── UPLOAD.md            # Otomatik paylaşım
├── config/
│   └── competitors.txt      # Takip edilen hesaplar
└── outputs/
    └── daily/               # Günlük çıktılar
```

Her ajan bir klasör. İçinde AGENT.md, skills/ klasörü ve outputs/ klasörü var. Bu kadar. Karmaşık framework yok, veritabanı yok, Docker yok. Sadece dosyalar.

> Aşağıdaki dosyaları da **sen yazmak zorunda değilsin**. Claude'a "bana bir Instagram ajanı kur" de, bu dosyaları o oluşturur.

### AGENT.md Nasıl Yazılır?

```markdown
# Instagram Ajanı

Sen bir Instagram içerik strateji uzmanısın.
Görev alanın:
- Rakip hesapları analiz et, outlier içerikleri bul
- Haftalık içerik planı oluştur
- Caption ve hook yaz
- Paylaşım zamanlama öner

## Kurallar
- Hedef kitle: AI ve otomasyon ilgilenen girişimciler
- Ton: Samimi, pratik, jargonsuz
- Her post için hook + value + CTA formülü kullan
- Çıktıları outputs/ altına tarihle kaydet
```

### Hangi Ajanlar Kurabilirsin?

Sınır yok. Her tekrarlayan görevi bir ajan haline getirebilirsin:

- **İçerik Ajanı** - Blog, sosyal medya, newsletter planlama ve yazma
- **Satış Ajanı** - Lead nitelendirme, takip e-postaları, CRM güncelleme
- **Araştırma Ajanı** - Rakip analizi, pazar araştırması, trend takibi
- **Finans Ajanı** - Gelir-gider takibi, fatura hatırlatma, vergi planlama
- **Sekreter Ajanı** - Günlük brifing, e-posta özeti, öncelik sıralama
- **Topluluk Ajanı** - Üye takibi, churn önleme, win-back kampanyaları

> İlk ajanını kurarken tek bir beceriyle başla. Örneğin sadece "haftalık içerik planı" yapan bir ajan. İşleyince yeni beceriler ekle.

Bu yapının nasıl iş modeline dönüştüğünü merak ediyorsan [Forward Deployed Engineer nedir yazısını oku](/blog/forward-deployed-engineer-nedir) - şirketlerin AI dönüşümünde ajanlarla nasıl çalışıldığını açıklıyor.

## Gerçek Hayatta Nasıl Görünüyor? 16 Ajanlı Workspace

Bu sistemi 6 aydır kullanıyorum. Tek başıma 16 ajan ve 100'den fazla beceriyle çalışıyorum:

| Ajan | Görev |
|------|-------|
| YouTube | Video konuları, scriptler, SEO |
| Content Repurpose | Video → tweet, reel, carousel |
| Instagram | Outlier araştırma, içerik planlama |
| Twitter | Tweet, thread, reply mining |
| Community | Skool topluluk yönetimi |
| Hey-Sales | Lead takip, sesli arama, CRM |
| Secretary | Günlük brifing, öncelik sırası |
| Course | Kurs içeriği, müfredat |
| CFO | Gelir-gider, vergi, nakit akışı |

### Tipik Bir Günüm

- **09:00** - "Günlük brifingimi hazırla" → Sekreter ajanı: e-postalar, takvim, öncelikler
- **10:00** - "YouTube için bu haftanın video konusunu belirle" → YouTube ajanı: trend analizi
- **11:00** - "Dünkü videoyu tweet thread'ine çevir" → Content Repurpose ajanı
- **14:00** - "Yeni gelen lead'leri nitelendir" → Sales ajanı: lead skorlama
- **16:00** - "Toplulukta churn riski olan üyeleri bul" → Community ajanı

### Sonuçlar

- **İçerik üretimi 5x hızlandı** - Eskiden bir YouTube videosu için 2 gün harcıyordum, şimdi scriptini 30 dakikada çıkartıyorum
- **Hiçbir lead kaybetmiyorum** - Satış ajanı her lead'i takip ediyor
- **Topluluk retention %82'ye çıktı** - Community ajanı risk olan üyeleri erken yakalıyor
- **Günlük 2 saat tasarruf** - Rutin işler otomatik, ben strateji ve içeriğe odaklanıyorum

> Bu sistem bir gecede kurulmadı. 6 ayda, her gün bir şey ekleyerek, deneyerek, iyileştirerek bu noktaya geldi. Sen de tek bir ajanla başlayabilirsin.

Bu ajanları freelance gelire veya ek iş koluna çevirmek istiyorsan [yapay zeka ile ek gelir rehberine bak](/blog/freelance-yapay-zeka-ek-gelir) - ilk müşteriye giden adımları orada anlattım.

## Hazır Ajan Şablonunu İndir ve Hemen Başla

Sıfırdan başlamana gerek yok. Sana **hazır bir agents klasörü** hazırladım. İçinde CLAUDE.md, örnek ajan yapıları ve beceri şablonları var.

**[Agents Başlangıç Paketini İndir (Google Drive)](https://drive.google.com/drive/u/4/folders/1tHQ1ErGCga2w6NaR6hTD-C8jlGatTXfI)**

### 3 Adımda Başla

1. **İndir ve bilgisayarına kaydet** - Linke tıkla, Google Drive'dan klasörü indir
2. **VS Code'da aç** - VS Code → File → Open Folder → Agents klasörünü seç
3. **Claude'a söyle, gerisini o yapsın** - Claude Code panelini aç ve söyle: *"Bu klasörü incele. Bana bir Instagram içerik planlama ajanı oluştur."*

Claude, CLAUDE.md'yi okur, yapıyı anlar ve sana özel ajanları kurar. Dosya yapısını, kuralları, becerileri - hepsini Claude halleder. Sen sadece ne istediğini söyle.

### Kaynaklar

- [Claude Code Resmi Sitesi](https://claude.ai/code)
- [Anthropic Dokümantasyonu](https://docs.anthropic.com)
- [Claude Code GitHub](https://github.com/anthropics/claude-code)

### Video Rehberler

Bu konuyu detaylı videolarımda da anlattım:

- [Claude Code ile Yapay Zeka Ajanlar - 43 Dakikalık Masterclass](https://www.youtube.com/watch?v=iTce_6aHfIs) - Kurulum, ajan yapısı, canlı demo, gerçek örnekler
- [OpenClaw'da 0 TL Harcamanın Yolu](https://youtu.be/8aixeZMx-KU) - Lokal modeller ve ücretsiz alternatifler
- [AI Otomasyonda Sektör Boşlukları](https://youtu.be/6qq0AiFaq0E) - Yapay zeka ile iş fırsatları

---

**Claude Code'u öğrenmek ilk adım. Şimdi onu işe, müşteriye ve gelire çevirme zamanı.**

İş Güç Yapay Zeka'da insanlar yapay zekayı sadece öğrenmiyor, onunla sonuç alıyor: işinde AI ile vazgeçilmez olup pozisyon ve gelir atlıyor, ilk danışmanlık ya da otomasyon müşterisini bulup aylık sabit gelire bağlıyor, kendi işini ajanlarla kurup büyütüyor. Girişimci olmana da kod bilmene de gerek yok - ne istediğini anlatırsın, ajanların yapar.

İçeride seni bekleyen: her hafta canlı yayın ve soru-cevap, hazır ajanlar ve şablonlar, ilk müşterine giden net bir sistem ve aynı hedefe yürüyen kaliteli bir çevre.

  İş Güç Yapay Zeka'ya katıl

---

# Merhaba Dünya - Neden Bu Blog'u Başlatıyorum

Kaynak: https://dorukyalcinsoy.com/blog/merhaba-dunya/
Tarih: 2026-03-31

Yeni sitemdeki ilk yazı bu.

Bir süredir yapay zeka alanında inşa ediyorum - Skool'da 120+ kişilik bir topluluk yönetiyorum, şirketlere AI dönüşümünde partnerlik yapıyorum, YouTube içerikleri üretiyorum ve her gün otomasyonlar gönderiyorum.

## Neden yazıyorum?

Bir tweet'e ya da YouTube videosuna sığmayan çok fazla fikrim, öğrendiğim şey ve hikayem olduğunu fark ettim. Bazı şeylerin daha fazla alana ihtiyacı var. Bir blog bunu sağlıyor.

İşte bekleyebileceğin şeyler:

- **Açık inşa** - gerçek rakamlar, gerçek zorluklar, gerçek kazanımlar
- **Yapay zeka ve otomasyon** - kullandığım araçlar, kurduğum iş akışları, keşfettiklerim
- **İş** - topluluk büyütmek ve AI dönüşüm projelerinden çıkardığım dersler
- **Sesli düşünme** - henüz tam oturmamış fikirler

## Sırada ne var

Düzenli yazacağım. Takip etmek istersen, sık sık göz at.

Haydi inşa edelim.