ai
QUERY = 'contents'; CATEGORY = 'ai' // 32 rows
SoC, AI Agent Mimarisinde Neden Kritik?
Separation of Concerns sadece bir yazılım prensibi değil, AI agent mimarisinin çökmesini veya ayakta kalmasını belirleyen temel tasarım kararı. Context sınırları, savunma katmanları ve protokol ayrımı.
KISS, AI Agent Çağında Neden Her Zamankinden Daha Geçerli?
Gartner'a göre agentic AI projelerinin %40'ından fazlası iptal edilecek. Neden? Gereksiz karmaşıklık. Kelly Johnson'ın 1960'larda tanımladığı KISS prensibi, AI agent mimarisinde klasik yazılımdan daha kritik bir role sahip.
Davranışsal Analitik ve AI/ML: Çok Kaynaklı Veri Füzyonu ile Tahminsel Modelleme Rehberi
GA4, Hotjar, Clarity ve PostHog verilerini BigQuery'de birleştirip AI/ML ile churn tahmini, UX friction tespiti ve kişiselleştirme gibi aksiyonlanabilir sonuçlar elde etme rehberi.
UCP Nedir? Google'ın Universal Commerce Protocol'ü ve E-Ticaret Ekosisteminin Dönüşümü
Google'ın UCP protokolü e-ticareti site-centric modelden agent-centric modele taşıyor. Conversion tracking, attribution, remarketing ve veri sahipliği üzerindeki etkileri.
AI Agent Protokolleri Rehberi: MCP, A2A, UCP, AP2, A2UI ve AG-UI
2026'da AI agent ekosistemini şekillendiren 6 açık protokol. Her birinin ne yaptığı, birbirleriyle ilişkisi ve pratik kullanım senaryoları.
AI Destekli Codebase Audit: Solo Girişimci İçin Production-Grade Yaklaşım
Solo girişimci olarak AI araçlarıyla enterprise kalitesinde codebase audit süreci. Guardrail'li AI destekli kodlama, 6 audit track ve Augmented CTO modeli.
AI Coding Agent'lar İçin Yaşayan Mimari Dokümantasyon: Araştırma, Yaklaşımlar ve Araçlar
Codified Context, AGENTS.md ekosistemi, C4 Model, Repomix, ADR'ler, Spec-Driven Development, Google Code Wiki. AI agent'lara mimari bağlam vermenin 11 farklı yaklaşımını araştırma bulgularıyla karşılaştırıyorum.
Hybrid Search: FTS5 + Vector + RRF ile Akıllı Arama Mimarisi
Keyword search tek başına yetersiz. Vector search de. İkisini Reciprocal Rank Fusion ile birleştirdiğinizde ne oluyor? dnomia-knowledge implementasyonu üzerinden hybrid search mimarisi.
Pre-injection vs MCP Tool Loop: AI Coding Agent'lar İçin Context Stratejileri
GrapeRoot context'i model başlamadan önce enjekte ediyor, CodeGraphContext MCP tool loop'u kullanıyor. Aynı repo, aynı model, aynı prompt'lar. Biri %31 daha ucuz çıkıyor. Mimari fark nerede? Benchmark verileri ve kendi sistemimle karşılaştırma.
Bir yapay zeka agent'ı 10 dakikada birine $187'a mal oldu. Monitoring araçları ne söylüyor, ne söylemiyor?
Prodüksiyondaki yapay zeka agent'larının sistemik bir kör noktası var: her şeyi trace edebiliyoruz ama hiçbir şeyi anlamıyoruz. Mevcut gözlemlenebilirlik araçları uçuş kaydedici, çarpışma önleme sistemi değil.
Hangi Dosyalarınızı Gerçekten Okuyorsunuz? Geliştirici Etkileşim Takibi
Bir haftalık çalışmada en çok hangi dosyalara baktığınızı biliyor musunuz? Hiç sonuç dönmeyen aramalarınız hangileri? Claude Code hook'larıyla etkileşim verisi toplayan, trace analytics ile örüntüleri ortaya çıkaran bir sistem ile kendi çalışmalarımdaki süreci izledim, veriler şaşırtıcı.
AI Coding Agent'lar İçin Context Engineering: Statik Dokümanlardan Yaşayan Ekosisteme
CLAUDE.md ve architecture.md yetmez. Semantik kod arama, bilgi tabanı, karar yönetişimi ve öğrenme döngüsünü birleştiren dört katmanlı context engineering ekosistemi. Gerçek proje deneyimiyle.
Domain-Spesifik Prompt Optimizasyonu: Knowledge Anchor Yaklaşımı
LLM'ler bilgiyi nasıl çağırır, generic prompt neden başarısız olur ve knowledge anchor'lar bu sorunu nasıl çözer? Structured prompting formatları, domain-spesifik optimizasyon adımları ve pratik Prompt Forge yaklaşımı.
Decision Gate v2: Çoklu AI ile Spec Tribunal
Bir AI'ın değerlendirmesi yeterli mi? Decision Gate framework'ünü birden fazla ve bağımsız AI ile eleştirel/yargısal modda çalıştıran açık kaynak Claude Code skill'i: /court. Gemini ve Kimi'yi jüri olarak ekleyin, rubber-stamp'i önleyin.
AI Agent'lar Dosya Düzenlerken Neden Hata Yapar? Pratik Stratejiler ve Testler
Claude Code, Cursor, Copilot gibi AI coding agent'ların dosya düzenleme stratejilerini 20 senaryoda test ettim. Sequential Edit'ten Unified Diff'e, hangi yaklaşım ne zaman işe yarar?