ARŞİV
QUERY = 'contents'; TYPE = 'all' // 174 rows
Yapay Zeka Ajanı Güvenliği: Claude Code için 5 Katmanlı Savunma Sistemi
Yapay zeka kodlama ajanları **home directory**'nizi silebilir, veritabanınızı temizleyebilir ve bulut sunucularınızı sormadan yok edebilir. Gerçek olaylardan, akademik araştırmalardan ve 29 takip edilen hatadan yola çıkarak oluşturulmuş pratik bir 5 katmanlı savunma sistemi.
AI Pair Programming: Coffee Debt, Hata Takibini Oyunlaştırmak
Yapay zeka kodlama asistanları hata yapıyor. Edit komutu eşleşmiyor, bash scripti çöküyor, kullanıcı düzeltme yapıyor. Önemli olan hatalara sinirlenip sinirlenip enerji harcamak değil, onları kayıt altına alıp pattern çıkarmak. Coffee Debt sistemi tam olarak bunu yapıyor.
AI Pair Programming: Context Yönetimi
Claude Code'un context penceresi sınırlı ve autocompact beklenenden erken tetikleniyor. Compact disiplini, oturumlar arası köprüler, PostCompact hook'ları ve SkillReducer ile context'i nasıl canlı tuttuğumu anlatıyorum.
AI Pair Programming: Guardrails (Koruma Katmanları) ve Değerlendirme
Yapay zeka kodlama asistanına güven, sınırlamalarla inşa ediliyor. Tehlikeli komut engelleme, config koruması, build gate, 8 kriterli karar mekanizması ve adversarial doğrulama. Yapay zekanın asla yapmaması gereken şeylerin ve her kararın nasıl değerlendirildiğinin teknik detayları.
AI Pair Programming: Öğrenme Pipeline'ı, Hatadan İçgüdüye
Yapay zeka kodlama asistanı aynı hatayı tekrarlıyor. Missing import, type mismatch, dosya bulunamadı. Her seferinde aynı düzeltme. Öğrenme pipeline'ı bu hataları otomatik olarak yakalıyor, biriktiriyor ve bir sonraki oturumda context'e enjekte ediyor. Sonuç: aynı hata giderek daha az tekrarlanıyor.
dataLayer Nasıl Çalışır? GTM, gtag.js ve Consent Mode'un Ortak Katmanı
dataLayer yalnızca Google Tag Manager'a özel değil; gtag.js ve Consent Mode V2 de aynı nesneyi kullanır. Initialization order hatalarının neden veri kaybına yol açtığını ve push() ile array tanımı arasındaki farkı ele alıyoruz.
Funnel Analizi: Dönüşüm Problemlerini Görselleştirmek ve Teşhis Etmek
Funnel grafiği tek başına problemi göstermez. Kırılım noktalarını doğru teşhis etmek için funnel modellerini, GA4 Funnel Exploration özelliklerini ve yaygın analiz hatalarını bilmek gerekiyor.
Dönüşüm Oranı: Doğru Hesaplama, Yaygın Hatalar ve Optimizasyon
Blended dönüşüm oranı yanıltıcıdır. Trafik kaynağı, cihaz ve funnel aşamasına göre segmente etmeden hesaplanan CR gerçek performansı göstermez.
Müşteri Durumları: CRM'de Doğru Tanımların Attribution ve Tahminleme Üzerindeki Etkisi
Lead, MQL, SQL, active, churned. CRM'deki müşteri durumu tanımları yanlış yapılandırıldığında attribution bozulur, tahminleme yanıltır. Doğru yapılandırma rehberi.
Müşteri Yolculuğu: Lineer Funnel'dan Döngüsel Modele Geçiş
Geleneksel funnel müşterinin satın alma sonrası davranışını kapsamaz. McKinsey CDJ modeli, loyalty loop kavramı ve journey mapping ile müşteri deneyiminin tamamını haritalamak mümkün.
Claude ile Pair Programming: Pratikte Şekillenen Bir Çerçeve
53 takip edilen hata, 10 kahve borcu ve haftalarca süren deneme yanılma. Yapay zeka kodlama ajanıyla sürdürülebilir çalışmanın nasıl göründüğünü, hangi altyapının neden gerektiğini ve bu çerçevenin pratikte nasıl oturduğunu anlatıyorum.
GA4 E-Ticaret Etkinlikleri: dataLayer ile Eksiksiz Uygulama Rehberi
GA4 e-ticaret etkinliklerini dataLayer ile nasıl uygulayacağını, ecommerce nesnesini nasıl temizleyeceğini ve GTM yapılandırmasını adım adım öğren.
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.
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.
Rage Click Gördün, Peki O Kullanıcı Satın Aldı mı? Clarity + GA4 + LLM ile Frustrated Buyer Analizi
Microsoft Clarity frustration sinyallerini GA4 BigQuery verileriyle birleştirip LLM ile analiz ederek 'frustrated but converted' ve 'frustrated and churned' segmentlerini ayırt etme rehberi.