ARŞİV
QUERY = 'contents'; TYPE = 'all' // 174 rows
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.
Living Architecture: AI Coding Agent'lar İçin Yapılandırılmış Mimari Dokümantasyon
README.md kullanıcıya, CLAUDE.md agent'a talimat verir, ADR'ler kararları kaydeder. Peki projenin gerçek yapısını kim anlatır? architecture.md bu boşluğu dolduran, proje büyüklüğüne göre ölçeklenen açık kaynak bir template.
Hetzner + Coolify Hardening Checklist: Savaş Alanından Çıkan Rehber
Hetzner VPS üzerinde Coolify ile 4 proje deploy ettikten sonra öğrendiğim güvenlik, networking, Docker ve operasyon best practice'leri. Her madde gerçek bir sorundan çıktı.
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.
Hetzner + Coolify ile 4 Projeyi Self-Host Ettim: Anlatılmayanlar
Coolify ve Hetzner ile self-hosting ucuz ve kolay görünüyor. 4 projeyi deploy ettikten sonra yaşadığım güvenlik uyarıları, zorunlu göçler ve gizli maliyetleri paylaşıyorum.
Decision Gate: Vibe Coding'in Eksik Parçası
AI hızlı kod üretir ama her kabul bir karardır. Stage-Gate konseptinden uyarlanan 8 kriterlik Decision Gate framework'ü ile AI-assisted geliştirmede teknik kararları sistematize edin.
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.
Meta Pixel Olayları ve Advanced Matching Parametreleri (em, ph, fn, ln) Rehberi
Meta Pixel standart olayları, Advanced Matching parametreleri (em, ph, fn, ln, ct, st, zp), Conversions API deduplication ve Consent Mode kurulumu. E-ticaret tracking için 2026 pratik rehberi.
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.
Crontab, Cron Job ve Modern Zamanlanmış Görevler
Crontab temellerinden systemd timer'lara, Cloudflare Workers Cron Triggers'dan Inngest'e, AI agent heartbeat pattern'dan MCP entegrasyonuna uzanan kapsamlı bir zamanlanmış görev rehberi.
rsync, Güvenlik Açıkları ve Modern Dosya Senkronizasyonu
rsync'in temellerinden 2025 güvenlik açıklarına, modern flag'lerden rclone ve Syncthing gibi alternatiflere, AI/ML iş akışlarında dosya senkronizasyonuna uzanan kapsamlı bir rehber.
wget, Wget2 ve Modern Dosya İndirme
wget'in temellerinden Wget2'nin çok kanallı yapısına, HTTP/2 desteğinden TLS 1.3 güvenliğine, bot koruma stratejilerinden curl karşılaştırmasına ve Python subprocess entegrasyonuna uzanan kapsamlı bir rehber.
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.