Derdini anlatamayan vibecoder arkadaşlar, frontend bilmeyen backend'ciler. Hayır öyle demek istemedim, ben onu istemiyorum, verdiğim ekran görüntüsüne göre yap. Bir prompt'ta bu cümleler ile vakit kaybetmeyin.

IBM'in bu videosundaki 7 agent'lık orkestrasyon örneğine dikkatli bakın. CRM, ürün kataloğu, fiyatlandırma, hukuk... Bunları birbirine bağlayan şey bir graph.

10 yıldır yazılım sektöründeyim, bana bile çok iyi geldi. AI yüzünden unuttuğum birçok şeyi hatırlattı. Ekmeğini usage olarak yiyorum.

AI ile 3 haftada bitirdiğim projeye dönüp bakınca kendi verdiğim mimari kararları hatırlamıyorum. Hafta sonu bi repo denk geldi, Archify. Hemen 3-4 projeye kurdum.

İnternetten bulduğun bir skill'i agent'a kurmak, tanımadığın birinin script'ini kendi makinende çalıştırmak demek. Nvidia bunun için skillspector'ı açık kaynak yaptı. Skill'i kurmadan önce tarıyor, prompt injection, veri sızdırma ve sıkıntılı kodları arıyor.

llms.txt'yi botlar neredeyse hiç okumuyor. ChatGPT forumlardan kaynak göstermeyi bıraktı. AI Overviews artık ticari aramaların %87'sinde çıkıyor. Son üç ayın GEO notlarını tek yazıda topladım.

Bu duyuru küçük görünüyor ama bence yön değiştiren türden. Şimdiye kadar agent'lar sadece API'si olan yazılımlarla çalışabiliyordu. İşin çoğu da zaten bunun dışında kalıyordu.

Agent'ın yavaş ve pahalı çalışmasının en büyük sebebi model değil, tool'ları tek tek çağırması. Her çağrıda model yeniden düşünüyor ve her sonuç context'i biraz daha dolduruyor.

Agent'a ne kadar model yığarsan yığ, eval yoksa bi yere varamıyorsun. Elvis güzel demiş, eval'leri agent'lara yazdırmayın, bu işte oldukça kötüler.

Agent'ın bitti dediği işle gerçekten biten iş arasında bazen koca bir boşluk oluyor. Claude Code için gördüğüm basit bir çözüm var: CLAUDE.md dosyasına bir definition of done bölümü eklemek.