Bu yazıda yer alan geliştiricinin iki adet Max planı hesabı kullandığı, yetmediğinde ise ek kullanım için ayrıca ödeme yaptığı söyleniyor.
Videoda örnek alınabilecek çok sayıda kullanım yöntemi ve düşünce yer alıyor; göz atmanız faydalı olabilir!
Ben de Max kullanımının ilk dönemlerinde kotam artıyordu,
şimdi ise aynı anda birden fazla terminalde kullanıyor ya da çoklu ajan sistemi kurup
ayrı işi bile daha fazla token ve daha yüksek kaliteyi hedefleyen bir şekilde token tüketerek yapıyorum.
Evet, biraz artıyor.
Acaba Max planının kotasını tamamen kullanıyorsanız yapay zekayı nasıl kullandığınızı sorabilir miyim?
Ben yüzeysel kullandığım için mi, yoksa sadece az kullandığım için mi böyle oluyor, gerçekten merak ediyorum.
Kesinlikle, eskisine kıyasla fikirleri somutlaştırıp üretmek inanılmaz hızlandığı için heyecan verici oluyor.
Ancak herkes böyle bir yeteneğe sahip olursa, başkalarından daha üstün bir yetkinliğe sahip olduğumu nasıl kanıtlamam gerektiğini düşünüyorum.
Yapay zeka sistemleri neden öğrenmiyor ve bu konuda ne yapılmalı
Bilişsel bilimden otonom öğrenmeye dair dersler
Emmanuel Dupoux, Yann LeCun, Jitendra Malik https://arxiv.org/pdf/2603.15381
Kendi şirketlerindeki junior geliştiricilere WPF öğretmeye ne cesaretleri ne de niyetleri olmadığı için, React’i kabaca bilen geliştiricileri işe alıp doğrudan işe sürmüş olmaları gerekmiyor mu? Yıllardır işlevsel olmayan gereksinimleri bir kenara atmayı tutarlı biçimde sürdürdükten sonra, şimdi çıkıp sadece lafta kalan boş vaatler savurmanın hiçbir anlamı olmadığını düşünüyorum.
Postmortem formatında olsaydı en azından bir samimiyet gösterirdi; ama bu yazı bana yalnızca kamuoyunu yatıştırma çabası, boş tatlı sözler ve organizasyonda angarya işi üstlenmiş birinin istemeye istemeye yaptığı bir iş gibi görünüyor.
Geçmişte dot-com, blog ve SaaS furyalarında olduğu gibi, sayısız yapay zeka uygulaması ortaya çıkıyor ancak bunların çoğu gün yüzü görmeden yok olmaya mahkûm. Herkesin yapay zeka ile uygulama geliştirebildiği bir ortamda, belirgin bir farklılaşma yoksa uygulama biçiminin kendisi yakında anlamsız hale gelecek. Artık ihtiyaç duyulan işlevlerin yapay zeka tarafından anında üretilip sonra da atıldığı, 'görünmez yazılım' çağına giriyoruz.
Akıllı telefonların ilk dönemindeki uygulama geliştirme patlamasını hatırlayınca, bugünkü durum daha da netleşiyor. Artık yapay zeka geliştirmenin özü kodlama değil; fikir, tasarım ve icra kabiliyeti. Doğal olarak şirket içindeki 'geliştirici' tanımı da değişiyor. Ancak gerçekler acı. Şirketler yapay zeka aracılığıyla aşırı kısa süreli geliştirmeyi dayatıyor; geçmişte iki haftalık işi iki günde bitirmeyi talep ediyor. Geliştiriciler kişisel projelerdeki 'bir şeyler üretme eğlencesine' kapılabiliyor, ama iş olarak yazılım geliştirme çok daha ağır bir emek yoğunluğuna sürükleniyor. (Bu nokta bana 90'lardaki 'ofis otomasyonu' döneminde yaşanan aynı olguyu hatırlatıyor. Ofis otomasyonu işleri daha rahat ve hafif hale getirmedi; daha az insanla daha çok iş yaptırmanın aracı oldu...)
Son dönemde Çin’deki yapay zeka rüzgarı gerçekten çok güçlü. Model geliştirmeden uygulamalara kadar hem nicelik hem de nitelik açısından ABD ile başa baş, hatta yer yer daha ileride görünüyor. Benim öznel gözlemime göre ABD’deki başlıca yapay zeka birimlerinin kilit kadrolarının önemli bir kısmı Çin kökenli.
ABD şirketleri gizlilik, token maliyeti ve güvenlik sorunları nedeniyle temkinli bir tutum sergilerken, Çin nispeten daha agresif görünüyor. Kore’de ise KakaoTalk ile entegrasyon olması güzel olurdu, ancak Kakao’ya özgü güçlü güvenlik protokolleri ve kapalı ekosistem nedeniyle dışarıdan erişim pek kolay değil. Sonunda ya ekran tanıma yapay zekası üzerinden dolaylı otomasyon yöntemine gidilir ya da yapay zeka servisleri KakaoTalk’tan ayrı bir yolda ilerler diye düşünüyorum. Yapay zeka rüzgarı içinde modaya kapılıp araçları aşırı kullanmaktansa, sakin ve ölçülü biçimde karşılık vermek daha akıllıca görünüyor.
İşim için gerçekten faydalı bir Agentic Workflow
Bu yazıda yer alan geliştiricinin iki adet Max planı hesabı kullandığı, yetmediğinde ise ek kullanım için ayrıca ödeme yaptığı söyleniyor.
Videoda örnek alınabilecek çok sayıda kullanım yöntemi ve düşünce yer alıyor; göz atmanız faydalı olabilir!
Ben de Max kullanımının ilk dönemlerinde kotam artıyordu,
şimdi ise aynı anda birden fazla terminalde kullanıyor ya da çoklu ajan sistemi kurup
ayrı işi bile daha fazla token ve daha yüksek kaliteyi hedefleyen bir şekilde token tüketerek yapıyorum.
Giderek tek kişilik şirket kuran insanların bunu daha iyi değerlendirebileceği şekilde evriliyor gibi görünüyor.
office-hours eğlenceliymiş, benim de
hands-ondeneyimim var.Çeviri yazısıdır: https://rosetta.page/post/…
Evet, biraz artıyor.
Acaba Max planının kotasını tamamen kullanıyorsanız yapay zekayı nasıl kullandığınızı sorabilir miyim?
Ben yüzeysel kullandığım için mi, yoksa sadece az kullandığım için mi böyle oluyor, gerçekten merak ediyorum.
Kota kaldı mı?
Kesinlikle, eskisine kıyasla fikirleri somutlaştırıp üretmek inanılmaz hızlandığı için heyecan verici oluyor.
Ancak herkes böyle bir yeteneğe sahip olursa, başkalarından daha üstün bir yetkinliğe sahip olduğumu nasıl kanıtlamam gerektiğini düşünüyorum.
Hem Kiro’yu hem de Cursor’ı kullanan, fiyat/performans odaklı bir bakış açısından
Cursor’ın daha ileri seviye konularda daha iyi olduğunu düşünüyorum
Hızı da daha yüksek
Yapay zeka sistemleri neden öğrenmiyor ve bu konuda ne yapılmalı
Bilişsel bilimden otonom öğrenmeye dair dersler
Emmanuel Dupoux, Yann LeCun, Jitendra Malik
https://arxiv.org/pdf/2603.15381
Kendi şirketlerindeki junior geliştiricilere WPF öğretmeye ne cesaretleri ne de niyetleri olmadığı için, React’i kabaca bilen geliştiricileri işe alıp doğrudan işe sürmüş olmaları gerekmiyor mu? Yıllardır işlevsel olmayan gereksinimleri bir kenara atmayı tutarlı biçimde sürdürdükten sonra, şimdi çıkıp sadece lafta kalan boş vaatler savurmanın hiçbir anlamı olmadığını düşünüyorum.
Postmortem formatında olsaydı en azından bir samimiyet gösterirdi; ama bu yazı bana yalnızca kamuoyunu yatıştırma çabası, boş tatlı sözler ve organizasyonda angarya işi üstlenmiş birinin istemeye istemeye yaptığı bir iş gibi görünüyor.
Abonelik olduğu için yük gibi gelmiyor ama görmezden gelmek de mümkün görünmüyor.
Bir süre sonra buna da alışacağız. O zamanki ofis çalışanlarıyla bugünün ofis çalışanları arasındaki fark gibi.
Bir nebze olsun ipucu veriyor haha
Birim başına maliyet oldukça yüksek olacaktır
Ölü internet teorisi...
https://github.com/opgginc/opencode-bar adresini öneririm.
Geçmişte dot-com, blog ve SaaS furyalarında olduğu gibi, sayısız yapay zeka uygulaması ortaya çıkıyor ancak bunların çoğu gün yüzü görmeden yok olmaya mahkûm. Herkesin yapay zeka ile uygulama geliştirebildiği bir ortamda, belirgin bir farklılaşma yoksa uygulama biçiminin kendisi yakında anlamsız hale gelecek. Artık ihtiyaç duyulan işlevlerin yapay zeka tarafından anında üretilip sonra da atıldığı, 'görünmez yazılım' çağına giriyoruz.
Akıllı telefonların ilk dönemindeki uygulama geliştirme patlamasını hatırlayınca, bugünkü durum daha da netleşiyor. Artık yapay zeka geliştirmenin özü kodlama değil; fikir, tasarım ve icra kabiliyeti. Doğal olarak şirket içindeki 'geliştirici' tanımı da değişiyor. Ancak gerçekler acı. Şirketler yapay zeka aracılığıyla aşırı kısa süreli geliştirmeyi dayatıyor; geçmişte iki haftalık işi iki günde bitirmeyi talep ediyor. Geliştiriciler kişisel projelerdeki 'bir şeyler üretme eğlencesine' kapılabiliyor, ama iş olarak yazılım geliştirme çok daha ağır bir emek yoğunluğuna sürükleniyor. (Bu nokta bana 90'lardaki 'ofis otomasyonu' döneminde yaşanan aynı olguyu hatırlatıyor. Ofis otomasyonu işleri daha rahat ve hafif hale getirmedi; daha az insanla daha çok iş yaptırmanın aracı oldu...)
Son dönemde Çin’deki yapay zeka rüzgarı gerçekten çok güçlü. Model geliştirmeden uygulamalara kadar hem nicelik hem de nitelik açısından ABD ile başa baş, hatta yer yer daha ileride görünüyor. Benim öznel gözlemime göre ABD’deki başlıca yapay zeka birimlerinin kilit kadrolarının önemli bir kısmı Çin kökenli.
ABD şirketleri gizlilik, token maliyeti ve güvenlik sorunları nedeniyle temkinli bir tutum sergilerken, Çin nispeten daha agresif görünüyor. Kore’de ise KakaoTalk ile entegrasyon olması güzel olurdu, ancak Kakao’ya özgü güçlü güvenlik protokolleri ve kapalı ekosistem nedeniyle dışarıdan erişim pek kolay değil. Sonunda ya ekran tanıma yapay zekası üzerinden dolaylı otomasyon yöntemine gidilir ya da yapay zeka servisleri KakaoTalk’tan ayrı bir yolda ilerler diye düşünüyorum. Yapay zeka rüzgarı içinde modaya kapılıp araçları aşırı kullanmaktansa, sakin ve ölçülü biçimde karşılık vermek daha akıllıca görünüyor.
BM25 kelime odaklı bir arama olduğundan, galadbran'ın görüşü mantıklı görünüyor.