Ask HN: LLM'lerle neler yaptınız?

• LLM'leri kullanarak neler yaptığınızı soruyor
• Soruyu soran kişi
  • bir Chrome uzantısı geliştiriyor: YouTube videolarında sponsorluk bölümlerini atlamak için altyazıları okuyan bir özellik uyguladı
  • çeşitli programlama dillerinde fonksiyon çağrı zincirini açıklama deneyi yapıyor: MakeFile, Python ve Bash kullanarak LLM aracılığıyla açıklama deniyor
  • bir Telegram botu işletiyor: vergiyle ilgili yardım vermek gibi belirli komutları yerine getirmesi için prompt'lar ayarlıyor

[GN⁺]

Hacker News görüşü

• Satış yapmaktan hoşlanmayan bir kullanıcı, gerçek hayattaki gibi cold call pratiği yapılabilen, yapay zekayla konuşulan bir telefon numarası kurdu.

  • Bu yapay zeka satış görüşmelerini simüle ediyor.
  • Kullanıcı, yapay zekayla eller serbest görüşmenin faydalı olduğunu fark edip bunu genel amaçlarla da kullanmış.
  • Şu anda çevrimdışı, ancak stack ve dağıtım bilgilerini içeren kod GitHub'da mevcut.
  • Her şey 35 dolarlık bir Raspberry Pi üzerinde çalışıyor.

• Başka bir kullanıcı, büyükannesinin tariflerine dayanan bir yemek kitabını "yazmaya" yardımcı oldu.

  • Büyükannesinin 100. yaş günü için, babasının yıllar içinde topladığı 250 sayfadan fazla tarifi yeniden düzenledi.
  • Bazıları daktiloyla yazılmış, bazıları ise büyükannesinin el yazısıyla yazılmıştı.
  • Babası daktiloyla yazılmış tarifleri taradı, el yazısı tarifleri ise "dikte etti".
  • Taranmış tarifleri işlemek için Google OCR, biçimsiz tarifleri iyi düzenlenmiş Markdown formatına dönüştürmek için GPT-4 kullandı.
  • Yazım hatalarını ve Google OCR hatalarını başarıyla düzeltti.
  • İyi düzenlenmiş tüm metni Google Docs'a yapıştırdı ve görseller ekledi.
  • 250'den fazla tarif için görsel üretmek adına OpenAI görsel oluşturma özelliğini kullandı.
  • Özellikle Meksika yemeklerinde bazılarını elle kürate etmek gerekti.
  • Sonuçta kitap çok güzel göründü ve aile içinde dijital kopyalar dağıtılınca herkes çok etkilendi.

• Bir kullanıcı, OpenAI'ye HTTP POST API çağrıları yaparak macOS'ta işleri gerçekleştiren bir "stack" kurmak için Apple Shortcuts kullandı.

  • Her görev, kısayol ya da Alfred üzerinden Spotlight girdisiyle tetikleniyor.
  • YouTube URL'lerini özetlemek, metnin dilbilgisini ve stilini düzeltmek, sesle yazma yerine OpenAI Whisper kullanmak gibi çeşitli işlevler içeriyor.
  • Kullanıcı, LLM'i tekrar tekrar kullandığı bir görev fark ettiğinde bunu Apple Shortcut'a dönüştürüp iş akışına macOS özelliğiymiş gibi entegre ediyor.

• Başka bir kullanıcı birden fazla donanım + LLM projesi yaptı.

  • Gerçek Pokémon'ları tanıyan bir Pokédex yaptı.
  • Ofiste iyi yorumları filtreleyip yazdırıyor.
  • Eski bir interkom üzerine genel amaçlı bir sohbet asistanı kurdu.
  • Bu projeler özellikle faydalı olmasa da hepsi eğlenceli.

• Bir kullanıcı, kendi deneyimi ve becerileri hakkında soru sorulabilen etkileşimli bir özgeçmiş yapay zeka chatbot'u yaptı.

  • Backend'de Python FastAPI kullanıyor, özgeçmişi ve Soru-Cevap çiftlerini ChromaDB'de saklıyor, istek ve yanıtları OpenAI ve Airtable ile kaydediyor.
  • UI tarafında Sveltekit kullanıyor.
  • Kullanıcı şu anda başka araçlar da geliştiriyor ve Airtable yerine LangSmith kullanmayı planlıyor.
  • Bir Substack yazısı hazırlıyor; bu da marka inşasına yardımcı olmak için yürüttüğü #buildinpublic çabasının bir parçası.
  • Kullanıcı eylülden beri işsiz ve piyasa zor olduğu için yukarıdaki çalışmalara odaklanarak iş ya da sözleşmeli çalışma bulmayı umuyor.

• Başka bir kullanıcı, şehirler ve kasabalar çevresinde kendi kendine rehberli turlar ile çevrimiçi hazine avları oluşturma sürecini otomatikleştirmek istiyor.

  • Herkesin tur oluşturup satabileceği tam teşekküllü bir pazar yeri istiyor.
  • Tur oluşturma süreci çok zahmetli.
  • GPT-4'e yerel bilgileri verip soru ve çoktan seçmeli cevaplar yazdırıyor.
  • Frontend'de React Typescript, backend'de Linux üzerinde Net Core Web API, MySQL, EF Core ve GPT4 ile Stripe entegrasyonlarını kullanıyor.
  • treasuretours.org üzerinde barındırılıyor.
  • Maliyet nedeniyle şu anda sadece süper kullanıcılar yapay zeka araçlarına erişebiliyor, ancak kısmen yapay zeka tarafından üretilmiş hazır avları denemek mümkün.

• Bir kullanıcı bir ürün yapmaya başladı ama sonunda LLM tabanlı ürünler için bir geliştirme platformu yaptı.

  • Başlangıçta bir hisse analizi aracı yaptı. Kullanıcı karşılaştırmak istediği şirketleri ve zaman aralığını doğal dille yazıyor, ardından hisseler grafikte gösteriliyor.
  • Geliştirme sırasında kendine özgü zorluklar fark etti ve ürünü piyasaya sürmek yerine geliştirme platformuna yöneldi.
  • Kullanıcı girdisi üzerinde görev gerçekleştirmek ve backend'in çalışabileceği JSON çıktısı üretmek için 'LLM structured tasks' kullanıyor.
  • Prompt'lar kırılgan ve prompt ya da model yapılandırmasındaki küçük değişikliklerde bile kolayca bozuluyor.
  • Bunu çözmeye yardımcı olmak için, tüm girdi koleksiyonunda prompt sürümlerini ve model yapılandırmalarını test eden bir platform geliştirdi; böylece geliştirme sırasında sorun çıkmıyor.
  • promptotype.io adresinden görülebilir.

• Bir ekip, LLM tabanlı çeşitli veri araçları geliştiriyor ve ana ürünlerini yeniden markalayıp yayına alma sürecinde.

  • sketch, datadm, julyp gibi çeşitli araçlar ve ürünler geliştiriyor.
  • Farklı stack'ler ve araçlar kullanıyorlar; kendi araçlarını da yaptılar, ancak son dönemde mantığı doğrudan kendileri yazıp ürüne uyguluyorlar.
  • Ana ürünün kodu bir next uygulamasında ve Vercel üzerinde dağıtılıyor.

• Bir kullanıcı, kod üretimi için bir bot da dahil olmak üzere çeşitli şeyler geliştirdi.

  • Şu anda yapay zeka destekli bir deneme mülakatı üzerinde çalışıyor. LeetCode hazırlığından hoşlanmıyor ve etkileşim yoluyla daha iyi öğrendiğini düşünüyor.
  • comp.lol, yapay zeka yönlendirmeli deneme kodlama mülakatları sunuyor. Alfa test kullanıcıları arıyor; her şey ücretsiz katmanda çalıştığı için yükleme yavaş olabilir.

• Başka bir kullanıcı, ilk eleme yapan, aday bilgilerini toplayan, rolle ilgili soruları yanıtlayan ve çeşitli davranışsal mülakat soruları soran bir yapay zeka işe alım asistanı yaptı.

  • Bunu Vercel ve OpenAI kullanarak bir günde geliştirdi.
  • Google login ayarını yapmak en zor kısımdı.
  • Onlarca aday kullandı; çok zaman kazandırdı ve sohbetlere öncelik vermeye yardımcı oldu.
  • Dün bununla ilgili kısa bir yazı yazdı.