Olmasını İstediğim 28 Yapay Zeka Aracı

 (sharif.io)
19 puan yazan GN⁺ 2025-10-02 | 2 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Eylül 2025 itibarıyla Claude Opus 4.1, GPT-5, Nano Banana gibi güçlü yapay zeka modellerinin ortaya çıkmasıyla yazılım geliştirmede altın çağ başladı
  • Mevcut yapay zeka ortamını arka plan alarak, gerçekte var olmayan ama olmasını istediğimiz 28 yenilikçi yapay zeka aracı öneriliyor
  • Önerilen fikirler kişisel üretkenlik, kod geliştirme, sağlık, içerik üretimi gibi çeşitli alanları kapsıyor
  • Ortak olarak vurgulanan özellikler, bağlam farkındalığı, kullanıcıya uyarlama ve otomatik öğrenme ile geri bildirim döngüleri üzerinden iyileştirme yeteneği
  • Günümüzdeki genel amaçlı ajanlar yerine, özelleşmiş tek amaçlı yapay zeka ajanları ve bunların takas edilebileceği bir pazaryeri fikri öneriliyor

Önerilen 28 yapay zeka aracı

1. Nano Banana tabanlı kamera uygulaması

  • Sıradan iPhone fotoğraflarını Leica ile çekilmiş gibi dönüştüren uygulama

2. Light/dark mode otomatik ekleme ajanı

  • Tüm frontend projelerine light mode, dark mode ve özel tema desteğini otomatik ekler
  • Vizyon kullanarak UI değişikliklerini kontrol eder ve render edilmiş UI temelinde iteratif düzeltmeler yapar

3. Obfuscation uygulanmış kodu decompile edip debug eden ajan

  • Minify edilmiş kodu okunabilir bir kod tabanına decompile eder ve debug eder
  • Güçlü bir kod-debug döngüsü gerekir

4. Strong uygulaması ile ChatGPT hibriti

  • Model, egzersiz verilerine erişerek iyileştirme önerileri ve koçluk sunar
  • Setler arasındaki süre dahil ayrıntılı bağlamı bilen bir modelle sohbet edilebilir

5. Tavsiye motoru

  • Tarama geçmişini analiz ederek en uzun süre okunan blog yazılarını veya makaleleri tespit eder
  • Her gece web’i tarayıp okunması gereken içerikleri bulur ve sabah link özeti sunar
  • İyi/kötü önerilere dair geri bildirimle ertesi günün özetini iyileştirir

6. Kalori takibi için sohbet uygulaması

  • Beslenme veritabanı temelli bir sohbet uygulaması
  • Yemek kaydı için gereken bilişsel çabayı en aza indirir

7. Uzun biçimli içerik yazımı için minimalist uygulama

  • Model pasajları vurgular ve kenar boşluklarına yorum bırakır
  • Farklı "persona"lar ayarlanarak yazılanlar gözden geçirilebilir

8. Uzman yapay zeka ajanı oluşturan ajan

  • "Bana bir kod decompile ajanı yap" gibi görev açıklamaları alıp aşırı özelleşmiş ajanları otomatik oluşturur

9. Minimalist e-kitap okuyucu

  • E-kitap okurken pasajlar vurgulandığında model yan tarafta daha derin açıklamalar sunar
  • Yazarın personasını benimser
  • Ayrı bir sohbet örneği değil, kitabın uzantısı gibi hissettirmelidir

10. Günler boyunca akıl yürüten Deep Research ajanı

  • Son derece karmaşık sorgular alabilir
  • Yüzlerce alt ajan üretip 3 gün boyunca akıl yürüttükten sonra yanıt döndürür

11. Paint-by-number film yapım uygulaması

  • Kısa film fikirleri için beyin fırtınası yapar ve model ayrıntılı bir storyboard oluşturur
  • Kullanıcının tek yapması, her storyboard sahnesini akıllı telefonuyla çekmektir
  • Film yapımı için yardımcı tekerlekler işlevi görür

12. Ekran kaydı ve semantik özet uygulaması

  • Yerel model kullanarak bilgisayarda her gün yapılan işlerin ayrıntılı semantik özetini üretir
  • Sohbet uygulamasına bağlam olarak verilir: "Dün kime cevap yazmayı unuttum?"
  • Rewind bir yıl kullanıldı ama beklendiği kadar faydalı değil

13. Twitter/X/YouTube için semantik filtre

  • "Beni öfkelendirme ihtimali olan tweet’leri gizle" gibi açık uçlu filtreler yazılabilir
  • Öfke tetikleyen içerikleri akıştan kaldırır
  • Akışımızı şekillendirerek kendimizi de şekillendiriyoruz

14. Niş konular için kişiselleştirilmiş müfredat oluşturan ajan

  • "İlerlemenin bilimi hakkında bildiğimiz her şeyi öğrenmek istiyorum" gibi istekler
  • Web’de kişiler, bloglar, YouTube videoları, denemeler ve ders kitapları arar
  • Tüm içeriği okuyup başlangıçtan uzmana uzanan bir müfredat sunar

15. Gerçekten iyi bir kitap tavsiye motoru

  • Önce geçmişte okunanlar, hedefler ve sevilen okuma türleri hakkında bir quiz yapar
  • Yeterince bilgi edinince başka ajanlar, kullanıcının ana ajanın önerileri hakkında ne düşüneceğini simüle eder
  • Yalnızca çok yüksek ihtimalle keyif alınacak kitapları öne çıkarır

16. TikTok ve Instagram Reels için semantik arama motoru

  • Kısa biçimli videoların içinde sıkışmış yararlı bilgilere erişim sağlar
  • Sorgulanabilir arama işlevi gerekir

17. Uyku fitness uygulaması

  • Apple Watch (kalp atış hızı, VO₂), Eight Sleep, Oura Ring ve egzersiz uygulaması verilerini birleştirir
  • Uyku ve toparlanmayı iyileştirmek için pratik öneriler sunar
  • Proaktif olarak mesaj atar: "Bu hafta HRV’niz düştü, fazla antrenman yapıyor olabilir misiniz?"

18. Büyük ölçekli component kütüphanesi

  • Sohbet arayüzü içinde render edilecek şekilde tasarlanır
  • Mevcut kütüphanelerde primitive’ler fazla düşük seviyede kalıyor
  • Özelleştirmeden çok yüksek seviyeli widget’lara öncelik verir

19. Apple Watch için minimalist sesli asistan

  • Siri için fazla karmaşık ama ChatGPT için uygun sorular
  • Birkaç kelimelik kısa yanıtlar verir

20. Önerilen okuma listesi sunan yazma uygulaması

  • Yazılmakta olan konu için web’de arama yapıp işe yarayacak kaynaklar listesi oluşturur
  • Yazma uygulaması kullanıcının yerine yazmamalıdır

21. Koşu uygulaması

  • Kişiselleştirilmiş plan oluşturur, koşu temposunu ve kalp atış hızını takip eder
  • Gerçek verilere dayanarak antrenman programını yinelemeli olarak ayarlar

22. Nano Banana fotoğraf düzenleme süper uygulaması

  • Prompt yazmadan yüzlerce şablon sunar
  • Farklı saç stilleri denemek, partnerinizle çocuğunuzun nasıl görüneceğini tahmin etmek, sizi The Rock gibi göstermek gibi işler yapar

23. Same.energy tarzı YouTube video araması

  • Bir URL girildiğinde benzer havadaki videoları bulur
  • Mevcut YouTube algoritması yalnızca ortalama kullanıcının etkileşimini en üst düzeye çıkarmaya odaklanıyor

24. Çocuklar için Sony Walkman tarzı cihaz

  • LLM’e soru sorulabilen önce ses yaklaşımına sahip cihaz
  • Açıklamaya odaklanır ve hiç ekranı olmayan bir cihazdır
  • Offline-first olması daha da iyi olur

25. Biyografi arama motoru

  • Mevcut sorunlar, hayat evresi, alan gibi konulara dair anket tabanlı sorgular
  • Tarihteki büyük kişilerin biyografi/otobiyografilerinde benzer durumları ele alan bölümleri sonuç olarak sunar

26. Ekran kaydıyla içerik tüketimini denetleyen ajan

  • Bilgisayar ve akıllı telefon kullanımını gözlemler
  • Her gün tüketilen içeriği denetler
  • Screen Time yeterince spesifik değil
  • Tüketilen token’ların gerçek besin değerini anlamak gerekiyor

27. Niş işler için yapay zeka ajanları pazaryeri

  • Genel amaçlı ajanlardan çok, belirli kullanım senaryoları için tasarlanmış ajanlar daha iyi olabilir
  • San Francisco’da kiralık daire bulmak gibi niş işler için aşırı özelleşmiş ajanlardan oluşan bir katalog
  • Web veya API üzerinden kullanılabilen on binlerce ajana ihtiyaç var

28. Ünlü yazarlardan eleştiri isteme özelliği

  • "Hemingway bu blog yazısı hakkında ne derdi?"
  • Onun kafasını karıştıran ve hoşuna giden kısımları tespit eder

İlgili okumalar

2 yorum

 
shakespeares 2025-10-07

2 ve 3. maddelerin gerçekten otomatik olması harika olurdu.
Sanırım tek tek sürekli eklemenin can sıkıcı olduğu tekrarlı işlerden biri.
 
GN⁺ 2025-10-02
Hacker News görüşü

  • “24. Çocuklara LLM’ye soru sorabilecekleri Sony Walkman tarzı bir cihaz vermek” konusunda gerçekten çok dikkatli olunması gerektiğini düşünüyorum

    • AGI olmadığı sürece, çocuğun duyacağı yanıtların çoğu çok doğru olacaktır ama çok az sayıdaki yanlış yanıt ya da ince yanlış anlama bile çocuğun öğrenme yolculuğu üzerinde yıkıcı etki yaratabilir
    • Diyelim ki tamamen kusursuz bir LLM var ve hiç hata yapmıyor; yine de sonuç olarak başkalarıyla iletişim kurma ihtiyacı azalacağı için iş birliği becerilerini geliştirme fırsatı da azalır
    • Ebeveyn açısından bakınca kısa bir mola istemek anlaşılır ama çocuk her zaman anında cevap veren bir cihazı tanırsa, birlikte yanıt ararken geçirilen o değerli bağ kurma zamanı ortadan kalkar. Çocuk ebeveynden giderek uzaklaşabilir. Çocuğa hangi değerlerin aktarılacağını düşünmek gerekir
    • Böyle bir sistemi çocuğuna veren ebeveyn, kendi dünya görüşü ve değerlerinin o sisteme düzgün biçimde yansıtıldığı varsayımıyla hareket eder. HN’deki ebeveynler bilim merkezli bir bakışa sahip olabilir ama başka ülke/bölgelerde o cihaz siyasi, dini ya da kültürel propaganda aracına dönüşebilir. Böyle bir aracın beyin yıkama silahı olarak kötüye kullanılma riski büyük

    • Okuldaki öğretmene sormaktan çok daha iyi sonuçlar alınabileceğini düşünüyorum

    • İki gün önce ChatGPT’den altı yaşındaki bir çocuğun anlayabileceği şekilde basamak değeri sistemi (place-value system) açıklamasını istedim. Ama basamak değeriyle rakamın değerini karıştırıp yanlış bir açıklama verdi. Ben hatayı fark ettim ve ChatGPT özür diledi ama çocuk doğrudan sorsaydı bu hatayı fark etmezdi.
      Çocuğumun böyle bir cihazdan gelen ne kadar çok yanlış bilgiyi gerçek sanarak kabul edeceğini düşünüyorum

    1. maddeyle ilgili olarak, birkaç hafta önce bunu iOS Shortcut ile kendim yapmıştım

    Apple Watch için minimal bir sesli asistan. Siri ile karmaşık sorular sormak zor ama ChatGPT için sorun değil. Yanıtları 150 karakteri aşmayan kısa ve öz cümleler olarak alıyorum
    Dictate Text eylemiyle sesi alıp OpenAI API’ye gönderiyorum ve aşağıdaki gibi bir sistem istemi kullanıyorum
    “CRITICAL: Yanıt yalnızca iOS push bildirimi veya saat ekranında gösterileceği için, 150 karakterin altında ve öz cevap ver. Markdown kullanma, sadece düz metin kullan. Mümkün olan en az ama zarif sözcük dağarcığı ve noktalama kullan.
    Kullanıcı yanıt üzerine ek soru soramaz. Tek seferde tek cümleyle yanıt ver; gerekirse soru hakkında varsayım yap ama varsayım yanlışsa kullanıcı tekrar sormak zorunda kalır.”
    Oldukça iyi çalışıyor. En büyük dezavantajı yanıtın gelmesinin 5–20 saniye sürmesi. Ama soruyu göndermek neredeyse anlık olduğu için (ayrı bir uygulama açmak gerekmiyor) bundan oldukça memnunum

  • Pek çok fikirde/makalede hissettiğim şey, insanların LLM hakkında “thinking with portals” yaklaşımıyla düşünmediği. Elimizde “portal gun” düzeyinde bir teknoloji varmış gibi davranılıyor (çünkü öyle pazarlanıyor), ama sanki onu sadece daha iyi bir kapı olarak kullanıyoruz

    • LLM’nin yapabildiği şey sonuçta mantıksal olarak bağlantılı metin genişletmek. Uygulama alanı geniş ama pratikte gelişmiş bir metin editörünün ötesine geçmek zor. Mesela bunu video düzenlemede kullanmak istiyorsanız, bir betik dili oluşturmanız ve editörle özellik eşzamanlaması yapmanız gerekir. Adobe gibi büyük şirketler için personel başına değeri belirsiz, startup’lar içinse Adobe ile uzun bir özellik/kullanıcı kilitleme savaşına girmek demek. LLM gerçekten devrimsel değilse iki taraf için de büyük bir avantaj yok. Üstelik LLM video çıktısını doğrudan göremiyor ve şu anki durumda ancak “idare eder” seviyesinde

    • Bu bakış açısına katılıyorum. “thinking with portals” konusunda bakılabilecek kaynaklar varsa paylaşabilir misin diye merak ediyorum

    • Portal tarzı düşünmeye dair örnekler varsa, kolay ve basit şekilde paylaşabilirsen güzel olur

    1. maddeyle ilgili olarak, gezinme geçmişimi analiz edip en uzun süre okuduğum blog/yazı türlerini anlayan ve her gece henüz görmediğim öneri içerikleri bulan bir motor olmasını isterdim
      ChatGPT Pulse buna benzer şekilde mevcut. Bu servis tarayıcı geçmişi yerine ChatGPT kayıtlarını kullanıyor ama ChatGPT’yi sık kullananlar için daha güvenilir bir öneri kaynağı
      https://openai.com/index/introducing-chatgpt-pulse/
    • Aslında neredeyse tüm sosyal medya algoritmik akışlarının zaten bunu yaptığını söyleyebiliriz

  • Bu yazıda önerilen fikirlerin çoğu, temel LLM’nin üzerine sadece biraz daha iyi bir UI/UX inşa edilmesi isteğine benziyor

  • Bu tür düşüncede temel bir category mistake olduğunu hissediyorum
    Örnek olarak “Hemingway yazımı nasıl değerlendirirdi?” özelliği var ama gerçekte olan şey, söz konusu yapay zekanın ürettiği bir yanıt; gerçek Hemingway’in değerlendirmesi değil
    100 farklı modele sorarsanız 100 farklı cevap alırsınız ve gerçek Hemingway’in düşünce tarzı ya da kişiliği, onun yüz binlerce kelimelik eserinden eksiksiz biçimde yeniden kurulamaz.
    Sonuçta mesele “bu gerçekten o kişinin söyleyeceği şeye yeterince benziyor mu” sorusu
    Ünlülerin değerlendirmesini duymak istememizin nedeni, yaşayan gerçek bir insanın bakış açısı olması. Yapay zekanın taklidi, gerçek sandviç yerine sandviç fotoğrafı yemeye çalışmak gibi
    Bu yanılsamaya insanların daha net sınır koyamaması bana biraz rahatsız edici geliyor

    • %100 katılıyorum
      Ama bu yorumu okurken Star Trek TNG’nin holodeck’ini düşündüm. Orada Einstein, Freud gibi ünlü kişiler yeniden yaratılıyor ama izleyici olarak 15 yaşımdayken bile “bu sadece bilgisayarın ürettiği rastgele cevaplar” diye düşünmemiştim
      Hatta gerçek bölümlerde, yalnızca kayıtlardan gerçek kişiyi yeniden yaratırken hata yaptıkları bir sahne var (https://www.imdb.com/title/tt0708682/), sonra da ne kadar farklı olduğu ortaya çıkıyor (https://www.imdb.com/title/tt0708720/)
      Kısaca,

      1. Bu bölümlerin gerçekten zamanının ötesinde olduğunu düşündüm
      2. Böyle tarihsel kişilerin sahte yeniden yaratımından hiç rahatsız olmamıştım; neden LLM bağlamında bu kadar hassas geldiğini ben de merak ediyorum. Çünkü herkes bunun %100 sahte olduğunu bildiği için mi, yoksa başka bir sebep mi var...
        Bu yazı bana birçok şey düşündürdü

    • AI Hemingway’e aslında neden gerek olmadığını basitçe açıklayabilirim. Nitekim yaklaşık 10 yıl önce hemingwayapp gibi iyi yazma rehberleri zaten çıkmıştı https://hemingwayapp.com/
      Basit kural tabanlı şekilde dilbilgisini düzeltip daha sade ifadeler kullanmaya yönlendiriyor. Hatta otomatik olarak yeniden yazmaması, kişinin kendi kendine öğrenmesi açısından daha iyi bile olabilir

    • “Muz gibi ultra küçük foto düzenleme uygulaması, istem girmeden yüzlerce şablon sunması...” türünden birçok fikirde sonuçta insanların bir şekilde daha tembel yaşama arzusu görünüyor. “Hemingway ne düşünürdü” gibi şeyler de bana benzer geliyor

    • Özünde mesele, “Bu o kişinin tarzında yeterince makul bir yanıt mı; bir insanı kandırabilir mi?” sorusu ve aslında bu tek başına da faydalı
      İnsan kandırıldığının farkındaysa buna make-believe ya da inançsızlığın askıya alınması denir
      Birini canlandırmaya ya da başka bir bakış açısından düşünmeye çalıştığımız her seferde böyle bir süreçten geçeriz. Gerçek kişilerin kayıtlarından ya da roman karakterlerinden öğrenmeye çalışırken de aynı şey geçerli
      “Steve Jobs/Hemingway’in değerlendirmesini gerçek bir insan olduğu için duymak istiyoruz” görüşüne ise tersinden bakıyorum
      Gerçekte konuştuğumuz şey çoğu zaman gerçek insan değil, zihnimizdeki ünlü kişinin ya da karakterin özetlenmiş kişiliği. İnsanların çok azı o kişinin gerçek hâline takılır
      Mit haline gelmiş “ünlü Hemingway” figürü zaten daha çekici. Hatta gerçek olandan daha faydalı ve daha ilginç
      Bu yüzden Star Trek TNG örneğinde olduğu gibi, böyle sanal kişi simülasyonlarının aslında amaçlandığı şekilde gayet iyi çalıştığını düşünüyorum

    • Feynman’ın dediği gibi, “bilimde ilk ilke kendini kandırmamaktır” ve bence bu söz LLM çıktıları için de geçerli

  • Gerçekten ilginç
    Hepimiz bu listedeki demoları ya da benzer teknolojileri çok gördük ve zaten birçok startup yıllardır yüz milyonlarca dolar harcayarak ürünler geliştiriyor
    Buna rağmen gerçekten kullanışlı ürünler neredeyse hiç görünmüyor ve günlük hayatta karşılaştıklarımız da demolar kadar iyi çalışmıyor
    Acaba tam olarak ne oluyor diye merak ediyorum.
    Yani ürünler gerçekten var ama neredeyse kimse mi kullanmıyor, yoksa yeterince iyi modelleri kullanmak fazla pahalı olduğu için mi, ya da şık bir demo yapmak gerçek bir ürün yapmaktan çok daha kolay olduğu için mi... çeşitli olasılıkları merak ediyorum

    • Doğru hedef kullanıcıya ulaşmanın maliyeti fazla yüksek
      Bir fintech uygulaması reklam ajansıyla konuşurken, sistemin nasıl çalıştığını anlamak için 3 ay boyunca ayda yaklaşık 20 bin dolar reklam harcaması gerektiğini, ancak ondan sonra CAC’nin düştüğünü ve hedef kullanıcıya ulaşılabildiğini duydum
      Reklamı kapattığınız anda ürün bilinirliği yeniden kayboluyor ve yeni kullanıcı akışı kesiliyor. Varlığını duyurmanın bir yolu kalmıyor

  • Bu fikirlerin önemli bir kısmı kullanıcının zevklerini, kalıplarını, iletişimini, takvimini ve sağlık verilerini anlamayı gerektiriyor
    Bu alanda Apple gerçekten güçlü bir konumda olabilir.
    Telefon ve saat kişisel veriler hakkında en çok bilgiye sahip olduğu için, Apple gizliliği korumayı temel alarak LLM ile farklı bağlamları akıllıca birleştirebilir

  • Bu bağlantıya tıklayınca gerçek bir araç yerine tamamen alakasız uygulama fikirleri derlemesi çıkması hayal kırıklığı yarattı

  • “Çocukların LLM’ye sesle soru sorabildiği Sony Walkman tarzı cihaz”
    %100 birebir aynı değil ama https://www.aliexpress.com/item/1005009196849357.html bu ürün oldukça benziyor.
    Çevrimdışı değil ama pinpon topundan biraz daha büyük
    Torunlarıma (5 ve 3 yaşında) bunu 2 dakikada kullanmayı öğrettim; ardından “Tekboynuz Bob’un hikâyesini anlat”, “Köpekle maymun arkadaş olabilir mi?” gibi sayısız soru yağdırdılar ve hepsine birkaç saniye içinde makul cevaplar verdi
    Böyle bir ürünün Noel’de oyuncakların içine gömülü şekilde çıkacağını düşünüyorum; çıkarsa da hemen satın alacağım