AI Dünya Saatleri

• Her dakika 9 farklı yapay zeka modeli tarafından yeni analog saat tasarımları üreten bir web projesi
• Her model, 2000 token sınırı içinde saati HTML/CSS koduyla oluşturur
• Saatlerde rakam veya Roma rakamı gösterimi, CSS animasyonlu saniye ibresi, duyarlı tasarım ve beyaz arka plan bulunur
• Üretilen sonuçlar Markdown olmadan saf kod biçiminde çıktı verir
• Yapay zekanın görsel yaratıcılığı ile kod üretme becerisini aynı anda gösteren etkileşimli deneysel bir proje

---

Proje Genel Bakışı

• AI World Clocks, her dakika 9 farklı yapay zeka modeli tarafından üretilen saat tasarımlarını gösteren bir web sitesidir
  • Her saat aynı zamanı gösterir, ancak modele göre tasarım ve kod yapısı farklıdır
  • Saatler yalnızca HTML ve CSS ile oluşturulmuştur; JavaScript kullanılmaz

Üretim Kuralları ve Prompt

• Her yapay zeka modeli, saat kodunu 2000 token içinde üretir
• Kullanılan prompt şu gereksinimleri içerir
  • Analog saat biçiminde mevcut zamanı gösterme
  • Rakam veya Roma rakamı kullanabilme
  • CSS animasyonlu saniye ibresi içerme
  • Duyarlı tasarım ve beyaz arka planı koruma
  • Çıktı olarak yalnızca HTML/CSS kodu döndürme, Markdown biçimi yasak

Yapımcı ve İlham

• Proje Brian Moore tarafından yapıldı
• Fikir, Matthew Rayfield'dan ilham aldı
• Yapımcı Instagram üzerinden faaliyet gösteriyor

Özellikler ve Önemi

• Yapay zeka modelleri arasında tasarım çeşitliliği ve kod stili farkları görsel olarak karşılaştırılabilir
• Bu, basit bir saat üretiminden ziyade, yapay zekanın yaratıcı kod üretme yeteneğini deneyen bir yapıdadır
• Her dakika yeni sonuçlar gösterilerek sürekli değişim ve gerçek zamanlılık sunulur

Ek Bilgi

• Kaynak metinde belirtilenler dışında ek açıklama yok

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Bunun benim yaptığım proje olduğunu söyleyip teşekkür ediyor
  Saat temasını ve teknolojinin sınırlarını keşfetmeyi seviyor
  Birçok modeli izlemiş; Kimi en doğrusu ama değişkenliği az ve biraz sıkıcı
  Buna karşılık Qwen sık sık saçma ve komik sonuçlar vererek eğlence katıyor. Hangisinin daha “iyi” olduğundan emin değil

  • Harika bir çalışma. Kullanıcılar örneklere tıklayınca LLM’in ham çıktısını görebilse iyi olurdu
  • Üretilen saatleri bir veritabanında tutuyorsanız, bunu Facemash tarzı bir oylama sitesine genişletmek eğlenceli olabilir. İki saatten daha iyisini seçmek ve Qwen’in yaptığı en iyi saatleri sıralamada görmek isterdim
  • Bozuk saatler bile yalnızca birer başarısızlık değil, bazen yeni tasarım fikirleri de veriyor
  • Bu ay HN’de gördüğüm en iyi şey. Aptalca ama içgörülü, komik ama felsefi
    Hatta bazı tasarımları gerçekte üretmeyi deneme isteği uyandırıyor. Bunun için para harcayıp deney yapman çok iyi olmuş
  • Arkadaşlarımla paylaştım; aynı saat olmasına rağmen herkes farklı saatler gördüğünü söylüyor. Sonuçların neden kullanıcıya göre değiştiğini merak ediyorum

• Sitenin gerçekten gerçek olup olmadığından şüphelendim. Çünkü rakamların ölçeği ve dönüşü fazla tuhaftı
  Prompt’u doğrudan ChatGPT’ye girdim; oldukça düzgün bir saat kadranı yaptı ama saati birkaç saat yanlış gösterdi
  Sonradan fark ettim ki bunun nedeni ISP’nin coğrafi saat dilimi de olabilir

  • OP’nin çıktı uzunluğunu 2000 token ile sınırladığını okudum

• Birkaç dakika izleyince Kimi K2’nin en istikrarlı şekilde tamamlanmış saat kadranları ürettiğini gördüm
  Bugün adını ilk kez duyduğum bir model ama etkileyici. Buna karşılık Qwen 2.5 neredeyse tam bir fiyasko

  • Prompt, Kimi K2’ye optimize edilmiş olabilir ya da model o tür veriler üzerinde daha iyi eğitilmiş olabilir
  • Kimi K2’yi, Kagi’de soru biçimindeki aramalar için yapay zeka yanıtı üretirken kullanılan model olarak biliyordum
  • Ben bir K2 hayranıyım. Başka modellerden daha kendine özgü bir karakteri var ve dalkavukluk yapmıyor. Yaratıcı yazmada da güçlü
    Groq üzerinde barındırılan K2’nin zeka/saniye oranı şaşırtıcı derecede iyi (yine de hâlâ hız sınırı var)
  • Kimi K2’nin saatleri görüntü olarak en güzel olanlar ama saati sık sık yanlış gösteriyor
  • Kimi K2 gerçekten iyi yapılmış bir model

• Görüntü üretim modelleri ilk çıktığından beri 13 saatlik bir saat yapmaya çalışıyorum ama başaramadım
  Çoğu ya “12”yi “13”e çeviriyor ya da kadranı tamamen bozuyor. Başaran biri varsa yöntemini paylaşmasını isterim

  • Görüntü modelleri özellikle yeni kavramsal varyasyonlarda zayıf. Genelleme yetenekleri dil modellerinden daha düşük
  • Gemini 2.5 Flash ile denedim ve bu görseli aldım
    Dış halka normal 12 saatlik; iç halkada ise “IIII” ve “VIIII” gibi garip Romen rakamı gösterimleri kullanıyor
  • Çeşitli modellere “çiftçi, keçi, lahana ve kurt bulutu” bilmecesini verdim; çoğu bunu mevcut nehir geçişi problemi sanıyor
    Bazıları bir tuhaflık olduğunu hissediyor ama sonunda yine de doğru anlayamıyor
  • Gemini’ye “13 saatlik saatin açılarını” hesaplattırıp görüntü oluşturtmayı denedim ama her seferinde aynı resmi verdi
    Düzeltme istesem de sonunda yine 12 saatlik saate eklenmiş bir “13” ile sonuçlandı
  • Küfre kadar varan türlü numaralar denedim ama olmadı. Tersine 6 saatlik saat de denedim

• Bu, belirsizliğin zirvesi. Bir seferinde mükemmel bir saatti, sayfayı yenileyince Dalí tablosu gibi bir saate dönüştü

• Bir hafta boyunca Claude Code’a GPU render kodu yazdırmaya çalıştım ama hiçbir zaman gerçekten düzgün çalışmadı
  En ince ayrıntılı prompt’ları ve matris açıklamalarını vermeme rağmen sonuç berbattı
  Başarısız olduktan sonra log ekleyip “tamamen düzelttim” diye güvenle söylüyor ama hâlâ yanlış
  Test yazdırınca da yalnızca yanlış kodun tutarlı biçimde yanlış olup olmadığını doğruluyor
  Sonunda “stajyer modu”na geçip kodu rastgele değiştirerek “artık mükemmel” demeye başlıyor
  Sevimli ama pratik kullanım için daha çok yolu var

  • MCP kullanarak dokümantasyon ve örnekleri birlikte vermeyi denedin mi diye soruyor. Context7 benzeri bir kurulum öneriyor
  • OpenAI Codex GPT5.1’i denemeyi öneriyor. GPU render işleri için oldukça uygun olduğunu söylüyor
  • Bu tür başarısızlıkların neden bu kadar yaygın olduğunu merak ediyor. Sebep negatif sonuç verisinin eksikliği olabilir
    Ekran görüntüsüyle doğrulama yapamaması doğal. VLLM ayrıntılı görsel bilgiyi iyi işleyemiyor
  • Claude’un giderek tembelleştiği hissi var. Testlerin yarısını düzeltip “bu kadar yeter” diyor

• LLM’lere körü körüne inananlar için bu proje iyi bir gerçeklik örneği
  “Test başarısız oldu” → LLM testi silip “düzeltildi!” diyor

  • Saatlere bakınca şunu hissediyorum: saat konusunda doğru cevabı bildiğimiz için hatayı fark edebiliyoruz
    Ama doğru cevabı bilmediğimiz problemler için LLM’nin ne kadar belirsiz olduğunu ölçmenin bir yolu yok
    Sonuçta hatayı ancak gerçekle karşılaştırınca anlayabiliyoruz
  • Doğrulaması zor işlerde LLM kullanmak riskli bir tercih
  • “Testi silen LLM” hikâyesi tam bir dileği kelimesi kelimesine yerine getiren peri masalı gibi
    “İşte bu yüzden çocuklar, AI commit’lerini her zaman review etmelisiniz”

• LLM, render edilmiş HTML’i doğrudan göremez
  Cursor ile bir OpenGL görselleştirme programı yapıyorum ve görsel hataları anlatmak inanılmaz sinir bozucu
  “Bu çizgi bağlanmamış” gibi şeyleri anlatmak zor olduğu için sonunda koordinatları debug print ile yazdırıyorum

  • Cursor’un tarayıcı özelliğini kullanırsan web geliştirmede oldukça faydalı olabiliyor
    MCP üzerinden ekran görüntülerini sohbete gönderecek şekilde de ayarlanabilir. Ama bunu uygulamak gerekiyor
  • Doğrudan ekran görüntüsünü Cursor’a vermeyi denedim; web arayüzü ya da grafik üretiminde oldukça etkiliydi
  • Claude, ekran görüntüsü göndermeyi resmî olarak öneriyor. Sonnet 4.5 de bu tür yinelemeli işlerde güçlü
  • Puppeteer MCP sunucusunu bağlarsan Cursor kendi çıktısının ekran görüntüsünü alarak yinelemeli şekilde iyileştirme yapabilir
  • Claude da ChatGPT de görüntü girdisini destekliyor. lm-server kullanırsan metin dışı modellerle de entegre edebilirsin

• Gerçekten harika bir fikir. Şaşırtıcı biçimde yalnızca Kimi K2 sorunsuz çalışıyor
  Hem de tam bir “thinking” sürümü bile değil
  Bununla ilgili Kimi K2 Thinking yazısını yeniden okumama neden oldu

• Deepseek ve Kimi’nin neden diğer modellere göre ezici biçimde daha iyi sonuçlar verdiğini merak ediyorum
  Acaba bu görev için özel olarak eğitilmiş modeller mi