What is My Korean Name? hizmetini geliştirdim

Vibe coding’in gündem olmasının üzerinden epey zaman geçti; artık vibe coding’i de aşarak oh-my-opencode gibi ajan tabanlı geliştirmenin geleceğin yazılım mühendisliği ortamının merkezinde yer alacağı görüşü yaygınlaşmış durumda.

Şirkette de cursor gibi hizmetler sunuluyor ama üretim seviyesindeki bir hizmeti tamamen yapay zekaya emanet etme konusunda şirket doğal olarak temkinli olduğu için, ben de kişisel olarak vibe coding’i deneyimlemek amacıyla bunu denedim.

Yabancılara yönelik olarak, İngilizce ad/soyad girildiğinde telaffuza göre Korece soyad ve ad üreten, ardından buna Hanja eşleyen ve anlamını da sunan bir hizmet yaptım.

Ses dönüşümü için Epitran paketini kullanıp bunu Uluslararası Fonetik Alfabe’ye (International Phonetic Alphabet, IPA) çevirerek mesafe tabanlı eşleştirme yöntemi kullandım. Örneğin "Jang Kalguksu" IPA olarak "t͡ɕaŋ kʰaɭɡuk̚su" biçimine dönüşüyor; bunu yeniden İngilizceye aktardığınızda chang kalguksu oluyor.

Yabancılarla konuşurken telaffuza göre Korece isim üretip buzları eritme deneyimimden ilham aldım; Kore’ye özgü isim oluşturma biçiminin yabancıların Oryantalizm duygusunu da harekete geçirdiğini düşünüyorum.

Kişi adı verisi bulmak zor olduğu için Gemini aracılığıyla 1. isimlerde makul biçimde kullanılabilecek Hanja karakterlerini seçtim, 2. gerçekte kullanılabilecek gibi görünen isimler oluşturdum ve 3. bu Hanja karakterlerinin anlamlarını ekledim.

Tüm geliştirme sürecinde benim kod üzerinde doğrudan değiştirdiğim tek bir satır bile olmadı; bütün süreç Gemini CLI ve Google’ın Antigravity’si ile geliştirildi.

Projeyi AWS’e yüklerken Gemini, Amplifier + Lambda kombinasyonunu önerdi ve ben de aynen bunu izledim. 1. Amplifier’ı ilk kez duydum ama soru sorarak hemen anlayabildim, 2. Lambda çalışmasının beklediğimden yavaş olduğunu görünce kodu inceleyip düzeltme talep ettim. Kimlik doğrulama anahtarı verme gibi kullanıcının GUI üzerinden bizzat yapması gereken çeşitli işlemlerin henüz birleşik olmadığını hissettim ama bunun da sadece zaman meselesi olduğunu düşünüyorum.

Az önce bahsettiğim Epitran paketi ya da Amplifier gibi şeyler benim hiç bilmediğim araçlardı; gereksinimleri aktardığımda bunları önce Gemini önerdi. Yapay zeka, öğrenmenin ikinci zor kısmı olan "Neyi bilmem gerekiyor?" sorusunu son derece hızlı biçimde karşılıyor. (İlk zor kısım ise "Neyi bilmediğimi bilmiyorum"dur.)

Reklam bile koymadığım, daha çok ilgi çekici bir proje olsa da, çeşitli yerlerde tanıtmayı ve Facebook reklamı da vermeyi düşünüyorum.

2026 hedefim, bir şirketin taşeronu olmak yerine üretici olarak kendi kimliğimi kurmak; bu yüzden bu düzeyde yaklaşık 3 ürün kalitesinde proje yapıp, bunları temel alarak daha büyük ve daha zor projeler için bir ekip kurmak istiyorum.

[roxie]

Adı ve soyadı ayrı ayrı deneyebilmek güzel olurdu, ama öyle olmadığı için beklediğim kadar tatmin edici gelmedi.

Örnek olarak Angelina Jolie'yi girdim ama sonuç olarak Choi Aerin çıktı. Benim yüksek puan vermem zor görünüyor haha;

[ng0301]

Girilen isimle eşleşiyormuş hissi pek vermiyor gibi... iyi bir örnek var mı acaba

[up0617]

Acaba hangi isimleri denediniz? Soyadı -> soyadı, ad -> ad eşleştirmesi yapılıyor ama soyadlarında çeşitlilik ada kıyasla çok daha az olduğu için (50 tane) bazen pek uymayan sonuçlar çıkabiliyor; adlarda ise yine de fena olmayan sonuçların gelme olasılığı daha yüksek görünüyor. Mesela birkaç örnek denerseniz
Anthony Hopkins -> Han In-hwan ise yaklaşık 50 puanlık bir seviye,
Erika Kirk -> Gwak Ae-rin ise 70 puan verilebilecek kadar iyi görünüyor.