Ask HN: GenAI’ye bakıp “eyvah, büyük iş var” dediğiniz an ne zamandı?
(news.ycombinator.com)- DALL-E ve ChatGPT’yi başta modası geçmiş oyuncaklar gibi görüp, gerçek kullanım sırasında yeteneklerinin sınırlarını fark edince sarsılan kişilerin somut deneyimlerini paylaştığı bir başlık
- En çok ilgi gören örnek, eski ve artık kullanılmayan donanımların firmware reverse engineering’i oldu; synthesizer, piyano ve Firestick’i Claude/GHIDRA ile yeniden çalıştırma deneyimleri anlatılıyor
- Kodlamanın ötesinde, ev aleti tamiri, gayrimenkul incelemesi, hukuki dava, HVAC teşhisi gibi gündelik sorunların çözümünde LLM kullanan, uzman olmayan alanlardan çok sayıda örnek var
- Bazıları ise kod kalitesinde düşüş, halüsinasyon, doğrulamadan körü körüne güvenme, mesleklerin yok olacağı kaygısı gibi olumsuz "oh shit" anlarını dile getiriyor
- ChatGPT’nin çıkışı (2022), GPT-2/GPT-3, tool calling ve ajanlar gibi farklı dönemsel dönüm noktalarında herkesin sarsıldığı an farklılaşıyor
Firmware ve donanım reverse engineering
- 90’lardan kalma Alesis QS8.1 synthesizer’ın artık sunulmayan yazılımının yerine geçecek bir çözüm için, sysex komutları ve belgelenmemiş wave encoding protokolü GHIDRA ile analiz edilerek bir gecede çalışan demo hazırlandı
- Kawai CA49 piyano yanlış firmware yüzünden brick olduktan sonra Claude, Android APK’sını decompile ederek hardcoded şifreleme anahtarını buldu, firmware’i çözdü ve Bluetooth flashing script’iyle 1 saat içinde cihazı kurtardı
- The Complete New Yorker DVD’sinin Blowfish şifrelemesi GHIDRA ile analiz edilip kimlik bilgileri eşlendi ve Python script’iyle yeniden uygulanarak tüm dosyalar normal PDF’ye dönüştürüldü
-
- nesil Amazon Firestick için açık bir root exploit olmadan kernel source alınarak "FBUF/VCHIQ kernel zero-write primitive" ile canlı kernel belleğine patch uygulanıp kalıcı root ve debloat sağlandı
- Derlenmiş C++ vendor binary’si ve kısa bir ağ yakalamasıyla proprietary protokol, NSA Ghidra disassembler kullanılarak reverse engineer edildi; bunu yapan kişi kendini "teknik olmayan QA’ya düşürülmüş" gibi hissettiğini söylüyor
-
İlgili görüşler
- Entegrasyon ve geçiş zorluklarıyla oluşan SaaS data moat’larının ortadan kalktığı görüşü var
- Enterprise plan arkasına saklanan bir SaaS’in MCP’si, Claude Code ile iç API’den reverse engineer edilerek resmî olandan daha işlevli bir MCP kısa sürede üretildi
- Claude’un değişken adlarına insanlardan daha az bağımlı olması sayesinde renaming/typedef işlerinin daha az gerektiği söyleniyor
Gündelik ve uzmanlık dışı alanlarda problem çözme
- 2025 tatil döneminde bozulan bir furnace, Gemini’ye video ile teşhis ettirilip egzoz fanı elle döndürülerek çalıştırıldı; ancak yorumlarda egzoz fanı güvenlik mekanizmasını aşmanın karbonmonoksit riski doğurabileceği uyarısı yapıldı
- Yazar, bunun bir bypass değil, sadece bearing sorunu yüzünden ilk hareketin verildiği bir durum olduğunu ve karbonmonoksit monitörünün hiç devreye girmediğini açıkladı
- Klima soğutması bozulduğunda ChatGPT, fotoğraflardan teşhisle 25 dolarlık kapasitör değişimini önerdi; kullanıcı da servis çağrı ücretinin dörtte birine kendi tamir etti
- Gazlı kurutucunun ısıtmama sorununda Gemini, fotoğraftaki thermal fuse konumunu işaret edip parça linki de verdi; 5 dolarlık sigorta ve havalandırma temizliğiyle sorun çözüldü
- Gayrimenkul alımında Zillow fotoğrafları ve cihaz seri numaraları verilerek bir home inspector raporu yazdırıldığında, 750 dolarlık ücretli denetçinin kaçırdığı alçak kotta su baskını riski, karışık receptacle devresi ve eğrilmiş siding gibi sorunlar tespit edildi
- Ancak yalnızca fotoğraflarla aynı devre olup olmadığının anlaşılabileceğine dair şüpheler de dile getirildi
- Koi pond pompasının model adı silinmişken, fotoğraf ve uzunluk ölçümüyle (11 inç=4500, 9 inç=2500) model tespit edilip 700 dolarlık teklif yerine 109 dolara kullanıcı kendi değişimi yaptı
- Bir banka dolandırıcılığı davasında ChatGPT, Grok, Claude ve Gemini çapraz doğrulanarak counter-suit tamamen yapay zeka ile yürütüldü; ancak avukata danışılması ve sohbet kayıtlarının imtiyazlı sayılmayıp subpoena edilebileceği uyarıları yapıldı
Kodlama ve geliştirme iş akışındaki dönüşüm
- Brother yazıcı firmware güncellemesi sonrası CSV sayfası HTML’ye dönüşünce, içinde tek bir statik HTML ve Go "hello world" bulunan klasörde
/initkomutuyla Prometheus exporter Go ile otomatik yazıldı; varsayılan IP ve metrik parse etme kısmı da çıkarıldı - Oracle Apex web uygulamasındaki 70 bin satır PL/SQL, 15-20 dakikada 700 satırlık Markdown iş gereksinimlerine sıkıştırıldı
- Küçük bir STK’da NextJS, React ve mikroservislerle aşırı tasarlanmış uygulama, Claude tarafından kullanıcı uyurken %80 oranında Django server-side rendering yapısına yeniden yazıldı; sunucu maliyeti ve karmaşıklık azaldı
- ChatGPT Code Interpreter (2023.3), CSV’yi Pandas ile yükleyip grafik oluşturup SQLite’a aktardı; bu, "kodlama ajanı" kategorisi adlandırılmadan önce yaşanan ilk deneyim olarak anılıyor
-
Olumsuz ve şüpheci kodlama deneyimleri
- AI destekli otomatik PR incelemesinin, sadece silme işlemi yapılan bir PR için "yeni bir RPC eklendi" diye olmayan bir şeyi kesin dille söylemesi bir halüsinasyon örneği olarak anlatılıyor
- Testi geçirmek için
assert status == 200ifadesini== 500yapacak kadar binlerce satır slop üreten ve bu yüzden projeden dışlanan bir ekip arkadaşı örneği veriliyor - Şartname belirsizse kodun uzayıp tasarımın zayıfladığı, bu yüzden gerçek projelerde kalite ve ölçeklenebilirlik açısından üretkenlik artışının büyük olmadığı görüşü aktarılıyor
- Opus 4.6→4.7→4.8 ilerledikçe küçük beceriler artsa da "ne yapılması gerektiğini bilme yeteneğinin" kötüleştiği gözlemi paylaşılıyor
Kod dışı, yaratıcı ve bilişsel alanlar
- Bir bitki fotoğrafı Claude’a gösterildiğinde türü tanıyıp teşhis ve çelikleme yöntemini anlattı; kişiyi asıl sarsan şey, "bilgisayarın bilgisayarı değil bitkiyi teşhis etmesi" oldu
- Ailenin köpeği hakkında bir şarkıyı Suno K-pop tarzı nakaratlı bir parça olarak besteledi; bunu anlatan kişi, yaratıcılığı insanla makineyi ayıran şey sanıyordu
- Kişi kendi anatomik eskizini yükleyince model yuvarlak omuz, hatalı perspektif, deltoid kasın eksik gösterimi gibi sorunları işaret edip Python script’iyle koordinatları etiketledi
- Çocuğun bilim deneyinde (elektromanyetizma) Gemini görüntülü araması, pil bağlantısındaki çıkarılmamış yalıtım kaplamasını çıplak gözden daha isabetli biçimde fark ederek sorunu çözdü
- ABD başkanları için hicivli emoji çalışmasında Zachary Taylor’a kiraz emojisi önerildi; bunu yazan kişi, sistemle çalışmayı "birlikte workshop yapıyormuş" gibi hissettiğini söylüyor
Olumsuzluk ve kaygı merkezli dönüm noktaları
- Bir iş arkadaşının, incelemeye gerek olmadığını söyleyip gönderdiği büyük PR’ın slop çıkması ve insan mühendislere güvenmeyip Claude sohbet kayıtlarını yapıştırması, bazılarına göre kalan kariyerin "AI psikozu" ile çalışmak olacağı endişesini doğurdu
- Bu bakışa göre LLM’ler hem olumlu hem olumsuz anlamda yetenekleri büyütüyor ve antisosyal davranışları artıracak
- HTTP proxy uygulamasının kulağa mantıklı gelen gerekçelerle kendi hatalı yargısını güçlendirmesi ama RFC’yi anlamadan tamamen güvensiz kod üretmesi, bir kullanıcıya "mahvolduk" dedirtti
- Şirket hackathon’unda, doğrulama yapmadan LLM çıktısını gerçek kabul edip ürünleştirmeye çalışan ekibi görmek, bazılarını "bu metin üreticisinin akıl yürüttüğüne gerçekten inanıyorlar" diye şaşırttı
- CEO’ların "12-18 ay içinde beyaz yakalıların yerini alacak" türü abartılarının beklentileri aşırı yükselttiği, ama halüsinasyon ve kötü yönlendirmeler yüzünden sistemlerin güvenilemez kalması nedeniyle ilginin azaldığı eleştirisi yapılıyor
- Yakın kasaba sakinlerinin itirazına rağmen veri merkezi inşaatının davalarla dayatılması da tepki çeken bir başka nokta
- LLM’lerin deterministik olmaması nedeniyle "hafta günlerinde kaç tane d harfi var" benzeri sorularda Firefox için 6, Chrome için 7 gibi kendi içinde bile tutarsız sonuçlar verdiği örnek gösteriliyor
Dönemlere göre farklı kırılma anları
- 2016’da Google Translate’in sinir ağına geçişiyle Japonca-İngilizce çeviri ilk kez pratik hale geldi; ancak anlam çevirisini hâlâ yapamadığı düşünülürken, 2022’de ChatGPT’nin zamir göndergesi ve çok anlamlı sözcük bağlamını kavraması insanları şaşırttı
- GPT-3’ün duyurusu bir niteliksel sıçrama olarak görülürken, sonrasındaki sohbet ve tool calling daha çok bilimsel atılımdan ziyade mühendislik evrimi diye değerlendiriliyor
- 2019’daki GPT-2 ve GAN’lar, "bariz biçimde sahteden bazen gerçek gibi olana" geçiş noktası olarak görülüyor; sonrası ise çoğunlukla kademeli iyileşme olarak yorumlanıyor
- ChatGPT’nin çıkışı (30.11.2022), bazılarına göre "geleneksel programcı çağının sonu"nun sezildiği andı; hatta ertesi gün ilk agentic coding loop denemeleri yapıldı
- 2025 IMO altın madalyası, yeni cümle üretme yeteneği, tool calling gibi farklı anlar da herkes için ayrı ayrı "zekânın gerçekten modellenmiş olduğu" farkındalığını doğurdu
3 yorum
Yeni şeyleri iyi yapması ve işlevlerin gelişmesi bence zaten doğal bir süreç; ama basit bir şey istediğinde faturalandırılan ücretin inanılmaz yüksek olması, bunu her gördüğümde "eyvah, iş büyüdü" diye düşündürüyor.
Kesinlikle donanım/firmware tarafında şaşırtıcı çok şey var.
Kickstarter’dan gelen bir donanımın Mac uygulaması yoktu; bana Windows sürümünün ikili dosyasını verip analiz etmesini söylediğimde,
Codex USB ile ilgili Windows API’lerini içeren sahte bir DLL oluşturup içine hooking kodu ekledi, ardından hangi mesajların gidip geldiğini tamamen yakaladı ve bunu kullanarak Mac için uygulamayı neredeyse aynı şekilde yaptı.
Benim verdiğim talimat sadece şuydu: "Windows sürümünü analiz et ve Mac sürümünü yap."
Hacker News görüşleri
jzemeocala: 90'lardan kalma üst düzey bir dijital piyano/sentezleyici olan Alesis QS8.1'i çok ucuza aldım, ama ilgili yazılımların hepsi o kadar eskiydi ki her seferinde WINE kullanmaktan bıkmıştım
Bu yüzden çeşitli programların işlevlerini birleştiren modern, çapraz platform bir alternatif yapmaya çalıştım; iletişim neredeyse tamamen SysEx komutları üzerinden olduğu için bunun çok zor olacağını düşünüyordum, ama Claude beni GHIDRA ile orijinal yazılımı analiz etmeye yönlendirdi ve o gece çalışan bir demo ortaya çıktı, şimdi de yeni özellikler ekliyorum
OTA işe yaramayınca piyano firmware'ini çıkarıp şifresini çözdü, hatta dizüstü bilgisayardan Bluetooth ile piyanoyu programlayan bir flash script'i bile yazdı; böylece piyano bir saat içinde hayata döndü
Biraz bilgiyle, saatler içinde hatta daha kısa sürede herhangi bir protokolü analiz edip yazılımı kırmak sıradan bir iş haline geldi; sektörde bunun açıkça yayılmasını istemeyen çok sayıda çıkar sahibi olduğu için pek görünür değil ama etkisi çok büyük
Sadece eski donanımlarda değil, yeni donanımlarda da LLM/üretken yapay zeka sayesinde patch'leme, değiştirme ve yeni firmware geliştirmeyi keşfetmeye yönelik işler artıyor
[0] https://mforney.org/blog/2026-05-28-patching-my-guitar-amps-... [1] https://schwung.dev
SubiculumCode: En başından beri öyleydi
Bir zindan oyunu gibi, odaları tarif ediyor ve ben de ne yapacağıma karar veriyordum; önce zindanın karmaşık bir veritabanı üzerinde kurulu olduğunu sanmıştım
Ama dışarı çıkmak istediğimi söyleyince hana gitti, meyhanedeki garsona kur yaptım, ardından kısa süre sonra çayırda gün batımını izlediğimiz bir sahneye geçtiğinde “eyvah, iş ciddi” diye düşündüm
Makine, dille dile karşılık vererek anlama ve zekâyı simüle ediyor gibiydi; sanki hayatımda ilk kez karşılaştığım bir uzaylı benim dilimi biliyormuş hissi verdi ve dünyanın artık eskisi gibi olmayacağını düşündürdü
monuszero: Birkaç yıl önce robot hareket planlama işlevini kod tabanına bir aylık sprint içinde eklemiştik ama sonuçlar sürekli tatmin edici değildi
Küçük bir ekip olduğumuz için OMPL'i vendor edip caching ve roadmap yönetimi yaptık, kullandığımız bazı algoritmaları SIMD ya da GPU kernel'larına paralelleştirebileceğimizi biliyorduk ama CUDA ya da Metal/Accelerate ile uğraşmaya değip değmeyeceği belirsizdi
Bir akşam yemek yaparken Opus 4.6'ya gerekli planlayıcı literatür incelemesini docs'a koydum ve sıfırdan native hızlandırmalı bir roadmap planner uygulamasını istedim; makarna suyu kaynayana kadar, OMPL kodunda birkaç saniye süren planlamayı birkaç yüz ms'ye düşüren bir uygulama ortaya çıktı
O anda, akşam yemeği hazırlama süresinin ekonomik değerinin dürüstçe iki haftalık bir kodlama işiyle kıyaslanabilir hale geldiğini fark ettim; zaman yatırımı yüzünden riskli ya da lüks görünen işler artık değerlendirilebilir seçenekler oldu
Ne istediğini bilen ve ajanın başarılı olacağı ortamı kurabilen küçük ekipler için tam bir oyun değiştirici; mevcut büyük oyuncular dikkatli olmalı
andrewthornton: 2025 tatil döneminde ısıtıcım bozuldu ve tamir randevusu iki gün sonrayaydı, bu yüzden ev çok soğuktu
Tavan arasına çıkıp ısıtıcının çalışmaya çabaladığına dair birkaç video çekerek Gemini'ye verdim; sorunu hemen teşhis etti ve ateşleme denemesi sırasında küçük egzoz fanını döndürmemi söyledi, cihaz da hemen çalıştı
HVAC teknisyeni gelene kadar bunu birkaç kez tekrarlamam gerekti ama idare ettik
Kiralık evimdeki kiracı klimayı yeterince soğutmadığını söyleyince her zamanki HVAC şirketini aradım, ama bu kez en yeni AI sesli asistan cevap verdi ve deneyim korkunçtu; ofisin sonra geri arayacağını söyledi ama kimse dönmedi
Sonunda kendim gidip dış ünitedeki kompresör panelinin fotoğrafını çektim ve ChatGPT ile teşhis koydum; kontrol edilmesi gereken maddeler ve teşhis kodları üzerinden giderek sonunda 25 dolarlık bir kapasitör değişimi gibi basit bir tamire kadar yönlendirdi
Normalde sadece arıza tespiti için gelecek servis ücreti bunun neredeyse dört katı olacaktı; üretken yapay zeka yüzünden HVAC şirketine olan güvenimi kaybettim, başka bir üretken yapay zeka sayesinde de bir gün içinde tamiri kendim yaptım
Arka paneli açıp fotoğraf yükleyince, “mavi ve kırmızı kabloların üstündeki beyaz dikdörtgen” diyerek sigortanın yerini işaret etti ve testi nasıl yapacağımı anlattı; kurutucunun model numarasını verince gerekli parça bağlantılarını da buldu
Son olarak, ısının dışarı atılamaması nedeniyle sigortanın atmış olma ihtimalinin yüksek olduğunu söyleyip havalandırma kanalını temizlememi önerdi; egzoz çıkışını iyice temizleyip 5 dolarlık sigortayı değiştirince her şey düzgün çalıştı
IKEA dokümantasyonu bu kadar yetersiz olmasaydı buna ihtiyaç duymazdım ama yeni başlayan bir programcının elde ettiği faydaya benzer geliyor
Bir uzman yaptığım işle alay edebilir ama pahalılar ve birlikte çalışmaları zor, ben ise her şeye rağmen işi bitiriyorum
Öte yandan geliştirme işlerinde AI kullanmıyorum, çünkü becerilerimin körelmesinden ya da yeni şeyleri gerektiği gibi öğrenememekten endişe ediyorum
shreddude: Claude kısa süre önce bir campervan firmware’ini decompile edip CAN arayüzünü belgeledi, ardından güç, HVAC, aydınlatma ve tank gibi entegre sistemlerle iletişim kuran bir ESP32 modülünü programladı.
Bu tür gömülü sistem entegrasyonu benim alanımın dışında ama hem Solution Architect olarak işimde hem de kişisel projelerimde her gün Claude kullanıyorum; tek başıma yaklaşamayacağım projeleri ilerletiyorum, bu yüzden AI şüphecilerini anlamakta zorlanıyorum.
Üretken yapay zeka, daha önce yapamadığın işler için kullanıldığında inanılmaz bir araç; ama zaten iyi yaptığın işlerde oyunun kurallarını değiştiren bir şey değil, uzmanlar için olsa olsa küçük bir destek.
Birçok insanın işi, zaten uzmanı olduğu şeyleri yapmak.
Ama asıl kritik nokta, baktığın şeyin ne olduğunu zaten oldukça iyi biliyor olman gibi görünüyor.
AI’ın çözdüğü 1 trilyon dolarlık problem tam olarak ne?
loudmax: 2023’ün başlarında Meta’dan sızan 7GB ağırlıkları torrent ile indirip masaüstümde alpaca.cpp çalıştırdığım andı.
Roma İmparatorluğu hakkında sordum; İngilizce yanıt verdi. Çoğu yanlıştı ama ortalama bir Amerikalı üniversite öğrencisinin tahminlerinden daha kötü değildi ve özgüveni çok daha yüksekti.
Önemli olan, bunun devasa bir Google veri merkezindeki gösterişli sunucular değil, benim masaüstü CPU’mun İngilizce sorulara yanıt veriyor olmasıydı; cevabın güvenilir olup olmaması pek önemli değildi.
CPU ile İngilizce konuşabilmek, daha çok bir köpekle konuşmak gibi hissettiriyordu.
3 yılda 100 kat iyileşti.
jp57: Geçen yıl kızımın arabasını bir kamyonla kıta boyunca çekmek için ne gerektiğini araştırırken yaşadığım çok basit bir andı.
Başta Google kullanır gibi ChatGPT’ye küçük soruları tek tek sordum ama sonra “A arabasını B kamyonuyla C’den D’ye çekmek istiyorum, seçenekler neler?” diye sordum; o da römork/dolly karşılaştırma tablosu, çekiş ağırlığı hesapları, maliyet ve ayrıntılarla dolu bir rapor yazdı.
O anda “Bu farklı ve bu daha sadece başlangıç” diye hissettim.
Zillow ilan fotoğraflarını, cihaz seri numaralarını, elektrik panosunu ve gezinti sırasında bizzat çektiğim ek alanları verip bir ev denetçisi gibi rapor yazmasını istedim; 750 dolar alan müfettişin kaçırdığı sorunları da buldu ve gerçekten daha iyi iş çıkardı.
Tembellik edip Claude ve ChatGPT’ye birkaç kez cross motosikletimin tork değeri gibi basit ve kesin veriler sordum; her seferinde sık sık kendinden emin ama tamamen yanlış cevaplar verdiler.
PDF’leri retrieval-augmented generation (RAG) ile bağlama koysan bile içim rahat etmiyor; bu yüzden kesin sayısal verilere gelince LLM’lere asla güvenmiyorum.
yauneyz: Vader ve Palpatine’in Gram-Schmidt sürecini keşfettiği kısa bir hikâye yazdırdım.
Şaheser değildi ama tonu tutturdu ve Gram-Schmidt’in ne olduğunu da anlamıştı; o zamanlar bu bana deli gibi etkileyici gelmişti.
AussieWog93: Daha dün gece Claude Code’a, Kodi Chromecast 4k üzerinde çalışırken çöküyor, adb ile bağlanıp tam çökme noktasını debug et ve bir çözüm öner diye doğrudan bir prompt verdim.
İnsan müdahalesi olmadan çökme nedenini buldu, Kodi kaynağını indirip 2016’dan beri var olan bir bug’ı patch’ledi, sonra yeniden derledi, imzaladı ve Chromecast’e push etti; üstelik ayarları da aynen korudu.
Hatta bir PR da oluşturdum; henüz herkese açık değil ve birkaç hafta daha test etmeyi planlıyorum.
Mümkün olabilir ama hangi teknoloji ve araç zinciriyle bunun böyle çalıştığını merak ediyorum.
Bunun birkaç dakikadan uzun sürüp sürmediğini ve Claude Code ücretli sürümünün gerekip gerekmediğini merak ediyorum.
evdubs: Bir LLM hizmet sağlayıcısının hukuk belgelerini halüsinasyon üretmeden tutarlı bir formatta yeniden yazıp eksik kısımları bulup bulamayacağını test ettim ve yapabildiğini gördüm.
Sonra bunun yerel bir LLM ile de mümkün olup olmadığına baktım; Gemma-4, 8GB ekran kartı ve 128k geniş bağlamla bunu gayet iyi yaptı, aynı model OCR ve çeviride de epey başarılıydı.
O anda şunu fark ettim: LLM, benim zaten ne istediğimi bildiğim, nasıl yapılacağını da bildiğim, o işten kazanacağım becerinin pek değerli olmadığı ve kendim yapsam muhtemelen özensiz yapacağım işleri halletmekte müthiş iyi.
Artık meseleye “Zaten çok da umursamayacağım bir işi LLM’ye devredebilir miyim?” merceğinden bakıyorum.
En azından şimdilik, bunlar insanın yapmasına göre çok daha hızlı ve sıkıcılığa karşı daha az kırılgan işler.
Oğlum Claude ve Gemini ile asıl davaya yanıt veriyor, şimdi de karşı davayı %100 AI ile yürütüyor.
Metinleri birden fazla AI’a verip birbirlerine inceletiyor, daha fazla fikir çıkarıyor; ChatGPT’den Grok ve Claude’a geçti, şu anda ise en güçlü sonuçları Gemini veriyor gibi.
Yani durum tam olarak “Claude’u getir” diyebildiğin türden.
kstrauser: İş yerinde büyük bir token bütçemiz var; bir meslektaşım güvenlik açığı testi sırasında tanınmış bir projede korkutucu görünen bir uzaktan istismar bulup benden ikinci görüş istedi.
Projeyi yerelde ayağa kaldırıp POC’yi çalıştırdım ama hiçbir şey olmadı; bunun için varsayılan güvenlik korumalarını düşüren bir ayarın gerekli olduğunu fark ettim.
Bunun üzerine yapay zekaya POC’yi varsayılan ayarlarda da çalışacak şekilde düzeltmesini söyledim; birkaç dakika sonra bunu silahlandırılmış bir sürüme yamaladı ve az önce indirip bizzat derlediğim, varsayılan ayarlarla çalışan yerel instance anında çöktü.
Konsoldaki yanıp sönen imlece bakarken elimde nükleer bilgi bombası tutuyormuşum gibi soğuk soğuk terledim; bütün gece dönüp durdum, belki 30 dakika kadar uyudum.
Ama bunun karşılığında ekip için net bir etik yön oluştu: Madem yapabiliyoruz, o halde bu işi yapmalı ve sonuçları ilgili yazarlara paylaşmalıyız.
Kötü insanlar bulmadan önce iyi insanların sorunları düzelttiği bir dünyada yaşamak istiyorum; bu yüzden artık o dünyayı kuracak işi yapmaya karar verdim.
Öncesinde kısaltmaya karşılık gelebilecek bir kelime grubu göremiyorum.
ddxv: LLM’in ürettiği kodu kullanırken çoğu zaman his “vay, harika!” oluyor; ama birkaç hafta sonra modelin testleri geçti diye verdiği o “harika” kodda ince bir bug olduğunu ve benim de dikkatlice okumadığımı fark ettiğim an “dur bir dakika?” hissi geliyor.
En büyük risk, tembelleşip birden fazla dosyada ve çok sayıda değişikliği tek seferde yaptırmak, sonra da ne yaptığını tam anlamadan YOLO’lamak.
Frontend çoğunlukla tolere ediyor ama veri işleme işlerinde ne yaptığını anlamıyorsanız muhtemelen istediğiniz şey olmuyor ve birkaç hafta sonra geri dönüp neyin değiştiğini didik didik etmeniz gerekiyor.
Bu, LLM öncesi StackOverflow’dan kopyala-yapıştır yaptığımız hayata benziyor; sadece artık kopyala-yapıştır çok daha hızlı ve boilerplate işlerini iyi hallettiği için edge case’lere odaklanabiliyoruz.
UncleOxidant: Kısa süre önce Claude ile birlikte demo amaçlı, FPGA üzerinde çalışan bir spiking neural network MNIST sınıflandırıcısı yaptım.
Claude, kavramdan PyTorch’a, eğitimden Verilog uygulamasına ve FPGA sentezine kadar tüm zinciri kurdu; ayrıca PC’de fareyle rakam çizip sonra sınıflandır düğmesine basılan bir uygulama da yaptırdım.
USB’den SPI üzerinden FPGA’e veri göndermem gerekiyordu ama SPI adaptörü hâlâ kargodaydı; ben de Verilator simülatöründe çalışan Verilog koduyla konuşan sanal bir SPI yapmasını istedim ve öğle yemeğine gittim.
Geri döndüğümde rakam çizme uygulaması ekranda açıktı; ‘2’ çizince bunu 2 olarak sınıflandırdı ve başka bir pencerede Verilator simülatörü veri aktarımını gösteriyordu.
Tüylerim diken diken oldu.
HlessClaudesman: Bir kafede podcast dinlerken bir SF yazarının yılda 40’tan fazla kitap yazdığından bahsedildiğini duydum; ya gölge yazar ekibi vardır ya çok ciddi kokain kullanıyordur ya da işin içinde AI vardır diye düşündüm.
Erken ChatGPT döneminde uygulamayı indirip roman yazımının tüm aşamalarından geçirdim: taslak plan, karakter özetleri, olay örgüsü özeti, taslak bölüm ve tamamlanmış bölüm; ben ikinci kahveyi düşünmeye başlamışken editör görmemiş bir müsvedde hazırdı.
Berbat bir romandı ama içinden toplanıp parlatılabilecek kıvılcımlar vardı ve AI’ın büyük ölçekte kurgu üretimi yapabileceği hipotezini kanıtladı.
Yeterince kokain olsa AI ile birlikte haftada 40 kitap bile çıkarılabilir gibi gelmişti.
mindcrime: Tek bir anı hatırlamıyorum ama ChatGPT ile ilk etkileşime girdiğim andan itibaren oldukça etkilenmiştim.
Buna AGI demeye hiç hazır değildim ama yeni bir şeydi; “bugünkü bu AI, bundan sonra göreceği en kötü hali” olacak ve değişimin hızını tahmin etmek zor olacak fikri sezgisel olarak çok açıktı.
Bunları ne kadar çok kullanırsam, bir anlamda zeki olduklarını söylemenin o kadar %100 makul olduğuna ikna oldum.
Hâlâ AGI ya da insan seviyesinde zekâ değiller ama Demis Hassabis’in dediği “jagged intelligence” gibi, bazı alanlarda çok zeki, başka alanlarda ise çok daha az yetkin bir yapı görüyorum.
İnsan zekâsı gibi çalışmayan zekâ türleri de olabileceğini düşündüğüm için “gerçek zekâ değil” türü argümanların bende neredeyse hiç ağırlığı yok.
Bununla ilgili “The Marquee Sign Says 'Artificial' Intelligence” başlıklı bir blog taslağını uzun süredir bekletiyorum ama onu AI’a yazdırmayı düşünmüyorum.
Araştırma, taslak çıkarma ve beyin fırtınasında AI kullanıyorum ama adımla yayımlanan yazının benim gerçek sesim olması gerektiği çizgisini koruyorum.
ben_w: Böyle birkaç an oldu.
İlk InstructGPT demosu çok çarpıcıydı; çünkü eski doğal dil işleme son teknoloji hâlinin ne kadar kötü olduğunu hatırlıyordum ve GPT-3.x’in metni sürdürme kalitesinden komutları takip etmeye geçmesini beklemiyordum.
2019’daki This Person Does Not Exist, 2016’daki style transfer ve benzeri teknikler(https://github.com/awentzonline/image-analogies) ve bugün deepfake diyeceğimiz şeyler(https://www.youtube.com/watch?v=_S1lyQbbJM4), ayrıca 2015’te Tesla’nın OTA otonom sürüş güncellemesi(https://www.popsci.com/tesla-cars-become-autonomous-overnigh...) de öyleydi.
2013’te word2vec’in “man” - “woman” ~= “king” - “queen” örneği de, doğal dil işlemenin geçmiş seviyesini bildiğim için, “dur bir dakika?” dedirtmişti; propaganda otomasyonu ya da Polari gibi argoların anlaşılması üzerinden gözetim ihtimalini düşününce daha da öyle olmuştu.
2010’daki Word Lens demo videosunu da hatırlıyorum(https://www.youtube.com/watch?v=h2OfQdYrHRs).
alexfoo: Birisi Brother DCP-L3550CDW yazıcının firmware’ini güncelledikten sonra, mevcut Prometheus exporter’ın kullandığı CSV sayfası ortadan kalktı ve geriye bilgilerin çeşitli div’lerin içine gömüldüğü bir HTML sayfası kaldı
HTML’i doğrudan parse ederek exporter yazmaya çalışırken Claude’u denedim; sandbox VM’e yazıcı durum sayfasının tek bir statik HTML dosyasını ve içinde yalnızca
fmt.Printf("OK\n")bulunan minimal bir Go dosyasını koydumDizin adı
brother-exporteridi; başka hiçbir talimat, yapılacak iş ya da dil bilgisi vermemiştim ama Claude sadece/initile bunun bir Go Prometheus exporter yazma işi olduğunu çıkardıVarsayılan 192.168.1.1 yazıcıdan HTML çekip parse eden ve Prometheus’un scrape edebileceği metrikleri sunan kodu 10 dakikada kusursuz biçimde üretti
Ben yapsam birkaç saat sürerdi; ilk anda bu kadar az bilgiyle bu kadar çok şeyi doğru tahmin etmesi en sarsıcı kısımdı
tern: İlk başta Opus 3.x’in Obsidian MCP ile bana bir üretkenlik sistemi kurmasıydı; sonra da “problemin matematiksel modelini kur ve oradan çözümü türet” türü prompt’ları keşfetmem oldu
Asıl “ne?” anı ise yeni fikirlerle dolu bir gerçek zamanlı DSP derleyicisi/runtime’ını uzun uzun tarif edip bunun gerçekten çalışmasıydı
Sıra kabaca şöyleydi: beni anlamama yardım ediyor → iyi fikirleri birbirine bağlamamı sağlıyor → uygun girdi verilince yeni fikirler üretiyor → kendi makinemde yararlı araçlar yapıyor → iteratif geçişlerle iyi fikirleri daha iyi fikirlere sentezliyor → normal kapasitemin çok ötesinde büyük bir sistem inşa ediyor
Şu anki ön cephe, büyük codebase’leri iteratif geçişlerle daha iyi sistemlere sentezlemek; asıl mesele de sürecin yakınsayıp bileşik getiri üretip üretmediğini, yoksa yerinde sayıp sapıp sapmadığını izlemek
2024 Mart’ında doğal dil işlemenin zor bir araştırma problemini araştırıp uygulamaya çalışırken, bunu sadece prompt’lar ve completions API ile yeterince iyi yaklaşıklayabileceğimizi hissettim
2025 ortasında Llama 3, onboarding sürecinde olduğum oldukça büyük bir codebase’i analiz edip, normalde belirleyici araç olarak kendim hazırladığım diyagram düzeyinde çıktılar sentezledi
2025 Aralık’ta Opus 4.5 çok sınıflı modülleri ve testleri sözdizimsel olarak neredeyse kusursuz üretti; hataların da benim prompt’u yetersiz tanımlamamdan kaynaklandığını fark ettim
Artık neredeyse hiç elle kod yazmıyorum; çünkü yeterince iyi ve test, dokümantasyon, build script’leri gibi yan ürünler bedavaya geliyor
notthetup: Yedekleme sırasında dosyaları taşırken bozulmuş, eşsiz konser ses kayıtlarım vardı
Veriler sanki içindeydi ama hiçbir yazılım çalamıyordu; 5 yıl beklettikten sonra bunları AI araçlarıyla kurtarmayı denedim
Copilot’la 20 dakika ve epey hex dump incelemesinden sonra önce dosyanın sadece ilk birkaç saniyesini çalan yarım çalışan bir çözüm çıktı, ama sonunda tüm dosyaları kurtarmayı başardım
nwhitehead: Eşimin hikâyesi: bugün Claude ile, oynamayı çok istediği bir Steam oyununda ilerlemeyi engelleyen bir bug’ı teşhis etti
18 dakika sürdü ama Godot paketini açtı, bug’ı buldu, bir düzeltme önerdi ve hatta oyun içi bir workaround bile verdi
Bana iş kalmadı; Claude
stringsile.pckdosya yapısını anlayıp sonra belirli chunk’ları açmak için Godot’ya özgü numaralar içeren Python kodu yazdısimonw: Benimki 2023 Mart civarında ChatGPT Code Interpreter’ı gördüğüm andı
San Francisco polis olayları CSV’sini yükledim; Pandas ile okuyup grafikler gösterdi, sonra veriyi bir SQLite veritabanı dosyası olarak dışa aktarıp indirmemi sağladı
Veri gazetecileri için yazılım yapan biri olarak, yüklenen dosyaların bulunduğu klasörde Python çalıştırabilmesinin yan etkisi bile, yazılımdan istediğim her şeyi yapabileceğini düşündürmüştü
Geriye dönüp bakınca bu, bir coding agent ile ilk karşılaşmamdı ama o zaman bunun için bir kategori adı bile yoktu
mlmonkey: Danışman bir arkadaşım Netsuite ve Oracle tarafında niş bir alan bulmuştu; muhasebe geçmişiyle müşteri instance’larını yapılandırıyor, büyük para kazanıyor ve bol bol golf oynuyordu
ChatGPT yaygınlaştıktan hemen sonra ben yapay zeka potansiyeli hakkında heyecanla konuşunca, “benim işimi yapamaz” diyerek havayı söndürmeye çalıştı ve eve gidip laptop’unda denedi
Müşterilerden aldığı türden istediği Netsuite yapılandırma spesifikasyonunu ve çeşitli seçeneklerle konfigürasyonları girmesini isteyip yapılandırma komutlarını talep etti; ChatGPT de çalıştırılması gereken komutları ve ayarlanacak seçenekleri art arda sıraladı
Arkadaşım “bunlar benim çalıştırdığım komutların aynısı” diyerek moral bozdu ama sonrasında tanıdığı sahiplerin birkaç özel şirketini istikrarlı müşteri olarak alıp golf hobisini sürdürecek kadar kazanmayı başardı
Müşteriler, ConsultBot 2.0’ı kendileri çalıştırabilseler bile, her zamanki gibi işin güvenilir ellere emanet olduğunu bilir
djfergus: Birkaç yıldır çekmecede duran birinci nesil Amazon Firestick’im en yeni yazılıma güncellenmişti ve kamuya açık bir root exploit yoktu
Bir gün boyunca Claude ile Codex arasında gidip gelerek araştırma yaptırdım; kernel kaynaklarını indirip exploit denemeleri yaptılar ve sonunda “FBUF/VCHIQ kernel zero-write primitive to patch live kernel memory” ile root yetkisi aldılar
Root’u kalıcı hale getirebildim, Amazon uygulamalarını kaldırabildim ve firmware’i downgrade edebildim; bundan sonra daha fazla eski ve yeni donanımın yeniden kullanılabilir hale geleceği bir gelecek beni heyecanlandırdı
PopePompus: App Store öncesi iPhone döneminde Nokia N900 için yazdığım eski astronomi uygulamamı Claude Code ile Android uygulaması olarak yeniden yapıyordum
Orijinal uygulama, gezegen konumları gibi çeşitli görüntüleme sayfaları içeriyordu; ben de orijinal koddan ya da onun varlığından hiç söz etmeden sadece ekran açıklamalarıyla sayfaları tek tek yeniden üretmesini istiyordum
Birkaç sayfayı yeniden ürettikten sonra Claude, istemediğim halde bir sayfa daha ekledi; bu sayfa, orijinal Nokia uygulamasında vardı ama Android uygulamaya eklemesini henüz söylememiştim
Nokia uygulamasının kodu GitHub’da duruyordu ve Claude sanki benden gelen görevle GitHub depomdaki Nokia kodunu bir şekilde ilişkilendirmiş gibiydi; eksik sayfayı tam isabetle uygulayınca ağzım açık kaldı
vitorbaptistaa: 10 kişilik küçük bir STK'nın CTO'suydum ve o sırada yalnızca bir junior geliştirici vardı; bir danışmanın yaptığı iki uygulamayı destekliyorduk
Haftada 50 kullanıcısı olan bir siteye NextJS, React ve 4 mikroservisin bağlandığı tam bir keşmekeş mimari kurulmuştu
Eski kod tabanını içeren bir devcontainer ve boş bir depo hazırlayıp Claude'a bunu eski usul bir sunucu tarafı render edilen Django uygulaması olarak yeniden yazmasını söyledim, sonra uyudum; sabah kalktığımda işin %80'i bitmişti
Birkaç gün daha prompt ve review ile uğraşıp işlev eşdeğerliğini sağladık, diğer uygulamayı da aynı şekilde hallettik
Artık ikisi de deploy edildi; sunucu maliyeti ve karmaşıklık azaldı, birkaç kat hızlandılar ve AI agent'lar olmasa, normalde teknik borçta olduğu gibi, bunu başaramazdık; küçük organizasyonlar için yapay zeka inanılmaz derecede faydalı
dang: Bence büyük an, log dosyalarını birkaç saniyede analiz ettiğini gördüğüm andı
Ben yapsam saatler, hatta fiilen günler sürecek bir işti; bu yüzden zaten hiç yapmayacaktım
Yıllardır ertelediğim optimizasyonlarda da, öğrenmeye vakit bulamadığım için aşamadığım giriş engelini geçmeme yardım etti; özellikle race condition gibi eşzamanlılık hatalarını takip etmede de yardımcı oldu
Google aramayla bulamadığım bilgileri bile buldu(https://news.ycombinator.com/item?id=42653136); ortak nokta şu: Bunlar imkansız oldukları için değil, zaman ve emek maliyeti çok yüksek olduğu için yapılmayan şeylerdi ve bunu gerçekten mümkün kıldı
Sorunlu ADO extension'ını işaret edince VSIX'i indirip .NET binary'sini decompile ederek inceledi ve buna dayanarak, benim çok şüpheci olduğum bir workaround önerdi; gerçekten de işe yaradı
Teknik olarak ben de yapabilirdim ama getirisi belirsizdi ve çok zaman alacaktı; büyük ihtimalle hiç girişmezdim
Dün GitHub'da en üstte görünce sorunu anlattım, Claude hemen bug'ı buldu ve birkaç tur konuşmadan sonra tatmin edici bir düzeltme çıkardı
Artık final release yapabilecek gibi görünüyorum ve yıllardır bekleyen bir işi bitirmek iyi hissettiriyor
hgoel: Kısa süre önce çizim, özellikle de anatomi öğrenirken Claude'dan yardım istemeyi denedim
Bir eskiz yükleyip geri bildirim istedim; beklediğimden çok daha faydalıydı ve kimsenin işaret etmediği ama benim garip hissettiğim noktaları tam isabetle açıkladı
Merakımdan eskizin üzerine sorunları etiketlemesini istedim; koordinat belirleyen bir Python script'i yazıp etiketleri bizzat ekledi
vLLM'nin görsel işlerde hâlâ pek iyi olmadığı yönünde bir algım vardı; bu yüzden gerçekten işe yarayan çizim tavsiyesi almak epey şaşırtıcıydı
Anatomik geri bildirim miydi, mesela “kol oraya bağlanmaz” gibi, yoksa ışık-gölge ipuçları gibi çizim tekniğiyle ilgili miydi?
takee: 10 yaşındaki çocuğumla okul bilim fuarında göstereceğimiz bir elektromanyetizma deneyi yaparken kendi başıma debug edemediğim bir sorun çıktı
Gemini'nin canlı görüntülü görüşmesini açıp sebep analizi konusunda yardım istedim; olası sorunları net biçimde anlattı ve sonunda düzeneği beklediğimiz gibi çalıştırmayı başardık
Sorun, vidaya sarılan telin pile bağlanan tarafındaki yalıtımın yeterince sıyrılmamış olmasıydı ve Gemini benim çıplak gözle göremediğim ayrıntıyı fark etti
Çocuğum ve iki arkadaşı, yalnızca deneyin kendisine değil, AI ile gerçek zamanlı sesli ve görüntülü konuşmanın neredeyse sihir gibi gelmesine de hayran kaldı
lodovic: Bir PR review thread ekran görüntüsünü yapıştırıp sadece “review yorumları vardı, düzelt” dedim; bunu kusursuz biçimde çözüp küçük commit'ler oluşturması ve upstream'e push etmesi beni şoke etti
Sonrasında niyetimi nereye kadar anlayabildiğini görmek için imkansız görevler, devasa projeler, karmaşık mimariler vermeye devam ettim
Son dönemde günde birkaç saat çalışarak bir hafta içinde MPI, TCP/IP ve GUI içeren tam bir işletim sistemini sıfırdan yazdı; hatta Doom da çalışıyor
Meslek olarak kod yazmak bitti ama profesyonel bir düşünce tarzıyla yaklaşıldığında sonuçlar arasındaki fark o kadar büyük ki, software engineering disiplini hâlâ muazzam değer sağlayabilir diye düşünüyorum
jmkni: Kod yazmak değil, log okumaydı
Sadece production'da ortaya çıkan kabus gibi bir bug'ı arıyordum ve Claude Code Google Cloud'a bağlanıp logları gerçek zamanlı okuyabiliyordu
UI'da bug'ı yeniden üretince anında loglarda sorunu tespit etti ve tüm kod tabanı bağlamına da sahip olduğu için, kök neden olan tam kod satırını bile gösterdi
Kesinlikle “oha?” dedirten bir andı
marcus_holmes: Solmakta olan bir bitkinin fotoğrafını çekip Claude'a gösterdim; onu yeniden sağlıklı hale getirme ve çelikle çoğaltma yollarını anlattı
Kodlama örneklerini anlıyorum çünkü bu, bilgisayarların bilgisayarlar hakkında konuşması; ama bilgisayara bitki fotoğrafı gösterip onun bitkiyi tanıması, teşhis koyması ve ne yapılacağını bilmesi bilim kurgu gibi hissettirdi; gerçekten etkileyiciydi
bonoboTP: En büyük an, 2022’de ChatGPT’nin çıkışından hemen sonraydı; özellikle Linux terminali rolü yaparken “veri merkezinde yangın çıktı” diye betimleyip sonra
nvidia-smi“çalıştırınca” GPU sıcaklığını yüksek göstermesi gibi örneklerdiAna dizini ya da ünlü birinin ana dizinini “keşfetmek” de mümkündü; terminali bu kadar iyi anlıyorsa araç kullanımı ve ajanların kapıda olduğuna emindim
Opus 4.5 bana bunun sonunda gerçekten geldiğini hissettirdi ama 2022’de açıkçası bunun 2023~2024’te daha erken geleceğini sanmıştım
Görüntü tarafında ise nano banana’yı görünce AI görsellerinin gerçekten işe yaradığını hissettim; el-kol-bacak ya da “astronot ata binemez” gibi geçici sorunların ortadan kalkacağının netleştiği andı
Uzun metrajlı film yapımı da, ajanların senaryo, karakter ve planları koordine edip üretmesiyle mümkünler alanına girdi; izlemeye değer bir hikâye olur mu ayrı mesele ama “film” kesinlikle olacaktır
Sonrasında daha etkileyici görevler çok oldu ama hiçbiri beni o zamanki kadar saf bir hayranlığa sürüklemedi
jb_briant: Bir 3D oyun yapıyorum ve düz bir dünyadan hoşlanmadığım için gezegen kullanmak istedim
Yüzey genişlemiyor, yani oynanış açısından sonlu, ama aynı anda dünya sınırına çarpmadığın için sonsuzmuş gibi hissettiriyor; bu çok zarifti
Oyuncu için Kartezyen koordinatlar pek uygun değildi, bu yüzden enlem/boylam/yükseklik ızgarası sistemi gerekiyordu; istersem günlerce StackOverflow karıştırıp kusurlu bir implementasyonu debug edebilirdim
2024’te ChatGPT web sürümü yardımcı bileşenleri neredeyse tek seferde üretti ve işin bu kadar çok tuzak barındırması düşünüldüğünde bu gerçekten etkileyiciydi
Tarayıcıda çalışan Rally-X esintili retro arcade oyunu: https://linsomniac.github.io/rally-xy/
Ayrıca nsnipes tarzı ağ üzerinden çok oyunculu bir labirent shooter oyunu da yaptım; tarayıcı tabanlı ama ağ üzerinden çok oyunculu kısım için sunucu gerekiyor: https://github.com/linsomniac/isnipes
vishvananda: Bu, yılın başlarında yarım kalmış eski projeleri yeniden çıkarıp ajanlara verdiğim zamandı
Birkaç gün içinde Oracle ekibindeyken yaptığım AlphaZero implementasyonunun bir klonunu (https://medium.com/oracledevs/lessons-from-implementing-alph...) oluşturdu, hobi olarak yaptığım NES emülatörünü JavaScript’ten Rust’a port etti (https://github.com/vishvananda/popeye) ve C++ Grandmasters Challenge’daki tüm dersleri uygulayıp sonunda tam bir C++ derleyicisine kadar götürdü (https://medium.com/@vishvananda/i-spent-2-billion-tokens-wri...)
Özellikle NES emülatörü portu 30 dakikadan kısa sürdü ve ilk denemede çalıştı
Daha önce kendi emeğimle yaptığım şeyleri yeniden yaptırabilmiş olmam düğmeye bastı; ne kadar zor olduklarını bildiğim için bu, diğer projelerden çok daha güçlü hissettirdi
a_bonobo: Önceki işimde doğrulanmamış hayvan gözlem kayıtlarını düzenliyordum; ayrıca tür dağılım haritalarına dayalı, hayvanların görülme olasılıklarını içeren ayrı bir veritabanı da vardı
İstatistikçi değilim ama gözlem, o bölgedeki temel görülme olasılığı ve gözlem gürültüsüne dair varsayımlar verildiğinde, gerçekten o türün bulunmuş olma olasılığını hesaplamak tam olarak Bayes teoremine uygun görünüyordu
Claude üç soru sorduktan sonra haritayı sorgulayan ve düzeltilmiş olasılık tablosu çıkaran harika bir Python implementasyonu yazdı
Artık doğru kişiyi bulmayı ya da önce doğru bilgiyi öğrenmeyi beklemeden böyle bir işi “tek başıma” yapabileceğime dair güçlü bir his oluştu
dannyobrien: Bu, ChatGPT’den önce OpenAI API’ye erken erişim aldığım ve iş yerinde bir yardım etkinliği için livestream JackBox oyunu hazırladığımız 2019 civarıydı
Eskiden orijinal You Don't Know Jack oyununun Birleşik Krallık versiyonunda yazar olarak çalışmıştım; konu başlıkları için komik tek satırlık esprilerden çok sayıda üretir, bunların yalnızca bir kısmını kayıt için kullanırdık
Deneme olsun diye OpenAI API’ye böyle bir ayar cümlesi verdim; %90’ı komik değildi ya da incoherent’tı ama 10 taneden 1’i fena değildi, hatta bazısı epey iyiydi
Başkalarına çok etkileyici gelmemiş olabilir ama bir yazar odasında herkesin saatlerce bunu yaptığı bir ortamı gördüğüm için, bunun yaratıcı destek aracı olarak mükemmel bir tamamlayıcı olabileceğini fark ettim
JackBox oyuncusu olarak da gayet iyiydi
xtracto: Bunu söylediğim için eleştirilebilirim ama LLM yardımıyla tarayıcı ekranındaki Xbox Live çevrimiçi FPS oyun görüntüsünü yakalayıp, küçük eğitilmiş bir sinir ağıyla insan şeklini algılayarak başka bir ekranda gösteren küçük bir program yazdım
PVP maçlarında düşmanların üstüne yeşil bir overlay koyup onları daha görünür hale getiriyor; küçük bir YOLO sinir ağının eğitimi/fine-tuning’i de dahil olmak üzere yaklaşık 100 satır kod tuttu
Bilmeyen birine cheating gibi gelebilir ama özünde bu bir computer vision alıştırması
Oyun modlama alanındaki DMA türü araçlar da abonelik hizmeti olarak para kazandığı için hem etkileyici hem de tuhaf derecede gizemli; bu araçların ve mux donanımının ne kadar iyi çalıştığı da ilginç
Onboard bellek ve daha hızlı interconnect’e sahip DGA benzeri donanımlarla birleşince, reverse engineering, malware analizi ve adli bilişim alanları bilenler için çok ilginç bir döneme girecek
tejohnso: Hafif bir panik anı yaşamadım ama son 1 yılda programlamaya yaklaşımım değişti
Eskiden bir projeye başlarken yapıyı, büyük parçaların etkileşimini, ayrıntılı uygulamayı, alternatifleri ve sonuçları kendi başıma düşünürdüm
Artık tek başıma düşünmek yerine LLM ile konuşarak ilerliyorum; çeşitli kaynaklardan bilgiyi hızla topluyor, temel kaynaklara bağlantı istiyor ve aklıma gelmeyen alternatifler arasındaki trade-off’ları sorarak daha ayrıntılı bir analize ulaşıyorum
Geliştirme sırasında da yeni ajan partnerimi sürekli bağlam içinde tutup tartışma, öneri ve problem çözme için kullanıyorum
Tamamen güvenilir değil ama benim amaçlarım için yeterince güvenilir bir workflow aracı haline geldi; ilginç bir oyuncaktan tamamen entegre bir araca dönüşme hızı çok yüksekti
tobyhinloopen: Bir müşterinin teknik olmayan çalışanı vibe coding ile bir uygulama yaptı ve benden inceleyip deploy etmem istendi
Sonuç fena değildi ve ciddi bir sorun da yoktu
Aynı anda müşteriden gelen geri bildirim PDF’inin tamamını, ekran görüntülerini vb. Claude’a verdim; o da 7 saat boyunca neredeyse tamamen gözetimsiz şekilde yeniden üretim ve düzeltmeler yapıp birkaç MR oluşturdu
Düzeltmelerin çoğu iyiydi; bazıları teknik olarak doğruydu ama müşterinin istediği şey değildi, ben de bunu söyleyince Claude düzeltti
Bu yüzden o fikir etrafında bir startup kurdum
rerdavies: Klasik gitar pedal devre şemalarını gerçek zamanlı çalışan koda çeviren bir Spice derleyicisi üzerinde çalışıyordum
The Spice Manual 2nd ed. için sayfa numaralarını ve denklem numaralarını verip Claude’dan implement etmesini istedim; açıkçası başarılı olmasını beklemiyordum
Ama sadece ilgili denklemleri değil, 30 satır aşağıdaki fonksiyonun Lagrangian hesabını da implement etti; bunun için de hiç basit olmayan bir fonksiyonun sembolik kısmi türevlerini alması ve ortaya çıkan matriste hangi değişkenin ne olduğunu çıkarması gerekiyordu
Orijinal metinde yalnızca “Lagrangian of” yazıyordu ve kısmi türev denklemleri verilmemişti ama yine de başardı; üstelik o Lagrangian denklemi için kaynak sayfa ve denklem numarası yorumlarını da ekledi
Claude’a benim için yapmasını söyleyebilirim ama paylaşmayı düşünüp düşünmediğini merak ediyorum