[{"data":1,"prerenderedAt":504},["ShallowReactive",2],{"locale-alternates:\u002Ftr\u002Fai-harness-nedir":3,"post-\u002Ftr\u002Fai-harness-nedir":8},{"path":4,"alternates":5},"\u002Ftr\u002Fai-harness-nedir",{"tr":4,"en":6,"de":7},"\u002Fwhat-is-an-ai-harness","\u002Fde\u002Fwas-ist-ein-ki-harness",{"page":9,"translations":351,"nav":357,"related":480,"random":491},{"id":10,"title":11,"body":12,"categories":322,"category":325,"changeHistory":325,"date":326,"description":327,"disclosures":328,"draft":331,"extension":332,"firstLiveAt":325,"image":333,"imageAlt":334,"kind":335,"lang":106,"meta":336,"navigation":337,"omitGermanLocalizationDisclosure":331,"path":4,"publishedAt":325,"readingTime":338,"rights":325,"seo":339,"seoTitle":340,"slug":341,"sources":325,"stem":342,"tags":343,"translationKey":348,"type":349,"updated":325,"__hash__":350},"postsTr\u002Ftr\u002Fai-harness-nedir.md","Nedir bu harness? En basit hâliyle AI harness anlatıyorum",{"type":13,"value":14,"toc":312},"minimark",[15,19,22,30,33,38,41,44,47,51,58,61,86,89,92,96,99,181,188,191,194,198,201,204,211,214,223,227,230,233,236,239,242,245,253,257,260,268,271,274,278],[16,17,18],"p",{},"Aynı yapay zekâ modelini kullanan iki üründen bir iş istediğinizi düşünün. Biri size nasıl yapacağınızı anlatıyor. Diğeri gerekli bilgiyi buluyor, ilgili yazılımda işlemi yapıyor ve sonucu kontrol ediyor. İşin kalanını çalışanların tamamlaması gerekiyorsa bu fark, günlük kullanımda oldukça somut.",[16,20,21],{},"“LLM laf yapar, harness iş yapar!” Bu sözü akılda kalıcı bir basitleştirme olarak kullanıyorum. Sözü teknik bir tanım gibi almamak gerekir. LLM, yani büyük dil modeli, bir yanıt üretir. Harness bu yanıtı gerçek bir görevin parçası hâline getirir.",[16,23,24,25,29],{},"Bu farkı anlamak için modelin çevresindeki çalışma düzenine bakmak gerekiyor. ",[26,27,28],"em",{},"AI harness",", modelin ne zaman, hangi talimatlarla ve hangi bilgilerle çalışacağını düzenleyen yazılım katmanı. Daha gelişmiş bir harness, araç kullanımını, işin durumunu ve sonuca ulaşana kadar atılacak adımları da yönetir.",[16,31,32],{},"Terimi bir sandviç üzerinden anlatayım. Sonra bu mutfak düzeninin bir yazılım ürününde neye karşılık geldiğine bakalım.",[34,35,37],"h2",{"id":36},"çok-şey-bilen-bir-aşçıdan-sandviç-istemek","Çok şey bilen bir aşçıdan sandviç istemek",[16,39,40],{},"Karşınızda çok bilgili bir aşçı olduğunu düşünün. Ona “Bana peynirli bir sandviç yap” diyorsunuz. Aşçı isteğinizi düşünüyor ve cevap veriyor: “İki dilim ekmek al, aralarına peynir koy.”",[16,42,43],{},"İyi bir tarif almış olabilirsiniz. Tabağınız ise hâlâ boş.",[16,45,46],{},"Bir dil modelini tek başına çağırmayı böyle düşünebiliriz. Modele bir istek verirsiniz, o da bir çıktı üretir. Teknik akışın en sade gösterimi şu:",[16,48,50],{"lang":49},"en","Prompt → model → response",[16,52,53,54,57],{},"Buradaki ",[26,55,56],{},"prompt",", modele verdiğiniz istek ve talimatlar. Model bunları işler ve bir cevap üretir. İstenen iş metin yazmaksa bu cevap zaten kullanılabilir bir çıktı olabilir. Başka bir sistemde işlem yapılması gerekiyorsa o bağlantıyı ayrıca kurmak gerekir.",[16,59,60],{},"Şimdi aşçıya bir çalışma düzeni verelim. Önünde malzemeler, kullanabileceği mutfak araçları ve izleyeceği kurallar olsun:",[62,63,64,68,71,74,77,80,83],"ol",{},[65,66,67],"li",{},"Görev belli: Peynirli sandviç hazırlanacak.",[65,69,70],{},"Aşçı malzemelere bakıyor. Ekmek ve peynir var mı, yiyecek kişinin alerjisi var mı, mutfakta hangi kurallar geçerli?",[65,72,73],{},"Gerekli araçları seçiyor: Bıçak, tabak ve ekmek kızartılacaksa tost makinesi.",[65,75,76],{},"Sandviçi hazırlıyor.",[65,78,79],{},"İstenen malzemeleri kullanıp kullanmadığını ve sandviçin servis edilmeye uygun olup olmadığını kontrol ediyor.",[65,81,82],{},"Bir şey eksikse, düzeltebileceği durumda düzeltiyor. Uygun malzeme yoksa durup soruyor.",[65,84,85],{},"Sandviçi servis ediyor.",[16,87,88],{},"Harness, bu örnekte aşçının çalışmasını düzenleyen bütün. Hangi bilgiye bakacağı, neyi kullanabileceği, yaptığı işi nasıl kontrol edeceği ve ne zaman bitireceği bu düzenin içinde.",[16,90,91],{},"Benzetmenin bir sınırı var: Gerçek aşçının elleri var, dil modelinin yok. Yazılımda model, bir araca gönderilecek işlem isteğini üretir. O işlemi uygulamanın ya da sağlayıcının çalıştırdığı araç gerçekleştirir. Modelin “sandviçi yaptım” demesi, sandviçin hazır olduğunun kanıtı sayılmaz.",[34,93,95],{"id":94},"model-üretir-harness-işi-düzenler","Model üretir, harness işi düzenler",[16,97,98],{},"Parçaları şu şekilde ayırmak, terimleri takip etmeyi kolaylaştırıyor:",[100,101,102,118],"table",{},[103,104,105],"thead",{},[106,107,108,112,115],"tr",{},[109,110,111],"th",{},"Parça",[109,113,114],{},"Ne yapar?",[109,116,117],{},"Sandviç örneğinde nasıl düşünebiliriz?",[119,120,121,133,144,155,170],"tbody",{},[106,122,123,127,130],{},[124,125,126],"td",{},"Model",[124,128,129],{},"Cevap, plan veya araç çağrısı üretir.",[124,131,132],{},"Ne yapılacağını düşünen ve öneren aşçı.",[106,134,135,138,141],{},[124,136,137],{},"Harness",[124,139,140],{},"Model çağrılarını ve işin ilerleyişini düzenler.",[124,142,143],{},"Talimatları, araç erişimini, kontrolleri ve durma koşullarını bir araya getiren çalışma düzeni.",[106,145,146,149,152],{},[124,147,148],{},"Araçlar",[124,150,151],{},"Bilgi okur veya işlem yapar.",[124,153,154],{},"Bıçak, tabak ve tost makinesi. Yazılımda dosya okuyan ya da kayıt oluşturan işlevler.",[106,156,157,164,167],{},[124,158,159,160,163],{},"Durum \u002F bellek (",[26,161,162],{},"state",")",[124,165,166],{},"İşle ilgili bilgileri ve ilerlemeyi saklar.",[124,168,169],{},"Sipariş notu, alerji bilgisi ve hangi hazırlıkların tamamlandığı.",[106,171,172,175,178],{},[124,173,174],{},"Agent",[124,176,177],{},"Bu sistem içinde bir görevi yürütmek üzere çalışan modeldir.",[124,179,180],{},"Bilgi ve araçlarla donatılmış düzen içinde işi sürdüren aşçı.",[16,182,183,184,187],{},"Bu, kavramları anlamak için kullandığım bir zihinsel model. Terimlerin sınırları bütün ürünlerde aynı çizilmiyor. Özellikle ",[26,185,186],{},"agent"," sözcüğü kimi kaynaklarda modelle birlikte çevresindeki sistemi de kapsıyor.",[16,189,190],{},"Model işi ilerletirken tekrar tekrar devreye girebilir. Gelen bilgiyi yorumlar, sonraki adımı önerir veya hangi araca ihtiyaç duyduğunu belirler. Harness bu kararların uygulanacağı düzeni sağlar. Önceden yazılmış kurallar da hangi adımların mümkün olduğunu sınırlar.",[16,192,193],{},"Bellek de modelin her şeyi kendiliğinden hatırlaması demek değil. Yazılım işin durumunu saklar ve bir sonraki model çağrısına gereken kısmı verir. Kaydedilen bilginin işe yaraması için o anda modele sunulması ve model tarafından doğru kullanılması gerekir.",[34,195,197],{"id":196},"harness-doğrudan-api-çağrısıyla-başlayabilir","Harness doğrudan API çağrısıyla başlayabilir",[16,199,200],{},"Harness bir terminale yazılan komutlarla, masaüstü uygulamasıyla ya da kurumsal agent çatısıyla sınırlı değil. Kullanıcının gördüğü arayüzden bağımsız olarak ürünün içinde bulunabilir. Hazır bir paket kullanma zorunluluğu da yok.",[16,202,203],{},"Bir ürününüzün iki tür istek aldığını düşünün: Metni özetlemek ve başka bir dile çevirmek. Ürün, görev türünü belirliyor, buna uygun sistem talimatını ve modeli seçiyor. Sağlayıcının API'sine, yani yazılımın model hizmetine istek gönderdiği bağlantıya, bu bilgileri iletiyor. Gelen sonucu da kullanıcıya döndürüyor.",[16,205,206,207,210],{},"Sistem talimatı (",[26,208,209],{},"system prompt","), modelin o görevde nasıl davranacağını belirleyen yönergedir. Özet çıkarırken ana bilgileri korumasını, çeviri yaparken anlamı değiştirmemesini isteyebilirsiniz. Hangi talimatın ve modelin kullanılacağını seçen kod, burada tarif ettiğim anlamıyla, asgari bir prompt\u002Fmodel yönlendirme harness'idir.",[16,212,213],{},"Bu sistemde henüz araç kullanımı, kalıcı bellek veya tekrar deneme döngüsü bulunmayabilir. Yine de modelin nasıl kullanılacağını düzenleyen bir katman vardır. Görev türü arayüzde seçiliyorsa bu seçim için ayrıca bir model çalıştırmanız bile gerekmez.",[16,215,216,217,222],{},"Model yönlendirmesinin farklı biçimlerini ve ne zaman ek yük yarattığını ",[218,219,221],"a",{"href":220},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-istekleri-ne-zaman-farkli-modellere-yonlendirilmeli","istekleri farklı modellere yönlendirme yazısında"," daha ayrıntılı ele aldım. Buradaki nokta, bu basit seçimin de modelin çevresindeki çalışma düzenine ait olması.",[34,224,226],{"id":225},"i̇ş-birkaç-adıma-yayıldığında","İş birkaç adıma yayıldığında",[16,228,229],{},"Görev büyüdükçe harness'e yeni yetenekler ekleyebilirsiniz. Modelin o adımda göreceği talimatları, belgeleri ve önceki sonuçları bir araya getirmeye bağlam hazırlama deniyor. Gerekli araçları bağlamak, tamamlanan adımları saklamak, çıktıyı doğrulamak ve düzeltilebilir hatalarda yeniden denemek de bu düzeni genişletir.",[16,231,232],{},"Araç kullanan, birden fazla adımda ilerleyen bir sistemin akışını şöyle gösterebiliriz:",[16,234,235],{"lang":49},"Task → inspect context → use tools → execute → check the result → retry when needed → finish",[16,237,238],{},"Yani görev alınır, gerekli bilgi incelenir, araçlar kullanılarak işlem yapılır ve sonuç kontrol edilir. Gerekiyorsa yeniden denenir, ardından iş tamamlanır. Araç kullanmak ile işlemi gerçekleştirmek çoğu uygulamada aynı adımın parçalarıdır. Bir belgeyi okumak da araç kullanımı gerektirebilir. Bu sıra, bütün harness'lerin uyması gereken bir protokol değil, çalışma döngüsünü anlamanın basit bir yolu.",[16,240,241],{},"Kontrolü her zaman aynı modele “Doğru yaptın mı?” diye sorarak yapmak zorunda değilsiniz. Dosyanın oluşup oluşmadığını yazılım kontrol edebilir. Bir kaydın doğru yere yazıldığını ilgili sistemden okuyabilirsiniz. Bir metnin amaçlanan anlamı taşıyıp taşımadığını ise insanın değerlendirmesi gerekebilir.",[16,243,244],{},"Tekrar denemenin de bir sınırı olmalı. Bir kayıt oluşturulduğu hâlde cevap gelmediyse aynı işlemi körlemesine tekrarlamak ikinci bir kayıt yaratabilir. Harness, yeniden denemeden önce ne olduğunu kontrol etmeli. İş ilerlemiyorsa veya yetki eksikse durup insana dönmesi gerekir.",[16,246,247,248,252],{},"Bu döngüde sıradaki adımı bazen yazılımın sabit kuralları, bazen de yeni bilgiyi yorumlayan model seçer. ",[218,249,251],{"href":250},"\u002Ftr\u002Fai-agent-ne-zaman-gerekli-workflow-ne-zaman-yeterli","Workflow ile agent arasındaki ayrım"," burada önem kazanır. Basit bir harness kullanmak, bütün işi açık uçlu bir agent'a bırakmayı gerektirmez.",[34,254,256],{"id":255},"ürünü-değerlendirirken-bu-düzeni-de-görün","Ürünü değerlendirirken bu düzeni de görün",[16,258,259],{},"Aynı aşçı, malzemeleri önceden hazırlanmış bir mutfakta başka, her malzemeyi aramak zorunda kaldığı bir mutfakta başka türlü çalışır. Kontrol düzeni de değişirse hız ve sonuç değişebilir. Yazılım ürünlerinde modelin gördüğü bilgi, erişebildiği araçlar ve hataların ele alınışı benzer bir fark yaratır.",[16,261,262,263,267],{},"Bu yüzden ",[218,264,266],{"href":265},"\u002Ftr\u002Fayni-yapay-zeka-modeli-neden-farkli-sonuc-veriyor","aynı modelin farklı uygulamalarda farklı sonuç vermesini"," değerlendirirken model adının yanında çalışma düzenine de bakmak gerekir. Daha çok araç veya daha uzun bir döngü otomatik olarak daha iyi sonuç getirmez. Gereksiz adımlar bekleme süresini, maliyeti ve hata ihtimalini artırabilir.",[16,269,270],{},"Bir özetleme işi için doğru talimat, uygun model ve kısa bir kontrol yeterli olabilir. Birden fazla sistemde işlem yapılacaksa bağlam, yetki, durum takibi ve doğrulama daha fazla önem kazanır. Adımları ve kuralları tamamen belli bir işte mevcut bir otomasyon da yeterli olabilir.",[16,272,273],{},"Bir AI ürününü değerlendirirken kendi işinizden somut bir görev seçin. Hangi bilginin kullanıldığını, hangi işlemin gerçekten yapıldığını ve işin tamamlandığının nasıl anlaşıldığını birlikte inceleyin. Çalışanların sonradan ne kadar düzeltme yaptığını da hesaba katın. Harness'in değeri, o işin kabul edilebilir bir sonuçla tamamlanmasına yaptığı katkıda ortaya çıkar.",[34,275,277],{"id":276},"yararlı-okumalar","Yararlı okumalar",[279,280,281,294,303],"ul",{},[65,282,283,293],{},[218,284,292],{"href":285,"className":286,"rel":288,"target":291},"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Fbuilding-effective-agents",[287],"dofollow",[289,290],"nofollow","noopener","_blank","Building effective agents",": Doğrudan API kullanımı, yönlendirme ve araçlarla çalışan modeller için temel tasarım örnekleri sunuyor. Bir sağlayıcının mimari rehberi; burada kullandığım geniş harness tanımını bir sektör standardı olarak belirlemiyor.",[65,295,296,302],{},[218,297,301],{"href":298,"className":299,"rel":300,"target":291},"https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Foverview",[287],[289,290],"Tool use with Claude",": Modelin ürettiği araç çağrısıyla işlemi çalıştıran yazılımın görevlerini ayırıyor. Uygulama ve sağlayıcı tarafında çalışan araçların farkını Claude API'si üzerinden gösteriyor.",[65,304,305,311],{},[218,306,310],{"href":307,"className":308,"rel":309,"target":291},"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Feffective-harnesses-for-long-running-agents",[287],[289,290],"Effective harnesses for long-running agents",": Uzun işlerde ilerleme kayıtları ve sonuç kontrolünün neden gerektiğini somutlaştırıyor. Web uygulaması geliştirme deneyimine dayanıyor; bütün görevlerde aynı düzenin üstün olduğunu göstermiyor.",{"title":313,"searchDepth":314,"depth":314,"links":315},"",2,[316,317,318,319,320,321],{"id":36,"depth":314,"text":37},{"id":94,"depth":314,"text":95},{"id":196,"depth":314,"text":197},{"id":225,"depth":314,"text":226},{"id":255,"depth":314,"text":256},{"id":276,"depth":314,"text":277},[323,324],"ai","engineering",null,"2026-10-01","AI harness nedir? Sandviç örneğiyle model, araçlar, bellek ve agent ayrımını; basit API yönlendirmesinden işi kontrol eden sisteme uzanan yapıyı açıklıyorum.",{"aiUse":329,"aiNote":330},"ai-assisted","Evren Bal'ın sağladığı LinkedIn taslağı ve kavramsal açıklama, yapay zekâ desteğiyle Türkçe makale taslağına dönüştürüldü. Yapılandırma, teknik kaynak kontrolü ve dil düzenlemesinde yapay zekâ kullanıldı.",false,"md","\u002Fimages\u002Fhero\u002Fai-harness-kitchen-robot.avif","Mutfak robotu, malzeme ve araçlarla peynirli sandviç hazırlarken bitmiş sandviç kontrol ediliyor.","Açıklayıcı yazı",{},true,7,{"title":11,"description":327},"Nedir bu harness? AI harness en basit hâliyle","ai-harness-nedir","tr\u002Fai-harness-nedir",[344,345,346,347],"ai-harness","agent-harness","yapay-zeka-modelleri","model-routing","what-is-an-ai-harness","post","Ab67AinydFTopO-NCWGPSFrPEF7wq_d7SVu8HHgJeJM",{"tr":352,"en":353,"de":355},{"path":4,"title":11},{"path":6,"title":354},"What Is an AI Harness? A Plain-English Explanation",{"path":7,"title":356},"Was ist ein KI-Harness? Einfach erklärt",{"prev":358,"next":325,"others":361,"lucky":479,"readingTime":338},{"path":359,"title":360},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-destegi-notu-okura-ne-anlatiyor","“Yapay zekâ desteğiyle hazırlandı” notu okura ne anlatıyor?",[362,365,368,371,373,376,379,382,385,388,391,394,397,400,403,406,409,412,415,418,421,424,427,430,433,436,439,442,445,446,449,452,455,458,461,464,467,470,473,476],{"path":363,"title":364},"\u002Ftr\u002Fproductlog-once-kendim-icin-insa-ettigim-platform","ProductLog: Önce Kendim İçin İnşa Ettiğim Platform",{"path":366,"title":367},"\u002Ftr\u002Fkurumsal-yapay-zekada-rag-ne-zaman-gerekir","Kurumsal Yapay Zekâda RAG Ne Zaman Gerekir?",{"path":369,"title":370},"\u002Ftr\u002Fveriniz-yapay-zekaya-hazir-mi","Veriniz Yapay Zekâya Hazır mı? Önce Hangi Karar İçin Olduğunu Söyleyin",{"path":250,"title":372},"AI Agent Ne Zaman Gerekli?",{"path":374,"title":375},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-caginda-cocuk-yetistirmek","Yapay Zeka Çağında Çocuk Yetiştirmek",{"path":377,"title":378},"\u002Ftr\u002Fsatis-ile-diger-departmanlar-neden-surekli-catisiyor","Satış ile Diğer Departmanlar Neden Sürekli Çatışıyor?",{"path":380,"title":381},"\u002Ftr\u002Fyazilimciligin-sonu-mu-geldi-yapay-zeka-ile-bir-ronesans-yasaniyor","Yazılımcılığın Sonu mu Geldi? Yapay zeka ile bir rönesans yaşanıyor.",{"path":383,"title":384},"\u002Ftr\u002Fayda-1-milyon-gosterim-sifir-gelir-programatik-seo-vaka-analizi","Ayda 1 Milyon Gösterim, Sıfır Gelir: Programatik SEO Vaka Analizi (Post-Mortem)",{"path":386,"title":387},"\u002Ftr\u002Fpesintaksit-pesin-mi-taksit-mi-gercek-maliyet-hesaplama-ve-finansal-farkindalik-araci","Peşin mi, Taksit mi? – PeşinTaksit’in Ortaya Çıkış Hikayesi",{"path":389,"title":390},"\u002Ftr\u002Fai-gorunurluk-araclari-gercekten-ise-yariyor-mu","AI Görünürlük Araçları Gerçekten İşe Yarıyor mu?",{"path":392,"title":393},"\u002Ftr\u002Fwordpressten-nuxta-yapay-zeka-destekli-icerik-akisi","WordPress’ten Nuxt’a: Yapay zekâ destekli içerik akışı kurmak",{"path":395,"title":396},"\u002Ftr\u002Fesigin-sifira-inmesi","Eşik Düştü: ProductLog’un Bana Gösterdiği Build in Public Riski",{"path":398,"title":399},"\u002Ftr\u002Fsurec-otomasyonunda-yapay-zeka-ne-zaman-kullanilmali","Bir Süreci Otomatikleştirirken Yapay Zekâ Ne Zaman Gerekli?",{"path":401,"title":402},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-sisteminiz-gercekten-sonuc-uretiyor-mu","Yapay Zekâ Sisteminiz Gerçekten Sonuç Üretiyor mu?",{"path":404,"title":405},"\u002Ftr\u002Fai-gorunurlugu-yanilsamasi-bing-citation-share","Yapay Zeka Görünürlüğü Yanılsaması: Bing'in Citation Share Verileri Gerçekte Ne Söylüyor?",{"path":407,"title":408},"\u002Ftr\u002Fteknoloji-yonetimi-ile-dijital-donusum-ayni-sey-degil","Teknoloji Yönetimi ile Dijital Dönüşüm Aynı Şey Değil",{"path":410,"title":411},"\u002Ftr\u002Fmesele-llms-txt-degil-yegen","Mesele llms.txt Değil Yeğen!",{"path":413,"title":414},"\u002Ftr\u002Fkurallardan-kararlara-vanityde-gercek-zamanli-karar-destek-ve-satis-yonetim-platformu","Sağlık turizminde lead yönetimi: Manuel dağıtımdan gerçek zamanlı satış sistemine nasıl geçtik?",{"path":416,"title":417},"\u002Ftr\u002Fgsc-verilerinden-anlam-cikarmak-rankextension-yolculugunun-ilk-adimi","RankExtension'a Ne Oldu?",{"path":419,"title":420},"\u002Ftr\u002Fknow-how-pis-agzima-dus","Know-how Piş, Ağzıma Düş: Bilgiyi Uygulamak mı, Üretmek mi?",{"path":422,"title":423},"\u002Ftr\u002Fonceki-vibe-coder-donemi-basliyor","“Önceki Vibe Coder” Dönemi Başlıyor: Temiz Kodun Görünmezliği ve Yapay Zekanın Teknik Borç Faturası",{"path":425,"title":426},"\u002Ftr\u002Fbir-zafer-bir-kac-yenilgi","Bir Zafer, Birkaç Yenilgi",{"path":428,"title":429},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-ve-hic-yapilmayan-ise-alimlar","Yapay zekâ işten çıkarmadan iş sayısını azaltıyor",{"path":431,"title":432},"\u002Ftr\u002Fdusuk-rekabetli-serpte-api-tabanli-bir-seo-denemesi","camiler.org: Google Maps ve OpenAI ile Bir Programatik SEO Deneyi",{"path":434,"title":435},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-ile-api-gelistirirken-rest-kalitesini-korumak","Yapay Zekâ ile API Geliştirirken Kaliteyi Korumak",{"path":437,"title":438},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-kod-yazmayi-ucuzlatti-dogrulamayi-degil","Yapay Zeka Kod Yazmayı Ucuzlattı, Doğrulamayı Değil",{"path":440,"title":441},"\u002Ftr\u002Fmusteri-memnun-oldugunu-unutur-hatirlatmak-gerek","Müşteri Memnun Olduğunu Unutur, Hatırlatmak Gerek!",{"path":443,"title":444},"\u002Ftr\u002Fbuild-in-public-2-0","AI Çağında Build in Public: Neyi Paylaşmalı, Neyi Saklamalı?",{"path":359,"title":360},{"path":447,"title":448},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-donusumunde-sirketin-hafizasi-olan-calisanlari-korumak","Yapay Zekâ Dönüşümünde Şirketin Hafızası Olan Çalışanları Korumak",{"path":450,"title":451},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-donusumu-isi-yeniden-tasarlamakla-baslar","Yapay Zekâ Dönüşümü, İşi Yeniden Tasarlamakla Başlar",{"path":453,"title":454},"\u002Ftr\u002Fyapay-zekaya-ne-kadar-yetki-verilmeli","Yapay Zekâya Ne Kadar Yetki Vermeliyiz?",{"path":456,"title":457},"\u002Ftr\u002Fai-verimlilik-kazanci-kimin-cebine-giriyor","AI Verimlilik Kazancı Kimin Cebine Giriyor?",{"path":459,"title":460},"\u002Ftr\u002Fchatbot-verisini-ucuncu-taraf-yapay-zeka-saglayicisina-gondermek","Chatbot verisini üçüncü taraf yapay zekâ sağlayıcısına göndermek ne demek?",{"path":462,"title":463},"\u002Ftr\u002Fyapay-zekadaki-ilerleme-hayatimizi-ne-zaman-iyilestirir","Yapay zekâdaki ilerleme hayatımızı ne zaman iyileştirir?",{"path":465,"title":466},"\u002Ftr\u002Fbir-merhabanin-maliyeti-kurumsal-yapay-zeka","Bir “Merhaba”nın Maliyeti: Kurumsal Yapay Zekâ Kullanımını Yönetmek",{"path":468,"title":469},"\u002Ftr\u002Fai-gorunurlugu-devletlerin-de-gundeminde","AI görünürlüğü devletlerin de gündeminde",{"path":471,"title":472},"\u002Ftr\u002Facik-yayincilik-yapay-zeka-aylik-seo-raporlama-deneyi","Açık Yayıncılık ve Yapay Zekâ ile Aylık SEO Raporlama Deneyi",{"path":474,"title":475},"\u002Ftr\u002Fevren-yapay-zeka-platformu-kime-acik-ne-sunuyor","EVREN Yapay Zekâ Platformu: Kime Açık, Ne Sunuyor?",{"path":477,"title":478},"\u002Ftr\u002Fab-yapay-zeka-yasasi-turkiyedeki-sirketleri-ne-kadar-etkiler","AB Yapay Zekâ Yasası Türkiye'deki Şirketleri Ne Kadar Etkiliyor?",{"path":366,"title":367},[481,484,488],{"path":265,"title":482,"date":483},"Aynı Yapay Zekâ Modeli Neden Farklı Uygulamalarda Farklı Sonuç Veriyor?","2026-09-12",{"path":485,"title":486,"date":487},"\u002Ftr\u002Fyapay-zekada-model-sayisi-artinca-asil-sorun-secim-oluyor","Stripe–OpenRouter Anlaşması: Hangi İşe Hangi Model?","2026-09-21",{"path":220,"title":489,"date":490},"Yapay Zekâ İstekleri Ne Zaman Farklı Modellere Yönlendirilmeli?","2026-09-02",[492,496,500],{"path":493,"title":494,"date":495},"\u002Ftr\u002Fab-yapay-zeka-yasasi-risk-seviyesinden-sonra-sirketinizi-ne-bekliyor","AB Yapay Zekâ Yasası: Risk seviyesini belirledikten sonra ne yapmalısınız?","2026-09-05",{"path":497,"title":498,"date":499},"\u002Ftr\u002Fsirketinizin-ai-bagimliliginin-farkinda-misiniz","Şirketinizin AI Bağımlılığının Farkında mısınız?","2026-08-22",{"path":501,"title":502,"date":503},"\u002Ftr\u002Fcalisanlarin-kurdugu-yapay-zeka-sistemleri-nasil-kurumsal-hafizaya-donusur","Çalışanların Kurduğu Yapay Zekâ Sistemleri Nasıl Kurumsal Hafızaya Dönüşür?","2026-09-25",1790828478693]