bence buradaki asıl kırılma “kod bilmeden oyun yapmak” değil
opus dünyayı kurarken eksik asset’i fark ediyor
tripo api’ye gidip modeli ürettiriyor
sonra onu tekrar oyunun içine koyuyor
yani ai artık sadece elindeki malzemeyle çalışan bir araç değil
ihtiyacı olan malzemeyi başka bir modele ürettirip işine devam eden bir sistem
oyun geliştirmede insanın rolü yavaş yavaş “her şeyi üretmek”ten
hangi dünyanın kurulacağına ve neyin iyi olduğuna karar vermeye kayıyor
Kod yazmadan, 3D modelleme öğrenmeden bir oyun yaptım. Ana karakteri de benim.
Bir fotoğrafımı @tripoai'ye yükledim, karşıma kendi yüzümle bir 3D model çıktı. İskeletini de animasyonlarını da orada ürettim. Fotoğraftaki ben artık yürüyebiliyordu.
Sonra Opus 5.5'ten bu karaktere bir dünya kurmasını istedim: 2049, insanlar gitmiş, kediler kalmış bir İstanbul. Oyunu yazarken gereken modelleri de Tripo API üzerinden kendisi üretti.
Yani dünyayı kuran yapay zekâ, malzemesinin çoğunu da kendisi yapıyordu. Bana süreci yönetmek kaldı.
Sizin oyununuz ne olurdu? Başlamak isteyenler için Tripo'da ilk ay %60 indirim kodunu ilk yoruma bıraktım.
bir kararın kötü sonuçlanması, kararın kötü olduğu anlamına gelmiyor
bunu ai’a öğretmeden kendi geçmişini analiz ettirmek de tehlikeli
örnek:
kurallarına tamamen uyduğun bir işlem stop oldu > zarar
plansız girdiğin başka bir işlem şans eseri uçtu > kâr
sadece sonuçlara bakarsan sistem şunu öğreniyor:
kâr = iyi
zarar = kötü
halbuki asıl bakması gereken:
- o anda hangi bilgi vardı?
- karar hangi kurala dayanıyordu?
- neyin yanlış çıkması bekleniyordu?
- risk baştan tanımlı mıydı?
- plan sonradan değiştirildi mi?
- aynı koşullarda bu karar tekrar verilir miydi?
sonuç en son kolon olmalı
ilk yoruma kendi karar geçmişini bu şekilde inceletmek için kullandığım yapıda bir prompt bırakıyorum
bunu direkt .md olarak da kaydedebilirsiniz:
# decision audit
rolün:
sen bir sonuç tahmincisi değilsin.
geçmiş kararlarımı inceleyen bağımsız bir karar denetçisisin.
amacın bir kararın kâr/zarar sonucuna bakarak iyi veya kötü olduğuna karar vermek değil.
her kararı, karar VERİLDİĞİ ANDA mevcut olan bilgiler üzerinden değerlendir.
her kayıt için şunları çıkar:
## 1. context
- karar neydi?
- karar anında hangi bilgiler mevcuttu?
- hangi önemli bilgiler bilinmiyordu?
## 2. thesis
- bu kararın arkasındaki ana gerekçe neydi?
- gerekçe açık ve test edilebilir miydi?
- hangi varsayımlara dayanıyordu?
## 3. invalidation
- kararın yanlış olduğunu gösterecek koşul önceden tanımlanmış mıydı?
- tanımlandıysa karar sahibi buna uydu mu?
## 4. risk
- alınabilecek maksimum kayıp önceden belli miydi?
- gerçekleşen risk planlanan riskten farklı mıydı?
- karar başarısız olursa sonuç kabul edilebilir miydi?
## 5. process
- başlangıç planı sonradan değiştirildi mi?
- değiştirildiyse yeni bilgi yüzünden mi, duygusal tepki yüzünden mi?
- herhangi bir kural ihlali var mı?
## 6. outcome independence
sonucu geçici olarak görmezden gel.
bu karara yalnızca süreç kalitesine göre 0-10 arasında puan ver.
puanını açıklamak için maksimum 3 neden kullan.
## 7. outcome
şimdi gerçek sonucu değerlendir.
sonucu şu dört kategoriden birine koy:
- iyi karar / iyi sonuç
- iyi karar / kötü sonuç
- kötü karar / iyi sonuç
- kötü karar / kötü sonuç
## 8. pattern detection
tüm kararları birlikte incele.
tekrar eden:
- kural ihlallerini
- risk hatalarını
- plansız değişiklikleri
- iyi süreçleri
- kötü sonuçlandığı için yanlışlıkla terk edilmiş iyi süreçleri
- iyi sonuçlandığı için yanlışlıkla ödüllendirilmiş kötü süreçleri
bul.
## 9. final output
en sonda yalnızca şunları ver:
1. korumam gereken 3 davranış
2. bırakmam gereken 3 davranış
3. bir sonraki 10 karar boyunca takip etmem gereken 3 metrik
4. verimde eksik olduğu için güvenilir şekilde değerlendiremediğin noktalar
kurallar:
- yatırım tavsiyesi verme
- gelecek tahmini yapma
- sonucu kullanarak geçmiş kararı yeniden yazma
- veri yoksa varsayım üretme
- emin olmadığın şeyi açıkça belirt
bunu trade dışında iş kararları, ürün kararları hatta içerik kararları için bile kullanabilirsiniz
“ai’a backtest datalarımı verdim, trade açtırdım ve %68 win rate çıktı”
tek başına hiçbir şey ifade etmiyor
çünkü bu tarz testlerde geleceği yanlışlıkla modele sızdırmak inanılmaz kolay
mesela düzgün testte model:
sadece o ana kadar oluşmuş veriyi görmeli
girişten önce stop ve çıkış kuralı belli olmalı
komisyon + spread + slippage hesaba girmeli
aynı dönem üzerinde prompt seçip sonra yine o dönem üzerinde ölçmemelisin
sonucu basit bir baseline’la karşılaştırmalısın
yoksa yaptığın şey trading sistemi test etmek değil
geçmişi bilen bir modele geçmişi anlattırmak oluyor
ai × trading tarafında bence en büyük problem modelden önce deney tasarımı olacak
portföyde 5 farklı varlık olması 5 farklı bahis yaptığın anlamına gelmiyormuş
bunun için küçük bir şey geliştirdik
işlem geçmişini veriyorsun ve sana 3 şeyi söylüyor:
gerçekten ne kazandın?
aslında kaç bağımsız bahsin var?
kötü senaryoda portföyüne ne oluyor?
örnek portföyde sonuç baya ilginç çıktı
cebime göre yıllık getiri %41,7
portföyün para giriş çıkışlarından arındırılmış kendi getirisi %35,6
yani para koyma zamanlaması yaklaşık 6 puan katkı yapmış
ama daha ilginci şu:
portföyde 5 kalem görünmesine rağmen efektif olarak sadece 2,21 bağımsız bahis var
en büyük kalem yarıya inerse de portföyün yaklaşık %31’i gidiyor
tek bir “getiri yüzdesi” bunların hiçbirini göstermiyor
matematiği program yapıyor
yorum kısmını istersen yapay zekaya bırakıyorsun
ama ne alacağını, ne satacağını ya da yarın ne olacağını söylemiyor
sadece kendi portföyünün gerçekte nasıl davrandığını gösteriyor
bunu kurcalamak isteyenler için paketin tamamını lab.hilor.io’ya bıraktım
şablon + tek dosyalık program + örnek portföy + örnek rapor + ai’a yorumlatmak için prompt var
kurulum tarafı minimum, program internete çıkmıyor ve veriyi bir yere göndermiyor
yatırım tavsiyesi / tahmin tarafı yok, tamamen kendi verinin aritmetiği
bir ai’a sadece işlem geçmişini ve kâr/zararı verirsen bence en önemli şeyi kaçırıyorsun
çünkü
kâr eden işlem = iyi karar
zarar eden işlem = kötü karar
diye bir şey yok
plansız girdiğin bir işlem şans eseri +%8 bitebilir
kurallarına tamamen uyduğun başka bir işlem stop olabilir
ilkine “başarılı”, ikincisine “başarısız” etiketi verirsen sistem senden yanlış şeyi öğreniyor
o yüzden ilgimi daha çok şu tarz veri tutmak çekiyor:
işleme girmeden önce ne düşünüyordun
hangi koşulda fikrin geçersiz olacaktı
ne kadar risk almayı planladın
gerçekte ne kadar aldın
neden çıktın
hangi kuralı bozdun
sonra sonucu en sona koy
bence ai’ın burada yapabileceği ilginç şey kazanan işlemi bulmak değil
iyi kayıpla kötü kazancı birbirinden ayırmak
ai tarafında tahmin yapan sistemlerden çok geriye dönüp seni analiz eden sistemler ilgimi çekmeye başladı
çoğu zaman sorun “bir sonraki adım ne olmalı?” sorusunun cevabını bilmemek değil
aynı hatayı 30 kere yaptığını fark etmemek
elinde yeterince geçmiş veri varsa ai’ın en değerli kullanım alanlarından biri bence bu olacak
sana ne yapacağını söylemekten çok
ne yaptığını sana göstermek
önümüzdeki birkaç ayda “ai ile yapılmış video” diye bir şeyin pek anlamı kalmayacak bence
aynı motionları
aynı ui animasyonlarını
aynı zoomları
aynı geçişleri
herkes birkaç promptla üretebilecek
o yüzden video tarafında avantaj yavaş yavaş üretim kalitesinden başka bir yere kayıyor
ne anlattığın
nasıl hikayeleştirdiğin
ve insanların videoyu daha hesabın adını görmeden tanıyacağı bir dünya kurup kuramadığın
ben mesela son zamanlarda efektlerden çok tekrar eden karakterler, görsel kurallar ve storytelling formatları düşünüyorum
ai üretimi ucuzlatıyor ama iyi bir fikri ucuzlatmıyor
void retweeted
#reklam
4 prompt’la 16 tane baskıya hazır Etsy tasarımı yaptım. Her biri tamamen düzenlenebilir SVG.
@ideogram_ai bugün Ideogram Vector’ü yayınladı. Etsy’de satış yapan biri olarak uzun zamandır beklediğim güncelleme buydu.
Neden önemli?
Yapay zekâ görsel araçlarının çoğu PNG verir. Paylaşım için yeter, ama tişörte, kupaya ya da 60x90 bir postere bastığın anda kenarlar yumuşar ve her şeyi elle yeniden çizmek zorunda kalırsın. Ideogram Vector bu adımı ortadan kaldırıyor: prompt’u yazıyorsun, karşına gerçek bir SVG çıkıyor. Temiz çizgiler, ayrı ayrı şekiller, her boyutta keskin.
Denediklerim: • Retro bir sörf kulübü tişört rozeti • Ürkütücü ama tatlı bir Halloween tişörtü • Vintage bir doğa macerası rozeti • Kawaii bir kahve stickerı
4 prompt, her birinden 4 sonuç, toplam 16 tasarım. Yazıların hepsi ilk denemede doğru çıktı: SALT & SUN SURF CLUB, HEY BOO, WILD TRAILS, BUT FIRST, COFFEE. Yapay zekâya yazı yazdırmaya uğraştıysan bunun ne kadar nadir olduğunu bilirsin.
İş akışım çok basit:
Prompt’u yaz
4 sonuçtan en iyisini seç
SVG’yi indir
İstediğin editörde rengini değiştir, düzenle
Etsy’de listele
SVG sadece baskı için değil. Cricut ve Silhouette kesim dosyası olarak tek başına da satılıyor; Etsy’de büyük bir dijital kategori.
Beni en çok heyecanlandıran kısım ise sıradaki planım. Ideogram Vector’ü Etsy satıcıları, AI influencer’lar ve YouTube/Instagram içerik üreticileri için hazırladığım ücretsiz, açık kaynak otomasyonuma ekliyorum.
Fikir şu: prompt’u yaz, SVG’yi al, mağazana hazır olsun; hepsi tek bir yerden. Henüz hazır değil, ama otomasyonu 200'den fazla içerik üreticisi kurdu bile...
Repo: github.com/wj-sidiss/youtube…
Vector’ü dene: ideogram.ai
🤝 Paid partnership
Today, we’re introducing Ideogram's first vector model.
Generate clean, editable SVGs with smooth gradients and sharp typography from a text prompt, or turn any image into a detailed, scalable vector.
Live in Ideogram and the API: ideogram.ai/models/vector
akıllı gözlüklerin en garip tarafı bu olacak
telefonu masaya koyunca ne yaptığını görüyorsun
gözlüğün ne gördüğünü, ne analiz ettiğini, kime ne gönderdiğini anlayamıyorsun
mahremiyet artık sadece kamera var mı yok mu meselesi değil
ayrıca jevin kullanım alanları açısından da güzel bir örnek olmuş yapay zeka sadece sanal ortamı değiştirmiyor.
dünyayı değiştiriyor
video editörlüğü ortadan kalkmıyor bence, işleyişi değişiyor
timeline’da neyi nereye sürükleyeceğini bilmek yerine neyin yanlış hissettirdiğini tarif ediyorsun ve anlatıyorsun neyin nası olmasını istediğini ve oluveriyor
iyi kurgu zevki hala değerli
mouse işi azalıyor
Bir videonun fikirden son kurguya kadar bütün üretim süreci, artık tek bir sohbete sığıyor.
Sonunda @invideoOfficial MCP ile favori yapay zekânızı invideo Editor’a bağlamak mümkün. ChatGPT, Claude veya Cursor’la konuşurken görsel, video ve ses üretip bunları aynı timeline’da bir araya getirebiliyorsunuz.
“Sahneyi kısalt, geçişi değiştir, müziği burada yükselt.”
Kullandığınız yapay zekâ, kurgu ve ses tasarımına dair bu notları doğrudan timeline’a uyguluyor. Her şey düzenlenebilir kalıyor; istediğiniz anda kendiniz de müdahale edebiliyorsunuz.
Böylece aşağıdaki gibi bir videoyu fikirden son kurguya taşımak çok daha kolaylaşıyor.
kod yazmaktan çok, iş dağıtmaya benzemeye başladı
- bir session bug çözüyor
- biri test yazıyor
- biri başka dosyada refactor yapıyor
sen de tek tek prompt yazmak yerine hepsinin ne yaptığını kontrol ediyorsun
coding tool’dan küçük bir ekip yönetmeye geçiş baya hızlandı
dün lab.hilor.io’ya bıraktığım workflow beklediğimden çok daha fazla ilgi gördü
o yüzden sıradakini siz seçin
bana:
> bir sektör
> o sektörde her gün elle yapılan sıkıcı bir iş
yazın
örneğin:
diş kliniği → lead araştırma
oto servis → kaçan aramalar + randevu
emlak → yeni lead + takip
e-ticaret → müşteri mesajları + operasyon
özellikle işletmeye direkt zaman veya para kaybettiren işleri merak ediyorum
en mantıklı olanlardan birini seçip workflow kurup paylaşacağım
lab.hilor.io’ya yeni bir workflow bıraktım.
forma “karşıyaka diş kliniği” gibi bir arama yazıyorsun.
workflow:
> google haritalar’dan işletmeleri buluyor
> sitelerini tek tek okuyor
> her işletme için kısa bir özet çıkarıyor
> uygunluk derecesi veriyor
> sitedeki gerçek bir detaya değinen 4 cümlelik ilk mesaj taslağı yazıyor
> hepsini google sheets’e aktarıyor
mesajları kendi kendine göndermiyor.
ama araştırma + eleme + ilk kişiselleştirme kısmını tek akışta çözüyor.
özellikle cold outreach yapan biri için en sıkıcı kısmı baya küçültüyor.
workflow burada:
lab.hilor.io/kutuphane/08-mu…
void retweeted
gelin lan tamam parayı cebinize biz koycaz
lab.hilor.io’ya yeni bir workflow bıraktım.
forma “karşıyaka diş kliniği” gibi bir arama yazıyorsun.
workflow:
> google haritalar’dan işletmeleri buluyor
> sitelerini tek tek okuyor
> her işletme için kısa bir özet çıkarıyor
> uygunluk derecesi veriyor
> sitedeki gerçek bir detaya değinen 4 cümlelik ilk mesaj taslağı yazıyor
> hepsini google sheets’e aktarıyor
mesajları kendi kendine göndermiyor.
ama araştırma + eleme + ilk kişiselleştirme kısmını tek akışta çözüyor.
özellikle cold outreach yapan biri için en sıkıcı kısmı baya küçültüyor.
workflow burada:
lab.hilor.io/kutuphane/08-mu…
lab.hilor.io’ya yeni bir workflow bıraktım.
forma “karşıyaka diş kliniği” gibi bir arama yazıyorsun.
workflow:
> google haritalar’dan işletmeleri buluyor
> sitelerini tek tek okuyor
> her işletme için kısa bir özet çıkarıyor
> uygunluk derecesi veriyor
> sitedeki gerçek bir detaya değinen 4 cümlelik ilk mesaj taslağı yazıyor
> hepsini google sheets’e aktarıyor
mesajları kendi kendine göndermiyor.
ama araştırma + eleme + ilk kişiselleştirme kısmını tek akışta çözüyor.
özellikle cold outreach yapan biri için en sıkıcı kısmı baya küçültüyor.
workflow burada:
lab.hilor.io/kutuphane/08-mu…
talep varsa arz üretmek sandığımızdan çok daha kârlı olabiliyor
özellikle sektörel bir problemi gerçekten çözüp bunu tekrar satılabilir hale getirdiğinde iş katlanmaya başlıyor
aynı altyapı
farklı müşteri
aynı problem
tekrar eden gelir
sistemi ben paylaştım, arkadaş benden fazla kazanmış….
avaritcall’ı bir işletmeye 500 dolara kurduğunu yazdı. üstüne üstlük dakika başına 15 cent kullanım ücreti koymuş. şimdi de kendi panelini kurmak istiyor…
firmadan daha çok kazanacaksın…
ben daha o kadar kazanamadım. tebrik ederken biraz içim gitti… afiyet olsun kardeşimm
bence burada değişen şey sadece video editörlüğü değil
iyi bir stil rehberi + birkaç referans + net geri bildirim döngüsü kurunca “kendi editörün” gibi çalışan bir sistem çıkıyor
asıl değer tek videoda değil, aynı kaliteyi tekrar tekrar üretebilmekte ve eğer bu gerçekleşirse, piyasada video editör ücretlerinin gittikçe düştüğünü görmemiz mümkün olacaktır.
böyle bir çağda hayatta kalabilmenin koşulu çağa ayak uydurmak ve artık sistemler kurmak. çünkü tam şuan yeniliğe ayak uydurabilen sistemler ayakta kalacaktır.
Bu videoyu ben kurgulamadım. Tek bir kare bile elle düzenlemedim.
Claude Code'u Opus 5.5 ile açtım, gerisini o yaptı.
Önce tarzımı öğrettim. Birkaç ekran görüntüsü attım, renklerimi, fontlarımı, sahne düzenimi inceleyip kendi stil rehberini yazdı. Artık her videoda aynı kimliği kullanıyor.
Sonra ElevenLabs sesimi verdim. Sesi dinleyip her kelimenin saniyesini çıkardı. Ekranda gördüğün her yazı, her logo tam o kelime söylendiğinde çıkıyor.
Kurguyu Remotion ile React koduyla yaptı. Terminal sahnesini HyperFrames ile sadece HTML yazarak üretti. Gerçek logoları kendisi buldu, render alıp videoyu bana gönderdi.
Beğenmediğim yer olunca "şu saniyeyi değiştir" diyorum, birkaç dakikada v2 geliyor.
Yani video editörü kiralama devri bitiyor. Artık asıl yetenek, ne istediğini net anlatabilmek.
Kullandığım basit promptları yoruma bırakıyorum.
türkiye’de bir işletmeye ai otomasyon satacak olsanız ilk hangi sektöre giderdiniz?
benim aklımdaki bazı sektörler,
> diş klinikleri
> oto servisleri
> emlak
> restoranlar
> hukuk / muhasebe
şart şu:
“ai kullanıyoruz” diye değil, “ai destekli bilmem ne” falan hiç değil, direkt zaman veya para kazandıran bir şey satmanız lazım.
yani bir sorunu çözmelisiniz
sizce en kolay kapı hangisi?