Blog
Gerçekte nasıl teslim ettiğime dair notlar — stack seçimleri, MVP’ler ve kıdemli bir full-stack mühendisin sorumlulukları.
2026-10-21
Faturalar ve İnternet İçin Ödeme Hatırlatma Botları: E-posta, Telegram veya Viber
Fatura ve internet ödemelerini insanların mesajlarını gerçekten okuduğu yerde – e-posta, Telegram veya Viber üzerinden – hatırlatan bir bot. Kimler sipariş eder, nasıl çalışır ve geliştirmek için ne gerekir.
Oku →
2026-10-17
Telegram Mini App olarak hangi çevrimiçi oyunlar yapılabilir
Tek dokunuşluk arcade oyunlarından gerçek zamanlı çok oyunculuya: Telegram içinde hangi türler işe yarar, platform bir oyuna neyi ücretsiz verir ve zor kısımlar nerede.
Oku →
2026-10-17
Yapay Zekâ Chatbotunuz Düzeldi: Doğru Yanıtlar, Hızlı Cevaplar, Düşük API Faturası
Canlıdaki chatbotlar neden yanlış cevap verir, yavaş yanıtlar ve fazla maliyet çıkarır; bunları düzeltmek için kullandığım beş adım: denetim, arama, promptlar, maliyet, rapor.
Oku →
2026-10-14
Claude’un en yeni modelleri ve API anahtarı nasıl güvenle kullanılır
Güncel Claude 5 ailesine pratik bir bakış: hangi iş için hangi model, API’de neler değişti ve gerçek bir projede Anthropic API anahtarı nasıl oluşturulur, saklanır ve korunur.
Oku →
2026-10-12
Neden uzun vadeli iş birliğini tercih ediyorum ve her projeyi canlıya alana kadar götürüyorum
Lansman bir dönüm noktasıdır, bitiş çizgisi değil. Uzun vadeli iş birliği beni neden ilgilendiriyor ve her projeyi üretime kadar götürmek için ne yapıyorum.
Oku →
2026-10-08
Kaybolan Bir Web Sitesini Kurtarmak Mümkün!
Kaybolan bir site her zaman sonsuza dek kaybolmuş değildir. Yedekleri, hosting hesabını, alan adını ve web arşivlerini kontrol ederek dosya ve verileri güvenle geri yükleyin.
Oku →
2026-10-08
Geliştirici ortadan kayboldu ve proje yarım mı kaldı? Geliştirme ve desteği devralıyorum
Yarım kalan bir projeyi her zaman baştan yazmak gerekmez. Mevcut durumu inceliyor, erişimleri güvenceye alıyor, işleri önceliklendiriyor ve geliştirme ile desteği devralıyorum.
Oku →
2026-10-07
Yapay zekâ asistanı geliştirmek: ilk iş akışından canlıya
Yapay zekâ asistanı geliştirmek için pratik rehber: kullanım amacını belirleme, güvenilir bilgi hazırlama, prompt tasarlama, araçları bağlama, test ve işletim.
Oku →
2026-10-02
Bir LLM özelliği yayına almadan önce ve sonra nasıl değerlendirilir?
Gerçek görevler, temsili örnekler, ölçülebilir kalite boyutları, insan incelemesi ve üretim izleme ile bir değerlendirme döngüsü kurun.
Oku →
2026-10-02
LLM ajanları için uzun süreli bellek tasarlamak
Konuşma bağlamını kalıcı bellekten ayırın; çıkarma, geri getirme, güncelleme, unutma, izinler ve değerlendirmeyi açık sistem davranışları olarak tasarlayın.
Oku →
2026-10-02
PaaS, IaaS, ağlar, güvenlik duvarları ve işletim sistemleri nasıl denetlenir?
Bulut hizmetlerini, altyapıyı, ağ yollarını, güvenlik duvarı kurallarını ve işletim sistemi sıkılaştırmasını kanıta dayalı biçimde inceleyip bulguları düzeltme planına dönüştürmek için pratik bir yöntem.
Oku →
2026-10-02
2026’da yazmaya değer sekiz teknoloji konusu
Mühendisler için pratik bir konu listesi: ajan tabanlı geliştirme, yapay zekâ güvenliği, yazılım tedarik zinciri, gözlemlenebilirlik, çok modlu sistemler ve daha fazlası.
Oku →
2026-09-28
Supabase ile geliştirme: önemli mühendislik ayrıntıları
Supabase ürün geliştirmeyi hızlandırır; ancak üretim kalitesi veri modeli, Row Level Security, sunucu sınırları, migration’lar ve operasyon disiplinine bağlıdır.
Oku →
2026-09-23
Avrupa Birliği için dijital ürünleri nasıl geliştiriyorum: veriler, haklar ve yapay zekâ
AB projeleri için mühendislik standardım: dijital kaynakların haklarına saygı göstermek, kişisel verileri en aza indirmek ve yapay zekâyı amacına ve riskine göre değerlendirmek.
Oku →
2026-09-23
2026’nın önde gelen yapay zekâ modelleri: fiyat, kalite ve faydalı yanıtın maliyeti
GPT-6, Claude, Gemini ve DeepSeek karşılaştırması: API fiyatları, pratik ödünleşimler ve on model için ortak maliyet hesabı. 23 Eylül 2026’da güncellendi.
Oku →
2026-09-21
Ödeme platformu güvenliği: itibari para ve kripto para sistemleri için kritik korumalar
İster Stripe üzerinden kart işleyin ister Web3 kripto ödemeleri kabul edin, ödeme güvenliği ürün mühendisliğinin en önemli sınavıdır. Neden vazgeçilmez olduğunu, itibari para ve kripto ödemelerinin nasıl korunacağını ve kullanıcı fonlarının nasıl güvenceye alınacağını öğrenin.
Oku →
2026-09-21
Devralınan bir projede işe başlamadan önce denetim yapmanın önemi: bütçeyi, takvimi ve huzuru korumak
Bir projeyi kapsamlı teknik denetim yapmadan devralmak, gizli riskleri de üstlenmek demektir. Product Engineer’lar neden işe başlamadan denetim yapmalı ve bunu nasıl yürütmeli?
Oku →
2026-09-21
Product Engineer zihniyeti: kod miktarı yerine değer sunmak
Önde gelen kurucuların ve ölçeklenen şirketlerin, müşteri probleminden veritabanı sorgularına ve ürün analitiğine kadar sonucu sahiplenen Product Engineer’ları neden işe aldığını açıklıyoruz.
Oku →
2026-09-20
Product Engineer olarak yapay zekâ odaklı ürünleri yayına almak: pratik LLM mimarisi
Product Engineer’ların yapılandırılmış JSON çıktıları, streaming UX ve deterministik yedek devrelerle öngörülemeyen LLM yeteneklerini güvenilir üretim yazılımına nasıl dönüştürdüğü.
Oku →
2026-09-20
Teknik borç ve geliştirme hızı: Product Engineer’lar hız ile ölçeklenebilirliği nasıl dengeler?
Uzun vadeli sürdürülebilirlikten ve sistem kararlılığından ödün vermeden pazara çıkışı hızlandırmak için teknik borç bilinçli biçimde nasıl yönetilir?
Oku →
2026-09-19
Model Context Protocol (MCP) ve üretimde çoklu ajan iş akışları
MCP’nin LLM’ler için neden USB-C standardına dönüştüğü, çoklu ajan grafiklerinin monolitik prompt’ların yerini nasıl aldığı ve üretimde güvenilir ajan döngülerinin nasıl kurulduğu.
Oku →
2026-09-19
RAG 2.0 ve GraphRAG: halüsinasyonsuz kurumsal bilgi motorları
Hibrit arama, Cohere yeniden sıralaması, GraphRAG ve çok modlu ayrıştırmanın üretimdeki yapay zekâ uygulamalarında halüsinasyonları nasıl azalttığı.
Oku →
2026-09-19
Yerel LLM’ler, vLLM ve LoRA ince ayarı: sağlayıcı API’lerine bağımlılıktan kurtulmak
vLLM gibi yüksek verimli çıkarım motorları, kuantizasyon ve LoRA ince ayarının ekiplerin kurumsal düzeyde performansla özel 8B–70B modeller çalıştırmasını nasıl sağladığı.
Oku →
2026-09-19
Gerçek zamanlı sesli yapay zekâ ve çok modlu işlem hatları: 300 ms altı etkileşimli uygulamalar
WebRTC, OpenAI Realtime API, Gemini Live ve olay odaklı Node.js mikro hizmetleriyle düşük gecikmeli ses ve görüntü arayüzleri tasarlamak.
Oku →
2026-09-19
LLMOps, güvenlik guardrail’leri ve maliyet yönlendirme: kurumsal AI altyapısı
Prompt injection’ı önlemek, kişisel verileri korumak (PII temizleme), anlamsal yönlendiricilerle API harcamalarını denetlemek ve sağlam LLMOps hatlarını sürdürmek.
Oku →
2026-09-19
Harness.io: yapay zekâ destekli yazılım teslim platformuna kapsamlı bakış
Scriptsiz CI/CD ve yapay zekâ destekli otomatik rollback’lerden Bulut Maliyet Yönetimi (FinOps), Güvenlik Testi Orkestrasyonu (STO) ve Dahili Geliştirici Portalları’na (IDP) kadar. Özellikler, Delegate mimarisi ve kurumsal faydalar.
Oku →
2026-09-18
Quality Gates: yapay zekâ ajanları çağında testler ve mühendislik sözleşmeleri
Yapay zekâ insanların okuyabileceğinden on kat hızlı kod ürettiğinde manuel inceleme yetersiz kalır. Quality Gates ve otomatik testler ajanları nasıl güvenilir ekip arkadaşlarına dönüştürüyor? Ilya Klimov’un mühendislik yaklaşımından çıkarımlar.
Oku →
2026-09-18
Agentic Coding ve gerçekler: gerçek yazılım için prompt neden yeterli değil?
Ham prompt engineering’den yapılandırılmış agentic iş akışlarına, MCP sunucularına ve sınırlandırılmış grafiklere geçiş. Ilya Klimov’un “Dark Software Factory” eleştirisi üzerine düşünceler.
Oku →
2026-09-18
Yapay zekâ çağında mimari: Ilya Klimov’un Fwdays konuşmasından alıntılar ve çıkarımlar
Vibe coding çağında yazılım mimarisi sona mı erdi? JavaScript fwdays’25’te Ilya Klimov’un konuşmasından temel fikirler ve kıdemli Full-Stack ve AI mühendisi olarak benim değerlendirmem.
Oku →
2026-09-10
Döngü ajanları ve graf ajanları: mimariyi nasıl seçiyorum
Her ajan, araçları belirli sırayla çağıran bir modeldir. Asıl soru bu sıraya kimin karar verdiğidir; diyagramlar ve yan yana karşılaştırmayla.
Oku →
2026-09-10
Yapay zekâyı ve çevresindeki her şeyi neden seviyorum?
Hype’ı değil; yeni ürün türlerini, sağladığı çarpan etkisini, mühendislik bulmacasını ve birkaç ayda bir yeniden acemi olma hissini.
Oku →
2026-09-10
LangChain: ilginç bilgiler ve onu gerçekten ne zaman kullandığım
ChatGPT’den eski bir yan proje, 1,25 milyar dolar değerindeki bir şirket ve 1.0 ile baştan yazım: Bir framework’ün ne zaman işe yaradığını, ne zaman yalnızca katman eklediğini açıkça anlatıyorum.
Oku →
2026-09-10
Llama: sızdırılan, açık ağırlık hareketini başlatan ve sonra yön değiştiren model
4chan’deki bir torrent’ten bir milyar indirmeye ve kapalı bir halefe: Meta’nın Llama modelleri hakkında ilginç bilgiler ve bunların ürün geliştirenler için anlamı.
Oku →
2026-09-10
Product engineer nedir ve ben neden kendimi böyle tanımlıyorum?
Bir özgeçmiş unvanı değil. Mühendis, kapatılan ticket sayısına göre değil kullanıcıların yapabildiklerine göre değerlendirilir.
Oku →
2026-09-10
TypeScript + Python: tek mühendis, iki ekosistem, tek sözleşme
Ürün için TypeScript, modeller için Python ve ikisinin birbirinden kopmasını önleyen alışkanlıklar.
Oku →
2026-09-10
Bir TypeScript geliştiricisinin değerleri
Tipler süs değildir. En ucuz dokümantasyon, ilk test ve ekibin gece ikide açıp okuduğu sözleşmedir.
Oku →
2026-09-10
Next.js’i işimde nasıl kullanıyorum
Önce sunucu, fayda sağladığı yerde istemci ve açıklayabildiğim bir önbellek. Her Next.js ürününde varsayılan tercihlerim bunlar.
Oku →
2026-09-10
Yapay zekâ ürünleri ve emlak platformları geliştirmek: aynı kurallar, farklı veriler
İlanlar, potansiyel müşteriler, geziler ve emlakçının yerini alıyormuş gibi davranmak yerine ona yardım eden bir model.
Oku →
2026-09-10
İşimde Kubernetes: ne zaman anlamlı ve nasıl kullanıyorum
Kubernetes bir rozet değildir. Tek bir sunucu ve süreç yöneticisi yetmemeye başladığında başvurduğum araçtır.
Oku →
2026-09-10
Oyunlar bana programlamayı sevdiğimi nasıl gösterdi ve AI’ı neden seviyorum?
Oyun; kuralları, geri bildirimi ve yeniden oynamak isteyeceğiniz bir döngüsü olan sistemdir. İyi yazılım da öyle. AI bu döngüyü hızlandırdı.
Oku →
2026-09-10
AI, bir TypeScript mühendisini Python’a nasıl yöneltti?
Ürünlerim Node.js’te, modellerim Python’da yaşıyor. Python öğrenmek kariyer değiştirmek değil, işin peşinden gitmekti.
Oku →
2026-09-10
Telegram Mini App’leri nasıl geliştiriyorum
Mini App, sohbet içinde açılan gerçek bir web ürünüdür. Kimlik doğrulama, tema, ödemeler ve Telegram’ın hazır sunduğu parçalar.
Oku →
2026-09-10
React 19.3 ve React 18: ürün ekibi için gerçekte neler değişti
View Transitions, Fragment refs, browser(), Activity, Compiler ve sonunda silebileceğiniz eski geçici çözümler.
Oku →
2026-09-10
SQL, ORM’inizden daha uzun ömürlü sözleşmedir
Framework’ler birkaç yılda bir değişir. Gerçek para söz konusu olduğunda şema, kısıtlar ve sorgu planı kalıcıdır.
Oku →
2026-09-06
Bir LLM’i Node.js’e nasıl bağlarım ve neleri yayımlamayı reddederim?
Model, ücretlendirilen uzak bir çağrıdır. Ürün hâlâ sizin API’niz, kuyruğunuz ve bir insanın güvenebileceği tek bir eylemdir.
Oku →
2026-08-12
MVP kapsamını nasıl belirliyorum ve neleri eklemeyi reddediyorum
İlk sürüm bir platform değil, üretim ortamında gerçekleşen tek bir eylemdir. Depoyu açmadan önce uyguladığım beş ölçüt.
Oku →
2026-07-03
Bir ürün ekibinde kıdemli frontend mühendisi gerçekte nelerin sorumluluğunu üstlenir?
Pikselin değil, uçtan uca yolculuğun: verilerin, durumların, testlerin ve gece gelecek çağrının.
Oku →