Opencode kullananlar token derdine son 🔥 ✨rtk → bash çıktılarını filtreliyor ✨caveman full mod → gereksiz konuşmayı yok ediyor. 2 aydır aralıksız kullanıyorum. hem input hem output compressleniyor ikisi beraber harika çalışıyor. Kurulum sadece bu 3 komut: cargo install --git github.com/rtk-ai/rtk rtk init -g --opencode npx -y github:JuliusBrussee/caveman -- --only opencode sonra opencode'u tamamen kapatıp açın ve konu çözüldü

Paraguay maçına kadar modumuz.

Şu an açık kaynak modellerin zirvesi. GLM-5.2 gözlemlerim 🧵 LLM'leri çok yoğun kullanan biri olarak bir modelle konuştuğumda ne kadar yetenekli olduğunu artık hızlıca anlayabiliyorum. GLM-5.2 beni gerçekten şaşırttı, gözlemlerimi paylaşmak istedim. İlk dikkatimi çeken şey çok dilli akıl yürütme (multilingual reasoning) özelliğindeki gelişme oldu. Önceki sürümlerde hangi dilde konuşursanız konuşun sistem her zaman İngilizce düşünürdü. Artık bu değişmiş; model ağırlıklı olarak kullandığınız dili algılıyor ve düşünce akışını o dilde yürütüyor. Küçük bir değişiklik gibi görünse de pratikte çok büyük fark yaratıyor. Tool kullanımı konusunda da ciddi bir sıçrama var. GLM-5.1'de skill ve MCP desteği vardı ama model araçları sık sık görmezden geliyordu. Şimdi her şey çok daha akıcı; ihtiyaca göre doğru tool seçiliyor ve gerçekten o tool'a uygun ilerleniyor. Bir öneri: gereksiz, birbiriyle çakışan skill'ler eklemeyin, sistemi gerçekten karıştırıyor. Proje mimarisi planlaması da köklü biçimde değişmiş. Eskiden "her şeye Next.js" gibi ezberci bir yaklaşım seziyordum. Artık model projeye özgü mimariyi seçiyor, önce iskeleti oluşturuyor, sonra inşa etmeye başlıyor. Bu fark özellikle büyük projelerde çok belirgin. 1M context konusunda halüsinasyon olur mu diye içim sıkışmıştı, ama hiç görmedim. Claude Code içinde kullandım; 800K'ya gelince auto-compact otomatik devreye girdi. Tek oturumda 10 kez compact oldu, her seferinde bağlamı korudu ve hiçbir şeyi kaybetmeden ilerledi. Kod çıktısı da kaliteli, küçük bir not olarak gereksiz yorum satırları biraz fazla gelebiliyor ama bunun modelden mi Claude Code hook'larından mı kaynaklandığını tam emin değilim. Bir de token verimliliğinden bahsetmek istiyorum çünkü bu beni gerçekten şaşırttı. Aynı anda 3 ayrı Claude Code oturumunda GLM-5.2 çalışırken saat 19:00'da limitim sıfırlandı. Saat 22:00'a geldiğimde, yani 3 saatlik yoğun kullanımın ardından, limitin sadece C'ünü harcamıştım. 2 saat sonra limit yeniden sıfırlanacak ve hâlâ `'ı boşta duruyor. Aldığım çıktı kalitesine kıyasla bu inanılmaz derecede düşük bir token tüketimi. Genel his şu: GPT'nin 1M context'li sürümünü kullanıyor gibisiniz. GPT Codex şu an 256K context sunarken bu fark gerçekten hissediliyor. Bence şu an açık ara en iyi açık kaynak modellerden biri. Deneyin. 🔥

Prompt yazmayı bırak, prompt’ları “tasarla” 🔥 Sıradan prompt’larla mı idare ediyorsun? Artık Prompt-Crafter yayında! Bu sadece prompt yazmıyor. Tam bir AI sistem mühendisi gibi çalışıyor: ✅ Güçlü prompt’lar üretiyor ✅ Mevcut prompt’larını uçuruyor (optimize) ✅ Prompt performansını değerlendiriyor ✅ Agent mimarisi tasarlıyor ✅ MCP odaklı komple prompt package’ler hazırlıyor Özellikle bayıldığım özelliği: Rakip analizi, content stratejisi, satış funnel’ı gibi karmaşık işler için reusable workflow prompt’lar oluşturabiliyor. Yani tek seferlik prompt değil, tekrar tekrar kullanabileceğin sistemler kuruyor. Denemek isteyenler buradan: 🔗 skills.sh/fatih-developer/ft… Bu tool’u kullananlar comment’e “denedim” yazsın, en yaratıcı kullanım örneklerini öne çıkaracağım 👀

Opencode bizi seviyor. @thdxr @opencode ❤️

OpenAI Codex limitim o kadar hızlı bitti ki!!! Günlerdir tamamen GLM 5.1, Kimi 2.6 ve DeepSeek kullanıyorum. Son 3 günde 2 milyardan fazla token harcadım. Bunu yaparken Opencode kullandığım için sık sık planlama yaparak ilerliyorum ve hiç sorun yaşamıyorum. Bu modeller su kadar ucuzken Codex ucuzlamazsa birkaç sürüme kalmaz tamamen geçilir. Anthropic ve Gemini hakkında hiç konuşmuyorum bile onlardan umudu keseli uzun zaman oldu.

Antigravity CLI (kullanan var mı emin değilim?) Komut Listesi 🤖 Ajan & Yapay Zeka İşlemleri Bu kategori, yapay zeka modelinin yeteneklerini, öğrenme süreçlerini ve yapılandırmasını yöneten komutları içerir. /agents: Mevcut özel ajanları listeler. /model: Kullanılacak modeli ayarlar. /mcp: MCP (Model Context Protocol) sunucularını yönetir. /skills: Mevcut yetenekleri listeler. /practice: Yeni bir yetenek pratiği yapar. /improve: Geliştirme için öneriler alır. /explain: Bir şeyi açıklar. /code-review: Kodu gözden geçirir / inceleme yapar. /optimize: Kodu veya çıktıyı optimize eder. /usage: Model kota kullanımını görüntüler. 💬 Konuşma & Bağlam Yönetimi Sohbet geçmişinizi, konuşma dallarını ve yapay zekanın sahip olduğu bağlamı (context) yönetmek için kullanılır. /ask: Mevcut konuşmayı/akışı bölmeden araya bir yan soru sıkıştırır. /clear: Mevcut konuşmayı temizler ve yeni bir tane başlatır. /resume: Bir konuşmaya geçer veya kaldığı yerden devam eder. /rewind: Konuşmayı geri sarar (geri alır). /fork: Mevcut konuşmadan yeni bir dal (branch) oluşturur. /rename: Mevcut konuşmayı yeniden adlandırır. /context: Mevcut bağlam kullanımını görselleştirir. 📂 Dosya & Çalışma Alanı Doğrudan proje dosyalarınız, dizinleriniz ve üretilen yapay nesneler (artifacts) ile etkileşime geçen komutlar. /add-dir: Çalışma alanına bir dizin/klasör ekler. /open: Bir dosya açar veya açılmış/düzenlenmiş dosyaları görüntüler. /artifact: Yapay nesneleri (artifacts) görüntüler ve gözden geçirir. 🎯 Hedef, Görev & Planlama Uzun vadeli hedefleri, arka plan süreçlerini ve ajanın çalışma stratejisini belirlediğiniz bölüm. /planning: Ajanın görevleri yürütmeden önce plan yapmasını sağlar. /grill-me: Bir plan üzerinde uyumlanmak için kullanıcıyı sorguya çeker/mülakat yapar. /goal: Bir hedef tamamlanana kadar süreci çalıştırır. /tasks: Arka plan görevlerini görüntüler. /schedule: Belirli bir zamanlamaya veya zamanlayıcıya göre tekrar eden görev çalıştırır. /fast: Görevleri doğrudan yürütür (daha hızlı mod). 🛠️ Sürüm Kontrolü (Git) & Değişiklikler Kod tabanınızdaki değişiklikleri izleme, geri alma ve uzak sunucuya aktarma işlemleri. /status: Git durumunu gösterir. /diff: Taahhüt edilmemiş (uncommitted) değişiklikleri ve diff'leri görüntüler. /commit: Değişiklikleri işler (commit). /push: Değişiklikleri uzak sunucuya gönderir (push). /pull: En son değişiklikleri çeker (pull). ⚙️ Sistem Ayarları & Yapılandırma CLI ortamının temel davranışlarını, görünümünü ve sistem sağlığını yapılandırdığınız komutlar. /config: Ayarlar panelini açar. /theme: CLI temasını değiştirir. /keybindings: Özel klavye kısayollarını ayarlar. /permissions: Araç (tool) izinlerini yönetir. /hooks: Kanca (hook) yapılandırmalarını yönetir. /clear-cache: Önbelleği temizler. /doctor: Sistem sağlığını kontrol eder. 🔧 Temel İşlevler & Yardımcı Programlar Yardım alma, çıkış yapma, güncelleme ve geri bildirim gibi standart uygulama işlevleri. /help: Kullanılabilir komutları gösterir. /copy: Planlayıcının son yanıtını panoya kopyalar. /whoami: Mevcut kullanıcıyı gösterir. /logout: Oturumu kapatır. /exit: CLI'dan çıkış yapar. /version: CLI sürümünü gösterir. /update: Güncellemeleri kontrol eder. /changelog: Sürüm notlarını ve değişiklikleri gösterir. /feedback: Ürünle ilgili niteliksel geri bildirim gönderir.

Ve nihayet Warp BYOK özelliğini ekledi.

Soygun.

GOOGLE I/O İLE BİRLİKTE AI DÜNYASINI ALT ÜST ETTİ! Tek bir I/O'da 40 duyuru geldi. Hepsini özetliyorum 👇 🔹 Gemini 3.5 Flash — > Google'ın "şimdiye kadarki en güçlü ajan ve kodlama modeli." Sınır modellerin 4 katı hız, yarı maliyet. Terminal-Bench 2.1'de v (Pro'yu geçti), MCP Atlas'ta �.6. Bugün herkese açıldı. Pro önümüzdeki ay. 🔹 Antigravity 2.0 —> Yeni masaüstü uygulaması, CLI, SDK ve yerel ses desteği geldi. Tasarımı tamamen "ajan-öncelikli", çoklu ajan orkestrasyonuna odaklı. 🔹 Sıfırdan işletim sistemi yazan ajanlar —> 12 saatte, 93 paralel alt ajanla, 1000$ altı maliyetle çekirdeğinden bellek yönetimine kadar tam işlevsel bir OS üretildi. Deli iş. 🔹 Gemini Spark —> 7/24 çalışan kişisel ajan. Google Cloud sanal makinelerinde çalıştığı için dizüstünüz kapalıyken bile iş yapıyor. Beta önümüzdeki hafta Ultra abonelerine. 🔹 Gemini Omni Flash —> Görüntü, ses, video, metin, çizim —> her girdiden video üretiyor. Fizik yasalarını sezgisel olarak anlıyor. Konuşarak video düzenleyebiliyorsunuz, her komut bir öncekinin üzerine inşa ediliyor. 🔹 25 yıl sonra yenilenen Arama kutusu —> Yapay zekayla baştan tasarlandı. Metin, görüntü, dosya, video ve Chrome sekmeleri arası arama. AI Mode'un yeni varsayılan modeli Gemini 3.5 Flash. 🔹 Arama'da Bilgi Ajanları Generatif UI —> Kendi ajanlarınızı oluşturabiliyorsunuz; web'i 7/24 takip ediyor. Arama, sorunuza özel etkileşimli görseller, mini uygulamalar kodluyor —> herkese ücretsiz. 🔹 Ajanik Ticaret —> Üç katmanlı temel: UCP (ajan ticareti için ortak dil), AP2 (ajanın sizin adınıza güvenle ödeme yapması), Universal Cart (Arama, Gemini, YouTube, Gmail'de tek sepet). 🔹 Workspace yenilendi —> Docs Live ile konuşarak belge oluşturma, Google Pics ile akıllı görüntü editleme (Canva'ya rakip), Stitch ile sesle mobil uygulama tasarımı. 🔹 Google Flow —> Omni Flash entegrasyonu, Flow Agent (tek komutla çoklu aksiyon), Flow Tools (kendi yaratıcı araçlarınızı kodlayın), Flow Music (riff'i şarkıya çevirin — Suno'ya cevap). 🔹 YouTube Gemini App —> Ask YouTube ile konuşma tabanlı arama, Daily Brief sabah özeti ajanı, Neural Expressive yeni tasarım dili, gelişmiş Gemini Live. 🔹 Android Halo Akıllı Gözlükler —> Halo ekranın üst kısmında ajan ilerlemesini gösteriyor. Sesli gözlükler bu sonbahar: fotoğraf, navigasyon, gerçek zamanlı çeviri. Android iOS uyumlu. 🔹 SynthID genişledi —> Artık OpenAI, Kakao, ElevenLabs içeriklerini de işaretliyor. Deepfake çağında kritik adım. 🔹 Yeni fiyatlandırma —> 100$/ay yeni AI Ultra planı, üst düzey Ultra 200$/ay'a indi. ChatGPT Pro ve Claude Max'a karşı resmen fiyat baskısı. Bence bu I/O'nun özeti şu: Google artık yapay zekayı "model" olarak değil, ekosistem olarak konumlandırıyor. Arama'da, ticarette, telefonda, gözlükte, masaüstünde, OS yazarken —> ajanlar her yerde. #GoogleIO

claude modelleri ile 1m context window üzerinde nasıl daha verimli çalışabileceğini biliyor musun? context rot, rewind, sub-agent ve bad compact gibi kavramları doğru kullanmak performansı korur ve tokendan tasarruf ettirir. birlikte 6 pratik ipucuna bakalım. daha fazlası için takip etmeyi unutma.

Çöldeki bir vaha gibi! 🟢WhatsApp multidevice bot/automation Muazzam! E-ticaret müşterilerimden biri için kullandım ve sonuç şok edici derecede iyi. Stabil, sorunsuz, esnek, validation işi çok rahat. github.com/tulir/whatsmeow

Opencode GPT 5.5 bana aynı şöyle hissettiriyor.

Codex kullanan arkadaşlara önerim plan için GPT 5.5 uygulama için GPT 5.3 Codex nedenini soracak olursanız 5.3 Codex şuan görev sürekliliği en iyi model bence. Ayrıca 400k window olduğu için compaction yapıldığında çok daha tutarlı kalıyor. Ayrıca benim gibi aynı session içerisinde GLM ve Kimi kullanıyorsanız bu durum daha da mantıklı hale geliyor. (hala 200k token bu arkadaşlar maalesef.) GPT modelleriyle 2 milyar tokenden fazla harcadım son 3 ayda çok keyfim yerinde. Yeni Codex sürümü gelene kadar ben böyle kullanmaya devam edeceğim.

Bizim ligdekilerin yarısından iyi vuruyor topa...

My 3-year-old ChatGPT account and the API account that my active production applications depend on were both permanently terminated today on the grounds of "cyber abuse." Which behavior, which prompt, which conversation, they don't say. I appealed three times. Three times the same template response: "we are upholding our decision, we will no longer consider additional requests." Here's the strange part. GitHub issue #12079 in OpenAI's own Codex repo has been open for months. It's literally about the same "potentially high-risk cyber activity" flag I got hit with. Developers report being slapped with the same label for innocent code review requests, then hitting the "ineligible" wall on identity verification. So this isn't a random bug. It's an automated scan that OpenAI knows about internally, with no documentation. No criteria, no functioning appeal mechanism. Another detail. ChatGPT and the API behave as if they're a single account. Get flagged on one and the other goes down at the same time. It takes out anyone who built production on top of OpenAI from a single point of failure. Tomorrow it could be anyone's turn.

Lemma v0.10.0 - Tamamen Yeni Alt Yapı (Kütüphaneci Rolü) JSONL'den SQLite'a geçildi - Eskiden tüm veriler düz metin dosyalarında saklanıyordu. Artık tam SQLite veritabanı var - İlk açılışta JSONL dosyaları otomatik SQLite'a taşınır, orijinaller .migrated.bak olarak korunur mevcut verileriniz silinmez, yedek olarak kalır - better-sqlite3 eklendi, @huggingface/transformers kaldırıldı Yazma performansı tamamen değişti - Eskiden: 1 fragment eklemek = tüm tabloyu yeniden yazmak (500 satır INSERT) - Şimdi: sadece 1 satır INSERT/UPDATE/DELETE — O(n) yerine O(1) - saveMemory() 17→0, saveGuides() 9→0 çağrı Okuma tarafı da değişti - 9 yeni targeted SQL okuma fonksiyonu eklendi - loadMemory() 10→4, loadGuides() 12→4 - Kalan 4 4 çağrı doğası gereği tüm veri gerektiren yerlerde (çakışma taraması, denetim, analiz) Otomatik zeka katmanı geldi (src/intelligence/) - Çakışma tespiti — "X önerisi" ve "X önerme" gibi çelişen bilgileri otomatik bulur - Proaktif öneriler — distill adayları, düşük başarımlı rehberler, birleştirme fırsatları, kullanılmayan rehberler - Oturum analitiği — proje bazlı bilgi büyüme hızı, rehber başarı oranları, sağlık skoru - Her memory_add ve guide_practice çağrısında otomatik çalışır 4 yeni MCP aracı: conflict_scan, proactive_analysis, project_analytics, semantic_search Embeddings kaldırıldı - Vektör arama güvenilmezdi, 470MB model indiriyordu - FTS5 tam metin arama İngilizce depolama kuralı gerçek çözüm oldu AGENTS.md tek kaynak oldu - LLM kuralları artık tek yerde — system-prompt.ts sadece dinamik veri gösterir - 3 yerde tekrar eden kurallar temizlendi CLI'ye -lib flag'ı eklendi. Bu komut llm'i kütüphaneci rolü verir ve kendi hafızasını düzenlemeye başlar. Bunu günde maksimum bir defa yapmanız önerilir token tüketimi açısından. Sqlite geçişinin bir çok sebebi var. Yakında bir yapay zeka beyni ile oynar gibi bir arayüz eklenecek.

v0.9.0 ve v0.9.1 geldi. v0.9.0 AGENTS.md otomatik enjeksiyonu eklendi. Lemma başlatıldığında proje dizinindeki AGENTS.md dosyasına memory kullanım kurallarını yazıyor. Claude Code ve opencode gibi istemciler bunu her oturumun başında okuyor, böylece LLM sürekli memory_read ve memory_add çağırmayı hatırlıyor. Auto session lifecycle geldi. İlk tool call'da oturum otomatik başlıyor, 30 dakika işlem olmazsa kendini finalize ediyor. Teknolojiler, kullanılan guide'lar, oluşturulan memory'ler hepsi takip ediliyor. @huggingface/transformers opsiyonel bağımlılık olarak eklendi. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 modeli (~470MB, 384 boyutlu vektörler, 50 dil) ilk kullanımda ~/.lemma/models/'e iniyor. Türkçe-İngilizce cross-lingual testlerde mevcut Fuse.js aramasına göre 2-3x daha iyi sonuç veriyor. Traffic logger eklendi. Tüm MCP stdio trafiği ~/.lemma/logs/traffic/'a yazılıyor, istemci iletişim sorunlarını debug etmek için. v0.9.1 Arama stratejisi hybrid'den vector-first'a çevrildi. Model hazır olduğunda saf kosinüs benzerliği ile çalışıyor, Fuse.js skorlarıyla karıştırılmıyor. Daha basit ve daha doğru. Dedup ve topic overlap da vektör tabanlı oldu. 0.85 üstü aynı içerik olarak engelleniyor, 0.5 ile 0.85 arası ilgili ama farklı olarak gösteriliyor. memory_add artık fragment'ı oluşturur oluşturmaz embed ediyor. İlk aramayı beklemiyor. Başlangıçta backfillEmbeddings() çalışıyor. Vektörü eksik olan tüm fragment'ları bulup embed ediyor, hiçbiri geri kalmıyor. embeddings.enabled ve embeddings.model parametreleri config.json'a eklendi. Modeli kapatabiliyor ya da değiştirebiliyorsunuz. Session idle threshold 2 dakikaya ayarlandı. LLM'e "session_end çağır" kuralı system prompt'a eklendi, oturum start mesajında da hatırlatılıyor. Oturum finalize olduğunda LLM'e "bu konuşmayı özetle ve memory_add ile kaydet" talimatı gidiyor. Session synthesis olarak adlandırıyoruz, her konuşmanın özeti otomatik hafızaya ekleniyor. github.com/xenitV1/lemma npmjs.com/package/lemma-mcp

GPT 5.5 DUYURULDU 💥💥 İşte Bazı Detaylar 👇 ✅ Karmaşık hedefleri anlayıp, kendi kendine araçlar arasında gidip gelebilen, işi kontrol edebilen yepyeni bir zeka seviyesi ✅ Kod yazma, hata ayıklama, online araştırma, veri analizi, Dosya/Excel oluşturma gibi işlerde ciddi sıçrama ✅ Özellikle agentic kodlama, bilgisayar kullanma ve uzun süreli araştırma işlerinde artık çok güçlü ✅ GPT-5.4’le aynı hızda ama neredeyse her benchmarkta daha iyi çok daha az token harcıyor misss 🔥 ✅ ChatGPT ve Codex’te Plus, Pro, Business ve Enterprise için hemen aktif. Pro’ya da GPT-5.5 Pro geliyor