Tekrarlanan günlük sıkıntıları tespit etmeyi, onları küçük Yapay Zeka araçlarına dönüştürmeyi, basit bir yığın seçmeyi (kod gerektirmeyenden koda) ve geri bildirim ile gizliliğe dikkat ederek güvenli şekilde yayınlamayı öğrenin.
Kendi “sorunların için” Yapay Zeka araçları oluşturmak, gün içindeki sürtüşmeyi azaltan küçük yardımcılar yaratmak demektir — büyük bir ürün piyasaya sürmek değil, yatırımcılara sunum yapmak değil ve işini tek hamlede tamamen otomatikleştirmeye çalışmak da değil.
Şöyle araçları düşünün:
Günlük rahatsızlıklarınız sıra dışı şekilde iyi hammadde sunar. Zaten bağlamı biliyorsunuz, bir çıktının “uygunsuz” olduğunu fark edebilirsiniz ve iyileştirmeleri hemen test edebilirsiniz. Bu geri besleme döngüsü zor aşılır.
Kişisel iş akışları genellikle spesifiktir: kendi şablonlarınız, müşterileriniz, kelime dağarcığınız, kısıtlarınız. Yapay Zeka, ona dar, tekrarlanabilir görevler ve net girdiler/çıktılar verdiğinizde en iyi sonucu verir.
Amaç mükemmel olmak değil — işe yararlılık. Haftada en az bir yaptığınız bir görevle başlayın ve sadece 5–10 dakika kazandırsa ya da zihinsel yükü azaltıyorsa bile bir versiyon yapın.
Sonra küçük adımlarla yineleyin: isteği (prompt) ayarlayın, girdileri sıkılaştırın, basit bir kontrol ekleyin ("Emin değilsen bir soru sor"), ve ne değiştiğini kısa not edin. Etkiyi düz terimlerle ölçün: tasarruf edilen zaman, daha az hata, daha hızlı karar, azalan stres.
Sonunda elinizde şunlar olacak:
İşte tatlı nokta: gününüzü sessizce daha iyi yapan küçük dahili araçlar.
Çoğu kişisel Yapay Zeka aracı basit bir sebepten başarısız olur: "her şeyi özetle" gibi havalı bir yetenekle başlarlar, oysa gerçek sorun "toplantı notlarını takip maddelerine çevirmek için 20 dakika harcıyorum" gibi spesifik bir rahatsızlıktır. Bir sürtünme denetimi, gerçek, sık ve otomatikleştirilebilir problemleri seçmenize yardımcı olur.
Gününüzü şu geniş kategorilerde tekrarlayan görevler için tarayın:
Üç iş günü boyunca küçük bir kayıt tutun (bir not uygulaması yeterli). Her küçük "of" hissettiğinizde bir satır yazın:
Üç gün sonra kalıplar belirir. Güçlü sinyaller arasında tekrarlayan adımlar, sık bağlam değiştirme, ve aynı bilgilerin yeniden yazılması veya formatlanması yer alır.
İyi bir ilk Yapay Zeka aracında şunlar olmalıdır:
Aracı “bunu şu şeye çevir” şeklinde tarif edebiliyorsanız doğru yoldasınız.
Tek bir hatanın maliyetli olduğu (hukuk, bordro, hassas onaylar) işleri atlayın. Erken başarılar “taslak oluşturma” ve “önerme” kategorilerindedir; final gözden geçiren siz olursunuz. Bu, hızlı hareket etmenizi sağlar ve hemen değer sunar.
İsteklere, kuruculara veya API entegrasyonlarına dokunmadan önce tek bir cümlelik iş bildirisi yazın. Bu, otomasyonunuzu odaklı tutar ve aracın her şeyi azıcık yapıp hiçbir şeyi güvenilir yapmamasını (assistant sprawl) engeller.
Bu formatı kullanın:
X olduğunda, Y üret (Z kişi için) ki W yapabileyim.
Örnekler:
Bir cümle yazamıyorsanız, problemi hâlâ tanımlamıyorsunuz demektir.
Araç ne alacak ve ne döndürecek bunu listeleyin.
Girdiler: düz metin, yüklenen dosyalar (PDF), URL’ler, takvim girdileri, form alanları veya kısa çoktan seçmeli seçenekler olabilir.
Çıktılar: hemen kullanabileceğiniz bir şey olmalı: taslak mesaj, kontrol listesi, etiketler, kısa özet, karar önerisi veya başka bir sisteme yapıştırılabilecek yapılandırılmış tablo.
Elle uyguladığınız kuralları yazın:
Bu kısıtlar eğlenceli bir demo ile güvenilir bir AI iş akışı arasındaki farkı yaratır.
İki- dört hızlı kontrol seçin ki saniyeler içinde doğrulayabilesiniz:
Bu, gerçek iş için AI araçları inşa etmeye başladığınızda devam/sonlandır/geliştir kararını netleştirir.
İnşa etmeden önce işin “şeklini” doğru yaklaşımla eşleyin. Çoğu kişisel araç birkaç tekrar eden AI desenine uyar — en yakınını seçmek iş akışınızı basit ve öngörülebilir kılar.
Mantık stabil olduğunda düz kod veya no-code kurallar kullanın: metin formatlama, satır deduplikasyonu, basit filtreler, zorunlu alan kontrolleri veya dosya taşıma. Daha hızlı, daha ucuz ve hata ayıklaması daha kolaydır.
İyi bir varsayılan: önce kurallar, verilen yargı ve dil gerektiğinde AI kullanın.
Araç birine e-posta gönderebiliyorsa, bir kaydı güncelleyebiliyorsa veya önemli bir karar veriyorsa bir inceleme adımı ekleyin: taslağı gösterin, belirsiz kısımları vurgulayın ve onay için bir tıklama gerektirin.
AI bazen hiçbir şey döndürmeyebilir veya konudan sapabilir. Nazik bir yedek hazırlayın: varsayılan bir şablon, minimal güvenli özet veya "Alanları güvenle çıkaramadık; lütfen tekrar yapıştırın." gibi bir mesaj. Bu, aracın yalnızca iyi günlerde değil kötü günlerde de kullanılabilir kalmasını sağlar.
İlk kişisel AI aracınızın "mükemmel" mimariye ihtiyacı yok. Hızla kullanılabilir hâle gelmesi gerekiyor — yani haftada birkaç kez size zaman kazandırmalı. Bu eşiğe ulaşabilecek en basit yolu seçin, sonra gerçek sınırlara çarparsanız yükseltin.
No-code araçlar hızlı zaferler için harikadır: bir form (veya sohbet arayüzü) girdi, bir AI adımı, ardından e-posta gönderme veya doküman yaratma gibi bir aksiyon.
Bunu şu durumlarda kullanın:
Dezavantaj: görev başına daha fazla ücret ödeyebilir ve karmaşık dallanma mantığı karışık olabilir.
Eğer sohbet-öncelikli bir yapıcı ama gerçek uygulamalar (tek amaçlı otomasyonlar değil) istiyorsanız, Koder.ai gibi sohbetle kodlayan platformlar pratik bir ara çözüm sağlayabilir: iş akışınızı sohbetle tarif edersiniz, sonra prototipi küçük bir web aracına (çoğunlukla ön yüzde React, arka planda Go + PostgreSQL) evrilterek kaynak kodu dışa aktarabilirsiniz.
Low-code birçok kişisel araç için ideal noktadır. Bir elektronik tablo yapılandırılmış veri, geçmiş ve hızlı filtreleme sağlar; küçük bir betik AI çağrılarını ve diğer servisleri bağlar.
Bunu şu durumlarda kullanın:
Dezavantaj: küçük betikleri hata ayıklamak ve bakım yapmak biraz zaman alır.
Kontrol gerektiğinde kod yazın: özel arayüz, daha iyi güvenilirlik, önbellekleme, gelişmiş koruyucular veya karmaşık entegrasyonlar.
Dezavantaj: daha fazla kurulum (kimlik doğrulama, barındırma, günlükler) ve bakım kararı.
Optimize et: kurulum süresi → sürdürülebilirlik → maliyet → güvenilirlik.
Eğer iki seçenek de "kullanılabilir" eşiğini karşılıyorsa, daha basit olanı seçin — iş akışı değerini kanıtladığında seviyeyi yükseltirsiniz.
Prompt (istem), AI’ya ne yapması gerektiğini ve nasıl yanıt vermesi gerektiğini anlatan talimatlardır. İsteminiz belirsizse çıktı tutarsız olur. Net ve yapısal bir istemle güvenilir ve yeniden kullanılabilir sonuç alırsınız.
Çoğu araç için bir şablon kullanın, sonra ayrıntıları değiştirin. Pratik bir yapı:
İşte kopyalayabileceğiniz bir iskelet:
\nRole: You are a helpful assistant for [your job/task].\n\nContext: [Where this will be used, who it’s for, definitions of key terms].\n\nTask: Produce [output] based on [input].\n\nConstraints:\n- Format: [JSON/table/bullets]\n- Style: [tone, reading level]\n- Must include: [fields/checklist]\n- Must avoid: [things you don’t want]\n\nIf anything is unclear, ask up to 3 clarifying questions before answering.\n\nExamples:\nInput: ...\nOutput: ...\n\n
(Dikkat: Üç tane ters tırnak ile çevrili kod bloğu içeriği çevrilmemelidir.)
Çıktıları başka bir araca yapıştırmayı planlıyorsanız öngörülebilir format isteyin:
title, summary, next_steps alanları)\n- Tablolar karşılaştırmalar için\n- Maddeler kontrol listeleri ve aksiyon maddeleri içinPromptlar zamanla bozulur. Basit bir değişiklik günlüğü tutun (tarih, ne değişti, neden ve öncesi/sonrası snippet). Kalite düştüğünde neyin bozulduğunu tahmin etmek yerine hızlıca geri dönebilirsiniz.
İlk versiyonun amacı zarafet değil — aracın gerçek bir görevde size zaman kazandırıp kazandırmadığını kanıtlamak. Bugün kullanabileceğiniz bir prototip, gelecek ay bitecek “mükemmel” bir uygulamadan daha değerlidir.
Kopyala/yapıştır döngüsüyle başlayın:
Bu hızlıça erken dönemde tek önemli soruyu cevaplar: çıktı gerçekten sonraki adımı daha hızlı yapmanıza yardımcı oluyor mu?
Kendi işinizden 10–20 gerçek örnek toplayın (gerekirse temizlenmiş). Bu “golden set”tir — promptları veya mantığı değiştirirken yeniden kullanacağınız bir test zemini.
İçerikler:
Prototip bu vakaları iyileştirdiğinde farkı hemen hissedersiniz.
Sert bir limit koyun: birinci versiyon için 60–120 dakika. Bu sürede bitiremiyorsanız kapsamı küçültün (daha az özellik, tek girdi türü, tek çıktı formatı).
İyi bir öğleden sonra prototipi genellikle şunlardan ibarettir:
Çalışma şeklinize uyan en küçük arayüzü seçin:
Gösterge panoları, kullanıcı hesapları veya ayarlar menüleri inşa etmeyin.
Sohbet prototipinden gerçek bir araca hızlı geçiş istiyorsanız, planlama modu ve geri alma (snapshot/rollback) gibi özelliklere bakın. Koder.ai gibi platformlar bu iş akışlarını gömülü sunarak prompt, alan ve entegrasyonları sıkça değiştirirken yinelemeyi daha az stresli hale getirebilir.
Daha fazla yinelemeye başlamadan önce günlük kullanım için başarıyı neyin oluşturduğunu belirleyin. Örnekler:
"Yeterince iyi" olduğunda gerçek iş için kullanmaya başlayın. Günlük kullanım sonraki geliştirme ihtiyacını herhangi bir beyin fırtınasından daha iyi ortaya çıkarır.
İyi bir metin üreten prototip faydalıdır. Çıktıyı bir şey yapan prototip size her gün zaman kazandırır.
Entegrasyonlar, AI sonucunu bir oluşturulmuş görev, kaydedilmiş not veya taslak cevap haline getirir — ekstra kopyala/yapıştır olmadan.
İşinizin zaten bulunduğu yerlerden başlayın, böylece araç bağlamı otomatik çekebilir:
Amaç “her şeyi bağlamak” değil. Amaç “en çok tekrarlayan okumayı yaratan 1–2 kaynağı bağlamak”tır.
Her çıktıyı net bir sonraki adıma eşleyin:
Takımda paylaşacaksanız eylemleri tersine alınabilir tutun: gönderimler yerine taslaklar, üzerine yazmak yerine öneriler.
Çoğu AI iş akışı küçük aşamalar halinde daha iyi çalışır:
Ağır analitik gerekmez — sadece neyin kırıldığını öğrenmek için yeterli veri:
Bu düzenlemeler prompt ve kuralları iyileştirmek için en iyi veri setiniz olur.
Eğer kişisel araç zamanla paylaşılırsa, kullanım notları ve beklentiler araca yakın tutulmalı.
Kişisel bir AI aracı yoğun bir günde güvenilir olduğu sürece işe yarar. Çoğu "dün çalışan" hatası birkaç öngörülebilir kategoride toplanır; bu yüzden baştan savunma tasarlayabilirsiniz.
AI araçları genellikle küçük görünen ama yeniden çalışma yaratan şekillerde bozulur:
Belirsizliği azaltan basit, görünür kurallarla başlayın:
Bir şablon kullanıyorsanız kısa bir “Bilgi eksikse önce soru sor” cümlesi ekleyin. Bu tek talimat çoğu zaman karmaşık istemleri yenmekten iyidir.
E-posta, paylaşım veya gönderim yapmadan önce:
Otomatik gönderim yerine taslakları tercih edin. Aracın bir taslak mesaj, bilet veya doküman üretmesi ve bunun onay/edit için açık olması daha güvenlidir.\n\nOtomasyon yapıyorsanız değişiklikleri geri alabilecek şekilde (etiketler, taslaklar, kuyruğa alınmış görevler) tutun. Bu, prompt değişikliğinin iş akışı kalitesini düşürdüğü durumlarda geri dönüş için önemlidir. Bazı platformlar (ör. Koder.ai) snapshot ve rollback özellikleri sunar; bu, geniş etkili değişikliklerde bir emniyet ağı işlevi görür.
Basit bir günlük tutun: araç yardımcı oldu mu, yeniden çalışma mı gerektirdi, neden? 20–30 kullanımdan sonra düzenler görünür hale gelir ve hangi koruyucuyu sıkılaştıracağınızı bilirsiniz.
Kişisel araçlar "sadece benim için" hissi verse de genellikle hassas verilerle temas eder: e-postalar, takvimler, müşteri notları, toplantı transkriptleri, faturalar veya yanlışlıkla yapıştırdığınız parolalar. Aracınızı küçük bir ürün gibi, gerçek riskleri olan bir şey olarak ele alın.
Bağlam eklemeden önce aracın görebileceği şeyi listeleyin:
Bir yabancıya iletmekten rahatsız olacağınız bir şey varsa, ekstra koruma gerektirir.
Modelin işi yapması için gerekenle sınırlayın. "Tüm gelen kutumu özetle" yerine:\n\n- Seçtiğiniz tek e-posta dizisini gönderin\n- Dokümandan yalnızca ilgili paragrafı gönderin\n- Mümkünse ad, numara veya kimlikleri maskeleyin
Daha az girdi maruziyeti azaltır ve genellikle çıktı kalitesini artırır.
Ham istemleri, yapıştırılmış dokümanları ve tam model yanıtlarını yalnızca gerçekten gerekliyse saklayın.
Eğer hata ayıklamak için günlük tutuyorsanız:\n\n- kişisel bilgileri çıkarın\n- kısa saklama pencereleri kullanın (ör. 7–30 gün)\n- tam içerik yerine referanslar (dosya ID’si/link) saklayın
Kişisel araçlar paylaşılabilir. Karar verin:\n\n- kim çalıştırabilir\n- kim çıktıları görebilir\n- kim günlükleri ve yapılandırmayı görebilir (özellikle API anahtarları)
Basit bir parola yöneticisi + asgari ayrıcalık ilkesi uzun yol kat eder.
Kısa bir proje README’sinde: hangi verinin izinli olduğu, yasaklı içerikler, neyin günlüklenip neyin silineceği ve anahtarların nasıl döndürüleceği yazılı olsun. Gelecek siz yazdığınız kurallara daha kolay uyacaktır.
Eğer veri lokasyonu önemliyse (müşteri gereksinimleri veya sınır ötesi kurallar), aracın nerede çalıştığını ve verinin nerede işlendiğini doğrulayın. Bazı platformlar (Koder.ai dahil), uygulamaları farklı bölgelere dağıtma desteği sunar.
Kişisel bir AI araç gerçekten “değerli” hissetmeli: görevi kendinizden daha hızlı yapmalı ve maliyetleri gizlice artırmamalı. Birkaç hafif alışkanlık, hem harcamayı hem hızı öngörülebilir kılar.
Üç sayı düşünün:\n\n- Çalıştırma başına maliyet: bir isteğin kabaca maliyeti (model çağrıları + ücretli API’ler)\n- Kazanılan zaman: her çalıştırmada geri aldığınız dakika\n- Bakım zamanı: prompt, entegrasyon veya uç durumları düzeltmek için haftada harcayacağınız dakika
Bir araç kullanım başına 10 dakika kazandırıyorsa ama haftada 30 dakika bakım istiyorsa, gerçekten otomasyon değildir.
Tekrarlayan istekleri önbelleğe alın; aynı girdi aynı çıktıyı üretirse öncekini geri verin.\n\nToplu iş yapın: notları tek tek özetlemek yerine klasörü veya günün toplantı notlarını topluca özetleyin. Daha az model çağrısı genellikle daha düşük maliyet ve daha az hata noktası demektir.
Bir hatanın çağrı spamlemesini önleyin:\n\n- Araç başına günlük maksimum çalıştırma\n- Maks girdi boyutu (ör. çok büyük günlükleri reddet veya otomatik kırp)
Takıma açarsanız bu limitler sürpriz faturaları engeller.
Bir dosya, elektronik tablo veya basit veritabanı tablosuna beş şeyi kaydedin:\n\n- Zaman damgası ve kullanılan özellik\n- Hata sayısı (ve hata mesajı)\n- Yavaş yanıtlar (eşiğinizi aşanlar)\n- Sık tekrarlar (kırılgan prompt veya kötü girdi işareti)\n- Çalıştırma başına yaklaşık token/maliyet (müsaitse)
Haftada 5 dakika gözden geçirin. Daha sonra isterseniz basit bir gösterge panosuna geçebilirsiniz.
İlk versiyon biraz ham olabilir. Önemli olan tekrar tekrar zaman kazandırıp kazandırmadığıdır. En hızlı yol aracınızı küçük bir ürün gibi ele almaktır: nasıl kullandığınızı izleyin, ayarlayın ve sürüklenmesini (drift) engelleyin.
Bir hafta boyunca basit bir “düzeltme günlüğü” tutun. Her AI çıktısını kopyalayıp değiştirdiğinizde, neyi ve neden değiştirdiğinizi not edin (ton, eksik bilgi, yanlış format, çok uzun vb.). Kalıplar hızla görünür: belki daha güçlü bir şablon, daha iyi girdiler veya bir kontrol adımı gerekir.
Hafif yaklaşım:\n\n- 5–10 gerçek girdi ve nihai “doğru” çıktıları kaydedin\n- AI’nın neyi yanlış yaptığını tek cümleyle not edin
Bu, gelecekteki değişiklikler için mini test setiniz olur.
Büyük yeniden yazımlardan kaçının. Her seferinde bir geliştirme yapın ki neyin işe yaradığını görebilesiniz.
Yüksek etkili küçük düzeltmeler:\n\n- 1–2 “iyi çıktı” ve “kötü çıktı” örneği ekleyin\n- İstemi başlıklar, madde veya kelime limiti ile sıkılaştırın\n- AI’nın tahmin etmesini gerektirmemek için giriş formunu geliştirin (açılır menüler, zorunlu alanlar)
Her değişiklikten sonra kaydedilmiş test setinizi çalıştırın ve normalde yaptığınız düzenlemelerin azalıp azalmadığını kontrol edin.
Yeni yetenekler eklerken bunları isteğe bağlı modüller olarak ekleyin: “özetle” + “e-posta taslağı” + “görev oluştur”. Her şeyi tek bir istekte birleştirirseniz hata ayıklamak zorlaşır.
Kişisel tutun eğer tercihlerinize, özel verilere veya gayri resmi iş akışlarına bağlıysa. Takım aracı yapmayı düşünün eğer:\n\n- Başkaları da aynı işi haftalık olarak tekrarlıyorsa\n- Girdileri/çıktıları standardize edebiliyorsanız\n- Sahiplik ve destek (kim günceller, kim onaylar) dokümante edilebiliyorsa
Paylaşacaksanız paketleme ve operasyonu erkenden düşünün: kaynak kodu dışa aktarma, barındırma, özel domain ve öngörülebilir sürüm süreci. (Örneğin Koder.ai kod dışa aktarımı ve yönetilen dağıtım/ barındırma destekler.)
Daha geniş paylaşmaya hazırsanız, /pricing sayfasında fiyat/kullanım beklentilerini gözden geçirin ve ilgili build desenlerini /blog’da inceleyin.
Öğrendiklerinizi yayınlarsanız, bu aynı zamanda araç inşa döngüsünün bir parçası olur: yazmak iş akışını, koruyucuları ve “iş bildirisi”ni netleştirir. Bazı platformlar (Koder.ai dahil) topluluk içeriği için kredi/ yönlendirme yaklaşımları çalıştırır — deneysel maliyetleri düşürmek isterseniz faydalı olabilir.
Haftada en az bir kez yaptığınız ve dışarıya etki etmeden önce kolayca gözden geçirebileceğiniz bir şeyle başlayın. İlk başarılar için iyi seçenekler:
Hukuk, bordro veya onay gibi bir hata yapmanın pahalıya mal olacağı iş akışlarından, güven ve inceleme adımları oluşturana kadar kaçının.
3 günlük bir sürtünme kaydı tutun. Her “off” hissettiğinizde bir satır yazın:
Sonra en çok tekrar eden ve “bu girdiyle bunu yap” diye tanımlanabilen öğeyi seçin. Sıklık + net girdi/çıktı, "güzel demo" fikirlerinden daha değerlidir.
Tek cümlelik bir iş tanımı kullanın:
X olduğunda, Y üret (Z kişi için) ki W yapabileyim.
Örnek: “Toplantı notlarını yapıştırdığımda, 5 maddelik bir özet ve sonraki adımları üret, böylece 2 dakikadan kısa sürede güncelleme gönderebileyim.”
Bir cümle yazamıyorsanız, araç hâlâ çok belirsiz demektir ve “her şeyi yapan” güvenilmez bir asistana dönüşebilir.
Aşağıdakilere öncelik verin:
Gün birinde mükemmel doğruluk gerektiren veya modelin güvenilir şekilde sağlayamayacağı gizli bağlamlara ihtiyaç duyan işlerden uzak durun.
İşi şu kalıplardan birine eşleyin:
İki seçenek kullanılabilirlik barınızı karşılarsa daha basit olanı seçin.
Küçük başlayın; iş akışı gerçekten zamanı kurtarırsa mimariyi yükseltin.
Çıktıların sürüklenmemesi için yapılandırılmış bir istem kullanın:
Bir güvenilirlik cümlesi ekleyin: “Eğer belirsiz bir şey varsa, cevaplamadan önce 3’e kadar açıklayıcı soru sor.”
Aşağıdaki gibi kesin formatlar isteyin: JSON, tablo veya madde şablonu.
“Golden set” her değişiklikten sonra tekrar çalıştırdığınız 10–20 gerçek örneğinizdir. İçermeli:
Her örnek için girdi (gerekirse temizlenmiş) ve “doğru” kabul ettiğiniz çıktı saklanmalı. Bu, değişikliklerin gerçekten fayda sağlayıp sağlamadığını hızla görmenizi sağlar.
Basit bir boru hattı kullanın:
Eylemleri tersine alınabilir tutun (taslaklar, öneriler). İçerik paylaşıp belgelendirirseniz, göreli yolları koruyun (ör. /blog, /pricing).
Pratik temel:
Mantık sabitse (formatlama, filtreleme, zorunlu alan kontrolleri) önce kurallar/kod kullanın, AI'yı yalnızca dil veya yargı gerektiğinde ekleyin.
Yaklaşık 20–30 kullanım sonra hangi kuralı sıkılaştıracağınızı bileceksiniz.