Sahadan notlar.Notes from the field.
Üretimde çalışan sistemlerden öğrendiklerimiz — AI/LLM, yeni teknolojiler, framework'ler ve ölçek üzerine kısa, işe yarar yazılar. Pazarlama yok; mühendislik var.What we learn from systems running in production — short, useful writing on AI/LLM, new technologies, frameworks and scale. No marketing; just engineering.
MCP: Yapay zekâ ajanlarına servis açmanın standardıMCP: the standard for exposing your service to AI agents
Model Context Protocol, ajan-araç entegrasyonunun N×M problemini tek protokole indirdi. Nasıl çalışır, ne zaman MCP sunucusu yazmalısınız, güvenlikte neye dikkat etmeli?
Model Context Protocol collapsed the N×M problem of agent-tool integration into one protocol. How it works, when to write an MCP server, and what to watch for in security.
Yazıyı okuRead the post →Flutter'da büyük ayrılma: material_ui ve cupertino_ui artık bağımsızFlutter's big split: material_ui and cupertino_ui are now standalone
Flutter 3.47 ile Material ve Cupertino SDK'dan çıkıp bağımsız paket oldu. Ne değişti, migration nasıl yapılır, Kasım 2026'da ne olacak.
Flutter 3.47 moved Material and Cupertino out of the SDK into standalone packages. What changed, how to migrate, and what November 2026 brings.
Yılda 9 dolara e-posta barındırıyoruz: işi ayakta tutan aritmetikWe charge $9 a year for email hosting. Here is the arithmetic that makes it work
Bir posta sunucusu kaç kişi olduğunuzu değil, kaç bayt sakladığınızı umursar. FranklyMail'i fiyatlarken çıkardığımız hesap, modelin tavanı ve dürüst bir rakip tablosu.
A mail server cares about bytes stored, not headcount. The arithmetic behind pricing FranklyMail, the ceiling on that model, and an honest competitor table.
Meta tag'den MCP'ye: web sitesini makineye görünür kılmanın hikâyesiFrom meta tags to MCP: the story of making a website visible to machines
Otuz yıldır aynı işi yapıyoruz: makineye kendimizi tanıtmak. robots.txt'ten canonical'a, SSR'dan GEO ve MCP'ye — bugün ne değişti ve pratikte ne yapmalı?
For thirty years we've done one job: introducing ourselves to machines. From robots.txt and canonical to SSR, GEO and MCP — what changed, and what to do about it.
NestJS ile production'da stateless MCP server: auth, session'lar ve state nereye gittiRunning a stateless MCP server in production with NestJS: auth, sessions, and where the state went
MCP'nin 2026-07-28 spec'i session'ları kaldırdı. Load balancing, auth, retry ve caching'de neyin değiştiği — gerçek ölçümlerle. Serinin 1. yazısı.
MCP 2026-07-28 removed sessions. What changed in load balancing, auth, retries and caching — with real measurements. Part 1 of the series.
Agent'lara API tasarlamak: retry'a dayanıklı MCP tool contract'larıDesigning agent-facing APIs: MCP tool contracts that survive a retry
Kopan isteğin yeniden gönderilmesi artık zorunlu; idempotency bir incelik değil contract özelliği. Handle'lar, hata şekilleri, MRTR ve şemanın token maliyeti.
Re-issuing a broken request is now mandatory; idempotency is a contract feature, not a nicety. Handles, error shapes, MRTR and what a schema costs in tokens.
AI agent'lara internal developer platform'da kimlik vermekGiving AI agents an identity in your internal developer platform
Service account yanlış soyutlama. Kimliğin birimi delegasyon: üç eksenli kota, dört parçalı audit, TTL'li ortamlar.
A service account is the wrong abstraction. The unit of identity is delegation: three-axis quotas, four-part audit trails, environments that expire.
Node.js'te OpenTelemetry GenAI ile agent izlemek — spec oturmadanInstrumenting agents with OpenTelemetry GenAI in Node.js — before the spec settles
Development statüsündeki spec'e karşı tek dosyalık sözlük katmanı; gerçek trace, retry görünürlüğü ve ölçülmüş overhead.
A single-file vocabulary layer against a Development-status spec: a real trace, retry visibility and measured overhead.
Auto-remediation incident'ı ne zaman büyütür: blast radius ve guardrail'lerWhen auto-remediation makes incidents worse: blast radius and guardrails
Dört arıza deseni, policy gate + verify'lı state machine ve dört gerçek deney koşusu.
Four failure patterns, a state machine with a policy gate and a verify step, and four real experiment runs.
Dokunmaya korktuğumuz kod: rewrite mi, kademeli geçiş mi?The code we were afraid to touch: rewrite, or migrate incrementally?
Sekiz yıllık bir e-ticaret sistemini yeniden yazmadan taşıma kararı: rewrite, refactor ve strangler fig karşılaştırması. Serinin 1. yazısı.
Deciding to migrate an eight-year-old e-commerce system without a rewrite: rewrite vs refactor vs strangler fig. Part 1 of the series.
Ajan uyumlu uygulama tasarımı: uygulamanızı artık sadece insanlar kullanmayacakAgent-ready app design: your app's next user isn't a person
SiriKit emekli oldu, App Intents zorunlu; Android'de AppFunctions uygulamaları cihaz üstü MCP sunucusuna çeviriyor. İki platform, bir sözleşme ve 30 günlük plan.
SiriKit is retired and App Intents mandatory; on Android, AppFunctions turns apps into on-device MCP servers. Two platforms, one contract, and a 30-day plan.
App Store ve Google Play redleri: gerçek sebepler ve önceden önlemeApp Store and Google Play rejections: the real reasons — and how to prevent them
Apple 2024'te 1,93 milyon uygulamayı reddetti. Guideline 2.1'den ITMS-91061'e gerçek red sebepleri ve gönderim öncesi kontrol listesi.
Apple rejected 1.93 million apps in 2024. The real rejection reasons from Guideline 2.1 to ITMS-91061, plus a pre-submission checklist.
RAG 2026: naif retrieval'ın ötesiRAG in 2026: beyond naive retrieval
Tek atımlık vektör aramasından agentic RAG ve graf yaklaşımlarına: hangi problem hangi retrieval desenini istiyor?
From one-shot vector search to agentic RAG and graph approaches: which problem shape wants which retrieval pattern?
Küçük modeller, büyük iş: her problem frontier model istemezSmall models, big work: not every problem needs a frontier model
Sınıflandırma, çıkarım, yönlendirme: küçük modellerin kazandığı yerler, kaybettiği yerler ve router deseni.
Classification, extraction, routing: where small models win, where they lose, and the router pattern.
LLM'den güvenilir JSON: structured output pratiğiReliable JSON from LLMs: structured output in practice
Şema tasarımı, constrained decoding, doğrulama katmanı ve retry desenleri — model çıktısını üretim sistemine güvenle bağlamak.
Schema design, constrained decoding, a validation layer and retry patterns — wiring model output into production safely.
React Server Components: sunucuya dönüşün mantığıReact Server Components: the logic of the return to the server
RSC neyi çözüyor, neyi karmaşıklaştırıyor? Bundle, veri erişimi ve zihinsel model üzerinden sakin bir değerlendirme.
What RSC solves and what it complicates — a calm read on bundles, data access and the new mental model.
Bun, Node, Deno: JavaScript runtime'ını nasıl seçmeliBun, Node, Deno: choosing your JavaScript runtime
Üç runtime, üç felsefe. Benchmark'ların söylediği ve söylemediği; üretim için karar kriterleri.
Three runtimes, three philosophies. What benchmarks do and don't tell you; decision criteria for production.
Kodu kullanıcıya taşımak: edge'de ne çalışmalı, ne çalışmamalıMoving code to the user: what belongs at the edge — and what doesn't
Isolate'ler, veri yerçekimi ve mimari sınırlar: edge fonksiyonlarının gerçek kazanç sağladığı yerler.
Isolates, data gravity and architectural limits: where edge functions genuinely pay off.
Passkey'ler üretimde: şifresiz girişin gerçek durumuPasskeys in production: the real state of passwordless login
WebAuthn seremonileri, kurtarma senaryoları ve geçiş stratejisi — passkey-first, passkey-only değil.
WebAuthn ceremonies, recovery scenarios and the migration strategy — passkey-first, not passkey-only.
LLM maliyet mühendisliği: token bütçeleri, cache ve model routingLLM cost engineering: token budgets, caching and model routing
Korkutucu faturadan öngörülebilir birim maliyete: context disiplini, prompt cache ve kademeli model seçimi.
From scary invoice to predictable unit economics: context discipline, prompt caching and tiered model choice.
Kod asistanlarıyla ekip olmak: hız, disiplin, kod sahipliğiWorking as a team with AI code assistants: speed, discipline, ownership
Asistanların gerçekten hızlandırdığı işler, yeni hata türleri ve kaliteyi koruyan ekip pratikleri.
Where assistants genuinely accelerate, the new failure modes, and the team practices that protect quality.
RAG demoda çalışır. Üretimde neden düşer?RAG works in the demo. Why does it fail in production?
Beş dakikada kurulan RAG demosuyla, gerçek kullanıcıya cevap veren sistem arasındaki mesafe: retrieval kalitesi, eval seti ve gözlemlenebilirlik.
The distance between a five-minute RAG demo and a system answering real users: retrieval quality, eval sets and observability.
llms.txt: Siteni yapay zekâ ajanlarına açllms.txt: Open your site to AI agents
Müşterilerin artık önce bir modele soruyor. Tek bir metin dosyasıyla markanı LLM'lere doğru anlatmanın pratik rehberi — kendi dosyamız örneğiyle.
Your customers now ask a model first. A practical guide to describing your brand to LLMs with a single text file — using our own file as the example.
→ Yeni yazılar geldikçe burada. Ajanlar için: → New posts land here. For agents: llms.txt