Computer Engineer | Building Apps & AI Automations
Joined April 2024
- Tweets4.3K
- Following139
- Followers8.8K
- Likes7.3K
postta söylenene göre Codex’te Luna + max effort, Sol Medium / Opus 5 Medium seviyesine yaklaşık 6’da 1 maliyetle çıkıyor.
Luna’nın max effort’unu hiç denemedim ama bu iddia doğruysa kesinlikle denenir. özellikle günlük tasklarda pahalı modellere geçmeden önce test etmek lazım.
Vibe Engineer retweeted
redditte gezerken denk geldim. bi adam kendi bahçesindeki kütüğü, baltayı ve odunu 3d taramış, vibe codingle tarayıcıda çalışan bi odun kıran simülatörü yapmış
siteye girdim, bi denedim. ilk başta "ne gereği var" dedim ama tıkladıkça duramadım. odunlar ikiye ayrılırken o ses hissi, parçaların hoplayıp yığılması... resmen garip bi tatmin duygusu veriyor. 10-15 dakika nasıl geçti anlamadım.
denemek isterseniz siteyi alta bırakıyorum.👇
Vibe Engineer retweeted
🎉 INTRODUCING: GL4SS.AI! 🪞
welcome to The Looking Glass: a spatiotemporal ai image + video engine!
traverse the history of the world through the eyes of multimodal models; anytime, anywhere, any style 🙌
you know the feeling of standing somewhere old and trying to SEE it? the street before the street, the harbour before the concrete, the hill before the city?
The Looking Glass gives you a vehicle.
to operate this time-travel-adjacent engine, simply choose a point anywhere on the globe at any point in time (past, present, or future), and pull the lever!
it creates an image of what it imagines was happening at that exact spot, in that exact year, at that exact hour, then (optionally) brings it to life as video.
it's not a perfect science, but I expect the quality will improve as the prompts get refined and model capabilities progress over time.
although the backend boils down to simple API calls, the experience feels akin to multidimensional travel! hallucinated? perhaps! it's about the journey 😁
REPO: github.com/elder-plinius/GL4…
🐉 one page. no backend. no account. multiple model options. runs on OpenRouter. your key, your browser, your archive.
and as always, totally free to use and open source under AGPL-3.0 🤗
hope you enjoy the demo video below (sped up 2x cause I know how attention spans be these days)
EX LOCO, PER VITRUM, AD OMNE TEMPUS
from place, through glass, to all time
⊰-•-•✧•-•-⦑/L\O/V\E/,\P/L\I/N\Y/⦒-•-•✧•-•-⊱
son birkaç taskta Claude ile Codex’i aynı işte farklı rollerde kullanıyorum.
Claude planı çıkarıp implement ediyor. Codex ise kod yazmaya dokunmadan sadece planı ve diff’i eleştiriyor.
tek modelle ilerlemekten daha temiz sonuç veriyor ama review tarafında önemli bir sınır koymak gerekiyor.
ilk başta iki modeli sürekli birbirine review ettirmeyi denedim.
ama birkaç turdan sonra sistem iyileşmek yerine olmayan sorunlar üretmeye başlıyor. biri düzeltme yapıyor, diğeri yeni bir problem buluyor ve döngü uzuyor.
bu yüzden maksimum iki tur kullanıyorum:
implementasyon → review → düzeltme → son kontrol.
burada iki modele aynı işi vermiyorum.
Claude planlayıp kodu yazıyor. Codex sadece diff’e bakıp gerçekten hata olan yerleri işaretliyor.
review prompt’una da şu kuralı ekliyorum
“kanıtlayamadığın sorunu raporlama, doğrudan kod değiştirme.”
bu sınır olmayınca review birkaç tur sonra fayda sağlamaktan çok işi uzatmaya başlıyor.
BU DOSYA TRANSFERİ Wİ-Fİ, BLUETOOTH YA DA KABLO KULLANMIYOR.
gönderen cihaz ekrandaki QR kodlarını hızla değiştiriyor. diğer cihaz kamerayla bu kareleri topluyor. fountain coding sayesinde bazı kareler kaçırılsa bile yeterli veri toplandığında dosya yeniden oluşturuluyor.
dosyanın kendisi ağ üzerinden gönderilmiyor. gönderen cihaz hareketli QR kodları gösteriyor, alıcı cihaz da kamerayla bu kareleri okuyup dosyayı yeniden oluşturuyor.
telefonlar arasında yaklaşık 128 KB/s hıza çıkmış. üstelik uygulama kurmadan tarayıcıda çalışan açık kaynak bir proje.
Vibe Engineer retweeted
THIS IS F*CKING DANGEROUS🚨
chinese developers just open-sourced a tool that can create realistic talking AI videos from a single photo.
most AI avatar platforms charge monthly subscriptions for this.
this one is completely open source.
all you do is upload a photo.
add an audio file.
and it generates a talking video that can last for several minutes.
what makes it so impressive isn't just the quality.
it's how accessible it's become.
anyone can create videos that would have required expensive software or production tools not long ago.
the pace of AI is getting harder to keep up with.
i've left the repo below if you want to see how it works.
dediğim olmuş da asıl merak ettiğim bunlar buradan ne kadar para kaldırmış oluyor?
pump. fun’da belirli hacimden sonra graduate mevzusu filan vardı ama detayını hiç bilmiyorum merak ettim sistem nasıl işliyor tam olarak.
market cap 9k’ya çıkınca mesela rug çekince 9k da bu coini çıkarana mı kalıyor yoksa kazanç bunun üzerinden hesaplanmıyor mu
ChatGPT’ye masaüstünde yaşayan 3D bir karakter eklemişler.
konuşurken tepki veriyor, MCP üzerinden dans ve farklı animasyonlar çalıştırabiliyor. baya güzel durmuş.
repoda şu an bariz şüpheli bir şey görmedim ama bu tam güvenlik denetimi değil.
zamanında VS Code’da tema sevdasından çok kişinin ağzı yandı. o yüzden viral oldu diye önünüze gelen her desktop uygulamasına ya da MCP aracına direkt npm install çekmeyin.
bir de bunun coinini kesin çıkarırlar.
ona hiç bulaşmayın..
coding agent’lar gerçekten daha fazla iş çıkartıyor mu?
Microsoft, on binlerce mühendisin Claude Code ve Copilot CLI kullanımını yaklaşık 4 ay incelemiş.
ortalama sonuç: agent kullanan mühendisler, kullanmasalardı beklenen seviyeye göre yaklaşık %24 daha fazla PR merge etmiş.
aynı mühendislerin agent kullanmadığı haftalara kıyasla, haftada 5+ gün kullandıkları haftalarda merge edilen PR sayısı %50’ye kadar daha yüksek çıkmış.
ama bu veriyi “kod kalitesi %50 arttı” diye okumamak gerekiyor.
3 yeni çalışmanın gösterdiği tabloyu inceleyelim
4. agent kullanımını GitHub’da gördüğümüz PR’larla ölçmek de yeterli değil.
180 milyondan fazla Git reposunu tarayan başka bir çalışma, tek bir veri anında 850 binden fazla Claude Code commit’i tespit etmiş.
sadece bot hesaplarını arayan klasik yöntem ise bunların 28 binini, yani yaklaşık %3’ünü bulabilmiş.
agent kullanımı görünenden çok daha yaygın. çoğu kullanım PR etiketi veya bot hesabı bırakmadan normal commit akışının içine karışıyor.
5. coding agent kullanımı merge edilen PR sayısıyla güçlü biçimde ilişkili, fakat kod kalitesi veya toplam mühendislik verimliliği hakkında tek başına sonuç vermiyor.
açık kaynak çalışmasında en yaygın model tek bir insanın agent’ın ürettiği kodu incelemesi veya değiştirmesi.
doğru akış:
scope → context → küçük task → test → diff review → merge
en güçlü modeli açıp tüm projeyi bırakmak değil.
agent üretimi hızlandırıyor. neyin doğru olduğunu belirleme ve çıkan kodun sorumluluğu hala mühendiste.
ChatGPT Voice ile İngilizce pratik yapıyorsanız konuşmayı bitirip geçmeyin.
Ben önce ChatGPT’ye sesli sohbette nasıl davranacağını öğretiyorum. Pratik bittikten sonra da transkripti analiz ettirip Obsidian’a kaydedebileceğim kişisel bir çalışma notuna dönüştürüyorum.
Böylece her konuşmadan:
→ yanlış cümlelerim
→ yeni kalıplar
→ grammar eksiklerim
→ ezberlemem gereken cümleler
→ yeni speaking soruları
çıkıyor.
Kullandığım iki promptu bırakıyorum:
Bu promptu bir kere hafızaya kaydettirdikten sonra her sesli sohbette aynı kuralları baştan yazmanız gerekmiyor.
Voice’u açıp doğrudan konuşmaya başlıyorsunuz.
ChatGPT cümlenizi yarıda kesmiyor. Bitirdikten sonra daha doğal hâlini söylüyor ve önemli hataları kısa şekilde açıklıyor.
Cümle kuramadığınızda sürekli yeni soru sormak yerine, anlatmaya çalıştığınız şeyi İngilizce kurmanıza yardımcı oluyor.
Sesli pratik bittikten sonra konuşma transkriptinin altına bu promptu gönderin:
Yukarıda ChatGPT ile yaptığım İngilizce sesli konuşma pratiğinin transkripti bulunuyor.
Bu transkripti analiz ederek Obsidian’a doğrudan kaydedebileceğim, sade ve çalışmaya uygun bir Markdown notu hazırla.
Yalnızca benim söylediğim İngilizce cümleleri analiz et. ChatGPT’nin cümlelerini benim cümlem gibi değerlendirme. Konuşmada geçmeyen konu, kelime veya örnek ekleme.
Notta şu bölümler bulunsun:
## Hatalı veya Doğal Olmayan Cümlelerim
Şu tabloyu kullan:
| Benim Cümlem | Doğru ve Doğal Hâli | Türkçesi | Kısa Hata Açıklaması |
Doğru olan cümleleri yanlış gösterme. Cümle doğru fakat daha doğal söylenebiliyorsa bunu açıkça belirt. Gereksiz konuşma takılmalarını ve kelime tekrarlarını ayrı hata olarak ekleme.
## Yeni Kelimeler ve İfadeler
Şu tabloyu kullan:
| Kelime veya Kalıp | Türkçe Anlamı | Örnek Kullanım | Örneğin Türkçesi |
Yalnızca konuşmada geçen veya cümlelerimi düzeltmek için kullanılan ifadeleri ekle.
## Tekrar Eden Hatalarım
Konuşmada tekrar ettiğim grammar, zaman, edat, kelime sırası ve cümle kurma hatalarını kısa Türkçe açıklamalarla göster. Her hata için konuşmadan bir örnek ver.
## Öğrenmem Gereken Grammar Yapıları
Bu konuşmada ihtiyaç duyduğum grammar yapılarını kısa şekilde açıkla. Her yapı için konuşmadaki konuya uygun bir İngilizce örnek ve Türkçe karşılığını ekle.
## Günlük Konuşma Kalıpları
Konuşmada anlatmaya çalıştığım fikirleri daha doğal söylememi sağlayacak İngilizce kalıpları Türkçe anlamlarıyla birlikte yaz.
## Ezberlemem Gereken Cümleler
Konuşmadan öğrenmem gereken en önemli 8-12 İngilizce cümleyi seç. Her cümlenin altına Türkçe anlamını yaz ve tamamını bir kod bloğu içinde göster.
## Bana Özel Speaking Önerileri
Sadece bu konuşmadaki hatalarıma ve konuşma biçimime dayanarak kısa ve uygulanabilir öneriler ver.
## Speaking Soruları
Konuşmadaki konulara dayanan 10 İngilizce soru hazırla. Her sorunun altına Türkçe anlamını ve cevap verirken kullanabileceğim kısa bir İngilizce kalıp ekle.
Böylece yaptığınız her sesli sohbet, tamamen kendi cümlelerinizden ve hatalarınızdan oluşan kişisel bir İngilizce çalışma notuna dönüşüyor.