/ 6 dk okuma / Türkçe
Sonraki model gelmeden noktaları birleştirmek
Dot’umla çalışırken uygulamaya geçirdiğim şeyler ve şirket bilgisi, açık araçlar ile akıllı gözlükleri birleştirmekte gördüğüm fırsat.
Yazan: Samed Güvenç
Çalışma hayatım müzikten ve grafik tasarımdan turizme, çatı işine ve yazılıma uzandı. Araçlar değişti. Bir soru hep geri geldi: bildiklerimi şu an yaptığım işe nasıl taşıyabilirim?
OpenAI’nin 29 Eylül DevDay özetinde tanıttığı dots bu yüzden ilgimi çekti. Bu siteyi kurarken ve işletmemle ilgili projeler üzerinde çalışırken dot’umu kullanıyorum. Şimdiye kadarki deneyimim pratik bir anlamda olumlu: bir fikir taslağa dönüşüyor, taslağı kontrol edebiliyorum ve bir düzeltme eklediğimde iş devam edebiliyor.
Bu değişimin anlamını düşünürken üç video izledim. İlgimi çeken, mevcut işlerime uygulayabileceğim küçük dersler ve bundan sonra kurabileceğimiz bağlantılar.
İNSAN / BAĞLAM / BAĞLANTILAR
Noktaları birleştirmek.
Küçük dersleri işe taşımak
Önce The AI Advantage’ın ChatGPT Dots videosuyla başladım. Konuyu kendi işlerime getirmek istedim: neyi uygulamaya geçirebilirdim ve hangi sonucu gerçekten kontrol edebilirdim? Yanıtı, gerçek bir iş üzerinde denemem gerekecekti.
Greg Isenberg’in DevDay konuşmasında, 16.09’daki bölüm müşteri niyeti ve ilgili bilgiler üzerinden etkinleşmeyi ele alıyor. Video açıklaması da hangi ajanın veya eklentinin seçildiğine ilişkin bir analiz fırsatına işaret ediyor. Daha önce, 12.36 civarında, tetikleyici, karar, eylem ve geri bildirim sırasını kullanıyor. Benim çıkardığım ders, işin tamamını takip etmek ve yararlı bir sonuca bakmak. Bu sitede bunun karşılığı, istenen değişikliğin yayındaki sayfaya ulaşıp ulaşmadığını ve hâlâ verilen tarife uyup uymadığını kontrol etmek.
Nate Herk’ün Dots ve Muse karşılaştırmasından üç nokta işime yaradı: devralınan bağlamı güncellemek, entegrasyonları gerçekten yaptığın işe göre seçmek ve bir görevin ya da programın gerçekten oluşturulup oluşturulmadığını kontrol etmek. Codex ağırlıklı çalışmasında Dots’u tercih etmesi onun kişisel değerlendirmesi; arayüzün bazı yönlerini de eleştiriyor. Bunu, başka birinin kararını benimsemek yerine kendi ihtiyacım olan akışı denemek için bir hatırlatma olarak alıyorum. İlgili bölümler 2.46, 6.00 ve 11.33 civarında başlıyor.
Burada olanlar da buna uyuyor. Logo hakkında birkaç kez fikrimi değiştirdim. Sonra ü’nün üstündeki ve ç’nin altındaki yeşil işaretlerin her zaman görünmesini istediğimi netleştirdim. Güncel karar, önceki gizli gösterim isteğinden daha önemliydi. Tarifi güncel tutmak, sonucu doğru yapmayı kolaylaştırdı.
Gösterebildiğim kısım
Birlikte müziği, tasarımı, turizmi, çatı işini ve yazılımı tek bir hikâyede toplayan kişisel bir site kurup yayımladık. Yazı seçeneklerini denedik, iPhone’daki başlık sorununu düzelttik ve işlerimin farklı yönleri arasında dönüşen bir ana animasyon ekledik. Blog ve sosyal profiller sayfası da bu malzemeye bir yer açıyor.
İşletme tarafında CRM’in arama ve çağrı gezinmesi gibi pratik ayrıntılar üzerinde çalıştık; web sitesindeki iddiaları mevcut kanıtlarla karşılaştırdık. Bunlar günlük ayrıntılar, ama birinin doğru yere ulaşmasını ve işletmenin gerçekte ne yaptığını anlamasını etkiliyor.
Kaynak notlarını bir günlüğe ve okunabilir proje raporlarına dönüştürmek de yararlı oldu. Ne olduğunu, neyin tamamlandığını ve nerede karar gerektiğini görebiliyorum. Bu, sonraki görüşmede kaldığımız yerden devam etmeyi kolaylaştırıyor.
Hazırlanan sesli randevu bağlantısı, gerçek erişim bekleyen bir prototip olarak kaldı. Durumunu açık tutmak da işin bir parçasıydı. Bir sayfa, test veya bağlantı, çalışan bir hizmetin yalnızca bir bölümü.
Bu deneyimde sevdiğim şey devamlılık. Bir fikir getirebiliyor, somut sonucu görebiliyor, düzeltebiliyor ve devam edebiliyorum. Yayındaki bir sistemi değiştiren veya bir hesabı bağlayan adımlarda onaylar hâlâ önemli.
Sonraki modele anlaşılır bir temel bırakmak
Kurmaya devam etmek istediğim temel bu: birlikte anlamlı çalışan şirket bilgisi, veri, süreçler ve araçlar.
Benim için bu, basit sorularla başlıyor. Kaynak bilgi nerede? Hangi sürüm güncel? Bir alan ne anlama geliyor? Sonraki adım kimin sorumluluğunda? Hangi işlem bir kişinin onayını gerektiriyor? İşin bittiğini hangi kanıt gösteriyor?
Daha güçlü bir model, düşünme kısmında daha fazla yardımcı olabilir. Yine de hangi bilgiye güveneceğini ve ne yapmasına izin verildiğini bilmesi gerekir. Bunları şimdi düzenlemek, sonraki modele daha anlaşılır bir çalışma alanı bırakıyor. Bu, gelecekteki her modelin veya entegrasyonun değişiklik gerektirmeden uyacağını garanti etmiyor.
Dots ilgimi çekiyor çünkü bağlam, devam eden bir sorumluluğun yanında ilerleyebiliyor. OpenAI’nin belgeleri, bağlı iletişim kanalları arasında ilgili bağlamı anlatıyor ve belleğin her söylenenin tam kaydı değil, seçici notlar olduğunu belirtiyor. Uygulama ve bilgisayar bağlantıları ayrı izinler. Benim istediğim çalışma biçimine de bu uyuyor: yararlı devamlılık ve açık erişim sınırları. Bağlam ve bellek, iletişim kanalları, bilgisayarlar ve uygulamalar.
Zorluklar da oldu. Benim giriş yaptığım tarayıcıyla asistanın kullandığı tarayıcının erişimleri farklı olabiliyor. Bazı entegrasyonlarda sonraki adım için ayrı bağlantı veya onay gerekiyor. Bu da bağlantıları dikkatle kurmaya ilgimi artırdı.
Görmek istediğim şirket
Bence sonraki büyük fırsat, mevcut dot’ları, akıllı gözlükleri ve açık kaynaklı araçları anlaşılır şirket bilgisi etrafında birleştiren bir şirkette. Sürekliliği olan bir asistanla, çalışırken yanında taşıyabildiğin bir arayüz yararlı bir birliktelik olabilir.
Akıllı gözlükler bu arayüzün bir ihtimali. Gün içinde bir şeyi fark edip kısa bir istekte bulunduğumu ve doğru bilginin doğru iş akışına ulaştığını düşünüyorum. İşin mevcut bağlamı kaybolmadan yararlı bir sonuç geri geliyor. Bu, araştırmak istediğim bir ürün fikri; dot’umu gözlüklere bağlamadım ve bu akışın tamamını doğrulamadım.
ÖNERİLEN MİMARİ / UÇTAN UCA TEST EDİLMEDİ
Araştırılabilecek farklı yollar var:
- Mevcut dot’umla görüşmek için Bluetooth ses. Gerçek telefon, gözlük ve görüşme uyumunu test etmem gerekir. Sesin yönlendirilmesi, tek başına özel bir araç entegrasyonu değildir.
- Donanım ile araçlar arasında bir bağlantı. İzin verilen bir olayın doğru akışa ulaşması ve yararlı sonuç döndürmesi gerekir. Aynı dot’a yönlendirme, gecikme ve izinler test edilmeli.
- Ayrı bir API asistanı. Mevcut dot’umun belleğine otomatik erişim yerine kendi bağlamına, araçlarına ve izin modeline ihtiyaç duyar.
Açık kaynaklı projeler, bağlantıları ve araç entegrasyonlarını incelemeyi ve geliştirmeyi kolaylaştırabilir. Örneğin Mentra’nın Bluetooth SDK’sı, Mentra Live donanımına doğrudan iOS bağlantısını belgeliyor. OpenAI, MCP araçlarını ve olay aboneliklerini belgeliyor; olay entegrasyonu webhook kullanıyor ve kesintisiz akışı desteklemiyor. Bunlar olası yapı taşları; doğrulanmış, doğrudan bir dots–gözlük bağlantısı değil. Mentra SDK, MCP araçları, MCP olayları.
Yeni bir uygulamada oturum açmak da ayrı bir sınır. OpenAI’nin belgelerine göre ChatGPT planının kullanımını bir uygulamayla paylaşmak, o uygulamaya mevcut ChatGPT görüşmelerini veya hesap bağlamını açmıyor. Açık kaynak da bu izinleri kendiliğinden vermiyor. Entegrasyonun gerekli erişimi izinle alması ve veri akışını anlaşılır kılması gerekiyor. ChatGPT ile oturum açma.
Benim gördüğüm fırsat, bu bağlantıları normal bir iş gününde kullanılabilecek kadar güvenilir kılmak. Temeli kurarak, küçük bir parçayı deneyerek ve gerçekten neyin çalıştığını görerek öğrenmeye devam etmek istiyorum.
İzlediğim videolar
Başladığım üç video bunlar. Görüşler videoların sahiplerine ait; yukarıdaki deneyim ve ürün fikri benim. İkinci oynatıcı, paylaştığım 16.09 noktasından başlıyor.
The AI Advantage / ChatGPT Dots
Greg Isenberg / OpenAI DevDay: Dots, Agents & $100B Opportunities
Nate Herk / I Tested OpenAI’s Dots vs. Meta’s Muse. What You Need to Know.
Kaynak notları
Ürün özellikleri 1 Ekim 2026’da resmî belgelerle karşılaştırıldı. Gözlük bağlantıları, ileride yapılacak testler için öneriler. Yukarıdaki anlatım prototipleri, çalışan hizmetlerden ayrı tutuyor.