Hakan Çelik
Multi-Agent Sistemler: Orkestrasyon ve Paralel AI
Tek bir agent her şeyi yapamaz — context window dolar, dikkat dağılır. Multi-agent sistemlerde orkestratör görevi parçalar, subagent'lar paralel çalışır ve her biri kendi temiz context'iyle çalışır.
Software Engineer & Open Source Enthusiast
Merhaba, ben Hakan Çelik
Python araçları, iOS/macOS uygulamaları ve açık kaynak üzerine odaklanan bir yazılım mühendisi. Trendyol Go'da geliştirici olarak çalışıyorum.
Apps
Uygulamalar
iOS ve macOS için geliştirdiğim uygulamalar.
Vakit
Namaz vakitleri, Kuran okuma, kıble, zikir sayacı ve daha fazlası — hepsi tek uygulamada. Gizlilik odaklı: konum verilerin cihazında kalır, hesap gerekmez, internet bağlantısı gerekmez. Ücretsiz ve reklamsız.
İndir (App Store)
SiteSeeker
macOS için akıllı tarayıcı geçmişi ve yer imi arama. Tüm tarayıcılarını tek arayüzde ara.★ 2
Star on GitHub
Open Source
Python Araçları
Python geliştirici deneyimini iyileştiren açık kaynak araçlar.
unimport
Kullanılmayan import ifadelerini bulan ve kaldıran linter/formatter. pre-commit hook olarak kullanılabilir.★ 248 ↓ 38k/ay
Star on GitHub
unexport
Python modüllerindeki __all__ listesini her zaman güncel tutan linter.★ 23 ↓ 58/ay
Star on GitHub
pydbm
Python'ın dahili dbm modülünü ORM benzeri bir arayüzle kullanan Pythonic wrapper.★ 1 ↓ 65/ay
Star on GitHub
defineif
Bir koşul doğruysa metodu tanımla decorator'u. Basit ama zarif.★ 2 ↓ 18/ay
Star on GitHub
Son Yazılar
View all posts »Python, Django, Git, OpenCV, Cloud ve daha fazlası üzerine Türkçe yazılar.
MCP Nedir? AI Araçları için REST API
Her AI entegrasyonu ayrı ayrı yazılıyordu. MCP bunu değiştirdi: bir araç bir kez MCP server olarak yazılır, MCP destekleyen her AI uygulamasına bağlanır.
AI Agents: Araç Kullanan ve Kendi Kararlarını Veren Yapay Zeka
Bir dil modeli soru sorar, cevap alırsın. Bir AI agent ise hedef alır, plan yapar, araç kullanır ve sonuç üretir. Bu fark, AI'ı bir chatbot'tan bir iş ortağına dönüştürür.
Fine-Tuning: Bir AI Modelini Ne Zaman ve Nasıl Özelleştirirsiniz?
Her AI problemi için fine-tuning şart değil — çoğu zaman gereksiz. Ama gerçekten gerektiği durumlarda nasıl çalıştığını, ne zaman RAG'ı tercih etmeniz gerektiğini ve LoRA'nın neden oyunun kurallarını değiştirdiğini anlattım.
Prompt Engineering: AI ile Doğru Konuşmanın Yolu
Aynı modele aynı soruyu farklı şekilde sorduğunuzda tamamen farklı cevaplar alırsınız. Bu bir tesadüf değil — modeli nasıl yönlendirdiğiniz, aldığınız çıktıyı doğrudan belirler.
RAG Nedir? Yapay Zekaya Hafıza Kazandırmanın Yolu
RAG öğrenmeden önce AI'a ham context veriyordum ve çok fazla yanlış cevap alıyordum. RAG sonrasında her şey değişti. Cursor ve Claude Code'un proje dizinini nasıl 'anladığını' da meğer bu açıklıyormuş.
X, LinkedIn ve GitHub'da takipleşelim
Yeni projeler, teknik notlar ve açık kaynak güncellemeleri için beni takip et.