Opus 4,5 vs Gemini 3

CodeMax olanı hocam.Pro paketde çıkıyor düşünme kısımınıda Extra hight seçmeniz gerek.

Düşünme kısmını nereden seçiyoruz. Vs code üzerinden kullanıyorum.

Hemen sağ tarafında beyin işareti var hocam ? Eğer çıkmıyorsa muhtemelen Pro hesapolmadığından çıkmıyor

Tamam teşekkürler hocam.

Restoranlar için üretim reçetesi oluşturma yazılımı yaptım react+supabase ile.

Hangi ai araçlarını kullandınız ? Ne kadar sürede ?

Google Antigravity ile 2 günde kodladım.
Claude 4.5 kullanıldı kodlamada, uı geliştirmede Gemini 3 Pro.



Bunlar da resim paylaştıktan sonra yaptığım şeyler.
Menü maliyeti hesaplama, fire takibi, stok takibi, stok sayımı, en çok kazandıran yada en az kazandıran menü takibi, gider takibi, gideri karşılamak için minimum satış miktarı hesaplama, pazaryerlerinde her ürün için ne kadar komisyon ödendiği, günlük satış ile hangi kanaldan hangi üründen kaç adet satıldı - hatta ne kadar yakıt harcandı hepsini hesaplayabiliyor.
Şimdi aklıma geldi. Eklediğim aracın 100 km’de ne kadar yakıt harcadığını sisteme giriyorum. Yakıt fiyatlarını ise günlük ya da istediğim zaman güncelliyorum. Web sitemden bir satış yaptığımda ve ürünü kendi aracıyla teslim ettiğimde, teslimat için aracı seçip gidilen kilometreyi yazıyorum. Sistem, aracın 100 km’deki yakıt tüketimi ile güncel yakıt fiyatını ve gidilen mesafeyi baz alarak teslimat için harcanan yakıt maliyetini otomatik olarak hesaplıyor.

Daha ufak tefek küçük hatalar çıksa da başarılı bir şekilde çözüyor.
Daha üstüne crm yapacağım, trello gibi sürükle bırak bir yapılacaklar listesi de yapma fikrim var.

Harika olmuş uğraşan herkese örnek olsun.Şu işi forumda yaptırsan 50K üstü istenir...

Eyw hocam sağolasın.


Daha öncede Python ile hem mac hem de windows da telegram üzerinden cihaz kontrolü yapan uygulama yapmıştım.
Telegram üzerinden dosya gönderip yazdırabiliyordum düşünün yani.
Fakat tersine mühendislikle kolayca kırıldığı için şimdi c+ ile kodlatacağım.
Ama tabii onu sonunda iyi bir yazılımcıya elden geçirteceğim, açıkları bulmak için.

Unutmadan bu biraz da bana göre şans işi.
Eğer başlangıç iyi olursa sonrası da çorap söküğü gibi gelebiliyor.
Ama bazen de yapay zeka hangisi olursa olsun bozabiliyor tamamen.

Kodlama yapan arkadaşlara da bir bilgi olsun belki işlerine yarar.

✅ Neden büyük dosyalarda AI’nin kod kalitesi düşüyor?

1. Bağlam (context) sınırı
   Kod büyüdükçe AI tüm dosyayı aynı anda "aklında tutamaz". Eksik satır, unutulan import, yanlış klasör yapısı gibi hatalar bu yüzden olur.
2. Dosyalar arası bağımlılık takibi zorlaşır
   A dosyasındaki sınıf, B dosyasındaki fonksiyonu kullanır ama AI bunu unutur veya yanlış kopyalar.
3. Prompt değiştikçe eski kurallar unutulur
   “Bunu düzelt” dediğinde önceki dosyayı hatırlamaz.

Çözüm:
Dosya başına kısa ama tam bir özet + en sonda proje genel özeti → AI’nin bağlamını sürekli taze tutar.

✅ Her dosyanın başında şu bilgiler olursa AI hiçbir şeyi unutmaz:

1) Dosya adı
2) Dosyanın amacı
3) İçindeki sınıf/fonksiyon listesi
4) Satır aralıkları ile birlikte işlev açıklaması
Örnek:

• Line 1-20 → imports
• Line 22-80 → LoginForm class
• Line 82-120 → validate_user() function
  5) Bu dosyanın hangi diğer dosyalarla ilişkili olduğu

Bu yapıyı gören bir yapay zeka, kodu bozmaz, unutmaz, yanlış link vermez.

🎯 ÖRNEK — Dosya başı şablonu (AI için optimize edilmiş)

Bunu her kod dosyasının en başına koy:

/*
File: auth/login.py
Purpose: Kullanıcı giriş işlemlerini yönetir.

STRUCTURE SUMMARY (Line-based):
1-15: Imports
17-40: LoginForm class -> kullanıcı adı & şifre doğrulama
42-80: check_credentials() -> DB kontrol
82-120: create_session() -> session cookie oluşturma

Dependencies:
- db/connection.py
- utils/hash.py
- middleware/session.py

NOTE FOR AI:
Bu dosyada yapılacak her değişiklik, yukarıdaki satır yapısını bozmayacak şekilde yapılmalıdır.
*/

🎯 ÖRNEK — Proje sonunda tek bir \"MASTER OVERVIEW FILE\" hazırlamak

Bu dosyaya:
📌 tüm dosyaların açıklaması
📌 fonksiyon listeleri
📌 bağımlılık haritası
📌 data flow
📌 mimari prensipler
yazılır.
AI ise artık projeyi eksiksiz anlar.
Örnek:

/*
FILE: PROJECT_OVERVIEW.md

This file summarizes the entire project layout.

PROJECT GOAL:
WooCommerce thermal printer automation...

FILES:
- app/main.py → GUI starter, line summary...
- app/printer/driver.py → socket output, line summary...
- app/email/parser.py → HTML → JSON order data, summary...
...
ARCHITECTURE RULES:
- Her dosya bağımsız olacak
- Import döngüsü yasak
- Fonksiyonlar tek sorumluluk ilkesine uyacak
...
*/
Bu dosyayı her geliştirme adımında güncellersen AI'nın çalışma kalitesi %40–70 artar.

🔥 Büyük projelerde AI’nın hata yapmasını %80 azaltan 5 yöntem

1) Her dosyada line-map açıklaması

Yukarıdaki gibi.

2) Her değişiklikten sonra proje özetini güncelle

AI artık neyin nerede olduğunu unutmaz.

3) Değişiklik isteğini file-level/scope-level olarak belirt

Örnek:

“Sadece LoginForm sınıfını değiştir, dosyanın diğer fonksiyonlarına dokunma.”

4) AI’ya patch-mod/ diff-mod iste

“Sadece değiştirilmesi gereken satırları göster. Tüm dosyayı yeniden yazma.”

Bu mod, hata oranını çok düşürür.

5) Kodun sorumluluklarını net tut

Ne kadar net → o kadar az hata.