ContextRail: Agentic Coding İçin Minimum Etkili Proje Hafızası
Agent session’ları arası hafıza kaybını, dosya karmaşasını ve context kirliliğini 5 Markdown katmanı ve 3 platform validator’ı ile çözen açık kaynak harness çerçevesi.
Agent session’ları arası hafıza kaybını, dosya karmaşasını ve context kirliliğini 5 Markdown katmanı ve 3 platform validator’ı ile çözen açık kaynak harness çerçevesi.
Agentic coding’de context problemi daha küçük dosyalar üreterek çözülmez. Gerçek harness, bilgiyi yaşam döngüsüne göre ayırıp agent’a yalnızca ihtiyaç duyduğu bölgeyi okutmaktır.
YouTube ve yerel video kayıtlarından eğitmenin karalamaları başlamadan önceki ilk temiz slayt karelerini yakalayan ve sunuma dönüştüren açık kaynaklı masaüstü aracı.
Dört kamu ihale kaynağından veri toplayan, kural tabanlı filtreleme yapan ve sonuçları yerel panel veya Telegram ile bildiren açık kaynaklı masaüstü aracı.
Marmara Bölgesi’ndeki sanayi ve yük trafiğinin İstanbul Boğazı’nda yarattığı darboğazı aşmak amacıyla, Tekirdağ ile Çanakkale arasında 200 km’lik alternatif bir demiryolu koridoru modelledik. İTÜ Raylı Sistemler Laboratuvarı bünyesinde yürüttüğümüz ve Demiryolu Mühendisliği Dergisi’nde yayımlanan bu çalışmada; hattın yıllık 246,4 GWh cer elektriği talebini şebekeye yük olmadan, Güney Marmara’nın yüksek rüzgar potansiyeli ve hibrit enerji depolama sistemleri (HESS) ile yerinde nasıl karşılayabileceğimizi tekno-ekonomik olarak ortaya koyduk.
Mühendislik refleksleri her şeyi ölçmeye, teknik özellikleri kıyaslamaya ve en güçlü donanımı seçmeye odaklanır. Ancak bir teknolojinin gerçek değeri yalnızca kusursuz çalışmasıyla veya desteklediği protokol sayısıyla değil; doğru probleme temas etmesi, insan üzerindeki operasyonel yükü hafifletmesi ve şirkete somut bir ticari karşılık üretmesiyle belirlenir. Bu analiz; teknolojiyi değerlendirme sürecinin teknik özelliklerden operasyonel hıza ve nihayetinde ticari etkiye uzanan üç aşamalı olgunlaşma döngüsünü ele almaktadır.
Agentic yapay zeka konuşmalarında son dönemin en popüler tavsiyesi şu: “Ajana hedefi ver, gerisini ona bırak.” Otonom planlama yapsın, araçlarını seçsin, kendi başına çözsün. Kulağa çekici geliyor farkındayım ama son birkaç aydır üzerinde çalıştığım bir proje bana tam tersini öğretti. Bence LLM’lerle dans etmenin en önemli kuralı mikroyönetimdir.
Yapay zeka modellerinin siber güvenlik açık keşfinde kullanılması savunma tarafına erken avantaj vaat etse de, güvenlik mimarisinin yalnızca kurumsal bilişim teknolojileri ve bulut altyapıları üzerinden kurgulanması kritik tesislerde devasa bir kör nokta yaratmaktadır. Bilişim sistemlerindeki bir zaafiyet veri sızıntısıyla sonuçlanırken; operasyonel teknoloji sahasındaki bir güvenlik açığı vanaların kontrolsüz açılmasına, türbinlerin parçalanmasına ve can güvenliğinin tehlikeye girmesine yol açar. Bu analiz, kesintisiz çalışan misyon kritik altyapılarda yama döngülerinin neden yıllarla ölçüldüğünü ve yapay zeka destekli savunmanın operasyonel teknolojiyi neden masanın merkezine koymak zorunda olduğunu ele almaktadır.
Fabrikalarda üretilen makine verisinin büyük kısmı analiz edilemeden kayboluyor. PLC koduna dokunmadan, mevcut makineleri değiştirmeden, edge computing ile karanlık veriyi iş zekasına dönüştürmek mümkündür.
Fabrika IT’si kontrolsüz uzaktan erişimi haklı olarak reddeder. Güvenlik duvarında inbound port açmadan ve tesis geneline kontrolsüz erişim veren geleneksel VPN risklerine girmeden; donanım tabanlı mikrobölümlendirme ve kimlik doğrulamalı broker mimarisiyle güvenli uzaktan servis mümkündür.