Kavram Sözlüğü — Seviye 1

Bu sözlük Seviye 1 (Oturum Ustalığı) derslerinde karşılaşacağınız Yapay Zekâ ve Oturum temellerini içerir. Seviye 1 derslerine başlamadan önce burayı okumanız önerilir. Her kavram aynı kalıpta: Nedir → Ne işe yarar → Örnek → (varsa) Opsiyonlar → Nerede karşına çıkar → Derinlemesine.

Bölüm 1 · Yapay Zekâ ve Oturum Temelleri

LLM (EN: Large Language Model — büyük dil modeli)

Nedir: Devasa miktarda metinle eğitilmiş, "bu cümlenin devamında en olası kelime ne?" sorusunu art arda cevaplayarak yazı üreten motor. Benzetme: milyonlarca kitap okumuş, cümlenizi tamamlayan çok yetenekli bir suflör.
Ne işe yarar: Claude, ChatGPT, Gemini gibi tüm modern AI asistanlarının çekirdeği budur. Kod da bir metin olduğu için kod yazabilir.
Örnek: Claude'a "bana kira sözleşmesi taslağı yaz" dediğinizde metni üreten motor bir LLM'dir; Claude Code'da aynı motor sözleşme yerine kod üretir.
Nerede karşına çıkar: "Model", "LLM tabanlı", "GPT" gibi ifadelerin hepsi buna işaret eder.
Derinlemesine: seviye-4-filo.md ders 4.7 (kendi LLM'ini kurma).

Token (EN: token)

Nedir: Modelin okuduğu/yazdığı en küçük metin parçası — kabaca yarım kelime. "Merhaba dünya" ≈ 4-5 token.
Ne işe yarar: AI dünyasının ölçü birimi ve para birimidir: modelin hafıza sınırı token'la ölçülür, API kullanımı token'la ücretlendirilir.
Örnek: 300 sayfalık bir sözleşmeyi modele okutmak ≈ 150.000 token — "şu klasördeki her şeyi oku" demenin faturası bu sayı üzerinden kesilir.
Nerede karşına çıkar: "Token limiti", "context doldu", fatura dökümleri.

Bağlam penceresi (EN: context window)

Nedir: Modelin aynı anda "aklında tutabildiği" toplam metin miktarı (token cinsinden). Benzetme: masanın üstü — masa dolunca yeni evrak koymak için eskileri kaldırmak gerekir.
Ne işe yarar: Uzun bir sohbette AI'ın neden "unutmaya" başladığını açıklar. Sınırlı ve değerli bir kaynaktır.
Örnek: 2 saatlik oturumda 40 dosya okuttunuz; model ilk yarım saatte verdiğiniz "Türkçe değişken adı kullanma" kuralını artık hatırlamıyor — masa doldu, eski evrak kaldırıldı.
Nerede karşına çıkar: Uzun oturumlarda kalite düşüşü, "context low" uyarıları, compaction.
Derinlemesine: seviye-1-oturum.md ders 1.2.

İstem (EN: prompt)

Nedir: AI'a verdiğiniz yazılı talimat — iş tarifiniz.
Ne işe yarar: Çıktının kalitesi büyük ölçüde istemin kalitesine bağlıdır. İyi istem = bağlam + hedef + kısıtlar + kabul kriteri.
Örnek: Zayıf: "siteyi güzelleştir." Güçlü: "SSS bölümü ekle; mevcut renkleri koru; yeni paket kurma; npm run build hatasız geçsin."
Derinlemesine: seviye-1-oturum.md ders 1.1.

Halüsinasyon (EN: hallucination)

Nedir: Modelin, gerçekte var olmayan bir şeyi kendinden emin bir dille uydurması. Benzetme: sınavda boş bırakmak yerine inandırıcı ama yanlış cevap yazan öğrenci.
Ne işe yarar (bilmek): AI'ın "emin görünmesi"nin kanıt DEĞERİ OLMADIĞINI kavratır. Bu programın denetim vurgusunun varlık sebebi budur.
Örnek: AI, ödeme sağlayıcınızın kütüphanesinde var olmayan bir instantRefund() fonksiyonunu kendinden emin kullanır; hata ancak çalıştırınca ortaya çıkar.
Nerede karşına çıkar: Var olmayan fonksiyon/kütüphane/ayar isimleri, uydurma istatistikler.
Derinlemesine: seviye-1-oturum.md ders 1.7.

Model kademeleri (EN: model tiers)

Nedir: Aynı üreticinin farklı boy modelleri: büyük/akıllı/pahalı ↔ küçük/hızlı/ucuz. Anthropic örneği: Opus (en güçlü) → Sonnet (denge) → Haiku (hız/ucuzluk).
Ne işe yarar: Her işe en büyük model gerekmez; doğru boy seçimi maliyeti 10 kata kadar düşürür.
Örnek: Gece 500 ürün açıklamasını özetletmek → Haiku yeter; ödeme hesabındaki sinsi hatayı bulmak → Opus'luk iş.
Opsiyonlar: Anthropic (Claude ailesi) ↔ OpenAI (GPT ailesi) ↔ Google (Gemini ailesi) ↔ açık modeller (Llama, Qwen, Mistral).
Derinlemesine: seviye-4-filo.md ders 4.4.

Compaction (bağlam sıkıştırma) (EN: compaction)

Nedir: Sohbet, bağlam penceresini doldurunca aracın eski mesajları otomatik özetleyip yer açması. Benzetme: masadaki evrak yığınını tek sayfalık özete indirmek.
Ne işe yarar: Oturumun devam edebilmesini sağlar; ama özetde detay kaybolur — AI biraz önce konuştuğunuz bir ayrıntıyı "unutabilir".
Örnek: 3 saatlik oturumun sonunda "başta kararlaştırdığımız buton ismi neydi?" diye soruyorsunuz; cevap yanlış geliyor — o detay özete girmemiş.
Nerede karşına çıkar: Uzun oturumlarda "az önce söylemiştim" anları.
Derinlemesine: seviye-1-oturum.md ders 1.2.

Oturum (EN: session)

Nedir: Claude Code'u açıp kapatana kadar süren tek konuşma. Her oturumun kendi bağlam penceresi (hafızası) vardır; yeni oturum = boş sayfa.
Ne işe yarar: "Ne zaman aynı oturumda devam, ne zaman temiz sayfa" kararı, oturum kalitesini belirler.
Örnek: Sabah menü tasarımı için açtığınız pencere bir oturum; öğleden sonra ödeme işine geçerken /clear ile temiz oturum açarsınız — menü konuşmalarının çöpü ödeme işine karışmasın.
Derinlemesine: seviye-1-oturum.md ders 1.2 ve 1.6.

Plan mode (EN: plan mode)

Nedir: Claude Code'un "önce planla, dokunma" kipi: dosyaları okur, plan çıkarır, ama sizin onayınız olmadan hiçbir değişiklik yapmaz.
Ne işe yarar: Büyük/riskli işlerde "ne yapacağını" iş yapılmadan ÖNCE görmenizi sağlar — denetimin ilk kapısı.
Örnek: "Üyelik sistemi ekle" işinde plan mode 12 dosyalık plan gösterir; siz plandan 4 gereksiz adımı attırırsınız — duvar örülmeden, çizim masasında.
Nerede karşına çıkar: Shift+Tab ile açılır; ekranda "plan mode" yazar.
Derinlemesine: seviye-1-oturum.md ders 1.3.