Shobi Blog
Notion'un 16 pazarda 6.118 kişiyle yürüttüğü 2026 araştırması, AI dönüşümünün bilinenden çok daha erken bir aşamada olduğunu gösteriyor: kurumların %88'i hâlâ ilk iki seviyede, liderlerle çalışanlar arasında beş kat algı farkı var ve olgun kurumları ayıran şey eğitim değil; entegrasyon, yönetişim ve ölçüm.
Claude Sonnet 5 çıktığı gün Shobi Agent ve Mağaza Asistanı'nı bu modele geçirdik. Ama 'en yeni model kesin daha iyidir' demedik — ölçtük. İki farklı markada, aynı soruları hem Sonnet 4.6'ya hem Sonnet 5'e sorduk. Bulduğumuz fark, beklediğimizden daha ilginç: 5 daha akıllı değil, daha güvenilir.
Perplexity ve Harvard Business School'un Haziran 2026 çalışması, soru cevaplayan bir asistan ile işi fiilen yapan bir ajanı aynı görevlerde karşılaştırıyor. Sonuç: %87 daha az zaman, %94 daha az maliyet ve işin doğasının operatörlükten süpervizörlüğe kayması.
Anthropic'in 'When AI Builds Itself' yazısı, AI'ın artık AI geliştirmenin kendisini otomatikleştirdiğini anlatıyor. Bir gün Claude gibi modellerin kendi haleflerini tasarladığı bir eşik var: recursive self-improvement. Henüz orada değiliz — ama çoğu kurumun hazırlandığından daha erken gelebilir.
Cloudflare Agent-Readiness skorumuzu 25/100'den 83/100'e taşıdık; Level 1'den Level 4'e çıktık. Content Signals, llms.txt, MCP Server Card, Agent Skills, WebMCP, Markdown Negotiation ve API Catalog — tüm değişikliklerin teknik hikayesi ve karşılaştığımız tuzaklar.
1959'da Erzurum'da bir matematikçi, henüz transistörlerin yeni emeklediği bir çağda, düşünen makinelerin nasıl çalıştığını anlatıyor. Altmış beş yıl sonra Claude'un eğitim setlerinden GPT mimarisinin altyapısına kadar tartıştığımız her şeyin tohumu bu metnin içinde.
Anthropic'in Mart 2026 raporu 1 milyon konuşmayı analiz ediyor: kim Claude'u nasıl kullanıyor, hangi meslekler önde, deneyim verimliliği nasıl etkiliyor? Veriler 'AI uçurumu'nu görünür kılıyor.
Anthropic'in 2026 raporu sekiz büyük trend üzerinden agentic coding'in yazılım geliştirmeyi nasıl yeniden tasarladığını ortaya koyuyor. Mühendislerin asıl işi 'kod yazmak' olmaktan çıkıyor.
Anthropic'e göre AI agent çağında kritik beceri artık tek bir prompt yazmak değil, ajanın context penceresini stratejik yönetmek. Bu yeni disiplinin adı: context engineering.
Anthropic'in mühendislik blogu net konuşuyor: ajanlar verdiğiniz araçların kalitesi kadar iyiler. Geleneksel API tasarımı bu iş için yeterli değil.
Anthropic kendi Research özelliğini orchestrator-worker mimarisiyle kurdu. Sonuç: tek ajana göre %90.2 daha iyi performans. Peki bedeli ne?
Anthropic'in başarılı ajan implementasyonları üzerine yaptığı analizden çıkan tek mesaj: karmaşık framework'ler değil, sade ve birleştirilebilir desenler kazanıyor.
MCP başarılı oldu, ama yan etkisi ortaya çıktı: ajanlar bağlandıkları araç sayısı arttıkça context'leri şişiyor. Anthropic'in mühendislik blogundaki çözüm önerisi tek kelimeyle: kod.
Anthropic, Model Context Protocol ile AI modellerinin veri kaynaklarına bağlanma biçimini standartlaştırmaya çalışıyor. E-ticaret operasyonu için ne anlama geliyor?
Evliya Çelebi Mah. Sadi Konuralp Cad. No: 5/2 Beyoğlu, İstanbul
+90 850 302 77 53 | [email protected]
© 2026 All Rights Reserved. We work with ♥︎ in Istanbul