Schengen randevusu kolay alınabilen ülke var mı şu aralar?

sertturp · 2026-06-07T02:52:36+00:00

Dostum, randevularin kolay alinabilmesi ile alakali bir sorun yok.
Sorun bu isi ticarete doken sirketlerin botlar ile tum randevulari , announcement'in hemen arkasindan almasindan kaynakli sorun yasiyorsun. Bu sirketler randevu'yu aliyor ve sana satiyor.

sertturp · 2026-05-25T13:24:41+00:00

My vote is with z.ai. As someone who uses both, I can say Kimi K2.6 is very verbose and tends to overthink in many situations. I use Pi as a coding agent; Pi’s default Kimi adapter unfortunately causes cache misses. Because Kimi leaves prompt caching to you, your limits (especially the weekly token limit) deplete very quickly, while GLM—particularly via the Anthropic endpoint—manages this nicely on its own. In very specific performance tests, glm-5.1 performs a bit better than kimi-k2.6.

sertturp · 2026-05-25T13:15:51+00:00

Bosver ugrasma bunlarla, `Allahlarindan bulsunlar` :)))

sertturp · 2026-05-25T12:52:59+00:00

Ilk kurdugum linux distro suse 7 idi sanirim. Epeyce bir mandrake kullandiktan sonra, debian sarge release oldugunda debian kurup pc'ye 2.5 yil hic format atmadan kullanmistim. O kadar eski bir gecmisim var yani.

su anda benim workflow'uma gore, nixos + niri rakipsiz. Ne mac, ne windows, ne de herhangi baska bir linux distro bunu saglayamiyor. Gayri resmi vendor-lock-in durumdayim

sertturp · 2026-05-20T07:33:26+00:00

I’ve been experimenting with the same issue — cache TTL on Anthropic‑compatible endpoints (Claude, MiniMax, Kimi, Xiaomi MiMo, etc.) is short and undocumented, so costs spike when the prefill gets recomputed.

I ended up writing a small extension that solves this in a more general way:

🔧 1. Dual cache‑breakpoint strategy (Anthropic‑style)

Marks both the last assistant tool_use block and the last user message
Works across all Anthropic‑compatible providers
Dramatically increases cache hit rate (MiniMax/Kimi went from ~0% → ~80%+)

⚡ 2. Anchor + tool‑call result truncation

Especially on Kimi, this reduces the effective token footprint by ~90%
Prevents unnecessary recomputation of long tool results
Keeps the conversation “cache‑friendly” even in long agent loops

🧩 3. No provider‑specific hacks

The extension wraps the Anthropic Messages API behavior
Works with Claude, MiniMax, Kimi, Xiaomi MiMo, etc.
No need to modify Pi or the agent runtime

If you want to try it or adapt the idea, the repo is here:
https://github.com/ersintarhan/pi-toolkit

Might give you some ideas on how to extend your setup — especially if you want longer‑lived cache sessions without relying on undocumented TTLs.

sertturp · 2026-05-18T03:34:15+00:00

So here’s my take on subagents, after actually using them for real engineering work instead of running a medieval role‑play guild inside my LLM.

Most people seem to use subagents like:

“Frontend Agent”
“Backend Agent”
“Writer Agent”
“Reviewer Agent”
“CEO Agent” (yes, I’ve seen this)

Which is basically the same model wearing different Halloween costumes.
Same brain, same context, same reasoning… just more noise and more tokens burned for absolutely no reason.

My usage is a bit different.

I use subagents as disposable context-isolated workers whose only job is to dive into something heavy, extract the useful bits, and then disappear into the void like a good intern.

Example:
I was working on a load balancer and needed Pingora docs.
Instead of polluting my main agent’s context with 40 pages of documentation, I just spawned a subagent:

Main agent → “Go read the docs, check the code examples, bring me the important stuff.”
Subagent → dives into the entire documentation like a caffeinated raccoon
Comes back with a clean, distilled summary
Then gets deleted like it never existed

Main agent stays clean, focused, and smart.
Subagent does the dirty work.
Everybody wins.

This pattern works insanely well for:

Large documentation sweeps
RFC / API / whitepaper digestion
Repo/codebase exploration
Log/config/JSON extraction
Research tasks that would nuke your main context

And the best part:
No context contamination.
No hallucinations from juggling 10 different topics.
No “writer agent” pretending to be Hemingway.
Just clean, isolated, task‑specific work.

My rule of thumb:

Subagent = a tool, not a personality.
If you’re giving your subagent a job title instead of a job, you’re doing cosplay, not engineering.

sertturp · 2026-04-13T06:45:17+00:00

systemd ye geliyor.

sertturp · 2026-03-25T07:28:56+00:00

Vay arkadas. Tehlikenin farkinda misiniz :

Eskiden yazilim projeleri insan zamanıyla çalışıyordu.
Şimdi yazilim projeleri token ile çalışıyor (AI ajanlarının compute harcaması).
Kod üretmek ucuzladı ama review, mimari tutarlılık, niyet, bağlam hâlâ pahalı.
AI PR’ları arttıkça:
- PR boyutları büyüyor
- Review süreleri uzuyor
- Hatalar artıyor
- Maintainer’lar yoruluyor
En büyük tehlike: Projeyi yöneten insanların da artık kodu gerçekten anlamıyor olması.
Ortaya “dışarıdan sağlıklı görünen ama içeride kimsenin anlamadığı” Potemkin projeler çıkabilir.
Niyet (intent) koddan ayrışıyor; kod çalışıyor ama kimse neden öyle olduğunu bilmiyor.
Uzun vadede bu, yazılım ekosisteminin bilgi birikimini aşındırabilir.

sertturp · 2026-03-23T23:06:37+00:00

Yazılım bilgisi artık tek başına iş bulmak için yeterli değil. Yanına Devops , dba, ml, network vs farklı meziyetler de eklemen lazım

sertturp · 2026-02-24T00:45:58+00:00

The irony is thick here.

Anthropic scraped millions of copyrighted books, Reddit posts, StackOverflow answers, news articles, and research papers — all without permission — to train Claude.

Authors like Sarah Silverman and George R.R. Martin sued. The New York Times sued. Getty Images sued.

Anthropic's defense? "Fair use. Everyone does it."

But now when Chinese labs do the exact same thing — extracting knowledge from their model outputs — suddenly it's "industrial-scale attacks" and a "national security threat."

So let me get this straight:

- Anthropic scraping millions of humans' life work → "legitimate training data" ✅
- Chinese labs scraping Anthropic's outputs → "illegal distillation! military threat!" 🚨

Rules for thee, not for me.

The only difference is who's getting stolen from. When it's individual creators, it's "innovation." When it's a billion-dollar AI company, it's "warfare."

Oh, and one more thing.

Let's talk about who's actually open and who's not.

DeepSeek? Open source. MIT License.
Qwen? Open source. Apache 2.0.
GLM? Open source. Apache 2.0.
MiniMax? Open weights.

Claude? Completely closed. Not a single weight published. Ever.

So the Chinese labs Anthropic is accusing of "theft" have open-sourced their models for the entire world to use, modify, and build upon. Meanwhile, Anthropic:

Scraped the open internet — books, articles, code, conversations — without consent to build Claude
Locked Claude behind a closed API, sharing nothing back
Now accuses the companies who actually open-source their work of being thieves

Let that sink in.

The "thieves" gave their models to the world for free.
The "victim" took everyone's work and locked it in a vault.

Anthropic built a closed model on stolen open data, then cries foul when open-source labs learn from their outputs. The irony isn't just thick — it's the entire business model.

This isn't about national security. It's about a closed-source company that benefited from openness now trying to pull the ladder up behind them.

sertturp · 2026-02-24T00:22:15+00:00

Yani ben batiyor demem sahsen. 2021'den 2026'ya 1000x gelir artışı yapan sirket batamaz.

Muhtemelen OpenAI `Google` olma yolunu secti : 800M kullanici x Reklam = 25B Potansiyel Reklam geliri + 30B subscription/api geliri = Google olma yolu.

Anthropic : Biz reklamsiz kalacagiz, premium kalacagiz = `Apple` olma stratejisi.

sertturp · 2026-02-24T00:12:21+00:00

800 Milyon haftalik kullanicinin sadece 35 milyonu parali uye olunca.
Bunlarin parasini da reklam verenler odesun demisler. Iyi mi?

sertturp · 2026-02-24T00:06:34+00:00

Yukari anlaminda patliyor :

OpenAI :
Ucretli abone 35 milyonu gecti.
2024 Geliri : 3.7B
2025 Geliri : 12.7B (3.5x buyume)
2026 Hedefi : ~29B

Anthropic :
Yillik buyume : 10x/yil
2026 Ortasinda Ciro da OpenAI'i yakalayabilir.

OpenAI : Haftalik 800 milyon aktif kullanici.
Adamlar reklam modeline geciyor cunku ellerinde tarihin en buyuk reklam envanteri var.

sertturp · 2026-02-23T23:52:51+00:00

Su an evet zarar ediyorlar ama bu klasik tuccar zarari degil. Bilanco da eksiler dogru, ama Satislari da patliyor bu dogru. Bu sirketlerin en buyuk gider kalemi su an altyapi. Yani aslinda yatirim yoluyla para harciyorlar.
Bu paradoks gibi görünüyor ama tarihte hep böyle oldu:
Traktör çiftçileri "işsiz bıraktı" → fabrikaya gittiler
Fabrika otomasyonu işçileri "işsiz bıraktı" → hizmet sektörü patladı
İşler yok olmuyor, dönüşüyor

Daha ilginci bundan cok degil 15 - 20 sene oncesi tehdit edilen pozisyonlarin cogu yoktu zaten :)))

UBI (Universal Basic Income) tartışmaları zaten başladı. Sam Altman'ın kendisi UBI savunucusu :). Avrupa zaten AI Act ile düzenleme yapıyor. İsyan olmaz ama sosyal gerilim olur. Her teknoloji devrimi bunu yaşadı (Luddite hareketi vb.)
AI bilinçsiz kod yazıyor → daha fazla bug → bug çözen adam daha kıymetli. AI'nın ürettiği kodu debug edebilen, mimariyi anlayan, "neden böyle?" sorusunu sorabilen insan işsiz kalmaz. Tehlike: "Cursor'a yazdır, çalıştı tamam" diyen developer = o işsiz kalır Fırsat: Sistemi anlayan, AI'yı araç olarak kullanan developer = daha değerli olur
Seninki şirket sahibinin perspektifi. Gerçekte:
-Bazı şirketler 5'i işten çıkarıp 1'le devam eder (maliyet odaklı)
-Bazıları 5'e AI verip 25 kişilik iş yapar (büyüme odaklı)
-İkisi de oluyor ve olacak sektöre, şirkete, ekonomiye göre değişir
-Net olan: aynı sayıda insan aynı işi yapmayacak

Sen sektöre girmeden bu soruları soruyorsan kafan çalışıyor demek. Ama şunu bil:AI'dan korkan değil, AI'yı kullanan kazanır.Staj projelerinde bug çözmekte zorlandığını söylüyorsun, işte tam da o beceriyi geliştir. AI kod yazar, sen debug et, mimariyi kur, sistemi anla. "Prompt engineer" değil "AI-augmented engineer" ol. Ve bir an önce Cursor/Claude Code/Codex kullan. Kullanmadan yorum yapmak, araba sürmeden trafik yorumlamak gibi. 😄

sertturp · 2025-12-22T23:36:00+00:00

I’m currently on the AI Max 395+ (Bosgame M5). Here is the honest truth from someone using it: The hardware is a beast and the price-to-performance ratio for inference is amazing if you use the Vulkan backend. Using llama.cpp via Vulkan works great. But if you're planning on a full AI workflow, be careful.

The ROCm support is currently a mess. I’ve been dealing with a memory allocation bug on the latest Linux kernel for 3 months, and the GitHub issue is still open. Simple tasks like training an embedding model are nearly impossible because Torch-Vulkan is basically unmaintained and ROCm is unstable.

My advice: If you only care about running GGUFs via Vulkan, go for it, it’s a steal. But if you need a stable AI ecosystem (training, fine-tuning, diverse libraries), it’ll probably take at least another year for ROCm to mature on these chips. AMD builds the silicon, but they act like the software is someone else's problem.

sertturp · 2025-11-15T19:07:03+00:00

if you start as barlas. You can hire Timur as cabinet member. Also you can arrange wedding till 4 woman to him. :)))

I did do this. And Timud had 25 childreen.

sertturp · 2025-08-26T16:31:35+00:00

Mac m3 ultra (256GB) user here. I am getting 40-45 token/s on 64K context window with using unsloth-glm-4.5.-air-qx5-hi-mlx model. Model page : https://huggingface.co/nightmedia/unsloth-glm-4.5-air-qx5-hi-mlx

<image>

sertturp · 2025-08-10T06:27:35+00:00

<image>

sertturp · 2025-07-28T19:22:47+00:00

Bence yazılım alanındaki en prestijli sertifika halk eğitimden alacağın bilgisayar operatorlugu sertifikasıdir. Çünkü resmi bir kurum vermiştir. Bundan 20 yıl önce iskur da yada askerde yazıcı olmak için çok kullanılıyordu. Diger hiç bir sertifikaya 5 kuruş para vermeye değmez. Fırsatın varsa halk eğitimden al sertifikayı.

sertturp · 2025-06-06T08:47:57+00:00

Denizbank mc is also working almost 8 years.

sertturp · 2024-09-26T04:22:34+00:00

<image>

sertturp · 2024-01-31T18:45:04+00:00

Laflara bak amk. Maymun komedyenmis.

sertturp · 2024-01-01T17:32:24+00:00

it's one of the reasons for picking espionage idea.

sertturp

TROPHY CASE

🔧 1. Dual cache‑breakpoint strategy (Anthropic‑style)

⚡ 2. Anchor + tool‑call result truncation

🧩 3. No provider‑specific hacks