Konu Seçiminden Yayına: dontbesilent'ın Claude Code İş Akışı

Bu süreç çok karmaşık olduğu için ben yazamıyorum; bu makale Claude Code tarafından yazılmıştır.

Bu makaleyi neden okumalısınız?

Claude Code çalışma dizinimin ekran görüntülerini gören birçok kişinin ilk tepkisi şu oluyor: "Bir içerik üreticisi olarak bu kadar karmaşık yapmak gerçekten gerekli mi?"

Ancak onlara bu sistemi kullanarak:

• Yılda 13.000 parça içerik yayınladığımı
• Her biri 10.000'den fazla takipçisi olan 7 platformu aynı anda yönettiğimi
• Bir yılda 700.000 takipçi kazandığımı

söylediğimde tepkileri şöyle değişiyor: "Bana öğretebilir misin?"

Bu makale işte bu sorunun cevabı.

Temel Felsefe: Parçalardan Sistemlere

Çoğu insan yapay zekayı şöyle kullanır: - Bir fikir gelir → Yapay zekaya sor → Cevap al → Yayınla → Unut - Bir dahaki sefere başka bir fikir gelir → Yapay zekaya tekrar sor → Başka bir cevap al → Tekrar yayınla → Tekrar unut

Bu parçalı üretimdir, her seferinde tekerleği yeniden icat etmektir.

Benim yöntemim ise şöyle: - Bir fikir gelir → Konu kütüphanesine kaydet → Yapay zeka materyal kütüphanemi araştırır → Kanıtlanmış çerçeveleri yeniden kullan → Yayınla → Veri incelemesi → Metodoloji biriktir

Bu sistematik üretimdir, her üretim sisteme bir tuğla ekler.

Dizin Yapısına Genel Bakış

Tam İş Akışı: Fikirden Yayına

Adım 1: Konu Kaydı (Parçalı Fikir Yönetimi)

Bir fikrim olduğunda şunu söylüyorum: "Konuyu kaydet"

Yapay zeka, fikri otomatik olarak 01-İçerik Üretimi/Konu Yönetimi/00-Konu Kayıtları.md dosyasına kaydeder.

Bu dosya benim "fikir toplama kutumdur", tüm dağınık fikirler önce buraya atılır.

Adım 2: Konuyu Derinleştirme (Fikirden Taslağa)

Bir konuyu derinleştirmeye karar verdiğimde yapay zeka şunları yapar:

1. Materyal kütüphanesini araştırır (işin kilit noktası)

Önce, Temel Kavram Kütüphanesi/ kontrol edilir: İlgili teorik çerçeveler var mı?

Ardından, Altın Alıntı Kütüphanesi/ kontrol edilir: Yüksek kaliteli ifadeler var mı?

Daha sonra, 03-Yayınlanan Konular/ kontrol edilir: İlgili taslaklar var mı?

1. Yeniden kullanım önerir

İlgili içerik bulunursa, yapay zeka sıfırdan oluşturmak yerine onu yeniden kullanmamı önerir.

Bu, "tekerleği yeniden icat etmenin" önüne geçer.

1. Taslak oluşturur

Yeniden kullanılabilir bir şey yoksa, yapay zeka benim tarzıma uygun yeni bir taslak oluşturur.

Taslak 01-Derinleştirilecek Konular/ klasörüne kaydedilir.

Adım 3: Başlık ve Kapak Görseli Oluşturma

Taslak yazıldıktan sonra şunu söylüyorum: "Xiaohongshu başlığı + kapak görseli oluştur"

Yapay zeka, Metodoloji Birikimi/dontbesilent Xiaohongshu Başlık Metodolojisi.md dosyasına dayanarak şunları oluşturur:

• 3 başlık seçeneği
• Kapak metni önerileri
• Başlık mantığı açıklaması

Adım 4: Kısa Video Açılış Optimizasyonu

Eğer bir kısa video ise şunu söylüyorum: "Açılışı optimize et"

Yapay zeka, İçerik Veri İstatistikleri/dontbesilent Elle Derlenmiş Kısa Video Açılışları.xlsx dosyasındaki verilere dayanarak ilk 5 saniyenin izlenme oranını optimize eder.

Adım 5: Yayınlama ve Veri Kaydı

Yayınladıktan sonra taslağı 03-Yayınlanan Konular/ klasörüne taşır ve şunları kaydederim:

• Yayınlanma zamanı
• Veri performansı (görüntülenme, beğeni, yorum)
• Değerlendirme ve öz eleştiri

Bu veriler İçerik Veri İstatistikleri/ ve Metodoloji Birikimi/ klasörlerine geri beslenir.

Yapay Zeka Otomasyon Yetenekleri

Yapay zeka için bazı otomasyon yetenekleri tanımladım, örneğin:

• Konuyu Kaydet: Dağınık fikirleri hızlıca kaydet
• Başlık Oluştur: Metodolojiye dayalı Xiaohongshu başlıkları oluştur
• Açılışı Optimize Et: Kısa videoların 5 saniyelik izlenme oranını iyileştir
• Materyal Ara: Yeniden kullanılabilir içeriği otomatik olarak bul
• Veri İncele: Yayın verilerini kaydet ve metodolojiye geri besle

Bu yetenekler, yapay zekanın sadece "soruları yanıtlamasını" değil, "iş akışlarını yürütmesini" sağlar.

Materyal Kütüphanesi Yönetimi: "Şanstan" "Sistematizasyona"

Tüm sistemin kalbi burasıdır.

Geleneksel Yöntem: - Her taslak yazışta sıfırdan başlamak - Daha önce ne yazdığını bilmemek - İyi ifadeler, çerçeveler ve örneklerin çeşitli taslaklara dağılması

Benim Yöntemim: - Yapay zeka taslak yazmadan önce materyal kütüphanesini araştırır - İlgili içeriği bulduktan sonra yeniden kullanmayı önerir - Her üretim, materyal kütüphanesine bir tuğla ekler

Materyal Kütüphanesi Yapısı:

İçerik Materyal Kütüphanesi/

├── Temel Kavram Kütüphanesi/ # Yeniden kullanılabilir teorik çerçeveler (ör. "Üretken İlgi")

├── Altın Alıntı Kütüphanesi/ # Yüksek kaliteli ifadeler

├── Viral Taslak Kütüphanesi/ # Kanıtlanmış içerik yapıları

├── 100 Düşünce Serisi/ # 10.894 tweet'ten çıkarılan 100 düşünce

└── Tweet Kütüphanesi/ # 10.894 tweet'in ham verisi

Örnek:

"İlgiyle nasıl para kazanılır" hakkında yazmak istediğimde yapay zeka şunları yapar:

1. Temel Kavram Kütüphanesi/Üretken İlgi.md dosyasını araştırır
2. Viral Taslak Kütüphanesi/02-İlgiyle nasıl para kazanılır ve ölçeklenir.md dosyasını araştırır
3. Bana şunu söyler: "Daha önce benzer içerik yazmışsın, yeniden kullanmak ister misin?"

Bu, "tekerleği yeniden icat etmenin" önüne geçer ve içerik tutarlılığını sağlar.

Veri Odaklı Metodoloji Birikimi

İçeriği "hissederek" değil, "veriye dayanarak" oluşturuyorum.

İçerik Veri İstatistikleri/:

• Dontbesilent Veri İstatistik Tablosu.xlsx: Tüm içeriklerin veri performansı
• dontbesilent Elle Derlenmiş Kısa Video Açılışları.xlsx: Kısa video açılışlarının izlenme oranı verileri

Metodoloji Birikimi/:

• dontbesilent Xiaohongshu Başlık Metodolojisi.md: Verilere dayanarak çıkarılan başlık kalıpları
• Konu, Başlık ve Açılış Arasındaki İlişkinin Detaylı Açıklaması.md: Bu üçü arasındaki mantıksal ilişki

Konu Araştırması/:

• Dan Koe Popüler Konular/: Dan Koe'yu referans alan konu analizi
• Konu Karşılaştırmalı Analizi_İyi vs Kötü vs Dan Koe.md: İyi trafik alan konular vs. kötü trafik alan konular

Her yayından sonra verileri kaydeder ve metodolojiye geri beslerim.

Bu şekilde metodolojim "canlı" kalır ve verilerle birlikte gelişir.

İş Operasyonları: İçerik Araçtır, İş Amaçtır

Birçok kişi içerik üretirken sadece trafiğe odaklanır, paraya çevirmeye değil.

Benim 02-İş Operasyonları/ dizinim şunları kaydeder:

• Gelir verileri ve analizi
• İş mantığı ve stratejik kararlar
• Her iş kolunun veri istatistikleri

İçerik trafik giriş noktasıdır; iş ise para kazanma çıkış noktasıdır.

Bu dizin bana her zaman şunu hatırlatır: İçerik üretmenin amacı para kazanmaktır, sadece takipçi kazanmak değil.

Temel Değer: Sistematizasyon > Parçalılık

Bu sistemin temel değeri "yapay zekanın bana taslak yazması" değil, şunlardır:

1. Hafıza Sistemi: Yapay zeka daha önce ne yazdığımı bilir, tekerleği yeniden icat etmeyi önler
2. Materyal Yeniden Kullanımı: İyi çerçeveler, ifadeler ve örnekler tekrar tekrar kullanılabilir
3. Metodoloji Birikimi: Her üretim sisteme bir tuğla ekler
4. Veri Odaklılık: Hissederek değil, veriyle gelişmek

Parçalı Üretim: Her seferinde sıfırdan başlamak, düşük verimlilik, istikrarsız kalite

Sistematik Üretim: Her seferinde yeniden kullanmak ve geliştirmek, yüksek verimlilik, istikrarlı kalite

Nasıl Başlamalı?

Siz de böyle bir sistem kurmak istiyorsanız, şunları öneririm:

1. Önce dizin yapısını oluşturun: Dosya türüne göre değil, iş sürecine göre sınıflandırın
2. Ardından iş akışını tanımlayın: Tekrarlayan iş süreçlerini yapay zekaya öğretin
3. Sonra materyal kütüphanesini oluşturun: İyi içerikleri, çerçeveleri ve ifadeleri biriktirin
4. Son olarak veri odaklı olun: Verileri kaydedin ve metodolojiye geri besleyin

Başlangıçta mükemmelliği aramayın; küçük bir süreçle başlayın ve yavaşça geliştirin.

Özet

Bu sistem "yetenek göstermek" için değil, şunlar içindir:

• Yılda 13.000 parça içerik yayınlamak
• 7 platformu aynı anda yönetmek
• İstikrarlı içerik kalitesini korumak
• Sürekli metodoloji biriktirmek

Siz de "parçalı üretimden" "sistematik üretime" geçmek istiyorsanız, bu makale sizin başlangıç noktanızdır.

Claude Code'un bu sistemi kurmanıza nasıl yardımcı olmasını sağlarsınız?

İyi haber: Sıfırdan çözmek zorunda değilsiniz.

Bu makaleyi Claude Code'a göndermeniz yeterli, o bu görevi tamamlamanıza yardımcı olabilir.

Kullanıcı Komut Şablonu

dontbesilent'inki gibi bir içerik üretim sistemi kurmak istiyorum.

Temel durumum:

- Yaptığım içerik türü: [Kısa Video/Görsel-Metin/Ses]

- Platformlarım: [Xiaohongshu/Douyin/Resmi Hesap/...]

- Şu anki sorunum: [Her seferinde sıfırdan başlamak/Eski materyalleri bulamamak/Hangi konuların iyi olduğunu bilememek/...]

Lütfen bana yardım edin:

1. Bana uygun bir dizin yapısı tasarlayın

2. Bir materyal kütüphanesi yönetim sistemi kurun

3. İhtiyacım olan yapay zeka otomasyon yeteneklerini tanımlayın

4. Bu makaledeki fikirlere atıfta bulunarak bir CLAUDE.md proje kılavuzu oluşturun:

[Bu makalenin bağlantısını veya içeriğini Claude Code'a yapıştırın]

Kullanım Önerileri

1. Küçük süreçlerle başlayın: Başlangıçta mükemmelliği aramayın; önce belirli bir sorunu çözün
2. Kullanırken geliştirin: Sistem tasarlayarak değil, kullanarak inşa edilir
3. Veri kaydedin: İlk günden itibaren veri kaydetmeye başlayın; metodolojinin temeli budur
4. Düzenli inceleme: Haftada veya ayda bir inceleyin; hangi süreçlerin optimize edilebileceğini görün

Claude Code, gerçek durumunuza göre size özel bir içerik üretim sistemi oluşturmanıza yardımcı olacaktır.