Yapay zeka çağında etrafındaki çoğu insanı nasıl geçersin?
Bazıları basit olduğunu söyleyebilir: daha fazla beceri edin, daha fazla araca geç, daha fazla üyelik aç.
Peki sonuç ne?
Bir sürü araç kurdun, aylık token faturan maaşından daha korkutucu ve patronun hala sana terfi ya da zam yapmadı.
Neden?
Çünkü herkes aynı araçları kullandığında, araçlar yeni temel seviye haline gelir. Sen kullanabiliyorsan, başkaları da kullanabilir. Sadece nasıl kullanılacağını bilmek seni herkesle aynı başlangıç çizgisine koyar; kimse kimseyi geçememiştir.
Seni gerçekten etrafındakilerden ayıran şey, hangi araçları kullandığın değil, bu araçları kullanma becerini sürekli olarak geliştirip geliştirememen.
Bu yöntemin adı PDCA ve onlarca yıllık bir geçmişi var. Şimdi, yapay zeka çağında da etkili olmaya devam ediyor.
Neden PDCA?
PDCA yöntemi, Japon imalatının ABD'yi geride bırakmasına yardımcı oldu ve aynı yöntem, iş yerinde veya iş rekabetinde rakiplerini geride bırakmana yardımcı olabilir.
Ama soru şu: İmalat için etkili olan bir yöntem, neden yüksek verimli yapay zeka kullanımı için de bir ivme sağlıyor?
Çünkü PDCA, özünde herhangi bir süreci optimize etmenin temel yöntemidir.
Toyota'nın montaj hattındaki iş ve senin her gün yapay zeka ile yaptığın iş, özünde tekrarlanabilir süreçlerdir, bu yüzden ikisi de optimize edilebilir.
Bu yöntem, yetmiş yıldan fazla bir süre önce Deming adında Amerikalı bir kalite yönetimi ustası tarafından Japonya'ya getirildi ve bu da Japon imalatının ABD'yi yenmesini sağladı.
Dört adımı var:
- Plan: Bir plan yap
- Do: Planı uygula
- Check: Ne yaptığını kaydet ve neyin işe yaramadığını analiz et
- Act: Tekrar dene, her seferinde bir öncekinden biraz daha iyi hale getir.
Bu yöntem, Yalın Üretim ve Yalın Startup gibi bir dizi fikir türetti!
PDCA'nın geçmişi ve bugünü bu, ama daha büyük bir soru var: PDCA'yı yapay zeka çağında nasıl uygularsın?
Yapay Zeka Çağında PDCA Nasıl Uygulanır?
Yapay zeka çağındaki PDCA döngüsü daha yapay zeka odaklı hale gelmelidir. Geleneksel süreçler gibi basitçe yinelemek artık yeterince hızlı değil; otomatikleştirilmiş ve son derece hızlı olması gerekiyor.
Bunu nasıl başarırsın?
Önce çoğu insanın PDCA'da nerede takılıp kaldığını analiz edelim.
İnsanlar analiz ve iyileştirmede takılıp kaldıklarını düşünürler. Aslında darboğaz daha önce, ilk adımda: kaydetme.
Bir düşün: sonunda yapay zeka ile kullanışlı bir iş akışı oluşturmak için sohbet ediyorsun, ama sonra onu unutuyorsun ya da kaydetmeye üşeniyorsun.
Kayıt olmadan, neyi analiz edersin? Neyi geliştirirsin?
Yani PDCA, kayıt adımında bozulur.
Eski çağda, kayıt, insanların belgeler yazmasına ve notlar almasına dayanıyordu. Ama insanlar tembel ve meşgul; buna bağlı kalamazlar.
Bu nedenle, yapay zeka çağında, kayıt, yapay zeka odaklı bir araca otomatik olarak devredilmelidir.
Bu araç flowtrace!!
flowtrace, yapay zeka ile tüm iş akışını otomatik olarak yeniden kullanılabilir bir kayda dönüştürebilir, bu bir "iz"dir.
Kurmak zor değil. Projeyi GitHub'dan klonla ve bir kurulum komutu çalıştır:
git clone https://github.com/AIScientists-Dev/flowtrace.git
cd flowtrace
./scripts/install.sh
Ardından make-trace becerisini yapay zekanın beceriler klasörüne kopyala ve başlamak için /make-trace yaz.
Peki gerçekte ne yapabilir?
Resmi web sitesi birkaç özellik listeliyor:
- Şeffaf: Her adımın çıktısı açılabilir bir dosyadır; süreç görünür, mesajlarda gömülü değil
- Belgelenmiş: Her sonuç, geldiği dosyaya geri dönebilir; sen doğruluyorsun, körü körüne güvenmiyorsun
- Müdahale Edilebilir: Bir adımı değiştir, sadece ona bağlı adımlar yeniden çalışır; geri kalanı olduğu gibi kalır
- İzlenebilir: Tüm çalıştırma, dosyalar artı git'ten oluşur; istediğin zaman durdurup devam edebilir ve tüm geçmişe göz atabilirsin
- Yeniden Kullanılabilir: Bir görev tamamlandığında, bir iz haline gelir; girdiyi değiştir ve tekrar çalıştır
- Gelişebilir: Ne kadar çok çalışırsa, o kadar mükemmel olur; bir adım standartları karşılamazsa, bir sonraki sürüm onu karşılayan bir yöntemle değiştirir
Görüyor musun? Bu özellikler, PDCA'nın her adımı için özel olarak tasarlanmış araçlardır:
- Kaydetme: Şeffaflığa (her adım bir dosya haline gelir) artı belgelemeye (sonuçlar kaynaklara geri döner) dayanır
- Analiz: İzlenebilirliğe (git gibi her adımın geçmişine göz atmak) dayanır
- İyileştirme: Müdahale edilebilirliğe (sadece bir adımı değiştir ve sadece bağımlılıkları yeniden çalışır) dayanır
- Daha İyi Döngüler: Yeniden kullanılabilirliğe (farklı girdiyle tekrar çalıştır) artı gelişebilirliğe (ne kadar çok çalışırsa o kadar iyi olur) dayanır
PDCA'nın her adımı için gereken her şeyi sağlar.
Nasıl kullanılır
Temel olarak, bu beceriyi çağır ve bu işlevlere dayanarak ne yapması gerektiğini söyle.
Hala nasıl kullanacağını bilmiyorsan! Web sitesinde ayrıca çeşitli alanlarda bir sürü hazır vaka var:
- Özgeçmiş yazma
- Hisse senedi seçme
- SaaS satın alma durum tespiti yapma
- Güvenlik taramaları çalıştırma
- Sektör raporları yazma
- Hataları düzeltme
- Reklam yerleşimlerini optimize etme
- Bir kişinin düşüncesini bir beceriye dönüştürme
- Bir konuşma metnini dergi tarzı bir slayt destesine dönüştürme
Hala kafan karışmış olabilir, bu yüzden sana gerçek bir örnek göstereyim!!
Açık Kaynak Proje Değerlendirme Sürecini Optimize Etme
Geçenlerde birkaç açık kaynak projeyi değerlendirme görevim vardı, bu yüzden bunu örnek olarak kullanacağım.
Adım 1: Çalıştır ve Kaydet
Daha önce bir açık kaynak projeyi araştırmak için Claude Code kullanmıştım, ileri geri epey sohbet etmiştim, uzun bir sohbet geçmişi oluşmuştu.
Şimdi Claude Code'da şunu girdim: /make-trace bu açık kaynak proje araştırma iş akışını kaydet.
Kendi kendine çalışmaya başladı. Altında ne yaptığını tahmin et?
Araştırma sürecimi adım adım parçalara ayırdı: önce projeyi klonlama, ardından yapıyı anlamak için README'yi okuma, sonra birkaç yola ayrılma—temel belgeleri okuma, örneklere bakma, rakipleri kontrol etme—ve son olarak bir araştırma notunda özetleme.
Parçalara ayırdıktan sonra, benden yerel bir sunucu başlatmamı istedi. Tarayıcıyı açtığımda, tüm süreç diyagramı oradaydı, düğüm düğüm, neyin neye bağlandığını açıkça gösteriyordu.
Araştırmamın nasıl gittiği artık yeniden kullanılabilir bir iz halinde somutlaştı. Bu kaydetme.
Adım 2: Analiz
Kaydetme sadece başlangıç; onu tekrar çalıştırabilmek, değerin yattığı yer.
İkinci bir projeye geçtim, adresi bıraktım ve yapay zekaya bu izine göre yeniden çalıştırmasını söyledim.
Nasıl çalıştı?
Diyagramı takip etti, düğüm düğüm. Her adımda, talimatları okudu, işi yaptı, bir dosya çıkardı ve bir sonraki adıma geçti. Katman katman, kendi kendine sona kadar çalıştı.
Çalışırken, sorunlar ortaya çıktı. Benim izim sadece belgelere ve rakiplere odaklanmıştı, ama büyük bir kısmı kaçırmıştı: projenin sağlığını hiç kontrol etmemişti—kaç yıldızı var, sorunlar ele alınıyor mu, son güncellemeden bu yana ne kadar zaman geçmiş.
Gördün mü, yeniden kullanırken, yöntemin nerede başarısız olduğunu görselleştirme yoluyla görebilirsin, bu da proje analizi için mükemmel.
Adım 3: İyileştirme
Komut satırında doğrudan bu izine proje sağlığını kontrol etmek için bir adım eklemesini söyledim. Tereddüt etmeden ekledi ve diyagramda hemen yeni bir düğüm belirdi.
Düğümü ekledikten sonra, üçüncü bir projeyi çalıştırmak için kullandım. Sonuç hemen büyük bir zıtlık gösterdi: bu projenin 34.800 yıldızı vardı, toplam bir yıldız, ancak sorunlara baktığımda, 800'den fazla birikmiş vardı ve son üç ayda tek bir satır kod bile hareket etmemişti.
Tüm bu süreçte, yeni bir şey icat etmedim. Sadece her seferinde yapılan işi kaydettim, bir sonraki kullanışımda kusurları buldum ve yol boyunca düzelttim.
Bu süreçle, bu projenin bir iş akışı için PDCA'yı nasıl uyguladığını görebilirsin.
Son Olarak
Yapay zeka çağında gerçekten fark yaratan şey, asla kaç tane araç kurduğun değil. Araçları ne kadar çok kullanırsan o kadar iyi çalıştıracak bir yöntemin olup olmadığıdır.
PDCA sana bu yöntemi verir ve flowtrace bunu uygulamana yardımcı olur.
Herkesin araçları var. Sadece süreçleri optimize edebilenler rekabette öne çıkacak.
Eğer yapay zekanın daha kullanışlı olmasını istiyorsan, önce flowtrace'i kur, en sık tekrarladığın bir görevi seç ve bir kez çalıştır: kaydet, analiz et, iyileştir.
Son bir şey, flowtrace yazar tarafından ücretsiz olarak yayınlanan açık kaynaklı bir projedir. İşe yarar bulursan, ona bir yıldız ver. Adres burada:
https://github.com/AIScientists-Dev/Flowtrace
İyi şeyler daha fazla insan tarafından görülmeyi hak eder!!!
