Yazar / Author: Aydın Tiryaki

URL bilgisi / URL info

🟪Ad TR: Kare Bulmaca
🟨Gem TR: https://gemini.google.com/gem/15YwNEuw368tIgJjNPpa7p9KIEfg1FNMZ?usp=sharing
🟩GPT TR: https://chatgpt.com/g/g-6a54f52dbf008191b54a0bceeea30cf6-kare-bulmaca-atg

🟪Ad EN: Crossword
🟨Gem EN: https://gemini.google.com/gem/14ZJ8oRiI1Oz_KGf2wrecKzwUK7dovzS8?usp=sharing
🟩GPT EN: https://chatgpt.com/g/g-6a54f58b39708191964ed2ef3fa2f093-crossword-atg

Türkçe

Kare Bulmaca sistemi, kullanıcıların belirlediği boyut, dil, tema ve zorluk derecesi gibi spesifik parametreleri baz alarak kusursuz kare bulmacalar inşa eden gelişmiş bir otomasyon mimarisidir. Süreç, sistemin başlatılmasıyla birlikte dinamik bir asistanın kullanıcıdan gerekli özellikleri talep etmesiyle tetiklenir. Tüm başlangıç verileri sağlandığında sistem, zorlama ve ek almış kelimelerden kaçınarak yalın, mutlak anlamlı ve seçilen temaya uygun bir kelime havuzu oluşturma görevini Dil Modeli (LLM) üzerinden yürütür. Bu aşamada Dil Modeli, üretilen kelimelere karşılık gelen matrisin “Soldan Sağa” ve “Yukarıdan Aşağıya” metinsel ipuçlarını üretmekle de mükelleftir.

Mimari yapı, kelimelerin matrise yerleştirilmesi safhasında Dil Modeli ile Python arasında kesin bir iş bölümü kurar. Python motoru, Geri İzleme (Backtracking) algoritmasını devreye sokarak hazırlanan kelime havuzunu iki boyutlu bir matris üzerine sıfır hata payıyla kurgular. Bu tasarımın kalbinde yer alan iki boyutlu anlam kilidi sayesinde, yatay düzlemde oluşan her kelimenin dikey düzlemde de mutlak suretle Türkiye başta olmak üzere global sözlüklerde karşılığı olan anlamlı bir sözcükle kesişmesi garanti altına alınır. Matris üzerindeki tüm kelimelerin tamamen benzersiz olması sağlanırken, siyah hücreler olabilecek asgari düzeyde tutulur ve birbirleriyle sadece çapraz köşelerinden temas edecek şekilde konumlandırılır. Bu katı adresleme kuralları hiçbir satır veya sütunun boş kalmamasını sağlayarak ekrana görsel açıdan kusursuz bir tablo yansıtılmasını mümkün kılar. Nihai aşamada kullanıcının çözüm talep etmesi durumunda sistem, harflerin ilgili hücrelere kusursuzca yerleştirildiği dolu matrisi ekranda görsel bir çıktı olarak sunar ve çıktı öncesi ikinci bir perspektifle doğrulanmış verilerin güvenilirliğini sağlar.

English

The Crossword system is an advanced automation architecture that constructs flawless crossword puzzles based on specific parameters determined by the users, such as size, language, theme, and difficulty level. The process is triggered upon system initialization, where a dynamic assistant requests the necessary specifications from the user. Once all initial data is provided, the system utilizes the Large Language Model (LLM) to generate a pool of words that are simple, strictly meaningful, and contextually appropriate to the chosen theme, strictly avoiding forced suffixes. During this phase, the LLM is also responsible for generating the corresponding textual clues for the “Across” and “Down” sections of the matrix.

The architectural structure establishes a strict division of labor between the Language Model and Python during the matrix placement phase. The Python engine activates a Backtracking algorithm to configure the prepared word pool onto a two-dimensional matrix with a zero margin of error. Through the two-dimensional meaning lock at the heart of this design, every word formed on the horizontal plane is absolutely guaranteed to intersect with a meaningful word on the vertical plane, matching verified dictionaries globally. While ensuring that all words in the matrix are completely unique, black cells are kept at an absolute minimum and positioned in a way that they only touch at their diagonal corners. These strict addressing rules ensure that no row or column remains empty, making it possible to project a visually flawless table onto the screen. In the final stage, should the user request a solution, the system visually presents the filled matrix with letters perfectly placed in the respective cells on the screen, ensuring the reliability of the data which has been verified from a second perspective prior to output.

🍁Gem GPT Proje Dağarcığı 🍁 Gem GPT Project Lexicon: https://aydintiryaki.org/2026/06/11/atg-gem-gpt-proje-dagarcigi-atg-gem-gpt-project-lexicon/