Bir üretim deneyimi, platformlar arası taşınabilirlik ve “Skills” için Türkçe bir karşılık

Aydın Tiryaki & Claude Opus 5.5 & ChatGPT (GPT-6) & Gemini 4 Argon

Giriş

Yapay zekâ platformlarının her biri, kullanıcılarına kendi özel asistanlarını kurma olanağı sundu. ChatGPT’de GPT’ler, Gemini’de Gem’ler, Claude’da Projeler aynı ihtiyaca cevap veriyordu: belirli bir görev için talimatları, kuralları ve iş akışlarını bir kez tanımlayıp tekrar tekrar kullanabilmek. Biçimleri ise farklıydı. GPT’ler ve Gem’ler özelleştirilmiş asistanlar olarak tasarlanmıştı; Claude Projeleri ise talimatları, bilgileri ve sohbetleri bir araya getiren çalışma alanlarıydı. Ancak bu yapıların ortak bir özelliği vardı: her biri kendi platformuna bağlıydı. Bir GPT Gemini’de çalışmıyordu, bir Gem Claude’a olduğu gibi taşınamıyordu. Kullanıcının emek verdiği tasarım bilgisi, platformun biçimine hapsoluyordu.

Son dönemde bu tablo değişiyor. Açık Agent Skills standardı ve SKILL.md dosya yapısı çevresinde, platformların ortak bir biçimde buluşmaya başladığı görülüyor (1). Claude bu yapıyı Skills adıyla bir süredir sunuyor. ChatGPT de standardı entegre eden 70’ten fazla platformdan biri (2). Gemini ise Skills’i duyurarak bu yöne katıldı. Bu buluşma, özel asistanların yerini her platformda aynı biçimde almıyor: Gemini’de Gem’ler kapanırken Claude’da Projeler yordamlarla birlikte yaşamaya devam ediyor. Ama artık bir işin nasıl yapılacağını tarif eden talimatlar, açık ve ortak bir standart çerçevesinde platformdan bağımsız biçimde paketlenebiliyor.

Bu makale, söz konusu buluşmayı üç katmanda ele alıyor. İlk katman benim deneyimim. Asıl ilgi alanım Gem’lerdi; daha önce çok sayıda GPT de hazırlayıp paylaşmıştım. Sekiz ayda yüze yakın Gem geliştirdim ve bu koleksiyonu Gemini’nin yeni Skills yapısına taşıdım. Bu deneyim, genel tablonun içinde somut bir vaka işlevi görüyor. İkinci katman, deneyimi üç yapay zekâyla tartıştığım süreç. ChatGPT ile yaptığım sohbeti ChatGPT bir çalışma metnine dönüştürdü, Gemini bu metne eleştirel bir yorum yazdı, Claude ise hem metni hem yorumu değerlendirip platform sınırlarını kaynaklardan doğruladı. Sonraki her sürüm yeniden ChatGPT ve Gemini’nin değerlendirmesinden geçti. Üçüncü katman bir adlandırma önerisi: “Skills” için Türkçede yerleşmeye başlayan “beceri” yerine “yapay zekâ yordamı” karşılığını öneriyorum. Bu karşılığın zamanla yalnızca “yordam”a evrileceğini düşünüyorum.

Bu öneri gereği makale boyunca “Skills” yerine “yapay zekâ yordamı”, kısaca “yordam” sözcüğünü kullanacağım. Ürün adı olarak geçtiği yerlerde (Gemini Skills gibi) özgün adı koruyacağım.

Yöntem notu: Makaledeki her iddia üç kanıt düzeyinden birine dayanıyor. Birinci düzey, resmî belgelerde yazanlar: standardın önerileri, platformların açıkladığı sınırlar ve geçiş takvimleri. İkinci düzey, kendi hesabımda gözlediklerim: paylaşım olanakları, etkin yordam sayısı, modellerin davranışı. Üçüncü düzey, henüz sınanmamış olanlar: uzun yordamların performansı ve tek dosyalı yapı ile çok dosyalı yapının karşılaştırılması. Bu ayrım, kişisel deneyimimin platformlar hakkında genel bir iddiaya dönüşmeden makalenin kanıtlarından biri olarak kalmasını sağlıyor. Ayrımı, makalenin değerlendirme sürecinde ChatGPT önerdi. Değerlendirme süreci, birinci düzeyin de kendi başına yeterli olmadığını gösterdi: aynı şirketin resmî belgeleri birbirini tutmayabiliyor ve bir belgenin farklı kopyaları farklı bilgiler taşıyabiliyor (bkz. 4. bölüm). Bu yüzden bütün çevrimiçi kaynakların erişim tarihleri kaydediliyor.

1. Bir vaka: Gem’lerden yordamlara

Yaklaşık sekiz aydır Gemini üzerinde Gem geliştiriyorum ve koleksiyonum yüze yaklaştı. Bunlar kısa talimatlar değil. Her biri, belirli bir işin hangi sırayla yapılacağını, hangi kurallara uyulacağını ve nasıl bir çıktı üretileceğini tanımlayan kapsamlı bir sistem.

Gemini’nin Skills özelliğini duyurmasının ardından Gem’lerimi yordamlara dönüştürmeye başladım. Çalışma bir haftadan biraz uzun sürdü. En dikkat çekici gözlemim, Gem ile yordam arasında içeriklerimi baştan yazmamı gerektirecek büyüklükte bir işlevsel fark görmememdi. Gem’leri sıfırdan tasarlamak yerine içeriklerini yeni yapıya uyarladım.

Google, Gem’lerin yordamlara otomatik olarak dönüştürüleceğini duyurdu (3). Ben ise bu otomatik dönüşümü beklemeden Gem’lerimi elle dönüştürmeyi seçtim ve her birini bir gözden geçirme turundan geçirip Gemini Argon’un önerileriyle iyileştirdim. Otomatik dönüşüm bir Gem’i yeni biçime aktarır; elle dönüşüm ise onu yeni yapının olanaklarına göre yeniden düşünme fırsatı verir.

Bir Gem’in değeri platformdaki adında değil, içeriğinde. “Algoritma kullanıcınındır, platform yalnızca araçtır” ilkesi burada somut bir karşılık buldu: aylarca biriktirdiğim tasarım bilgisini kaybetmeden yeni bir sisteme geçebildim. Bu, iki yapının bütün teknik ayrıntılarda özdeş olduğu anlamına gelmiyor. Benim kullanım alanımda farkın büyük ölçüde yapının sunuluşu, yüklenmesi ve çağrılmasıyla ilgili olduğunu gösteriyor.

Dönüşüm bir sınırı da görünür kıldı. Gemini’de aynı anda en fazla 100 yordam etkin olabiliyor. Bu, hem kendi hesabımda gözlediğim hem de Google’ın yardım belgesinde yazan bir sınır: belgeye göre istenildiği kadar yordam oluşturulabiliyor, ama aynı anda yalnızca 100’ü etkin olabiliyor (3). Türkçe yordamlarımın her birinin İngilizce bir karşılığı bulunduğu için toplam sayı 180 dolayına ulaşıyor. Bu yüzden İngilizce sürümleri ve bazı özel amaçlı Türkçe yordamları etkin dışı tutuyorum; bunları gerektiğinde @ veya / ile elle çağırabiliyorum. Bu, kendi hesabımdaki gözlemim. Google’ın belgesi ise sınıra ulaşıldığında yeni bir yordamı etkinleştirmek için bir başkasının devre dışı bırakılmasını anlatıyor ve devre dışı yordamların elle çağrılıp çağrılamayacağına değinmiyor (3). Bu davranış test planında ayrıca doğrulanacak. Koleksiyonunu iki dilde sürdüren bir kullanıcı için bu sınır, gündelik çalışmayı doğrudan biçimlendiren bir etken.

2. Üretim sistemi ile üretilen yordamı ayırmak

Şubat ayında geliştirmeye başladığım Gem Fabrikası, Gem üretmek için kullandığım bir üretim aracıydı. Adını değiştirmeden onu yordam üretimine uyarladım ve “Skills Editions” biçiminde çalıştırmaya başladım. Böylece ortada iki ayrı ürün var:

1. Üretim sistemi: yeni yordam oluşturmak için kullandığım Gem Fabrikası/Skills Editions.
2. Üretilen yordamlar: bu sistemle hazırlanan, belirli görevleri yerine getiren araçlar.

Bu ayrım model seçimini de belirliyor. Üretim, uzun ve karmaşık talimatları analiz edip çok sayıda kuralı birlikte değerlendirerek yeni bir ürün oluşturmayı gerektiriyor. Kullanım ise önceden tanımlanmış bir iş akışını uygulamak.

Gem Fabrikası’nın talimatları zamanla büyüdü; bazı yordam metinlerim 30.000–40.000 karaktere ulaşıyor. Bu büyüklükte talimatlarla çalışırken Gemini’de Argon modelini kullanıyorum. Argon’un da sorunları var ve yüksek kota tüketimi önemli bir dezavantaj. Yine de kendi uygulamalarımda, daha önce kullandığım Pro 3.1’e kıyasla üretim görevlerinde belirgin bir ilerleme gördüm. Buna karşılık üretilen yordamları Gemini Flash 3.8 ile de kullandım ve normal büyüklükteki yordamların başarıyla çalıştığını gördüm.

Bu değerlendirme genel bir model üstünlüğü iddiası değil; benim görevlerimde edindiğim deneyime dayanıyor. Pratik sonuç ise genellenebilir: her yordamı kullanmak için onu üreten en güçlü modele ihtiyaç olmayabilir.

3. Ortak zemin: Agent Skills standardı ve kademeli yükleme

Yordamlar yalnızca Gemini, Claude ve ChatGPT arasındaki bir özellik karşılaştırması değil. Kodlama ajanları ve başka araçlar da benzer yapıları destekliyor. Bu alandaki ortak zemin, açık Agent Skills standardı ve SKILL.md dosya yapısı. Standarda göre bir yordam, en az bir SKILL.md dosyası içeren bir klasör. Dosya, ad ve açıklama alanlarını taşıyan bir üst bilgiyle başlıyor; altında talimat gövdesi yer alıyor (1). Bir Gem’in, bir GPT’nin ya da bir Projenin talimatları artık bu ortak ve açık biçimde paketlenebiliyor.

Standardın kendisi de kısa sürede tek bir şirketin denetiminden çıktı. Anthropic, Agent Skills’i 16 Ekim 2025’te duyurdu ve 18 Aralık 2025’te açık standart olarak yayımladı (4). 22 Ekim 2026’da ise standardı, Linux Foundation bünyesindeki Agentic AI Foundation’a devretti. O tarihe kadar ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot ve VS Code dahil 70’ten fazla ajan platformu standardı entegre etmişti. Duyuruya göre standardın bakımını bundan sonra Anthropic, Google, OpenAI ve başka şirketlerden mühendisler bireysel olarak üstlenecek (2). Ortak zemin, böylece kurumsal olarak da ortak hâle geliyor.

Taşınabilirliğin somut bir kanıtı da var. Google’ın yardım belgesine göre Gemini, başka platformlarda oluşturulmuş yordamları SKILL.md dosyalarını yükleyerek içe aktarabiliyor; bu seçenek şimdilik yalnızca Gemini’nin Mac uygulamasında ve web uygulamasında bulunuyor (3). Yani ortak biçim yalnızca kâğıt üzerinde değil, en az bir platformda doğrudan bir içe aktarma yolu olarak da çalışıyor.

Gemini’nin yorumundaki en değerli tespit, bu yapının çalışma mantığıyla ilgili. Sistem, yüzlerce yordamın uzun gövdelerini başlangıçta modele yüklemiyor. Yalnızca ad ve açıklamaları okuyup kullanıcının isteğine uyan yordamı seçiyor; tam gövdeyi ancak o yordam etkinleştirildiğinde bağlama alıyor. Bu tespit doğru ve standardın kendisinde de yer alıyor (1). Kademeli yükleme mimarisi, açıklama alanını yordamın “kapısı” hâline getiriyor. Açıklaması iyi yazılmamış bir yordam, ne kadar iyi talimat içerirse içersin hiç çağrılmayabilir.

Ancak ortak bir dosya biçimi, bütün platformlarda aynı davranışı garanti etmiyor. Bir yordam başka bir platforma aktarılırken şu unsurlar değişebiliyor:

• Açıklama alanının sınırı ve işlevi
• Ad alanının biçim kuralları ve Türkçe karakterlerin işlenişi (bkz. 9.6)
• Talimatların yüklenme biçimi
• Otomatik seçim ve elle çağırma yöntemleri
• Aynı anda etkin tutulabilecek yordam sayısı
• Ek dosyalara erişim
• Kod veya betik çalıştırma olanakları
• Modelin uzun talimatları uygulama tutarlılığı
• Paylaşım ve dağıtım olanakları

Bu nedenle taşımada asıl ölçüt, dosyanın yüklenip yüklenmemesi değil, yordamın beklenen davranışı gösterip göstermemesi.

4. Açıklama alanı: taşınabilirliğin ilk somut sınırı

Gemini Skills’te açıklama alanının sınırı 1.000 karakter. Ben de açıklamalarımı bu sınıra yakın, 950–1.000 karakter bandında yoğun bilgiyle yazıyorum. Gemini’nin yorumu bu stratejiyi, kademeli yükleme mimarisinde seçimin başarısını doğrudan belirleyen unsur olarak değerlendirdi. Bu, Gemini için doğru; ancak strateji başka platformlara olduğu gibi taşınamayabilir.

Standart, açıklama alanı için 1.024 karakterlik bir üst sınır tanımlıyor (1). Claude’da ise tablo beklenenden karmaşık çıktı, çünkü Anthropic’in iki resmî belgesi bu konuda birbiriyle çelişiyor. Anthropic’in yardım merkezi, yordam açıklaması için 200 karakterlik bir üst sınır veriyor (5). Claude’un geliştirici belgesinin güncel sürümü ise açıklama için standardın 1.024 karakterlik sınırını veriyor ve 200 karakterden hiç söz etmiyor (6). Her iki belgeye de 27 Ekim 2026’da erişildi.

İki belge yalnızca açıklama sınırında değil, ad biçiminde de ayrışıyor. Yardım merkezi, yordam adı için “Brand Guidelines” gibi boşluklu ve büyük harfli, insan dostu bir ad örneği veriyor (5). Geliştirici belgesi ise adın yalnızca küçük harf, rakam ve tire içermesini ve yordamın klasör adıyla eşleşmesini şart koşuyor (6).

İlk çalışma metninde, Claude’da açıklamanın 200 karakterden sonraki bölümünün dikkate alınmadığı yönünde bir bilgi yer alıyordu. Claude’un değerlendirmesine göre bu bilgi büyük olasılıkla yanlış kurulmuştu: yardım merkezinde anlatılan, metnin bir kısmının okunmaması değil, yükleme için uyulması gereken bir uzunluk sınırı. Bir platformun ortak standarttan daha dar bir sınır uygulaması standarda aykırı değil; standardın üst sınırı içinde kalan bir tercih. Ancak iki resmî belge arasındaki çelişki, claude.ai arayüzünde hangi sınırın fiilen uygulandığı sorusunu açık bırakıyor.

Bu bölüm kendi düzeltme tarihçesini de taşıyor. Sürüm 2’de sınır ikincil kaynaklara dayandırılmıştı. Sürüm 3’te, ChatGPT’nin değerlendirmesi üzerine sınırın resmî belgelerle doğrulandığı yazıldı. Ancak o sürümde geliştirici belgesine atfedilen 200 karakter ifadesi, Claude’un sayfayı doğrudan açmadan arama motoru dizinindeki eski bir kopyaya dayanmasından kaynaklanıyordu. ChatGPT’nin sonraki değerlendirmesi bu hatayı yakaladı; sayfanın güncel sürümü 1.024 karakter diyor. Arama motorunun dizinindeki eski kopyanın 200 karakter ifadesini içermesi, geliştirici belgesinin önceki bir sürümünü yansıtıyor olabilir; ancak değişikliğin ne zaman yapıldığı mevcut bilgilerle belirlenemiyor. Birinci kanıt düzeyi böylece iki yönden sarsıldı: resmî belgeler birbirini tutmayabiliyor ve aynı belgenin farklı kopyaları farklı bilgiler taşıyabiliyor. Bu nedenle kaynakların erişim tarihleri kaydediliyor ve son sözü gerçek bir yükleme testi söyleyecek.

Test, iki olasılıktan birini doğrulayacak. claude.ai arayüzü 200 karakter sınırını gerçekten uyguluyorsa, 200 karakteri aşan açıklamaların önemli ölçüde kısaltılması gerekecek; 1.000 karaktere yakın açıklamalarda metin yaklaşık beşte bir uzunluğa indirilecek. Arayüz 1.024 karaktere izin veriyorsa, açıklamalar küçük uyarlamalarla taşınabilecek. Hangisi doğrulanırsa doğrulansın, sonuç taşınabilirlik tablosunun ilk somut satırı olacak.

ChatGPT tarafında ise eski GPT oluşturma deneyimimdeki talimat alanı sınırlarını yeni yordam yapısıyla karıştırmamak gerekiyor. Dosya tabanlı yordam yapısı eski GPT talimat alanından farklı; uzun metinlerin hangi koşullarda kullanılabildiği ayrıca incelenecek.

5. Talimat gövdesi: sınır sorusu değil, mimari sorusu

Gemini Skills’te talimat gövdesi için görünür bir karakter sınırıyla karşılaşmadım ve 30.000–40.000 karakterlik talimatlarımı çalıştırabildim. İlk çalışma metni de Gemini’nin yorumu da konuyu bir “sınır” sorusu olarak ele aldı. Claude’un değerlendirmesi ise iki metnin de atladığı bir noktaya dikkat çekti: standart, gövde için bir sınırdan çok bir tasarım ilkesi koyuyor.

Standardın kademeli yükleme bölümüne göre, etkinleştirildiğinde tümüyle bağlama alınan gövdenin 5.000 token’ın altında tutulması öneriliyor; ana SKILL.md dosyasının 500 satırın altında kalması ve ayrıntılı başvuru içeriğinin ayrı dosyalara taşınması isteniyor (1). Claude’un geliştirici belgesi de standardın bu 500 satır önerisini aynen benimsiyor ve Claude’un yordam her yüklendiğinde SKILL.md’nin tamamını okuduğunu belirtiyor (6). Bunlar zorunlu sınırlar değil, önerilerdir. Standart ayrıca gövde için herhangi bir biçim kısıtlaması olmadığını belirtiyor (1). Değerlendirme sürecinde ChatGPT, standartta bu sayıların bulunmadığını öne sürdü. Ancak ilgili bölüm yeniden incelendiğinde önerilerin standartta açıkça yer aldığı görüldü; ChatGPT de sonraki değerlendirmelerinde önceki itirazının yanlış olduğunu kabul etti. Karışıklığın kaynağı, “biçim kısıtlaması yok” ifadesi ile uzunluk önerilerinin standardın farklı bölümlerinde yer almasıydı. Türkçe metinler token sayımında ağır olduğundan 30.000–40.000 karakterlik bir talimat bu önerinin epey üstünde kalıyor.

Dolayısıyla asıl taşınabilirlik sorusu “uzun metin kabul ediliyor mu?” değil. Asıl soru, tek parça bir Gem talimatının standardın öngördüğü çok dosyalı yapıya bölünüp bölünmeyeceği. Bu soru üretim yöntemini de etkiliyor: Gem Fabrikası’nın tek parça talimatlar yerine bir ana dosya ile ona bağlı başvuru dosyaları üretmesi gerekebilir. Bölmenin uzun talimatlardaki kural kaybını azaltıp azaltmayacağı ise ancak karşılaştırmalı testle anlaşılabilir.

Gemini, değerlendirmesinde buna güçlü bir karşı görüş getirdi. Çok dosyalı yapıda ek dosyalar yalnızca gerektiğinde okunur ve bunun için modelin ayrıca bir dosya okuma adımı atması gerekir. Gem Fabrikası’nda olduğu gibi talimatın büyük bölümü her adımda sıkı sıkıya uyulması gereken bütünsel bir iş akışından, budama engellerinden ve biçim kurallarından oluşuyorsa, bu kuralları ek dosyalara bölmek modelin bazı dosyaları okumayı ihmal etmesine ve kuralların delinmesine yol açabilir. Bu durumda tek parça yapı, ek dosya çağırma maliyetini ve dosyaların okunmama riskini ortadan kaldırdığı için hâlâ güçlü bir seçenek.

İki görüş, standardın kendi mantığında buluşuyor. Standart, ayrı dosyalara her şeyin değil, ayrıntılı başvuru içeriğinin taşınmasını öneriyor (1). Buradan bir tasarım ilkesi çıkıyor: her çalıştırmada eksiksiz uygulanması gereken çekirdek iş akışı ve zorunlu kurallar ana dosyada kalır; yalnızca belirli koşullarda başvurulan tablolar, örnekler ve statik veriler ek dosyalara ayrılır. Bu ilke de şimdilik kanıtlanmış bir sonuç değil, karşılaştırmalı testlerle sınanacak bir hipotez.

6. Teknik kabul, davranışsal sadakat ve modelin kendini bilmesi

Yapay zekâ sistemleri kendi özellikleri, karakter sınırları veya çalışma yöntemleri hakkında zaman zaman tutarsız bilgiler verebiliyor. Bunu özellikle Gemini kullanımımda birçok kez gözlemledim. Bu yüzden bir modelin kendi yetenekleri hakkında söylediklerine otomatik olarak güvenmiyorum; sayısal olarak sınanabilecek konularda uygulama üzerinden doğrulama yapıyorum.

Bu yaklaşım üç bilgiyi birbirinden ayırmayı gerektiriyor:

1. Resmî belgelerde belirtilen sınır.
2. Kullanılan arayüzün fiilen kabul ettiği sınır.
3. Modelin kabul edilen içeriği ne ölçüde uyguladığı.

Bir dosyanın yüklenmesi, içindeki bütün kuralların her görevde eksiksiz uygulanacağı anlamına gelmiyor. Teknik kabul ile davranışsal başarı farklı ölçütler.

Gemini’nin yorumu bu bölüme bir teknik açıklama ekledi. Ona göre uzun talimatlarda kuralların atlanması, dikkat mekanizmasının uzun bağlamda dağılmasından ve çıktı sınırlarından kaynaklanabilir; dikkat dağılması literatürde “ortada kaybolma” olgusu olarak biliniyor (7). Claude bu eklemenin üçüncü katman için yerinde olduğunu, ancak iki ayrı konuyu birleştirdiğini belirtti. Modelin kendi sınırları hakkında yanlış bilgi vermesi bir güvenilirlik sorunu. Kabul edilmiş kuralları uygulamada atlaması ise bir dikkat ve uygulama sorunu. İkisinin nedenleri de çözümleri de farklı. Ayrıca çıktı sınırı, kuralların atlanmasından çok çıktının yarıda kesilmesini açıklıyor. Bu yüzden testlerde “kural uygulanmadı” ile “çıktı tamamlanmadı” ayrı hata türleri olarak kaydedilmeli. Gemini de sonraki değerlendirmesinde bu ayrımı yerinde buldu.

Bu makalenin yazım süreci, bölümün konusuna canlı bir örnek de sundu. Gemini, çalışma metnine yazdığı ilk yorumun bilgi satırında kendini “Gemini 3.1 Pro” olarak gösterdi; oysa kullanılan model Argon’du. Makalenin künyesine bu konuda bir not düşüldükten sonra Gemini, sonraki yanıtlarının bilgi satırında parantez içinde “Gemini 4 Argon” yazmaya başladı; ancak satırın başında kendini hâlâ “Gemini Pro” olarak tanımlamayı sürdürdü. Gemini bu durumu, bilgi satırı kuralının hem çalışma modunu hem model sürümünü ayrı ayrı istemesiyle ve kullanıcının metin içindeki açık beyanını sürüm alanına yansıtmasıyla açıkladı. Ancak bu da bir modelin kendi davranışı hakkında yaptığı bir açıklama; doğrulanmış bir bilgi olarak değil, Gemini’nin kendi yorumu olarak okunmalı. Böylece aynı vaka, bu bölümün iki tespitini birlikte örnekliyor: model kendi kimliğini yanlış bildirebiliyor ve bu yanlışın nedenine dair kendi açıklaması da ayrıca sınanmayı gerektiriyor.

Benzer bir ihtiyat, yapay zekâların belge okumaları için de geçerli. Makalenin değerlendirme sürecinde üç yapay zekânın her biri, birbirinden farklı türde birer hata yaptı ve her hata bir diğerinin denetimiyle ortaya çıktı:

• Gemini, kendi model adını bilgi satırında yanlış bildirdi: bir öz bilgi hatası.
• ChatGPT, standardın kademeli yükleme bölümünü gözden kaçırarak orada yazan uzunluk önerilerini yok saydı (5. bölüm): bir eksik okuma hatası.
• Claude, kendi şirketinin geliştirici belgesini sayfanın güncel sürümünden değil, arama motoru dizinindeki eski bir kopyadan aktardı (4. bölüm): bir güncellik hatası.

Bu üç örnek, üç sistemin genel güvenilirliğini karşılaştırmaya yetmez; hangi sistemin daha güvenilir olduğu sonucuna varmak için çok az ve seçici örnekler. Gösterdikleri şey başka: platform sınırları konusunda tek bir yapay zekânın beyanına değil, birincil belgelere ve gerçek denemelere dayanmanın neden gerekli olduğu. Üstelik karşılıklı denetim yalnızca yapay zekâların hatalarını değil, birinci kanıt düzeyinin kendi zaafını da ortaya çıkardı: Anthropic’in iki resmî belgesi birbiriyle çelişiyordu. Makalenin birden fazla yapay zekâyla, karşılıklı denetimle ve insan yönetiminde üretilmesinin gerekçelerinden biri de bu.

7. Dağıtım: iki ileri, bir geri

Gem’lerimi yordamlara dönüştürmemin bir nedeni de üretimimi sürdürebilmekti. Daha önce çok sayıda GPT hazırlayıp herkese açık olarak paylaşmıştım. Ancak GPT oluşturma ve yayımlama olanaklarına getirilen kısıtlamalar, bu alandaki çalışmalarımın geleceğini etkiledi. Bu makalenin ilk çalışma metni yazıldığında Gemini Skills’te de herkese açık paylaşım olanağı yoktu. Yordamlarım kullanılabilir durumdaydı, ama daha geniş bir kitleye doğrudan ulaşamıyordu.

Google ise Eylül 2026 sonunda, yordamlara paylaşım ile Google Drive ve Gemini Notebook’tan dosya ekleme gibi Gem’lerdeki bazı özelliklerin geleceğini duyurmuştu (8). Google’ın 27 Ekim 2026’da erişilen yardım belgesi de bu özelliklerin hâlâ “önümüzdeki haftalarda” geleceğini söylüyor (3). Bu bir duyurudur; özelliğin kişisel hesaplarda hangi kapsamda kullanıma girdiği ise kendi hesabımdaki gözleme göre ayrıca netleştirilecek.

Bu durumu “iki ileri, bir geri” diye özetliyorum. Yordam yapısı, Gem’leri yeniden yazmadan taşımamı ve üretim sistemimi uyarlamamı kolaylaştırdı; bu, üretim açısından bir ilerleme. Paylaşım olanağının olmaması ise dağıtımda bir geri adım. Üretim olanaklarının gelişmesi, paylaşım olanaklarının da aynı ölçüde geliştiği anlamına gelmiyor. Paylaşım özelliği kullanıma girdiğinde bu değerlendirme yeniden gözden geçirilecek.

Bu nedenle talimat metinlerini hem makalelerimin eklerinde hem de bağlantılı açık Google Drive klasörlerinde yayımlamayı düşünüyorum. Yordamlarımı zaten Drive’da, her yordam için o yordamın adını taşıyan ayrı bir klasörde ve içinde SKILL.md dosyasıyla tutuyorum. Planım, her yordam için ayrı bir makale yazmak; makaleye o günkü yordam metnini koymak ve yordamın Drive klasörüne açık bir bağlantı vermek. Bağlantıyı dosyaya değil klasöre vermemin nedeni, sonraki güncellemelerin de aynı adresten izlenebilmesi. Türkçe makale Türkçe yordamın, İngilizce makale İngilizce yordamın klasörüne bağlanacak; makalenin kopyası, görselleri ve videoları da aynı klasörde yer alacak. Gem Fabrikası’na, yordamların paylaşıma hazır kopyalarını hazırlayan ayrı bir görev de ekledim. Bu dağıtım yapısının metne işlenmesini Gemini önerdi.

Platform bir aracı keşfedilebilir kılmasa da metnin kendisini yayımlamak, erişimi platformdan bağımsızlaştırıyor. İsteyen metni inceleyip kendi ortamına uyarlayabiliyor; 3. bölümde anlatılan içe aktarma yolu sayesinde bir SKILL.md dosyası Gemini’ye doğrudan da yüklenebiliyor. Gemini bu stratejiyi platform bağımlılığından kurtulma açısından güçlü buldu ve haklı bir uyarı ekledi: kapalı bir bağlantıyı paylaşmanın aksine, açık metin doğrudan kopyalanabilir. Bu yüzden yayımlanan her yordam metni, kullanım ve yeniden dağıtım koşullarını belirten açık bir lisansla birlikte sunulmalı. Standartta isteğe bağlı bir lisans alanı bulunuyor; bu alanda lisansın adı ya da yordam paketindeki bir lisans dosyasına gönderme belirtilebiliyor (1). Lisansın bütün koşulları ise seçilen lisansın kendi metninde, örneğin pakete eklenen bir lisans dosyasında yer almalı.

8. Keşfedilebilirlik: belgede olmak ile görünür olmak

ChatGPT’nin GPT’lerini, Claude’un Projelerini ve Gemini’nin Gem’lerini biliyordum. Buna rağmen yordam yaklaşımını ancak Gemini’nin duyurusundan sonra araştırarak öğrendim. Oysa Anthropic, Agent Skills’i 16 Ekim 2025’te duyurmuştu (4). Yani benzer yapı, Gemini’nin duyurusundan yaklaşık bir yıl önce mevcuttu. Ortak standardın da 18 Aralık 2025’te yayımlanmış olduğunu (4) ve ChatGPT dahil 70’ten fazla platformun onu çoktan entegre ettiğini (2) sonradan öğrendim.

Bu gözlemden, şirketlerin özelliklerini bilinçli olarak geri planda tuttuğu sonucuna varamam. Ama yoğun bir kullanıcı olarak bile bir yıl boyunca bu yapıdan haberdar olmamam, bir özelliğin teknik belgelerde bulunması ile kullanıcılar tarafından keşfedilebilir olması arasındaki farkı gösteriyor. Kullanıcının bir teknolojiyi öğrenebilmesi için belgeler yetmiyor. Özelliğin ne işe yaradığı, mevcut çalışma biçimlerine ne kattığı ve hangi koşullarda kullanılabildiği de anlaşılır biçimde sunulmalı.

9. “Skills” için Türkçe bir karşılık: beceri değil, yapay zekâ yordamı

9.1. “Beceri” sözcüğünün sorunu

Platformların Türkçe arayüzlerinde Skills karşılığı olarak “beceri” kullanılıyor. Sözlük anlamı bakımından anlaşılır bir karşılık. Ancak sözcüğün gündelik dildeki çağrışımları yetenek ve ustalıkla sınırlı değil; argo ve cinsel çağrışımlara, etik ya da kişiler arası ilişkiler bakımından imalı anlamlara da çekilebiliyor. Ciddi bir teknik kavram için sözcük seçerken yalnızca sözlük doğruluğuna değil, sözcüğün kulakta nasıl duyulduğuna da bakmak gerekiyor.

Gemini Skills ilk duyurulduğunda bu görüşümü Google’a geri bildirim olarak ilettim. O sırada Claude ve ChatGPT’de benzer yapıların bulunduğundan ve ortak standardın yayımlandığından haberdar değildim. Eleştirim, üç şirketin aynı sözcüğü kullanmasının mutlaka yanlış olduğu yönünde değil. Söylediğim, teknik bir terim Türkçeye aktarılırken kültürel ve anlamsal çağrışımların da hesaba katılması gerektiği.

9.2. Bir karşılıkta aranacak ölçütler

Gemini, yerelleştirme ekiplerinin “beceri”ye yönelmesini anlaşılır bir refleks olarak değerlendirdi, çünkü yakın anlamlı sözcüklerin çoğu başka teknik katmanlar için zaten kullanılıyor. Bu tespit doğru ve bir karşılıkta aranacak ölçütleri de belirliyor:

• Kısa olmalı ve Türkçenin ek yapısına rahat uymalı: yordamlar, yordamım, yordamı çağırmak gibi.
• Dolu bir teknik terimle çakışmamalı. “Yetenek” capability’nin, “işlev” function’ın, “araç” tool’un, “eklenti” plugin’in, “talimat” ve “yönerge” ise instructions’ın karşılığı olarak kullanılıyor.
• Kavramın özünü anlatmalı: bir işin nasıl yapılacağını tarif eden, paketlenmiş ve yeniden kullanılabilir bir yöntem.
• Gündelik dilde istenmeyen çağrışımlar taşımamalı. “Marifet” ve “hüner” alaycı kullanıma açık oldukları için bu ölçüte takılıyor.

Daha önceki yapay zekâ söyleşilerimde karşılıklı konuşarak bulduğumuz adaylar arasında “yordam” ve “yetenek” vardı. Claude, Gemini’nin yorumundaki bir gerilime dikkat çekti: Gemini bir yandan “yetenek” sözcüğünün capability için ayrıldığını söylüyor, öte yandan onu Skills için de bir seçenek olarak sunuyordu. Gemini de sonraki değerlendirmesinde bu tespiti haklı buldu. Bu ölçütlere göre “yetenek” ikinci ölçüte takılıyor; “yordam” ise dördünü de karşılıyor.

9.3. Neden yordam?

“Yordam” sözcüğünün sözlük anlamı yöntem, usul. Bir yapay zekâ yordamı da tam olarak bunu yapıyor: yapay zekâya bir işin hangi yöntemle yapılacağını anlatıyor.

Sözcüğün yazılım dünyasında köklü bir yeri de var. Türkçe kullanan yazılımcılar “altyordam” sözcüğünü sevmiş ve kullanmışlardı. 1976’dan bu yana programlamayla uğraşan biri olarak kendi tercihim “sub program”dan yanaydı. Bu tercih aslında FORTRAN’ın kendi terminolojisine de uyuyordu, çünkü FORTRAN SUBROUTINE ve FUNCTION yapılarını birlikte “subprogram” başlığı altında toplar. Yine de geriye dönüp baktığımda “altyordam”ın yazılım dünyası için çok güzel bir sözcük olduğunu kabul ediyorum.

Akla gelebilecek tek itiraz, yazılımdaki anlamla karışma olasılığı: okur bir yapay zekâ yordamını kodla yazılmış bir rutinle karıştırabilir. Bu itirazın iki cevabı var. Birincisi, ilk geçişte “yapay zekâ yordamı” demek bağlamı kuruyor. İkincisi, bu karışma sanıldığı kadar yanlış da değil, çünkü bir yordam betik ve kod dosyaları da içerebiliyor (1). Yazılımdaki anlam, yeni anlama engel olmuyor; ona köprü oluyor. Önce bilgisayara bir işin yöntemini anlatan altyordamlar vardı; şimdi yapay zekâya bir işin yöntemini doğal dille anlatan yordamlar var. Bu benzetme, “algoritma kullanıcınındır” görüşümle de örtüşüyor: bir yordamın değeri yazıldığı dilde ya da çalıştığı platformda değil, tarif ettiği yöntemde.

9.4. “Yapay zekâ yordamı”ndan “yordam”a

Öneri iki aşamalı. Başlangıçta terim, bağlamı netleştirmek için uzun biçimiyle, “yapay zekâ yordamı” olarak kullanılmalı; metinlerde ilk geçişte “yapay zekâ yordamı (Skill)” yazılabilir. Benim öngörüm, terimin zamanla kendiliğinden “yordam”a evrileceği. Uzun biçimle başlayıp kısalmak, terimlerin dilde yerleşmesinin doğal yolu; “cep telefonu”nun gündelik dilde “cep”e dönüşmesi buna bir örnek. Üstelik “yordam” bugün yazılım dünyasında eskisi kadar yaygın kullanılmadığı için çakışma kaygısının giderek azalacağını ve sözcüğün yapay zekâ dünyasında çok daha etkili bir yer bulacağını düşünüyorum.

Bunun bir öngörü olduğunu da belirtmeliyim. Sözcüğün dilsel uygunluğu gerekçelendirilebilir; yaygınlaşması ise kullanıcıların ve teknik toplulukların onu benimsemesine bağlı. Gerçekçi olmak gerekirse, platformlar arayüzlerinde “beceri”yi yerleştirmiş durumda ve yeni bir terimin genel kullanıma geçmesi kolay değil. Bir terimin yerleşmesinin en sağlam yolu, onu tutarlı biçimde kullanan metinlerin birikmesi. Bu makale ve bundan sonraki yazılarım bu birikimin başlangıcı olacak.

9.5. Bir terim dizinine doğru

Yordamlar yapay zekâ dünyasında gerçekten önemli bir yer tutacaksa, tek bir sözcük yetmeyecek. Açıklama alanı, talimat gövdesi, başvuru dosyası, kademeli yükleme, Gem ve ajan gibi kavramları kapsayan küçük bir Türkçe terim dizini de gerekecek. Bu dizini ayrı bir çalışma olarak hazırlamayı planlıyorum.

9.6. Teknik adlarda Türkçe karakter sorunu

Türkçenin yordamlardaki yeri yalnızca bir terim sorunu değil. Bu konuda iki ayrı şeyi, kanıt düzeylerine göre birbirinden ayırmak gerekiyor: standardın ne söylediği ve Gemini’nin uygulamada ne yaptığı.

Standardın söylediği (birinci düzey): Agent Skills standardı yordam adını küçük harf, rakam ve tireyle sınırlıyor. Adın başında ya da sonunda tire bulunamıyor, art arda iki tire kullanılamıyor ve adın yordamın klasör adıyla eşleşmesi gerekiyor (1). Standardın ifadesi “Unicode küçük harf ve rakam” dese de parantez içinde yalnızca a–z ve 0–9’u örnek veriyor; Türkçeye özgü harflerin bu tanıma girip girmediği metinden kesin olarak anlaşılmıyor. Bu, standardın metninden yapılan bir yorum. Google’ın belgesi de Gemini’de adın küçük harflerle ve tirelerle yazılmasını, klasör adının yordam adıyla eşleşmesini istiyor ve yordam oluşturulurken adın otomatik olarak doğru biçime güncelleneceğini belirtiyor (3).

Gemini’nin uygulamada yaptığı (ikinci düzey): Kendi hesabımdaki gözlemime göre Gemini bu dönüşümü kendisi yapıyor; ç, ğ, ı, ö, ş ve ü gibi Türkçeye özgü harfleri ASCII’deki benzerlerine çeviriyor. Benim bu çevrimi elle yapmam gerekmiyor; yordamlarımın teknik adları ve Drive klasörleri bu yüzden Türkçe karaktersiz ve tireli biçimde oluşuyor. Ortaya iki katmanlı bir adlandırma çıkıyor: bir yanda Türkçe karaktersiz teknik ad, öte yanda açıklamada ve metinlerde kullanılan Türkçe karakterli görünür ad. Gemini’nin hesabımda uyguladığı dönüşüm kuralına göre, örneğin “ATG Gem Fabrikası” adı teknik katmanda “atg-gem-fabrikasi” biçimine dönüşüyor.

Bilgisayarın ilk yıllarından beri Türkçe karakterler olmadan çalışmaya alışmış benim kuşağım için bu durum pek yadırgatıcı değil; Türkçe metinleri uzun yıllar ASCII’deki benzer harflerle yazdık. Yeni kuşaklar için ise elbette yadırgatıcı olabilir. Bence bu, olmaması gereken bir durum. Bu konuya daha önceki bir çalışmamda da değinmiştim. Standardın ifadesindeki belirsizlik, Türkçe karakterli adların farklı platformlarda nasıl işlendiğini ayrıca sınanması gereken bir konu hâline getiriyor (üçüncü düzey).

10. Bundan sonraki çalışma planı

Google’ın açıkladığı takvime göre kişisel hesaplarda Gem’ler 17 Kasım 2026’da yordamlara geçiyor ve salt okunur hâle geliyor: erişilebiliyorlar, ancak kullanılamıyor, düzenlenemiyor ve yeni Gem oluşturulamıyor. 17 Aralık 2026’da ise Gemini uygulamalarından tamamen kaldırılıyorlar (3). Bu takvimi bekliyorum. 17 Kasım’dan sonra yordamlar üzerinde daha yoğun çalışacak ve üretimimi aşamalı olarak farklı platformlara taşıyacağım.

İlk aşamada Gemini’deki koleksiyonumu düzenleyip talimatları ve sürüm bilgilerini koruyacağım. Google’ın belirttiğine göre bazı dosyalar dönüşüm sırasında yordamlara aktarılmayacak (3); bu dosyaları 17 Aralık’tan önce indireceğim.

İkinci aşamada Claude, ChatGPT ve uygun diğer platformlarda açıklama alanlarını, talimat sınırlarını, etkin yordam sayısı sınırlarını ve dosya yükleme koşullarını inceleyeceğim. Bu aşamanın ilk işi, Anthropic’in iki belgesi arasındaki çelişkiyi çözmek için claude.ai arayüzünde 200 ve 1.024 karakterlik açıklamaların gerçek bir yüklemeyle sınanması olacak. Türkçe karakterli adların her platformda reddedilip reddedilmediği, otomatik olarak çevrilip çevrilmediği ya da olduğu gibi kabul edilip edilmediği de sınanacak. Gemini’de devre dışı bırakılmış yordamların @ veya / ile elle çağrılabildiği yönündeki gözlemim, yeniden etkinleştirme gerekip gerekmediği ayrıca denenerek doğrulanacak. Gemini’nin başka platformlardan SKILL.md içe aktarma yolu da denenecek. Gemini’de paylaşım özelliğinin kişisel hesaplardaki durumu bu aşamada kontrol edilecek. Uzun talimatların başvuru dosyalarına bölünüp bölünmeyeceği de bu aşamada karara bağlanacak. Bütün belge kontrollerinde erişim tarihi kaydedilecek.

Üçüncü aşamada aynı örnek girdilerle karşılaştırmalı testler yapacağım. Testlerde yalnızca metnin kabul edilmesine değil, zorunlu kuralların uygulanmasına, çıktının eksiksizliğine ve hataların türüne de bakacağım. Kural atlamaları ile yarıda kesilen çıktıları ayrı ayrı kaydedeceğim. Aynı yordamın tek parça sürümü ile zorunlu kuralları ana dosyada tutup başvuru verilerini ayıran sürümü de bu testlerde karşılaştırılacak.

Çalışmanın sonunda her platform için bir uyumluluk tablosu oluşturmak istiyorum. Böylece hangi yordamın doğrudan taşınabildiği, hangisinin uyarlama gerektirdiği ve hangi özelliklerin başka bir platformda karşılanamadığı açıkça görülebilecek.

Sonuç

Özel asistanlar, yapay zekâ platformlarının kullanıcılara kendi araçlarını kurma olanağı sunduğu bir dönemin ürünüydü; ama her biri kendi platformuna bağlıydı. Ortak yordam standardı, bu bağımlılığı açık ve ortak bir biçim üzerinden gevşetiyor; standardın tarafsız bir vakfa devredilmesi de bu yönelimi kalıcı kılıyor. Benim için Gem’lerden yapay zekâ yordamlarına geçiş, bir ad ya da dosya biçimi değişikliğinden fazlası: sekiz ay boyunca geliştirdiğim üretim birikimini koruyarak yeni bir çalışma biçimine uyarlama deneyimi.

Bu süreçten beş sonuç çıkıyor. Birincisi, üretim sisteminin gereksinimleri ile üretilen yordamın kullanım gereksinimleri aynı değil; güçlü bir modelle üretilen bir yordam, daha ekonomik bir modelle kullanılabiliyor. İkincisi, ortak bir standart aynı davranışı garanti etmiyor; açıklama sınırı gibi en temel bir değer bile platformdan platforma beş kata varan farklılık gösterebiliyor, ama Claude’da bu farkın fiilen uygulanıp uygulanmadığı henüz sınanacak. Üçüncüsü, uzun talimatlar için asıl soru sınır değil mimari; zorunlu kuralları ana dosyada tutup başvuru verilerini ayıran yapılar gerekebilir, ancak bu henüz sınanacak bir hipotez. Dördüncüsü, yeni bir teknoloji her alanda ilerleme getirmeyebilir; üretimi kolaylaştıran bir yapı, dağıtımda yeni kısıtlar yaratabilir. Beşincisi, resmî belgeler bile tek başına yeterli kanıt değil; aynı şirketin iki belgesi birbirini tutmayabiliyor ve bir belgenin farklı kopyaları farklı bilgiler taşıyabiliyor. Bu yüzden belgeler erişim tarihiyle kaydedilmeli ve gerçek denemelerle sınanmalı.

Bu kavram için Türkçede “beceri” yerine “yapay zekâ yordamı” karşılığını öneriyorum. Bu karşılık, Türkçe yazılım dünyasının altyordam birikimine dayanıyor; zamanla yalnızca “yordam”a evrileceğini öngörüyorum.

Asıl hedefim yüzlerce araç üretmek değil; bu araçları farklı platformlarda sürdürülebilir biçimde kullanılabilecek, incelenebilecek ve geliştirilebilecek bir bilgi birikimine dönüştürmek. Bir platforma bütünüyle bağlı kalmak yerine talimatlarımı, üretim yöntemlerimi ve test sonuçlarımı korumak ve yayımlamak bu hedefin temeli.

Kaynaklar

(1) Agent Skills, “Specification”. https://agentskills.io/specification (Erişim: 27.10.2026)
(2) Anthropic, “Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation”, 22 Ekim 2026. https://www.anthropic.com/news/donating-agent-skills-to-the-agentic-ai-foundation (Erişim: 27.10.2026)
(3) Google, Gemini Apps Help, “About the transition from Gems to skills”. https://support.google.com/gemini/answer/18560919 (Erişim: 27.10.2026)
(4) Anthropic, “Equipping agents for the real world with Agent Skills”, 16 Ekim 2025; 18 Aralık 2025 tarihli güncellemeyle. https://www.anthropic.com/research/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills (Erişim: 27.10.2026)
(5) Anthropic, Claude Help Center, “How to create custom skills”. https://support.claude.com/en/articles/12512198 (Erişim: 27.10.2026)
(6) Anthropic, Claude Docs, “Create custom skills”. https://www.claude.com/docs/skills/how-to (Erişim: 27.10.2026)
(7) Nelson F. Liu ve diğerleri, “Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts”, Transactions of the Association for Computational Linguistics, 2024. https://aclanthology.org/2024.tacl-1.9/ (Erişim: 27.10.2026)
(8) Android Authority, “Gemini Skills are expanding to free accounts as Google prepares to sunset Gems”, Eylül 2026. https://www.androidauthority.com/gemini-skills-expand-free-accounts-3716627/ (Erişim: 27.10.2026)

Makale Künyesi

Başlık: Özel Asistanlardan Ortak Standarda: Gem’ler, GPT’ler, Projeler ve Yapay Zekâ Yordamları
Alt başlık: Bir üretim deneyimi, platformlar arası taşınabilirlik ve “Skills” için Türkçe bir karşılık
Yazarlar: Aydın Tiryaki & Claude Opus 5.5 & ChatGPT (GPT-6) & Gemini 4 Argon
Tür: Deneyime dayalı değerlendirme ve terim önerisi
Dil: Türkçe. İngilizce sürüm bu son Türkçe metin esas alınarak hazırlanacak.
Durum: Son sürüm (Sürüm 6). Gemini Sürüm 4 ve Sürüm 5 üzerinde tam mutabakat bildirdi; ChatGPT, Sürüm 5 için önerdiği küçük düzeltmeler işlendiğinde metni içerik bakımından yayına hazır saydı. Bu düzeltmeler Sürüm 6’da işlendi. Yazarın kararıyla bu sürüm değerlendirme döngüsüne yeniden sunulmadan kesinleştirildi.

Katkılar:

• Aydın Tiryaki: Konu, deneyim ve fikirlerin sahibi. Sekiz aylık Gem üretim deneyimi, yüze yakın Gem’in elle ve iyileştirilerek yordamlara dönüştürülmesi, Gem Fabrikası/Skills Editions üretim sistemi, model kullanım gözlemleri, 100 etkin yordam sınırına ve devre dışı yordamların elle çağrılmasına ilişkin hesap gözlemleri, Gemini’nin yordam adlarını ASCII’ye otomatik çevirmesine ilişkin gözlem ve iki katmanlı adlandırma uygulaması, Drive klasörlerine dayalı dağıtım planı. “Beceri” sözcüğüne yönelik eleştiri, “yapay zekâ yordamı” önerisi ve bu terimin zamanla “yordam”a evrileceği öngörüsü. Altyordam ve “sub program” tercihine ilişkin kişisel tanıklık, Türkçe karaktersiz çalışma alışkanlığına ilişkin kuşak gözlemi, çalışma planı ve yayın stratejisi. Makalenin kapsamını, başlığını, kurgusunu, yazarlık düzenini, künyenin biçimini ve üretim yöntemini belirledi; yapay zekâlar arasındaki değerlendirme trafiğini yürüttü ve metni kesinleştirme kararını verdi.
• ChatGPT (GPT-6): Aydın Tiryaki ile yordamlar üzerine söyleşi yaptı ve bu söyleşiyi on iki bölümlük ilk çalışma metnine dönüştürdü; makalenin deneyim anlatan bölümleri bu metne dayanıyor. Sürüm 2’yi değerlendirdi: Claude’daki açıklama sınırının birincil belgelerle kontrol edilmesini, Gem geçiş takviminin düzeltilmesini, standardın kronolojisini, Claude Projeleri ile asistanlar arasındaki kavramsal ayrımı, 100 etkin yordam sınırının eklenmesini ve terim öngörüsünün kesin sonuç gibi sunulmamasını önerdi; üç kanıt düzeyine dayanan yöntem notunu önerdi. Sürüm 3’ü değerlendirdi: Claude’un geliştirici belgesine dayandırdığı 200 karakter ifadesinin güncel belgeyle uyuşmadığını yakaladı; lisans alanına ilişkin ifadenin düzeltilmesini, Anthropic’in özgün duyurusunun birincil kaynak olarak kullanılmasını, ad kurallarının taşınabilirlik ölçütlerine eklenmesini, “ortada kaybolma” olgusu için kaynak gösterilmesini, kaynakların erişim tarihlerinin kaydedilmesini ve üç hatanın sistemlerin genel güvenilirliğini karşılaştırmaya yetmediğinin belirtilmesini önerdi. Sürüm 4’ü değerlendirdi: belgenin “yakın zamanda değiştiği” çıkarımının kanıtlanmış gibi sunulmamasını, 9.6’da standardın kuralı ile Gemini’nin dönüştürme davranışının ayrı kanıt düzeylerinde anlatılmasını, devre dışı yordamların elle çağrılmasının test planına alınmasını, bütün kaynaklara erişim tarihi verilmesini ve “ilk kez” iddiasının daraltılmasını önerdi. Sürüm 5’i değerlendirdi: 9.6’daki örneğin Gemini’nin dönüşüm kuralına açıkça bağlanmasını, 4. bölümdeki “her yordamın” ifadesinin yalnızca 200 karakteri aşan açıklamalarla sınırlanmasını, vakıf yönetişimine ilişkin ifadenin kaynakla son kez karşılaştırılmasını ve Gem tarihlerinin yayımdan önce yeniden doğrulanmasını önerdi; künyedeki tekrarları bir doğruluk sorunu değil, yayın stratejisi sorusu olarak kaydetti. Standartta 5.000 token ve 500 satır önerilerinin bulunmadığı yönündeki Sürüm 2 itirazının yanlış olduğunu sonraki değerlendirmelerinde açıkça kabul etti.
• Gemini 4 Argon: Çalışma metnine eleştirel yorum yazdı. Kademeli yükleme mimarisine, uzun bağlamda dikkat dağılmasına, “beceri” karşılığının yerelleştirme gerekçesine ve açık metin paylaşımında lisans ile fikri mülkiyet riskine ilişkin tespitleri makaleye girdi. Sürüm 2’yi değerlendirdi: tek parça yapıyı savunan karşı görüşü, model adı notunun 6. bölüme canlı örnek olarak taşınmasını, 17 Kasım tarihine yıl eklenmesini ve Drive klasörlerine dayalı dağıtım yapısının metne işlenmesini önerdi. Sürüm 3 ve sonrasında, yazarın yordam adlarını Türkçe karaktersiz ve tireli biçimde kullandığını hatırlatarak iki katmanlı adlandırmanın makaleye girmesini önerdi. Sürüm 5 değerlendirmesinde, kademeli yükleme mimarisi gereği etkin yordamların teknik adlarının kendi sohbet bağlamında yüklü olduğunu ve “atg-gem-fabrikasi” adını bu bağlamdan okuduğunu belirterek Claude’un “Gemini hesabınızı göremez” ifadesini düzeltti. Sürüm 4 ve Sürüm 5 üzerinde tam mutabakat bildirdi. Not: Gemini ilk yanıtının bilgi satırında kendini “Gemini 3.1 Pro” olarak gösterdi; kullanılan model Argon’dur. Sonraki yanıtlarında parantez içinde “Gemini 4 Argon” yazdı, ancak satır başında “Gemini Pro” ifadesini sürdürdü. Gemini, bilgi satırında modelini doğru aktaramamaktadır.
• Claude Opus 5.5: Ana yazım ortamı. Çalışma metnini ve Gemini’nin yorumunu değerlendirdi. Agent Skills standardının ve platform sınırlarının web araştırmasıyla doğrulanması, gövde uzunluğunun bir mimari sorusu olarak ele alınması ve Gemini’nin yorumundaki iki noktaya yönelik eleştiri Claude’a aittir. “Yordam” önerisinin altyordam ve FORTRAN bağıyla gerekçelendirilmesine katkıda bulundu ve başlık seçeneklerini önerdi. Sürüm 2 değerlendirmelerini birincil kaynaklarla karşılaştırdı ve ChatGPT’nin 5.000 token ve 500 satır itirazını standardın kendi metniyle çürüttü; tek parça ile çok dosyalı yapı tartışmasını standardın mantığına dayanan bir tasarım ilkesinde birleştirdi. Sürüm 3’te geliştirici belgesini arama motoru dizinindeki eski bir kopyadan aktarma hatası yaptı; ChatGPT’nin uyarısı üzerine belgeleri doğrudan açarak hatayı kabul etti ve bu kontrol sırasında Anthropic’in yardım merkezi ile geliştirici belgesinin hem açıklama sınırında hem ad biçiminde çeliştiğini, Gemini’nin başka platformlardan SKILL.md içe aktarabildiğini ve standardın ad tanımındaki belirsizliği ortaya çıkardı. Sürüm 5’ten sonra, Gemini’nin yordam adlarını göremeyeceği yönündeki fazla kesin ifadesini Gemini’nin düzeltmesiyle geri aldı; vakıf yönetişimine ilişkin ifadeyi kaynakla yeniden karşılaştırdı. Makalenin bütün sürümlerini yazdı.

Üretim süreci ve yöntem:
Makale, üç yapay zekâ arasında yinelemeli bir uzlaşı yöntemiyle üretildi.

1. Başlangıç: Aydın Tiryaki’nin ChatGPT ile yaptığı söyleşi, ChatGPT tarafından ilk çalışma metnine dönüştürüldü.
2. İlk değerlendirme: Çalışma metni Gemini’ye aktarıldı ve Gemini’nin eleştirel yorumu alındı.
3. Ana yazım: Çalışma metni ve Gemini’nin yorumu Claude’a aktarıldı. Değerlendirme, kaynak doğrulama, terim tartışması ve makalenin yazımı Claude’da yapıldı. Makalenin ana metni Claude’da tutuldu.
4. Değerlendirme döngüsü: Claude’da yazılan her sürüm, Aydın Tiryaki tarafından ChatGPT’ye ve Gemini’ye ayrı ayrı aktarılarak değerlendirildi. Değerlendirme sonuçları Claude’a geri getirildi, birlikte tartışıldı ve yeni sürüm yazıldı. Döngü, yazar ile üç yapay zekâ arasında uzlaşı sağlanana kadar sürdü.
5. Genişleme: Değerlendirme döngüsüne başka yapay zekâların katılması seçenek olarak açık tutuldu; bu makalede bu seçenek kullanılmadı.
6. Kesinleştirme: Dördüncü değerlendirme turunun ardından yazar, künyenin olduğu gibi korunmasına ve metnin son sürüm olarak kesinleştirilmesine karar verdi.
   Hangi önerinin metne gireceğine her aşamada yazar karar verdi.

Değerlendirme turları:

• Tur 1 (Sürüm 2 üzerine): Gemini (söyleşi #2) ve ChatGPT (söyleşi #18) Sürüm 2’yi ayrı ayrı değerlendirdi. Claude iki değerlendirmeyi birincil kaynaklarla karşılaştırıp bir sentez hazırladı (söyleşi #9).
• Tur 1 ek (sentez üzerine): Gemini (söyleşi #3) ve ChatGPT (söyleşi #19) Claude’un sentezini değerlendirdi. Gemini sentezi destekledi; ChatGPT 5.000 token ve 500 satır konusundaki hükmünü geri çekti ve üç kanıt düzeyi ayrımını önerdi. Claude bu yanıtları değerlendirdi (söyleşi #10).
• Tur 2 (Sürüm 3 üzerine): Gemini (söyleşi #4) ve ChatGPT (söyleşi #20) Sürüm 3’ü değerlendirdi. Claude belgeleri doğrudan açarak yeniden kontrol etti, kendi hatasını kabul etti ve bir sentez hazırladı (söyleşi #12).
• Tur 2 ek (sentez üzerine): Gemini (söyleşi #5) ve ChatGPT (söyleşi #21) sentezi değerlendirdi; ikisi de içerik üzerinde uzlaştı. Claude yazarın doğrulamasını istedi (söyleşi #13). Yazar, Gemini’nin yordam adlarında Türkçe karakterleri ASCII’deki benzerlerine otomatik çevirdiğini doğruladı.
• Tur 3 (Sürüm 4 üzerine): Gemini (söyleşi #6) Sürüm 4 üzerinde tam mutabakat bildirdi. ChatGPT (söyleşi #22) büyük bir yeniden yazım gerekmediğini belirterek sınırlı düzeltmeler önerdi; bunlar Sürüm 5’te işlendi.
• Tur 4 (Sürüm 5 üzerine): Gemini (söyleşi #7) tam mutabakatını yineledi ve Claude’un bir ifadesini düzeltti. ChatGPT (söyleşi #23) dört küçük düzeltme önerdi ve bunlar işlendiğinde metni yayına hazır saydı. Claude bu önerileri değerlendirdi (söyleşi #16). Yazar künyenin olduğu gibi kalmasına ve metnin kesinleştirilmesine karar verdi; düzeltmeler Sürüm 6’da işlendi.
• Metne alınmayan öneriler: Gemini’nin 100 etkin yordam sınırını “100 × 1.000 karakter” hesabıyla kademeli yüklemenin matematiksel sonucu olarak açıklayan önerisi, Google bu sınırın gerekçesini açıklamadığı ve 1.000 karakter ortalama değil üst sınır olduğu için alınmadı. Gemini’nin kullandığı “GFU1 enjeksiyonu” terimi, yazarın iç üretim terimi olduğu ve genel okur için açıklayıcı olmadığı için metne alınmadı; Gemini de bu kararı destekledi. Gemini’nin makalelerde yordam metninin tamamına yer verilmeyebileceği yönündeki önerisi, yazarın planıyla çeliştiği için alınmadı; Gemini önerisini geri çekti. Üç yapay zekânın hatalarını yöntemin “zaferi” olarak sunan iddialı çerçeve, üç örneğin böyle bir genellemeyi taşımadığı gerekçesiyle kullanılmadı. ChatGPT’nin, künyedeki süreç ayrıntılarının ayrı bir eke taşınabileceği yönündeki yayın stratejisi önerisi, yazarın künyeyi olduğu gibi koruma kararıyla uygulanmadı.

Sürüm geçmişi:

• Sürüm 1 (27.10.2026): Claude’da yazılan ilk taslak.
• Sürüm 2 (27.10.2026): Başlık, tüm platformların özel asistanlarını kapsayacak biçimde genişletildi ve alt başlık eklendi. Giriş bu kapsama göre yeniden kuruldu, Gem deneyimi genel tablonun içinde bir vaka olarak konumlandırıldı ve Sonuç’a bu çerçeveyi bağlayan bir paragraf eklendi. Künyedeki süreç anlatımı ayrıntılandırıldı ve sürüm geçmişi eklendi.
• Sürüm 3 (27.10.2026): Birinci değerlendirme turunun sonuçları işlendi. Giriş’e Projeler ayrımı, ChatGPT’nin standarda katılımı ve yöntem notu eklendi. 1. bölüme otomatik ve elle dönüşüm farkı ile 100 etkin yordam sınırı eklendi. 3. bölüme standardın kronolojisi ve vakfa devri eklendi. 4. bölümde 200 karakter sınırı resmî belgelere dayandırıldı. 5. bölümde önerilerin niteliği netleştirildi; ChatGPT itirazı ve çözümü, Gemini’nin karşı görüşü ve sentez ilkesi eklendi. 6. bölüme model adı vakası ve belge okuma hatası örneği eklendi. 7. bölüme Google’ın paylaşım duyurusu ve Drive dağıtım yapısı eklendi. 8. bölümün kronolojisi güncellendi. 9.4’te terim öngörüsü yazarın beklentisi olarak sunuldu. 10. bölümde Gem takvimi düzeltildi. Kaynakça yeniden düzenlendi.
• Sürüm 4 (27.10.2026): İkinci değerlendirme turunun sonuçları işlendi. Yöntem notuna birinci kanıt düzeyinin sınırları ve erişim tarihleri eklendi. 1. bölümde 100 etkin yordam sınırı Google’ın belgesiyle desteklendi. 3. bölüme Anthropic’in özgün duyurusuna dayanan kronoloji, Gemini’nin SKILL.md içe aktarma yolu ve ad kuralları maddesi eklendi. 4. bölüm, Anthropic’in iki belgesi arasındaki çelişkiye ve Claude’un düzeltilen hatasına göre yeniden kuruldu; sonuç gerçek yükleme testine bağlandı. 5. bölüme Claude geliştirici belgesindeki 500 satır önerisi eklendi. 6. bölüme “ortada kaybolma” kaynağı ve üç yapay zekânın üç hatasını ihtiyatla karşılaştıran paragraf eklendi. 7. bölümde lisans alanına ilişkin ifade düzeltildi, Google’ın güncel belgesindeki paylaşım ifadesi ve içe aktarma yolu eklendi. 8. bölümde kaynak birincil duyuruyla değiştirildi. Yeni 9.6 alt bölümü eklendi. 10. bölüme yükleme, ad ve içe aktarma testleri eklendi. Sonuç’a beşinci sonuç eklendi. Kaynakça yeniden numaralandırıldı.
• Sürüm 5 (27.10.2026): Üçüncü değerlendirme turunun sonuçları işlendi. “İlk kez” iddiası açık ve ortak standardın sağladığı biçimle sınırlandırıldı. Belgelerin “zamanla değiştiği” ifadesi, bir belgenin farklı kopyalarının farklı bilgiler taşıyabileceği biçiminde daraltıldı. 1. bölümde devre dışı yordamların elle çağrılması yazarın gözlemi olarak işaretlendi. 4. bölümde geliştirici belgesinin değişme zamanına ilişkin çıkarım ihtiyatlı biçimde yeniden yazıldı. 5. bölümde Claude belgesinin 500 satır önerisinin standarttan benimsendiği netleştirildi. 7. bölümde Google’ın duyurusu ile hesap gözlemi açıkça ayrıldı. 9.6 iki kanıt düzeyine ayrıldı ve standardın ek ad kuralları eklendi. 10. bölüme devre dışı yordam testi eklendi. Bütün kaynaklara erişim tarihi verildi.
• Sürüm 6, son sürüm (27.10.2026): Dördüncü değerlendirme turunun sonuçları işlendi. 3. bölümde vakıf yönetişimine ilişkin ifade, kaynaktaki gelecek zamana uygun olarak “bundan sonra … üstlenecek” biçiminde düzeltildi. 4. bölümde 200 karakter senaryosu yalnızca 200 karakteri aşan açıklamaları kapsayacak biçimde daraltıldı. 9.6’daki teknik ad örneği açıkça Gemini’nin hesapta uyguladığı dönüşüm kuralına bağlandı. Künyeye kesinleştirme kararı, dördüncü tur, Gemini’nin düzeltmesi ve açık kalan noktalar eklendi. Künye, yazarın kararıyla araştırma günlüğü biçiminde korundu.

Doğrulama notları: Anthropic’in yardım merkezi açıklama için 200 karakter, Claude’un geliştirici belgesi 1.024 karakter veriyor (her ikisine 27.10.2026’da erişildi). Gemini’deki 100 etkin yordam sınırı hem yazarın hesap gözlemi hem Google’ın belgesiyle doğrulandı. Devre dışı yordamların elle çağrılabilmesi ve Gemini’nin yordam adlarını ASCII’ye otomatik çevirmesi yazarın gözlemleridir; “atg-gem-fabrikasi” adı ayrıca Gemini’nin kendi sohbet bağlamında okuduğunu bildirdiği adla örtüşüyor. Gem geçiş tarihleri (17 Kasım ve 17 Aralık 2026) Google’ın 27.10.2026’da erişilen belgesine dayanıyor ve yayımdan önce yeniden kontrol edilecek. Gemini’nin model adı konusundaki kendi açıklaması doğrulanmamıştır. Model adları (Argon, Pro 3.1, Flash 3.8) yazarın kullandığı biçimiyle verilmiştir.

Açık kalan noktalar: Aşağıdaki konular makalenin yazıldığı tarihte çözülmedi ve 10. bölümdeki çalışma planına bırakıldı.

1. claude.ai arayüzünde açıklama alanı için fiilen 200 karakterlik sınırın mı yoksa 1.024 karakterlik sınırın mı uygulandığı; sınır aşıldığında arayüzün açıklamayı reddedip reddetmediği ya da kısaltıp kısaltmadığı.
2. Claude’un geliştirici belgesinin 200 karakter ifadesini içeren bir önceki sürümünün bulunup bulunmadığı ve değişikliğin ne zaman yapıldığı.
3. Gemini’de yordam paylaşım özelliğinin yazarın kişisel hesabında kullanıma girip girmediği.
4. Gemini’de devre dışı bırakılmış yordamların @ veya / ile her durumda elle çağrılıp çağrılamadığı, yoksa yeniden etkinleştirme gerekip gerekmediği.
5. Türkçe karakterli yordam adlarının Claude, ChatGPT ve diğer platformlarda nasıl işlendiği; standardın ad tanımındaki “Unicode” ifadesinin Türkçeye özgü harfleri kapsayıp kapsamadığı.
6. Gemini’nin başka platformlarda oluşturulmuş SKILL.md dosyalarını içe aktarma yolunun yazarın yordamlarıyla nasıl çalıştığı.
7. ChatGPT’de dosya tabanlı yordam yapısında uzun talimatların hangi koşullarda kullanılabildiği.
8. Tek parça yordam yapısı ile zorunlu kuralları ana dosyada tutup başvuru verilerini ayıran çok dosyalı yapının karşılaştırmalı performansı.
9. Gemini’nin bilgi satırındaki model adı davranışına ilişkin kendi açıklamasının doğruluğu.
10. Yayımlanacak yordam metinleri için hangi açık lisansın kullanılacağı.

Terim notu: “Skills” sözcüğü, ürün adları dışında “yapay zekâ yordamı” ve “yordam” olarak çevrilmiştir.

| aydintiryaki.org | YouTube | Aydın Tiryaki’nin Yazıları ve Videoları │Articles and Videos by Aydın Tiryaki | Bilgi Merkezi│Knowledge Hub  | ░ Virgülüne Dokunmadan │ Verbatim ░ | ░ Özel Asistanlardan Ortak Standarda: Gem’ler, GPT’ler, Projeler ve Yapay Zekâ Yordamları (Skills)│ From Custom Assistants to a Common Standard: Gems, GPTs, Projects and AI Skills ░ 27.10.2026