AI Becerileri ve Otomasyonları Nasıl Eklenir

chat.openai.com'a gidin ve profilinize tıklayın → My GPTs → Create a GPT

'Create' sekmesinde GPT'nizin ne yapmasını istediğinizi doğal dilde açıklayın

Ad, açıklama, talimatlar ve sohbet başlatıcıları yapılandırın

GPT'nizin referans olarak kullanacağı bilgi dosyalarını (PDF, doküman) yükleyin

Harici API'lere bağlanmak için Actions ekleyin (isteğe bağlı)

Görünürlüğü ayarlayın: Sadece ben, Bağlantıya sahip herkes veya Herkese açık

'Create' düğmesine tıklayın ve bağlantıyı paylaşın

Profil simgenize tıklayın → Settings → Personalization → Custom Instructions

'ChatGPT'nin sizin hakkınızda ne bilmesini istersiniz?' alanını rolünüz ve ihtiyaçlarınızla doldurun

'ChatGPT'nin nasıl yanıt vermesini istersiniz?' alanını çıktı formatı tercihleri, ton ve kısıtlamalarla doldurun

Bu talimatlar tüm yeni sohbetlere otomatik olarak uygulanır

GPT Builder'da 'Configure' sekmesine gidin → Actions

'Create new action' düğmesine tıklayın ve OpenAPI şemanızı yapıştırın

Kimlik doğrulama yöntemini ayarlayın (Yok, API Key veya OAuth)

Örnek isteklerle action'ı test edin

GPT artık sohbetler sırasında API'nizi çağırabilir

claude.ai'ye gidin ve kenar çubuğundaki 'Projects'e tıklayın

'Create Project' düğmesine tıklayın, ad ve açıklama verin

Claude'un bu projede nasıl davranacağını tanımlayan özel talimatlar ekleyin

Proje bilgi tabanına dosyalar (PDF, kod, doküman) yükleyin — Claude 200K token'a kadar referans alabilir

Proje içinde sohbet başlatın — Claude talimatlarınızı ve dosyalarınızı otomatik olarak kullanır

Claude API kullanırken sohbetin başına bir 'system' mesajı ekleyin

Sistem promptunda Claude'un rolünü, davranışını, çıktı formatını ve kısıtlamalarını tanımlayın

İstenen giriş ve çıkışların az sayıda örneğini (few-shot) ekleyin

Net yapı için <instructions>, <context>, <output_format> gibi XML etiketleri kullanın

Claude Code'u kurun: npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Proje kök dizininizde talimatlar ve bağlam içeren bir CLAUDE.md dosyası oluşturun

.claude/commands/ dizinine markdown dosyaları olarak özel slash komutları ekleyin

Her .md dosyası bir /komut olur — dosya içeriği prompt şablonudur

Dinamik girdi için $ARGUMENTS yer tutucusunu kullanın

Claude Desktop ve Claude Code, Model Context Protocol (MCP) araçlarını destekler

MCP sunucularını kurun: npx @anthropic-ai/create-mcp-server veya npm'deki mevcut olanları kullanın

claude_desktop_config.json veya .claude/settings.json dosyasında yapılandırın

Claude artık sohbetler sırasında veritabanlarına, API'lere, dosyalara vb. erişmek için MCP araçlarını kullanabilir

aistudio.google.com'a gidin ve 'Create new prompt' düğmesine tıklayın

Tutarlı, şablon tabanlı çıktılar için 'Structured Prompt' seçin

Giriş sütunlarını (değişkenler) ve çıkış sütunlarını (beklenen sonuçlar) tanımlayın

Few-shot öğrenme için giriş-çıkış çiftlerini gösteren örnek satırlar ekleyin

Yeni girişlerle test edin ve örneklerinizi iyileştirin

'Get Code' düğmesi ile kaydedin ve paylaşın (Python, JavaScript, REST)

'Create new prompt' → 'Chat Prompt' düğmesine tıklayın

AI'ın rolünü ve davranışını tanımlayan sistem talimatları yazın

Promptunuzun harici API'leri çağırması gerekiyorsa araçlar (function declarations) ekleyin

Model ayarlarını yapılandırın: temperature, top-p, maksimum çıktı token sayısı

Playground'da test edin ve hazır olduğunda kodu dışa aktarın

aistudio.google.com → 'Get API Key' bölümünden API anahtarınızı alın

SDK'yı kurun: pip install google-genai (Python) veya npm install @google/genai

İstemciyi API anahtarınızla başlatın

Metin, görüntü, ses ve video girdileri için generateContent() kullanın

Fonksiyon çağırma yetenekleri için araç tanımlamaları ekleyin

Üretim için Google Cloud Console'da Vertex AI kullanın

Bir uç nokta oluşturun ve ayarlanmış modelinizi dağıtın veya Gemini'yi doğrudan kullanın

Servis hesapları ile kimlik doğrulamayı ayarlayın

Otomatik ölçeklendirme, izleme ve günlüklemeyi yapılandırın

Otomatik ML iş akışları için Vertex AI Pipelines kullanın

Antigravity kontrol panelini açın ve 'New Workflow' düğmesine tıklayın

Bir tetikleyici seçin: Zamanlama, Webhook, Form Gönderimi veya Olay

Kenar çubuğundan eylem bloklarını sürükleyip bırakın: E-posta Gönder, API Çağrısı, Veritabanı Sorgusu vb.

Akışı tanımlamak için blokları oklarla bağlayın

Karar mantığı için koşullu dallanmalar (If/Else) ekleyin

Her bloğun ayarlarını yapılandırın (API uç noktaları, e-posta şablonları vb.)

Etkinleştirmeden önce örnek verilerle iş akışını test edin

Çalışmaya başlamak için iş akışını 'Active' konumuna getirin

Hazır iş akışları için Şablon Galerisine göz atın

Çalışma alanınızda bir kopya oluşturmak için 'Use Template' düğmesine tıklayın

Şablonu özelleştirin: tetikleyici ayarlarını değiştirin, API anahtarlarını güncelleyin, koşulları düzenleyin

İstendiğinde hesaplarınızı bağlayın (Slack, Gmail, CRM vb.)

Test edin ve etkinleştirin

Settings → Integrations → Add New bölümüne gidin

Yerleşik listede olmayan servisler için 'Custom API' seçin

API temel URL'sini ve kimlik doğrulama bilgilerini girin

Mevcut eylemleri (uç noktaları) istek/yanıt şemalarıyla tanımlayın

Özel entegrasyonunuz artık iş akışı oluşturucu kenar çubuğunda görünür

npm, GitHub veya bu dizinde MCP sunucularını bulun

Kurun: npm install -g @modelcontextprotocol/server-name

AI istemcinizin ayar dosyasında yapılandırın (ör. claude_desktop_config.json)

Sunucu komutunu ve gerekli ortam değişkenlerini ekleyin

AI istemcinizi yeniden başlatın — araçlar otomatik olarak kullanılabilir hale gelir

AI artık sohbetler sırasında MCP araçlarını kullanabilir

Başlatın: npx @anthropic-ai/create-mcp-server my-server

MCP SDK kullanarak src/index.ts dosyasında araçları tanımlayın

Her araç şunlara ihtiyaç duyar: ad, açıklama, giriş şeması (JSON Schema) ve bir işleyici fonksiyon

AI'ın okuyabileceği veriler için kaynaklar ekleyin (dosyalar, veritabanı kayıtları vb.)

Yeniden kullanılabilir prompt şablonları için promptlar ekleyin

Yerel olarak test edin: npx tsx src/index.ts

Başkalarının kullanması için npm'de yayınlayın: npm publish

Claude Desktop için: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (Mac) veya %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows) dosyasını düzenleyin

Claude Code için: Projenizdeki .claude/settings.json veya global ~/.claude/settings.json dosyasını düzenleyin

Sunucunuzu 'mcpServers' nesnesine komut ve argümanlarla ekleyin

API anahtarları için 'env' alanıyla ortam değişkenlerini ayarlayın

Yerel sunucular için 'stdio', uzak sunucular için 'sse' taşıma yöntemini kullanın

MCP açık bir standarttır — uyumlu herhangi bir AI istemcisi ile çalışır

Özel entegrasyonlar için MCP istemci SDK'sını (@modelcontextprotocol/sdk) kullanın

Kendi uygulamalarınızda MCP sunucularına programatik olarak bağlanın

MCP araç şemalarını OpenAI/Gemini function calling formatına çevirerek köprü kurun

MCP araçlarını REST API'leri aracılığıyla kullanıma sunmak için MCP proxy sunucuları kullanın