Kendi ürünümüz2026Türkiye Anlık
Otomatik yayın hattıyla çalışan yapay zekâ haber servisi.
- Proje
- Kendi ürünümüz
- Rolümüz
- Ürün · Full stack · İçerik hattı · Mobil
- Süre
- 4 ay
01 / Projenin arkasında
Bir ihtiyaç. Düşünülmüş bir çözüm.
Zorluk
Haber sitesinde hız her şeydir, ama elle üretilen içerik ne ölçeklenir ne tutarlı kalır. İşi bir modele bırakınca da iki risk doğar: doğrulanmamış metnin yayına düşmesi ve aynı olayın her turda yeniden yazılması. Aylık sabit gider hedefi 80–120 dolar; yani her model çağrısının maliyeti görünür olmalı.
Yaklaşım
Yayın hattı Cloudflare Worker (Hono) üzerinde beş aşama: 15 dakikada bir radar kaynakları tarar; seçim adımı son 72 saatin haber kümelerini modele verip yalnız yeni olay ya da gerçek gelişme seçer, mevcut kümeye bağlanan sinyal makale değil revizyon olur; yazar en az iki bağımsız kaynakla 400–600 kelime yazar; yayın öncesi bağımsız bir doğrulayıcı geçiş olgu tutarlılığını, başlık abartısını, dili ve kaynak bütünlüğünü denetler (PASS / FIX / FAIL); her turun başında önceki turun makaleleri taze arama sonuçlarıyla karşılaştırılır ve düzeltme revizyonu geçmişiyle yayınlanır.
Her koşum aşama, süre, token ve tahmini maliyetle kaydediliyor. Site Next.js 16, mobil okuyucu Expo; şema doğrulaması paylaşılan pakette. Push bildirimleri önem eşiği, kategori ve sessiz saat tercihine göre.
Sonuç
turkiyeanlik.com ve api.turkiyeanlik.com yayında; web dağıtımı GitHub Actions ile otomatik, canlı haber basan API’nin dağıtımı bilinçli olarak insan gözetiminde. Tek komutla hattın tamamı durdurulup açılabiliyor; kapalıyken hiç model sorgusu atılmıyor, site yayında kalıyor. Haftalık GEO denetimi ayrı bir cron.
02 / Ürünün içinde
Ekran ekran, deneyim.
Detayları görmek için bir ekranı açın.03 görsel
03 / Kapsam & detaylar
Deneyimi oluşturan detaylar.
- 01
Zamanlanmış radar ve toplu yayın hattı
- 02
Site ve mobil okuyucu tek API’den
- 03
Paylaşılan paketlerde şema doğrulaması
- 04
Otomatik dağıtım
Teknoloji
Next.js / Cloudflare Workers / Supabase / Expo
ÜRÜNÜN İÇİNDEN
Ekranın arkasındaki mühendislik.
Bu projede geliştirdiğimiz sistemler ve çözdüğümüz somut problemler.
Tekrar önleme hafızası
story_clusters son 72 saatin küme anahtarlarını tutuyor; seçim adımı bu listeyi modele verip yalnız yeni olay ya da gerçek gelişme istiyor. Mevcut kümeye bağlanan sinyal yeni makale değil, o makaleye "gelişme" revizyonu oluyor.
Yayın öncesi bağımsız doğrulama
Yazandan ayrı bir model çağrısı, elinde tarama aşamasının ham sinyalleri ve kaynak adresleriyle olgu tutarlılığını, başlık-gövde uyumunu, dili ve kaynak bütünlüğünü denetliyor. PASS yayınlıyor, FIX düzeltilmiş metni yayınlıyor, FAIL makaleyi reddedip dördüncü sinyali bir kez deniyor.
Şeffaf düzeltme geçmişi ve maliyet
article_revisions eski içeriğin tam kopyasını ve nedenini ("ilk", "gelişme", "düzeltme") saklıyor; pipeline_runs her aşamanın süresini, token’ını ve tahmini maliyetini kaydediyor. Cihaz tablosu önem eşiği, kategori ve sessiz saat tercihini taşıyor.
Sıradaki fikir sizin.
Sizin ürününüz için ne yapabiliriz?
İlk sürümden büyüyen platformlara; tasarım, geliştirme ve yayın sürecini birlikte planlayalım.
Türkiye’den Amerika, İngiltere, Avustralya ve dünyanın her yerine.