18 Ekim'deki gündem taramamızda altı ayrı yerden gelen örnek yan yana düştü ve hepsi aynı şeyi gösteriyordu: paylaşılan ya da satılan şey ajanın kendisi olmaktan çıktı, ajana ne yapacağını anlatan kural paketine dönüştü.
Bir iş akışı spec'i (tanım belgesi), 231 skill'lik bir PM kütüphanesi, tasarım dilini dosyaya döken bir arşiv, bir üniversite dersi, velilerin yazdığı bir iletişim rehberi ve ajanın kurallarını görev sırasında yeniden yazan bir araştırma çerçevesi. Altısı da modelin etrafındaki metni paketliyor.
Kalıp neden şimdi var
Modeller ve kodlama araçları birbirine benzedikçe sonucu belirleyen katman ajanın okuduğu metne kayıyor: sistem prompt'u, skill dosyası, CLAUDE.md ya da DESIGN.md gibi ajanın her oturumda okuduğu talimat dosyaları. Google'ın Harness2 çalışmasında aynı model, yalnızca etrafındaki dosyalar değişince bir testte 11,5 puan kazanıyor. Çalışma bu katmana bir ad da veriyor. Harness, modelin etrafındaki her şey: prompt'lar, araçlar, bellek, skill'ler ve orkestrasyon.
Dağıtım kanalı da hazır. Anthropic'in resmi Claude Code eklenti dizini GitHub'da 40 bini aşkın yıldıza ulaştı. 18-19 Ekim'de Unity'nin 32 skill'lik resmi eklentisi, Adobe'nin ve stablecoin USDC'nin arkasındaki Circle'ın kendi skill paketleri aynı dizinden kurulabilir halde dolaşıyordu.
Kural katmanı paketlenip satılabilir hale geldiğinde ekibin önüne yeni bir karar geliyor: bu katmanı kendin mi yazacaksın, hazır mı alacaksın?
Altı paket, yan yana
| Paket | Neyi tanımlıyor | Kim yazdı | İlk elden denenebilir mi |
|---|---|---|---|
| Dot Factory | Bir iş akışının tetikleyici, adım, döngü ve çıktılarını tarif eden spec | RedBeardLab (taslak öneri) | Evet: spec ve örnek dosya açık, çalıştırma ortamı yok |
| AI PM OS | 231 PM skill'i, 150'den fazla çerçeve, 11 workflow, 12 inceleme ajanı | George Nurijanian | Kısmen: 99 dolar, deneme yok; örnek skill'ler GitHub'da ücretsiz |
| getdesign.ai | Gerçek sitelerin tasarım dilini ajanın izleyeceği DESIGN.md dosyalarına çeviriyor | Motion Sites | Ücretsiz kayıtla |
| Michigan EECS 498 | Ajan döngüsü, onay katmanı, durma koşulu, eval ve skill tasarımı | Marcus Darden ve ders ekibi | Evet: ders sitesi açık, modeller Ollama ile yerelde |
| Parents Inbox | Okulun veliye yazdığı mesajın kuralları, şablonlar, taslak denetleyici | Veliler (sayfanın beyanı) | Evet: açık erişim, denetleyici tarayıcıda çalışıyor |
| Harness2 | Ajanın prompt, guardrail, bellek ve skill dahil sekiz dosyasını görev sırasında yeniden yazıyor | Google Cloud AI Research (Northwestern ile) | Evet: Apache-2.0; Linux ve Vertex AI gerekiyor |
Satılan yöntem: AI PM OS ve getdesign.ai
AI PM OS, George Nurijanian'ın Claude Code, Codex, Cowork ve Cursor için hazırladığı bir PM çalışma alanı. İçinde 231 skill, 150'den fazla çerçeve, PRD (ürün gereksinim dokümanı) taslağından araştırmaya uzanan 11 rehberli workflow ve bir PRD'yi mühendislik, hukuk, müşteri gibi farklı gözlerden eleştiren 12 inceleme ajanı var. Tek seferlik 99 dolar; deneme sürümü yok, 30 gün iade var.
getdesign.ai aynı işi tasarım tarafında yapıyor: gerçek sitelerin tasarım dilini kodlama ajanının izleyebileceği dosyalara çeviriyor. @viktoroddy'nin 1.700 civarında kaydedilen tasarım kaynakları listesinin ilk satırında duruyor. Arkasındaki Motion Sites, aynı hesabın düzenli olarak tanıttığı hazır prompt sitesini de işletiyor.
İkisinde de paketlenen şey bir kişinin ya da küçük bir ekibin çalışma biçimi. İkisinin de vaadi, sıfırdan başlamaman. Cevap veremedikleri soru ise senin şirketine ait: PRD'yi kim okuyor, hangi kararı hangi toplantıda veriyorsunuz, marka dilin hangi istisnaları taşıyor?
Yazıya dökülen kural: Parents Inbox ve Dot Factory
Parents Inbox seçkinin en az teknolojik örneği. Veliler, okulun gönderdiği mesajların nasıl yazılması gerektiğini kurala dökmüş: yapılacak iş ve son tarih ilk satırda, tarih resimde değil metinde, her duyuru “Acil”, “İşlem gerekli” ya da “Bilgi için” etiketlerinden biriyle. Yanında taslağı bu kurallara göre denetleyen, tarayıcıda çalışan basit bir araç var.
Bir ajana verilecek skill dosyası tam olarak bu kıvamda olmalı: kimin neyi ne zaman okuduğunu bilen birinin yazdığı, kısa ve denetlenebilir kurallar. Parents Inbox bunu ajan olmadan yapıyor; kuralın değeri yazılmış olmasından geliyor.
Dot Factory aynı işi iş akışı düzeyinde yapıyor. Tetikleyiciden adımlara, döngülere ve çıktılara giden akışı tarif eden küçük bir dil öneriyor; ajan bu akışta adımlardan birini çalıştıran bir “runner” (yürütücü). Kendini taslak öneri olarak tanıtıyor ve bilerek çalıştırma ortamı içermiyor. Tarifi yazan sensin, çalıştıran başka bir araç.
Kuralı yazmayı öğreten ve kuralı kendisi yazan: Michigan ve Harness2
Michigan Üniversitesi'nin Applied Agentic Software Engineering dersi önce öğrenciye hazır bir kodlama ajanını kullandırıp hatalarını teşhis ettiriyor, sonra kendi ajan döngüsünü yazdırıyor. Ardından onay katmanı, durma koşulu ve eval (değerlendirme testi) setiyle ajanın ne yaptığını tahmin etmek yerine tanımlamayı öğretiyor; son aşamada ajanın çalıştırabileceği skill'leri tasarlatıyor. Modeller Ollama ile yerelde çalışıyor, API faturası yok.
Harness2 seçkinin itirazını taşıyor. Google Cloud AI Research'ün açık kaynak çerçevesi, ajanın sistem prompt'u, guardrail'leri (sınır kuralları), belleği ve skill'leri dahil sekiz dosyasını her görev sırasında yeniden yazıyor. Yalnızca gözlenen davranışla desteklenen değişiklikleri tutuyor, öğrendiklerini bir EXPERIENCE.md dosyasına not ediyor. Raporlanan kazanç kuruluma ve teste göre çok değişiyor: GLM-5 ile OpenCode'da, ajanın iş görevlerini ölçen WorkBuddy-Bench skoru 64,2'den 75,7'ye çıkıyor; aynı model Codex ile JobBench'te yalnızca 1,2 puan kazanıyor.
Hazır bir kural dosyası bu yüzden ancak başlangıç noktası. Ajanın gerçekte ne yaptığına bakılarak düzeltilmediği sürece bir varsayımlar listesi olarak kalıyor.
Altı paketten yalnızca Harness2, işe yarayıp yaramadığını gösteren bir sonuç yayımlıyor.
Hazır paket mi, kendi kuralın mı
Seçkinin dışından bizim okumamız da aynı yere çıkıyor. Paketlerin çoğu bir kişinin kendi çalışma biçimini dosyaya dökmesi; devredilebilir bir yöntemden çok kişisel bir alışkanlık. 231 skill'in kaçının başka bir ekipte işe yaradığını gösteren bir ölçüm yok. AI PM OS'un sayfasındaki “700'den fazla PM, 4,9/5” puanının nasıl toplandığı yazmıyor. Eklenti dizininin yıldız sayısı ilgiyi gösteriyor; kaç ekibin paketi gerçekten kullandığını göstermiyor.
Hazır paketi alırsan
- İlk gün çalışan bir yapıyla başlarsın
- Ajanın hangi varsayımlarla çalıştığını bilmezsin
- Paketin sahibi güncelledikçe senin kuralın da değişir
Kendin yazarsan
- İlk sürüm eksik kalır, yazması zaman alır
- Her kuralın kimin kafasından çıktığı belli olur
- Yöntemini ilk kez herkesin okuyabileceği biçimde tanımlarsın
Unity, Adobe ve Circle ise kendi ürünleri için skill yazıyor; o ürünü en iyi bilen onlar, bu yüzden paketleri devredilebilir. Senin ekibinin işini anlatan bir paketi ise senden iyi bilen kimse yok.
Bu bir seçki, örneklem değil. Altı örneği 18 Ekim'deki gündem taramamızda yan yana gördük; aynı günün başka paketleri de var. Tablodaki bilgiler paketlerin kendi sayfalarından geliyor, hiçbirini bağımsız olarak denemedik. Harness2'nin sonuçları Google ekibinin kendi raporu. X'te @RoundtableSpace'in paylaştığı “eklenti dizini günler içinde 41 bin yıldız topladı” ifadesi depo geçmişiyle örtüşmüyor; depoda 4.500'ü aşkın commit var, dizin uzun süredir yayında. Kalıp gerçek, paketlerin işe yaradığına dair kanıt henüz yok.
Bizim duruşumuz
Kural katmanı satın alınabilir hale geldiği anda ekibin önünde bir yap-ya-satın-al (build or buy) kararı doğuyor. Biz bu kararı acele vermemekten yanayız, çünkü bizim dahil pek çok ekipte ajan, kimsenin yazmadığı kurallarla çalışmaya başladı. Kuralı kendin yazmanın kazancı ajanla sınırlı kalmıyor: yöntemini ilk kez herkesin okuyabileceği hale getiriyorsun.
Yazılmamış kuralın yap-ya-satın-al kararı olmaz.
Brick'te kendi içerik akışımızı skill dosyalarıyla yürütüyoruz. En çok işe yarayan satırlar hiçbir hazır pakette yoktu: hangi yazının hangi imzayla çıktığı, hangi noktalamayı kullanmadığımız, hangi kaynağı ikinci elden almadığımız. Hepsi bir hatadan sonra yazıldı ve hepsinin bir sahibi var.
Ajanının bugün hangi yazılı kurala göre çalıştığını tek sayfaya dök: sistem prompt'u, CLAUDE.md ya da AGENTS.md, ekipte elden ele dolaşan talimatlar. Her satırın yanına o kuralın kimin kafasından çıktığını yaz. Sahibi olmayan satırlar ve sayfada olmayan ama herkesin bildiği kurallar, yazmaya başlayacağın yer. Pazar yerinden paket indirmeyi bu sayfadan sonraya bırak.
Senin ekibinde ajanın uyduğu kuralların kaçı bir dosyada, kaçı bir kişinin kafasında duruyor? 🧱
