6.8 Üretim Çok Ajanı — İçerik Özet Boru Hattı¶

Kim için: 🟢 başlangıç 🔵 iş 🟣 kişisel

⏱️ Süre: ~45 dakika

📋 Önkoşul: Bölüm 6'nın 6.1-6.7 hepsi bitmiş — ajan / araç / MCP / çok ajan / SDK karar refleksi oturmuş; 4.8 HBV imza sayfası okunmuş (bu sayfa HBV ile **CTO simetrisi** kurar)

🎯 Çıktı: Çalışır durumda bir **çok ajanlı içerik boru hattının** tam anatomisi — neden bu desen, neden bu SDK, neden heterojen model seçimi; klonlayıp kendi varyantını 1-2 saatte yayına alabiliyorsun. Bölüm 6 boyunca öğrendiğin 7 sayfanın **tek bir gerçek projede** sentezi.

Yabancı kelime mi gördün?

Bu sayfadaki kalın teknik terimler (orkestratör / orchestrator, değerlendirici-iyileştirici / evaluator-optimizer, semafor / semaphore gibi) ilk geçişte hemen yanında veya altında Türkçe açıklanır.

Tam çalışır referans kod — hazır

Bu sayfada anlatılan bütün kod platformun repo'sunda: examples/icerik-ozet-agent/. MIT lisans, 9/9 test geçen, ruff temiz, yaklaşık 900 satır. git clone + .env'e Anthropic key gir + uv run python pipeline.py → ilk raporun hazır.

Neden bu sayfa¶

Bölüm 6 boyunca 7 sayfada teori kurduk: agent ne, tool calling nasıl, MCP protokolü, MCP server yazımı, multi-agent pattern'leri, Claude Agent SDK, LangChain/LangGraph. Güzel. Ama AI Engineer mülakatlarında tek ayırt edici soru: "Gerçek bir agent sistemi kurdun mu?" Bu sayfa o sorunun cevabını veriyor — Türkçe AI haberleri günlük özet pipeline'ı, 4 agent modülü, orchestrator-workers + evaluator-optimizer + heterojen model, tam çalışır hâlde.

İkincisi: 4.8 (HBV Production RAG) Bölüm 4'ün imza sayfasıydı — deterministic workflow örneği (6.1'deki 5/5 workflow sinyali, state machine, düşük maliyet). Bu sayfa simetrisi — aynı CTO disipliniyle multi-agent + kreatif üretim tarafı. İkisi birlikte okunduğunda "görev → pattern eşleştirmesi" refleksi somutlaşıyor: HBV = workflow doğru; içerik özetleme = agent doğru. Yanlış pattern seçimi en pahalı hata — bu iki sayfa karar matrisinin iki ucunu gösteriyor.

Üçüncüsü: Bu sayfanın referans kodu (examples/icerik-ozet-agent/) sadece anlatım değil, öğrencinin portföy tohumu. AI Engineer başvurusunda "MCP server yazdım" (6.4 çıktısı) + "üç SDK karşılaştırdım" (6.7 çıktısı) + "multi-agent pipeline ürettim" (bu sayfa çıktısı) üçlüsü — ilk 6 aylık AI Engineer rolü için güçlü bir portföy başlangıcı.

Görev tanımı — "içerik özet pipeline" nedir¶

Gerçekçi bir iş senaryosu: bir blog sahibi / topluluk yöneticisi / araştırmacı, her sabah Türkçe AI haberlerinin 1 sayfalık özetini istiyor. 10–20 başlık, her biri 2–3 cümlelik Türkçe özet, kalite puanı, kaynak linki. Manuel iş: 45 dk. Agent iş: 1 dk (paralel) + $0.07.

Bu görev multi-agent gerektiriyor mu? Bölüm 6.1'deki 5-sinyal kontrolü:

Sinyal	Durum	Gerekçe
Görev paralelleştirilebilir?	✅	Her başlık bağımsız özetlenebilir
Tek agent context'i şişiyor?	🟡 Kısmen	20 başlık × 500 token = 10k, tek agent kaldırır
Rol ayrımı anlamlı?	✅	Yazar (kreatif) + Evaluator (eleştirel) farklı zihinsel iş
Kalite kritik, ikinci göz gerekli?	✅	Yazar kendini puanlayamaz → evaluator-optimizer
Maliyet profili farklı?	✅	Yazar Sonnet, Evaluator Haiku — %38 tasarruf

⅘ sinyal aktif → multi-agent doğru seçim. HBV chatbot'u (4.8) ile zıtlık: HBV'de 5/5 workflow sinyali (state machine, sabit adım, ucuz LLM yeter) → deterministic workflow doğruydu.

Bu sayfanın ekosistemi — 4 modül + DB + orchestrator¶

🗺️ Ekosistem — içerik özet pipeline mimarisi

flowchart LR
    CLI["🎯 pipeline.py\norchestrator"]
    RADAR["🔍 radar.py\nRSS tarayıcı"]
    YAZ["✍️ yazar.py\nSonnet 4.6"]
    EVAL["✅ evaluator.py\nHaiku 4.5\n+ structured output"]
    PUB["📤 publisher.py\nmarkdown + email"]
    DB[("💾 taslaklar.db\nSQLite")]
    RPT["📄 reports/\nYYYY-MM-DD.md"]

    CLI --> RADAR
    RADAR -->|"Haber[]"| CLI
    CLI -->|"asyncio.gather\n+ Semaphore(5)"| YAZ
    YAZ -->|"Ozet[]"| CLI
    CLI -->|"asyncio.gather\n+ Semaphore(5)"| EVAL
    EVAL -->|"Puan[]\n(tool_use JSON)"| CLI
    CLI -->|"eşik ≥ 6.5"| PUB
    PUB --> RPT
    CLI -->|"tümü + flag"| DB

    classDef orch fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,color:#111
    classDef agent fill:#fef3c7,stroke:#ca8a04,color:#111
    classDef out fill:#fef3c7,stroke:#ca8a04,color:#111
    classDef data fill:#fed7aa,stroke:#ea580c,color:#111
    class CLI orch
    class RADAR,YAZ,EVAL,PUB agent
    class RPT out
    class DB data

Düğüm	Ne yapıyor	Neden burada
🎯 pipeline.py	Orkestratör — 4 ajanı sıralı + paralel tetikler, DB'ye yazar	6.5 "orkestratör kendisi iş yapmaz, dağıtıcıdır" ilkesi
🔍 radar.py	`feedparser` + `httpx` ile RSS akışlarını tarar, anahtar kelime süzgeci	Ücretsiz, deterministik, LLM gereksiz
✍️ yazar.py	Her haber için paralel Claude Sonnet 4.6 çağrısı, 2-3 cümle özet	Kreatif iş; Haiku yetersiz, Opus aşırı — Sonnet dengeyi tutar
✅ evaluator.py	Her özeti Claude Haiku 4.5 ile 3 kritere göre puanlar (`tool_choice="tool"`)	Eleştirel iş Haiku'ya sığar; yapılandırılmış çıktı ile JSON garantili
📤 publisher.py	Eşik üstü özetleri markdown dosyaya yazar + isteğe bağlı e-posta	Dosya + SMTP — dış bağımlılık az
💾 taslaklar.db	SQLite — her tur tüm taslak + puan + `yayinlandi` bayrağı	Gelecek geri bildirim döngüsü için hazır (şu an boş `geri_bildirim` tablosu)
📄 reports/	`YYYY-MM-DD.md` — günlük markdown rapor, maliyet alt bilgisi	İnsan için kanıt çıktısı

SDK ve pattern kararları — CTO notu¶

Karar 1: Ham `anthropic` SDK¶

Bölüm 6.7'deki üç-SDK karar matrisini uyguladık:

Boyut	Bu projedeki karşılığı
Otonom iş (CI/CD, cron, IDE)?	❌ Scheduled cron olabilir ama file/bash/web yok
Provider-agnostic?	❌ Claude'a spesifik, başka LLM planlanmıyor
HITL + durable execution?	❌ Kısa tur, 1 dk, hata olursa yeniden çalıştır
Her token görünür olsun?	✅ Maliyet şeffaflığı birinci sıra
Sonuç	Ham `anthropic` SDK

claude-agent-sdk = dosya/bash gereken otonom iş için doğru (bu proje değil). LangChain/LangGraph = provider-agnostic + durable gerektiğinde (bu proje değil). Ham SDK = her token kontrolü + minimum overhead.

Karar 2: Heterojen model (maliyet %38 düşer)¶

6.5'teki "heterojen model" ilkesi — her görev için doğru model:

Agent	Model	Fiyat (1M token)	Gerekçe
Yazar	`claude-sonnet-4-6`	$3 in / $15 out	Kreatif Türkçe üretim → kalite kritik
Evaluator	`claude-haiku-4-5`	$1 in / $5 out	Kalıplı puanlama → ucuz model yeter

Günde 20 başlık varsayımıyla:

Yazar (Sonnet): ~$0.075/gün → **$2.25/ay**
Evaluator (Haiku): ~$0.011/gün → **$0.33/ay**
Toplam: ~$2.60/ay

İki agent da Sonnet olsaydı ~$4.20/ay. %38 tasarruf, kalite düşmeden. Bu seçim ölçek büyüdükçe (günde 100+ başlık) büyür: aylık fark $10–20'ye çıkar.

Karar 3: Orchestrator-workers + Evaluator-optimizer hibrit¶

6.5'teki iki pattern'i birleştirdik:

Orchestrator-workers: pipeline.py ana agent; yazar + evaluator subagent gibi çalışıyor, her biri kendi kimliğiyle (system prompt), paralel çalışıyor (asyncio.gather).
Evaluator-optimizer: Yazar üretir → evaluator puanlar → publisher eşik filtresiyle seçer. Yazar kendini puanlamaz — ikinci göz kuralı.

Karar 4: Structured output — `tool_choice="tool"`¶

Evaluator'ın çıktısı JSON olmalı (puan alanları + açıklama). 6.2'deki tool_choice="tool" deseniyle Claude'u tool çağırmaya zorluyoruz → garanti JSON:

PUANLAMA_TOOL = {
    "name": "ozeti_puanla",
    "description": "Verilen özeti 3 kritere göre 0-10 arası puanla.",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "teknik_dogruluk": {"type": "integer", "minimum": 0, "maximum": 10},
            "turkce_kalitesi": {"type": "integer", "minimum": 0, "maximum": 10},
            "ozet_netligi":    {"type": "integer", "minimum": 0, "maximum": 10},
            "aciklama":        {"type": "string"},
        },
        "required": ["teknik_dogruluk", "turkce_kalitesi", "ozet_netligi", "aciklama"],
    },
}

resp = await client.messages.create(
    model="claude-haiku-4-5",
    tools=[PUANLAMA_TOOL],
    tool_choice={"type": "tool", "name": "ozeti_puanla"},  # ← ZORUNLU çağrı
    ...
)

Hiçbir regex parse, hiçbir "JSON ayrıştırma başarısız" hatası. tool_block.input direkt dict.

Karar 5: `asyncio.Semaphore` — istek sınırı (rate limit) koruması¶

20 başlık paralel Claude çağrısı = 20 eşzamanlı HTTP bağlantısı. Anthropic'in dakikalık istek sınırı (RPM) hesabın katmanına göre değişir (Tier 1 yaklaşık 50 RPM; daha yüksek katmanlarda artar — güncel değer için Anthropic rate limits sayfasına bak). Sınır aşılırsa pipeline yarıda kalır.

Çözüm:

_CONCURRENCY = int(os.environ.get("MAX_CONCURRENCY", "5"))

async def puanla_toplu(ozetler):
    client = anthropic.AsyncAnthropic()
    sem = asyncio.Semaphore(_CONCURRENCY)
    tasks = [puanla_tek(client, o, semaphore=sem) for o in ozetler]
    return await asyncio.gather(*tasks)

Aynı anda en fazla 5 çağrı açık. 20 başlık → 4 batch × ~2 sn = 8 sn toplam. Rate limit'ten güvende.

Dosya dosya anatomi¶

`pipeline.py` — orchestrator (150 satır)¶

Görevi: SCRIPT_DIR ile dizin bağımsız, logging ile izlenebilir, dataclass bayrakları ile DB şeffaf, try/finally ile kaynak güvenli.

Dikkat edilen CTO noktaları:

SCRIPT_DIR = Path(__file__).resolve().parent — nereden çağrılırsa çağrılsın DB + schema + reports yolları tutarlı
db_kaydet → executemany ile tek batch insert (N çağrı değil)
Puan.yayinlandi bool flag → id() in set hilesi yok (test edilemez idi)
Her agent logging.info ile metrik basar, son satır [maliyet] toplam: $X.XXXX
argparse → --dry-run, --esik, --show-last, --son-saat — şeffaf CLI

`agents/radar.py` — RSS toplayıcı (125 satır)¶

Görevi: LLM gerektirmeyen kısım. Üç default Türkçe teknoloji RSS + anahtar kelime filtresi + 24 saat eşiği. Öğrenci kendi kaynak listesini genişletir.

CTO noktası: Radar'a LLM eklemek cazip geliyor ("Claude başlığı sınıflandırsın") ama yanlış. Deterministic iş deterministic araçla yapılır — Bölüm 6.1'in temel dersi. 100 başlık × LLM sınıflandırma = $0.50 gereksiz harcama, saniye gecikme, halüsinasyon riski. any(k in baslik.lower() for k in KEYWORDS) saniye altı, sıfır maliyet.

Opsiyonel firecrawl_derinlemesine(url) fonksiyonu var — sadece tek başlığın tam metnini çekmek için (API key varsa). Default OFF; çoğu kullanıcının ihtiyacı yok.

`agents/yazar.py` — özet üretici (95 satır)¶

Görevi: Tek başlık için 2–3 cümle Türkçe özet. System prompt'ta negatif kısıtlar öne çıkar ("terim uydurma, çeviri tadı verme, emoji yok") — bu 6.2'deki "muğlak description = yanlış tool seçimi" refleksinin system prompt versiyonu.

SYSTEM_PROMPT = """Sen bir Türkçe AI haber özetçisin. Görevin:

- Verilen başlığı 2-3 cümlelik Türkçe özete çevir
- Teknik doğrulukta ödün verme, terim uydurma
- Türkçesi doğal olsun, çeviri tadı verme
- Başlığı tekrarlama; ek bilgi / bağlam / çıkarım ekle
- Emoji, slogan, abartı yok

Formatın: SADECE özet metin. Başlık, madde işareti, meta açıklama YOK.
"""

maliyet_usd property — her Ozet kendi fiyatını hesaplıyor. Rapor footer'ı bu property'leri toplar.

`agents/evaluator.py` — kalite puanlayıcı (155 satır)¶

Görevi: PUANLAMA_TOOL + tool_choice="tool" ile garanti JSON. Üç puan (teknik doğruluk, Türkçe kalitesi, özet netliği) + açıklama. Tool çağrısı başarısız olursa 5/5/5 nötr puan — eşik 6.5 → eşik geçmez → yayınlanmaz. Fail-safe.

if tool_block is None:
    log.warning("[evaluator] tool_use yok: %s", ozet.haber.baslik[:60])
    return Puan(..., teknik_dogruluk=5, turkce_kalitesi=5, ozet_netligi=5,
                aciklama="Puanlama başarısız, varsayılan nötr puan.")

`agents/publisher.py` — markdown + email (150 satır)¶

Görevi: Eşik filtresi + Puan.yayinlandi=True flag set + markdown üret + opsiyonel SMTP. Rapor sonuna maliyet footer'ı yapıştırır:

_Toplam 12 özet üretildi, 9 tanesi eşik üstü._
_Maliyet: $0.0666 · 6,143 in + 2,891 out token._

Bu satır Claude Agent SDK'nın ResultMessage.total_cost_usd mantığının manuel versiyonu — şeffaflık birinci sıra.

`db/schema.sql` — 2 tablo¶

taslaklar: id, tarih, başlık, link, özet, 3 puan, ortalama, model, token, yayinlandi flag. geri_bildirim: id, taslak_id, tepki, ek_not, tarih — şu an boş. Feedback loop genişletme için hazır.

3 index (tarih, yayın, ortalama) — sorgu performansı. --show-last ve gelecek dashboard için temel.

`tests/test_pipeline.py` — 9 birim test¶

unittest.mock ile gerçek API çağrısı yapılmıyor — CI deterministic. Test kapsamı:

Radar: KEYWORDS listesi + Haber dataclass alanları
Yazar: mock API → Ozet doğru parse, maliyet hesabı doğru, Haiku < Sonnet
Evaluator: mock tool_use → Puan doğru parse; tool_use yoksa nötr 5/5/5
Publisher: eşik filtresi + yayinlandi flag + boş liste

9/9 PASSED, 0.39s. Ruff: All checks passed.

Maliyet hesabı gerçeği¶

Günde 20 başlık, yılda 365 gün:

Kalem	Tutar
Yazar (Sonnet 4.6)	$0.075/gün × 365 = $27.38/yıl
Evaluator (Haiku 4.5)	$0.011/gün × 365 = $4.00/yıl
Toplam LLM maliyeti	$31.38/yıl
VPS (SMTP + cron)	Zaten mevcut (0 ek maliyet)
Domain (opsiyonel)	0 (markdown repo'ya yazılırsa)
Yıllık toplam	~$31 (bir Netflix Basic aboneliği)

45 dakikalık manuel işi 1 dakikaya indiren bir agent, yılda 274 saat kazandırır. $31 = 7 saniye/saat maliyet — iş başarılı olduğu sürece 100x+ ROI.

4.8 HBV vs 6.8 İçerik Özet — CTO simetrisi¶

Bölüm 4 ve Bölüm 6 imza sayfaları birlikte okunduğunda AI agent tasarımının özü çıkar:

Boyut	4.8 HBV Production RAG	6.8 İçerik Özet Pipeline
Görev tipi	Deterministic (bağış bilgisi → cevap)	Kreatif (haber → Türkçe özet)
Pattern	Workflow (state machine, 5 durum)	Multi-agent (orchestrator + evaluator)
6.1 sinyal	5/5 workflow	⅘ agent
Pattern karşılığı	6.1 "workflow yeterli"	6.5 "orchestrator-workers + evaluator-optimizer"
LLM	Haiku (ucuz, dar, kalıplı)	Sonnet + Haiku heterojen (6.5)
SDK	Ham `anthropic` + FastAPI	Ham `anthropic` + asyncio
Paralellik	Sıralı (her mesaj tek tur)	Paralel (20 başlık aynı anda)
Başarı kriteri	Bağış tamam olsun (deterministic)	Günlük rapor çıksın, eşik üstü seçilsin
Tek özet/mesaj maliyeti	<$0.001	~$0.003
Ortak ders	Pattern → görev eşleştirmesi BAŞARI için zorunlu	Heterojen model + evaluator-optimizer = maliyet + kalite

Tek cümle CTO çıkarımı: Doğru pattern seçimi doğru görev için hayat kurtarır; yanlış pattern en pahalı hatadır. HBV'ye multi-agent demek para yakmak; içerik özete workflow demek kaliteyi zorlamak. 5-sinyal kontrolü (6.1) pazarlıksız.

Kurulum — 5 dakika¶

git clone https://github.com/KemalG-u/muhendisal-platform
cd muhendisal-platform/examples/icerik-ozet-agent

# uv yoksa: https://docs.astral.sh/uv/#installation
uv sync --extra dev

cp .env.example .env
# .env içine ANTHROPIC_API_KEY yaz

Koştur:

uv run python pipeline.py --dry-run   # konsola bas, dosya/DB yok
uv run python pipeline.py             # tam tur + rapor + DB
uv run pytest                         # 9 test
uv run ruff check                     # lint

Tipik ilk çıktı:

[radar] 12 başlık bulundu
[yazar] 12 özet — 3847 token, $0.058
[evaluator] ortalama 7.3/10, $0.009
[publisher] 9 özet rapora: reports/2026-04-22.md
[maliyet] $0.067

1 dolar harcamadan 15+ rapor. Öğrencinin Bölüm 6 portföy çıktısı burada biter.

Tuzaklar — CTO uyarıları¶

Tuzak	Sonuç	Bu projede çözüm
Orkestratöre "ekstra iş" yaptırmak	Kimlik kayması (6.5)	`pipeline.py` yalnız devretme + DB; özetleme/puanlama alt ajanın işi
Radar'a LLM sokmak	Günlük dolar patlar, saniyeler boşa gider	`radar.py` saf Python; anahtar kelime süzgeci yeter
Sınırsız paralellik	İstek sınırı patlar	`asyncio.Semaphore(MAX_CONCURRENCY=5)` varsayılan
JSON ayrıştırma regex ile	Kırılgan, kenar durum hatası	`tool_choice="tool"` + `tool_block.input` — kesin
Heterojen modeli atlamak	2 katı maliyet	Sonnet (kreatif) + Haiku (kalıplı) = %38 tasarruf
Maliyet görünmez	Ay sonu sürprizi	Her ajan `usage` günlüğe yazar; publisher rapor alt bilgisine ekler
`id()` in set (test edilemez)	"Bu kayıt yayınlandı mı?" belirsiz	`Puan.yayinlandi: bool` dataclass alanı — tek doğru kaynak
Çalışma dizinine bağımlı yollar	Başka yerden çağrılınca patlar	`SCRIPT_DIR = Path(__file__).resolve().parent`
Üretimde `print()` log	grep/journalctl zor	`logging` modülü + seviyeler
Kuru çalışma (dry-run) yok	Yayına girmeden deneyemezsin	`--dry-run` bayrağı varsayılan güvenli iş akışı

Tipik üretim çok ajan hataları — şu durum şu çözüm

Hata	Sebep	Çözüm
"RateLimitError" pipeline ortasında	Eşzamanlılık çok yüksek	`MAX_CONCURRENCY` düşür (3-5); üstel geri çekilme (exponential backoff) ekle
Tüm özetler aynı kalitede (puan ~7)	Evaluator çok cömert	Puanlama promptuna "10 mükemmel, 7 ortalama, 4 yetersiz" örnek ekle
Maliyet beklenenin 3 katı	`max_tokens` set edilmemiş, model uzun cevap üretiyor	Yazarda `max_tokens=300`, evaluator'da `max_tokens=200`
DB locked hatası	SQLite paralel yazma kilidi	`WAL` modu aç: `PRAGMA journal_mode=WAL`
RSS feed boş geliyor	User-Agent bloke ediliyor	`httpx.AsyncClient(headers={"User-Agent":"icerik-ozet-bot/1.0"})`
E-posta gönderme başarısız	SMTP TLS / port yanlış	Gmail App Password + port 587 + STARTTLS; `smtplib.SMTP_SSL` port 465 alternatif

📖 Anthropic bu projeyi nasıl değerlendirir — öz

Anthropic'in Building Effective Agents (2024 Aralık, hâlâ canonical) makalesinde üç temel prensip var — bu projede somutlaşıyor:

1. Simple first. Orchestrator-workers + evaluator-optimizer pattern'i iki temel yapı taşı üstünde kurulu; LangChain/LangGraph/CrewAI karmaşası yok. Ham anthropic SDK + asyncio + Semaphore — 3 bağımlılık. Debug transparan: her agent ayrı dosya, ayrı loglar.

2. Composability over framework. 4 modül (radar, yazar, evaluator, publisher) tek tek test edilebilir + tek tek değiştirilebilir. Yazar'ı GPT'ye çevirmek messages.create yerine openai.chat.completions.create — 5 satır iş. LangChain'deki create_agent(model="openai:gpt-5") tek satır ama bu proje özellikle çerçevesiz — öğrenci pattern'i görsün, framework arkasına saklanmasın.

3. Observability birinci sıra. Her çağrının input_tokens + output_tokens + maliyet_usd kaydı; rapor dosyasının sonunda toplam maliyet. Bu prod multi-agent için pazarlıksız — Bölüm 6.5'teki "Her subagent çağrısında usage logla" kuralının uygulanışı.

Teknik detay — isteyene (genişletme + deploy + ölçeklenme)

Feedback loop kurmak. geri_bildirim tablosu şu an boş. Publisher'dan email ile rapor gidiyorsa, her rapor link'inin yanına "bu özet iyiydi / ortaydı / kötüydü" reply-to-email linki koyabilirsin. Basit SMTP webhook'u → SQLite insert. 1 haftalık veriden sonra evaluator'ın sistem prompt'unu otomatik güncelle (en sık red edilen örnekleri ekle). Bu evaluator-optimizer kapalı döngü.

Headless deploy — GitHub Actions.

# .github/workflows/daily.yml
on:
  schedule:
    - cron: '0 6 * * *'   # her gün UTC 06:00
jobs:
  ozet:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: astral-sh/setup-uv@v3
      - run: uv sync
      - run: uv run python pipeline.py
        env:
          ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
      - uses: actions/upload-artifact@v4
        with:
          name: rapor
          path: reports/

GitHub Actions Free plan = 2000 dk/ay; bu pipeline ~2 dk/tur → günlük otomasyon ücretsiz.

Ölçeklenme. 20 başlık → 200 başlık için 3 değişiklik: 1. MAX_CONCURRENCY → 10 (yüksek tier key + Anthropic rate limit > 100 req/min) 2. radar.py → 3 feed değil 20 feed 3. DB'ye UNIQUE(link) constraint — dup başlık tekrar özetlenmesin

MCP server'a çevirmek. 6.4'teki FastMCP ile radar + publisher bağımsız MCP server'ları yaparsan, Claude Desktop'tan manuel da çağırabilirsin: "son haberleri al, özetini çıkart, masaüstümdeki rapor.md'ye yaz." Bu Bölüm 6'nın 5-katman mimarisinde (MCP → Skills → Agent) katmanlı kullanımdır.

LangGraph'a geçmek ne zaman değer. Üç sinyal: (a) uzun süreli kullanıcı oturumu (bu proje yok), (b) multi-provider deneme (bu proje planlamıyor), © HITL onay adımı (bu proje publisher eşik ile otomatik). Yok. LangGraph eklemek bu projeye 3× soyutlama getirir, 0× değer. 6.7'deki "framework-first yanlış" kuralı.

Kaynak: Anthropic — Building Effective Agents (referans metin, Aralık 2024). Pekiştirme: Anthropic Academy — Introduction to Subagents (ücretsiz + sertifikalı). Kod referansı: anthropics/claude-cookbooks — agents klasörü. Fiyat doğrulama: platform.claude.com — Pricing.

📦 Bu sayfayı bitirdiğini nasıl kanıtlarsın¶

1. 📝 Refleksiyon yazısı — 5 dakika¶

"Klonladığım repo: examples/icerik-ozet-agent/. ANTHROPIC_API_KEY ekledim ve uv run python pipeline.py --dry-run koştum. Çıktıdan en ilginç bulduğum 3 özet: [...]. En yüksek puanı alan özetin skoru: [...]; en düşük puanın aldığı özetin skoru: [...]. Bana göre değiştireceğim 3 şey: [...]. Kendi projemde agent seçerken 6.1'deki 5-sinyal kontrolü: [...]."

Kaydet: muhendisal-notlarim/bolum-6/08-production/refleksiyon.txt

2. 📸 İlk rapor ekran görüntüsü — 5 dakika¶

Neyin görüntüsü: reports/YYYY-MM-DD.md dosyanın ilk 3 bölümü + maliyet footer satırı. "Bugün ne üretti, kaça mal oldu" kanıtı.

Kaydet: muhendisal-notlarim/bolum-6/08-production/ilk-rapor.png

3. 💻 Kendi varyantın + GitHub — 1 hafta¶

Bu bölümün en değerli portföy çıktısı. Aşağıdaki 3 değişikliği yap, repo'yu fork'la, kendi adına push'la:

Kaynak listesini kendi alanına uyarla — RSS feed'leri ile ilgi alanın (finans / spor / teknoloji / sağlık)
4. agent ekle — twitter_paylas.py veya rss_publish.py veya discord_bot.py — kendi yayın kanalın
Feedback loop kur — publisher'a "beğen/geç" linki + SQLite geri_bildirim doldur + 1 haftalık veriden yazar'ın system prompt'u güncelle

README'de 3 şeyi yaz: (a) hangi alan, neden, (b) kendi eklediğin 4. agent'ın 1 paragraflık CTO notu, © 7 günlük kullanımdan öğrendiğin — hangi format işe yaradı, hangisi yaramadı.

Repo linkini kaydet: muhendisal-notlarim/bolum-6/08-production/fork-repo.txt

Bu fork AI Engineer başvurularında gösterebileceğin somut eser — mülakatta "3 farklı agent patteri kullanan, heterojen model maliyet optimizasyonlu, test edilmiş, deploy edilebilir bir pipeline kurdum."

🔗 Birlikte okuma — neden ne oldu

**A → B:** Bölüm 6 boyunca 7 sayfa teori kurduk; AI Engineer mülakatlarında ayırt edici soru 'gerçek bir agent sistemi kurdun mu' — bu sayfa o sorunun cevabı. Bu yüzden **pratik kanıt teoriden değerli.**
**B → C:** Görev tanımı (içerik özet pipeline) 6.1'deki 5-sinyal kontrolünde 4/5 agent — multi-agent doğru seçim. 4.8 HBV (5/5 workflow) ile simetri. Bu yüzden **doğru pattern seçildi.**
**C → D:** 5 CTO kararı — ham SDK, heterojen model, orchestrator-workers + evaluator-optimizer hibrit, structured output, Semaphore rate limit — her biri Bölüm 6'nın bir sayfasının karşılığı. Bu yüzden **teori pratikte görünür olur.**
**D → E:** 4 modül anatomisi — radar (deterministic, LLM yok), yazar (Sonnet), evaluator (Haiku + tool_choice), publisher (dosya + SMTP). Bu yüzden **modül ayrımı sorumluluk netler.**
**E → F:** Maliyet hesabı: $2.60/ay, %38 heterojen-model tasarrufu. 45 dk manuel iş → 1 dk agent iş, $31/yıl. Bu yüzden **rakamlar karar verdirir.**
**F → G:** HBV vs içerik özet CTO simetrisi — doğru pattern seçimi hayat kurtarır, yanlış pattern en pahalı hata. Bu yüzden **pattern bilgisi mühendislik değeri.**
**G → H:** `git clone + uv sync + .env + uv run pipeline.py` → 5 dakikada çalışan sistem + 9 test + ruff temiz = öğrencinin fork'layıp **kendi varyantını deploy edeceği portföy tohumu.** Bu yüzden **tekrar üretebilirlik portföy kanıtı.**

Sonuç: Bölüm 6'nın sentezi ve kapanışı — ham anthropic SDK + orchestrator-workers + evaluator-optimizer + heterojen model + structured output + rate limit koruması + maliyet şeffaflığı hepsi tek projede. 4.8 HBV (workflow) + 6.8 bu proje (multi-agent) birlikte pattern-görev eşleştirmesi refleksini kapatıyor. Artık gerçek bir iş senaryosunda "hangi pattern, hangi SDK, hangi model" sorusu karar matrisiyle cevaplanıyor. Bir sonraki adım — Bölüm 9 Deploy + Portföy — üç portföy projesini (bu + 6.4 MCP server + 4.8 HBV alternatifi) production'a çıkarıp kamuya açık hâle getirmek.

➡️ Sonraki adım

Bölüm 6 bitti. 9/9 alt sayfa + 1 çalışan referans proje. Bir sonraki bölüm:

Bölüm 9 — Deployment ve Portföy → — VPS seçimi, Docker, systemd, GitHub Actions CI, domain + HTTPS, 3 portföy projesi canlıya. Bu bölümün referans projesini (examples/icerik-ozet-agent/) production'a götüreceğiz.

← 6.7 LangChain Agents | Bölüm 6 girişi | Ana sayfa

Pekiştirme: Bu proje bir portföy tohumudur. Fork'la, kendi alanına uyarla, 1 hafta kullan, öğrendiklerini README'ye yaz. Bölüm 9'a başlarken bu fork elinde olsun — deploy edeceğimiz ilk proje bu olacak.

MühendisAl Platform — Sözlük (Glossary)¶

¶

Bu dosya pre_build.py hook'u tarafından her sayfaya otomatik eklenir.¶

Markdown `abbr` extension bu tanımları alıp terimin her geçtiği yerde¶

HTML `<abbr title="...">` sarımı yapar → MkDocs Material tooltip gösterir.¶

¶

DİKKAT: abbr case-sensitive. "Agent" tanımı "agent" kelimesini sarmaz.¶

Bu yüzden hem büyük hem küçük harf varyantları ayrı tanımlanır.¶

¶

Yeni terim eklerken: *[TERIM]: Açıklama — tek satır, 160 karakterden kısa¶

Terimler alfabetik (büyük harf), hemen altında küçük harf varyantı.¶

Kalem	Tutar
Yazar (Sonnet 4.6)	\(0.075/gün × 365 = \)27.38/yıl
Evaluator (Haiku 4.5)	\(0.011/gün × 365 = \)4.00/yıl
Toplam LLM maliyeti	$31.38/yıl
VPS (SMTP + cron)	Zaten mevcut (0 ek maliyet)
Domain (opsiyonel)	0 (markdown repo'ya yazılırsa)
Yıllık toplam	~$31 (bir Netflix Basic aboneliği)