Hayrettin Tüzel

Founder @ · Gamification design for products, not just widgets · Ex-Algolia, Internetstores

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

@burakcankaya07 Çok tehlikeli duruyor ürktüm

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

O kadar tembellendik ki LLM'ler çoğu zaman yeterince bağlam vermediğiniz için hata yapıyor ve çoğu zaman 2-3 cümle yazmaya bile üşeniyoruz...

Su uygulamanın ne kadar harika bir şey olduğunu daha önce de söylemiştim

Toplam 52 günde 50K kelime konuşmuşum. 8 saate yakın tasarruf!

Sadece 5 gün şans verin, kullandığınız modelin nasıl verimli hale geldiğine şaşacaksınız.

1 Aylık ücretsiz kullanmak için link: https://t.co/bpGIuqavFc

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

@ertem_emre Neyin şokunu yaşamışlar teleferik için 200 franka yakın bir para alıyorlar alplerin zirvesine çıkmak için.

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

@fkadev Verdiğimiz feedbackler işe yaramış :)

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

The hardest part of learning a language is not grammar.

It is opening your mouth and speaking.

Speaking Club starts with a 2-minute voice conversation to understand your level, goals, and speaking style. Then, you practice with six distinct AI characters, each designed to help you improve in a different way.

- Leo asks questions instead of constantly correcting you.
- Mila helps you understand the rule, not just memorize the answer.
- Zoe lets you finish speaking without interrupting your flow, then explains your mistakes afterward.

And every sentence you get wrong becomes the foundation for your next personalized exercise. 12 languages.

Join the waiting list, choose your platform, and be among the first to know. We may have a few surprises waiting for you too.

👉 https://t.co/gn5rz5LNPV

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

Şu anki fiyatlarla hiçbir ürün çıkaramazsınız. İnanılmaz pahalı. Uzak durun bunlardan gercekligine aldanmayin :)

[Bland @usebland]

Today, we’re launching Bland Speech v3 - The world's first Human Speech Engine.

In @designarena’s Audio Realism benchmark, Speech v3 is the top model, outranking Elevenlabs, Grok, Cartesia, and OpenAI.

Trained on over 100 million real, human conversations: businesses, developers, and creators can now create any audio they can imagine.

To showcase this, we used 5 seconds of old footage to help James, a 49 year old father who recently suffered a stroke, get his voice back.

Try it for free at https://t.co/lr96zcKLbq

Full length documentary below🧵

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

@pierreeliottlal I am using gojiberry for almost 3 months for with 2 sifferent accounts. If you are open for feedback I can give. But simply, you need to refund my money, your product is far away from real work

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

Belki fark etmişsinizdir, bir süredir Twitter'da çok aktif değilim. Bu zamanı ürün geliştirmeye, Flalingo'yu sadece Türkiye'nin değil, dünyanın en iyi dil eğitim platformlarından biri haline getirmeye çalışarak geçirdim.

Bugün de bu süreçte neler yaptığımızı ve hangi problemleri çözmeye odaklandığımızı kısa kısa paylaşmak istiyorum.

HER ŞEY DOĞRU ÖĞRETMENİ TANIMAKLA BAŞLIYOR

Son dönemde en çok üzerinde durduğumuz alanlardan biri öğretmenlerin Flalingo’ya katılım yolculuğu oldu.

Buradaki amacımız daha uzun bir başvuru formu hazırlamak değil. Bir öğretmeni yalnızca diploması, sertifikası veya toplam deneyim yılı üzerinden değerlendirmek istemiyoruz.

Asıl anlamaya çalıştığımız şey şu:

Bu öğretmen hangi öğrenci gruplarında güçlü? Çocuklarla çalışırken nasıl bir yaklaşım benimsiyor? Bir öğrenci sürekli aynı hatayı yaptığında nasıl müdahale ediyor? Motivasyonu düşen bir öğrenciyi derse nasıl geri kazandırıyor? Sınav hazırlığı, iş İngilizcesi veya günlük konuşma gibi farklı hedeflere ne kadar hazır?

Bu nedenle başvuru sürecini bir “belge toplama” mekanizmasından çıkarıp öğretmenin pedagojik profilini anlamaya çalışan bir yolculuğa dönüştürdük.

Öğretmenin deneyimini, yetkinliklerini, çalışmak istediği yaş gruplarını, sınav hazırlığı alanlarını ve ders verebildiği dilleri birlikte ele alıyoruz. Video mülakatlarda ezberlenmiş cevaplardan çok, gerçek öğretim durumlarına nasıl yaklaştığını anlamaya çalışıyoruz.

Buradaki önemli prensiplerden biri de şu:

Her öğretmenin her öğrenci için doğru öğretmen olması gerekmiyor.

Bu bir eksiklik değil. Eğitimin doğası böyle.

“EN İYİ ÖĞRETMEN” YERİNE “BU ÖĞRENCİ İÇİN EN DOĞRU ÖĞRETMEN”

Dil eğitiminde en sık yapılan hatalardan biri öğretmenleri tek bir başarı sıralamasına koymak.

Oysa üç yaşındaki bir çocukla çalışan öğretmenden beklediğimiz yaklaşım ile IELTS’e hazırlanan bir öğrencinin öğretmeninden beklediğimiz yaklaşım aynı değil. İş görüşmesine hazırlanan bir profesyonelin ihtiyacıyla günlük konuşma pratiği yapmak isteyen bir öğrencinin ihtiyacı da aynı değil.

Bu nedenle eşleştirme yapımızı yaş, hedef, deneyim, dil geçmişi ve öğretmenin hazır oluş düzeyi etrafında genişlettik.

Çocuklar, gençler, yetişkinler, iş İngilizcesi, günlük iletişim ve farklı sınav hedefleri için ayrı öğretmen havuzları oluşturduk. Öğretmenin bazı alanlarda doğrudan öğrencilerle buluşabilmesini, bazı alanlarda ek değerlendirmeye alınmasını, bazı alanlarda ise hazırlık sonrasında ilerlemesini mümkün kıldık.

Yani sistemi yalnızca “uygun” ve “uygun değil” şeklinde ikiye ayırmadık.

Çünkü pedagojik gelişim de siyah ve beyaz değil.

Bazen öğretmen hazırdır. Bazen küçük bir yönlendirmeye ihtiyaç duyar. Bazen de farklı bir öğrenci grubunda çok daha güçlü bir eşleşme oluşturur.

Öğrenci tarafında da eşleştirmeyi tek seferlik bir seçim olarak görmüyoruz. Deneme dersinden sonra alınan geri bildirimlerle kişiselleştirilmiş öğretmen havuzu şekilleniyor. Öğrenci zaman içinde tercihlerini güncelleyebiliyor ve kendisine iyi gelmeyen eşleşmeleri havuzundan çıkarabiliyor.

Böylece eşleştirme, platformun öğrenci adına verdiği tek seferlik bir karar olmaktan çıkıp öğrenciyle birlikte gelişen canlı bir sürece dönüşüyor.

ÇOCUKLAR, KÜÇÜK YETİŞKİNLER DEĞİLDİR

Bu ay yaptığımız geliştirmelerde en belirgin pedagojik yaklaşımlardan biri, çocuk deneyimini yetişkin deneyiminin küçültülmüş bir versiyonu olarak görmemekti.

Çocuklarla ve gençlerle çalışacak öğretmenler için ayrı profil anlatıları ve ayrı tanıtım videoları oluşturduk. Çünkü bir yetişkin öğrenci öğretmenin uzmanlığını ve ders yapısını anlamaya çalışırken, bir veli başka sorulara cevap arıyor:

Çocuğum bu öğretmenin yanında kendini güvende hissedecek mi? Öğretmen dikkatini canlı tutabilecek mi? Hata yaptığında onu destekleyecek mi? Eğlenirken gerçekten ilerleyebilecek mi?

Bu nedenle çocuk profillerinde öğretmenin yalnızca ne bildiğini değil, daha genç öğrencileri nasıl desteklediğini, derse nasıl dahil ettiğini ve ilerlemeyi nasıl görünür kıldığını anlatmasını istiyoruz.

Çocuklara özel rehberleri ve belgeleri de sürecin bir parçası haline getirdik. Kimlik doğrulama, doğru profil bilgileri ve güvenlik kuralları burada yalnızca operasyonel gereklilikler değil; pedagojik güvenin temeli.

Veli tarafında da deneme dersi raporlarının daha hızlı ulaşması, çocuğun seviyesinin anlaşılır bir gelişim merdiveni üzerinde gösterilmesi ve ders kaçırıldığında telafi imkanının sunulması üzerine çalıştık.

Buradaki yaklaşımımız basit:

Bir aksaklık yaşandığında öğrenciyi cezalandırmak değil, öğrenme yolculuğunu yeniden rayına oturtmak gerekir.

DEĞERLENDİRME BİR HÜKÜM DEĞİL, YÖN BULMA ARACI OLMALI

Sınav ve değerlendirme sistemlerinde de aynı düşünceyi izliyoruz.

Bir öğrencinin konuşma kaydında teknik bir problem yaşanması, tamamladığı okuma, dinleme ve yazma çalışmalarını geçersiz hale getirmemeli. Zayıf bir bağlantı yüzünden öğrencinin bütün emeğinin kaybolması, ölçme ve değerlendirmenin amacına aykırı.

Bu nedenle sınav gönderimlerini daha dayanıklı hale getirdik. Eksik veya kesintiye uğrayan bir konuşma kaydının, öğrencinin tamamladığı diğer bölümleri yok etmesini engelledik. Yeniden denemelerde sürecin baştan başlaması yerine kaldığı yerden devam etmesini sağladık.

Kurs ilerlemesinde de okuma, dinleme, yazma ve diğer beceri alanlarını birbirinden bağımsız hale getirdik. Öğrenci bir alanda ilerlerken başka bir alandaki sırası yüzünden beklemek zorunda kalmıyor.

Bu, küçük gibi görünen ama önemli bir pedagojik karar.

Çünkü dil gelişimi doğrusal değildir. Öğrenci bazı becerilerde daha hızlı, bazılarında daha yavaş ilerleyebilir. İyi bir öğrenme sistemi bu farklılığı problem olarak görmez; öğrencinin yolunu buna göre düzenler.

GÜVEN, EĞİTİMİN GÖRÜNMEYEN ALTYAPISIDIR

Öğretmenlerin kimliklerinin doğrulanması, verdikleri bilgilerin güncel olması, öğrenci verilerinin korunması, derslerin zamanında başlaması ve iletişimin güvenli kanallar içinde kalması üzerine de kapsamlı bir yapı oluşturduk.

Ancak güveni yalnızca kurallarla kuramayız.

Süreçlerin adil olması da gerekiyor.

Otomatik bir değerlendirme emin olamadığında insan incelemesine geçebilmeli. Teknik bir hata, öğretmenin başarısızlığı gibi gösterilmemeli. Yükleme sorunu yaşayan bir aday hakkını kaybetmemeli. Başvuru sahibi hangi aşamada olduğunu, neden beklediğini ve ne yapması gerektiğini açıkça görebilmeli.

Bu nedenle başvuru durumlarını daha şeffaf hale getirdik, yeniden deneme imkanları ekledik ve adayların ihtiyaç duyduklarında doğrudan destek alabilecekleri kanalları sürecin görünür bir parçası yaptık.

Teknoloji karar vermeyi hızlandırabilir. Fakat belirsizliğin olduğu yerde insani değerlendirmeye alan açmak zorunda.

TEKNİK SÜREKLİLİK DE PEDAGOJİK KALİTENİN BİR PARÇASIDIR

Bir dersin donması, öğrencinin derse ulaşamaması veya yapılan bir çalışmanın kaybolması ilk bakışta teknik problem gibi görünebilir.

Ancak öğrencinin tarafından bakınca bunların tamamı öğrenme problemidir.

Ders sırasında bağlantının kopması motivasyonu düşürür. Defalarca gönderilmeye çalışılan bir sınav kaygıyı artırır. Öğrencinin giremediği bir ders, ne kadar iyi hazırlanmış olursa olsun pedagojik değer üretemez.

Bu nedenle özellikle mobil cihazlarda derslere daha güvenli erişim, kesintilerde kaybolmayan kayıtlar, kaldığı yerden devam eden süreçler ve tek tıkla derse dönüş sağlayan bağlantılar üzerinde çalıştık.

Pedagojik kalite yalnızca ders içeriğinin kalitesi değildir. O içeriğe sorunsuz ulaşabilmek de kalitenin bir parçasıdır.

GERİ BİLDİRİM, SİSTEMİN HAFIZASI OLMALI

Deneme derslerinden gelen puanları, veli yorumlarını ve öğrencilerin öğretmen hakkındaki nitel geri bildirimlerini daha görünür hale getirdik.

Ama buradaki amaç öğretmenleri yalnızca puanlamak değil.

Amaç, tekrar eden örüntüleri görebilmek.

Hangi eşleşmeler iyi çalışıyor? Hangi öğrenci grupları daha fazla desteğe ihtiyaç duyuyor? Bir öğretmenin güçlü tarafları neler? Hangi noktada eğitim, rehberlik veya insan desteği devreye girmeli?

Aynı yaklaşımı öğrenci ve veli iletişiminde de benimsiyoruz. Otomatik sistem bir soruya güvenilir şekilde cevap veremediğinde konuşmanın kaybolması yerine bir insana devredilmesi gerekiyor.

Çünkü eğitimde otomasyonun görevi insanı ortadan kaldırmak değil; insanın doğru anda devreye girmesini kolaylaştırmak.

KURMAYA ÇALIŞTIĞIMIZ ŞEY BİR ÜRÜN DEĞİL, BİR DÖNGÜ

Son bir ayın çalışmalarını tek tek sıraladığımızda çok farklı geliştirmeler gibi görünüyorlar.

Fakat hepsini bir araya getirdiğimizde ortaya şu döngü çıkıyor:

Öğretmeni daha iyi tanı.

Onu doğru öğrenciyle eşleştir.

Öğrencinin ilerleyebileceği güvenli ortamı kur.

Gelişimi adil biçimde ölç.

Geri bildirimleri dinle.

Aksaklık olduğunda yolculuğu onar.

Ve bütün bu bilgilerle bir sonraki eşleşmeyi daha iyi hale getir.

Flalingo’da kurmaya çalıştığımız ekosistem tam olarak bu.

Teknolojinin görünür olduğu değil, öğrenmenin kesintisiz olduğu bir sistem.

Yapay zekânın tek başına karar verdiği değil, doğru veriyi doğru insana ulaştırdığı bir yapı.

Öğretmeni yalnızca seçen değil, güçlü olduğu alana yerleştiren bir yaklaşım.

Öğrenciyi yalnızca derse sokan değil, doğru öğretmenle ilerlemesini sağlayan bir deneyim.

Önümüzde hâlâ uzun bir yol var. Ancak yönümüz giderek daha net:

Dil öğrenimini tekil derslerden oluşan bir hizmet olarak değil; öğretmen, öğrenci, veli, akademik ekip ve teknolojinin birlikte çalıştığı yaşayan bir ekosistem olarak tasarlamak.

Bu yolculuğa katkı sağlayan ürün, akademi, öğretmen topluluğu, operasyon ve mühendislik ekiplerimize teşekkürler.

Daha öğrenecek, ölçecek ve iyileştirecek çok şeyimiz var.

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

Gördüğüm kadarıyla Claude'un "Record a Skill" özelliği sessiz sedasız yayından kaldırılmış.

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

Bazen insanın yapmak istediği şeyler gözünün önünde aklında oluyor. Sürekli "yapayım, yapayım" diyor ama bir türlü başlamaktan çekiniyor.

Fatih'in şu tweet'i sayesinde yeniden TDD ve BDD alışkanlığına dönme motivasyonu buldm. AI workflow'um da tekrar rayına oturdu. (En azından bugun cok daha iyi). Ozellikle Opus 5'i baya toparladi. Ayrıca çok sihirli bir şey de yapmadım. Sadece prompta bu yaklaşımla kod yazması gerektiğini söylüyorum.

[fatih kadir akın @fkadev]

TDD/BDD is way more important ever than before. Make your agent code TDD/BDD

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

@omerfrkdemiral Aslında Fable’da da problrm yaşıyorum. Opus ile ilgili tabi okudum ama belki hala alışkanlıktır

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

Claude’un bu haftaki performansı inanılmaz kötü!

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

Bir süredir uygulamalarımın tükettiği API modellerinde Gemini’den GPT’ye geçmiştim. Bugünkü Terra ve Luna pricing drop misi oldu. Hangi modeli kullanmalıyım sorusunun cevabını arıyorsanız, da hızlıca özetledim.👇

Özellikle Gemini modelleriyle kıyaslayınca Luna artık çok güçlü bir default.

Hız tarafında da tablo düşündüğümden iyi çıktı:
- Basit/kısa yanıtlarda Luna yaklaşık 1.2 saniyede median’da cevap verdi.
- Gemini 3.6 Flash bu testte Luna’dan hızlı değildi.
- Gemini Flash-Lite modelleri ise net biçimde daha hızlıydı; özellikle yüksek hacimli, kısa cevaplı akışlarda fark hissediliyor.
- Uzun çıktı üretiminde Luna ile Gemini 3.6 neredeyse aynıydı; Flash-Lite’lar ise daha hızlı decode etti.

Yani routing’i şöyle düşünürüm:
- Default / yüksek hacim / kalite + maliyet → GPT-5.6 Luna
- Daha zor coding ve agentic işler → GPT-5.6 Terra
- En zor ve kritik işler → GPT-5.6 Sol
- Saf latency önceliği → Gemini Flash-Lite

Gemini Flash-Lite hâlâ “en hızlı cevabı al” tarafında güçlü. Ama kalite, maliyet ve latency’yi birlikte düşündüğümde Luna çoğu ürün akışı için daha iyi başlangıç noktası. Gemini 3.6 Flash ile benzer intelligence seviyesine yakın sonuç verirken, maliyet avantajı ciddi.

Kısacası: Gemini’den GPT’ye geçmek artık sadece “daha iyi model” tercihi değil; Luna sonrası, birçok ürün için daha iyi bir maliyet optimizasyonu.

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

Şu olayı son dönemde çok kişiden duyuyorum.

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

Su Hermes’in openclaw balonundan pek farkını göremedim ilk bakışta. Merak ediyorum Claude ekosistemi ile yapamadığın ne sunuyor ki?

[buzzicra @buzzicra]

"HERMES AGENT NEDİR?" sorusunu soran değerli dostum...

sana bir video ile geldim. hem de türkçe altyazılı.

bu videoyu izledikten sonra, hermes agent'a başlamak isteyen biriysen, aklında soru kalmayacak. bu videodan fazlası detay.

izlemesi sana kalmış...

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

@langmagicapp We also offer this!

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

Today, Flalingo is taking a major step forward, as we open FLAI to organizations worldwide.

Language assessment too often ends with a score, while lessons end with a simple “completed” status.

But every assessment and every lesson contains valuable signals about what a learner needs next and how the learning experience can be improved.

FLAI turns those signals into measurable progress.

With one platform, organizations can access:
→ Assessments for adults and children.
→ Audio- and visual-based assessments for pre-readers.
→ IELTS, TOEFL, and OET mock exams.
→ Accent, pronunciation, and speaking analysis.
→ Personalized exam creation.
→ Lesson quality and tutor development insights.
→ Personalized feedback and learning plans.
→ API and white-label integrations.

FLAI goes beyond measuring a learner’s current level.
It identifies where learners struggle, what they should focus on, and what their next step should be. At the same time, it helps organizations monitor lesson quality, support tutor development, and deliver a more personalized learning experience at scale.

Language schools, EdTech platforms, schools, universities, exam preparation providers, and global recruitment teams can now integrate FLAI’s assessment and learning intelligence infrastructure into their own products and workflows.

Because the future of language learning will not be built by offering more content.
It will be built by showing every learner the right next step, at the right time.

Discover FLAI:
https://t.co/LtO9bTWsgH

Turn every lesson into a better next lesson.

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

@SuperSonicMeme Ben supersonic!

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

Bunu Karpathy diyince olay oluyor ama bizi dinleyen yok :) ben 3 aydır böyle kullanıyorum verimlilik tavan!

Hadi size bir güzellik yapayım şunu indirin sadece 2 gün düzenli kullanın hayatınız eskisi gibi olmayacak. (Linkle kaydolursanız 1 ay hediye)
https://t.co/BBtB5mhDnV

[Andrej Karpathy @karpathy]

One pattern I find useful for working with LLMs is a nice long ramble session. Sometimes the LLM needs more bits to understand what you're trying to achieve, but you're too lazy to type them. In these cases I like to lean back, switch to /voice and just ramble for like 10 minutes, total mess, anything goes, full stream of consciousness. Sometimes I declare it up top, something like "switching to speech recognition sorry for any typos...". Sometimes I turn it into a small interview of a few turns. But I find that the LLMs are somehow very good at reconstructing long incoherent rambles and often their echo of your own tangle of thoughts comes out quite a bit cleaner than what you started with. The result is that you improve the mind meld and have to correct things less from that point on.

[Hayrettin Tüzel @gamificationguy]

@ilkerulusoy Deneyeceğim teşekkürler

[omurkurt @mr_omurkurt]

Flalingo çok güzel bir ürün geliştirmiş. Flai müthiş geri bildirimler veriyor. İngilizce öğrenme sürecime katkısı inanılmaz! https://t.co/rl7wtPF6ar