Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱

Founder & OSINT Researcher | GIAC GOSI Candidate | Building a Global Ethical OSINT Community
🇳🇱🇹🇷🇬🇧🇸🇦

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Beni Tanımak İsteyenler İçin Küçük Bir Not

İnsanlar beni tanısın diye böyle bir paylaşım yapmak istedim. Çünkü eğer biri beni takip edecekse, nasıl biri olduğumu bilerek takip etsin isterim.

Ben çok kod yazan biri değilim. Günümün büyük kısmı teoriyle, düşünmekle, okumakla, analizle geçiyor. Özellikle soyut sistemleri, teorik yapıları, kavramsal bağlantıları anlamaya çalışmak bana daha anlamlı geliyor.

Bilgisayar bilimi, güvenlik, kodun arka planı gibi konularda paylaşım yaparken de hep bu soyut düşünceyle hareket ediyorum. Teknik detaylardan çok, o detayların dayandığı teorik altyapıyı, düşünsel çerçeveyi anlatmayı seviyorum. Çünkü benim için en kıymetli şey, bir şeyi “yapmak”tan önce “anlamak.”

Kendimi sektörel taraftan çok akademik tarafa yakın hissediyorum. Pratik uygulamaları değerli bulsam da, soyut düşünmek, düşünceyi çözümlemek ve zihinsel yapıyı kurmak benim için daha ön planda.

Paylaşımlarım da genelde bu yönde oluyor. Teorik sorular, soyut analizler, kavramsal açıklamalar. Bir şeyin nasıl çalıştığından önce neden öyle çalıştığını anlamaya ve anlatmaya çalışıyorum. Yani beni takip etmek isteyenlere ve takipçilerime böyle bir tweet atmak istedim. Şimdiden destekleriniz için çok teşekkür ederim🙏

“Kod geçer, düşünce kalır. Ben kalanı anlatmaya çalışıyorum.”

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Bu kadar YZ bahsediyoruz, teknoloji, bilim, her şeyden bahsediyoruz dışarıda yobaz yobazı tartışmaları görünce acayıp bir his oluyor ben de....... Its not normal dude!

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

More of the iOS app loop, now inside Codex.

The Build iOS Apps plugin lets Codex view and test your iOS app in the in-app browser, open SwiftUI previews, and hot reload edits without leaving Codex.

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

RTX Spark bence sadece yeni bir donanım duyurusu değil. NVIDIA uzun süredir yapay zekayı veri merkezlerinden masaüstüne indirmeye çalışıyordu ve ilk kez bunun ciddi bir örneğini görüyoruz.

Eskiden bilgisayar alırken "kaç çekirdek, kaç GB VRAM" diye soruyorduk. Yakında "kaç milyar parametre çalıştırıyor, kaç AI ajanını aynı anda yönetebiliyor" diye soracağız gibi duruyor.

Özellikle araştırmacılar, geliştiriciler ve güvenlik tarafı için ilginç yıllar geliyor.

Bence insanların gözden kaçırdığı nokta şu. RTX Spark'ın olayı daha güçlü bir ekran kartı olmak değil.

Asıl mesele büyük modelleri yerelde çalıştırabilmek. Özellikle reverse engineering, malware analizi, OSINT, kod inceleme ve ajan tabanlı sistemler için buluta bağımlılığı azaltabilecek bir yaklaşım gibi görünüyor.

Henüz erken ama NVIDIA'nın bunu yeni bir bilgisayar kategorisi olarak gördüğü hissediliyor. Birkaç yıl sonra bilgisayarları GPU'ya göre değil, yerelde çalıştırabildiği model boyutuna göre konuşuyor olabiliriz. İnsanlığın sonunda RAM ve VRAM kavgasını bırakıp parametre kavgasına geçmesi de ayrı bir hikaye tabii.

[NVIDIA GeForce @NVIDIAGeForce]

📢 RTX WATCH & WIN WEEKEND 📢

Big reveals. New trailers. First looks.

We’re watching all weekend and dropping Steam Cash along the way.

Comment #RTXPowersPlay for your chance to win 💸

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Yapay zekalar ilginç bir döneme giriyor.

İlk zamanlarda her sohbet sıfırdan başlıyordu. Ardından hafıza özelliği geldi ve önceki konuşmaları hatırlamaya başladılar. Şimdi ise bir sonraki adım gündemde: sadece hatırlamak değil, hatırladıkları bilgileri kendi içinde düzenleyebilmek.

İnsan beyni uyku sırasında gün içinde yaşadıklarını nasıl gözden geçiriyor, bazılarını eliyor ve önemli olanları uzun süreli hafızaya taşıyorsa; yapay zeka sistemleri de benzer şekilde geçmiş etkileşimleri değerlendirip daha kullanışlı bir bilgi düzeni kurmaya doğru ilerliyor.

Bu biraz tuhaf, biraz da heyecan verici...

Çünkü gelecekte kullandığımız yapay zekalar yalnızca sorularımıza cevap veren araçlar olmayabilir. Zamanla çalışma biçimimizi, ilgi alanlarımızı, projelerimizi ve düşünme şeklimizi daha iyi anlayan dijital çalışma arkadaşlarına dönüşebilirler.

Bilgiye ulaşmanın giderek kolaylaştığı bir dünyada, asıl değer belki de neyi hatırlayıp neyi unutacağını bilmek olacak.

[OpenAI @OpenAI]

We’ve been researching new ways for ChatGPT memory to carry context across conversations and keep it useful over time.

Today, that work is rolling out as a more capable memory system in ChatGPT. https://t.co/0MyFKCe2Mu

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Bu YouTube videoların altına "Ask Gemini" muazzam oldu. Jeff Nippard'ın hem yağ yakımı hem kas artırma videosunu izliyorum şu an, kaçırdığım noktaları veriyor, iyi ya :)

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Benim son zamanlarda oturttuğum çalışma düzeni kabaca şöyle:

İlk olarak ChatGPT’ye çalışacağım konunun genel yapısını anlattırıyorum. Amacım detaylara dalmadan önce büyük resmi görmek. Konu hangi parçalardan oluşuyor, hangi başlıklar önemli, neyi önce öğrenmek daha mantıklı olur gibi şeyleri netleştirmeye çalışıyorum.

Sonra ortaya çıkan yapıyı NotebookLM’de kullanabileceğim promptlara dönüştürüyorum. Örneğin sesli içerik için ayrı, veri tablosu için ayrı, flashcard için ayrı, pratik yapmak için ayrı, quiz için ayrı promptlar hazırlıyorum.

Bu kısmı tamamladıktan sonra Antigravity’e geçiyorum. Hazırladığım promptları klasörlere, dosyalara ve günlük çalışma akışıma göre düzenliyorum. Böylece NotebookLM’i açtığımda ne yapacağımı düşünmek zorunda kalmıyorum.

Yani her gün “Şimdi ne çalışsam?” diye karar vermeye uğraşmak yerine doğrudan başlıyorum. Sesli içerik istiyorsam ilgili prompt hazır, tekrar yapmak istiyorsam flashcard veya quiz promptu hazır oluyor.

Genelde günde 45 dakika kadar çalışıyorum ve bu düzen bana gerçekten iyi geldi. Özetle, ChatGPT ile planı çıkarıyorum, Antigravity ile bunu düzenli bir sisteme yerleştiriyorum, NotebookLM ile de günlük çalışmayı yürütüyorum.

Paylaşmak istedim çünkü yapay zekayı sadece soru sormak için değil de kendi öğrenme düzenini kurmak için kullanınca işin verimi bence ciddi şekilde artıyor.

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Ben de aşağı yukarı böyle düşünüyorum aslında. Bana kalırsa bugünkü modellerin en güçlü tarafı tek başlarına çok “zeki” olmaları değil, farklı araçları kullanıp çeşitli sistemleri birbirine bağlayarak iş yaptırabilmeleri. O yüzden agentic yaklaşımın önümüzdeki dönemde iyice öne çıkacağını düşünüyorum.

Soyut düşünme kısmında ise sadece daha fazla veri verelim ya da modeli büyütelim, mesele çözülür gibi gelmiyor bana. Gerçekten güçlü bir soyutlama yapabilmek için uzun süreli muhakeme kurabilmek, dünyaya dair tutarlı bir çerçeveye sahip olmak ve gerektiğinde kendi vardığı sonuçları da sorgulayabilmek lazım. Şu an gördüğümüz şeyler gerçekten etkileyici ama yine de birçok noktada örüntü tamamlama ile gerçek anlamda kavrama arasındaki farkı hissedebiliyorsun.

Hatta belki de AGI yolundaki asıl zor kısım araç kullanımı falan değil. Yeni kavramlar üretebilen, onları farklı bağlamlara taşıyabilen ve aralarındaki bağlantıları kurabilen bir soyutlama yeteneği geliştirmek çok daha büyük bir mesele olabilir.

[milano @omilano27]

@_shadowintel_ Araç konusuna katılıyorum ve uzun süre daha bu noktada devam edecektir. AGI için 5 seviye düşünmüşler ve bunun henüz 3.sü olan agentic araç seviyesindeyiz şuan.
Soyut konusuna da kısmen katılabilirim çünkü hala pek akıllı değil ve onu aşması için cidden çok sağlam düşünebilmeli.

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Son zamanlarda bir şey dikkatimi çekiyor.

Millet iyi niyetle bir şeyler paylaşıyor işte. Yeni bir şey almış, iş bulmuş, terfi etmiş, hayatında güzel bir şey olmuş. Paylaşsın tabii, buna kimsenin bir şey dediği yok.

Ama bazen sanki herkes sürekli iyi gidiyormuş gibi bir görüntü oluşuyor. O sırada iş arayan adam da var, ay sonunu getirmeye çalışan da var, kafasını yastığa koyunca yarını nasıl çıkaracağını düşünen de var. Ve açıkçası onlar neyi kaçırdıklarını zaten biliyor. Yeni alınan telefonu görünce "aa böyle bir şey varmış" demiyor kimse. Zaten her gün eksik hissettiği şeylerle yüz yüze yaşıyor.

Bir de sürekli tavsiye bombardımanı var. Herkes bir şey anlatıyor. Başardım diyor, şöyle yaptım diyor, böyle düşündüm diyor. Tamam da bazen insanın canı öğüt değil biraz anlaşılmak istiyor. Özellikle zor dönemlerden geçmiş insanların, yaşadıkları şeyleri sonradan anlatırken fazla cilalaması da ayrı bir konu. Sanki her şey çok netmiş, çok kolaymış, yeterince isterse herkes yaparmış gibi.

Hayat çoğu zaman öyle işlemiyor çünkü.

Bir konu patlıyor, bir anda herkes uzman oluyor. Ekonomi konuşuluyor, herkes ekonomist. Psikoloji konuşuluyor, herkes terapist. Bir olay oluyor, herkes analiz kasıyor. Sonra birkaç gün geçiyor, yeni gündem geliyor ve herkes başka tarafa dönüyor.

Ama insanların derdi öyle gündemle birlikte kaybolmuyor ki.

İşsizlik devam ediyor.
Yalnızlık devam ediyor.
Geçim sıkıntısı devam ediyor.
Belirsizlik devam ediyor.

Ve galiba asıl mesele de burada.

Çünkü insanlar en çok herkes dağılıp gittikten sonra yalnız kalıyor. İlk gün herkes konuşuyor, destek mesajları atılıyor, fikirler havada uçuşuyor. Sonra sessizlik geliyor.

Destek dediğin şey de biraz orada belli oluyor zaten. Herkes bakarken yanında durmak kolay. Kimsenin bakmadığı zamanda da aynı yerde kalabiliyor musun, mesele biraz o...

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

CSINT OSINT Research Library GOSI-Ready OSINT VM sayfasını ve public GitHub reposunu ekledim.

Amaç: GIAC GOSI pratiği için aynı Ubuntu tabanlı OSINT çalışma ortamını herkesin kolayca kurabilmesi.

Şimdilik kurulum scripti, dokümantasyon ve içe aktarma rehberi var. OVA imajı hazır olduğunda GitHub Releases üzerinden paylaşılacak.

https://t.co/UHIcZGMELY

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Antigravity ile düzenleme

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Ben çalışma sistemimi biraz daha farklı kurmaya başladım.

Özellikle uzun vadeli bir konu çalışacaksam önce kendime bir roadmap çıkarıyorum. Mesela 50 günlük ya da 56 günlük bir plan. 56 günse bunu 8 haftaya bölüyorum. Her hafta 7 gün. Sonra her gün için ayrı klasör yapısı oluşturuyorum.

Day 1, Day 2, Day 3 diye gidiyor. Her günün içinde de o gün kullanacağım promptlar var. Yani sadece “bugün ne çalışayım?” diye modele sormuyorum. Başta bütün akışı kuruyorum. Hangi gün hangi konuya bakacağım, hangi dosyaları kullanacağım, NotebookLM’e hangi kaynakları yükleyeceğim, o gün hangi promptla analiz yaptıracağım, bunların hepsi klasörlü şekilde hazır oluyor.

Codex burada işimi baya kolaylaştırıyor. Dosya dosya, klasör klasör yapıyı düzenletiyorum. Mesela Week 1 klasörü var. Onun içinde Day 1, Day 2, Day 3 diye klasörler var. Day 1’in içinde NotebookLM’e atacağım markdown dosyaları ve o gün kullanacağım prompt duruyor. Ben NotebookLM’e geçtiğimde de direkt Day 1 klasöründeki kaynakları upload ediyorum, sonra yine aynı klasördeki promptu alıp çalıştırıyorum.

Bence bu yöntem baya fark ettiriyor. Çünkü konu zihinde dağınık kalmıyor. Model de daha iyi okuyor, NotebookLM de daha temiz analiz ediyor. Özellikle OSINT, güvenlik, araştırma, teknik okuma gibi konularda bu yapı çok işe yarıyor.

Yani mesele sadece daha çok çalışmak değil. Önce çalışmanın mimarisini kurmak lazım. Roadmap, klasör yapısı, günlük promptlar, kaynak dosyalar, notlar, rapor çıktıları... Bunları baştan düzenlediğinde AI gerçekten yardımcı olmaya başlıyor.

Yoksa klasik insanlık hali... aracı açıyoruz, sonra ne yapacağımızı düşünmeye başlıyoruz. Bence tam tersi daha mantıklı. Önce sistemi kur, sonra ChatGPT, Codex ve NotebookLM’i o sistemin içinde çalıştır.

[The OSINT Newsletter @osintnewsletter]

Got weapon fragments or conflict footage to identify?
The Open Source Munitions Portal lets you compare visual evidence against an expert-reviewed database of munitions. 💣

By Airwars & ARES. Used by the NYT. Free.

Learn more: https://t.co/PEiOn0v7wh

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

CSINT OSINT Research Library tarafında Pro Workspace için güzel bir güncelleme yaptım

Event Desk Pro artık daha iyi ve clean durumda:

- Pilot erişim ve Pro alanı netleşti
- Admin, connect ve kullanım şartları sayfaları eklendi
- Production API health check aktif
- Kaynak arşivi bakım durumu canlıya alındı
- Security reporting / responsible disclosure alanı eklendi
- Roadmap ve başlangıç yönlendirmeleri daha anlaşılır hale geldi

OSINT, doğrulama ve araştırma süreçlerini daha düzenli, güvenli ve raporlanabilir hale getirmek.

https://t.co/WmMS3ATj84

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Şu sıralar bahis ve kumar kaynaklı haberleri çok daha sık görür oldum. Birkaç satır, sonra bir sonraki habere geçiyor herkes. Ama o birkaç satırın arkasında ne var, bunu kimse pek duraksayıp düşünmüyor.

Daha birkaç gün önce Kayseri'de bir genç hayatına son verdi. Bahis borçları yüzünden, iddiaya göre. Bu tip haberleri okurken insan bir an duruyor, sonra sayfayı kaydırmaya devam ediyor. Arkada ne kaldığını düşünmemek daha kolay.

Kumar tehlikelidir deniyor hep, ve insanlar tehlikenin kaybetmek olduğunu sanıyor. Oysa asıl mesele kaybettikten sonra ne oluyor, orada. Sistem zaten tam olarak bunun üzerine kurulmuş. Birkaç küçük kazanç var, ve onlarca kayıp bir şekilde zihinsel olarak arka plana çekilip o kazançlar öne çıkıyor. Sonra "bir kez daha", "zararı çıkarırım", "son kez" devreye giriyor. Fark edilmeden bir döngü oluşuyor ve döngünün içindeyken döngü göremiyorsun zaten.

Yani tehlikenin asıl yeri masa değil. Orada oynanan oyun aslında zihinsel. Bu kısmı çoğu zaman konuşulmuyor.

Bu konuya hem OSINT çalışmalarım kapsamında hem de başka bir şey olarak, belki sadece insan olarak bakmaya devam edeceğim. Özellikle gençleri nasıl etkiliyor, arkasındaki mekanizmalar nasıl işliyor. Birkaç şey daha yazmak istiyorum bu konuda.

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

GIAC GOSI çalışması için kendi NotebookLM + Codex sistemimi kurdum.

Codex ile haftalık klasör yapısı oluşturdum:
Her hafta ayrı klasör, içinde Day 1-7 klasörleri var.

Her gün klasöründe:
- NotebookLM’e yüklenecek ilgili .md dosyalar
- O güne özel çalışma promptu
- quiz / flashcard / weak areas / fiziksel defter notu akışı

NotebookLM’e her hafta/gün sadece gerekli dosyaları ve promptu atıyorum.
Böylece çalışma dağılmıyor; her gün tek konu, tek kaynak seti, tek çıktı.

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

GIAC notlarım #1

GIAC GOSI başvurumu yapmıştım gecen postta yazmıştım zaten.. Aklımda bir süredir vardı, sonunda oldu.

Düşündüm ki bu süreci kendime saklamak yerine günlük tutar gibi paylaşsam fena olmaz. Aldığım notlar, takıldığım yerler, kafama yatan yatmayan şeyler... böyle ilerledikçe atarım buraya. Bir yandan milestone gibi de işaretlerim, nerede ne kadar yol almışım görünür olur.

İki sebebi var aslında. Birincisi bu işi öğrenmek isteyen biri varsa benim notlarımdan da bir şeyler kapabilir, paylaşılan şeyin dönüp dolaşıp birine değmesi güzel. İkincisi de açık konuşayım, biraz kendim için. Ortalıkta yazınca bir disiplin geliyor, sınava da "şöyle şöyle hazırlanıyorum" diye anlata anlata hazırlanmış oluyorsun. Motivasyon kısmı da var işin, yalnız ilerlemekle herkesin gözü önünde ilerlemek aynı şey değil.

Neyse, bakalım nasıl gidecek. Yola çıktık.

4 aylık sürecimiz hayırlı olsun.

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

İşin tuhafı bunu kimse pek konuşmuyor. Hep hangi model daha iyi diye tartışılıyor ama asıl mesele kafandaki yapı sanki. Araç keskinleştikçe senin körlüğün ortaya çıkıyor sadece. Net düşünemiyorsan iyi model bunu örtmüyor, tam tersi, dağınıklığını daha hızlı çoğaltıyor. Eskiden kötü modelde fark etmiyordun belki, çıktı zaten vasattı, suçu modele atıyordun. Şimdi o bahane de yok.

Kağıt kalem o yüzden iyi geliyor galiba. Yavaşlatıyor. Elle yazınca parçalara ayırmak zorunda kalıyorsun, atlama şansın olmuyor. Emin değilim ama mesele hız değil herhalde, o yavaşlıkta kurulan şey.

[Ahmet Göker🇹🇷🇳🇱 @_shadowintel_]

Kağıt kaleme döndüm bu aralar. Normal Google search kullanıyorum. Bakıyorum sosyal medyaya, herkes yapay zeka çıktısı paylaşıyor. Arkadaşlar bu değil mesele.

Önce system thinking lazım. Engineering thinking. Zihinsel bir mimari olmadan yapay zeka gerçekten rotasız kalıyor. Problemi decompose edemiyorsan, ne istediğini net göremiyorsan, model ne kadar iyi olursa olsun seni oradan oraya sürüklüyor. Çıktının kalitesini belirleyen çoğunlukla bu.

Bunu oturttuktan sonra model tartışmaları da daha anlamlı hale geliyor aslında. Şu mu bu mu sorusu yerini daha somut şeylere bırakıyor hangi görev, hangi bağlam, ne için. Model seçimi önemli, ama bu seçimi yapabilmek için önce ne aradığını bilmen gerekiyor.

Benim için Claude oldu. Daha uzun süre kullandım, düşünme biçimimle daha iyi oturdu ya da sadece alıştım, tam emin değilim. Ama şunu biliyorum

"Model tercihinden önce o zihinsel yapıyı kurmak geldi"

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

We've reset 5-hour and weekly rate limits for all users on Pro and Max plans.

We fixed an issue that caused some Claude Code sessions to spawn excessive parallel subagents, burning through usage faster than expected.