Notion, Anki ve NotebookLM ile Uğraşmaktan Yorulunca Kendi Çalışma Uygulamasını Vibe-Coding ile Geliştirdim.

Eğitmenler, hocalar ve akademik dünyayla uğraşanlar muhtemelen bunu söylediğim için bana kıracaktır, ancak AI’nın öğrenciler için birçok açıdan bir nimet olduğunu düşünüyorum. Evet, bir yapay zekâ aracına bir istem yapıştırıp tek bir düşünce bile harcamadan dakikalar içinde tüm bir ödevi tamamlamanız mümkün olması beni rahatsız ediyor. Evet, AI’nın bu kadar çok zaman ayırdığımız mesleklerin tam kalbine gelme ihtimali korkutucu.

Ancak, ben de öğrenmekten kaçınmak için AI kullanmak ile daha iyi öğrenmek için kullanmak arasında bir fark olduğuna inanıyorum. Son dönemde buna büyük ölçüde dayandım ve çalışma düzenimin oldukça önemli bir parçası haline geldi. Bunun çoğu NotebookLM, Quizlet, Anki, Notion, LongCut ve tab ki Claude ile ChatGPT gibi yapay zekâ sohbet botları gibi uygulamalara dayanıyordu, ancak son zamanlarda işleri bir adım öteye taşımaya karar verdim.

Çeşitli araçlarla uğraşmaya devam etmek yerine, kendi çalışma uygulamayı Claude Code kullanarak geliştirmeye karar verdim.

Her çalışma uygulamasının düzenimde bir yeri vardı

Çalışma düzenim bir hayli dağınıktı

Çalışma düzenim öncelikle üç uygulamaya dayanıyordu: NotebookLM, Notion ve Anki. Sürecim genellikle derste ve malzemeyle aslında kendi başıma uğraşırken Notion’da not almayla başlardı. Notlarım hazır olduğunda, her şeyi NotebookLM’ye taşır, zor kavramları açmak, Audio Overviews oluşturmak ve Studio özellikleri aracılığıyla anlayışımı test etmek için yapay zekâ destekli özelliklerini kullanırdım.

NotebookLM’nin bir Flashcards özelliği olsa da, oldukça yetersiz, bu yüzden öğrendiğim şeylerin gerçekten yerleştiğinden emin olmak için Anki’ye geçerdim. Çalışmanızı üç uygulamaya bölmek fiziksel bir klasör, ders kitabı ve bir destede kart kullanmaya eşitmiş gibi görünse de, fiziksel malzemeler arasında geçiş yapmak ve tamamen farklı uygulamalar arasında atlamak pek de aynı şey değil.

Öncelikle, tek bir bildirimle bile dikkati dağılan biri için sürekli uygulama arasında geçiş yapmak, odaklanmayı kaybetmeye davet çıkarmaktan farksız. Bir de her şeyin tek bir merkezde toplanmaması gerçeği var. Fiziksel çalışma materyallerinde notlarınızı, dağıtım materyallerini ve flashcard’ları en azından aynı klasöre veya dosyaya düzenleyebilirsiniz. Dijital araçlarda ise her şey farklı uygulamalar arasında dağılmış olur ve her birinin şeyleri düzenlemenin kendi yöntemi vardır.

StudyLab’ı bu üç uygulamayı bir araya getirmek için kurdum

Bulamazsanız, vibe-code edin

Yukarıdaki hayal kırıklıklarını dindirmek için bir hafta sonunu AI kodlama ajanlarıyla oynamaya ayırmaya karar verdim ve ortaya çıkan sonuç StudyLab adlı bir uygulama oldu. NotebookLM, Notion ve Anki’den favori özellikleri birleştiren bir çalışma uygulaması kurmak için Codex, Claude Code ve Antigravity’i aynı anda kullandım.

Her şeyi tek bir ajana emanet etmek yerine, üçünün projenin farklı bölümleri üzerinde çalışmasını sağladım. Temeller oturduktan sonra, kodlama sürecini tamamlamak, sorunları çözmek ve özellik eklemeye devam etmek için Opus 5.5 ile Claude Code’a döndüm.

Elbette üç çalışma uygulamasını birleştirmek, arayüzlerini bir araya getirmek kadar basit değil. Özellikle NotebookLM, çalışma materyallerinizi anlamlandırmak için AI’ya yoğun şekilde dayanıyor ve StudyLab’a benzer bir işlevsellik sunmak istiyordum. Bu yüzden Claude Code’dan, ayrı bir API anahtarı kurup kullanım için ödeme yapmak yerine mevcut ChatGPT Pro aboneliğimi bağlamama olanak tanıyan bir entegrasyon kurmasını istedim.

Entegrasyonun çalışmasını sağlamak, testler sırasında oldukça fazla sorun giderme gerektirdi; ancak ortaya çıkan sonuç bu çabanı haklı çıkardı. Artık ChatGPT’yi StudyLab’a bağlayıp uygulamanın yapay zekâya dayalı özelliklerini çalıştırabiliyor, notlarım, flashcard’larım ve diğer çalışma materyallerim tek bir yerde organize şekilde kalmaya devam ediyor.

Notion notlardan sorumlu

Notion tarafında StudyLab, her ders için ayrı çalışma alanları oluşturmama, Markdown notları yazmama, bunları etiketlerle düzenlememe ve bir şeye ulaşmam gerektiğinde her şeye arama yapmama olanak tanıyor.

Ayrıca derslerim, notlarım, flashcard destelerim ve yaklaşan tekrarlarım hakkında hızlı bir genel bakış sunan bir kontrol paneli de bulunuyor.

Anki her şeyi unutmamayı önüyor

Tekrar için Anki’den yoğun şekilde yararlandım. Farklı tip flashcard’lar oluşturabilir, bunları destelere düzenleyebilir ve bilgileri doğru aralıklarda yeniden gözden geçirmek için aralıklı tekrar yöntemini kullanabilirim.

Ayrıca yeni kartları öğrenmek için ayrı, vadesi gelenleri tekrar etmek için ayrı ve sınavdan önceki yoğun çalıştırmalar için ayrı modlar bulunuyor; böylece düzenli tekrar planım bozulmuyor. StudyLab aynı zamanda tutma oranımı, ardışık tekrar serilerini ve genel ilerlememi takip ediyor.

NotebookLM asıl öğrenmeden sorumlu

Son olarak, StudyLab’ın NotebookLM’den esinlenen tarafı bulunuyor. PDF’leri ve diğer çalışma materyallerini yükleyebilir, yapay zekânın önemli kavramları belirlemesini sağlayabilir, flashcard önerileri üretebilir ve yerleşik bir eğitmen aracılığıyla notlarım hakkında sorular sorabilirim. Eğitmen, kullandığı materyale geri yönlendiren dipnotlar da sağlıyor; böylece bir açıklamanın nereden geldiğini kontrol edebiliyorum. Eğitmeni tekrar için kullanırken halüsinasyon riskini azaltmaya yardımcı olan, NotebookLM benzeri bağlama (grounding) yetenekleri de mevcut.

Örneğin, Discrete Structures (Soyut Yapılar) dersi için StudyLab’ı kullanıyordum ve önce hoca’ya dersle ilgili bir soru sordum. Yanıt, alıntılar içeriyordu ve NotebookLM kullanıyormuşum gibi alacağım bir yanıta benziyordu. Ardından hoca’ya XDA’nın ne olduğunu sordum ve “Kaynaklarınız XDA’yı tanımlamıyor, bu yüzden burada anlamı belirsiz” mesajını aldım. Kısa bir açıklama eklemişti ama gerisi yoktu.

Aynı zamanda çoktan seçmeli, doğru-yanlış ve yazılı sorular içeren sınavlar ekledim; bu da bana uygulamalar arasında geçiş yapmadan kendimi test etmem için başka bir yol sağladı.

Öğrenme tarzımı bile StudyLab’a dahil ettim

Çalışma uygulamamın benim hakkında birkaç şey öğrenmesini sağladım

Zaten kullandığım uygulamaları bir araya getirmenin ötesinde, StudyLab’ın gerçekten nasıl öğrendiğime göre uyarlanmasını istedim. Zira kendi çalışma uygulamımı kurmanın zorluğunu göze almışken, mantıklı gelen şey, kendimi yine başka bir araca uyum sağlamaktansa, uygulamayı öğrenme alışkanlıklarım etrafında çalıştırmaktı.

Sorun, bir fikir edinmemle başladı. Üniversite boyunca çalışma seanslarında ChatGPT’yi yoğun şekilde kullandığım için, muhtemelen nasıl öğrendiğim hakkında birkaç şey biliyor olacağını düşündüm. Geçmiş çalışma seanslarımı analiz edip öğrenme tercihlerimi, alışkanlıklarımı ve genellikle zorlandığım alanları belirlemesini istemeye karar verdim.

Beklendiği gibi, ChatGPT en iyi başkalarına öğreterek öğrendiğimi fark etti ve bu yüzden kavramları açıklamaları okumak yerine kendi kelimelerimle açıklamama olanak tanıyan bir özelliğin dahil edilmesini önerdi. Bu içgörüleri Claude Code’a besledim ve onun kurduğu özelliklerden biri de “Teach It Back” (Geri Öğret) adını taşıyordu.

Fikir oldukça basit. Bir kavramı çalıştıktan sonra, onu başkalarına öğretirmişim gibi StudyLab’a açıklıyorum. Yapay zeka sonra açıklamamı değerlendiriyor; doğru yaptıklarımı, neleri kaçırdığımı ve olası yanlış anlaşılmaları parçalara ayırıyor. Ayrıca, öğrendiklerimi gerçekten uygulayabildiğimi kontrol etmek için bir soru ekliyor.

Örneğin, Discrete Structures (Soyut Yapılar) dersim için önermeler ve doğruluk değerlerini çalışırken, StudyLab’ın nasıl tepki vereceğini görmek için ona bilerek yanlış bir açıklama sundum.

Bu noktada, tam olarak nerede hata yaptığımı tespit etti, doğru tanımı çalışma materyallerim kullanarak açıkladı ve bana iki cümleyi önerme veya önerme dışı olarak sınıflandırmamı istedi.

Takip sorusunu doğru cevapladığımda, StudyLab önceki yanılgılarımı giderdiğimi fark etti. Ancak kavramı hemen ustalaşmış olarak işaretlemedi. Takip cevabım daha yüksek bir anlayış düzeyi göstermesine rağmen, bana yalnızca Tanıma seviyesini verdi.

Bunun nedeni, Claude Code’a yaptırdığım başka bir özellik olan kanıta dayalı ustalaşma sisteminin varlığıydı. StudyLab, bir şeyi ne kadar iyi bildiğinize rastgele yüzdeler atamak yerine, anlayışınızı dört seviye üzerinden izler: Tanıma, Anlama, Yad Etme ve Kullanma. Nerede olduğunuzu belirlemek için flashkart tekrarları, quizler ve Teach It Back (Geri Öğret) oturumlarından kanıtlar kullanır ve bir kavramı ustalaşmış saymadan önce birden fazla kanıta ihtiyaç duyar.

Tabii ki StudyLab, bu uygulamaların yaptığı her şeyin yerini alamaz

StudyLab’a entegre ettiğim özelliklerden anlaşılıyorsa, buradaki amaç kullanığım tüm uygulamaların yerini almak değil. Vibe-coding (ruh haliyle kodlama) yaptığım herhangi bir şeyde, orijinal uygulamaların sunduğu tek tek her şeyi yeniden yaratmaya çalışmak yerine, aslında kullandığım özellikleri bir araya getiren bir şey inşa etmeyi tercih ediyorum.

Örneğin, StudyLab’ın NotebookLM’nin Sesli Genel Bakışları, Notion’un karmaşık veritabanları veya Anki’nin geniş eklenti koleksiyonu yok. Bu benim için bir işi bitiren konu değil! Bu özelliklere ihtiyaç duyduğumda her zaman orijinal uygulamalara dönebilirim ve o arada, aksi takdirde üç farklı araç arasında geçiş yapmamı gerektirecek çalışma rutininin parçaları için tek bir yerim var.