kolaytercih/docs/ekip-raporlari/2026-09-22/04-uretim-engelleri.md

04 — Üretim engelleri: liste ve üretim anı dönüşüme ne kadar zarar veriyor?

Hazırlayan: Yapay zekâ mühendisi · 22 Eyl 2026 gündüz · Kod değiştirilmedi, commit atılmadı. Kanıt türleri: [ölçüldü] = bu oturumda koşturularak (LLM çağrısı YOK, maliyet 0 TL), [koddan çıkarım] = yalnızca kod okunarak. Gerçek modelle hiçbir koşu yapılmadı.

Satır numaraları main @ bda4d07 referanslıdır. Çalışma ağacında Bilal'e ait commit'lenmemiş değişiklikler var (Dockerfile, globals.css, layout.tsx, liste-uretici.tsx, yeni src/app/api/saglik/) — dokunulmadı. liste-uretici.tsx'teki satır numaraları o değişikliklerle kayar.

O devam eden iş bu raporun 5. maddesiyle doğrudan ilgili: yeni sunucuAyaktaMi() + kod:"SUNUCUYA_ULASILAMIYOR" yaması, üretim bittikten hemen sonra konteyner ölünce (ters vekil 502) WebKit'in sayfayı listem.txt olarak indirdiği 22 Eyl vakasını kapatıyor. Bu dalda liste DB'ye yazılmış, kredi harcanmış ve kullanıcı listeyi hiç görmemiş oluyor — yani "3 liste oluşturuldu" sayısının bir kısmı ekrana hiç ulaşmamış olabilir. Aşağıdaki §5 tablosu bu dalı (g)'nin bir varyantı olarak okumalı.

---

5 maddelik karar özeti

1. Bekleme süresi tek başına 3 listeyi açıklamıyor. Tipik üretim ~10–20 sn (kod yorumu, src/lib/ai/cagri.ts:66-67), havuz SQL'i 2–72 ms [ölçüldü]. Ama bekleme ekranı 28 saniyede donuyor: 4 aşama mesajı 7 sn arayla akıyor (uretim-mesaji.ts:16), sonra "neredeyse hazır" yazısında kalıyor; "uzun sürdü" uyarısı ise 90 sn'de geliyor (liste-uretici.tsx:45) — yani 28–90 sn arası kullanıcı ilerleme sinyali olmadan bekliyor. En kötü hâl 126 sn (2 deneme × 60 sn + 6 sn geçiş supabı).
2. Asıl kapı kredi değil, maskedir. Yeni kullanıcı 5 kredi alıyor (credits.ts:11), liste 3 kredi (credits.ts:14) — ama paketsiz kullanıcının listesinde 24 satırın 21'inin yapay zekâ metni kilitli (rapor-maske.ts:13, listem-icerik.tsx:144). Deneme, kredinin %60'ını harcayıp %87,5'i kilitli bir çıktı üretiyor. Danışman da kilitli 21 satırı görmüyor (api/soru/route.ts "kilitli" dalı), yani kalan 2 kredi de yarım değerde. "Denemeden önce ödeme" hissinin kaynağı burası.
3. Bir metin fiilen yanlış vaat veriyor. /sonuc'taki tadımlık CTA'sı: "24 satırın tamamı için giriş yap — 5 deneme kredin hazır" (tadimlik-satiri.tsx). Giriş yapan kullanıcı 24 satırın tamamını almıyor; 3 açık + 21 kilitli alıyor. Aynı CTA giriş dönüşünde kullanıcıyı /listem?uret=1'e değil düz /sonuc'a bırakıyor (callback=${sonucHref()} → "/sonuc"), yani üretim başlamıyor, bir tık daha gerekiyor. Yanındaki hazır panel doğru yere (LISTEM_URET_HREF) gidiyor — iki CTA aynı sayfada farklı davranıyor.
4. "Üretmeden gösterme" için elimizde hazır ve bedava bir yol var. 24'lük iskeletin gerekçe dışındaki her şeyi zaten deterministik: program seçimi, dilim, risk notu ve trend cümlesi LLM'siz kuruluyor — 24 satır 2–72 ms'de, 0 LLM çağrısıyla [ölçüldü]. Üstüne 522 satırlık tadımlık havuzu (app.db/tadimlik_havuzu, kova×tür×kategori×tip) duruyor [ölçüldü: 522 satır]. Bugün bu varlığın tamamı yalnızca /sonuc'ta, yalnızca tek satır olarak kullanılıyor — 30 günde 23 kişinin gördüğü sayfada. Trafiğin %75'i olan katalog sayfaları yapay zekâ çıktısını hiç görmüyor.
5. 3 listenin yanında kaç başarısız deneme olduğu Rybbit'ten ölçülemiyor — liste_uretim_hata olayı 21 Eyl 04:49'da eklendi (cf19903) ve prod'a 21 Eyl öğleden sonra çıktı; 23 Ağu–21 Eyl penceresinin tamamında hata dalı ölçüsüzdü. Ama prod DB'den bugün, kod değişmeden çıkarılabiliyor: credit_ledger'da report_generate satırı = deneme, aynı ref_id'li refund satırı = başarısızlık. Sorgu §5'te.

---

1. Üretim anının maliyeti

Kullanıcı ne yaşıyor (akış, dosya:satır)

#	Adım	Nerede	Süre
1	"Listemi oluştur" → seçimler storage'a yazılır, /listem?uret=1'e gidilir	sihirbaz-cagri-karti.tsx:179-188	anlık
2	Girişsizse araya /giris girer (Google OAuth tur)	sihirbaz-cagri-karti.tsx:185	~5–15 sn (ölçülmedi)
3	ListeUretici mount → localStorage/çerez profili okunur → server action	liste-uretici.tsx:162-176	anlık
4	3 kredi düşülür (LLM'den ÖNCE)	rapor-actions.ts:119-124	anlık
5	Aday havuzu SQL + filtre/gevşetme	rapor-havuzu.ts:93	2–72 ms [ölçüldü]
6	LLM çağrısı (reasoning_effort:"none", max_tokens:4000)	rapor.ts:304-315, cagri.ts:90-115	tipik ~10–20 sn [kod yorumu, cagri.ts:66], üst sınır 60 sn
7	Şema/adet tutmazsa 2. deneme (yeni 60 sn bütçesi)	rapor.ts:303-332	+0–60 sn
8	Rapor DB'ye yazılır, router.replace("/listem")	rapor-actions.ts:181-195, liste-uretici.tsx:114	anlık
9	Geçiş olmazsa emniyet supabı tam sayfa yükler	liste-uretici.tsx:41,136-150	+6 sn

Toplam: tipik 15–30 sn, gerçekçi kötü hâl 60–70 sn, teorik en kötü ~126 sn.

Ekranda ne görüyor

• İki kolonlu iskelet (8 satır skeleton + danışman paneli) + shimmer'lı aşama metni (liste-uretici.tsx:239-341).
• Metinler: 4 aşama, 7000 ms arayla, sonuncuda duruyor (uretim-mesaji.ts:11-17,19). → 28 sn sonra ilerleme sinyali yok.
• Altta: "Bu işlem yarım dakika kadar sürebilir, sayfayı kapatma." (liste-uretici.tsx:271).
• "Beklenenden uzun sürdü" mesajı 90 sn'de (liste-uretici.tsx:45). 60 sn'de ilk deneme abort olup ikinci deneme sessizce başlıyorsa kullanıcı 60–90 sn arası hiçbir şey öğrenmiyor.

Bir ilk kullanıcıyı kaçırır mı? Ortalama (15–30 sn) için hayır; bu ekran iyi tasarlanmış. Kaçırdığı yer kuyruk: girişsiz kullanıcı için tıklama → OAuth → yeniden yükleme → 15–30 sn bekleme zinciri, ödül 3 açık satırsa orantısız. Mobilde /sonuc'tan çıkışa medyan 33 sn (03 raporu §2) — bu sabırla, girişten sonra 30 sn daha bekleme talep ediliyor.

"Sayfayı kapatma" gerçek bir tehdit

cagri.ts:63-67 kendi notunda söylüyor: "fonksiyon dışarıdan öldürülürse harcanan kredi iade edilemiyor." Kredi LLM'den önce düşüyor (rapor-actions.ts:119), iade yalnızca catch bloğu koşarsa oluyor (rapor-actions.ts:169-178). Kullanıcı sekmeyi 20. saniyede kapatırsa 5 deneme kredisinin 3'ünü hiçbir şey görmeden kaybetme riski var ve bu dal hiçbir yerde sayılmıyor. [koddan çıkarım]

Maliyet (token; TL yazılmadı — fiyat OpenRouter panelinden okunmalı)

Model: deepseek/deepseek-v4-flash varsayılan (client.ts:6); env ile değişebilir.

Profil	Havuz	Hedef (h/d/g)	Gevşetildi	Havuz JSON	~token
5.000 / say / müh + İstanbul	40	8/6/10	il	9.606 char	~2.9k
30.000 / say / müh	51	5/13/6	—	12.350	~3,7k
75.000 / ea / hukuk (devlet)	60	5/13/6	kategori	14.185	~4,3k
175.000 / söz / seçimsiz	60	5/13/6	—	14.324	~4,3k
375.000 / tyt / sağlık	60	5/13/6	kategori	14.477	~4,4k
750.000 / tyt / seçimsiz	60	5/13/6	—	14.749	~4,5k

[ölçüldü] — havuzOlustur + havuzuKompaktJson, LLM'e gidilmedi. Token ≈ char/3.3 (Türkçe+JSON için kaba katsayı, doğrulanmadı).

• Girdi/çağrı: havuz (~2,9–4,5k) + sistem prompt'u (~600) + kullanıcı sarmalayıcı (~200) ≈ 3,7–5,3k token.
• Çıktı/çağrı: 24 × (id + ~15 kelimelik gerekçe) + genel + uyarılar ≈ ~1,1–1,5k token (tavan max_tokens: 4000).
• Başarılı üretim = 1 çağrı. En kötü hâl 6 çağrı: dış döngü 2 deneme (rapor.ts:303) × iç geçici-hata tekrarı 3 (cagri.ts:43).
• Revizyon aynı maliyet + önceki liste özeti (24 satır ≈ +1k token).

---

2. Kredi kapısı

Soru	Cevap	Kanıt
Liste kaç kredi?	3	credits.ts:14
Yeni kullanıcıda kaç kredi?	5, kayıt anında otomatik	credits.ts:11, auth.ts:148-157
Ücretsiz deneme var mı?	Evet ama maskeli: 24 satırın ilk 3'ü açık	rapor-maske.ts:13, listem-icerik.tsx:144
Revizyon deneme kredisiyle yapılabilir mi?	Hayır — paket şartı var	rapor-actions.ts:215
Sohbet?	1 kredi/mesaj → kalan 2 kredi = 2 soru	credits.ts:88-120
Kredi bitince ne görüyor?	"Kredin bu liste için yetmiyor" + paket CTA (299 TL) ya da top-up (129 TL)	liste-uretici.tsx:180-206
kredi_bitti ölçülüyor mu?	Evet, istemcide; ayrıca krediBittiIsaretle 48 saatlik e-posta zamanlayıcısını kuruyor	liste-uretici.tsx:121, credits.ts:206-225

"Denemeden önce ödeme" hissi nerede

1. Maske. Deneme kullanıcısının aldığı yapay zekâ metni toplamda ~5 cümle: 3 gerekçe (her biri ≤15 kelime) + kırpılmış genel değerlendirme (ilk 2 cümle, rapor-maske.ts:26-30) + 1 uyarı. Kalan 21 satırda "Bu tercih için kişisel gerekçe paketle açılır." yazıyor. Yani deneme, ürünü göstermiyor; paywall'u gösteriyor.
2. Sayfa başlığı. Paketsiz kullanıcının liste sayfasının H1'i: "Veriyi ücretsiz incele. Kararı Yapay Zeka ile netleştir." (listem-govde.tsx:186-188) — kullanıcı az önce 3 kredisini yaktı, karşılandığı cümle bir satış cümlesi.
3. Danışman kısıtı. Kilitli satırları danışman da görmüyor ve sorulursa 299 TL'yi söylüyor (api/soru/route.ts kilitli dalı). Kalan 2 kredi yarım değerde.
4. Yanlış vaat. /sonuc tadımlık CTA'sı "24 satırın tamamı için giriş yap" diyor; teslim edilen 3/24. Bu hem dönüşüm hem güven sorunu.

---

3. Değeri üretmeden gösterme — en önemli madde

Bugün elimizde ne var

Varlık	Durum	Nerede gösteriliyor
Tadımlık havuzu — 522 satır, kova×tür×kategori×tip; genel 178 / devlet 170 / vakıf 174 [ölçüldü]	Dolu, elle yazılmış (LLM değil; KARARLAR 21 Eyl)	Yalnız /sonuc, tek satır, yalnız girişsize (tadimlik-bolumu.tsx:12-13)
Deterministik 24'lük iskelet — seçim + dilim + risk notu + trend cümlesi	Kod hazır, LLM gerekmiyor	Hiçbir yerde ürün öncesi gösterilmiyor
Ham dilim tablosu (hayal/dengeli/garanti)	Çalışıyor	/sonuc, /universite/*, /bolum/*
Ana sayfada örnek liste	Yok	—
/meraklisina demo	Var ama sayı/şema anlatımı, liste değil	meraklisina-demo.tsx

Sorun: tadımlık, huninin en dar kapısının arkasında. 30 günde /sonuc'u 23 kişi gördü; katalogdan gelen 464 oturum yapay zekâ çıktısını hiç görmedi. tadimlik_goruntulendi 30 günde 0 (03 raporu §2) — gösterildiğine dair kanıt da yok.

Öneri: "Senin 24'lük iskeletin" — 0 LLM çağrısı, 0 ek veri

Ölçüm [ölçüldü]: havuzOlustur + dilimHedefiHesapla + riskNotuMetni + trendOzetiMetni ile 24 satırın tamamı 2,1–72 ms'de, hiç LLM çağrısı yapmadan kuruluyor. Örnek çıktı (750k/tyt):

1. [hayal] İnşaat Teknolojisi
   risk : Son taban sıralaması senin sıranın üstünde kapandı; hayal tercihi olarak düşün.
   trend: 2021-2026 arasında taban 1,1M düzeyinden 746B düzeyine indi; taban sıkılaştı.

Bunlar kullanıcının kendi sıralamasına göre hesaplanmış gerçek cümleler — jenerik örnek değil. Eksik olan tek şey gerekce (LLM'in tek cümlesi).

Teknik yol:

• Veri kaynağı: mevcut yokatlas.db + rapor-havuzu.ts. Yeni tablo, yeni betik, yeni env yok.
• Üretim zamanı: istek anında, sunucuda (RSC). SQL 2–72 ms.
• Maliyet: 0 — LLM'e hiç gidilmiyor, anonim istek zaten LLM'e gitmiyor (tadimlik-havuzu.ts:1-4 kuralı korunur).
• Ekran: /sonuc'ta bugünkü tek tadımlık satırının yerine 24 satırlık gerçek iskelet; 1–3. satırların gerekçesi tadımlık havuzundan (kova×tür×kategori×tip anahtarıyla zaten eşleşiyor), 4–24 arası gerekçe alanı bulanık + "Giriş yap, yapay zekâ 24 gerekçeyi senin için yazsın". Yani bugünkü kilit deneyiminin ücretsiz, dürüst ve kredi harcamayan prova hâli.
• Katalog sayfalarına taşınabilir hâli: /universite/* ve /bolum/*'da sıra girildikten sonra aynı iskeletin ilk 5 satırı — 464 oturumluk trafiğe yapay zekâ çıktısının ne olduğunu ilk kez gösterir.

Neden bu, LLM'li bir "örnek liste"den iyi: kişiselleştirilmiş (kendi sırası, kendi illeri), bayatlamaz (canlı veriden), 0 TL, ve KARARLAR 21 Eyl'deki "tadımlık için LLM koşusu varsayılan yol değildir" kararıyla çelişmez.

Alternatif (daha pahalı, önerilmez): 6 kova × 5 tür = 30 hazır örnek listeyi batch üretmek ≈ 30 çağrı, ~135k girdi + ~45k çıktı token, tek seferlik. Prod veriye yazdığı için [BİLAL]. Elle yazım yolu (522 satırda yapıldığı gibi) bundan da ucuz.

---

4. Kalite ve güven

Havuz-dışına çıkamama — sağlam

normalizeEt (rapor.ts:120-137) modelin döndürdüğü her id'yi havuzMap'te doğruluyor; havuzda olmayan ve tekrar eden id'ler sessizce atılıyor, dilim ise havuzdaki gerçek değerden yeniden atanıyor. Kurtarma dalı (rapor.ts:349-385) eksik dilimleri yine havuzdan deterministik dolduruyor. Modelin uydurduğu bir program kullanıcıya ulaşamaz. Bu korumaya dokunulmamalı.

24'lük iskelet — garanti edilen şey "24" değil

dilimHedefiHesapla ideal 5/13/6'dan sapabiliyor ve sapma sessiz:

• 5.000 / say / Mühendislik + İstanbul → 8 hayal / 6 dengeli / 10 garanti [ölçüldü]. Bu listeye "dengeli ağırlıklı" demek mümkün değil.
• Aynı profilde il filtresi tamamen düşürüldü (gevsetildi: ["il"]): kullanıcı İstanbul seçti, havuz Türkiye geneline açıldı. havuzOlustur bunu gevsetildi olarak döndürüyor ama raporUret bunu yalnızca prompt'a not düşüyor (rapor.ts:255-264) — RaporKapsam'a konmuyor (rapor.ts:105-111), yani kullanıcı hiç öğrenmiyor. uyarlandi bayrağı yalnızca sayıların kaydığını söylüyor, hangi seçiminin feda edildiğini söylemiyor.

"Bu bana özel" hissini taşıyan tek alan: gerekce

• gerekce: tek cümle, ≤15 kelime, sistem prompt'unda "METİN DİYETİ" olarak sıkıştırılmış (rapor.ts:79-81).
• riskNotu ve trendOzeti deterministik — aynı sıra bandındaki herkeste birebir aynı cümle. Kişisel okunmuyor.
• Kullanıcının sihirbazda girdiği iller ve öncelikler çıktıda hiçbir yerde geri yansımıyor; prompt'a giriyor ama satır düzeyinde görünür karşılığı yok.
• Paketsizde bu yüzeyin %87,5'i maskeli.

Vaat dili denetimi — prompt var, çıktı denetimi yok

Prompt "garanti / kesin / yüzde yüz" diyor (rapor.ts:80-86), sohbet prompt'u da yasaklıyor (api/soru/route.ts). Ama çıktı tarafında hiçbir denetim yok: gerekceServisEdilebilir / YASAK_GEREKCE_DILI yalnızca tadımlıkta kullanılıyor (tadimlik-havuzu.ts:62,91,126). Rapor metinleri DB'ye yazılıyor (rapor-actions.ts:181-195) ve her /listem açılışında yeniden servis ediliyor — bir kez sızan "yüksek ihtimalle" cümlesi kalıcı. PROTOKOL/ilke 3'e aykırı ("prompt tek başına yetmez").

İki iyileştirme önerisi (prompt/şema seviyesi)

İ1 — Şemaya doğrulanabilir kişiselleştirme alanı ekle. AiTercihSchema'ya esles: z.enum([...kullanıcının gerçek kategorileri, illeri, öncelikleri, "genel"]) ekle. Enum kullanıcının kendi girdisinden üretildiği için model uyduramaz, kod çapraz doğrulayabilir ve UI satırın yanında bir çip basabilir ("İstanbul" / "Burs önceliğin" / "Mühendislik"). Maliyet: satır başına ~10 token (+~240 token/liste). Kazanç: kişiselleştirme görünür ve denetlenebilir hâle gelir. [KARAR] — ama iskelet değişikliği olduğu için /meraklisina şeması aynı commit'te güncellenmeli (AGENTS.md).

İ2 — Çıktı denetimi + gevşetme dürüstlüğü. (a) gerekceServisEdilebilir'i lib/risk.ts ya da ortak bir modüle taşıyıp rapor gerekce / genelDegerlendirme / uyarilar alanlarına da uygula; takılan satırın gerekçesi deterministik şablona düşsün ve sayaç tutulsun (§5'teki tek olay). (b) gevsetildi'yi RaporKapsam'a ekleyip UI'da tek cümle: "İstanbul'da 24 program çıkmadı; listeye yakın illerden de eklendi." Bu hem dürüstlük hem "beni gerçekten dinlemiş" sinyali. [KARAR].

---

5. Sessiz hatalar

Dallar ve ölçüm durumu

#	Dal	Kod	Kredi	Ölçülüyor mu
a	Şema iki denemede de tutmadı	rapor.ts:334-348	iade	liste_uretim_hata{kod:"HATA"} — yalnız 21 Eyl'den beri
b	429/5xx, 3 tekrar tükendi	cagri.ts:41-59	iade	aynı
c	60 sn zaman aşımı	cagri.ts:68,90	iade	aynı
d	AI_KEY_MISSING	client.ts:34	iade	aynı (kullanıcıya altyapı sızmıyor — doğru)
e	Havuz < 3 program	rapor.ts:236-240	iade	aynı
f	Kurtarma dalı: liste kuruldu ama satırlar şablon	rapor.ts:349-385	harcandı	HAYIR — yalnız console.warn. liste_olusturuldu atılıyor, başarı sayılıyor
g	Kullanıcı sekmeyi üretim sırasında kapattı	cagri.ts:63-67 notu	iade edilemeyebilir	HAYIR — hiç olay yok
h	İstemci tarafı istisna	liste-uretici.tsx:95	belirsiz	kod:"ISTISNA"
i	Kredi yetersiz	liste-uretici.tsx:121	harcanmadı	kredi_bitti
j	Oturum düşmüş (AUTH)	liste-uretici.tsx:123-124	harcanmadı	HAYIR — sessizce /giris'e atıyor

3 listenin yanında kaç başarısız deneme var?

Rybbit'ten ölçülemiyor. liste_uretim_hata olayı cf19903 (21 Eyl 2026 04:49) ile eklendi ve 03 raporu §0'a göre prod'a 21 Eyl ~15:20'de çıktı. 23 Ağu–21 Eyl penceresinin tamamı ölçüsüz.

Ama prod DB'den bugün, kod değişmeden çıkarılabilir — credit_ledger'da her deneme bir report_generate satırı, her başarısızlık aynı ref_id'li bir refund satırı bırakıyor (rapor-actions.ts:119-124, 171-176). Salt okuma, Bilal koşar:

-- 30 günde liste üretim denemesi / başarısız (iade edilmiş) oranı
SELECT date(g.created_at,'unixepoch','localtime') AS gun,
       COUNT(*)                                   AS deneme,
       SUM(CASE WHEN r.id IS NULL THEN 0 ELSE 1 END) AS basarisiz_iade
FROM credit_ledger g
LEFT JOIN credit_ledger r ON r.reason='refund' AND r.ref_id = g.ref_id
WHERE g.reason='report_generate'
  AND g.created_at >= strftime('%s','now','-30 days')
GROUP BY 1 ORDER BY 1;

-- Kurtarma dalına düşmüş (şablon gerekçeli) liste sayısı
SELECT COUNT(*) FROM reports
WHERE result LIKE '%Sıralamana ve seçimlerine uygun olduğu için listene eklendi.%';

deneme − basarisiz_iade sayısı Rybbit'teki liste_olusturuldu = 3 ile de çapraz doğrulanır; aradaki fark sekme kapatan kullanıcıları (dal g) gösterir.

Eklenecek tek olay

liste_uretim_kalite — üretim başarıyla bittiğinde sunucudan değil, mevcut liste_olusturuldu olayına iki özellik ekleyerek (yeni olay adı gerektirmez, OlayAdi birliği büyümez):

liste_olusturuldu { tur, sira_kovasi,
                    kurtarma: 0|1,        // rapor.ts:349 dalına düşüldü mü
                    ai_satir: <sayı> }    // AI'nın verdiği, havuzda doğrulanan satır sayısı

Bu tek ek, (f) dalını görünür kılar: "liste kuruldu" ile "yapay zekâ gerçekten 24 gerekçe yazdı" arasındaki farkı ölçer. ListeSonuc'a iki alan eklemek yeterli; prompt/model değişmez.

---

Eval seti — bugün yok, kurulması öneriliyor

Repoda eval yok. Bu turda yalnız iki maliyetsiz ölçüm koşuldu (havuz boyutu; deterministik iskelet süresi). Gerçek modelle hiçbir koşu yapılmadı.

Önerilen: scripts/eval-liste.ts (tsx), girdi 12 temsilî profil (6 kova × say/ea/söz/tyt karışık, il-filtreli ve filtresiz, seçimsiz dahil). Ölçülecekler:

Metrik	Hedef	Bugün nasıl ölçülür
Şema geçerliliği (1. denemede)	%100	yapilandirilmisUret null dönüşü
Havuz-dışı program sayısı	0	normalizeEt öncesi/sonrası fark
Kurtarma dalına düşme oranı	0	rapor.ts:353 warn'ı sayaca çevrilir
Yasak ifade sayısı (gerekce/genel/uyarılar)	0	gerekceServisEdilebilir
Dilim dağılımı ideale uzaklık	raporlanır	dilimHedefiHesapla vs IDEAL_HEDEF
p50/p95 gecikme	p95 < 30 sn	çağrı süresi
Girdi/çıktı token	raporlanır	API yanıtı usage

anahtarVar() yoksa mock yolu koşar ve rapora "gerçek modelle koşulmadı" yazılır. Gerçek modelle bir tam koşu = 12 çağrı (retry'la en kötü 24) — 50 çağrı sınırının altında, ayrı onay gerekmez; prod DB'ye yazmaz.

---

Maliyet ve gecikme etkisi (önerilerin)

Öneri	LLM çağrısı	Gecikme	Not
§3 "Senin iskeletin" önizlemesi	0	+2–72 ms SSR	Yeni tablo/betik yok
İ1 esles alanı	değişmez (1)	ihmal	+240 token/liste (%5 çıktı)
İ2 çıktı denetimi + gevsetildi	0	<1 ms (regex)	Saf fonksiyon
§5 iki olay özelliği	0	0	Yalnız ölçüm
Aşama mesajı + 90 sn eşiği	0	0	Metin/sabit

Hiçbir öneri model, sağlayıcı ya da env değiştirmiyor; kredi başına maliyet aynı kalıyor.

---

Önerilen değişiklikler

#	Değişiklik	Dosya	Yetki
1	Tadımlık CTA'sının vaadini ve hedefini düzelt: metin "24 satırın tamamı" demesin (maske 3/24); callback sonucHref() yerine LISTEM_URET_HREF olsun	tadimlik-satiri.tsx	[KARAR] — metin marka/vaat içerdiği için son hâli Bilal onaylamalı
2	§3 "Senin 24'lük iskeletin" önizlemesi — 0 LLM, kendi sırasıyla, gerekçe bulanık	yeni bileşen + sonuc/page.tsx	[KARAR] (uygulama cto/yazilimci şartnamesiyle); /meraklisina şeması aynı commit'te
3	İ2 çıktı denetimi: yasak dil filtresi rapor metinlerine de	rapor.ts, tadimlik-havuzu.ts→ortak modül	[KARAR]
4	gevsetildi'yi RaporKapsam'a ekle ve UI'da tek cümle söyle	rapor.ts:105, listem-govde.tsx	[KARAR]
5	Aşama mesajları 28 sn'de donmasın; "uzun sürdü" eşiği 90→55 sn (ilk abort'tan önce)	uretim-mesaji.ts, liste-uretici.tsx:45	[KARAR]
6	İ1 esles alanı — şema + /meraklisina senkronu	rapor.ts, huni-semasi.tsx	[KARAR], önce eval
7	Deneme maskesini gevşet (ör. ilk 3 yerine ilk 8 satır açık, ya da deneme listesinin tamamı açık + revizyon/PDF ücretli)	rapor-maske.ts:13	[BİLAL] — doğrudan gelir modeli kararı
8	Prod DB'de §5 sorgularını koş	—	[BİLAL]

---

Bilal'den istenen

1. §5'teki iki SQL'i prod'da koş (salt okuma) ve sonucu paylaş — "3 liste"nin yanında kaç deneme ve kaç şablon-gerekçeli liste olduğunu ancak bu söyler. (~5 dk)
2. Karar ver: deneme kullanıcısı 24 satırın kaçını görecek? Bugün 3; bu, denemenin ürünü değil paywall'u göstermesine yol açıyor ve /sonuc'taki CTA metnini fiilen yanlış kılıyor. (~10 dk, gelir modeli kararı)
3. §3 önizlemesini (0 maliyet, 0 LLM) sıraya al mı? Katalogdaki 464 oturuma yapay zekâ çıktısının ne olduğunu ilk kez gösterecek tek ucuz hamle bu. (~5 dk onay)