Yapay zekâ sohbetlerinde verilen kararlar neden kaybolur ve nerede tutulmalı

ChatGPT ya da Claude sohbetinde verilen kararlar kaybolur, çünkü bir sohbetin durumu yoktur. İçinde hiçbir şey bir satırı "karar verdiğimiz şey bu" diye işaretlemez, hiçbir şey o satırı etkilediği işe bağlamaz ve yeni bir sohbet boş başlar. Çözüm, yapay zekânın kararı işin yaşadığı yere, gerekçeleriyle birlikte kısa bir kayıt olarak yazması ve bir sonraki oturumun harekete geçmeden önce bu kayıtları okumasıdır.

Weft’i biz geliştiriyoruz. Diğer ürünlerle ilgili bilgiler, 27 Ekim 2026’da kontrol edilen resmî sayfalarından alındı. Bir dizinin "durumu olmadığı" fikri Hypertask’ın Slack dizileri hakkındaki yazısından geliyor. Bu rehber onu yapay zekâ sohbetlerine uyguluyor.

ChatGPT ya da Claude ile verilen kararlar neden kaybolur?

Bir asistanla kırk dakika boyunca iki veritabanı sağlayıcısını, iki fiyatlandırma modelini ya da bir API’yi yapılandırmanın iki yolunu tartarsın. Birinde karar kılarsın. Gerekçe sağlam, asistan da katılıyor; bir sonraki işe geçersin.

Bir hafta sonra sonuç hâlâ o sohbette, iki yüz mesajın üstünde bir yerde duruyor. Yeni bir sohbet bundan habersiz. Bir ekip arkadaşı onu hiç görmedi. Ertesi gün farklı bir yapay zekâ istemcisi açarsan, örneğin terminalindeki bir kodlama ajanını, o istemci sıfırdan başlar ve reddettiğin seçeneği neşeyle önerebilir.

Bu bir disiplin sorunu değil. Sohbet bir mesaj dizisidir. "Karar verildi" diye bir alanı, sahibi, bir göreve bağlantısı ve "bu, salı günü söylediğimizin yerine geçti" demenin bir yolu yoktur. Karara bağlanmış bir soruyla yarıda bırakılmış bir soru, kaydırılıp gittikten sonra aynı görünür.

Sohbet hafızası bunu zaten çözmüyor mu?

Bu iş için çözmüyor. Artık birçok asistan sohbetler arasında seninle ilgili şeyleri hatırlayabiliyor ve bu tercihler ve arka plan bilgisi için faydalı. Ama o hafıza tek bir ürüne ve tek bir hesaba ait. Bir insanın satır satır gözden geçirebileceği bir kayıt olarak değil, o asistanın kullanması için yazılıyor ve başka bir yapay zekâ istemcisi onu okuyamıyor. Ayrıca bir seçimin hangi görevle ilgili olduğunu ya da hangi önceki seçimin yerine geçtiğini söylemiyor.

Bir karar günlüğünün gereksinimleri farklı. Projede çalışan insanlar ve ajanlar tarafından bulunabilmeli, işi bir sonraki alan yapay zekâ istemcisi hangisi olursa olsun onun tarafından okunabilmeli, o işe bağlı olmalı ve geçmiş konusunda dürüst olmalı: bir karar değiştiğinde eskisi, neden yerine başkasının geçtiğiyle birlikte görünür kalmalı.

Hangi kararlar kaydetmeye değer?

Birinin makul olarak farklı bir seçim yapabileceği ve seçimin sonraki işi şekillendireceği durumlarda bir seçimi kaydet. İyi örnekler:

• Bir aracı, sağlayıcıyı ya da kütüphaneyi diğerine tercih etmek.
• Bir şeyi bilerek bırakmak ("bu çeyrek tavsiye programı yok").
• İşin uyması gereken bir kural koymak ("AB’de tüm fiyatlar KDV dahil gösterilir").
• Önceki bir seçimi gerekçesiyle değiştirmek.
• Zor yoldan öğrenilmiş bir ders ("migration’ı mesai saatlerinde çalıştırma").

Şunları kaydetme:

• Ortaya atıp benimsemediğin fikirler.
• İşin kendi adımları (bunlar göreve ve sonucuna aittir).
• Kişinin henüz onaylamadığı her şey, açıkça önerildi olarak işaretlenmedikçe.
• Herkesin bir dakikada yeniden bulabileceği bilgiler.

İşe yarar bir test: yeni bir yapay zekâ oturumu bu seçimi geri almak üzere olsa, durup nedenini okumasını ister miydin? Evet ise kaydet.

İyi bir karar kaydı neye benzer?

Kısa tut ve gerekçeleri koru. Aşağıdaki biçim, Weft’in record_decision aracının kullandığı MADR’nin (Markdown Architectural Decision Records) hafif bir sürümü:

Başlık:          Dosya yüklemeleri: veritabanı değil, nesne depolama
Sonuç:           Yüklenen dosyalar nesne depolamaya gider; veritabanı
                 yalnızca dosya anahtarını ve meta veriyi tutar.
Durum:           accepted
Bağlam:          Kullanıcılar 50 MB'a kadar dosya ekliyor. Bunları
                 veritabanında tutmak yedekleri yavaş ve büyük yapar.
Seçenekler:      1. Nesne depolama  + ucuz, yedekler küçük kalır
                                    - yapılandırılacak bir hizmet daha
                 2. Veritabanı sütunu + her şey tek yerde
                                    - yedekler her yüklemeyle büyür
Sonuçları:       İndirmeler için imzalı URL'lere ihtiyacımız var.
                 Bir görevi silmek onun dosyalarını da silmeli.
Yeniden ele al:  Dosya içeriklerinde arama yapmamız gerektiğinde.
Görev:           Dosya yüklemeleri

• Başlık, göz gezdirerek bulabilmen için kararı adlandırır.
• Sonuç, yeni gelen birinin göre hareket edebileceği tek bir cümledir.
• Bağlam, o sırada neyin doğru olduğudur. Hafızadan ilk silinen kısım budur.
• Seçenekler, sonradan uydurulan alternatifleri değil, yalnızca gerçekten tartılanları listeler.
• Sonuçları, kabul ettiğin olumsuz yanları da içerir; böylece kimse onları sonradan hata olarak "keşfetmez".
• Yeniden ele al, seçimi neyin yanlış kılacağını söyler.

Weft bir karar kaydını nasıl tutar?

Weft, yapay zekâ istemcilerinin https://letsweft.com/api/mcp adresinde MCP üzerinden ulaştığı bir görev panosu. 32 aracından üçü kararlarla ilgilenir:

• record_decision bir başlık ve sonuç, artı bağlam, artıları ve eksileriyle en fazla beş seçenek, sonuçlar ve yeniden ele alma koşulunu alır. Bir göreve (taskId) ya da bir projeye bağlanabilir. Kayıtlar değiştirilemez: birini değiştirmek için yapay zekâ, supersedesId ile eskisini gösteren yeni bir karar kaydeder ve eski kayıt yerinde, yerine geçildi olarak işaretli kalır.
• get_context çalışma alanının canlı kararlarını ve derslerini, en yeniden başlayarak bir token bütçesine (varsayılan 800 token) sığdırarak döndürür. Bir projeye ya da göreve daraltılabilir. Her satır tarihini taşır, yerine geçilmiş bir karar asla görünmez ve sığmayan satırlar gizlenmek yerine sayılır.
• get_task_history decisions modunda, tek bir görev hakkında kaydedilen her kararı, inceleme hükümleri ve gerekçeleri dahil listeler.

record_decision’ın ikinci bir kullanımı var: kişinin, incelemesini bekleyen bir iş hakkında sohbette verdiği hükmü (kabul, yeniden yap, bırak ya da ertele) aktarmak. Araç açıklaması yapay zekâya burada karar veren değil haberci olduğunu söyler; yani bunu asla kendi işini kabul etmek için kullanmamalıdır.

Kayıtlar asla yerinde düzenlenmediği için geçmiş dürüst kalır. Martta sağlayıcı değiştirirsen ocaktaki karar yerinde, yerine geçildi olarak işaretli durur ve mart kaydı nedenini söyler.

Yapay zekâmdan kararları kaydetmesini nasıl isterim?

Weft’i yapay zekâ istemcine bağla, sonra bir sohbetin başına ya da varsa istemcinin özel talimatlarına veya proje dosyasına şöyle bir talimat yapıştır:

Bu sohbette gerçek bir seçim yaptığımızda (bir seçeneği diğerine tercih
ettiğimizde, bir şeyi bıraktığımızda ya da önceki bir seçimi değiştirdiğimizde),
ilerlemeden önce onu Weft'te record_decision ile kaydet:
- title: birkaç kelimeyle adlandırılmış karar
- outcome: tek cümlelik seçim
- context: seçimi zorunlu kılan, o sırada doğru olan şey
- options: yalnızca gerçekten tarttığımız seçenekler, artıları ve eksileriyle
- consequences: iyi ve kötü, ardından gelenler
- confirmation: onu ne zaman yeniden ele almamız gerektiği
- taskId ya da project: bunun ilgili olduğu görev ya da proje
Önceki bir kararı değiştiriyorsa düzenlemek yerine supersedesId ver.
Sohbet muhabbetini, tahminleri ya da benim onaylamadığım şeyleri kaydetme.
Henüz karar vermediysem status "proposed" kullan.
Önemsiz olmayan her işin başında önce get_context çağır ve bana hangi
geçmiş kararların geçerli olduğunu söyle.

Bağlanmak bir dakika sürer. ChatGPT’de Weft, eklenti dizininde Free dahil her planda kullanılabilen yayımlanmış bir uygulama (kurulum). Claude Code’da tek komut (kurulum). Claude.ai ve Claude Desktop onu özel bağlayıcı olarak ekler. Giriş tarayıcıda OAuth ile yapılır, kopyalanacak anahtar yok; Weft yenileme belirteçleri verir, böylece istemci girişi kendisi yeniler. Cursor ve Codex dahil diğer istemcilerin kurulum sayfaları belgelerde.

Ertesi gün ChatGPT’den Claude Code’a geçtiğimde ne olur?

Talimatın tam olarak bunun için yazıldığı durum şu.

1. Pazartesi ChatGPT’de bir özelliği planlıyorsun. Yüklemeleri veritabanı yerine nesne depolamada tutmaya karar veriyorsun; ChatGPT de bağlamı, iki seçeneği ve sonuçları içeren, "Dosya yüklemeleri" görevine bağlı bir record_decision çağrısı yapıyor.
2. Salı depoda Claude Code’u açıyorsun. Henüz bağlamadıysan: claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp.
3. Ondan yüklemeler görevini almasını istiyorsun. Kod yazmadan önce o görev için get_context ya da decisions modunda get_task_history çağırıyor ve pazartesinin kaydını geri alıyor.
4. Soruyu yeniden açmak yerine nesne depolamaya göre inşa ediyor. Seçimin yanlış olduğuna dair gerçek bir neden bulursa pazartesininkinin yerine geçecek yeni bir karar önerebilir, kararı da sen verirsin.

İki istemci de aynı panoyu ve aynı kararları okur, çünkü kayıt iki sohbetten birinde değil, Weft’te yaşar. Her OAuth bağlantısı ayrı bir aktördür ve pano her istemcinin kaydolurken kullandığı adı gösterir; böylece hangi bağlantının hangi görevi oluşturduğunu görebilirsin. Tek panoda birkaç ajanı çakışmadan çalıştırmak için birden fazla yapay zekâ ajanı, tek pano yazısına bak.

ChatGPT’den gelen kararlar nereye gitmeli?

Bir karar günlüğünün ihtiyaçlarına göre karşılaştırılmış dört yaygın yer:

Mesele sohbetin ya da belgelerin kötü olması değil. Sohbet düşündüğün yer. Karar, verildiği anda, zaten sohbette olan taraf tarafından, yani yapay zekâ tarafından, sohbetten durumu olan bir yere kopyalanmalı.

Bu, belgelerimizin ya da wiki’mizin yerini alır mı?

Hayır. Weft’in belge ya da wiki özelliği yok ve öyle olmaya çalışmıyor. Uzun açıklamalar, onboarding rehberleri ve tasarım yazıları belge aracına aittir. Bir karar kaydı bilerek küçüktür: tek bir seçim, gerekçeleri ve yerine neyin geçtiği. Ekibin karar kayıtlarını zaten bir wiki’de tutuyorsa ve kullandığın her yapay zekâ istemcisi onu okuyabiliyorsa bu yeterli olabilir. Weft, kararlar yapay zekâ sohbetlerinde verildiğinde ve bir sonraki okuyucu çoğu zaman başka bir yapay zekâ olduğunda işe yarar. Bunun için Notion’u tartıyorsan yapay zekâ görevleri için Notion alternatifleri yazısına bak.

İki dürüst sınır daha. Weft sohbetlerini okumaz: bir karar yalnızca yapay zekâ record_decision çağırdığında kaydedilir; yukarıdaki talimatın önemli olmasının nedeni bu. Ve yapay zekâ neyin karar sayıldığını yanlış değerlendirebilir; bu yüzden ara sıra get_context’i oku ve yanlış olan her şeyin yerine yenisini kaydet.

Maliyeti ne?

Karar kaydetmek ve okumak, ayda 50 etkin görev ve 200 yapay zekâ araç çağrısı içeren Free planda çalışır. Her record_decision ya da get_context çağrısı tek çağrı sayılır. Pro, sınırsız görev ve çağrıyla koltuk başına ayda $7 ya da yılda $60 (fiyatlandırma). Weft’te yapay zekâ kredisi yok: düşünme işi kendi yapay zekâ istemcinde olur, Weft yalnızca panoyu ve kayıtlarını saklar.

ChatGPT’den sohbetin sonunda kararları özetlemesini isteyemez miyim?

İsteyebilirsin ve işe yarar. Ama özet yine o sohbette ya da nereye yapıştırırsan orada yaşar. Göreve bağlı değildir, başka bir yapay zekâ istemcisi onu okuyamaz ve karar değiştiğinde neyin yerine geçtiğine dair bir kayıt olmaz. Her kararı verildiği anda kaydetmek bu üçünü de önler.

Yapay zekâ istenmeden kararları kaydeder mi?

record_decision aracının açıklaması yapay zekâya, kullanıcı sohbette gerçek bir seçim yaptığında onu kullanmasını söyler; bu yüzden bazı istemciler kaydeder. Buna güvenme. Yapıştırılan talimat bunu açık hâle getirir ve her zaman "bu kararı kaydet" diyebilirsin.

Yanlış kaydedilen bir karar düzenlenebilir mi?

Yerinde değil. Kayıtlar değiştirilemez. Yanlış olanı gösteren supersedesId ile düzeltilmiş bir karar kaydet. Eski kayıt yerinde, yerine geçildi olarak işaretli kalır ve get_context onu göstermeyi bırakır.

Kararların bir göreve ihtiyacı var mı?

Hayır. Bir karar bir göreve, bir projeye ya da hiçbirine bağlanabilir. Onu bir göreve bağlamak, get_task_history’nin onu o işin yanında göstermesi ve get_context’in ona daraltılabilmesi demektir.

Bu, Weft’in çalışma hafızasıyla aynı şey mi?

Hayır. Çalışma hafızası (öğrenilmiş kısa notlar) ayrı bir Pro özelliği. Karar kayıtları record_decision’dan gelir ve kod onları Pro ile sınırlamaz.

Birden fazla yapay zekâ istemcisi kullanırsam ne olur?

Bunu yapmanın asıl nedeni bu. Aynı Weft çalışma alanına bağlı ChatGPT, Claude Code, Cursor ya da Codex aynı kararları get_context üzerinden okur; böylece ikinci istemci birincinin karara bağladığı soruları yeniden açmaz.