Bu yılki yıllık inceleme için, yapay zeka ajanından kendimin derinlemesine veri tabanlı envanterini yapmasını istedim. Bu süreç, herhangi bir programlama deneyimi olmadan profesyonel düzeyde veri madenciliğini kolayca tamamlamanızı sağladığı için paylaşılmıştır. Vibe Kodlama'dan bile daha basit; tam veri + Kodlama Ajanı gerektiriyor. Bu sürecin üst sınırını doğrulamak için, stres testi için en büyük ve en karmaşık 10 yıllık kişisel veri profilini kasıtlı olarak seçtim. 1️⃣ Veri ölçeği ve işleme eşiği Sonunda Apple Health uygulamasından dışa aktarılan şey, 3,5 GB boyutunda bir Apple Watch'tan alınan ham sağlıkla ilgili verilerin bir kopyasıydı. Bu belge, yüzbinlerce kalp atış hızı kaydını ve çok ince ayrıntıya sahip çeşitli fizyolojik göstergeleri içerir. Yapay zeka devreye girmeden önce, bu ölçekte verileri işlemek için en az birkaç gün Python kütüphanelerini araştırmak ve karmaşık XML veri yapılarını ayrıştırmak zorunda kalacaktım. Bu, birçok insan için "kendilerini niceliklendirme" ile karşılaştığında genellikle en büyük engeldir. 2️⃣ Ajan destekli iş akışları OpenAI Codex veya Claude Code gibi Kodlama Ajanlarını tanıttığımızda, tüm süreç tamamen değişti. Artık belirli kod uygulamalarına odaklanmanıza gerek yok, sadece "analiz hedefi"ni tanımlayın. Ajan otomatik olarak özyinelemeli bir döngü çalıştırır: veri yapılarını bağımsız olarak araştırır → Python işlem betikleri yazar → istisnalarla karşılaşır → kodu tekrar araştırıp düzeltir. Temizlikten analize kadar tüm süreci bağımsız olarak tamamlayabiliyor ve yüksek teknik maliyetler nedeniyle askıya alınan önceki birçok fikrimi tamamlamama yardımcı oluyor. Nasıl başlayacağınızı bilmiyorsanız, önce görevin arka planını ve ilgili dosyaları anlatabilirsiniz, böylece kendi başına keşfedebilir, örneğin: ...