Adsify AI
Adsify AI, markaların/işletmelerin reklam videolarını AI ile otomatik ürettiği bir mobil uygulama. Gerçek bir UGC (kullanıcı üretimi içerik) çekim sürecini — kamera, oyuncu, mekân, editör — AI pipeline'ına devrederken, markaya özel gerçek mekân referanslarıyla otantiklik katıyor. Akış: Video Tipi Seçimi — kullanıcı önce formatı belirliyor: selfie, walk & talk vlog, story, kutu açılımı (unboxing) gibi farklı içerik tarzlarından birini seçiyor. Her format kendi çekim diline (kamera açısı, tempo, anlatım tonu) sahip. Girdi — ürün bilgisi/konu, senaryo fikri ve konuşma dili (Türkçe, Rusça, Kazakça, İngilizce, Arapça vb.) giriliyor. Araştırma — küçük bir Claude modeli, ürün/konu hakkında otomatik araştırma yapıyor. Senaryo → Sahne Planlama — senaryo, seçilen video tipine ve hedef süreye göre sahnelere bölünüyor. Referans Klasör Sistemi — kullanıcı kendi mekânının gerçek fotoğraflarını (market, kasap reyonu gibi) klasörler halinde önceden yüklüyor; video üretilirken bu klasörler manuel seçilerek ya da otomatik eşleştirilerek kullanılıyor, böylece video sanki o gerçek mekânda çekilmiş gibi görünüyor. Ses/Müzik — kullanıcının kendi müziği veya AI-generated müzik seçeneği. Kalite/Maliyet Kontrolü — kullanıcı bütçesine göre video kalitesi (ve buna bağlı maliyet) ayarlanabiliyor. Ödeme — RevenueCat ile abonelik/satın alma yönetimi. Teknik altyapı: Flutter/iOS, Firebase Cloud Messaging + APNs, TestFlight Claude API — araştırma ve senaryo işleme Video generation API — sahne/format bazlı video üretimi Backend: NestJS, Kie.ai (video generation aggregator API — Veo/Kling/Seedance gibi çoklu model erişimi) RevenueCat — ödeme/abonelik yönetimi
Tech Stack
Sıradaki proje
Ouranos Agent System
Ouranos Agent Kit, kendi geliştirme sürecini otomatize etmek için sıfırdan tasarladığın kişisel bir AI agent sistemi. Temelinde forklanmış bir Obsidian second-brain vault'u var — yani bilgi, notlar ve proje geçmişin yapılandırılmış bir "ikinci beyin" olarak tutuluyor, agent sistemi de bu beynin üzerine inşa ediliyor. Amaçları: Proje scaffolding'i otomatikleştirmek — yeni bir projeye başladığında CLAUDE.md, TASKS.md, SCOPE.md, WORKFLOW.md gibi dosyalar otomatik üretiliyor, böylece her projede sıfırdan yapılandırma yapmıyorsun. Sub-agent orkestrasyonu — gstack adını verdiğin bir sistemle, farklı görevleri farklı agent'lara dağıtıp paralel/koordineli çalıştırabiliyorsun (implementer + reviewer pattern gibi). MCP tool entegrasyonu — Model Context Protocol üzerinden agent'lara özel araçlar tanımlayıp genişletilebilir bir yapı kuruyorsun. Local LLM ile arka plan görevleri — her şeyi bulut modellere (Claude, GPT) yaptırmak yerine, Ollama üzerinden çalışan local modellerle maliyetsiz/offline arka plan işlerini (indexleme, özet çıkarma gibi) hallediyor. Çoklu LLM desteği — sistem tek bir modele bağlı kalmayacak şekilde modüler tasarlandı; Claude'un yanına zamanla Codex ve local modeller de eklenebiliyor. Bu proje hâlâ aktif geliştirme aşamasında — bitmiş bir ürün değil, kendi iş akışını sürekli geliştirdiğin, canlı bir "kendi araçlarını kendin yapma" projesi. Aynı zamanda hem pratik bir üretkenlik aracı hem de agent mimarisi/orkestrasyon konusundaki yetkinliğini gösteren güçlü bir portfolyo parçası.