void retweeted
#reklam
4 prompt’la 16 tane baskıya hazır Etsy tasarımı yaptım. Her biri tamamen düzenlenebilir SVG.
@ideogram_ai bugün Ideogram Vector’ü yayınladı. Etsy’de satış yapan biri olarak uzun zamandır beklediğim güncelleme buydu.
Neden önemli?
Yapay zekâ görsel araçlarının çoğu PNG verir. Paylaşım için yeter, ama tişörte, kupaya ya da 60x90 bir postere bastığın anda kenarlar yumuşar ve her şeyi elle yeniden çizmek zorunda kalırsın. Ideogram Vector bu adımı ortadan kaldırıyor: prompt’u yazıyorsun, karşına gerçek bir SVG çıkıyor. Temiz çizgiler, ayrı ayrı şekiller, her boyutta keskin.
Denediklerim: • Retro bir sörf kulübü tişört rozeti • Ürkütücü ama tatlı bir Halloween tişörtü • Vintage bir doğa macerası rozeti • Kawaii bir kahve stickerı
4 prompt, her birinden 4 sonuç, toplam 16 tasarım. Yazıların hepsi ilk denemede doğru çıktı: SALT & SUN SURF CLUB, HEY BOO, WILD TRAILS, BUT FIRST, COFFEE. Yapay zekâya yazı yazdırmaya uğraştıysan bunun ne kadar nadir olduğunu bilirsin.
İş akışım çok basit:
Prompt’u yaz
4 sonuçtan en iyisini seç
SVG’yi indir
İstediğin editörde rengini değiştir, düzenle
Etsy’de listele
SVG sadece baskı için değil. Cricut ve Silhouette kesim dosyası olarak tek başına da satılıyor; Etsy’de büyük bir dijital kategori.
Beni en çok heyecanlandıran kısım ise sıradaki planım. Ideogram Vector’ü Etsy satıcıları, AI influencer’lar ve YouTube/Instagram içerik üreticileri için hazırladığım ücretsiz, açık kaynak otomasyonuma ekliyorum.
Fikir şu: prompt’u yaz, SVG’yi al, mağazana hazır olsun; hepsi tek bir yerden. Henüz hazır değil, ama otomasyonu 200'den fazla içerik üreticisi kurdu bile...
Repo: github.com/wj-sidiss/youtube…
Vector’ü dene: ideogram.ai
🤝 Paid partnership
Today, we’re introducing Ideogram's first vector model.
Generate clean, editable SVGs with smooth gradients and sharp typography from a text prompt, or turn any image into a detailed, scalable vector.
Live in Ideogram and the API: ideogram.ai/models/vector
void retweeted
gelin lan tamam parayı cebinize biz koycaz
lab.hilor.io’ya yeni bir workflow bıraktım.
forma “karşıyaka diş kliniği” gibi bir arama yazıyorsun.
workflow:
> google haritalar’dan işletmeleri buluyor
> sitelerini tek tek okuyor
> her işletme için kısa bir özet çıkarıyor
> uygunluk derecesi veriyor
> sitedeki gerçek bir detaya değinen 4 cümlelik ilk mesaj taslağı yazıyor
> hepsini google sheets’e aktarıyor
mesajları kendi kendine göndermiyor.
ama araştırma + eleme + ilk kişiselleştirme kısmını tek akışta çözüyor.
özellikle cold outreach yapan biri için en sıkıcı kısmı baya küçültüyor.
workflow burada:
lab.hilor.io/kutuphane/08-mu…
void retweeted
the more interesting consequence is economic.
once tiny decisions become cheap enough, you stop asking one expensive model to "run the agent."
you start building a hierarchy of intelligence.
cheap models handle reflexes.
frontier models handle uncertainty.
code handles authority.
that's when agents start looking less like chatbots with tools and more like actual software systems.
i think people are misunderstanding what jev is.
it's not another model that's supposed to replace claude code or codex.
it's more interesting as the decision layer sitting next to them.
claude/codex are good at the expensive stuff:
understanding a repo
planning
writing code
debugging
reasoning through weird edge cases
but real agents also make hundreds of tiny decisions:
should i retry?
which tool should run?
is this action risky?
did the task actually finish?
does this require human approval?
which model should handle the next step?
using a frontier reasoning model for every one of those decisions is overkill.
jev is designed for this layer.
you give it some state and ask structured questions.
it can return a choice, a score, or basically a probability that something is true.
so a coding agent could look more like:
claude code / codex
> understand + execute the task
jev
> route, classify, score risk, decide retry/escalation
deterministic code
> enforce permissions and hard rules
human
> handle high-risk or low-confidence cases
example:
codex changes authentication code.
jev checks:
"does this touch a sensitive system?"
"how risky is this diff?"
"should a human review it?"
high confidence + low risk > keep going
uncertain > send it back to claude/codex for deeper reasoning
high risk > stop and ask a human
same thing works for browser agents.
you don't need a giant model reasoning for 10 seconds before every click.
let the fast model handle the reflexes and wake up the expensive model when actual reasoning is required.
that's the part i find interesting.
the future agent stack probably isn't one giant model doing everything.
it's multiple intelligence layers:
fast decisions.
slow reasoning.
deterministic rules.
human escalation.
aka less "one ai agent"
and more an actual cognitive architecture.
void retweeted
everyone keeps asking which model wins, claude code or codex. wrong question. the winner isn't a model, it's the architecture around it. jev is interesting because it's the cheap fast decision layer that decides when to even wake the expensive model up. that's the part most people are sleeping on.
i think people are misunderstanding what jev is.
it's not another model that's supposed to replace claude code or codex.
it's more interesting as the decision layer sitting next to them.
claude/codex are good at the expensive stuff:
understanding a repo
planning
writing code
debugging
reasoning through weird edge cases
but real agents also make hundreds of tiny decisions:
should i retry?
which tool should run?
is this action risky?
did the task actually finish?
does this require human approval?
which model should handle the next step?
using a frontier reasoning model for every one of those decisions is overkill.
jev is designed for this layer.
you give it some state and ask structured questions.
it can return a choice, a score, or basically a probability that something is true.
so a coding agent could look more like:
claude code / codex
> understand + execute the task
jev
> route, classify, score risk, decide retry/escalation
deterministic code
> enforce permissions and hard rules
human
> handle high-risk or low-confidence cases
example:
codex changes authentication code.
jev checks:
"does this touch a sensitive system?"
"how risky is this diff?"
"should a human review it?"
high confidence + low risk > keep going
uncertain > send it back to claude/codex for deeper reasoning
high risk > stop and ask a human
same thing works for browser agents.
you don't need a giant model reasoning for 10 seconds before every click.
let the fast model handle the reflexes and wake up the expensive model when actual reasoning is required.
that's the part i find interesting.
the future agent stack probably isn't one giant model doing everything.
it's multiple intelligence layers:
fast decisions.
slow reasoning.
deterministic rules.
human escalation.
aka less "one ai agent"
and more an actual cognitive architecture.
void retweeted
This is a much better way to think about the future of AI agents.
The most capable model doesn’t need to handle every decision.
Let powerful models like Claude Code or Codex do the expensive work: understand the codebase, reason through complex problems, write code, and debug.
Then use a faster decision layer for the constant micro-decisions: which tool to call, whether to retry, how risky an action is, whether the task actually succeeded, or when a human should step in.
Add deterministic rules for permissions and hard boundaries, and suddenly you have something much closer to a reliable system.
The interesting future isn’t necessarily one giant AI doing everything.
It may be an architecture where different levels of intelligence handle different levels of responsibility.
i think people are misunderstanding what jev is.
it's not another model that's supposed to replace claude code or codex.
it's more interesting as the decision layer sitting next to them.
claude/codex are good at the expensive stuff:
understanding a repo
planning
writing code
debugging
reasoning through weird edge cases
but real agents also make hundreds of tiny decisions:
should i retry?
which tool should run?
is this action risky?
did the task actually finish?
does this require human approval?
which model should handle the next step?
using a frontier reasoning model for every one of those decisions is overkill.
jev is designed for this layer.
you give it some state and ask structured questions.
it can return a choice, a score, or basically a probability that something is true.
so a coding agent could look more like:
claude code / codex
> understand + execute the task
jev
> route, classify, score risk, decide retry/escalation
deterministic code
> enforce permissions and hard rules
human
> handle high-risk or low-confidence cases
example:
codex changes authentication code.
jev checks:
"does this touch a sensitive system?"
"how risky is this diff?"
"should a human review it?"
high confidence + low risk > keep going
uncertain > send it back to claude/codex for deeper reasoning
high risk > stop and ask a human
same thing works for browser agents.
you don't need a giant model reasoning for 10 seconds before every click.
let the fast model handle the reflexes and wake up the expensive model when actual reasoning is required.
that's the part i find interesting.
the future agent stack probably isn't one giant model doing everything.
it's multiple intelligence layers:
fast decisions.
slow reasoning.
deterministic rules.
human escalation.
aka less "one ai agent"
and more an actual cognitive architecture.
void retweeted
This is probably where the next wave of valuable AI products gets built.
Models can already research, reason, browse, write, classify, and use tools. But a real company doesn’t operate inside one clean prompt.
Customer context is in email. Leads are in a CRM. Pricing is buried in spreadsheets. Approvals happen in Slack. Finance has another system entirely.
The opportunity is increasingly in the layer between intelligence and execution: software that can reliably gather context across those systems, understand what changed, decide what should happen next, ask for human approval when necessary, take action, and recover when something fails.
Better models will help.
But turning today’s intelligence into dependable workflows may be a much bigger product opportunity than simply making another AI wrapper.
i think we’re entering the boring phase of ai
and that’s probably where most of the money gets made
models can already research, classify, write, browse, reason, and use tools
cool
now make that intelligence survive an actual company
the lead is in hubspot
pricing lives in a spreadsheet
approval happens in slack
customer context is buried in email
finance has its own system
and some critical step still depends on sarah remembering to copy something into the right tab
that’s the real automation problem
not making the agent 8% smarter
connecting all these messy pieces into a workflow that can:
- understand what happened
- pull the right context
- decide what happens next
- ask for approval when needed
- take the action
- update every system
- notice when something failed
ai intelligence is getting abundant
operational context is still a mess
there’s probably a massive amount of money sitting in that gap
void retweeted
anlatmak istediğim tam olarak buydu arkadaşlar; hani diyordum ya bu tarz videoları nasıl daha oton hale getiririz nasıl üretimi kolaylaştırırız diye
2 gündür bunun üstüne abanıyordum
son rötuşları da bitirdim.
mevcut stok tamamen tükendiğinde, videoları otonom hale getirme otomasyonunu mail adresine ücretsiz olarak göndereceğim. sadece bununla da kalmayacak, her hafta düzenli olarak tüm satın alan herkese ücretsiz bir şekilde otomasyonları mailden göndermeye devam edeceğim.
mevcut stok 33: shopier.com/vibeeval/5076438…
o yüzden spam klasörünü de kontrol edin
bazen mailler direkt gelen kutusuna düşmeyebiliyor
maili göremezseniz bana dm atın tek tek yönlendireceğim…
100条视频，3.34万粉丝，最高一条1800万播放；最近7天又增加62.6万播放，月收入预估约1751美元！
这个YouTube频道叫 Foxsplash 3D。
它用3D动画模拟不同物体的碰撞过程：同一颗胶囊从5%柔软度一路增加到100%，依次穿过齿轮、尖刺、圆环和液压装置，数值越往后，物体的变化越夸张。
频道已经开放付费会员，主要收入来自YouTube长短视频播放分成，同时把观众导向Instagram。大量播放带来的不只是广告收益，也能继续承接3D软件和AI工具合作。
这种内容没有人物和剧情，每条只需要更换物体、材质、机关和数值，原来的递进结构可以一直复用。
如果换成我们来做，可以先让ChatGPT批量生成3D实验创意，再把其中一个创意拆成5个逐步升级的场景提示词。
接着交给Google Flow逐段生成，并用第一段画面作为后续场景的参考，让背景和物体保持统一，最后放进CapCut按顺序拼接。
视频制作并不复杂，同款提示词就在评论区，需要自取～
void retweeted
şu sipariş notları cidden çok fazla mutlu ediyo beni
bunları görünce insanın daha da geliştiresi geliyor. iyi ki böyle bi şeyi yapmışım dedirtiyor.
bu arada paketi burada bırakmayacağım haberiniz olsun. yeni workflowlar, lablar, şablonlar ve geliştirmeler ekledikçe satın alan herkesin mail adresine ücretsiz olarak göndereceğim.
ama 1 hafta ama 1 ay her türlü geliştirip göndereceğim…
yani bir kere alıp kapanan bi ürün değil. ben geliştirdikçe sizde de büyüyecek.
herkesin kesesine bereket.
void retweeted
50-100 dolara "n8n eğitimi" diye birkaç node bağlamayı satanların biraz canını sıkacağımm.
çünkü ben bunu 3 paket sigara parasına bırakıyorum.
satışa açtım. stok: 150 adet
shopier.com/vibeeval/5057615…
72 sayfalık rehber + 15 ayrı automation lab + workflow.json, prompt, schema, test, cost model ve hazır ajans şablonları.
sadece n8n öğrenmiyorsunuz. neyi otomatikleştireceğinizi, nasıl kurup productiona çıkaracağınızı ve müşteriye nasıl satıp teslim edeceğinizi öğreniyorsunuz.
yani pdf okuyup kapatmıyorsunuz. elinizde müşteriye satabileceğiniz 15 sistemle çıkıyorsunuz..
anlamadığınız yerde mesaj atıp ulaşın bana.
50-100 dolarlık pdf satın alıp hiçbir şey yapamayan tayfaya selam olsun. :D
pdf hazırlıyorum demiştim de olay biraz kontrolden çıktıı.
200-300 sayfalık rehber olacak demiştim fakat işler rayından çıktı ve gereksiz ne varsa biçince 70-75 sayfaya düştü.
ama olay pdfin sayfası değil zaten.
15 ayrı automation lab var. ai telefon resepsiyonisti, cevapsız çağrıyı müşteriye çevirme, whatsapp lead qualification, eski leadleri yeniden aktive etme, no-show azaltma, satış görüşmesini crm'e işleme, teklif/sow hazırlama, müşteri desteği, fatura işleme, yorum toplama, inbound email yönetimi, feedback analizi, e-ticaret sipariş/iade asistanı, şirket içi bilgi agentı ve otomasyonları izleyen watchdog.
yani bunlar "örnek workflow" diye koyduğum oyuncaklar değil. her biri firmaya ayrı hizmet olarak satabileceğiniz bi problemi çözüyor.
her labın içinde workflow.json, prompts, schema, tests, cost model ve architecture dosyaları var. üstüne research, proposal/sow/sla, onboarding, handoff, calculators ve qa tarafını da paketledim.
yani 50-100 dolara satılan "n8n ajansı kur" pdflerinden ve derslerinden biraz farklı bi şey çıktı ortaya.
son kontrolleri yapıyorum. az kaldı.
void retweeted
Dün bahsettiğim eğitim içeriğini hazırladım. Oldukça yol gösterici bir set oldu.
Youtube,X,Instagram ve Tiktok için hazırladığım 228 sayfalık bir döküman. 4 mecrada neler yapmanız gerektiğini ilk okul çocuğuna anlatır gibi nasıl başlarımdan, niş seçimine. İçerik üretiminden monetizasyonuna kadar A'dan Z'ye anlattım.
Bundan sonrasında da kafanızda soru işareti kalmayacağından eminim. Kalırsada ulaşın bana.
Bugüne kadar bir sürü ücretsiz içerik,döküman otomasyon paylaştım. Başlayanlar ve başlamak isteyenler için faydalı olduğunu biliyorum.
Üstüne koymak isteyen arkadaşlar için satırbaksta 2 parasına bir eğitim seti alıyor olacaksınız.
Hiç bir şey bilmeyen birisi bile alıp bir yerden başlayabilir.
Teşekkürler şimdiden.
shopier.com/mastermedia/5054…
void retweeted
X’te son bir yılda 31,4 milyon görüntülenme aldım.
Bu sonuç tek bir viral gönderiden gelmedi. İlk cümleyi kanca olarak kullanmak, tek bir fikri net biçimde sunmak ve çalışan formatları tekrar geliştirmek en çok işime yarayan üç şeydi.
Her hesap ve her kitle farklı. Bunlar algoritmanın gizli formülü değil; benim hesabımda tekrar tekrar işe yarayan yöntemler.
void retweeted
EMEĞİNİZİN BOŞA GİTMESİNİ İSTEMİYOR MUSUNUZ ?
Her ne olursa olsun dijital platformlarda ilk başta düşünmemiz gereken konu güvenlik olmalı. Devamında ise GÜVEN ! ! !
Evet günlük yaşantımızda da GÜVEN kelimesini bir hayli büyük bir soru işareti.
Emek vererek saatlerce uğraştığınız bir müzik,beat ya da bir ses dosyası doğru platformu bulmanız ve yayınlamanız çok önemli.
🤝 Paid partnership
void retweeted
Video kurgulamak için artık program bilmenize gerek yok.
Çünkü @invideoOfficial’ın yeni kurgu ajanı Timeline Editor sizin dilinizi konuşuyor.
Ne istediğinizi anlatıyorsunuz; kesmeleri, düzenlemeleri ve timeline üzerindeki değişiklikleri ajan yapıyor.
Ben de kendi filmimin kurgusunu sadece Timeline Editor’le konuşarak tamamladım.
Bu videoda da nasıl kullanacağınızı adım adım gösterdim.
Üstelik kullanmak ücretsiz.
(tanıtım)
🤝 Paid partnership
void retweeted
Hazır para kazanma konusu açılmışken bana bir firma ulaştı. Daha öncede bahsetmiştim ama arkadaşlar sağolsunlar direkt olarak insanlara para kazandırma fırsatı sunmak istediklerini söylediler.
Benim vaktim var uğraşırım, para kazanmak istiyorum diyen arkadaşlar varsa lütfen okusun.
%20 komisyon ödeyeceklermiş.
Sistemi basitçe anlatayım. Meta'da aylık reklam bütçesini hiç edenler için mantıklı bir alt yapı sunuyorlar.
1000$ ödeyen müşterinin reklam sonrası yaptığı satıştan para genelde %20-%30 kar marjı bırakıyor. Bu firma ise şunu sağlıyor.
Doğru ürünle - doğru müşteriyi
Doğru müşteriyle - doğru ürünü eşleştiriyor.
Örneğin; Avrupaya açılmak isteyen bir mermer fabrikası için potansiyel müşterileri buluyor ve sana data halinde sunuyor. Dilersen senin için, senin hazırladığın brief dosyasını mail olarak atıyor ve tanıtım gerçekleştiriyor. Dilersen kendin yapıyorsun tamamen sana kalmış.
Sana müşterinin tüm datasını veriyor ki sen bunu kendin yapmaya kalksan ya da ai ile yapmaya çalışsan epey zaman harcarsın.
Linki yoruma bırakıyorum. Para kazanmak isteyen ben bu işi yaparım diyen varsa kaydolsun.
Gelin size büyük firmalardan nasıl sponsorlu gelir elde edebileceğinizi 3-4 maddelik bir postla anlatayım.
Post başına min 150$ max 500$.
Affiliate programı ile min %10 max %50 alabileceğiniz bir platformdan söz edeceğim.
Kendimde aktif olarak kullanırım ama ben platformdan anlaşma yapmam. Sizede anlatacağım zaten nasıl işlediğini.
Ancak bunun için içerik üreticisi olmanız gerekiyor. Yeni başlamış birisi içi pek el verişli bir platform değil öncelikle bunu belirteyim.. Ama denemek isterseniz tabiki de deneyin.
Şunu da ekleyeyim sadece video, görsel youtube vs değil, e ticaretle uğraşıyorsanız bile bir çok firmayı bulabileceğiniz bir platform göstereceğim size.
Öncelik olarak aşağıda vereceğim siteye girip ücretsiz olarak üye olabilirsiniz.
Firmalarla sponsorlu olarak nasıl anlaşıyorsunuz diyordunuz buyrun yolunu göstereyim.
RT atın da herkese faydamız olsun.
void retweeted
hiç haritada bir ülke seçip "burası benim" demek istedin mi?
worldofbidders.lol'da bir ülke ya da eyalet seçiyorsun. mevcut boss'un üstüne teklif veriyorsun. teklif tamamlanınca adın ve bağlantın o bölgede görünüyor.
biri senden fazlasını ödeyene kadar boss sensin. tapu yok, yönetim yok; olay zaten bu.
dünyaya gelin, haritadan bir sınır seçin!
worldofbidders.lol
void retweeted
Yapay zeka öğrenmek için bundan daha iyi bir başlangıç paketi zor gelir.
Claude’u geliştiren ekip AI temellerinden Claude Code, API, MCP, agent ve skill’lere uzanan dev bir akademiyi ücretsiz ve herkese açık hale getirdi.
Sadece araç vermiyorlar, onu kullanacak nesli de yetiştiriyorlar.
Bu sefer net yumulun.
Claude Academy is now live.
Whether you're figuring out what AI is or already using Claude every day, there's a path that meets you where you are. The courses and tutorials are free and open to anyone at academy.claude.com
void retweeted
çoğu takım ai'ı kullanıyor ama hâlâ çok bireysel. herkesin kendi prompt'u var, biri iyi bir şey bulunca slack'te paylaşıyor, iki hafta sonra kimse hatırlamıyor.
bunu çözen basit ama akla gelmeyen bir yöntem var, threadte anlatıyorum 👇🏻
Send this to ANYONE on your team using AI agents with Claude/Codex skills:
If I were you, I'd put your BEST AI skills in a GitHub repo, turn that repo into a PLUGIN, and have your team INSTALL it in Claude/Codex with auto update on.
Why?
1. Everyone gets the same AI SOPs instead of 10 versions floating around Slack
2. When one person improves a skill, the whole team gets the better version.
3. New hires can start with your best workflows instead of a blank AI setup (this is a BIG deal).
4. If someone breaks a skill, you can roll it back with version control.
5. Personal skills can stay personal, while team skills become shared company infrastructure (and an asset!).
6. Your best AI processes stay with the company when someone leaves.
7. You can chain skills together for bigger workflows, like titles -> thumbnails -> descriptions -> YouTube publish.
8. You can track which skills are actually being used and delete the ones collecting dust.
9. You get less slop because the agent has real instructions, examples, taste, and process.
10. Your team moves from single-player AI to multiplayer AI.
(thanks to @aiwithremy for coming onto @startupideaspod)
Watch full breakdown here (clearly explained): youtu.be/xHsftiyT9pQ?si=pcwq…
I don't know why I didn't do this before.
The more I think about it, the more obvious it feels: your AI workflows should be version controlled company assets.
It kinda feels like the difference between “we use AI” and “we actually operate with AI".
Enjoy.
void retweeted
Vibe coding çağının en büyük kör noktası güvenlik. Herkes ürün çıkarıyor, kimse "bu app güvenli mi" diye sormuyor. Ben bunun için bir repo açtım: Vibesecurity.
Şöyle düşün: uygulamayı AI'a yazdırdın, derleniyor, kaydediyor, belki kart bile çekiyor. Ekranda her şey yolunda. Ama "çalışıyor" ile "güvenli" aynı şey değil. Açık, kod hata verdiği için değil, kimse bakmadığı için ortaya çıkar.
Vibesecurity tam o bakışı veriyor. Kopyala-yapıştır çalışan bir denetim seti. Claude Code ya da ChatGPT Codex gibi tüm kod tabanını gören bir ajanda açıyorsun, araç:
> kod tabanını madde madde tarıyor
> bulduğu her açığı dosya:satır olarak önüne koyuyor
> sen onayladıktan sonra düzeltiyor
> her düzeltmeyi kendi elinle nasıl test edeceğini söylüyor
Web için 30, mobil için 10 madde var. Sıra bilinçli: orta öncelikli kolay kapılardan başlıyor, yükseğe tırmanıyor, en sonda kritik olanlarda bitiyor. Yani ısınarak ilerliyorsun, en riskli işleri dikkatin en keskinken sona bırakıyorsun.
CORS, güvenlik başlıkları, rate limit, SQL injection, ön yüzde sızan API anahtarı, Git geçmişindeki .env, veritabanı "herkese açık" modu, webhook imzası, admin uçları. Hepsi sırayla.
Dürüst not: bu pentest'in yerini tutmaz. Elinde gerçek kullanıcı verisi ya da para varsa bir noktada işi profesyonele bırak. Buradakiler o aşamaya kadar kendi yapabileceklerin.
Kod bilmek yeterli değil artık. Çıkardığın şeyi savunabilmek de lazım.
Kaydet. Repo aşağıda, bir sonraki projende ilk açacağın dosya bu olsun.
void retweeted
asıl doğru sıra da bu:
> önce elle yap,
> sinyali görmeyi öğren,
> sonra otomatize et.
çoğu kişi tam tersini yapıyor, sinyali hiç tanımadan araç kurup "neden dönüş almıyorum" diye soruyor. araç sinyal üretmiyor, sadece bulduğun sinyali hızlandırıyor.
5 adımı bir kere elle çalıştır, neyin işe yaradığını gör, sonra otomasyona sar.
void retweeted
İnsan ihtiyacını satışçının karşısında değil, hiç tanımadığı birinin forumunda itiraf ediyor.
Reddit’te “bu araçtan sıkıldım, alternatif var mı” yazan biri elini kaldırmış. Aslında “bana satış yap” demiş. Kimse orada durmuyor.
Herkes soğuk listeyi şişiriyor. Liste zaten dışarıda. Asıl iş, kim bugün gerçekten arıyor, kim sadece sohbet ediyor, onu ayırmak.
Void bunu beş adıma indirmiş. Araç şart değil, elle de kuruluyor. İsteyen son adımda otomatikleştiriyor.
Aramayı bırakıp dinlemeye başlayan kazanıyor.