ChatGPT Atlas: 9 Pratik Tarayıcı Otomasyonu ile Uygulamalı Kılavuz

Örnek 1: Temel Arama Aracı

Tarayıcı içinde çok temel bir özelliği denedim: “Arama”. Diğer tarayıcılardan farklı olarak, Atlas birden çok arama seçeneği de sunabiliyor. 

Komut: Cadılar Bayramı için ürpertici fikirler öner

Hatta Anılar’ı açıp “Düşük bütçeli dekor fikirlerini tercih ettiğimi hatırla” diyerek bütçenize uygun fikirler alabilirsiniz.

Atlas, sohbet özetiyle birlikte arama, görseller, videolar ve haberler için sekmeler sunar; böylece ipi kaybetmeden yön değiştirebilirsiniz. Google’ın yeni yapay zekâ moduna benzer şekilde, Atlas da başlangıç için yapay zekâ tarafından oluşturulan bir özet ve diğer tıklanabilir öğeler döndürür.

Örnek 2: İyi Bir Restoran için Web Araması

Sırada, iyi bir restoran bulma ve rezervasyon yapma konusunda sistemin ne kadar başarılı olduğunu test ettim. 

Komut: Yakınımdaki en iyi restoranları bul: Bu akşam için yakınımda yüksek puanlı restoranlar bul. Mutfak türü ve fiyat filtrelerini ekle. Menü ve rezervasyon bağlantılarıyla ilk 3’ü öner.

Yetkinliğini görmek için ondan iki kişilik yer ayırtmasını da istedim. Aldığım sonuç şöyleydi:

Komut: Mannat Haveli’de iki kişilik masa ayırt

Bu kez pek iyi çalışmadı. Tarayıcı bana iletişim bilgilerini sağladı ancak Google’ın kısa bir S&C (soru-cevap) ile kendi başına rezervasyon yapan “masa ayırt” özelliğinden farklı olarak, bu tarayıcı tek başına rezervasyon yapamadı. Önemli bir etken, Ajan Modu’na erişim izni vermemiş olmam olabilir.

Örnek 3: İş Bulucu

Zaman alan bir başka görev de başvuru bağlantıları ve referans kişilerle birlikte ilgili pozisyonları bulmaktır. Atlas’tan bunu şu komutla yapmasını istedim:

Komut: Hindistan’da başvuru bağlantılarıyla birlikte AI/ML işleri bul

Devamında şu komutu verdim:

Komut: Her şirkette referans için ulaşabileceğim kişileri de bul.

Atlas, LinkedIn kaynak etiketleriyle birlikte kısa bir ilgili kişi listesi (isimler, roller ve şirket) döndürdü; hızlı bir iletişime geçme ipucu ve diğer şirketler için daha fazlasını getirme teklifi de sundu. Keşif ve kısa listeleme için hızlı ve faydalıydı. 

Yine de LinkedIn’i açmanız, profilleri teyit etmeniz ve iletişimi kişiselleştirmeniz gerekiyor. Bu listeyi nihai gerçek değil, başlangıç noktası olarak görürdüm. Karşılaştırma için Gemini 2.5 Computer Use kullanarak oluşturduğum iş arama ajanına bakabilirsiniz. 

Örnek 4: Doğruluk Denetimi

Her gün çok sayıda haber akarken, Atlas’ın yerleşik doğruluk denetleyicisini test etmek istedim. Bu nedenle bir haber öyküsünü doğrulamasını istedim:

Komut: Diwali’den sonra altın fiyatlarının düşeceğini duydum. Altın almak için iyi bir zaman mı?

Atlas burada doğruluk denetleyicisi olarak iyi iş çıkardı. Hindistan’a özel güncel kapsamı derledi ve birden fazla ana akım kaynağı alıntıladı. 

Buna rağmen, yanıtı yayın tarihlerini daha görünür sunarak ve uygun olduğunda hızlı bir gerçeklik kontrolü için bazı fiyat grafikleri ekleyerek geliştirebilir.

Karşılaştırma için Perplexity Search API eğitiminde daha iyi bir doğruluk denetleyicisi oluşturdum. 

Örnek 5: Ajan Modu

Bu deneyde, Ajan Modu ile bir komut denedim. Ajan modunu açmanın “risk oluşturabilir” uyarısı (oturum açık vs kapalı seçenekleri) verdiğini not etmek önemli. Oturum açıkken kimliği doğrulanmış olduğunuz sitelerde görevler hızlanır ancak maruziyet artar; oturum kapalıyken erişim sınırlanır ve hassas akışlar için daha güvenlidir. 

Komut: Bu yılın sonuna kadar daha fit olmam gerekiyor. Günlük en az 30-40 gr proteini karşılayan, yeterli lif ve karbonhidrat içeren vejetaryen yiyecekler bulmama yardım et.

Atlas, araştırma yardımcı pilotu olarak iyi iş çıkardı; güncel kaynakları (BBC Good Food, Medanta, EatingWell) buldu ve porsiyon başına protein ile kullanım notlarını içeren temiz bir tablo döndürdü. Bir sonraki deneyde, bu öğelerden bazılarını alışveriş sepetime eklemeyi denedim.

Örnek 6: Ajan Modu ile Alışveriş

Atlas yüksek proteinli vejetaryen ürünler önerdikten sonra, ondan gerçek ürün sayfalarını açmasını ve doğrudan satın alma bağlantılarını toplamasını istedim.

Komut: Önceki yanıttaki tüm ürün bağlantılarını getir

Atlas, her bir öğe (süt, paneer vb.) için sekmeler açmaya başladı, ardından kenar çubuğunda ürün, açıklama ve bağlantı sütunları olan düzenli bir tablo oluşturdu. Çalışma günlüğünü gösterdi ve her gezinme adımını izleyebildim. 

Bulabildiği öğeler için bağlantılar isabetliydi ve ürün sayfalarından çekilen notlar faydalıydı (porsiyon başına protein, kullanım tüyoları).

Bununla birlikte, bazen varyantları ve bazı bölgeye özel mağazaları atladı. “Varsa Amazon/BigBasket’i dahil et” gibi hızlı bir takip komutu yardımcı oldu.

Örnek 7: Çalış ve Öğren

İnsanlar genellikle kavramları anlamak veya problemleri çözmek için ChatGPT’yi bir eğitmen olarak kullanır. Ben de Atlas tarayıcısında Çalış ve Öğren moduyla bu yaklaşımı test ettim.

Komut: Minimum Örtücü Ağaçlar kavramını anlamakta zorlanıyorum. Bu konuyu görsellerle anlamama yardım et

Dersi adım adım, satır içi görseller ve örnek bir grafın diyagramlarıyla üretti. Deney yapmak için kopyalanabilir kod bloklarının yanı sıra mini sınavlar ve düşünme soruları da ekledi.

Diyagramlar temel düzeydeydi; SVG/etkileşimli tuval için bir anahtar, öğrenenler için açıklığı artırabilir.

Örnek 8: Derin Araştırma

Gerçek bir “araştırma asistanı” testi için, ML, gizlilik ve kriptografiyi kapsayan bir sistemler sorusunda Atlas’ın derin araştırma akışını kullandım. Sekmeyi açık bıraktım ve Ajan Modu’nun aramaları orkestre etmesine, makaleleri açmasına ve kapsamlı bir özet üretmesine izin verdim.

Komut: Uçtan uca bir sistem tasarlayın: Ölçülebilir mahremiyet/fayda dengeleriyle cihaz içi kişiselleştirme sunmak için federated learning (FL), differential privacy (DP) ve secure aggregation (SecAgg) birleştirilsin.

Taslak; mimari genel bakış, protokol akışı, tehdit modeli, mahremiyet hesaplaması (ε/δ tartışması), metrikler ve bir dağıtım kontrol listesi içeriyordu. İlerledikçe makaleleri, teknik dökümanları ve blog yazılarını kaynak gösterdi; böylece özet hâlâ üretilirken doğrudan kaynaklara atlayabildim.

Örnek 9: YouTube Dersinden Özete

Son deneyde, Atlas’a bir YouTube video bağlantısı verip kısa bir özet üretmesini istedim. 

Komut: Şu YouTube röportajını izle: https://www.youtube.com/watch?v=lXUZvyajciY

AGI zaman çizelgeleri, RL/otonom sürüş ve eğitim/LLM’ler üzerine Andrej Karpathy’nin temel noktalarının net ve öz bir özetini (5–7 madde) ver.

Ardından video açıklamasından biraz daha bağlam ekledim ve şu çıktıyı verdi:

Atlas, YouTube bağlantısını doğrudan sohbet panelinden açamadı; bu yüzden ya video dökümünü ya da kanalı adını istedi ve dökümü kendisi getirebileceğini belirtti. 

Açıklamadan bağlamı sağladıktan sonra, AGI zaman çizelgeleri, RL eleştirileri, otonom sürüşte karşılaşılan zorluklar, LLM sınırlamaları ve eğitim çıkarımlarını kapsayan madde işaretli bir özet üretti. 

Ancak verdiği kaynak orijinal YouTube videosu değildi ve bu ek adım küçük bir hız kesici oldu.

Sonuç

ChatGPT Atlas; arama, sohbet, sayfa bağlamı ve hafif otomasyonu tek bir tarayıcıda birleştirmekte çok başarılı. Kopyala-yapıştır döngüsünü belirgin ölçüde azaltıyor ve sorudan sonuca giden yolu hızlandırıyor. 

Araştırma, karşılaştırmalı alışveriş, öğrenme ve bağlamı kaybetmeden sohbet, bağlantılar, görseller, videolar ve haberler gibi uzun biçimli sentezlerde parlıyor. 

Bununla birlikte, bazı pürüzler var: karmaşık işlemler hâlâ gözetim gerektiriyor, ajan modu zaman zaman bölgesel varyantları kaçırıyor, çalışma akışlarındaki diyagramlar temel düzeyde, YouTube özetleri iyi çalışmıyor ve ajan kod çalıştıramıyor, uzantı yükleyemiyor. Derin araştırma kapsamlı ancak zaman alabiliyor.

Özetle, sayfa farkındalığından yararlanan gündelik görevler için Atlas, geleneksel bir tarayıcıya göre şimdiden bir yükseltme gibi hissettiriyor.