Prompt galerisi
Promptlar
promptsPage.hero.subtitle
MCP-hazır promptlar @gurulu/mcp-server kurulduğunda registry/event verisine dokunur. AI-layer (Faz 2) etiketlileri yol haritasında — kopyala, hazır ol.
50 prompt
MCP-hazırDeveloper
Registry'e yeni event ekle
@gurulu Registry'e yeni bir event ekleyeceğim. Önce list_events ile çakışma kontrolü yap, sonra şu kontratı add_event ile ekle: Event: {{event_key}} Sınıf: {{interaction|intent|outcome}} Sahip ekip: {{team_name}} Tetiklendiği yer: {{trigger_location}} Zorunlu alanlar: - {{required_property_1}}: {{type}} - {{required_property_2}}: {{type}} İsteğe bağlı alanlar: - {{optional_property_1}}: {{type}} snake_case kuralını uygula. Eklemeden önce bana kontratın özetini göster.
#registry#mcp
MCP-hazırDeveloper
TypeScript'te typed event tracker üret
@gurulu Registry'deki şu event'ler için TypeScript wrapper üret: {{event_keys}} - Her event için ayrı fonksiyon (örn. trackSignupCompleted()) - Zorunlu alanlar required, isteğe bağlı alanlar optional - JSDoc'larda registry açıklaması + örnek payload - Hem @gurulu/web hem @gurulu/node ile çalışsın Tek dosya halinde ver: events.gen.ts — kopyala-yapıştır edilebilir olsun.
#registry#codegen
MCP-hazırDeveloper
Production'da eksik event'i debug et
@gurulu Şu event production'da görünmüyor: {{event_key}} Lütfen sırayla kontrol et: 1. Registry'de tanımlı mı? (validate_event) 2. Son 1 saatte ingestion'a düşmüş mü? (event-health) 3. Düştüyse quarantine veya reject olmuş mu? Neden? 4. Consent state bu event'i blokluyor olabilir mi? 5. Webhook varsa son dispatch'leri ve hata oranını ver. Bulguları öncelik sırasıyla listele, düzeltme önerisi sun.
#pipeline#debug
MCP-hazırDeveloper
Attribution policy yaz ve simüle et
@gurulu {{tenant_or_workspace}} için yeni bir attribution policy yazalım. Senaryo: {{free_text_business_context}} Outcome event: {{outcome_event_key}} Touchpoint event'leri: {{touchpoint_event_keys}} Lookback: {{14d|30d|90d}} Model: {{first_touch|last_touch|linear|time_decay|position_based|data_driven}} JSON formatında policy üret, provenance trace açık olsun. Uygulamadan önce 3 örnek touchpoint senaryosu üzerinden simüle et.
#attribution
MCP-hazırDeveloper
CI'da contract drift kontrolü kur
@gurulu Bu repo için CI workflow'u öner: her PR'da `gurulu validate` çalışsın, registry kontratıyla uyumsuz event çağrısı bulunursa PR fail olsun. Branch: {{main}} Paket yöneticisi: {{bun|pnpm|npm}} CI: {{github_actions|gitlab|circle}} Yaml dosyasını + gerekli secret'ları (GURULU_API_KEY, GURULU_PROJECT_REF) listele. Önce dry-run örneği ver.
#ci#registry
MCP-hazırDeveloper
Bir kullanıcının consent durumunu denetle
@gurulu Şu kullanıcı için consent denetimi yap: person_id veya anonymous_id: {{id}} Şunu döndür: - En son GCM v2 kararı (analytics_storage, ad_storage, ad_user_data, ad_personalization) - Karar değişiklik geçmişi (ne zaman, hangi kanaldan) - DSR export/forget istek geçmişi - Şu anki rıza gereği hangi event'ler engelleniyor GDPR / CCPA / KVKK kapsamında düzeltilmesi gereken bir şey var mı?
#consent#gdpr
MCP-hazırDeveloper
Identity merge — dry-run yap
@gurulu İki kimliği birleştirmeden ÖNCE dry-run yap: Source anonymous_id: {{anon_id}} Target person_id: {{person_id}} Şunu rapor et: - Merge sonrası timeline (kaç event birleşir) - 3-level confidence skoru - Çakışan property'ler (örn. iki farklı email) - Önerilen ledger entry açıklaması - Reversibility planı (yanlışsa nasıl geri alırız) Onayım olmadan gerçek merge yapma.
#identity
AI layer · F2Developer
Webhook verifier integration testi üret
@gurulu/node webhook verifier'ı için integration test seti üret: Provider: {{stripe|shopify|lemonsqueezy|custom}} Framework: {{hono|express|fastify}} Test runner: {{bun_test|vitest|jest}} Kapsam: - Geçerli imza → 200 + event yutuldu - Geçersiz imza → 401, replay yok - Eski timestamp (>5dk) → reject - Body tampering → reject - Aynı event iki kez (dedup) Mock fixture'larıyla tek dosya olarak ver.
#webhook#sdk-server
MCP-hazırDeveloper
Event için anomaly health rule yaz
@gurulu {{event_key}} için anomaly health rule kur: Metrik: {{volume|unique_users|payload_size|missing_required_fields_rate}} Pencere: {{1h|6h|24h}} Beklenen sapma: {{stddev|percent}} Alarm seviyesi: {{info|warn|critical}} Bildirim kanalı: {{discord|email|slack|webhook}} Önce son 14 günün baseline'ını çıkar, sonra eşiği öner. Kaydetmeden önce bana göster.
#health#anomaly
MCP-hazırDeveloper
Yeni workspace aç + ekibi davet et
@gurulu Yeni bir workspace kur: Tenant: {{tenant_slug}} Workspace adı: {{workspace_name}} Çevre: {{development|staging|production}} Bölge: {{eu_falkenstein|eu_helsinki}} Davet edilecek üyeler: - {{email_1}} → {{owner|admin|member|viewer}} - {{email_2}} → {{role}} İlk seed: {{industry_pack: ecommerce|saas|gambling|media|finance}}. Workspace + üyelik + magic-link davetlerini tek seferde oluştur, audit log'a düştüğünü doğrula.
#onboarding
AI layer · F2Marketer
Haftalık kanal performans özeti
@gurulu Geçen haftanın (Pzt-Paz, {{week_range}}) pazarlama özetini çıkar: - Outcome event: {{outcome_event_key}} - Karşılaştır: önceki hafta + 4 hafta ortalaması - Bölümle: kanal × kampanya × cihaz - En çok artan ve düşen 3 kanal - Spike/dip için anomaly notu - Slack'e yapıştırılabilir 3 aksiyon önerisi Türkçe yaz, sayıları formatla (1.234 / %12,5).
#report#weekly
MCP-hazırMarketer
Modeller arası attribution kıyas
@gurulu Son {{30d|90d}} için aynı outcome'a 5 attribution modelinin sonuçlarını karşılaştır: Outcome: {{outcome_event_key}} Kapsam: {{tenant_or_workspace}} Modeller: last_touch, first_touch, linear, time_decay, data_driven Tablo: | Kanal | Last | First | Linear | Time-decay | Data-driven | Hangi model hangi kanalı kayıracak yorumla. Veriye dayalı 1 öneri ver.
#attribution
MCP-hazırMarketer
En yüksek dönüşümlü kanal ve kreatifler
@gurulu Son {{30d}} için en yüksek dönüşüm sağlayan kaynakları çıkar: Outcome: {{outcome_event_key}} Min touchpoint sayısı: {{50}} Boyutlar: utm_source × utm_medium × utm_campaign × utm_content Ölçütler: count, conversion rate, ortalama time-to-outcome, median revenue (varsa). En iyi 10 + en kötü 5 ayrı liste. Az örnekleri "düşük güven" olarak işaretle.
#channels
MCP-hazırMarketer
UTM coverage denetimi
@gurulu Son {{14d}} için UTM coverage raporu çıkar: - utm_source eksik gelen session'ların oranı + en sık referer'lar - En çok kullanılan utm_campaign'ler ve göründükleri kanal - Aynı kampanyanın farklı yazımları (Spring_Sale vs spring-sale) - '(direct)' trafiğin gerçek kaynağı için 3 hipotez Düzeltme önceliğine göre sırala — önce büyük kayıplı, sonra kozmetik.
#utm#health
AI layer · F2Marketer
Yüksek dönüşümlü akış için kopya varyantları
{{flow_or_landing_url}} için en yüksek dönüşümlü adımı tespit et ve 5 alternatif başlık + 3 CTA yaz. Hedef kitle: {{audience_short_description}} Marka tonu: {{terminal|sade|dostane}} Yasak kelimeler: {{list_optional}} Her varyantın hangi acıyı hedeflediğini parantezle yaz. Önce hangisini A/B test edelim öner.
#copy
AI layer · F2Marketer
Çeyreklik board slaytı taslağı
{{quarter — Q3 2026}} için board sunumu: - Ana outcome: {{outcome_event_key}} - Önceki çeyrek + yıl başına göre değişim - En önemli 3 başarı, 2 başarısızlık (kanıt + sayı) - Çeyrek başı hedef vs gerçek - Önümüzdeki çeyrek için 3 öneri Çıktı: 6 slayt başlığı + her birinin altında 3 madde + konuşma notu. CFO arkadaş canlısı olsun ama sayıları cilalamasın.
#report#board
AI layer · F2Marketer
Trafik düşüşünü açıkla
Geçen hafta {{paid_search|paid_social|organic}} trafiği %{{X}} düştü. Olası nedenleri sırala: - Kampanya bütçe/duraklatma - Bidding değişikliği (CPC artışı?) - Creative fatigue (frequency artışı) - UTM kırılması - Sunucu/CDN/landing performansı (event-health rage_click) - Mevsimsellik / etkinlik takvimi Her hipotez için kanıt veri çek. En olası 3'ten başla.
#anomaly
MCP-hazırMarketer
Landing page davranış denetimi
@gurulu {{landing_url}} için son {{30d}} davranış raporu: - Pageview sayısı - Scroll-depth dağılımı (25 / 50 / 75 / 100) - Rage_click sıklığı - Form_started → form_submitted dönüşüm oranı - Outbound click hedefleri (top 10) - Bounce kaynak kırılımı 3 somut düzeltme öner: kopya, layout, performans — hangisi öncelik?
#landing#bounce
MCP-hazırGrowth
Funnel drop-off analizi
@gurulu Şu funnel'ı kur: 1. {{step_1_event_key}} 2. {{step_2_event_key}} 3. {{step_3_event_key}} 4. {{step_4_event_key}} 5. {{outcome_event_key}} Pencere: {{7d|14d|30d}} · Kohort: {{new_users|returning|all}} Çıktı: - Adım başına dönüşüm + drop-off - En büyük drop'un olduğu adım - O adımdaki en sık başarısızlık örüntüsü (form_validation_error, payment_declined…) - Mobil vs masaüstü ayrımı Düşüş için bir hipotez yaz.
#funnel
MCP-hazırGrowth
Cohort retention — en büyük düşüş
@gurulu Haftalık cohort retention tablosu çıkar: Cohort tanım: {{first_seen_week}} Retention event: {{retention_event_key}} Bakılan hafta sayısı: 8 Çıktı: - Tablo (cohort × W0..W8) - Hangi cohort'un retention'ı sert düştü? Hangi haftada? - O cohort'un acquisition kaynağı (kanal/kampanya) - 'Sağlıklı' cohort'tan farkı 'Ürün mü, edinim mi sorunu' kararını destekleyen bir öneri yaz.
#cohort#retention
AI layer · F2Growth
Aktivasyon anını veri ile bul
Hangi event veya event-zinciri retention ile en güçlü korelasyona sahip? Retention proxy: {{day_7_return | day_28_return}} Aday event'ler: {{event_keys_optional}} Çıktı: - En yüksek korelasyon: event veya event_count ≥ N - Correlation ≠ causation uyarısı + counterfactual önerisi - 'Aha-moment' adayını tek cümleyle yaz - Bunu öne çekecek onboarding aksiyonu öner Sample size warning ekle.
#activation
AI layer · F2Growth
Veriden deney hipotezi üret
Şu gözlemden Lean experiment hipotezi üret: Gözlem: {{plain_text_observation}} Etkilenen metrik: {{metric_name}} Çıktı: - Hipotez ('… olursa, … artar/azalır çünkü …') - Minimum tespit edilebilir etki (MDE) - Gerekli örneklem (alpha 0.05, power 0.8) - Tahmini süre (mevcut trafiğe göre) - 2 guardrail metriği Örneklem yetmezse hipotezi daha dar yap.
#experiment
AI layer · F2Growth
Churn sinyalini bul
{{X}} gündür geri dönmeyen kullanıcıları çıkar ve gitmeden önceki son 7 günde ortak örüntüleri bul: - En çok düşen event'ler (önceki haftaya kıyasla) - 'Çıkmaya yakın' event'ler (error_shown, payment_failed, support_ticket_opened) - Plan/tier kırılımı - İlk 24 saatte hangi onboarding adımını atlamışlar? Bir re-engagement segmenti taslağı çiz, kaç kişiye karşılık geliyor söyle.
#churn
MCP-hazırGrowth
Re-engagement segmenti kur
@gurulu Şu segmenti kur ve adlandır: Adı: {{segment_name}} Açıklama: Son {{30d}} içinde {{trigger_event_key}} yapmış, {{exclude_event_key}} yapmamış kullanıcılar Property filtre: {{country_in: TR,DE}} ve plan_tier = {{free}} Min outcome: {{outcome_event_key}} ≥ 1 Destination olarak {{crm|ads}} hazırla. Kaç kişi olduğunu söyle, manifest'i kaydet.
#audience
MCP-hazırGrowth
North-star — son 90 gün trendi
@gurulu North-star: {{north_star_metric}} Çıktı: - Son 90 günlük haftalık seri - Son 4 hafta ortalama vs önceki 4 hafta - Trend yönü: yükseliyor / düşüyor / yatay - Önemli kırılma noktaları (deploy, kampanya, dış olay) - %95 güven aralığı 'Bu trend devam ederse' 30/60/90 gün lineer projeksiyon ver.
#metric
AI layer · F2Growth
A/B testin anlamlılığı
A/B test sonucunu analiz et: Control: n={{n_control}}, conversions={{c_control}} Variant: n={{n_variant}}, conversions={{c_variant}} Primary metric: {{metric_name}} Alpha 0.05, two-sided. Çıktı: - Lift (% ve mutlak) - p-value - 95% güven aralığı - Anlamlı mı (evet/hayır), neden - Erken durdurma uyarısı (peeking penalty) - Karar önerisi: ship / kill / devam Sample ratio mismatch (SRM) kontrolü de yap.
#experiment#stats
AI layer · F2Founder
Sabah özeti — dün ne oldu
Dünün özeti, 3 dakikada okunsun:
- 3 ana outcome event toplamı + önceki 7 gün ortalaması
- Anomali olan event (varsa) + ham sayı
- Yeni açılan health rule alarmları
- Dün en çok artan ve düşen kanal
- Bekleyen DSR/forget istek sayısı
Türkçe yaz, bullet'lar 1 cümle. Aksiyon gerekiyorsa 'BUGÜN' diye işaretle.#daily
MCP-hazırFounder
Tüm entegrasyonların sağlığı
@gurulu Tüm aktif entegrasyonları tara:
- SDK web: son 24s volume, error rate, version dağılımı
- SDK server: aynı + webhook dispatch error rate
- Webhook providers (Stripe / Shopify / LS / Custom): son 100 dispatch, başarısız %
- CAPI destinations (Meta / Google Ads / EMQ): dedup match rate
- AI layer: model fallback sayısı, latency p95
Red flag varsa en üste koy. Aksiyon önerisi tek satır.#health
AI layer · F2Founder
Outcome bazlı gelir özeti
Son 30 gün için outcome bazlı gelir özeti: Outcome event: {{outcome_event_key}} Para birimi: {{TRY|EUR|USD}} - Toplam: net + iade - Önceki 30 güne göre değişim - En değerli 5 müşteri (anon ID + tutar) - Yeni iş vs yenileme dağılımı - Refund rate ve sebep ilk 5 Burn ile karıştırma — bu sadece top-line.
#outcome#revenue
MCP-hazırFounder
Veri kalitesi denetimi
@gurulu Son {{7d}} için veri kalitesi denetimi: - Quarantine/reject olmuş event sayısı + ilk 10 sebep - Eksik zorunlu alan örüntüleri (event_key × field) - Duplikat event sayısı (dedup hit) - Identity confidence dağılımı (low / medium / high yüzdesi) - Schema drift uyarıları - Askıdaki çakışan person merge önerileri Önce hacimce büyük, sonra örüntülü kalıcı sorunları sırala.
#quality
MCP-hazırFounder
Bu ay vs geçen ay
@gurulu Bu ayı ({{month_year}}) geçen ayla kıyasla: Outcome event: {{outcome_event_key}} - Toplam + yüzdesel değişim - Haftalık eğri (iki ay birlikte) - En değişken 3 kanal (yukarı + aşağı) - Yeni kazanılan / kaybedilen büyük müşteri/segment - Geçen yıla göre durum (varsa) Cüretli iddia yapma — veri ne diyorsa onu yaz.
#compare#monthly
AI layer · F2Founder
Önemli değişen ne var
Son hafta materyal olarak değişen her şeyi tek listede topla:
- Outcome event'lerde ±2σ veya ±%15 sapma
- Yeni eklenen / kaldırılan registry event'leri
- Identity merge ledger'da olağandışı artış
- Yeni health rule alarmları
- Yeni destination / CAPI bağlantısı
- DSR forget yığını
Her madde 1 satır + "neden önemli" parantezi. Maksimum 10 madde.#anomaly#weekly
AI layer · F2Founder
Yatırımcı güncellemesi taslağı
{{month_year}} için yatırımcı update'i: - TL;DR (3 madde, ilk satırda en önemli sayı) - Topluluk + ürün metrikleri: {{north_star}}, MRR/ARR, customer count, NPS - Bu ay başarılar + öğrenmeler - Asılı duran iş — yatırımcı ne yardım edebilir? - Önümüzdeki ay 3 odak Sayıyı kovalama. Düştüğümüz yer varsa sebebi + planı yaz.
#investor
AI layer · F2Founder
Anomaly izahı
{{date}} tarihindeki {{event_or_metric}} anomalisini açıkla: - Büyüklük (mutlak + % vs baseline) - Aynı saatlerde başka anormal sinyal? (deploy, ad spike, downstream service) - En olası 3 sebep - Veri hatası mı, gerçek mi — kanıt - Doğrulamak için bakılacak 2 sorgu Bu özet board veya yatırımcıya gidecek — kısa ve dürüst yaz.
#anomaly
MCP-hazırMarketer
RFM cohort'tan yüksek değerli audience kur
@gurulu M24 audience'ı RFM cohort'undan üret ve destination'a push'la: Kaynak cohort: {{cohort_id}} RFM segment filtresi: {{rfm_segment}} Hedef destination: {{destination_id}} - {{cohort_id}} içinden monetary skoru en yüksek %10'u çek - {{rfm_segment}} ile kesişim al (örn. champions, loyal, at_risk) - Audience'ı provenance trace ile materialize et (hangi event kişiyi qualify etti) - {{destination_id}}'e sync (Meta CAPI / Google Ads / webhook) - Live'a geçmeden önce eligible-vs-pushed sayım + 5 örnek üye göster.
#M24#audience#rfm
AI layer · F2Growth
Behavior tabanlı audience (son 30 gün aktif)
Behavior tabanlı M24 audience template'i kur: Kalifiye event: {{event_key}} Lookback window: {{lookback_days}} gün Property filtreleri: {{property_filters}} Örnek: son {{lookback_days}} günde {{event_key}} fırlatmış VE {{property_filters}} eşleşen kişiler (örn. plan=pro AND completed_onboarding=true). - Çıktı: M24 builder'a hazır audience tanım JSON'u - Audience size tahmini + 3 lookalike genişleme stratejisi - Hangi destination tipi uyar öner (paid retargeting vs lifecycle email) - Sync öncesi uygulanacak consent / GCM v2 kısıtlarını not et.
#M24#audience#behavior
MCP-hazırFounder
B2B account-level audience (CSM outreach)
@gurulu CSM / enterprise outreach için account-level M24 audience kur: Account ID listesi: {{account_id_list}} Tier filtresi: {{tier_filter}} - Person → account roll-up'ı workspace'in company identifier'ı üstünden yap - {{tier_filter}} (örn. enterprise, mid-market) ile filtrele - Account başına health sinyalleri çıkar (son login, MAU trend, support ticket volume) - Mümkünse CSM owner'a göre grupla - Çıktı: CSV-hazır tablo + CSM ekibine Slack-uygun özet.
#M24#audience#b2b
AI layer · F2Developer
Churn-risk audience otomasyonu
Engagement düştüğünde tetiklenen churn-risk M24 audience otomasyonu kur: Düşen metrik: {{declining_metric}} Eşik: {{threshold}} Bildirim webhook: {{webhook_url}} - Person başına {{declining_metric}}'i son 7 gün vs önceki 7 gün karşılaştır - Düşüş > {{threshold}} olduğunda audience'a ekle (örn. -%50) - Üyelik değişiminde {{webhook_url}}'e HMAC signature ile POST at - Metrik eşik üstüne dönerse otomatik çıkar - Guardrail: audience > MAU'nun %5'i olursa otomasyonu duraklat.
#M24#audience#churn
MCP-hazırMarketer
Meta CAPI ilk setup adım adım
@gurulu M25 Meta CAPI destination'ını sıfırdan bağla: Pixel ID: {{pixel_id}} Access token: {{access_token}} Hedef audience: {{audience_id}} 1. {{access_token}}'i Marketing API'ya karşı doğrula + pixel sahipliği teyit et 2. Outcome event'leri Meta standard event'lere map'le (Purchase, Lead, CompleteRegistration) 3. Deduplication ayarla (event_id + event_time + fbp/fbc) 4. Sandbox'tan 3 test event gönder, Events Manager'da onayla 5. {{audience_id}} sync'ini live aç + ilk saatin match rate'ini göster.
#M25#destinations#meta
MCP-hazırGrowth
Google Ads OAuth + Customer Match setup
@gurulu M25 Google Ads Customer Match destination kur: Customer ID: {{customer_id}} User list ID: {{user_list_id}} Developer token: {{developer_token}} - OAuth flow'u refresh-token saklayarak çalıştır - {{customer_id}} access seviyesini onayla (standard vs basic) - Upload öncesi PII'yi SHA-256 + normalization ile hashle (email, phone) - İlk batch'i {{user_list_id}}'e push'la, identifier başına match rate raporla - 6 saatte bir incremental sync zamanla + match rate %40 altına düşerse alert.
#M25#destinations#google-ads
AI layer · F2Developer
Webhook entegrasyonu HMAC pattern
HMAC doğrulamalı M25 webhook destination üret: Webhook URL: {{webhook_url}} Shared secret: {{secret}} Payload şekli: {{payload_shape}} - Her POST'u `HMAC-SHA256(secret, body)` ile imzala, `X-Gurulu-Signature` header'ına koy - `X-Gurulu-Timestamp` (Unix ms) ekle, 5 dakika eski replay'leri reddet - Karşı sistemin beklediği {{payload_shape}}'e map'le - Retry: 5 deneme exponential backoff ile (1s, 5s, 30s, 2dk, 10dk) - 5 fail'den sonra dead-letter'a düş + workspace owner'a bildir.
#M25#destinations#webhook
MCP-hazırFounder
Audience-to-destination bağlama best practice
@gurulu M24 audience'ı M25 destination'a temiz bağla: Audience: {{audience_id}} Destination tipi: {{destination_kind}} Sync frequency: {{sync_frequency}} - {{destination_kind}} için doğru cadence seç: realtime CAPI vs hourly batch vs daily CSV - Provenance map'le: kişiyi qualify eden event sync satırında kalsın - Rate-limit guardrail kur (destination'ın günlük kotasını aşma) - Monitoring: sync gecikmesi > 2x {{sync_frequency}} veya error rate > %2 olursa alert - Tear-down planı belgele (incident anında temiz disconnect).
#M25#destinations#sync
AI layer · F2Marketer
Morning summary'i sektörüne göre özelleştir
M27 morning summary'i {{sector}} için özelleştir: Sektör: {{sector}} (örn. ecommerce, saas, gambling, media, finance) Odak metrikler: {{focus_metrics}} Ton: {{tone}} (örn. terminal, plain, friendly) - Generic 'session / signup' yerine sektörel KPI ({{focus_metrics}}) koy - Sayıları {{sector}} operatörünün beklediği gibi format'la (GMV vs ARR vs handle/hold) - Tepki verilmesi gereken 1 anomaly ile başla, sorulması gereken 1 soruyla bitir - Ton {{tone}}, marketing süslemesi yok, kaçıngan dil yok - Customize edilmiş summary'i workspace default'u olarak kaydet.
#M27#ai-layer#summary
AI layer · F2Developer
Anomaly investigation workflow
@gurulu Bu M27 anomaly'sini uçtan uca incele: Alert ID: {{alert_id}} Event key: {{event_key}} Severity: {{severity}} 1. {{event_key}} için baseline window + anomalous window'u çek 2. Source × campaign × device × geo kırılımıyla en büyük katkıcıyı bul 3. Aynı window'da deploy, registry değişiklik, destination error ile correlate et 4. Veri kalitesi sorununu ekarte et (quarantine spike? dedup miss? identity merge dalgası?) 5. 3 hipotez sıralı + her birini doğrulayacak 2 SQL sorgu üret 6. {{severity}}'e göre aksiyon öner (info → log, warn → review, critical → on-call page).
#M27#ai-layer#anomaly
MCP-hazırFounder
AI cost optimization (chain provider tuning)
@gurulu M27 ai-layer chain'i aylık bütçeye sığacak şekilde ayarla: Aylık bütçe: {{monthly_budget}} Provider tercihi: {{provider_preference}} (örn. minimax_first, bedrock_first, cheapest_first) - Son 30 günü profile et: prompt sınıfı başına maliyet (summary, anomaly, copy, codegen) - Hangi prompt sınıfı kalite kaybı olmadan ucuz provider'a düşebilir öner - Sınıf başına cache hit hedefi konfigüre et (summary'lerde ≥ %60) - Fallback chain'i {{provider_preference}}'a göre yeniden sırala - {{monthly_budget}}'a karşı projeksiyonu göster + non-critical job'ları durduran hard cap koy.
#M27#ai-layer#cost
AI layer · F2Growth
Multi-language summary promptu
{{audience}} için {{language}} dilinde M27 summary üret: Hedef dil: {{language}} (örn. tr, en, zh, ar) Audience: {{audience}} (örn. founder'lar, marketer'lar, finance ekibi) Persona voice: {{persona_voice}} (örn. analist, koç, terminal) - Doğrudan {{language}}'de yaz, English'ten çevirme (calque'tan kaçın) - {{audience}}'in metrik okuryazarlığına göre dil seç (finance ekibine jargon yok, analistlere derin) - Summary boyunca {{persona_voice}}'u koru - RTL diller (ar) için sayıları LTR isolate ile sar (sıra bozulmasın) - Hedef dilin emir kipiyle 1 aksiyon maddesi ile bitir.
#M27#ai-layer#i18n
MCP-hazırFounder
Partner application + Stripe Connect onboarding
@gurulu Yeni bir M43 affiliate partner'ı onboard et: Partner tipi: {{partner_type}} (örn. agency, creator, community, integrator) Beklenen aylık hacim: {{expected_volume}} - Başvuruyu incele + compliance riskini işaretle (yaptırım bölgesi, çıkar çatışması) - Stripe Connect Express hesap aç (KYC + payout currency) - Partner'ın referral slug'ını + dashboard credential'ını üret - {{partner_type}} + {{expected_volume}}'a göre başlangıç commission tier'ı seç - 3 template'li welcome mesajı gönder: blog, X thread, podcast plug-in.
#M43#affiliate#stripe
AI layer · F2Marketer
Referral tracking + UTM stratejisi
M43 referral + UTM tracking planı tasarla: Campaign: {{utm_campaign}} Landing path: {{landing_path}} Referral slug: {{slug}} - Canonical link kur: gurulu.io{{landing_path}}?ref={{slug}}&utm_source=affiliate&utm_medium=referral&utm_campaign={{utm_campaign}} - `ref`'i 30 gün first-party cookie'de tut (consent-aware) - Funnel ortasında UTM düşse bile conversion'ı slug'a attribute et - Partner başına dashboard: click, signup, paid conversion, MRR katkısı - 3 UTM hijyen kuralı ver — partner'lar birbirini ezmesin.
#M43#affiliate#utm
MCP-hazırFounder
Payout optimization & tier management
@gurulu Partner {{partner_id}} için payout + tier optimize et: Partner: {{partner_id}} Kümülatif MRR katkısı: {{cumulative_mrr}} Tier override %: {{tier_override_pct}} - Mevcut tier'ı M43 ledger'dan + default schedule'dan oku (%20 / %25 / %30) - {{cumulative_mrr}} bir sonraki eşiği geçtiyse, gelecek ayın payout'unda tier yükselt - {{tier_override_pct}} set'liyse uygula (örn. stratejik partner custom deal) - Mevcut vs yeni tier altında gelecek ay payout forecast'i - Clawback riskini not et (refund, protection window içinde churn olan müşteri).
#M43#affiliate#payout
AI layer · F2Developer
Multi-page pattern detection workflow
@gurulu M13 F2.3 crawler ile birçok sayfada tekrar eden selector tespit et: Base selector: {{base_selector}} URL pattern: {{url_pattern}} Max sayfa: {{max_pages}} - {{url_pattern}}'e uyan {{max_pages}}'e kadar URL'i crawl et (robots.txt + rate-limit'e uy) - Her sayfada {{base_selector}} ile eşleşen element'leri bul + stabil attribute'larını yakala - Selector varyantlarını cluster'la, en dayanıklısını seç (data-testid > role > class chain) - Tüm eşleşen URL'lerde birleşik selector ile fırlayan registry rule öner - Coverage raporu göster: sayfa başına hit % + kayıt öncesi gözden geçirilecek 5 outlier.
#M13#F2#crawler