Artifact Nasıl Oluşturulur — Komtaş AI Governance

Ana sayfa › Artifact Oluşturma ve Yayınlaştırma › Artifact Nasıl Oluşturulur?

🛠️Artifact Nasıl Oluşturulur — 7 Adımlı Üretim Rehberi

Bir artifact, AI araçlarıyla üretilmiş ve yeniden kullanılabilen dijital çözümdür: bir Excel dashboard'u, bir HTML rapor şablonu, bir Python script'i veya bir prompt şablonu olabilir. Bu sayfa fikirden yayına kadar 7 adımlı pratik üretim sürecini tarif eder.

📌 Bu sayfayı kim okumalı? İlk artifact'ini üretecek tüm çalışanlar (geliştirici olmaya gerek yok), şirket içinde paylaşılabilecek bir araç yaptığını düşünenler, yöneticisinin "bunu standardize edip paylaş" dediği herkes.

⚠️

Üretim sürecine başlamadan önce — Sentetik veri kuralı

Artifact üretirken (özellikle veri görselleştirme aşamasında) AI araçlarına gerçek müşteri/finans/personel verisi yapıştırılmaması önerilir. Yerine sentetik (üretilmiş) veya maskelenmiş veri kullanın.

Bu kural; KVKK uyumu, ticari sır koruması ve şablonun şirket geneline yayınlanmaya hazır kalması için geçerlidir. Detaylı rehber: A.4 Sentetik Veri Rehberi.

📑 Bu sayfada

A.1 Artifact Türleri ve Hangisini Seçmeli?
A.2 7 Adımlı Üretim Süreci
A.3 Adım Adım Pratik Örnek (Excel Dashboard)
A.4 ⚠️ Sentetik / Test Verisi Rehberi (zorunlu okuma)
A.5 Adım Adım Pratik Örnek (Prompt Artifact)
A.6 Kalite Kontrol Listesi
A.7 Yayınlama (Publish) Akışı
A.8 Sürdürme & Versiyon Yönetimi
A.9 Yaygın Hatalar & Anti-Pattern'lar

A.1 Artifact Türleri ve Hangisini Seçmeli?

Tür	Ne zaman seçilir	Tipik üretim aracı	Örnek
excel	Tablo, hesaplama, dashboard, formül-yoğun	Excel Copilot	Nakit akış dashboard'u, bütçe şablonu
html	İnteraktif görselleştirme, çoklu kullanıcı görmesi gereken	Claude Cowork (HTML üretimi), Power BI export	Satış analiz raporu, KPI takip ekranı
pdf	Format korunmalı resmi belge, dış paylaşım	Word Copilot → PDF export	Aylık yönetici özeti, teklif şablonu
script	Otomasyon, veri dönüşümü, API entegrasyonu	Cursor + Claude API, Claude Code	CSV temizleme, SharePoint sync
report	Uzun analiz, çok bölümlü doküman	Word Copilot, Claude Business	Çeyrek sonuç analizi, post-mortem
prompt	Belirli görev için tekrar tekrar kullanılan istem	Claude / ChatGPT (test ile)	Soğuk açılış e-posta promptu, sözleşme inceleme promptu

✅ Karar yardımı "Bu çıktıyı üretmek için tek bir komut/prompt yetiyor mu?" → prompt. "Aynı veri üzerinde periyodik aynı analizi yapacaksam?" → excel veya html. "Otomatik çalışsın istiyorum?" → script. Çalıştırılabilir, çağrı başına yeniden hesaplayan bir hizmet düşünüyorsanız bu artifact değil ajan'dır → Agent Registry'ye bakın.

A.2 7 Adımlı Üretim Süreci

İhtiyacı tanımla

Mevcut artifact ara

Tür & araç seç

Veri sınıfını belirle

AI ile üret + iterate

README + metadata

Yayınla & duyur

Adım 1 — İhtiyacı tek cümlede tanımla

"Aylık satış raporunu Excel'de manuel hazırlamak 3 saatimi alıyor. Bunu 15 dakikaya indirmek istiyorum." Bu cümle başvuru formu doldurur gibi düşünmenize yardımcı olur. Hedef kullanıcı kim, hangi problem, beklenen tasarruf netleşir.

Adım 2 — Mevcut artifact arama

Aynı veya yakın iş yapan bir artifact zaten varsa onu kullanın / küçük varyant yapın. Artifact Repository'de OneDrive klasörünü tarayın veya Komtaş CoPilot'ta arayın: "aylık satış raporu artifact'i var mı?"

Adım 3 — Tür ve üretim aracı seçimi

A.1'deki tabloya bakın. Tipik karar: tablo işiyse excel + Excel Copilot; metin/sunum işiyse report + Word/PowerPoint Copilot; çoklu adım otomasyonu varsa script + Cursor.

Adım 4 — Veri sınıfını belirle

Üreteceğiniz artifact hangi sınıfta veriyi işleyecek? Kamu / Dahili / Gizli / Kısıtlı. Bu, hangi AI aracını kullanabileceğinizi belirler. Detay: Araç Seçim Kriterleri + Veri Güvenliği.

⚠️ KVKK Müşteri TC kimlik / IBAN / sağlık verisi içeren artifact'ler yalnızca onaylı kurumsal araçlarda (Microsoft 365 Copilot, Komtaş CoPilot, self-hosted modeller) işlenebilir. Tüketici ChatGPT veya ücretsiz NotebookLM'e bu sınıf veri verilmez.

Adım 5 — AI ile üretim + iterasyon

İlk denemede mükemmel beklemeyin; 2-3 turlu iyileştirme normaldir.

İlk turda: amaç + format + örnek 1-2 girdi/çıktı verin (örnekler sentetik olsun)
İkinci turda: eksiklikleri/yanlışları belirtin, "şu kısmı iyileştir" deyin
Üçüncü turda: kullanıcı testi (kendi gerçek verinizle çalıştırın — ancak yalnızca onaylı kurumsal araçta)

⚠️ Görselleştirme aşamasında DİKKAT Veri görselleştirme (Excel grafiği, HTML dashboard, Power BI, vs.) artifact'lerinde AI'ya verilecek tüm örnek verilerin sentetik / üretilmiş / anonimleştirilmiş olması önerilir. Görselleştirme istemleri tipik olarak verinin tamamını AI'ya gönderir — bu adım en yüksek sızıntı riskine sahip olandır. Detay ve şablonlar: A.4 Sentetik Veri Rehberi.

Adım 6 — README + metadata yaz

Artifact dosyasının yanına README.md dosyası ekleyin. Standart şablonu kullanın. En az şu alanları doldurun: artifact_id, name, description, type, owner, department, tags, data_classification, ai_tools_used.

Adım 7 — Yayınla & duyur

A.6 bölümündeki yayınlama akışını uygulayın. Departmanınıza Teams/Slack üzerinden 2-3 cümlelik bir duyuru paylaşın: "X artifact'ini yayınladım, şu işi yapıyor, kim kullanmak isterse README'de detay var."

A.3 Adım Adım Pratik Örnek — Excel Dashboard Artifact

📊 Senaryo: Aylık Satış Pipeline Dashboard'u

Kullanıcı: Pınar (İş Geliştirme Müdürü) · Problem: CRM'den her ay 30 dk Excel pivot tablosu hazırlıyor · Hedef: Hazır şablon + Copilot prompt + 5 dk sonuç

İhtiyaç: "Aylık CRM export'undan 6 boyutlu pipeline raporu hazırlayan tekrar kullanılabilir Excel şablonu istiyorum."
Mevcut ara: CoPilot: "satış pipeline excel artifact" → bulunamadı, üretim devam.
Tür & araç: excel + Excel Copilot
Veri sınıfı: Gizli (müşteri adı + satış değeri). Excel Copilot M365 kapsamında, uygun.
Üretim:
- Boş Excel'i aç → Copilot: "Şu kolonları içeren tablo şablonu oluştur: müşteri, deal değeri, aşama, son aktivite tarihi, sahip, segment"
- "Aşamalara göre toplam değer pivot'u + son 30 günde hareketsiz fırsat listesi + sahip bazlı dağılım grafikleri ekle"
- Şablon geliştirme aşamasında sentetik veri kullan (örn. AI'ya: "10 satırlık demo pipeline verisi üret — müşteri adları 'Demo Şirket 1...10' formatında"). Gerçek CRM export'unu bu adımda yapıştırma; şablonu önce sentetik üzerinde mükemmelleştir, sonra son kullanıcı kendi ortamında gerçek veriyle açar.
- Formülleri kontrol et
- Renklendirme + conditional formatting (kırmızı: 30+ gün hareketsiz)

README: Aşağıdaki şablonu doldur:

# Aylık Satış Pipeline Dashboard
- artifact_id: BD-2026-001
- name: Aylık Satış Pipeline Dashboard
- type: excel
- owner: pinar.baydar@komtas.com
- department: İş Geliştirme
- target_audience: İG ekibi + bölge müdürleri
- created_date: 2026-04-28
- version: 1.0.0
- tags: satış, pipeline, dashboard, crm
- ai_tools_used: Excel Copilot
- data_classification: gizli
- data_sources: HubSpot CRM aylık export
- refresh_frequency: Aylık manuel

Yayınla: OneDrive'da Komtaş-AI-Artifacts/IG/BD-2026-001-AylikSatisPipeline/ klasörü oluştur, şablon dosyayı + README'yi koy. Teams #ig-ekibi kanalına 3 cümlelik duyuru.

⚠️ A.4 Sentetik / Test Verisi Rehberi — AI'ya Hangi Veri Verilir?

🚨 Temel kural

Bir artifact üretirken — özellikle veri görselleştirme, dashboard ve raporlama aşamalarında — AI aracına gerçek müşteri, finans, personel veya sözleşme verisi yapıştırılmaması önerilir. Şablonu önce sentetik veriyle hazırlayın; gerçek veri yalnızca artifact tamamlandıktan sonra, onaylı kurumsal AI araçlarında ve sahibi olduğunuz dosya üzerinde kullanılır.

A.4.1 Neden gerçek veri verilmemeli?

Risk	Açıklama
KVKK ihlali	Müşteri kişisel verisi (TC kimlik, telefon, e-posta, ad+iletişim+finansal birlikte) yurt dışına aktarımda açık rıza/Kurul kararı gerektirir. Bir kez AI'ya gönderildiğinde geri alınamaz.
Ticari sır sızıntısı	İç fiyat formülleri, kar marjı, müşteri segmenti stratejisi, M&A süreç verisi vb. — model eğitimi veya cache üzerinden sızıntı riski.
Şablonun kirlenmesi	Gerçek veriyle hazırlanmış bir Excel/HTML şablonu, başkasıyla paylaşıldığında veya repository'ye yüklendiğinde içeriğinde gerçek veri kalır. Bu en sık atlanan hata.
Onaysız tooling	Tüketici ChatGPT, ücretsiz NotebookLM, Claude.ai (Pro değil) gibi araçlara gizli/kısıtlı veri verilemez. Şablonu sentetikle yapmak araç seçimini de güvenliğe taşır.
Geri-alınamazlık	Anthropic, OpenAI ve Google'ın "no data retained" politikaları varsa bile çıktı çoğu zaman bir cache veya log içinde belirli süre tutulur. Önlem: hiç göndermemek.

A.4.2 Hangi veri "gerçek", hangisi "test"?

❌ Gerçek (AI'ya verme)

Gerçek müşteri adı + iletişim + işlem bilgisi (örn. "Acme A.Ş. — Ahmet Yılmaz — 0532… — 245.000 TL deal")
Personel ad + maaş + sicil verisi
Açıklanmamış ürün fiyat formülü, iç maliyet kalemi
Devam eden ticari müzakere rakamları, M&A görüşme detayları
TC kimlik, IBAN, kredi kartı, pasaport — asla
Hukuki uyuşmazlık, iç soruşturma belgeleri

✅ Sentetik / Test (AI'ya verilebilir)

Üretilmiş örnek isimler (Müşteri A, Müşteri B, "Acme Demo Ltd.")
Rastgele ama gerçekçi tutarlar (50.000 — 500.000 TL aralık)
Maskelenmiş gerçek veri (TC: ***********, telefon: +90 5XX XXX XX XX)
Anonimleştirilmiş, kümelenmiş istatistik (örn. "Ekim ayı, ortalama 12 anlaşma")
Faker / Mockaroo gibi araçlarla üretilmiş sahte CSV
5+ yıl önceki, halihazırda kapanmış kayıtlar (özel onayla)

A.4.3 Sentetik veri nasıl üretilir? (3 yol)

Yöntem	Ne zaman	Pratik adım
1. AI'ya ürettir	Hızlı tek seferlik şablon hazırlığı	"10 satırlık, satış pipeline'ı için gerçekçi-görünen ama tamamen uydurma örnek veri üret. Müşteri adları 'Demo Ltd. 1' formatında olsun."
2. Faker / Mockaroo	Yüksek hacim (1.000+ satır) + kontrollü dağılım	Mockaroo.com → field tipi seç (name, company, currency, date) → CSV export → AI'ya yapıştır.
3. Maskeleme (gerçek veriden)	Şablonu gerçek veriye uyarlamak istiyorsanız	Excel: Bul/Değiştir ile müşteri adlarını "Müşteri A/B/C" yap, TC kimliği `***********`, finansal rakamları yuvarla (123.456 → 120.000).

A.4.4 Sentetik veri prompt şablonu

Görev: {{N}} satırlık sentetik {{KONU}} verisi üret.

Gereksinimler:
- Müşteri adları "Demo Şirket 1, Demo Şirket 2..." gibi açıkça
  uydurma; gerçek bir şirketle çakışmasın.
- Sayısal değerler gerçekçi aralıklarda olsun:
  {{ALAN}}: {{MIN}} - {{MAX}}
- Tarihler son 12 ay içinde rastgele dağılsın.
- Çıktı CSV formatında, ilk satır başlık olsun.

Örnek başlıklar: müşteri, sektör, deal_değeri,
                  aşama, son_aktivite_tarihi, sahip

YAPMA:
- Türkiye'deki gerçek şirket isimleri (örn. THY, Garanti)
  asla kullanma.
- TC kimlik, IBAN, kart no içerme.
- Telefon numarası "555 555 55 55" gibi açıkça sahte olsun.

A.4.5 Görselleştirme akışı (Excel/HTML/Power BI dashboard'lar için)

1. Sentetik veri üret

→

2. Şablonu AI ile sentetik üzerinde geliştir

→

3. Şablon + sentetik = artifact (yayına hazır)

→

4. Kullanıcı şablonu kendi ortamında gerçek veriyle açar

✅ Temel ilke Şablon = sentetik. Çalıştırma = gerçek veri (yerel/onaylı ortamda). Repository'ye yüklenen artifact dosyası içinde asla gerçek müşteri verisi olmaz; kullanıcı dosyayı indirip kendi onaylı M365 / CoPilot oturumunda gerçek veriyle çalıştırır.

A.4.6 Yayınlama öncesi sızıntı denetimi (10 dk)

Excel/HTML dosyasını yeni bir oturumda aç — gözle gerçek müşteri/sayı arıyor musun bak.
Tüm sayfaları/sheet'leri kontrol et — gizli sheet de unutma.
Bul (Ctrl+F) ile tipik gerçek isimleri ara: kendi en büyük 5 müşterinin adı, "TC", "IBAN", iç kod adlarınız.
Excel'de İncele → Belge Müfettişi (File → Inspect Document) ile gizli metadata, comment, history kontrol et.
HTML/dashboard ise: data-table'ları ham JSON'da mı tutuyor, kaynak kodda mı kontrol et.
Script ise: hardcoded API key, internal URL, gerçek müşteri tag'i var mı.
Geçtiyse: "v1.0.0 — sentetik veri ile yayın" olarak işaretle ve repository'ye al.

⚠️ Hâlâ kararsızsanız "Bu veriyi çalışan başka biri görse rahatsız olur muyum?" sorusuna cevap "evet" veya "belki" ise → sentetik üzerinden gidin. Şüphede ise Bilgi Güvenliği ekibine danışın.

A.5 Adım Adım Pratik Örnek — Prompt Artifact

📝 Senaryo: Sözleşme Risk İnceleme Promptu

Kullanıcı: Burak (Hukuk) · Problem: Yeni gelen müşteri sözleşmelerinde aynı 8 risk maddesini her seferinde el ile arıyor · Hedef: Standart prompt + tutarlı çıktı

İhtiyaç: "Hukuk ekibi tüm sözleşmeleri 8 standart risk maddesine göre tarayan ortak bir prompt'a sahip olsun."
Mevcut ara: Prompt kütüphanesinde benzer bir prompt yok. Mevcut 12 İG promptu formatını referans al.
Tür & araç: prompt + Claude Business / M365 Copilot ile test
Veri sınıfı: Gizli (sözleşme içeriği). DPA imzalı kurumsal Claude veya M365 Copilot kullanılabilir.

Üretim:

Görev: Aşağıdaki sözleşmede şu 8 risk maddesini ara, her birini
"Var / Yok / Belirsiz" olarak işaretle.

Sözleşme:
"""
{{SOZLESME_METNI}}
"""

Aranacak risk maddeleri:
1. Sınırsız sorumluluk (cap olmaması)
2. Otomatik yenileme + uzun ihbar süresi
3. Veri sahipliği müşteriye geçmesi
4. Münhasırlık / non-compete
5. SLA penalty asimetrisi
6. Yetkili mahkeme / hukuk yabancı
7. Üçüncü taraf paylaşım izni
8. KVKK / GDPR DPA referansı eksikliği

Her madde için çıktı formatı:
- Madde no | Durum | Sözleşmedeki ilgili pasaj (alıntı, max 30 kelime) | Öneri (1 cümle)

Bilmediğin yerde "Belirsiz" yaz, uydurma.

Test: Geçmiş 3 sözleşme ile çalıştır, hukuk ekibinin manuel sonuçlarıyla karşılaştır → eşleşme oranını ölç.

README + yayın:

# Sözleşme Risk İnceleme Promptu
- artifact_id: HUK-2026-001
- name: Sözleşme 8-Madde Risk Tarama
- type: prompt
- owner: burak.yilmaz@komtas.com
- department: Hukuk
- target_audience: Hukuk ekibi
- ai_tools_used: Claude Business, M365 Copilot
- data_classification: gizli
- tags: sözleşme, risk, hukuk, kvkk
- version: 1.0.0

Hukuk ekibi Teams kanalına duyuru + Komtaş Prompt Kütüphanesine ekle.

A.6 Kalite Kontrol Listesi

Yayınlamadan önce aşağıdaki listeyi kendiniz kontrol edin:

#	Kontrol	Geçti mi?
1	Artifact kendi başına anlaşılır mı (README olmadan da minimum bir şey ifade ediyor mu)?	✅ / ❌
2	3 farklı (gerçek veya sentetik) girdiyle test ettiniz mi?	✅ / ❌
3	README'deki description alanı 2-3 cümle ve net mi?	✅ / ❌
4	Tüm zorunlu metadata alanları dolu mu (artifact_id, owner, type, data_classification…)?	✅ / ❌
5	Sentetik veri kontrolü: Şablon içinde gerçek müşteri/personel/finans verisi (TC, IBAN, kart no, gerçek isim, içsel rakam) kalmamış; tüm örnekler sentetik/maskelenmiş mi? Bul (Ctrl+F) + Belge Müfettişi (Document Inspector) kontrolü yapıldı mı? Detay: A.4	✅ / ❌
6	target_audience ve access_level tutarlı mı (kapsam genişse OneDrive izni de aynı mı)?	✅ / ❌
7	1 kişi daha (mümkünse aynı departmandan) kontrol etti mi?	✅ / ❌
8	İlk versiyon (1.0.0) için `CHANGELOG.md` giriş satırı yazıldı mı?	⚠️ Önerilir

A.7 Yayınlama (Publish) Akışı

1. README tamamla

→

2. Kalite kontrol listesi

→

3. OneDrive klasör

→

4. Erişim yetkisi

→

5. Governance bildirimi

→

6. Departman duyuru

Erişim Seviyesi	Onay gerekir mi?	OneDrive izni
Departman İçi	Hayır	Departman güvenlik grubu
Çapraz Departman	Hedef departmanların yöneticisi	İlgili güvenlik grupları
Şirket Geneli	AI Governance ekibi	Tüm Komtaş çalışanları
Şirket Dışı	—	İzin verilmez

📌 Komtaş CoPilot entegrasyonu README'si tamamlanan artifact'ler Komtaş CoPilot'ta vektörize edilir; çalışanlar doğal dil sorgusuyla bulabilir. "Nakit akış için artifact var mı?" → CoPilot ilgili FIN-2025-001 artifact'ini sunar.

A.8 Sürdürme & Versiyon Yönetimi

Bir artifact yayınlandıktan sonra sahibi sürdürmekle yükümlüdür. Versiyonlama SemVer kuralına uyar:

PATCH (1.0.x): Bug fix, küçük metin düzeltme, prompt iyileştirme
MINOR (1.x.0): Yeni alan, yeni özellik (geriye uyumlu)
MAJOR (x.0.0): Sözleşme değişti — kullanıcı uyarlama yapmak zorunda

⚠️ Sahip ayrıldıysa Owner şirketten ayrılırsa veya rolü değişirse, departman yöneticisi 2 hafta içinde yeni owner atar. Atanmazsa artifact "sahipsiz" etiketi alır ve kullanım uyarılarıyla görünür.

A.9 Yaygın Hatalar & Anti-Pattern'lar

❌ Yapılmamalı

README'siz artifact paylaşma — kimse ne işe yaradığını bilmez
Gerçek müşteri verisini "test verisi" olarak şablonda bırakma
"Bunu sadece ben kullanırım" diye Şirket Geneli seçme — artifact tek kişilikse kişisel klasörde kalsın
1.0.0 yayınlayıp 6 ay güncellemeden bırakma
Aynı işi yapan 3 ayrı artifact üretme — önce mevcut ara
Hassas formül / iç fiyat / strateji direkt artifact içinde gömme

✅ Önerilir

İlk versiyon basit ve sade olsun; iyileştirmeyi 1.1.0 ile yap
Test için anonim/sentetik veri
Versiyon numarasını dosya adına eklemek yerine git/SharePoint version history'ye güven
3 ay kullanılmayan artifact için "deprecate ediyorum" duyurusu yap
İyi giden bir artifact'ten kazanılan saati verimlilik raporuna yansıt
Geri bildirim alındıkça README'ye "Bilinen kısıtlar" bölümü ekle

←Artifact Oluşturma ve Yayınlaştırma Sonraki →Artifact Repository Standartları