Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Gemini KSA ile uygulamalı deneyim

1. Giriş

Bu codelab'de, Gemini'ın gücünü doğrudan terminalinize getiren açık kaynaklı bir yapay zeka temsilcisi olan Gemini CLI hakkında bilgi edineceksiniz.

Gemini CLI projesi açık kaynaklıdır ve herkese açık yol haritasını buradan inceleyebilirsiniz.

Bu codelab'de aşağıdaki gibi etkinliklerde adım adım bir yaklaşım kullanacaksınız:

Gemini CLI'yı yükleme
Temel yapılandırma
Gemini CLI'daki araçları ve yerleşik komutları keşfetme
GEMINI.md dosyası aracılığıyla Gemini CLI'yı özelleştirme
Gemini CLI ile birkaç kullanım alanını keşfetme

Gerekenler

Chrome web tarayıcısı
Gmail hesabı
Makinenize Node 20+'ın yüklü olduğu bir yerel makine.

Bu codelab, yeni başlayanlar da dahil olmak üzere her seviyeden kullanıcı ve geliştirici için tasarlanmıştır.

2. Kurulum

Kurulumu çalıştırmadan ve Gemini CLI'yı çalıştırmadan önce, içinde oluşturabileceğimiz tüm projeler için ana klasör olarak kullanacağımız bir klasör oluşturalım. Bu, Gemini CLI'nın çalışması için bir başlangıç noktasıdır. Ancak gerektiğinde sisteminizdeki diğer bazı klasörlere de başvurur. Bu klasörlere daha sonra değineceğiz.

Devam edin ve bir örnek klasör (gemini-cli-projects) oluşturun ve aşağıdaki komutları kullanarak bu klasöre gidin. Dilerseniz başka bir klasör adı kullanabilirsiniz.

mkdir gemini-cli-projects

Şimdi o klasöre gidelim:

cd gemini-cli-projects

Gemini CLI'yı çalıştırmak için aşağıdaki yöntemlerden herhangi birini kullanabilirsiniz:

Aşağıdaki komutla çalıştırın:

npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

Öncelikle Gemini CLI'yi sisteminize genel olarak yükleyebilirsiniz. Bunu yapmak için yönetici haklarına sahip olduğunuzdan emin olun.

npm install -g @google/gemini-cli

ve ardından aşağıdaki komutla çalıştırın:

gemini

Gemini CLI'yı yukarıdaki yöntemlerden herhangi biriyle başlattığınızı varsayarsak tema seçimiyle ilgili aşağıdaki ekranı görürsünüz. İstediğiniz birini seçin:

Bu seçeneği belirlediğinizde kimlik doğrulama yöntemi istenir. Bu laboratuvarda Google dışı veya Google Workspace ile ilgili hesaplar yerine kişisel Google Hesabınızı kullanmanızı öneririz. Bu ücretsiz lisansla Gemini 2.5 Pro'ya ve 1 milyon parçalık bağlam penceresine erişebilirsiniz. Ücretsiz katman,dakikada 60 model isteğine ve günde 1.000 isteğe ücretsiz olarak izin verir.

Google Hesaplarına verilen mevcut ücretsiz kotayla sınırlara ulaşırsanız Gemini API anahtarını veya Google Cloud Vertex AI'ı kullanmayı tercih edebilirsiniz. Bu durumda, ilgili proje için bir proje kimliğiniz ve konum adınız olması gerekir. Diğer kimlik doğrulama yöntemlerini kullanmayı planlıyorsanız dokümanların Kimlik Doğrulama bölümüne bakın.

Enter'ı tıklayın. Tarayıcıda Google kimlik doğrulama sayfası açılır. Google Hesabınızla kimlik doğrulama işlemine devam edin, şartları kabul edin. Kimlik doğrulama işlemi başarıyla tamamlandıktan sonra Gemini CLI'nın hazır olduğunu ve komutunuzu beklediğini görürsünüz. Örnek ekran görüntüsü aşağıda verilmiştir:

/help (öne eğik çizgi) yazın. Aşağıda gösterildiği gibi çeşitli komutlar ve klavye kısayolları görürsünüz:

Gemini CLI ile ilk etkileşimimiz

İlk mesajınızı kutuya yazın. Şu gibi bir sorgu gönderelim:

Sorgumuzun, GoogleSearch aracının (Gemini CLI'da yerleşik bir araç) çağrılmasıyla sonuçlandığını göreceksiniz. Bu, Gemini CLI'ın güçlü yerleşik araçlarından biri olan GoogleSearch'ı kullanarak yanıtlarını web'den aldığı bilgilere dayandırdığımız ilginç bir yöntemdir. Araçlar hakkında daha fazla bilgiyi sonraki bölümde bulabilirsiniz.

Şimdilik Gemini CLI'dan çıkalım. Bu işlemi /quit komutuyla veya etkileşimli Gemini KSA terminal oturumunda Ctrl-C komutunu iki kez çalıştırarak yapabilirsiniz.

Gemini CLI özelleştirme dosyası : settings.json

Gemini KSA'yı ilk kez başlattığımızda tema ve kimlik doğrulama yöntemi seçmemiz istenmişti. Gemini CLI'nın sonraki çalıştırmalarında tema ve kimlik doğrulama yöntemi seçmeniz tekrar istenmez. Bu, ayarların bir yerde kalıcı olarak saklandığı ve kullanılan dosyanın settings.json olarak adlandırıldığı anlamına gelir. Bu dosya, Gemini CLI'yı özelleştirmenin yoludur.

Ayarlar, aşağıdaki öncelik sırasına göre uygulanır:

Çalışma alanı: .gemini/settings.json (kullanıcı ve sistem ayarlarını geçersiz kılar).
Kullanıcı: ~/.gemini/settings.json (sistem ayarlarını geçersiz kılar).
Sistem: /etc/gemini-cli/settings.json (tüm kullanıcılar için geçerlidir).

Hatırlarsanız temayı seçerken ayarların kullanıcı ayarlarında kaydedilmesini istemiştik. Bu nedenle ~/.gemini folder adresini ziyaret ettiğinizde settings.json dosyasını görürsünüz.

settings.json dosyam aşağıda gösteriliyor. Başka bir tema seçtiyseniz adı orada görürsünüz.

{
  "theme": "Default",
  "selectedAuthType": "oauth-personal"
}

3. Gemini CLI Komut Parametreleri

Gemini KSA'yı başlatırken kullanabileceğiniz birkaç komut satırı parametresi vardır. Seçeneklerin tam listesini görmek için aşağıda gösterildiği gibi --help kullanabilirsiniz.

gemini --help

Bu işlem, mevcut seçeneklerin tamamını gösterir. Buradaki belgeleri incelemeniz önerilir.

Bunlardan birkaçına göz atalım. İlk yöntem, Gemini CLI'yı Pro veya Flash modelini kullanacak şekilde yapılandırmaktır. Bu laboratuvarın yazıldığı sırada yalnızca bu iki model destekleniyordu. Varsayılan olarak Gemini 2.5 Pro modeli kullanılır. Ancak Flash modelini kullanmak isterseniz aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi -m parametresiyle Gemini CLI'yı başlatırken bunu yapabilirsiniz:

gemini -m "gemini-2.5-flash"

Yukarıdaki şekilde başlarsanız modeli, Gemini CLI terminalinin sağ alt kısmında aşağıdaki gibi kontrol edebilirsiniz:

Etkileşimsiz mod

İlginç bir seçenek de Gemini CLI'yi etkileşimli olmayan bir modda çalıştırmaktır. Bu durumda, istemi doğrudan sağladığınızda Gemini CLI etkileşimli terminali açılmadan yanıt verilir. Bu, Gemini CLI'yı komut dosyasının veya başka bir otomasyon sürecinin parçası olarak otomatik bir şekilde kullanmayı planlıyorsanız çok yararlıdır. Aşağıda gösterildiği gibi, Gemini CLI'ye istemi sağlamak için -p parametresini kullanırsınız:

gemini -p "What is the gcloud command to deploy to Cloud Run"

Sohbete devam ederek konuyla ilgili başka sorular soramayacağınızı unutmayın.

4. Gemini CLI - Yerleşik Araçlar

Gemini CLI, bir dizi yerleşik araçla birlikte gelir ve araç dokümanlarında "Gemini modeli, yerel ortamınızla etkileşim kurmak, bilgilere erişmek ve işlemleri gerçekleştirmek için bu araçları kullanır. Bu araçlar, CLI'nın özelliklerini geliştirerek metin oluşturmanın ötesine geçmesini ve çok çeşitli görevlerde yardımcı olmasını sağlar."

Mevcut Yerleşik Araçlar listesini almak için aşağıdaki gibi /tools komutunu çağırmamız yeterlidir:

Hemen dikkatinizi çekmesi gereken şeylerden biri, Gemini CLI'ın istediği zaman bu araçları basitçe çağırıp çağıramayacağını kendinize sormaktır. Yerel sisteme yazma, harici bir sistemden okuma, harici ağa gitme gibi hassas işlemler söz konusu olduğunda varsayılan yanıt hayır'dır.

KSA'yı başlattığınızda --yolomode kullanılabilir ancak bu aracı kullanmayacağız. Gemini KSA'nın, seçtiği aracı çalıştırmak için sizden izin isteyeceğini göreceksiniz. İzni reddedebilir, tek bir kez çalışmasına izin verebilir veya her zaman çalışması için genel izin verebilirsiniz. Her şeyin kontrolü sizde olmalıdır.

Gemini CLI'ın, yerleşik araçlardan birini seçerek çalıştıracağı ve tüm sürecin nasıl işlediğini anlamamızı sağlayacak bir istem girelim.

Dünyadaki en son finans haberleri hakkında bilgi edinmek ve bu bilgileri, Gemini CLI'yi başlattığımız yerel çalışma dizinimizdeki bir dosyaya kaydetmek istiyoruz. Aşağıdaki istemi gönderiyoruz:

Search for the latest headlines today in the world of finance and save them in a file named finance-news-today.txt

Bir an için ne yapması gerektiğini düşünün. İdeal olarak, finansal haberler sağlayabilecek bazı alakalı bilgi kaynaklarından haber almak için Google Arama yapması gerekir. Ardından, içeriğiyle birlikte finance-news-today.txt adlı bir dosya oluşturması gerekir (yerel sisteminizde yazma işlemi için izniniz gerekir).

Ne olacağına bakalım (makinenizde de aynı işlemi yapmanız gerekir).

Bu araç, ilk olarak web'de arama yapmak için GoogleSearch aracını çağırır.

Arama tamamlandığında veriler aşağıda gösterildiği gibi alınır:

Bu işlem tamamlandıktan sonra dosyaya yazmaya hazır olur ve WriteFile aracını kullanır. Ancak bu hassas bir işlem (yazma) olduğundan izninizi ister. İzin türüne (ör. bir kez izin ver, her zaman izin ver) karar verebilirsiniz. Şimdilik "bir kez izin ver"i seçiyoruz.

Ardından bilgiler dosyaya yazılır ve aşağıda başarı mesajı gösterilir:

Dosyanın yazılı olup olmadığını nasıl kontrol ederiz? @file simgesini kullanarak içeriği okumasını isteyebiliriz. Aşağıda gösterildiği gibi bir istem veriyoruz. @ yazdığımızda geçerli klasördeki dosyaların listesi gösteriliyor ve yeni oluşturulan dosya da bu listede yer alıyor. Bunu seçip istemi gönderin. İstemim aşağıda gösterilmiştir:

read the contents of @finance-news-today.txt

Bu işlem, gerekli araçların (ReadManyFiles, ReadFile) çağrılmasına ve içeriklerin aşağıda gösterildiği gibi görüntülenmesine neden olur:

Bu, Gemini CLI'dan doğrudan Shell ile nasıl çalışacağınızı öğrenmek için de iyi bir zamandır. İleti kutusunda ! tuşuna basarak kabuk moduna geçebilirsiniz. Bu işlem, kabuk moduna geçiş yapar. ! tuşuna tekrar basarak veya ESC tuşuna basarak geri dönebilirsiniz.

Kabuk modundayken istemin başında ! simgesini görürsünüz.

Aşağıda gösterildiği gibi pwd ve ls gibi standart komutları kullanarak doğrudan kontrol edebilirim:

Dosyanın içeriğini bugün cat komutuyla yazdırabiliriz.

Alıştırma: Deneyebileceğiniz kısa bir alıştırma. Tercih ettiğiniz bir RSS feed'i seçin. Gemini CLI'ya RSS özet akışının içeriğini getirmesi ve sonuçları sizin için belirli bir şekilde biçimlendirmesi için istem girin. Bu, güne başlarken bir şeyi otomatize etmenin iyi bir yoludur.

İpucu: Gemini CLI'nin WebFetch aracını kullanmasını sağlamanız gerekir.

5. Model Context Protocol (MCP) sunucularını yapılandırma

MCP sunucusu, Model Context Protocol aracılığıyla Gemini CLI'ye araçlar ve kaynaklar sunan, bu sayede harici sistemler ve veri kaynaklarıyla etkileşim kurmasına olanak tanıyan bir uygulamadır. MCP sunucuları, Gemini modeli ile yerel ortamınız veya API'ler gibi diğer hizmetler arasında köprü görevi görür.

Bir MCP sunucusu, Gemini CLI'nin araçları keşfedip yürütmesini sağlayarak Gemini CLI'nin yerleşik özelliklerinin ötesinde işlemler yapma (ör. veritabanları, API'ler, özel komut dosyaları veya özel iş akışlarıyla etkileşim kurma) yeteneklerini genişletir.

Gemini CLI, özel araçları keşfetmek ve kullanmak için MCP sunucularının yapılandırılmasını destekler. Gemini CLI'yi başlattıysanız aşağıda gösterildiği gibi /mcp komutunu kullanarak yapılandırılan MCP sunucularını kontrol edebilirsiniz:

Herhangi bir MCP sunucusu yapılandırmadıysanız Gemini CLI'nın MCP sunucusu dokümanı başlatılır.

MCP sunucularını ~/.gemini/settings.json dosyasında veya projenizin kök dizininde genel düzeyde yapılandırabilirsiniz. .gemini/settings.json dosyasını oluşturun veya açın. Dosyaya, aşağıda gösterildiği gibi mcpServers yapılandırma bloğunu eklemeniz gerekir:

"mcpServers": {
    "server_name_1": {},
    "server_name_2": {},
    "server_name_n": {}
 }

Her sunucu yapılandırması aşağıdaki özellikleri destekler ( Referans belgeleri):

Zorunlu (aşağıdakilerden biri)

command (string): Stdio aktarımı için yürütülebilir dosyanın yolu
url (dize): SSE uç nokta URL'si (ör. "http://localhost:8080/sse")
httpUrl (dize): HTTP akışı uç nokta URL'si

İsteğe bağlı

args (string[]): Stdio aktarımı için komut satırı bağımsız değişkenleri
headers (object): URL veya httpUrl kullanılırken özel HTTP üstbilgileri
env (nesne): Sunucu işlemi için ortam değişkenleri. Değerler, $VAR_NAME veya ${VAR_NAME} söz dizimini kullanarak ortam değişkenlerine başvurabilir.
cwd (string): Stdio aktarımı için çalışma dizini
timeout (sayı): İstek zaman aşımı (milisaniye cinsinden) (varsayılan: 600.000 ms = 10 dakika)
trust (boolean): Doğru olduğunda bu sunucu için tüm araç çağrısı onaylarını atlar (varsayılan: yanlış)
includeTools (string[]): Bu MCP sunucusundan dahil edilecek araç adlarının listesi. Belirtildiğinde, bu sunucuda yalnızca burada listelenen araçlar kullanılabilir (beyaz liste davranışı). Belirtilmezse sunucudaki tüm araçlar varsayılan olarak etkinleştirilir.
excludeTools (string[]): Bu MCP sunucusundan hariç tutulacak araç adlarının listesi. Burada listelenen araçlar, sunucu tarafından kullanıma sunulmuş olsalar bile model tarafından kullanılamaz. Not: Bir araç her iki listede de yer alıyorsa hariç tutulur. excludeTools, includeTools'a göre önceliklidir.

Github ile çalışıyorsanız ihtiyacınız olabilecek temel MCP sunucularından birini yapılandıralım. Ancak Gemini CLI'nin, sisteminizde bulunan git araçlarını çağıracağını ve Gemini CLI'yi bunun yerine kullanmaya da yönlendirebileceğinizi unutmayın. Bu nedenle, komutlar konusunda size yardımcı olacağını ve bunları sizin için yürüteceğini ancak bu araçların sisteminizde kurulu olması gerektiğini unutmayın.

Github MCP Sunucusu

Github'un resmi MCP sunucusu, sunduğu araçlar ve bunların nasıl yapılandırılacağı hakkında yeterli belge sağlar. Gemini CLI, uzaktan MCP sunucularını da desteklediğinden yerel veya uzaktan çalıştırma konusunda tercihinizi yapabilirsiniz.

Bu eğiticide, Github'da Uzak MCP Sunucusu seçeneğini kullanmayı tercih ettik. Bunun için öncelikle GitHub'dan kişisel erişim jetonu (PAT) almanız gerekir.

Bu işlemden sonra settings.json dosyasına MCP Sunucusu nesnesini eklemeniz gerekir. Sistemimdeki settings.json dosyasının tamamı aşağıda gösterilmektedir. Başka ayarlarınız da olabilir ancak mcpServers nesnesi aşağıdaki gibi olmalıdır:

{
  "theme": "Default",
  "selectedAuthType": "oauth-personal",
  "mcpServers": {
       "github": {
            "httpUrl": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
            "headers": {
                "Authorization": "GITHUB_PAT"
            },
            "timeout": 5000
       }
  }
}

settings.json dosyasını GitHub MCP sunucu yapılandırmasıyla güncelledikten sonra Gemini CLI'yı yeniden başlatabilir veya /mcp refresh komutunu çalıştırabilirsiniz. Aşağıdaki ekran görüntüsünde, makinemde yapılandırılmış olan GitHub MCP sunucusu ve Gemini CLI'nin MCP ile çalışmak için kullanabileceği çeşitli araçlar vurgulanmaktadır.

Github MCP sunucusundaki araçlardan birini çağıracak bir istemle başlayalım. Aşağıdaki istemi girin:

Bu aracın, Github MCP Sunucusu'ndan doğru aracı seçeceğini ancak diğer yerleşik araçlarda olduğu gibi, bu aracı çağırmak için de açık izin vermeniz gerektiğini unutmayın. Hangi çıktıyı alacağınızı görün.

Artık GitHub projelerinizden biriyle çalışabilirsiniz. Sorgularınızı doğal dilde girin. Örneğin:

Describe the <repo-name> to me? (<repo-name> deposunu bana açıkla.)
Yerel makinemde <repo-name> kod deposunu klonla.
@<dosya-adı> veya @<dizin-adı> hakkında açıklama yap/
Bu depodaki farklı bileşenler nelerdir?
Gerekli değişiklikleri yaptım. Değişiklikleri GitHub'a gönderebilir ve bu işlemi yapmak için GitHub MCP Server araçlarını kullanabilirsiniz.

Laboratuvarın ilerleyen bölümlerinde Github MCP sunucusuyla çalışma alıştırması yapacağız.

Context7 MCP Sunucusu

Context7, LLM'ler ve yapay zeka kodu düzenleyicileri için güncel dokümanlar sağlar. Seçtiğiniz çerçeveyle ilgili en son dokümanlarla LLM'ye bağlam sağlamak istiyorsanız Context7 MCP sunucusunu yapılandırabilirsiniz.

Kitaplığınızın Context7 ana sayfasında listelendiğinden emin olun.

settings.json dosyasına eklemeniz gereken MCP sunucusu aşağıda verilmiştir.

"context7": {
      "httpUrl": "https://mcp.context7.com/mcp"
    }

MCP sunucusu yapılandırılıp Gemini CLI başarıyla yüklendikten sonra Context7 araçlarını aşağıdaki gibi görüntüleyebilirsiniz:

Artık isteminizde net olabilirsiniz ve Gemini CLI'dan belirli bir XYZ çerçevesini kullanarak uygulamanızı veya kod snippet'inizi oluştururken en son dokümanlar için Context7 kullanmasını isteyebilirsiniz.

Google'ın Agent Development Kit'ini (ADK) kullanarak bir Agent yazmak istediğim örnek istemi aşağıda bulabilirsiniz. İstemimde, Context7 MCP sunucusu üzerinden aynı dokümanı aramasını belirtiyorum.

I am working on coding an Agent using the Agent Development Kit (ADK) from Google. I would like to know how to create the LLMAgent in Python. Use Context7 for the latest documentation on ADK and specifically use /google/adk-python, /google/adk-docs and adk.wiki

Alınan çıkış:

Google Slaytlar MCP Sunucusu

https://github.com/matteoantoci/google-slides-mcp adresindeki GitHub projesi, Google Slaytlar API'si ile etkileşim kurmak için bir MCP sunucusu sağlar. Google Slaytlar sunularını programatik olarak oluşturmanıza, okumanıza ve değiştirmenize olanak tanır.

MCP sunucusunu yapılandırma adımları projede verilmiştir. Sunucuyu oluşturduğunuz, Google Cloud projesini ve OAuth 2.0 jetonlarını yapılandırdığınız ve ardından settings.json dosyasında MCP sunucusunu yapılandırdığınız bir Node.js ortamınızın olması gerekir.

Kurulumdan sonra aşağıdaki gibi istemler çalıştırabilirsiniz:

"web_url"den en son bilgileri ayıkla, bunları temel noktalar halinde özetle ve "my_presentation" adlı bir sunu oluştur.

Mutlaka deneyin!

Diğer MCP sunucuları

İlginizi çekebilecek ek MCP sunucularının listesini aşağıda bulabilirsiniz:

Firebase MCP Sunucusu
Google Gen AI Media Services (Imagen, Veo, Lyria)
Veritabanları için MCP Araç Kutusu (Firestore, BigQuery, Google Cloud veritabanlarıyla çalışma)
Google Workspace MCP Sunucusu (Dokümanlar, E-Tablolar, Takvim ve Gmail ile çalışma)

Yukarıdaki MCP sunucularını ayarlama talimatları bu blog yayınında yayınlanmıştır.

6. Deneyebileceğiniz kullanım alanları

Gemini CLI, hem geliştiriciler hem de geliştirici olmayanlar için geçerli olan çok çeşitli kullanım alanlarında uygulanabilir. Burada birkaç senaryo sunulmaktadır. İlgi alanınıza bağlı olarak bu senaryolardan herhangi birini veya tümünü deneyebilirsiniz.

Bu durumlarda istem sağlanır. Bu özelliği, Gemini CLI'yi başlatırken -p parametresini kullanarak Gemini CLI'nin etkileşimli veya etkileşimsiz modunda deneyebilirsiniz.

Dosyaları/Klasörleri Düzenleme

Gemini CLI'yı kullanarak dosyaları türlerine göre çeşitli klasörlerde düzenleyebilirsiniz. Makinenizde .txt, .png, .jpg, .pdf, .mp4 ve diğer uzantılı dosyaların bulunduğu bir klasöre gidin. Bu klasör büyük olasılıkla masaüstünüz veya İndirilenler klasörünüzdür.

İlgili klasöre gidip Gemini CLI'yı başlatın. Öncelikle burada bizim için birkaç klasör oluşturmasını isteyeceğiz: Resimler, Belgeler, Videolar. Ardından, dosyaları klasörlerde düzenlemesini isteyeceğiz.

Gemini CLI, özellikle dosya sisteminizi değiştiren (ör. dosya yazma, taşıma veya silme) komutları yürütmeden önce genellikle sizden izin ister. İzin vermeden önce bu istemleri her zaman dikkatlice inceleyin. Bu, güvenlik ağınızdır.

Create the following folders "Images","Documents","Videos"

Ardından aşağıdaki istemi girin:

Go through all the files in this folder and then organize them by moving all the files ending with .jpg, .jpeg, .gif into the "Images" folder. Move all ".txt" files into the "Documents" folder. Move all the ".mp4" files in the "Videos" folder.

Diğer bazı düzenleme senaryoları (istemler her senaryonun yanında verilmiştir):

Özetleme: "Documents" (Dokümanlar) klasöründeki her doküman için aynı klasörde "summary_ORIGINAL_FILENAME.txt" adında bir txt dosyası oluşturun. Bu dosya, dokümanın ana noktalarının 3 cümlelik özetini içermelidir.
Türe Göre Kategorize Etme: Bu dizindeki tüm PDF ve DOCX dosyalarını tarayın. Adında veya içeriğinde "fatura" kelimesi geçen tüm dosyaları "Finansal/Faturalar" klasörüne taşıyın. "Makbuz" içeren dosyaları "Finans/Makbuzlar" klasörüne taşıyın. Diğer tüm .docx dosyaları "Raporlar" klasörüne gider.
Önemli Bilgileri Ayıklama (ve "Etiketleme"): "Finansal/Faturalar" klasöründeki her PDF dosyasının içeriğini okuyun. Bir tarih bulursanız dosyayı YYYY-AA-GG biçiminde bu tarihi içerecek şekilde yeniden adlandırın. Örneğin: ‘invoice_2025-07-26_original_name.pdf'.