AI Agents · Ders

Günlük Bilgilendirme Aracısı Oluşturma

Sabah özeti: haberler + takvim + e-posta özeti otomatik olarak iletilir.

4. ders / 413 adım

Günlük Bilgilendirme Aracısı Oluşturma, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AI Agents öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Günlük Bilgilendirme Ajanı Nedir?

Günlük bilgilendirme ajanı, her sabah planlanan bir saatte çalışır, birden fazla kaynaktan (takvim, e-posta, haberler) bilgi toplar, bunları bir LLM ile sentezler ve kişiselleştirilmiş bir özet iletir. Bu, planlı kişisel ajanın klasik örneğidir.

Bilgilendirme Mimarisi

Bilgilendirme işlem hattı beş aşamadan oluşur:

  • Tetikleme: Saat 08.00'deki cron işi ajanı çalıştırır
  • Getirme: takvim etkinliklerini, okunmamış e-postaları ve haber başlıklarını (paralel olarak) toplar
  • Sentezleme: LLM, tüm verilerden tutarlı bir bilgilendirme metni oluşturur
  • Kişiselleştirme: üslubu ve içeriği kullanıcı tercihlerine uyarlar
  • İletme: e-posta veya Slack doğrudan mesajı üzerinden gönderir
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Any

@dataclass
class DailyBriefingData:
    date: str
    calendar_events: List[Dict] = field(default_factory=list)
    unread_emails: List[Dict] = field(default_factory=list)
    news_headlines: List[Dict] = field(default_factory=list)
    weather: Dict = field(default_factory=dict)
    briefing_text: str = ''
    delivery_status: str = 'pending'

print('Daily briefing data structure defined')

APScheduler ile Zamanlama

Bilgilendirmenin hafta içi her gün saat 08.00'de çalışmasını planlayın. İşin sunucu yeniden başlatmalarından sonra da korunması için APScheduler'ı SQLite kalıcılığıyla kullanın.

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger
import asyncio

scheduler = BackgroundScheduler(
    jobstores={'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.db')},
    timezone='America/New_York'
)

def run_briefing_job():
    print('Daily briefing job triggered')
    asyncio.run(generate_and_deliver_briefing('user-42'))

# 8am Monday-Friday
scheduler.add_job(
    run_briefing_job,
    CronTrigger(day_of_week='mon-fri', hour=8, minute=0),
    id='daily_briefing_user_42',
    replace_existing=True
)

scheduler.start()
print('Briefing scheduler started: runs Mon-Fri at 8am ET')

Takvim Etkinliklerini Getirme

Google Takvim hizmetini kullanarak bugünün takvim etkinliklerini getirin. Ajanın bilgilendirmeye ekleyebilmesi için hangi toplantıların planlandığını bilmesi gerekir.

from googleapiclient.discovery import build
from google.oauth2.credentials import Credentials
from datetime import datetime, timedelta
import pytz

def get_todays_calendar_events(token_path: str = 'token.json', timezone: str = 'America/New_York') -> list:
    creds = Credentials.from_authorized_user_file(token_path)
    service = build('calendar', 'v3', credentials=creds)
    
    tz = pytz.timezone(timezone)
    now = datetime.now(tz)
    start_of_day = now.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
    end_of_day = now.replace(hour=23, minute=59, second=59)
    
    result = service.events().list(
        calendarId='primary',
        timeMin=start_of_day.isoformat(),
        timeMax=end_of_day.isoformat(),
        singleEvents=True,
        orderBy='startTime'
    ).execute()
    
    events = []
    for item in result.get('items', []):
        start = item.get('start', {}).get('dateTime', item.get('start', {}).get('date'))
        events.append({
            'title': item.get('summary', 'Untitled'),
            'start': start,
            'attendees': len(item.get('attendees', [])),
            'location': item.get('location', '')
        })
    return events

Okunmamış E-postaları Getirme

En yeni okunmamış e-postaları getirin. Bilgilendirme ajanının yalnızca özetlere — tam gövdelere değil, başlıklara ve gönderenlere — ihtiyacı vardır; böylece LLM bağlamı yönetilebilir kalır.

from googleapiclient.discovery import build
from google.oauth2.credentials import Credentials
import base64

def get_email_summaries(token_path: str = 'token.json', max_results: int = 10) -> list:
    creds = Credentials.from_authorized_user_file(token_path)
    service = build('gmail', 'v1', credentials=creds)
    
    results = service.users().messages().list(
        userId='me',
        q='is:unread newer_than:1d',
        maxResults=max_results
    ).execute()
    
    summaries = []
    for msg in results.get('messages', []):
        detail = service.users().messages().get(
            userId='me',
            id=msg['id'],
            format='metadata',
            metadataHeaders=['From', 'Subject', 'Date']
        ).execute()
        
        headers = {h['name']: h['value'] for h in detail['payload']['headers']}
        summaries.append({
            'from': headers.get('From', ''),
            'subject': headers.get('Subject', 'No Subject'),
            'date': headers.get('Date', '')
        })
    
    return summaries

Haber Başlıklarını Getirme

Bir haber hizmeti kullanarak ilgili haber başlıklarını getirin. Kişiselleştirilmiş bir haber bölümü için kullanıcının yapılandırdığı ilgi alanlarına göre filtreleyin.

import httpx
import os

NEWS_API_KEY = os.environ.get('NEWS_API_KEY', 'your-key')

async def get_news_headlines(topics: list, max_per_topic: int = 3) -> list:
    headlines = []
    
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        for topic in topics:
            try:
                response = await client.get(
                    'https://newsapi.org/v2/top-headlines',
                    params={
                        'q': topic,
                        'language': 'en',
                        'pageSize': max_per_topic,
                        'apiKey': NEWS_API_KEY
                    },
                    timeout=10.0
                )
                data = response.json()
                for article in data.get('articles', []):
                    headlines.append({
                        'topic': topic,
                        'title': article.get('title', ''),
                        'source': article.get('source', {}).get('name', ''),
                        'url': article.get('url', '')
                    })
            except Exception as e:
                print(f'News fetch failed for {topic}: {e}')
    
    return headlines[:10]  # Cap total

Verileri Paralel Getirme

Takvim etkinliklerini, e-postaları, haberleri ve hava durumunu aynı anda getirin. Bunlar birbirinden bağımsız olduğu için paralel getirme, toplam getirme süresini yaklaşık 4 saniyeden yaklaşık 1 saniyeye düşürür.

import asyncio
from datetime import datetime

async def fetch_all_briefing_data(user_prefs: dict) -> 'DailyBriefingData':
    data = DailyBriefingData(date=datetime.now().strftime('%A, %B %d, %Y'))
    
    async def safe_get_calendar():
        try:
            return get_todays_calendar_events()
        except Exception as e:
            print(f'Calendar fetch failed: {e}')
            return []
    
    async def safe_get_emails():
        try:
            return get_email_summaries()
        except Exception as e:
            print(f'Email fetch failed: {e}')
            return []
    
    async def safe_get_news():
        topics = user_prefs.get('news_topics', ['technology', 'business'])
        return await get_news_headlines(topics)
    
    # Run all fetches in parallel
    calendar_events, emails, news = await asyncio.gather(
        safe_get_calendar(),
        safe_get_emails(),
        safe_get_news(),
        return_exceptions=False
    )
    
    data.calendar_events = calendar_events
    data.unread_emails = emails
    data.news_headlines = news
    
    return data

LLM Sentezlemesi

Getirilen tüm verileri LLM'ye gönderin ve doğal, kişiselleştirilmiş bir bilgilendirme yazmasını isteyin. İstem yapısı önemlidir: LLM'nin iyi yapılandırılmış bir özet oluşturabilmesi için verileri açıkça düzenleyin.

import openai
import json

client = openai.OpenAI(api_key='sk-...')

def synthesize_briefing(data: 'DailyBriefingData', user_prefs: dict) -> str:
    user_name = user_prefs.get('name', 'there')
    tone = user_prefs.get('briefing_tone', 'professional')  # 'casual', 'professional', 'concise'
    
    calendar_text = json.dumps(data.calendar_events[:5], indent=2) if data.calendar_events else 'No meetings today.'
    email_text = json.dumps(data.unread_emails[:5], indent=2) if data.unread_emails else 'No unread emails.'
    news_text = '\n'.join([f'- [{h["topic"]}] {h["title"]} ({h["source"]})' for h in data.news_headlines[:6]])
    
    prompt = (
        f'Create a {tone} morning briefing for {user_name} for {data.date}.\n\n'
        f'Today\'s calendar:\n{calendar_text}\n\n'
        f'Unread emails:\n{email_text}\n\n'
        f'News headlines:\n{news_text}\n\n'
        'Write a concise, actionable briefing in 3-4 paragraphs. '
        'Start with today\'s schedule, then email highlights, then relevant news. '
        'End with one suggested priority for the day.'
    )
    
    response = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o-mini',
        messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}],
        temperature=0.3
    )
    return response.choices[0].message.content

E-posta ile İletme

Bilgilendirmeyi HTML e-postası olarak biçimlendirin ve gönderin. İyi HTML e-posta biçimlendirmesi, çoğu kişinin sabah özetini okuduğu mobil cihazlarda bilgilendirmenin kolay okunmasını sağlar.

def format_briefing_email(briefing_text: str, data: 'DailyBriefingData') -> str:
    paragraphs = briefing_text.split('\n\n')
    html_paragraphs = ''.join([f'<p>{p}</p>' for p in paragraphs if p.strip()])
    
    calendar_items = ''.join([
        f'<li><strong>{e["start"][:16]}</strong> - {e["title"]}</li>'
        for e in data.calendar_events[:5]
    ])
    
    return f'''
    <html><body style="font-family: Arial, sans-serif; max-width: 600px; margin: 0 auto;">
    <h2 style="color: #333;">Morning Briefing — {data.date}</h2>
    {html_paragraphs}
    {'<h3>Today\'s Calendar</h3><ul>' + calendar_items + '</ul>' if calendar_items else ''}
    <hr>
    <p style="color: #666; font-size: 12px;">Generated by your Personal AI Assistant</p>
    </body></html>
    '''

def deliver_briefing_email(data: 'DailyBriefingData', user_prefs: dict):
    html = format_briefing_email(data.briefing_text, data)
    to_email = user_prefs.get('email', '')
    send_email_alert(
        to_email=to_email,
        subject=f'Morning Briefing - {data.date}',
        html_body=html
    )

print('Email delivery function defined')

Slack Doğrudan Mesajı ile İletme

Slack'i yoğun olarak kullanan kullanıcılar için bilgilendirmenin biçimlendirilmiş bir Slack doğrudan mesajı olarak iletilmesi genellikle e-postaya tercih edilir. Zengin biçimlendirme için Block Kit kullanın.

from slack_sdk import WebClient
import os

slack_client = WebClient(token=os.environ.get('SLACK_BOT_TOKEN', 'xoxb-...'))

def deliver_briefing_slack(data: 'DailyBriefingData', user_prefs: dict):
    slack_user_id = user_prefs.get('slack_user_id')
    if not slack_user_id:
        print('No Slack user ID configured')
        return
    
    # Split briefing into sections for blocks
    paragraphs = [p for p in data.briefing_text.split('\n\n') if p.strip()]
    
    blocks = [
        {'type': 'header', 'text': {'type': 'plain_text', 'text': f'Morning Briefing - {data.date}'}},
        {'type': 'divider'}
    ]
    
    for para in paragraphs[:4]:  # Max 4 paragraphs
        blocks.append({
            'type': 'section',
            'text': {'type': 'mrkdwn', 'text': para}
        })
    
    if data.calendar_events:
        event_list = '\n'.join([f'• {e["start"][:16]} - {e["title"]}' for e in data.calendar_events[:3]])
        blocks.append({'type': 'section', 'text': {'type': 'mrkdwn', 'text': f'*Meetings*\n{event_list}'}})
    
    slack_client.chat_postMessage(
        channel=slack_user_id,
        text=f'Morning Briefing - {data.date}',
        blocks=blocks
    )
    print(f'Briefing delivered to Slack user {slack_user_id}')

Ana Bilgilendirme Düzenleyicisi

Düzenleyici tüm aşamaları bir araya getirir: verileri paralel olarak getirir, LLM ile sentezler, tercih edilen kanaldan iletir ve izleme amacıyla sonucu günlükler.

import asyncio
from datetime import datetime

async def generate_and_deliver_briefing(user_id: str):
    print(f'Generating briefing for {user_id} at {datetime.now()}')
    
    # Load user preferences
    conn = init_db()
    user_prefs = load_user_preferences(conn, user_id)
    
    # Step 1: Fetch all data in parallel
    data = await fetch_all_briefing_data(user_prefs)
    
    if not data.calendar_events and not data.unread_emails and not data.news_headlines:
        print('No data fetched, skipping briefing')
        return
    
    # Step 2: Synthesize with LLM
    data.briefing_text = synthesize_briefing(data, user_prefs)
    
    # Step 3: Deliver
    delivery_channel = user_prefs.get('delivery_channel', 'email')
    if delivery_channel == 'slack':
        deliver_briefing_slack(data, user_prefs)
    else:
        deliver_briefing_email(data, user_prefs)
    
    data.delivery_status = 'delivered'
    
    # Step 4: Log
    print(f'Briefing delivered via {delivery_channel}')
    print(f'Data: {len(data.calendar_events)} events, {len(data.unread_emails)} emails, {len(data.news_headlines)} headlines')

print('Daily briefing orchestrator defined')

Bilgi Kontrolü: Günlük Bilgilendirme Ajanı

Günlük bilgilendirme ajanı oluşturmayı anlayıp anlamadığınızı kontrol edin.

Günlük Bilgilendirme Ajanının Özeti

Tam bir günlük bilgilendirme ajanı şunları bir araya getirir: hafta içi saat 08.00'de cron yürütmesi için APScheduler, takvimden, e-postadan ve haber hizmetlerinden paralel veri getirme, kişiselleştirilmiş ve tutarlı bir bilgilendirme oluşturmak için LLM sentezlemesi, kullanıcı tercihlerine dayalı kişiselleştirme ve e-posta veya Slack doğrudan mesajı üzerinden çok kanallı iletim. Bu, bu kurstaki tüm kavramları gösteren klasik sürekli çalışan kişisel ajan kalıbıdır.

Başlamak ücretsiz

Yapay zeka eğitmeniyle AI Agents öğren — ücretsiz

Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.

Kurslar
60
Dersler
239

Sıkça Sorulan Sorular

“Günlük Bilgilendirme Aracısı Oluşturma” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Günlük Bilgilendirme Aracısı Oluşturma” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AI Agents kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Günlük Bilgilendirme Aracısı Oluşturma” dersinde ne öğreneceğim?

Sabah özeti: haberler + takvim + e-posta özeti otomatik olarak iletilir. AI Agents ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

AI Agents öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AI Agents, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.

“Günlük Bilgilendirme Aracısı Oluşturma” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu AI Agents dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her AI Agents dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. Sürekli Çalışan Aracı Tasarım Örüntüleri
  2. Proaktif Bildirim ve Uyarı Sistemleri
  3. Oturumlar Arasında Bağlamı Kalıcı Hâle Getirme
  4. Günlük Bilgilendirme Aracısı Oluşturma
← AI Agents Sayfasına Dön