0Pricing
AI Agents · Ders

Proaktif Bildirim ve Uyarı Sistemleri

Sorulmasını beklemeden önemli bilgileri sunan aracılar.

Proaktif Bildirim ve Uyarı Sistemleri, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents dersidir. Bu, 4 dersinin 2. 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.

Proaktif ve Tepkisel Ajanlar

Ajanların çoğu tepkiseldir — isteklere yanıt verirler. Proaktif bir ajan, koşulları izler ve kendisinden istenmeden, dikkate değer bir şey olduğunda kullanıcıya ulaşır. Bu, kişisel bir asistana sahip olmaya daha çok benzer.

Arka Plan Yoklama Döngüsü

En basit proaktif kalıp şudur: birkaç dakikada bir denetim çalıştıran ve bir koşul karşılandığında uyarı gönderen bir arka plan döngüsü. Engelleme yapmamak için bir iş parçacığı veya eşzamansız bir döngü kullanın.

import asyncio
import httpx
from datetime import datetime

async def poll_price(ticker: str, alert_threshold: float) -> None:
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(
            f'https://api.finance.example.com/quote/{ticker}',
            headers={'Authorization': 'Bearer your-api-key'}
        )
        data = response.json()
        price = float(data.get('price', 0))
        
        if price < alert_threshold:
            await send_push_notification(
                title=f'{ticker} Price Alert',
                message=f'{ticker} is now ${price:.2f}, below your threshold of ${alert_threshold:.2f}'
            )

async def price_alert_loop(ticker: str, threshold: float, interval_seconds: int = 300):
    print(f'Monitoring {ticker} every {interval_seconds}s, alert below ${threshold}')
    while True:
        try:
            await poll_price(ticker, threshold)
        except Exception as e:
            print(f'Polling error: {e}')
        await asyncio.sleep(interval_seconds)

print('Price alert loop defined')

Eşik Tabanlı Uyarılar

Eşik uyarıları, bir ölçüm tanımlanmış bir sınırı aştığında tetiklenir. İyi eşikler şunlardır: mutlak değerler (fiyat < $100), yüzdesel değişimler (%5'ten fazla düşüş) veya geçmiş ortalamalarla karşılaştırmalar.

from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, Callable

@dataclass
class AlertRule:
    name: str
    check_fn: Callable  # Returns a float value
    condition: str      # 'lt', 'gt', 'lte', 'gte'
    threshold: float
    cooldown_minutes: int = 60  # Don't re-alert for this long
    last_alerted: Optional[float] = None

def evaluate_rule(rule: AlertRule) -> Optional[str]:
    import time
    
    # Respect cooldown
    if rule.last_alerted:
        elapsed = time.time() - rule.last_alerted
        if elapsed < rule.cooldown_minutes * 60:
            return None
    
    current_value = rule.check_fn()
    
    triggered = (
        (rule.condition == 'lt' and current_value < rule.threshold) or
        (rule.condition == 'gt' and current_value > rule.threshold) or
        (rule.condition == 'lte' and current_value <= rule.threshold) or
        (rule.condition == 'gte' and current_value >= rule.threshold)
    )
    
    if triggered:
        rule.last_alerted = time.time()
        return f'Alert: {rule.name} = {current_value:.2f} ({rule.condition} {rule.threshold})'
    return None

# Example rule
rule = AlertRule(
    name='CPU Usage',
    check_fn=lambda: 85.0,  # In reality: psutil.cpu_percent()
    condition='gt',
    threshold=80.0,
    cooldown_minutes=30
)
print(evaluate_rule(rule))

Yeni E-postaları Eşleştirme Ölçütleri

Proaktif bir e-posta ajanı gelen kutusunu izler ve belirli ölçütlere uyan iletiler geldiğinde uyarı verir: VIP göndericiden gelmesi, anahtar kelimeler içermesi veya yüksek önem işaretlerine sahip olması.

from dataclasses import dataclass
from typing import List
import re

@dataclass
class EmailAlertCriteria:
    from_domains: List[str] = None
    from_emails: List[str] = None
    subject_keywords: List[str] = None
    body_keywords: List[str] = None
    min_importance: str = None  # 'high', 'medium'

def matches_criteria(email: dict, criteria: EmailAlertCriteria) -> bool:
    sender = email.get('from', '').lower()
    subject = email.get('subject', '').lower()
    body = email.get('body', '').lower()
    
    if criteria.from_domains:
        domain_match = any(domain.lower() in sender for domain in criteria.from_domains)
        if not domain_match:
            return False
    
    if criteria.from_emails:
        email_match = any(e.lower() in sender for e in criteria.from_emails)
        if not email_match:
            return False
    
    if criteria.subject_keywords:
        keyword_match = any(kw.lower() in subject for kw in criteria.subject_keywords)
        if not keyword_match:
            return False
    
    return True

criteria = EmailAlertCriteria(
    from_domains=['@important-client.com', '@boss.company.com'],
    subject_keywords=['urgent', 'action required', 'ASAP']
)

email = {'from': 'john@important-client.com', 'subject': 'Urgent: Contract Issue'}
print('Matches:', matches_criteria(email, criteria))

Pushover Bildirimleri

Pushover, iOS ve Android'e anlık bildirimler iletir. Basit bir REST arayüzüne ve ücretsiz bir katmana sahiptir. Tek bir kullanıcıyı uyarması gereken kişisel ajanlar için idealdir.

import httpx
import os

PUSHOVER_TOKEN = os.environ.get('PUSHOVER_APP_TOKEN', 'your-app-token')
PUSHOVER_USER = os.environ.get('PUSHOVER_USER_KEY', 'your-user-key')

async def send_pushover(title: str, message: str, priority: int = 0, url: str = None) -> bool:
    '''
    priority: -2 (lowest) to 2 (emergency with acknowledgment)
    0 = normal, 1 = high priority (bypass quiet hours)
    '''
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        data = {
            'token': PUSHOVER_TOKEN,
            'user': PUSHOVER_USER,
            'title': title,
            'message': message,
            'priority': priority
        }
        if url:
            data['url'] = url
        
        response = await client.post('https://api.pushover.net/1/messages.json', data=data)
        result = response.json()
        
        if result.get('status') == 1:
            print(f'Push sent: {title}')
            return True
        else:
            print(f'Push failed: {result.get("errors")}')
            return False

async def send_push_notification(title: str, message: str):
    await send_pushover(title, message)

Slack Doğrudan Mesaj Bildirimleri

Proaktif uyarıları Slack doğrudan mesajları olarak gönderin. Kanal iletilerinin aksine doğrudan mesajlar, kullanıcı belirli bir kanalda olmasa bile bilgilendirilmesini sağlar.

from slack_sdk import WebClient
import os

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

def send_slack_dm(user_id: str, title: str, message: str, urgency: str = 'normal') -> bool:
    # Build blocks for rich formatting
    blocks = [
        {
            'type': 'section',
            'text': {
                'type': 'mrkdwn',
                'text': f'*{title}*\n{message}'
            }
        }
    ]
    
    if urgency == 'high':
        # Add urgent emoji prefix
        blocks[0]['text']['text'] = '🚨 ' + blocks[0]['text']['text']
    
    try:
        response = slack_client.chat_postMessage(
            channel=user_id,  # DM: channel = user_id
            text=f'{title}: {message}',  # Fallback text
            blocks=blocks
        )
        return True
    except Exception as e:
        print(f'Slack DM failed: {e}')
        return False

print('Slack DM function defined')
print('Usage: send_slack_dm("U0123ABCD", "Price Alert", "AAPL dropped below $150")')

E-posta Bildirimi

E-posta, acil olmayan uyarılar için güvenilirdir. Ajanınızdan program aracılığıyla e-posta göndermek için Python'ın smtplib modülünü veya SendGrid API'sini kullanın.

import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
import os

def send_email_alert(to_email: str, subject: str, html_body: str) -> bool:
    smtp_host = os.environ.get('SMTP_HOST', 'smtp.gmail.com')
    smtp_port = int(os.environ.get('SMTP_PORT', '587'))
    smtp_user = os.environ.get('SMTP_USER', '')
    smtp_pass = os.environ.get('SMTP_PASS', '')
    
    try:
        msg = MIMEMultipart('alternative')
        msg['Subject'] = subject
        msg['From'] = smtp_user
        msg['To'] = to_email
        
        html_part = MIMEText(html_body, 'html')
        msg.attach(html_part)
        
        with smtplib.SMTP(smtp_host, smtp_port) as server:
            server.starttls()
            server.login(smtp_user, smtp_pass)
            server.sendmail(smtp_user, to_email, msg.as_string())
        
        print(f'Email sent to {to_email}: {subject}')
        return True
    except Exception as e:
        print(f'Email failed: {e}')
        return False

html = '<p>Your agent detected a price drop: <strong>AAPL is now $147.50</strong></p>'
print('Email alert function defined')

Çok Kanallı Uyarı Yönlendiricisi

Uyarıları aciliyetlerine göre doğru kanala yönlendirin. Kritik uyarılar anlık bildirimlere, bilgilendirici uyarılar e-postaya, günlük özetler ise Slack doğrudan mesajına gönderilir.

import asyncio
from enum import Enum

class AlertLevel(Enum):
    INFO = 'info'        # Email/Daily summary
    WARNING = 'warning'  # Slack DM
    CRITICAL = 'critical'  # Push notification immediately

async def route_alert(title: str, message: str, level: AlertLevel, user_config: dict):
    user_id = user_config.get('user_id')
    email = user_config.get('email')
    push_enabled = user_config.get('push_enabled', True)
    
    if level == AlertLevel.CRITICAL and push_enabled:
        success = await send_pushover(title, message, priority=1)
        if not success:
            # Fallback to Slack DM
            slack_user = user_config.get('slack_user_id')
            if slack_user:
                send_slack_dm(slack_user, title, message, urgency='high')
    
    elif level == AlertLevel.WARNING:
        slack_user = user_config.get('slack_user_id')
        if slack_user:
            send_slack_dm(slack_user, title, message)
    
    else:  # INFO
        if email:
            send_email_alert(email, title, f'<p>{message}</p>')

user_config = {
    'user_id': 'user-42',
    'email': 'user@example.com',
    'slack_user_id': 'U0123ABCD',
    'push_enabled': True
}

asyncio.run(route_alert('Price Alert', 'AAPL dropped to $147', AlertLevel.WARNING, user_config))

Uyarı Tekilleştirme ve Bekleme Süreleri

Tekilleştirme yapılmazsa saatlerce devam eden bir koşul yüzlerce uyarı gönderir. Bekleme süreleri, belirli bir zaman aralığında aynı koşul için yeniden uyarı gönderilmesini önler.

import time
import redis
import json

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

def should_send_alert(alert_key: str, cooldown_seconds: int = 3600) -> bool:
    redis_key = f'alert:cooldown:{alert_key}'
    if r.exists(redis_key):
        ttl = r.ttl(redis_key)
        print(f'Alert {alert_key} on cooldown. {ttl}s remaining')
        return False
    return True

def record_alert_sent(alert_key: str, cooldown_seconds: int = 3600):
    redis_key = f'alert:cooldown:{alert_key}'
    r.setex(redis_key, cooldown_seconds, '1')

def maybe_send_alert(alert_type: str, metric_value: float, user_id: str, cooldown_hours: int = 1):
    # Create unique key per alert type per user
    alert_key = f'{user_id}:{alert_type}'
    
    if not should_send_alert(alert_key, cooldown_seconds=cooldown_hours * 3600):
        return False
    
    # Send the alert
    print(f'Sending alert: {alert_type} = {metric_value} for user {user_id}')
    record_alert_sent(alert_key, cooldown_seconds=cooldown_hours * 3600)
    return True

maybe_send_alert('price_drop_AAPL', 147.50, 'user-42')
maybe_send_alert('price_drop_AAPL', 146.00, 'user-42')  # Blocked by cooldown

Kullanıcı Tercihlerine Göre Filtreleme

Her kullanıcı her uyarıyı almak istemez. Kullanıcıların hangi uyarı türlerini, hangi eşiklerde ve hangi kanallar üzerinden almak istediklerine ilişkin tercihlerini kaydedin. Ajan, gönderim yapmadan önce tercihleri denetler.

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List

@dataclass
class UserAlertPreferences:
    user_id: str
    enabled_channels: List[str] = field(default_factory=lambda: ['push'])
    alert_rules: Dict[str, dict] = field(default_factory=dict)
    quiet_hours_start: int = 22  # 10pm
    quiet_hours_end: int = 8    # 8am

def is_quiet_hours(prefs: UserAlertPreferences) -> bool:
    from datetime import datetime
    hour = datetime.now().hour
    start = prefs.quiet_hours_start
    end = prefs.quiet_hours_end
    if start > end:  # Spans midnight
        return hour >= start or hour < end
    return start <= hour < end

def should_alert_user(prefs: UserAlertPreferences, alert_type: str, value: float) -> bool:
    rule = prefs.alert_rules.get(alert_type)
    if not rule:
        return False  # User hasn't set up this alert type
    
    threshold = rule.get('threshold')
    condition = rule.get('condition', 'lt')
    urgent = rule.get('urgent', False)
    
    if is_quiet_hours(prefs) and not urgent:
        print(f'Suppressing non-urgent alert during quiet hours')
        return False
    
    return (
        (condition == 'lt' and value < threshold) or
        (condition == 'gt' and value > threshold)
    )

prefs = UserAlertPreferences(
    user_id='user-42',
    alert_rules={'price_drop': {'threshold': 150.0, 'condition': 'lt'}}
)
print('Should alert:', should_alert_user(prefs, 'price_drop', 147.50))

Uyarıları Özetlerde Birleştirme

Her olay için ayrı bir uyarı göndermek yerine uyarıları biriktirin ve bir özet gönderin. Bu, izlenen çok sayıda koşulu olan kullanıcıların bildirim yorgunluğunu azaltır.

import redis
import json
from datetime import datetime

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

def add_to_digest(user_id: str, alert: dict):
    key = f'digest:{user_id}:{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}'
    r.rpush(key, json.dumps(alert))
    r.expire(key, 86400 * 2)  # Keep for 2 days

def send_and_clear_digest(user_id: str) -> int:
    key = f'digest:{user_id}:{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}'
    raw_alerts = r.lrange(key, 0, -1)
    if not raw_alerts:
        print(f'No alerts for user {user_id} today')
        return 0
    
    alerts = [json.loads(a) for a in raw_alerts]
    digest_text = f'Daily Digest ({len(alerts)} alerts):\n'
    digest_text += '\n'.join([f'- {a["title"]}: {a["message"]}' for a in alerts])
    
    # Send as single notification
    print(f'Sending digest to {user_id}:\n{digest_text}')
    # send_email_alert(user_email, 'Daily Alert Digest', digest_text)
    
    r.delete(key)
    return len(alerts)

add_to_digest('user-42', {'title': 'AAPL Alert', 'message': 'Price at $147.50'})
add_to_digest('user-42', {'title': 'GOOG Alert', 'message': 'Price at $175.00'})
send_and_clear_digest('user-42')

Bilgi Kontrolü: Proaktif Bildirimler

Proaktif bildirim ve uyarı sistemlerini anlayıp anlamadığınızı kontrol edin.

Proaktif Bildirimlerin Özeti

Proaktif ajanlar, koşulları izlemek ve Pushover, Slack doğrudan mesajı veya e-posta üzerinden uyarı göndermek için arka plan yoklama döngülerini kullanır. Temel tasarım öğeleri şunlardır: bildirim yorgunluğunu önlemek için bekleme sürelerine sahip eşik tabanlı kurallar, kişiselleştirme için kullanıcı tercihlerine göre filtreleme, aciliyete göre çok kanallı yönlendirme, sessiz saat desteği ve düşük öncelikli birikmiş uyarılar için günlük özetler.

Sıkça Sorulan Sorular

“Proaktif Bildirim ve Uyarı Sistemleri” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Proaktif Bildirim ve Uyarı Sistemleri” 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.

“Proaktif Bildirim ve Uyarı Sistemleri” dersinde ne öğreneceğim?

Sorulmasını beklemeden önemli bilgileri sunan aracılar. 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 2. dersidir.

“Proaktif Bildirim ve Uyarı Sistemleri” 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