# TD-050 · Araya girme anını kullanıcının dikkatine göre seç

AI önerisini hazır olduğu anda gösteriyor ve kullanıcıyı işinin ortasında bölüyor. Genel önerileri doğal duraklara erteleyen, acil olanı ayıran ve ertelemeyi kullanıcıya bırakan zamanlama, öneriyi kesinti olmaktan çıkarır.

- Adres: https://tandem.komunite.com.tr/desen/araya-girme-anini-kullanicinin-dikkatine-gore-sec
- Yer: Çalışırken > Kontrol
- Seviye: Temel. Her AI özelliğinde olmalı.
- Son inceleme: 27 Ekim 2026, Komünite editörlüğü

## 30 saniyede dene

1. Ürününde AI'ın kendiliğinden araya girdiği bir yer bul. Satır içi öneri, açılır öneri kartı, bildirim ya da ajanın sorduğu soru olabilir.
2. Uzun bir cümle ya da kod satırı yazmaya başla ve durmadan devam et. Öneri cümlenin ortasında mı geliyor, sen durunca mı?
3. Öneri gelince imlecin nerede kaldığına bak. Yazmaya kaldığın yerden devam edebiliyor musun, yoksa pencere klavyeyi mi aldı?
4. Önerileri bir süre ertelemenin ya da yalnız bu oturum için susturmanın yolunu ara. Tek seçenek özelliği tamamen kapatmaksa bu desen ürününde eksik.

## Sorun

Kullanıcı raporun en zor paragrafını yazıyor. Bir oranın neden yükseldiğini anlatan cümlenin ortasında, aklında cümlenin geri kalanı var. Tam o anda asistanın penceresi açılıyor ve başlık düzenini tutarlı hâle getirmeyi öneriyor. Öneri yerinde, başlıklar tutarsız. Kullanıcı pencereyi kapatıp cümlesine dönüyor ve az önce aklında olan devamı yeniden kurmaya çalışıyor.

Öneri modelin hazır olduğu anda geliyor. Kullanıcının hazır olup olmadığına bakan yok. Asistan aynı gün birkaç kez böyle araya girince kullanıcı pencereyi okumadan kapatmayı öğreniyor. Ardından gelen önemli öneri de aynı hareketle kapanıyor.

Kesinti iki bedel çıkarıyor. Biri o an ödeniyor, kaybedilen düşünce ve işe geri dönmek için harcanan çaba. Öteki birikiyor, kullanıcı asistanın sesini gürültü saymaya başlıyor. Doğru öneri yanlış anda gelince kesinti olur ve kullanıcı onu kesinti olarak hatırlar.

## Neden atlanıyor

Bir önerinin ne zaman görüneceğine çoğu zaman modelin gecikmesi karar veriyor. Model cevabı ürettiği anda arayüz onu gösterir, çünkü bekletmek için ayrıca bir kural yazmak gerekir. VS Code'da satır içi önerilerin gösterilmeden önce ne kadar bekleyeceğini belirleyen ayarın [varsayılan değeri sıfır milisaniye](https://code.visualstudio.com/docs/copilot/ai-powered-suggestions). Zamanlama böylece bir tasarım kararı olmaktan çıkıyor ve modelin hızına bağlanıyor.

Ekipler zamanlama sorusunu kendilerini ilgilendirmiyor sanıyor. Microsoft'un kılavuz çalışmasında zamanlama kılavuzu en çok “uygulanamaz” oyu alan kılavuzlar arasındaydı. Değerlendiricilerin bir kısmı gerekçe olarak sınadıkları ürünün hizmeti [yalnız kullanıcı isteyince sunduğunu](https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2019/01/Guidelines-for-Human-AI-Interaction-camera-ready.pdf) yazdı. Kullanıcı yazarken öneri getiren, arka planda işini bitirip bildirim atan her AI özelliği bu tanımın dışında kalıyor. Zamanlama sorusu da onunla birlikte geliyor.

Ölçüm de kesintinin bedelini görmüyor. Ürün önerinin kaç kez gösterildiğini ve tıklandığını sayar. Kullanıcının bölünen cümlesi, yeniden kurduğu düşünce ve kapattığı pencere başka bir işin içinde kalır. Daha erken ve daha sık gösterilen öneri daha çok görülür ve panoda iyi görünür.

## Desen

AI kendiliğinden araya girecekse önce kullanıcının işinde nerede olduğuna bakar. Önerinin içeriği kadar geldiği an da tasarımın konusu.

1. **İşin ortasında sus.** Kullanıcı yazıyorsa, bir komut giriyorsa ya da bir formu dolduruyorsa genel öneriler bekler. Bekleyen öneri imleci ve odağı almadan küçük bir sayaçta durur.
2. **Kesintiyi doğal duraklara taşı.** Cümle biter, paragraf biter, dosya kaydedilir, toplantı biter. Öneri bu duraklardan birinde gelir. [Durak ne kadar büyükse kesinti o kadar ucuz](https://www.interruptions.net/literature/Iqbal-CHI08.pdf).
3. **İşle ilgili olanı önce getir.** Kullanıcının o an yazdığı cümleyle ilgili bir uyarı, tutmayan bir sayı gibi, en yakın küçük durakta gelir. Genel öneri bir sonraki büyük durağı bekler.
4. **Acil olanı ayır.** Veri kaybı, güvenlik ve geri dönüşü olmayan işlem beklemez. Bunu ayıran kural kodda yazılıdır, modelin o anki tahminine bırakılmaz. Acil uyarı da odağı almaz, yazılan metnin yanında görünür.
5. **Son sözü kullanıcıya bırak.** Kullanıcı önerileri erteleyebilir, “bu bölüm bitince” ya da “bugün sessiz” diyebilir, belli kişi ve uygulamalar için kural koyabilir. Kullanıcının kuralı AI'ın tahmininden önce gelir.
6. **Bayatlayanı at.** Beklerken anlamını yitiren öneri kuyrukta tutulmaz. Kullanıcı durağa geldiğinde önüne eski önerilerden bir yığın çıkmaz.

Önerilerin sayısı aynı kalabilir. Değişen, her birinin kullanıcının dikkatinde nereye düştüğü.

## Önce ve sonra

Aynı rapor, aynı iki öneri. Soldaki asistan cümlenin ortasında bir pencereyle araya giriyor ve klavye odağını alıyor. Sağdaki genel önerileri paragraf bitene kadar bir sayaçta tutuyor, yazılan cümleyle ilgili tutarsızlığı cümle biter bitmez kenarda gösteriyor ve ne zaman bakacağını kullanıcıya bırakıyor.

Örnek ekran (kurgusal): Kullanıcı aylık raporun en zor paragrafını yazıyor. Asistanın başlık düzeni ve giriş paragrafı için hazırladığı iki öneri var.

### Önce: Rapor · yazım asistanı

- Yazı kutusu: Üçüncü çeyrekte iade oranı yükseldi, çünkü
- AI: Başlık düzenin tutarsız görünüyor. Bütün başlıkları aynı biçime getirmemi ister misin? Giriş paragrafı için de iki önerim var.
- Düğmeler: Göster · Sonra
- Uyarı: Asistan penceresi klavye odağını aldı. Yazdığın cümle yarıda kaldı.

1. Asistan kullanıcı cümlenin ortasındayken araya giriyor. Önerinin konusu o an yazılan paragrafla ilgisiz.
2. Pencere odağı alıyor. Kullanıcı “Sonra”ya basıp cümlesine dönüyor ve aklındaki devamı yeniden kurmaya çalışıyor.

### Sonra: Rapor · yazım asistanı

- Yazı kutusu: Üçüncü çeyrekte iade oranı yükseldi, çünkü kargo firması değişti.
- Bilgi: asistan · 2 öneri bekliyor · gösterim: paragraf bitince
- Uyarı: Bu cümledeki oran Tablo 3'teki değerle tutmuyor.
- AI: Paragraf bitti. Bekleyen iki öneri var, başlık düzeni ve giriş paragrafı. Şimdi bakmak ister misin?
- Öneriler: Şimdi göster · Bölüm bitince · Bugün sessiz

1. Asistan cümlenin ortasında susuyor. Bekleyen önerileri odağı almayan bir sayaçta tutuyor.
2. Yazılan cümleyle ilgili tutarsızlık cümle biter bitmez kenarda çıkıyor. Genel öneriler paragraf bitince geliyor ve kullanıcı ne zaman bakacağını kendisi seçiyor.

## Piyasada

Apple'ın iPhone'daki Reduce Interruptions odak modunda hangi bildirimin araya gireceğine AI karar veriyor. Apple Intelligence bildirimin içeriğini okuyup [önemli olanları gösteriyor, daha az önemlileri susturuyor](https://support.apple.com/guide/iphone/iph1fbe7d2b9/ios). Aynı belge kullanıcının kuralını öne koyuyor. Kullanıcının açıkça izin verdiği ya da susturduğu bildirimler her durumda öyle kalıyor.

VS Code'da Copilot'un önerileri sen yazarken soluk metin olarak beliriyor. Kullanıcı önerilerin gecikmesini bir ayarla uzatabiliyor ve durum çubuğundan bütün önerileri [beşer dakikalık adımlarla erteleyebiliyor](https://code.visualstudio.com/docs/copilot/ai-powered-suggestions). Zamanlamanın denetimi kullanıcıda, ama varsayılan davranış beklememek.

Microsoft Research'ün 1999'daki LookOut prototipi zamanlamayı ölçerek kuruyordu. Ekip, kullanıcıların bir e-postayı açtıktan ne kadar sonra takvim işlemi başlattığını kaydetti. Kullanıcıların hizmetten önce beklemeyi tercih ettiği süre [mesajın uzunluğuna doğrusal olmayan biçimde bağlıydı](https://erichorvitz.com/chi99horvitz.pdf). LookOut hizmeti sunmadan önce bu süreye göre bekliyor, kullanıcının “hmm” gibi düşündüğünü gösteren sesler çıkardığını duyunca ekranda daha uzun kalıyordu.

Uygulamayan örnekler Microsoft'un kılavuz çalışmasında. Değerlendiricilerden biri bir hareket takipçisi için [“Provides a reminder to stand up without understanding my social context”](https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2019/01/Guidelines-for-Human-AI-Interaction-camera-ready.pdf) yazdı. Ayağa kalkma hatırlatması toplantının ya da yemeğin ortasında gelebiliyordu. Bir başka değerlendirici bir e-posta ürününün önemsiz mesajlar için bildirim göndermesini zamanlama kılavuzunun ihlali olarak kaydetti.

## Kanıt

Kesinti araştırması yirmi yılı aşkın süredir aynı yönü gösteriyor. Adamczyk ve Bailey'nin 16 kişiyle yaptığı 2004 deneyinde katılımcılar metin düzenleme, arama ve video özetleme görevleri yaparken bir haber uyarısıyla bölündü. Görev modelinin öngördüğü en iyi anda gelen kesinti, en kötü anda gelene göre rahatsızlık puanında [%56 düşüş](https://hci.rwth-aachen.de/materials/conferences/CHI2004/1p271.pdf) gösterdi. Katılımcılar en iyi anda bölen uygulamayı [%43 daha saygılı](https://hci.rwth-aachen.de/materials/conferences/CHI2004/1p271.pdf) buldu. En iyi anlar, iyi tanımlanmış iki alt görevin arasındaki duraklardı.

Iqbal ve Bailey 2008'de aynı fikri gerçek görevlerde sınadı. Sistem programlama ve diyagram düzenleme sırasında durakları istatistiksel modellerle yakaladı ve bildirimleri oraya erteledi. Duraklara ertelenen bildirimler anında gelenlere göre [hayal kırıklığını ve tepki süresini azalttı](https://www.interruptions.net/literature/Iqbal-CHI08.pdf). Bedeli ortalama bir buçuk dakikalık gecikmeydi. Çalışma bir şeyi daha buldu. Bildirimin o anki işle ilgisi, hangi tür durağı beklemesi gerektiğini belirliyor.

AI önerilerinde aynı soru telemetride görünüyor. Mozannar ve arkadaşları 535 programcının Copilot verisiyle her tuş duraklamasında öneri gösterip göstermemeye karar veren bir yöntem kurdu. Geriye dönük değerlendirmede gösterilen önerilerin [%25'i, gizlenenlerin %95'inin zaten reddedileceği garantisiyle](https://arxiv.org/abs/2306.04930) gizlenebiliyordu. Aynı yazarların Copilot oturumlarını inceleyen çalışması, işe yaramayan önerilerin [yazmanın akışını bölen bir kesinti](https://arxiv.org/abs/2210.14306) gibi görülebileceğini yazıyor.

Bu çalışmalar küçük örneklemli laboratuvar deneyleri ya da geriye dönük analizler. Adamczyk ve Bailey'de görev süresinde ve işe geri dönme süresinde anlamlı fark çıkmadı, fark rahatsızlıkta ve algıda çıktı. Senin ürünündeki etkiyi aşağıdaki sinyallerle ölç.

## Ölçüm

Önerinin tıklanma oranı bu desenin işe yarayıp yaramadığını söylemez. Bakılacak yer, önerinin kullanıcının işini ne sıklıkla böldüğü.

- **Yazarken gelen öneri.** Önerilerin kaçı kullanıcı yazarken, son tuş vuruşundan hemen sonra gösterildi? Acil olmayanlarda hedef sıfıra yakın.
- **Okunmadan kapatma.** Gösterildikten sonra birkaç saniye içinde kapatılan öneriler. Bu pay yüksekse öneri yanlış anda geliyor.
- **Erteleme ve susturma.** “Sonra”, “bugün sessiz” ve özelliği tamamen kapatma sayıları. Zamanlama düzelince ilk ikisi kullanılır, üçüncüsü düşer.
- **Bekleme süresi.** Önerinin hazır olduğu an ile gösterildiği an arasındaki süre. İşle ilgili öneride kısa, genel öneride bir sonraki durağa kadar.
- **Bayat öneri.** Durakta gösterilen ama artık geçerli olmayan öneriler. Varsa kuyruğu kısalt.

## Ajanına ver

Üç metin var. Denetim promptu ürünündeki AI'ın kendiliğinden araya girdiği yerleri bulur (satır içi öneri, açılır pencere, bildirim, ajan sorusu) ve her birinin zamanlamasına neyin karar verdiğine bakar. Yalnız rapor yazar, hiçbir dosyayı değiştirmez. Uygulama promptu önerileri bir bekleme kuyruğuna alır, duraklarda gösterir, acil olanı ayırır ve kullanıcıya erteleme denetimi verir. Önce planı gösterir, onayınla uygular. Kural kodlama ajanının kendi çalışması için. Senin ajanın da sorusunu biriktirsin ve bir adımın sonunda sorsun.

## Sınır

Kullanıcının istediği cevap beklemez. Bu desen AI'ın kendiliğinden getirdiği öneri ve bildirimler için. Kullanıcı bir şey sorduysa cevap hemen gelir.

Acil olan da beklemez. Silinmek üzere olan veri, açığa çıkan bir parola ve geri dönüşü olmayan bir işlem durağa ertelenmez. Hangi uyarının acil olduğunu kod belirler, model bir uyarıyı önemsiz saysa bile bu sınıf bekletilmez.

Dikkati tahmin etmek veri ister: tuş vuruşu, açık uygulama, takvim, konum. Microsoft'un HAX sayfası zamanlama kılavuzunu [gizliliği gözeterek uygulamayı](https://www.microsoft.com/en-us/haxtoolkit/guideline/time-services-based-on-context/) öneriyor. Dikkat sinyalini cihazda tut, kalıcı olarak saklama ve kullanıcıya neyi kullandığını göster.

Ertelemenin de bedeli var. Bekleyen öneri bayatlar, bekleyen bildirim gecikir. Iqbal ve Bailey'de bu bedel ortalama bir buçuk dakikaydı. Durakta biriken öneriler bir yığın hâlinde gelirse durak da kesintiye döner. Kuyruğu kısa tut.

## Promptlar

### Denetim promptu

```
Bu depoda kullanıcıya kendiliğinden öneri, bildirim ya da soru getiren bir AI özelliği var (satır içi tamamlama, açılır öneri kartı, toast, push bildirimi, ajanın onay ya da açıklama sorusu). Görevin, bu araya girmelerin zamanını neyin belirlediğini ve kullanıcının dikkatinin hesaba katılıp katılmadığını denetlemek. Hiçbir dosyayı değiştirme, yalnız rapor yaz.

1. AI'ın kendiliğinden kullanıcının önüne bir şey çıkardığı her yeri bul: öneri bileşenleri, bildirim çağrıları, modal ve toast tetikleyicileri, ajanın kullanıcıya soru sorduğu yerler.
2. Her biri için tetikleyiciye bak. Öneri model cevabı gelir gelmez mi gösteriliyor? Debounce, gecikme ya da en kısa gösterim süresi gibi değerler var mı, varsayılanları ne?
3. Kullanıcının o an ne yaptığı kontrol ediliyor mu: son tuş vuruşu, odaktaki alan, açık bir diyalog, süren bir kayıt ya da gönderim? Kullanıcı yazarken gösterim bekletiliyor mu?
4. Gösterim odağı alıyor mu? Açılan pencere imleci, klavyeyi ya da kaydırmayı ele geçiriyor mu?
5. Öneriler önceliğe göre ayrılıyor mu? Acil (veri kaybı, güvenlik, geri dönüşü olmayan işlem), işle ilgili ve genel ayrımı kodda var mı, yoksa hepsi aynı yoldan mı geçiyor? Acil sınıfına modelin kararı mı karar veriyor?
6. Kullanıcının erteleme ve susturma denetimi var mı (bir süre, bu oturum, kalıcı)? Kullanıcının koyduğu kural modelin önceliklendirmesinden önce mi uygulanıyor?
7. Bekleyen öneriler için bir kuyruk var mı? Bayatlayan öneri atılıyor mu, bir durakta kaç öneri birden gösteriliyor?
8. Dikkati tahmin etmek için hangi veriler toplanıyor, nerede tutuluyor, kullanıcıya söyleniyor mu?

Rapor biçimi: her bulgu için dosya ve satır, araya girmenin hangi koşulda tetiklendiği, kullanıcının bunu nasıl yaşayacağı (örnek: kullanıcı cümlenin ortasındayken öneri penceresi açılır ve klavye odağını alır) ve önerdiğin düzeltme. Bulguları en sık ve en çok bölen araya girmeden başlayarak sırala.

```

### Uygulama promptu

```
Bu depodaki AI özelliğine "araya girme anını kullanıcının dikkatine göre seç" desenini uygula. Önce planı göster, onayımı aldıktan sonra kodu değiştir.

Hedef davranış:
1. AI'ın kendiliğinden getirdiği her öneri ve bildirim bir öncelik taşır: acil, işle ilgili, genel. Acil sınıfını kod tanımlar (veri kaybı, güvenlik, geri dönüşü olmayan işlem), model bu sınıfı değiştiremez.
2. Kullanıcı yazarken ya da bir işlemin ortasındayken genel öneriler gösterilmez. Bir bekleme kuyruğuna girer ve odak almayan küçük bir sayaçla belirtilir.
3. Öneriler doğal duraklarda gösterilir: yazmada duraklama, cümle ya da paragraf sonu, kayıt, gönderim, sekme değişimi. İşle ilgili öneri en yakın küçük durakta, genel öneri bir sonraki büyük durakta gelir.
4. Acil uyarı beklemez ama odağı da almaz. Yazılan metnin yanında görünür, kullanıcının girdisini kesmez.
5. Kullanıcı önerileri erteleyebilir (bu bölüm bitince, bir saat, bugün) ve belli türler için kalıcı kural koyabilir. Kullanıcının kuralı modelin önceliklendirmesinden önce uygulanır.
6. Kuyruktaki öneri bağlamı değişince ya da süresi geçince atılır. Bir durakta en çok üç öneri gösterilir.

Uygularken:
- Durak tespitine basit sinyallerle başla: son tuş vuruşundan beri geçen süre, kaydetme, gönderme. Daha karmaşık bir dikkat modelini ancak ölçüm gerektirirse ekle.
- Dikkat sinyallerini cihazda ya da oturumda tut, kalıcı olarak saklama. Hangi sinyalleri kullandığını ayarlar ekranında yaz.
- Ölçüm ekle: önerinin hazır olduğu an, gösterildiği an, gösterildiğinde kullanıcının yazıp yazmadığı, okunmadan kapatma ve erteleme.
- Bir test ekle: kullanıcı sürekli yazarken genel bir öneri üret ve yazma durmadan gösterilmediğini doğrula. Sonra acil bir uyarı üret ve hemen, ama klavye odağını almadan gösterildiğini doğrula.

```

### AGENTS.md kuralı

```
## Araya girme anını kullanıcının dikkatine göre seç
- Öneri ve bildirimin gösterim anını model cevabının geldiği ana bağlama. Kullanıcı yazarken ya da bir işlemin ortasındayken genel öneriyi beklet.
- Acil uyarıları (veri kaybı, güvenlik, geri dönüşü olmayan işlem) kodda ayrı bir sınıf olarak tanımla ve bekletme.
- Öneri penceresine klavye odağını, imleci ya da kaydırmayı aldırma.
- Kullanıcıya erteleme ve susturma denetimi ver, kullanıcının kuralını modelin önceliğinin önüne koy.
- Kendi çalışmanda da sorularını biriktir ve bir adımın sonunda tek seferde sor, kullanıcıyı işin ortasında bölme.

```

## Kaynaklar

1. [Inline suggestions from GitHub Copilot in VS Code](https://code.visualstudio.com/docs/copilot/ai-powered-suggestions), Microsoft (Visual Studio Code)
2. [Guidelines for Human-AI Interaction](https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2019/01/Guidelines-for-Human-AI-Interaction-camera-ready.pdf), CHI 2019, ACM, Mayıs 2019
3. [Effects of Intelligent Notification Management on Users and Their Tasks](https://www.interruptions.net/literature/Iqbal-CHI08.pdf), Iqbal ve Bailey, University of Illinois (CHI 2008), Nisan 2008
4. [Summarize notifications and reduce interruptions with Apple Intelligence on iPhone](https://support.apple.com/guide/iphone/iph1fbe7d2b9/ios), Apple
5. [Principles of Mixed-Initiative User Interfaces](https://erichorvitz.com/chi99horvitz.pdf), Eric Horvitz, Microsoft Research (CHI 1999), Mayıs 1999
6. [If Not Now, When?: The Effects of Interruption at Different Moments Within Task Execution](https://hci.rwth-aachen.de/materials/conferences/CHI2004/1p271.pdf), Adamczyk ve Bailey, University of Illinois (CHI 2004), Nisan 2004
7. [When to Show a Suggestion? Integrating Human Feedback in AI-Assisted Programming](https://arxiv.org/abs/2306.04930), Mozannar, Bansal, Fourney, Horvitz (AAAI 2024, arXiv), 2024
8. [Reading Between the Lines: Modeling User Behavior and Costs in AI-Assisted Programming](https://arxiv.org/abs/2210.14306), Mozannar, Bansal, Fourney, Horvitz (CHI 2024, arXiv), 2024
9. [Guideline 3: Time services based on context](https://www.microsoft.com/en-us/haxtoolkit/guideline/time-services-based-on-context/), Microsoft HAX Toolkit

---

Kaynak: https://tandem.komunite.com.tr · Metin CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.tr), promptlar ve kural MIT-0 (https://opensource.org/license/mit-0).