Orchestrator Akış Şeması

K-0

Telegram gateway

Metin · ses (Whisper) · /start · /dur

K-1

Seans durumu yükleyici

Formülasyon · alliance · momentum · ödev

K-2

Ön işleme

Dil · temizleme · konuşma sınırı

K-3

Orchestrator — 7 paralel modül

M-1

Kriz tarayıcı risk 0–1

M-2

Aşama state machine

M-3

Duygu analizi valans · yoğunluk

M-4 ★

Direnç kaçınma tespiti

M-5

Bellek pgvector RAG

M-6 ★

Zamanlama bekle / konuş

M-7 ★

Metodoloji seçici CBT / ACT / şema / kişi merkezli → karar

K-4

Context builder

7 modül çıktısı → tek bağlam paketi

K-5 ★

Metodoloji katmanı

CBT · ACT · şema · kişi merkezli · teknik seçici

K-6

Prompt assembler

Sistem prompt + bağlam + geçmiş → API

K-7

LLM — Claude API

claude-sonnet-4 · temp 0.7 · max 600 token

K-8

Çıktı doğrulayıcı

Metodoloji · kriz · tavsiye · uzunluk

K-9a · geç

Telegram yanıtı

Metin · typing delay

K-9b · reddet

Yeniden üretim

Prompt düzelt → K-7

K-10

Seans sonu işleyici

Formülasyon · alliance · ödev · Servet özeti

K-11

Veri + Servet admin

PostgreSQL · pgvector · Redis · Telegram admin

↻ eğitim döngüsü: K-11 → K-5

K-0 · Telegram gateway

Danışanın sisteme girdiği tek kapı

Tüm kullanıcı girdilerini alır ve türüne göre işler. Sesli mesajlar Whisper STT'den geçer, metin olarak devam eder. Komutlar ayrı akışları tetikler.

Metin mesajı	Direkt alınır. chat_id ile oturuma bağlanır, ön işlemeye gönderilir.
Sesli mesaj	Telegram .ogg indirilir → Whisper API → transkript metni. Uzun sessizlikler ve doldurma sesler temizlenir.
/start	Yeni danışan kaydı oluşturur. Onboarding başlatır. "AI asistanla görüşüyorsunuz, Servet izliyor" açıklaması gösterilir.
/dur	Seansı sonlandırır, K-10 seans sonu işleyiciyi tetikler. Danışana kapanış mesajı gönderilir.
Kütüphane	python-telegram-bot 20+ (async). Geliştirmede polling, üretimde webhook.
Çıktı şeması	chat_id · user_id · input_type · raw_text · timestamp → K-1'e iletilir.

Şimdi kodlanabilirpython-telegram-botopenai/whisper

K-1 · Seans durumu yükleyici

Her konuşma başlamadan tüm terapötik bağlam yüklenir

LLM hiçbir zaman bağlam olmadan çalışmaz. Bu katman chat_id ile veritabanına gider, danışana ait tüm terapötik hafızayı çeker ve session_state objesini oluşturur.

Vaka formülasyonu	Temel şikayet, tekrarlayan örüntüler, savunma mekanizmaları, tetikleyiciler, hedefler. Her seans sonrası K-10 tarafından güncellenir.
Alliance skoru	Terapötik ittifak 0.0–10.0. Düşükse metodoloji katmanına "teknik değil önce ilişki" talimatı gider.
Seans momentumu	Önceki seansın nerede bittiği, hangi konunun açık kaldığı, sıcaklık seviyesi 1–5. Bir sonraki seansın açılışını şekillendirir.
Ödev durumu	Son verilen ödev, tamamlanıp tamamlanmadığı, danışanın yorumu. Seans başında kontrol edilir.
Kaynak	PostgreSQL + Redis cache. İlk seansta tüm alanlar boş/default. Seans numarası artar.

★ Servet metodolojisi — buraya eklenecek

Servet'in anamnez formu ve not tutma biçimi öğrenilince: hangi klinik kategorileri kullandığı, ilk seansta hangi bilgileri topladığı, vaka formülasyonunda nelere öncelik verdiği. Bu bilgiler session_state objesinin alanlarına birebir yansıtılacak.

İskelet şimdi yazılabilirServet ile doldurulacak

K-2 · Ön işleme

Ham metin terapötik işlemeye hazır hale getirilir

Telegram'dan gelen metin her zaman temiz değildir. Sesli transkriptte noktalama eksik olabilir, cümle bitmeden gönderilmiş olabilir, dil karışık olabilir.

Dil tespiti	Türkçe / İngilizce / karışık. Yanıt dili buna göre belirlenir. langdetect veya basit heuristic yeterli.
Metin temizleme	Whisper transkriptinde gelen doldurma sesler (eem, uhh), tekrar eden kelimeler temizlenir. Noktalama normalleştirilir.
Konuşma sınırı	Kullanıcı 3 saniye arayla iki mesaj gönderdiyse birleştirilip birleştirilmeyeceğine karar verilir.
Uzunluk kontrolü	Çok kısa (tek kelime "evet") → yansıtma yolu. Çok uzun (500+ kelime) → özetle sonra yanıtla.

Şimdi kodlanabilir

K-3 · Orchestrator — 7 paralel modül

Her mesajda 7 modül aynı anda çalışır

Orchestrator sıralı değil paralel çalışır. asyncio.gather ile 7 modül aynı anda başlatılır, sonuçları beklenir, K-4'e teslim edilir. Her modülün structured JSON çıktısı vardır. Kriz modülü (M-1) sonucu 0.7+ ise diğer modüller iptal edilir.

Paralel çalışma	asyncio.gather ile tüm modüller aynı anda başlar. Birinin yavaşlaması diğerlerini bekletmez.
Timeout	Her modül için 3 saniye. Aşılırsa o modülün default çıktısı kullanılır, seans engellenmez.
Kriz bypass	M-1 risk 0.7+ ise diğer modüller iptal, K-4 ve K-5 atlanır, doğrudan kriz protokolüne gidilir.

M-1 · Kriz tarayıcı — öncelik 0, asla atlanmaz

Her mesajı bağımsız olarak tarar. Risk skoru 0.7+ ise tüm akış durur: LLM'e istek gitmez, danışana "182 ALO Psikiyatri" mesajı gönderilir, Servet admin kanalına anlık alarm düşer. 0.4–0.7 arasında akış devam eder ama metodoloji katmanına "kriz yakını" uyarısı eklenir.

Çalışma biçimi	Küçük ve hızlı bir LLM çağrısı (claude-haiku). Yalnızca risk değerlendirmesi yapar, yanıt üretmez.
Risk türleri	intihar · zarar verme · psikoz belirtisi · akut panik · yok. Her biri için farklı eşik değeri.
Çıktı	risk_skoru · risk_turu · tetikleyen_ifade · akis_devam_eder

Blocker — ilk kodlanacakŞimdi yazılabilir

M-2 · Aşama dedektörü

Seans no, konuşma içeriği ve session_state'e bakarak seansın hangi aşamasında olduğunu belirler. Aşama metodoloji seçiciye ve teknik seçiciye doğrudan etki eder.

intake	İlk 2–3 seans. Hikaye toplama, güven kurma, hedef belirleme. Teknik uygulama yok.
aktif	Asıl çalışma. Seçilen metodoloji uygulanır. Alt aşamalar: hedef çalışma · örüntü farkındalığı · beceri geliştirme.
konsolidasyon	Öğrenilenleri pekiştirme. Ödevler yoğunlaşır. İlerleme değerlendirmesi yapılır.
sonlandırma	Vedalaşma hazırlığı. Kazanımlar özetlenir. Bağımsızlık güçlendirilir.
Çıktı	asama · alt_asama · asama_degisti_mi

★ Servet metodolojisi — alt aşama detayları

Servet kaç seansta intake'i tamamlar? Konsolidasyon aşamasında ne değişir? Servet'in klinik akışı öğrenilince alt_asama değerleri buna göre güncellenecek.

İskelet şimdi yazılabilirAlt detaylar Servet'i bekliyor

M-3 · Duygu analizi

LLM'e yanıt ürettirmeden önce danışanın duygusal durumunu ölçer. Ton kalibrasyonuna ve teknik seçimine beslenir.

Valans	pozitif / negatif / nötr / karışık. Yanıt tonunu doğrudan etkiler.
Yoğunluk	0–10. 8+ yoğunlukta metodoloji katmanı önce stabilizasyon tekniği seçer.
Baskın duygu	üzüntü · kaygı · öfke · umut · utanç · boşluk · belirsizlik · ...
İfade biçimi	Doğrudan mı ("çok üzgünüm") yoksa ima mı ("sanırım biraz yorgunum"). İma halinde yansıtma tekniği devreye girer.
Çıktı	valans · yogunluk · baskın_duygu · ikincil_duygu · ifade_edilen_mi

Şimdi kodlanabilirStructured output · claude-haiku

M-4 · Direnç dedektörü ★

Kaçınma örüntülerini tespit eder. Tespit edilince metodoloji katmanına "zorlamak yerine yan yola git" talimatı gönderilir.

Konu değiştirme	Hassas bir konu açılınca başka şeyden bahsetmeye başlama. Abrupt topic shift sinyali.
Yüzeyselleşme	Önceki seanslarda derine inilmişken bu seansta yüzeysel kalma. Genellik artışı.
Espriyle geçiştirme	Duygusal yükü olan konuyu şakayla örtme. Humor as defense.
Entelektüelleştirme	Duyguyu analitik tartışmaya çevirme. "Psikolojik olarak bunun nedeni şu..." kalıbı.
Aksiyon çıktısı	yan_yola_git · nazikce_geri_don · bekle · yok_say → metodoloji katmanına talimat olarak gider.

★ Servet metodolojisi — bu modülün kalbi

Servet klinik pratiğinde en sık hangi direnç tipini görüyor? Her direnç tipine yaklaşımı nedir — doğrudan ele alır mı, bekler mi, metaforla yaklaşır mı? Hangi durumda direnci hiç yüzleştirmez? Bu sorular aksiyon değerlerini belirleyecek.

İskelet yazılabilirAksiyon kuralları Servet'i bekliyor

M-5 · Bellek yöneticisi

pgvector'da saklanan geçmiş seans chunk'larından semantik olarak en ilgili pasajları bulur. "Geçen hafta bu konuda söylediğinle şu an söylediğin örtüşüyor" gözlemi buradan gelir.

Vektör arama	Danışanın son mesajı embedding'e çevrilir, pgvector'da cosine similarity ile en yakın 3–5 geçmiş chunk bulunur.
Chunk boyutu	Her seans ~300 token'lık parçalara bölünür. Çok uzun chunk bağlamı gürültüler, çok kısa chunk anlam taşımaz.
Filtreleme	Benzerlik skoru 0.75 altındaki sonuçlar atılır. Bağlantısız geçmiş getirmek terapötik değil.
Bağlantı önerisi	Bulunan pasajlardan "X konusunu geçen seansta da konuşmuştunuz" gibi bir bağlantı cümlesi üretilir, context'e eklenir.
Çıktı	ilgili_gecmis[ ] · baglanti_onerisi

Şimdi kodlanabilirpgvectortext-embedding-3-small

M-6 · Müdahale zamanlaması ★

Bazen en iyi müdahale sessizliktir. "Şu an yanıt ver" veya "bekle / sadece yansıt" kararını verir. Telegram'da "bekle" kararı typing indicator + delay olarak uygulanır.

yanit_ver	Normal akış. Metodoloji katmanı yanıtı üretir.
bekle	Typing indicator göster, N saniye bekle, sonra minimal bir yansıtma yap. "Devam et..." gibi.
sadece_yansit	Soru sormadan, teknik uygulamadan sadece duyguyu yansıt. "Çok yorulmuşsun gibi görünüyor."
ozetle	Seans dağınıksa tek cümlede özetle ve odaklan. "Bugün en çok ağırlık veren şey X gibi görünüyor."
Çıktı	aksiyon · bekleme_suresi · gecikme_nedeni

★ Servet metodolojisi — eşik değerleri

Servet'in "ne zaman konuşur, ne zaman bekler" klinik sezgisi bu modülün eşik değerlerine dönüşecek. Hangi duygu yoğunluğunda bekler? Hangi momentum seviyesinde sadece yansıtır?

İskelet yazılabilirEşik değerleri Servet'i bekliyor

M-7 · Metodoloji seçici ★

Diğer 6 modülün çıktısına bakarak K-5 metodoloji katmanında hangi yaklaşımın aktive edileceğine karar verir.

Girdiler	Aşama (M-2) + duygu yoğunluğu (M-3) + direnç (M-4) + alliance skoru (K-1) + seans no.
CBT ne zaman?	Otomatik düşünceler aktarılıyorsa, bilişsel çarpıtma görünüyorsa, aktif çalışma aşamasındaysa.
ACT ne zaman?	Kabul güçlüğü, değer netliği ihtiyacı, deneyimsel kaçınma görünüyorsa.
Kişi merkezli?	Alliance düşükse, intake aşamasındaysa, direnç güçlüyse — önce teknik değil ilişki.
Çıktı	birincil_metod · ikincil_metod · teknik · secim_nedeni

★ Servet metodolojisi — EN KRİTİK NOKTA

Bu modülün kuralları tamamen Servet'in klinik mantığını kodlamak demek. Servet integratif mi çalışıyor? Hangi durumda hangi okula geçiyor? Metodoloji haritalama oturumunun birincil çıktısı bu modüle yazılacak.

Tamamen Servet'i bekliyor

K-4 · Context builder

7 modülün çıktısı tek bir bağlam paketine dönüşür

7 modülün JSON çıktılarını alır, bunları anlamlı talimat metinlerine çevirir ve K-5 metodoloji katmanına teslim eder.

Kriz bypass	M-1 risk 0.7+ ise context builder çalışmaz. Akış doğrudan kriz protokolüne gider.
Talimat üretimi	Her modül çıktısı bir talimat cümlesine çevrilir. "Danışan kaygı 8/10 yoğunluğunda, espriyle geçiştirme direnci var, ACT kabul tekniği uygun."
Yasak liste	Bu seansta yapılmayacaklar üretilir. Direnç varsa zorlamak yasak. Alliance düşükse teknik soru yasak.
Çıktı	session_state + tüm modül çıktıları + birleşik talimat metni → K-5'e gönderilir.

Şimdi kodlanabilir

K-5 · Metodoloji katmanı ★

Projenin kalbi — Servet'in terapötik dili burada yaşar

Şu an genel psikoterapi bilgisiyle dolu iskelet modüller içeriyor. Servet ile metodoloji haritalama oturumları yapıldıkça her modülün içeriği Servet'in gerçek klinik diline dönüşecek.

CBT modülü	Otomatik düşünce tespiti, kanıt sorgulama, bilişsel yeniden yapılandırma. Sokratik soru şablonları burada.
ACT modülü	Değer belirleme, kabul çalışması, psikolojik esneklik teknikleri. Metafor kullanım kılavuzu burada.
Şema modülü	Erken dönem şema listesi, mod haritası, sınırlı ebeveynlik tekniği.
Kişi merkezli	Koşulsuz kabul dili, empatik yansıtma kalıpları, danışan kendi cevabını bulana kadar bekleme talimatları.
Teknik seçici	M-7 kararını alır, o tekniğin adım adım uygulama talimatını üretir. Sokratik · davranışsal aktivasyon · duygu günlüğü · mindfulness · imge çalışması · mektup yazma.

★ Bu katmanın tamamı Servet ile doldurulacak

Her modülün içeriği Servet'in soru biçimine, dil tercihlerine, favori metaforlarına ve teknik repertuarına göre yeniden yazılacak. Haftalık metodoloji haritalama oturumlarıyla ilerleyecek.

Bu katmanın tamamı Servet'i bekliyor

K-6 · Prompt assembler

Tüm parçalar Claude API'ye gönderilecek prompt'a dönüşür

# Nihai prompt yapısı
system = f"""
Sen Servet Aşan tarafından eğitilmiş
bir psikolojik destek asistanısın.

DANIŞAN PROFİLİ:
{vaka_formulasyonu}

MEVCUT DURUM:
- Aşama: {asama} / Alliance: {alliance}/10
- Duygu: {duygu}, yoğunluk {yogunluk}/10
- Direnç: {direnc} → aksiyon: {aksiyon}
- Zamanlama: {zamanlama}

YAKLAŞIM:
{metodoloji_blogu}

TEKNİK:
{teknik_talimati}

İLGİLİ GEÇMİŞ:
{ilgili_gecmis}

YAPILMAYACAKLAR:
{yasak_liste}
"""

messages = [
  *seans_gecmisi[-10:],
  {"role": "user", "content": danisan_mesaji}
]

Şimdi kodlanabilir

K-7 · LLM — Claude API

Ham yanıt üretimi — streaming açık

Model	claude-sonnet-4-20250514. Ana yanıt üretimi için. M-1 ve M-3 gibi küçük modüller claude-haiku-4-5 kullanır.
Max tokens	600. Telegram için kısa tutulmalı — 3–4 cümle ideal. Uzun yanıt terapötik değil.
Temperature	0.7. Empati için biraz varyasyon gerekli. Çok düşük mekanik hissettirir.
Streaming	Açık. Typing indicator ile senkronize. Yanıt akarken kullanıcı beklemez hisseder.
Structured calls	Duygu analizi ve kriz tespiti için ayrı küçük JSON-mode çağrılar. Ana yanıt serbest metin.

Şimdi kodlanabilir

K-8 · Çıktı doğrulayıcı

LLM'in ürettiği her yanıt filtreden geçer

LLM bazen talimatlara tam uymayabilir. Bu katman üretilen yanıtı kural setlerinden geçirir. Geçemeyenler K-9b yeniden üretim akışına gönderilir. Maksimum 2 deneme.

Kriz tekrar kontrolü	LLM'in yanıtı tetikleyici içerik barındırıyor mu? Güvenlik ağı.
Metodoloji uyumu	Yanıt seçilen metodoloji ile uyumlu mu? CBT seçildiyse sokratik soru var mı?
Tavsiye filtresi	"Şunu yapmalısın" tarzı doğrudan tavsiye var mı? Terapötik olmayan direktif var mı?
Ton kalibrasyonu	Alliance düşükken çok teknik mi? Direnç varken çok zorlayıcı mı?
Uzunluk	600 token üstüyse özetlenir. Telegram için 3–4 cümle ideal.
Karar	gec → K-9a. reddet → K-9b (max 2×, sonra fallback). kriz_dur → akış durur.

Şimdi kodlanabilir

K-9a · Telegram yanıtı

Doğrulanan yanıt danışana gönderilir

Typing delay	M-6 "bekle" dediyse önce typing indicator gösterilir, N saniye beklenir, sonra gönderilir. İnsan hissi için kritik.
Normal gönderim	bot.send_message(chat_id, yanit). Uzun yanıtlar iki mesaja bölünür.
Kriz durumu	Risk 0.7+: yanıt gönderilmez. Danışana "182 ALO Psikiyatri" mesajı. Servet admin kanalına anlık alarm.

K-9b · Yeniden üretim

Süreç	Doğrulayıcı hatayı tanımlar → prompt'a "önceki yanıt şu nedenle reddedildi, şimdi şunu yap" eklenir → K-7'ye gönderilir.
Maksimum deneme	2. İkinci denemede de başarısızsa fallback mesajı: "Şu an seni tam anlayamadım, biraz daha anlatır mısın?"
Log	Her reddet kararı loglanır. Servet'in haftalık incelemesinde sorunlu durumları gösterir.

Şimdi kodlanabilir

K-10 · Seans sonu işleyici

Bir sonraki seans bu işleyicinin çıktısından başlar

/dur komutu veya oturum timeout'u tetiklediğinde çalışır. Seans boyunca birikmiş bilgiyi işler, veritabanını günceller ve Servet'e özet paketi hazırlar.

Formülasyon güncelleme	Bu seansın içeriği yeni örüntü veya tetikleyici eklediyse LLM destekli özetlemeyle vaka formülasyonu güncellenir.
Alliance güncelleme	Seansın katılım kalitesi, kapanış tonu, direncin seyrine göre alliance skoru revize edilir.
Ödev oluşturma	Seans içeriğine uygun, yapılabilir bir ödev önerisi. Danışana Telegram'dan gönderilir, DB'de saklanır.
Momentum kaydı	Hangi konu açık kaldı? Bir sonraki seans açılış cümlesi burada üretilir.
Servet özet paketi	Seans özeti + kritik anlar + önerilen aksiyon. Admin kanalına gönderilir.

★ Servet metodolojisi — kapanış ve ödev formatı

Servet bir seansı nasıl kapatır? Hangi tür ödevler verir? Bir sonraki seansa köprü kurma biçimi nedir? Özet formatı Servet'in not tutma alışkanlığına uyarlanacak.

İskelet şimdi yazılabilirFormat Servet'i bekliyor

K-11 · Veri katmanı + Servet admin kanalı

Altyapı ve Servet'in izleme merkezi

PostgreSQL	Seans transkriptleri, vaka formülasyonları, ödevler, alliance geçmişi. Ana kalıcı depo.
pgvector	Seans chunk embedding'leri. M-5 bellek modülünün cosine similarity araması yaptığı yer. PostgreSQL extension.
Redis	Aktif oturum cache'i. chat_id → session_state. TTL 4 saat. Her mesajda DB sorgusu yapmamak için.
Admin kanalı	Servet'in özel Telegram kanalı. Canlı transkript akışı, kriz alarmları, seans sonu özet paketleri buraya gelir.
/devral komutu	Servet admin kanalından /devral [chat_id] yazarsa o danışanın seansını devralar, AI konuşmayı durdurur.
Eğitim döngüsü	Servet admin kanalından AI'ın yanıtlarını düzeltir. Düzeltmeler K-5 metodoloji katmanına feed edilir. Zamanla AI Servet'in dilini öğrenir.

Şimdi kurulabilirPostgreSQL + pgvectorRedis