Portföy / 06
Understudy
“Satış provası gerçek müşteriye yapılmaz; ama gerçeği gibi hissettirebilir.”
Gerçek zamanlı sesli yapay zekâ rol yapma eğitimi: itiraz eden alıcılar, satır satır kanıt-alıntılı puanlama, ajansal müşteri onboarding'i.
Hikâye
Problemden kanıta, dört perde.
Rol yapma eğitimi pahalı, utanç verici ve ölçümsüz
Müşteriyle konuşan ekipler en kritik beceriyi — zor konuşmayı — gerçek müşteride öğrenmek zorunda. Sınıf içi rol yapma zaman dar, gözlemci önyargılı; kimin ne söylediği, nerede takıldığı kayıt altına alınmaz.
Gerçekçi itiraz + şeffaf kanıt: iki uçta da dürüstlük
Persona, gerçek bir alıcı gibi itiraz eder ve bastırır (sesli, gerçek zamanlı). Sonra skorlama motoru rubriğe göre puanlar ve her puanın yanına transkriptten alıntı koyar — 'kanıt-alıntılı' şeffaflık. Kategori liderinden ayrışma: düşük gecikme, dakikalar içinde tenant, ajan tabanlı onboarding.
Next.js 15 + FastAPI + Supabase monorepo, 9 faz
Senaryo derleyici brief'ten persona + rubrik üretir; konuşma motoru değiştirilebilir LLM ile çalışır; Supabase'de RLS ile tenant izolasyonu; LiveKit ses işçisi (STT→LLM→TTS) tak-çalıştır hazır. Bağlantılar: faturalama, SCORM, CRM + connector MCP sunucusu; POST /onboard ile ajan tek paragraftan markalı ürün kurar.
Dokuz fazın tamamı inşa edildi
Studio (yaz→prova et→incele üç perdesi), yönetici panosu, admin, Supabase JWT auth, pgvector ve RLS; ses hattı mock'larla test edildi, gerçek anahtarlarla devreye girmeye hazır. Demo senaryosu dokümanlı: /onboard → prova → satır satır rapor.
9/9
tamamlanan faz
3
yüzey: studio·panel·admin
LiveKit
gerçek zamanlı ses
MCP
ajansal onboarding
Uygulama
Zor Müşteri Simülasyonu
Bu demo, ürünün çalışma ilkesini göstermek için özel olarak hazırlanmış sentetik içerikle çalışır — gerçek veri, madde ya da anahtar içermez.
Demo tamamen bu sayfada çalışır; hiçbir veri dışarı gitmez. Hazır olduğunda başlat — istediğin an sıfırlayabilirsin.
Zor Müşteri — CFO provası
Sen, satış temsilcisisin. Karşında Ayşe Hanım: 400 kişilik bir üretim şirketinin kuşkucu CFO'su. 7 turda itirazlarını karşıla, kanıt sun ve somut bir sonraki adım öner. Her cümlen niyet sınıflamadan geçer; konuşma bitince transkriptin satır satır puanlanır.
İpucu: kanıt/rakam sun, empati kur, somut bir sonraki adım öner. Demo kural tabanlıdır; gerçek Understudy'de persona sesli konuşur (STT→LLM→TTS) ve skorlamayı LLM kanıt alıntılarıyla üretir.
Mimari