Claude Code ile AGI’yi İçine Çekmek

• Claude Code üzerinden genel yapay zekaya (AGI) yaklaşma olasılığına dair görüşler sunuluyor
• Yazarın Claude ile yaptığı gerçek kod oturumundan edindiği izlenimler paylaşılıyor
• Programlama becerisi, geniş bilgi birikimi ve yaratıcılık gibi alanlarda Claude’un ulaştığı seviye vurgulanıyor
• Claude’un bağlamı kavrama ve kodu yorumlama becerilerinin mevcut araçlardan ayrıştığı belirtiliyor
• Yapay zeka geliştirme ve kullanım biçimindeki değişimin yaratacağı teknolojik etkiler öngörülüyor

---

Giriş

• Bu yazı, Claude Code ile yapay zeka destekli programlamayı deneyimlerken, insan seviyesindeki genel yapay zekaya (AGI) yaklaşım hakkında yazarın düşüncelerini içeriyor
• Yazar, son dönemde sohbet tabanlı yapay zeka araçları arasında Claude’un ortaya koyduğu sonuçlar karşısında güçlü bir şok ve heyecan hissediyor

Claude ile Programlama Oturumu Deneyimi

• Claude, karmaşık programlama isteklerini hızlı ve yaratıcı biçimde çözebiliyor
• Sadece basit hesaplamalar ya da tekrar eden işler değil, problemin özünü kavrayıp yeni yaklaşımlar önerebiliyor
• Yazar, Claude’dan optimizasyon, yapı iyileştirme ve kod refactoring gibi ileri seviye görevler istediğini, bu işlerin kalitesinden derinden etkilendiğini söylüyor
• Claude, mevcut LLM’lere kıyasla daha güçlü bir bağlam anlayışı sergiliyor ve kodun niyetini de kavrayabildiğini gösteriyor

Claude Code’un Farkı

• Genel amaçlı sohbet tabanlı yapay zekalardan farklı olarak Claude, sadece kod yazmakla kalmayıp projenin genel yapısı, kod incelemesi ve uzun vadeli niyetin açıklanması gibi konularda insan geliştirici rolünü üstlenebiliyor
• Ayrıntılı açıklamalar yapabiliyor, test kodu yazabiliyor ve farklı programlama dilleri ile paradigmalarına uyum sağlayabiliyor
• Kod içindeki mantık hatalarını işaret etme ya da iyileştirme yönü önerme gibi proaktif yetkinlikler gösteriyor

AGI Eşiğine Dair Algı

• Yazar, Claude Code deneyiminden sonra AGI’ye ulaşma olasılığının gerçeğe daha da yaklaştığına dair yeni bir güven duygusu hissediyor
• İnsanların yazılımı doğrudan ürettiği modelden, yakında AI odaklı bir geliştirme ortamına geçişin gerçeğe dönüşeceğini öngörüyor

Sonuç ve Öngörü

• Claude Code, yalnızca bir yapay zeka aracı değil; AI kullanım paradigmasını dönüştürebilecek bir potansiyel sergiliyor
• Gelecekte insanlar ve AI, programları birlikte tasarlayıp hayata geçirerek daha yenilikçi bir yazılım geliştirme kültürü oluşturabilir

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Gerçekten harika bir yazı olduğunu düşünürken kendisinin de benzer deneyimler ve teknikler paylaştığını söylüyor; Claude Code'un üstün performansı sayesinde birden fazla işi aynı anda hızlıca yürütebilmenin verimini bizzat hissettiğini belirtiyor. "sub agents" kısmında ise Claude Code'un sigoden/aichat üzerinden o3'ü çağırabilmesi sayesinde sayısız sorunu çözdüğünü, özellikle o3'ün yarış durumu, bug avcılığı gibi bağlam ve güçlü akıl yürütme gerektiren problemlerde çok başarılı olduğunu vurguluyor. Ancak Opus 4 çıktıktan sonra onu nispeten daha az kullandığını da ekliyor. Kullandığı prompt'u ve referans bağlantılarını paylaşıyor: advanced_ai.md, sigoden/aichat
• last_week.md dosyasını okuyunca dürüstçe çok zorlandığını söylüyor. Yazının gereğinden fazla ağdalı olduğunu ve bir PR belgesi gibi hissettirdiğini, bu yüzden yapay zeka özetlerinin yazı stiline ne kadar güvenilebileceğini sorguladığını belirtiyor. Hatta commit log'larını doğrudan taramanın daha iyi olduğuna karar vermiş. Çoğu yapay zeka özetinin stil açısından zayıf olduğunu, bilgi güvenilirliğinin de hâlâ tatmin edici olmadığını savunuyor. Sonuç olarak, çoğu durumda orijinal metni doğrudan okumak daha hızlı ve verimli oluyor.
  • Onboarding konusunda da benzer bir kafa karışıklığı ve hayal kırıklığı yaşadığını aktarıyor. Bir meslektaşla yan yana oturup codebase'i öğrenmenin geleneksel yolunun yerine, sadece yapay zekanın ürettiği slaytları okuyacağımız bir geleceğe şüpheyle baktığını ve böyle bir geleceği memnuniyetle karşılamadığını ekliyor.
  • Sık kullandığı sistem prompt'unu paylaşıyor: kısa olsun, teknik terimler kullanılabilsin, sıradan pazarlama dili ya da muğlak ifadelerden kaçınılsın; kullanıcının teknik olarak yetkin olduğu varsayılsın. Bunun halüsinasyonu tamamen engellemese de, kodlama veya teknik sorulara verilen yapay zeka yanıtlarını daha okunabilir hâle getirmeye yardımcı olduğunu söylüyor.
  • İstenen stilin prompt içinde belirtilebileceğini, yazının yazarının ise sanki PR benzeri uzun bir üslubu seviyor gibi göründüğünü esprili biçimde söylüyor.
  • "What happened here was more than just code..." cümlesini görünce yazıyı okuma isteğini o anda kaybettiğini kısaca ifade ediyor.
  • Eskideki Sycophant bug'ında olduğu gibi, kullanıcıyı "iyi hissettirme" özelliğinin yapay zekayı daha zeki ya da deneyimi daha iyi gibi gösteren bir unsur olduğunu hatırlatıyor. Yapay zekanın pekiştirmeli öğrenme hedefinin gerçekten doğruluk mu, etkileşimi maksimize etmek mi olduğu ya da ikisinin çatışıp çatışmadığı sorusunu ortaya atıyor.
• Rust'ın borrow checker'ını açıklayan örneğin, kod okuma becerisini göstermek için olabilecek en kötü örnek olduğunu söylüyor; çünkü bu konu zaten devasa eğitim verisinin içinde bolca yer alıyor.
  • Buna katıldığını söyleyerek, Python asyncio task'larında istisna işleme biçimini açıklamasını istediğinizde yapay zekanın tutarsızlaşıp sendelediğini, adeta en kötü stajyer gibi davrandığını anlatıyor. Üstelik öğrenmeyi sürdüremeyen bir yapıda olduğu için bunun israf olduğunu düşünüyor. Önemli ama görece basit işlerde bile durum buysa, sadece zaman kaybı olduğu sonucuna varıyor.
• Kendisinin LLM-agnostic açık kaynak ajanlarla otomasyon scripting'i yapmaktan yana olduğunu söylüyor. Bu teknolojinin yazılım geliştirmenin temelini değiştirdiğini, bu yüzden çalışma biçimimizi kontrol etmeye devam etmemiz gerektiğini savunuyor: openhands
  • Bunun iyi bir kaynak gibi göründüğünü, Nvidia 4090'da (24GB RAM) çalışabilen güçlü modellerden (Devstral, Queen 3) söz ediyor. Ollama sayesinde kendi donanımında çalıştırmanın kolaylaştığını ama GPU maliyetinin yüksek olduğunu belirtiyor. Yine de ücretli bir servise ayda $250 ödüyorsanız, bunu kendiniz kurmanın kısa sürede maliyetini çıkarabileceğini hesaplıyor.
  • Eğer kapalı modeller kalite açısından daha iyiyse ne yapılacağına dair temel bir soru ortaya koyuyor.
  • Buna %10000 katıldığını söyleyen güçlü bir destek ifadesi var.
• Opus'tan hiç söz edilmemesini eleştiriyor. Birçok modeli denedikten sonra ayda $100'lık Anthropic "Max" planıyla Claude Code kullandığını, sonra da Opus 4'ün matematik, kod ve araştırma işleri için en iyi premium model olduğunu fark ettiğini anlatıyor. 5 saatlik oturum sınırına takıldıktan sonra API'ye geçtiğinde 1 saatte $20 harcadığını paylaşıyor. Sonunda ayda $200'lık bir alt seviye "Max" planına yükselttiğini ve artık sınıra takılmadan rahat kullandığını söylüyor. Model seçiminin gerçekten çok önemli olduğunu fark ettiğini, hatta "zeki olmayan biriyle karşılaştım" denebilecek kadar küçük farkların bile büyük anlam taşıdığını savunuyor.
• Terminalin LLM için gerçekten kusursuz bir arayüz gibi göründüğünü söylüyor; gelecekte özel IDE entegrasyonlarından ziyade bu yaklaşımın ana akım hâline gelip gelmeyeceğini merak ediyor.
  • Terminal arayüzünde tüm sisteme erişimin mümkün olduğunu vurguluyor. Örneğin claude code ile veritabanını salt okunur bir hesapla incelemek, puppeteer tarayıcısı açıp CSS değişikliklerini kontrol etmek, k8s kümesini debug etmek ve Prometheus API'sini kontrol etmek gibi şeylerin hepsini yapabildiğini ve bundan çok memnun olduğunu anlatıyor.
  • LLM'ye paralel biçimde 5 farklı düzeltme denetmesi yaptırıp insan zamanından tasarruf edilen bir gelecek hayal ediyor. Eğer bu çalışma biçimi yaygınlaşırsa birden fazla container'ı paralel çalıştırmanın standart olacağını, bu durumda terminal arayüzünün avantajının görece azalabileceğini ileri sürüyor.
  • Buna karşılık, terminalin aslında en kötü arayüz olduğunu; üretilen kodu doğrudan düzenleyememenin ciddi bir dezavantaj olduğunu söyleyen bir görüş de var.
  • Model daha da gelişirse, IDE'nin düşük seviyeli bir araç gibi görüneceği tahmin ediliyor.
• Ayrıntılara güçlü biçimde odaklanan ekipleri zanaatkârlığın önemli bir işareti olarak gördüğünü, ama Anthropic'in kullanım şartları uygulanamaz derecede çelişkiliyse ona güvenilir bir iş ortağı olarak nasıl güvenilebileceğini sorguladığını söylüyor. Rekabetçi kullanım yasağı maddesi yüzünden iş amaçlı kullanılamamasının, "three laws safe" gibi bir anlayıştan oldukça uzak kaldığını belirtiyor.
  • Hukuk ekibi hakkında yorum yapamayacağını ama Claude Code ürününün ayrıntı seviyesinin gerçekten çok iyi olduğunu vurguluyor; her context için haiku kullanıp "working..." göstergesinde sevimli ve uygun fiiller göstermesini bile örnek veriyor.
• Sayfanın arka planı ile metin arasındaki kontrastın düşük olduğunu, bu yüzden okumanın zorlaştığını söyleyen bir geri bildirim var.
  • Kendisi de üst taraftaki yanıp sönen imleç yüzünden odaklanmakta zorlandığını paylaşıyor.
  • İçeriği doğrudan atlamanın pratikte çok da kayıp yaratmayacağını söyleyen gerçekçi bir tavsiye de ekleniyor.
• Claude Code'un Cursor'dan daha güçlü hissettirdiği sorusuna katılıyor ve Claude Code'un sıradan bir kod editöründen çok daha fazlası olduğunu söylüyor. Onu Obsidian vault içinde de farklı amaçlarla kullandığını; özel tuş atamaları, yakalamaları otomatik yükleme, CDN için bağlantı üretme, terminal komutlarını özetleyen programlar yazma gibi geniş kullanım örnekleri veriyor. Eskiden otomasyon script'leri ile manuel işler arasındaki sınırı çok düşündüğünü ama artık her şeyi Claude ile topluca hallettiğini ve bundan memnun olduğunu belirtiyor.
  • Claude Code'un yalnızca plan aboneleri için kullanılabilmesini sınırlayıcı buluyor; API üzerinden kullanılamamasına ve ayda $100'ın gerçekten yeterli olup olmadığına dair şüphe duyuyor. Yine de gün boyu kullanılacak kadar değerli bir araç gibi gördüğünü söylüyor.
  • Obsidian Vault içindeki somut kullanım örnekleri hakkında daha fazla şey duymak istediğini ifade ediyor.
  • LLM'ye çok büyük miktarda notu kategori klasörlerine ayırttığını ve bunun çok etkili olduğunu paylaşan bir deneyim de var.
• OpenAI Codex'in yakında Rust ile yeniden yazılacağı yönündeki ifadeye karşılık, yapay zeka bu kadar iyiyse neden refactor işini yine yapay zekanın yapması gerektiğini soran şakalı bir tepki geliyor.