- Claude Code’u kişisel projelerde ve kurumsal monorepo ortamlarında kapsamlı biçimde kullanarak, temel bileşenleri ve gelişmiş özelliklerinin pratik kullanımını derli toplu açıklıyor
- Etkili ajan kullanımının anahtarı çıktı stili ya da UI değil, nihai PR’ın kalitesi; hedef ise "kur ve bırak" (shoot and forget) tarzı bir delegasyon
- Kod tabanının merkezi
CLAUDE.md dosyası; ajanın davranış kurallarını ve araç kullanımını tanımlayan bir “anayasa” görevi görüyor
- Bağlam yönetimi, slash komutları, alt ajanlar, Hooks, GitHub Action (GHA) gibi çeşitli özelliklerle iş birliği ve otomasyon seviyesi artırılıyor
- Skills ile MCP (Model Context Protocol) arasındaki ilişkiyi ayırarak, betik odaklı esnek bir ajan yapısını vurguluyor
- Claude Code’u basit bir CLI aracı olmaktan çıkarıp kurumsal düzeyde yapay zeka geliştirme altyapısına dönüştürmeye yönelik pratik bir rehber sunuyor
- Claude Code’u çok yoğun kullanıyorum
- Hobi projelerinde VM üzerinde haftada birkaç kez çalıştırıyorum;
--dangerously-skip-permissions ile aklıma gelen fikirleri anında koda döküyorum
- İşte ise ekip olarak AI-IDE kuralları ve araçları inşa ediyoruz; mühendislik ekibimiz yalnızca kod üretimi için ayda milyarlarca token tüketiyor
- CLI ajan pazarı Claude Code, Gemini CLI, Cursor ve Codex CLI ile kalabalık görünse de, gerçek rekabet Anthropic ile OpenAI arasında
- Ancak geliştiricilerle konuşunca araç seçiminin çoğu zaman yüzeysel unsurlara dayandığını görüyorsunuz
- “Şanslı” özellik implementasyonları ya da tercih edilen sistem prompt’unun “vibe”ı gibi
- Yine de şu anda bu araçların hepsi oldukça iyi durumda
- Bazıları çıktı stili veya UI’a gereğinden fazla odaklanıyor
- "you're absolutely right!" gibi iltifatlar kayda değer bir bug değil
- Aksine, kullanıcının döngüye gereğinden fazla dahil olduğunun bir işareti
- Benim temel kullanım felsefem "Shoot and Forget"
- Süreç delege etme, bağlamı kurma, işi yaptırma sırasıyla ilerliyor
- Aracı nihai PR’a göre değerlendiriyorum; oraya nasıl ulaştığına değil, ortaya çıkan sonuca bakıyorum
- Bu yazı, son birkaç aydaki Claude Code deneyimine dayanarak ekosistemin tamamı üzerine bir değerlendirme
- Kullandığım neredeyse tüm özellikler (ve kullanmadıklarım)
- Temel bir
CLAUDE.md dosyası
- Özel slash komutları
- Subagent, Hook ve GitHub Actions’ın güçlü dünyası
- Yazı oldukça uzun olduğu için baştan sona okumaktan çok referans olarak kullanılması öneriliyor
CLAUDE.md: ajanın anayasası
Compact, Context, Clear: bağlam penceresi yönetimi
/context komutuyla 200k token’lık pencerenin kullanım durumunu kontrol edin
- Sonnet-1M’de bile tüm bağlam penceresinin gerçekten etkili kullanılıp kullanılmadığı belirsiz
- Monorepo’da yeni oturum varsayılan olarak yaklaşık 20k token (%10) tüketiyor; kalan 180k ise değişiklik işleri için ayrılıyor (ve hızla bitiyor)
- Üç ana iş akışı
/compact (kaçınılır): otomatik sıkıştırma opak, hata üretebiliyor ve yeterince optimize değil; bu yüzden mümkün olduğunca kaçınılıyor/clear + /catchup (basit yeniden başlatma): temel yeniden başlatma yöntemi; /clear ile durum temizleniyor, ardından özel /catchup ile git branch’indeki tüm değişen dosyalar okunuyor- "Document & Clear" (karmaşık yeniden başlatma): büyük işler için; Claude planı ve ilerleme durumunu bir
.md dosyasına döküyor → /clear → yeni oturumda .md okunup devam ediliyor
Özel slash komutları
- Slash komutları, sık kullanılan prompt’lar için basit kısayollar, bundan ne fazlası ne eksiği
- Asgari kurulum
/catchup: git branch’indeki tüm değişen dosyaları okutan prompt/pr: kod temizliği, staging ve PR hazırlığı için yardımcı
- Karmaşık özel komut listeleri bir anti-pattern’dir
- Claude gibi ajanların özü: neredeyse her doğal dil girdisinden yararlı ve birleştirilebilir çıktılar üretebilmek
- Mühendislere (veya mühendis olmayanlara) iş yapmak için zorunlu bir "sihirli komutlar" listesi ezberletmek = başarısızlık
- Hedef, daha sezgisel bir
CLAUDE.md ve daha iyi araçlarla donatılmış bir ajan inşa etmektir
Özel Subagent
- Teoride güçlü bağlam yönetimi özelliği
- Karmaşık görev:
X token giriş bağlamı + Y token görev bağlamı + Z token yanıt
N görev = ana pencerede (X + Y + Z) * N token- Subagent çözümü:
(X + Y) * N görevi uzmanlaşmış ajanlara devret, yalnızca son Z token yanıtını geri döndür
- Pratikte özel Subagent’ın yarattığı iki yeni sorun
- Bağlam bekçiliği:
PythonTests Subagent’ı oluştururken ana ajandaki tüm test bağlamını gizleme → bütünsel akıl yürütme imkansız → kendi kod doğrulama yöntemini anlamak için Subagent çağrısını zorunlu kılma
- İnsan iş akışını dayatma: Claude’u katı, insan tanımlı bir iş akışına zorlama → nasıl delege edileceğini tarif etmek = ajanın çözmesi gereken problemin kendisi
-
Kişisel olarak Task(...) özelliğini tercih ediyorum
- Claude’un yerleşik
Task(...) özelliği ile genel amaçlı ajan kopyaları oluşturma
- Tüm temel bağlamı
CLAUDE.md içine yerleştirme
- Ana ajan, işi kendi kopyasına ne zaman ve nasıl devredeceğine karar verir
- Subagent’ın bağlam tasarrufu avantajlarını korurken dezavantajlarını ortadan kaldırır
- Ajan kendi orkestrasyonunu dinamik olarak yönetir
- "Building Multi-Agent Systems (Part 2)" yazısında buna "Master-Clone" mimarisi deniyor
- Özel Subagent’ların teşvik ettiği "Lead-Specialist" modeline kıyasla bunu çok daha fazla tercih ediyorum
Resume, Continue, History
- Temel seviye kullanım
claude --resume ve claude --continue komutlarını sık kullanıyorum- Hatalı bir terminali yeniden başlatmak veya eski bir oturumu hızlıca ayağa kaldırmak için
- Birkaç gün önceki bir oturumu
claude --resume ile açıp belirli bir hatanın nasıl aşıldığını özetleme → CLAUDE.md ve iç araçları iyileştirme
- İleri seviye kullanım
- Claude Code tüm oturum geçmişini
~/.claude/projects/ altında saklıyor
- Ham geçmiş oturum verisini kullanan script’lere sahibim
- Loglar üzerinde meta analiz yapıyorum: yaygın istisnalar, izin istekleri, hata kalıpları arama → ajana verilen bağlamı iyileştirme
Hook’lar
- Kurumsal repo’larda kritik: hobi projelerinde kullanmıyorum
CLAUDE.md içindeki "should-do" önerilerini tamamlayan deterministik "must-do" kuralları- İki türü var
- Commit aşamasında engelleyen Hook (Block-at-Submit): ana strateji
PreToolUse Hook ile tüm Bash(git commit) komutlarını sarmalama/tmp/agent-pre-commit-pass dosyasını kontrol etme (yalnızca test script’i tüm testleri geçtiğinde oluşturulur)- Dosya yoksa commit’i engelleme → Claude’u derleme başarılı olana kadar "test-düzelt" döngüsüne zorlama
- İpucu Hook’u: basit, engellemeyen Hook; ajan ikinci en iyi seçeneği yaptığında "fire-and-forget" geri bildirim verir
- Yazma aşamasında engelleyen Hook’ları bilerek kullanmıyorum (
Edit veya Write sırasında)
- Planın ortasında ajanı durdurmak kafa karışıklığı veya "hayal kırıklığı" yaratıyor
- İş tamamlandıktan sonra commit aşamasında nihai sonucu doğrulamak çok daha etkili
Planlama modu
- AI IDE ile "büyük" özellik değişiklikleri yaparken planlama şart
- Hobi projeleri: yalnızca yerleşik planlama modunu kullanıyorum
- Claude başlamadan önce nasıl hizalanacağını belirleme
- Nasıl derleneceğini ve çalışmanın durdurulup sonucun gösterilmesi gereken "kontrol noktalarını" tanımlama
- Düzenli kullanım, Claude’un uygulamayı mahvetmeden iyi bir plan üretmesi için gereken minimum bağlam konusunda güçlü bir sezgi oluşturuyor
- Kurumsal monorepo: Claude Code SDK tabanlı özel bir planlama aracını devreye alma süreci başladı
- Yerel plan moduna benziyor, ancak çıktıyı mevcut teknik tasarım formatımıza hizalayan odaklı prompt’lara yoğunlaşıyor
- Kod yapısından veri gizliliği ve güvenliğe kadar iç en iyi uygulamaları kutudan çıktığı gibi uygulatıyor
- Mühendislerin yeni özellikleri kıdemli mimarlar gibi "vibe plan" etmesini sağlayabilir (en azından iddia bu)
Skills
- Simon Willison ile aynı fikirdeyim: Skills, (muhtemelen) MCP’den daha büyük bir fırsat
- Ajan özerkliği zihinsel modelinin 3 aşamalı evrimi
- Single Prompt: ajana tüm bağlamı tek, devasa bir prompt içinde verme (kırılgan, ölçeklenemez)
- Tool Calling: "klasik" ajan modeli; araçları elle üretme ve ajan için gerçek dünyayı soyutlama (gelişmiş olsa da yeni soyutlama ve bağlam darboğazları yaratıyor)
- Scripting: ajana ham ortama erişim verme (binary’ler, script’ler, dokümanlar) → ajan etkileşim kurmak için anında kod yazar
- Agent Skills bariz bir sonraki özellik: "Scripting" katmanının resmî ürünleştirilmesi
- CLI’ı MCP’ye tercih ettiyseniz Skills’in avantajlarını zaten örtük olarak elde etmişsinizdir
SKILL.md dosyaları, bu CLI’ları ve script’leri belgelemek ve ajana sunmak için daha düzenli, paylaşılabilir ve keşfedilebilir bir yol
- Skills doğru soyutlama: MCP’nin temsil ettiği katı API benzeri model yerine daha sağlam ve esnek, "scripting" tabanlı ajan modelini resmileştiriyor
MCP (Model Context Protocol)
- Skills var diye MCP ölmüş değil ("Everything Wrong with MCP" yazısına bakın)
- Önceki sorun: birçok kişi, REST API’leri yansıtan onlarca araçla korkunç ve bağlam açısından ağır MCP’ler kurdu (
read_thing_a(), read_thing_b(), update_thing_c())
- "Scripting" modeli (Skills ile resmileşiyor) daha iyi yaklaşım, ama ortama erişmek için güvenli bir yönteme ihtiyaç var → MCP’nin yeni ve daha odaklı rolü burada
-
MCP’nin yeni rolü: veri geçidi
- Şişkin API’ler yerine birkaç güçlü, yüksek seviyeli araç sunan basit ve güvenli bir geçit
download_raw_data(filters…)take_sensitive_gated_action(args…)execute_code_in_environment_with_state(code…)
- MCP’nin rolü: ajan için gerçekliği soyutlamak değil; kimlik doğrulama, ağ ve güvenlik sınırlarını yönetip sonra aradan çekilmek
- Ajan için giriş noktası sağlar → ajan gerçek işi scripting ve
markdown bağlamıyla yapar
- Şu anda kullandığım tek MCP: Playwright (karmaşık ve durum tutan bir ortam olduğu için mantıklı)
- Durumsuz tüm araçlar (Jira, AWS, GitHub) basit CLI’lara taşındı
Claude Code SDK
- Claude Code, yalnızca etkileşimli bir CLI değil; aynı zamanda hem kodlama hem de kod dışı işler için tamamen yeni ajanlar oluşturmaya yönelik güçlü bir SDK
- Yeni hobi projelerinin çoğunda LangChain/CrewAI gibi araçlar yerine varsayılan ajan çatısı olarak kullanılmaya başlanıyor
- Üç ana kullanım biçimi
- Büyük ölçekli paralel betikleme: büyük çaplı refactor, hata düzeltme, migration sırasında etkileşimli sohbet kullanılmaz
- Paralel olarak
claude -p "in /pathA change all refs from foo to bar" çağıran basit bir bash betiği yazın
- Ana ajanın onlarca Subagent görevini yönetmesinden çok daha ölçeklenebilir ve kontrol edilebilir
- Dahili sohbet araçları oluşturma: teknik olmayan kullanıcılar için karmaşık süreçleri basit bir sohbet arayüzüyle sarmalamak adına mükemmel
- Örnek: hata durumunda kullanıcı sorununu çözmek için Claude Code SDK'ya fallback yapan bir installer
- Örnek: tasarım ekibinin şirket içi UI framework ile maket frontend'leri vibe-code yapabildiği şirket içi bir "v0-at-home" aracı (fikrin yüksek sadakatle korunmasını sağlar, frontend production kodunda daha doğrudan kullanılabilir)
- Hızlı ajan prototipleme: en yaygın kullanım senaryosu, yalnızca kodlamaya özel değil
- Bir ajan iş fikriniz olduğunda (ör. custom CLI veya MCP kullanan bir "tehdit araştırma ajanı")
- Tam dağıtım scaffold'unu commit etmeden önce Claude Code SDK ile prototipi hızla oluşturup test edin
Claude Code GitHub Action (GHA)
- En sevilen ve en az değer verilen özelliklerden biri: konsept basit (GHA içinde Claude Code çalıştırmak), ancak gücünü tam da bu sadelikten alıyor
- Cursor'ın arka plan ajanına veya Codex'in yönetilen web arayüzüne benziyor ama çok daha özelleştirilebilir
- Tüm container ve ortam üzerinde kontrol → verilere erişim daha iyi
- Diğer ürünlere kıyasla çok daha güçlü sandbox ve denetim kontrolleri
- Hook, MCP gibi tüm gelişmiş özellikleri destekler
-
Kullanım örnekleri
- Özel bir "her yerden PR" aracı oluşturma
- Slack, Jira, hatta CloudWatch bildirimlerinden PR tetiklenebilir
- GHA, hata düzeltme veya özellik ekleme sonrasında tamamen test edilmiş bir PR döndürür
- Veri odaklı flywheel
- GHA log'ları = tam ajan log'ları
- Şirket seviyesinde log'ları düzenli inceleyin: ortak hatalar, bash hataları, uyumsuz mühendislik pratikleri ortaya çıkar
- Flywheel: hata → CLAUDE.md/CLI iyileştirmesi → daha iyi ajan
$ query-claude-gha-logs --since 5d | claude -p "see what the other claudes were getting stuck on and fix it, then put up a PR"
settings.json
- Hem hobi hem iş amaçlı çalışmalarda gerekli belirli yapılandırmalar
HTTPS_PROXY/HTTP_PROXY: debug için
- Ham trafiği inceleyerek Claude'un gönderdiği tam prompt'ları görün
- Arka plan ajanları için ayrıntılı ağ sandboxing'inde güçlü bir araçtır
MCP_TOOL_TIMEOUT/BASH_MAX_TIMEOUT_MS: değerleri artırın
- Uzun ve karmaşık komutlar çalıştırmayı tercih ediyor; varsayılan timeout çoğu zaman fazla muhafazakâr kalıyor
- Bash arka plan görevlerinden sonra hâlâ gerekli olup olmadığı belirsiz, ama ne olur ne olmaz diye tutuluyor
ANTHROPIC_API_KEY: işte enterprise API anahtarı kullanın (apiKeyHelper aracılığıyla)
- "Koltuk başına" lisanslamadan "kullanım bazlı" fiyatlandırmaya geçiş (çalışma biçimi için çok daha iyi bir model)
- Geliştirici kullanımı arasındaki devasa farkları dikkate alın (mühendisler arasında 1:100 fark görüldü)
- Mühendisler, Claude Code dışı LLM betikleriyle tek bir enterprise hesap üzerinden deney yapabilir
"permissions": Claude'un otomatik çalıştırmasına izin verilen komutlar listesini düzenli olarak kendiniz denetleyin
Kapanış
- İçerik çok fazla, ama umarım faydalı olur
- Claude Code veya Codex CLI gibi CLI tabanlı ajanları hâlâ kullanmıyorsanız kullanmalısınız
- Bu gelişmiş özellikler hakkında iyi rehberler neredeyse yok; öğrenmenin tek yolu doğrudan içine dalmak
2 yorum
Hacker News görüşleri
Dosyaları diğer AI IDE’lerle uyumluluk için AGENTS.md ile senkronize ediyoruz
Yakın zamanda baktığımda Anthropic’in önerdiği yaklaşımın
CLAUDE.mddosyasına yalnızca@AGENTS.mdsatırını koyup asıl içeriği AGENTS.md’de tutmak olduğunu gördümİlgili doküman: Claude Code Best Practices
MCP hakkındaki bu yazıyı gerçekten beğendim
“MCP karmaşık bir API değil, kimlik doğrulama, ağ ve güvenlik sınırlarını yöneten, geri kalanında ise yolunuzdan çekilen yalın bir geçit olmalı” bakış açısı çok iyi
İlgili yazı
Yine de MCP’yi neredeyse hiç kullanmıyorum. Keşke daha çok auth tarafına odaklansa
Referans bağlantı: X gönderisi
3000 kelimelik bir yazının “uzun olduğu için sadece başvuru amaçlı bakılır” kategorisine girmesi biraz üzücü
Gerçek örnekler içeren daha uzun bir sürüm görmek isterdim
Claude durumunu sıfırlamak ve değişen dosyaları yeniden okutmak için
/clearve/catchupile basit bir yeniden başlatma rutini kullanıyorumMuhtemelen yakında bu işi
/compactkomutu üstlenecek/compactın gecikmesi (latency) yüzünden neredeyse hiç kullanılamıyor“0% context remaining” gösterse bile gerçekte yaklaşık %30’u sıkıştırma için ayrılmış oluyor
Buna rağmen vakaların yaklaşık yarısında sıkıştırma başarısız oluyor ya da API limitine takılıyor
Claude Code kullanarak kendi ayarlarınızı iyileştirmek de iyi bir fikir
Plan moduna geçip şu istemi kullanmanızı öneririm:
“Bu belgeyi(How I use every Claude Code feature) oku ve Claude Code ayarlarımı nasıl iyileştirebileceğimi söyle”
CLAUDE.md’deki basit komutları bile Claude pek iyi takip etmediği için bakımını bırakmış durumdayım
Örneğin üretilen betik adının
<foo>.aigen.tsolması gerektiğini söylesem de vakaların yarısında bunu görmezden geliyorBu yüzden her seferinde bağlamı doğrudan isteme ekleyerek dolaşıyorum
Bunu yaşayan tek kişi ben miyim?
Birden çok projede de benzer sonuç aldım
“CLI tabanlı ajan kullanmıyorsanız kullanmalısınız” denmişti ama gerçekten Cursor uygulamasından daha mı iyi merak ediyorum
Cursor’da kodun belli bir kısmını seçip Cmd-L ile “şurayı düzelt” demek kolay olduğu için hoşuma gidiyor
CLI ile kod parçası göndermek biraz zahmetli görünüyor
Hem hafif UX hem verimlilik açısından daha iyi. Claude, CC içinde en iyi çalışıyor
ghgibi) çalıştırabiliyor“Claude Code sadece basit bir CLI değil, yeni ajanlar oluşturabileceğiniz bir SDK” ifadesini görünce bunun AI tarafından yazılmış bir üslup gibi geldiğini düşündüm ve yoruldum
Okura saygı duymayan bir ton gibi hissettirdi
Bu yazıda yazarın gerçekten okuyup düzenlediğine dair izler var, o yüzden iyi bir örnek bence
Buna karşılık AI çıktısını olduğu gibi kopyalayıp yapıştırmak eleştirilmeli
Ben aksine saygı gördüğümü hissettim ve sonuna kadar okudum
Bu araçlar ilginç ama sektörün yine müşteri yerine teknolojinin kendisine odaklanmasından endişe ediyorum
(Paul Graham’ın “Top idea in your mind” makalesini hatırlatıyor)
Hızlı ve ucuza yapılan bir ürün hatalarla doluysa bunun bir anlamı yok
AI için de aynı şey geçerli; CEO’lar bunu sadece personel azaltma aracı gibi görüyor ama teknoloji henüz müşteriye gerçek fayda sağlayacak düzeyde değil
AI chatbot’ları müşterileri daha da sinirlendiriyor
Claude Code’un ilerleme hızı şaşırtıcı derecede hızlı
Her hafta yeni bir şey öğrenmek gerekecek kadar sürekli iyileşiyor
M4 Mac’imi (64GB RAM) yavaşlatmadan özellik eklemeye devam ederse işte o zaman gerçek sihir olurdu
Güzel ama ..