Claude Skills Oluşturmak İçin Kapsamlı Rehber

• Claude Skills, tekrar eden iş akışlarını bir kez tanımlayıp sürekli yeniden kullanmak üzere tasarlanmış iş akışı bilgi paketleridir
• Anthropic tarafından doğrudan hazırlanan 33 sayfalık PDF rehber, skill tasarımından yapılandırma, test ve dağıtıma kadar tüm süreci adım adım ele alıyor
• Tek başına iş akışı otomasyonundan MCP tabanlı araç entegrasyonunu güçlendirmeye kadar geniş kullanım senaryolarını içeriyor
• Gerçek üretim ortamlarında doğrulanmış kalıplar ve başarısızlık örnekleri temel alınarak hazırlanmış
• En önemli 2-3 iş akışınız netleşmişse, ilk skill 15-30 dakika içinde oluşturulup test edilebilir

---

Introduction

• Bu rehber, Claude Skills'i tek seferlik promptlar olarak değil, tekrar kullanılabilir iş akışı varlıkları olarak ele almayı amaçlar
• Skills, belirli bir görev veya sürecin Claude'a bir kez öğretilip, sonrasında tüm konuşmalarda tutarlı biçimde yeniden kullanılabilmesini sağlayan bir yapı olarak tanımlanır
• Kullanıcının tercihlerini, çalışma biçimini ve alan bilgisini her seferinde yeniden açıklama ihtiyacını ortadan kaldırarak bilişsel ve operasyonel maliyeti önemli ölçüde azaltabilir

• Skills'in özellikle etkili olduğu durumlar

  • Skills, tekrarlanabilir ve yapılandırılmış görevlerde en büyük faydayı sağlar
    • Spesifikasyonlara dayalı frontend tasarımı üretmek
    • Belirli bir metodolojiyi izleyen araştırmalar yürütmek
    • Ekip stil rehberini yansıtan belgeler yazmak
    • Birden çok adımdan oluşan karmaşık süreçleri orkestre etmek
  • Claude'un yerleşik yetenekleriyle (kod çalıştırma, belge üretme vb.) doğal biçimde birleşir

• MCP ile Skills'in rol ayrımı

  • MCP entegrasyonu kullanıldığında, Skills yalnızca araç bağlamanın ötesine geçerek iş akışını istikrara kavuşturan ek bir katman olarak açıklanır
  • MCP "nelerin yapılabileceğini" sağlıyorsa, Skills "bunların nasıl yapılacağını" sabitler
  • Bu sayede ham araç erişimi, güvenilir bir otomasyon deneyimine dönüştürülebilir

• Rehberin amacı ve kapsamı

  • Bu belge, Skills oluşturmak için gereken tüm süreci kapsar
    • Ön planlama ve yapı tasarımı
    • Gerçek yazım yöntemi
    • Test ve yinelemeli iyileştirme
    • Dağıtım ve paylaşım
  • Kişisel skill'lerden ekip içi standart skill'lere ve toplulukla paylaşılan skill'lere kadar tüm kullanım alanlarını hedefler
  • Kuramsal açıklamalardan çok sahada doğrulanmış kalıplar ve örnekler etrafında kurgulanmıştır

• Hedef okur kitlesi

  • Claude'un belirli iş akışlarını her zaman aynı şekilde yürütmesini isteyen geliştiriciler
  • Tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek isteyen power user'lar
  • Kurumsal ölçekte Claude kullanımını standartlaştırmak isteyen ekipler
  • MCP connector'larına iş akışı bilgisini eklemek isteyen geliştiriciler

• Rehberi kullanma yolları

  • Amaç bağımsız Skills oluşturmaksa:
    • Fundamentals
    • Planning and Design
    • Özellikle Category 1-2 bölümlerine odaklanmanız önerilir
  • Hedef MCP entegrasyonunu güçlendirmekse:
    • Skills + MCP bölümü
    • Özellikle Category 3'e odaklanmanız önerilir
  • Her iki yol da teknik gereksinimleri paylaşır ve yalnızca ihtiyaç duyulan bölümler seçilerek uygulanabilir

• Beklenen sonuç

  • Bu rehber, izlediğinizde tek bir oturumda kullanışlı bir Skill tamamlayabilmeniz için tasarlanmıştır
  • En önemli 2-3 net iş akışınız varsa, ilk Skill yaklaşık 15-30 dakika içinde oluşturulup test edilebilir
  • Introduction, sonraki tüm bölümlerin dayandığı temel bakışı netleştirir:
    "Skills, prompt değil; yeniden kullanılabilir görev bilgisidir."

Chapter 1: Temel Kavramlar (Fundamentals)

• Claude Skills'i anlamak için gereken kavramsal temel ve tasarım felsefesini açıklar
• Skills'i basit bir prompt paketi değil, sürekli yeniden kullanılan görev bilgisi birimi olarak tanımlar
• Sonraki bölümlerde ele alınacak tasarım, test ve dağıtım tartışmalarının temelini oluşturan ana ilkeleri özetler

• Skill nedir

  • Skill, Claude'a belirli bir görev veya iş akışının nasıl yürütüleceğini bir kez öğretip tekrar tekrar kullanmayı sağlayan yapıdır
  • Kullanıcının tercihlerini, prosedürlerini ve alan bilgisini her seferinde yeniden açıklamak zorunda kalmaması için tasarlanmıştır
  • En yüksek faydayı tekrarlılığı yüksek görevlerde sağlar
  • Örnekler:
    • Spesifikasyona dayalı frontend tasarımı üretmek
    • Tutarlı biçimde araştırma yürütmek
    • Ekip stil rehberine uygun belge yazmak
    • Çok adımlı süreçleri otomatik olarak çalıştırmak

• Skill'in temel bileşenleri

  • Skill, tek bir klasör birimi halinde yapılandırılır
  • Zorunlu bileşen:
    • SKILL.md: YAML frontmatter ve Markdown talimatlarını içeren ana dosya
  • İsteğe bağlı bileşenler:
    • scripts/: Python, Bash vb. çalıştırılabilir kod
    • references/: Gerektiğinde başvurulan belge ve rehberler
    • assets/: Çıktılarda kullanılan şablonlar ve kaynaklar
  • Bu yapı, sadelik ile genişletilebilirliği aynı anda sağlayacak şekilde tasarlanmıştır

• Temel tasarım ilkesi 1: Progressive Disclosure

  • Skills, 3 aşamalı bilgi yükleme yapısını izler

  • 1. aşama: YAML frontmatter

    • Claude'un sistem promptuna her zaman yüklenir
    • Yalnızca skill'in ne zaman kullanılması gerektiğini belirlemek için gereken minimum bilgiyi içerir
    • Gereksiz bağlam yüklenmesini önler

  • 2. aşama: SKILL.md gövdesi

    • Claude, skill'in ilgili olduğuna karar verdiğinde yüklenir
    • Asıl görev prosedürleri ve talimatları burada yer alır

  • 3. aşama: bağlı dosyalar

    • references, scripts, assets vb.
    • Yalnızca Claude bunlara ihtiyaç olduğunu düşündüğünde incelenir
    • Token kullanımını en aza indirirken uzmanlığı korur
  • Bu yapı sayesinde bağlam maliyeti ile görev doğruluğu arasında denge sağlanır

• Temel tasarım ilkesi 2: Composability

  • Claude aynı anda birden fazla Skill yükleyebilir
  • Bu nedenle her Skill:
    • Tek başına çalışacağı varsayımıyla tasarlanmamalı
    • Başka skill'lerle çakışmayacak şekilde kurgulanmalıdır
  • Skill'ler arası iş birliğinin mümkün olduğu bir ortam temel varsayım olarak kabul edilir

• Temel tasarım ilkesi 3: Portability

  • Skills, Claude.ai, Claude Code ve API ortamlarında aynı şekilde çalışacak biçimde tasarlanır
  • Bir kez oluşturulan Skill, platforma özel değişiklik gerektirmeden yeniden kullanılabilir
  • Ancak script'ler veya ağ erişimi gibi unsurlar, çalıştıkları ortamın kısıtlarına tabidir

• MCP ile Skills arasındaki ilişki

  • MCP kullanıldığında Skills, knowledge layer rolünü üstlenir
  • MCP araç ve veri erişimi sağlar
  • Skills ise bu araçların nasıl kullanılması gerektiğini tanımlar

  • Mutfak benzetmesi

    • MCP: mutfak, malzemeler ve pişirme araçları
    • Skills: tarif
    • İkisi birleştiğinde kullanıcıların karmaşık süreçleri kendilerinin tasarlaması gerekmez

• MCP olmadan kullanım

  • Skills, MCP olmadan da fazlasıyla yararlıdır
  • Yalnızca Claude'un yerleşik yetenekleriyle bile (belge üretimi, kod çalıştırma vb.):
    • Tekrarlayan görevler standartlaştırılabilir
    • Kalite tutarlılığı sağlanabilir
    • Çalışma hızı artırılabilir

• Bu bölümün ana mesajı

• Skills, kısa vadeli prompt optimizasyonu değil, sürekli biriken iş varlıklarıdır
• Önemli olan "neler yapılabilir" değil, "nasıl yapılacağının sabitlenmesi"dir
• Sonraki bölümler, bu kavramı temel alarak gerçek tasarım ve operasyon aşamalarına genişler

Bölüm 2: Planlama ve Tasarım (Planning and Design)

• Bu bölüm, Skills oluşturmanın başarısının neredeyse tamamen yazım aşamasından önceki tasarım kalitesi tarafından belirlendiği varsayımına dayanır

• Teknik uygulamadan önce, hangi problemi çözeceğiniz ve hangi akışı sabitleyeceğiniz netleştirilmelidir

• İyi tasarlanmış bir Skill, uygulamayı basitleştirir ve test ile bakım maliyetlerini de ciddi ölçüde azaltır

• Başlangıç noktası: kullanım senaryolarını tanımlama

  • Skill yazmadan önce mutlaka 2~3 somut kullanım senaryosu (use case) tanımlanmalıdır
  • Kullanım senaryosu, soyut bir amaç değil; gerçek kullanıcının söyleyeceği ifadeleri ve ortaya çıkacak sonucu da içermelidir

  • İyi bir kullanım senaryosunun bileşenleri

    • Kullanıcının ulaşmak istediği hedef
    • Kullanıcının söyleyebileceği tetikleyici ifade
    • İçeride yürütülmesi gereken adım adım işler
    • Kullanılan araçlar (Claude’un temel işlevleri veya MCP)
    • Nihai sonuç durumu
  • Örnekler üzerinden, “sprint planı hazırlama” gibi başlangıç koşulu–işleme adımları–tamamlanma durumu net olan tanımların önemli olduğu vurgulanır

• Tasarımdan önce kendinize sormanız gereken temel sorular

  • Kullanıcı neyi tamamlamak istiyor
  • Bu sonuç için hangi çok adımlı iş akışı gerekiyor
  • Hangi adımda hangi araç gerekiyor
  • İnsan muhakemesi gerektiren alan bilgisi veya iyi uygulamalar nereye gömülecek
  • Bu sorulara net cevap veremiyorsanız, bunu Skill olarak sabitlemeye henüz hazır değilsiniz

• Gözlemlenen başlıca Skill kullanım senaryosu türleri

  • Category 1: Belge ve varlık üretimi

    • Tutarlı kalitenin önemli olduğu çıktıları üretmek için kullanılır
    • Belgeler, sunumlar, tasarımlar, kodlar ve UI çıktıları buna dahildir
    • Özellikler:
      • Stil kılavuzları ve marka kuralları gömülüdür
      • Çıktı şablonları kullanılır
      • Nihai kalite kontrol listesi içerir
    • Dış araçlar olmadan yalnızca Claude’un temel işlevleriyle tamamlanabilir

  • Category 2: İş akışı otomasyonu

    • Birden fazla adımın tekrar tekrar yürütülmesi gereken süreçler için uygundur
    • Örnek: skill-creator
    • Özellikler:
      • Adım adım ilerleme ve doğrulama noktaları içerir
      • Yapılandırılmış şablonlar sunar
      • Ara inceleme ve iyileştirme döngüleri gömülüdür
    • Sonuçtan çok sürecin kararlılığına önem veren bir tür olarak açıklanır

  • Category 3: MCP güçlendirmesi

    • MCP sunucusunun sağladığı araç erişimini gerçekte kullanılabilir iş akışlarına dönüştürür
    • Özellikler:
      • Birden fazla MCP çağrısını sıralı biçimde birleştirir
      • Kullanıcının açıkça belirtmesine gerek kalmadan bağlamı otomatik tamamlar
      • MCP hata durumları için yerleşik işleme içerir
    • Basit otomasyon değil, uzmanlaşmış kullanım biçiminin kapsüllenmesi olarak tanımlanır

• Başarı kriterlerini tanımlamanın önemi

  • Skill, “iyi çalışıyor gibi görünmesiyle” değil, iyileştirme etkisi yaratıp yaratmadığıyla değerlendirilmelidir
  • Başarı kriterleri kesin sayısal değerler değil, yön gösteren ölçütler olarak sunulur

  • Nicel kriterler

    • Amaçlanan isteklerin çoğunda otomatik olarak tetiklenir
    • Skill kullanıldığında araç çağrısı sayısı ve token kullanımı azalır
    • İş akışı, MCP çağrı hatası olmadan tamamlanır

  • Nitel kriterler

    • Kullanıcı bir sonraki adımı ayrıca belirtmese de süreç ilerler
    • Tekrarlı çalıştırmalarda sonuç yapısı ve kalite tutarlı kalır
    • Yeni kullanıcılar da ilk denemede başarılı olabilir
  • Değerlendirmeye bir miktar sezgisel yargının (vibes) dahil olabileceği kabul edilir; ancak karşılaştırma ölçütlerinin korunması gerektiği de belirtilir

• Teknik gereksinimlere genel bakış

  • Skill, sabit bir dizin yapısını izlemelidir
  • SKILL.md dosyası zorunludur ve adı birebir aynı olmalıdır
  • Klasör adı ve name alanı kebab-case kullanmalıdır
  • Skill klasörü içinde README.md bulundurulmaz

• YAML frontmatter’ın rolü

  • Frontmatter, Claude’un skill’i ne zaman yükleyeceğine karar vermesini sağlayan temel sinyaldir
  • Asgari zorunlu alanlar:
    • name
    • description
  • description mutlaka şunları içermelidir:
    • Skill’in ne yaptığı
    • Ne zaman kullanıldığı
    • Kullanıcının söyleyebileceği somut ifadeler
  • Teknik açıklamalardan çok kullanıcı bakış açısındaki dil önemlidir

• Frontmatter tasarım ilkeleri

  • 1024 karakter içinde tutulmalıdır
  • XML etiketleri kullanılmamalıdır
  • Güvenlik nedeniyle belirli adların (claude, anthropic) kullanımı kısıtlıdır
  • Metadata isteğe bağlıdır; ancak sürüm ve yazar bilgisinin eklenmesi önerilir

• SKILL.md gövdesi için tasarım yönü

  • Adım adım, net ve uygulanabilir yönergeler sunulmalıdır
  • Örnekler ve beklenen sonuçlar birlikte verilmelidir
  • Sık görülen hatalar ve çözüm yolları eklenmelidir
  • Aşırı açıklamalar references dizinine ayrılmalıdır

• Bölüm 2’nin ana fikri, Skills’i bir “prompt paketi” olarak değil, niyet taşıyan bir iş akışı tasarım çıktısı olarak ele almak gerektiğidir

Bölüm 3: Test ve Yinelemeli İyileştirme (Testing and Iteration)

• Bu bölüm, Skills’i gerçekten güvenilir bir seviyeye taşıma sürecine odaklanır
• Bir skill’de asıl önemli nokta, onu yazmaktan çok ne zaman yüklendiğini, nasıl çalıştığını ve sonuçların nasıl iyileştiğini doğrulama sürecidir
• Kullanım kapsamı ve etki düzeyine göre test yoğunluğunun ayarlanması gerektiği önemlidir

• Test seviyesi seçimi

  • Skills testi, gereken kaliteye ve dağıtım kapsamına göre farklı seviyelerde yürütülebilir

  • Manuel test (Claude.ai)

    • Claude.ai üzerinde doğrudan sorgu girerek davranışı kontrol etme
    • Ek yapılandırma olmadan hızlı yineleme mümkündür
    • İlk tasarım doğrulaması ve hızlı düzeltmeler için uygundur

  • Betik tabanlı test (Claude Code)

    • Test vakalarını Claude Code ortamında otomatikleştirme
    • Değişiklikler birikiyorsa regresyon testi için faydalıdır
    • İç ekip kullanımına yönelik skill’ler için uygundur

  • API tabanlı program testi

    • Tanımlanmış test setlerini Skills API kullanarak otomatik çalıştırma
    • Nicel karşılaştırma ve sistematik doğrulama mümkündür
    • Büyük ölçekli dağıtım ve kurumsal ortamlar için uygundur
• İç kullanım için küçük ölçekli skill’ler ile dışa açık skill’ler aynı test standardını gerektirmez

• Önerilen yaklaşım: tek bir zor görevden başlamak

  • Etkili skill üreticileri, tek bir zorlu göreve odaklanıp yinelemeli iyileştirme yapar
  • Claude’un bu görevi istikrarlı biçimde başardığı andaki yaklaşım çıkarılıp Skill olarak sabitlenir
  • Geniş kapsamlı testlerden ziyade güçlü sinyal veren tek bir vakanın tekrarı, daha hızlı öğrenme sağlar
  • Ancak bundan sonra çeşitli vakalarla genişletilmiş test yapılır

• Temel test alanları

  • 1. Tetikleme testi

    • Amaç: skill’in yalnızca uygun durumlarda otomatik yüklendiğini doğrulamak
    • Kapsanan maddeler:
      • Açık bir istekte tetiklenir
      • İfadesi değişmiş isteklerde de tetiklenir
      • İlgisiz isteklerde yüklenmez
    • Tetikleme kalitesi, description alanının tasarımıyla doğrudan bağlantılıdır

  • 2. İşlev testi

    • Amaç: skill’in hedeflenen sonucu doğru biçimde ürettiğini doğrulamak
    • Doğrulama hedefleri:
      • Çıktının doğruluğu
      • MCP çağrısının başarılı olup olmadığı
      • Hata işleme davranışı
      • Uç durumlara yanıt
    • Değerlendirme, yalnızca başarılı olup olmamasına göre değil uçtan uca iş akışı bütünlüğüne göre yapılır

  • 3. Performans karşılaştırma testi

    • Amaç: skill kullanımından önce ve sonra gerçek iyileştirme etkisini doğrulamak
    • Karşılaştırma maddeleri:
      • Mesaj gidiş geliş sayısı
      • MCP çağrısı hatası olup olmadığı
      • Toplam token kullanımı
    • Skill, yalnızca “çalışıyor” değil, “daha iyi hale geldiğini” kanıtlamalıdır

• skill-creator ile test ve iyileştirme

  • skill-creator, skill tasarımı ve iyileştirmesine yardımcı olan bir meta araçtır
  • Başlıca işlevleri:
    • Doğal dil açıklamasına dayalı skill taslağı oluşturma
    • SKILL.md biçimi ve frontmatter’ı otomatik oluşturma
    • Aşırı/yetersiz tetikleme riskini tespit etme
    • Amaca uygun test vakaları önerme
  • Ancak yürütme testlerinin veya nicel değerlendirmenin yerini almaz

• Geri bildirim temelli yinelemeli iyileştirme

  • Skills, sabit bir çıktı değil, sürekli iyileştirilmesi gereken bir varlıktır

  • Yetersiz tetikleme sinyalleri

    • Skill otomatik olarak yüklenmez
    • Kullanıcı skill’i manuel olarak açar
    • “Bu ne zaman kullanılıyor?” sorusu ortaya çıkar
    • Çözüm: description içine somut ifadeler ve terimler eklemek

  • Aşırı tetikleme sinyalleri

    • Skill, ilgisiz sorularda da yüklenir
    • Kullanıcının skill’i kapattığı durumlar görülür
    • Amaç karmaşası oluşur
    • Çözüm: kapsamı daraltmak, negatif tetikleyiciler eklemek

  • Çalıştırma sorunu sinyalleri

    • Sonuçlarda tutarlılık eksikliği
    • MCP hatası veya yeniden deneme oluşması
    • Kullanıcının düzeltme amaçlı müdahalesinin gerekmesi
    • Çözüm: talimatları netleştirmek, hata işlemeyi güçlendirmek

• Test aşamasının temel mesajı

  • Test, skill’in yalnızca doğruluğunu değil güvenilirliğini de doğrulama sürecidir
  • “Skill çalışıyor” ölçütü yeterli değildir
  • Nihai değerlendirme ölçütü, “kullanıcı sonraki talimatı vermese bile sonuna kadar tamamlıyor mu” sorusudur
• Bölüm 3, Skills’i deneysel bir araçtan operasyonel olarak kullanılabilir bir iş akışı varlığına dönüştürme aşamasıdır

Bölüm 4: Dağıtım ve Paylaşım (Distribution and Sharing)

• Skills, MCP bağlayıcılarının değerini tamamlayan unsurdur; aynı araç bağlantısında bile skill ile birlikte sunulduğunda değere daha hızlı ulaşmak mümkündür
• Kullanıcılar, yalnızca MCP sunan bağlayıcılara kıyasla anında çalıştırılabilir iş akışları içeren bağlayıcıları tercih etme eğilimindedir
• Bu bölüm, Ocak 2026 itibarıyla dağıtım yöntemlerini, organizasyon düzeyinde dağıtımı, API kullanımını ve önerilen operasyon stratejilerini özetler

• Mevcut dağıtım modeli (Ocak 2026 itibarıyla)

  • Bireysel kullanıcılar için dağıtım yöntemi

    • Skill klasörünü yerel ortama indirin
    • Gerekirse klasörün tamamını zip dosyası olarak sıkıştırın
    • Claude.ai'de Settings → Capabilities → Skills yolundan yükleyin
    • veya doğrudan Claude Code ortamındaki skills dizinine yerleştirin
    • Yüklemeden sonra kullanıcının skill'i manuel olarak etkinleştirmesi gerekir

  • Organizasyon düzeyinde dağıtım

    • Yönetici, workspace genelinde skill dağıtabilir
    • 18 Aralık 2025'ten itibaren organizasyon düzeyinde dağıtım özelliği sunulmaktadır
    • Merkezi yönetim ve otomatik güncellemeler desteklenir
    • Organizasyon içi standart iş akışlarını zorunlu kılmak veya tutarlı biçimde sürdürmek için uygundur

• Açık standart olarak Skills

  • Agent Skills, MCP ile aynı şekilde açık standart olarak yayımlanır
  • Belirli bir platforma bağımlı olmadan, aynı skill'in birden fazla yapay zeka aracında çalışması hedeflenir
  • Bazı skills belirli platform özelliklerini yoğun biçimde kullanabilir; bu durumda compatibility alanında ortam kısıtları belirtilebilir
  • Standart, ekosistem katılımcılarıyla iş birliği içinde geliştirilmektedir

• API üzerinden Skills kullanımı

  • API kullanım amaçları

    • Uygulamalar, otomasyon pipeline'ları, agent sistemleri gibi program tabanlı kullanım senaryoları için uygundur
    • UI üzerinden manuel kullanım yerine, skill'ler sistem düzeyinde kontrol edilebilir

  • Temel özellikler

    • /v1/skills endpoint'i üzerinden skill listesini görüntüleme ve yönetme
    • Messages API isteğinde container.skills parametresiyle skill belirtme
    • Claude Console üzerinden sürüm yönetimi ve dağıtım kontrolü
    • Claude Agent SDK ile entegre ederek özel agent'lar oluşturma

  • Kullanım ortamı seçme rehberi

    • Claude.ai / Claude Code:
      • Son kullanıcının doğrudan kullanımı
      • Geliştirme sırasında manuel test ve hızlı yineleme
      • Bireysel kullanım, düzensiz iş akışları
    • API:
      • Uygulamaya gömülü kullanım
      • Büyük ölçekli production dağıtımı
      • Otomatik agent'lar ve pipeline'lar

  • Dikkat edilmesi gerekenler

    • API tabanlı Skills kullanımı için Code Execution Tool beta gereklidir
    • Güvenli bir yürütme ortamı ön koşuldur

• Önerilen dağıtım stratejileri

  • 1. Herkese açık GitHub deposu işletme

    • Skill'in kendisi tek bir klasör olarak yönetilir
    • Depo kökünde insanlar için bir README sunulur
    • Kurulum yöntemi, kullanım amacı ve örnek ekran görüntülerinin eklenmesi önerilir
    • Skill klasörünün içinde README.md bulundurulmaz

  • 2. MCP dokümantasyonuyla ilişkilendirme

    • MCP bağlayıcı dokümantasyonunda Skill'i birlikte tanıtın
    • Yalnızca MCP kullanımına kıyasla Skill ile birleştiğinde ortaya çıkan değer açıkça anlatılmalıdır
    • Hızlı başlangıç rehberi sunun

  • 3. Kurulum rehberi sağlama

    • Skill'in nasıl indirileceğini belirtin
    • Claude.ai veya Claude Code'a kurulum için adım adım yönlendirme ekleyin
    • MCP sunucusu bağlantısını doğrulama sürecini dahil edin
    • Basit test prompt örnekleri sunun

• Skill konumlandırma ilkeleri

  • Özellik değil sonuç odaklı anlatım

    • İç uygulama veya teknik yapı açıklamalarından çok, kullanıcının elde ettiği sonucu vurgulayın
    • Zaman tasarrufu, hata azaltma ve tutarlılık sağlama gibi etkileri öne çıkarın

  • MCP + Skills kombinasyonu önemlidir

    • MCP, araçlara erişim sağlar
    • Skills ise bu araçların nasıl kullanılması gerektiğine dair bilgiyi sağlar
    • İki unsur birleştiğinde yapay zeka tabanlı otomasyon tamamlanır
• Dağıtım ve paylaşım, yalnızca aktarma değil; kullanıcının skill'in değerini anlayıp onu hemen kullanabilmesini sağlama sürecidir

Chapter 5: Kalıplar ve Sorun Giderme (Patterns and Troubleshooting)

• Bu bölüm, ilk dönem Skills kullanıcıları ve iç ekip örneklerinde tekrar tekrar etkili olduğu kanıtlanan tasarım kalıplarını ve gerçek operasyon sırasında sık görülen sorunların nasıl çözüleceğini özetler.
• Sunulan kalıplar bir kural seti değil, doğrulanmış yaklaşımların bir araya getirilmiş halidir; her skill’in amacına göre seçilip birleştirilmesi esas alınır.
• Temel mesaj, “araçları birbirine bağlamak” değil, sorunu çözen akışı tasarlamaktır.

• Yaklaşım seçimi: problem odaklı vs araç odaklı

  • Skills tasarımında bu iki bakış açısından birini seçmek önemlidir.

  • Problem odaklı (Problem-first)

    • Kullanıcı, ulaşmak istediği sonucu söyler.
    • Skill, uygun MCP araçlarını ve çağrı sırasını kendi içinde belirler.
    • Örnek: “Proje workspace’i oluştur” → skill tüm araç çağrılarını işler.
    • Sonuç odaklı deneyimler için uygundur.

  • Araç odaklı (Tool-first)

    • Kullanıcı MCP bağlantılarını zaten bilir.
    • Skill, ilgili aracı nasıl daha iyi kullanacağınıza dair uzman bilgisi sağlar.
    • Örnek: Notion MCP kullanım yöntemi, en iyi workflow yönlendirmesi.
    • Uzman kullanıcılar ve iç araç rehberleri için uygundur.
• Çoğu skill bu iki uçtan birine daha yakındır; bunun açıkça farkında olmak tasarım kalitesini belirler.

• Kalıp 1: Ardışık workflow orkestrasyonu

  • Belirli sırayla birden fazla adımın mutlaka yürütülmesi gereken durumlar için uygundur.
  • Her adım, önceki adımın sonucuna bağlıdır.
  • Adım bazlı doğrulama ve hata durumunda rollback yönergeleri içerebilir.
  • Onboarding, hesap oluşturma, abonelik ayarlama gibi işler için uygundur.

• Kalıp 2: Çoklu MCP iş birliği

  • Tek bir sonuç için birden fazla servis (MCP) art arda kullanılmak zorundaysa uygundur.
  • MCP’leri adım bazında ayırın ve veri aktarım akışını net tanımlayın.
  • Bir sonraki adıma geçmeden önce doğrulama zorunludur.
  • Tasarım → kayıt → görev oluşturma → bildirim gibi karmaşık workflow’lar için uygundur.

• Kalıp 3: Yinelemeli iyileştirme (Iterative Refinement)

  • İlk sonuca kıyasla tekrarlarla kalitenin belirgin biçimde arttığı işler için uygundur.
  • Taslak oluşturma → doğrulama → düzeltme → yeniden doğrulama döngüsü açıkça tasarlanmalıdır.
  • Kalite ölçütleri ve yinelemenin bitiş koşulları net tanımlanmalıdır.
  • Rapor oluşturma ve belge kalitesi iyileştirme işlerinde etkilidir.

• Kalıp 4: Bağlam farkındalığına dayalı araç seçimi

  • Aynı hedef için bile duruma göre en uygun aracın değiştiği durumlarda kullanılır.
  • Dosya boyutu, türü, ortak çalışma gereksinimi gibi net karar ölçütleri gerekir.
  • Seçim nedenini kullanıcıya açıklayarak güven sağlanmalıdır.
  • Depolama, belge yönetimi ve kod saklama akışları için uygundur.

• Kalıp 5: Alan uzmanlığına özgü zekanın gömülmesi

  • Basit araç çağrılarının ötesine geçip uzman bilgiyi ve kuralları içselleştiren skill’lerdir.
  • İş yürütmeden önce değerlendirme ve doğrulama aşaması kritiktir.
  • Tüm karar süreçleri kaydedilerek denetim izi sağlanabilir.
  • Finans, uyumluluk, güvenlik gibi yüksek riskli alanlar için uygundur.

• Sorun giderme rehberi

  • Yükleme başarısızlığı

    • SKILL.md dosya adı tam olarak doğru değilse oluşur.
    • YAML ayırıcısı (---) eksikliği, kapanmayan tırnak gibi biçim hataları neden olabilir.
    • name alanında büyük harf veya boşluk varsa yükleme reddedilir.

  • Skill tetiklenmiyorsa

    • Bunun nedeni description alanının fazla soyut olması veya kullanıcı ifadelerini yansıtmaması olabilir.
    • Gerçek kullanıcıların söyleyebileceği ifadeleri içerecek şekilde düzenlenmesi gerekir.
    • Claude’a “Bu skill ne zaman kullanılır?” diye sorarak debug yapılabilir.

  • Skill aşırı sık tetikleniyorsa

    • Nedeni kapsamı gereğinden geniş description olabilir.
    • Negatif tetikleyiciler ekleyin (Do NOT use when…).
    • İşlenecek hedeflerle hariç tutulacak hedefleri açıkça ayırın.

  • MCP çağrısı başarısızsa

    • MCP sunucusunun bağlantı durumunu kontrol edin.
    • Kimlik doğrulama bilgilerini (API anahtarı, OAuth token’ı) gözden geçirin.
    • Sorunun kaynağını ayırmak için skill olmadan yalnızca MCP çağrısı yapın.
    • Araç adındaki büyük/küçük harflerin tam doğruluğunu kontrol edin.

  • Yönergeler iyi uygulanmıyorsa

    • Yönergeler fazla uzun olabilir veya ana nokta arada kaybolmuş olabilir.
    • Önemli koşulları üst bölüme yerleştirip tekrar vurgulayın.
    • Belirsiz ifadeler yerine doğrulanabilir koşul listeleri kullanın.
    • Kritik doğrulamaları script ile uygulamak daha güvenilirdir.

  • Büyük context nedeniyle performans düşüşü

    • SKILL.md aşırı büyük olduğunda ortaya çıkabilir.
    • Ayrıntılı belgeleri references olarak ayırın.
    • Aynı anda etkin olan skill sayısı fazlaysa azaltmanız önerilir.
    • Aynı anda 20~50’den fazla skill’in etkin olması performans düşüşüne yol açabilir.
• “Skill’ler bir kez oluşturulup tamamlanan bir artefact değil, kalıp seçimi ve yinelemeli iyileştirme yoluyla olgunlaşan bir operasyon nesnesidir.”

[kaydash]

Anthropic gerçekten en iyisi

[pluto]

Gerçekten