- Anthropic'in Claude Code'u, Microsoft içinde hızla yayılıyor; yalnızca geliştiriciler değil, geliştirici olmayan çalışanlar da kullanıyor
- Microsoft, GitHub Copilot'ı dış müşterilere satarken şirket içinde Claude Code kullanımını da teşvik ediyor
- CoreAI, Experiences + Devices gibi ana birimlerde Claude Code test ediliyor ve kuruluyor; buna Windows·Teams·Surface ekipleri de dahil
- Microsoft, Anthropic ile iş birliğini genişletirken Azure satış performansına Claude modellerini de dahil ediyor
- Bu değişim, yapay zeka kodlama araçlarında liderlik rekabeti içinde Microsoft'un kendi ekosistemi içinde de farklı yapay zeka modellerini paralel kullanma eğilimini gösteriyor
Microsoft içinde Claude Code'un yayılması
- Microsoft, GitHub Copilot'ı müşterilere satıyor, ancak şirket içinde Claude Code kullanımını genişletiyor
- Binlerce çalışana Claude Code kurmaları tavsiye ediliyor; buna geliştirici olmayan çalışanlar da dahil
- Claude Code, hem geliştiriciler hem de teknik olmayan çalışanlar için kullanımı kolay bir araç olarak değerlendiriliyor
- Claude Sonnet 4 modeli, 2025 Haziran'da geliştirici bölümünde ilk kez devreye alındı; sonrasında GitHub Copilot ücretli kullanıcılarına da uygulandı
- Şu anda Anthropic'in yapay zeka modelleri geniş ölçekte benimseniyor ve ana mühendislik ekiplerine yayılıyor
Başlıca birimler ve kullanım kapsamı
- CoreAI ekibi ile Experiences + Devices birimi, Claude Code'u test ediyor ve kuruyor
- Experiences + Devices birimi; Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams, Surface gibi ürünlerden sorumlu
- Geliştirici olmayan çalışanlar da Claude Code ile fikir prototipleri oluşturabiliyor
- Business ve Industry Copilot ekiplerinin tüm kod depolarında da Claude Code kullanımına onay verildi
İç testler ve ticarileşme olasılığı
- Microsoft mühendislerinin Claude Code ile GitHub Copilot'ı birlikte kullanarak geri bildirim vermesi gerekiyor
- Şirket içi pilot uygulama başarılı olursa, Claude Code'un bulut müşterilerine doğrudan satılması olasılığı da bulunuyor
- Microsoft şu anda Anthropic'in önemli müşterilerinden biri ve Anthropic yapay zeka modeli satışlarını Azure performansına dahil ediyor
Anthropic ile iş birliğinin genişlemesi
- 2025 Kasım'ında imzalanan anlaşma kapsamında Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.1, Claude Haiku 4.5 modelleri Microsoft Foundry müşterilerine sunuluyor
- Anthropic, 30 milyar dolarlık Azure hesaplama kapasitesi satın alma taahhüdünde bulundu
- Microsoft, Microsoft 365 uygulamaları ve Copilot özellikleri içinde de Claude modellerini benimsiyor; bazı özelliklerde OpenAI modellerinden daha iyi performans gösteriyor
Şirket içi yapay zeka araç kullanımı ve değişim
- Microsoft'ta 2024 itibarıyla mühendislik ekiplerinin %91'i GitHub Copilot kullanıyor
- Daha önce yapay zeka araç kullanımı büyük ölçüde geliştiricilerle sınırlıyken, Claude Code ve Claude Cowork'un devreye girmesiyle geliştirici olmayan çalışanlar da kodlama ve kod dışı işleri yapabilir hale geliyor
- Claude Code'un benimsenmesi, yapay zekanın kod yazımındaki özerkliği artırdığı ve junior geliştirici rollerinin azalabileceği endişesini doğuran bir değişim olarak değerlendiriliyor
Microsoft'un resmi tutumu
- İletişimden sorumlu yönetici Frank Shaw, “Şirketler rakip ürünleri düzenli olarak test eder” dedi
- OpenAI'nin hâlâ ana ortak olduğunu ve uzun vadeli iş birliği ilişkisinin sürdüğünü belirtti
- Ancak fiiliyatta Microsoft, Anthropic modellerini ve araçlarını hem şirket içinde hem de müşteri ürünlerinde giderek daha fazla entegre ediyor
6 yorum
Windows 11 gerçekten yapay zeka ile kodlanarak mı yapılıyor?
Claude Code gerçekten çok yetenekliymiş. Anthropic’in sonunda kazanacak gibi olduğuna dair sözleri, performansını görünce gerçekten hissedebildim.
Copilot’ı fazla suistimal ettikleri için mevcut GitHub Copilot markasının değeri de zedelenmiş gibi görünüyor.
İki tür yapay zeka kullanıcısı ortaya çıkıyor ve aralarındaki fark şaşırtıcı
Bu yazıda Copilot’u epey kötü diye eleştiriyorlar ama işin aslı Microsoft kendi içinde Claude Code kullanıyor..
Microsoft ile OpenAI yakın olduğuna göre, bu aslında Claude Code'un GitHub Copilot ve OpenAI Codex'ten daha iyi olduğu anlamına geliyor lol
Görünüşe göre gerçek kodlama için doğru tercih gerçekten Claude
Hacker News görüşleri
Microsoft'un isimlendirme kurallarını gerçekten düzgün ele alması gerektiğini düşünüyorum
Ortada fazla sayıda Copilot var — Bing Chat'in yerine gelen Microsoft Copilot, kod otomatik tamamlama için Github Copilot, Office'e entegre Microsoft 365 Copilot ve model backend'ini seçebildiğiniz Copilot CLI bile var
Artık dizüstü bilgisayarlarda bile Copilot düğmesi bulunuyor
Sorun şu ki insanlar “Copilot” dediğinde hangi Copilot'tan bahsettiklerini anlamak mümkün olmuyor
Ben daha çok Office için olan Copilot'u kullandım ama 2 yıl önce reklamlarda vaat edilen işlerin hiçbirini yapamıyor
SharePoint ya da OneDrive'daki belgeleri temel alarak PowerPoint hazırlamasını istediğinizde sadece saçma sapan sonuçlar üretiyor
Sonunda sunumu kendim hazırlamam çok daha hızlı oluyor
Microsoft sanki kendi ürünlerini hiç kullanmıyor gibi. Bu durumda kim Copilot'a para ödesin ki
Eskiden her şey “365” idi, ondan önce “One”, daha önce “Live”, 2000'lerin başında “.NET”, 90'larda ise “Active” vardı
İsimlendirme modasının sürekli değişmesi adeta gelenek haline geldi
.Net mi dotnet mi karmaşası da hâlâ sürüyor
Şimdi bunun “Microsoft 365 Copilot” mu yoksa “Microsoft 365” mi olduğu bile karışıyor
Resmi sitede bile (bağlantı) karışık kullanılıyor
Mesela PowerPoint'e geçiş efekti eklemek ya da Word biçimlendirmesini toparlamak gibi
Sonuçta bu tür LLM ürünlerinin çözdüğü tek problem “karmaşık UI ile sizin yerinize uğraşmak” oluyor
Asıl çözüm, geliştiricilerin gerçek kullanıcıların programları nasıl kullandığını gözlemlemesi
O zamanlar internetle hiç ilgisi olmayan ürünlere bile .NET etiketi yapıştırılıyordu
Tüm şirketlerin AI stratejisinin çıkış noktası “üretkenliği gerçekten artırmak için ne gerekiyor” olmalıydı
Ama Microsoft bunun yerine kullanıcı masaüstünü düzenli aralıklarla ekran görüntüsüyle kaydeden bir özelliğe, yani Recall'a, odaklandı. Buna üretkenlik denmesi komik
Bazen faydalı oluyordu ama sonunda güvenlik riski ve mahremiyet sorunları yüzünden bıraktım
Son zamanlarda herkes Gemini'yi hafife alıyor gibi geliyor
Ben Gemini 3 Flash ile kod yazıyorum; Opus gibi modellerle yarışabilecek düzeyde ama çok daha hızlı ve ucuz
Antigravity ile birlikte kullanınca neredeyse hile kodu gibi oluyor
Claude projenin büyük resmini iyi kavrıyordu, Gemini 3 ise ufak ayrıntılara takılıp kalıyordu
Yine de birkaç iterasyondan sonra doğru sonuca ulaşıyor
Grok ise orta zorluktaki işlerde çabucak tıkanıyordu
Antigravity'yi daha verimli kullanmak için bir ipucun var mı diye merak ediyorum
Sebebi basitçe ihtiyaçlarımı karşılaması ve Google'ın aile planının çok iyi olması
5 kişi Gemini Pro'yu paylaşabiliyor, OpenAI ya da Anthropic'te böyle bir şey yok
Eşim ders çalışmak için, ben de kodlama için kullanıyorum ve hiç limite takılmadık
Aylık 20 dolarlık Google AI planı yeterli oluyor
Sorunu bulduğundan emin oluyor ama aslında yanlış çıkıyor; bu da doğrulama için daha fazla zaman harcatıyor
Claude Code'da bu tür aşırı özgüven çok daha az
Github Copilot ilk kitlesel AI kodlama aracıydı ama Microsoft bu fırsatı değerlendiremedi
Birden fazla model arasından seçim yapılabiliyor ve IDE içinde ajan tarzı düzenleme de mümkün
Web tabanlı Copilot Chat'te hangi modelin kullanıldığı belirsiz ve görüntü işleme zayıf
Office için Copilot ise hâlâ işe yaramaz durumda
Eklentiler sık sık bozuluyor, web arayüzü de rahatsız edici hale geldiği için artık neredeyse hiç kullanmıyorum
İşin ironik yanı, Copilot CLI kod yazmada VSCode eklentisinden çok daha iyi iş çıkarıyor
Microsoft/Github yıllardır Copilot'u öne itiyordu ama Anthropic kısa sürede Claude Code'u yapıp başarılı oldu
Copilot neden başarısız oldu?
Bence sebep fazla küçük hedefler, VSCode/Github'a aşırı bağımlı yapı ve şirket içi siyaset
Gerçek sorunları çözmek yerine moda kelimelerin peşinden gitti
Anthropic ise geliştiricilerin problemi kendilerinin çözmesine izin verdi ve sonuçta gerçekten faydalı bir ürün ortaya çıktı
Fark, yöneticilerin üretkenlik yerine teknoloji moda sözcüklerine takılmasının sonucu
Ama sanki herkes Anthropic'in sunduğu “geliştirici azaltma hayali”ne kapılmış gibi
CC'ye kıyasla Gemini, Crush, Codex ve Opencode da gayet rekabetçi
Müşteri zaten kilitlenmiş olduğu için gerçek inovasyona ihtiyaç duymuyorlar
Anthropic pazar payı kazanmak için gerçek bir ürün yaptı; sonra o da bozulacaktır
Microsoft bu tür startup'ları satın alma stratejisinde bile başarısız oldu
Microsoft ve Github ise sadece ChatGPT'nin izini sürüyor
Bizim şirkette de Copilot lisansı var ama pratikte Claude Sonnet/Opus modellerine OpenCode üzerinden bağlanıp kullanıyoruz
Copilot CLI bağlantısı
Claude'u seven çok kişi var ama ben ağırlıklı olarak Kotlin kullandığım için IntelliJ entegrasyonu önemli
Eklenti puanları berbat ama Copilot için de durum aynı
Copilot idare eder ama terminalde sık sık takılıyor
Ben hâlâ Claude Code çılgınlığını anlayabilmiş değilim
Copilot ya da Cursor'u iyi kullanıyorum ama terminalde sohbet ederek geliştirme yapmak bana garip geliyor
Başkalarının iş akışını nasıl kurduğunu merak ediyorum
Kodu Emacs ile düzenliyorum, ayrı bir terminalde 1 ila 3 Claude oturumu çalıştırıyorum
İşi küçük adımlara bölüp Claude'a veriyorum; git ya da DB migration gibi şeyleri ise kendim yapıyorum
Adeta junior geliştiricilerden oluşan bir ekibi yönetmek gibi
Örneğin plugin dizinine “sample” adlı bir eklenti eklemesini söylersen,
mevcut yapıyı anlayıp testleri bile otomatik yazıyor
Ama büyük ölçekli kod değişikliklerinde daha az faydalı
Superpowers eklentisi büyük işlerde yardımcı oluyor
Kod inceleyicisinin, uygulayıcının ve testçinin kendi aralarında tartışmasını izlemek eğlenceli
Proje bazında CC oturumlarını açık tutup gerektiğinde geri dönüyorum
Github Copilot'a Opus 4.5 modelini bağlayıp kullanıyorum ve oldukça memnunum
Claude Code'u henüz denemediğim için doğrudan kıyaslamak zor
Copilot belli sayının üzerinde araç çağrısı birikince aniden duruyor
Hatta basit bir dosya okuma işlemi için bile her seferinde izin istiyor
Sonunda vazgeçip şirketin tüm LLM altyapısını Claude Code tabanlı hale getirdim
Claude gibi çeşitli modelleri kullanırken proje bağlamını da çok iyi anlıyor