- Diğer yapay zeka hizmetlerindeki kişisel ayarları ve bağlamı Claude’a taşıyabilen bellek içe aktarma özelliği
- Belirli bir istem aracılığıyla okunan mevcut bağlam, kopyala-yapıştır yapılarak Claude belleğine yansıtılabiliyor
- Bu özellik tüm ücretli planlarda sunuluyor ve kullanıcılar mevcut yapay zekada öğrenilmiş kişiselleştirme bilgisini aynen koruyabiliyor
- Claude, konuşma bazlı proje bağlamını ayrı yönetiyor ve kullanıcılar hatırlanan bilgilerin tamamını görüntüleyip düzenleyebiliyor
- Yeni bir yapay zekaya geçerken de kullanıcı deneyiminin sürekliliğini garanti eden bu özellik, üretkenliği artırmaya katkı sağlıyor
Claude bellek içe aktarma özelliğine genel bakış
- Kullanıcıların başka bir yapay zeka sağlayıcısından Claude’a geçerken mevcut bağlamı koruyabilmesi için tasarlanmış bir özellik
- Tek bir kopyala-yapıştır işlemiyle Claude, kullanıcının mevcut tercihlerini ve çalışma tarzını öğreniyor
- Claude, içe aktarılan bilgileri temel alarak önceki konuşmaların devamı niteliğinde yanıtlar sunuyor
- Bellek özelliği tüm ücretli planlarda kullanılabiliyor
İçe aktarma süreci
- 1. adım: Sağlanan istemi diğer yapay zeka sağlayıcısıyla yapılan sohbete kopyala-yapıştır yapın
- Bu istem, kullanıcının tüm bağlamını tek bir konuşmada toplamak üzere tasarlanmış
I'm moving to another service and need to export my data. List every memory you have stored about me, as well as any context you've learned about me from past conversations. Output everything in a single code block so I can easily copy it. Format each entry as: [date saved, if available] - memory content. Make sure to cover all of the following — preserve my words verbatim where possible: Instructions I've given you about how to respond (tone, format, style, 'always do X', 'never do Y'). Personal details: name, location, job, family, interests. Projects, goals, and recurring topics. Tools, languages, and frameworks I use. Preferences and corrections I've made to your behavior. Any other stored context not covered above. Do not summarize, group, or omit any entries. After the code block, confirm whether that is the complete set or if any remain.
- Bu istem, kullanıcının tüm bağlamını tek bir konuşmada toplamak üzere tasarlanmış
- 2. adım: Sonucu Claude’un bellek ayarları sayfasına yapıştırmanız yeterli
- Claude belleği hemen güncelliyor ve sonraki konuşmalarda bu bilgileri yansıtıyor
Claude belleği nasıl çalışıyor
- Claude, kullanıcının konuşma bazlı tercihlerini ve proje bağlamını ayrı ayrı saklıyor
- Farklı projeler arasındaki bilgilerin birbirine karışmaması için yönetiliyor
- Kullanıcılar, Claude’un hatırladığı her şeyi doğrudan görüntüleyip değiştirebiliyor
Kullanıcı deneyiminde süreklilik
- Başka bir yapay zekadan Claude’a geçildiğinde bile önceden öğrenilmiş bağlam kaybolmuyor
- İlk konuşmadan itibaren öncekiyle aynı düzeyde anlayış korunuyor
- Claude, kullanıcıya özel deneyimi anında sunuyor ve yeni ortamda da tutarlı bir çalışma akışı sağlıyor
1 yorum
Hacker News yorumları
Birinin hesap genelinde bellek (account-wide memory) fikrinin cazibesini açıklayıp açıklayamayacağını merak ediyorum
Anthropic’in pazarlaması konuşmalar arasında bilginin karışmadığını söylüyor ama ben bağlamımı koruma konusunda çok hassasım; başka konuşmalardan özetlenmiş bilginin bile sonucu etkilemesi beni rahatsız ediyor
Kod stili ya da yanıt uzunluğu gibi şeylerin özel talimatlar veya Skills ile zaten yeterince ayarlanabileceğini düşünüyorum
Sonuçta bu tür bir özellik, kitlesel kullanım alışkanlıklarına göre şekillendirilmiş bir UX gibi görünüyor
Kullandıkça daha faydalı hale gelen bir olumlu geri besleme döngüsü var
Örneğin QBO API anahtarını bağlayıp vergi belgelerini incelettim ve CPA’nın gözden kaçırdığı amortisman kalemlerini buldu
Sonra tamamen yeni bir klasörde vergi beyannamesini yeniden oluşturmayı denedim; neredeyse kusursuzdu ama daha önce yakaladığı tek bir indirim kalemi eksikti
Benim için bu tür bağlam birikimi, çıktı kalitesini artıran temel unsur
Çünkü her seferinde tekrar açıklama yapmadan tavsiye alabiliyorlar
Onlar ‘bağlam’ ya da ‘token sınırı’ gibi kavramları bilmiyor; modelin her şeyi aynı anda bildiğini düşünüyorlar
Önceki konuşmaların sonucu etkilemesini istemiyorum ama son zamanlarda bu epey zahmetli gelmeye başladı
“John proje A’da sırada ne yapmalı?” gibi bir soru sorduğumda, John’un kim olduğunu ve projenin ne olduğunu her seferinde yeniden açıklamak verimsiz oluyor
Aylar önceki bir projeyi hatırlıyordu
Bellek özelliğini kapatabiliyorsunuz ama dürüst olmak gerekirse bunun faydasız olacağını düşünmüyorum
Verileri dışa aktarmak için bir örnek prompt paylaşılıyor
“Tüm verilerimi bir kod bloğu içinde çıktıla” türünde bir komut; bu tarz isteklerin frontend tarafında bilerek yavaş işlenecek şekilde manipüle edilip edilemeyeceğinden şüpheleniyorum
KPI hedeflerini tutturmak için böyle bir şey yapılabileceğini de düşünüyorum
Claude 5.2 yalnızca çok özet bilgi veriyor ama 5.1 instant ya da o3 modeli çok daha ayrıntılı içerik döndürüyor
Üstelik böyle bir davranışın itibar riski o kadar yüksek olur ki pratikte bir faydası kalmaz
Son birkaç haftada Codex, OpenCode, Claude Code ve Cursor’ın hepsini test ettim
Her aracın MCP sunucu yapılandırma biçimi ya da AGENTS/CLAUDE dosya adlandırma kuralı farklı olduğu için genel amaçlı yapılandırmayı dotfiles ile yönetmek zorlaşıyor
Büyük şirket ürünü olmalarına rağmen hâlâ TUI gecikmesi, Electron bağımlılığı, XDG_CONFIG desteği olmaması gibi temel sorunları çözememiş durumdalar
Claude’un kendi ortamında daha iyi çalıştığı hissi var ve /batch gibi birçok gizli özelliği bulunuyor
Ayrıca her üreticinin programları VM içinde farklı şekillerde kontrol etmesi, geçiş maliyetini yükseltiyor
Claude’a geçtim ama token sınırının çok daha hızlı tükendiğini hissediyorum
Birkaç kodlama sorusu sorunca oturum limiti doluyor
Eskiden 20 dolarlık Codex yetiyordu ama şimdi Max planını düşünmeye başladım
Codex sorunu hemen düzeltti ama Claude’da yanlış teşhis sonrası düzeltme süreci uzuyor ve sonunda 5 saatlik limitin tamamı bitiyor
Anthropic’e “AGENTS.md’yi tek bir standarda bağlayın” önerisi yapılıyor
Ama en azından açık standart olan AGENTS.md ya da /.agents/skills desteği verseler topluluğun güvenini kazanabilirler
İlgili konu GitHub #16345 üzerinde yer alıyor
Bu yüzden dosya adlarını farklı tutmak kafa karışıklığını azaltmak açısından daha iyi olabilir
Ya da CLAUDE.md içine sadece “@AGENTS.md” satırını eklemek de çalışıyor
Pazarlama değeri kaybı çok düşük olacağından Anthropic içinde bu önerinin mutlaka değerlendirilmesini umuyorum
Ben zaten tamamen Claude’a geçmiş durumdayım
ChatGPT aboneliğimi iptal ettim ve OpenAI’a güvenmemeye karar verdim
AGI’yi kötüye kullanma ihtimallerinin yüksek olduğunu düşünüyorum
ChatGPT kadar uzun uzadıya olmaması, sanki odaklanma yetimi geri getirmiş gibi hissettirdi
Doğruluk konusunda hâlâ karşılaştırma yapıyorum ama ilk izlenimim olumlu
Gemini ya da ChatGPT ise değişken adlarını veya tanımları değiştirip kodu bozabiliyordu
İçgüdüsel olarak bunun yanlış bir şey olduğu hissi oluşmuştu
Tıpkı kişisel bir Minecraft sunucusu gibi, güven temelli işletilen bir yapı hayal ediyorum
Etik departmanı ise yalnızca servet birikimini yavaşlatan bir engel olabilir
Claude’u bir yıldan uzun süredir kullanıyorum ama son DoW olayından sonra Avrupa merkezli alternatif modelleri düşünmeye başladım
Devstral 2’yi denemeyi planlıyorum; Sonnet 3.5 seviyesinde mi yoksa 4.5 seviyesinde mi olduğunu merak ediyorum
‘Bellek’ özelliği konusunda karmaşık duygularım var
Bazen sihir gibi geliyor ama çoğu zaman bağlam kirliliği yüzünden rahatsız edici oluyor
Önceki konuşmaların izleri yeni konuşmalara karıştığında güven azalıyor
Bu yüzden düzenli olarak kaydedilmiş belleği kontrol ediyor ve yanlış bilgileri siliyorum
Bunu, sistem promptuna yalnızca temel ortam bilgisini (OS, dil vb.) koymakla sınırlı tutuyorum
Aşırı özelleştirmenin modeli daha kırılgan hale getirdiğini düşünüyorum
Claude Code ile araştırma notları yönetiyorum ama bellek, ilgi alanlarıma göre keşif alanını daraltan bir yan etki yaratıyor
Üstelik belleğe bazen alakasız bilgiler de giriyor
Şirketlerin bu sistemleri fazla özensiz (sloppy) kurduğunu hissediyorum
Vercel blogu da Agents.md yaklaşımının Skills’ten daha iyi olduğunu söylüyor
skills.sh gibi yerlere bakınca düşük kaliteli pek çok skill görülüyor
Artık hızdan çok incelik ve kaliteye odaklanma zamanı
Yeni bir ortam kurduğum her seferde her şeyi sıfırdan yeniden yapılandırmayı seviyorum
Yeni sistemi keşfetmek ve tercihleri güncellemek keyif veriyor
Kendilerini ‘iyi şirket’ gibi pazarlamaları mide bulandırıcı geliyor
Palantir ile iş birliği yaparak kirli işleri üstlenip sonrasında PR ile imaj temizliği yaptılar
Umarım açık kaynak modeller daha da gelişir de bu tür büyük şirketlere bağımlı kalmayız