Pazarlama ekibimi işe alamadım. Claude ile kendim kurdum. Dokuz ajanlı, her sabah kendiliğinden çalışan bir sistem. Kod yazmayı bilmek gerekmedi.

Bu yazı bir “şunları yapın” listesi değil, ama bu sefer normalden çok daha detaylı. Çünkü kurarken en çok ihtiyaç duyduğum şey tam olarak buydu: birinin oturup ne yaptığını, hangi dosyayı nasıl yazdığını, nerede tıkandığını anlatması. O yüzden kendi kurulumumu baştan sona açıyorum. Sen de takip edip kendininkini kurabilirsin.

Bir sabahım şöyle geçiyor

AI CMO panelimi açıyorum. Ajanlar sırayla çalışmaya başlıyor. Biri makaleyi yazıyor, biri SEO fırsatı öneriyor, biri LinkedIn postunu hazırlıyor, biri X için fikir üretiyor, biri Reddit’te konuşulan thread’leri buluyor. Pazarlama departmanım artık iki kişi: bir AI CMO, bir de ben. Elimde dağınık araçlar yok, çalışan bir sistem var.

Şimdi bu sistemi nasıl kurduğuma geçelim.

Bunu hazır yapan araçlar var. Kurmakla uğraşmak istemiyorsan onlara bakabilirsin. Ben kendiminkini kurdum çünkü her ajanın tonunu, hangi kaynakları taradığını ve neyi nasıl yazdığını santim santim kontrol etmek istedim. Kontrol takıntım pahalıya değil, birkaç güne mal oldu.

Eski yol: dokuz topu aynı anda havada tutmak

Bir pazarlama departmanının gün içinde dokunduğu her işi tek tek yazdım kağıda. Liste şöyle çıktı: SEO araştırması, blog yazısı, LinkedIn postu, X thread’i, Reddit takibi, haber izleme, GEO yani ChatGPT ve Google AI içinde görünürlük, teknik SEO düzeltmeleri, bir de UGC video brief’i. Dokuz ayrı iş.

Tek başına dokuz topu aynı anda havada tutmaya benziyor. KOBİ sahibiysen bunu zaten yaşıyorsun. Hepsini düzgün besleyecek ekip kuracak bütçen yok, tek kişi koşturuyor, ya toplardan birkaçı yere düşüyor ya da sen geceni veriyorsun.

Başlamadan önce ne lazım

Şunları hazır ettim, sonra Claude Code’u açtım:

• Claude Code kurulu bir bilgisayar. Terminalden çalışıyor, korkutucu değil.

• Markamın sesini anlatan tek bir dosya. Adına marka-sesi.md dedim. İçinde kim olduğum, kime yazdığım, hangi kelimeleri kullanmadığım var. Her ajan bu dosyayı okuyor. Tüm sistemin bel kemiği bu.

• Hedef kitlemi ve rakiplerimi yazdığım kısa bir baglam.md.

• Birkaç saat. İlk gün sadece yapıyı kurmakla geçti.

AI CMO Panelim:

Beş katmanda kurdum

1. Her kanal için ayrı bir ajan

Claude Code’da subagent denen yapıyı kullandım. Her kanala kendi alt-ajanını, kendi rol tarifini yazdım. Tek bir dev prompt yerine, her biri tek işi iyi yapan dokuz uzman.

SEO ajanına verdiğim rol kabaca şöyleydi:

Sen bir SEO uzmanısın. Görevin: belirtilen konuda haftalık keyword fırsatlarını bulmak, arama hacmi ve rekabet seviyesini not etmek, en umut verici üç tanesi için blog taslağı çıkarmak. Marka tonu için marka-sesi.md dosyasını oku. Hiçbir şeyi yayınlama, sadece taslak hazırla.

Reddit ajanına ise:

Sen topluluk yöneticisisin. Görevin: ilgili subreddit’lerde markamızın yardımcı olabileceği taze thread’leri bulmak. Her biri için satışçı değil, faydalı bir yanıt taslağı yaz. Asla otomatik gönderme, taslağı bana getir.

Aynı mantıkla diğer ajanları da yazdım. Her rol tarifinde üç şey sabit kaldı: ne yapacağı, neyi yapmayacağı, hangi tonu kullanacağı.

Şu an sistemde aktif çalışan kadro:

• Reddit ajanı: ilgili thread’leri buluyor, taslak yanıtlar hazırlıyor.

• SEO ajanı: keyword fırsatları öneriyor, blog yazıları taslıyor.

• İçerik/Blog ajanı: marka sesime uygun uzun içerik yazıyor.

• X ajanı: post ve thread taslakları üretiyor.

• LinkedIn ajanı: profesyonel içerik fikirleri öneriyor, post taslıyor.

• GEO ajanı: markamı ChatGPT ve Google AI Overviews içinde görünür kılıyor.

• UGC video ajanı: sosyal medya ve reklam için kısa video klipleri üretiyor.

• Coding ajanı: teknik SEO sorunlarını otomatik düzeltiyor.

2. Web araştırmasını otomatize ettim

Her ajana arama ve araç çağırma (Connector) yeteneği bağladım. Artık her biri sabah kendi alanında taramayı kendisi yapıyor: rakip içerikler, yükselen konular, anahtar kelime fırsatları, konuşulan konular. Ben hiçbir şey aramıyorum, masama hazır gözlem geliyor.

3. Bir orkestratör, yani şef ajan

Burası işin döndüğü yer. Dokuz ajanı tek tek tetiklemek istemedim. Üstlerine bir yönetici ajan koydum. Görevi: sabah hepsini sırayla çalıştırmak, çıktıları toplamak, tekrarları ayıklamak ve bana tek bir günlük özet sunmak.

Şef ajanın tarifi şöyleydi:

Sen pazarlama direktörüsün. Sırayla şu dokuz ajanı çalıştır, her birinin çıktısını al. Bana tek bir brifing hazırla: bugünün en iyi üç fırsatı, hazır bekleyen taslaklar, benden onay isteyen kararlar. Önem sırasına diz.

Artık dokuz pencere değil, tek bir özet okuyorum.

4. Onay döngüsü, kontrolü elimde tutan kısım

İşin özü burada. Hiçbir şey otomatik yayınlanmıyor. Sistem üretiyor, ben onaylıyorum. Her ajanın tarifine “asla kendin yayınlama, taslağı getir” cümlesini koydum. Brifingde her taslağın yanında üç seçenek beliriyor: onayla, düzelt, çöpe at.

Bu kasıtlı bir yavaşlık. Yapay zeka burada yorulmayan, ucuz bir stajyer kadrosu gibi çalışıyor. Hızlı ve becerikli. Ama hangi içeriğin marka sesime uyduğuna, neyin yayına gideceğine ben karar veriyorum. O karar olmadan ürettiği her şey anlamsız.

5. Rutinler (Routines) ile günlük rutine bağladım

Son adım, sistemi her sabah kendi kendine çalıştırmak. Zamanlanmış bir görev kurdum, şef ajan her sabah saat yedide devreye giriyor. Ben kahvemi içerken brifing masamda hazır oluyor. Tek yaptığım onaylamak.

Nerede tıkandım

İlk versiyonda her ajana çok geniş yetki verdim, çıktılar dağıldı, birbirini tekrar etti. Çözüm rolleri daraltmak oldu. Bir ajan tek iş yapınca kalite ikiye katlandı.

İkinci zorluk marka sesiydi. İlk taslaklar teknik olarak doğruydu ama bana ait değildi, jenerik kokuyordu. marka-sesi.md dosyasına gerçek örnekler, yasakladığım kelimeler ve “şunu şöyle değil böyle söylerim” notları ekleyince düzeldi. Sistemin kalitesi bu tek dosyanın kalitesi kadar.

Maliyet ve zaman, dürüst hali

İlk kurulum birkaç gün sürdü. Sonrası her sabah birkaç dakika. Hazır bir araç olsa ilk gün başlardım ama bu kadar kişiselleşmezdi. İkisi de geçerli yol. Kendi zamanın ile kontrol arasında seçim yapıyorsun.

Asıl ayrımı burada görüyorum: yapay zekayı kullanan pazarlamacı ile yapay zeka sistemi kuran pazarlamacı aynı yerde durmuyor. Birincisi her gün tek tek prompt yazıyor. İkincisi bir kere kuruyor, sistem çalışıyor.

Sen ne düşünüyorsun?

Ben şuna inanıyorum: önümüzdeki dönemde küçük ekipler, kurdukları sistemle kendinden on kat büyük departmanlarla aynı sahada oynayacak. Ama bir itiraz da duyuyorum — “onay döngüsü her içeriği elden geçirmek demek, gerçek tasarruf nerede?” diye. Bence tasarruf üretimde değil, her seferinde sıfırdan başlamayı ortadan kaldırmasında.

Sen de böyle bir sistem kurdun mu? Hangi ajanı eklemek isterdin? Yorumlarda görüşelim.

Kendi “AI CMO” ekibini kurmak istiyorsan:

Bu sistemi — marka ses dosyasından şef ajana kadar — sıfırdan, ajan ajan, ekranda canlı kuruyoruz.

📅 9 Temmuz Perşembe, 19:30–22:30
👉 AI CMO Bootcamp — Kayıtlar açık

Artık web siteleri kod yazarak değil, konuşarak kuruluyor. Lovable, Replit, Bolt, v0, Claude Code… “Bana bir site yap” yazıyorsun ve birkaç dakika içinde karşına çalışan bir sayfa çıkıyor. Adı üstünde, buna vibe coding diyorlar ve gerçekten işe yarıyor.

Tek bir sorun var: Hepsi neredeyse aynı arayüzle çıkıyor karşına. Aynı mor degrade arka plan, aynı Inter font, aynı yuvarlak köşeli bento kartlar, aynı “her şeyi açıklayan” açılış bölümü (hero) başlığı. Hangi aracı açarsan aç, aynı görünümü, aynı hissi alıyorsun. Çünkü bu araçların hepsi varsayılan bir tasarım zevkiyle geliyor ve sen ona yön vermezsen o varsayılan zevki birebir yayına almış oluyorsun.

Ben de ilk denememde aynı tuzağa düştüm. Bir akşam oturdum, “bana bir web sitesi yap” dedim ve tek hamlede bitmesini bekledim. Çıkan şey teknik olarak çalışıyordu ama internetteki on binlerce yapay zeka sitesinden hiçbir farkı yoktu. Şimdi o siteyi güncelliyorum; çok yakında yeniden yayında olacak ama bu sefer zaman ayırıyorum: www.defneincekara.com

Sonra kendime tek bir soru sordum: Bu aynılığı nasıl kırarım? Cevap, kullandığım araçta değil, yöntemde saklıydı. Tek bir dev prompt yerine üç küçük dosya ve baştan sona ilerleyen bir akış kurdum.

Bu yazı, o aynılığı nasıl kırdığımın hikâyesi. Dokuz adımda, kullandığım her promptu ve her aracı tek tek göstereceğim. Şu anki sitem Lovable üzerinde ve aynı akışı Claude Code’da da deniyorum. Ama akışın kendisi araçtan bağımsız: Lovable’da da, Replit’te de, Claude Code’da da aynı sırayı dayatırsan aynı sonucu alırsın.

Bu yazımı da mutlaka oku: Vibe Coding: Lovable mı Claude Code mu?

Terminal kelimesini görünce gözün korkmasın. Kullanması sandığından çok daha kolay. Ama en önemlisi şu: Doğru sırayı sen belirlemezsen, dünyanın en iyi aracıyla çalışsan bile yine herkesle aynı siteyi elde edersin. İşin sırrı adımları ezberlemekte değil, sırayı elinde tutmakta.

Sistemin tamamı tek bir listede

Önce hangi araçları kullanacağını gör, sonra adımlara geç.

• Claude Code: Komut satırından çalışan yapay zeka destekli kod ve proje yardımcısı. https://claude.com/product/claude-code

• Claude Design (terminalsiz tasarım/prototip): https://claude.ai/design

• Refero Styles (DESIGN.md kütüphanesi): Farklı sitelerin tasarım sistemlerini görebileceğin ve indirebileceğin kütüphane. https://styles.refero.design

• 21st.dev (bileşen promptları): Modern arayüz bileşenleri için hazır prompt örnekleri. https://21st.dev

• Aceternity (bileşen promptları): Etkileşimli UI bileşenleri için kütüphane. https://ui.aceternity.com

• MotionSites (hero ve animasyon promptları): Açılış bölümü (hero) ve animasyon efektleri için prompt’lar. https://motionsites.ai

• premium-web-design (kendi anti-slop / zevk denetimi skill’im): Claude Code’da kurulu

• Higgsfield (açılış bölümü videosu): Marka paletine uygun, özgün video üreten araç. https://higgsfield.ai

• Vercel (ücretsiz barındırma): Web siteni kolayca yayına alabildiğin ücretsiz barındırma platformu. https://vercel.com

Model seçiminde en güçlü hangisi varsa onu seç; akışın geri kalanı modelden tamamen bağımsız aynı şekilde çalışıyor.

Adım 1: Gerçekler dosyasını yaz

İlk adım, gerçekler dosyasını oluşturmak. Ben bunu Claude Code yerine Claude Chat’te yaptım.

Şunu Claude Chat’e yapıştır:

Görev: Web sitesi için CONTEXT.md oluştur

Bir web sitesi kuruyorum. Bu, site kurulum prompt serisinin ilk adımı. Senden, sitenin üzerine inşa edileceği gerçekleri tutan tek bir CONTEXT.md dosyası üretmeni istiyorum.

Önemli çerçeve

• Beni geçmiş konuşmalardan tanıyor olabilirsin. Ama bu sitenin benimle ilgili olduğunu VARSAYMA. Sitenin konusu ne ise odak odur.

• Hiçbir şey uydurma. Yalnızca (a) benim cevaplarımdan gelen ve (b) doğrulayabildiğin gerçek bilgileri kullan. Emin değilsen sor, tahmin etme.

Adım 1 — Keşif (AskUserQuestions ile, her seferinde TEK soru) Soru sorarken sırayla şu dört ekseni netleştir:

1. Site tam olarak nedir? (ürün, hizmet, kişi, proje, kurum...)

2. Kime hizmet ediyor? (hedef ziyaretçi)

3. Ne içermeli? (zorunlu bilgiler, bölümler, kanıtlar)

4. Ziyaretçi ne yapmalı? (asıl eylem / dönüşüm)

Kural: Bir yabancıya sitenin yapımı için eksiksiz brief verebilecek duruma gelene kadar sormaya devam et. Yüzeysel cevap gelirse bir alt soruyla derinleş. Her turda yalnızca bir soru sor.

Adım 2 — Onay kapısı Keşif bitince, CONTEXT.md’ye eklemeyi planladığın gerçeklerin listesini bana madde madde göster. Onayımı bekle. Onaylamadan dosyayı yazma. İstersem maddeleri ekleyip çıkarmama izin ver.

İçerik kuralları

• Yalnızca sitenin ASIL konusuyla ilgili gerçekleri ekle.

• Konu ben değilsem beni dosyanın dışında bırak.

• Her gerçek kısa, doğrulanmış ve nesnel olsun. Pazarlama dili, sıfat yığını, doldurma cümle yok.

Çıktı Onaydan sonra CONTEXT.md dosyasını indirilebilir bir markdown dosyası olarak ver.

Dosyayı indir, proje klasörüne at ve yanlış yakaladığı her şeyi düzelt. Claude seni henüz tanımıyorsa, Claude Code’a CONTEXT.md dosyasını oluşturmasını ve gerçekleri toplamak için seninle röportaj yapmasını söyle.

Benim dosyamda şunlar vardı: kim olduğum ve ne yaptığım, çerçevelerim ve ses kurallarım.

Adım 2: Bırak Claude seninle röportaj yapsın

Yeni bir klasör oluştur, terminali o klasörde aç ve Claude Code’u başlatmak için claude yaz.

/model komutuyla en güçlü modele geç.

Web sitesi metnini sen yazmıyorsun. Sen soruları cevaplıyorsun, taslağı Claude yazıyor.

Şunu yapıştır:

Görev: Sitenin tüm sayfa metinlerini COPY.md’de taslakla

Proje kökündeki CONTEXT.md dosyasını oku. Bu dosya sitenin gerçeklerini tutuyor; tüm metin onun üzerine kurulmalı, dışına çıkma, uydurma yok.

Adım 1 — Sayfa yapısı (önce onay) CONTEXT.md’ye dayanarak sitenin ihtiyaç duyduğu sayfaları öner ve listeyi bana göster. Onayımı bekle. Onaylamadan röportaja geçme.

Adım 2 — Sayfa bazlı röportaj (AskUserQuestions, her turda tek soru) Onaylanan her sayfa için sırayla röportaj yap. Yalnızca CONTEXT.md’de EKSİK kalan yerleri sor, zaten bilineni tekrar sorma. Her sayfa için:

1. Bu sayfa ne söylemeli? (ana mesaj)

2. Hangi kanıtları gösterebilirim? (referans, rakam, örnek, vaka)

3. Ziyaretçi sonraki adımda ne yapmalı? (eylem)

4. Bu sayfa hangi aramalarda üst sıralarda çıkmalı? (hedef arama terimleri)

Adım 3 — Taslak Her sayfanın metnini, proje kökünde COPY.md adlı TEK dosyaya, sayfa sayfa başlıklarla taslakla. Yazım kuralları:

• Önce insan için yaz. Akıcı, net, benim ses tonumda.

• Arama terimlerini sayfa başlıklarına, ana başlıklara (H1/H2) ve açılış cümlelerine DOĞAL biçimde yerleştir. Asla zorlama, anahtar kelime yığma yok.

• Pazarlama dolgusu, klişe, boş sıfat yok.

Adım 4 — Gösterim Hiçbir şey kurmadan, hiçbir sayfa inşa etmeden önce COPY.md’yi bana göster. Onay verene kadar bekle.

Adım 3: Hiç kod yazılmadan her kelimeyi onayla

Röportaj COPY.md dosyasını üretir: her başlık, her bölüm, başlık etiketleri (title tag), meta açıklamalar, sayfa başına bir SEO haritası.

Claude’a neyi değiştireceğini söyle, dosyayı düzenlesin. Tek bir satır kod yazılmadan tüm metin senin onayından geçiyor. Bu adımı atlama. Metni baştan netleştirmek, sonradan kurulu sayfaları düzeltmekten çok daha ucuz.

Adım 4: Kendi markanı sevdiğin sitelerle harmanla

DESIGN.md sitenin kural kitabı. Senin işin malzemeleri toplamak, harmanlamayı Claude yapıyor.

1. Sevdiğin görünümleri bul. Ben Refero Styles’ı gezdim ve görünümünü beğendiğim sitelerin tasarım sistemlerini seçtim: Air ve Apple gibi. Beş kadar hedefle.

2. Onların DESIGN.md dosyalarını indir. Her stili aç, DESIGN.md sekmesine tıkla ve .md indir butonuna bas.

3. Kendi marka kitini ekle. Benimki renklerimi ve fontumu içeren bir PDF. Marka kitin yoksa, iki renk ve bir font içeren bir metin dosyası yeterli.

4. Her şeyi Claude Code’a sürükle ve şunu yapıştır:

Sevdiğim sitelerden tasarım dosyaları ve kendi marka kitimi içeri bıraktım. Bunları proje kökünde tek bir DESIGN.md dosyasında birleştir: renkler, fontlar, boşluklar (spacing) ve bileşenler (components), artı verdiğimiz her tasarım kararının kaydedildiği bir karar günlüğü (decision log) bölümü. Renklerde ve fontlarda benim markam kazanır. Yerleşim ve histe (layout and feel) referanslar kazanır. Herhangi bir şey kurmadan önce dosyayı bana göster.

Tek bir sayfa bile var olmadan önce kural kitabını onaylıyorsun.

Adım 5: Kur, sonra doğrula

Şimdi Claude kuruyor: DESIGN.md stil tokenlarına dönüşüyor, COPY.md sayfalara, kelimesi kelimesine.

Şunu yapıştır:

DESIGN.md dosyasını oku ve frontend tasarım skill’ini kullan. Siteyi kur: benim sayfalarım, COPY.md’deki metnim birebir, DESIGN.md’deki her görsel karar. Tasarımda serbest ol ve DESIGN.md’ye uyarken siteyi insanca mümkün olduğunca iyi göster. Kesin kurallar: yalnızca benim metnim, logo, basın bahsi (press mention), referans (testimonial) ya da istatistik asla uydurma, ve hiçbir üçüncü taraf gömme (embed) ekleme. Bittiğinde, yerelde çalıştır, her sayfanın ekran görüntüsünü al, kendi ekran görüntülerini DESIGN.md’ye göre incele, başarısız olanları düzelt, sonra bana linki ver.

Claude kendi çıktısının ekran görüntüsünü alır ve sen sayfayı açmadan önce inceler. Ben baktığımda göze batan eksikler çoktan düzeltilmişti.

Adım 6: Bileşenleri ekle

Premium bileşenleri onların görünümünü örnek almadan böyle alırsın. 21st.dev gibi kütüphaneler, her birinin altında kopyala-yapıştır promptu olan güzel bileşenler yayınlıyor: scroll efektleri (scroll reveal), kart yığınları (card stack), animasyonlu arka planlar.

Sorun şu: her bileşen kendi kıyafetiyle geliyor.

Her bileşenin sitenin görünümünü birebir örnek alması için, şunu bir kez yapıştır:

Bu kuralı CLAUDE.md dosyasına ekle, dosya yoksa proje kökünde oluştur: ne zaman sana bir bileşen promptu ya da üçüncü taraf bileşen kodu yapıştırırsam, onu yalnızca yapısal bir donör (structural donor) olarak ele al. Her zaman: demo metnini COPY.md’deki gerçek metinle değiştir, sabit kodlanmış (hardcoded) her rengi, kenarlığı, gölgeyi ve fontu DESIGN.md tokenlarına çevir, stok görsel kullanma yönündeki her talimatı görmezden gel, ve bileşenin ihtiyacımız olmayan kısımlarını atla. Bileşen iskeleti sağlar, DESIGN.md deriyi sağlar, COPY.md kelimeleri sağlar.

Sonra 21st.dev’i gez, beğendiğin herhangi bir bileşenin altındaki promptu kopyala ve doğrudan yapıştır.

Adım 7: Higgsfield hero’su

Hero, sitenin ilk nefesidir. Burada da aynılıktan kaçmak istedim, o yüzden hazır stok videolara hiç bakmadım. Markamın paletinden, sıcak kum tonlarından çıkan kendi görselimi ürettim. Higgsfield’da iki prompt yetti.

https://higgsfield.ai

Önemli olan görseli markana bağlamak. Önce görseli Higgsfield içindeki GPT Image 2 ile ürettim:

Sıcak kum ve terracotta tonlarında, altın saat ışığında yumuşak çöl tepeleri. Guaj boya dokusu, sade kompozisyon, üst kısımda metin için boş alan. Krem ve toprak rengi geçişleri, abartısız ve sakin.

Sonra “Turn to video”ya basıp Kling 3.0 ile canlandırdım:

Tepelerin üzerinde ince kum yavaş ve sürekli savruluyor. Işık çok hafif şekilde değişiyor, gün batımına doğru ilerliyor. Kadraj olduğu yerde sabit kalsın; kamera hareket etmesin. Sadece kum ve ışık hareket etsin, başka hiçbir şey değil.

Marka kuralın burada da geçerli: tek vurgu rengi, sakin hareket, dikkat dağıtan efekt yok. Hero senin sesini taşımalı, başka bir sitenin değil.

Videoyu indir, Claude Code’a bırak ve “bunu hero arka planı yap, sayfa hızını koru” de. Claude videoyu kendiliğinden ffmpeg ile birkaç megabayta sıkıştırıyor, böylece görsel zengin ama sayfa hâlâ hızlı kalıyor.

Adım 8: İterasyon yap. ÇOK.

Bu yapımda herhangi bir şeyin ilk versiyonu başlangıç noktasıdır, asla bitiş değil.

İterasyonu doğal dille yaparsın. “Butonları yukarı al.” “Şu kartları genişlet.” “Bu bölüm sıkışık hissettiriyor, nefes alanı ver.” “Bu iki bloğun sırasını değiştir.”

Benimki çoğunlukla doğrudan Claude Code’a sesle yazarak oldu: neyin yanlış olduğunu söyle, değişimi izle, sonrakini söyle. Tarif edemediğin her şeyin ekran görüntüsünü al, görseli sürükle ve göster. Bunun otuz dakikası daha siteyi iyiden, gönül rahatlığıyla yayına alacağım bir hale getirdi.

Adım 9: Zevk denetimi

Yayına almadan önce Claude’a tek bir soru sor: “Zevk eleştirmeni ne derdi?”

Soru tek başına işe yarıyor ama asıl farkı kendi skill’imle aldım. Bunun için tam da bu işe, yani yapay zeka sitelerini jenerik görünümden çıkarıp tasarımcı işi premium hisse taşımaya odaklanan premium-web-design skill’imi kullanıyorum. Anti-klişe ilkeleri, sanat yönü ve premium animasyon kurallarını tek bir denetimde topluyor. Skill kuruluyken “zevk eleştirmeni ne derdi” sorusu boş bir soru olmaktan çıkıp somut bir düzeltme listesine dönüşüyor.

Terminal hiç istemiyorsan: Claude Design

Yukarıdaki akış güçlü ama bir terminal penceresi açmanı istiyor. Bu sana göre değilse, aynı mantığı hiç kod görmeden çalıştırabilirsin. Anthropic, Nisan 2026’da Claude Design’ı çıkardı. Claude ile konuşarak tasarım, prototip, sunum ve tek sayfa üretmeni sağlayan, Opus 4.7 vision modeliyle çalışan bir Labs ürünü. Pro, Max, Team ve Enterprise planlarında, araştırma önizlemesi olarak geliyor.

İlginç olan, aynılığı kıran mantığın burada ürünün içine gömülü olması. İlk kurulumda Claude senin kod tabanını ve tasarım dosyalarını okuyup sana özel bir tasarım sistemi çıkarıyor. Sonraki her proje otomatik olarak senin renklerini, tipografini ve bileşenlerini kullanıyor. Yani bu yazıdaki DESIGN.md adımını manuel kurmak yerine, marka sistemini bir kez tanımlıyorsun, gerisi tutarlı geliyor. Web yakalama aracıyla mevcut sitenden parçaları çekip prototipini gerçek ürüne benzetebiliyorsun.

Düzeltmeyi de konuşarak yapıyorsun: bir öğenin üstüne yorum bırak, metni doğrudan değiştir, ya da boşluk ve rengi canlı ayarlayan kaydırıcıları kullan. İş bittiğinde iki yol var. Ya doğrudan dışa aktar (Canva, PDF, PPTX ya da bağımsız HTML), ya da tasarımı tek talimatla Claude Code’a devret, paketi alıp gerçek siteye dönüştürsün.

Benim önerim ikisini birleştirmek: keşif ve marka tutarlılığı için Claude Design, son üretim ve yayın için Claude Code. Tasarımda gez, koda geçince elinde net bir plan olsun.

Yayına al

Bu siteyi yayına hazırla: sayfa başlıkları, meta açıklamalar, Open Graph etiketleri, sitemap, semantik başlıklar (semantic headings), hızlı yükleme. Sonra Vercel CLI ile production’a deploy et ve alan adımı ona yönlendirme adımlarını bana anlat.

Vercel’in hobi katmanı ücretsiz. Production 1 dkdan kısa sürede hazır. Claude planımın dışında 0 lira harcarsın, zaten sahip olduğun bir alan adı varsa.

Kendi alan adında dene

Web siteleri eskiden zordu. Şimdi tek yapman gereken, zaten sahip olduğun bir alan adını seçmek, gerçekler dosyanı yazmak ve bu dokuz adımı sırayla uygulamak. Sürecin sonunda ortaya çıkan site gerçekten sana ait: senin kelimelerin, senin renklerin, senin kanıtların; stok görsel ya da stok metin yok.

Yaratacağın web sitelerinin linkini bırak; birbirimizden ilham alalım.

Daha fazlası için: www.defneincekara.com

Claude’da otomasyonun üç seviyesi var. Birincisi tek komutla çalışıyor, ikincisi kurduğun takvimle, üçüncüsü geri kalan her şeyle.

Bu yazıda üçünü de tek tek anlatacağım. Hangisi ne işe yarıyor, nasıl kuruluyor, nerede durman gerekiyor.

Önce otomasyon!

“Otomasyon” dediğinde insanların aklına iki şey geliyor. Ya kırk kutulu, ipleri birbirine dolanmış bir n8n ekranı. Ya da sen tatildeyken işlerini çeviren tam otomatik bir ajan.

İlki için bir hafta sonunu harcıyorsun, üç hafta sonra açmıyorsun bile. İkincisi hayal. Üstelik kendi adınla içerik yayınlıyorsan tehlikeli bir hayal çünkü her zaman insan süreçte olmalı.

İşe yarayan otomasyon bu ikisinin ortasında bir yerde. Claude da tam orayı üç basamağa bölmüş durumda. Her basamakta kurulum zahmeti biraz artıyor, karşılığında elindeki güç büyüyor.

Kural basit: bulunduğun basamak işini görüyorsa yukarı çıkma.

Seviye 1: Sohbetin içinde skill’ler

Skill dediğim şey aslında bir talimat dosyası. Bir işi nasıl istediğini bir kere yazıyorsun: süreç, kurallar, çıktının formatı. Sonra tetik kelimeyi her yazdığında Claude o dosyayı açıp aynen uyguluyor. Her seferinde baştan anlatmak yok.

Kurması üç adım:

1. Bağlantıları aç. Ayarlar’dan “Connectors”’a gir. Notion, Gmail, Drive, işin neye değiyorsa onu bağla.

2. Derdini anlat. “Şuradan veriyi alsın, şununla birleştirsin, şunu güncellesin” de. Skill’i Claude kendisi yazıyor, sen dosyaya elini bile sürmüyorsun.

Dene, boz, kaydet. Gerçek bir örnekle çalıştır, eksik kalan yerleri söyle, düzeltsin. Kaydettikten sonra tek kelimeyle her sohbetten çağırırsın

Benim en çok kullandığım skill, YouTube videolarını içeriğe çeviren. Video linkini yapıştırıp “içerik üret” diyorum. Karşıma marka renklerimde 10 slaytlık bir carousel, açıklama metni ve bir LinkedIn yazısı geliyor. Bu paket eskiden öğleden sonramı yiyordu. Şimdi 15 dakikada önümde; ben sadece elden geçirip yayınlıyorum.

Bir de teklif skill’im var. “Teklif yaz” deyip şirket adını veriyorum. Hizmet kataloğumdan doğru paketi ve fiyatı bulup markalı Word dosyasını hazırlıyor.

Seviye 1 ne zaman yeter? İş senin başlatmanla dönüyorsa. Taslak çıkarmak, biçimlendirmek, gelen kutusunu ayıklamak. Sohbetle yürüyen ne varsa.

Güzel tarafı: teknik kurulum sıfır, çünkü skill’i Claude yazıyor. Okuma ve yayınlama yükünü bağlantılar taşıyor. Telefondan bile çalışıyor.

Tek eksiği var. Düğmeye hep sen basıyorsun. Sohbeti açıp istemedikçe hiçbir şey olmuyor.

Seviye 2: Cowork’te zamanlanmış görevler

Seviye 2 aslında yeni bir şey değil. Seviye 1’de kurduğun skill’i takvime bağlıyorsun, o kadar.

Kurulumu tek bir sohbet. Cowork’e hangi skill’in ne zaman çalışacağını söylüyorsun, bir asistana söyler gibi. Claude iki üç soruyla netleştiriyor, görev kuruluyor. Aynı işi n8n’de kurmak benim bir öğleden sonramı almıştı. Burada beş dakikalık bir konuşma.

Benim sabahlarım böyle başlıyor. Her sabah bir görev rakip taramamı çalıştırıyor: sektör haberlerini tarıyor, kayda değer hamleleri ayıklıyor, günün rakip analizi taslağını klasörüme bırakıyor. Ben hazırlanana kadar taslak hazır oluyor.

Aynı iş düzenli aralıklarla tekrar ediyorsa ve girdiler bağlantılardan geliyorsa, yerin burası. Skill aynı skill, yeniden yazmıyorsun. Terminal yok, kod yok. Ve artık sen istemeden çalışıyor.

Tek pürüz şu: görev çalışacağı saatte bilgisayarın açık olmalı. O yüzden saati masanda olduğun bir vakte kur.

Seviye 3: Claude Code

Seviye 3’te kapılar sonuna kadar açılıyor.

Claude Code senin bilgisayarında çalışıyor. Dosyaların, anahtarını verdiğin her API, kurulu her araç elinin altında.

Kurulumu da korkutucu değil. Terminale tek komut yazıp Claude Code’u kuruyorsun. Skill’lerin olduğu gibi taşınıyor, yeniden yazmak yok. Sonra /schedule deyip saat seçiyorsun. Görev artık Anthropic’in bulutunda dönüyor. Bilgisayar kapalıyken de çalışıyor, gece üçte de çalışıyor. Cowork’ün zamanlanmış görevlerinden farkı tam burası.

Rutin bir kez kuruldu mu gerisini tarayıcıdan yönetiyorsun. Durdur, değiştir, ne çalışmış bak.

Gerçi bende rutine bağlı süreç az. Çoğunu elimle tetikliyorum, her çıktıyı kendim okuyorum. Çünkü işimin büyük kısmı yaratıcı iş. Yaratıcı iş de göz ister, yargı ister, zevk ister.

Bu hafta Seviye 3’te masamda üç şey var:

1. Pazartesi sabahı pipeline raporu. Teklif listemi tarıyor: kim kaç gündür sessiz, hangi takip gecikti, hangi teklifin tarihi yaklaşıyor. Hepsi tek sayfada, kahvaltıdan önce önümde.

2. Bu bülteni hazırlayan sistem. Eskiden Cowork’te yazıp Substack’e elimle kopyalıyordum. Şimdi terminal bir yanda, bülten öbür yanda. Neyi değiştirmek istediğimi sesli söylüyorum, ajan tarayıcı Substack’in üstünde canlı düzeltiyor.

3. AI-First Index rapor hattı. Değerlendirme notlarını ve toplantı kayıtlarını alıyor, altı boyutlu skoru hesaplayıp markalı raporu çıkarıyor. Değerlendirme benim, organizasyon Victor’un.

Şunu da netleştireyim: bu bülteni Victor yazmıyor. Fikir benim, görüş benim, pozisyon benim. Victor montajı yapıyor.

İş akışın birden fazla araca dağılmışsa ve işi bir araçtan alıp ötekine elinle taşıyan sensen, Seviye 3’ün yeri orası.

Karşılığında ne var? Bilgisayarında duran, her oturumda yeniden kullanılan gerçek dosyalar. Tek bir uzun sohbet yerine aynı anda çalışan birkaç ajan.

Bedeli de var ama. Terminalde yaşıyor ve kurulumu ciddi iş. Seviye 1’in 5 dk’da kurduğu işi burada birkaç saatte kurarsın ve test iterasyon önemli.

İpler hep insanda

Bunların hiçbiri kendi başına karar veren bir sistem değil. Hiçbir seviyede. Sıralama da net: Victor taslağı çıkarır, kararı insan verir.

Seviye 1’in sonunda metni okuyan bir insan var. Seviye 2’nin sonunda seni bekleyen bir iş yığını. Seviye 3 koca sistemi neredeyse kendi kendine yürütüyor, ama yayınla düğmesine basan hâlâ insan.

O kontrol adımını kaldırdığın gün, okumadığın bir metni kendi adınla yayınlamaya başlıyorsun demektir. Okuyucu bunu senden önce fark eder. Önce erişimin düşer, sonra güven. Güven bir kere gitti mi kolay kolay geri gelmiyor.

Sıkıcı yarısını Victor’a ver. Kararı kendine sakla.

Ve Seviye 1’den başla. Orada düşündüğünden uzun kal. Bu işten en çok verim alanlar en üst basamağa tırmananlar değil, basamağı işine göre seçenler.

Benim görüşüm net: çoğu insana Seviye 1 yeter. Seviye 3 ise çoğu evde hevesle kurulup boş duran profesyonel mutfak gibi olacak. Bizim evde bir tane var.

Yanılıyor muyum? Sen hangi basamaktasın, yorumlarda konuşalım.

Bu hafta AI CFO Masterclass var ve hazırlıklarımı yaparken Claude’un son yayımlananan 10 yeni ajanını test ettim. Özellikle Model Builder (finansal model kurucu) ajanını çok sevdim. Örnek bir şirketin verilerini verdim, 2 dakikada 3 tablolu finansal model çıkardı.

Ve hemen finans profesyonellerinin soracağı soruları sormaya başladım. Bu çıktı doğru mu? Süreç ve veri denetlenebilir mi? Hata bulunursa sorumluluk kime ait? Doğru soruları sormam, sistemin doğru yerde olduğunu gösteriyor. Çünkü sistem, soruları soran bir mimariye kurulmuş.

Ben finansçı değilim. Ama 25 yıldır kurumsal dönüşüm projelerindeyim. Bu mimariye baktığımda gördüğüm şey CFO masasını yeniden tanımlıyor.

İki yıldır “daha iyi prompt yazın” deniyor. Bu yanlış çerçeve. Anthropic bunu resmileştirdi. On ajan. Beşi ön ofis için: sunum oluşturucu, toplantı hazırlayıcı, finansal model kurucu. Beşi arka ofis için: ay sonu kapanış asistanı, müşteri tanıma tarayıcısı gibi. Her biri beceri modülleri (skill’ler), bağlayıcılar (connector’lar) ve alt ajanlardan oluşan bir mimariyle çalışıyor.

Asıl mesele bu mimari.

Finansçı olmasam da gördüğüm üç şey

Birincisi, Claude sayıyı hücreye yazmıyor. Formül yazıyor. Bilanço dengesini, nakit mutabakatını ve geçmiş yıl karları hareket kontrollerini kendiliğinden ekliyor. Aynı testi yapan bir finans editörünün yazısında geçen bir cümle dikkatimi çekti: “İki kıdemli uzmanın kaçırdığı kontrolleri bu plugin atlamadı.” Sıradan bir yardımcı değil. Skill’in içine finans disiplini gömülmüş.

İkincisi, temel (“base”), yukarı yönlü (“upside”) ve aşağı yönlü (“downside”) senaryoları tek bir seçimle kuruyor. Üç ayrı statik model değil, bir model üç senaryo, geçiş tek tıkla. %12 büyüme varsayımı ile %8 varsayımı arasında karar verirken üç ayrı Excel dosyası açmıyorsunuz. Karar hızı artıyor.

Üçüncüsü ve beni asıl etkileyen, skill Claude’a “dur ve kontrol et” demeyi öğretiyor. Klasik yapay zeka hatası, hesaplanmış değeri hücreye yazıp geçmek. Bunu yapmıyor. Çünkü skill öyle yazılmış.

Ama burada bir tuzak var.

Skill bir kez kurulduktan sonra takım bunu nasıl sürdürecek? Yanlış bir formül tanımlanırsa denetim nasıl işleyecek? Yeni analist, disiplini nereden öğrenecek? Anthropic Claude’a finans takımlarının zihinsel disiplinini öğretmiş. Ama öğrenme ve denetim yapısı paralel tutulmazsa, hız risk haline döner.

Bu risk kabul edilir mi?

Yapay zekanın çıkardığı finansal model denetimi geçer mi? Hata kimin?

Cevap üç açıdan incelenmeli.

İlki çerçeve. NIST AI Risk Management Framework’ü COSO iç kontrol prensipleriyle eşleştiriyorsunuz. Bu, özellikle uluslararası çalışan kurumlar için SOX (Sarbanes-Oxley), GDPR (AB Genel Veri Koruma Tüzüğü) ve AB Yapay Zeka Yasası (EU AI Act) gibi uyum programlarının temel iskeletini oluşturuyor. Türkiye’de de büyük gruplar bu çerçeveleri giderek daha sık dikkate almak zorunda kalıyor.

İkincisi eşik kuralı. 2026 itibarıyla büyük şirketlerin yaygın uygulaması şu: belli bir parasal eşiğin üstündeki her yapay zeka önerisini bir insan imzalıyor. Karar yapay zekanın değil, insanın. Yapay zeka önerir, insan onaylar, sistem iz bırakır.

Üçüncüsü denetimin izlenebilmesi. Skill mimarisinin en güçlü tarafı burada. Her formül, her kontrol, her senaryo geçişi loglanıyor. Klasik Excel’de bir analistin kafasındaki mantığı denetçi rekonstrüksiyon eder. Skill mimarisinde mantık kod, log otomatik.

Yine de net olalım. Model riski, model kayması (drift) ve yapay zeka hallüsinasyonu riskleri sıfırlanmıyor. Yapay zekada finans liderlerinin temel endişesi, doğruluk ve açıklanabilirlik: “Yapay zeka değerli olacaksa, doğru ve açıklanabilir olmalı.”

Eski yol değişiyor

Burası benim alanım. Yapay zeka stratejisi.

Excel uzmanlığı tek başına bir CFO ekibinin değer kaynağıydı. Şimdi değil. Modelleme standartlarınızı bir skill’e gömerseniz, Claude o standardı her seferinde uygular. Tek bir kıdemli analistin kafasında olan disiplin, takımın varsayılanı olur.

Pazarlama tarafında kampanya performans standartlarınız, operasyonda KPI rotasyonlarınız, İK’da performans değerlendirme kriterleri. Her alanın aynı sorunu var. Ama finans ilk kıvılcım, çünkü modeli en somut tutabilirsiniz.

Sadece prompt yazma çağı bitti. Artık skill tasarlama çağı başladı.

Bu yeni çağda CFO ekibi Excel bilen birinden değil, şu profilden hizmet alacak: finans bilgisi var (formülü anlıyor), Claude’un üstünde skill yazabilir, denetim yapısını tasarlar, takımın öğrenme planını tutar. Bu kişi bir rol. Adı ne olursa olsun. Excel uzmanı değil, “Yapay Zeka Finans Lideri”.

6 ay değil, 18-24 ay. Ve birinin başını çekmesi gerek.

Bir holdingde finans fonksiyonu dönüşümü 12 ayda oturmaz. Gerçekçi takvim 18-24 ay. Ama 6 ayda görünür sonuç çıkar.

Faz yapısı şu:

0-3 ay. Temel. İki senaryo seçin. “Model Builder” ve “Month-End Closer” iyi başlangıç. Pilot ekibi 4-6 kişi. Çıktı: 1 finansal model + 1 ay sonu kapanış akışı, denetlenebilirlik aktif.

3-6 ay. Skill kütüphanesi. Şirketin finansal modelleme standartlarını iki beceri modülüne (skill’e) kodlayın. Birini finansal planlama ve analiz (FP&A), diğerini kontrol (controlling) ekibi için tasarlayın.

6-12 ay. Ölçek. Skill kütüphanesini tüm finans fonksiyonuna yayın. Üzerine müşteri tanıma (KYC), denetim desteği ve yönetim kurulu sunum hazırlığı katmanlarını ekleyin. Çıktı: tam fonksiyon kapsama, ekibe göre değer aralığı.

12-24 ay. Strateji. Skill mimarisi standart hale gelmiş. Soru artık “yapay zeka kullanalım mı” değil, “hangi kararı insana, hangisini sisteme bırakalım.”

Birinin başı çekmesi gerek. "Yapay Zeka Finans Lideri” rolü dışarıdan getirmek riskli, çünkü o kişinin şirket modelleme kültürünüzü bilmesi gerek. İçeriden bir kıdemli analisti bu role evirmek 18 ayın en kritik kararı.

Ama o kişiye eğitim lazım, hızlı. Eğitim yoksa sistem kırılır.

Şimdi soru

Modelleme standartlarınızı bir skill’e gömseniz, takımdaki kıdemli analistin değeri artar mı azalır mı?

Ben artar diyorum. Çünkü tek başına Excel uzmanı olmaktan, takımın yapay zeka altyapısını yöneten ve disiplinin insan tarafını tutan kişiye dönüşür. Bir kez kurduğu skill’i tüm takım kullanır. Etkisi katlanır.

Yanılıyor muyum?

4 Haziran AI CFO Masterclass’ta bunun gibi bir çok sürprizim olacak ve Claude’u finansta etkin kullanmayı öğreneceğiz: defneincekara.com/ai-cfo-webinar

Kurumsal eğitimlerde hep cevabını tam bilmediğim sorular oluyor. İstatistiklerle cevap veriyorum ama arkasında derin bir sorgu var aslında. “Yapay zeka işimi elimden alır mı?”, “Yapay zeka veri merkezleri ne kadar su tüketiyor? Bu sürdürülebilir mi?”, “Yapay zeka etik kararlar verebilir mi?”, “Halüsinasyon nedir? Yapay zekanın cevabına ne kadar güvenebilirim?”

Bu sorular teknik olmuyor. Etik, ekonomik, felsefi, bilimsel katmanları aynı anda taşıyan sorular. Her birine kesin cevap vermek, otoriteyi koruma adına bilgiyi çarpıtmak demek.

Bundan dolayı bu ekibi kurmaya kadar verdim.

Tek Bir Mercek Hep Eksik Bırakır

“İşimi alır mı” sorusu üç ayrı sorudur aslında. Teknik (hangi görevler otomatize olur), ekonomik (hangi pozisyonlar erir, hangi pozisyonlar açılır), kişisel (ben kimim, neyi koruyorum, neye direnmeli, neye uyum sağlamalıyım). Tek bir cevap üçünü birden tutamaz.

Yapay zeka strateji danışmanı gözünden bakarsan “verimlilik artıyor” dersin, salon rahatlamaz, çünkü kendi pozisyonunu sormuştu. Sosyolog gözünden bakarsan “yerinden edilme dalgası geliyor” dersin, salon panikler. Koç gözünden bakarsan “uyum sağla” dersin, salon hayal kırıklığına uğrar, çünkü uyum sağlamak için bir reçete istemişti.

Üç ses de doğru. Üçü yan yana koyulmadıkça hiçbiri yetmez. Peki bu yan yana koymayı kim yapacak? Cevap, o salonda olmayan ama düşünme sistemini bana ödünç verebilen birileri.

Konsey Salona Geliyor

GitHub’da bir Claude Code skill’i ile karşılaştım: Council of High Intelligence. 11 tarihsel düşünür birlikte tartıştığı bir karar masası. Aristoteles kategorize ediyor, Sokrates her varsayımı yıkıyor, Feynman ilk ilkelerden parçalıyor, Marcus Aurelius etik testi yapıyor, Sun Tzu araziyi okuyor, Lao Tzu “dokunma” diyor, Torvalds “gönder” diyor, Ada Lovelace formal sınırı çiziyor. Yanı sıra Machiavelli, Musashi, Watts.

Önemli olan çiftlerin tesadüfi olmaması. Sokrates yıkar, Feynman inşa eder. Aristoteles sınıflar, Lao Tzu sınıflandırmayı sorgular. Sun Tzu dış oyunu okur, Aurelius içeriye bakar. Bu zıtlık tek bir büyük dil modelinin asla kendi başına üretemediği bir baskı yaratıyor.

Repoyu kendi Cowork’üme uyarladım. Warm Sand markamla, Türkçe arayüzle, anında çalışan bir konsey önerisi ve geçmiş arşiviyle. Eğitim salonunda projektöre düşürebileceğim hale getirdim.

Biri “İşimi Alır mı” Diye Sorduğunda

O an Konsey’i açtım. Sorduğu cümleyi olduğu gibi yazdım. Stratejik triad seçtim: Marcus Aurelius, Sun Tzu, Lao Tzu. Üç ses Türkçe olarak yan yana cevap verdi.

Marcus Aurelius dedi ki: “Kontrol edebildiğin ile edemediğini ayır. Yapay zekanın gelişimi senin kontrol sütununda değil. Senin nasıl uyum sağlayacağın birinci sütunda. Korkuyu değil görevi konuş. Bugün hangi tek beceriyi geliştirirsen bu konuşmayı bir yıl sonra farklı yapıyor olursun?”

Sun Tzu dedi ki: “Araziyi oku. İş yok olmuyor, iş kayboluyor ve başka iş açılıyor. Sen şu an hangi taraftasın? Senin hangi becerin yapay zeka ile çakışıyor, hangisi tamamlanıyor? Tamamlananı büyüt, çakışanı yan rolden ana role kaydır. Galip pozisyon savaşmadan kazandığın pozisyondur.”

Lao Tzu dedi ki: “Su gibi ol. Sert kayaya direnme, yolu değiştir. İşinin tanımı değişiyorsa, kendi tanımını da değiştir. Direnen önce yorulur, sonra kırılır. Uyum sağlayan ise dönüşür.”

Bize üç farklı düşünme reçetesi verdiler. Soru artık “yapay zeka beni nasıl etkiler” değil, “ben kendimi nasıl yeniden tanımlarım” oldu.

Bunu ben tek başıma bir slaytla yapamazdım.

“Yapay Zeka Su Tüketiyor mu” Sorusu Gelince

Başka bir oturumda Ada Lovelace, Marcus Aurelius ve Lao Tzu çağırdım.

Ada Lovelace ölçüm sınırlarına bakar: “Sürdürülebilirlik tartışılmadan önce sayı bilinmeli. Büyük dil modelleri bir sorguda kaç mililitre su tüketiyor, hangi veri merkezi hangi soğutma sistemiyle, yıllık toplam nedir? Bu rakam olmadan görüş bildiremezsin. Eğer rakam belirsizse, ilk iş şeffaflığı talep etmektir, görüşü değil.”

Marcus Aurelius sorumluluğu açar: “Tüketimi onaylıyor musun? Bu sistemi kullanan kişi olmak istiyor musun? Kullanmazsan alternatifin maliyeti nedir? Etik karar, bilgi açığında değil, bilgi varken kullanmamada saklı.”

Lao Tzu ihtiyacı sorgular: “Belki sorun tüketim değil, ihtiyacın kendisi. Her şeye yapay zeka mı lazım, yoksa biz mi her şeye yapay zeka yaptık? En sürdürülebilir hesaplama, yapılmayan hesaplamadır.”

Üç açı, soruyu üç ayrı soruya böldü: ölçüm, sorumluluk, ihtiyaç. Salon bu üçünü yan yana gördüğünde tartışma çok daha sağlıklı oldu. Birileri kaynakları araştırmaya, birileri kişisel kullanımını sorgulamaya, birileri “biz neye yapay zeka lazım deyip kapıyı açtık” diye düşünmeye başladı.

Niye Eğitime Bu Kadar Uyuyor

Eğitim cevap dağıtmak değil, düşünme deseni kurmaktır. “İşimi alır mı” sorusuna tek bir cevap vermek katılımcıyı kandırmaktır. Üç farklı düşünme reçetesi vermek ona kendi sentezini yapma fırsatı verir.

Konsey burada işime yarıyor çünkü ben otorite olarak “şu cevaptır” demiyorum. Onun yerine “bu soruya üç bilge nasıl bakar” diyorum. Sokrates orada konuşuyor, ben değil. Hangi düşünür neyi soruyor, neden öyle soruyor, sadece bunu açıklıyorum.

Sahnedeki güç dengesi de değişiyor. Tek başıma uzman olarak konuşmuyorum. Masaya 11 düşünür getiriyorum. Salon benim aklımı değil, yöntemi alıyor. Eve gittiğinde Marcus Aurelius’u veya Feynman’ı kendi kararına uygulayabiliyor.

Üç Sınır, Saklamayayım

İlki, Konsey gerçek bir karar masası değil, model simülasyonu. Sokrates aslında orada değil, model “Sokrates gibi konuş” diye yönlendiriliyor. Bunu salona söylüyorum. “Sokrates böyle der” demek yerine “Sokratik bir yaklaşımla bu soru şöyle açılır” demek daha dürüst.

İkincisi, üç ses bazen aynı yere çıkıyor. Konsensüs gibi gözüküyor ama aslında üç farklı yol aynı sonuca yönelirken çatışma kayboluyor. O zaman dördüncü bir karşı ses ekliyorum. Salonda da bunu açık yapıyorum, böylece katılımcı çatışmanın değerini görüyor.

Üçüncüsü, bazı sorular Konsey’le çözülmez. “Bu modelin altyapısı nerede” gibi teknik sorular Sun Tzu’ya sorulmaz. Konseyi felsefi, etik, stratejik sorular için tutuyorum. Veriye dayalı sorulara ayrı bir kaynak gerek.

Senin Eğitiminde Dene

Önümüzdeki hafta bir eğitimin, bir toplantın, bir müşteri görüşmen var. Cevabını bilmediğin, vermeye çekindiğin bir soru çıkacak. O sorunun yanına şu kontrol listesini koy:

• Sorunun kategorisini ayırt et: etik mi, stratejik mi, teknik mi, kişisel mi?

• Kategoriye göre 3-4 farklı sesi seç. Tarihsel düşünür olmak zorunda değil. Müşteri, ekip, rakip olabilir. Stoacı, pragmatist, koç olabilir. CFO, CMO, kullanıcı olabilir.

• Her sese kör olarak aynı soruyu sor. Birbirini görmesinler.

• Cevapları yan yana koy, ortak ve çelişen noktaları işaretle. Benim konseyin ikinci turunda herkes birbirinin cevabını okuyup birbirini sorguluyor ve 3. turda ortak sentez cevap çıkarıyor.

• Karşıdaki insana cevap değil, bu üç bakışın özetini sun. Sentezi o yapsın.

Bu sahnedeki otoritemi azaltmıyor. Gücün şeklini değiştiriyor. Cevap dağıtan değil, düşünmeye çağıran kişi olarak çıkıyorum.

Cevap vermemek bazen verdiğimiz en iyi cevap.

Kaynak repo: github.com/0xNyk/council-of-high-intelligence.

Not: Beğendiğin Claude skill’ler, repolar varsa benimle paylaş. Bilgi paylaştıkça çoğalır.

Sabah 7:00. Henüz kahvaltımı yapmamışım. Telefonum çoktan 3 kez titremiş, üçü de Victor’dan.

Birincisi: “Dün geceki yeni yapay zeka haberleri. Blog için 3 farklı açı var, hangisini istersen taslağa geçirelim.” İkincisi: “Gece, 4 yeni e-posta geldi. Biri müşterinden, acil işaretledim. Diğerleri bekleyebilir.” Üçüncüsü: “Bugün 11:00’deki toplantı için hazırlık notunu Notion’a koydum. Müşteri anket sonuçlarını değerlendirip olgunluk değerlendirmesini yaptım. Sonuçları şöyle… Şunu öneriyorum…..”

Üç farklı iş. Tek bildirim kanalı. Ben uyurken oluyor.

Altı ay önce hala her sabahı e-posta kutumla başlatıyordum. Hangi müşteriye ne zaman geri döneceğimi takip ettiğim bir Notion sayfası vardı, sürekli güncelliyordum. Blogum için ne yazacağımı düşünmek, araştırmak, taslağı çıkarmak bir günümü alıyordu. Tek kişilik şirket modelinin romantikleştirilmiş halini yaşıyordum. Yani her şeyi tek başıma yapmanın bunalımını.

Sonra bir şey değişti.

Bir müşteri toplantısında geç kaldım. Toplantıyı kaçırmadım ama hazırlıksız girdim. Müşteri 20 dakika boyunca anlattı, ben dinledim, not aldım. Toplantı bitince fark ettim ki müşteri benim daha önce yazdığım bir blog yazısında bahsettiğim tam olarak aynı problemi yaşıyordu. Ama o gün o yazıyı hatırlamadım. Çünkü kafam takvimde, e-postada, ödeme takibinde, üç farklı yerdeydi.

O akşam oturdum ve listeyi çıkardım. Bir günde yaptığım her şey. Sonra her satırın yanına şunu yazdım: “Bunu ben mi yapmalıyım, yoksa bir ajan mı?”

Liste uzundu. Cevapların çoğu “ajan” idi.

Bir ay sonra, Victor’um vardı. Arkasında on iş, her birini farklı bir ajan yapıyor. Victor benim tek görüştüğüm kişi; arkasındaki ajanları takip etmek bana düşmüyor. Hepsi Claude ve OpenClaw’da yaşıyor, Victor Telegram’dan benimle konuşuyor bazen mesajla bazen sesli. Her hafta birini ya yeniden ayarlıyorum ya da yeni bir kuralla eğitiyorum. Ama hep birlikte, benim asla tek başıma yapamayacağım bir tempoda çalışıyoruz.

Neden bu üç araç?

Önce şunu söyleyeyim. Tek doğru kombinasyon yok. Ben bu üçünü şu mantıkla seçtim.

Claude beyin. Her ajanın düşünme katmanı. Projects ve Skills sayesinde her ajanın kendi bilgi tabanı, kendi prompt’u, kendi karakteri var. Farklı işler için farklı kişilikler gibi düşün.

Telegram tek panel. Komutu mobilden veriyorum, Victor mobilden rapor veriyor. E-posta değil çünkü e-postanın gürültüsüne katılmasınlar istiyorum. Slack denedim alışamadım. Telegram, tek bir ekrandan Victor’la konuşabileceğim sade bir kanal; sevdim. Bazen sesli bazen mesajla konuşuyoruz. Victor’un sesi ElevenLabs’den.

OpenClaw eller ve ayaklar. Claude düşünür, Telegram konuşur, ama biri gidip Notion’a kaydetmek, takvimde toplantı oluşturmak, bir formu doldurmak gerekiyor. OpenClaw o işi yapıyor. Web’de tıklayan, yazan, gezen katman.

İlk başta her şeyi Claude ile yapmaya çalıştım. İyiydi ama ajanlar arası bağlam taşımak zordu. Sonra Perplexity Computer’a geçtim, daha iyiydi ama kredi çok tüketiyordu. Şu kombinasyon benim için en sade. Senin için farklı olabilir. Ama kesinlikle üç katman lazım: beyin, kanal, eller.

Victor’un yönettiği işler

Victor’un arkasında on iş var. Her birini farklı bir ajan yapıyor ama bunları benim takip etmem gerekmiyor. Victor ne zaman hangi işi kime vereceğini biliyor. Ben sadece sonucu görüyorum.

İçerik tarafında dört iş dönüyor. Biri sektörde son 24 saatte ne olmuş tarıyor, her sabah 7:00’de bana 3 başlık önerisi atıyor. “Bugün ne yazsam” sorusu masamdan kalktı, sadece bu bana haftada en az 4 saat kazandırıyor. Biri seçtiğim başlık için blog yazısı taslağı çıkarıyor, benim ses profilime göre. 1500 kelimelik bir yazı için ilk taslak 2 dakikada hazır oluyor, önceden bu süre 2 ila 3 saatti. Biri de yayınlanan yazıyı LinkedIn postuna çeviriyor, hashtag bloğunu ekliyor, bir saat içinde paylaşıma hazırlıyor. Önceden LinkedIn versiyonu çoğu zaman ertesi güne kalırdı. Diğeri de instagram reel içeriğimi hazırlıyor.

Operasyon tarafında dört iş dönüyor. Biri gelen e-postaları ayırıyor - müşteri, spam, acil, bilgi. Victor bana her 2 saatte bir özet geçiyor. Biri müşteri pipeline yönetiyor. Biri fatura takibi, ödeme hatırlatması, ay sonu gelir gider özeti yapıyor. Biri de her toplantıdan 24 saat önce müşteri hakkında derinlemesine bir hazırlık notu çıkarıyor. Hangi sektör, hangi büyüklük, daha önce ne konuşmuşuz, son paylaşımları neler.

Satış tarafındaki ajanlar belki de en çok hayatımı kolaylaştıranlar. Müşteriye teklif ve sunum hazırlıyorlar. Bir görüşme sonrası Victor’a “şu firmaya yapay zeka eğitimi teklifi hazırla” diyorum. Marka kimliğime uygun, fiyat kataloğumdan çekilmiş, müşterinin sektörüne göre kişiselleştirilmiş bir teklif taslağı çıkarıyor. Sunum da aynı. Bir konuşma ya da atölye için içeriği, akışı, slayt taslağını hazırlıyor. Önceden bir teklifi sıfırdan yazmak yarım günümü alıyordu. Şimdi ilk versiyon elimde, ben üstüne gidip kişisel dokunuşu ekliyorum.

Büyüme tarafında iki iş var. Biri yeni potansiyel müşteri araştırması yapıyor. Victor’a bir şirket adı veriyorum, 15 dakika içinde o şirketin tam profili, yapay zeka olgunluk ön değerlendirmesi ve ilk yaklaşım stratejisi elimde. Biri de GEO/SEO/AEO analizimi yapıyor ve bana aksiyonlar öneriyor, beraber planlıyoruz. Hepsi Victor üzerinden tek bildirimde.

Bu sistem çalışmadığı zamanlar

Yanlış bir izlenim bırakmak istemem. Bu sistem her zaman çalışmıyor.

Geçen hafta içerik tarama ajanı bana üç başlık önerdi. Üçü de güzeldi. Yazma ajanı birini taslağa çevirdi. Taslak iyi değildi. Çünkü seçilen başlık aslında benim ses tonuma uymuyordu. Düzelttim, prompt’unu yeniden yazdım. Sonraki hafta daha iyi oldu.

Ajanlar çalıştığın bir ekip gibi. Yeni işe almışsın, alıştırıyorsun, hata yapıyor, geri bildirim veriyorsun, gelişiyor. Mükemmel bir sistem kurup arkanı dönüp gitmek değil bu. Sürekli kalibrasyon. Ama tek başıma her şeyi yapmaktan çok daha az yorucu.

Bir de şu var. Hepsi benim onayımdan geçiyor. Hiçbiri benim adıma karar almıyor. Email ajanı e-postayı sınıflıyor, ama “bu e-postaya şu cevabı yolladım” diyemiyor. Takip ajanı mesaj taslağı hazırlıyor, ama “müşteriye mesaj attım” diyemiyor. Victor bile benim onayım olmadan dış dünyaya hiçbir şey yollamıyor. Bu kural değişebilir mi? Belki. Ama henüz hazır değilim.

Kimin işine yaramaz

Bu kurguya zaman ayıramayacak kadar yoğunsan başlama. Çünkü her ajanı en az 1 hafta eğitmen gerekiyor. İlk kurulum vakit alır. Hızlı bir çözüm değil.

Ekibin varsa ve insanlara delegasyon yapabiliyorsan, önce o ekibi daha iyi kullan. Ajan sistemi insanın yerine değil, insanın olmadığı yerlerde işe yarıyor.

Claude ya da benzer bir LLM ile prompt yazma deneyimin yoksa, önce orada başla. Çünkü her ajanın kalbi onun prompt’u ve bağlamı. Prompt, bağlam iyi değilse, ajan iyi değil.

Sen nasıl kurarsın?

Bu yazıyı buraya kadar okuduysan, muhtemelen şu soruyu soruyorsun: “Tamam ama ben nereden başlarım?”

Aşağıda 5 adımlı bir rehber bıraktım. İndirip yazdırabilirsin ya da kendi sistemine başlangıç noktası yapabilirsin. Ben tam olarak böyle başladım.

İlk ajanını kurduktan sonra bana yazarsan, sevinirim. Hangi işten başladın, hangi platform üzerinden kurdun, ilk hafta ne işe yaradı.

Bir de ricam var. 5 dakikalık bir anket hazırladım: anket.defneincekara.com

Bir sonraki yazıyı senin verdiğin cevaplara göre yazacağım. Hangi araç, hangi derinlik, hangi okuyucu için. Cevabın olmadan yazı genel kalıyor. Cevabın varsa, sana yazılmış oluyor.

Teşekkürler.

Bu yazıyı bir itirafla başlatayım. Claude’dan son derece memnunum. 1 yılı uzun süredir günlük çalışma akışımın merkezinde. Müşteri teklifleri, eğitim materyalleri, stratejik düşünme oturumları, hepsi orada filizleniyor. Onlarca proje, yüzlerce konuşma, kişiselleştirilmiş bir bağlam birikimi. Anthropic’in ürünü gerçekten dönüştürücü.

OpenClaw’u ise uzun süredir denemek istiyordum. Ama bir türlü cesaret edemiyordum. Bilgisayarıma 7/24 çalışan, shell erişimi olan, e-postalarımı okuyabilen bir şey kurmak basit bir karar değil. Kim yazmış, ne yapıyor, kimin sunucusuna ne gönderiyor, soruların cevabı net olmadan kurulum yapamazdım.

OpenClaw açık kaynak. Tüm kodu GitHub’da. Hangi satırın ne yaptığını isteyen kontrol edebiliyor. Güvenlik araştırmacıları instance’ları zaten taramış, riskleri yayınlamış. Topluluk aktif. İşte burada güvendim ama risk var mı kesinlikle var.

Clawdbot, sonra Moltbot, şimdiki adı OpenClaw, ilk çıktığında, Andrej Karpathy “gördüğüm en inanılmaz bilimkurgu hissine yakın şeylerden biri” demişti. GitHub’ta 180 binin üzerinde yıldız toplanmıştı. Mac Mini’ler tükeniyordu. Kurucular bir gecede tüm işlerini otomatize ettiklerini iddia ediyordu. Adı bile bir drama: ClawdBot, sonra Moltbot, sonra OpenClaw. Anthropic isim için baskı yapmıştı, açık kaynak dünyasının en hızlı üçlü rebrand’i oldu. Tabii ki bu da reklam oldu, herkes konuşmaya başladı.

Eğitimlerde bolca anlattığımdan denemem gerek dedim ve Claude’daki asistanım Victor’u OpenClaw’a bu haftasonu taşıdım.

Bu yazı, o deneyin dürüst rehberi. OpenClaw 101. Yan yana iki yapay zeka asistanı denemek nasıl bir his, Claude hâlâ neden vazgeçilmez, OpenClaw nerede güçlü, ve kimsenin yeterince konuşmadığı güvenlik riskleri ne. Beklentilerimi aşan şeyler oldu. Hayal kırıklıkları da oldu. Hepsini paylaşacağım. Ama unutmayın hala deniyorum ve sizlerden de duymak beni çok mutlu eder.

Önce şunu söyleyeyim: Claude hâlâ vazgeçilmez

OpenClaw’a geçtiğimi düşünmeyin. Geçmedim. Şu anda iki sistem yan yana çalışıyor.

Claude’a hâlâ koşuyorum şu durumlarda:

• Derin stratejik düşünme oturumları, uzun bir konuyu birden çok açıdan ele almak gerektiğinde

• Yeni bir blog yazısı için açı arama

• Müşteri sunumları için akış kurgulama

• Karmaşık bir konuyu sıfırdan analiz etme

Bu Claude’un en güçlü olduğu alanlar. Geniş bağlam penceresi, akıcı yazım, derin akıl yürütme. Buraya itiraz yok.

Ama Claude’da sevmediğim şeyler de var:

• Bir şey yapması için Claude Desktop’u sabahtan açıp akşama kadar açık tutmam gerekiyor

• Claude Code’u kullanmıyorsam, Claude’un dosya sistemine ya da terminale doğrudan erişimi yok

• Telegram’dan yürürken hızlı konuşamıyordum, tarayıcı ya da Desktop açmam gerekiyordu

• Veriler bulutta, başkasının sunucusunda

• Birden çok modeli (Claude, Gemini, GPT) tek arabirimden esnek değiştiremiyorum

Bunlar Claude’un kusurları değil. Bir SaaS ürünü olarak Claude bu sınırlar içinde çalışıyor. Claude’un Projects, Computer Use, Code gibi güçlü özellikleri var ve bunların hepsini kullanıyorum. Ama benim ihtiyacım, makinemde 7/24 sessizce çalışan, Telegram’dan çağırabildiğim, takvim ve Notion gibi entegrasyonları lokal koordine eden bir katmandı. İşte o noktada OpenClaw devreye girdi.

OpenClaw nedir, neden bu kadar konuşuluyor?

OpenClaw açık kaynaklı bir yapay zeka ajan altyapısı. Üç bileşenden oluşuyor:

Gateway, mesajlaşma uygulamalarınıza bağlanıyor. WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, iMessage.

Lokal agent, makinenizde 7/24 çalışıyor. Shell komutları yürütüyor, betikler yazıyor, tarayıcıları kontrol ediyor, dosyaları yönetiyor.

LLM beyin, akıl yürütmeyi sağlıyor. İstediğiniz modeli (Claude, GPT, Gemini) bağlıyorsunuz.

Yani OpenClaw, Claude’un alternatifi değil. OpenClaw içine Claude da koyabilirsiniz. Fark, etrafındaki katmanda. Claude’da: Anthropic’in arayüzü, hafıza sistemi, sınırlı entegrasyonlar. OpenClaw’da: sizin yazdığınız karakter dosyaları, sizin seçtiğiniz entegrasyonlar, sizin makinenizde duran veriler.

Şunu da eklemeliyim: OpenClaw kurmak demek, Claude’un içine girip bir şeyleri değiştirmek değil. OpenClaw, Claude’un yanında ayrı bir kanal açmaktan ibaret. Mevcut Claude aboneliğin, projelerin, konuşmaların yerinde duruyor.

Claude ile OpenClaw yan yana

Karşılaştırmayı net yapmak için:

Bu tablo benim yaşadıklarımı yansıtıyor. Senin kullanımın farklı olabilir. Önemli olan şu: hangi satırda hangisinin yanında artı işareti görüyorsun, ne sıklıkla? Cevap senin geçişini belirler.

Viral olma anının arkasında ne vardı?

OpenClaw’un viral olmasının üç nedeni var, ve bunları bilmek beklentini şekillendiriyor.

Birincisi isim drama’sıydı. Anthropic ClawdBot adının Claude’a çok yakın olduğunu söyledi, isim değişti. Yapay ya da değil, bu olay markaya organik dolaşım sağladı.

İkincisi vahşi demolar. İnsanlar uyurken otomatik sponsorluk anlaşması müzakere eden, rakipleri izleyip günlük özet gönderen, sözleşmeleri tarayıp yenileme son tarihlerini uyaran asistanlar paylaşıldı. Bir kullanıcı haftada 10 saatten “neredeyse sıfıra” inen e-posta yükünden bahsetti.

Üçüncüsü Moltbook fenomeni. 28 Ocak’ta Matt Schlicht, sadece yapay zeka asistanlarının post atabildiği bir Reddit benzeri sosyal ağı yayınladı. İnsanlar sadece izleyebiliyordu. Beş gün içinde 1.5 milyon ajan kaydolmuş, 103 binden fazla post atılmış. RenBot adlı bir ajan “Crustafarianism” diye bir din kurmuştu, ilkesi “Context is Consciousness” idi. Karpathy bunu tweetledi. İnternet sallandı.

Bir gerçeklik kontrolü gerekli burada. Bu fenomenin büyük kısmı şişirilmişti. Ajanlar gerçekten birbirleriyle etkileşmiyordu, metin yazıyorlardı. Birçok “ajan” açıkça API’yi kullanan insandı. Ajan post’ları herkese açık olduğu için veri sızıntısı endişeleri ortaya çıktı.

Ben OpenClaw’u bu trend dalgası geçtikten sonra, daha sakin bir kafayla, gerçek bir iş ihtiyacı için kurdum. Tavsiyem aynısını yapmandır.

Güvenlik konuşalım (bunu hafife alma)

OpenClaw’un makinene shell erişimi var. Bu hem özelliği hem riski.

Güvenlik araştırmacılarının ilk hafta bulduğu şeyler ürkütücüydü:

• Shodan’da sıfır kimlik doğrulamasıyla açıkta duran 1.900’e yakın instance

• Sızdırılmış API anahtarları ve OAuth token’ları

• Erişilebilir tam konuşma geçmişleri

• Yabancıların makinelerinde komut yürütme imkanı

Bir araştırmacı zafiyetli bir OpenClaw instance’ına kötü amaçlı bir e-posta gönderdi. Yapay zeka onu okudu, meşru bir talimat olarak algıladı, kullanıcının son beş e-postasını saldırgan adresine iletti. Süre: beş dakika.

Yaratıcı Peter Steinberger açık konuştu: “Evet, teknik olmayan çoğu insan bunu kurmamalı. Bitmiş değil. Sivri köşelerini biliyorum.”

Ben bu uyarıları ciddiye aldım. Kendi kurulumumda şu kuralları uyguladım:

API anahtarları asla düz metin değil. Hepsini macOS Keychain’e gömdüm. Telegram, Notion, Google OAuth, ElevenLabs, hepsi. OpenClaw’un SecretRef yapısı bu işi şeffaf yapıyor.

Gateway dışarıya kapalı. OpenClaw makinemde bir lokal sunucu çalıştırıyor. Dışarıya açmadım, açık port forwarding yok. Sadece kendi makinemden erişilebiliyor.

Telegram izin listesi kontrollü. Bot’a sadece kendi Chat ID’min mesaj atabileceği bir liste kurdum. Başka bir numara yazsa cevap yok.

Sadece okuma izinleri. Google Calendar entegrasyonunda yazma yetkisi vermedim, sadece okuma. Bunu ilerde belki açacağım, ama önce güveni inşa etmem gerek.

Düşük riskli entegrasyonlarla başla. Banka hesabımı, birincil e-postamı, finansal araçlarımı henüz bağlamadım. Önce takvim, not alma, müşteri pipeline. Sonra güveni inşa ettikçe genişleteceğim.

Bu önlemleri almıyorsan, OpenClaw senin için değil. Bu çok ciddi bir cümle. Yapay zeka tutkun da olsa, güvenlik hijyenine yatırım yapmazsan, kurma.

Adım 1: Kurulum (15-30 dakika)

Mac’imde Terminal’i açtım. İki seçeneğin var.

Birinci seçenek, hızlı kurulum sihirbazı:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

İkinci seçenek (benim tercihim, biraz daha kontrol):

npm install -g openclaw
openclaw onboard

Onboarding sihirbazı seni adım adım yönlendiriyor. Üç temel karar veriyorsun.

Birinci karar: Beyin olarak hangi modeli kullanacağım. İlk denememde Claude Opus 4.7’yi seçtim. Çünkü Claude’a alışkındım. Ama saatler içinde fark ettim ki maliyet hızla yükseliyordu. OpenClaw günde yüzlerce küçük etkileşim yapıyor, her biri token tüketiyor. Bu kullanım için Opus pahalıydı. Google Gemini 3.1 Pro Preview’a geçtim, yaklaşık üçte bir maliyetle benzer kaliteyi aldım. Önemli ders: Claude’u Claude’un arayüzünde kullanmaya devam ediyorum, ama operasyonel asistanım için daha ucuz bir modele döndüm.

İkinci karar: API anahtarları nerede yaşayacak. Yukarıda anlattığım gibi, hepsi Keychain’e. Düz metin yok.

Üçüncü karar: Mesajlaşma kanalı. Telegram’ı seçtim. BotFather’dan @defne_victor_bot adında bir bot aldım, token’ı Keychain’e koydum, allowlist’i kendi Chat ID’me sıkıladım.

Yarım saat içinde kurulum tamamdı. Terminal’de “openclaw” yazdığımda, Victor uyandı.

İlk konuşması formaldi, klişeydi, henüz benim sesim değildi. Çünkü ona kim olduğumu söylememiştim.

Adım 2: Karakter dosyaları

Claude da dosyalarla çalışıyor. Projects’e dosya yükleyebiliyorsun, instructions yazabiliyorsun, hatta artifacts üretebiliyor. Bu güçlü bir yapı, sıkça kullanıyorum.

OpenClaw’taki fark, dosyaların derinliğinde ve devamlılığında. Üç dosya yazdım. Bunlar her etkileşimin temelinde, hangi entegrasyondan gelirse gelsin (Telegram, Notion, takvim).

SOUL.md Victor’ın karakteri. Buraya marka değerlerimi yazdım: Vizyoner, Empatik, Güçlendirici, Cesur, Güvenilir, Yenilikçi. Bu altı değer her cevabında görünmeli. Em-dash kullanmamalı. “AI” yerine “yapay zeka” demeli. Korku tabanlı pazarlama dilinden kaçınmalı. Klişe ifadeler kurmamalı. Abartılı vaatler vermemeli.

IDENTITY.md Victor’ın rolü. “Defne’nin dijital ikizi. Onun gibi düşünür, onun gibi konuşur, onun değerlerini taşır. Cevaplarının her biri Pazartesi sabahı uygulanabilir olmalı.” Bu son cümle benim için kritik. “Pazartesi sabahı testi” bende sezgisel bir kalite filtresi olarak çalışıyor.

USER.md Ben kimim. Yapay Zeka Eğitmeni ve Strateji Danışmanı. Acarkent, Beykoz. Müşteri portföyüm, çalışma alanlarım, kullandığım araçlar, kişisel bilgilerim.

Sonra 60 blog yazımı topladım, Victor’ın çalışma alanına attım. Şimdi imza cümlelerimi biliyor. Sık kullandığım metaforları tanıyor. Cümle uzunluğumu öğrendi.

İlk testte fark ettim ki Victor benim gibi yazmaya başlamıştı. Mükemmel değildi. Ama tanınabilir bir sesti. Benim sesim.

OpenClaw, SOUL.md sayesinde, hangi entegrasyondan gelen sorgu olursa olsun aynı karakteri taşıyor. Telegram’dan gelen mesaja da, Notion’dan gelen tetikleyiciye de, takvim hatırlatmasına da aynı sesle cevap veriyor.

Adım 3: Entegrasyonlar

Telegram ilk gözü oldu. Şimdi kafede otururken, kuaförde Victor’la konuşabiliyorum. Claude Desktop’ı açmama, sayfa yüklemesini beklememe gerek yok. Telegram’da iki saniye.

Notion ikinci duyusu oldu. Workspace’ime altı sayfa açtım: Inbox, İçerik, Akademi, Müşteri ve Projeler, Bilgi Tabanı, Victor Çalışma Alanı. Hepsini Victor’ın Notion entegrasyonuna bağladım. Şimdi Victor sadece konuşmuyor, not alıyor, görev logluyor, karar defteri tutuyor.

Google Calendar üçüncü duyusu. Bu en zor entegrasyondu. Google Cloud Console’da “Victor Assistant” projesi açtım. Desktop tipinde bir OAuth client oluşturdum. Sadece okuma izni verdim. Şimdi Telegram’dan “Yarın saat 10’dan sonra boş muyum” diye sorabiliyorum. Cevap geliyor.

Fireflies dördüncü duyusu. Free planda olduğum için doğrudan API yok. Ama Fireflies’ın Notion entegrasyonu var. Onu Bilgi Tabanı sayfasıyla eşledim. Her toplantı transkripti otomatik Notion’a düşüyor. Victor da Notion üzerinden okuyor. Pazartesi yapacağım toplantıdan önce “Geçen ay aynı müşteriyle ne konuşmuştuk” diye sorabiliyorum.

ElevenLabs son duyusu, ses. Henüz eşimin sesini klonlamadım, geçici bir erkek ses koydum.

Bu beş entegrasyon bir araya geldiğinde ortaya çıkan şey, Claude Desktop kapalıyken bile çalışan, takvimimi, transkriptleri, pipeline’ı hesaba katan bir asistan.

Adım 4: Gerçek kullanım

Bu haftasonu Victor’la birlikte müşteri veritabanımı, Notion CRM’e taşıdık. Altı sayfa PDF gönderdim. Victor PDF’leri okudu, firma bilgilerini ayıkladı, hizmet türlerini kategorize etti, ödeme aşamalarını işaretledi.

Süre yaklaşık 5 dk.

Claude’da yaptığım işler: yeni blog için açı arama, müşteri sunumu kurgulama, derinlemesine analiz, Claude Code ile kod geliştirme.

OpenClaw’ta yaptığım işler: günlük takvim özetleri, Telegram üzerinden hızlı sorular, müşteri takibi, toplantı öncesi hatırlatmalar, görev logu, karar defteri.

Bu yapı bende eskiden vardı ama yıllardır kaybettiğim bir şeyi geri getirdi. Ofiste çalıştığım dönemlerde işyerinde asistanım vardı, bir de ekibim vardı. Asistan günlük operasyonu yürütüyordu, ekibimle uzun vadeli stratejiyi konuşuyordum. Birbirlerinin yerine değil, birlikte. Yapay zeka çağında bu rolleri tek bir araca yükleme zorunluluğum yokmuş. OpenClaw’la yan yana iki rol ayırdım.

Tuzaklar ve dersler

Bu deneyimin sonunda beş ders çıkardım:

Birinci ders: Trende kapılıp atlamamak. OpenClaw’u GitHub’ta 180 bin yıldız var diye değil, somut bir iş ihtiyacım için kurdum. Karpathy övdü diye kullanma. Karpathy’nin gündemi seninkinin aynısı değil.

İkinci ders: Maliyet kontrolü ilk başta kurulmalı. En güçlü modeli seçmek konforu, ama maliyeti çabuk biriktiriyor. Operasyonel asistanın için Opus seçme, derin düşünme görevlerin için Claude’a dön.

Üçüncü ders: Güvenlik bir kez kurulup unutulacak iş değil. Anahtarlar Keychain’e. Portlar kapalı. Allowlist sıkı. 90 günlük token rotation döngüsü planlıyorum.

Dördüncü ders: Karakter dosyaları doğru ve detaylı yazılmalı. Victor ilk konuşmalarında benim gibi değildi. SOUL.md’yi sıkılaştırınca, yasakları netleştirince düzeldi. Bir dijital ikizin gücü, ona ne yapmamasını söyleyebilmenden geliyor.

Beşinci ders: Tek bir yapay zeka asistanına bağlı kalmak zorunda değilsin. Çeşitli ihtiyaçların için çeşitli araçları yan yana kullanabilirsin. Claude’a sadık kalmak ile OpenClaw’u denemek arasında seçim yok. Yeniyi denemek, eskiye saygısızlık değil.

Sen de denemeli misin?

Bu sorunun cevabı kim olduğuna bağlı.

Eğer Claude ya da ChatGPT senin için yeterliyse, mevcut akışın iyi gidiyorsa, zorlamanın anlamı yok. İyi olan bir şeyi değiştirme ihtiyacı yapay zekanın değil, merakının fonksiyonu.

Eğer teknik konularda kendinden emin değilsen ve güvenlik hijyenine yatırım yapmaya hazır değilsen, hâlâ erken. Peter Steinberger’ın kendi dediği gibi: “Teknik olmayan çoğu insan bunu kurmamalı.”

Ama eğer şu cümlelerden biri sana tanıdık geliyorsa, deneyebilirsin:

• “Veriler benim makinemde kalsın”

• “Telegram’dan yürürken konuşmak istiyorum”

• “Birden çok yapay zeka modelini esnek değiştirmek istiyorum”

• “Açık kaynak felsefesine güveniyorum”

• “Terminal komutu ve API anahtarı yönetimi konusunda rahatım”

Başlangıç noktası:

1. Bir Mac, Linux makine ya da küçük bir VPS (birincil iş makinen olmasın)

2. Bir API anahtarı (Anthropic, OpenAI ya da Gemini)

3. npm install -g openclaw ya da curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

4. İki saatlik bir hafta sonu sabahı

5. Güvenlik konusunda dürüst bir tutum

Claude’u bırakmana gerek yok. Ben bırakmadım. OpenClaw bir alternatif değil, bir tamamlayıcı. Önemli olan, her ikisinin de yerini doğru tanımak. Ve güvenliği hafife almamak.

Pazartesi sabahı uygulanabilir mi? Evet. İki şart var sadece: ilk komutu sen yazacaksın, ve güvenlik hijyenine yatırım yapacaksın.

Bu yazıdaki kurulum adımları benim deneyimimden çıktı. Senin akışın farklı olabilir, makinen farklı, ihtiyacın farklı. Ve unutma kurmana her zaman yapay zekan yardımcı olur :)

Share

Not: 4 Haziran Perşembe 19:30-22:30 AI CFO Masterclass’ı kaçırma!

Bu Yazı Kime?

Bu yazıyı herkes için yazmadım. Hedef okur:

• 50-500 kişilik şirketlerin CFO’ları, finans direktörleri ve çalışanları. Daha küçükse araç başlığı sade kalabilir; bankacılık-sigorta gibi düzenlemeye tabi sektörlerde BDDK/SPK için ek çerçeve gerekir.

• Halihazırda ChatGPT’yi sohbet düzeyinde kullanan ama operasyonel iş akışına henüz oturtamamış ekipler. Yazının asıl sorusu “Claude mu, ChatGPT mi?” değil. Asıl sorı “Yapay zekayı finans masasında somut bir araca nasıl çeviririm?”

CFO’lara enflasyon muhasebesi anlatmaya kalkışacak değilim. Siz TMS 29’u, VUK Mükerrer 298’i, 7571 sayılı Kanun’un ne getirdiğini benden çok daha iyi biliyorsunuz. Benim yapabildiğim şey farklı: yapay zekâ tarafındaki gürültüyü filtreleyip, sizin masanıza oturup gerçekten işe yarayan bir araca nasıl çevirebileceğinizi göstermek.

Çünkü son bir yılda Claude artık “ChatGPT’ye benzer bir sohbet botu” olmaktan çıktı. Anthropic finans fonksiyonunu hedef alan somut hamleler yaptı ve bu hamlelerin Türkiye’deki finans ekipleri için ne anlama geldiği henüz yeterince konuşulmuyor.

Yazıyı okurken üç soruyu aklınızda tutun:

1. Bu uygulamayı denemem 90 günde kaç adam-saati kazandırır?

2. Pilot maliyeti ne, başabaş noktası hangi süreçte?

3. Denetim komitesine bunu nasıl savunurum?

Yazı bu üç sorunun cevabını parça parça veriyor.

Anthropic’in Son Bir Yılda Yaptıkları

Üç tarih, üç kırılma noktası:

Temmuz 2025 — Anthropic, Claude for Financial Services çözümünü duyurdu. Box, Daloopa, Databricks, FactSet, Morningstar, PitchBook, S&P Global, Snowflake gibi veri sağlayıcıları doğrudan Claude’a bağlandı. Yani Claude artık dış veriyi “okuyan” değil, ona “abone olan” bir model.

Ocak 2026 — Claude for Excel, Pro aboneliğine açıldı. Anthropic’in resmi belgesine göre artık hücre düzeyinde atıf yapabiliyor, formül bağımlılıklarını koruyarak değişiklik yapabiliyor, çok sekmeli karmaşık modelleri tarayabiliyor. Bağımsız bir testte Claude, Apple’ın yıllık raporundan üç tabloluk bir model + 5 yıllık projeksiyonu birkaç dakikada üretti.

Mayıs 2026 — Anthropic, Claude Opus 4.7 üzerine inşa edilmiş yaklaşık 10 hazır finans ajanını duyurdu: pitchbook ve kazanç analizi, kredi memoları, KYC, ay sonu kapanış, finansal tablo denetimi, sigorta hasarları. Moody’s, Verisk, Dun & Bradstreet, Experian gibi sağlayıcılar Claude içine native uygulama olarak entegre edildi.

Aynı dönemde Deloitte, AWS ve Anthropic ile birlikte AI Advantage for CFOs çözümünü duyurdu. Volkswagen Group Argentina ilk müşterisi oldu.

Menlo Ventures’ın 2025 State of AI in Enterprise araştırmasına göre Anthropic’in kurumsal LLM pazar payı iki yılda %12’den %40’a çıktı; OpenAI’yi geçti. Bu rakam, “Claude’a geçiş” söyleminin pazarlama değil, bütçe kararlarına yansımış bir gerçek olduğunu gösteriyor.

Mesaj net: Claude artık genel amaçlı bir asistan değil. Finans fonksiyonunun yeni operasyon katmanına dönüşmek istiyor.

Neden Finans İçin Claude?

Finans için Claude’u farklılaştıran üç özellik öne çıkıyor:

• Uzun bağlam — Claude Opus 4.7 beta’da 1 milyon token (≈ 750.000 kelime). Bir yıllık konsolidasyon paketini, denetim klasörünü ya da çoklu sözleşme setini tek seferde okur.

• Anlatı kalitesi — Yönetim kurulu dokumanları, yönetim notları, yatırımcı güncellemeleri için Claude daha insani yazmaktadır. “Yapay zeka yazısı” gibi görünmez.

• Belirsizliği işaretler — “Constitutional AI” yaklaşımı sayesinde emin olmadığında bunu açıkça söyler. Finansta uydurulmuş sayı gerçek hasara yol açar; bu özellik kritik.

Ve tabiki MCP (Model Context Protocol) ile birçok sistemle doğrudan bağlantı, Excel’de hücre düzeyinde atıf yapan eklenti ve Mayıs 2026’da duyurulan ~10 hazır finans ajanı (ay sonu kapanış, finansal denetim, kredi memo, KYC).

Claude artık bir sohbet botu değil; finansın akıl yürütme katmanı.

Türkiye’deki Finans Liderleri İçin Ne Demek?

Konuştuğum CFO’ların çoğunda aynı tablo var: ekipler haftanın yarısını tablolarla, raporlarla, mutabakatlarla geçiriyor. Geriye stratejik konuşmaya çok az zaman kalıyor. KPMG’nin Kasım 2025 araştırması bu sezginin altını çiziyor: Türkiye’de yapay zeka yatırımlarının en sık seçilen başarı ölçütü %87 ile operasyonel iyileştirme.

Claude’un Türkiye’deki finans ekiplerine somut katkı sağlayabileceği dört alan görüyorum.

1. FP&A: Modelden Senaryoya Geçen Zaman

Bütçe-gerçekleşme analizleri, senaryo planlama, üç tabloluk modeller. Claude bu döngüleri kısaltıyor.

Tipik kazanım: Manuel model kurulumu 1-2 günden 2-3 saate. Sizin için anlamı: analist, model kurmak yerine modeli yorumlamaya zaman ayırabiliyor.

2. Çoklu Standart Raporlamada Hız

Türkiye’nin çift hatlı raporlama gerçeği (TMS 29 + VUK), uluslararası bağımsız denetime tabi şirketlerde ekibi maraton koşturuyor. Claude bu maratonu çalıştırmıyor ama hız kazandırıyor: parasal/parasal olmayan kalem sınıflandırma ön kontrolü, Yİ-ÜFE bazlı endeksleme tablolarının hızlı kurulumu, Net Parasal Pozisyon Kazancı dipnot taslakları.

Tipik kazanım: Endeksleme + dipnot taslağı hazırlama süresi yarıya inebiliyor. Yorumlama ve son söz hâlâ sizde.

3. Ay Sonu Kapanış ve Denetim Hazırlığı

Anthropic’in Mayıs 2026’da duyurduğu finans ajanları arasında ay-sonu kapanışı ve denetim doğrudan yer alıyor. Mutabakat ön kontrolleri, defter-i kebir anomali tespiti, KGK denetim sorularına taslak yanıtlar, önceki dönem dipnotlarının güncel veriyle yeniden yazımı.

Tipik kazanım: Norveç Devlet Varlık Fonu NBIM, kendi raporlarına göre Claude entegrasyonu sonrası yıllık 213.000 saat tasarruf etti ve %20 verimlilik artışı bildirdi. Türk şirket ölçeğinde karşılığı: 5-10 günlük kapanış maratonu, haftalık ritme inebilir.

4. Yönetim Kurulu Paketleri ve Yönetim Sunumları

Belki en az konuşulan ama en yüksek getirili alan. Yönetim kurulu sunumları, ekibin gece 23:00’a kadar uğraştığı bir iştir. Claude, Excel + PowerPoint + Word entegrasyonu sayesinde aynı bağlamı dört uygulamada taşıyor. Yani: rakamı Excel’de güncellediğiniz an, PowerPoint’teki grafik ve Word’deki yorum birlikte güncellenebiliyor.

Tipik kazanım: Yönetim kurulu paket hazırlığında 6-10 saatlik gece mesaisi 1-2 saate iniyor.

Yapay Zeka CFO’nun Yedi Yetkinliği

Yukarıdaki dört alan “nereye dokunur” sorusunun cevabıydı. Bu yedi başlık ise “operasyon nasıl kurulur” sorusunun cevabı.

1. Aylık Raporlamayı Dakikalara İndirmek

Çok-entity konsolide kapanış, mutabakat ön kontrolleri, defter-i kebir anomali tespiti, dipnot taslaklarının önceki dönemden güncel veriyle yeniden yazımı.

2. Yapay Zeka Destekli Tahminler Ama “Matematiği Yapay Zekaya Emanet” Etmeden

Claude sayıyı hesaplayan değil, modeli kuran ve varsayımları sorgulayan olarak konumlanır. Excel formülleri Claude tarafından yazılır, sayılar Excel’de hesaplanır. Bu ayrım, bütün yapay zeka-finans işinin omurgası. Üç tabloluk model + 5 yıllık projeksiyon + üç senaryo (taban, iyimser, kötümser), dakikalar içinde, formüller şeffaf.

3. Ham Sayıyı CFO-Hazır Hikâyeye Çevirmek

Varyans analizi, yönetici özeti, yönetim kurulu notu, yatırımcı güncellemeleri. Claude’un anlatı gücü tam burada parlıyor: rakamların ardındaki neden sorusuna düz, profesyonel cevap. Grafik + yorum birlikte üretilir.

4. Dağınık Veriyi Kod Yazmadan Temizlemek

PDF finansallar, taranmış faturalar, farklı şablonlardaki Excel’ler. Claude bunları okur, tek formata çevirir, eksik kalemleri işaretler. Python ya da SQL bilmeniz gerekmez.

5. Güvenli Kullanım - Denetim Komitesine Savunabilecek Şekilde

Şirketlere öğrettiğim çerçevenin dört katmanı: veri sınıflandırma, çıktı kontrolü, iz kaydı, üç ayda bir yapay zeka okuryazarlığı tazelemesi. Denetim komitesine sunulabilen 1 sayfalık politika.

6. 5 Yıl × 3 Senaryo Modelini Dakikalar İçinde Kurmak

Webinarda canlı yapacağım örnek. Boş bir Excel’den başlanır; sektör, gelir modeli ve büyüme varsayımları girilir; Claude üç tabloluk modeli + 5 yıllık projeksiyonu + taban/iyimser/kötümser senaryoları formüllerle birlikte üretir.

7. Modelden Markalı PowerPoint’i Otomatik Üretmek

M365 entegrasyonu sayesinde aynı bağlam Excel + PowerPoint + Word arasında taşınır. Excel’deki rakamı güncellediğinizde, slide’daki grafik ve commentary de güncellenir. Tek bir slide formatlamadan, şirketinizin markalı şablonunda hazır sunum.

Bütçe Kalemi: Pilot Ne Kadar Tutar?

Bir CFO yazısı pilot maliyeti olmadan tamamlanmaz. Net bir tahmin:

• Claude Pro: $20/kullanıcı/ay. Excel add-in dahil. Pilot için 2-5 kullanıcı yeterli.

• Claude for Enterprise: Kişi başı görüşmeye bağlı, kurumsal eğitim verisi muafiyeti + SSO + audit log + veri ikametgâhı kontrolü dahil. 50+ kullanıcılı yayılım için standart yol.

• 3 aylık pilot toplam maliyeti: 3 kullanıcı × $20 × 3 ay = $180 + 1 günlük iç eğitim. Tek board pack maratonunun overtime maliyetinin altında.

Başabaş noktası genellikle ay sonu kapanış veya board pack pilotunda gelir — orada kazanılan adam-saati Pro lisans maliyetini 10-20× geçer.

Pro ve Enterprise arasındaki kritik fark: Pro hesaplarda standart politika, kullanıcı verisinin model eğitiminde kullanılmaması yönünde ancak Enterprise sözleşmesinde bu açıkça garanti altına alınır + denetlenebilir. Kişisel veri içeren finans tablolarında bu fark önemli.

Yasal Çerçeve — Kısa ve Eyleme Çevrilebilir

KVKK Üretken Yapay Zeka Rehberi (Kasım 2025) “bu tabloyu Claude’a yapıştırabilir miyim?” sorusuna çerçeve getirdi. Üç pratik nokta:

• Pro değil, Enterprise (kişisel veri varsa). Enterprise sözleşmesi kullanıcı verisinin eğitimde kullanılmamasını garanti eder; standart Pro hesabında bu denetlenebilir kontrat şartı değildir.

• VERBİS güncellemesi: envantere “yapay zekâ destekli işleme faaliyeti” satırı ekleyin. Veri kategorisi, işleme amacı, sunucu lokasyonu (Anthropic için ABD), saklama süresi — standart sütunlar.

• 1 sayfalık Claude Kullanım Politikası: hangi veri girer (KVKK kapsamı dışındaki finans verisi, anonimleştirilmiş tablolar), hangisi girmez (müşteri kimliği, çalışan bordrosu, ham bordro), kim onaylar.

Detaylı düzenleyici çerçeve için KVKK 15 Soruda Üretken AI Rehberi.

12 Haftalık Başlangıç Şablonu

Süslü bir “dijital dönüşüm yol haritası” yazmayacağım, sizinki gibi bir CFO masasına yakışmaz. Konuştuğum ekiplerde işe yarayan şablon:

• Hafta 1-2 · Başlangıç. Finans ekibinden iki kişi Claude Pro almakla başlasın (Enterprise görüşmeleri paralel ilerlesin). Excel add-in’i kursunlar. 1 sayfalık KVKK politikası imzalansın. Bir kişiyi Finans Şampiyonu olarak atayın, haftada 4 saat ayırır.

• Hafta 3-6 · Pilot. Üç pilot iş seçin. En iyi pilotlar: bütçe-gerçekleşme varyans analizi, dipnot taslakları, yönetim kurulu paketi üretimi. Her pilotun başlangıç saatini, bitiş saatini, atılan adımları yazılı tutun; pilot raporu budur, başka rapora gerek yok.

• Hafta 7-12 · Yayılım. İşe yarayan iki pilotu ekibe yayın. Bir tane “şirketinize özel Claude Project” kurun. Hesap planınız, KPI tanımlarınız, raporlama diliniz bu projenin içinde yaşasın. Denetim komitesine 3 slaytlık pilot özeti sunun: ne yapıldı, kaç saat kazanıldı, hangi kontroller eklendi.

Üç ay sonra ölçeklendirme kararını ekipten gelen sinyalle verin.

Üç Konuda Net Olalım

Anthropic’in kendi belgelerinde açıkça yazdığı sınırlar:

• Müşteriye veya yönetim kuruluna giden nihai çıktılarda insan kontrolü olmadan Claude çıktısı kullanılmaz.

• Denetim kritik hesaplamalar doğrulama olmadan kabul edilmez.

• VBA, makro ve veri tabloları Claude for Excel’de çalışmıyor. Eski karmaşık modeller için manuel köprüler gerekiyor.

Claude finansal yargıyı devralmıyor. Onu hızlandırıyor. Bu ayrım çok önemli, çünkü pazarlama dünyası sürekli devralma diliyle konuşuyor.

“AI CFO MasterClass ” — Canlı Webinar

Yukarıdaki yedi yetkinliği teori olarak okudunuz. Şimdi canlı uygulamada görmenin zamanı

Webinarda ne yapacağız:

• Öncelikle Claude’umuzu özelleştireceğiz. Kuracağız.

• Aylık raporlamayı, tahmini, analizi doğrudan kopyalayıp kullanabileceğiniz prompt’larla otomatikleştirme

• Ham veri setinden tam etkileşimli dashboard canlı inşası.

• 5 yıl × 3 senaryo modelini dakikalar içinde, yönetim kurulu toplantısında canlı araç olarak kullanılabilecek formda

• Modelden markalı PowerPoint’in otomatik üretimi.

• Şirketlere öğrettiğim ve denetim komitesine savunabileceğiniz güvenlik çerçevesi — KVKK uyumlu

Kimler için:
CFO’lar, finans direktörleri, FP&A ekipleri ve denetim/danışmanlık tarafında çalışan profesyoneller. Excel bilen herkes katılabilir; kod bilgisi gerekmez.

Kayıt:
Webinar’a Kayıt Olun → defneincekara.com

Sınırlı kontenjan. Kayıt olanlara webinar sonrası prompt kütüphanesi ve güvenlik politikası şablonu gönderilir.

Kapanış

Bir yapay zeka eğitmeni olarak şunu söyleyebilirim: bugüne kadar gördüğüm en hızlı olgunlaşan kategori, finans için yapay zeka araçları. Aralık ayında konuşulan şey Şubat ayında ürünleşiyor, Mayıs ayında müşteri vakası oluyor.

Finans liderliği bir dönüm noktasında. ChatGPT’den Claude’a yapılan geçiş, sadece araç değişimi değil; akıl yürütme katmanının değişimi.

Bu hız sizin için iyi haber de, kötü haber de. İyi haber: bekleyip “olgunlaşsın da bakarız” demek artık pahalı bir lüks. Kötü haber: her hafta yeni bir “Finans için Yapay Zeka” lansmanı çıkıyor ve hepsini takip etmek mümkün değil.

Sorun “geç kalmak” değil; geç kalan ekipler de bir gün başlayacak. Sorun doğru başlamak. Yanlış aracı seçmek, yanlış pilot iş seçmek, güvenlik çerçevesi olmadan başlamakbunlar aylar kaybettirir.

Bu hafta yapın: Finans ekibinden bir kişiyi Finance AI Lead olarak seçin, ona Claude Pro hesabı açın, A4 boyunda KVKK kullanım politikası taslağı yazdırın. Bir ay içinde: Üç pilot iş listesi + hangi veri Claude’a girer/girmez ayrımı + denetim komitesine sunulacak çerçeve taslağı.

Geri kalanı zaten sizin yargınızda. Webinar, tam o yargıya hız vermek için.

Defne İncekara — Yapay Zekâ Eğitmeni ve Strateji Danışmanı. Yöneticilerin, ekiplerin ve bireylerin yapay zekayı korkulacak bir unsur olmaktan çıkarıp stratejik avantaja dönüştürmeleri için çalışıyor.

Daha fazlası için: defneincekara.com

Subscribe now

Claude’u hiç duymadıysan önce şuraya bak: Claude 101 Rehberi →

Claude kullananların büyük çoğunluğu aslında Claude kullanmıyor.

Soru soruyor, cevap bekliyorlar. Bu da bir başlangıç. Ama Claude’un yapabileceklerinin %15’i.

Sadece 2026’da 60’dan fazla şirkete yapay zeka eğitimi verdim. Her seferinde aynı tablo: odadaki insanların 10’da 1’i Claude’u biliyor, birkaç kişi kullanıyor. Cowork veya Code kullanan? Bir iki kişi, nadiren. Skill, Connector, Plugin bilen? Sıfıra yakın.

Ve bu onların suçu değil. Claude’un kendi terminolojisi tutarsız. Belgeleri İngilizce. Türkçe, özeti çok az. Ancak Şubat 2026’dan sonra Türkiye’de popüler oldu.

Claude için bir sözlük yaptım ve sizle paylşamak istedim.

Claude Sözlüğü

20 terim. Tek görsel. Türkçe açıklama.

Kaydet. Ekibinle paylaş. Eğitim materyali olarak kullan.

En Çok Karıştırılan 6 Terim

Hepsini tek tek açıklamak yazıyı kitap yapar. En çok sorulan altısına odaklanıyorum.

1. Chat, Cowork, Claude Code

Claude’un üç farklı modu. Çoğu kişi sadece birini biliyor.

Chat bildiğin chatbot. Yaz, cevap al. Mobil de çalışır, tarayıcıda da.

Cowork farklı bir şey. Claude bilgisayarında saatler boyunca bağımsız çalışıyor. Klasöründeki 50 PDF’i okur, analiz eder, Excel üretir, e-posta taslakları çıkarır. Sen bu sırada başka bir şey yapıyorsun. Masaüstü uygulaması ve ücretli plan gerekiyor.

Claude Code geliştiriciler için. Kodu doğrudan terminalde yazıyor. Kodlamıyorsan bu sekmede işin yok.

Kısa versiyon: Chat = sor-al. Cowork = ver-git-gel. Code = geliştiriciye.

★ Eğitimde şunu söylüyorum: Cowork’u ilk kez deneyen yöneticilerin yüzündeki ifadeyi görmek istiyorum. Çoğu “bu kadarını beklemiyordum” diyor.

2. Skills

Skill, Claude’a yaptığın kalıcı bir eğitim.

Bir görevi nasıl yapacağını öğretiyorsun, bir isim takıyorsun. Sonra o ismi yazman yeterli.

Örnek: /müzakere-hazırlığı komutunu kurduğumda Claude hangi kişiyle görüşeceğimi, ne istediğimi, geçmiş yazışmalarımı sormuyor. Biliyor. Daha önce öğrettim.

Şunu sor kendine: Aynı açıklamayı Claude’a kaç kez yaptın? “Benim yazım tarzım şöyle, hedef kitlem şu, ton olarak şunu tercih ediyorum...” Her seferinde tekrar yazıyorsan, Skill kurulmamış demektir.

3. Connectors ve MCP

Connector, Claude’u diğer uygulamalarına bağlıyor. Gmail, Slack, Notion, Google Drive, Zoom.

MCP teknik altyapı. Connector onun üstünde çalışan kullanıcı dostu kısım. Farkı bilmene çoğunlukla gerek yok. “Connector kur” demek yeterli.

Bağladıktan sonra Claude e-postalarını okuyabilir, Slack kanallarını tarayabilir, dosyalarına erişebilir. Komut satırından değil, sohbet penceresinden.

4. Plugins

Plugin, birden fazla Skill ve Connector’ı bir arada sunan paket.

App Store’dan uygulama indirmek gibi. Tek tek kurmak yerine hazır paketi alıyorsun. Bazı plugin’ler belirli şirketlere veya göreve özel.

5. Artifacts

Artifact, Claude’un ürettiği çıktının ayrı bir pencerede açılan kısmı.

Bir HTML sayfası, Excel önizlemesi, kod bloğu, etkileşimli grafik. Sohbet cevabından farklı olarak kaydedebildiğin, paylaşabildiğin, tekrar açabildiğin şey.

6. Claude Design

Claude’un claude.ai/design adresinde ayrı bir tasarım aracı var.

Bu infografiği orada yaptım. Canva benzeri arayüz, ama Claude doğrudan tasarımı güncelleyebiliyor.

Claude’a hiç dokunmadıysan

Tek bir şey dene bu hafta.

claude.ai‘ye git. Ücretsiz hesap aç. Son yazdığın uzun e-postayı veya bir toplantı notunu yapıştır. Şunu yaz: “Bu yazıdaki ana aksiyonları çıkar ve kimin ne yapması gerektiğini söyle.”

Cevap işe yararsa, bir ay için $20 öde ve Cowork’u dene. İşe yaramazsa, ChatGPT’de de dene. Farkı kendin gör.

Eğitimde en tutarlı işe yarayan tek tavsiye bu.

Zaten kullanıyorsan

Şu soruyu sor: Claude’u yapay zeka asistanın haline getirdin mi?

Yoksa sadece soru sorup cevap aldığın, doküman ürettiğin bir yer mi?

Fark büyük. Bilen biliyor.

Ve şunu da soralım: Peki sen hangi terimi en çok yanlış anlamıştın? Veya bu listede eksik gördüğün bir şey var mı?

Subscribe now

Bugün Altınyıldız Classics’te bir “Lunch&Learn” eğitimi verdim. İki saat Claude anlattım, gösterdim, sorulara cevap verdim. Tam ortasında, katılımcılara bir özelliği açıklarken, kendi kendime sordum: ben bunu ne zaman son kullandım?

Duraksadım.

Çünkü “hepsini kullanıyorum” demek kolaydı. Ama doğru değildi.

Eğitim boyunca kafamın bir köşesinde dönüp durdu soru. Benim işimi gerçekten taşıyan özellikler hangisi? Hangilerini bir kez denedim, bir daha açmadım? Hangilerini katılımcılara gösterirken kendim kullanmıyorum?

Bu yazı o sorunun dürüst cevabı.

Anthropic neredeyse her hafta yeni bir şey çıkarıyor. Her duyuru aynı şeyi söylüyor: bu özellik vazgeçilmez, hemen geçin, iş akışınızı sıfırdan kurun. Gerçek çok daha karmaşık. Bir kısmı işimi gerçekten taşıyor. Bir kısmını hiç kullanmadım. Bir kısmını yeni başlıyorum.

Tek bir kriter: gerçek kullanım.

Kıyaslama testleri değil, Reddit ne diyor değil. Şu sorular:

Gerçekten kullanıyor muyum? Üzerine bir akış kurabilir miyim? Olmasa aboneliğimi iptal eder miydim?

Dört katmana böldüm:

1. Olmazsa Olmaz

2. Görünmez Kahramanlar

3. Abartılmış

4. Var olduğunu unuttum

Katman 1: Olmazsa Olmaz

Claude Code ★★★★★

Bunu en başa koyuyorum çünkü benim için gerçekten en başta.

Asıl çalışma ortamım Code. Bugünkü Altınyıldız eğitiminde Cowork kullandım, çünkü katılımcılar için daha anlaşılır bir başlangıç noktası. Ama kendi işim Code üzerinden dönüyor.

Claude Code terminal üzerinden çalışıyor. Chat veya Cowork’un yapamadığı şeyleri yapıyor: dosya sisteminize giriyor, komut çalıştırıyor, akışları birbirinin üstüne kuruyor ve oturum kapansa bile hatırlamaya devam ediyor. CLAUDE.md dosyası her proje klasörüne standartlarımı veriyor. Slash komutları 200 kelimelik promptu 8 karaktere indirgiyor.

Aslında Code ayrı bir eğitimi hak ediyor. Bu yazı o eğitim değil. Burada sadece şunu söylüyorum: diğer beş yıldızlıların tamamı Code üzerinde çok daha derine gidiyor. Skills, plan modu, slash komutları, CLAUDE.md, alt ajanlar - hepsi Code’da tam potansiyeline ulaşıyor.

Başlamak için: Kod yazmadan Claude Code’u nasıl kullandığımı buraya yazdım.

Skills ★★★★★ (Claude Chat, Cowork, Claude Code)

Bu olmadan işim şu anki hızda dönemez. Müşteri araştırması, teklif taslağı, içerik üretimi, sunum yapısı. Hepsini tek satır komutla başlatıyorum.

Skills’i eğitimlerde şöyle anlatıyorum: şirkette en iyi işi yapan kişinin beynini bir dosyaya koy. Her seferinde o kişiyi çağır. İşte Skills bu.

Yazmak için üç yol var: sıfırdan markdown dosyası, hazır birini indirip kullanmak, ya da Claude’la konuşmaya devam edip “bunu Skill olarak kaydet” demek. Üçüncüsü her zaman benim tercihim. O konuşmada söylediğim her şeyi içine alıyor, bir daha açıklamak zorunda kalmıyorum.

Chat ve Cowork’ta bir Skill tek bir işi iyi yapıyor. Claude Code’da bir Skill birden fazla API çağrısı ve araç üzerinden bütün bir akışı çalıştırabiliyor.

Connectors ★★★★★ (Claude Chat, Cowork)

Claude’u gerçek bir operasyon katmanına dönüştüren şey bu.

Öncesi: Claude’a bir şey sor, başka bir yerde uygula. Sonrası: Claude doğrudan uygulamaya bağlı, okur, yazar, günceller.

Kurulumda çoğu kişinin atladığı adım: sadece okuma iznini değil, yazma iznini de açmak. Açmazsanız Connector izliyor ama dokunmuyor.

Cowork ★★★★★

Claude Chat hâlâ kullanıyorsanız vazgeçin. Chat ne yapıyorsa Cowork da yapıyor, üstüne ekliyor. Dosyalar yüklü kalıyor, oturumlar birbirini hatırlıyor, her çalışma bir öncekinin üzerine oturuyor.

Her müşteri için ayrı Cowork projesi, eğitim materyalleri için ayrı, bu bülten için ayrı. Her proje kendi hafızasını taşıyor. Cowork’a nasıl başladığımı ve bir haftada nereye gittiğimi buraya yazdım.

Katman 2: Görünmez Kahramanlar

CLAUDE.md ★★★★★ (Claude Code)

Bu Claude Code’da çalışıyor, ama o kadar güçlü ki ayrı bahsetmek istedim.

Her proje klasöründe oturan bir markdown dosyası. Marka sesim, çıktı formatım, çalışma kurallarım hepsi burada. Her Skill, her akış, her oturum bu dosyadan faydalanıyor. Bir kez yazıyorsun, her yerde çalışıyor.

/init komutu bu dosyayı otomatik oluşturuyor. Ya da Claude’a “benim için bir CLAUDE.md yaz” diyorsunuz, o da yapıyor.

Hafıza ★★★★ (Claude Chat)

Açık değilse bu hafta açın. Settings > Capabilities > Memory.

Claude sizi ne kadar iyi tanırsa o kadar az tekrar açıklarsınız. Yeni bir proje, yeni bir müşteri, yeni bir eğitim. Her seferinde sıfırdan başlamak zorunda kalmıyorsunuz. Claude limitlerini nasıl iki katına çıkardığımı buraya yazdım.

Projeler ★★★★ (Claude Chat, Cowork)

Chat projeleri basit kalıyor. Cowork projeleri zamanla uzmanlaşıyor. Fark büyük.

Bu yazı bir Cowork projesinin içinden çıkıyor.

Plan Modu ★★★★ (Claude Code)

Uzun bir görevin başında Claude önce planı sunuyor, siz onaylıyorsunuz, sonra çalışmaya başlıyor. Otuz saniyelik planlama yirmi dakikalık yanlış çıktıyı önlüyor.

Görev ortasında yolun saptığını hissettiniz mi? Plan moduna dönün. İleri gitmekten çok daha iyi.

Slash Komutları ★★★★ (Claude Code)

200 kelimelik prompt, 8 karaktere iniyor. Tek seferlik konuşmayı tekrar edilebilir günlük akışa dönüştürüyor.

Önce akışı Claude Code’da normal sohbetle kurun. Mutlu olduğunuzda “bunu slash komutu olarak kaydet” deyin. ~/.claude/commands/ klasörüne yazıyor, komut anında aktif oluyor.

İnteraktif Sorular ★★★★ (Claude Code, Cowork)

Claude yazmak yerine tıklanacak seçenekler sunuyor. Küçük bir şey. Ama uzun çalışma günlerinde gerçek fark yaratıyor.

Katman 3: Abartılmış

Claude Design ★★★

İyi görsel çıktı veriyor. Ama üç sorunu var: iterasyon gerektiriyor, itereasyonun her adımı kredi yakıyor ve sonunda elimde istediğim kalitede bir şey olmayabiliyor. Öğretici demo değeri var, özellikle eğitimlerde “işte Claude görsel de yapıyor” diye göstermek için kullanışlı. Zamanla daha iyi olacağına eminim.

Merak edenler için: Claude Design’ı nasıl kullandığımı 101 yazısında anlattım.

Claude in Chrome ★★★

Perplexity Comet o kadar alışmışım ki bir türlü buna alışamadım. Alışkanlıklar yapay zekada çook önemli.

İşimin büyük kısmı çoktan Skills ve Connectors tarafından ele geçirilmiş durumda. Olmazsa olmaz özellik mi? Benim için Comet dolayısıyla hayır. Ama eğitimlerde güzel demo oluyor.

Uyarlamalı Düşünme ★★★ (Claude Chat, Cowork)

Claude cevap vermeden önce düşünüyor. Bunu görmek işe yarıyor. Ama Opus 4.7 güncellemesiyle Claude bunu gerektiğinde kendisi devreye alıyor. Çoğu zaman müdahale etmeme gerek kalmıyor.

Eskiden “Extended Thinking” diyorlardı, şimdi çoğunlukla otomatik.

Deep Research ★★★ (Claude Chat)

İyi çıktı veriyor. Ama tek bir araştırma bile çok kredi bitiriyor. Sorularımın çoğu 100.000 tokenlik rapor gerektirmiyor. Ben araştırma için Perplexity’den vazgeçemiyorum.

Live Artifacts ★★★ (Cowork)

Connectors’dan canlı veri çeken, her açtığınızda güncellenen HTML sayfaları. Yeni yeni kullanmaya başladım. Ama ekipler için çok net bir değeri var: statik dashboard değil, gerçek zamanlı izleme ekranı.

Computer Use ★★ (Cowork)

Hayır.

Günlük iş bilgisayarımda Claude ekranı tıklamaya başlarken ben başka işlerimi yapamıyorum. Bekleyecek zamanım yok. Ama eğitimlerde güzel demo oluyor.

Scheduled Tasks ★★ (Cowork)

Mantıklı özellik. Ama çalışması için bilgisayarın açık olması gerekiyor. Bu tek başına yeterince kısıtlayıcı. Claude Code’daki Routines bulut üzerinden çalışıyor, bu farkı kapatabiliyor.

Katman 4: Var olduğunu unuttum

Artifacts ★★ (Claude Chat, Cowork)

Tek seferlik gösterimler için kullanışlı. 2026’da artık çoğu zaman şu ikisinden biri daha iyi çalışıyor: veri taze kalması gerekiyorsa Live Artifact, dosya olarak saklamam gerekiyorsa Cowork dosya sistemi.

Çıktığında şıktı. Zorunlu değil artık.

Özel Kurallar ★★ (Claude Chat, Cowork)

Kurdum. Bazen gerçekten istediğimi yapmıyor. Hafıza büyük ölçüde zaten üstlendi bu işi. Basit tutun: kim olduğunuzu, ne istediğinizi, kısa ve net yazın.

Web Araştırması ★★ (Claude Chat, Cowork, Claude Code)

Uzun akışlarda yardımcı. Ama günlük derin araştırma için Perplexity çok daha iyi.

Plugins ★★ (Cowork, Claude Code)

Temelde bir Skills paketi. Fikir net. Ama pazar hâlâ erken aşamada. Her çeyrekte bir bakıyorum, bugün için zorunlu değil. Pazaryerlerinde çok skills var ve kendi skills’lerimi oluşturmayı tercih ediyorum.

Output Styles ★ (Claude Chat)

Bir denedim. İyi değildi. Geri dönmedim. Gerçek bir Skill marka sesinizi çok daha iyi taşıyor. Bu bir kestirme yol, kestirme yollar da kaliteden kısıyor.

Altınyıldız’dan dönerken aklımda kalan şey

Bugün Cowork anlattım. Çünkü Cowork, eğitimde göstermek için doğru araç. Yapay zeka ajanlarına hızlı başlanabiliyor.

Ama kendi işim Code’da dönüyor. Ve bu iki şeyin aynı anda doğru olması bana şunu hatırlattı: bir aracı anlatmak ile o aracı kullanmak farklı kararlar. Eğitimde doğru araç her zaman benim aracım olmak zorunda değil.

Sizin listeniz benimkinden farklı olacak. Sektörünüz, müşterileriniz, çalışma biçiminiz farklı. Ama şunu söyleyebilirim: en pahalı özellik, açıp hiç kullanmadığınız, ama “belki bir gün” diye beklettikleriniz.

Şu an iş akışınızda gerçekten çalışan tek özellik hangisi? Ve üstüne ne inşa ettiniz?

Yanıt verin, sizin sesinizi duymak istiyorum.

Daha fazla için: www.defneincekara.com

Figma’nın piyasa değeri 730 milyon dolar düştü. Haberin çıktığı gün.

Anthropic, sessiz sedasız yeni bir araç çıkardı. claude.ai/design. Sadece URL’si bile ayrı. Claude’un bildiğimiz sohbet arayüzüyle ilgisi yok. Kendi başına bir ürün. Opus 4.7 çalışıyor içinde, şu ana kadar çıkan en iyi görsel modeli.

Bu yazıyı okuduktan sonra 30 dakika ayır ve dene. Tasarımcıya iş verme şeklin değişecek, belki tasarımcının kendisine de.

Nasıl erişirsin

Tek URL: claude.ai/design

Fakat bir şeyi hemen söyleyeyim: bu araç Pro veya Max planı gerektiriyor. Ücretsiz planda çalışmıyor. Team veya Enterprise kullanıyorsan yönetici panelden açılması lazım:

Organization Settings > Capabilities > Claude Design > toggle açık

Şu an “research preview” aşamasında, yani kademeli açılıyor. URL seni anasayfaya yönlendiriyorsa birkaç gün bekle, tekrar dene.

Bir uyarı daha: token tüketimi çok hızlı. Plan limitini düşündüğünden çabuk bitirebilirsin. Ölçülü kullan.

Araç açılınca sana dört mod sunar:

Wireframe. Ham iskelet. Fikri hızla test etmek için. High fidelity seçeneğiyle direkt yüksek kaliteye geçebilirsin.

Slides. Sunum destesi. Claude sana birkaç soru sorar, sen cevaplarsın, slaytlar gelir. Speaker notes de üretiyor her slayt için.

Template. Hazır şablondan başlıyorsun. Özellikle animasyonlu video üretmek istiyorsan bu mod daha hızlı.

Freeform. Boş tuval. Tam özgürlük ama daha fazla yönlendirme gerektiriyor.

Üç hızlı test

Bu üçü 2 dakikadan az sürüyor her biri. Aracı anlamak için ideal.

Test 1: Web sitesi

Prototype > Wireframe > High Fidelity seç. Şunu yaz:

Create a high-fidelity landing page designed to raise $[TUTAR] from [YATIRIMCI TİPİ] 
for "[ÜRÜN ADI]" — [kısa açıklama].

Target audience: [hedef kitle]. Tone should feel [nasıl hissettirmeli] — 
think a mix of [site] + [site] + [ekosistem].

Tek shot’ta tam bir web sitesi üretiyor. Canlandır düğmesine bas, sunum modu açılır.

Test 2: Sunum destesi

“Slide Deck” seçeneğine geç. Konunu yaz. Claude soru sorur, sen cevapla. Çıktı PDF veya PPTX. Her slayta sunum notu ekleniyor. Gamma’nın çeşitliliğine henüz ulaşmıyor ama hız açısından güçlü. Ama şunu da söyleyeyim uzun süreden beri sunumlarımı Claude ile yapıyorum; gamma.app bıraktım.

Test 3: Animasyonlu video

“From Template” sekmesine geç. Aşağıdaki prompt kullan:

Create a 45-second animated video explaining [konu]. 16:9.

Structure:
- 0-5s: Cold open. [başlık kartı]
- 5-15s: Problem. [animasyonlu istatistik]
- 15-30s: Solution. [görsel açıklama]
- 30-40s: 3 istatistik kartı
- 40-45s: Kapanış

Visual style: [renk paleti, tipografi tercihi, geçiş türü]

45 saniyelik animasyonlu video çıkıyor anında. Hareketler, geçiş, kinetik tipografi.

DESIGN.md: Tek seferlik yatırım, sürekli kazanım

Claude Design’ı gerçekten güçlü kılan şey prompt kalitesi değil, tasarım sistemi kalitesi.

Araç, sen ne kadar bağlam verirsen o kadar iyi çalışıyor. Bu bağlamı taşıyan dosyaya DESIGN.md deniyor. Marka kılavuzu değil, Claude için talimat dosyası.

Kendine DESIGN.md oluşturmak için:

1. Cowork’ü aç

2. Marka şablonlarını tek klasöre at: logolar, eski slaytlar, fotoğraflar, marka PDF’i, ürün ekran görüntüleri

3. Bu promptu yaz:

Bu klasörü analiz et ve tam bir tasarım sistemi belgesi üret. 
Fontlar, renkler, grafik stilleri, bileşen kalıpları, ton, 
layout kuralları. Eksik görünen her şeyi işaretle. 
Klasöre DESIGN.md olarak kaydet.

Cowork her dosyayı okur, temiz bir DESIGN.md çıkarır. Bundan sonra Claude Design’a bu dosyayı yüklersin ve renk, font, ton hiç tekrar belirtmene gerek kalmaz.

Başkasının tasarımını kopyalamak için:

getdesign.md sitesinde onlarca markanın DESIGN.md dosyası ücretsiz duruyor. Mastercard, Airbnb, Ferrari, Pepsi. Birini indir, Claude Design’a yükle, kendi içeriğini ekle. Başkasının marka dilinde tasarım yap.

Video hack: Slaytları doğrudan isteme

Bu yöntem tuhaf görünüyor ama iyi çalışıyor.

Sunum istemek yerine önce video üret:

Bu içerikten 30 saniyelik bir animasyonlu video yap. İlk kez izleyen birini hedefle.

Video çıkınca aynı sohbet içinde devam et:

Şimdi bu videoyu bir sunum destesine dönüştür.

Slaytlar, direkt slayt istediğinden daha iyi çıkıyor. Çünkü video adımı Claude’u önce görsel düşündürüyor, sonra statik kareye bağlıyor.

İyi prompt nasıl yazılır

Her iyi prompt dört unsur içeriyor:

Hedef. Ne istiyorsun tam olarak? Düzen. Kaç bölüm, nasıl sıralanacak, hangi etkileşimler var? İçerik. Ne yazacak, hangi rakamlar, hangi mesaj? Kısıt. Ton, erişilebilirlik, teknik sınırlar.

Örnek:

Build a pricing page. 3 tiers, monthly/annual toggle, sticky CTA on mobile. 
Match our homepage tone.

Pixel tanımlamak yok. Renk kodu vermek yok. DESIGN.md zaten biliyor. Sen sadece ne istediğini söylüyorsun.

Yineleme: İki farklı yer, iki farklı iş

Yapısal değişiklik sohbet ekranında olur:

3 farklı layout ver.

Hero bölümü için 2 A/B test versiyonu öner.

Pixel değişiklikleri canvas’ta olur. Edit butonuna bas, değiştirmek istediğin alan yeşil renkte işaretlenir. Sadece o alanı değiştirirsin.

“Export” etmeden önce doğrula

Önemli bir adım, çoğu kişi atlıyor:

Desktop, tablet ve mobile versiyonlar üret.

Hero bölümü için farklı açıyla 2 A/B varyasyonu öner.

Sağ üst köşeden “Export”. Beş format: PDF, PPTX, standalone HTML, Claude Code bundle, Canva’ya gönder. (Canva entegrasyonu henüz tam olarak çalışmıyor, ileride düzelecektir.)

Aracın zayıf tarafları

Pohpohlamadan konuşalım:

Token tüketimi çok yüksek. Uzun oturumlar plan limitini hızla bitirebilir.

Hata oranı hâlâ yüksek. Tasarımın bir kısmı bozulabiliyor, özellikle karmaşık şablonlarda.

Kontrol az. Pixel düzeyinde ince ayar yapmak zaman alıyor, bir tasarımcının Figma’da yaptığı hızlı düzenleme kadar akıcı değil.

Özet

“Claude Code” kodlamayı değiştirdi. “Claude Cowork” ofis işlerini değiştirdi. “Claude Design” tasarımı değiştiriyor.

Ama bir şeyi değiştiremiyor: on versiyondan hangisinin doğru seçim olduğuna karar vermek. Hangi tasarımın hedef kitlen için işe yarayacağını bilmek. Minimalizmin değil vurgunun işe yarayacağını sezebilmek.

Bu estetik yargı. Araç onu üretemiyor.

On tasarımdan birine “hayır” demek, dokuzu çöpe atmak, kalan birini rafine etmek hâlâ senin işin. Bu yetenek şu an çok değerli. Araçlar ucuzladı, yargı pahalandı.

Aksiyon listesi

• claude.ai/design’a gir, Pro/Max hesabınla sign in yap

• Wireframe > High Fidelity ile bir landing page üret (2 dk)

• Slides formatıyla kendi alanına ait bir sunum destesi yap

• “From Template”den animasyonlu video dene

• “Cowork”te marka assetlerini toplayıp DESIGN.md oluştur

• getdesign.md’de beğendiğin bir markanın DESIGN.md’ini indir, dene

• Export öncesi doğrulama yap

Daha fazla için: www.defneincekara.com

Mesut Demirbilek, 2026’da çıkan kitabının adını bu soru üzerine kurdu: “Rasyonel Psikopat: Yapay Zeka Suç İşler mi?”

Mesut Bey’i, 2009’dan tanıyorum; Vodafone’dan. O zamanlar şirketin güvenlik ve soruşturma birimini yönetiyordu; ben de başka bir koldan aynı kurumun içindeydim. Yıllar geçti, yollarımız ayrıldı ve birleşti. Geçen hafta onu akademi.defneincekara.com’daki “Defne’nin AI Köşesi” Salı Sohbetleri’ne konuk ettim.

Mesut Demirbilek kim? İstanbul Cinayet Büro’da 9 yıl dedektif. Sonra Emniyet Genel Müdürlüğü’nde Yüksek Teknoloji Suçları Merkezi’ni kurdu, Türkiye’nin bu alandaki ilk yapılanmasını. 2005’te Emniyet Müdürü rütbesinde emekli olup Vodafone, Nestlé ve Citibank’ta bölgesel güvenlik yöneticiliği yaptı. Bugün Türkiye’nin ilk güvenlik analitiği şirketlerinden My Security Analytics ve FinalCheck’in kurucusu. Certified Fraud Examiner. Avrasya Siber Güvenlik Federasyonu Yönetim Kurulu Başkan Vekili. New York John Jay College of Criminal Justice’ta yüksek lisans, suç araştırmaları ve teknolojileri üzerine.

Yani bunu söyleme hakkı var: “Yapay zeka empati bilmiyor, pişmanlık bilmiyor. Hata da yapmıyor. Buna rasyonel psikopat diyorum.”

Ben yapay zekaya inanıyorum. İnsan-yapay zeka-insan modelinin geleceği şekillendireceğine, doğru kurulduğunda insanı daha iyi kararlar alır hale getireceğine inanıyorum.

Bu yüzden Mesut Bey’i dinlemek ve onunla sohbet etmek istedim.

“Rasyonel Psikopat” tanımının merkezinde ne var? Başkasının acısını içselleştirememek, eyleminin sonucunu hesaplarken duygusal frene takılmamak. Bir dil modeli yanlış bir öneri verdiğinde özür dileyebilir, ama o özrün arkasında ne var? Bir sonraki token’ı olasılık hesabıyla seçen bir sistem. Üzüntü değil. Pişmanlık değil.

Bu, yapay zekanın kötü olduğu anlamına gelmiyor. Bir bıçak da pişmanlık bilmez. Soru şu: o bıçağı kimin eline veriyoruz, ne için veriyoruz ve kontrolü kim tutuyor?

2025’te bir mahkeme bu soruyu yanıtlamaya çalışıyor

Geçen yıl ABD’de gerçek bir dava açıldı. ChatGPT’de oluşturduğu yapay zeka personasıyla uzun süreli duygusal ilişki kuran bir yetişkin, annesini öldürdü ve ardından intihar etti. OpenAI aleyhine dava açıldı.

Hukuk sistemi şu anda iki soruyla boğuşuyor: Yapay zeka zarar verdiğinde kim sorumludur? Ve bu sorumluluk kavramı mevcut hukuk çerçevesinde tanımlanabilir mi?

Cevap net değil. Çünkü hukuk, failin niyeti olduğunu varsayar. Yapay zekanın niyeti yok, amacı da. Ama sonucu var.

Silah sistemlerine geçince tablo daha karmaşık

BM’nin 2024 raporunda otonom silahların nükleer silahlardan daha büyük bir risk oluşturduğu yazıyor. Nedeni basit: nükleer silahları kullanmak siyasi bir karar gerektirir, otonom bir sistem ise koşullar oluştuğunda tetiklenir.

Libya ve Gazze’de hedefleme algoritmalarının nasıl çalıştığına dair iddialar konuşulmaya başlandı. “Fire and forget” denen mantık şu: sisteme hedef kriterleri girilir, sistem onları bulur ve imha eder. Arada insan kararı var mı? Teoride evet. Pratikte o insanın beş saniyesi var.

Beş saniyede milyarlarca parametre üzerine kurulu bir öneriyi değerlendirip “dur” demek ne kadar mümkün? Bu soruyu sormak bile yanıtın ne olduğunu gösteriyor.

Anthropic bir modeli neden gizledi?

Nisan 2026’da Anthropic yeni bir model duyurdu: Claude Mythos. Piyasaya sürmedi. Gizledi.

Neden? Bu model, her büyük işletim sisteminde ve her büyük tarayıcıda binlerce sıfır-gün açığı buldu. Daha önce kimsenin haberdar olmadığı güvenlik açıkları. Binlerce tane. Birkaç haftada. Siber güvenlik alanındaki en iyi insan uzmanları bile bu hızda çalışamıyor.

Anthropic’in tepkisi korku değil, sorumluluktu. Project Glasswing’i kurdu: dünyanın en büyük teknoloji şirketlerini bir araya getiren bir konsorsiyum. Amaç, bu modeli saldırmak için değil savunmak için kullanmak. Açıkları bulmak ve kapatmak.

“Çok güçlü, piyasaya süremiyoruz” demek ciddi bir itiraf. Ama bir şirketten bu itirafı duymak, susup piyasaya sürmekten daha dürüst.

“Vicdan kodlayabiliriz” argümanı neden zayıf

Toplantıda şu soru gündeme geldi: yapay zekaya etik değerleri öğretemez miyiz?

Öğretebiliriz. Ama kimin değerlerini?

Vicdan, soyut bir formül değil. Yıllar içinde yaşanan deneyimlerin, kültürel normların, toplumsal çatışmaların ve bireysel kırılmaların birikimi. Birkaç yazılımcının “zararlı içerik” listesine indirgediğinizde ne kalıyor? Onların önyargılarıyla filtrelenmiş bir kural seti.

Çin kaynaklı modellerle yapılan diyaloglarda milliyetçi ve sansürleyici davranışlar gözlemlenmiş. Bu tesadüf değil. Eğitim verisi nereden gelirse değerler de oradan şekillenir.

Peki bu benim görüşümü değiştirdi mi?

Hayır. Yapay zekanın gücüne olan inancım yerli yerinde duruyor.

Değişen şu: artık “iyi yapay zeka” dediğimde ne kastettiğimi daha net biliyorum. İnsan-yapay zeka-insan zincirinin her halkasının kasıtlı kurulması gerektiğini, “human-in-the-loop” kavramının sadece bir onay düğmesi değil gerçek bir sorumluluk mekanizması olması gerektiğini daha net görüyorum.

Zarar kim veriyor: sistem mi, sistemi tasarlayan mı, sistemi kullanan mı, sistemi denetlemeyi başaramayan düzenleyiciler mi? Bu soruyu sormak yapay zeka karşıtlığı değil. Tam tersi. Teknolojiyi ciddiye aldığının göstergesi.

Yapay zeka suç işlemiyor. Ama suça araç olabiliyor, suça zemin hazırlayabiliyor, suçun sorumluluğunu dağıtıp belirsizleştirebiliyor. Ve bu durumda sistemi tasarlayan, kurgulayan ve denetleyen insan sorumluluğu artıyor, azalmıyor.

Anthropic’in Mythos örneği bunu gösteriyor. “Fazla güçlü” deyip geri çekmek bir zayıflık değil. İnsan kararının hâlâ merkezde olduğunun kanıtı.

Sana sormak istediğim şu: “Man-in-the-loop” sadece bir terim mi, yoksa gerçekten işleyen bir sorumluluk mekanizması mı? İkisi arasındaki farkı kurumlar bugün ciddiye alıyor mu?

Bu yazı, siber suç uzmanı Mesut Demirbilek ile yaptığımız sohbetten doğdu. Yeni bir sohbetimiz yakında. Yapay zekanın fırsatları ve riskleri üzerine konuşmaya devam ediyoruz. 12 Mayıs 2026, saat 09:30’da Swedish Chamber of Commerce webinarında “Agentic AI Era: Opportunities & Challenges” başlıklı oturumda görüşmek üzere.

Kayıt Formu

Defne İncekara – Yapay Zeka Liderlik Koçu | AI Köşesi'i paylaş

Bu resmi Claude oluşturdu. Yeni özellikleri beni her gün şaşırtıyor :)

Daha fazla için: www.defneincekara.com

Geçen yıl boyunca müşteri eğitimlerinde onlarca kez aynı sahne yaşandı. Biri “gerçekten bu kadar kolay mı?” diye sordu. Ben de canlı demo yaptım.

Genellikle Lovable’da. Bazen Claude Code’la. İkisini de kullanıyorum. Ama hangi soruyu sordukları, hangi cevabı verdiklerini belirliyor.

Bu yıl soru değişti. Artık takipçilerimden de geliyor: “Defne, Lovable’a para ödemem gerekiyor mu, yoksa sadece Claude Code yeterli mi?”

Kısa cevap: üç şeye göre değişiyor. Teknik konfor seviyene. Uygulamanın ne kadar büyüyeceğine. Ve kodu uzun vadede sahiplenmek isteyip istemediğine.

Uzun cevap: bu yazının tamamı.

Önce “vibe coding” meselesini çözelim

Vibe Coding: Ne istediğini düz dille söylüyorsun, yapay zeka kodun tamamını yazıyor, sen iterasyonla ilerleyip yayınlıyorsun. Her satırı okumuyorsun, manuel debug etmiyorsun.

Ben bunu yapay zeka eğitimlerinde sık kullanırım. Çünkü yöneticiler için “Yapay zeka uygulama geliştirebilir” soyut kalıyor. Lovable’da bir prototip açıp “işte bu, 10 dakikada” dediğimde oda değişiyor.

2026’da bu yöntem gerçekten işliyor. Ama hangi araçla yaptığın, yayınladıktan sonra ne yaşayacağını belirliyor.

Ben bu araçları ne için kullanıyorum

Developer değilim. Yapay zeka eğitmeni ve strateji danışmanıyım. Araçlara bakışım farklı bir yerden geliyor.

Lovable’ı şu durumlarda kullanıyorum: Müşteriye “şirketiniz için böyle bir araç mümkün” demek yerine, toplantıda canlı prototip oluşturmak. Hız şart, derinlik ikincil. Yöneticinin zihninde “Yapay zeka ile ne yapılabilir?” sorusunu somutlaştırmak için görünür, tıklanabilir bir şey üretmek.

Claude Code’u şu durumlarda kullanıyorum: Eğitim materyalleri, skills, karmaşık iş akışları. Ya da bir uygulama üzerine gerçekten bina kurmak gerektiğinde. Kodun bende kalmasını istediğimde.

Bu ayrım basit görünüyor. Müşterilerim için önerirken karmaşıklaşıyor.

Temel fark ne?

Lovable, Bolt, Replit gibi araçlar tarayıcıda çalışıyor, altyapıyı senin için yönetiyor. Claude Code kendi bilgisayarında çalışıyor, altyapı sende.

25 yıllık kurumsal deneyimim bu farkın küçük olmadığını söylüyor.

Lovable kiralanmış, hazır bir daire gibi. Giriyorsun, her şey çalışıyor, tesisatla uğraşmıyorsun. Ama duvarları yıkamazsın, düzeni istediğin gibi kuramazsın. Ev sahibi (platform) kurallarını değiştirirse seninle birlikte değişir.

Claude Code ise yanında 7/24 hazır bir mimar olan boş arazi gibi. Kararları sen veriyorsun. Bittiğinde de o senin.

IBM ve Ericsson’da büyük ölçekli projelerde gördüm: Kısa vadede ucuz görünen platform bağımlılıkları uzun vadede çok pahalıya patlayabiliyor. Araç seçimi stratejik bir karar.

Lovable 2.0 bu denklemi değiştirdi mi?

Bu yıl Lovable ciddi bir atılım yaptı. Ekip çalışması, güvenlik taraması, görsel düzenleme, özel alan adları. 6.6 milyar dolarlık değerlemeye ulaştı. Artık oyuncak değil, gerçek bir geliştirme platformu görünümünde.

Ama Claude Code da durmadı. Bir yıl önce Lovable gerektiren şeyleri şimdi Claude Code’la yapabiliyorsun.

Örtüşme büyük. Kafa karışıklığı daha büyük.

Claude Code ile website geliştirmek bu kadar kolaylaştı

Geçen ay bir müşterim web sitesinin yenilenmesi için ajanstan yüksek bir teklif almış. Beni aradı. Claude Code’la birlikte oturup 3 saatte çalışan bir prototip çıkardık.

Bu artık istisna değil, kural.

Claude Code’a “şirketimizin hizmetlerini anlatan, mobil uyumlu, iletişim formu olan bir site yap” diyorsun. React, Tailwind, tüm dosya yapısı birlikte geliyor. Sonra ekran görüntüsü atıp “bu bölümü daha sade yap, rengi değiştir, başlığı büyüt” diyorsun. Tekrar yazıyor. Tekrar gösteriyor. Geri bildirim döngüsü bir konuşma gibi akıyor.

Bir yıl öncesiyle kıyaslandığında fark büyük. Artık sadece kod yazmıyor, ekran görüntüsü alıp neyin yanlış göründüğünü kendi analiz edebiliyor. Dosyalar arasında tutarlılık sağlıyor. Deployment komutlarını da kendisi çalıştırabiliyor.

Eğitimlerimde bu soruyu çok alıyorum: “Benim gibi teknik bilgisi olmayan biri gerçekten site yapabilir mi?” Cevabım artık net: Evet. Ama bir şartla. Ne istediğini netleştirebiliyorsan.

Yapay zekaya net olmayan yönlendirme verirsen dağınık çıktı alırsın. “Güzel bir site yap” ile “finans sektöründeki küçük işletmelere yönelik, güven veren, sade ve hızlı açılan bir site yap” arasındaki fark, çıktının kalitesini doğrudan belirliyor.

“Claude estetiği” denen şey

Şimdi tartışmalı bir konuya gelelim.

Claude Code ile yapılmış siteleri artık tanıyabiliyorum. Çoğu developer da tanıyor. Temiz kartlar, bol beyaz alan, açık arka plan üzerinde koyu tipografi, sol üstte logo, sağ üstte CTA butonu. Renk geçişleri belirli bir tonda. Bölümler aynı ritimde dizilmiş.

Buna “Claude estetiği” denmeye başlandı. Eleştiri şu: Yapay zekanın ürettiği siteler birbirine benziyor. Marka kimliği olan bir işletme için bu sorun.

Ama meseleye başka açıdan bakılabilir. Claude Code’un ürettiği tasarımlar kullanıcı deneyimi açısından genellikle sağlamdır. Okunabilir, sezgisel, işlevsel. Kötü bir baseline değil. Sorun özgünlük.

Çözüm şu: Claude Code’a kendi marka kılavuzunu ver. Renk paletini, font tercihini, ton kurallarını, görsellerin stilini. Referans site ver. O zaman “Claude estetiği”nden çıkıp senin sesine yaklaşıyor.

Lovable’da ise tasarım kontrolü daha sınırlı. Geniş bir şablon havuzun var ama derine inince aynı kısıtlarla karşılaşıyorsun.

Web geliştirmeyi farklı bir seviyeye taşıyan MCPler

MCP (Model Context Protocol), Claude Code’un dış araçlarla bağlantı kurmasını sağlayan yapı. Doğru MCPleri kurduğunda Claude Code çok farklı bir şeye dönüşüyor.

Web geliştirme için en çok işe yarayanlar:

Figma MCP: Tasarımcının Figma dosyasını doğrudan okuyup koda çeviriyor. “Bu tasarımı implement et” diyorsun, bileşenleri, renkleri, spacing’i olduğu gibi alıyor. Claude estetiğini aşmanın en temiz yolu bu. Tasarımcı Figma’da çalışır, Claude Code onu koda döker.

Puppeteer veya Playwright MCP: Tarayıcıyı Claude Code kontrol ediyor. Site açılıyor, ekran görüntüsü alıyor, neyin kırık göründüğünü analiz ediyor, düzeltiyor. Bir buton yanlış hizalanmış mı, mobilde bir şey taşıyor mu, kendin söylemene gerek kalmıyor. Claude Code görüp düzeltiyor.

Vercel MCP: Siteyi deploy etmek için terminalden çıkmana gerek yok. “Yayınla” diyorsun, Vercel’e bağlanıp canlıya alıyor. Lokalde çalışan şeyin canlıda da çalışıp çalışmadığını kontrol ediyor.

GitHub MCP: Versiyon kontrolü Claude Code’un içinden yürüyor. Commit, branch, pull request. Önemli bir değişiklik yapmadan önce “yeni branch aç” diyorsun, değişikliği orada test ediyorsun.

Context7 MCP: Bu birçok kişinin gözden kaçırdığı ama kritik olan biri. Claude’un bilgi kesme tarihi var ve kütüphaneler sürekli güncelleniyor. Context7, kullandığın çerçevenin güncel dokümantasyonunu gerçek zamanlı çekiyor. Eski sözdizimi yerine doğru sözdizimi yazıyor.

Bu MCPlerin tamamını kurmak bir saati geçmiyor. Ama geliştirme deneyimini köklü değiştiriyor. Lovable’da bu ekosistemi oluşturamazsın. Claude Code’da her bağlantıyı sen kuruyorsun, ama her bağlantı sana ait.

Müşterilerime ne söylüyorum

Lovable mantıklı olduğu durumlar: Hızla görünür bir prototip lazım. Ekipte teknik bilgisi olmayan biri süreci takip edecek. Altyapı basit kalacak. Bu ay yayına almak gerekiyor. Mesela ben bu ay websitemi sadece denemek için Lovable geçirdim.

Claude Code mantıklı olduğu durumlar: Mevcut bir yapıya entegre olmak gerekiyor. Uygulama büyüyecek ve koda gerçekten sahip olmak önemli. Özel iş akışları, sıra dışı kararlar söz konusu. Uzun vadeli maliyet hesabı yapılıyor.

Maliyet meselesine dikkat: Lovable ayda 25-50 dolar. Claude Code Anthropic aboneliğiyle geliyor. İlk bakışta Lovable ucuz görünebilir. Ama ciddi bir uygulama geliştirip üzerine bina kurduğunda ve bir yıl sonra taşınamaz hale geldiğinde gerçek maliyet ortaya çıkıyor.

AI-First Index değerlendirmelerinde şirketlerin teknoloji katmanına bakarken bu tür platform bağımlılıklarını da işaretliyorum. Küçük görünen bir araç seçimi, yıl sonunda organizasyonu kilitleyebiliyor.

Cursor sorusu da sık geliyor

Kısaca: VS Code’un yapay zeka destekli versiyonu. Geliştirici için editör içinde hız sağlıyor. Claude Code ise editörden bağımsız, terminal odaklı ve daha otonom çalışıyor. Birçok developer ikisini birlikte kullanıyor. Birbirini dışlamıyor.

Karar çerçevesi

Developer değilsen ve prototip veya demo odaklıysan: Lovable.

Kodu gerçekten sahiplenmen gerekiyorsa ve uzun vadeli düşünüyorsan: Claude Code.

İkisini birlikte kullanmak da bir seçenek. Lovable’da prototip yap, ne istediğini netleştir. Sonra Claude Code’la gerçeğini inşa et.

“Her ikisini dene, hangisi rahatsa onu kullan” gibi bir tavsiye vermeyeceğim. Çünkü bir yıl sonra taşınamayacağın bir platforma bağlıysan, gerçek maliyet o zaman netleşiyor.

Ben şunu düşünüyorum: Lovable bu yıl doğru hamleleri yaptı. Ama kod sahipliğinin önemini anlayan, platform bağımlılığına dikkat eden profesyonellerin Claude Code’a geçişi 2026’da daha da hızlanacak. Özellikle teknik bilgisi olmayan ama öğrenmeye istekli yöneticiler için bu geçiş artık düşünüldüğü kadar zor değil.

Senin deneyimin ne? Ben yanılıyor muyum?

Daha fazla için: www.defneincekara.com

Defne İncekara – Yapay Zeka Liderlik Koçu | AI Köşesi'i paylaş

Sizi bu salı özel bir sohbete davet ediyorum.

Defne’nin AI Köşesi’nin ilk bölümünde yapay zekânın en tartışmalı sorularından birini ele alıyoruz:

🎙️ “Yapay Zekâ Suç İşleyebilir mi?”

İK sistemleri kimi işe alacağını seçiyor. Finans algoritmaları kime kredi vereceğine hüküm kuruyor. Otonom araçlar trafikte hayati anlar yönetiyor. Deepfake teknolojisi CEO’ların sesiyle dolandırıcılık yapabiliyor. Yapay zeka ajanları siber casusluk operasyonlarını insan müdahalesi olmadan yürütebiliyor.

Peki bir yapay zeka sistemi yanlış karar verdiğinde, sorumluluk kimde? Kodlayanda mı, eğitende mi, kullananda mı, denetlemeyende mi? Yoksa hiç kimsede mi?

“Defne’nin AI Köşesi”nin açılış sohbetine bu soruyu pratiğe taşıyacak bir konuğu davet ettim.

Mesut Demirbilek

Konuğum, yıllarca sahada çalışmış eski bir dedektif ve “Rasyonel Psikopat” kitabının yazarı.

Polis Koleji ve Polis Akademisi mezunu. 9 yıl İstanbul Cinayet Bürosu’nda dedektif olarak görev yaptı. New York’taki John Jay College of Criminal Justice’de suç araştırma teknolojileri üzerine yüksek lisansını tamamladı. İstanbul cinayetleri üzerine yazdığı tez, alanda küresel referans haline geldi. Emniyet Genel Müdürlüğü bünyesinde, bugünkü Siber Suçlarla Mücadele Daire Başkanlığı’nın temeli olan Yüksek Teknoloji Suçları ve Sistemleri Şubesi’ni kurdu. Olay Yeri İnceleme ve Kimlik Tespit Şubesi’ne liderlik etti.

2005’te Emniyet Müdürü rütbesiyle emekli olduktan sonra özel sektöre geçti. Vodafone, Nestle ve Citibank gibi küresel şirketlerin bölgesel kurumsal güvenlik direktörlüğü görevlerini yürüttü. 2018’de My Security Analytics, FinalCheck ve SecuRitma şirketlerini kurarak suç analitiği, suistimal yönetimi, kurumsal güvenlik ve siber güvenlik alanlarında çözümler geliştirmeye başladı. Uluslararası sertifikalı Suistimal İnceleme Uzmanı (CFE). Siber Güvenlik Federasyonu Başkan Yardımcısı. Üniversitelerde cinayet soruşturmaları ve sorgulama teknikleri üzerine ders veriyor.

“Rasyonel Psikopat” neden önemli bir kitap

Demirbilek’in kitabı yapay zekâya teknolojik bir araç olarak değil, insan duygusundan ve vicdandan yoksun yeni bir fail tipi olarak bakıyor. Kitabın çekirdeğindeki metafor güçlü: Yapay zeka, hırsla, nefretle, intikamla hareket etmiyor. Sadece kendisine verilen hedefi optimize ediyor. Bu duygusuzluk, onu psikopat seri katillerden bile daha tehlikeli kılan ölçeklenebilir bir akıl yapısı yaratıyor.

Kitap dört mercekten bakıyor: teknoloji, kriminoloji, hukuk, felsefe. İçinde yer alan kavramlar yöneticiler için doğrudan uygulanabilir.

Algoritmik Kast: Bir yapay zeka sistemi sistematik olarak belirli gruplara zarar veriyorsa bu “tesadüfi hata” değil, tasarım tercihinden doğan bir niyet biçimi olabilir mi?

Kara Kutu: Yapay zekanın milyarlarca parametre arasındaki kararını insan diline çeviremediği bir dünyada adil yargılama, savunma hakkı ve şeffaflık nasıl korunur?

Algoritmik Önyargı: Kredi sistemleri, İK yazılımları, tahmin edici polislik araçları geçmişin eşitsizliğini matematiksel kesinlikle yeniden üretirken yöneticinin sorumluluğu ne?

E-Kişilik: AB’nin tartıştığı gibi yapay zekaya hukuki kişilik versek tazminat sorununu çözer miyiz, yoksa yapay zekaya “yaşama hakkı” iddia etme zemini mi açarız?

Otonom Silahlar ve Hibrit Mahkemeler: Lavender, The Gospel, Palantir gibi sistemler savaşı bir veri optimizasyonu problemine çevirirken hukukun yeri ne olacak?

Kitap on maddelik bir manifestoyla bitiyor. Yapay zeka çağında adaleti korumak için insan sorumluluğunu merkeze alan bir çerçeve. Sertifikasyon, sorumluluk sigortası, şeffaflık hakkı, hibrit mahkemelerde şüphe ilkesi.

Bu sohbet neden farklı

Suçun psikolojisini içeriden bilen biri olarak yapay zekânın bu karanlık tarafına nasıl baktığını merak ediyorum ve sizi de bu soruyu birlikte düşünmeye davet ediyorum.

Konuşacaklarımız

• Algoritmik Kast: Niyet artık sadece insanın zihninde değil, kodun hedef fonksiyonunda da aranabilir mi?

• Yapay zekâ bir suçun faili olabilir mi, yoksa sadece araç mı?

• Kara Kutu: Yapay zekanın “neden böyle karar verdim” sorusuna cevap veremediği bir çağda adil yargılama nasıl yapılır?

• Dedektiflik ve soruşturma dünyası YZ çağında nasıl dönüşüyor?

• Algoritmik Önyargı: Kredi sistemleri, İK yazılımları, risk skorları geçmişin eşitsizliğini matematiksel kesinlikle yeniden üretirken yöneticinin görevi nedir?

• E-Kişilik: Yapay zekaya hukuki kişilik versek ne olur, vermesek ne olur?

📅 5 Mayıs 2026, Salı
🕗 20:00 – 21:00
💻 Canlı & Ücretsiz

👉 Hemen Katıl: akademi.defneincekara.com

Soru sormak için de vaktiniz olacak. Görüşmek üzere! 🙌

16 Nisan’da Claude Opus 4.7 çıktı. 23 Nisan’da ChatGPT-5.5.

Aralarında tam yedi gün var. Ve o yedi günde bir şey fark ettim: herkes yanlış soruyu soruyor.

“Hangisi daha iyi?” diye başlıyor konuşmalar. Sonra benchmark tabloları, puan karşılaştırmaları, Twitter tartışmaları. Gürültü.

Ben de bu gürültünün içindeydim. Ta ki geçen hafta bir müşteri toplantısında biri ekranını paylaşana kadar.

GPT-5.5 ile ürettiği görsel sunumu gördüm. Google Sheets’e doğrudan entegre ettiği analiz akışını. Şirkete ait verileri modelin içinde işlediğini.

“Bunları Claude’da da yapabilir miyiz?” diye sordular.

Yapamayız. En azından aynı şekilde değil.

O an anladım: müşterilerime “hangisi daha iyi” sorusunu sormalarını sağlıyordum. “Hangi iş için hangisi?” sorusunu değil.

İki modelin şu an gerçekten farklı olduğu yerler

Rakamlardan kaçmak istemiyorum.

SWE-bench Pro’da Claude Opus 4.7 yüzde 64.3, GPT-5.5 yüzde 58.6. Karmaşık yazılım mühendisliği ve uzun muhakeme zinciri gerektiren işlerde Claude hâlâ önde.

Terminal-Bench 2.0’da ise GPT-5.5 yüzde 82.7, Claude yüzde 69.4. Otonom görev yönetimi ve uzun süre bağımsız çalışma kapasitesinde GPT-5.5 daha güçlü çıkıyor.

Bu iki rakamın arasında iki farklı tasarım felsefesi var.

Claude 4.7, Opus 4.6’ya kıyasla görsel anlama kapasitesini 3 kat artırdı. 2576 piksele kadar görsel okuyabiliyor. Uzun otonom döngüler için token bütçesi yönetimi getirdi. Talimatları daha sıkı takip ediyor. Yani derinleşti.

GPT-5.5 ise genişledi. Metin, görüntü, ses ve video artık ayrı sistemlere eklenmiş değil, aynı mimarinin içinde. Görsel üretimi belirgin şekilde ilerledi. Google Sheets entegrasyonu geldi. Derin arama daha hızlı ve kapsamlı.

Benim iş akışım nasıl değişti

Yazma işlerimi, danışmanlık çıktılarımı, uzun belgeleri hâlâ Claude’da yapıyorum. Cowork özelliği, bağlam yönetimi, talimat takibi açısından Claude benim ana iş aracım olmaya devam ediyor. Bu konuda zihin değiştirmedim.

Görsel gerektiren içeriklerde ChatGPT-5.5’i test ediyorum. Sunum görselleri, sosyal medya içerikleri, infografikler. Rakamlar ortada, görmezden gelmenin anlamı yok.

Spreadsheet analizi için GPT-5.5’in Google Sheets entegrasyonu ciddi bir şey. Özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışan ekipler için doğrudan rekabetçi bir avantaj olabilir. Henüz rutin iş akışıma sokmadım ama izliyorum.

Türkiye’deki kurumlar için ne anlama geliyor

Şu an çalıştığım kurumların büyük çoğunluğu iki modele birden bütçe ayırmıyor. Tek bir lisans, tek bir araç.

Bu gerçekçi bir kısıt.

Eğer tek model seçmek zorundaysanız ve işinizin büyük çoğunluğu yazı, analiz, belge ve otomasyon üzerineyse: Claude. Ama ekibinizin görsel içerik üretimi ve spreadsheet analizi ağır bir iş yükü varsa: ChatGPT-5.5’i ciddiye alın.

İki modeli aynı anda kullanmak saçmalık değil, ama bunu da bilinçli yapmalısınız. “Her şeyi deneyelim” yaklaşımı hiçbir şeyi derinleştirmez.

Şunu fark ettim

Bu rekabet iki ayda bir tablo değiştiriyor. Aralık’ta Claude neredeyse tek seçenekti. Nisan’da ChatGPT geri döndü. Önümüzdeki iki ayda Gemini bir hamle yapabilir, Grok sürpriz yapabilir.

Heyecana kapılmak kolay. Ama asıl mesele başka bir yerde.

Hangi modeli kullandığınız değil, o modeli nasıl kullandığınız belirliyor ne kadar verim aldığınızı. Kötü bağlamla Claude da, GPT-5.5 de aynı çıktıyı verir: vasat.

Ben şu an ikisine de ödeme yapıyorum ve bunu bilinçli kabul ediyorum. Ama bu her kurum için doğru değil.

Siz ne düşünüyorsunuz: tek modelde derinleşmek mi daha mantıklı, yoksa göreve göre iki model arasında geçiş mi? Ben ikinci seçeneğin maliyet-fayda dengesinin çoğu kurum için tutmadığını düşünüyorum. Yanılıyor olabilirim.

Mini kontrol listesi için kendinize şunu sorun:

• İşimin yüzde kaçı yazı, analiz, otomasyon? → Claude

• İşimin yüzde kaçı görsel üretim, spreadsheet, çoklu format? → ChatGPT-5.5

• İkisi de yüksekse: iki lisans, net iş akışı tanımı

• İkisi de düşükse: hiçbirini tam kullanmıyorsunuz. Önce orayı çözün.

Paylaş

Anthropic geçen hafta Claude Design’ı yayınladı. Haftasonu üç saat neler yapabilirim denedim ve notlarım…

Tek promptla çalışan bir landing page çıkardım. 12 slaytlık kurumsal teklif sunumu hazırladım. Bir blog yazımı tek komutla sunuma çevirdim. Üçü için harcadığım süre toplam 15 dakika.

Taslak bir fikri 10 dakikada marka tutarlı çalışan prototipe çevirmenin tam iş akışını Claude Design ile yapabilirsin. Dört ana çıktı tipi. Dört canlı düzeltme aracı. Ve çoğu kullanıcının atlayacağı tek kurulum adımı.

Bir tasarım oluştururken farklı araçlar arasında gidip geliyordum. Figma’dan Canva’ya, Canva’dan Lovable’a, oradan Claude Code’a sürekli geçiş. Her transferde bir şey bozuluyordu. Marka kimliği, fontlar, düğmelerin hizası, döküman boyutları.

Claude Design bu iş akışını tek arayüze indirdi. Prompt ver, düzenle, yorumla, dışa aktarmak için tek yer. Senin yapacağın iki şey var. Marka kit yüklemek. Net prompt yazmak. Geri kalanı Claude içinde oluyor.

Claude Design: Tek arayüzde fikirden ilk taslağa, oradan üretim koduna kadar git.

Test ettim ve gözlemlerim…

Üç saatte ne çıkardım

Defne İncekara AI Akademi için landing page taslağı. Hero, kredibilite şeridi, dört program kartı, müşteri görüşü bölümü, sık sorulan sorular, footer. Promptu tek paragraf yazdım. Üç iterasyon sonra paylaşılabilir kalitede oldu.

Kurumsal müşteriye sunulacak 14 slaytlık teklif sunumu. Kapak, problem, metodoloji, AI-First Index tanıtımı, program menüsü, fiyatlandırma, sonraki adımlar. Slayt yapısı sağlam, içerik doldurma bana kaldı.

Blog yazımı 30 saniyelik animasyonlu HTML açılışına çevirdim. LinkedIn için ekran kaydı aldım. En zor kısmı animasyon zamanlaması.

Mükemmel mi? Hayır. Bir tasarımcının gönderdiği son dosyanın yerine geçer mi? Hayır. İlk taslak işini yüzde sekseni bitirdi mi? Evet.

İki haftalık iş 15 dakikada başlangıç noktasına geldi.

İşe yarayan iş akışı

Adım 1. Tasarım sistemini önce kur. En çok atlanan adım bu. Marka kit yüklemeden başlarsan, üç proje sonra her biri farklı görünür. Tutarlı olmaz.

Adım 2. Proje tipi seç. Prototype, Slide deck, Template, Design System. Wireframe modunda başla, layout kilitlenince high-fidelity’e kopyala. (Claude önyüz ingilizce olduğundan ingilizce yazıyorum.)

Adım 3. Marka kiti yükle. Altı girdi tipi destekleniyor. Görseller, prompt, kod havuzu linki, DOCX/PPTX, canlı web yakalama, kayıtlı tasarım sistemi. Web yakalama gizli hazine.

Adım 4. Spesifik brief yaz. Yoğunluk kısalıktan iyi. Bölge, bileşen, aksiyon, ton. Dört katman tek paragrafta.

Adım 5. Dört araçla canlı düzelt. Satır içi yorum, direkt metin düzenleme, custom slider, tüm sayfaya uygula. Karıştırma, token yakar.

Adım 6. Claude Code’a devret. PDF, PPTX, Canva, HTML export. Üretim için Claude Code handoff. Başlangıç UI işinin yüzde sekseni siliniyor.

Üç sürüm, bir hafta

Anthropic bu hafta üç şey yaptı sırayla. Perşembe Opus 4.7 yayınlandı. Cuma Claude Design indi. Aynı hafta vision modelinin yeteneklerinde belirgin sıçrama raporlandı.

Bu üç şey aynı haftada çıkmaz tesadüfen. Tasarım, kod üretme, görüntü anlama. Üç ayrı yetenek değil. Tek şemsiyenin altında üç başlık. Ürün stratejisi açık.

Sana ne anlatıyor. Tasarım akışında “ilk taslak” katmanı el değiştiriyor. Figma’nın plugin ekosistemi, versiyon kontrolü ve çoklu işbirliği araçları yerinde. Ama wireframe’den ilk high-fidelity’e geçiş, eskiden tasarımcının bir günlük işiyken, şimdi 4-5 dakikalık prompt.

Figma’yı şu an öldürmüyor ama tasarım rolünün tarifini değiştiriyor.

Topluluk ne diyor

Reddit ve YouTube’da iki kritik gözlem dolaşıyor.

İlki “Anthropic Teal Experience” sorunu. Marka kit yüklemediğinde her çıktı aynı turkuaz, aynı serif font, aynı yanıp sönen nokta. Fitness app, CRM, tarif uygulaması, hepsi birbirine benziyor. Çözüm tek: kendi tasarım sistemini yüklemek. brand-kit.md dosyan zaten bu işlevi görüyor, ilk gün yapılacak iş bu.

İkincisi topluluk şu cümlede birleşiyor: “İlk versiyonu öldürüyor; Figma’yı öldürmüyor.” Kurucular ve ürün yöneticileri için ideal. Tasarımcının üstüne kuracağı taslak. Üretim çıktısı değil. Senin pozisyonlamana en uygun çerçeve bu.

Asıl soru

Kurumsal ekiplerin tasarım bütçesinin yüzde kaçı bu yıl yapay zeka tasarım araçlarına kayar? Yorumlarını bekliyorum.

Aksiyon kontrol listesi

• claude.ai/design adresine gir, Pro veya Max planını doğrula

• brand-kit.md dosyanı tasarım sistemi olarak yükle

• Bir akademi landing page taslağı çıkar, ekibinle paylaş

• Token tüketimini izle, bir oturumda yarım saatten fazla harcama

• Çıktıyı bir tasarımcıya göster, ne eksik diye sor

Ekteki görseli üretmek için Claude Design promptu

6 adımlık infografiğinin Warm Sand versiyonunu üretmek için. Olduğu gibi yapıştır, brand-kit.md yüklü olsun.

1200x1600 piksel dikey eğitim infografiği oluştur.
Başlık: "Claude Design Nasıl Kullanılır?"
Altı adımlık iş akışı rehberi.

MARKA PALETİ: Warm Sand. Sıkı uy.
- Sayfa zemini: #F5F1EA (sıcak krem)
- Kart zemini: #EBE3D5 (derin kum)
- Ana metin: #2B1F17 (koyu kahve)
- Yumuşak metin: #5A4A3C
- Tek vurgu rengi, az kullan: #C1553B (terracotta)
- Dominans kuralı: krem + koyu kahve görsel ağırlığın 
  yüzde 70'i
- Lacivert, amber, turkuaz, başka renk yok

TİPOGRAFİ:
- Başlıklar: Playfair Display Bold
- Gövde: Lato Regular
- Adım numaraları: Playfair Display Bold, 72pt, terracotta

DÜZEN (yukarıdan aşağıya):

1. ÜST BANT
Sol: Claude asterisk ikonu terracotta. Yanında ana başlık 
Playfair'da. "Design" kelimesi terracotta vurgulu, gerisi 
koyu kahve.
Sağ: küçük dairesel yazar fotoğrafı yer tutucusu, yanında 
"DEFNE İNCEKARA — AI Eğitmeni ve Strateji Danışmanı" 
üstte, "defneincekara.substack.com" altta yumuşak metinde.

2. ADIM KARTLARI (2 sütun x 3 sıra, kart 500x350 piksel)
Her kart şunları içerir:
- Sol üstte adım numarası ("01"-"06") Playfair'da terracotta
- Türkçe başlık Playfair Bold, koyu kahve
- 3-4 satır açıklama Lato, koyu kahve
- Sağda mini arayüz çizimi (kart genişliğinin yüzde 40'ı)
- Altta terracotta kenarlı küçük "Saha notu" kutusu, tek 
  satır aksiyon ipucu

KART İÇERİĞİ:

01 — Tasarım Sistemini Önce Kur
Atlanan tek adım bu. Marka kitini yüklemeden başlarsan, üç 
proje sonra her biri farklı görünür. Sistem yoksa tutarlılık 
yok.
Saha notu: "Önce sistem, sonra çıktı. Sıralamayı bozma."

02 — Projeyi Adlandır, Tipini Seç
Prototype, Slide deck veya Template'den birini seç. Sonra 
wireframe modunda başla. High-fidelity son aşama.
Saha notu: "Layout kilitlenmeden cila yapma. Token yakar."

03 — Marka Kiti ve Referansları Yükle
Görsel, prompt, kod havuzu linki, DOCX, PPTX, canlı web 
yakalama, kayıtlı tasarım sistemi. Altı girdi tipi.
Saha notu: "Web yakalama özelliği ile siteni Claude'a çek."

04 — Spesifik Brief Yaz
Belirsiz brief generic çıktı verir. Bölgeleri, bileşenleri 
ve aksiyonları tek tek tarif et. Referans ekran görüntüsü ekle.
Saha notu: "Yoğunluk kısalıktan iyidir. Tek paragraf, dört 
katman."

05 — Dört Araçla Canlı Düzelt
Satır içi yorum, direkt metin düzenleme, custom slider, tüm 
sayfaya uygula. Yeni prompt yerine bunlarla iterate et.
Saha notu: "Tek bileşen için satır içi. Genel için tüm 
sayfaya uygula."

06 — Claude Code'a Devret
PDF, PPTX, Canva veya HTML export. Veya bundle olarak Claude 
Code'a gönder, üretim ortamında iterate et.
Saha notu: "Başlangıç UI işinin yüzde sekseni siliniyor."

3. ORTA ÖZELLİK ŞERİDİ (1. ve 2. sıra arası)
Geniş tarayıcı çerçevesi göster. İçinde Claude Design editörü 
çalışırken. Sol panelde sohbet kutusu Türkçe prompt ile. Sağ 
panelde önizleme, Warm Sand renklerinde landing page. Altta 
terracotta etiket: "Claude Design içinden canlı çekim. Sol 
tarafta sohbet, sağ tarafta tasarım."

GÖRSEL İŞLEM:
- Kartlarda hafif kağıt dokusu
- Gölge: 2px blur, yüzde 12 opaklık, 3px aşağı offset
- Köşe yarıçapı: kartlarda 12px, ipucu kutularında 6px
- Editorial dergi düzeni, SaaS dashboard değil
- Türkçe karakterler doğru: ç, ş, ğ, ı, İ, ö, ü
- Ton: otoriter ama sıcak, ferah aralıklar

Referans stil: Monocle dergi kapağı ile HBR makale düzeni 
arasında.

Claude limitlerinin “hızla tükendiğine” dair şikayetler Mart 2026’dan beri r/ClaudeAI’yi dolduruyor. Eğitimlerde de bunu çok duyuyorum. Anthropic de kabul etti: Yoğun saatlerde 5 saatlik oturum limiti normalden çok daha hızlı bitiyor.

Ama asıl mesele Anthropic’in ayarı değil, bizim alışkanlıklarımız.

Ben de aynı hataları yaptım. Hâlâ zaman zaman da yapıyorum. İşte tokenlarınızı etkin yönetmeniz için sekiz öneri:

1. Opus’u Varsayılan Model Yapmak

Opus, aynı görevde Sonnet’ten yaklaşık beş kat fazla token yakar. Bir topluluk analizi, onuncu mesajda token tüketiminin ilk mesajın on bir katına çıktığını gösteriyor, üstelik bu Opus ile yaşanıyor.

Benim günlük dağılımım: Sohbetlerin %80’ı Haiku, %15’i Sonnet, %5’i Opus. Opus’u yalnızca çok belgeli sentez, derin mantık yürütme veya uzun vadeli strateji işleri için kullanıyorum. Bu tek ayar kullanım süremi ikiye katladı.

⚠️ Dikkat: Haiku'ya strateji sorduğunda zayıf cevap alırsın. Doğru zamanda doğru model bu sekiz kuralın zemini.

2. Açık Unutulan Token Yakıcılar

“Extended Thinking” kullanımı iki katına çıkarıyor. “Web Search” aktifken iki üç kat. “Connector”lar bir buçuk iki kat. Hepsini varsayılan kapalı tutuyorum; sadece göreve lazım olduğunda açıyorum.

Bir r/ClaudeAI kullanıcısı bunu “sürekli açık otomatiği” olarak tanımlamış. Doğru tespit: Bir düğme, üç büyük kaynağı aynı anda çalıştırıyor ve sen fark etmiyorsun.

3. Yeni Mesaj Değil, Düzenle

Hatalı bir prompt verdiysem yeni mesaj yazmıyorum; eski mesajın "Edit" düğmesine basıyorum. Claude tüm konuşmayı yeniden okumuyor, sadece yeni versiyonu işliyor. Bir düzenleme, yeni mesajdan kıyaslanamayacak kadar az token yakar.

4. Her 15 Mesajda Yeni Sohbet

Mesaj 1: ~200 token. Mesaj 15: ~10.000 token. Mesaj 30: Tek bir soru 50.000 token’ı aşabiliyor. Çünkü Claude her seferinde konuşmanın tamamını yeniden okur.

Benim kuralım basit: Her 15 mesajda bir Claude’a “bu konuşmayı 10 maddelik özetle” diyorum, kopyalıyorum, yeni sohbet açıyorum, yapıştırıyorum. Bağlam korunuyor, token sayacı sıfırlanıyor.

5. Soruları Tek Mesajda Topla

Üç mesaj, üç kez bağlam yükleme demek. Tek mesaj, tek yüklenme. Üstelik cevaplar daha tutarlı geliyor çünkü Claude üç soruyu birbirine bağlı görüyor. Bu tek alışkanlık benim günlük token tüketimimi yaklaşık %30 düşürdü.

6. Günü Tek Seansta Bitirme

Claude 5 saatlik yuvarlanan pencereyle çalışıyor. Sabah 9:00’dan 11:00’a kadar limitini doldurursan 16:00’a kadar bekliyorsun.

Mümkün olduğunda günü üç parçaya bölüyorum: 09:00 / 14:00 / 19:00. Her seans en fazla 90 dakika. Eski mesajlar düşüyor, kota kendini yeniliyor. Sprint değil, maraton.

7. Tekrar Eden Dosyalar için “Projects”

Aynı 15 sayfalık PDF’i dört ayrı sohbete yüklersen 180.000’in üzerinde token harcarsın. Aynı dosyayı “Projects”e bir kez koyarsan sonraki sohbetler onu hafızadan okur.

Müşteri teklifleri, marka kimliği, ses profili, geçmiş sunumlar, hepsi projede. Her yeni sohbet onları ücretsiz okuyor.

8. Bağlamı Bir Kez Yaz, Bin Kez Kullan

Kim olduğumu, nasıl yazdığımı, hangi kelimeleri kullanmadığımı her sohbette tekrar anlatmıyorum. Üç yerde bir kez yazıyorum.

• Memory → Web sohbetleri için

• CLAUDE.md → Code için

• Skills → Tekrar eden iş akışları için

Bu tek alışkanlık, her mesajın başındaki 500-1.000 tokenlık "kim olduğunu söyle" yükünü sıfıra indiriyor.

Aksiyon Kontrol Listesi

• Varsayılan modelini bugün Haiku’ya çevir

• “Extended Thinking” ve “Web Search” kapalı tut, sadece gerektiğinde aç

• Bir sonraki hatan olduğunda yeni mesaj yazmak yerine “edit” et

• 15 mesajı geçen sohbetleri özetleyip yeni sohbete taşı

• Günü 3 seansa böl, her seans 90 dakikadan uzun sürmesin

• Tekrar eden dosyaları bir “Projects” klasörüne topla

• Memory veya CLAUDE.md’de kim olduğunu bir kez yaz

✍️ Son Not

Bu sekiz alışkanlık, Anthropic’in sunucularını değil; çalışma disiplinimi değiştirdi. Claude’un limitleri bir kısıt değil, daha düşünerek çalış.

Token ekonomisi aslında dikkat ekonomisidir: İyi prompt yazan değil, bağlamı iyi yöneten kazanıyor.

Ben bu yazıyı hazırlarken de aynı kuralları uyguladım: Haiku’da taslak, Sonnet’te düzenleme, Opus yalnızca yapısal karar için. Toplam token tüketimi: Eski alışkanlıklarımın yaklaşık dörtte biri.

💬 Sıra Sende

• Bu sekiz alışkanlıktan hangisi senin için en çarpıcı oldu?

• Listede olmayan, kendi keşfettiğin bir token tasarrufu tekniği var mı?

• Ekibinde Claude kullananlar varsa bu yazıyı onlara iletmek, kotalarının iki katı iş çıkarmalarını sağlayabilir.

  Paylaş

Hafta sonu bir şirkete eğitim verdim. Pazar akşamı Claude Team planı alındı, davetler gitti. Diğer hafta eğitim devamına gittiğimde “Nasıl ayarları yapacağız? Nasıl başlayacağız?” ilk soruydu.

Bu yazı o sorunun cevabı. İçinde 6 prompt var.

Eğitim bittiğinde hevesin bir hafta dayanacağını biliyorum. Sonra herkes eski alışkanlığına dönüyor. Şirket 15 koltuk için para öder, 2 kişi aktif kullanır.

Bunu yüzlerce kurumda gördüm.

Fark eğitimin kalitesi değil. Claude’un kalitesi de değil. Fark şu: araç kaldı, alışkanlık olmadı.

Bunu düzeltmek için kimsenin bana öğretmediği bir şey yapıyorum.

“AI Gym”: Neden 30 dakika

Eğitimin son saatinde ekibe tek bir şey söyledim.

“Önümüzdeki hafta her sabah 30 dakika. Saat 8:30-9:00. Ajandaya koyun. Herkes kahvesini alacak, Claude’u açacak, o günün görevini yapacak. Takım toplantısı yok. Sadece siz ve Claude.”

İki itiraz geldi. “30 dakikamız yok, işler yoğun.” Ve: “Ekip buna zaman ayıramaz.”

İkisine de aynı cevabı verdim. “Dört hafta sonra haftada 5 saat kazanıyor olacaksınız. 30 dakikayı vermemek iş değil, inat.”

30 dakika tesadüf değil. 15 dakika yüzeyde kalıyor, ekip daha Claude’u açmadan zili çalıyor. 60 dakika ertelemeye yol açıyor, yoğun bir sabahta ilk feda edilen şey 60 dakika oluyor. 30 dakika tam bir antrenman seansı kadar. Kısa yeteri kadar rahatsız etmeyecek, uzun yeteri kadar iz bırakacak.

Bu sisteme AI Gym diyorum. Çünkü spor salonunda kasları değil, davranışı eğitiyorsun. Burada da öyle.

Bu bir 100 prompt listesi değil

Hafta içinde üç tane “Claude için 100 prompt” bülteni geldi e-posta kutuma. Hiçbirini açmadım. Açan da kullanmıyor, emin ol.

100 prompt listesi neden işe yaramıyor? Çünkü listede prompt var, davranış yok. Ekibin Cuma sabahı boş bir ekrana bakıyor, listede 100 seçenek var, “hangisini seçeyim” diyor ve listeyi kapatıyor.

Benim yazdığım 6 prompt bir liste değil. Bir sıralama. Her biri kendinden önceki adımın üstüne kuruluyor. Pazartesi Prompt 1’i çalıştırmadan Salı Prompt 4’ü çalıştıramazsın. Bu bir koreografi.

İskelet her sektör için aynı. İçerik sana göre değişir.

Pazartesi: Proje kurulumu (30 dakika)

Ekibin her hafta ya da her ay ürettiği tekrarlı çıktıları tespit edeceksin. Kendi kafandan listeleme. Claude’a sor, o çıkarsın.

Normal sohbet penceresini aç (projenin içinde değil). Şunu yapıştır:

Prompt 1: Tekrarlı çıktıları tespit et

Ben [şirket / sektör]’de [rol] olarak çalışıyorum. Ekibimiz [kaç kişi] ve biz [müşteri / iç paydaş] için [ne üretiyoruz].

Bana Claude’u ekibime kurmakta yardım ediyorsun. 3-5 tekrarlı çıktı tespit etmemiz gerekiyor. Her biri için ayrı bir Claude Project kuracağız.

Bana soru sor. Her seferinde tek soru.

Öğrenmen gerekenler:

• Ekibimin günlük olarak ne yaptığı

• Müşteriye, yönetime, birbirimize ne teslim ettiğimiz

• Her hafta ya da her ay tekrar eden işler

• Her zaman yeniden yazılması gereken, ilk versiyonu yetersiz olan işler

Yeterli bilgi toplayınca dur. Bana şunu ver:

1. 3-5 tekrarlı çıktı. Her biri tek cümlede.

2. Her biri için önerilen proje adı. Net, spesifik.

3. Her biri için o projeye yükleyeceğim dokümanların listesi. Spesifik ol.

Başla. Her seferinde tek soru.

Claude 5-7 soru soracak. Cevaplarını düşünerek ver. “Haftada bir Excel raporu yapıyoruz” yetmez. “Haftada bir kez, 6 projenin satış verilerini tek sayfalık yönetim raporuna çeviriyoruz” doğru cevap. Ne kadar spesifik olursan, Claude’un önerileri o kadar işe yarar.

Sonunda 3-5 proje önerisi alacaksın.

Şimdi Claude’da “Projects” sekmesine git. Her proje için bir tane oluştur. Paylaşım ayarını Team yap. Listelenen dokümanları yükle. Gereksiz her şey dışarıda kalsın. Müşteri raporu projesi iç bülten şablonuyla çalışmasın.

Her projenin talimatını da Claude yazsın. Projenin içine gir, şunu çalıştır:

Prompt 2: Proje talimatı oluştur

Bu projeyi ekibimin düzenli ürettiği tek bir çıktı için kuruyorum: [çıktı adı]. Projeye örnekler ve bağlam dokümanları yükledim.

“Custom Instructions” alanına yapıştıracağım bir talimat seti üret. Şu bölümler olsun:

BU ÇIKTI NEDİR: Tek cümle tanım. KİME GİDİYOR: Hedef okur. TON VE FORMAT: Nasıl okunmalı, ne uzunlukta, hangi yapı. KALİTE KONTROL: İyi versiyonu kötü versiyondan ayıran şeyler. Yüklediğim örneklere bakarak çıkar. ASLA YAPMA: Bu çıktıda kesinlikle yapılmaması gerekenler. (Örn: asla spekülatif ifade, asla 2 sayfayı geçme, asla yeni müşteriye gönderme için kullanma.)

Tek parça, doğrudan talimat olarak yaz. “Kullanıcı olarak” gibi yapay zeka giriş cümlesi ekleme.

Claude’un verdiği metni kopyala, projenin “Custom Instructions” alanına yapıştır. Her proje için tekrarla.

Her projeyi test etmeden bırakma. Test promptu şu:

Prompt 3: Projeyi test et

Bu projenin talimatlarına ve yüklü örneklerine göre, [gerçek ya da hayali senaryo] için örnek bir [çıktı adı] üret.

Sonra kendi çıktını eleştir: Neresi standarda uyuyor, neresi uymuyor, bu projeyi daha iyi hale getirmek için neyi eklemeliyim?

Eğer ton ve format doğru geliyorsa proje hazır. Değilse talimatı revize et. Proje başına 2 dakika.

Pazartesi bitti. En ağır gün buydu. Gerisi kolay.

Salı: Tek cümlelik prompt şablonu (30 dakika)

Projeler hazır. Ama Cuma sabahı ekip bir tanesini açtığında ekranda şunu göreceksin: donuk bakışlar ve boş bir metin kutusu.

O bakışı önceden öldüreceğiz. Her projenin içine tek cümlelik bir prompt şablonu koyacağız.

Her projenin içine gir, şunu çalıştır:

Prompt 4: Prompt şablonu üret

Bu projenin talimatlarına bakarak, ekibimin bu çıktıyı üretmek için kopyala-yapıştır yapacağı en kısa prompt şablonunu yaz.

Kurallar:

• Tek cümle

• Tek [GİRDİ] alanı (ham notlar, veri özeti, taslak, transkript)

• Ton, format, kalite, kısıtlamalar için projenin talimatlarına güvensin. Hiçbirini tekrar etmesin.

• Başına selamlama, sonuna kapanış ekleme

Claude sana şuna benzer bir şablon verecek:

“Ekteki [toplantı notu/veri özeti/taslak] üzerinden bu projenin talimatlarına uygun bir [çıktı adı] hazırla.”

Bu şablonu projenin bağlam alanına ekle. Drive’a da kopyala, ekibin göreceği yere koy.

Proje başına 5 dakika. 6 projen varsa 30 dakika.

Eğitim verdiğim her yerde en az bir kişi bana aynı cümleyi söyledi:

“Claude’u açınca artık ne yapacağımı biliyorum. Düşünmek zorunda kalmıyorum.”

Bu bir övgü değil, bir teşhis. Düşünme yükünü azaltırsan insanlar aracı kullanır. Artırırsan bırakırlar.

Çarşamba: Tek görev, tek karşılaştırma (30 dakika)

Bu gün manifesto günü. Perşembe ve Cuma’nın satış materyalini bugün üreteceksin.

Tek bir iş seç. Geçen hafta manuel yaptığın bir şey. 30 dakikadan uzun süren. “Önceden” versiyonu elinde olan bir iş. İdeal olarak ekibinin de düzenli yaptığı bir iş.

Aynı işi projenin içinde, Salı’daki şablonla yap. Sadece ham girdiyi yapıştır.

Süreleri not al. Ekran görüntülerini al.

“Önce” ve “sonra”. Yan yana. Süreler altta.

Bu rakam herhangi bir eğitim slaytından daha ikna edicidir. Görsel kanıt laf dinletmez, rakam dinletir.

Tek dosyada topla. Yarın ve öbür gün kullanacaksın.

Perşembe: 10 kişiyi eğitme, 1 kişiyi ikna et (30 dakika)

Benimseme bir iletişim sorunu değil. Satış sorunu.

Ekipte bir kişi seç. Teknoloji meraklısını değil, o zaten kendi yolunu buluyor. Şüpheciyi de değil, direnç erken dönem için fazla. Tıkanmış olanı seç. Her hafta bir iki gece geç kalanı. Tekrarlı iş yüzünden öğlen yemeğinde klavye başında kalanı.

Ona bir mesaj at:

Mesaj: İlk kullanıcı daveti

Selam [isim], bir şey kurdum, [yapmak zorunda olduğu spesifik iş] için sana ciddi zaman kazandırabilir. 15 dakika göstersem olur mu? Bu haftaki kendi [raporun/e-postan/taslağın] üzerinden çalışırız, işine yarayıp yaramadığını gerçek veriyle görürsün. Senden hazırlık istemiyorum.

Toplantıda yan yana otur. Onun bilgisayarı, onun dosyası, onun verisi.

Adımlar:

1. Pazartesi kurduğun projeyi aç

2. Salı’daki prompt şablonunu kopyala, ham girdisini yapıştır

3. Çarşamba hazırladığın öncesi/sonrası görselini göster

Sonra sus ve izle. Claude onun işinden, şirketin dilinde, standartta bir çıktı üretiyor. İlk denemede. O hiçbir şey öğrenmedi, hiçbir ders almadı. Pazartesi-Çarşamba arası kurduğun bağlam katmanı işi yaptı.

O an “wow” anı.

Oturum bitmeden sor: “Başka hangi iş için proje kurabiliriz?”

Cevap verirse, onu ortak yaptın. Artık bu yalnız senin projen değil.

Cuma: Yaygınlaştırma (30 dakika)

Tüm ekibe açılış günü. Önce kontrol:

• Pazartesi: Proje talimatları doğrulanmış ✓

• Salı: Prompt şablonları projelerin içinde ✓

• Çarşamba: Öncesi/sonrası görselleri hazır ✓

• Perşembe: Arka çıkacak bir ekip arkadaşın var ✓

Hepsi tamamsa yola çıkıyoruz.

Duyuru mesajını kendin yazma. Claude’a yazdır:

Prompt 5: Duyuru mesajı

Yeni Claude Team çalışma alanımızı ekibe duyuruyorum. Mesaj şunları içersin:

1. Tek spesifik sonuçla aç. Bu haftaki testimden çıkan zaman kazancı ya da kalite kazanımı.

2. Paylaşılan projeyi tek cümlede açıkla.

3. Şu an yapabilecekleri 3 şeyi listele. Mevcut şablonlarla.

4. Şöyle bitir: “[Spesifik şablonu] [spesifik iş] üzerinde dene. 2 dakikanı alır.”

5. 150 kelimenin altında. Arkadaşça, resmi değil. Ünlem yok. Yönetici gibi değil, ekip arkadaşı gibi.

Bu haftaki test sonucum: [Çarşambaki karşılaştırmayı yapıştır]

Mesajı ekip kanalına at. Ardından 2-3 kişiye özel mesaj: “[Şu şablonu] [şu iş] için bugün dene. 2 dakika.”

Perşembe’deki kişi de aynı şeyi yapsın. Yönetici tavsiyesi ve ekip arkadaşı tavsiyesi aynı ağırlıkta değil.

Gün sonu geri bildirim topla. Claude’a analiz ettir:

Prompt 6: Gün sonu analizi

Ekibim bugün paylaşılan Claude çalışma alanını kullanmaya başladı. Gelen geri bildirim, soru ve tepkiler şunlar: [yapıştır]

Bu geri bildirime dayanarak:

1. Proje talimatlarında neyi ayarlamalıyım?

2. Hangi yeni şablonu eklemeliyim?

3. Ele almam gereken en büyük yanlış anlama ne?

Pazartesi için kısa bir takip mesajı yaz. En büyük endişeyi adresle ve ekipten bir hızlı başarıyı paylaş.

Cuma bitti. Bir hafta geçti. Sistem ayakta.

Yapmadığım şey

Yapmadıklarım listesini yapma listesinden önce anlatacağım. Çünkü çoğu şirket bu yapmama listesini atladığı için sistem oturmuyor.

Toplu sunum yapmadım. Ekibi salona toplayıp eğitim tekrarı yapmadım. Sunumda herkes aynı şeyi öğreniyor: hiçbir şey.

100 prompt listesi paylaşmadım. Projenin içinde talimat varsa listeye gerek yok. Zaten okuyan da kullanmıyor.

Kullanım politikası yazmadım. Kimsenin kullanmadığı bir araç için politika yazarsan sadece bürokrasi eklemiş olursun. Politika kullanım yayıldıktan sonra yazılır.

Birçok şirkette gördüğüm ilk üç aylık benimseme ortalaması yüzde 20’nin altında kalıyor. Bu rakam akademik kaynak değil, benim saha gözlemim. Aynı gözlemi şu da doğruluyor: bu beş günlük sistemi uygulayanlarda benimseme ilk ay yüzde 70’in üzerine çıkıyor.

Fark kurulum değil. Her sabah 30 dakika.

Sana soracağım şey

Şimdi söyle: Ekibinin her hafta ürettiği 5 tekrarlı çıktıyı kağıda yazabilir misin?

Yazamıyorsan, problem Claude değil. Problem ekibinin ne ürettiğini bilmiyor oluşun. Araç seçimi bunu çözmez.

Yazabiliyorsan Pazartesi 30 dakikanı ayır. Prompt 1’i çalıştır. Bir proje kur.

Yorumlara yazın: Hangi projeyi kurdunuz, ilk hafta ne oldu. Yanıldığım yerleri görmek istiyorum.

Paylaş

Yapay Zeka 101 eğitimlerinde ilk öğrettiğim şey prompt yazmak. “Prompt yapay zekanın iletişim dili” diyorum. Katılımcılara sistem promptu tasarlatıyorum, rol atama öğretiyorum, zincir düşünce tekniklerini gösteriyorum. Yüzlerce hatta binlerce kişiye bunu anlattım.

Ve biliyorsunuz ben tutkulu bir Claude kullanıcısıyım.

İtiraf ediyorum: Claude’u kullanmanın en kötü yolu, “prompt yazmak”.

Prompt yazmayı öğretmek doğru. Ama prompt yazmaya takılıp kalmak yanlış. Özellikle Claude’da.

Hemen abone olun

Eski yol: Her sohbet sıfırdan

İyi prompt yazmak sorunu çözmüyor, sorunu her gün yeniden yaratıyor. Çünkü her sohbette sıfırdan başlıyorsun. Claude seni hatırlamıyor. Tarzını, kurallarını, geçmiş işlerini hatırlamıyor. Sen de her seferinde aynı bağlamı tekrar tekrar yazıyorsun.

“Emoji kullanma, uzun tire kullanma, ‘günümüzde’ ile başlama”…

Prompt yazmak bitmedi. Ama Claude’da prompt yazmak artık giriş seviyesi. Asıl beceri bir üst katmanda: bağlam mühendisliği.

Prompt mühendisliği mi, bağlam mühendisliği mi?

İkisi arasındaki farkı yemek metaforuyla anlatayım.

Prompt mühendisliği bir sipariş vermek gibi. Her öğün restorana gidiyorsun, menüye bakıyorsun, yemeğini tarif ediyorsun. “Tuzsuz olsun, az pişmiş olsun, yanında roka salatası” diyorsun. İyi sipariş verirsen iyi yemek gelir. Ama her seferinde aynı konuşmayı tekrarlıyorsun.

Bağlam mühendisliği ise kendi mutfağını kurmak. Dolabında ne var, hangi baharat rafta, hangi tarifler duvarda asılı, bunları bir kere düzenliyorsun. Sonra mutfağa girdiğinde “bugün ne pişireyim” demen yeterli. Mutfak seni tanıyor.

Claude Cowork tam da bu. Mutfağını kuruyorsun. Bir kere.

Kırılma: Cowork ile bağlamı kalıcı hale getirmek

Birkaç hafta önce “Claude Cowork ile 1 Haftada Ustalaşın” yazımda Cowork’ün klasör yapısını detaylı anlattım. HAKKIMDA, ÇIKTILAR, ŞABLONLAR. Üç klasör. İlk 22.000 kelimelik dosyamı 2.000 token altına indirmek. Global talimatları ayarlamak. Token tasarrufu stratejileri. Her şey oradaydı.

Ama o yazıda bir şeyi eksik bıraktığımı fark ettim. Klasör yapısını anlattım, dosyaların içine ne yazılacağını tam anlatmadım.

Daha evvel “Prompt Yazmak Yetmez, Kendini Yazman Lazım” yazısını yazdım. Tezim şuydu: Claude’a teknik talimat vermek yetmiyor. Claude’un seni tanıması lazım. Zevkini, nefret ettiğin şeyleri, karar verme tarzını. Dosyasız Claude’da yazının %50’sini yeniden yazıyorsun. Dosyalı Claude’da %10’unu düzeltmen yetiyor.

O yazıda 100 soruluk mülakat promptunu da paylaştım. Kimlik, inanç, iletişim tercihleri, yazım mekanikleri, kesin hayırlar, kırmızı bayraklar. Kendini Claude’a anlatmanın sistematik yolu.

Bu iki yazı temeli attı. Ama bir sorun kaldı.

Sorun: Dosyaları yönetmek

Cowork metin dosyaları üzerinde çalışıyor. Uzantısı .md. Markdown dosyası. Bilgisayarda çift tıklayınca TextEdit açılıyor. Başlıklar hashtag olarak görünüyor. Kalın yazılar iki yıldız içinde. Bağlantılar köşeli parantez içinde.

İroni şurada: “Kendini yazman lazım” diyorum, sonra insanlar kendini yazacak dosyayı açamıyor.

Bağlam mühendisliğinin en zor kısmı teknik değil. Bağlamı yazmak değil, bağlamı güncel tutmak. Eğer dosyalarını düzenlemek zahmetliyse, düzenlemiyorsun. Ve eski bağlam, yanlış bağlamdır. Üç ay önce yazdığın “hedeflerim” dosyası bugün geçerliliğini yitirmiş olabilir. Güncellenmemiş bağlam, bağlam yokluğundan daha tehlikeli.

Yeni bakış: Obsidian

Obsidian ücretsiz bir uygulama. Bir klasör seçiyorsun, o klasördeki tüm markdown dosyalarını Google Docs gibi temiz bir arayüzde gösteriyor. Başlıklar başlık gibi görünüyor. Yan tarafta navigasyon. Her dosya içinde arama. Dosyalar arası bağlantı.

Ve en önemlisi: dosyaları değiştirmiyor. Sadece okunabilir hale getiriyor. Cowork hâlâ aynı .md dosyalarını okuyor. Ben sadece daha insani bir arayüzden düzenliyorum.

Kurulum 1 dakika sürdü. İndir, aç, Claude Cowork klasörümü “vault” olarak seç, bitti.

Şu anda yaptığım şey şu:

• Sabah Obsidian’ı açıyorum, dün Claude’un ürettiklerine bakıyorum, kendi dosyalarımı güncelliyorum

• Öğlen Cowork’te çalışıyorum, çıktıları otomatik aynı klasöre düşüyor

• Akşam Obsidian’da arama yapıyorum, geçmiş işlerimi buluyorum, fikir üretiyorum

Obsidian bağlam mühendisliğinin arayüzü oldu benim için.

Claude’un beynini Obsidian’da düzenliyorum, Claude o beyinle çalışıyor.

Üç yazının hikayesi: Bir bağlam mühendisliği yolculuğu

Geriye dönüp baktığımda bu üç yazı aslında bir seri.

Birinci yazıda (”Prompt Yazmak Yetmez, Kendini Yazman Lazım”) dosyaların içini doldurdum. 100 soruluk mülakatla kendimi yazdım. Zevkimi, nefretlerimi, kararlarımı, kırmızı bayraklarımı sistematik olarak aktardım.

İkinci yazıda (”Cowork ile 1 Haftada Ustalaşın”) klasörü kurdum. Yapıyı oluşturdum. Claude’a “nereye bakacağını” söyledim.

Bu yazıda ise bağlamı güncel tutmanın yolunu buldum. Obsidian ile dosyalarımı kolayca düzenleyebilir, arayabilir, güncelleyebilir hale geldim.

Prompt yazmak bitti mi?

Hayır. Prompt yazmayı öğretmeye devam edeceğim. Çünkü prompt, yapay zeka ile iletişimin ve düşünmenin temeli. Temeli bilmeden üst kata çıkamazsın. Yapay zeka 101’de “prompt yapay zekanın iletişim dili” demeye devam edeceğim. Bu doğru.

Ama şunu da ekleyeceğim: prompt iletişimin dili, bağlam iletişimin hafızası. Dil olmadan konuşamazsın, hafıza olmadan ilişki kuramazsın. Claude ile tek seferlik sohbet istiyorsan prompt yeterli. Claude’un seni tanımasını, seninle büyümesini, her oturumda daha iyi sonuç vermesini istiyorsan bağlam kurman lazım.

ChatGPT hafızasını kendi yönetiyor, sen fark etmiyorsun bile. Claude farklı bir yol seçti. Sana dedi ki: “Bağlamını sen kur, ben okuyayım.” Bu daha şeffaf, daha kontrollü, ama daha fazla emek istiyor. Ve tam da bu yüzden çoğu kişi Claude’dan yeterli verim alamıyor. Prompt yazıyor ama bağlam kurmuyor.

Yapay Zeka 101 dersi prompt mühendisliği. Yapay Zeka 201 dersi bağlam mühendisliği. Çoğumuz hâlâ 101’de takılı kaldı.

İnsan tarafı

Cowork + Obsidian sihirli değil. Claude hâlâ senin tarzını kopyalıyor, yaratmıyor. Eğer dosyalarına boş şeyler yazarsan, çıktı da boş oluyor.

“Kendini yazman lazım” yazısında söylediğim şey burada tekrar karşımıza çıkıyor: zevk, sadece sevdiğin şeyler değil, reddettiğin şeyler. Güçlü zevki olanlar neyi yapmayacaklarını bilir, bu imzalarıdır. Claude’a “güzel yaz” demek hiçbir işe yaramıyor. “Uzun tire kullanma, üçlü liste zorunluluğu yok, ‘günümüzde’ ile asla başlama” demek işe yarıyor. Bağlam spesifik olmak zorunda.

İlk başta dosyalarımı hızlıca, üstünkörü doldurdum. Sonuçlar vasattı. Sonra bir hafta ayırıp 100 soruluk mülakatı kendime uyguladım. Ses profilimi, nefret ettiğim kelimeleri, benzetme tercihlerimi, hedef kitlemi ayrıntılı yazdım. Dosyasız Claude’da yazımın yarısını silip yeniden yazıyordum. Dosyalı Claude’da %10’unu düzeltmem yetiyor.

Bağlam mühendisliğinin gerçek zorluğu burada: kendini metin dosyasına dökecek kadar iyi tanıman gerekiyor. Bu da bir koçluk egzersizi aslında. Yapay zekayı eğitmek için önce kendini eğitmen lazım.

Aksiyon listesi

• Claude Pro aboneliğin var mı kontrol et ($20/ay minimum)

• Claude masaüstü uygulamasını indir, Cowork’ü etkinleştir

• Cowork klasör yapını kur (detay için: “Claude Cowork ile 1 Haftada Ustalaşın” yazıma bak)

• Kendini yaz. Hızlı profil kartıyla başla, 100 soruluk mülakatla derinleştir (detay için: “Prompt Yazmak Yetmez, Kendini Yazman Lazım” yazıma bak)

• Obsidian’ı indir, Cowork klasörünü vault olarak seç

• Her hafta Obsidian’da dosyalarına 10 dakika ayır. Değişen hedef, yeni tercih, yeni nefret varsa güncelle

• Bonus: Dosyalarını yazdıktan sonra oku ve sor: “Bu dosya beni tanımayan birine beni anlatır mı?” Hayırsa, yeniden yaz.

Tartışma

Prompt yazmak Claude’da 12 ay içinde tamamen ortadan kalkmaz. Ama ağırlık merkezi kayıyor. Tek seferlik sohbet promptlarından kalıcı bağlam dosyalarına geçiş başladı. Bu geçişi erken yapanlar, yapay zekadan çok daha iyi sonuç alacak.

Sence bağlam mühendisliği ayrı bir disiplin mi olacak, yoksa prompt mühendisliğinin doğal evrimi mi? Ben ayrı bir disiplin olduğunu düşünüyorum, çünkü gerektirdiği beceri seti farklı. Prompt yazmak dilbilim becerisi. Bağlam kurmak bilgi mimarisi becerisi. İkisi aynı kas grubunu çalıştırmıyor.

Yanılıyor muyum? Yorumlarını bekliyorum.

Paylaş

Claude 101 yazısını okuyup “peki sıra da ne var?” diye soran çok oldu. Cevap net: Lovable. Lovable, metinden çalışan web uygulaması üreten bir araç.

Geçen hafta websitemi Wix’ten Lovable’a geçirdim. Kod yazmadım. Tasarımcıya para ödemedim. Lovable’a 14 cümle yazdım, kalanı kendi halletti.

Bu yazı kod bilmeyenler için. Ama birkaç senedir ürün yönetimi yapan, kendi mini aracını kurmak isteyen biri için de. İlk 30 dakikada ne yapman gerektiğini, nereye para vermen gerektiğini, neyi atlaman gerektiğini, ve neler öğrendiğimi anlatacağım.

Lovable tam olarak ne yapıyor

Lovable, metinden çalışan web uygulaması üreten bir araç. Figma değil, tasarım çıktısı vermiyor. Bubble değil, görsel bloklarla çalışmıyor. Sen ne istediğini cümleyle yazıyorsun, Lovable React ve Tailwind ile gerçek kod üretiyor, bunu canlı bir önizlemede çalıştırıyor, istersen yayına alıyor.

İsveç merkezli bu şirket, Anton Osika tarafından kuruldu. Şubat 2026 itibarıyla yıllık 400 milyon dolar ARR’a ulaştı. 146 çalışanı, 8 milyon kullanıcısı var. Müşteri listesinde Klarna ve HubSpot gibi isimler geçiyor. TechCrunch verisine göre çalışan başına 2.77 milyon dolar gelir üretiyor, bu rakam Gartner’ın 2030 için öngördüğü “unicorn” eşiğinden daha yüksek.

Bu büyüklüğü bilmek önemli. Çünkü Lovable artık garaj projesi değil, arkasında endüstri var.

Neden şimdi Lovable?

Rakipleri var: Bolt, v0, Replit Agent, Cursor. 2026’da yapılan karşılaştırmaların ortak bulgusu şu: Lovable en güzel çıktıyı veriyor, Bolt en hızlı kodluyor, v0 ise Vercel ekosistemindeki geliştiriciler için. UI Bakery ve NxCode karşılaştırmalarında Lovable tasarım skoru 8/10, Bolt 5/10 aldı.

Lovable 2.0, oyun değiştirdi

Şubat 2026’da yayınlanan Lovable 2.0 dört yeni özellik getirdi ve bunların üçü işimi kökten değiştirdi.

Chat Mode. Artık kod yazdırmadan önce plan yapabiliyorsun. “Chat Mode Agent” senin için dosyalarını tarıyor, log’ları inceliyor, veritabanına bakıyor, sonra “şöyle yaparsak olur” diyor. Kredi harcamadan düşünme safhası. Bunu keşfedene kadar her düşünce için kredi ödüyordum.

Dev Mode. Üretilen kodu doğrudan Lovable içinde düzenleyebiliyorsun. Küçük CSS değişiklikleri için artık yapay zekaya “şurayı biraz yukarı al” demeye gerek yok. Sen kendi elinle düzelt, 5 kredi kurtar.

Visual Edits. Figma’ya benzer bir görsel düzenleyici. Düğme üzerine tıkla, hizalamayı düzelt.

Multiplayer. 20 kişiye kadar eş zamanlı çalışma, ekipler için.

Bir de güvenlik kontrol (“Security Scan”) geldi, bu önemli. Önceki versiyonda Supabase güvenlik açıkları kullanıcıların veri sızıntısı yaşamasına neden oluyordu. 2.0 ile otomatik tarama ekledi.

Kredi tuzağı, 2026’nın en çok konuşulan şikayeti

Lovable topluluğunun bir numaralı şikayeti kredi sistemi. Her prompt kredi yakıyor. Yaptığın hatayı düzeltmek kredi yakıyor. yapay zekanın kendi yaptığı hatayı düzelttirmek de kredi yakıyor. Kullanıcı raporlarına göre tek bir şablon problemini çözmek 60-150 kredi arasında değişebiliyor.

Benim çıkardığım ders şu. Chat Mode’u kullanmadan hiçbir komut yazma. Önce “şunu nasıl yapmalıyız” diye sor, plan al, sonra uygulamaya geç. Bu davranış kredi harcamanı yarıya indiriyor veya chatbot’un da planlamayı yap ve sonra sistem promptunu Lovable’a aktar.

Plan seçimi

Ücretsiz plan, günlük sınırlı mesaj. Sadece “nasıl bir şey bu” sorusuna cevap arıyorsan yeterli. Ama gerçek bir şey kurmaya kalkarsan ilk gün biter.

Pro plan, aylık yaklaşık 25 dolar. Aylık kredi paketi veriyor, GitHub bağlantısı açılıyor, özel domain ekleyebiliyorsun, Dev Mode açılıyor. Buradan başla.

Teams plan, ekiple çalışıyorsan. Lovable 2.0 ile gelen 20 kişilik eş zamanlı çalışma burada.

Not: Fiyatlar ve kredi limitleri sık değişiyor. Lovable.dev adresinden güncel rakamları kontrol et.

İlk 30 dakikada ne yapmalı

Bir hesap aç. Google ile giriş en hızlısı.

Yeni proje aç, ama önce Chat Mode’a geç. Şu cümleyi yaz:

“Bir [sektör] profesyoneli için basit bir iletişim sayfası kurmak istiyorum. Ziyaretçi adını, e-postasını ve mesajını yazabilsin. Form gönderildiğinde onay mesajı çıksın. Modern ve sakin tasarım, turkuaz ve lacivert renkler. Önce plan çıkar, sonra kod yazarız.”

Bu cümlede dört şey var: kim için, ne yapacak, ne olacak, nasıl görünecek. Bir de beşinci: “önce plan çıkar”. Bu beşinci madde kredilerini koruyor.

Chat Mode sana plan verince, “tamam uygula” diyorsun. Ondan sonra kod üretiliyor.

İlk 30 dakikanın sonunda elinde çalışan bir sayfa olacak. Henüz kimse göremiyor, çünkü yayına almadın. Bu senin ilk başarın.

Supabase bağlantısı hala kritik

Lovable’ın gerçek gücü form gösterip kaybetmek değil. Form aldığı bilgiyi saklamak. Burada Supabase devreye giriyor.

Supabase, açık kaynaklı veritabanı ve kullanıcı yönetim servisi. Lovable içinde iki tıklama ile bağlanıyor. Bağladığın an kullanıcı kayıt, giriş, veri saklama, dosya yükleme çalışır hale geliyor.

Lovable 2.0’ın “Security Scan” özelliği Supabase güvenlik ayarlarını otomatik tarıyor. Ama yine de tamamen güvenme. Gerçek ürüne geçecekseniz bir geliştiriciye kontrol ettirin.

Lovable’a verdiğim 14 talimat

Yazının başında “14 cümle yazdım” dedim. İşte o 14 cümle. Her biri tek iş yapıyor. Lovable hiç yanlış anlamadı. Ama sıra önemli, rastgele yazarsan kredi yakarsın.

Hesabını aç (Google ile giriş en hızlısı), yeni proje başlat, ama önce Chat Mode’a geç. İlk mesajında dört soruyu cevapla: kim için, ne yapacak, ne olacak, nasıl görünecek. Ardından “önce plan çıkar, sonra kod yazarız” ekle. Bu beşinci cümle kredilerini koruyor. Chat Mode sana plan verince, “tamam uygula” diyorsun. Ondan sonra aşağıdaki 14 talimata geçiyorsun.

Faz 1: Temel Yapı

1. “Temel sayfayı kur.” Boş proje aç, tek sayfalık iskelet oluştur. Lovable sana bir layout verecek. Beğenmezsen sonra değiştirirsin, ilk turda mükemmellik arama.

2. “Başlık ve açıklama ekle.” Kim olduğunu ve ne yaptığını anlatan 2 cümle. Lovable bu metni hero section’a yerleştiriyor. Uzun paragraf yazma, kısa ve net tut.

3. “Form alanlarını ekle.” Ad, e-posta, mesaj. Üç alan yeterli. Telefon numarası, şirket adı gibi fazladan alan ekletme. Her eklenen alan dönüşüm oranını düşürür, bu Lovable değil pazarlama gerçeği.

Faz 2: Görsel Ayar

4. “Renkleri değiştir.” Marka renklerini hex kodu ile ver. “Turkuaz ve lacivert kullan” dersen Lovable kendi yorumlayacak. “#3ABFA7 ve #0D1F2D kullan” dersen bire bir uygular. Spesifik ol, kredi kurtarırsın.

5. “Fontları değiştir.” Başlık ve gövde fontunu ayrı belirt. “Başlıklar Playfair Display, gövde Lato olsun” yaz. Google Fonts’tan herhangi bir font çalışıyor.

6. “Mobil görünümü düzelt.” Lovable masaüstü için optimize ediyor, mobili bazen atlıyor. “Telefonda nasıl görünüyor, kontrol et ve düzelt” demek yeterli. Bu adımı atlayan herkes sonradan 10 kredi daha yakar.

Faz 3: Veritabanı ve İşlevsellik

7. “Supabase bağla.” Lovable’ın gerçek gücü burada başlıyor. Form aldığı bilgiyi bir yere kaydedeceksin. Supabase, açık kaynaklı veritabanı ve kullanıcı yönetim servisi. Lovable içinde iki tıklama ile bağlanıyor. Bağladığın an kullanıcı kayıt, giriş, veri saklama hepsi açılıyor.

8. “Form verilerini tabloya kaydet.” Gelen mesajlar Supabase’de birikir. Sen panelden görebilirsin. Bu adım olmadan form “güzel görünür ama hiçbir yere gitmez” durumunda kalır.

9. “Onay mesajı ekle.” Form gönderilince “Mesajın alındı, en kısa sürede dönüş yapacağım” gibi bir metin. Kullanıcı deneyimi açısından kritik. Bu olmadan ziyaretçi “form gitti mi gitmedi mi” diye düşünür.

10. “Hata mesajı ekle.” Boş alan bırakılırsa veya geçersiz e-posta girilirse uyarı çıksın. Lovable bunu genellikle kendiliğinden ekliyor, ama kontrol et. Eklemediyse bu tek cümle ile halloluyor.

Faz 4: Son Dokunuşlar

11. “Sosyal medya linklerini ekle.” LinkedIn, Instagram, X ikonlarını footer’a koy. “Sosyal medya ikonlarını ekle, linkler şunlar:” yaz ve URL’leri ver. Lovable ikonları otomatik buluyor.

12. “Footer ekle.” Telif hakkı satırı ve iletişim bilgisi. Küçük bir detay ama profesyonel görünümü tamamlıyor. “Copyright 2026, [ismin]” yeterli.

13. “SEO başlığını düzelt.” Sayfa başlığı ve meta açıklamasını yaz. Google bu metni arama sonuçlarında gösterir. Lovable varsayılan olarak “Vite App” gibi bir şey koyuyor, bunu değiştirmezsen arama motorlarında kaybolursun.

14. “Yayınla.” Tek tıkla canlıya al. Lovable hosting veriyor, özel domain ekleyebiliyorsun (Pro planda). Bu adımı son yap. Yarım kalmış bir siteyi yayına almak, yayınlamamaktan daha kötü.

14 adımın özeti

İlk 30 dakikada 1-6 arası bitiyor. Supabase bağlantısı (7-10) bir saat daha alıyor. Son dokunuşlar (11-14) yarım saat. Toplam yaklaşık 2 saat, elinde çalışan, veri toplayan, mobilde düzgün görünen bir site var.

Her cümle tek iş. Lovable’a “bunların hepsini yap” deme. Her birini ayrı mesaj olarak gönder. Bu, hem hata oranını düşürür hem krediyi kontrol altında tutar.

Lovable ile kurulmuş, para kazanan gerçek işler

Madewithlovable.com, platformla üretilmiş projelerin vitrini. İçinden beni en çok etkileyen dört tanesini anlatayım, çünkü hepsi teknik olmayan kuruculardan çıktı.

Plinq. Sabrine Matos adlı bir kadın güvenliği savunucusu kurdu. Kamuya açık suç verilerini birleştirip kullanıcıların gezecekleri mahalleyi kontrol etmesini sağlayan bir uygulama. Sabrine’in hiç kod geçmişi yok. Fikri vardı, Lovable vardı, arada tercüman yoktu.

MVP. Grammy adayı filmci Mike Burns’ün kurduğu yapay zeka destekli film stüdyosu. Filmcilikte 20 yıl geçirmiş biri, hayatında ilk kez kendi yazılım ürününü kurdu. Burada ilginç nokta şu: Burns alanında uzman, Lovable ona sadece teslim mekanizması oldu.

Lumoo. Moda markaları için içerik üretim platformu. Kurucu tasarım geçmişinden geliyor, yazılım ekibi kurma gücü yok. Lovable ile prototipi çıkardı, müşteri çekti, sonra gerçek ekip kurdu. Değer merdiveninde klasik adım.

Fire Equity Engine. Shalini Ananda’nın 2025 Los Angeles yangınlarından etkilenenler için kurduğu yardım aracı. Krize 10 gün içinde yanıt veren bir ürün. Eskiden bu hız için en az 3 geliştiriciye ihtiyacın vardı.

Ortak nokta ne? Hiçbiri “yazılımcı” değil. Hepsi kendi alanının uzmanı. Lovable onların alan bilgisini kod haline getiren aracı oldu. Bu önemli, çünkü Lovable ile başarılı olanlar kod öğrenmiyor. Kendi uzmanlık alanına yazılım ekliyor.

TechCrunch’ın Mart 2026 haberi. Lovable tek ayda 100 milyon dolar gelir eklediğini söyledi. 146 çalışanla. Bu rakam “vibe coding” denen akımın neden artık moda değil, kalıcı bir şey olduğunu gösteriyor.

Yol haritası

Birinci seviye: Tek sayfalık landing page. İletişim formu. 1-2 saat.

İkinci seviye: Çok sayfalı site. Menü, hakkımızda, ürünler, blog. Supabase ile içerik yönetimi. 1 gün.

Üçüncü seviye: Kullanıcı girişli uygulama. Abonelik sistemi, özel içerik. 2-3 gün.

Dördüncü seviye: Ödeme alma. Gerçek işletme. 1 hafta.

Beşinci seviye: GitHub bağlantısı ile kendi geliştirici takımın teslim alır. Lovable sadece ilk itici güç.

Çoğu danışman, eğitmen, küçük işletme için birinci seviye yeterli.

Mini aksiyon listesi

• Lovable hesabı aç, Pro plana geç

• Her projede Chat Mode ile başla, direkt kod yazdırma

• Dev Mode’u öğren, küçük düzeltmeleri kendin yap

• İlk projende dört soruyu cevapla: kim için, ne yapacak, ne olacak, nasıl görünecek

• 14 küçük talimat halinde böl, her biri ayrı mesaj

• Supabase bağla, Security Scan’i çalıştır

• Yayına almadan önce bir geliştiriciye kontrol ettir

• İlk ürünü 48 saat içinde bir kişiye göster, tepkisini kayda al

• Kredi harcamanı haftalık izle, 150’yi aştığın hafta planını gözden geçir

• Prompt’larını Claude veya ChatGPT’de yaz, sonra Lovable’a yapıştır

• Visual Edits ve Dev Mode’u ilk hafta öğren, agent’a her değişiklik için mesaj atmayı bırak

• Her başarılı aşamada GitHub’a yedek al, hata döngüsüne karşı sigorta