Geçen cuma kendime Yapay Zeka ile çalışan bir genel sekreter kurdum; 40 dakika sürdü.

İlk raporunu açtığımda üç bülten yazısının hâlâ yazılmadığını söylüyordu. Bir an ekrana baktım. Üçü de yazılmıştı. Biri iki gün önce yayınlanmıştı bile. İçimden “Daha ilk günden başladık” dedim. Sonra genel sekreterin baktığı dosyayı açtım. Görev kuyruğunda yayınlanan işler kapatılmamıştı. Elindeki bilgiye göre doğru konuşuyordu. Yanlış olan rapor değildi. Hafızaydı.

Görevleri kapattım. Fakat birkaç dakika içinde sorunun tek bir dosyayla sınırlı olmadığını gördüm.

Neden: beş yerde beş farklı “ben”?

Bültenimi bir dosyaya göre 4.600 kişi okuyordu; gerçekte sayı 4.850’yi geçmişti. Bir dosyada 77 kurumla çalışmış görünüyordum, başka birinde 79 ve güncel sayı 80’di. Nasıl yazdığımı anlatan ses tonu dosyam üç farklı klasörde, üç farklı tarihle duruyordu.

Genel sekreterin bulduğu iki sorun ise ne yazık ki tamamen doğruydu: Kanıt dosyam canlı sitemin gerisinde kalmıştı. 17 eğitim oturumunun hiçbirinde düzenli teslimat kaydı tutulmamıştı.

Canımı sıkan kısmı şuydu: Genel sekreter kötü çalışmıyordu; ben ona birbiriyle çelişen beş farklı Defne vermiştim.

Bir Yapay Zeka asistanı, önüne koyduğun bilgi kadar güvenilir. Güncel tek bir kaynak yoksa, daha iyi model ya da daha uzun prompt sorunu çözmüyor.

Benim yeni bir asistana değil, mevcut asistanımın güvenebileceği tek bir hafızaya ihtiyacım vardı. Hafta sonumu onu kurmaya ayırdım.

Ben Claude Code kullandım. Ama kurduğum şey Claude Code’a özel değil. Aynı mantığı başka bir araçla, hatta yalnızca üç metin dosyasıyla bile uygulayabilirsin.

Önce tek bir merkez oluşturdum.

Bilgisayarımda “ikinci-beyin” adında bir klasör açtım.

mkdir ~/ikinci-beyin && cd ~/ikinci-beyin
git init

GitHub’da yedeklemek isteyenler özel bir depo da oluşturabilir. brew install gh ile GitHub aracını kur, gh auth login ile tarayıcıdan giriş yap; şifre terminale yazılmaz, giriş tarayıcıda olur. Sonra:

gh repo create ikinci-beyin --private --source=.

Bu adım şart değil. Sistem bilgisayarında da çalışır.

İlk önemli kararım şuydu: Beyin taşınacak, çalışan araçlar yerinde kalacaktı.

Sitemin kodunu, uygulamalarımı ve otomasyonlarımı yeni klasöre taşımadım. Buraya yalnızca kimliğimi, bilgimi ve çalışma kurallarımı koydum.

Ortaya şu yapı çıktı:

ikinci-beyin/
├── about-me.md        kim olduğum, rollerim, kanallarım
├── voice.md           nasıl yazdığım: kurallar, yasaklar, kanca biçimi
├── proof.md           rakamlar, kurum listesi, kariyer
├── brand-kit.md       renkler, fontlar, görsel kurallar
├── offers.md          hizmet kataloğu
├── knowledge/         yayınlanmış içerik ve raporlar
├── ops/               takvim, fikir kuyruğu, karar günlüğü
├── winners/           kanıtlanmış kazanan içerikler
├── imports/kaynak/    gelen kutusu
└── scripts/           senkron ve denetim betikleri

Bu yapıya ulaşmadan önce aynı dosyanın farklı klasörlerde duran kopyalarını, artık kullanmadığım talimatları ve hangisinin doğru olduğunu benim bile hatırlamadığım rakamları ayıklamam gerekti. Asıl iş tam da burada başladı.

Kendimi sıfırdan yazmadım.

Eski hakkımda metinlerimi, hizmet dosyalarımı ve ses tonu notlarımı Claude Code’a okuttum. Verdiğim prompt:

Şu klasörlerdeki hakkımda, ses tonu ve hizmet dosyalarını oku.
Tek bir about-me.md çıkar. Çelişki bulursan bana sor, kendin seçme.
Kaynaklarda olmayan hiçbir cümleyi ekleme.

En önemli satır şuydu: “Çelişki bulursan bana sor.”

İlk turda üç çelişki çıktı: İki farklı kurum sayısı. İki farklı okuyucu sayısı. İki farklı unvan

Bu yarım saat, bütün kurulumun en değerli kısmıydı. İlk kez kendi dağınıklığımın haritasını gördüm.

Ses tonu dosyasında başka bir sürpriz daha yaşadım. Çıkan kurallardan birini “Ben böyle yazmam” diye silmeye hazırlanıyordum. Sonra arşivime baktım. En çok etkileşim alan postlarımdan birinde tam olarak o kalıbı kullanmışım. Kendimiz hakkında hatırladıklarımız her zaman doğru değil. Bazen arşivimiz bizi bizden daha iyi tanıyor.

Kuralları yazdım ama yazmakla bırakmadım.

Claude Code her çalışmaya ana klasördeki CLAUDE.md dosyasını okuyarak başlıyor. Ben buraya kısa ve net kurallar koydum:

- Kanıt rakamları yalnız proof.md'den alınır; çelişkide proof.md kazanır.
- Fiyat asla yazılmaz. fiyatlar.md gitignore'dadır, iş sırrıdır.
- Türkçe metinde "Yapay Zeka" yazılır, kısaltma kullanılmaz.
- Emoji yok, uzun tire yok.
- Her metin yayından önce denetimden geçer, istenmese de.
- Hiçbir şey otomatik yayınlanmaz; taslak ve yayın ayrı adımlardır.
- Beceri düzenlenecekse önce bu depoda, sonra senkronla.
- Kaynak okunamadıysa "okunamadı" yazılır, tahmin edilmez.

Kuralları özellikle kısa tuttum. Çünkü uzun bir talimat listesi hazırlamak kolay; zor olan, her gün gerçekten uygulanacak birkaç kuralı seçmek.

Bir de şunu fark ettim: Bir kuralın dosyada yazıyor olması, sistemin o kurala uyacağı anlamına gelmiyor.

Kuralları otomatik kontrollere çevirdim.

Her yeni dosya yazıldığında küçük bir kontrol çalışıyor ve şunları arıyor:

• API anahtarı olabilecek ifadeler

• Yanlışlıkla yazılmış fiyat bilgileri

• Eski kanıt rakamları

• Türkçe metinlerde kullanılan gereksiz kısaltmalar

Kontrol hata bulduğunda dosyayı engellemiyor, beni uyarıyor. Bu bilinçli bir seçim.

CLAUDE.md'deki kuralları uygulanır yap. Her dosya yazımından sonra çalışan bir kanca yaz: API anahtarı kalıbı, fiyat rakamı, eskimiş kanıt sayısı ve Türkçe metinde yalın kısaltma ara. Bloklama, uyar. Bloklama yalnız geri döndürülemez işler için.

30 yeşil kontrol

Daha sonra bütün sistemi tek seferde denetleyen bir kontrol yazdım. Çalıştırdığımda bana şunları söylüyor:

• Kaç beceri var?

• Hangisi güncel değil?

• Hangi kanıt rakamı eskimiş?

• Gizli bir bilgi dosyaya sızmış mı?

• Kopmuş bağlantı var mı?

Bugün 30 kontrolün tamamı yeşil. Hafta sonunun başında sayı 27’ydi. Sonra 28 oldu. Ardından 29. Her kırmızı kontrol yeni bir eksik gösterdi. Ben de yalnızca o hatayı düzeltmedim. Aynı hata yeniden oluştuğunda beni uyaracak bir kontrol ekledim.

Hâlâ her uyarıyı ben okuyorum. Kararı yine ben veriyorum. Ama artık sorunları aramıyorum. Sistem bana nerede olduklarını söylüyor.

Kendi dosyalarını denetlemek istersen şu promptla başlayabilirsin:

Kurduğum bu sistemde şunları kontrol et: hangi dosyalar birbirini tekrar ediyor, hangi rakam iki farklı yerde iki farklı değer taşıyor, hangi kural yazılı ama hiçbir yerde uygulanmıyor. Bulduğun her şey için tek satırlık bir düzeltme öner.

Aynı hatayı 3 kez yaptım.

Bu hafta sonu en çok öğrendiğim şey kurulum değildi. Aynı hatayı üç farklı biçimde yapmamdı.

İlkinde hafızayı iki yerde tuttum. Biri çalışan kopya, diğeri yedekti. Bir gün sonra yedek kopyanın güncel olmadığını fark ettim. Bir dosya hiç kopyalanmamış, üçü eski kalmıştı.

İkincisinde telefonumdaki asistanın ayrı marka dosyaları olduğunu gördüm. Klasör Mayıs ayında donmuştu. Üç ay önce kullanmayı bıraktığım bir şablon hâlâ aktifti.

Üçüncüsünde bülten okuyucu sayımın dört farklı dosyada tekrarlandığını buldum. Gerçek sayı değişmişti. Dört kopya da eski kalmıştı.

Üçünde de ilk tepkim aynı oldu: Dosyayı aç, düzelt, kapat.

Sonra durdum. Çünkü elle düzeltirsem birkaç hafta sonra aynı şeyi yeniden yaşayacaktım. Her kopya için tek yönlü bir senkron hazırladım. Normal çalıştığında yalnızca farkları gösteriyor. push komutu verdiğimde merkezdeki güncel dosyayı diğer kopyaya aktarıyor. Ters yön yok. Hangi dosyanın asıl kaynak olduğu artık belli.

Aynı hatayı dördüncü kez yapmayacağım. Daha dikkatli olduğum için değil, sistem beni uyaracağı için.

Veriler bazı fikirlerimi değiştirdi.

Pazar sabahı sıra içerik verilerime geldi. Bir yıllık LinkedIn, bir aylık Instagram ve altı aylık bülten verisini işledim. Verdiğim görev şuydu:

Bu dışa aktarımı işle: medyan etkileşimi hesapla, medyanın beş katını geçen gönderileri kazanan olarak ayrı dosyalara çıkar. Veride olmayan hiçbir sayıyı yazma; liste eksikse eksikliğini rapora yaz.

LinkedIn verisinde 40 gönderi vardı. Medyan etkileşim 284’tü. Dört gönderi açık biçimde ayrışıyordu.

Sonra üç kanalın sonuçlarını yan yana koydum. Aynı desen her yerde karşıma çıktı: İnsanlar daha sonra dönüp kullanabilecekleri içerikleri kaydediyordu. Ücretsiz kaynak listeleri LinkedIn’de medyanın birkaç katına çıkmıştı. Bültende en yüksek etkileşim oranına sahip yazıların çoğu aynı formattaydı. Instagram’da carousel içeriklerinin kayıt oranı Reels içeriklerinin iki katıydı. Tek kanalda görsem tesadüf diyebilirdim. Üç kanalda aynı davranışı görünce bunu bir içerik kuralına çevirdim.

Veri bazı kurallarımı da çöpe attı. Sabah yazdığım iki kuralı akşam geri aldım. Emoji ve hashtag kullanımıyla ilgili doğru sandığım varsayımların kendi arşivimde karşılığı yoktu. Kural yazmadan önce arşivde karşı örnek aramak, yanlış bir kuralla aylarca çalışmaktan daha ucuz.

Ama veri her zaman temiz bir hikâye anlatmıyor. Bir hafta trafiğim aniden iki katına çıktı. Nedenini hâlâ bilmiyorum. O hafta yayımladığım içerikte olağanüstü bir şey bulamadım. Bilmiyorum demek, ikna edici görünen bir sebep uydurmaktan daha güvenilir. Bu kural yalnızca insanlar için değil, Yapay Zeka asistanları için de geçerli.

İkinci raporun dili değişti

Kurulumdan sonra genel sekreterin kaynaklarını yeni hafızaya bağladım. Rakamları proof.md dosyasından, planı operasyon klasöründen, yayın bilgisini gerçek yayın kaydından almaya başladı.

İkinci raporunda artık şöyle demiyordu: “Üç bülten yazılmamış.”

Şunu soruyordu: “Temmuz planındaki konular yayınlanmamış. Yerlerine başka konular yayımlanmış. Bu bilinçli bir değişiklik miydi?”

İlk sistem, eksik bilgiyle karar veriyordu. İkincisi bilmediği yerde soru soruyordu. Takvime ulaşamadığında da tahmin yürütmüyor. “Takvim verisi verilmedi” diyor ve erişebildiği bilgilerle rapora devam ediyor.

Güven benim için burada başladı: Her şeyi bilmesinde değil, bilmediği şeyi uydurmamasındaydı.

• Gelen kutusu: okuduğum makale, aldığım not, imports klasörüne düşüyor; bir beceri özetleyip arşive yazıyor.

• Haftalık hatırlatma: pazartesi sabahı Telegram’a tek mesaj: dışa aktarımlar kaç günlük, kaç kontrol yeşil. Toplar, yazmaz.

Bazı yetkileri bilerek vermedim.

Sistemi kurarken ne eklediğim kadar, ne eklemediğim de önemliydi.

• Fiyatları koymadım. Gerçek rakamlar ayrı ve gizli bir dosyada duruyor.

• Müşteri görüşmelerini koymadım. Yöntemleri genelleştirdim ama hangi şirketle ne konuştuğumu yazmadım.

• Toplantı kayıtlarını ham haliyle saklamadım. Yalnızca çıkan kararlar ve görevler kalıyor.

• Hiçbir şeyi otomatik yayınlatmadım. Sistem taslak hazırlıyor ama “gönder” düğmesine hâlâ ben basıyorum.

Bir sistemi güçlü yapan şey bazen ona verdiğin yetki değil, bilerek vermediğin yetki.

Claude Code kullanmadan da başlayabilirsin.

Claude Code kullanmıyorsan aynı mantığı daha küçük bir sistemle kurabilirsin.

Bir klasör aç ve üç dosya oluştur:

1. Kim olduğun

2. Nasıl yazdığın

3. Güncel rakamların ve kanıtların

Kullandığın asistana şu talimatı ver:

Cevap vermeden önce bu üç dosyayı esas al. Dosyalar arasında çelişki görürsen kendin karar verme, bana sor. Kaynaklarda olmayan bilgi ekleme. Bir dosyayı okuyamazsan tahmin etme, okunamadığını söyle.

Otomatik kontrol kuramıyorsan ayda bir kez bu üç dosyayı kendin oku. Aynı bilgi birden fazla yerde geçiyorsa tek bir ana kaynağa indir. Diğer dosyalar o kaynağa işaret etsin.

Başlamak için bütün hafta sonunu ayırman da gerekmiyor. Yarım saatin varsa bugün şunu yap:

1. Kendini anlattığın bütün dosyaları bul.

2. Aynı rakamı her dosyada ara.

3. Farklı sonuçlar çıkıyorsa doğrusuna karar ver.

4. Bilgiyi tek bir ana dosyada topla.

5. Aynı çelişki tekrar oluştuğunda seni uyaracak bir kontrol kur.

Beşinci adım asıl farkı yaratıyor. Elle düzeltme, bugünkü hatayı çözüyor. Kontrol, yarın aynı hatayı yeniden yapmanı engelliyor.

Son Söz

Kendime bir Yapay Zeka genel sekreteri kurmam 40 dakika sürdü. O genel sekreterin güvenebileceği tek bir hafıza kurmam ise bütün hafta sonunu aldı.

Sistemi asıl geliştiren şey daha iyi bir model değildi. Aynı hatayı üç kez yapıp, üçünün de arkasındaki ortak sorunu sonunda görebilmemdi.

Şimdi “Acaba hangi dosya güncel?” diye düşünmüyorum. Sisteme soruyorum. Nerede çelişki olduğunu o söylüyor. Kararı yine ben veriyorum.

Önümüzdeki üç gün boyunca Claude Code ile ikinci beyninizi nasıl kuracağınızı e-postanıza göndereceğim. İlk bölüm çarşamba.

İkinci beynini kurmak isteyen bir arkadaşın varsa, ona ilet.

Paylaş

#yapayzeka #claudecode #kurumsalyapayzeka

Resmi kaynak, her adımı doğrulamak istersen: code.claude.com/docs

Yapay zekâ çağında asıl ayrım yazılımcılarla yazılımcı olmayanlar arasında değil. Ne istediğini sistem kurarak ifade edebilenlerle, hâlâ tek tek komut yazanlar arasında. Ben yazılımcı değilim ama Claude Code’u her gün kullanıyorum. Çünkü artık avantajı kod yazmak değil, doğru çalışma sistemini kurmak yaratıyor.

Perşembe günü beni heyecanlı bir eğitim bekliyor: AI CMO Workhop ve burada kendi Pazarlama işletim sistemimizi kuracağız: Bunu da Claude Code kullanarak yapacağız. Katılımcılar içlerinden “Ben yazılımcı değilim, burada ne işim var?” diyebilir ama Claude Code kullanmak için yazılımcı olmaya gerek yok.

Ben bütün çalışma sistemimi Claude Code’da kurdum ve Perşembe bunu anlayacağım.

Korkulacak şey terminal değil, boş ekran. Ne istediğini ifade edememek.

Yapay Zeka “NASIL”ı çözdü; bizim çözmemiz gereken de “NE” sorusu.

Claude Code nedir?

Bilgisayarının içine kurduğun bir araç. Terminalde çalışır. Dosyalarını okur, yazar, değiştirir. İnternete bakar. Senin adına kod çalıştırır, ama kodu senin yazman gerekmez.

Cowork ile Claude Code aynı motordan çıkıyor. Farkı şöyle düşün: Cowork hazır menü, oturuyorsun, sipariş veriyorsun, tabak geliyor. Claude Code mutfağın kendisi. Ocağı sen açıyorsun, tarifi sen yazıyorsun, ama karşılığında istediğin her şeyi pişirebiliyorsun.

Yazılımcı olman gerekmiyor. Ben değilim. 25 yıllık teknoloji kariyerimde tek satır kod yazmadım. Bu rehberdeki her şeyi bir pazartesi öğrenip cuma kullanmaya başladım.

Aşağıdaki dokuz adım, o haftanın kısaltılmış hâli.

Adım 1: Bir plan seç

Claude Code ücretsiz değil. En az Pro planı lazım, aylık 20 dolar. Yoğun kullanıyorsan Max al: 5 kat kullanım 100 dolar, 20 kat kullanım 200 dolar. Cowork de Max planına dahil, ikisini tek abonelikle kullanıyorsun.

Başlangıç için Pro yeter. Günde birkaç saat üretime geçtiğinde Max’e bakarsın. Ben max plan kullanıyorum, çünkü tüm çalışma sistemim Claude Code üzerinde.

Karar kuralı basit: önce Pro ile test et. Kullanım sınırına bir kaç kez gelebilirsin, gerekirse Max’e geç.

Adım 2: Kur

İki yol var.

Terminal yolu. Mac’te Spotlight’ı aç, “terminal” yaz. Windows’ta PowerShell aç. Sonra tek satır:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Bunun çalışması için bilgisayarında Node.js 22 veya üstü olmalı. Yoksa önce nodejs.org’dan kur. Kurulum bir iki dakika sürer. sudo ekleme, izin sorunu çıkarır.

Terminal istemeyen yol. Hiç terminal görmek istemiyorsan Claude Code’u VS Code içinden kullan. VS Code ücretsiz, code.visualstudio.com’dan indir. Aç, sol taraftaki Extensions sekmesine gir, “Claude Code” ara, Anthropic’in olanını kur. Artık dosyaların solda, Claude’la sohbet panelin sağda. Ham terminal yok.

Ben ikinci yolla başladım. Siyah ekran yerine tanıdık bir arayüzde olmak, ilk haftadaki direncimi yarıya indirdi.

Kurduktan sonra kontrol:

claude --version

Bir şey ters giderse ilk çalıştıracağın komut claude doctor. Kurulumu ve girişi tek tek kontrol edip sana nerede takıldığını söyler.

Adım 3: Giriş yap ve bir klasöre gir

Terminale claude yaz. Seni Claude hesabınla giriş yapmaya yönlendirir. Adımları izle.

Sonra Claude Code’un çalışmasını istediğin klasöre git. Bir müşteri klasörü, bir blog klasörü, ne üzerinde çalışacaksan. O klasörün içinde tekrar claude yaz. Artık oradasın.

Küçük ama önemli kural: kritik olmayan bir klasörde başla. İlk hafta deneme yanılma haftası. Ana arşivinin ortasında değil, kenarda dene.

Adım 4: CLAUDE.md dosyasını kur (en önemli adım)

Burası işin kalbi. Atlama.

CLAUDE.md, klasörünün içinde duran bir metin dosyası. Claude Code her oturumun başında onu otomatik okur. Sen tek kelime yazmadan önce, projenin talimatı zaten yüklüdür.

Neden önemli? Çünkü her oturum sıfırdan başlar. Claude dünkü konuşmayı hatırlamaz. CLAUDE.md, “dün ne konuştuğumuzu her sabah baştan anlatma” derdini bitirir. Projenin ne olduğunu, seninle nasıl çalışmasını istediğini, neyi asla yapmaması gerektiğini bir kez yazarsın, o her seferinde okur.

İlk CLAUDE.md’yi elle yazmana gerek yok. Klasörde şunu çalıştır:

/init

Claude Code klasördeki dosyaları okur, ne olduğunu anlar ve senin için bir taslak CLAUDE.md yazar. Sen üstünde ince ayar yaparsın.

İyi bir CLAUDE.md’nin kuralları, kendi dosyamdan öğrendiklerim:

• En önemli kısıtları en üste koy. Claude ilk okuduğunu en çok ciddiye alır. “Emoji kullanma”, “uzun tire kullanma”, “Türkçe yaz” gibi kesin kurallar en tepede olsun.

• Madde madde yaz, düz paragraf değil. Bilgi yoğunluğu, edebiyat değil.

• 200 ile 500 satır arası tut. Daha uzunu hem kredi yakar hem çıktı kalitesini düşürür.

• Bütün bir API dokümanını yapıştırma. Özet ver, gerekince kendi çeker.

• Aynı hatayı iki kez yaparsa, o hatayı önleyen bir kural ekle. Dosya böyle olgunlaşır.

Örnek olarak, blog klasörümdeki CLAUDE.md’nin en üstü kabaca şöyle:

# Blog projesi. Substack yazıları.

Kesin kurallar (en üstte):
- Dil: Türkçe. Türkçe karakter kullan.
- Emoji yok. Uzun tire yok, yerine nokta veya virgül.
- Yasaklı kelime listesine uy (anti-ai filtresi).

Ses: Akıllı bir iş arkadaşıyla kahve içer gibi. Otoriter ama samimi.
Açılış: sahne veya kişisel an. Genel giriş cümlesi yok.
Her yazıda en az iki somut rakam. Kapanışta tek tartışma sorusu.

En kritik kuralları en üste koyduğuma dikkat et. Claude ilk okuduğunu en çok ciddiye alıyor.

Adım 5: İzin modlarını öğren

Claude Code dosyalarına dokunmadan önce izin ister. Dört mod var, hangisini seçtiğin çalışma hızını belirler.

Değişiklikten önce sor. Varsayılan mod. Her dosya değişikliğinde onay ister. Güvenli ama yavaş. Karmaşık bir işte her adımda “onaylıyor musun” diye soruyorsa, mod değiştir.

Otomatik düzenle. Var olan dosyalarda değişikliği otomatik kabul eder, yeni dosya açarken sorar. Çoğu iş için doğru denge.

İzinleri atla. Hiç sormaz, kesintisiz çalışır. Terminalden başlatırken claude --dangerously-skip-permissions yazarak açarsın. Bilgi işi için deneyimli kullanıcıların çoğu burada. Risk gerçek ama kritik olmayan bir klasörde düşük. Yine de gözün açık olsun, komut geçerliyken bağlam yanlışsa zarar verir.

Dördüncü mod ayrı bir başlığı hak ediyor.

Adım 6: Plan Mode. En çok küçümsenen özellik.

Beş dakika planlama, on dakika yanlış inşa etmekten iyidir. Bu motivasyon lafı değil, matematik.

Plansız gidersin, yanlış çıkar, baştan yaparsın. Toplam maliyet: birinci deneme, artı ikinci deneme, artı ikisinin yaktığı krediler. Planla başlarsın, Claude tek dosyaya dokunmadan yaklaşımı çıkarır, sen okursun, yanlışı orada yakalarsın. Toplam maliyet: beş dakika plan, artı bir doğru inşa.

Plan Mode salt okunurdur. Claude projeni tarar, dosyalarını okur, dokümana bakar ve hiçbir şey yapmadan önce bir plan sunar. Plan süs değil, taşıyıcı kolon.

Nasıl kullanılır: sohbet panelinin altındaki izin geçişinden Plan Mode’u seç, ya da komutla:

/plan Şunu yapmanı istiyorum: [işini anlat]. Başlamadan önce klasördeki tüm dosyaları oku. Bana netleştirici sorular sor.

Planı okursun. Ters bir şey görürsen itiraz edersin. Plan oturunca izinleri atla moduna geç ve bıraksın çalışsın.

Adım 7: Bağlamı yönet, komutları öğren

Bağlam, Claude Code’da kıt kaynak. İyi yönetmek, akıcı bir işle bozulan bir işin farkı.

62 komutun hepsini ezberlemen gerekmiyor. Şunları öğren, gerisi zamanla gelir.

/init ilk CLAUDE.md’ni otomatik yazar.

/context bağlam penceresini neyin doldurduğunu tam olarak gösterir. Sistem promptu, araçlar, hafıza dosyaları, mesajlar, her biri jeton sayısıyla. Çoğu insan tek mesaj yazmadan penceresinin yüzde 15-20’sini sistemsel yükle dolu bulur. Bir kez çalıştır, gör.

/compact bağlamı boşaltır. Yüzde 95’i beklemeden, yüzde 50 civarında yap.

/clear yeni bir işe geçerken bağlamı tamamen sıfırlar.

/model oturum ortasında modeli veya akıl yürütme seviyesini değiştirir.

/rewind Claude yoldan çıktığında geri alır. Esc’ye iki kez basmak da aynı işi görür.

/doctor kurulum ve giriş sorunlarını teşhis eder.

Kural: yeni bir konuya geçtiğinde /clear. Aynı konuda uzadıysan /compact. Bu iki alışkanlık, çıktı kalitenin yarısını kurtarır.

Adım 8: İlk gerçek işi çalıştır

Buraya kadar kurulumdu. Şimdi Claude Code bir üretkenlik aracı olmaktan çıkıp iş altyapısına dönüşüyor.

Yaptığın her tekrar eden işi bir skill’e çevirebilirsin. Skill, .claude/skills/ klasöründe duran bir Markdown dosyası. İçinde adım adım bir iş akışı yazılı. Bir kez tanımlarsın, sonra tek satır çalıştırırsın.

Diyelim tekrar eden işin, bir sektörden potansiyel müşteri listesi çıkarmak. Önce skill’i kur. Claude Code’a şunu yaz:

.claude/skills/ klasörüne musteri-listesi.md adında bir skill dosyası oluştur.

Skill şunu yapmalı:
1. Verilen sektör ve şehir için web'den işletme adayları bul
2. Her adayı sınıflandır (işletme adı, web sitesi, telefon, kategori)
3. Herkese açıksa her aday için bir e-posta adresi ekle
4. Sonuçları tek bir tabloya yaz

Kullanıcıdan üç girdi al: sektör, şehir, aday sayısı.
Skill çağrıldığında Claude Code'un izleyeceği adım adım bir kontrol listesi olarak yaz.

Sonra tek satırla çalıştır:

musteri-listesi skill'ini kullan.
Sektör: mimarlık ofisleri
Şehir: İstanbul
Aday sayısı: 20

Aynı mantık teklif üretmeye, blog taslağına, haftalık rapora, ne tekrar ediyorsan ona uyar. İki kereden fazla yaptığın her işi skill’e çevir.

Adım 9: Connector’ları bağla, iş akışı canlı veriyle buluşsun

Skill iş akışını verir. Connector canlı veriyi ve varış noktasını verir. İkisi olmadan yerel dosyalarla çalışırsın. İkisiyle, işinin döndüğü araçların içinde çalışırsın.

Notion’ı bağlarsan skill çıktıyı doğrudan sayfaya yazar. Takvimini bağlarsan bu haftaki toplantıları bilir. Görsel aracını bağlarsan üretilen görsel doğrudan iş akışına düşer.

Claude Desktop’ta Ayarlar altında connector listesi var. Bir kez yetkilendirirsin, sonraki her oturum otomatik tanır.

Bir adım ötesi: paralel ajanlar ve müşteri işi

Buraya kadarı tek ajanla. Claude Code işi sırayla yapar. Büyük bir işte bu yavaştır. İşi bölüp aynı anda birçok alt ajana dağıtabilirsin.

Mutfak benzetmesine dönelim. Sen baş aşçısın, siparişi verirsin. Her alt ajan bir hattı çalıştıran aşçı, hepsi aynı anda çalışıyor. Bir baş aşçının beş aşçıyı yönetmesi, tek başına her şeyi yapmasından hep hızlıdır.

Müşteri işinde bunu şöyle kurdum. Her müşteri için bir klasör açıyorum, içine tam bağlamı koyuyorum: kimi hedefliyor, nasıl konuşuyor. Claude Code her oturumun başında o bağlamı okuyor. Kurduğum her iş akışı zaten müşterinin dünyasını biliyor.

Tipik bir akış: müşteri talepte bulunuyor, tek komut çalışıyor, işi bölüyor, paralel ajanlar veriyi çekiyor, sonuçlar birleşiyor.

En ileri seviye: Claude Code’u işletim sistemin yap

Bir eşik var. Claude Code’u araç olarak kullanmayı bırakıp işletim sistemin gibi kullanmaya başladığın an. CMO Workshop’ta tam da bunu öğreneceğiz.

Temeli bir klasör yapısı. Veritabanı değil, ayrı bir uygulama değil, klasör. İşinin her parçası Markdown dosyaları olarak duruyor: gelen kutusu, projeler, alanlar, kaynaklar, arşiv. Ama bu bir dosya sistemi değil. Bağlam.

Her oturum tam bağlamla başlıyor. Claude Code kim olduğumu, ne yaptığımı, geçen oturumlarda ne konuştuğumuzu okuyor. Hiçbir şeyi baştan anlatmıyorum. Bağlam birikiyor.

Güzel yanı: hepsi klasördeki Markdown dosyaları olduğu için Obsidian’ı aç, aynı klasöre bağla, her şeyin nasıl bağlandığını graf olarak gör. Her nokta bir dosya, her küme bir proje veya müşteri.

Skill’ler yeni uygulamalar. Her tekrar eden işi bir skill’e çeviriyorsun, her biri eskiden para ödediğin bir aracın yerini alıyor. İçerik, dış erişim, müşteri operasyonu, hatta yeni skill üreten skill’ler. Kural basit: bir işte darboğaz sen olduğun an, o işi Claude Code’a devret.

Sıfırdan yazmana da gerek yok. İhtiyacın olan skill’lerin çoğu zaten var, açık kütüphanelerde. Birini kendine uyarla, gerisini Claude Code’a yazdır.

Connector’lar sinir sistemi. Dört değil, bir düzine bağladığında Claude Code akıllı bir asistandan bağlı bir operatöre dönüşüyor. “Şu adayı araştır” diyorsun; profili çekiyor, CRM’de var mı bakıyor, senin ölçütüne göre puanlıyor, senin sesinle bir mesaj taslağı yazıyor. Tek komut, beş sistem, otuz saniye.

Maliyet tarafı. Aylık abonelik üstüne skill’ler için ek ödeme yok. Yerini aldıkları araçlar aylık yüzlerce dolar. Ama asıl kazanç para değil, zaman. Haftada geri kazandığın saatler müşteri işine, satışa, yeni şeyler kurmaya gidiyor.

Örnek: düzenli kullandığım skill sayısı bir düzineyi aştı. İçerik, teklif ve müşteri takibi için ödediğim birkaç aracın yerini aldılar. Haftada yaklaşık on saat kazanıyorum, o saatler doğrudan müşteri işine ve yeni içeriğe gidiyor.

Peki sen Cowork’te mi kalmalısın, Claude Code’a mı geçmeli

Dürüst cevap: çoğu insan Cowork’te kalmalı. Karar için üç seviye.

Hızlı yol: Cowork’te kal. Dosya erişimi, hazır skill’ler ve canlı bağlantıların gücünü hiç teknik kurulum olmadan istiyorsan Cowork sana yeter. Bilgi çalışanlarının çoğu buradan öteye hiç gitmez, gitmesine de gerek yok.

Dengeli yol: ikisini birlikte kullan. Günlük işi Cowork’te yap, tekrar eden büyük iş akışlarını Claude Code’da skill’e çevir. Ben aylardır böyle çalışıyorum.

Kapsamlı yol: Claude Code’a geç. Bütün iş akışlarını otomatikleştirmek, kendi iç araçlarını kurmak, paralel ajanlar çalıştırmak istiyorsan Code’a geç. Öğrenme eğrisi birkaç hafta.

Sinyal şu: Cowork’te bir işi yaparken “keşke bu sürecin parçalarına yardım etmek yerine tamamını otomatikleştirebilseydim” diyorsan, Claude Code’a bakma vaktin gelmiş.

Mini kontrol listesi

• Pro veya Max planın aktif mi

• claude --version çalışıyor mu

• Çalıştığın klasörde bir CLAUDE.md var mı (/init ile başla)

• En önemli kısıtlar dosyanın en üstünde mi

• Karmaşık işlerde önce /plan çalıştırıyor musun

• /context ile pencereni bir kez kontrol ettin mi

• İki kereden fazla yaptığın bir işi skill’e çevirdin mi

Son söz

Bence önümüzdeki dönemde asıl farkı yaratan şey daha iyi prompt yazmak olmayacak. Kendi bağlamını saklayan, tekrar eden işlerini standartlaştıran ve her hafta biraz daha akıllanan çalışma sistemleri kurmak olacak.

Claude Code’u bu yüzden önemsiyorum. Çünkü sana yalnızca cevap üretmeyi değil, işini çalışan bir düzene dönüştürmeyi öğretiyor.

Bugünün avantajı teknik bilgi değil. Ne istediğini netleştirip onu bir sisteme çevirebilmek.

2026’de yapay zekadan en çok verimi alanlar en zekice prompt yazanlar değil, sistem kuranlar olacak. Kalıcı talimatlar, biriken bağlam, tek komutla çalışan akışlar ve her hafta biraz daha iyileşen bir düzen.

ChatGPT bize daha iyi sormayı öğretti. Claude Code ise daha iyi bir çalışma altyapısı kurmayı öğretiyor. Biri zamanla aşınan bir beceri olabilir. Diğeri biriken bir sermaye.

Sen hangisini kuruyorsun?

Bu yazı işine yaradıysa, bir arkadaşına ilet.

#YapayZeka #ClaudeCode #Cowork #Claude #YapayZekaStratejisi

Yapay zekanın en iyi beş podcast’ini bir deftere yükledim.

Yüzlerce bölüm. Tek bir soru kutusu.

“Kurumsal yapay zeka projeleri neden pilotta takılıyor?” diye sordum. Otuz saniyede cevap geldi, her cümlenin yanında hangi bölümden alındığını gösteren bir numarayla. Uydurma yok. Genel geçer laf yok. Sadece alanın en iyi seslerinin gerçek sözleri, kaynağıyla önümde.

Bu yazının sonunda sen de aynı defteri kurmuş olacaksın.

Doğru insanları zaten takip ediyorsun

Doğru insanları takip ediyorsun. Kurucular, araştırmacılar, güvendiğin yapay zeka sesleri.

Podcast’leri kaydediyorsun. Bölümleri dinliyorsun. İyi kısımların ekran görüntüsünü alıyorsun.

Hiçbiri pazartesi sabahı ne yaptığını değiştirmiyor.

Birincisi tavsiye. ChatGPT’ye fikrini soruyorsun, sana internetin ortalamasını geri veriyor. Senin amacını nadiren karşılıyor. Rakamlarını bilmiyor. Tahmin ediyor, tahmin kendinden emin çıkıyor, sen de hiçbir şeye dayanmadan aksiyon alıyorsun.

İkinci tavsiye: Bir uzman sana tam çerçeveyi anlatıyor. Beğeniyorsun. Bölümü kaydediyorsun. Bir daha açmıyorsun.

İkisinin de çözümü aynı. Uzmanı klonla.

NotebookLM tam olarak nedir

Google’ın, güvendiğin kaynakları tek bir sorgulanabilir danışman odasına çeviren araştırma aracı. Notebook LM’i buradan açabilirsin.

Ücretsiz de kullanabiliyorsun. Ona kaynak veriyorsun, sorularını sadece o kaynaklardan cevaplıyor.

İşin bütün özü son kısımda. Kullandığın büyük dil modeli, cevabı bilmediğinde cevap uyduruyor. NotebookLM bilmediğinde “bu bilgi verdiğin kaynaklarda yok” diyor.

O yüzden ona güvendiğin insanların gerçek malzemesini veriyorsun.

Hangi beş podcast’i koydum

Mühendislik ağırlıklı, kod konuşan podcast’leri eledim. Strateji ve karar veren tarafta duranları seçtim:

Eye on AI. Kurumsal yapay zekada hype ile gerçeği ayırmak için.

The Cognitive Revolution. Kurucular, araştırmacılar ve yatırımcıların ne inşa ettiğini duymak için.

Me, Myself and AI. Şirketlerin yapay zekayı sahada gerçekten nasıl uyguladığını görmek için.

Exponential View. Teknolojinin işi ve toplumu nasıl yeniden şekillendirdiğine geniş açıdan bakmak için.

Diary of a CEO. Liderlik, karar alma, başarı psikolojisi ve yüksek performansın perde arkasını anlamak için.

Bir tane de kendi alanına en yakın olanı ekle. Defter senin, oda senin.

Bu yaklaşımı sadece kendi öğrenme sistemin için değil, rakip analizi için de kullanabilirsin. Hatta bir rakibin tüm içerik stratejisini birkaç dakikada haritalamak mümkün; bunun için NotebookLM AI Sidebar gibi ücretsiz araçlar işi ciddi biçimde hızlandırıyor.

Nasıl kurdum

Karmaşık değil.

notebooklm.google.com’a girdim, yeni bir defter açtım.

Adını koydum: “Yapay Zeka Odası”.

Kaynakları ekledim. Bölümlerin YouTube linkini yapıştırabiliyorsun, transkript ya da PDF yükleyebiliyorsun. Ben her podcast’in son bölümlerini attım.

İşlemesini bekledim. Her kaynağı okudu ve indeksledi.

İlk soruyu sordum: “Bu bölümlere göre, kurumsal bir ekipte yapay zekaya nereden başlamalıyım?”

Cevap kaynağıyla geldi. Her iddianın yanında küçük bir numara vardı. Tıkladım, tam olarak o cümlenin söylendiği bölüme, o dakikaya gitti.

Bir not: ücretsiz katman bir deftere 50 kaynak alıyor, günde 50 soru. Beş podcast’in seçili bölümleri için fazlasıyla yeter. Arşiv çok büyürse transkriptleri birkaç dosyada topluyorsun ya da üst pakete geçiyorsun. Eğer ücretli Gemini kullanıyorsanız bir deftere 300 kaynak alıyor.

Beş podcast tek bir ses değil

Bu defter tek bir akıl değil. Alanın en iyi seslerinin buluştuğu bir oda. Ve kimin cevap vereceğini soruyla ben seçiyorum.

Her birine en iyi olduğu şeyi sordum.

Kurumsal şirketlerde pilotlar neden ölçeğe çıkamıyor? Defter, veri hazırlığı ve sahiplik eksikliğinin altını çizen bölümleri önüme koydu, kaynağıyla.

Yatırımın geri dönüşü (ROI) sordum: yönetime hangi metrikle gidilir.

Uydurma yok. Uzmanın gerçek düşüncesi, benim gerçek soruma.

Bir sınır ve bir sonraki adım

NotebookLM düşünmek için harika. Ama bir sınırı var: tarayıcıda çalışıyor ve defter büyüdükçe yavaşlıyor. Günlük iş akışının içine oturmuyor. Danışmanların bir sekmede, işin başka yerde.

Bu ikisini birbirine bağlayınca asıl iş başlıyor.

Defterini Claude Code’a bağla

Çoğu insan burayı atlıyor, oysa bütün mesele burada.

Şu an danışmanların NotebookLM’de, senin işin bilgisayarında. Konuşamıyorlar. Bu adım onları konuşturuyor.

Teng Lin’in yazdığı açık kaynak bir skill var, adı notebooklm-py. Claude Code’un defterine doğrudan soru sormasını sağlıyor. Cevabı elle kopyalayıp taşımak bitiyor. Benim Claude Skill kütüphanemde var. Buradan ulaşabilirsin.

Bununla ilgili instagram içeriğime de göz at. Claude Code ile NotebookLM’i birleştirmenin yolu.

Artık Claude Code’a “bunu Eye on AI’a sor” diyorsun, cevap kaynağıyla geliyor.

Buna göre içerik planını çıkar

Danışmanların deneyimli. Şimdi onları kendi içeriğine göre kullanıyorsun.

Claude Code bilgisayarındaki dosyaları okuyabiliyor. Ona iki şey veriyorsun: danışmanların ve kendi içeriğin.

Bir klasöre kendi verini koydum: geçmiş yazılarım, LinkedIn analitiğim, içerik performans rakamlarım. Sonra tek bir prompt çalıştırdım:

Yapay Zeka Odası defterime ve bu klasördeki içerik verilerime erişimin var.
Danışmanım gibi davran.
1. İçerik performans rakamlarımı oku.
2. Yaptığım şeyle verinin işe yaradığını söylediği şey arasındaki en büyük boşluğu bul.
3. Cevabını defterdeki ilgili bölümlerle destekle.
4. Önümüzdeki 30 gün için bir içerik planı ver. Somut ol, benim rakamlarımı kullan.

Çıktı iki şeyi birleştiriyor: güvendiğim seslerin çerçevesi ve benim gerçek rakamlarım. “Haftada üç post at” gibi genel bir tavsiye değil, tam olarak benim boşluğuma göre bir plan.

Ay başında bir kere çalıştırıyorum. Odaya yeni bölümler ekledikçe plan da benimle güncelleniyor.

Sana verdiği üç şey:

1. Güvendiğin birine dayanan tavsiye, modelin tahmini değil.

2. Senin gerçek rakamlarına doğrultulmuş tavsiye, genel doğru değil.

3. Bir liste değil, tek bir aksiyon.

Bunu pazarlama tarafına taşımak istiyorsan:

NotebookLM, Claude ve ajan mantığını sadece öğrenmek için değil, içerik, rakip analizi ve kampanya yönetimi için çalışan bir sisteme dönüştürmek mümkün. Bunun için hazırladığım AI CMO Workshop’ta 30 dakikada çalışan bir AI CMO ajanı kuruyor, ilk pazarlama becerisini yüklüyor ve bunu şirkete ya da müşteriye nasıl paketleyeceğimize birlikte karar veriyoruz.

9 Temmuz 2026 · 19:30–22:30 · online canlı workshop

Kayıt: AI CMO Workshop

Sana sorum

Ben şunu düşünüyorum: çoğumuz yanlış şeyi biriktiriyoruz. Uzmanları kaydediyoruz ama hiç sorgulayamıyoruz, sadece tüketiyoruz. Oysa alanın en iyi seslerini, kendi sorunla karşılaştırabildiğin bir odaya çevirmek otuz dakikalık iş.

Böyle bir defter kursan, içine ilk hangi beş sesi koyardın? Yorumlara yaz, gerçekten merak ediyorum.

Çoğu insanın yapay zekayla derdi bu. Akıllı, hızlı, hatta etkileyici. Ama hafızasız. Bugün markanı öğretiyorsun, yarın tanımıyor. Dün üç saatte çıkardığın araştırmayı bir sonraki sohbette yok sayıyor.

74 kurumda 3.700’den fazla kişiye yapay zeka eğitimi verdim. Salonlarda en sık duyduğum itiraz teknik değildi. “Defne, her seferinde sıfırlanıyor. Buna nasıl güveneyim?” Haklılardı. Bir asistan düşün, her sabah amnezi geçiriyor. Ona ekip diyemezsin.

Claude ile bunu yönetebilirsin

Yönetmek için sadece 3 katman gerekiyor.

Birincisi hafıza. Claude’a kalıcı bir klasör açtım. Markamı bir kez yazdım: paletim, fontlarım, ses tonum, asla kullanmayacağım kelimeler. Müşteri notlarımı, projelerimi, geçmiş kararlarımı oraya koydum. Şimdi her oturum bunları okuyarak başlıyor. Artık “ben kimim”i anlatmıyorum. Claude zaten biliyor.

İkincisi beceriler. Tekrar eden işlerimi tek tek kodladım. Müşteri kazanım akışı, teklif yazımı, içerik üretimi. Bir kez öğretiyorum, ardından tek komutla çalışıyor. Bir YouTube videosu veriyorum, karşılığında temizlenmiş transkript, on slaytlık marka renkli carousel ve hazır LinkedIn postu geliyor. Eskiden bu yarım gündü. Şimdi kahve molası.

Üçüncüsü zamanlama. Her sabah belirli bir saatte bir görev kendiliğinden çalışıyor. Görev listemi tarıyor, geciken işleri çıkarıyor, o haftanın önceliklerini güncelliyor. Ben uyurken çalışan bir şef garson gibi. Sabah masaya oturduğumda iş hazır.

Bu ajanlar benim yerime karar vermiyor. Vermesini de istemiyorum.

Claude araştırmanın ilk yüzde 80’ini yapıyor. Rakipleri tarıyor, taslağı çıkarıyor, sayıları topluyor. Ama son yüzde 20, yargı kısmı, bende kalıyor. “Bu müşteriye bu dil ağır gelir.” “Bu rakam doğru ama bu cümle yanlış yerde.” “Burada cesur ol, şurada geri çekil.” Bunlar karar. Ve karar insanın işi.

Viral olan her içerik aslında aynı şeyi söylüyor: yapay zeka güçlü bir araç, ama insan kararı olmadan anlamsız. Claude bana zaman kazandırıyor, beğeni kazandırmıyor. Beğeniyi hâlâ ben kazanmak zorundayım.

Günlük rutinim nasıl görünüyor?

Soyut kalmasın. İşte günümde gerçekten ne oluyor.

Sabah, ben hiçbir şeye dokunmadan: belirli bir saatte bir görev çalışıyor, sektör haberlerini tarıyor ve özetini önüme koyuyor. Aynı saatte ikinci bir görev liste tarıyor, geciken işleri ve o günün, haftanın önceliklerini çıkarıyor.

Gün içinde, ben isteyince: dış görüşme öncesi karşı tarafı araştıran kısa bir brifing. Her yazıdan sonra içeriği LinkedIn, Instagram ve carousel’a dönüştürme. Yeni bülten konuları için araştırma. İlk yüzde 80’i Claude topluyor, son sözü ben söylüyorum.

Haftalık, otomatik: müşteri ve proje notlarımın özeti, bir de rakip taraması.

İş akışımı en çok değiştiren tek talimat şu oldu:

Sana bir şey sorduğumda, yanıtlamadan önce hafızamı ve becerilerimi kontrol et. Sesimi, tercihlerimi ve geçmiş kararlarımı uygula. Bu daha önce yaptığımız bir şeye benziyorsa sıfırdan başlama, o şablondan devam et.

Bu tek cümle Claude’u “akıllı sohbet botu”ndan “gerçek asistan”a çevirdi.

Nasıl kuruluyor? Adım adım

Claude’u tek bir sohbet penceresi gibi değil, bir çalışma sistemi gibi düşün. Yedi yapı taşı, beş adım.

Yedi yapı taşı

Kalıcı hafıza. Ajan konuşmalar arasında her şeyi hatırlıyor: tercihlerin, marka sesin, geçmiş araştırman. Bir kez yazıyorsun, her oturum oradan başlıyor. Ne zaman kullanırsın: her zaman, bu temel.

Öğrenilebilir beceriler. Tekrar eden iş akışlarını yeniden kullanılabilir becerilere kodluyor. Bir işi bir kez yapıyorsun, o kalıbı yakalayıp tek komutla tekrar çalıştırıyor. Ne zaman kullanırsın: bir işi ikinci kez yaptığında.

Bir ajan ekibi. Her şeyi yapan tek ajan kurma, uzmanlar kur. Biri araştırmaya, biri içeriğe, biri rakip takibine. Birbirlerine iş de devrediyorlar. Ne zaman kullanırsın: tekrarlayan akışların olduğunda. Tek kural: bir ajan, bir iş.

Proaktif çalışma ve canlı yönlendirme. Ajan bir sonraki komutu beklemiyor, zamanlanmış çalışıyor. “Her Pazartesi 09:00’da bu haftanın verisini çek” diyorsun, gerisini hallediyor. Çalışırken kilitli kalmıyorsun, yarı yolda yön verebiliyorsun. Ne zaman kullanırsın: otomasyon için. Ajan sen uyurken çalışır.

Bağlantılar. Slack, Gmail, Notion, GitHub, Google Drive, takvim gibi araçlara doğrudan bağlanıyor.

Gerçek aksiyon. Bu ajan sadece konuşmuyor, iş yapıyor: kod çalıştırıyor, tarayıcı kullanıyor, görsel ve içerik üretiyor. Hayal kurmuyor, icra ediyor.

Kalite kontrolü. Çıktıyı kendi standardına göre değerlendirtebiliyorsun. Net ölçütler veriyorsun, ajan kendi işini o ölçütlere karşı denetliyor. Ne zaman kullanırsın: standart tutması gereken tekrar eden işlerde.

Kurulum: beş adım

1. Önce öğret. Adın, işin, marka sesin, kullandığın araçlar, hangi işlerde yardım istediğin. Beş dakika. Buraya ne koyarsan, bir daha anlatmıyorsun.

2. Bağlantıları kur. Hangi ajan neye erişecek, ayrı ayrı ver. On beş dakikada en çok kullandığın beş aracı bağla.

3. İlk beceriyi yükle. Tekrar eden tek bir işle başla.

4. Otomatiğe bağla. İlk beceri oturduğunda “her sabah şunu yap” de.

5. Haftalık gözden geçir. Doğru önerileri kabul et, yanlışları reddet. Ekibin böyle akıllanıyor.

Nereden başlamalı

Hızlı: Bugün bir hafıza dosyası aç, markanı bir kez yaz, yarın o dosyayı okuyarak başlamasını iste. Tek hamle.

Dengeli: Bu hafta tekrar eden bir işini beceriye kodla, bir bağlantı kur. Birkaç günde gerçek zaman kazanırsın.

Kapsamlı: Bir ay içinde üç dört uzman ajan kur, her birine kendi işini ve araçlarını ver, en sık işini otomatiğe bağla. Artık tek asistanla değil, ekiple çalışıyorsun ve bu ekibi birbirine bağla.

Mini kontrol listesi

• Claude’a kim olduğunu ve marka sesini öğrettin mi?

• En çok kullandığın araçları bağladın mı?

• Tekrar eden ilk işini beceriye dönüştürdün mü?

• Bir görevi zamanlanmış çalışmaya bağladın mı?

• Her ajana yalnız ihtiyacı olan erişimi mi verdin?

• Haftalık gözden geçirmeyi takvimine koydun mu?

Örnek senaryolar

Soyut kalmasın, gerçek işlere bağlayalım. İşte bugün kurabileceğin ajanlar.

Pazarlama ve içerik tarafında: bir yazı veriyorsun, ajan senin sesinde LinkedIn postu, carousel taslağı ve bülten yazısı çıkarıyor. Tek kaynak, dört kanal. Ya da aylık içerik takvimi: “bu ay sektörümde trend konuları çıkar, haftada üç post planla” diyorsun, önüne hazır takvim geliyor.

Zamanlanmış rakip taraması: “her Pazartesi şu üç rakibi tara, geçen haftayla karşılaştır, değişeni işaretle.” Sen istemeden çalışıyor, masaya oturduğunda özet hazır.

Satış ve danışmanlık tarafında: görüşme öncesi toplantı bilgisi. “Yarınki toplantıdaki kişiyi ve şirketini araştır, beş konuşma noktası ve iki iyi soru çıkar.” Ya da teklif taslağı, senin marka sesinde, geçmiş tekliflerinden öğrenerek. Müşteri kazanım akışını bir beceriye bağlıyorsun: araştır, değerlendir, teklif yaz. Üç adım, tek komut.

Araştırma ve karar tarafında: çok kaynaklı derin araştırma. “Şu konuyu akademik, topluluk ve haber kaynaklarından araştır, uzlaşıyı ve karşı görüşü ayrı ayrı ver.” Ya da araç karşılaştırması: beş çözümü aynı anda tarayıp tek tablo çıkarıyor. İki üç saatlik sekme gezme, yarım saate iniyor.

Kişisel ritim tarafında: her sabah sektör haber özeti mailine düşüyor. Görev listen taranıyor, haftanın öncelikleri önüne geliyor. Sen ilk kahveni içerken iş hazır.

Hepsinin ortak yanı şu: bir kez kuruyorsun, sürekli çalışıyor. Ve hepsinde son söz sende. Ajan hazırlık yapıyor, kararı sen veriyorsun.

Sen de kurabilirsin

Pazarlama tarafında çalışıyorsan bu özellikle işine yarar. Çünkü pazarlamanın yükü tekrar. Aynı brief, aynı rapor, aynı rakip taraması, her ay yeniden. Hafızası olan bir ajan bu tekrarı senden alır.

Ama asıl iş tek asistanda bitmiyor. En güçlü kurulum bir ekip. Bir CMO hiçbir zaman tek başına çalışmaz, yanında uzmanlar olur. Aynısını ajanlarla kurabilirsin. Ben kendi CMO ekibimi böyle düşünüyorum: bir tarafta organik büyüme, diğer tarafta sosyal.

Organik tarafta SEO ajanı seni Google ve Bing’de üst sıraya taşıyor. GEO ajanı ChatGPT, Claude, Perplexity gibi modellerin yanıtlarında seni kaynak gösterttiriyor. Yazar ajanı ise senin sesinle, doğru konularda makaleler üretiyor.

Sosyal tarafta Reddit ajanı müşterilerinin takıldığı başlıkları izliyor, en iyi iki fırsatı önüne koyuyor ve yanıtı taslak olarak hazırlıyor. LinkedIn ajanı sen sahadayken, senin sesinle, paylaşılmaya değer postlar yazıyor.

Tek bir cümleyi tekrar etmem gerek: taslakları ajan yazıyor, son sözü sen söylüyorsun. Her birini okuyup onaylıyorsun. Ekip senin yerine konuşmuyor, senin yerine hazırlık yapıyor.

Bunu pazarlama liderleriyle birlikte canlı kurduğumuz bir workshop hazırladım. Üç saat, 9 Temmuz akşamı, tamamen online. Kendi pazarlama ajanını sıfırdan ayağa kaldırıyorsun, ilk beceriyi yüklüyorsun, çıkışta canlı çalışan bir şey oluyor. Detay ve kayıt: AI CMO Workshop

Katılmasan da bugün başlayabilirsin. Claude’a bir hafıza dosyası aç, markanı bir kez yaz, yarın o dosyayı okuyarak başlamasını iste. Tek hamle.

Sana bir sorum var

Ben şunu düşünüyorum: 2026’da rekabet avantajı en akıllı modelde değil. Modele kendi dünyanı ne kadar iyi öğrettiğinde. Herkes aynı araçlara erişiyor. Ayıran şey, aracın seni ne kadar tanıdığı.

Sen ne dersin? Yapay zekayı her gün sıfırdan mı kullanıyorsun, yoksa seni hatırlamaya başladı mı?

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

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

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 Cowork şu an yapay zeka dünyasının en çok konuşulan aracı. ChatGPT’den bu yana en büyük sıçramalardan biri desem abartmış olmam. Kod yazmıyorsan, Cowork kullanıyor olman gerek.

Şubat ayında bir rehber yayınlamıştım. Bazılarınız o rehberi okuyup bir saat harcayarak Cowork’ü kurdu. Güzel başlangıçtı. Rehbere burdan ulaşabilirsiniz.

Ama o 17 Şubat’taki kurulumla devam ediyorsanız, geride kaldınız. O günden bu yana çok şey değişti. Bu rehber tam olarak neyin değiştiğini ve nasıl güncellemeniz gerektiğini anlatıyor.

Başlamadan önce iki şey istiyorum:

1. Bu rehberi kaydedin ve bu hafta 20 dakika ayırın.

2. Hala Cowork denememiş birine gönderin.

Cowork’ü zaten kullanıyorsanız bu bölümü atlayın.

Cowork’e nasıl erişilir, kısa hatırlatma:

1. claude.com/download adresinden uygulamayı indirin.

2. Pro hesap gerekiyor (aylık 20 dolar). Ben 100 dolarlık planı kullanıyorum.

3. Uygulamayı açın. Üstteki sekmelerden Chat ve Code arasındaki Cowork’e tıklayın.

4. Bilgisayarınızdan bir klasör seçin.

5. Karmaşık işler için her zaman “Opus 4.6” seçin. En akıllı model o.

I. Cowork klasörüm (güncellenmiş hali)

Claude Cowork’ün tüm gücü klasör kurulumundan geliyor.

Her oturum şöyle başlıyor: Claude klasörünüzü okuyor, sizi tanıyor, sonra işe koyuluyor. Ben bu klasörün en verimli yapısını bulmak için iki ay harcadım.

Yapı şu:

1. Bilgisayarınızda “Claude Cowork” adında bir klasör oluşturun.

2. İçine 3 alt klasör açın: (1) HAKKIMDA (2) ÇIKTILAR (3) ŞABLONLAR.

HAKKIMDA klasörü Cowork’ün beyni. Diğer ikisi depo. Oradan başlayalım.

Adım 1: HAKKIMDA klasörüne 3 temel dosya

Cowork’ün otomatik okuduğu tek yer burası. ÇIKTILAR ve ŞABLONLAR klasörleri ihtiyaç olduğunda kullanılıyor, her oturum yüklenmiyor.

Dosya 1: hakkimda.md

Kim olduğunuz. Nasıl düşündüğünüz. Claude’un sizin için nasıl yazmasını istediğiniz.

Birkaç ay önce 100 soruluk bir röportajla çok uzun bir hakkımda dosyası yazmıştım. 22.000 kelimeyi aşıyordu. Claude her oturumda o dosyayı okuyordu, asıl işe başlamadan bağlam penceresi doluyordu.

Basit söyleyeyim: Claude cevap yazmadan önce çok fazla şey okumak zorunda kalıyordu.

Dosyayı 2.000 kelimenin altına indirdim. Ham röportaj çöpe gitti, kalıplar ve kurallar kaldı. Neredeyse aynı kalite, 10 kat daha az gürültü.

Zaten dosyanız varsa, budayın. Cowork’e eski dosyanızı yükleyin ve şunu söyleyin:

Bu benim hakkımda dosyam. Token tasarrufu yapmam gerekiyor.
Etkili şekilde optimize etmek için bana sorular sor. Mükemmel dokümanı bulana kadar devam edelim.

Dosyanız yoksa, sıfırdan yapın. Cowork’te yeni bir oturum açın. Opus 4.6 + Extended thinking seçin. Şu prompt’u yapıştırın:

Cowork klasörüm için hakkimda.md dosyamı oluşturacaksın. Bu dosya her oturumun başında okunacak. Kısa ve yüksek sinyalli olmalı.

Görevin: AskUserQuestion ile bana 20 soru sor (tek tek), sonra cevaplarımı 2.000 token altında yoğunlaştırılmış bir hakkimda.md dosyasına derle.

## Röportaj kuralları

Her soruyu AskUserQuestion ile sor. Tek tek. Uzun cevap vermem gerektiğinde "Diğer" seçeneğini kullanayım.

Belirsiz cevap verirsem itiraz et. Somut örnek iste. "Net yazmayı seviyorum" gibi bir cevabı, benim için netin ne demek olduğunu anlamadan kabul etme.

İlginç bir şey çıkarsa derinleş. Listeyi takip etmek zorunda değilsin.

## Ne sorulacak (15-20 soru, rolüme göre uyarla)

BEN KİMİM (3 soru)
- Ne yapıyorum? Rolüm, şirketim, sektörüm?
- Kimlerle çalışıyorum? (müşteriler, ekip, paydaşlar, hedef kitle)
- İyi bir iş haftam neye benziyor?

NASIL ÇALIŞIYORUM (4 soru)
- Her gün hangi araçları nasıl kullanıyorum?
- Tipik bir işe sıfırdan nasıl başlıyorum, nasıl bitiriyorum?
- Gözden geçirme/düzenleme sürecim nasıl?
- Bir çıktıyı teslim ederken "tamam" ne demek benim için?

İYİ İŞ NEDİR (4 soru)
- Son dönemde ürettiğim en iyi çıktıyı anlat. Onu iyi yapan ne?
- Benim alanımda ortalama işi iyi işten ayıran ne?
- Başkasının işine bakıp "bu iyi" dediğimde neye tepki veriyorum?
- İşimi değerlendirecek biri neye bakmalı?

NEFRET ETTİĞİM ŞEYLER (4 soru)
- Alanımda kötü işin örneği ne? Onu kötü yapan ne?
- Sektörümdeki hangi kalıplar, kestirmeler beni rahatsız ediyor?
- Claude benim için bir şey yazdığında ve yanlış olduğunda, genellikle sorun ne? (ton, yapı, detay seviyesi, varsayımlar)

KURALLARIM (3 soru)
- İşimde asla yapmadığım şeyler. Kırmızı çizgiler.
- Her çıktımda olması gereken 2-3 vazgeçilmez ne?

GÖRÜŞLERİM (3 soru)
- Alanımda çoğu meslektaşımın karşı çıkacağı neye inanıyorum?
- Hangi araçlar, yöntemler, trendler abartılıyor? Hangisi hafife alınıyor?

## Çıktı formatı

Röportajdan sonra her şeyi tek bir markdown dosyasına derle. Ham soru-cevap kaydetme. Cevaplarımdan kalıpları çıkar, yoğunlaştırılmış düzyazı ve madde işaretleri olarak yaz.

Yapı:

# HAKKIMDA: [Adım]

## Ben kimim
[2-3 cümle. Rolüm, işim, hedef kitlem/müşterilerim.]

---

## Nasıl çalışıyorum
[Günlük araçlarım, sürecim, işe nasıl başlıyorum, nasıl gözden geçiriyorum, "tamam" ne demek. Kısa paragraflar.]

---

## İyi iş ne demek
[Kendi işimde ve başkalarının işinde neye değer veriyorum. Standartlarım.]

---

## Nefret ettiklerim
[Beni rahatsız eden kalıplar, kestirmeler, hatalar. Somut, belirsiz değil.]

---

## Kurallarım
[Numaralı liste. Kırmızı çizgiler ve vazgeçilmezler.]

---

## Claude için talimatlar
[10 numaralı kural. Benimle nasıl çalışılacağı. Yukarıdaki her şeyden türetilmiş. Soyut ilkeler değil, yapılacak ve yapılmayacak şeyler.]

Hedef: toplam 2.000 token altı. Her cümle bilgi taşımalı. Çıkarılınca bir şey kaybolmayan cümleyi çıkar.

Dosyayı HAKKIMDA/ klasörüne hakkimda.md olarak kaydet.

Soruları cevaplayın. Mümkünse Wispr Flow ile konuşarak cevaplayın (birazdan anlatacağım). Sonuç şöyle bir dosya olacak: sizi tanıyan, stilinizi bilen, kısa ve öz bir profil.

Dosya 2: anti-ai-yazim-stili.md

Yapay zeka yazımından nefret ediyorsunuz. Ben de ediyorum.

Bu dosya sizin beğeninizi kural setine çeviriyor. Sevmediğiniz kelimeler. Gıcık olduğunuz cümle kalıpları. Önemsediğiniz biçimlendirme kuralları.

Benim dosyam 80’den fazla yapay zeka kelimesini yasaklıyor, yeniden çerçeveleme kalıplarını kesiyor (”bu sadece X değil, aynı zamanda Y”), paragrafları 3 cümleyle sınırlıyor. Tam listeyi yapay zeka tespiti bültenimde paylaşmıştım.

Benimkini kopyalamanız gerekmiyor. Ama burada bir şey olmalı. Yoksa Claude, Claude gibi yazar. Bu dosyayla Claude, siz gibi yazar (nefret ettiğiniz parçalar eksi).

Güncellenmiş dosyamı istiyorsanız bültenime ücretsiz abone olun, hediye olarak gönderiyorum. Zaten aboneyseniz bu yazıya yorum bırakın, kişisel olarak göndereceğim.

Dosya 3: sirketim.md

Hedefleriniz. Stratejiniz. Odaklandığınız şey. Hayır dediğiniz şeyler.

Benim dosyamda platform bazlı hedef kitle rakamlarım, eğitim ve danışmanlık hizmetlerim ve “şu an hayır dediğim şeyler” bölümü var.

Bir şey gerçekten değiştiğinde güncelliyorum.

Aynı Cowork oturumunda (hakkımda dosyasından sonra devam edin) şu prompt’u yapıştırın:

Cowork klasörüm için sirketim.md dosyamı oluşturacaksın. Bu dosya Claude'a şu an neye odaklandığımı anlatıyor.

Not: hakkimda.md zaten kim olduğumu, nasıl çalıştığımı ve standartlarımı kapsıyor. Bu dosya SADECE hedefler, strateji ve kararlar için. Çakışma olmasın.

Görevin: AskUserQuestion ile bana 6-8 soru sor, sonra cevaplarımı 1.000 token altında yoğunlaştırılmış bir sirketim.md dosyasına derle.

## Röportaj kuralları

Her soruyu AskUserQuestion ile sor. Tek tek. Uzun cevap vermem gerektiğinde "Diğer" seçeneğini kullanayım.

## Ne sorulacak (6-8 soru)

HEDEFLER (3-4 soru)
- Bu yılın ilk 2-3 hedefi ne? Rakamlar veya kilometre taşları.
- Şu an hangi platformlar, kanallar, pazarlar önemli?
- Yılın başarılı geçtiğini gösteren tek bir metrik ne olurdu?
- Gelir hedeflerin, kitle hedeflerin veya ürün öncelkiklerin var mı?

KARARLAR (3-4 soru)
- Şu an aktif olarak neye hayır diyorsun? (fırsatlar, trendler, platformlar, taktikler)
- Son zamanlarda neyi bıraktın? Neden?
- Bu çeyrekte zamanının ve enerjinin çoğu nereye gidiyor?
- Alanındaki çoğu kişinin yapmadığı bir şeye mi bahis oynuyorsun?

## Çıktı formatı

Röportajdan sonra her şeyi tek bir markdown dosyasına derle. Kısa bölümler, çoğunlukla madde işaretleri. Kimlik bilgisi yok (o hakkimda.md'de).

Yapı:

# ŞİRKETİM

## Hedefler
[Madde işaretleri. Mümkün olan yerde rakamlarla somut hedefler.]

## Şu anki odak
[Bu çeyrekte neye zaman ve enerji harcıyorum. En fazla 2-3 madde.]

## Hayır dediğim şeyler
[Madde işaretleri. Aktif olarak reddettiğim veya görmezden geldiğim şeyler.]

Hedef: 1.000 token altı. Öncelikler değiştiğinde güncelle, takvime göre değil.

Dosyayı HAKKIMDA/ klasörüne sirketim.md olarak kaydet.

Bu dosya mesleğinize göre tamamen farklı görünecek.

Adım 2: ÇIKTILAR klasörü

Cowork’ün çalışıp dosyalarını kaydettiği yer.

Proje başına bir alt klasör. Cowork kendisi düzenliyor. Bu klasörü her oturumda okumaz (token bütçenizi korur, para tasarruf edersiniz). Geçmiş bir çıktıya ihtiyacınız olduğunda şöyle dersiniz:

“ÇIKTILAR/proje-adı klasöründeki raporu oku.”

Adım 3: ŞABLONLAR klasörü

Cowork bu klasörü otomatik dolduruyor (birazdan anlatacağım).

Şablonlar en iyi çalışmalarınız, Claude’un tekrar kullanabilmesi için. Bir yapıyı tekrar kullanmak istediğinizde Claude’a belirli bir şablonu gösteriyorsunuz.

Nasıl mı? “Genel Talimatlar” sayesinde.

II. Genel Talimatlar nasıl ayarlanır

Klasörünüz genel talimatlar olmadan yarım kalır.

Genel Talimatlar, Cowork’ün her görev öncesi okuduğu kalıcı bir prompt. Ben bunu klasörümün kullanım kılavuzu olarak kullanıyorum.

Claude Cowork, dosyalarınızın ne anlama geldiğini veya ne zaman okunacağını siz söylemedikçe bilmiyor. Şuraya gidin: Settings → Cowork → Edit Global Instructions.

Şunu yapıştırın ve dosya açıklamalarını kendinize göre değiştirin:

Her görevden önce HAKKIMDA/ klasöründeki tüm dosyaları oku:
- hakkimda: [sizinkinde ne var: rolünüz, çalışma şekliniz, standartlarınız]
- anti-ai-yazim-stili: [sizinkinde ne var: yazım kurallarınız, yasaklı kalıplar, biçimlendirme tercihleri]
- sirketim: [sizinkinde ne var: hedefleriniz, stratejiniz, odaklandığınız şey]

Ben özellikle bir dosyaya yönlendirmediğim sürece ÇIKTILAR/ veya ŞABLONLAR/ klasörlerini okuma.

Tüm çıktıları ÇIKTILAR/ altında proje adıyla açılmış bir alt klasöre kaydet.

Açıklama belirsizse AskUserQuestion kullan. 

Neden önemli: Cowork, HAKKIMDA dosyalarınızı her görevden önce okuyor. Eğer 3 dosya toplam 6.000 tokenin altındaysa, hepsini tam okuyor. Her oturum. Kim olduğunuzu veya ne üzerinde çalıştığınızı tekrar anlatmanız gerekmiyor.

Dosyalarınız büyükse, Cowork özetlemeye başlıyor, dikkatli okumak yerine üstün körü geçiyor. Dosyaları sade tutun. Bağlam penceresi asıl işiniz için, profiliniz için değil.

Şablonlar genel talimatlarla nasıl çalışıyor

ŞABLONLAR klasörü kendini doldurmaz. Cowork beğendiğiniz bir şey ürettiğinde (rapor, e-posta, brief), oturum sonunda tek bir cümle söylüyorsunuz:

“Bunu ŞABLONLAR klasörüne şablon olarak kaydet.”

Claude ana iskeleti bırakıyor (bölümler, sıra, format, uzunluk) ve kaydediyor. Bir dahaki sefere benzer bir şeye ihtiyacınız olduğunda “ŞABLONLAR/[dosya-adı] şablonunu kullan” diyorsunuz. Cowork yapıyı takip ediyor.

III. Darboğaz sen olabilirsin

Tipik bir Cowork oturumu şöyle işliyor:

1. Prompt yazıyorsun.

2. Cowork dosyalarını okuyor. Plan yapıyor. AskUserQuestion ile soru soruyor.

3. Sen cevaplayorsun. Bazıları tıklama, tamam. Ama bazen özel cevap yazman gerekiyor (en iyi çıktılar özel cevaplardan geliyor).

Konuşarak daha doğru detaylı prompt yazabilirsin. Ben bunun için Wispr Flow kullanıyorum.

Wispr Flow nasıl kurulur

Wispr Flow bir dikte aracı. Bir tuşa basılı tutuyorsun, konuşuyorsun, bırakıyorsun. Kelimeler imlecinizin olduğu yere yazılıyor.

Bilgisayarınızda her yerde. Cowork’ün sohbet kutusunda da.

Wispr Flow’u farklı yapan şey: doğruluğu. Neredeyse mükemmel, her seferinde.

Wispr Flow + Claude Cowork, yapay zeka kullanımında yaygın bir sorunu çözüyor: sohbeti siz yönlendiriyorsunuz.

“LinkedIn postu lazım” yazmak yerine konuşmaya başlıyorsunuz: “Geçen hafta şunu keşfettim ve bunu paylaşmak istiyorum ama önce şundan emin olmam lazım, belki şurayı anlatarak başlamalıyız ve şurada bitirelim.”

1. İlk prompt: konuşarak söylüyorum.

Mesele hızlı olmak değil, konuşurken çok daha fazla bağlam veriyoruz (doğamız gereği çok konuşuruz), yazılı prompt’a kıyasla.

Daha fazla bağlam, daha iyi çıktı.

2. AskUserQuestion cevapları: onları da konuşarak veriyorum.

Cowork bir form üretiyor. Çoğu seçeneği tıklıyorum. Ama bağlam eklemem gerektiğinde (”daha direkt olsun, o bir CEO, net sonuç odaklı ol, son görüşmedeki getiri verisine referans ver”) yazmak yerine söylüyorum.

Konuşurken kendimi düzenlemiyorum. Cowork neyin önemli olduğunu anlıyor.

3. Geri bildirim ve yön değişiklikleri: konuşarak.

Cowork yanlış bir şey ürettiğinde eskiden yazarak geri bildirim verirdim: “Ton yanlış. Daha az resmi yap.”

Şimdi söylüyorum: “Tonu değiştir . 1000 kişilik bir şirket yöneten bir arkadaşıma mesaj atıyormuşum gibi olsun. Veriyi koru ama rahat bir ton tut. Sadece 2. bölümü yeniden yaz.”

Konuşarak verilen geri bildirim daha zengin, çünkü konuşurken detay eklemeye daha yatkınız.

Wispr Flow’u ücretsiz indirmek

1. wispr.ai adresine gidin. İndirin. Kurun.

2. Ücretsiz plan haftada 2.000 kelimeyle sınırlı. Beğenip beğenmediğinizi anlamaya yeter.

3. Wispr Flow’u etkinleştiren tuşunuzu seçin.

4. Herhangi bir uygulamaya gidin, tuşa basılı tutun ve konuşun.

5. Artık 4 kat daha hızlı yazıyorsunuz.

Entegrasyon falan kurmaya gerek yok. Wispr, yazdığınız her yere yazıyor.

IV. Cowork’te kredi tasarrufu

20 dolarlık plan size kredi (token) veriyor. Ama çabuk tüketiyorsunuz.

Şirket ölçeğinde düşünürseniz, token tasarrufu binlerce dolar tasarrufu demek.

1. Yeni mesaj göndermeyin. Konuşmayı yeniden başlatın.

Claude mesaj saymaz. Token sayar. Her mesaj gönderdiğinizde, Claude tüm sohbet geçmişini baştan okuyor. 30. mesaj, 1. mesajdan 31 kat daha pahalı.

Cowork bir şeyi yanlış yaptığında “Hayır, şunu kastetmiştim...” diye yeni mesaj göndermek istiyorsunuz. Göndermeyin.

Her takip mesajı tüm geçmişin üzerine ekleniyor. Claude her turda hepsini tekrar okuyor.

Bunun yerine: önceki bir mesajda “Konuşmayı buradan yeniden başlat” seçeneğine tıklayın (ne kadar yukarıda olursa o kadar çok token tasarruf edersiniz).

2. Her 20 mesajda yeni oturum açın.

Uzun sohbetler token fırını. Bir geliştirici kullanımını takip etti ve tokenlerin yüzde 98,5’inin geçmişi yeniden okumaya gittiğini buldu. Gerçek çıktıya giden sadece yüzde 1,5.

Oturum uzadığında: Claude’dan her şeyi özetlemesini isteyin, kopyalayın, yeni oturum açın, özeti ilk mesaj olarak yapıştırın.

Bağlamı korumuş oluyorsunuz.

3. Görevlerinizi tek mesajda birleştirin.

Üç ayrı prompt, üç ayrı tam bağlam yüklemesi demek. Tek prompt’ta üç görev, tek yükleme.

“Bu makaleyi özetle”, sonra “ana noktaları listele”, sonra “başlık öner” yerine: “Bu makaleyi özetle, ana noktaları listele ve bir başlık öner.”

4. Basit işler için Sonnet kullanın (Opus değil).

Dilbilgisi kontrolü, beyin fırtınası, biçimlendirme, kısa cevaplar. Sonnet bunların hepsini çok daha düşük maliyetle yapıyor. Haiku daha da ucuz.

Opus + Extended thinking’i gerçekten gereken işler için saklayın. Taslaklar ve basit görevler Sonnet-Haiku’da bütçenizin yüzde 30-70’ini derin iş için serbest bırakıyor.

Opus, Sonnet’ten akıllı, Sonnet Haiku’dan akıllı. Extended thinking, düşünme olmadanki moddan akıllı. Ama akıllı demek pahalı demek.

5. HAKKIMDA dosyalarınızı küçük tutun.

Cowork klasörünüzü her görevden önce okuyor. Dosyalarınız büyükse, iş başlamadan binlerce token yanıyor.

6. İşinizi güne yayın.

Bunu pratikte uygulamak zor, ama işe yarıyor.

Claude kayan 5 saatlik pencere kullanıyor. Tüm limitinizi sabah tek oturumda yakarsanız, günlük kapasitenizin çoğu boşa gidiyor.

2-3 oturuma bölün: sabah, öğleden sonra, akşam. Geri döndüğünüzde önceki kullanımınız pencereden düşmüş oluyor. Yoğun saatlerden kaçının.

Teoride güzel ama ben hiç yapmıyorum. Çalışmak istediğimde çalışıyorum. 100 dolarlık planı bunun için ödüyorum. Şimdiye kadar sorun olmadı (ama 20 dolarlık planda çok sorun olmuştu).

V. Claude ile Ustalaşmak 1 Haftada

Bir not

Bu yazıyı Claude’un sponsoruyla yazmıyorum. Claude’dan veya başka bir yapay zeka modelinden para almıyorum. Taraf tutmuyorum.

Ocak ayında Claude’a geçmeniz için yalvarmıştım, öne geçmeniz için. Gelecekte de deneyimlerimi paylaşarak aynısını yapmaya devam edeceğim.

Yapay zeka gürültüsünde en iyi filtre olmak istiyorum. Buraya kadar okuyup bana güvendiğiniz için teşekkürler. Çoğu okur, güvendikleri birinin gönderdiği bir makale yüzünden abone oldu.

Bu makale işinize yaradıysa, başka biri için o kişi siz olun.

Sorularınız varsa iletin, diğer bültenlerde onları zevkle paylaşırım.

Sevgiler

Defne

Victor’u tanıyorsunuz kişisel yapay zeka asistanım. Hem Perplexity Computer’da hem Claude Cowork’te çalışıyor. Haftanın 7 günü, günde birkaç saat benim yerime iş yapıyor.

Claude Cowork’ü aylar önce kurdum. MCP sunucuları üzerinden Gmail, Google Calendar, Notion, Google Drive, Ahrefs, Canva bağlı. Zamanlanmış görevlerle her sabah günlük özet hazırlıyor, sosyal medya içerik taslağı yazıyor, yazılarımı yazıyor, eğitim materyali ve tekliflerimi üretiyor. Dosya sistemiyle doğrudan çalışıyor, API çağırıyor, veri çekiyor. Tek prompt’la 15 dakikalık işleri 2 dakikada bitiriyor.

Yani Cowork benim için yeni değil. Peki Dispatch ne getirdi?

Öncesi ve sonrası: somut fark

Dispatch’ten önce Cowork’ü kullanmak için masaüstümün başında olmam gerekiyordu. Görev veriyordum, takip ediyordum, sonucu alıyordum. Bilgisayarımdan ayrılınca iş duruyordu, ya da zamanlanmış görevlerin çalışması için bilgisayarın açık kalması gerekiyordu.

Dispatch bunu değiştirdi. Şimdi telefonumdan görev atıyorum, masaüstüm açılınca Claude çalışmaya başlıyor. Metroda, takside, toplantı arasında aklıma gelen bir işi hemen yazıyorum. Eve geldiğimde iş bitmiş oluyor.

Dün eğitimden çıkarken bugünkü eğitime hazır olmak için yoldayken telefonumdan yazdım: “Yarınki workshop katılımcıları hakkında bulabildiğin tüm bilgiyi bul. Buna e-posta adresleri, instagram, facebook, LinkedIn profilleri, şirketleri, iş unvanları, hatta ailevi bilgileri ve hobileri de dahil. Sonra, 26 Mart saat 17:00 da gönderilecek planlı bir e-posta taslağı hazırla. Bu e-posta, onlar hakkında bildiklerine dayanarak yapay zeka ajanlarını bugün kendi işlerinde ve özel hayatlarında nasıl kullanabileceklerini anlatsın. Bu iş akışını benim için oluştur. Sonrasında da tüm taslakları bana göster.” Eve İstanbul trafiğinde vardığımda iş bitmişti. Bunu Cowork tek başına yapamıyordu, çünkü görev atama noktası masaüstüydü. Dispatch mobili görev giriş noktası yaptı.

Computer Use: Cowork içinde

Artık Claude ekranımı görüyor, tıklıyor, yazıyor, uygulamalar arası geçiş yapıyor. MCP entegrasyonu olmayan herhangi bir masaüstü uygulamasını benim gibi kullanabiliyor.

Computer Use artık Cowork içinden, ayarlardan tek tıkla açılıyor. Pro ve Max kullanıcıları için, şu an sadece macOS’ta. Cowork’ün kendisi Şubat’tan beri Windows’ta da çalışıyor, ama Computer Use henüz Windows’a gelmedi.

Önceliklendirme mantığı var: MCP bağlantısı varsa onu kullanıyor (en hızlısı), yoksa Chrome MCP ile tarayıcıdan gidiyor, o da yoksa ekrana bakarak tıklıyor. Ekran üzerinden çalışması API’den yavaş, karmaşık görevlerde bazen ikinci denemeye ihtiyaç duyuyor. Ama MCP’si olmayan uygulamalara erişim açılmış oldu, bu büyük bir fark.

Dispatch ile birleşince asıl değer ortaya çıkıyor: telefonumdan “bu Excel’deki verileri temizle, özet tablo oluştur” yazıyorum, Claude masaüstümde Excel’i açıp işi yapıyor. MCP’si olmayan bir uygulama, ama sorun değil. Ekrandan hallediyor.

Victor: iki platform, iki farklı güç

Biliyorsunuz yapay zeka asistanım Victor’u 2 platformda deniyorum: 1. Perplexity Computer 2. Claude Cowork.

Perplexity tarafı araştırma ve paralel koordinasyonda güçlü. 19 modeli aynı anda çalıştırıyor. Katılımcı profili tarama, rakip analizi, haftalarca süren iş akışları burada. Bulutta çalıştığı için bilgisayarım kapalıyken de devam ediyor.

Victor’ün Claude Cowork tarafı derin içerik üretimi, dosya işleme ve teknik çalışmada rakipsiz. MCP’lerle doğrudan entegre. Dosya yazıyor, API çağırıyor, zamanlanmış görevlerde tam agent oturumu açıyor.

Perplexity Computer hala “her an, her yerde” avantajında önde. Bulutta, 7/24. Claude Cowork ise “masaüstümdeki her uygulamayı kullanabilme” avantajında tek. Computer Use ile MCP sınırı kalktı. İkisini birlikte kullanmak en mantıklı kombinasyon olmaya devam ediyor. Araştırma ve uzun süreli otonom işler Perplexity’de, masaüstü odaklı üretim işleri Claude’da.

Yeni başlayacaklar için: kişisel asistan kurulumu

Cowork’ü sıfırdan kuracaksan, sırayla:

1. Claude Desktop’ı indir (claude.ai/download, macOS). Pro veya Max abonelik gerekiyor.

2. Ayarlardan Cowork modunu ve Computer Use’u aktif et.

3. Mobil uygulamayı indir, aynı hesapla giriş yap. Dispatch için bu eşleştirme şart.

4. MCP sunucularını bağla. Gmail, Google Calendar, Notion, Slack gibi günlük kullandıkların. Claude önce bu bağlantıları kullanır, yoksa ekrandan gider.

5. Küçük başla. “Bugünkü takvimimi özetle” veya “okunmamış e-postalarımın özetini çıkar” gibi tek adımlı bir görev ver.

6. Zamanlanmış görev oluştur. “Her sabah 8’de e-postalarımı oku, önceliklendir, günlük özetimi ver.” Her çalışma tam bir ajan oturumu, tüm MCP’ler aktif.

7. Dispatch’i dene. Telefonundan bir görev at, masaüstünde sonucu kontrol et. Farkı yaşayarak göreceksin.

Bilgisayarının açık olması gerektiğini unutma. Claude Cowork yerel çalışıyor, bulut değil.

Ne değişti, kısa ve net

Cowork zaten güçlü bir kişisel asistan platformuydu. Dispatch iki şey ekledi:

Birincisi, mobil görev atama. Artık masaüstünün başında olmana gerek yok. Telefonundan yaz, masaüstünde çalışsın.

İkincisi, Computer Use ile MCP sınırı kalktı. Entegrasyonu olmayan bir uygulama varsa Claude ekrandan kullanıyor. Bu, “desteklenen araçlar” listesini anlamsız kılıyor, çünkü ekranında açabildiğin her şey destekleniyor.

İkisi birlikte: cihaz bağımsız, uygulama bağımsız bir kişisel asistan.

Claude Cowork, tam otonom ajana doğru ilerliyor, tek kısıt bilgisayarın açık olma zorunluluğu.

Zuckerberg de aynı şeyi yapıyor

Wall Street Journal bu hafta bir haber yayınladı: Mark Zuckerberg kendine bir yapay zeka asistan inşa ediyor. CEO görevlerinde ona yardımcı olacak bir ajan. Normalde birden fazla kişiye sormak zorunda kaldığı bilgilere tek prompt’la ulaşmasını sağlayacak. Şirketin farklı köşelerinde ne olduğunu özetleyecek.

Meta zaten çalışanlarını yapay zeka kullanımına göre sıralıyor. Token tüketimi bazlı liderlik tabloları var. Performans değerlendirmelerine “Yapay zeka odaklı etki” kriteri eklendi. Hackathon’larda çalışanlar kendi kişisel ajanlarını kuruyor.

Zuckerberg’in yaptığı şey tanıdık geliyor mu? Ben Victor’ü kurdum. Aynı mantık: bilgiye daha hızlı ulaşmak, tekrarlayan işleri devretmek, karar vermeden önce bağlamı tek yerden görmek.

Fark şu: Zuckerberg bunu yapıyorsa, bu artık “teknolojiyle ilgilenen birkaç kişinin hobisi” değil. CEO seviyesinde bir iş aracı.

Soru basit: Zuckerberg kendi yapay zeka asistanını tasarlıyor. Sen ne tasarlıyorsun?

Aksiyon kontrol listesi

• Cowork kullanıyorsan: Computer Use’u ayarlardan aktif et, Dispatch için mobil eşleştirme yap

• Cowork kullanmıyorsan: yukarıdaki 7 adımı takip et

• MCP’si olmayan ama sık kullandığın bir uygulamada Computer Use’u test et

• Telefonundan Dispatch ile bir görev at, cihazlar arası farkı gör

• “Benim Victor’üm ne yapardı?” sorusunu sor: hangi tekrarlayan işini bir ajana devredebilirsin?

• Güvenlik: hassas uygulamalara erişimi kademeli aç, ilk hafta gözlemle

• Ajan nerede doğru yapıyor, nerede hata yapıyor? Not tut, prompt’larını buna göre ayarla

  ---

  Bu yazıyı faydalı bulduysan, bir arkadaşınla paylaş.

Paylaş

Henüz abone olmadıysan, bültene abone ol. Bu bültende her gün yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Sevgiyle, Defne

Hemen abone olun

Eşimin adı “Muzaffer”.

Bir şey bilemediğimde, yapamadığımda ilk danıştığım kişi. Günlük planımı aktarıp geribildirimlerine değer verdiğim kişi. Yapay zeka kullanımında da beni geçti diyebilirim. Claude Code konusunda özellikle ona danışıyorum. Hayatımın en güvenilir destek sistemi.

Sonra bir gün düşündüm: peki iş tarafında neden böyle bir sistemim yok?

Her gün aynı şeyleri yapıyordum. E-postaları kontrol et. Takvime bak. Döviz kurunu kontrol et. Yapay zeka haberlerini tara. Sosyal medya performansını incele. Teklif durumlarını takip et. Eğitim sunumunu hazırla. Hepsi önemli. Hepsi tekrarlayan. Ve hepsi benim stratejik düşünmeme, içerik üretmeme, müşterilerimle ilgilenmeme ayrılması gereken zamanı azaltıyor.

Artık bu işlerin hiçbirini ben yapmıyorum.

Yapay zeka ajan ordum yapıyor ve bu orduyu yöneten kişinin adı da “Victor” (Muzaffer’in İngilizcesinden esinlendim).

Victor Kimdir?

Victor benim kişisel yapay zeka asistanım. İsmine eşimin adından esinlendim. Çünkü güvendiğim, beni tanıyan, her gün yanımda olan bir sistem olmasını istedim. Sembolik değil, gerçek.

Victor, her sabah 08:00’de bana günün planını hazırlıyor. Takvimimi kontrol ediyor; e-postalarımı tarıyor; döviz kurunu getiriyor; günün önemli yapay zeka haberlerini derliyor; Notion’daki görevlerimi kontrol ediyor ve hepsini tek bir raporda sunuyor. Ben hazırlanırken Victor çoktan çalışmaya başlamış oluyor.

08:00’de aynı anda bir iş daha yapıyor: o günün yapay zeka haberlerinden 5 tanesini seçip instagram story tasarımı oluşturuyor. 1080x1920, 5 slide, otomatik screenshot’larla. 08:50’de Slack’e bir hatırlatma gönderiyor: “Story’leri paylaşma zamanı” ve “Defne’nin AI Köşesi” whatsapp grubumda da yayımlıyorum. Akşam 17:00’de günün özetini hazırlıyor: takvim özeti, e-posta durumu, döviz kapanışı, yarın için hazırlık notları.

Bunlar sadece günlük işler.

Haftalık işleri de var. Cumartesi akşam Substack’teki takip ettiğim 10 yazarın haftalık içerik analizini yapıp trend haritası çıkarıyor, gelecek hafta için 5 içerik önerisi sunuyor. Pazar sabahı Instagram büyüme analizimi hazırlıyor: takipçi büyüme grafiği, en iyi performans gösteren içerikler, rakip karşılaştırma. Öğlen LinkedIn performans raporu geliyor. Akşam haftanın önemli yapay zeka gelişmelerini carousel formatında hazırlıyor.

Cuma sabahı 09:00’da haftalık performans raporumu sunuyor: takvim yoğunluğu, e-posta akışı, döviz hareketleri, teklif durumları, gelecek hafta planı.

9 aktif görev. 6’dan fazla entegrasyon (Google Calendar, Gmail, Notion, Slack, Google Drive, Canva). 7/24 çalışıyor.

Victor Beni Nasıl Tanıyor?

Victor’u güçlü yapan şey teknoloji değil. Perplexity Computer üzerinde çalışıyor (Claude alternatif olarak Perplexity’de denedim ve çok memnun kaldım), ama aynı altyapıya herkes erişebilir. Victor’u güçlü yapan şey, ona verdiğim bağlam.

Ona bir context dosyası yazdım. Kim olduğumu, ne iş yaptığımı, nasıl çalışmak istediğimi, karar verme biçimimi, içerik üretirken uyduğum kuralları, marka tonumu, önceliklerimi anlatan bir dosya. Victor bu dosyayı okuduğu için “herhangi biri” için değil, “Defne için” çalışıyor.

Sabah özetinde bana genel dünya haberlerini değil, yapay zeka sektörü haberlerini takipçi profilime uygun olarak getiriyor. Çünkü benim işim bu. Instagram story’leri hazırlarken benim marka renklerimi, fontlarımı, tonumu kullanıyor. Çünkü beni tanıyor. Haftalık içerik önerilerini sunarken benim okuyucu kitlemle nasıl ilişki kurar, bunu biliyor. Çünkü bunu dosyada anlattım.

İşte burada kritik bir ayrım var.

Araç Değil, Sistem

Geçen ay bir eğitimde 40 kişiye aynı görevi verdim: Claude kullanarak şirketiniz için müşteri segmentasyon analizi yapın. Aynı araç. Aynı model. Aynı süre.

Sonuçlar birbirinden o kadar farklıydı ki, aynı yapay zekadan çıktığına inanmak zordu.

Birisi sektör dinamiklerini, müşteri davranış kalıplarını, gelir verilerini yapay zekaya aktarmış, spesifik bir analiz istemiş. Çıktı: toplantıya götürülebilir bir rapor. Bir diğeri “müşteri segmentasyonu yap” yazmış. Çıktı: ders kitabı.

Fark araçta değil, araca ne verdiğine bağlı.

Victor bir “araç” değil. Victor bir “sistem.” Fark şu: araç her seferinde sıfırdan başlar. Sistem seni tanır, bağlamını bilir, her gün üzerine inşa eder.

Ve bu sistemi kurmak için yazılımcı olman gerekmiyor. Ben yazılımcı değilim. 25 yıldır teknoloji sektöründe çalışıyorum ama kod yazmam. Victor’u kurarken yaptığım şey şu: ne istediğimi, nasıl istediğimi, neden istediğimi net bir şekilde yazmak. Yani “Yapay zekadan önce düşünmek.”

Sen de Victor’unu Kur

Herkesin bir Victor’u olmalı. İsmi farklı olabilir, platformu farklı olabilir. Ama mantık aynı: tekrarlayan işleri sisteme devret, sen stratejik işlere odaklan.

İlk adım büyük bir otomasyon kurmak değil. İlk adım bir bağlam dosyası yazmak.

4 şeyi yaz:

1. Kim olduğun. Rolün, sektörün, kaç yıldır ne yapıyorsun. Ne üzerinde çalışıyorsun.

2. Nasıl çalıştığın. Sabahçı mısın akşamcı mı, detaycı mısın büyük resimci mi, kısa mı uzun mu cevap istiyorsun.

3. Çıktı tercihlerin. Türkçe mi İngilizce mi, liste mi paragraf mı, formal mı samimi mi, teknik mi sade mi.

4. Karar kriterlerin. Neye öncelik veriyorsun, neyi tolere etmezsin, başarıyı nasıl ölçüyorsun.

Sonra yapay zekaya de ki: “Bu dosyayı oku ve buna göre çalış.”

Farkı ilk çıktıda göreceksin. Jenerik cevaplar yerine sana özel, senin düşünce biçimine uygun çıktılar.

Benim Victor’um sabah 08:00’de hazır oluyor. Seninki ne zaman başlayacak?

Haftanın Yapay Zeka Fikri: Claude’u Telefonundan Yönet

Anthropic bu hafta Dispatch’i duyurdu. Cowork modundaki Claude’u artık telefonundan uzaktan kontrol edebiliyorsun.

Claude Desktop uygulamasını bilgisayarında aç, QR kodla telefonunu eşleştir. Artık bilgisayarının başında olmasan bile Claude’a görev verebiliyorsun. Telefondaki mesajın, masaüstündeki Claude’a gidiyor. Claude bilgisayarındaki dosyalara erişiyor, işi yapıyor, sen döndüğünde sonuçlar hazır.

Örnek kullanımlar: “Belgeler klasörümdeki son müşteri notlarını özetle.” “Bugünkü ekran görüntülerini temiz bir sunuma dönüştür.”

Birkaç önemli not: her işlem senin onayını gerektiriyor. Bilgisayarının açık ve uyanık olması gerekiyor. Ve henüz erken aşamada, testlerde başarı oranı yaklaşık yarı yarıya. Basit görevler (dosya bul, özetle, listele) için işe yarıyor, karmaşık zincirleme görevler için henüz güvenme.

Victor’unuzu eğer Claude’da kuruyorsanız, Dispatch ile onu cebinize taşıyabilirsiniz. Bağlam dosyanız ne kadar iyiyse, uzaktan verdiğiniz görevlerin çıktısı da o kadar iyi olacak.

Yapay Zeka Sinyalleri: Bu Haftanın Güncellemeleri

OpenAI “superapp” inşa ediyor. ChatGPT, Codex kodlama aracı ve Atlas tarayıcısını tek bir masaüstü uygulamasında birleştiriyorlar. Fidji Simo bir iç memoda “çok fazla uygulamaya yayıldık, basitleştirmemiz gerekiyor” dedi. Tek yerden hem konuşma, hem kodlama, hem web gezintisi. Çıkış tarihi henüz belli değil ama hamle doğrudan Anthropic’in büyümesine karşı bir yanıt.

Microsoft kendi görüntü modelini yükseltti. MAI-Image-2, Arena.ai liderlik tablosunda dünya 3. sırasına girdi (Google ve OpenAI’ın arkasında). Fotogerçekçilik ve görüntü içi metin konusunda ciddi iyileşme var. Copilot ve Bing Image Creator’a dağıtılmaya başladı. 1 yıl önce Microsoft bu alanda tamamen OpenAI’a bağımlıydı.

Adobe, Yapay zekayı senin tarzında eğitmeni sağlıyor. Firefly Custom Models herkese açık beta olarak yayınlandı. 10-30 görselini yükle, Firefly senin renk paletini, çizgi kalınlığını, aydınlatma tarzını öğrensin. Yeni görseller ürettiğinde senin estetik kimliğini korusun. Marka tutarlılığı isteyen tasarımcılar ve pazarlama ekipleri için pratik bir araç.

Perplexity, Comet tarayıcısını iPhone’a getirdi. Yapay zeka destekli tarayıcı artık iOS’ta. Basit sorgularda normal arama sonuçları, derin sorularda kaynakça gösterilen yapay zeka yanıtları. Sesli mod, derin araştırma, cihazlar arası senkronizasyon var. Ücretsiz indirilebilir.

Bu yazıyı faydalı bulduysan, bir arkadaşınla paylaş.

Paylaş

Henüz abone olmadıysan, bültene abone ol. Bu bültende her gün yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Sevgiyle, Defne

Hemen abone olun

15 Mart’ta 60 kişiyle Claude Chat ve Cowork eğitimi yaptım. Katılımcıların yarısı ChatGPT kullanıcısıydı, geçiş yapma aşamasındaydılar. 3 saatlik eğitimde Chat’i ve Cowork’u gösterdim. Claude Code’a hiç girmedim. Bilinçli bir tercihti.

Neden? Çünkü Chat ve Cowork zaten çoğu kişinin iş akışını değiştirmeye yetiyor. Code ise bambaşka bir kategori. Aynı uygulamanın içinde ama yapabilecekleri çok farklı. Chat sana cevap verir. Cowork dosyalarınla çalışır. Code ise senin yerine inşa eder. Web sitesi, dashboard, prototip, çalışan yazılım. Tek satır kod yazmadan.

Bu ayrımı anlamak gerekiyor, çünkü Code’u Chat’in uzantısı gibi düşünürsen hafife alırsın. Oysa bu, Claude’un en güçlü ve en az bilinen bacağı.

Bu yazıda Claude Code’u hiç kod bilmeden nasıl kurarsın, nasıl kişisel asistanına dönüştürürsün, nerede işe yarar, nerede yetersiz kalır, hepsini anlatacağım.

Önce haritayı çıkaralım

Claude’un 4 aracı var. Birbirinden farklı işler yapıyorlar:

1. Chat senin bildiğin sohbet ekranı. ChatGPT muadili. Soru sor, cevap al.

2. Projects yine Chat ama projelere ayrılmış. Her projenin kendi hafızası, kendi dosyaları var. Ekibinle paylaşabiliyorsun.

3. Cowork dosya sisteminle çalışan Claude. Bilgisayarındaki klasörlere erişiyor, dosya oluşturuyor, düzenliyor. Google Drive ile Claude Projects’in çocuğu gibi düşün.

4. Code ise geliştiricilerin hız kazanması için tasarlanmıştı. Ama artık İngilizce yazan herkes için açık. Çünkü İngilizce (ya da Türkçe) yeni kod.

Cowork varken neden Code?

Bu soruyu çok duyuyorum. Haklı bir soru, çünkü Cowork zaten dosyalarınla çalışıyor, belge oluşturuyor, düzenliyor, klasörlerini yönetiyor. Neden bir de Code’a ihtiyacın olsun?

Fark şu: Cowork dosya üretir. Word belgesi, sunum, PDF, Excel. Code ise çalışan bir şey üretir. Tarayıcıda açılan, tıklanabilen, filtreleme yapılabilen, internete yayınlanabilen bir şey.

Ben ikisini yan yana kullanıyorum. Bir müşteri teklifi hazırlıyorsam Cowork açıyorum. Ama o müşteriye göstermek istediğim interaktif bir dashboard ya da prototip web sitesi gerekiyorsa Code’a geçiyorum. Cowork benim yazı masam, Code benim atölyem. Biri düşünce üretir, diğeri inşa eder.

Ve Code’un bir özelliği daha var: ona kim olduğunu öğretebiliyorsun. Marka renklerini, yazım tonunu, yasaklı kelimelerini, sunum formatını. Bir dosyaya yazıyorsun, Code her oturumda okuyup hatırlıyor. Bu onu araçtan asistana çeviren şey.

Düşün: bir asistan tuttun. İlk gün her şeyi anlatıyorsun. İkinci gün tekrar anlatmak istemezsin. Claude Code’da da aynı mantık geçerli.

CLAUDE.md: asistanının beyni

Bu yazının en değerli kısmı burası. Geri kalanını unutsan bile bunu hatırla.

Claude Code her yeni oturumda sıfırdan başlıyor. Dünkü tercihlerini, projenin yapısını, senin tarzını hatırlamıyor. Ama projenin kök klasörüne bir CLAUDE.md dosyası koyarsan, her oturum başında bunu okuyor. Ve anında senin asistanın gibi davranmaya başlıyor.

Bu özellik sadece Code’a özel değil. Cowork’te de CLAUDE.md dosyası aynı şekilde çalışıyor. Fark şu: Cowork’te dosya yönetimi ve belge üretimi için kullanıyorsun, Code’da ise yazılım ve prototip geliştirme için. Ama ikisinde de Claude seni tanıyor, tercihlerini biliyor, tarzına uygun çalışıyor.

İlk oturumdan sonra şu komutu ver:

“Bu projedeki tüm kararları, dosya yapısını, tasarım tercihlerimi, marka renklerimi ve stilimi CLAUDE.md dosyasına yaz.”

Claude bu dosyayı oluşturuyor. İçine font seçimlerini, renk kodlarını, sayfa yapısını, senin tercihlerini yazıyor. Bir sonraki oturumda bu dosyayı okuyarak kaldığı yerden devam ediyor.

Ben bunu bir adım ileri taşıdım. CLAUDE.md dosyama yazım tonumu ekliyorum, marka renklerimi hex kodlarıyla yazıyorum, kullandığım fontları belirtiyorum, yasaklı kelimelerimi ekliyorum. “Çığır açan” ya da “devrim niteliğinde” gibi klişeleri Claude’un kullanmasını istemiyorum, bunu dosyaya yazıyorum, Claude uyuyor.

Sonuç? Üç gün sonra aynı projeyi açtığımda her şeyi biliyor. Yeni bir stajyere üç hafta boyunca anlattığın şeyleri, Claude bir dosyadan öğreniyor.

Tamam ama günlük hayatta ne yapacağım?

Burası çoğu kişinin takıldığı yer. Web sitesi güzel, dashboard güzel, ama her gün web sitesi mi yapacaksın? Hayır.

Claude Code’un asıl gücü, onu günlük asistanına dönüştürdüğünde ortaya çıkıyor. Gmail ve Google Calendar bağlantılarını kurduğunda (Settings > Connectors’tan yapıyorsun), Claude senin e-postalarını ve takvimini okuyor. Bunu zamanlanmış görevlerle (scheduled tasks) birleştirdiğinde iş değişiyor.

Benim kurduğum sistem şöyle çalışıyor:

Sabah 08:00: Claude takvimime bakıyor, bugünkü toplantılarımı özetliyor, her toplantı için hazırlık notları çıkarıyor. Gmail’deki okunmamış e-postalarımı tarıyor, acil olanları ayrı, bilgi amaçlı olanları ayrı listeliyor. İlgili haberleri web’den çekip özetliyor.

Gün içi: Bir toplantıya girmeden “X şirketiyle toplantım var, hazırla beni” diyorum. Claude o şirketin son haberlerini, önceki yazışmalarımı, not aldığım dosyaları tarıyor ve bir sayfalık brief çıkarıyor.

Akşam: Günün özetini çıkarıyor. Hangi görevler tamamlandı, hangileri kaldı, yarın ne var.

Bunu kurmak için kod yazmana gerek yok. Claude Code’a “Her sabah 8’de takvimimi ve e-postalarımı özetle, sonucu bir dosyaya yaz” diyorsun. Claude zamanlanmış görevi kendisi oluşturuyor.

Sesli asistan kısmı henüz tam orada değil. Claude’un mobil uygulamasında sesli giriş var ama Code tarafında ses çıkışı yok. Benim çözümüm: sabah özetini bir dosyaya yazdırıyorum, telefonumdan okuyorum. Mükemmel değil ama işe yarıyor. Bu kısım birkaç ay içinde değişecek, eminim.

Küçük not: Ben şu an aynı kişisel asistan senaryosu için Perplexity’nin Computer Use özelliğini de test ediyorum. Hangisinin günlük rutinime daha çok entegre olduğunu birkaç hafta içinde paylaşacağım. Ama “Defne’nin AI Köşesi” whatsapp grubuma yolladığım “Günün Haberleri” içeriği ben hiç müdahale olmadan Perplexity Computer ile yazıldı. Beğendim…

Kurulum: 4 adım, 15 dakika

1. Claude masaüstü uygulamasını indir. claude.com/download adresine git. İndir. Pro hesap gerekiyor (aylık 20 dolar). Ciddi kullanacaksan Max planı (100 dolar) düşün, çünkü Code normal sohbetin 15-20 katı kadar kredi harcıyor.

2. Uygulamayı aç, Code sekmesine geç. Üst menüde Chat, Cowork ve Code sekmeleri var. Code’a tıkla. Bilgisayarından bir klasör seç. Claude bu klasördeki dosyaları okuyacak ve yeni dosyaları oraya yazacak.

3. GitHub hesabı bağla (opsiyonel). GitHub, kodun internette yaşadığı yer. Ücretsiz hesap yeterli. github.com’a git, kayıt ol. Sonra Claude’un Settings > Connectors bölümünden GitHub’ı bağla. Bu adım, yaptığın işi canlı web sitesi olarak yayınlamak istersen gerekli. Sadece lokal çalışacaksan atlayabilirsin.

4. Prompt yaz, izle. Model olarak Opus 4.6 seç. “Auto accept edits” seçeneğini aç. Ve ne istediğini yaz.

Benim kullandığım prompt şablonu:

Bu klasörde [ne istediğini anlat] oluştur.
Kod bilmiyorum, her şeyi sen yap.
İzin sormayı minimumda tut.
Sonuç [başarı kriteri] olsun.
Referans olarak şunu kullan: [ekran görüntüsü veya örnek site].

Ekran görüntüsü sürükleyip bırakabilirsin. Claude görseli görüyor ve benzer bir yapı oluşturuyor. Kelimelerle anlatmaktan 5 kat daha hızlı.

Vibecoding: yap, bak, düzelt, tekrarla

İlk sonuç mükemmel olmayacak. Güç, döngüde. Claude bir şey oluşturdu, tarayıcıda açtın, beğenmediğin yerleri not aldın, Claude Code’a yazdın, düzeltti. Bu döngüyü 3-4 kez tekrarladığında sonuç iyi bir yere geliyor.

Buna “vibecoding” diyorlar. Kod yazmıyorsun, yön veriyorsun. “Şu bölümü daha büyük yap, rengi değiştir, mobilde düzgün görünsün” diyorsun. Claude yapıyor.

Bir şey bozuk görünüyorsa ekran görüntüsü al, Code’a yapıştır, “bunu düzelt” yaz. 10 saniyede hallediyor. Bir paragraf açıklama yazmaktan çok daha hızlı.

VS Code ile hızlan

Claude Code’un masaüstü sekmesi iş görüyor ama bir sınırı var: sürekli izin soruyor. Her dosya oluşturma, her düzenleme için onay istiyor. Bir projede 20’den fazla kez “izin ver” tıklaman gerekebiliyor.

Çözüm: VS Code. Ücretsiz bir program, code.visualstudio.com’dan indir. Sol menüden Extensions’a git, “Claude” ara, Anthropic’in eklentisini kur. Ayarlardan “Skip Permissions” seçeneğini aç.

Bu tek ayar her şeyi değiştiriyor. Claude artık izin sormadan çalışıyor. Sen başka bir iş yapıyorsun, Claude kod yazıyor. Geldiğinde sonuç hazır. Bir nevi arka planda çalışan asistanın.

Dürüst olmam gereken yerler

Kredi hızla bitiyor. Bir Code oturumu, 15-20 normal sohbet kadar kredi yakıyor. Pro planla haftada tavan görebilirsin. Yoğun kullanıyorsan Max plan gerekli.

Kodu okuyamıyorsun. Claude ne yazdığını anlaman zor. Benim çözümüm: her şeyi test et. Siteyi aç, her butona tıkla, telefondan kontrol et. Gözlerin senin kod incelemen. Ayrıca teknik ekibine örnek olarak göndermek için mükemmel: “Şunu istiyorum” demek yerine çalışan prototipi gösteriyorsun.

Bazen döngüye giriyor. Bir hatayı düzeltirken yeni hata yaratıyor, onu düzeltirken başka bir şey bozuluyor. Fark ettiğinde “Dur. Sorunu açıkla. 2 farklı çözüm öner.” yaz. Bu döngüyü her seferinde kırıyor.

Tasarım zevki ortalama. Claude fonksiyonel sonuçlar çıkarıyor ama varsayılan tasarımlar jenerik. Ekran görüntüsü göster, font belirt, renk kodu ver. “Güzel yap” dersen herkesinki gibi bir şey çıkar. Referans ver, spesifik ol. Figma ile entegrasyonu dene.

Bu hafta sonu 30 dakikanı ayır

Takvimini aç. Cumartesi veya Pazar, 30 dakika blokla.

• İlk 5 dakika: Claude’u indir, Code sekmesini aç.

• Sonraki 10 dakika: Bir klasör oluştur, içine CLAUDE.md dosyası koy. Kim olduğunu, ne iş yaptığını, marka renklerini, yazım tonunu yaz. Claude’a kendini tanıt.

• Sonraki 15 dakika: Gerçek bir şey iste. 6 aydır ertelediğin kişisel web sitesi. Ekibinin istediği dashboard. Bir müşteri sunumu prototipi. Veya kişisel asistanın.

Bir prompt yaz. İzle. Düzelt. Tekrarla.

Seni tanıyan, tarzını bilen, izin sormadan çalışan bir asistanın olduğunu fark ettiğinde, Pazar günkü eğitimde neden Code’a hiç girmediğimi anlayacaksın. Çünkü bu, başlı başına ayrı bir eğitim.

Ramazan Bayramı’nın herkese huzur ve dinginlik getirmesini diliyorum. Bayram tatilinde birkaç saatinizi teknolojiye ayırmak zorunda değilsiniz, ama eğer merak ettiyseniz şimdi deneyin.

Paylaş

Bu bültende her hafta yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Hemen abone olun

Bu hafta, Claude MasterClass eğitimine hazırlanırken, kendi yapay zeka çalışma ortamımı (biliyorsunuz Anthropic Claude kullanıcısıyım) olgunluk değerlendirmesinden geçirdim. Müşterilerime yaptığım şeyin aynısını kendime uyguladım. “Projects”,“Skills”, sayısı, entegrasyon, otomasyon, hafıza yönetimi, zincir iş akışları... Her boyutu 1-10 aralığında puanladım.

Neden paylaşıyorum? Çünkü bunu herkesin yapması gerektiğini düşünüyorum. Kendinizinkini nasıl yapacağınızı anlatacağım.

Yapay zeka aracı check-up’ı neden gerekli?

Çoğumuz yapay zeka aracını kuruyor, birkaç şey deniyor ve sonra “tamam, işimi görüyor” moduna geçiyor. Bir daha da geri dönüp “bunu ne kadar verimli kullanıyorum?” diye sormuyor.

Bu, arabaya binip sadece birinci viteste kullanmaya benziyor. Gidiyorsun, evet. Ama diğer vitesler varken neden hep 1’de kalasın?

Aracı kurduğun gün ile 3 ay sonraki ihtiyaçların aynı değil. Ama kurulumun aynı kalıyor. Mesele bu.

6 boyutlu değerlendirme çerçevesi

Kendi check-up’ımı yaparken şu 6 boyutu kullandım. Siz de aynı çerçeveyi kendi kurulumunuza uygulayabilirsiniz. Hangi aracı kullanırsanız kullanın (Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot) mantık aynı.

1. Araç çeşitliliği - Elinde kaç farklı yetenek var? Sadece sohbet mi yapıyorsun, yoksa doküman üretimi, veri analizi, sunum hazırlama, içerik yazma gibi farklı işler de yapabiliyor musun? “Özel talimatlar” veya “skill”ler tanımlamış mısın?

Kendinize sorun: “Bu aracı kaç farklı iş için kullanıyorum?” Cevap 3’ten azsa, aracın kapasitesinin küçük bir dilimini kullanıyorsunuz demektir.

2. Entegrasyon derinliği - Aracın diğer araçlarına bağlı mı? E-posta, takvim, proje yönetim aracı, dosya depolama, tasarım platformu. Bunlarla konuşuyor mu, yoksa her şeyi kopyala-yapıştırla mı aktarıyorsun?

Her kopyala-yapıştır işlemi 30 saniye. Günde 20 kez yaparsan 10 dakika. Haftada 50 dakika. Bu, bağlantı kurarak sıfıra indirebileceğin bir kayıp.

3. Otomasyon seviyesi - Aracın seni beklemeden kendi başına bir şey yapıyor mu? Sabah kalktığında hazır bir gün/hafta özeti, otomatik içerik taslağı, toplantı özetleri? Yoksa her şeyi sen mi tetikliyorsun?

Otomasyon yok demek, aracın senden daha erken işe başlayamaması demek. Oysa yapay zekanın en büyük avantajlarından biri tam da bu: sen uyurken veya kahveni içerken çalışmaya başlaması.

4. Hafıza ve bağlam yönetimi - Aracın seni tanıyor mu? Tonunu, tercihlerini, projelerini, müşterilerini, yasaklı kelimelerini biliyor mu? Her oturuma sıfırdan mı başlıyorsun?

Bu boyut en çok gözden kaçanı. Her seferinde “ben şunu yapıyorum, şu tonda yaz, şu kelimeleri kullanma” diye tekrarlamak saat başına 5-10 dakika kayıp demek. Aylık 3-4 saat.

Hafıza dosyası yazmak sıkıcı. Ama getirisi en yüksek olan iş bu. Çünkü bir kez yazıyorsun, her oturumda otomatik yükleniyor. Yatırımın geri dönüşü çok hızlı.

5. Zincir iş akışı - Araçların/skill’lerin birbirine bağlı mı? Bir işlemin çıktısı otomatik olarak bir sonrakinin girdisi oluyor mu? Yoksa her adımı ayrı ayrı mı tetikliyorsun?

Örnek: Bir müşteri için teklif hazırlaman gerekiyor. İdeal akış: müşteri araştırması → ihtiyaç analizi → teklif metni → sunum. Bunların hepsini tek tek yapıyorsan, zincir kurulmamış demektir.

Zincir kurmak “daha fazla araç eklemek” değil. Mevcut araçların birbirine bağlanma şeklini tasarlamak.

6. Ölçme ve iterasyon - Kurulumunu ne sıklıkla gözden geçiriyorsun? Hangi skill’lerin/araçların işe yaradığını, hangilerinin hiç kullanılmadığını biliyor musun? Veri bazlı kararlar mı alıyorsun, yoksa “var, dursun” mu diyorsun?

Kullanılmayan her araç/skill, görsel kirlilik. Dikkatini dağıtır, karar yükünü artırır. Budama da büyütme kadar değerli.

Nasıl yapacaksınız?

Basit bir yöntem öneriyorum. 30 dakikanızı ayırın.

Adım 1: Envanter çıkarın - Yapay zeka aracınızdaki tüm yetenekleri, entegrasyonları, otomasyonları ve hafıza/talimat dosyalarını listeleyin. Sadece say, değerlendir diye değil. Ne var ne yok, bir görün.

Adım 2: 6 boyutu puanlayın - Her birini 1-10 aralığında. Kimseye göstermek zorunda değilsiniz. Kendi kendinize dürüst olun. Kullandığınız yapay zeka aracına değerlendirtin.

Adım 3: En düşük 2 puanı seçin - Bunlar sizin darboğazlarınız. 8/10 olan alanı 9’a çıkarmak yerine, 3/10 olan alanı 6’ya çıkarmak çok daha fazla etki yaratır.

Adım 4: Her darboğaz için 1 somut aksiyon belirleyin - “Hafıza dosyası oluşturacağım” veya “takvim entegrasyonunu bağlayacağım” veya “haftalık içerik otomasyonu kuracağım” gibi. Belirsiz değil, yapılabilir.

Adım 5: 2 hafta sonra tekrar puanlayın - Değişimi ölçün. Neyin işe yaradığını, neyin yaramadığını görün.

Sık rastladığım 4 kalıp

Bu check-up’ı kendi kurulumuma ve danışmanlık verdiğim şirketlere uygularken tekrarlayan kalıplar gördüm.

Kalıp 1: “Çok araç, az bağlantı.” İnsanlar araç yüklemekten hoşlanır. 50 skill yüklemek tatmin edici. Ama 50 skill’in her birini tek tek kullanmak, 10 skill’i birbirine bağlı şekilde kullanmaktan daha az verimli. Sayıya değil, bağlantıya odaklanın.

Kalıp 2: “Hafıza sıfır.” Çoğu kişi yapay zeka aracına hiçbir kalıcı talimat vermemiş. Her oturum sıfırdan başlıyor. Bu, her gün işe gidip kendinizi yeniden tanıtmanız gibi bir şey. Bir kez “ben buyum, bunu yapıyorum, şu tonda konuşurum” diye yazın. Gerisi otomatik.

Kalıp 3: “Otomasyon = bilgi toplama.” Otomasyon kuranlar bile genellikle “bana bilgi göster” modunda kalıyor. “Beni uyar”, “hatırlat”, “tetikle” moduna geçmek çok daha değerli. Fark büyük: birincisi pasif, ikincisi aktif.

Kalıp 4: “Kurdum, bir daha dönmedim.” Araç kurulumu bir kerelik iş değil. İşleriniz değişiyor, ihtiyaçlarınız değişiyor. 3 ayda bir check-up yaptırmayan araç, 3 ayda bir bakım yaptırmayan araba gibi. Çalışıyor, evet. Ama verimli mi?

Kendinize sorun

Bu yazıyı okuduktan sonra tek bir şey yapın: yapay zeka aracınızın 6 boyutunu 1-10 aralığında puanlayın. Yapay zeka aracınızı bunu yapmak için kullanın. “Favori Prompt Kütüphanem”den benim Claude için kullandığım talimata ulaşabilirsiniz.

Puan yüksekse tebrikler, az sayıda insanın bulunduğu bir yerdesiniz.

Puan düşükse, problem değil. En azından nerede olduğunuzu biliyorsunuz. Orası başlangıç noktası.

Çünkü yapay zeka aracında “yükle ve unut” modeli çalışmıyor. Yemek pişirmeyi bilmeden endüstriyel mutfak almak gibi. Ekipman hazır, ama yemek yok.

Yemek olması için tarif gerek. Tarif için pratik gerek. Ve arada bir mutfağa bakıp “burada ne gereksiz, ne eksik?” diye sormak gerek.

Bu yazı o sorunun daveti.

#anthropic #claude #checkup #AI-first #defneincekara

Paylaş

Bu yazıları da mutlaka oku.

• “Claude’u öğrenmek için her şey ücretsiz”

• “Claude Code: Kod Yazmadan Kod Yazdırmak”

Bu bültende her hafta yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Hemen abone olun

Dürüst başlayalım.

Claude öğrenmek istiyorsan, internette ihtiyacın olan her şey bedava. Anthropic’in kendi dökümantasyonu olağanüstü detaylı. Prompt mühendisliği dersleri 9 bölüm, uygulamalı, interaktif. Claude’un anayasasını bile okuyabilirsin, 84 sayfa, açık kaynak. Model karşılaştırmaları, kullanım senaryoları kütüphanesi, API dokümantasyonu. Hepsi bir tık uzaklıkta.

Eğer sadece “Claude nedir, nasıl çalışır” diye merak ediyorsan, hiçbir eğitime para verme. Anthropic Academy’nin “AI Fluency” programını bitir. Claude Use Cases Kütüphanesine bak, kopyala-yapıştır senaryolarla dene. Bedava, kaliteli, yeterli.

Ama bir sorun var.

Bilmek ile yapmak arasındaki uçurum

Anthroic dokümanlarını okudum. Hepsini. Tüm kurslarını tamamladım. YouTube’da her “Claude tips and tricks” videosunu izledim. Ve sonra masama oturduğumda, aynı şeyi yapmaya devam ettim: Claude’u açtım, bir şey sordum, cevabı kopyaladım, yapıştırdım.

Tanıdık geldi mi?

Sorun bilgi eksikliği değildi. Sorun, o bilgiyi kendi iş akışıma nasıl entegre edeceğimi bilmememdi.

Dokümantasyon sana “Projects özelliği bağlam yönetimi sağlar” diyor. Doğru. Ama senin pazarlama ekibinin haftalık raporunu Projects ile nasıl otomatize edeceğini söylemiyor. “Memory özelliği tercihlerinizi hatırlar” diyor. Doğru. Ama senin yazım tarzını, müşteri segmentlerini, raporlama formatını Claude’a nasıl öğreteceğini adım adım göstermiyor.

Aradaki fark şu: dokümantasyon “ne” yi anlatır. Eğitim “nasıl” ı gösterir. Ve “nasıl”, her insanın işine, sektörüne, günlük rutinine göre farklı.

Claude’un %80’i görünmez

Gözlemimi paylaşayım. Eğitim verdiğim şirketlerde, Claude kullanan insanların büyük çoğunluğu şu üç şeyi yapıyor: soru soruyor, metin yazdırıyor, çeviri yaptırıyor. Hepsi bu.

Claude Cowork’u kullanıyor musun? Masaüstüne kurulan, dosyalarına erişen, gerçek Excel-Word-PowerPoint üreten versiyon? Çoğu kişi kullanmıyor.

Skills özelliğini? Belirli görevler için özelleştirilmiş talimat setleri oluşturup her seferinde aynı kalitede çıktı alma? Çoğu kişi doğru kullanmıyor veya sadece duymuş.

Projects ile birden fazla bilgi kaynağını tek bir çalışma alanında birleştirmeyi? MCP bağlantılarıyla Notion’ı, Google Drive’ı, Slack’i doğrudan Claude’a bağlamayı?

Bu özelliklerin hepsi dokümantasyonda var. Ama dokümantasyon okumak ile bunları gerçek işinde kullanmak arasında bir uçurum var. Ve o uçurumu geçmek için genellikle birinin sana “şimdi şunu yap, sonra şuraya bak, şimdi bu dosyayı buraya sürükle” demesi gerekiyor.

YouTube videosu ile canlı workshop arasındaki fark

YouTube’da “Claude Cowork tutorial” izleyebilirsin. Gayet güzel videolar var. Ama şunu fark ettim: insanlar videoyu izlerken “vay, harika” diyor. Videodan sonra laptoplarını açtıklarında aynı alışkanlıklarına dönüyor.

Neden?

Çünkü video genel. Senin işini bilmiyor. Senin darboğazını bilmiyor. Senin “aslında şunu yapmak istiyorum ama nasıl yapacağımı bilmiyorum” dediğin o spesifik noktayı bilmiyor.

Canlı bir ortamda birisi sana “Hangi sektördesin? Ne tür dokümanlar üretiyorsun? Günlük tekrarlayan görevin ne?” diye soruyor. Ve cevabına göre “O zaman şunu dene” diyor. Bu, hiçbir dokümantasyonun ve hiçbir videonun veremeyeceği bir şey.

3 saat sonra elinde ne olacak?

15 Mart’ta talep üzerine Claude Masterclass veriyorum. Teorik bilgi değil. Somut, çalışan bir sistem.

İlk saat zihinsel geçiş. Claude’un sadece bir chatbot olmadığını, 6 farklı aracın bir ekosistem oluşturduğunu görüyorsun. Model seçimini, bağlam mühendisliğini, “prompt yazmak” yerine “dosya hazırlamak” kavramını öğreniyorsun. Bu kısım belki en kritik olanı. Çünkü zihinsel modelin değişmezse araç değişse bile çıktın değişmez.

İkinci saat Cowork ve ofis entegrasyonu. Claude’u masaüstünde otonom çalışan bir iş arkadaşına dönüştürüyorsun. Gerçek dosyalarla, gerçek senaryolarla. Kopyala-yapıştır döngüsü burada bitiyor.

Üçüncü saat özelleştirme. Claude’u sana özel bir uzmana dönüştürüyorsun. Skills oluşturmayı, kendi “hakkımda” dosyanı yazmayı, Claude’un seni tanımasını sağlamayı öğreniyorsun. Bu kısım, eğitim bittikten sonra da çalışmaya devam eden kısım.

Eğitimden çıktığında elinde: kişisel bir Claude kurulumu, işine uyarlanmış iş akışları ve bir daha “bu aracı nasıl daha iyi kullanırım?” diye arama yapma ihtiyacı duymayacağın bir çerçeve.

Kimin işine yaramaz?

Bunu da söylemem lazım.

Eğer Claude’u sadece ara sıra bir soru sormak için kullanıyorsan ve bu sana yetiyorsa, bu eğitim gereksiz. Eğer teknik bir geliştiricisin ve API entegrasyonu öğrenmek istiyorsan, bu eğitim sana göre değil, Anthropic’in developer docs’u çok daha uygun. Ayrıca bu eğitimde bu sefer Claude Code anlatmayacağım.

Bu eğitim, Claude’u günlük işinde ciddi bir şekilde kullanmak isteyen ama “bir türlü tam verim alamıyorum” hissinden kurtulamayan insanlar için. Pazarlamacılar, yöneticiler, danışmanlar, girişimciler, içerik üreticileri. Teknik olmayan ama yapay zekadan gerçek iş çıktısı bekleyen profesyoneller.

Yüzme videosu ve havuz meselesi

Geçen hafta paylaştığım ücretsiz kaynaklar listesinde yazdığım bir cümleyi tekrarlayayım: YouTube’da yüzme videosu izleyerek yüzmenin ne olduğunu anlarsınız. Ama bir eğitmenle havuza girdiğinizde yüzmeyi öğrenirsiniz.

132 ücretsiz kaynak, bilgiye erişimi demokratikleştiriyor. Bu muhteşem. Ve herkesin bu kaynaklardan faydalanmasını istiyorum.

Ama eğer “biliyorum ama yapamıyorum” noktasındaysan, eksik olan bilgi değil, uygulama.

15 Mart Pazar, 10:00-13:00. 3 saat. Canlı, uygulamalı, kayıt erişimli.

Detaylar burada: claude-masterclass.defneincekara.com

Ücretsiz kaynakları kullan. Ama eğer Claude’dan gerçek verim almak istiyorsan, bir noktada havuza girmek gerekiyor.

Paylaş

Bu bültende her hafta yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Hemen abone olun

Bir itirafla başlayalım: Bu makaleyi yazarken ben de yapay zeka kullandım. Ama bunu okuyan hiçbir dedektör bunu yakalayamaz. Çünkü mesele yapay zeka kullanmak değil, onu nasıl kullandığın.

Herkes kullanıyor artık. ChatGPT, Claude, Gemini. Sorun şu: herkes aynı şekilde kullanıyor. “Bana şu konuda bir yazı yaz” deyip çıkanı olduğu gibi yapıştırıyor. Ve metinlere o tanıdık, steril, ruhsuz koku siniyor.

Blog yazıyorsun, teklif hazırlıyorsun, LinkedIn’de içerik üretiyorsun. Yapay zeka hız kazandırıyor ama karşı taraf “bunu chatbot yazmış” diye düşündüğü an güvenilirliğin gidiyor. O yüzden bu rehberi yazdım: dedektörlerin nasıl çalıştığını anlatıyorum ve onları yenmenin yolunu…

Önce Düşmanı Tanı: Yapay Zeka Dedektörleri Nasıl Çalışır?

Sihir yok, istatistiksel kalıpları analiz ediyor. Bir metnin “yapay zeka tarafından yazılmış olma olasılığını” hesaplarken baktıkları temel şeyler:

Şaşkınlık değeri. Bir model sonraki kelimeyi ne kadar kolay tahmin ediyorsa, metin o kadar “yapay” görünüyor. İnsan yazımı doğası gereği daha öngörülemez. Yapay zeka ise hep en olası kelimeyi seçer.

Ritim tekdüzeliği. İnsanlar yazarken bazen kısa, bazen uzun uzun anlatır. Yapay zeka ise dümdüz, aynı tempoda ilerler. Dedektörler bu monotonluğu çok sever.

Kelime tercihleri. “Son derece önemlidir”, “kapsamlı bir yaklaşım”, “dikkat çekici bir şekilde”... Bunlar yapay zekanın favori kelimeleri. Bir metinde üst üste gelince alarm veriyor. Aynı şekilde yapay zeka, nadir kullanılan kelimeleri ya da argo ifadeleri neredeyse hiç kullanmaz.

Yapı şablonu. Giriş, üç madde, özet. “İlk olarak... ikinci olarak... son olarak.” Bu iskelet dedektörler için kırmızı alarm.

Çözüm basit: bu kalıpları kır.

1. Düşünce Ortağı Olarak Kullan, Yazar Olarak Değil

“Bana X hakkında makale yaz” demek en kötü başlangıç. Bitmiş ürün istediğinde yapay zekanın kendi kalıplarıyla dolu bir metin geliyor.

Bunun yerine süreci parçala ve yapay zekayı sürecin farklı aşamalarında kullan.

• Beyin fırtınası: “Bu konuya hangi açılardan yaklaşabilirim, 5 farklı bakış ver.”

• Araştırma: “Yaygın karşı argümanlar neler?”

• Yapı: Yapay zekanın önerdiği sıralamayı boz, beklenmedik bir yerden başla.

• Düzenleme: kendi yazdığın metni ver, “tonumu koruyarak hataları düzelt” de.

Aradaki fark büyük: Yapay zekadan bitmiş metin almak yerine, yapay zekayı her aşamada bir araç olarak kullanıyorsun. Son ürün senin, yapay zeka sadece yardımcı.

2. “Yapay Zeka Kelimeleri”ni Temizle

Her modelin bir kelime sığınağı var. Türkçe’de şunlar neredeyse kesin sinyal:

“Son derece önemlidir.” “Bu bağlamda.” “Özellikle belirtmek gerekir ki.” “Bir dizi avantaj sunmaktadır.” “Söz konusu olduğunda.”

Tek başlarına sorun değil. Ama üst üste gelince dedektörler alarm veriyor.

Ne yapacaksın? Metni bitir, bu ifadeleri ara-bul ile tara. “Son derece önemlidir” yerine “bu işin can damarı” yaz. “Kapsamlı bir yaklaşım” yerine “işi her yönüyle ele almak” de. Ya da cümleyi komple yeniden kur.

İngilizce yazanlar için de liste var: “delve”, “crucial”, “moreover”, “furthermore”, “it’s important to note”, “landscape”... Yapay zekanın imza kelimeleri bunlar.

3. Cümle Ritmini Boz

Yapay zekanın en büyük zaafı ritim. Cümle uzunlukları hep birbirine yakın. Paragraflar da öyle. İnsan böyle yazmaz. İnsan gibi yazmak için bilinçli olarak asimetri yarat:

Bir cümle üç kelime olsun. Sonraki kırk kelimelik, virgüllerle dolu bir düşünce akışı. Ardından kısa bir vurgu. Sonra soru. Hemen ardından cevap.

Yazdığın metni sesli oku. Eğer her cümle aynı tempoda akıyorsa, orada bir sorun var. Gerçek konuşmadaki gibi bazen hızlan, bazen dur, bazen bir kelimeyle vurgu yap.

4. Kişisel Referans Ekle

Yapay zekanın yapamayacağı şey: senin hayatını yaşamak. “Geçen ay müşteri toplantısında tam da bu hatayı yaptık.” Bu cümleyi hiçbir yapay zeka üretemez. Ve hiçbir dedektör yakalayamaz.

Yapay zeka genel konuşur: “Şirketler genellikle bu hatayı yapar.” İnsan özelden genele gider: “Biz bu hatayı yaptık, sonra şunu öğrendik.” Bu geçiş, dedektörlerin ölçemediği bir insanlık sinyali.

Kurum adına yazıyorsan “ben” dili uygun düşmeyebilir. O zaman spesifik ol. “Bir lojistik firması” yerine “İstanbul merkezli 200 kişilik bir lojistik firması” yaz. Detay, insanlığın kanıtı.

5. Promptu Zenginleştir

Kötü prompt: “Dijital pazarlama trendleri hakkında bir makale yaz.”

İyi prompt: “35 yaşında, İstanbul’da bir SaaS şirketinin pazarlama müdürüsün. Bütçen kısıldı ama hedeflerin aynı. Bu durumda hangi taktikleri önerirsin? Samimi ama profesyonel tonda, kısa paragraflarla. Jargon kullanma. Her öneriyi bir cümlelik senaryoyla aç.”

İkincisinin çıktısı çok daha insan. Çünkü yapay zekaya karakter, bağlam, kısıt ve ton verdin.

Kendi yazı örneklerini ver. “İşte benim yazdığım üç paragraf. Bu tonda yaz.” Stil taklidi konusunda yapay zeka oldukça iyi.

6. Katmanlı Düzenle

Profesyonel yazarlar tek seferde yazmaz. Yapay zeka metinlerinin yapay kokmasının bir sebebi de tek seferde üretilip dokunulmadan kullanılması.

Yapay zekadan ham taslağı al. Sonra yapıyı değiştir: paragraf sırasını boz, giriş cümlesini sil, bir anekdotla ya da provokatif bir iddiayla başla. Sonra her cümleyi oku ve “benim söyleyeceğim bir cümle mi bu?” diye sor. Değilse yeniden yaz. Ton kontrolü yap, yapay zeka bazen paragraflar arasında kayma yapar. Son olarak “yapay zeka kelimeleri” taraması yap.

Zaman alır mı? Evet. Sıfırdan yazmaktan hâlâ hızlı mı? Kesinlikle. Ve sonuç, gerçekten senin gibi okunan bir metin oluyor.

7. Bilinçli Kusur Bırak

Paradoksal geliyor biliyorum. Ama yapay zekanın mükemmelliği aslında en büyük zaafı. Her paragraf dengeli, her geçiş pürüzsüz, her argüman simetrik. Gerçek hayatta kimse böyle yazmaz. Bazen bir fikri tam bitirmeden diğerine geç. Resmi metnin ortasına tek bir konuşma dili cümlesi at. Ama abartma. Amaç kasıtlı hata değil, aşırı iyi görünmemek.

Buraya kadar okuduysan teşekkürler. Az kaldı…

8. Türkçe’nin Doğal Akışını Kullan

Yapay zekalar Türkçe yazarken çeviri kokulu bir dil kullanır. Eğitim verilerinin çoğu İngilizce, bu da Türkçe çıktılarda belli sorunlara yol açar.

Devrik cümle yok mesela. “Gördüm onu dün” gibi yapılar günlük dilde sık geçer, yapay zeka neredeyse hiç kullanmaz. Deyimler de öyle. “İşin ucunu kaçırdık”, “taşı sıksa suyunu çıkarır” gibi ifadeler Türkçe’nin dokusudur, yapay zeka bunlara dokunmaz.

Bir de geçişler var. Yapay zeka her paragrafı “Bununla birlikte”, “Öte yandan”, “Ayrıca” ile bağlar. Bu geçişlerin bir kısmını sil. Okuyucu bağlantıyı kendisi kursun.

9. 60-40 Modeli

Buna “hibrit yazım” diyorum. %60’ı senden gelsin: ana fikir, yapı, ton, kişisel örnekler, giriş, kapanış. Bunlar metnin ruhu. %40’ı yapay zekadan: araştırma, taslak paragraflar, alternatif cümle önerileri, dil bilgisi kontrolü. Bunlar iskelet.

Altın kural: giriş ve kapanışı mutlaka kendin yaz. Okuyucunun “insan” algısını en çok bu iki bölüm şekillendiriyor.

10. Karşı Argüman ve Belirsizlik Ekle

Yapay zekanın belirgin özelliği: her şeye çok emin. “Bu kesinlikle işe yarar”, “bu strateji başarıyı garanti eder.” Gerçek hayatta tecrübeli insanlar böyle konuşmaz.

“Bu yaklaşım genellikle işe yarar, ama küçük ekiplerde tersi sonuç verebilir.” “Bundan tam emin değilim ama gözlemlerime göre...” Bu tür nüanslar yapay zekanın neredeyse hiç üretmediği yapılar. Ve dedektörlerin yakalayamadığı insanlık sinyalleri.

11. Okuyucuyla Konuş

Yapay zeka monolog yazar. İnsan karşısındakini hesaba katar.

“Şimdi düşünüyor olabilirsin: bu kadar uğraşa değer mi?” Bu cümleyi yapay zeka neredeyse hiç kullanmaz. “Hepimiz o LinkedIn paylaşımlarını biliyoruz, steril bir dil, sanki robot yazmış.” Ara sıra bir “açıkçası” ya da “itiraf edeyim” düş. Bu tür samimiyetler metnin insan kokmasını sağlar.

12. Test Et, Ama Takıntı Yapma

Yayınlamadan önce bir dedektör aracı kullan.

Ücretsiz veya sınırlı ücretli kullanabileceğin başlıca dedektör araçları:

• Grammarly AI Detector — Kayıt bile gerektirmiyor. Metni yapıştır, sonucu al. Hangi cümlelerin yapay zeka sinyali verdiğini gösteriyor ve anlık düzeltme öneriyor. Ama testlerde yapay zeka oranını olduğundan düşük çıkardığı gözlemlenmiş. (Bu yazıya %0 yapay zeka dedi).

• QuillBot AI Detector — Testlerde en tutarlı sonuçlardan birini veriyor. Güzel tarafı: “tamamen yapay zeka”, “yapay zeka + insan düzenlemesi”, “insan + yapay zeka düzenlemesi” gibi kategorilere ayırıyor. Yani sadece “evet/hayır” demiyor. (Bu yazıya %0 yapay zeka dedi).

• ZeroGPT — ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek dahil geniş model yelpazesini tanıyor. WhatsApp ve Telegram bot’u bile var. Freemium model, günlük limit dahilinde ücretsiz. (Bu yazıya %0 yapay zeka dedi).

• Copyleaks — Kayıt olmadan 25.000 karakter tarayabilirsin, bu çoğu araçtan yüksek. 5 ücretsiz tarama hakkı var. (Bu yazıya %37 yapay zeka dedi).

Unutma, hiçbir dedektör %100 doğru değil. İnsan yazmış metinleri bile bazen “yapay zeka” olarak işaretleyebiliyorlar. Yine de kendi metinlerini test etmek bir kalite kontrol mekanizması olarak faydalı olabilir. Metni test et, yüksek yapay zeka skoru alan bölümleri tespit et, o bölümleri yeniden yaz. Zamanla hangi kalıpların dedektörleri tetiklediğini öğrenirsin ve yazımın doğal olarak o kalıplardan uzaklaşır.

Asıl hedef dedektörü geçmek değil. Asıl hedef gerçekten iyi yazmak. Eğer metnin insanca, özgün ve değerli okuyorsa, dedektörler zaten sorun olmaz. Dedektörü yenmek yan ürün, iyi yazmak ana ürün.

Etik Bir Not

Bu rehber “Yapay zeka kullanımını gizleme” üzerine değil. Amaç, yapay zekayı bir araç olarak kullanırken ürettiğin içeriğin senin sesini, senin perspektifini, senin uzmanlığını yansıtmasını sağlamak.

Bir marangoz elektrikli testere kullandığında, masayı testerenin yaptığını söylemeyiz. Çünkü tasarım, malzeme seçimi, birleştirme, cila, hepsi marangozun işi. Testere sadece kesimi hızlandırdı.

Yapay zeka ile yazmak da böyle. Fikir senin, yapı senin, ton senin, deneyim senin. Yapay zeka sadece bazı süreçleri hızlandırdı. Ve eğer bu teknikleri uygularsan, son ürün gerçekten senin olacak.

Kontrol listesi:

• Yapay zekadan bitmiş metin isteme, aşamalı kullan (beyin fırtınası → araştırma → taslak → düzenleme)

• “Yapay zeka kelimeleri” listeni oluştur ve her yazıda tara

• Cümle uzunluklarını çeşitlendir

• Kişisel referans veya spesifik örnek ekle

• Promptlarına persona, bağlam ve ton kısıtı ekle

• Katmanlı düzenleme uygula

• Türkçe’nin doğal yapılarını bilinçli kullan (devrik cümle, deyim, sert geçiş)

• Giriş ve kapanışı mutlaka kendin yaz

• Sesli oku, monotonsa düzelt

• Dedektör testi yap, yüksek skorlu bölümleri yeniden yaz

Yapay zeka yazımı değiştirdi. Ama iyi yazarlığı hâlâ insan belirliyor. Fark, yapay zekayı kullanıp kullanmamanda değil, yapay zekayı nasıl kullandığında.

Paylaş

Bu bültende her hafta yapay zeka ile çalışmanın gerçeklerini yazıyorum. Parlak vaatleri değil, gerçek deneyimleri. Abone ol, her yeni yazı sana gelsin.

Hemen abone olun