Anthropic Mühendislerinin Claude Code'a Nasıl Prompt Verdiğini Keşfettim (4 Kural)
Digital Academy · 2026-05-24
💡 Hızlı Bilgi
1. Prompt yerine skiller oluştur.
2. Skiller, promptlardan çok daha fazlasıdır.
3. Kompoze edilebilir, küçük skiller kur, özel büyük skiller değil.
4. Skiller her oturumda daha akıllı hale gelir, sürekli geliştir.
5. Prompt yerine skiller oluşturarak tekrarlayan görevleri otomatize et.
6. Skiller, agentlar için kompoze edilebilir prosedürel bilgiyi toplayan dosya yapılarıdır.
7. Skiller, AI dünyasının uygulama katmanıdır, iPhone'daki uygulamalar gibi.
8. Skillerin doğru oluşturulması bir sanattır, üç katmana odaklan: açıklama, talimatlar ve araçlar.
9. Açıklama katmanı, skilin ne olduğunu Cloud Code'a net bir şekilde anlatır.
10. Talimatlar katmanı, skilin nasıl çalışacağını belirleyen bir playbook'tur.
11. Araçlar katmanı (kod, API çağrıları, dosyalar) skillerin gücünü belirler ve çoğu kişi burayı göz ardı eder.
12. Kompoze edilebilir skiller, birden fazla küçük uzmanın birlikte çalışması gibidir.
13. Küçük, iyi tanımlanmış skiller yönetimi kolaylaştırır ve iyileştirmeler birleşir.
14. Scriptleri skilin içine kaydederek deterministik sonuçlar elde et.
15. "User invocable" ve "disable model invocation" flag'leri ile kimin skili çağıracağını kontrol et.
16. Skilleri sürekli geliştirerek AI agentlarını eğit ve daha iyi sonuçlar al.
📊 Detaylı Açıklama
Prompt yerine skiller oluştur: Antropik mühendisleri, tekrarlayan görevler için her seferinde yeni ve uzun promptlar yazmak yerine, bu görevleri otomatize eden "skiller" oluşturuyorlar. Skiller, agentlar için kompoze edilebilir prosedürel bilgiyi toplayan dosya yapılarıdır. Bu, karmaşık görevleri daha yönetilebilir ve tekrar kullanılabilir hale getirir. Örneğin, her e-postaya belirli bir tonda yanıt vermek için sürekli uzun promptlar yazmak yerine, tek bir "draft email" skilli oluşturulabilir.
Skiller, promptlardan çok daha fazlasıdır: Skiller sadece talimatlar değil, aynı zamanda açıklama, talimatlar ve araçlar olmak üzere üç katmandan oluşur. Açıklama katmanı, Cloud Code'un skilin ne işe yaradığını anlamasını sağlar. Talimatlar katmanı, skilin nasıl çalışacağını belirleyen bir playbook görevi görür. En önemlisi, araçlar katmanı (kod scriptleri, API çağrıları, referans dosyaları) skilin gerçek gücünü oluşturur. Birçok kullanıcı prompt mühendisliğine odaklanırken, bu araçlar katmanını göz ardı eder, bu da skillerin etkinliğini sınırlar.
Kompoze edilebilir, küçük skiller kur, özel büyük skiller değil: Antropik mühendisleri, her şeyi yapabilen devasa skiller yerine, belirli görevlerde uzmanlaşmış, küçük ve kompoze edilebilir skiller oluşturmayı tercih ediyor. Bu, birden fazla skillin birlikte çalışabilmesini sağlar. Örneğin, bir içerik üretme skilli yerine, rakip analizi, fikir üretme, başlık yazma gibi ayrı ayrı yetenekli skiller oluşturulur. Bu yaklaşım, sorunları tespit etmeyi ve gidermeyi kolaylaştırır, ayrıca bir skilde yapılan iyileştirmelerin diğerlerini de otomatik olarak geliştirmesini sağlar.
Skiller her oturumda daha akıllı hale gelir, sürekli geliştir: Promptlar sohbet kapandığında kaybolurken, skiller kalıcıdır. Her kullanıldıklarında, AI agentları bu skilleri daha iyi anlamaya ve kullanmaya başlar. Bu, sürekli bir öğrenme ve iyileştirme döngüsü yaratır. Bir skilin çıktısı istediğiniz gibi değilse, bunu tek seferlik bir düzeltme mi yoksa kalıcı bir iyileştirme mi olduğuna karar vererek skili güncelleyebilirsiniz. Bu, AI agentlarınızı kişisel mikro çalışanlarınız gibi eğitmek gibidir.
Skiller, AI dünyasının uygulama katmanıdır: iPhone'un kendisi gibi düşünün, ancak uygulamalar olmadan pek bir işe yaramaz. Cloud Code da benzer şekilde, kendi skillerinizi oluşturarak onu bir uygulama platformuna dönüştürürsünüz. Bu, başkalarının geliştirdiği uygulamalara bağlı kalmadan, ihtiyaçlarınıza özel çözümler üretmenizi sağlar.
Scriptleri skilin içine kaydederek deterministik sonuçlar elde et: Tekrarlayan kod parçalarını her seferinde yeniden yazmak yerine, scriptleri skillerin içine gömmek, deterministik sonuçlar almanızı sağlar. Yani, belirli bir girdi verildiğinde her zaman aynı çıktıyı alırsınız. Bu, AI'nın analiz ve karar verme sürecindeki değişkenliği azaltır, skilleri daha verimli, doğru ve ucuz hale getirir.
"User invocable" ve "disable model invocation" flag'leri ile kimin skili çağıracağını kontrol et: Cloud Code'daki bu flag'ler, skillerin kim tarafından çağrılabileceğini kontrol etmenizi sağlar. "User invocable" false ise, sadece AI agentları skili çağırabilir. "Disable model invocation" ise, sadece siz skili çalıştırabilirsiniz, AI agentları değil. Bu, daha kontrollü ve güvenli bir kullanım sağlar.
🎯 Uzman Yorumu
Bu video, yapay zeka ile çalışma biçimimizi kökten değiştirecek bir paradigma kaymasını gözler önüne seriyor. Antropik mühendislerinin "skiller" yaklaşımı, yapay zeka otomasyonunun geleceğini şekillendirecek temel bir adım. Artık sadece "prompt mühendisliği" ile sınırlı kalmayıp, daha derin ve yapısal bir "skill mühendisliği" dönemine giriyoruz.
Promptların Sınırları ve Skillerin Yükselişi: Prompt mühendisliği, yapay zekayı kullanmanın ilk adımıydı ve hala önemli. Ancak, tekrarlayan ve karmaşık görevlerde promptların yetersiz kaldığı açıkça görülüyor. Her seferinde aynı talimatları vermek hem verimsiz hem de hataya açık. Skiller ise bu sorunu çözüyor. Bir kere oluşturulan bir skill, defalarca ve tutarlı bir şekilde kullanılabilir. Bu, özellikle kurumsal düzeyde otomasyon ve iş akışları için devrim niteliğinde.
Araçlar Katmanının Önemi: Videonun en kritik noktalarından biri, skillerin "araçlar" katmanının göz ardı edilmesi. Birçok kullanıcı, etkileyici promptlar yazmaya odaklanırken, skilin altında yatan kod, API entegrasyonları ve veri yapıları gibi teknik detayları ihmal ediyor. Ancak gerçek güç ve deterministiklik bu katmanda yatıyor. Kendi projelerimde de gördüğüm gibi, sağlam bir araç katmanı olmadan oluşturulan skiller, tahmin edilemez sonuçlar verebilir ve yönetimi zorlaşır. Bu, AI'nın sadece bir metin üretici olmaktan çıkıp, gerçek bir işlevsel araç haline gelmesinin anahtarıdır.
Kompozisyon ve Modülerlik: "Kompoze edilebilir skiller" konsepti, yazılım mühendisliğindeki modülerlik prensibinin yapay zekaya uyarlanmasıdır. Büyük, monolitik yapılar yerine küçük, odaklanmış ve birbirleriyle uyumlu modüller oluşturmak, sistemin esnekliğini, ölçeklenebilirliğini ve bakımını inanılmaz derecede artırır. Bu, bir Lego setini düşünmek gibidir; her parça kendi başına işlevseldir ancak bir araya geldiklerinde daha karmaşık ve güçlü yapılar oluşturabilirler. Bu yaklaşım, AI projelerinin daha hızlı geliştirilmesini ve daha kolay adapte edilmesini sağlar.
Sürekli Öğrenme ve Adaptasyon: Skillerin her oturumda daha akıllı hale gelmesi, yapay zekanın adaptif öğrenme yeteneğinin somut bir örneğidir. Bu, AI agentlarının sadece talimatları takip etmekle kalmayıp, kullanıcıyla etkileşim kurarak ve geri bildirim alarak kendilerini sürekli iyileştirmeleri anlamına gelir. Bu, yapay zekayı statik bir araçtan dinamik bir iş ortağına dönüştürür. Bu özellik, özellikle kişiselleştirilmiş deneyimler ve sürekli optimize edilen iş akışları için kritik öneme sahiptir.
Geleceğe Bakış: Bu prensiplerin benimsenmesi, işletmelerin ve bireylerin yapay zekadan elde edeceği değeri katlayacaktır. Artık Excel gibi geleneksel araçların yerini alan yapay zeka, doğru kullanıldığında sadece verimliliği artırmakla kalmayacak, aynı zamanda yeni iş modelleri ve gelir akışları yaratacaktır. Antropik mühendislerinin paylaştığı bu bilgiler, yapay zeka dünyasında bir adım önde olmak isteyen herkes için bir yol haritası niteliğindedir. Bu, sadece bir teknoloji trendi değil, aynı zamanda gelecekte çalışma ve iş yapma şeklimizin temelini oluşturuyor.
Kanal: Digital Academy