Claude Code En İyi Uygulamalar: Planlama, Bağlam Transferi, TDD

Claude Code, çoğu geliştirici aracının talep etmediği bir tür disiplinle sizi ödüllendirir. Bir süredir kullanıyorsanız, bazı oturumların tam olarak istediğinizi ürettiğini, bazılarının ise hiçbir yere varamadan tonla token tükettiğini fark etmişsinizdir. Anthropic'in kendi ekibi rehbersiz denemelerin yaklaşık %33 başarı sağladığını buldu ve aracın yaratıcısı oturumlarının %10-20'sini yarıda bırakıyor. 

Fark, araca yazdığınız istemlerden değil, etrafına kurduğunuz kalıplardan kaynaklanır.

Bu yazı, Abnormal AI, incident.io ve Trail of Bits gibi şirketlerin üretim iş akışlarından derlenen bu kalıpların pratikte nasıl göründüğünü ele alıyor. 

Kurulum ve temel özelliklere hızlı bir hatırlatma gerekiyorsa, Claude Code 2.1 rehberimiz yardımcı olacaktır. Buradaki her şey, temelleri zaten bildiğinizi ve araçtan daha fazlasını almak istediğinizi varsayar.

Aracıların nasıl akıl yürüttüğüne ve bu eğitimin kalıplarının nereye oturduğuna daha geniş bir bakış için, tüm temel ilkeleri kapsayan AI Agent Fundamentals eğitim yolumuza katılmanızı önemle tavsiye ederim.

Planlama Disiplini Neden Her Şeyi Değiştirir

Claude'un yönlendirme olmadan verdiği her karar yüksek doğrulukta olabilir; bu, tek bir seçim için kulağa iyi gelir, ancak çok sayıda karar noktasına sahip bir özellik boyunca biriktiğinde, her şeyin doğru gitme olasılığı azalır. 20 karar için %80 doğruluk varsayarsanız, 0.8^20 elde edersiniz; yani bütünüyle doğru uygulanmış bir özellik için yaklaşık %1 olasılık.

Planlama, bu 20 belirsiz kararı gözden geçirilmiş bir teknik şarta dönüştürür; her biri neredeyse %100'e yaklaşır çünkü kararları zaten siz vermişsinizdir.

Açıklama döngüsü iş akışıyla planlama

Ölçekte en iyi çalışan planlama iş akışı, açıklama döngüsüdür; Boris Tane'in önerdiği gibi. Claude'a bir plan.md taslağı hazırlatır, editörünüzde açar ve Claude'un yanlış karar verdiği ya da bir şeyi muğlak bıraktığı yerlere satır içi notlar eklersiniz: "ham SQL değil, drizzle:generate kullan" veya "bu PUT değil, PATCH olmalı." 

Sonra açıklamalı planı "tüm notları ele al, henüz uygulama" güvenlik ifadesiyle geri gönderirsiniz. Bu ifade önemlidir; aksi halde Claude planı atlayıp hemen kod yazmaya başlar. Bu döngü, planda belirsizlik kalmayana kadar tekrarlanır; bu noktada Claude, her karar önceden verildiği için çok daha az yanlış sapmayla uygular.

# plan.md — annotation cycle
 
## Step 3: Database migration
Create a new migration for the users table.
> NOTE: use drizzle:generate, not raw SQL
> NOTE: add created_at with default NOW()
 
## Step 4: API endpoint
Add PUT /users/:id endpoint.
> NOTE: this should be PATCH, not PUT. Partial updates only.
 
# After annotating, send back with:
# "address all notes, don't implement yet"

Claude Code plan modunu kullanma

Açıklama döngüleri ağır geliyorsa, Claude Code'un yerleşik plan modu daha hafif bir seçenektir: 

1. Shift+Tab'e iki kez basın.
2. Planı diyalog içinde yineleyin.
3. Shift+Tab'e bir kez basarak otomatik kabul moduna geçin. 

Planlar ~/.claude/plans/ dizinine kalıcı olarak yazılır; bu sayede sıkıştırma ve oturum yeniden başlatmalarından etkilenmezler. Bu, yerleşik plan modunu çoğu görev için sağlam bir varsayılan yapar. Çok büyük özelliklerde, baştan kapsamlı bir teknik şart yazmak da iyi sonuç verir: bir geliştirici 12 adımlık bir şartnameye iki saat harcayıp uygulamada tahmini 6-10 saat tasarruf sağladı. 

Planlamayı ileri taşımak

Yaklaşımdan bağımsız olarak, bir plan isteğinin yanına iyi bir açık kaynak kod örneği yapıştırmak çıktıyı belirgin biçimde iyileştirir; çünkü Claude, soyut açıklamalardansa çalışan bir referansla daha iyi performans gösterir.

Planlama, git worktreeleriyle yatayda da ölçeklenir. incident.io'daki mühendisler, ayrı dallarda 4-5 paralel Claude oturumu yürütür; her biri kendi planı üzerinde çalışır. Bir mühendis, Claude kredisine 8 $ harcayıp API oluşturma süresini %18 iyileştiren bir uygulama çıktı; tüm ekibin günlük kullandığı bir araçta 30 saniye kazandırdı. 

Bazı geliştiriciler bunu daha da ileri götürerek, aynı soruna farklı yaklaşımlar uygulayan rekabetçi worktree'ler çalıştırıp sonuçları karşılaştırıyor.

CLAUDE.md Mimarisi İçin En İyi Uygulamalar

Muhtemelen bilmediğiniz bir CLAUDE.md dosyası bütçeniz var. HumanLayer'ın Claude Code iç yapısına dair analizi, sistemin talimatlarınızın üzerine bir hatırlatma enjekte ettiğini buldu: "Bu bağlam görevlerinizle ilgili olabilir veya olmayabilir." 

Claude Code’un katmanlı talimat sistemini anlamak

Claude, her şeyi kalıcı bir komut gibi ele almak yerine, neye uyacağına etkin biçimde filtreleyerek karar verir. Buna ek olarak, sınır modelleri yaklaşık 150-200 talimatı takip eder; sonra uyum düşer ve Claude Code'un kendi sistem istemi bunun yaklaşık 50'sini kaplar. Size yaklaşık 100-150 kural yuvası kalır. HumanLayer kendi dosyasını 60 satırın altında tutuyor.

Bu bütçeyi çalışırken izleyebilirsiniz. CLAUDE.md dosyanıza "bana her zaman Bay Tinkleberry diye hitap et" satırını ekleyin ve Claude'un bunu ne kadar hızlı bıraktığını görün; genellikle birkaç bin token içinde. İsim kaybolduğunda, talimatlarınız dikkat mekanizması tarafından daha düşük önceliklendirilmiştir ve CLAUDE.md'deki diğer her şey de bununla birlikte etkisini yitirir.

Talimat referansları için kademeli açıklama kullanma

Bu bütçe içinde çalışmanın yolu kademeli açıklamadır. Kök CLAUDE.md dosyanız, her yerde geçerli kurallara odaklanan kısa ve öz kalır. Alan-özel olan her şey için satır içi eklemek yerine ayrı bir dosyaya referans verin: "Ödeme sistemiyle çalışırken önce docs/payment-architecture.md dosyasını okuyun." 

Claude, kod tabanının o bölümüne girdiğinde referans verilen dosyayı okur; böylece talimat bütçeniz yüksek öncelikli kurallar için boş kalır. Aylık milyarlarca token tüketen bir şirket, monorepo CLAUDE.md'sini bu şekilde yapılandırır; her ekibe kendi bölümü için bir token bütçesi ayrılır:

# Monorepo CLAUDE.md — progressive disclosure
 
## Python
- Always use type hints for function signatures
- Test with: pytest -x --tb=short
 
## <Internal CLI Tool>
- <usage example>
- Always validate input before processing
- Never use raw SQL, prefer the ORM
For <complex usage> or <error> see path/to/<tool>_docs.md

Alt dizin CLAUDE.md dosyaları bunu daha da genişletir. src/persistence/ içine veritabanı-özel talimatlarla, src/api/ içine uç nokta kurallarıyla birer CLAUDE.md koyun. 

Claude, çalışma dizininden proje köküne kadar olan tüm CLAUDE.md dosyalarını otomatik olarak yükler; bu nedenle alt dizin dosyaları yalnızca Claude o alanda çalışırken etkinleşir. Bu, kök dosyanızı genel tutarken Claude'a gerektiği yerde nokta atışı rehberlik verir.

Yaygın bir hata: Belgeleri CLAUDE.md içine @-dosya yöntemiyle gömüp getirmeyin. Bu, her çalıştırmada tüm dosyayı gömer; sohbet başlamadan talimat bütçenizi tüketir.

Claude Code'da Bağlam Yönetimi

Claude Code size 200K tokenlık bir bağlam sunar; ancak kullanılabilir pencere göründüğünden küçüktür. 

Tertemiz bir monorepo oturumu, siz daha hiçbir şey yazmadan sistem istemini, araç tanımlarını ve CLAUDE.md'yi yüklerken yaklaşık 20K token tüketir. Her bir MCP sunucusu, bağlamı kalıcı olarak tüketen araç şemaları ekler; dolayısıyla pratik sınır, gerçek işi dışlamaya başlamadan önce yaklaşık 5-8 sunucudur.

Bunu kötüleştiren şey, kalitenin ne kadar erken düşmeye başladığıdır. Birçok uygulayıcı aynı eşikte uzlaşmıştır: bağlamı kapasitenin %60'ını aşmasına izin vermeyin. 

Claude'un çıktısı, herhangi bir sınır devreye girmeden çok önce, pencerenin %20-40'ında bozulmaya başlar; çünkü bağlam doldukça dikkat mekanizması önceki talimatlara daha az ağırlık verir. 

Otomatik sıkıştırma yaklaşık %83,5'te devreye girer ve kayıplıdır: bir geliştirici, ortasında göç kararlarına dair tüm bilgileri sildiğinde 3 saatlik yeniden düzenleme çalışmasını kaybetti; detayların yalnızca %20-30’u kaldı.

Document & Clear desenini kullanma

En iyi savunma Document & Clear desenidir. Bağlam ağırlaştığında: 

1. Geçerli planınızı ve ilerlemenizi bir markdown dosyasına dökün

2. Oturumu sıfırlamak için /clear çalıştırın

3. Claude'un o dosyayı okuduğu temiz bir başlangıç yapın

Böylece, /compact'tan daha iyi şekilde, yalnızca korumayı seçtiklerinizle dolu tam 200K'lık bir pencere elde edersiniz; çünkü neyin kaldığını tam olarak siz kontrol edersiniz. 

Özel bir /catchup komutu geçişi daha pürüzsüz hale getirir: temizledikten sonra geçerli git dalındaki değişen tüm dosyaları okur; böylece Claude, eski sohbet geçmişi olmadan kaldığınız yerden devam eder.

<!-- .claude/commands/catchup.md -->
Rebuild context after a /clear. Read all files modified on the
current branch compared to main. For each file, understand the
changes made. Then summarize what's been implemented so far and
what work remains.
 
Changed files on this branch:
$ git diff --name-only main

Özel Claude Code becerileriyle bağlamı aktarma

Bunu daha da ileri götüren bir /transfer-context becerisi kullanıyorum. Bir oturum bozulmaya başladığında, komut tamamlanan işler, açık kararlar, kaçınılması gereken tuzaklar ve ilgili dosya yollarını içeren yapılandırılmış bir devir dosyası döker. Sonraki oturum bu dosyayı okuyup yalnızca önemli bilgilerle, sohbet şişkinliği olmadan kaldığı yerden devam eder.

Bağlamı korumaya yönelik diğer en iyi uygulamalar

Araçları tembel yükleyerek bağlamı proaktif olarak da koruyabilirsiniz. Bir proje, kullanıcı istemi ilgili anahtar kelimeleri tetiklediğinde beceri tanımlarını yalnızca o anda enjekte eden UserPromptSubmit kancaları kullanarak, her şeyi başlangıçta önceden yüklemek yerine oturum başına yaklaşık 15.000 token geri kazandı.

Tüm bunların altındaki en basit kural: her sohbeti tek bir göreve ayırın. Sıfırdan başlamak 20K tokena mal olur; kirlenmiş bir oturumdan kaynaklanan kalite kaybıyla kıyaslandığında hiçbir şeydir.

Belirleyici Kılavuz Raylar Olarak Claude Code Hook'ları

İyi yapılandırılmış bir CLAUDE.md bile yalnızca yaklaşık %70 oranında takip edilir. Kodlama tarzı tercihlerinde bu kabul edilebilir. "main'e push etme" veya "üretim verisini silme" gibi güvenlik kurallarında ise kabul edilemez. Hook'lar bu açığı, Claude'un iş akışının belirli noktalarında kabuk betikleri çalıştırarak %100'e kapatır.

Bilmeniz gereken iki tür vardır. Gönderimde-Engelle hook'ları PreToolUse olayları olarak çalışır ve eylemleri anında durdurur: çıkış kodu 2, eylemi engeller ve Claude'u başka bir şey denemeye zorlar. İpucu hook'ları, her düzenlemeden sonra bir linter çalıştırıp çıktıyı Claude'un akışını kesmeden geri beslemek gibi engelleyici olmayan geri bildirim sağlar.

En kapsamlı açık kaynak hook yapılandırması şunları yapar:

• rm -rf komutlarını engeller (trash önerir), 

• main'e doğrudan push etmeyi önler, 

• Tüm değişiklikleri zaman damgalarıyla kaydeder ve 

• Anti-rasyonalizasyon kapısı çalıştırır. 

Bu kapı, Claude'un yanıtlarını Haiku ile "önceden var olan sorunlar" veya "kapsam dışı" gibi kaçamaklara karşı gözden geçirir. Claude'un erken zafer ilan ettiğini yakaladığında, yanıtı belirli geri bildirimle reddeder ve Claude'u çalışmaya devam etmeye zorlar. Daha hafif bir kurulum, her dosya düzenlemesinden sonra Prettier ve TypeScript kontrollerini otomatik çalıştırır:

{
  "hooks": {
	"PostToolUse": [
  	{
    	"matcher": "Edit|Write",
    	"hooks": [
      	{
        	"type": "command",
        	"command": "prettier --write \"$CLAUDE_FILE_PATHS\""
      	}
    	]
  	}
	]
  }
}

Kaçınılması gereken bir tuzak: plan ortasında Edit veya Write araçlarını asla engellemeyin. Yazım anında engellemek çok adımlı akıl yürütmeyi bozar; çünkü Claude bulunduğu yeri kaybeder. Yazmayı bitirmesine izin verin; ardından PostToolUse hook'ları veya ön-commit kontrolleriyle doğrulayın. Claude Code hook'ları eğitimi daha fazlasını kurmak isterseniz daha fazla deseni kapsar.

En İyi Aracı Kodlama Stratejisi Olarak Test Odaklı Geliştirme

Testler olmadan, Claude'un işini doğrulamanın tek yolu kendi yargısıdır; bu da bağlam doldukça bozulur. Testler, oturum ne kadar uzun sürerse sürsün doğru kalan harici bir kılavuz sağlar. 

Her kırmızıdan yeşile döngüsü Claude'a kesin geri bildirim verir ve insan müdahalesi olmadan tüm takımı yineleyebilir; bu da test odaklı geliştirmeyi (TDD) aracı kodlama araçlarıyla çalışma için en güçlü tek kalıp yapar.

Anthropic'in önerdiği iş akışı belirli bir sırayı izler:

1. Write tests first
   > "Write tests for the auth module using pytest.
  	TDD approach, no mock implementations."
 
2. Confirm tests fail
   > "Run the tests. They should all fail."
 
3. Commit the failing tests as a checkpoint
 
4. Implement until green
   > "Write the implementation. Do not modify the tests.
  	Keep going until all tests pass."

Son talimat göründüğünden daha önemlidir. Claude bazen uygulamayı düzeltmek yerine testleri değiştirerek geçmesini sağlar. Testleri önceden commit etmek bir güvenlik ağı sağlar: Claude onları değiştirirse, fark tam olarak neyin değiştiğini gösterir ve geri alabilirsiniz.

Ön uç çalışmalarında, bu döngünün görsel bir varyantı iyi çalışır: Claude'a bir tasarım maketi ve bir Puppeteer MCP sunucusu verirseniz, uyguladıktan sonra ekran görüntüsü alır, maketle karşılaştırır ve yineler. Bu doğrulama döngüsü, Claude çıktısını görsel bir hedefe karşı kontrol edebildiğinde kaliteyi 2-3 kat artırır.

Claude Code Maliyet Ekonomisi ve Model Seçimi

Anthropic'in resmi verileri, geliştirici başına günlük ortalama Claude Code maliyetini API fiyatlandırmasında 6 $ olarak verir; geliştiricilerin %90'ı günde 12 $'ın altındadır. Aylık olarak bu, Sonnet 4.6 üzerinde geliştirici başına yaklaşık 100-200 $ eder.

Max abonelik planı matematiği tamamen değiştirir. Bir geliştirici, yaklaşık 10 milyar tokenlık 8 aylık kullanımı takip etti ve API eşdeğeri maliyetinin 15.000 $'ı aştığını, gerçek Max abonelik maliyetinin ise yaklaşık 800 $ olduğunu buldu: %93 tasarruf. 

Tokenların %90'ından fazlası önbellek okumalarıydı; bu nedenle ölçülü API fiyatlandırması, sabit bir abonelikten çok daha ağır çarpar. Max planı için başa baş noktası, API eşdeğeri kullanımda aylık yaklaşık 100-200 $'dır; bu eşiği günlük kullanıcılar hızla aşar.

Model seçimi kendi başına bir optimizasyondur. Claude Code'un "opusplan" modu, planlama için Opus 4.6'ya yönlendirir ve kod üretiminde otomatik olarak Sonnet 4.6'ya geçer; böylece önemli yerde Opus kalitesinde akıl yürütme alırken, uygulama tokenlarında Sonnet'in 5 kat daha ucuz ücretlerinden yararlanırsınız. 

Anthropic'in dahili testlerinde Claude Code kullanıcılarının %59'u Sonnet 4.6'yı Opus 4.5'e tercih etti ve genellikle daha az aşırı mühendislikle daha temiz kod üretme eğilimindedir. Alt aracılara ağır iş akışlarında, CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="claude-sonnet-4-5-20250929" alt ajanları Sonnet üzerinde çalıştırırken orkestratör için Opus'u korur.

Üç büyük token israfı kaynağından kaçındığınızdan emin olun: 

• Görevler arasında bağlamı temizlememek 

• Kötü CLAUDE.md yapısından kaynaklanan mükerrer dosya okumaları

• Claude'u dene-yanıl döngülerine sokan muğlak istemler

Sadece bu üçünü düzeltmek, token kullanımını genellikle yarıya indirir.

Claude Code Sorun Giderme

Bitirmeden önce, geliştiricilerin Claude Code ile çalışırken karşılaştığı yaygın sorunlara ve bunları nasıl ele alacağınıza bakalım.

Bağlam kaybı

En sert vuran başarısızlık modu bağlam kaybıdır. Bağlam yönetimi bölümünde tanıtılan Document & Clear deseni tam da bu nedenle vardır: uzun bir oturumu aldığınız kararların tek kaydı olarak bırakmayın. Sık sık commit edin, ilerlemeyi dosyalara dökün ve her oturumu tek kullanımlık gibi ele alın.

Niş teknolojilerle çalışırken halüsinasyonlar

Claude, iyi bilmediği teknolojiler için de kendinden emin ve makul görünen kodlar üretir. Kişisel olarak doğrulayamadığınız bir dil veya çerçevede çalışıyorsanız, her çıktıyı ekstra dikkatle incelemek gerekir. Bir geliştiricinin dediği gibi: "Aşina olmadığım teknolojilerle LLM'leri kullanarak kendimi KOCAMAN bir belaya soktum. Ama aşina olduğum bir şeyde, LLM'ler hızımı ciddi şekilde artırdı."

Aşırı mühendislik

Aşırı mühendislik yaygın bir eğilimdir. Claude, siz söylemedikçe fazladan soyutlamalar, istenmeyen yardımcı işlevler ve erken yeniden düzenlemeler yazar. CLAUDE.md'nize "mümkün olan en basit yaklaşımı kullan" eklemek yardımcı olur; kod tabanınızı teknik katmanlar yerine sorun alanlarına göre düzenlemek, hem Claude hem de insanlar için bilişsel yükü azaltır.

Kritik verilerin kaybı

Kayda geçen en dramatik başarısızlık: bir fonetik uygulaması geliştirilirken, Claude bir geliştiricinin bizzat kullanım izni aldığı tüm fonem ses dosyalarını sildi ve yerlerine yapay sesler koydu. Dosyaların adlarını değiştirdi; "ilgili fonemleri kendisi hiç ayırt edememesine rağmen, yanlış etiketlediğine inandı." 

Çıkarılan ders: Claude'a erişim vermeden önce, değiştirilemez dosyaları her zaman commit edin veya yedekleyin.

Verimsiz oturumlar

Yoldan çıkan oturumlar için Anthropic'in dürüst tavsiyesi: Claude'a çalıştırmadan önce durumunuzu kaydedin, çalışmasına izin verin; sonra sonucu ya kabul edin ya da düzeltmelerle boğuşmak yerine baştan başlayın. 

Commitleri Claude'a ne kadar emanet edeceğiniz, test kapsamınıza ve risk iştahınıza bağlıdır. Bazı geliştiriciler, günde düzinelerce kez eğik çizgi komutuyla commit eder; PR incelemesi kapı görevi görür. Ücretli kullanıcısı olan üretim kod tabanlarında, her farkı incelemek getirisine değer.

Claude Code ile Pratik Yapmak

Daha fazla ayrıntı için, Anthropic'in Claude Code Genel Bakış içeriği, topluluk içeriğinin çoğunun üzerine inşa ettiği kanonik yukarı akış kaynağıdır. Burada ele alınanların üzerine inşa etmek ve çeşitli Claude Code özellikleriyle deneyim kazanmak istiyorsanız, göz atmaya değer birkaç eğitimimiz:

• Claude Code 2.1 Rehberi — 2.1 sürümünde nelerin yeni olduğunu görün, Claude Code kurulumunu adım adım izleyin ve odaklı deneyler dizisi çalıştırın
• Claude Code Hook'ları Eğitimi — hook tabanlı otomasyona daha derinden dalın ve test, biçimlendirme ve bildirimler gibi görevler için nasıl kullanacağınızı öğrenin
• Claude Code'u Ollama Yerel Modellerle Kullanma — satıcıya bağımlılığı ve buluta veri aktarımını önlemek için Claude Code ve Ollama ile GLM 4.7 Flash'ı yerel olarak çalıştırın
• Claude Code Eklentileri Nasıl Geliştirilir — uzantıların nasıl kurulacağını keşfedin, beceriler ile MCP'ler arasında seçim yapın ve özel bir oturum günlüğü eklentisi oluşturun
• Claude Code Docker — izole ortamlar oluşturmak için Claude Code'u Docker içinde çalıştırmayı öğrenin ve yapay zeka ajanları için güvenli kodlama uygulamalarında ustalaşın
• Claude Code Router — birden fazla model sağlayıcısına bağlanmak ve her görev için doğru LLM'i kullanmak üzere Claude Code Router'ı nasıl kullanacağınızı keşfedin

Ayrıca birkaç açık kaynak proje, bu yazıda tartışılan uygulamaları kullanıma hazır yapılandırmalar halinde paketler:

• obra/superpowers — TDD zorlaması, Sokratik beyin fırtınası, ayrıntılı planlama ve görevler arasında otomatik kod incelemesi ile gelen bileşik bir beceri çerçevesi. Artık Anthropic'in pazarında resmi bir eklenti.

• github/spec-kit — GitHub'ın resmi Şartname Odaklı Geliştirme aracı seti. Çalışmayı Anayasa → Şartname → Plan → Görevler olarak yapılandırır; şartnameyi herhangi bir kodlama ajanı arasında tek doğruluk kaynağı yapar.

• bmad-code-org/BMAD-METHOD — 12+ ajan personası (Mimar, QA, Scrum Master) ve tüm geliştirme yaşam döngüsünü kapsayan 34+ iş akışıyla tam bir çevik çerçeve.

• wshobson/commands — .claude/commands/ içine bırakabileceğiniz, 15 çok ajanlı iş akışı dahil 57 üretime hazır eğik çizgi komutu.

• awesome-claude-code — ekosistemdeki beceriler, hook'lar, komutlar, ajanlar ve eklentiler için başvuru dizini. Nelerin mevcut olduğunu göz atmak istiyorsanız buradan başlayın.

Sonuç

Bu yazıdaki her kalıp aynı fikre işaret ediyor: Uygulamadan önce Claude'u sıkı şekilde sınırlandırın ve ardından çıktısını kendi kendine doğrulayacağı bir yol verin. Planlama belirsizliği ortadan kaldırır. CLAUDE.md ve hook'lar sınırları belirler. Testler doğrulama sağlar. Bağlam hijyeni, her şeyi oturumlar arasında çalışır durumda tutar.

Tek bir değişiklikle başlamak istiyorsanız, Document & Clear olsun. Oturumlar arasında bağlam çürümesinin maliyeti, sıfırdan başlamak için gereken 20K tokenı katbekat aşar. Sonrasında:

• Testler başarısızken commitleri engelleyen bir pre-commit hook'u ekleyin

• Çok dosyalı her göreve, koda dokunmadan önce bir planla başlayın

• CLAUDE.md'nizi 100 talimatın altında tutun ve alan-özel kurallar için alt dizin dosyaları kullanın

Kısa süre önce LangChain ile Yapay Zeka Mühendisliği adlı yeni bir beceri yolunu ekledik. Ders içeriği yapay zeka yerli olduğundan, kişisel eğitmen ajanınızla birlikte öğrenebilirsiniz. Yapay zeka iş akışlarını tasarlamada gerçek bir profesyonel olmak için göz atmanızı öneririm.