Claude Opus 4 ve Claude Code ile: Demo Projeyle Rehber

Claude Opus 4, Anthropic'in şimdiye kadarki en güçlü ve en gelişmiş yapay zekâ modeli olup kodlama, akıl yürütme ve uzun soluklu görevlerde yeni bir standart belirliyor. SWE-bench'te %72.5 ve Terminal-bench'te %43.2 skorla sektör kıyaslarında liderdir. 

Sürdürülebilir performans için tasarlanan Claude Opus 4, karmaşık ve uzun süreli kodlama görevlerini otonom biçimde yöneterek odağı korur ve olağanüstü sonuçlar sunar. Geliştirilmiş kod sezgisi ve 32K çıktı token desteği sunar.

Bu eğitimde, Claude Opus 4'ün yeteneklerini, karmaşık kod tabanları oluşturma ve test etme becerisini sınayarak inceleyeceğiz. En güncel Claude sürümü hakkında bilgi için Claude Opus 4.6 rehberimize göz atın.

Windows 11 üzerinde Windows için Linux Alt Sistemi'ni kullanarak Claude Code CLI aracını kurmakla başlayacağız. Ardından Claude Opus 4'ten birden çok dosyadan oluşan uçtan uca bir makine öğrenimi projesi inşa etmesini isteyeceğiz. Projeyi oluşturduktan sonra modelden işlevselliği test etmesini ve GitHub'a göndermesini talep edeceğiz.

Claude Code, Anthropic API'sini kullanarak Claude Opus 4'ün yerel kod tabanıyla etkileşime geçmesini sağlayan bir CLI (Komut Satırı Arayüzü) aracıdır. Terminalden doğrudan kodlama, hata ayıklama ve görev yürütme için yapay zekâ destekli bir asistan olarak görev yapar.

Görsel: Yazar

Windows'ta Claude Code Kurulumu

Windows'ta Claude Code'u kurmak için Windows için Linux Alt Sistemi'ni (WSL) yapılandırmanız, Node.js ve npm kurmanız ve Anthropic hesabınızı bağlamanız gerekir.

Başlamak için adım adım bir rehber aşağıdadır.

1. WSL'nin kurulması

Öncelikle, PowerShell'i Yönetici olarak açıp wsl --install komutunu çalıştırarak WSL'yi etkinleştirin. Bu işlem varsayılan olarak Ubuntu'yu kurar ve sistemin yeniden başlatılmasını gerektirebilir. 

Yeniden başlatmanın ardından bir terminal penceresi, Linux dağıtımınız için bir kullanıcı adı ve parola belirlemenizi isteyecektir. Ardından PowerShell'de wsl yazarak veya Ubuntu uygulamasını başlatarak Linux alt sistemine erişebilirsiniz.

2. Node.js ve npm'in kurulması

Ubuntu terminalini açın ve Node.js ile npm'i kurun.

sudo apt update
sudo apt install nodejs npmAltyapı:

apt ile kurulan varsayılan Node.js sürümü güncel olmayabilir. En yeni sürümü kurmak için Node Version Manager'ı (nvm) kullanın:

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install 18
nvm use 18Altyapı:

Güncellenen sürümleri doğrulayın:

node --version
npm --version
v18.20.8
10.8.2Altyapı:

3. Anthropic hesabının ayarlanması

Claude Code'u kullanmak için bir Anthropic API hesabına ihtiyacınız olacak:

1. Anthropic Console üzerinden bir hesap oluşturun.
2. Kredi veya banka kartı kullanarak hesabınıza en az 30 $ kredi ekleyin. Claude Opus 4'ün premium bir model olduğunu ve maliyetlerin projenizin karmaşıklığına göre değişebileceğini unutmayın.

4. Claude Code'un kurulması

Node.js ve npm kurulduktan sonra, Claude Code'u sistem genelinde kurabilirsiniz:

npm install -g @anthropic-ai/claude-codeAltyapı:

Kurulumdan sonra aşağıdaki komutla Claude Code'u başlatın:

claudeAltyapı:

Araç, arayüzü yapılandırmanız için sizi yönlendirecektir:

5. Claude Code'un yapılandırılması

Claude Code'u ilk kez başlattıktan sonra, Anthropic hesabınızla kimlik doğrulaması yapmanız gerekir:

1. Anthropic Console'a bağlanma seçeneğini belirleyin.
2. Bir tarayıcı penceresi açılarak Anthropic hesabınıza giriş yapmanız istenecektir.
3. Konsol tarafından oluşturulan kimlik doğrulama kodunu kopyalayıp Claude Code terminaline yapıştırın.

Kimlik doğrulaması tamamlandıktan sonra Claude Code kullanıma hazır olacaktır.

Claude Code'un özellikleri ve pratik kullanımı için daha kapsamlı bir anlatım adına örneklerle Claude Code rehberimize göz atın.

Claude Opus 4 Proje Yürüyüşü

Hadi pratiğe geçelim ve sıfırdan bir makine öğrenimi projesi oluşturalım.

Adımlar; planlama, klasör yapısını kurma, modeli oluşturup test etme ve son olarak değişiklikleri GitHub'a gönderme aşamalarını içerecek. Claude Opus 4, süreç boyunca birincil asistan olarak görev alacak; görevleri otomatikleştirip rehberlik sağlayacak.

1. Opus 4 ile Claude Code'un ayarlanması

Başlamak için Ubuntu terminalini açın, yeni bir proje dizini oluşturun ve sürüm kontrolü için Git'i başlatın.

mkdir DC_Claude_4 
cd DC_Claude_4 
git initAltyapı:

Ardından aşağıdaki komutla Claude Opus 4 modelini kullanarak Claude Code'u başlatın:

claude --model claude-opus-4-20250514Altyapı:

Bu, proje dizininizde Claude Opus 4'ü temel model olarak kullanarak Claude Code'u başlatacaktır.

2. Projenin planlanması

İlk adım bir proje planı oluşturmaktır. Claude Opus 4'ten, projenin hedeflerini ve yapısını özetleyen ayrıntılı bir README dosyası üretmesini isteyeceğiz.

İstem: “yfinance verilerini işleyen, modeli eğiten, değerlendiren ve sunan bir makine öğrenimi projesi için bir README dosyası oluştur.”

Claude, dosyayı oluşturmak için izin isteyecektir. Her işlemi tek tek onaylayabilir veya tam otonomiyi etkinleştirerek ek istem olmadan dosya oluşturup düzenlemesine izin verebilirsiniz.

Claude Opus 4, proje açıklaması, hedefler ve uygulama adımlarını içeren ayrıntılı bir README.md dosyası oluşturdu.

3. Makine öğrenimi projesinin inşası

README dosyasını rehber alarak, Claude'dan klasör yapısını, dosyaları ve başlangıç kod tabanını oluşturmasını isteyeceğiz.

İstem: “Şimdi klasörleri ve dosyaları oluştur ve projeyi sıfırdan inşa et. Rehber olarak README dosyasını kullan.”

Claude Opus 4 yapılandırılmış bir görev yapılacaklar listesi oluşturur ve projeyi otomatik olarak inşa eder. 

Yapıyı ve içeriği doğrulamak için projeyi kod düzenleyicinizde görüntüleyebilirsiniz. 

Sonuçta, Claude modelin eğitimi ve API'nin test edilmesi için bir özet ve hızlı başlangıç talimatları sağlar.

4. Model API'sinin test edilmesi

Kodu manuel olarak test etmek yerine, test sürecini Claude Opus 4'ün yönetmesini isteyeceğiz.

İstem: “Lütfen her şeyin mükemmel çalıştığını test edin. Paket yöneticisi olarak mümkünse UV kullanın.”

Claude, veri işleme betiğini çalıştırmayı denedi ancak başarısız oldu. Ardından sorunu düzeltti.

Sonunda, API uç noktaları da dahil olmak üzere tüm Python betiklerini başarıyla test etti:

Summary
I've successfully created and tested a complete machine learning stock prediction system using UV as the package
  manager. Here's what was accomplished:

  ✅ Project Structure

  - Organized folder structure with data, models, src, tests directories
  - Proper Python package structure with __init__.py files
  - Configuration management with config.yaml

  ✅ Simplified Dependencies

  - Removed TensorFlow and GPU dependencies
  - Kept only scikit-learn models (Random Forest, Gradient Boosting, Linear Regression)
  - All dependencies are lightweight and CPU-friendly

  ✅ Core Features Implemented

  1. Data Collection: yfinance integration for fetching stock data
  2. Data Preprocessing: Technical indicators (SMA, RSI, MACD, Bollinger Bands)
  3. Model Training: Multiple scikit-learn algorithms
  4. Model Evaluation: Comprehensive metrics and visualizations
  5. Predictions: Single and multi-day predictions
  6. REST API: Flask-based API for serving predictions
  7. Testing: Unit tests for core components

  ✅ UV Package Manager

  - Successfully configured with pyproject.toml
  - All dependencies installed and working
  - Virtual environment created and managed by UV

  📁 Key Files

  - requirements.txt: Simplified dependencies
  - config.yaml: Configuration file
  - run_demo.py: Demo script
  - test_all_features.py: Feature testing script
  - Complete source code in src/ directoryAltyapı:

Model, /predict uç noktasını test etmedi; bu nedenle ondan test etmesini istemek zorunda kaldım.

İstem: “Lütfen /predict uç noktasını test edin.”

Sonuç olarak farklı senaryolara dayalı bir test ve sonuç listesi derledi.

Emin olmak için, aşağıdaki curl komutunu kullanarak /predict uç noktasını manuel olarak test ettim:

curl -X POST http://localhost:5000/predict/confidence \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"symbol": "AAPL"}'Altyapı:

Çıktı:

{"confidence_interval":{"confidence":0.9,"lower":164.20064456519913,"upper":181.48492294048327},"currency":"USD","prediction":172.8427837528412,"symbol":"AAPL"}Altyapı:

5. Değişikliklerin GitHub'a gönderilmesi

Artık proje tamamlandığına göre, değişiklikleri commit edip herkese açık bir GitHub deposuna göndereceğiz.

İstem: “Lütfen herkese açık bir GitHub deposu oluşturun ve tüm değişiklikleri oraya gönderin.”

Claude, kodu GitHub'a manuel olarak göndermek için adım adım bir rehber sundu.

Manuel iş yapmak istemediğimiz için, Claude'dan GitHub CLI'ı kullanarak yeni depolar oluşturup dosyaları göndermesini isteyeceğiz.

İstem: “Lütfen projeyi göndermek için GitHub CLI'ı kullanın.”

Sonuç olarak, proje başarıyla GitHub'a gönderildi ve herkese açık olarak burada yer alıyor: https://github.com/kingabzpro/stock-ml-predictor

​​ GitHub deposu, Opus 4 modeli kullanılarak Claude Code tarafından oluşturuldu.

6. Projenin sonlandırılması

Tüm adımlar tamamlandıktan sonra Ctrl+C tuşlarına basarak Claude Code'dan çıkabilirsiniz. Claude; toplam maliyet, süre ve token kullanımı dahil bir oturum özeti sunacaktır.

Total cost:            $30.10
Total duration (API):  38m 41.1s
Total duration (wall): 1h 41m 45.2s
Total code changes:    3176 lines added, 198 lines removed
Token usage by model:
    claude-3-5-haiku:  79.9k input, 2.9k output, 0 cache read, 0 cache write
         claude-opus:  540 input, 76.1k output, 8.6m cache read, 606.1k cache writeAltyapı:

Görünüşe göre yeni Opus 4 modeli oldukça pahalı ve API kullanım maliyetleri hızla artabiliyor. Aşağıda fiyatlandırmanın bir dökümü yer alıyor:

Maliyet etkinliğini ve kıyaslamaları değerlendirmek için, alternatif Claude modellerine dair içgörüler sunan Claude 3.7 Sonnet genel bakışımızı okuyun.

Yazarın Görüşü

Yerel projem için Claude Code kullanmak keyifli ve öğretici bir deneyimdi. Yetenekleri ve sınırlamaları hakkında çok şey öğrendim. 

İşte Claude Opus 4 ile birlikte kullanmanın artı ve eksi yönlerine dair değerlendirmem:

Artılar:

• Claude Opus 4, yapılacaklar listeleri, kod çalıştırma ve görev yürütme gibi araçları verimli şekilde kullanmada mükemmeldir. Gördüğüm en iyi ajan akışına sahip.
• Kod içindeki sorunları hızla tespit eder ve doğru çözümler sunarak geliştirme sırasında zaman kazandırır.
• Hiç kodlama deneyiminiz olmasa bile, ihtiyaçlarınızı tarif ederek Claude Opus 4 ile uygulamalar oluşturabilir, derleyebilir ve dağıtabilirsiniz.

Eksiler:

• Claude Opus 4, basit isteklerde bile önemli sayıda token tüketebilir; bu da küçük görevler için verimliliğini azaltır.
• Güçlü olmasına karşın, Claude Opus 4'ün kullanım maliyeti caydırıcı olabilir. Daha uygun fiyatlı alternatifler benzer sonuçlar sunabilir. 
• Programlamada çok iyi olsa da, dil bilgisi iyileştirme ve yazım hatalarını düzeltmede zorlanıyor; bu da kod dışı görevlerde faydasını sınırlıyor.

Daha düşük maliyetli bir başlangıç arayanlar, hâlâ pek çok görev için güçlü performans sunan Claude 3.5 Sonnet gibi önceki sürümleri düşünebilir.

Sonuç

Claude Opus 4, Claude Code CLI ile eşleştirildiğinde, yapay zekâ destekli yazılım geliştirmede önemli bir sıçrama sunuyor. Bu eğitim, modelin uçtan uca bir makine öğrenimi projesini inşa etme, test etme ve dağıtmadaki yetkinliğini gösterdi. Uzun soluklu görevlere odaklanabilmesi, farklı senaryolara uyum sağlaması ve kodu akıllıca hata ayıklayabilmesi, yazılım mühendisliğinde yapay zekâ ajanları için yeni bir seviye belirliyor.

Ancak büyük güç, kayda değer bir maliyeti de beraberinde getiriyor. Claude Opus 4, benzersiz performans ve ajan akışları sunsa da fiyatlandırması, onu günlük kodlama işleri yerine yüksek önem taşıyan, karmaşık projeler için daha uygun hâle getiriyor.

Son tahlilde Claude Opus 4 sadece bir araç değil—bir geliştirme ortağı. MVP'ler oluşturuyor, iş akışlarını otomatikleştiriyor veya yapay zekâ destekli programlamayı keşfediyor olun, yazılım mühendisliğinin geleceğine dair heyecan verici bir önizleme sunuyor. 

Becerilerinizi bir üst seviyeye taşımak ve temelden akıllı sistemler inşa etmeyi keşfetmek istiyorsanız, Developing AI Applications eğitim yolumuzu inceleyin; etkili, yapay zekâ destekli araçlar oluşturmanıza yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Ayrıca yeni Claude 4 modelleri, Sonnet 4 ve Opus 4 hakkındaki yazımıza da göz atabilirsiniz.