CLAUDE CODE’U ENTER’A BASMANI BEKLEYEN ARAÇTAN KENDİ HAREKETE GEÇEN...
digital ghost@vibeeval
58 views
Aug 07, 2026
~4 min read
Advertisement
1
CLAUDE CODE’U ENTER’A BASMANI BEKLEYEN ARAÇTAN KENDİ HAREKETE GEÇEN TAKIM ARKADAŞINA DÖNÜŞTÜR!
THREAD'I OKU!
anthropic’ten maya, routines özelliğiyle proaktif agent workflow’larının nasıl kurulacağını gösteriyor.
> cron, github ve slack bağlantıları,
> uzak oturum yönetimi,
> dokümantasyon üretimi,
> deploy doğrulama ve backlog triage.
video altyazılı.
thread’de routines’in hangi problemi çözdüğünü, nasıl çalıştığını ve kendi workflow’una nerede bağlayabileceğini açıyorum.
THREAD'I OKU!
anthropic’ten maya, routines özelliğiyle proaktif agent workflow’larının nasıl kurulacağını gösteriyor.
> cron, github ve slack bağlantıları,
> uzak oturum yönetimi,
> dokümantasyon üretimi,
> deploy doğrulama ve backlog triage.
video altyazılı.
thread’de routines’in hangi problemi çözdüğünü, nasıl çalıştığını ve kendi workflow’una nerede bağlayabileceğini açıyorum.
22:03
2
maya’nın anlattığı şey “claude code artık kendi kendine kod yazıyor” değil.
asıl değişim, bir agent oturumunu sen başlatmadan önce tanımlayabilmen ve sonrasında uzaktan takip edip yönlendirebilmen.
asıl değişim, bir agent oturumunu sen başlatmadan önce tanımlayabilmen ve sonrasında uzaktan takip edip yönlendirebilmen.
3
proaktif agent kurmanın üç zor tarafı var:
1-) nerede çalışacak? laptop kapanırsa oturum da biter;
2-) ne zaman başlayacak? cron, webhook veya olay tetikleyicisi gerekir;
3-) insan nerede duracak? bazen döngünün içinde yönlendirme, bazen dışında onay gerekir.
bugüne kadar bunların çoğunu kendin kurman gerekiyordu.
1-) nerede çalışacak? laptop kapanırsa oturum da biter;
2-) ne zaman başlayacak? cron, webhook veya olay tetikleyicisi gerekir;
3-) insan nerede duracak? bazen döngünün içinde yönlendirme, bazen dışında onay gerekir.
bugüne kadar bunların çoğunu kendin kurman gerekiyordu.
4
routines bu üç problemi tek bir otomasyon katmanında topluyor.
bir routine içinde:
> görev tanımını
> erişeceği repoları
> kullanacağı bağlantıları
> tetikleyiciyi
> beklenen çıktıyı
belirliyorsun.
claude code uzak oturumu başlatıyor ve gerisini yönetilen altyapı üzerinde yürütüyor.
bir routine içinde:
> görev tanımını
> erişeceği repoları
> kullanacağı bağlantıları
> tetikleyiciyi
> beklenen çıktıyı
belirliyorsun.
claude code uzak oturumu başlatıyor ve gerisini yönetilen altyapı üzerinde yürütüyor.
5
bunun önemli tarafı laptopunun açık kalmasına bağlı olmaman.
barındırma, oturum durumu ve connector yönetimi routine’in parçası oluyor. sen ise işi, bağlamı, izinleri ve agent’ın hangi durumda duracağını tanımlıyorsun.
yani bu yalnızca yeni bir prompt çalıştırma yöntemi değil. promptu sürekli çalışan bir iş akışına bağlıyorsun.
barındırma, oturum durumu ve connector yönetimi routine’in parçası oluyor. sen ise işi, bağlamı, izinleri ve agent’ın hangi durumda duracağını tanımlıyorsun.
yani bu yalnızca yeni bir prompt çalıştırma yöntemi değil. promptu sürekli çalışan bir iş akışına bağlıyorsun.
6
maya iki temel tetikleyici türü gösteriyor:
1-) zaman tabanlı tetikleyici: her pazartesi dokümantasyon kontrolü;
2-) olay tabanlı tetikleyici: github’da issue veya pr açılması.
buna ek olarak kendi uygulamandan webhook veya endpoint göndererek routine başlatabiliyorsun.
1-) zaman tabanlı tetikleyici: her pazartesi dokümantasyon kontrolü;
2-) olay tabanlı tetikleyici: github’da issue veya pr açılması.
buna ek olarak kendi uygulamandan webhook veya endpoint göndererek routine başlatabiliyorsun.
7
bir routine’in başarısı prompttan önce bağlama bağlı.
maya’nın dokümantasyon örneğinde claude code’a iki repo veriliyor:
> kaynak kod deposu
> dokümantasyon deposu
gerekirse google drive’daki pazarlama özetleri ve slack bağlantısı da ekleniyor.
agent’ın görebildiği bağlam, üretebileceği sonucun tavanını belirliyor.
maya’nın dokümantasyon örneğinde claude code’a iki repo veriliyor:
> kaynak kod deposu
> dokümantasyon deposu
gerekirse google drive’daki pazarlama özetleri ve slack bağlantısı da ekleniyor.
agent’ın görebildiği bağlam, üretebileceği sonucun tavanını belirliyor.
8
videodaki en önemli noktalardan biri de yönlendirilebilirlik.
routine başlıyor diye insan tamamen dışarı çıkmıyor. oturumu web, cli veya masaüstünden izleyebiliyor; soru sorabiliyor, yön değiştirebiliyor ve geçmiş bir oturumu devam ettirebiliyorsun.
routine başlıyor diye insan tamamen dışarı çıkmıyor. oturumu web, cli veya masaüstünden izleyebiliyor; soru sorabiliyor, yön değiştirebiliyor ve geçmiş bir oturumu devam ettirebiliyorsun.
9
maya’nın gerçek örneği dokümantasyon senkronizasyonu:
> haftalık olarak yeni birleşen değişiklikleri incele;
> kaynak kod ile dokümantasyon deposunu karşılaştır;
> eksik veya güncel olmayan sayfaları bul;
> gerekli değişiklikleri yap;
> inceleme için pr aç;
> sonucu slack üzerinden bildir.
bu, her hafta aynı işi elle başlatmak yerine süreci routine’e bırakmak demek.
> haftalık olarak yeni birleşen değişiklikleri incele;
> kaynak kod ile dokümantasyon deposunu karşılaştır;
> eksik veya güncel olmayan sayfaları bul;
> gerekli değişiklikleri yap;
> inceleme için pr aç;
> sonucu slack üzerinden bildir.
bu, her hafta aynı işi elle başlatmak yerine süreci routine’e bırakmak demek.
10
kaliteyi artırmak için ikinci bir agent da devreye girebiliyor.
ilk agent dokümantasyon pr’ını oluşturuyor. ikinci agent ise insan bakmadan önce pr’ı inceleyip yorum bırakıyor.
bu yaklaşım creator ve reviewer ayrımı kuruyor. işi yapan agent ile kontrol eden agent aynı kör noktaya sahip olmayabilir.
ilk agent dokümantasyon pr’ını oluşturuyor. ikinci agent ise insan bakmadan önce pr’ı inceleyip yorum bırakıyor.
bu yaklaşım creator ve reviewer ayrımı kuruyor. işi yapan agent ile kontrol eden agent aynı kör noktaya sahip olmayabilir.
11
deploy verifier bunun daha kritik bir örneği.
cd pipeline’ı her deploy sonrasında routine’i tetikleyebilir. agent:
> ilgili kaynak kodu inceler;
> datadog veya grafana gibi izleme araçlarından veri alır;
> servisin sağlıklı olup olmadığını kontrol eder;
> sorun varsa slack, e-posta veya twilio üzerinden haber verir;
> gerekirse geri alma önerisi sunar.
geri alma kararını önce insan verir. güven oluşursa agent’a daha fazla yetki tanımlanabilir.
cd pipeline’ı her deploy sonrasında routine’i tetikleyebilir. agent:
> ilgili kaynak kodu inceler;
> datadog veya grafana gibi izleme araçlarından veri alır;
> servisin sağlıklı olup olmadığını kontrol eder;
> sorun varsa slack, e-posta veya twilio üzerinden haber verir;
> gerekirse geri alma önerisi sunar.
geri alma kararını önce insan verir. güven oluşursa agent’a daha fazla yetki tanımlanabilir.
12
aynı mantık backlog triage için de çalışıyor.
github issue’larını, slack mesajlarını ve açık görevleri düzenli olarak tarayan bir routine:
> benzer sorunları gruplayabilir;
> aciliyeti yüksek işleri öne çıkarabilir;
> hangi konunun dokümantasyon veya kod değişikliği gerektirdiğini ayırabilir;
> uygun gördüğü işler için pr açabilir.
buradaki değer tek tek cevap üretmesi değil, dağınık sinyalleri düzenli bir iş akışına çevirmesi.
github issue’larını, slack mesajlarını ve açık görevleri düzenli olarak tarayan bir routine:
> benzer sorunları gruplayabilir;
> aciliyeti yüksek işleri öne çıkarabilir;
> hangi konunun dokümantasyon veya kod değişikliği gerektirdiğini ayırabilir;
> uygun gördüğü işler için pr açabilir.
buradaki değer tek tek cevap üretmesi değil, dağınık sinyalleri düzenli bir iş akışına çevirmesi.
13
kendi routine’ini kurarken şu üç soruyla başla:
1-) ne zaman çalışmalı? zaman mı, olay mı, webhook mu;
2-) başarılı olması için hangi bağlama ihtiyacı var;
3-) çıktısını nasıl kontrol edip yönlendireceksin?
sonra iki şeyi ekle:
> başarı ölçütü
> durma ve insan onayı koşulu
proaktif agent başıboş agent demek değil.
1-) ne zaman çalışmalı? zaman mı, olay mı, webhook mu;
2-) başarılı olması için hangi bağlama ihtiyacı var;
3-) çıktısını nasıl kontrol edip yönlendireceksin?
sonra iki şeyi ekle:
> başarı ölçütü
> durma ve insan onayı koşulu
proaktif agent başıboş agent demek değil.
14
minimal bir routine şu kadar basit olabilir:
> tetikleyici: yeni github issue’su;
> bağlam: ilgili repo ve dokümantasyon klasörü;
> görev: sorunu araştır ve eksik doküman var mı bul;
> çıktı: kısa analiz ve önerilen pr;
> kontrol: test veya ikinci agent incelemesi;
> onay: değişiklikleri yayınlamadan önce insan kontrolü.
> tetikleyici: yeni github issue’su;
> bağlam: ilgili repo ve dokümantasyon klasörü;
> görev: sorunu araştır ve eksik doküman var mı bul;
> çıktı: kısa analiz ve önerilen pr;
> kontrol: test veya ikinci agent incelemesi;
> onay: değişiklikleri yayınlamadan önce insan kontrolü.
15
maya’nın kapanış mesajı şu:
claude code’un yalnızca sen prompt yazdığında çalışan bir araç olarak kalması gerekmiyor.
doğru tetikleyici, doğru bağlam, izlenebilir oturum ve doğrulanabilir çıktı ile agent sorunları kendisi fark eden bir takım arkadaşına yaklaşabilir.
ama bunun sınırı da net: tekrar eden ve makinece kontrol edilebilen işleri routine’e bırak. belirsiz kararları, yüksek riskli değişiklikleri ve son onayı insanda tut.
videoyu izlerken özellikle şu bölümlere bak:
- 03:07: proaktif agent kurmanın zorlukları
- 04:31: routines’in neyi çözdüğü
- 08:47: trigger, context ve yönlendirilebilirlik
- 13:39: gerçek dokümantasyon demosu
- 18:04: deploy verifier ve backlog örnekleri
claude code’un yalnızca sen prompt yazdığında çalışan bir araç olarak kalması gerekmiyor.
doğru tetikleyici, doğru bağlam, izlenebilir oturum ve doğrulanabilir çıktı ile agent sorunları kendisi fark eden bir takım arkadaşına yaklaşabilir.
ama bunun sınırı da net: tekrar eden ve makinece kontrol edilebilen işleri routine’e bırak. belirsiz kararları, yüksek riskli değişiklikleri ve son onayı insanda tut.
videoyu izlerken özellikle şu bölümlere bak:
- 03:07: proaktif agent kurmanın zorlukları
- 04:31: routines’in neyi çözdüğü
- 08:47: trigger, context ve yönlendirilebilirlik
- 13:39: gerçek dokümantasyon demosu
- 18:04: deploy verifier ve backlog örnekleri
