Eğitim İçeriği
Aşama 1 — Claude Code ile Tanışma — 55 dakika
- Claude nedir ve Claude Code'ı sıradan sohbetten ayıran nedir?
- Claude ürün ailesi: claude.ai, Claude Desktop, Claude Code (CLI) ve bunların birbirleriyle ilişkisi
- Arayüz turu: Claude uygulamasında gezinme, bir kodlama oturumu başlatma ve çalışma alanını anlama
- Claude Code nasıl düşünür: tanımla → planla → eyleme geçir → gözden geçir döngüsü
- İzinlerin anlaşılması: Claude'un dosya oluşturmadan veya kod çalıştırmadan önce neden sorduğu
- İlk geliştirme: Claude'tan tek cümlelik bir tanım ile basit bir stillendirilmiş web sayfası oluşturmasını isteme
- Sonuçları iterasyon yapma: "başlığı büyü", "renk şemasını değiştir", "bir gezinti çubuğu ekle"
- Yönlendirilmiş alıştırma: katılımcılar Claude uygulamasını açar, bir Claude Code oturumu başlatır ve ne istediklerini düz İngilizce ile tarif ederek kişiselleştirilmiş bir "Beni Tanı" web sayfası geliştirir. Takip eden talimatlar aracılığıyla sonuçları iyileştirme pratiği yaparlar.
Amaç: Herkes arayüzle rahat eder ve ilk etkileşim engelini aşar.
|
Ara — 10 dakika |
Aşama 2 — Düz İngilizce ile Gerçek Şeyler Geliştirme — 70 dakika
Bu, sabahın temelini oluşturur. Katılımcılar yalnızca doğal dil prompt'ları kullanarak dört artan karmaşıklıktaki görevi tamamlar.
- Görev 1 — Etkileşimli gösterge paneli: Claude Code'tan örnek verileri grafikler, istatistikler ve temiz bir düzenle görüntüleyen stillendirilmiş bir gösterge paneli oluşturmalarını isteme. Tasarım talimatı verme pratiği: "koyu tema kullan", "bir kenar çubuğu ekle", "duyarlı yap".
- Görev 2 — Veri analizi: Claude'a örnek bir CSV dosyası verin ve verileri özetlemesini, trendleri belirlemesini, en yüksek ve en düşük değerleri bulmasını ve görsel bir grafik oluşturmasını isteme. Claude'un sizin adınıza kod yazma ve çalıştırma yeteneğini gösterir.
- Görev 3 — Belge oluşturucu: Claude'tan bir veri dosyası okuyup biçimlendirilmiş bir rapor üretmesini isteme — bir satış özeti, bir proje durum güncellemesi veya bir toplantı özeti. Claude'un ham veriyi nasıl cilalı sonuçlara dönüştürebileceğini gösterir.
- Görev 4 — Otomasyon aracı: Claude'tan basit bir yardımcı program (birim dönüştürücü, quiz uygulaması veya bütçe hesaplayıcı) oluşturmalarını isteme. Claude'un yalnızca statik sayfalar değil, etkileşimli araçlar da oluşturabileceği fikrini tanıtır.
Her görevden sonra eğitmen Claude'un arka planda ne yaptığını vurgular: hangi dosyaları oluşturdu, hangi kodu yazdı ve çıktıyı nasıl okuyacağı. Katılımcılar en iyi prompt'larını ortak bir Prompt Playbook (İpucu El Kitabı)'ta belgeler.
|
Ara — 10 dakika |
Aşama 3 — Claude Code ile Daha Akıllı Çalışma — 50 dakika
- İyi prompt yazma sanatı: spesifik vs. belirsiz talimatlar
- Canlı gösteri: aynı görevdeki zayıf ve güçlü prompt'ların yan yana karşılaştırması
- İterasyon ve iyileştirme: Claude'tan seçimlerini açıklamalarını, değişiklikleri geri almalarını veya farklı bir yaklaşım denemelerini isteme
- Yüklenen dosyalarla çalışma: "bu belgeleri oku ve özetle", "bu tabloyu bir grafiğe dönüştür"
- Çok adımlı iş akışları: karmaşık çıktılar oluşturmak için istekleri zincirleme hale getirme ("önce bu veriyi analiz et, sonra sonuçlardan bir gösterge paneli oluştur")
- Maliyet ve kullanım anlaşılması: tokenler, bağlam pencereleri ve abonelik katmanlarının nasıl çalıştığı
- Claude Code ile sıradan Claude sohbetinin ne zaman hangisinin kullanılacağı
- Yönlendirilmiş alıştırma: katılımcılar Aşama 2 projelerinden birini seçer ve çok adımlı bir prompt zinciri kullanarak ona iki yeni özellik ekler. Ardından before-and-after (önce-sonra) prompt'larını karşılaştırarak fark yaratan unsurları belirlerler.
Amaç: "çalışıyor" seviyesinden "tutarlı olarak harika sonuçlar alabiliyorum" seviyesine yükselmek.
|
Ara — 10 dakika |
Aşama 4 — Kendi Claude İş Akışlarınız: Canlı Geliştirme Oturumu — 60 dakika
Bu aşama, odadaki enerjiyi değiştirir. Tek başına pratik yerine, grup birlikte geliştirir. Eğitmen sürücü koltuğundadır ancak kararlar katılımcılar tarafından verilir — kendi işlerinden gerçek sorunları isimlendirme, prompt fikirleri önerme, ödünleşimleri tartışma. Amaç, bir yetkin kişinin belirsizlikle gerçek zamanlı nasıl başa çıkacağını izleyerek prompt yargılamasını öğrenmektir.
Üç iş akışı arketipi oturumu yapılandırır:
- Dönüştür (Transform) — Girdi X al, çıktı Y üret (toplantı notları → eylem maddeleri; ham veri → özet e-posta; müşteri geri bildirimi → temalı rapor)
- Taslak (Draft) — Normalde sıfırdan yazacağınız bir şeyin ilk versiyonunu üret (öneriler, e-postalar, iş tanımları, sosyal medya gönderileri)
- Analiz (Analyze) — Dikkatlice okumak için vaktiniz olmayan bir belge veya veri setini sorgulama (40 sayfalık bir rapor, anket yanıtları tablosu, bir sözleşme)
Ayar ve çerçeve oluşturma (10 dk): Eğitmen üç arketipi tanıtır ve oturumun nasıl işlediğini açıklar. Katılımcılar kendi işlerinden gerçek iş akışı sorunlarını ortak bir belge veya sohbet üzerinden gönderir.
Canlı Geliştirme #1 — Dönüştür iş akışı (20 dk): Eğitmen gönderilen bir sorun seçer, odaya prompt fikirleri, itirazlar ve iyileştirmeler söylettirerek onu canlı olarak geliştirir. Eğitmen her seçimi anlatır. Katılımcının sorununu sunduğu kişilere bırakılan çalışan bir prompt şablonu ile sona erer.
Canlı Geliştirme #2 — Taslak veya Analiz iş akışı (20 dk): Aynı format, farklı arketip, farklı katılımcının sorunu.
Yansıtma ve geri bildirim (10 dk): Katılımcılar kendilerini şaşırtan bir prompt hamlesi, farklı yapacakları bir şey ve evde taşıyacakları bir kalıbı yazmak için kısa bir an ayırır. Hızlı grup paylaşımı — 3-4 ses, herkes değil. Eğitmen gözlemleri daha geniş Prompt Playbook ile ilişkilendirir.
Aşama 5 — Claude'u Araçlarınıza Bağlama: MCP ile — 50 dakika
- MCP (Model Context Protocol) nedir? AI araçları için evrensel priz sistemi
- Neden MCP önemlidir: Claude'u bir sohbet asistanından bağlı bir iş akışı merkezine dönüştürmek
- Bağlayıcılar Dizini: entegrasyonları doğrudan Claude uygulamasından gözatma ve ekleme
- Desktop Uzantıları: yapılandırma dosyası gerektirmeyen Claude Desktop için tek tıklamayla yükleme
Canlı gösteri: Eğitmen, Bağlayıcılar Arayüzü üzerinden Claude'u iki hizmete bağlar ve araçlar arası iş akışlarını gösterir:
- "Yarınki toplantılarım için Google Takvimimi kontrol et ve her biri için bir hazırlık e-postası taslağı oluştur"
- "Proje panosundaki en son güncellemeleri oku ve bir durum özeti yaz"
- "Bu bağlı hizmetten verileri çek ve ondan yerel bir rapor oluştur"
Yönlendirilmiş alıştırma: katılımcılar Claude'u en az bir hizmete bağlar. Farklı rahatlık seviyeleri için seçenekler sağlanır:
- Seçenek A: Dizinden önceden oluşturulmuş bir bağlayıcıyı bağlama (örn. Gmail, Google Drive veya demo hizmet) — tıkla, kimlik doğrulama yap ve çalıştır
- Seçenek B: Yapıştırarak özel bir bağlayıcı ekle (MCP sunucu URL'si) (eğitmen bir test URL'si sağlar)
- Seçenek C: Marketplace'tan bir Desktop Uzantısı yükle (Claude Desktop kullanıcıları)
Katılımcılar ardından bağlı hizmeti kullanan Claude'a bir görev verir — örn. "Proje güncellemeleri hakkındaki son e-postalarımı oku ve bir özet belge oluştur."
Kapsanan temel kavramlar:
- Bağlayıcıların nasıl çalıştığı: OAuth kimlik doğrulama, izinler ve hangi erişimi sağladığınız
- Araç erişimini yönetme: hangi bağlayıcıların Claude tarafından her konuşmada kullanılabileceğini etkinleştirme, devre dışı bırakma ve kontrol etme
- Güvenlik farkındalığı: yalnızca güvenilir hizmetlere bağlanma ve araç izinlerini gözden geçirme
- MCP ekosistemi: yeni bağlayıcılar, uzantılar ve topluluk tarafından oluşturulan sunucuları nerede bulacağınız
Amaç: katılımcılar Claude'u yalnızca bir kodlama aracı olarak değil, zaten kullandıkları tüm hizmetler arasında bir bağlayıcı katman olarak görürler.
|
Ara — 10 dakika |
Aşama 6 — Başlangıç Projesi ve Sonraki Adımlar — 65 dakika
Başlangıç mini projesi (45 dk): Her katılımcı bir senaryo seçer ve Claude ile geliştirir:
- Eki, projeleri veya kişisel markanız için cilalı bir açılış sayfası veya portföy sitesi
- Bir veri analizi hattı: bir dosya yükle, Claude'un onu analiz etmesini sağla ve görsel bir rapor üret
- İş akışınızdan gerçek bir sorunu çözen etkileşimli bir araç (hesap makinesi, takipçi, dönüştürücü, quiz)
- Bağlı bir iş akışı: bağlı bir hizmetten veri çek, dönüştür ve bir sonuç üret (örn. "gelecek hafta için takvimimi oku ve görsel bir takvim oluştur")
Eğitmen dolaşır, prompt'ları iyileştirmeye yardımcı olur ve dikkat çeken örnekleri gruba gösterir.
Sunum ve kapanış (20 dk):
- 6-8 katılımcı geliştirdiklerini paylaşır (kişi başı 2-3 dk)
- Buradan nereye gidilir: terminal kullanıcıları için Claude Code CLI, geliştiriciler için VS Code uzantısı, bilgi çalışanları için Cowork
- MCP ekosistemi: yeni bağlayıcılar, uzantılar ve topluluk sunucuları bulma ve değerlendirme
- Planlar: Free vs. Pro vs. Max — her birin ne açığa çıkardığı ve hangisinin hangi kullanım durumuna uygun olduğu
- En iyi uygulamalar özeti: oturum boyunca en iyi işe yarayan Prompt Playbook kalıpları
- Önerilen kaynaklar: resmi dokümantasyon, topluluk kanalları, Anthropic'in prompt mühendisliği kılavuzu
- Katılımcılar, temel prompt kalıpları, bağlayıcı kurulum adımları ve yararlı MCP entegrasyonlarının özenle seçilmiş bir listesini içeren bir referans kartı alır
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Gereksinimler
Aşağıdakiler hakkında temel anlayış:
- Temel bilgisayar okuryazarlığı: dosya ve klasör gezinme, web tarayıcısı kullanımı ve uygulama yükleme
- AI asistanlarının ne yaptığında genel farkındalık (örneğin, ChatGPT, Gemini veya Claude'u kullanmış olmanın yardımcı olacağı bir bağlamdır ancak zorunlu değildir)
Aşağıdaki konularda deneyim:
- Kodlama, programlama veya terminal deneyimi gerekmez. Bu eğitim, hiç kod yazmamış kişiler için tasarlanmıştır.
- Claude veya herhangi bir AI aracına dair önceki bir deneyim gerekli değildir.
Teknik gereksinimler
- Katılımcılar modern bir web tarayıcısı ile Mac, Windows veya Linux bir dizüstü bilgisayar getirmelidir
- İstikrarlı bir internet bağlantısı
- Oturum için Claude Pro aboneliği (kurs kaydına 1 aylık hediye abonelik dahildir; kurulum talimatları ders öncesi gönderilir)
- Claude Desktop önerilir ancak zorunlu değildir (claude.ai'deki web uygulaması tüm alıştırma için yeterlidir)
- MCP bağlantıları alıştırması için Google hesabı önerilir (Gmail, Google Drive, Google Calendar); alternatif bağlantı seçenekleri mevcuttur
Hedef Kitle
- Verimlilik ve otomasyon için AI'dan yararlanmak isteyen iş profesyonelleri
- Tekrarlayan görevleri otomatize etmek isteyen pazarlamacılar, operasyon yöneticileri ve analistler
- Bir geliştirici işe almadan prototip geliştirmek isteyen girişimciler ve şirket sahipleri
- AI destekli iş akışlarını keşfeden eğitmenler ve araştırmacılar
- Teknik arka planı olmayan ancak Claude'un neler yapabileceğini merak eden herkes
Danışanlarımızın Yorumları (1)
Python'daki Streamlit kütüphanesi hakkında bilgi edindim ve kesinlikle takımımızın R Shiny ile oluşturduğu uygulamaları geliştirmek için bunu kullanmaya çalışacağım.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Eğitim - GitHub Copilot for Developers
Yapay Zeka Çevirisi
