Kurs özeti

Bu modül için tahmini süre: 3 dakika

Genel bakış

Kursu bitirdiyseniz büyük bir efor gösterdiniz. Bu son ders, baştan sona ele alınan ana başlıkların hızlı bir özetini sunar ve sonraki adımda kendi başınıza araştırmanız önerilen ileri düzey konuları paylaşır.

Kurs boyunca neler ele aldık

Kurs şu yapı taşları üzerine inşa edildi:

• Anthropic modelleri — Hızlı ve daha küçük istekler için Haiku, daha derin zeka için Sonnet
• API üzerinden Claude’a erişim — Message yapısı, role’ler, messages endpoint’i
• Yanıtı şekillendiren parametreler — temperature, stop_sequences, message prefilling; yaratıcılığı yönetmek ve istediğiniz formatı garantilemek için
• Prompt evaluations — Tüm kursun en kritik pratiklerinden biri. Süslü framework gerekmez; Claude’un kendisi bile size eval framework yazabilir (zaten kursta gördüğümüz eval kodunun çoğunu Claude yazdı)
• Prompt engineering — Net olmak ve Claude’a beklentinizi doğrudan söylemek temel kuraldır
• Tool use — Muhtemelen kursun en karmaşık bölümlerinden biri; Claude’un yeteneklerini dramatik biçimde genişletir
• Anthropic apps — Claude Code ve Computer Use ile uygulamalı deneyim
• Workflows & agents — Agent’lar heyecan verici olsa da güvenilirlik ve doğruluk için çoğunlukla workflow’lar tercih edilmelidir

Prompt evaluations konusunu yeterince vurgulayamayız

Yerel olarak bir prompt’u 10 kez çalıştırıp her şeyin yolunda olduğunu düşünebilirsiniz; ama production’a deploy ettiğinizde kullanıcılar istediğiniz sonuçları almayabilir. Etkili prompt yazdığınızdan emin olmanın tek yolu, prompt’ları değerlendirmektir. Eval’ler zor olmak zorunda değil — Claude’un yardımıyla kendi framework’ünüzü kurabilirsiniz.

Üretim önceliği: workflow

Agent’lar gerçekten ilginç ve heyecan verici. Ama çoğunlukla workflow’lar daha iyi sonuçlar ve daha yüksek doğruluk verir. Agent yalnızca gereksinim agent gerektiriyorsa devreye girmeli.

Önerilen sonraki adımlar

Süre kısıtı nedeniyle kapsayamadığımız büyük başlıklar var. Kendi başınıza şunları araştırmanızı tavsiye ederiz:

• Agent orchestration — Birden çok agent’ı birlikte çalıştırmak
• Agent performans değerlendirmesi ve monitoring
• Agentic RAG — Klasik RAG’in bir varyasyonu
• RAG evaluation — Retrieval kalitesini ölçmek için teknikler
• Tool evaluation — Prompt eval’lere benzer; tool description’larının Claude’a gerçekten yardım edip etmediğini doğrulamak

Son sözler

Bu kadar. Kurs içeriğine ayırdığınız zaman için teşekkürler. Kursta öğrendiklerinizi kendi projelerinizde uygularken, prompt eval ve workflow disiplinini elden bırakmayın — bu iki şey Claude’la üretim seviyesinde başarının temelidir.

Temel çıkarımlar

• Kurs Haiku/Sonnet → API → params → eval → prompt engineering → tool use → MCP → apps → workflows/agents yolunu izledi
• Prompt evaluations, deploy ettiğiniz Claude pipeline’ları için olmazsa olmaz pratiktir
• Kursta kullanılan eval framework kodu Claude tarafından yazıldı — siz de aynısını yapabilirsiniz
• Üretim önceliği workflow; agent yalnızca gerçekten gerektiğinde
• Sonraki araştırma alanları: agent orchestration, agent eval & monitoring, agentic RAG, RAG/tool evaluation