Boris Cherny, Anthropic bünyesinde Claude Code'un yaratıcısıdır. Üç kişilik bir ekip ile kuluçka projesi olarak başlayan bu girişim, "IDE'de Tab tuşuyla bir satır kodu otomatik tamamlama" konseptini, "bir Ajan'ın tüm projeyi yazmasına" dönüştürdü. 2026'nın başlarında Claude Code, yıllık bazda 1 milyar dolar geliri aşmıştı ve Anthropic'in kendisi tarafından, bir araştırma ön izlemesinden milyar dolarlık bir ürüne geçişin tarihteki en hızlı örneği olarak tanımlandı.
Bu röportaj, Sequoia'nın 2026 AI Ascent konferansından alınmıştır ve Sequoia ortağı Lauren Reeder tarafından yönetilmiştir.
Orijinal Video: https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
Önemli Çıkarımlar
- Boris, 2026 yılı boyunca tek bir satır kod yazmadı. Günde düzinelerce PR'ı birleştirdi ve tek günlük rekoru 150'ydi, ancak bunun "modelin ne kadar ileri gidebileceğini görmek için" olduğunu itiraf ediyor.
- Claude Code'un ilk altı ayı boyunca hiçbir PMF'si (Ürün-Pazar Uyumu) yoktu. İlk inşa edildiğinde Boris, kodunun sadece %10'u için kullandı. Üstel büyüme ancak Mayıs 2025'te Opus 4'ün piyasaya sürülmesinden sonra başladı ve her yeni model nesli eğriyi daha da yukarı itti.
- Boris artık işinin çoğunu telefonundan yapıyor. Claude Uygulamasında 5 ila 10 oturum ve yüzlerce Ajan'ı aktif tutuyor, geceleri ise binlercesi derin görevler yürütüyor. Temel zamanlama modu "Loop" (Döngü) olarak adlandırılıyor ve Claude'un cron aracılığıyla zamanlanmış bir döngü başlatmasını içeriyor.
- Anthropic'in dahili olarak artık elle yazılmış kodu yok. Tüm SQL ve ürün kodları modeller tarafından üretiliyor. Çalışanların Claude'ları Slack üzerinden birbirleriyle iletişim kuruyor ve emin olmadıklarında doğrudan sorular yöneltiyor.
- "SaaS'ın Sonu" ile ilgili olarak, Boris, Hamilton Helmer'ın "7 Güç" çerçevesini ödünç alıyor: Değiştirme maliyetleri ve süreç gücü, modeller geçişleri yönetebildiği ve süreçleri kendileri yineleyebildiği için AI tarafından düzleştirilecek. Ağ etkileri, ölçek ekonomileri ve köşeye sıkıştırılmış kaynaklar ise değişmeden kalıyor.
- En önemli tarihsel benzetmesi matbaadır. Yazılım inşasının okuryazarlık kadar evrensel hale geleceğine inanıyor. Muhasebe yazılımı yazacak en iyi kişi bir mühendis değil, bir muhasebeci olacak çünkü kodlama kolay kısım; işi anlamak ise zor kısım.
- Anthropic'in gerçek liderliği teknolojide değil, organizasyonel süreçtedir. Herkes modelleri kullanabilir, ancak iç organizasyonun nasıl yeniden yapılandırıldığı, Claude'ların nasıl iletişim kurduğu ve şirketin tüm elle yazılmış kodları nasıl değiştirdiği, ürün farkının yattığı yerdir.
[1] Claude Code, üç kişilik bir kuluçka projesinden nasıl büyüdü?
Boris, Claude Code'u "kazara" yarattığını söylüyor. 2024'ün sonlarında, Anthropic Labs adlı dahili bir kuluçka merkezine katıldı. Ekibin sadece birkaç kişisi vardı ve ilk çıktıları Claude Code, MCP ve Claude Masaüstü Uygulamasıydı. Ekip kısa bir süre dağıtıldı ancak 2026'nın başlarında Mike Krieger'ın liderliğinde yeniden yapılandırıldı.
Not:
Mike Krieger, Instagram'ın kurucu ortağı ve eski CTO'sudur. Mayıs 2024'te Baş Ürün Sorumlusu olarak Anthropic'e katıldı ve Ocak 2026'da deneysel ürün kuluçka çalışmalarını Ben Mann ile birlikte yönetmek üzere Labs ekibine geçti.
Boris, programlamaya neden Anthropic içinde yaygın bir terim olan "ürün fazlalığı" (product overhang) kavramını kullanarak yaklaşmak istediğini açıklıyor. Bu, model yeteneklerinin var olduğu ancak henüz ürünleştirilmediği bir durumu ifade ediyor.
2024'ün sonlarında programlamanın durumuna baktık ve en ileri seviye Tab tuşuna basmaktı. Bir IDE açıyordunuz, Tab'a basıyordunuz ve model size bir satır veriyordu. Sonnet 3.5'in ilk etkinleştirdiği şey buydu. Ancak hissiyat, çok daha ileri gidebileceğimiz yönündeydi; model bir sonraki adım için neredeyse hazırdı. Tab tamamlamaya ihtiyacımız yoktu; Ajan'ın tüm kod bloğunu yazmasına izin verebilirdik.
Ancak inşa ettikten sonra, ilk altı ay neredeyse hiç kimse kullanmadı. Boris, ilk sürümün "temelde kullanılamaz" olduğunu ve kendisinin bile işinin sadece %10'u için kullandığını söylüyor. Herkese açık sürümden sonra bile üstel bir büyüme olmadı. Gerçek dönüm noktası, Mayıs 2025'te Opus 4'ün piyasaya sürülmesiydi. O zamandan beri, Opus 4'ten 4.5'e, 4.6'ya ve şimdi de 4.7'ye kadar her yeni model nesli, büyüme eğrisinin tekrar yükselmesine neden oldu.
Tüm sürecin, geleneksel PMF (Ürün-Pazar Uyumu) mantığına meydan okuyan bir bahis olduğunu kabul ediyor:
Başlangıçta tamamen PMF'den yoksun bir şey inşa ediyorduk. İlk altı ay boyunca PMF'ye sahip olmayacağını biliyorduk çünkü bir sonraki nesil modeller için geliştirme yapıyorduk. Stratejimiz baştan sona buydu.
Not:
Anthropic'in ürün mantığı, "model yeteneklerinin belirli bir noktaya yükseleceğine" bahse girmek ve ürünü bu gelecekteki nokta için önceden inşa etmektir; bu, tipik SaaS yaklaşımı olan "önce talebi doğrula, sonra inşa et"in tam tersidir.
[2] "Programlama Çözüldü," ancak bu Boris'in kişisel versiyonu
Lauren, kamuoyuna yaptığı "programlama çözüldü" açıklamasıyla ne demek istediğini sordu. Boris, izleyicilere canlı bir anket yaptı: "Hâlâ %100 kendi kodunu yazan kim var?" "%100'ü bırakan kim var?" "Arada olan kim var?" Sonuç kabaca "%50 çözüldü" şeklindeydi. Ancak Boris'in kendisi için bu oran %100.
Claude Code kod tabanının (bir sızıntı nedeniyle kamuoyu tarafından görülen) TypeScript ve React olduğunu açıkladı. Hiçbir sır yok. TypeScript ve React'i seçmelerinin nedeni, model eğitim verilerinde son derece yaygın olmalarıydı - "dağılım içindeydiler". O zamanlar modeller o kadar akıllı değildi, bu nedenle çerçevenin seçimi, modelin ne kadar kod yazabileceğini belirliyordu. Artık modeller, bilinmeyen dilleri anında öğrenecek kadar güçlü, ancak 2024'ün sonlarında modelin en iyi bildiği yığını seçmek zorundaydılar.
Modelin en iyi bildiği yığını seçtikleri için ekip, erken bir aşamada bir eşiği geçti: model kodun %100'ünü yazmaya başladı. Boris bunun geçen Ekim veya Kasım ayında olduğunu söylüyor.
Şimdi günde düzinelerce PR birleştiriyorum. Geçen hafta bir gün 150 tane birleştirdim; bu bir rekordü, sadece sınırı zorlayıp zorlayamayacağımı görmek istedim.
Ancak bu sonucun evrensel olmadığını açıkça kabul ediyor. Modellerin zorlandığı devasa, karmaşık kod tabanları ve niş diller hâlâ mevcut. Cevabı temelde "sadece bekleyin" oluyor.
Genel cevap, sadece bir sonraki model neslini beklemek.
Not:
Boris'in sonucu açıkça taraflıdır. Ana akım bir yığın (TypeScript+React) kullanıyor, kod tabanı olgun ve Anthropic'te Mythos gibi dahili özel modellerle "kendi ürününü kullanıyor" (dogfooding). "Programlama çözüldü" onun için işe yarıyor, ancak 30 yıllık bir C++ eski sistemi veya bir oyun motoru ekibi için sonuç çok farklı olurdu.
[3] Telefonda yüzlerce Ajan çalıştırmak: Boris'in iş akışı
Boris, altı ay önce kişisel iş akışını Twitter'da paylaştığından bahsetti. Bunun özel olduğunu düşünmemişti ancak viral oldu. O zamandan beri yöntemi yine değişti: artık işinin çoğunu telefonundan yapıyor.
Spesifik olarak, Claude Uygulamasının sol tarafında 5 ila 10 oturumu aktif tuttuğu bir "kod" sekmesi var. Her oturumda genellikle yüzlerce olmak üzere bir dizi Ajan çalışıyor. Geceleri, daha derin görevler için binlerce tane daha başlatıyor.
En sık kullanılan özelliğin alt-Ajanlar değil, "Loop" (Döngü) adı verilen basit bir mod olduğunu söylüyor: Claude'un her dakika, her beş dakikada bir veya günlük olarak çalışan cron aracılığıyla zamanlanmış bir görev ayarlamasına izin vermek.
Sürekli çalışan düzinelerce Döngüm var. Biri, CI'yı otomatik olarak düzeltmek ve rebase yapmak için PR'larımı izliyor; biri genel CI'ı sağlıklı tutuyor, örneğin tutarsız testleri düzeltiyor; bir diğeri her 30 dakikada bir Twitter'dan Claude Code hakkındaki geri bildirimleri çekiyor, kümeliyor ve benim için düzenliyor.
Ayrıca Anthropic'in yeni yayınladığı "Routines" (Rutinler) adlı özellikten bahsetti; bu, temelde bu Döngü modunu yerel makinelerden sunuculara taşıyor, böylece dizüstü bilgisayar kapalıyken bile çalışıyor.
Bu konudaki yargısı şu: "Döngü gelecek."
Not:
Bu iş akışının özü basittir: "kişisel olarak komut vermekten" daha erken vazgeçmek. Sürekli çalışan bir Claude sürüsü bırakırken, kendisi sadece Slack üzerinden raporlar alır. Ürün perspektifinden bakıldığında, Routines, Döngü'yü istemci tarafı bir moddan barındırılan bir hizmete dönüştürür; bu, zamanlamanın kendi sunucu kaynaklarını tüketmeye başladığı ve fiyatlandırma modelinin eninde sonunda değişmek zorunda kalacağı anlamına gelir.
[4] Genelcilerin Yükselişi: Ekipteki her rol kod yazıyor
Boris, "bugün olduğundan çok daha fazla genelci olacağını" tahmin ediyor.
"Genelcileri" iki türe ayırıyor: birincisi, mühendislik genelcileri (örneğin, iOS, Web ve arka ucu yazan tek bir kişi); ikincisi ve daha ilginci, disiplinler arası genelciler - tasarımı da anlayan bir ürün mühendisi veya hem ürün hem de veri bilimi yapabilen biri.
Bunun Claude Code ekibi içinde zaten olduğunu söylüyor:
Mühendislik yöneticilerimiz, ürün yöneticilerimiz, tasarımcılarımız, veri bilimcilerimiz, finansçılarımız ve kullanıcı araştırmacılarımız - herkes kod yazıyor. Herkes hâlâ bir konuda uzman, ancak herkes aynı zamanda kod yazıyor.
"Bunun neden iyi olduğu" konusunda ayrıntıya girmedi, ancak altında yatan mantık şu: Kod yazmanın marjinal maliyeti sıfıra yaklaştığında, daha önce mühendisliğin dışında tutulan roller (finans, tasarım, araştırma) doğrudan mühendislik çıktıları üretme yeteneği kazanır ve iş bölümünün sınırları bulanıklaşır.
Not:
Bunu bir startup'ta doğrulamak kolaydır, ancak büyük bir kuruluşta çok daha zordur. 5.000 kişilik bir banka BT departmanının uyum, risk, değişiklik yönetimi ve denetim izleri vardır ve bunlar "kod yazabiliyorum" diye atlanamaz. Boris, Anthropic gibi küçük, hafif süreçli bir şirketten bahsediyor.
[5] SaaS'ın Sonu: AI hangi hendekleri düzleştirecek, hangileri kalacak?
Lauren sordu: Artık kod yazmak 10 kat veya 100 kat daha ucuzken, yazılım ürünlerinin değeri nasıl değişecek? SaaS'ın sonuyla mı karşı karşıyayız?
Boris bunun en sevdiği soru olduğunu söyledi ve ardından Hamilton Helmer'ın "7 Güç" çerçevesini kullanarak yanıtladı.
Not:
Hamilton Helmer, bir stratejist ve "7 Powers: The Foundations of Business Strategy" (2016) kitabının yazarıdır. Sürdürülebilir rekabet avantajlarını yedi türe ayırır: Ölçek Ekonomileri, Ağ Etkileri, Karşı Pozisyon Alma, Değiştirme Maliyetleri, Marka, Köşeye Sıkıştırılmış Kaynaklar ve Süreç Gücü.
Boris'in yargısı, AI'nın bu hendeklerden ikisini düzleştireceği yönünde:
Birincisi Değiştirme Maliyetleri. Nedeni doğrudan: modeller, kullanıcıların bir araçtan diğerine geçiş yapmasına yardımcı olabilir. "Salesforce'da 300 iş akışı yapılandırdım ve geçemem" fikri, bir modelin her şeyi bir gecede taşımasıyla çözülebilir.
İkincisi ise Süreç Gücü, yani "bizim iş akışlarımız ve süreçlerimiz başkaları tarafından kopyalanamaz" avantajı. Boris, Claude 4.7'nin artık her şeyde "tepe tırmanışı" (hill-climb) yapabildiğini söylüyor - bir hedef belirliyorsunuz, yinelemesine ve optimize etmesine izin veriyorsunuz ve sonunda sonuca ulaşıyor. Süreç optimizasyonu, bir zamanlar büyük şirketler tarafından yıllar içinde biriktirilen dahili bir varlıkken, şimdi modeller tarafından tüketiliyor.
Bunu yapabilen ilk model bu. Hedefi belirliyorsunuz, bitene kadar çalışmasına izin veriyorsunuz ve otomatik olarak sonuna kadar yürütüyor.
Ancak diğer hendeklerin değişmeden kaldığına inanıyor: Ağ Etkileri, Ölçek Ekonomileri ve Köşeye Sıkıştırılmış Kaynaklar hâlâ geçerli. Başka bir deyişle, "daha fazla kişi kullandıkça daha iyi hale gelen" ürünler (sosyal, platformlar, pazaryerleri) ve "başkalarının alamayacağı kaynaklara" sahip şirketler (patentler, lisanslar, özel sözleşmeler) hâlâ güvende.
İkinci yargısı daha da radikal:
Önümüzdeki 10 yılda, orijinal pazarları bozma potansiyeline sahip startup'ların sayısı, geçtiğimiz 10 yıla kıyasla muhtemelen 10 kat daha fazla olacak. Çünkü artık çok küçük bir şirket olabilir, büyük bir şirketinki kadar değerli bir ürün inşa edebilir ve doğrudan rekabet edebilirsiniz. Büyük şirketlerin iş süreçlerini değiştirmesi, çalışanları yeniden eğitmesi ve iç dirençle yüzleşmesi gerekir, ancak sizin bunlara ihtiyacınız yok - sıfırdan başlıyorsunuz.
Not:
Boris'in değiştirme maliyetlerinin düzleşeceği iddiası yapısal olarak tartışmalıdır. Modeller verileri taşıyabilir, ancak gerçek kurumsal SaaS değiştirme maliyetleri başka yerlerde yatar: uyum denetimleri, sözleşme şartları, organizasyonel alışkanlıklar ve satıcı sertifikasyonu. Salesforce ve SAP'nin hendekleri her zaman bu atalete dayanmıştır; teknoloji bunun sadece küçük bir parçasıdır. Anthropic'in kendi "Cowork" ürünü buna meydan okuyor, ancak piyasa tepkisi (Şubat 2026'da yazılım hisselerinin 285 milyar dolar piyasa değeri kaybetmesi), yatırımcıların onun yargısının doğru olduğuna bahse girdiğini gösteriyor.
[6] Ürün vs. Model: Modeller güçlendikçe, ne kadar ürün değeri kalıyor?
Dan adlı bir izleyici sordu: Claude Code'un başarısının ne kadarını ürün kararlarına, ne kadarını modelin kendisine bağlıyorsunuz?
Boris basit bir cevap vermedi. Bir yıl önce belki 50/50 olabileceğini, altı ay önce de aynı olduğunu söyledi. İki yıl sonra? "Bilmiyorum, sadece bir haftalık plan yapıyoruz" dedi.
Ancak daha sonra daha ilginç bir cevap verdi:
Eskiden YC'deydim ve birkaç şirket kurdum. YC'nin size kazıdığı şey şudur: insanların seveceği bir şey inşa edin. Model ne kadar güçlü olursa olsun veya hangi kategoride olursanız olun, kullanıcıların gerçekten seveceği bir şey inşa etmelisiniz. Ürünün önemi bu yüzden. Küçük ayrıntılara çok çaba harcadık çünkü tüm gün kullanıyorsanız, bu ayrıntılar deneyimi tanımlar.
Ayrıca modeller güçlendikçe, dış "koşum takımının" (iskelet, çağrı çerçeveleri) daha az önemli hale geleceğini kabul etti. Bir yıl sonra, ürün güvenlik mekanizmaları (istem enjeksiyonu savunması, statik komut doğrulaması, izin modları, insanın döngüde olması) o kadar gerekli olmayabilir çünkü model doğal olarak doğru olanı yapacaktır.
Ürün yönü başka bir katman eklemek değil, şunu düşünmek: Döngüleri nasıl birinci sınıf vatandaşlar haline getiririz? Bir kişinin aynı anda birçok Ajan'ı çalıştırmasını nasıl kolaylaştırırız?
Not:
Bu aslında Anthropic'teki bir inancı kabul ediyor: model yetenekleri arttıkça, uygulama katmanında farklılaşma penceresi daralır. Bu, bağımsız AI uygulama şirketleri için cesaret kırıcı bir sinyaldir. Bugün Claude API'si üzerine inşa ettiğiniz sarmalayıcı, istem mühendisliği ve izin yönetimi, bir yıl içinde temel model tarafından içselleştirilebilir.
[7] Yazılımın Demokratikleşmesi: Matbaadan Mesajlaşmaya
Bir izleyici sordu: Claude Code, "yazılım inşa etmeyi" "Office kullanmayı bilmek" gibi herkesin sahip olması gereken bir beceri haline getirecek mi?
Boris'in cevabı: Evet ve bundan daha da uç noktada.
Bence bu, "nasıl mesaj atılacağını biliyorum" seviyesinde bir beceri haline gelecek.
En sevdiği tarihsel benzetme olan matbaa hakkında ayrıntıya girdi.
Boris'e göre, 1400'lerde Avrupalıların sadece yaklaşık %10'u okuryazardı ve bunlar genellikle krallar ve soylular tarafından kendileri için yazmaları için işe alınırdı. Gutenberg matbaayı icat ettikten ve ardından iyileştirmeler yapıldıktan sonra, sonraki 50 yılda önceki 1.000 yılda olduğundan daha fazla edebiyat yayınlandı ve bir kitabın maliyeti yaklaşık 100 kat düştü. Birkaç yüz yıl sonra, küresel okuryazarlık %70'e yükseldi. Bugün hepimiz okuyup yazabiliyoruz, ancak "profesyonel yazar" mesleği hâlâ var.
Not:
Boris'in rakamları biraz düşük. Bilim insanları, 15. yüzyılın başlarında Avrupa'da yetişkin okuryazarlığını %10 değil, %25-30 olarak tahmin ediyor; günümüz küresel okuryazarlığı %70'e değil, %90'a daha yakın. Ancak yönü doğru: matbaa, tarihteki en önemli profesyonellikten arındırma olaylarından biriydi.
Boris'in çıkarımı, yazılımın da aynı süreçten geçeceği, ancak 50 yıldan çok daha hızlı olacağı yönünde. Spesifik bir bakış açısı sundu:
Örneğin muhasebe yazılımı yazmayı ele alalım. Bugün, muhasebe yazılımı yazacak en iyi kişi bir mühendis değil, işi gerçekten anlayan bir muhasebecidir. Çünkü alanı çok iyi biliyorlar, kodu yazmak kolay kısım.
Alt metin açık: Yakın gelecekte en kolay yer değiştirilebilir işler, "sadece kod yazmayı bilen ve herhangi bir dikey iş alanını anlamayan" saf teknik mühendislerdir.
[8] Gerçek liderlik teknolojide değil, organizasyonel süreçte yatıyor
Bir izleyici sordu: İnsanlar sizin gibi şirketlerin modellerin en erken sürümlerini kullandığınız için "gelecekte yaşadığınızı" söylüyor. Claude Code, piyasaya sürülmeden önce dahili bir araçtı. Anthropic'in mühendislik uygulamaları ile dış dünya arasındaki fark bir ay, üç ay mı yoksa altı ay mı? Açılıyor mu yoksa daralıyor mu?
Boris'in cevabı, model katmanında temelde hiçbir fark olmadığı yönündeydi: dahili olarak Mythos ve Opus 4.7 kullanıyorlar. "Bazı testler için Mythos kullanıyoruz, ancak Opus 4.7 ana kendi ürünümüzü kullanma (dogfooding) iş yükümüz." Bu modellerin varyantları eninde sonunda halka açık olacak.
Not:
Mythos, Anthropic'in Nisan 2026'da varlığını kabul ettiği dahili bir sınır modelidir. Yalnızca Project Glasswing siber güvenlik programı kapsamında harici olarak açıktır. SWE-bench'te %93,9 ve USAMO'da %97,6 puan alarak "yayınlanan herhangi bir modeli önemli ölçüde aştığını" iddia etmektedir. Boris, Anthropic'in Claude Code'u kendi ürünü olarak kullanmak (dogfood) için Mythos'u kullandığını kabul ediyor. Başka bir deyişle, halkın kullandığı Claude Code, yayınlanmamış, daha güçlü bir modelin yardımıyla inşa edildi.
Ancak ürün katmanında, modelin kendisiyle ilgisi olmayan, süreçlerden kaynaklanan daha büyük bir fark olduğuna inanıyor:
Anthropic'te Claude'u her adıma entegre ettik. Ben kod yazarken, Claude'larım Döngüler halinde çalışıyor; emin olmadıklarında Slack'te diğer insanların Claude'larını bulup soru soruyorlar. Tüm şirkette elle yazılmış hiçbir kod kalmadı. Tüm SQL modeller tarafından yazılıyor.
Sonucu: Liderlik yapmanın anahtarı, organizasyonun kendini nasıl dönüştürdüğüdür. Herkes teknolojiye erişebilir, ancak tüm bir şirketi elle yazılmış koddan model tarafından üretilen koda geçirmek, çalışanların Claude'larının Slack'te birbirlerine soru sormasına izin vermek ve hiçbir SQL'in manuel olarak yazılmamasını sağlamak, teknolojik ilerlemeden çok daha yavaş gerçekleşen bir organizasyonel davranış dönüşümüdür.
Not:
"Elle yazılmış kodumuz yok" iddiası cesur bir ifadedir ve muhtemelen altyapı veya güvenlik açısından kritik kodlar için tam anlamıyla doğru değildir, ancak Anthropic'in mühendisliği kökten yeniden şekillendirdiğini yansıtır. Bu, yaygın bir kafa karışıklığını yanıtlar: birçok şirket Claude API'sine bağlanır ancak organizasyon yeniden yapılandırılmadığı için hiçbir üretkenlik değişikliği görmez. Mike Krieger'ın başka bir röportajda söylediği gibi: "Claude artık kodun %90-95'ini yazıyor; darboğaz mühendislik değil, karar verme."
[9] Paralel Ajanlar ve Yerel Modeller: Kullanıcılar endişelenmemeli
Jiren adlı bir izleyici sordu: Ürün ve model seviyelerinde "ne zaman paralelleştirileceği" ön koşulunu nasıl enjekte ediyorsunuz? Şu anda kullanıcılar ne zaman birden fazla Ajan açacaklarına karar vermek zorunda, ancak model bunu kendisi bilmeli.
Boris, ürün seviyesinde bunun istemi değiştirmekle ilgili olduğunu söyledi: modelin otomatik paralelleştirmeye daha yatkın olması için talimatları ayarlamak. Ancak ana noktası, modelin kendisinin geliştiği; 4.7'nin bunu zaten doğal olarak yaptığıydı. Bir örnek verdi:
4.7'den bir veri sorgusu çalıştırmasını istedim ve bana aktif olarak şunu söyledi: "Bu verilerin değiştiğini fark ettim; sizin için bir Döngü başlatacağım ve her 30 dakikada bir rapor vereceğim." "Tamam, Slack'e gönder" dedim ve Slack MCP'yi kullanarak kendisi ayarladı.
Yargısı, uzun vadede kullanıcıların toplu işleme, Döngüler veya birden çok Ajan'ı ne zaman kullanacaklarını anlamalarına gerek kalmaması gerektiği yönünde:
Kullanıcı bu araçları nasıl zamanlayacağını öğrenmek zorundaysa, ürün tasarımı başarısız olmuştur; ben başarısız olmuşumdur. Bu, model ve onu nasıl yönlendirdiğimiz tarafından halledilmelidir.
[10] Bulut AI vs. Yerel AI
Bir izleyici sordu: Herkes Claude veya Codex'i bulutta kullanıyor. Ancak birçok kişi yerel AI'yı savunuyor. Açık ağırlıklı modeller yetiştiğinde, yerel yüksek kaliteli kodlama yardımı uygulanabilir bir yön mü? Gelecek bulut tabanlı mı yoksa yerel mi?
Boris'in cevabı doğrudandı: Fark etmez.
Çünkü gelecekte model bu temel ayrıntıları otomatik olarak halledecek. Bir veya iki yıl içinde model, kodlamayı bağımsız olarak tamamlayacak, Ajanları başlatacak ve ortamları kuracak. Değerlendirip "bunun için yerel bir model kullanmalıyım" derse, öyle yapacak. Bunlar artık mühendisler için manuel kararlar olmayacak.
Not:
Bu cevap, bir Sequoia konferansı bağlamında ilginçtir. Yerel AI, donanım satıcıları (NVIDIA, Apple) ve açık kaynak topluluğu için bir bahistir. Boris bunu "kullanıcıların umursamaması gereken bir uygulama detayı" olarak kategorize ediyor ve temelde model dağıtım konumunu, daha üst düzey bir Ajan tarafından kararlaştırılan bir yönlendirme sorununa dönüştürüyor. Bu, "yerel-ilk" yaklaşımıyla farklılaşan startup'lar için iyi bir haber değil.
[11] MCP ve Bilgisayar Kullanımı: Bilgi çalışması Claude Code yolunu nasıl takip ediyor?
Jamie Nestor adlı bir izleyici sordu: Claude Code iyi çalışıyor çünkü geliştirici işi yereldir - dosyalar, terminaller ve Git makinededir. Ancak bilgi çalışması öyle değildir; dokümanlar, sayfalar ve CRM buluttadır. Cowork gibi ürünleri, bilgi çalışanları için Claude Code'un geliştiriciler için olduğu kadar etkili hale nasıl getirirsiniz?
Boris, çoğu bilgi çalışmasının zaten bulutta olduğunu kabul etti (Salesforce, Google Dokümanlar). Cevabı basitti:
Bizim için cevap her zaman en basitidir: MCP. Claude.ai'de kullandığınız Salesforce MCP bağlayıcısı, Cowork, Claude CLI ve tüm Claude Code giriş noktaları tarafından da kullanılabilir.
Jamie devam etti: MCP'si olmayan sistemler için Bilgisayar Kullanımı (Computer Use) daha büyük bir fırsat mı?
Boris, Bilgisayar Kullanımı'nın her şeyi kapsayan bir çözüm olduğunu söyledi:
Bildiğim şey, Anthropic'in şu anda Bilgisayar Kullanımı'nda önemli ölçüde lider olduğu. Cowork üzerinden kullanırsanız, temelde bilgisayarınızdaki herhangi bir yazılımı çalıştırabilir. Yavaş, ancak 4.7 ile çok iyi çalışıyor.
Ancak öze bakmayı tercih ediyor:
Model, MCP, CLI veya API olmasını umursamaz; sadece tokenları görür.
[12] Bir sonraki "Ürün Fazlalığı" nerede?
Son bir izleyici sordu: "Ürün fazlalığı" görüp Claude Code'u inşa ettiyseniz, şu anda bugün iyi görünen ancak 6-12 ay içinde çok farklı olmasını beklediğiniz ne üzerinde çalışıyorsunuz?
Boris'in cevabı: Claude Design.
Şu anda oldukça kullanışlı; gelecekte çok daha iyi olacak.
Not:
Claude Design, Anthropic Labs tarafından 17 Nisan 2026'da Claude Opus 4.7 ile birlikte piyasaya sürülen bir üründür. Konuşma yoluyla prototipler, slaytlar ve pazarlama sayfaları oluşturmak için görsel bir çalışma tezgahıdır. Tasarım sistemlerini uygulamak için kod tabanlarını okuyabilir ve Claude Code veya Canva'ya aktarabilir. Anthropic, onu Figma ve Canva'ya bir ek veya alternatif olarak konumlandırıyor.
Ayrıca birkaç yönden daha bahsetti: Önümüzdeki haftalarda gelecek yeni Claude Code özellikleri; büyük ölçekli Agent paralelleştirmesi (Loop, Batch) için geliştirilmiş yetenekler; ve Computer Use.
Final Soru-Cevap Özeti
S: Claude Code'un başarısının ne kadarı model, ne kadarı ürün?
C: Bir yıl önce %50/%50, altı ay önce %50/%50. İki yıl sonra? Bilinmez. Ama ürün her zaman önemlidir çünkü kullanıcılar "her gün kullanması iyi hissettiren" şeyi satın alır.
S: Gelecekteki ekip nasıl görünecek?
C: Daha fazla genelci, özellikle ürün, kod, tasarım ve veri bilimi yapabilen disiplinlerarası kişiler.
S: SaaS gerçekten bozuluyor mu?
C: Değiştirme maliyetleri ve süreç gücü hendekleri düzleşecek; ağ etkileri, ölçek ve köşeye sıkıştırılmış kaynaklar kalacak. Önümüzdeki on yılda 10 kat daha fazla girişim piyasaları bozacak.
S: Kodlama evrensel bir beceri haline gelecek mi?
C: Evet, okuryazarlıktan daha fazla. Muhasebe yazılımı oluşturmak için en uygun kişiler mühendisler değil, muhasebecilerdir.
S: Anthropic'in içsel avantajı nerede?
C: Sadece modellerde değil, organizasyonda. Elle yazılmış kod yok, Slack'te Claudeler Claudelerle konuşuyor. Bunu dışarıdan gelenlerin modellerden daha zor kopyalaması.
S: Yerel AI mı yoksa Bulut AI mı?
C: Fark etmez. Modeller iki yıl içinde yönlendirmeye karar verecek.
Sonuç
Boris'in yargıları arasında, birbiriyle bağlantılı üç tahmin takip etmeye değer.
Birincisi, "programlama çözüldü" onun için bir gerçek, ancak örneklemi modellerin en çok tercih ettiği TypeScript+React yığını. Gerçek test, eski kurumsal kod tabanları, gömülü sistemler ve yüksek uyumluluk senaryoları olacak. Bunun önümüzdeki yıl bu alanlara yayılıp yayılmaması, "çözüldü"nün herkes için mi yoksa sadece birkaç kişi için mi geçerli olduğunu belirleyecek.
İkincisi, değiştirme maliyetlerini ve süreç gücünü AI'ın düzleştireceği hendekler olarak sınıflandırıyor. Bu, Anthropic'in ürün stratejisinin temelidir. Şubat 2026'da yazılım hisselerindeki 285 milyar dolarlık düşüş, piyasanın ilk tepkisiydi, ancak kurumsal BT döngüleri 24-36 aydır; önümüzdeki iki yıl boyunca yenilemeleri ve yeni satın almaları izlemeliyiz.
Üçüncüsü, matbaa benzetmesi, veri tutarsızlıklarına rağmen yön olarak doğru. Matbaadan sonra içerik üretimindeki patlama 50 yıl sürdü; yazılım bunu çok daha hızlı yapabilir. Ancak üzerinde durmadığı bir nokta: matbaa aynı zamanda yüzyıllarca süren sansür, telif hakkı savaşları ve siyasi kargaşayı da doğurdu. "Herkes yazılım yazabilir" sadece yaratıcılığa değil, aynı zamanda kötü amaçlı yazılım, deepfake'ler ve AI tarafından oluşturulan istismarların eşzamanlı patlamasına da karşılık geliyor.
Boris'in güvenlik mekanizmalarının önemsiz hale geleceği tahmininin de bir gerçeklik kontrolüne ihtiyacı var. Modellerin "otomatik olarak doğru olanı yapacağını" söylüyor, ancak üretimde yüksek ayrıcalıklı otomasyon hala harici kontrollere ihtiyaç duyuyor. Nisan 2026'da, bir Claude Opus 4.6 odaklı Agent'ın bir üretim veritabanını ve yedeklerini sildiği bildirildi. Anthropic'in kendi 4.7 sürüm notları, iyileştirilmiş olmasına rağmen güvenlik profilinin henüz "mükemmel" olmadığından bahsediyor.
İzlenmesi gereken iki özel sinyal: Birincisi, Routines ve Loops Agent zamanlamasını Anthropic'in sunucularına taşıdıkça Claude'un fiyatlandırmasının nasıl değişeceği; ikincisi, 2026'nın sonlarına doğru "tamamen Claude Code ile inşa edilmiş, mühendis olmayan biri tarafından kurulmuş bir unicorn"un ortaya çıkıp çıkmayacağı. Çıkarsa, Boris'in benzetmesi gerçek olur. Çıkmazsa, zaman çizelgesi değişir.
Orijinal Video: https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
