Claude Code Dinamik İş Akışları: Her Görevin Kendi Kontrol Mekanizması Olabilir

Claude Code artık anında, eldeki göreve göre özelleştirilmiş kendi donanımını yazabiliyor. Bu yeteneğe dinamik iş akışı deniyor: dinamik olarak orkestrasyon betikleri yazıyor, tek bir oturumda düzinelerce ila yüzlerce paralel alt temsilci çalıştırıyor ve size herhangi bir sonuç sunulmadan önce kendini kontrol ediyor.

Varsayılan Claude Code donanımı kod yazmak için harikadır, ancak araştırma, güvenlik analizi, temsilci ekipleri ve kod incelemeleri gibi daha özel görevler, optimum performans elde etmek için daha önce Claude Code'un üzerine özel bir donanım oluşturulmasını gerektiriyordu.

İş akışları, bu özel donanımları dinamik olarak oluşturmanıza olanak tanır. Bu donanımlar yeniden kullanılabilir, paylaşılabilir ve Claude'un sorunları varsayılan yaklaşımdan daha doğal bir şekilde çözmesine olanak tanır.

Bu makalede, iş akışlarıyla ilgili ilk deneyimlerimi ve içgörülerimi paylaşacağım. İş akışlarının daha fazla token tükettiğini ve karmaşık, yüksek değerli görevler için daha uygun olduğunu unutmayın.

0. Giriş

Giriş bölümü, Pratik Kardeş'ten notlar içerir.

Harika bir okuma; iş akışları, yeteneklerden bu yana en iyi icat olabilir. Hedeflerin geliştirilmiş bir versiyonudur ve öğrenmeye fazlasıyla değer. Bu makale, iş akışlarının çeşitli uygulama senaryolarını basit bir dille açıklıyor.

Orijinal yazar, sık sık Claude Code ipuçları paylaşan, Anthropic'in çekirdek çalışanı Thariq @trq212'dir.

İçerik uzun; ilginizi çeken bölümlere atlamaktan çekinmeyin. Ne yapabileceğine dair doğrudan bir fikir edinmek için Bölüm 1'e bakın;

Neden gerekli olduğunu anlamak için Bölüm 3 ila 5'e bakın

; uygulama çözümlerini doğrudan kopyalamak için Bölüm 6'ya atlayın.

1. Örnek Komutlar

Bu örnekler, iş akışlarının neler yapabileceğini gösteriyor. Claude'dan doğrudan benzer isteklerde bulunabilirsiniz:

• Birden çok rakip teorinin, tutarsız testleri yeniden üretmeye çalışmasını sağlayın.
• Geçmiş oturumlardan yinelenen düzeltmeleri çıkarın.
• Slack olay kanallarındaki temel nedenleri bulun.
• Bir iş planı için birden çok eleştiri perspektifi alın.
• Özgeçmişleri sıralayın ve doğrulayın.
• Bir CLI aracını adlandırmak için turnuva tarzı bir seçim kullanın.
• Tüm kod tabanında bir yeniden düzenleme gerçekleştirin.
• Bir blog taslağındaki teknik iddiaları gerçek koda karşı doğrulayın.

2. İş Akışları Nasıl Çalışır

İş akışları, alt temsilciler oluşturmak ve koordine etmek için özel işlevler içeren JavaScript dosyalarını yürütür. Verileri işlemek için JSON, Math ve Array gibi standart JavaScript araçları kullanılabilir. İş akışları, alt temsilcilerin hangi modeli kullanacağını seçebilir ve izole bir çalışma ağacında çalışıp çalışmayacaklarına karar verebilir. İş akışı kesintiye uğrarsa, kaldığı yerden devam edebilir.

3. İş Akışları Neden Gereklidir

Varsayılan donanım, planlama ve yürütmeyi tek bir bağlam penceresi içinde tamamlar. Bu, kodlama görevleri için iyi çalışır ancak uzun süreli, büyük ölçekli paralel, oldukça yapılandırılmış veya çekişmeli görevler için başarısız olur. Spesifik olarak, üç başarısızlık modu gösterir:

• Temsilci Tembelliği: Karmaşık çok parçalı görevlerle karşı karşıya kalan Claude, yalnızca bir kısmını bitirerek (örneğin, 50 güvenlik incelemesinden 35'ini işleyerek) erken durur.
• Kendini Tercih Etme Önyargısı: Sonuçları bir derecelendirme ölçeğine göre doğrulaması veya yargılaması istendiğinde, Claude kendi sonuçlarını kayırma eğilimindedir.
• Hedef Kayması: Birden çok etkileşimde aslına uygunluk kaybolur; her özet, uç durum gereksinimleri ve kısıtlamalar dahil olmak üzere ayrıntıları kaybeder.

İş akışları, her biri kendi bağlam penceresine, odaklanmış hedefe ve izolasyona sahip bağımsız alt temsilcileri düzenleyerek buna karşı koyar.

4. Dinamik ve Statik İş Akışları

Daha önce, Claude Agent SDK veya claude -p ile oluşturulan statik iş akışları, birden çok Claude Code örneğini genel bir şekilde koordine ediyor ve tüm uç durumları kapsamanızı gerektiriyordu. Claude Opus 4.8 ve dinamik iş akışlarıyla Claude artık belirli senaryolara göre uyarlanmış donanımlar yazabiliyor.

5. İş Akışlarını Kullanmak İçin Pratik Modeller

Doğrudan bir iş akışı talep ederek veya Claude Code'un bir tane oluşturmasını sağlamak için komutunuza ultracode ekleyerek bir iş akışını tetikleyebilirsiniz. Yaygın modeller şunları içerir:

• Sınıflandır ve Yürüt: Bir sınıflandırıcı temsilci, görev türünü belirler ve onu farklı temsilcilere veya davranışlara yönlendirir; ayrıca tamamlandığında çıktıyı sınıflandırabilir.
• Yay ve Sentezle: Bir görevi birçok küçük adıma bölün, her biri için bir temsilci çalıştırın ve sonuçları sentezleyin. Bu, birçok adımın temiz, müdahale etmeyen bağlam pencerelerinden faydalandığı durumlarda kullanışlıdır. Sentez, tüm temsilcilerin yapılandırılmış çıktıyı birleştirmeden önce bitirmesini bekleyen bir bariyer görevi görür.
• Çekişmeli Doğrulama: Oluşturulan her temsilci için, çıktıyı bir derecelendirme ölçeğine veya kritere göre doğrulamak üzere ayrı bir çekişmeli temsilci çalıştırın.
• Oluştur ve Filtrele: Bir konu hakkında birden çok fikir oluşturun, bunları derecelendirme ölçeğine veya doğrulamaya göre filtreleyin ve yinelenenleri kaldırdıktan sonra yalnızca en yüksek kaliteli, doğrulanmış sonuçları saklayın.
• Turnuva: N temsilcinin aynı görevde farklı yöntemler kullanarak rekabet etmesini sağlayın. İkili karşılaştırma yapan temsilciler, yalnızca bir tane kalana kadar kazananları belirler.
• Tamamlanana Kadar Döngü: Bilinmeyen iş yüklerine sahip görevler için, bir durdurma koşulu karşılanana kadar (örneğin, yeni keşif yok, günlüklerde daha fazla hata yok) sürekli olarak temsilciler oluşturun.

6. Uygulama Senaryoları

• Taşıma ve Yeniden Düzenleme: Bun, Zig'i Rust'a yeniden yazarken iş akışlarını kullandı. Görevleri seri adımlara (çağrı noktaları, başarısız testler, modüller) ayırır, bir çalışma ağacında her düzeltme için alt temsilciler oluşturur, çekişmeli incelemeler yapar ve birleştirir. Paralelliği en üst düzeye çıkarmak için kaynak yoğun komutlardan kaçının.
• Derin Araştırma: Claude Code'un /deep-research becerisi, web aramalarını yaymak, kaynakları kazımak, iddiaları çekişmeli bir şekilde doğrulamak ve alıntılı bir rapor sentezlemek için iş akışlarını kullanır. Bu, Slack durum raporları derlemek veya kod tabanı özelliklerini keşfetmek gibi web dışı araştırmalar için de geçerlidir.
• Derin Doğrulama: Her gerçek için alıntı gerektiren raporlar için, bir iş akışı iddiaları belirleyebilir, her birini kontrol etmesi için alt temsilcilere sahip olabilir ve kaynak kalitesini sağlamak için bir doğrulayıcı temsilci kullanabilir.

• Sıralama: Niteliksel ölçüm gerektiren büyük listeler için (örneğin, biletleri ciddiyete göre sıralamak), tek bir komutta 1000+ satırı sıralamak kaliteyi düşürür ve bağlamı şişirir. Turnuvalar, ikili karşılaştırma hatları veya paralel kova sıralaması kullanın; her karşılaştırma kendi temsilcisidir.

• Bellek ve Kural Takibi: Claude, CLAUDE.md içinde bile kuralları kaçırdığında, her kural için bir kural doğrulayıcı ile bir iş akışı oluşturun. Yanlış pozitifleri önlemek için kuralları gözden geçirmek üzere şüpheci bir kişilik kullanın. Tersine, son oturumlardan yinelenen düzeltmeleri çıkarın, bunları paralel temsilcilerle kümeleyin ve CLAUDE.md'yi iyileştirmeden önce kuralın hatayı önleyip önleyemeyeceğini çekişmeli bir şekilde doğrulayın.

• Büyük Ölçekli Triyaj: Bir triyaj iş akışı öğeleri sınıflandırır, mevcut kayıtlara karşı yinelenenleri kaldırır ve harekete geçer. Bir 'karantina' modeli, temsilcilerin güvenilmeyen içeriği okumasını, yüksek ayrıcalıklı eylemler gerçekleştirmesini engeller ve bunları işleme temsilcilerine devreder. Sürekli çalışma için /loop ile kullanın.

• Keşif ve Zevk: 'Zevke' dayanan ve derecelendirme ölçeklerinden faydalanan tasarım veya adlandırma kararları için kullanışlıdır. Claude çözümleri keşfederken, bir inceleme temsilcisi bunları bir derecelendirme ölçeğine göre değerlendirir. Çözümler turnuva yoluyla sıralanabilir veya seçilebilir.
• Değerlendirme: Bir çalışma ağacında bağımsız temsilciler ve çıktıları bir derecelendirme ölçeğine göre puanlamak için bir karşılaştırma temsilcisi oluşturarak hafif değerlendirmeler çalıştırın.
• Model ve Akıllı Yönlendirme: Hangi modelin kullanılacağına karar vermek için göreve göre ayarlanmış bir sınıflandırıcı temsilci oluşturun. Örneğin, bir kimlik doğrulama modülünü açıklamak dosya sayısına bağlıdır; bir sınıflandırıcı önce bunu araştırır, ardından karmaşıklığa göre Sonnet veya Opus'a yönlendirir.

7. İş Akışları Ne Zaman Kullanılmamalı

İş akışları yenidir ve her görev için gerekli değildir; önemli ölçüde daha fazla token tüketirler. Geleneksel kullanımın ötesindeki görevler için bunları yaratıcı bir şekilde kullanın. Rutin kodlama için ekstra hesaplamanın gerekli olup olmadığını düşünün; çoğu kodlama beş incelemeye ihtiyaç duymaz.

8. İş Akışları Oluşturmak İçin İpuçları

• Komut Oluşturma: Ayrıntılı komutlar en iyi sonucu verir. İş akışları yalnızca büyük görevler için değildir; bir hipotezin hızlı bir çekişmeli incelemesi için hızlı bir iş akışı oluşturabilirsiniz.
• /goal ve /loop ile Birleştirin: Triyaj veya araştırma gibi tekrarlanabilir iş akışları için aralıklar için /loop ve zor tamamlama gereksinimleri için /goal kullanın.
• Token Bütçesi: Kullanımı sınırlamak için komutta net bir token bütçesi (örneğin, 10k token) belirleyin.
• Kaydetme ve Paylaşma: İş akışı menüsünde kaydetmek için 's' tuşuna basın. Bunları ~/.claude/workflows dizinine kaydedin veya beceriler aracılığıyla dağıtın. SKILL.md içinde JavaScript iş akışı dosyalarına başvurun. Esneklik için, Claude'a beceri iş akışlarını gerçek betikler yerine şablonlar olarak ele almasını söyleyin.

9. Yeni Bir Başlangıç Noktası

İş akışları, Claude Code'u genişletmek için güçlü ve yeni bir yol sağlar. Claude ile görevleri tamamlamak için yeni yöntemler keşfetmek için bunu bir başlangıç noktası olarak görün. En iyi nasıl kullanılacağına dair keşfedilecek çok daha fazla şey var.

https://x.com/trq212/status/2061907337154367865