Claude Sonnet: Kodlama için en iyi yapay zeka

Yapay zekâ destekli kodlama araçları son iki yılda “oyuncak” olmaktan çıktı, birçok ekipte gerçek üretim aracı hâline geldi. Bu ekosistemde adını en çok duyduğumuz modellerden biri de Anthropic tarafından geliştirilen Claude Sonnet serisi. Özellikle Claude 3.5 Sonnet ve güncel Sonnet 4.5, kod yazma ve yazılım mühendisliği tarafında mühendislere ciddi hız ve kalite kazandırmasıyla öne çıkıyor.

Claude, Anthropic’in geliştirdiği büyük dil modeli ailesinin genel adı. Bu ailenin “orta sınıf ama çok güçlü” üyesi Sonnet; hem performans, hem hız, hem de maliyet açısından dengeli bir model olarak konumlanıyor. Anthropic’in resmi dokümanlarında Sonnet ailesi, çoğu senaryoda “başlangıç için önerilen model” olarak belirtiliyor; özellikle de kodlama ve ajan tabanlı görevlerde güçlü olduğu vurgulanıyor.

Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin değerlendirmesinde de Claude 3.5 Sonnet’in; metin üretme, veri analizi ve kod yazma gibi görevler için tasarlandığı, Claude 3 serisinin üzerine ciddi bir geliştirme getirdiği belirtiliyor. Claude Sonnet, “genel amaçlı sohbet botu” olmaktan öteye geçip, yazılımcı odaklı güçlü bir yardımcı mühendis rolünü hedefliyor.

Kodlama Açısından Neden Bu Kadar Önemli?

2.1. Farklı dillerde güçlü ve tutarlı

Bağımsız incelemeler, Claude 3.5 Sonnet’in Python, JavaScript, TypeScript, Java, C#, Go gibi popüler dillerde yüksek doğrulukta kod ürettiğini, özellikle orta-büyük ölçekli görevlerde tutarlı yapılar kurabildiğini gösteriyor.

Yalnızca “fonksiyon yazma” değil:

• Servis katmanı

• API entegrasyonu

• Veri modeli tasarımı

• Test kodu

• Dokümantasyon

gibi işleri aynı isteğin parçası olarak üretebiliyor.

2.2. Bağlamı takip edebilmesi

Sonnet’in öne çıkan özelliklerinden biri, geniş bağlam penceresi. Yani birden fazla dosyayı, uzun açıklamaları, hata loglarını, eski konuşmaları aynı anda okutup anlamlandırabiliyorsun. Resmî bilgilere göre Sonnet 3.5’in 200K token civarı bağlam penceresi, proje ölçeğinde çalışma imkânı veriyor.

Bu da pratikte şuna yarıyor:

• Projenin birden fazla dosyasını kopyalayıp aynı diyaloğa yapıştırabiliyorsun.

• “Bu yapıya bağlı olarak yeni bir modül yaz” dediğinde tutarlılık bozulmuyor.

• Eski konuşmalara referans verip kaldığın yerden devam edebiliyorsun.

2.3. Gerçek yazılım görevlerine dayalı testler

Anthropic’in SWE-Bench isimli yazılım mühendisi odaklı benchmark sonuçlarında Claude modellerinin, açık kaynak projelerdeki gerçek issue ve pull request’leri çözme konusunda çok iyi performans verdiği gösteriliyor.

Bağımsız bir karşılaştırmada ise, Claude 3.5 Sonnet’in iç testlerde, karmaşık “ajan tabanlı” kod görevlerinin yaklaşık yüzde 64’ünü çözebildiği, daha önceki üst model Opus’u bariz şekilde geçtiği raporlanmış.

Bu şu anlama geliyor:
Sonnet, sadece LeetCode tarzı sorularda değil, “gerçek projede karşına çıkacak tipte görevlerde” de ciddi bir başarı sergiliyor.

Claude Sonnet ile Neler Yapabilirsin?

3.1. Sıfırdan kod yazdırma

• Bir REST API servisi

• Basit bir web uygulaması (örneğin React + Node)

• Komut satırı aracı

• Küçük otomasyon script’leri (Python, Bash vb.)

gibi yapıları sen yalnızca gereksinimleri anlatıp, Sonnet’e yazdırabilirsin.

İyi bir istek (prompt) genelde şunları içermeli:

• Kullandığın dil ve framework

• Çalışacağı ortam (örneğin Docker, serverless, bare-metal)

• I/O sözleşmesi (endpoint, parametre, response formatı)

• Güvenlik / performans beklentisi (örneğin “input’u mutlaka doğrula”, “N+1 query oluşmasın” gibi)

3.2. Refactoring ve iyileştirme

Elinde çalışan ama:

• Karışık,

• Tek dosyada büyümüş,

• İsimlendirmeleri zayıf,

• Test edilmemiş

bir kod bloğu varsa, Claude Sonnet’e:

“Bu kodu daha okunabilir, modüler, test edilebilir hâle getir. Gerekirse dosyalara böl, SOLID prensiplerine olabildiğince yaklaş, ama davranışı değiştirme.”

gibi bir talimat vererek ciddi refactoring’ler yaptırabilirsin.

3.3. Hata ayıklama (debugging)

• Stack trace

• Log çıktısı

• Problemli fonksiyon

• Beklenen davranışın açıklaması

dörtlüsünü verdiğinde Sonnet çoğu zaman:

• Muhtemel nedenleri sıralıyor

• Hatayı direkt buluyor

• Çözüm önerisi ve yama kodunu beraber veriyor

Özellikle çerçeve (framework) kaynaklı, konfigürasyon veya versiyon uyumsuzluğu hatalarında çok faydalı.

3.4. Test yazdırma

Geliştiricilerin en çok zorlandığı kısımlardan biri test yazmak. Sonnet’ten şu tip işler isteyebilirsin:

• Mevcut fonksiyonlara unit test

• API’lere integration test

• Hata senaryoları için edge case testleri

• Mock / stub örnekleri

Doğru kullanıldığında, projedeki test kapsamını çok hızlı artırmak mümkün.

3.5. Kod inceleme ve güvenlik analizi

Pull request metnini ve değişen dosyaları Sonnet’e verip:

• Potansiyel güvenlik açığı var mı?

• Gereksiz karmaşıklık nerede?

• Performans problemi göze çarpıyor mu?

diye sorabilirsin.
Bu, özellikle junior geliştiricilerin yaptığı işleri ikinci bir gözle hızlıca kontrol etmeyi sağlıyor.

Nasıl Kullanmalı? İyi Prompt Yazmanın Kuralları

Claude Sonnet’ten yüksek verim almak istiyorsan, “daha iyi prompt” yazmayı öğrenmek zorundasın.

4.1. Bağlamı tam ver

Eksik bilgi verdiğinde model tahmin yürütmek zorunda kalır. Özellikle:

• Framework versiyonu

• Çalıştığı ortam (serverless, container, on-prem)

• İlgili dosyalar

• Kullanılan kütüphaneler gibi bilgileri baştan belirtmek, daha az revizyon demektir.

4.2. Rol ve çıktı formatını tanımla

Örneğin:

“Kıdemli bir backend mühendisi gibi düşün. Sadece kod bloğu üret, açıklamayı en sona kısa not olarak ekle.”

veya

“Bana önce çözüm tasarımını madde madde anlat, onay verirsem kodu sonra üret.”

dediğinde, Sonnet’in çalışma biçimi hemen değişir.

4.3. Büyük görevleri parçalara böl

Bir kerede “bana komple e-ticaret sitesi yaz” demek yerine:

1. Mimari tasarım

2. Veri modelleri

3. Auth ve kullanıcı yönetimi

4. Sipariş akışı

5. Ödeme entegrasyonu

şeklinde adım adım ilerlersen:

• Kod daha temiz olur

• Senin kontrolün artar

• Hata oranı düşer

Güçlü Yanları ve Sınırları

5.1. Güçlü Yanlar

• Gerçek dünya yazılım görevlerinde yüksek başarı oranı

• Büyük bağlam desteği sayesinde proje seviyesinde çalışma imkânı

• Farklı dillere ve yığınlara hızlı adapte olabilmesi

• Açıklamaları genelde detaylı ve mantıksal; sadece kod değil, nedenini de anlatma eğilimi

5.2. Sınırlar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

• Üretilen kodu “doğrudur” diye doğrudan canlı ortama almak risklidir; her zaman inceleme ve test gerekir.

• Özellikle çok niş veya çok yeni kütüphanelerde, dökümantasyonu senin okuman hâlâ şart.

• Sonnet zaman zaman çok “özgüvenli” yanlışlar yapabilir; sentezlediği hatalı kodu gerçekmiş gibi savunabilir.

• Performans ve güvenlik konularında temel kontrolleri yapsa da, karmaşık senaryolarda tecrübeli bir insan mühendisin incelemesi gerekir.

Yani Claude Sonnet, yerine çalışacak mühendis değil, güçlü bir yardımcı mühendistir.

Diğer Modellerle Kıyas: Neden “en iyi” deniyor?

Farklı benchmark ve incelemeler, Claude 3.5 Sonnet’i özellikle kod kalitesi ve tutarlılığı açısından en üst seviye modellerle aynı ligde, hatta bazı senaryolarda onların üstünde konumlandırıyor.

Öne çıkan farklar:

• Kod üretirken açıklama seviyesi yüksek, tasarımı da düşünerek hareket ediyor.

• Karmaşık refactoring ve çok dosyalı görevlerde bağlamı daha iyi koruyabiliyor.

• Uzun oturumlarda tutarlılık ve üslup stabil kalabiliyor.

Buna karşın:

• Her zaman en hızlı model olmayabilir. Bazı testlerde rakipleri milisaniye bazında daha düşük gecikme sunabiliyor.

• Sayısal hesap ve salt matematikte başka modeller az da olsa daha iyi sonuçlar verebiliyor.

Yani “kodlama odaklı senaryolarda” Claude Sonnet’i en iyi yapan şey; sadece satır satır kod yazması değil, o kodun etrafındaki bütün mühendislik bağlamını da görebilmesi.

Claude Sonnet ile Kodlama Yapabileceğin Başlıca Platformlar

Makalenin başında “hangi siteleri önereceksen onları da yaz” demiştin; aşağıdaki platformlar, Claude Sonnet’i doğrudan veya dolaylı olarak kullanabileceğin yaygın ortamlar:

1. Claude Web Arayüzü (claude.ai)
   Tarayıcı üzerinden doğrudan modelle konuşup kod yazdırabileceğin resmi arayüz.

2. Anthropic API (Console)
   Kendi uygulamana, backend servisine veya dahili geliştirme aracına Claude Sonnet’i entegre etmek için kullanılabilen geliştirici arayüzü.

3. Amazon Bedrock
   AWS üzerinde çalışan uygulamalara Claude modellerini eklemek isteyenler için kullanılabiliyor.

4. Google Cloud Vertex AI
   Google Cloud üzerinde çalışan projelerde Claude Sonnet’i model olarak seçip entegrasyon yapılabiliyor.

5. IDE Entegrasyonları ve Üçüncü Parti Editörler
   Bazı modern IDE’ler ve AI destekli editörler (örneğin Claude entegrasyonu olan kod editörleri, tarayıcı eklentileri, git asistanları), arka planda Sonnet’i kullanarak kod tamamlama, açıklama ve refactoring hizmeti sunuyor.

Tercih; bireysel kullanım için web arayüzü, profesyonel/şirket içi projeler için API + cloud entegrasyon yönünde olabilir.

Claude Sonnet’i Nasıl Konumlandırmalı?

Claude Sonnet, bugün itibarıyla:

• Kod yazma,

• Refactoring,

• Debugging,

• Test üretimi,

• Mimari taslak çıkarma

gibi işlerde, pazardaki en güçlü yapay zekâ modellerinden biri. Kod kalitesi, bağlam yönetimi ve mühendislik odaklı yaklaşımıyla, özellikle yazılım ekipleri ve bireysel geliştiriciler için “ikinci beyin” gibi çalışabiliyor.

Yine de şunu unutmamak gerekiyor:

İyi bir sonuç hâlâ iyi geliştirici + doğru araç kombinasyonundan çıkıyor.
Claude Sonnet, eline verilen işi olağanüstü hızlandıran bir yardımcı mühendis; ama sorumluluk hâlâ o işi teslim eden insanın üzerinde.

Doğru senaryoda, doğru kontrol mekanizmalarıyla kullanıldığında, kodlama sürecinde “en iyi yapay zekâ adaylarından biri” olduğunu rahatlıkla söyleyebiliriz.