Neden Claude? Yapay zekâ araçlarını nasıl seçiyoruz?

Claude, GPT, Gemini ve diğer modeller. PerformanSite'de neden tek bir yapay zekâya bağlı kalmıyoruz, hangi işte neye bakıyoruz ve neden ağırlıklı olarak Claude ekosisteminde çalışıyoruz?

Yapay zekâ araçları arasındaki rekabeti takip etmek artık ayrı bir iş. Bir modelin yeni sürümü çıkıyor, diğeri belirli görevlerde daha iyi sonuçlar vermeye başlıyor. Birkaç ay önce doğru olan tercih, bugün aynı ölçüde doğru olmayabiliyor.

Bizim için önemli soru hangi modelin daha popüler olduğu değil. Elimizdeki işi hangisi daha iyi yapıyor, hangi koşullarda yapıyor ve çıkan sonuca ne kadar güvenebiliyoruz?

PerformanSite'de Claude, GPT ve Gemini'den yararlanıyoruz. Ancak günlük geliştirme çalışmalarımızda ve üzerinde çalıştığımız analiz sistemlerinin tasarımında ağırlık merkezi Claude.

Bunun nedenini anlatmak istiyoruz.

01Önce problemi tanımlıyoruz

Bir web sitesi hakkında karar vermek için tek bir tür bilgi yeterli değil.

Sayfanın ne kadar hızlı açıldığını ölçmek istiyorsak Lighthouse gibi bir araca bakmamız gerekir. HTML yapısındaki sorunları görmek istiyorsak kodu incelememiz gerekir. Bir markanın kendisini açık anlatıp anlatmadığını değerlendirmekse başka bir iştir.

Yapay zekâ modelleri özellikle bu son noktada işe yarıyor: farklı kaynaklardan gelen bilgileri karşılaştırmak, tutarsızlıkları görmek, karmaşık bulguları açıklamak ve olası çözümler üzerinde düşünmek.

Ama bu, her şeyi yapay zekâya bırakmak anlamına gelmiyor.

Ölçümü ölçüm aracı yapar. Model, ölçümün ne anlama gelebileceğini değerlendirir.

Aradaki ayrımı korumak, kullandığımız modelin adından daha önemli.

02Neden ağırlıklı olarak Claude?

Claude'u tercih etmemizin temel nedeni, çalışma biçimimize uygun olması.

Yazılım geliştirirken yalnızca tek bir fonksiyonu yazdırmıyoruz. Mevcut kodun neden o şekilde kurulduğunu, yapılacak değişikliğin başka nereleri etkileyebileceğini ve hangi kararın ileride bakım maliyeti doğuracağını da değerlendirmemiz gerekiyor.

Claude'u özellikle kod inceleme, dokümanlarla çalışma, teknik kararları tartışma ve kapsamlı analiz süreçlerinde kullanmayı tercih ediyoruz.

Bir başka neden de Anthropic'in geliştirdiği araç ekosistemi.

Claude Code, API üzerinden araç kullanımı ve Model Context Protocol (MCP) gibi teknolojiler, yapay zekâyı yalnızca soru cevaplayan bir arayüz olmaktan çıkarıp gerçek yazılım süreçlerine bağlamayı mümkün kılıyor.

Bu bizim açımızdan önemli. Çünkü geliştirdiğimiz analiz araçlarının yalnızca rapor üretmesini değil, gerektiğinde başka araçlarla veri alışverişi yapabilmesini de istiyoruz.

Bununla birlikte Claude'un her konuda en iyi model olduğunu iddia etmiyoruz. Böyle bir iddianın anlamlı olabilmesi için görevleri, test koşullarını ve sonuçları karşılaştırmak gerekir.

03GPT ve Gemini nerede duruyor?

Bir modeli ağırlıklı kullanmak, diğerlerini dışarıda bırakmamızı gerektirmiyor.

GPT modellerinden farklı çözüm yaklaşımlarını değerlendirmek, taslakları karşılaştırmak ve belirli geliştirme problemlerine ikinci bir bakış almak için yararlanıyoruz.

Gemini'yi de araştırma, farklı türde içeriklerin incelenmesi ve alternatif değerlendirmeler için kullandığımız araçlar arasında tutuyoruz.

Bazen aynı problemi birden fazla modele veriyoruz. Sonuçları karşılaştırıyoruz. Bir modelin gözden kaçırdığı ayrıntıyı başka biri yakalayabiliyor; bazen de hepsi aynı hatayı yapabiliyor.

Dolayısıyla üç modelin aynı cevabı vermesi bile tek başına doğruluk kanıtı değil.

Modeller birbirini kontrol etmeye yardımcı olabilir. Gerçekleri doğrulama sorumluluğunu ise ortadan kaldırmaz.

04Bir web sitesini analiz ederken yapay zekâ ne yapabilir?

Somut bir örnek düşünelim.

Bir işletmenin web sitesi teknik olarak hızlı olabilir. Ancak ana sayfasında ne sattığı yeterince açık değildir. Hizmet sayfaları birbirleriyle çelişir. Mobilde önemli bir bilgi görünmez. Yapay zekâ destekli bir yanıt sistemi markayı başka bir faaliyet alanıyla ilişkilendirebilir.

Bunlar birbirinden farklı sorunlar.

Bizim üzerinde çalıştığımız yaklaşımda önce gözlemlenebilen veriler toplanıyor: sayfa yapısı, teknik ölçümler, erişilebilir içerik, ekran görüntüleri ve uygun olduğunda görünürlük testleri.

Ardından dil modelleri bu verileri değerlendirmek için kullanılabiliyor.

Örneğin Claude'a, bir sitenin teknik ölçümlerini, içerik yapısını ve görsel bulgularını birlikte inceleterek şu sorular üzerinde çalışabiliriz:

• Aynı markanın farklı sayfaları birbirini doğru tamamlıyor mu?
• Kullanıcının gördüğü önemli bilgiler, sayfanın teknik yapısında da anlaşılır mı?
• Hangi sorunlar doğrudan ölçülebiliyor, hangileri yorum gerektiriyor?
• İyileştirme için nereden başlamak daha mantıklı?

Buradaki amaç yeni bir puan icat etmek değil. Zaten elimizde olan verilerden daha iyi karar çıkarabilmek.

Bu analiz süreçlerinin bir kısmını yazılım araçlarına dönüştürmek için çalışıyoruz. Günlük çalışmalarımızda yapay zekâ kullanmamızla, geliştirdiğimiz her özelliğin bugün bir model API'sine bağlı olarak çalışması aynı şey değil. Ürünlerin durumunu bu ayrımı koruyarak paylaşacağız.

05MCP neden ilgimizi çekiyor?

MCP, farklı uygulamaların yapay zekâ sistemlerine veri ve araç sunabilmesini sağlayan açık bir protokol.

Bizim açımızdan karşılığı oldukça pratik.

Bir analiz aracında sitenizin teknik ölçümleri, geçmiş denetimleri ve tespit edilmiş sorunları bulunduğunu düşünün. Bunları başka bir yapay zekâ aracında kullanmak için sürekli rapor kopyalamak yerine, ilgili sistemin yetkili olduğu veriye doğrudan erişebilmesini sağlayabilirsiniz.

Üzerinde çalışmak istediğimiz yapı da bu.

PerformanSite'nin analiz araçlarını bir MCP sunucusu üzerinden erişilebilir hâle getirerek, Claude gibi MCP destekleyen istemcilerin gerçek denetim sonuçlarını kullanabilmesini hedefliyoruz.

MCP kendi başına bir yapay zekâ modeli değil. Modellerin kullanabileceği araçlarla veri kaynakları arasında kurulan bağlantı.

Bu yüzden bir MCP bağlantısının değeri, kaç tane araç sunduğuyla değil, o araçların gerçekten ne işe yaradığıyla ölçülmeli.

06En iyi model diye sabit bir kararımız yok

Bugün ağırlıklı olarak Claude kullanmamız, yarın her işte Claude kullanacağımız anlamına gelmiyor.

Bir model değiştiğinde, maliyetleri veya davranışı farklılaştığında ya da başka bir model belirli bir görev için daha uygun hâle geldiğinde tercihimizi yeniden değerlendirebiliriz.

Bu yüzden mümkün olduğunca üç şeyi birbirinden ayırmaya çalışıyoruz: topladığımız veri, onu işleyen model ve modelin sonucunu doğrulama yöntemi.

Böyle bir ayrım, teknolojiyi tek bir sağlayıcının ürün kararlarına bağımlı hâle getirmeden geliştirmeyi kolaylaştırıyor.

Ayrıca müşterinin ne aldığını anlamasını sağlıyor. Bir raporun hangi kısmının gerçek ölçüm, hangi kısmının model yorumu olduğunu bilmek, raporu okuyabilmenin bir parçası.

07Son söz

Claude'u sevdiğimiz için her işi Claude'a vermiyoruz. Birçok çalışmamızda işimize yaradığı için Claude ekosisteminde daha fazla zaman geçiriyoruz.

GPT ve Gemini'yi de aynı nedenle kullanıyoruz.

PerformanSite'nin ilgilendiği alan değişmiş değil: hızlı, anlaşılır, bulunabilir ve üzerine devam edilebilir web sistemleri.

Değişen şey, bu sistemleri incelemek ve geliştirmek için elimizdeki araçlar.

İyi bir web sitesinin arkasındaki kararları yapay zekâya bırakmak istemiyoruz. O kararları daha iyi verebilmek için yapay zekâdan yararlanmak istiyoruz.

08Sıkça sorulan sorular