Ajan Dikmeyi Bırakıp Skill Kurmak: Anthropic Mühendislerinden Dört Kural

Anthropic cephesinde Agent Skills formatını çıkaran iki mühendis, Barry Zhang ve Mahesh Murag, bir süredir her işe ayrı ajan dikmeyi bırakmış. Gerekçeleri basit: alttaki ajan beklediklerinden çok daha genel amaçlı hale geldi, o yüzden aynı gövdeye işe özel bilgi giydirmek yetiyor. Bence bu, son bir yılın en pratik yön değişikliği.

Telefon benzetmesi konuyu tek cümlede özetliyor: model işlemci, ajan çalışma katmanı işletim sistemi, skill ise uygulama. Kimse her uygulama için ayrı telefon toplamıyor; aynı cihaza doğru uygulamayı kuruyor. Claude Code zaten dosya okuyup kod yazıp araç çağırabildiği için sunum hazırlamaktan şirket araştırmaya kadar her işte aynı gövde kullanılıyor, değişen yalnızca takılan skill oluyor.

Birinci kural benim en sevdiğim: çözülmüş teknik sorunu modele tekrar tekrar çözdürme. Ekip, Claude'un sunum stili için her seferinde neredeyse aynı Python betiğini sıfırdan yazdığını, bunun hem jeton yaktığını hem de her çalıştırmada farklı sonuç ürettiğini görmüş. Çözüm olarak çalışan betik skill klasörüne kaydedilmiş ve sonraki çalıştırmalar kanıtlanmış dosyayı doğrudan kullanmış. Yazılımcılığın DRY ilkesi aynen buraya taşınmış. Benim atölyemde de aynı desen var: bir kez beğendiğim çıktıyı üreten betiği sohbette çürümeye bırakmıyorum. Videodaki reçete de bu: betiği skillin script klasörüne kaydet, SKILL.md dosyasını o dosyayı çalıştıracak şekilde güncelle, sonra aynı görevi iki kez koşturup önemli kısımları karşılaştır. Çevredeki metin biraz değişebilir ama kritik parça artık yeni bir tahmin değil, denenmiş kod.

İkinci kural bulma sorununu çözüyor: onlarca skill birikince model doğru olanı nasıl seçecek. Cevap progressive disclosure denen kademeli yükleme: Claude başta her skillin yalnızca adını ve açıklamasını, yani YAML ön maddeyi görüyor. İstekteki ifade bir açıklamayla eşleşirse ilgili SKILL.md dosyasının tamamı okunuyor, büyük ek dosyalar ise gerçekten gerekene kadar klasörde bekliyor. Böylece alakasız talimatlar çalışma bağlamını şişirmiyor.

Ama bu mekanizma açıklamanın netliğine mahkum. İçerik yardımı ile pazarlama varlığı üretimi gibi muğlak iki açıklama modeli yazı turaya zorlar. Güçlü açıklama ne işi, hangi gerçek kullanıcı cümleleriyle tetikleneceğini söylüyor. Videodaki üçlü test pratik: bariz tetikleyici istek, farklı sözcüklerle aynı istek ve kesinlikle tetiklememesi gereken alakasız istek. Bulunamayan skill, yok hükmünde.

Üçüncü kural düzeltmeleri kalıcı hale getiriyor: her düzelt-sohbeti kapat döngüsü bir dersi çöpe atıyor. Yalnızca düzelt demek çıktıyı onarır ama süreci bozuk bırakır. Bunun yerine modelden geriye doğru iz sürmesi isteniyor: nerede aradı, neden ıskaladı, yönlendirme mi skill mi güncellenmeli. Süreç yanlışsa talimat, ses ve örnek eksikse referans dosyası, tekrarlayan hata varsa açık engelleyici kural ekleniyor. Sonra aynı görev yeniden koşturulup düzeltme doğrulanıyor.

Burada dürüst bir sınır da çiziliyor: hiçbir skill zayıf modeli güçlüsü gibi çalıştıramaz, her model talimatı farklı yorumlar. Taşınabilir olan süreç. Agent Skills açık format olduğu için aynı klasör uyumlu farklı koşucularda da denenebiliyor, bozulan yerde gizli varsayım aranıyor. Aralık 2025'te açık standart ilan edilmesi bu taşınabilirliği resmileştirdi.

Dördüncü ve videoya göre en önemli kural: skill ilk denemeyi kullanıcıya teslim etmesin. Yüzde yetmişlik işi bitirip biçim bozuk, kaynaksız bir dosyayı insanın kucağına bırakmak yaygın arıza. Çözüm, insanın zaten bildiği denetimi skille gömmek: slaytları görsel olarak üretip taşan yeri düzeltmek, araştırma iddialarını birincil kaynaklarla eşleyip kanıtlanamayanı ayıklamak, metni acemi ve şüpheci gözlere okutmak. Beğendiğim kalıp şu cümlede düğümleniyor: önce kabul ölçütünü tanımla, ilk sürümü üret, ilgili yöntemle denetle, bulduğun her sorunu düzelt, ikinci turu koştur, ölçüt tutmadan sonucu verme. Doğrulanamayan ne varsa açıkça söyle. Nesnel bir başarı metriği konulabiliyorsa ajanlar o eşik tutana kadar çalışsın. Böylece kullanıcının ilk gördüğü şey modelin ilk bakışı değil, dördüncü ya da beşinci bakışı oluyor.

Toparlarsam tablo net: kanıtlanmış kodu kaydet, her skili keskin açıklamayla bulunabilir kıl, düzeltmeyi kalıcı talimata çevir, işi teslimden önce kanıtla denetle. Dört kural birlikte genel amaçlı bir ajanı benim çalışma biçimimi bilen bir asistana dönüştürüyor. Videonun kapanış cümlesi de bu zaten: ajanı değil, ajanın sende nasıl çalışacağını inşa et.

Bağlamı da koyalım: Agent Skills Ekim 2025'te Claude Code için duyuruldu, PDF düzenleme gibi gerçek bir örnekle anlatıldı ve açık depoda paylaşıldı. Kavram Codex dahil başka platformlara da sıçradı. Yani video tek bir kanalın fikrini değil, birkaç ayda sektör pratiğine dönüşmüş bir deseni anlatıyor ve dört kuralı bu pratiğin damıtılmış hali olarak sunuyor.