Cursor vs Claude Code vs Copilot — hangisi gerçekten productivity artırıyor?

Claude Code: Anthropic'in CLI tool, Anthropic API key gerekli ($-per-use). Terminal odaklı, Cursor'dan daha modern yaklaşım — agent paradigm.

Karşılaştırma: Cursor günlük IDE deneyimi için en iyi. Claude Code complex refactor ve agentic task için güçlü. Copilot yalnız autocomplete'e güveniyorsan en ucuz.

Çoğu kişi 2 tool birden kullanıyor: Cursor IDE'de + Claude Code terminal'de big refactor için.

GitHub Copilot: tab autocomplete altın standart, ama composer feature'u Cursor'dan zayıf. $10/ay, kurumsal entegrasyon iyi.

VS Code Insider + Continue.dev: open-source alternatif, local model çalıştırabilirsin (Ollama).

Aider: terminal-based Git-aware. Programmer için cool ama öğrenme eğrisi var.

Performans: Cursor'da Claude 3.5 Sonnet seçeneği var, Copilot GPT-4o kullanıyor. Claude Code direkt Claude API. Quality benzer.

Bizim ekipte iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

Türkçe içerik bulmak için open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Türkiye'den ödeme: Cursor & Claude Code Wise card ile sorunsuz.

Pricing trend: Cursor'ın $20'lik tier'ı 2025'te limit ekliyor, dikkat. Pro+ plan ($40) coming soon.

Üretim hattı veri analizinde OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Türkiye'deki kurumsal projelerde kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Latency optimize etmek için Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Latency optimize etmek için her güncellemede regression test çalıştırın.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Ek olarak şunu eklemek isterim: her güncellemede regression test çalıştırın.

Benim deneyimime göre DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Benim deneyimime göre TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Bence Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Ek olarak şunu eklemek isterim: maliyeti yarıya düşürdük.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

RAG mimarisi tasarlarken Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Üretim hattı veri analizinde Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Akademik araştırmamda Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Cevap teşekkürler ama evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Karşılaştırma için documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Latency optimize etmek için Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

E-ticaret tarafında Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. MLflow ile experiment tracking şart.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

Hukuk teknolojisi projemizde Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Sağlık verisi ile çalışırken üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

DataCamp kursunda da bahsediliyor: open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Türkiye'deki kurumsal projelerde audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

DataCamp kursunda da bahsediliyor: self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

Ekibe yeni katılan biri olarak ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Hemen denemek isteyenler için Pydantic ile structured output şart.

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Sağlık verisi ile çalışırken Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. maliyeti yarıya düşürdük.

Sağlık verisi ile çalışırken Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.