# Claude's Capability Map and Limits

> Source: https://sukruyusufkaya.com/en/learn/claude-ustaligi/claude-yetenek-haritasi
> Updated: 2026-05-13T09:10:45.403Z
> Category: Claude Ustalığı
> Module: 1. Foundations — Welcome to Claude
**TLDR:** See where Claude shines and where it struggles on a clear capability map — covering hallucination, fresh data, and complex math.

> **Bu dersin gerçeği**
>
> Bir aracın güçlü yönlerini bilmek değerlidir; **sınırlarını bilmek hayat kurtarıcıdır.** Bu derste Claude'un hangi alanlarda nasıl davrandığını net bir haritada göreceksin.

# Yetenek Haritası

Claude'un becerilerini üç bölgeye ayırabiliriz:

| Bölge | Renk | Anlamı |
| --- | --- | --- |
| **Parlak alanlar** | 🟢 | Genelde güvenle ve isabetle yapar |
| **Sınırlı alanlar** | 🟡 | Yapar ama dikkatli prompt + doğrulama gerekir |
| **Riskli alanlar** | 🔴 | Insan kontrolü zorunlu, otomatize etme |

Her alanı ayrı ele alacağız.

![Yetenek haritası: yazma, kod, analiz, çeviri yeşil; matematik, taze veri sarı; finansal/medikal karar kırmızı](/images/learn/claude-ustaligi/diagram-capability-map.svg)

_Yetenek haritası — Claude'un güçlü, sınırlı ve riskli alanları._

### 🟢 Parlak alanlar

**Yazılı içerik üretimi:** Blog, makale, e-posta, brief, hikâye, senaryo, şiir.
**Kod üretimi ve analizi:** Yeni fonksiyon yazma, refactoring, açıklama, test.
**Çeviri ve yerelleştirme:** 30+ dil, ton ve stil koruyarak.
**Belge analizi:** PDF, sözleşme, rapor özetleme; soru cevaplama.
**Akıl yürütme zincirleri:** Çok adımlı planlama, debug, hata teşhisi.
**Veri yorumlama:** Tablo, JSON, CSV — sınırlı boyutta — analiz, görselleştirme önerileri.
**Sınıflandırma ve etiketleme:** Yüksek doğrulukla intent / kategori tahmini.

### 🟡 Sınırlı alanlar — dikkat gerekir

**Karmaşık matematik:** Lineer cebir, integral, çok adımlı sayısal hesap. Claude doğru gibi görünen yanlışlar üretebilir; **kod sandbox'ta hesapla** ya da bir hesap makinesi aracını kullan.

**Taze gerçek bilgi:** Eğitim verisi belirli bir tarihten kesilir (knowledge cutoff). Cutoff sonrası olaylar, fiyatlar, mevzuat değişiklikleri için ya web search yetkili sürüm ya da senin sağladığın kaynak gerekir.

**Spesifik istatistikler:** Tam sayılar, "şu yıl şu kadar", piyasa rakamları gibi şeyler halüsinasyona en açık alandır.

**Çok uzun belge analizinde middle context:** Pencerenin başına ve sonuna gelen bilgi orta kısımdaki bilgiden daha iyi hatırlanır ('lost in the middle' fenomeni).

**Niş alanlardaki uzman içeriği:** Çok dar bir hukuk maddesi, nadir bir hastalık, az bilinen yerel mevzuat — uzman doğrulaması şart.

### 🔴 Riskli alanlar — insan kontrolü zorunlu

**Tıbbi tanı / tedavi kararı:** Claude bilgi verir, eğitir; ama hekim tavsiyesinin yerine geçemez.

**Hukuki bağlayıcı belgeler:** Tasla yardımcı olur, ama imza atılacak versiyon mutlaka avukat onayından geçmeli.

**Finansal işlem yürütme:** Claude bütçe analizi, hesaplama, planlama yapar; ama para transferi / al-sat emri için kullanma. Sistem prompt'larımızda da bu yasaktır.

**Yüksek riskli kararlarda otonom çalışma:** İK kararları, tek başına müşteri uyarısı, ödeme iadesi gibi işler insan onayından geçmeli (Modül 10'da Human-in-the-Loop).

**Çocuklarla doğrudan etkileşim:** Yaşa uygun moderasyon ve yetişkin gözetimi gerekir.

## Halüsinasyon ile Yaşamak

Halüsinasyon (LLM'in akıcı ama gerçek dışı bir cevap üretmesi) tamamen ortadan kalkmaz. Stratejin "halüsinasyonu sıfırlamak" değil **"halüsinasyonu yakalamak"** olmalı:

1. **Kaynak isteyerek sor:** "Cevabını hangi belgeden / kaynaktan aldın? Eminin?"
2. **Doğrulanabilir formatta cevap iste:** Tarih, isim, sayı içeren cevaplarda alıntı / referans alanı zorla.
3. **RAG ile sınırlandır:** Modelin sadece senin verdiğin belgelerle cevaplaması (Modül 11).
4. **Eval setiyle ölç:** Halüsinasyonu sayısal takip et (Modül 9).
5. **Belirsizlik kullan:** "Emin değilsen 'bilmiyorum' de" tek satırı bile büyük fark yaratır.

> **Knowledge cutoff'u unutma**
>
> Claude'un eğitim verisinin bir kesim tarihi vardır. Cutoff sonrası bir olay, fiyat, mevzuat hakkında soru sorduğunda Claude ya 'bilmiyorum' demelidir ya da web aramaya yetkili sürümünü kullanıyor olmalısın. Kritik kararları kesinlikle teyit et.

## Halüsinasyon Yakalayıcı Mini Eval

Aşağıdaki hücre Claude'un cevap kalitesini *kaynak alanı boş kaldı mı* sorusuyla otomatik bir filtrelemeye sokar. Sentetik cevaplar üzerinde fikir vermek için yapılmıştır; gerçek API çağrısını Modül 8'de göstereceğiz.

```python
cevaplar = [
    {"soru": "Türkiye 2024 nüfusu", "cevap": "85 milyondan fazla.", "kaynak": ""},
    {"soru": "Anthropic kuruluş yılı", "cevap": "2021'de kuruldu.", "kaynak": "anthropic.com/about"},
    {"soru": "Claude Opus 4.6 model id", "cevap": "claude-opus-4-6", "kaynak": "docs.anthropic.com"},
]

def supheli_mi(c):
    icerir_sayi = any(ch.isdigit() for ch in c["cevap"])
    return icerir_sayi and not c["kaynak"]

for c in cevaplar:
    flag = "⚠️ ŞÜPHELİ" if supheli_mi(c) else "✅ OK"
    print(f"{flag}: {c['soru']}")
```

Bu yaklaşımı genişletilmiş hâliyle Modül 9'da ele alacağız. Şimdilik fikir: **sayısal iddia + kaynak yok = doğrula.**

```bash
$ claude --version
claude-code 2.x — interactive coding assistant
```

```bash
$ claude doctor
✓ Auth ok
✓ Network ok
✓ Model: claude-sonnet-4-6
```

### Claude'a Güvenebilirsin
- Kod yazma, refactor, doc üretimi
- Genel bilgi sentezi (tarihsel)
- Çeviri, dil düzeltme
- Yaratıcı yazım
- Ön analiz / brainstorm
- Pattern tanıma

---

### Claude'a Yalnız Bırakma
- Bağlayıcı yasal sözleşme imzası
- Tıbbi tanı kararı
- Finansal emir gönderme
- Çocuklara doğrudan tavsiye
- Çok dar uzmanlık alanları
- Cutoff sonrası taze gerçek

**Sıralama egzersizi:**
- `Görevi tanımla — kalite, hız ve risk eksenlerini belirt.`
- `Görevi yetenek haritasının hangi bölgesine düştüğünü işaretle.`
- `Bölgeye uygun model + prompt + doğrulama stratejisi seç.`
- `Bir test örneğiyle prototip yap, eval et.`
- `Üretime aldığında izle ve geri besle.`

**Boşluk doldurma egzersizi (text):**
```text
Modelin akıcı ama yanlış cevap üretmesine _____ denir. Eğitim verisinin sona erdiği tarih _____ olarak bilinir. Çok uzun bir belgenin orta kısmındaki bilginin atlanma eğilimine _____ fenomeni denir.
```

> ✋ Kontrol noktası: `q-105-mc1`

> 📝 İlgili quiz: `module-1-final`

[Video: Modül 1 özet videosu (yer tutucu)](https://www.youtube.com/embed/dQw4w9WgXcQ)

## Modül 1 — Tamam!

Bu noktada şu sorulara güvenle cevap verebiliyor olmalısın:

- Claude nedir, LLM nasıl çalışır?
- Constitutional AI ne ve neden önemli?
- Opus, Sonnet, Haiku ne zaman kullanılır?
- Claude.ai web, mobil, masaüstünde nereye ne tıklanır?
- Claude'a hangi görevleri güvenle, hangilerini doğrulayarak veririm?

Sonraki modülde **prompt mühendisliği**ne giriyoruz — yani Claude'a ne söylersen, ne kadar isabetli cevap alırsın diye anlatan ana sanat.