Orijinal Metin Başlığı: AI için En İyi 60 Claude Yetenekleri, İş Akışları ve GitHub Depoları - Tam Liste.
Orijinal Metin Yazarı: Khairallah AL-Awady
Çeviren: Peggy, BlockBeats

Derleyenin Notu: Son zamanlarda AI'ı takip ediyorsanız, şöyle bir yanılgıya kapılmanız kolaydır: Araçlar giderek artmakta, ancak gerçekten kullanılabilir olanlar gittikçe azalmaktadır.

Çoğu insan için zorluk, hangi araçların kullanılabilir olduğunda değil, hangi araçların değerli olduğunda ve nereden başlanması gerektiğinde yatmaktadır.

Bu liste, gerçek dünya testleri esas alınarak, mevcut AI araç ekosistemi üzerinde sistematik bir inceleme yaparak, 60 aracı belirledi ve farklı seviyeler ve kullanım senaryolarına göre sınıflandırdı: Kod yazma ve geliştirme araçlarından, agent yapılarına ve araç entegrasyonuna, ardından iş akışı otomasyonuna, veri işleme ve altyapıya, en sonunda da öğrenme kaynakları ve sürekli güncelleme yollarına kadar.

Genel olarak, bu liste, "AI kullanımından AI sistemleri inşa etmeye" açık bir yol haritası çiziyor; geliştiricilerden, içerik oluşturuculara, ürün geliştiricilere ve yeni başlayanlara farklı giriş noktaları sunarak okuyucuların karmaşık araç ekosisteminde kendilerine uygun bir giriş noktası bulmalarına yardımcı oluyor.

Her bir aracın sürekli değişen araçlar dünyasında bu şekilde yapılandırılmış bir inceleme, belki tek bir öneriden daha anlamlı olabilir. Bu, size bir yanıt sunmuyor, ancak AI'ı daha verimli anlama ve kullanma şeklini sunuyor.

Aşağıda orijinal metin yer almaktadır:

Farklı AI araçlarını test etmek için 100 saatten fazla zaman harcadım, böylece sizin bu yollara düşmenize gerek kalmaz.

Önce bu yazıyı favorilere ekleyin :)

2026 yılı AI araçları ekosistemi, insanların "bilgi yüklemesi" noktasına gelmiştir: Her hafta yeni bir yapı, her gün yeni bir agent, her sabah GitHub'da yükselen yeni bir proje.

Bunların çoğu sadece hype. Bazıları gerçekten kullanışlı. Çok azı, gerçekten işinizi değiştirecek.

Siz sorunları süzgeçten geçirdim.

Aşağıdaki 60 araç, kategorilere ayrılmış ve gerçekten dikkate değer olduklarını düşündüğüm - her birinin gerçekten iyi olduğu senaryolarla beraber - kendi testlerim sonucunda elde ettiğim sonuçları içermektedir.

Saklamanızı öneririm, muhtemelen tekrar tekrar geri döneceksiniz.

Kısım 1: AI Programlama Agentı ve IDE

Bu tür araçlar, AI'ın kod yazmanıza, kodu incelemenize ve hatta tüm geliştirme sürecini yönetmenize yardımcı olmasını sağlar.
Vurgu: Bunlar, demo aşamasında kalmayıp gerçek çalışma akışında kullanılabilen araçlardır.

1.Claude Code
Anthropic'in sunduğu bir komut satırı programlama aracı. Dosya okuyabilir, kod yazabilir, testleri çalıştırabilir ve doğrudan yerel ortamınızda işlem yapabilir.
Eğer AI destekli geliştirme sürecinde tam kontrolü korumak istiyorsanız, şu anda bu "altın standarttır".
https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code

2.Cursor
VS Code'a dayalı olarak geliştirilen bir AI odaklı kod düzenleyici. Satır içi tamamlama, kod depolarıyla etkileşim, çoklu dosya düzenleme desteği sunar.
Varolan geliştirme sürecine AI'yı sorunsuz entegre etmek isteyen geliştiriciler için uygundur.
https://www.cursor.com

3.Codex CLI
OpenAI'ın sunduğu bir terminal programlama aracı. Doğal dilde talimat verirseniz, kod depolarını okur, kod üretir ve yürütür.
Çok adımlı görevlerde güçlü performans sergiler.
https://github.com/openai/codex

4.Windsurf
Codeium tarafından sunulan bir AI programlama IDE'si. Cascade aracı, çoklu dosya düzenleme, kod depolarını derinlemesine anlama ve "daldırıcı kodlama akışı" desteği sağlar.
Hızla büyüyor.
https://codeium.com/windsurf

5.Superpowers
Claude Code için geliştirilen 20'den fazla pratik beceri seti, TDD, hata ayıklama, planlamadan yürütmeye kadar süreçler gibi becerileri içerir.
GitHub'da 96.000'den fazla yıldıza sahip. Eğer Claude Code kullanıyorsanız, önerilen ilk eklentidir.
https://github.com/obra/superpowers

6. Spec Kit (GitHub)
「Spec-Driven Development」 Tool: Önce bir spec yazın, sonra AI tarafından kod üretin. Başlamadan önce düşünmenizi zorunlu kılar. GitHub'da 50 binden fazla yıldıza sahip.
https://github.com/github/spec-kit

7. Aider
Terminalde AI işbirliği kodlama aracı, herhangi bir LLM'yi destekler.
Var olan kod depolarıyla çalışmada özellikle güçlüdür. GitHub'da 30 binden fazla yıldıza sahip.
https://github.com/paul-gauthier/aider

Parça 2: Agent Çerçevesi

Otomatikleştirilmiş bir sistem inşa etmek için "Düzelt – Eylem – Yeniden Düşün" yeteneğine sahip.

8. OpenClaw
Olaylar düzeyinde açık kaynaklı AI ajanı. Uzun süreli çalışmayı, çoklu platformları destekler (WhatsApp / Telegram / Discord) ve kendi becerilerini yazabilir.
GitHub'da 210 binden fazla yıldıza sahip, şu anda kişisel AI ajanlarının en kolay başlangıç noktalarından biridir.
https://github.com/openclaw/openclaw

9. LangGraph
Çoklu ajanları "Graf Yapısı" ile düzenlemek için: Şube mantığı, insan müdahalesi (insan döngüsü içinde) ve kalıcı durumu destekler.
https://github.com/langchain-ai/langgraph

10. CrewAI
Çoklu ajan işbirliği çerçevesi, her ajanın rolü, hedefi ve "kişisel ayarı" bulunur.
Takım işbirimi süreçlerini simüle etmek için uygundur.
https://github.com/crewAIInc/crewAI

11.AutoGPT
Uzun Süreli Çalışma Görevleri için Uygun Olan Yıllanmış Tam Otomatik Agent Çatısı.
Erken Dönem Sürümlerine Kıyasla Çok Daha Olgun Hale Geldi.
https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

12.Dify
Açık Kaynaklı LLM Uygulama Oluşturma Platformu, İş Akışı, RAG, Agent ve Model Yönetimini Entegre Eder.
Geliştiriciler Olmayanlar İçin de Oldukça Kullanıcı Dostudur.
https://github.com/langgenius/dify

13.OWL
Çoklu Agent İşbirliği Çatısı, GAIA Referans Testinde Lider Konumda.
İlerici Araştırma Alanından Uygulamaya Dönüşen Temsilcilerden Biridir.
https://github.com/camel-ai/owl

14.CopilotKit
AI yardımcı pilotu doğrudan React uygulamasına gömülebilen bir çözümdür.
Sadece geliştirme verimliliğini artırmakla kalmaz, AI'ı ürünün bir parçası haline getirir.
https://github.com/CopilotKit/CopilotKit

15.pydantic-ai
Pydantic'e Dayalı Tip Güvenliği Agent Çatısı.
Yapılandırılmış, Doğrulanabilir Sonuçlar Üretmeyi Amaçlayan Python Geliştiricileri İçin Uygun Bir Seçenektir.
https://github.com/pydantic/pydantic-ai

Parça 3: MCP Hizmeti ve Araç Entegrasyonu

MCP (Model Context Protocol), yapay zekanın gerçekten "dünyaya erişmesini" sağlar. Beceri, ona nasıl yapılacağını öğretir, MCP ise onun "yapmaya izinli olmasını" sağlar.

16.Tavily
AI ajanı için tasarlanmış bir arama motoru, mavi renkli bağlantılar değil, yapısı, LLM tarafından doğrudan kullanılabilen veriye dönüştürülmüş veridir.
Arama, çıkartma, tarama, harita olmak üzere dört araç sunar, bir dakikada MCP'ye entegre olabilir.
https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp

17.Context7
En son kitaplık belgelerini LLM'nin bağlamına enjekte eder.
Artık "hayalet API" veya eski yöntemlerle karşılaşılmayacak.
Prompt'ta "use context7" cümlesini ekleyerek otomatik olarak en yeni belgeleri çekebilirsiniz.
https://github.com/upstash/context7

18.Task Master AI
Sizin AI proje yöneticiniz. PRD'yi girdiğinizde bağımlılıkları olan görevlere ayrılır.
Ardından Claude adım adım yürütür, karmaşık geliştirme sürecini düzenli bir akış hâline getirir.
https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master

19.MCP Playwright
LLM için tarayıcı otomasyon yeteneği sağlar.
Gerçek bir tarayıcıyı doğal dil kullanarak kontrol edebilir: test etme, tarama, etkileşim kurma, hepsi yapılabilir.
https://github.com/executeautomation/mcp-playwright

20.fastmcp
En düşük Python koduyla hızlıca MCP hizmeti oluşturun.
Claude ve diğer modeller için özel araçlar entegre etmek için en hızlı yolculardan biridir.
https://github.com/jlowin/fastmcp

21.markdownify-mcp
PDF, resim, ses dosyası vb. çeşitli formatları Markdown'a dönüştürün.
Herhangi bir belgenin AI iş akışına girebilmesini sağlayın.
https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp

22.MCPHub
Çeşitli MCP hizmetlerini HTTP üzerinden yönetin.
Tüm araç bağlantılarını merkezi bir panelden yönetin.
https://github.com/samanhappy/mcphub

Parça 4: Claude Becerileri (Seçmeli)

Beceriler, Claude'a "uzman iş akışı yetenekleri" enjekte edebilir. Şu anda toplulukta 80.000'den fazla beceri bulunmaktadır, aşağıdakiler gerçekten kurmaya değer olanlardır.

23.PDF İşleme (Resmi)
PDF'leri okuma, tabloları çıkarma, formları doldurma, dosyaları birleştirme ve bölmeyi destekler.
Bilgi çalışanları için en yararlı becerilerden biridir.

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pdf

24.Önyüz Tasarımı (Resmi)
Gerçekten kullanılabilir tasarım sistemleri oluşturmak için kullanılır, cesur tipografi ve çevrimiçi kullanılabilir UI içerir.
Yaygın "AI tarafından oluşturulmuş gibi" tasarım tarzından kurtulabilir. 27.7k+ kurulum mevcut.

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/frontend-design

25.Beceri Oluşturucu (Resmi)
Bir "meta beceri". İş akışınızı doğal dilde tanımlayın, 5 dakika içinde tam SKILL.md oluşturun.
Yapılandırma yazma gereksinimi olmadan yeni beceri oluşturabilir.

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

26.Pazarlama Becerileri (Corey Haines)
CRO, kopya yazma, SEO, e-posta otomasyonu, büyüme stratejileri vb. 20+ beceriyi kapsar.
Tüm bir pazarlama ekibinin yeteneklerini "modülerleştirmek" gibi.

https://github.com/coreyhaines31/marketingskills

27.Claude SEO
Tam site denetimi, yapılandırılmış veri doğrulaması, anahtar kelime analizi vb. işlevler sunar.
12 alt beceriyi içerir, tüm SEO iş akışını kapsar.

https://github.com/AgriciDaniel/claude-seo

28. Obsidian Yetenekleri
Obsidian CEO tarafından geliştirildi. Otomatik etiketleme, otomatik bağlantı ve depo entegrasyonu desteği sağlar.
Eğer Obsidian kullanıyorsanız, neredeyse zorunlu bir eklenti.

https://github.com/kepano/obsidian-skills

29. Bağlam Optimizasyonu
Token maliyetini düşürmek ve KV önbellek verimliliğini artırmak için kullanılır.
API kullanım maliyetini önemli ölçüde azaltabilir. GitHub'da 13.900+'dan fazla yıldız.

https://github.com/muratcankoylan/agent-skills-for-context-engineering

30. Derin Araştırma Yeteneği
8 aşamalı araştırma süreci + otomatik devam yazma mekanizması.
Claude tarafından "derin araştırma" yapılmasını gerektiren senaryolar için uygundur.

https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill

Bölüm 5: Yerel AI ve Model Çalıştırma

Modeli yerel cihazda çalıştırma: Daha yüksek gizlilik, daha hızlı yanıt ve API maliyeti olmaksızın.

31. Ollama
Açık kaynak büyük modeli yerelde bir komutla çalıştırma. Llama, Mistral, Gemma gibi modelleri destekler.
Yerel AI'ya gitmek için en hızlı yol.

https://github.com/ollama/ollama

32.Açık Web Arayüzü
Kendine barındıran ChatGPT benzeri arayüz. Temiz, hızlı, eksiksiz işlevsellik.
Ollama ile kullanıldığında, tamamen özel bir AI sistem oluşturabilirsiniz.

https://github.com/open-webui/open-webui

33.LlamaFile
Tüm büyük modeli yürütülebilir bir dosya haline getirme.
Bağımlılıklara gerek yok, indirip çalıştırılabilir, son derece basit.

https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile

34.Unsloth
Model ince ayar hızını iki katına çıkarırken aynı anda %70 bellek kullanımını azaltır.
Kendi modelinizi eğitmeniz gerekiyorsa, bu iyi bir başlangıç noktasıdır.

https://github.com/unslothai/unsloth

35.vLLM
Yüksek verimlilikli bir çıkarım motoru, geleneksel çözümlere göre 2–4 kat daha hızlı performans sunar.
Şu anda açık kaynaklı model üretim dağıtımının önde gelen seçeneklerinden biridir.

https://github.com/vllm-project/vllm

Parça 6: İş Akışı ve Otomasyon

AI'ı mevcut araçlarınıza ve iş akışınıza entegre edin.

36.n8n
Open Source İş Akışı Otomasyon Aracı, 400'den fazla entegrasyon ve AI düğmesini destekler, kendi kendine barındırılabilir.
Şu anda mevcut olan en güçlü görsel AI otomasyon oluşturuculardan biri.

https://github.com/n8n-io/n8n

37.Langflow
Sürükle ve Bırak yöntemiyle agent iş akışı oluşturur. GitHub'da 140 binden fazla yıldıza sahip.
Kod yazmadan da karmaşık agent pipeline'ları kurabilirsiniz.

https://github.com/langflow-ai/langflow

38.Huginn
Kendi kendine barındırılan Web agent, izleme, uyarı ve veri toplama için kullanılır.
Gizlilik önceliğine vurgu yapar, tüm otomasyon işlemleri kendi sunucunuzda çalışır.

https://github.com/huginn/huginn

39.DSPy
Modeli sürdürmek için "prompt" yerine "program" kullanır.
Stabiliteye daha fazla önem veren senaryolarda kullanılan, Stanford araştırmasından çıkan bir çatı.

https://github.com/stanfordnlp/dspy

40.Temporal
Uzun süre çalışan görevlere yönelik "kalıcı iş akışı motoru".
Otomasyon işlemlerinizin çökme, yeniden deneme, zaman aşımı gibi durumlarla başa çıkması gerektiğinde standart çözümdür.

https://github.com/temporalio/temporal

Bölüm 7: Arama, Veri ve RAG

Bilginin AI sistemlerine giriş çıkışını sağlayın.

41. GPT Araştırmacısı
Yapılandırılmış raporlar oluşturabilen otomatik araştırma ajanı.
Bir konuyu girdi olarak alır ve kaynak referanslarıyla tam analiz sunar.

https://github.com/assafelovic/gpt-researcher

42. Firecrawl
Herhangi bir web sitesini LLM için uygun veri formatına dönüştürür.
AI boru hattı için tasarlanmış bir örümcek aracı.

https://github.com/mendableai/firecrawl

43. Vanna AI
Doğal Dil'i SQL'e dönüştürür.
İngilizce soru sormak, doğrudan veritabanı sorgu ifadesi oluşturur.
SQL yazmak istemeyen ancak veri kullanmak isteyenler için uygundur.

https://github.com/vanna-ai/vanna

44. Instructor
Pydantic modeli aracılığıyla herhangi bir LLM çıktısını yapılandırılmış JSON'a dönüştürür.
OpenAI, Anthropic, Google gibi 15'ten fazla sağlayıcıyı destekler.
Birçok üretim AI mühendisinin gerçek tercihidir.

https://python.useinstructor.com

45. Chroma
Açık kaynak vektör veritabanı.
AI uygulamalarına anlamsal arama ve uzun vadeli bellek eklemenin en basit yollarından biridir.

https://github.com/chroma-core/chroma

46.dlt
LLM'ye yönelik veri boru hattı aracı, 5000'den fazla veri kaynağına entegre olabilir.
Çeşitli verileri AI iş akışınıza aktarmanıza yardımcı olur.

https://github.com/dlt-hub/dlt

47.ExtractThinker
Belge zekasına yönelik bir "ORM".
Herhangi türde belgeden yapılandırılmış veri çıkarabilir.

https://github.com/enoch3712/ExtractThinker

Parça 8: API ve Altyapı

Üretim ortamında her şeyin gerçekten çalışmasını sağlayan "alt seviye boru hattı".

48.FastAPI
Yapay Zeka uygulamaları dağıtmak için kullanılan Python Web çerçevesi.
Dokümantasyon çok kapsamlıdır ve Pydantic veri doğrulamasını yerleşik olarak içerir.

https://github.com/tiangolo/fastapi

49.Portkey Gateway
250'den fazla LLM'ye bir API üzerinden erişim sağlar.
Kod değişikliği yapmadan modeli değiştirebilirsiniz.

https://github.com/Portkey-AI/gateway

50.OmniRoute
44'den fazla AI sağlayıcısını destekleyen bir API vekili.
Yük dengelemesi, hata geçiş ve maliyet optimizasyonu sağlar.

https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute

51.lmnr
Agent Davranışlarını izlemek ve değerlendirmek için kullanılır.
Ajanın ne yaptığını net bir şekilde görebilir ve performansını ölçebilirsiniz.

https://github.com/lmnr-ai/lmnr

52.Codebase Memory MCP
Kod depomuzu bir "kalıcı bilgi haritasına" dönüştürür.
Claude'un tüm proje yapısını oturumlar arasında hatırlamasını sağlar.

https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp

Parça 9: Seçme Koleksiyon ve Öğrenme Kaynakları

Bilgiyi sürekli olarak nereden alacağınız ve bilişinizi sürekli olarak nasıl iyileştireceğiniz.

53.Harika Claude Yetenekleri
Seçme yetenekler koleksiyonu, GitHub'da 22.000'den fazla yıldıza sahip.
Yeni yetenekler aramak için tercih edilen giriş noktası.

https://github.com/travisvn/awesome-claude-skills

54.Anthropic Yetenek Deposu
Anthropic'in resmi yetenek deposu.
Şu anda yetenek oluşturmanın "standart kalıbı" da burada bulunmaktadır.

https://github.com/anthropics/skills

55.Harika Ajanslar
100'den fazla açık kaynak ajans aracının seçkin listesini derler.

https://github.com/kyrolabs/awesome-agents

56.PromptingGuide
Temelinden ileri seviyeye kadar kapsamlı bir Prompt mühendisliği rehberini kapsar.

https://www.promptingguide.ai

57.Anthropic Prompt Mühendislik Öğretici
9 bölümden oluşan + Jupyter Notebook uygulamalı egzersizler içerir.
Prompt'ü sistemli bir şekilde öğrenmenin en iyi yollarından biridir.

https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial

58.SkillsMP
80.000'den fazla topluluk becerisine sahip bir pazar yeri platformu.
Şu anda en büyük Claude beceri dizini.

https://skillsmp.com

59.MAGI//ARCHIVE
Günlük olarak en yeni AI proje deposunu günceller.
Öncü gelişmeleri izlemek için kullanılır.

https://tom-doerr.github.io/repo_posts/

60. Anthropic Resmi Belgeleri
API, Prompt, Araç Çağrısı, ajan vb. tüm temel içeriği kapsar.
Eğer ciddi bir şekilde AI ürünü yapıyorsanız, bu belgeyi baştan sona okumanızı öneririm.

https://docs.anthropic.com

Bu Liste Nasıl Gerçekten Kullanılır

Bu 60 aracı birden takmaya çalışmayın. Bu sadece bilgi yüklemenize ve zamanınızı boşa harcamanıza neden olur.

Daha çok şunu öneriyorum:

Eğer bir geliştiriciyseniz: Claude Code (01) + Süper Güçler (05) + Context7 (17) + Tavily (16) ile başlayın.
Bu kombinasyon, arama yeteneği ve belge desteği olan güçlü bir yapay zeka programlama ortamı oluşturmanıza yardımcı olabilir.

Eğer bir yaratıcı / bilgi işçisiyseniz: OpenClaw (08) + Obsidian Skills (28) + PDF İşleme (23) + Frontend Tasarımı (24) ile başlayın. Bu kombinasyon, dosya yönetimi, belge işleme ve içerik oluşturma yeteneğine sahip bir yapay zeka asistanı sunabilir.

Eğer bir ürün geliştiriyorsanız: FastAPI (48) + Eğitmen (44) + Chroma (45) + LangGraph (09) ile başlayın.
Bu kombinasyon, bir backend çerçevesi, yapılandırılmış çıktı, bellek sistemi ve ajan düzenleme yeteneğini kapsar, bir üretim seviyesi AI uygulamasını desteklemek için yeterlidir.

Sadece öğrenmek istiyorsanız: Anthropic Eğitimi (57) + Prompting Rehberi (56) + Anthropic Resmi Belgeler (60) ile başlayın.
Önce temeli sağlamlaştırın, sonra araçları ekleyin.

Bir yol seçin ve derinlemesine kullanmaya başlayın.

Gereksinimler ortaya çıktıkça, araçları yavaşça genişletin.

Özet

Yetenekler = AI'ya Nası daha iyi yapılacağını öğretmek
MCP = AI'ın Dış araçlara ve verilere erişim yeteneği
Depolar = Her şeyin açık kaynak altyapısını sağlama

Bunları bir araya getirdiğinizde elde ettiğiniz şey artık sadece iyi görünen bir demo değil, gerçekten üretken bir AI iş akışı setidir.

İşte bu kadar. 60 araç. Şimdi, bir şeyler yapın.

[Orjinal Metin Bağlantısı]

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia