Code Execution: Claude Sandbox'ta Kod Çalıştırma
Claude, sohbet içinde gerçek Python kodu yazar ve onu kendi sandbox’ında çalıştırır. Bu, dil modeli “tahminine” değil gerçek hesaplamaya dayanır. Excel açmadan veri analizi, grafik ve hesap tablosu çıktısını Claude’un içinden alabilirsiniz.
Bu sayfa code execution yeteneğinin ne olduğunu, hangi senaryolarda iş profesyoneli için değer ürettiğini ve Skills ile ilişkisini anlatır.
”Code Execution”: İş Kullanıcısı İçin Ne Demek?
İlk bakışta “kod çalıştırma” geliştirici işi gibi gelir. Ama burada söz konusu olan: Claude veri ile çalışırken arka planda Python kullanır, sonucu size hazır verir. Sizin kod yazmanıza gerek yok; “Claude, bu Excel’i analiz et” deyip arkayı izlersiniz.
Pratik olarak Claude bunu yapar:
- Verdiğiniz veriyi (CSV, Excel, JSON, PDF tablo) Python ile okur
- Hesap, dönüşüm, görselleştirme yapar
- Çıktıyı size sayı, tablo veya grafik olarak verir
- Kodun kendisini de gösterir (ister okuyup anlarsınız, ister atlarsınız)
Hangi Senaryolarda Değer Üretir?
Veri Analizi
Bir CSV / Excel’iniz var, içinde 10.000 satır müşteri verisi. “Şehir bazında ortalama sipariş tutarı, en yüksek 5 şehir” sorusunu Python kodu yazmadan çözmek istersiniz. Claude bunu code execution ile yapar: gerçek hesaplama, tahmin yok.
Hesap Tablosu / Formül
Bütçe modeli, ROI hesabı, faiz ve amortisman hesaplaması gibi işlerin tümü matematiktir. Claude code execution ile gerçek matematik yapar; “tahmin yürütüp” yanlış sayı vermez.
Finans departmanı sayfası bu tür hesaplara örnekler içerir.
Grafik / Görselleştirme
Verinizi grafiksel olarak görmek istiyorsunuz. Bar chart, line chart, pie chart veya scatter plot isteyebilirsiniz. Claude bunları Python (matplotlib, plotly) ile üretir ve Artifact olarak gösterir.
Veri Temizleme
Excel’inizde 5 farklı tarih formatı, eksik hücreler, duplikatlar var. Claude bunu temizler, normalize eder, çıktı olarak temiz veri verir.
İstatistiksel Analiz
Korelasyon, regresyon ve trend analizi gibi soyut kavramlar Python kütüphaneleri (pandas, scikit-learn) ile gerçek hesaplamaya dönüşür.
PDF Tablodan Veri Çıkarma
PDF’teki tablo Excel’e geçmiyor. Claude code execution ile PDF’i okur, tabloları ayıklar, CSV’ye çevirir.
Code Execution vs LLM Tahmini
Önemli bir ayrım:
| LLM Tahmini | Code Execution | |
|---|---|---|
| Toplam: 100 + 250 + 175 = ? | ”Yaklaşık 525” (bazen yanlış) | 525 (kesin) |
| 12.500 satırlık veride filtre | Halüsinasyon riski | Gerçek SQL/pandas filtre |
| Faiz formülü | Bazen formül yanlış | Doğru hesap |
| Tarih aralık filtresi | Hata payı | Kesin |
| 1000 müşteri ortalaması | Tahmini | Tam ortalama |
Önemli sayısal hesaplamalarda code execution kullanması için Claude’a açıkça söyleyin:
“Bu veriyi Python ile analiz et, code execution kullan. Tahmin yapma, gerçek hesapla.”
Claude çoğu zaman kodu kendiliğinden çalıştırır; yine de önemli hesaplarda bunu açıkça istemek güvenlidir.
Hangi Diller / Kütüphaneler?
Şu an temelde Python desteklenir. Yaygın kütüphaneler:
- pandas: veri manipülasyonu, Excel/CSV okuma
- numpy: sayısal işlem
- matplotlib / plotly: grafik
- scikit-learn: temel makine öğrenmesi
- openpyxl: Excel dosya yazma (.xlsx)
- PyPDF2 / pdfplumber: PDF okuma
- requests: sınırlı web isteği
Sandbox’ta her kütüphane ve dış bağlantı yoktur (örneğin internetteki bir veritabanına doğrudan bağlanamazsınız). Dosya üretimi gibi eksikleri Skills tamamlar.
Pratik Örnek: Excel Analizi
Bir e-ticaret şirketi 12 aylık satış verisi yüklüyor:
“Bu Excel’i analiz et: aylara göre satış, en çok satan kategori, müşteri başına ortalama sepet, sezon trendleri. Grafikler de yap.”
Claude code execution ile:
- Excel’i pandas ile okur
- Aylara göre groupby yapar → toplam satış
- Kategori bazında pivot → en çok satan
- Müşteri başına ortalama hesaplar
- matplotlib ile 3 ayrı grafik üretir
- Çıktıyı Artifact olarak gösterir
- Kodu da paylaşır (isteyen okur, isteyen atlar)
5 dakikada bir analist günlük iş çıkar.
Perakende ve E-ticaret sayfasında bu tür analizlerin yaygın senaryoları var.
Code Execution + Skills
İki yetenek birlikte güç katlar:
- Code execution → veri işleme, hesaplama, görselleştirme
- Skills → çıktıyı .docx / .xlsx / .pptx dosya olarak üretme
Senaryo:
“Bu veriyi analiz et (code execution), sonra yöneticime sunulacak bir Excel raporu yap (skills).”
Claude:
- Code execution ile veri analizi
- Skills ile sonuçları Excel’e yazıyor
- Sonuç olarak indirilebilir .xlsx dosyası
Skills ve Dosya İşleme sayfaları bu boyutu detaylandırır.
Sınırlar
Veri Boyutu
Sandbox’a yüklenen ve indirilen dosyalar için sınır dosya başına 30 MB’tır. Çok büyük veri için ön-örnekleme veya özet veri ile çalışın.
Hız
Çok karmaşık hesap (örn. milyonlarca satır, ML modeli eğitimi) yavaş veya zaman aşımına uğrar. Bu durumlar için yerel Excel veya başka araç daha pratik.
Internet Erişimi
Sandbox’tan internet erişimi sınırlıdır (web arama Claude’un kendisi tarafından yapılır, code’un içinden değil). Dış API’ye bağlanan kod sınırlı çalışır.
Kalıcılık Yok
Sandbox her sohbette sıfırdan başlar. Bir sohbette ürettiğiniz çıktıyı Claude bir sonraki sohbette bilmez; dosyayı kaydedip yeni sohbete yüklemeniz gerekir.
Projects ile kısmen çözülür: bir proje altında dosyalar saklanır, her yeni sohbette erişilebilir.
Plan Gereksinimi
Code execution tüm planlarda vardır ve varsayılan olarak açıktır; ağır kullanım plan limitine çabuk dayanır:
- Free / Pro: Günlük kullanım sınırlıdır
- Max 5x / Max 20x: Daha geniş limit
- Team / Enterprise: Yönetici kapatabilir; dış ağ erişimi varsayılan olarak kapalıdır
Planlar sayfası detay verir.
Güvenlik / KVKK
Code execution için sandbox’a yüklenen veri:
- Anthropic’in altyapısında işlenir. Team ve Enterprise planlarında varsayılan olarak eğitim için kullanılmaz; Free, Pro ve Max’te bu, hesabınızdaki gizlilik ayarına (Privacy Settings) bağlıdır
- KVKK çerçevesinde “veri işleyen” akışı içinde Gizlilik ve KVKK sayfasında anlatıldığı gibi
Kişisel veri içeren veri yüklerken:
- Müşteri ad-soyad, TC, telefon → anonimleştir
- Hassas finansal sırlar → yüklemeyin
- Şirket içi politika’nızla uyumlu olun
Kullanım Tavsiyeleri
Açıkça isteyin. Claude bazen “tahminle” cevaplamaya çalışır. “Bunu Python ile hesapla, gerçek sayı ver” diye netleştirin.
Veriyi ufak başlatın. Önce 100 satırlık bir test verisiyle prompt’u doğrulayın, sonra tüm veriyi yükleyin.
Çıktıyı kontrol edin. Code execution gerçek hesap yapar ama formülü yanlış kurabilir. Sonuçları gözden geçirin (özellikle finansal hesapta).
Kodu okumak zorunda değilsiniz. Koda hâkim değilseniz çıktıyı alın ve sonucun mantığını kontrol edin; önemli bir hesapta bir uzmana doğrulatın.
Örnek Komutlar
Sıkça kullanılabilecek prompt başlangıçları:
“Şu CSV’yi pandas ile yükle, ilk 20 satırı göster.”
“Bu Excel’de yıllık satışları aylık bazda grupla, line chart yap.”
“Bu PDF’in 5. sayfasındaki tablonun verilerini CSV olarak çıkar.”
“Şu 12 ayın gelir verisinden trend analizi yap, Q1-Q4 özet.”
“Bu liste tekrar eden satırlar var, dedup yap, temiz versiyonu Excel olarak ver.”
İlgili Sayfalar
- Skills: .xlsx, .docx, .pptx üretme
- Artifacts: Görselleştirme çıktıları
- Dosya İşleme: Excel, CSV, PDF yükleme
- Projects: Veri kalıcılığı
- Cowork Modu: Code execution Cowork ile birleşince
- Planlar: Hangi planda hangi sınır
- Finans departmanı: Finans için pratik kullanım
- Operasyon departmanı: KPI analizi
- Gizlilik ve KVKK: Veri akışı
Son güncelleme: