DXC, Regüle Sektörlerde Eski Kod Modernizasyonu İçin Claude’u Nasıl Kullanıyor

11 Haziran 2026’da Anthropic, DXC Technology ile çok yıllı bir iş birliği duyurdu; bu iş birliği Claude’u, “hızlı hareket et” ifadesinin genelde “önce bir geri alma planı yaz” anlamına geldiği sistemlerin içine yerleştiriyor. DXC’ye göre Claude, DXC OASIS agentic iş akışları için şimdiden varsayılan temel model; Claude, OASIS yazılım teslimatını tahmini olarak 10 kat hızlandırdı ve OASIS kodunun %95’ten fazlası mühendis incelemesinden önce Claude tarafından üretildi (Anthropic, PRNewswire).

İlginç olan kısım bu. “AI kod yazıyor” değil. O demoyu herkes gördü. Asıl hikâye, DXC’nin agentic kod üretimini bankalara, havayollarına, sigortacılara, üreticilere ve kamu kurumlarına taşıması. Yani asıl zor problemlerin bağımlılık arkeolojisi, sürüm yönetişimi, denetlenebilirlik, güvenlik ve sabah 2’de gerçek para mutabakatı yapan 30 yıllık bir batch sürecini bozmamak olduğu yerlere.

Sinyal: AI, Yönetilen Hizmetler Katmanına Giriyor

DXC, OASIS’i 28 Nisan 2026’da yönetilen hizmetler için akıllı bir orkestrasyon platformu olarak başlattı. Platformun açıklanan görevi, bir kuruluşun mevcut BT varlıklarının üzerinde yönetişimli ve güvenli bir katman olarak durmak; operasyonları reaktif destekten gerçek zamanlı icraya taşımak (DXC).

Bu önemli, çünkü regüle sektörlerde modernizasyon nadiren tertemiz bir repo ve sıfırdan kurulacak bir hedefle başlar. Genelde şunlarla başlar:

• kimsenin tam olarak sahiplenmediği batch işleri
• normal destek sürelerini çoktan aşmış uygulama sunucuları
• COBOL, Java EE, PL/SQL, shell ve tedarikçi workflow tutkalı
• kısmen kodda, kısmen runbook’larda yaşayan uyumluluk kontrolleri
• ödemeler, hasar, rezervasyon, envanter, kimlik veya vaka yönetimi sistemlerine kırılgan entegrasyonlar

Claude’u OASIS’in içine koymak, DXC’nin modeli işin yanında duran bir chatbot gibi görmediği anlamına geliyor. Modeli; incident’ları, değişiklik pencerelerini, ticket bağlamını, runbook’ları, ortamları ve müşteri kısıtlarını zaten bilen orkestrasyon iş akışlarının içine yerleştiriyor. “Bir refactor üret” ile “CAB incelemesinden sağ çıkabilecek bir refactor üret” arasındaki fark bu.

Anthropic, DXC’nin Anthropic Academy üzerinden on binlerce Claude sertifikalı forward-deployed mühendisi eğiteceğini; DXC’nin de mission-critical sistemler için kendi müfredatını ekleyeceğini söylüyor (Anthropic). Doğru şekil bu. Regüle modernizasyonun, sistemi okuyabilen insanlara ihtiyacı var; prompt turisti olanlara değil.

Geliştiriciler Neyi Kopyalamalı

DXC deseni, DXC ölçeğinde çalışmıyor olsanız bile faydalı. Ders “model repo’nun sahibi olsun” değil. Ders şu: modelin işini; bağlamın, kısıtların, incelemenin ve kanıtın birinci sınıf nesneler olduğu bir iş akışına sarın.

Pratik bir eski sistem modernizasyon agent’ı “bu servisi Go ile yeniden yaz” diye başlamamalı. Kısıtlı bir planla başlamalı:

1. Inventory modules, entry points, data stores, and external contracts.
2. Identify dead code and risk hotspots.
3. Propose the smallest behavior-preserving refactor.
4. Generate tests around current behavior before changing code.
5. Open a reviewable patch with traceable rationale.
6. Attach evidence: tests, static analysis, dependency impact, rollback notes.

Kulağa sıkıcı geliyor. Güzel. Regüle sistemler böyle değiştirilir: sıkıcı biçimde.

DXC’nin kamuya açıkladığı rakamlar iddialı: tahmini 10 kat daha hızlı yazılım teslimatı ve OASIS için %95’ten fazla Claude üretimi kod; ardından mühendis incelemesi (Anthropic). Bunları evrensel bir üretkenlik sabiti değil, dağıtıma özgü iddialar olarak görün. Geliştiriciler için asıl mesele işletim modeli: yüksek model katkısı, zorunlu insan incelemesi ve işi kayıt altına alan bir platform.

Bir banka çekirdek sistem geçişinde bu, agent’ların işlem akışlarını haritalaması ve karakterizasyon testleri üretmesi anlamına gelebilir. Bir havayolunda agent’lar rezervasyon veya bakım workflow’larını, dış mesaj formatlarını koruyarak çözebilir. Bir sigortacıda poliçe yönetimi kurallarını hasar davranışıyla karşılaştırabilirler. Üreticilerde ise koda dokunmadan önce ERP, MES ve tedarik zinciri bağımlılıklarının izini sürebilirler.

Model Seçimi Artık Bir Mimari Karar

DXC duyurusundan iki gün önce, 9 Haziran 2026’da Anthropic, Claude Fable 5 ve Claude Mythos 5’i duyurdu. Fable 5, Anthropic’in genel erişime açık Mythos sınıfı modeli; Mythos 5 ise Project Glasswing ve güvenilir erişim programları üzerinden kısıtlı. Anthropic, mevcut API dokümanlarında Fable 5 için 1 milyon input token başına 10 dolar ve 1 milyon output token başına 50 dolar fiyat; 1M token bağlam penceresi ve 128k maksimum output listeliyor (Anthropic, Claude Docs).

Anthropic’in model genel bakışından kompakt bir fiyat özeti:

Yanlış sonuç şu olur: “her zaman en güçlü modeli kullan.” Daha iyi mimari model routing’dir.

En güçlü modeli sistem düzeyi muhakeme için kullanın: bağımlılık keşfi, geçiş planlama, tanıdık olmayan framework’ler, repo’lar arası refactor’lar ve hata analizi. Daha ucuz modelleri özetleme, basit test üretimi, dokümantasyon temizliği ve mekanik düzenlemeler için kullanın. İkisinin etrafına da deterministik araçlar koyun: derleyiciler, test runner’lar, schema diff araçları, SAST, SBOM üretimi ve politika kontrolleri.

Anthropic ayrıca Fable 5’in belirli siber güvenlik, biyoloji, kimya veya distillation ile ilgili isteklerde Claude Opus 4.8’e fallback yapan güvenlik önlemleri olduğunu ve erken verilerin Fable oturumlarının %95’ten fazlasında fallback olmadığını gösterdiğini söylüyor (Anthropic). Regüle geliştiriciler için bu bir dipnot değil. Bir workflow güvenlik iyileştirmesine, zafiyet analizine veya hassas araştırmaya dokunuyorsa, agent runtime’ınız model fallback’ini tespit etmeli, loglamalı ve ortaya çıkan çıktının hâlâ güvence eşiğinizi karşılayıp karşılamadığına karar vermeli.

İnsan İncelemesi Vergi Değil, Ürünün Kendisi

“%95’ten fazla Claude üretimi kod” ifadesi manşetleri alacak. “Sonra yazılım mühendisleri tarafından incelendi” kısmı ise bunu dağıtılabilir kılan yer.

Regüle modernizasyonda inceleme, törensel bir pull request onayı değildir. Somut sorulara cevap vermek zorundadır:

• Davranış değişti mi, test kanıtı nerede?
• Hangi veri sözleşmeleri, şemalar, API’ler ve batch dosyaları etkileniyor?
• Patch yetkilendirmeyi, saklamayı, loglamayı veya audit trail’leri değiştiriyor mu?
• Geri alma yolu var mı?
• Değişikliğin neden var olduğunu, yazarı olmayan biri altı ay sonra anlayabilir mi?

Agent workflow’larının serbest chat’ten daha iyi olduğu yer burası. İyi bir workflow, üretilen her patch’in kendi açıklamasını, test planını, risk sınıflandırmasını ve etkilenen sistem haritasını taşımasını zorunlu kılabilir. Model bağımlı bir servisi incelemediyse veya üretilen testler sadece mutlu yolu kanıtlıyorsa merge’ü de engelleyebilir.

Geliştirici becerisi, her satırı yazmaktan incelemeye uygun iş paketleri tasarlamaya kayıyor. Bu hâlâ mühendislik. Hatta birçok legacy ortamda eksik olan mühendislik tam da buydu.

Agentic Modernizasyon İçin Küçük Bir Desen

Bunu regüle bir yazılım ekibinin içinde kuruyor olsaydım, her modernizasyon işinin kod incelemesinden önce dört çıktı üretmesini isterdim:

1. inventory.md: giriş noktaları, bağımlılıklar, config’ler, veri depoları, dış sözleşmeler.
2. risk.md: etkilenen iş süreci, dokunulan uyumluluk kontrolleri, geri alma notları.
3. tests/: mevcut davranışı kilitleyen karakterizasyon testleri.
4. patch.diff: davranışı koruyan en küçük değişiklik.

Model dördünü de üretebilir. Mühendisler dördünü de incelemeli. CI sıkıcı parçaları zorunlu kılmalı.

Yerel denemeler için Claude Fable 5, OneHop üzerinden drop-in Anthropic Messages endpoint’i olarak da kullanılabiliyor. OneHop’un Fable 5 sayfası şu anda endpoint’i https://api.onehop.ai/anthropic, model adını anthropic/claude-fable-5 olarak listeliyor ve yeni hesaplar için kart gerektirmeyen 10 dolarlık kredi sunuyor; gösterilen promosyon fiyatı milyon token başına 5 dolar input ve 25 dolar output, yani Anthropic’in 10/50 dolarlık liste fiyatının %30’dan fazla altında (OneHop).

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    base_url="https://api.onehop.ai/anthropic",
    api_key="<ONEHOP_KEY>",
)

message = client.messages.create(
    model="anthropic/claude-fable-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Map risks in this legacy migration plan."}],
)

Bu tür endpoint’leri prototipler ve değerlendirme harness’ları için kullanın. Üretim regüle iş yüklerinde zor kısım hâlâ sizin kontrollerinizdir: veri işleme, saklama, erişim, kanıt, model routing ve insan onayı.

Asıl İddia: Modernizasyon Sürekli Hale Geliyor

Çoğu kurum eski sistem modernizasyonunu on yılda bir yapılan bir program gibi ele alır. Büyük bütçe. Büyük SI. Büyük risk. Sonra yeni platform daha ilk günden yaşlanmaya başlar.

DXC’nin OASIS hikâyesi daha iyi bir modele işaret ediyor: sürekli bir yönetilen hizmet workflow’u olarak modernizasyon. Agent’lar inceler, önerir, test eder, refactor yapar, dokümante eder ve işi mühendislere yönlendirir. Mühendisler inceler, sınırlar koyar ve onaylar. Platform kanıtı saklar. Sistem daha küçük, daha güvenli adımlarla iyileşir.

Bu iş birliğini izlemeye değer kılan da bu. Faydalı soru Claude’un kod yazıp yazamadığı değil. Yazabiliyor. Faydalı soru, bir kuruluşun üretilmiş kodu; çökme lüksü olmayan sistemler arasında yönetişimli, incelenebilir, üretim için güvenli değişikliğe dönüştürüp dönüştüremeyeceği.

DXC bunun ciddi ölçekte çalışabileceğine dair erken kanıt iddia ediyor: 70 ülkede 115.000 çalışan, 50’den fazla müşteriyle üretimde OASIS, planlanan on binlerce Claude sertifikalı forward-deployed mühendis ve OASIS agentic workflow’larında varsayılan model olarak Claude (Anthropic, PRNewswire).

Geliştiriciler için hareket net: AI’ı autocomplete gibi düşünmeyi bırakın. Arkasında testler, diff’ler, açıklamalar ve audit trail’ler bırakan agent workflow’ları tasarlamaya başlayın. Eski sistem modernizasyonunun hep ihtiyaç duyduğu şey buydu. Model, sonunda evrak işini ve kod hareketini sürekli yapılabilecek kadar ucuzlatıyor.

Tam bir enterprise stack kurmadan model routing tarafını test etmek istiyorsanız, dar kapsamlı bir repo, bir karakterizasyon testi görevi ve OneHop’ta Claude Fable 5 gibi bir Fable 5 endpoint’i ile başlayın. İnsan inceleme kapısını koruyun. Kabul edilen diff’leri, başarısız testleri, inceleme süresini, rollback kalitesini ve merge edilen değişiklik başına maliyeti ölçün. Sonra workflow’un daha büyük bir sistemi hak edip etmediğine karar verin.

10 dolar ücretsiz al →