Amplifying.ai tarafından yapılan "What Claude Code Chooses" başlıklı araştırma, Claude Code'un gerçek kod depolarında nasıl araç seçimleri yaptığını inceledi. 2.430 kez farklı depolara yönlendirilen ve açık uçlu sorularla test edilen Claude Code, 3 farklı model ve 4 proje tipi üzerinde 20 araç kategorisinde değerlendirildi. Çalışmanın en çarpıcı bulgusu, Claude Code'un genellikle "satın almak yerine inşa etmeyi" tercih etmesi oldu. Yani, hazır araçlar önermek yerine özel (Custom/DIY) çözümler üretmeye eğilimli olduğu gözlemlendi. Örneğin, özellik bayrakları (feature flags) eklenmesi istendiğinde LaunchDarkly gibi bir araç yerine, ortam değişkenleri (env vars) ve yüzde tabanlı dağıtım (percentage-based rollout) ile bir yapılandırma sistemi oluşturdu. Python'da kimlik doğrulama (auth) istendiğinde ise JWT ve bcrypt kullanarak sıfırdan bir çözüm yazdı.
Claude Code, 20 kategorinin 12'sinde özel çözümler geliştirmeyi tercih etti ve toplamda 252 Custom/DIY seçimiyle herhangi bir bireysel araçtan daha fazla bu yolu seçti. Ancak, belirli durumlarda araç seçimi yaptığında ise oldukça kararlı davrandı: GitHub Actions'ı %94, Stripe'ı %91 ve shadcn/ui'yi %90 oranında önerdi. Tercih ettiği araçlar genellikle JavaScript ekosistemine ait olup, Redis (%93), Prisma (%79) ve Celery (%100) gibi köklü ve yerleşik araçları seçtiği görüldü. Modeller arasındaki "Recency Gradient" (Güncellik Eğilimi) ise dikkat çekiciydi; yeni modellerin daha yeni araçları tercih etme eğiliminde olduğu belirlendi. Örneğin, Python işleri için Celery yerine FastAPI BackgroundTasks'ı daha sık önerdi.
Dağıtım (deployment) konusunda ise Claude Code'un seçimi tamamen kullanılan teknoloji yığınına (stack) bağlıydı: JavaScript projeleri için Vercel'ı, Python projeleri için ise Railway'i tercih etti. Geleneksel bulut sağlayıcıları (AWS, Azure, Google Cloud) ise birincil seçim olarak hiç yer almadı, ancak bazıları alternatif olarak sıkça önerildi. Bu bulgular, Claude Code'un geliştiricilere sunduğu çözümlerin doğasını ve gelecekteki uygulama geliştirme pratiklerini nasıl şekillendirebileceğini gösteriyor.
Claude Code'un hazır araçlar yerine özel çözümler geliştirmeye olan eğilimi, yapay zeka destekli kod üretiminin gelecekteki yazılım mimarilerini ve geliştirme yaklaşımlarını derinden etkileyecek potansiyele sahip.