İçeriğe geç
ceaksan
PREMIUM developer-tools

Claude Code Context Yönetimi: Üç Farklı Yaklaşım

Claude Code'un context window'u hızla doluyor. claude-context-mode, claude-context ve dnomia-knowledge bu sorunu farklı yollarla çözüyor. Mimari kararlar, trade-off'lar ve gerçek kullanım karşılaştırması.

13 Şub 2026
TL;DR

Claude Code'da uzun session'larda tool output'ları context'in büyük bölümünü oluşturuyor. 1M token context window bile context rot nedeniyle performans kaybına yol açıyor. Üç araç bu sorunu farklı yaklaşımlarla çözüyor: claude-context-mode sandbox execution ile, claude-context uzak vektör DB ile, dnomia-knowledge lokal hybrid search ile. Her birinin trade-off'ları var.

Üyelik Gerekli

Bu içeriğe erişmek için giriş yapmanız ve Premium aboneliğine sahip olmanız gerekmektedir.

Önemli Noktalar
  • 01 Context window'un en büyük düşmanı büyük dosyaların tamamen okunması. 800 satırlık bir dosya ~4KB context tüketiyor.
  • 02 claude-context-mode sandbox execution ile %98 context tasarrufu sağlıyor ama Elastic License altında ve ek bağımlılık gerektiriyor.
  • 03 claude-context (Zilliz) AST chunking ile isabetli kod araması sunuyor ama Milvus Cloud + OpenAI API bağımlılığı var.
  • 04 Tamamen lokal, sıfır bağımlılık yaklaşımı mümkün: SQLite FTS5 + sqlite-vec + tree-sitter ile hybrid search.
Sık Sorulan Sorular (FAQ)
+ Claude Code'da context window neden bu kadar hızlı doluyor?

Her Read, Grep ve Bash tool çağrısının output'u context window'a ekleniyor. 800 satırlık bir dosyayı okumak ~4KB, geniş kapsamlı bir grep 10KB+ tüketebilir. Uzun session'larda tool output'ları context'in büyük bölümünü oluşturuyor ve context rot nedeniyle performans düşüyor.

+ PreToolUse hook ne işe yarıyor?

Claude Code'un PreToolUse hook'u, bir tool çalıştırılmadan önce araya girer. Büyük dosyalarda Read tool'unu bloklayıp MCP search aracına yönlendirerek, 800 satırlık dosya yerine sadece ilgili 20-30 satırlık chunk'ın context'e girmesini sağlar.

+ Neden Milvus yerine SQLite kullanılır?

Tek geliştirici senaryosunda uzak bir vektör DB'ye gerek yok. SQLite FTS5 full-text search, sqlite-vec extension'ı vektör search sağlıyor. Tek dosya, sıfır network overhead, sıfır maliyet. Bir geliştiricinin bilgi tabanı için yeterli ölçek.

+ AST chunking ile satır bazlı chunking arasındaki fark nedir?

Satır bazlı chunking, kodu sabit satır sayısına göre böler ve fonksiyon ortasından kesebilir. AST chunking, tree-sitter ile parse tree'den function/class/method düğümlerini çıkarır. Sonuç: her chunk anlamlı bir birim olur ve arama isabeti artar.

+ Bu araçlardan hangisini kullanmalıyım?

Zaten MCP server altyapınız varsa ve lokal çözüm istiyorsanız dnomia-knowledge. Sadece context tasarrufu istiyorsanız claude-context-mode. Takımla kullanacaksanız ve bulut maliyeti sorun değilse claude-context.