Claude Code ile AI video uygulaması: açık kaynak repodan canlı SaaS'a

Hazır bir GitHub reposunu Claude Code'a verip ürün videosu üreten bir uygulamayı nasıl kurduğumuzu adım adım öğreneceksin.

Hızlı not: Konuyu sen ver, sahneleri ve promptları sistem yazsın. Biz sadece "B2B invoicing app" yazdık, gerisini uygulama hazırladı.

Bu rehberin videosu: Bu GitHub Reposu Ajansları Bitirebilir: Claude Code ile Sıfırdan AI Video Uygulaması Yap (00:15:51).

Repo seçimi: arayüzü ve modelleri hazır olanı al

Başlangıç noktamız Higgsfield'ın birebir benzeri olan açık kaynak bir repo.

İçinde 200'den fazla yapay zeka modeli var. Kendi bilgisayarında çalıştırabiliyorsun.

Arayüz hazır olduğu için iş sıfırdan kodlamaya dönmüyor. Biz sadece kendi hedefimize göre şekillendiriyoruz.

• Hazır arayüz: dashboard, görseller, modeller, projeler, brand kit.
• Yerelde çalışabilme: ileride ücretsiz yerel modellere geçiş kapısı.
• Açık kaynak: kendi ihtiyacına göre değiştirebilirsin.

Tek mesajda hedef, kapsam ve deploy talimatı

VS Code'da yeni bir pencere ve yeni bir klasör aç. Terminali açıp claude yaz.

Claude Code'a ilk mesajda her şeyi söyle: kime hizmet edecek, hangi repoyu kullanacak, nereye yüklenecek.

Biz hedefi şöyle koyduk: SaaS şirketleri ve ajanslar kendi içeriklerini üretebilsin.

1. VS Code'da yeni klasör aç
2. Terminalde claude komutunu çalıştır
3. Hedefi ve repoyu tek mesajda anlat
4. Private GitHub reposu iste
5. Vercel'e deploy iste

Bu GitHub reposunu kopyalayacağız ve içindeki işlemleri kendi sistemimle birleştirmek istiyorum. Hedefimiz SaaS sektöründeki şirketlerin içerik oluşturabilmesini sağlamak. Uygulaması olan kişiler veya ajanslar kullanabilecek. Baştan sona GitHub reposunu kullanabilirsin, her şeyi aynı tutabilirsin. İş bittiğinde bunu private repo olarak GitHub hesabımıza yeni bir repo olarak ekle ve Vercel'e deploy et. Başlangıçta modeller için Fal AI kullan, ama proje ileride yerelde de çalışabilsin. Fazlaları ayır ve projeye başla. Auto modda çalış, ben burada değilim. Her şeyi bitir, en son hepsini tekte onaylayacağız.

Bekleme süresi: dokuz faz, yaklaşık bir saat

Claude Code işi dokuz faza böldü. Uygulamayı sıfırdan kuruyor, üstüne de ekleme yapıyor.

Süreç bizde yaklaşık bir saat sürdü. Bu arada başka işine bakabilirsin.

Sonunda klasörde app dosyaları, oluşturma ve edit ajanları, API ve workflow kısımları ile basit bir stüdyo çıktı.

• Oluşturma ajanı: yeni içerik üretir.
• Edit ajanı: daha önce ürettiğin içeriği düzenler.
• Stüdyo: sahneleri gördüğün basit arayüz.

İlk sürümü test et, gereksiz API'yi sök

Canlı linki aç ve her ekrana tek tek bak: dashboard, görseller, modeller, projeler, brand kit.

Bizde yeni üretim butonu, repodaki Muapi API'sine istek atıyordu. Onu tamamen kaldırdık.

Aynı mesajda hedefi netleştirdik: ürün videoları, çok sahne, her sahne için prompt.

Baştan sona bir SaaS'ın ve ajansın kullanabileceği videoları oluşturman gerekiyor ve bunun için bir sistem kuracaksın. Gerekirse Remotion kullanabiliriz. Hedef ürün videolarını oluşturabilmek; bunun için birçok sahne ve her sahnenin promptunu yazman lazım. Muapi API'sini kullanmayacağız, o sayfayı tamamen kaldır. Her şeyi sadece Fal AI ile kullanacağız. Ben sana sadece konuyu söyleyeceğim; görselleri, videoları ve gereken bütün içerikleri sen hazırlayacaksın.

Görsel slayttan gerçek video sahnelerine geç

İlk çıktı, yapay zeka görsellerini arka arkaya dizen bir videoydu. Bunu kimse uzun izlemez.

Sistemden her sahneyi video modeliyle üretmesini istedik. Model olarak Fal AI üzerinden Kling V3 gibi bir video modeli seçtik.

Text to video modu da eklendi. Bu modda görsel kullanılmıyor, video doğrudan yazıdan üretiliyor.

• Sahne sayısı 30'a kadar çıkabiliyor.
• Klipler 5 veya 10 saniye olabiliyor.
• Her sahneye ayrı zoom in ya da zoom out uygulanabiliyor.

Videoları eklemeni istiyorum. Şu an görselleri yapay zekayla oluşturup arka arkaya koyuyorsun. Videoları da yapay zekayla oluşturmanı istiyorum. Video modeli olarak Fal AI'dan Kling V3'ü kullan. Şimdilik testleri Fal AI ile yapalım, sonra yerelde çalıştıracağız.

Maliyeti düşür: yerel modele geçiş ve fiyatlama

İlk testlerde Fal AI yeterli. Ama yüzlerce video üretirken yerel modele bakmak gerekiyor.

LTX 2 açık kaynak bir video modeli. İndirip kendi bilgisayarında çalıştırabilirsin. Daha uzun sürer ama Fal AI'a bağlı kalmazsın.

Bunu ürüne çevireceksen bizim gördüğümüz model şu: aylık abonelik ve üstüne kredi.

Adım adım

1. Higgsfield benzeri açık kaynak repoyu bul ve VS Code'da yeni bir klasör aç.
2. Terminalde claude yazıp hedefi, repoyu ve deploy talimatını tek mesajda ver.
3. Claude Code'un private GitHub reposu açmasını ve Vercel'e deploy etmesini bekle.
4. Canlı linkte her ekranı test et, gereksiz API bağlantılarını kaldırt.
5. Ürün videosu akışını iste: konu senden, sahneler ve promptlar sistemden.
6. Görsel slaytları Fal AI üzerindeki video modeliyle gerçek sahnelere çevirt.
7. Toplu üretime geçmeden LTX 2 gibi yerel bir modeli dene.

Örnek: "B2B invoicing app" için ürün videosu

1. Konu kutusuna "B2B invoicing app" yazdık ve sinematik stili seçtik.
2. Görsel modeli ve video modelini seçip sahneleri render ettik.
3. Sistem her sahnenin promptunu kendisi yazdı.
4. Sahnelere ayrı ayrı zoom in ve zoom out ekledi.
5. 5 saniyelik klipleri aynı anda istekle üretti ve tek videoda birleştirdi.

Sık yapılan hatalar

Kontrol listesi

• Repo yerelde çalışıyor ve arayüz açılıyor.
• Claude Code private GitHub reposunu oluşturdu.
• Vercel linki açılıyor ve dashboard görünüyor.
• Üretim istekleri yalnız Fal AI'a gidiyor, eski API kaldırıldı.
• Sahneler görsel değil video olarak üretiliyor.
• Video birleştiriliyor ve sahneler düzenlenebiliyor.

Bugün şunu yap

1. Higgsfield benzeri açık kaynak bir video reposunu bul.
2. VS Code'da yeni bir klasör aç ve terminalde claude yaz.
3. Hedefini tek paragrafta yazıp Claude Code'a ver.
4. Kendi ürünün için tek bir konu cümlesi hazırla.
5. Fal AI anahtarını oluştur ve ilk testi 5 saniyelik kliplerle yap.

Sıkça Sorulan Sorular

Nasıl hazırlandı: Bu yazıyı Burhan Kocabıyık'ın videosundan yapay zeka yardımıyla çıkardık. Her somut bilgiyi videoyla karşılaştırıp denetledik.