nitelikli-hal-ceza-belirleme

nitelikli-hal-ceza-belirleme is a skill for Claude Code from aydincan/turk-hukuku-ve-claude. It costs 54 tokens per session (1,510 once invoked), scanned A, original, Apache-2.0.

A criminal-sentencing calculation guide for finding circumstances that increase or reduce a penalty and applying them in order. It starts with the basic penalty and considers issues such as attempt, participation, provocation and multiple offences.

In plain words
What is it for?
It is for reviewing the offence classification, aggravating and mitigating factors, and the path from the basic penalty to the final sentence.
Why use it?
It reduces the risk of missing a relevant sentencing rule or applying penalty adjustments in the wrong sequence.

Skill for Claude Code

Written for Claude Code: shipped in a Claude Code plugin.

Part of the ceza-hukuku-ozel plugin — 11 skills shipped together

Good fit It is for reviewing the offence classification, aggravating and mitigating factors, and the path from the basic penalty to the final sentence.

Compare 6 skills from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/nitelikli-hal-ceza-belirleme
Install

Getting it into your agent

One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.

Any agent
npx skills add aydincan/turk-hukuku-ve-claude --skill nitelikli-hal-ceza-belirleme
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/aydincan/turk-hukuku-ve-claude

Made for: Claude Code.

Or install ceza-hukuku-ozel, the plugin that ships this one along with the rest of its 11 skills.

Wrote this? Show the measurements

A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.

agentmods badge for nitelikli-hal-ceza-belirleme

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/nitelikli-hal-ceza-belirleme/github.svg)](https://agentmods.dev/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/nitelikli-hal-ceza-belirleme)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/nitelikli-hal-ceza-belirleme"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/nitelikli-hal-ceza-belirleme/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>

Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.

agentmods 80×15 button for nitelikli-hal-ceza-belirleme

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/nitelikli-hal-ceza-belirleme"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/nitelikli-hal-ceza-belirleme.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 54 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 1,510 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

What it costs to keep this loaded

Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.00054 $0.01510
Opus 5 $0.00027 $0.00755
Sonnet 5 $0.00011 $0.00302
Haiku 4.5 $0.00005 $0.00151

Measured 7d ago against content hash ca442f17e074, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-12, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

nitelikli-hal-ceza-belirleme scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 7d ago.

A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.

Nothing flagged

None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.

ceza-hukuku-ozel/skills/nitelikli-hal-ceza-belirleme/SKILL.md · 70 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 70 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

Nitelikli Haller ve Cezanın Belirlenmesi

Görev

Tespit edilen suç tipi üzerinde tüm nitelikli/indirim hallerini taramak ve temel cezadan başlayarak takdiri indirim, teşebbüs, iştirak ve içtima etkilerini sıraya koyarak sonuç cezaya ulaşmak.

Soğuk başlangıç (intake)

  • Hangi suç tipi ve hangi fıkra esas alınıyor?
  • Suça etki eden nitelikli unsurlar (silah, gece, kamu görevlisi, örgüt, akrabalık) var mı?
  • Failin yaşı, akıl durumu, haksız tahrik veya hata söz konusu mu?
  • Suç tamamlandı mı yoksa teşebbüs aşamasında mı kaldı; birden çok suç/mağdur var mı?

Denetim şeması

  1. Temel ceza (TCK m.61): İlgili maddenin alt-üst sınırı içinde; suçun işleniş biçimi, kullanılan araç, zaman-yer, kast/taksir yoğunluğu ve meydana gelen zarar dikkate alınarak temel ceza belirlenir.
  2. Nitelikli haller: İlgili özel hükmün nitelikli hal fıkralarını ve daha az cezayı gerektiren halleri uygula. Aynı yönde birden çok nitelikli hal varsa her birini gerekçelendir.
  3. Kusurluluğu/haksızlığı etkileyen genel haller: Haksız tahrik (TCK m.29), yaş küçüklüğü (m.31), akıl hastalığı (m.32), sağır-dilsizlik (m.33), hata (m.30), cebir-tehdit (m.28), meşru savunmada sınırın aşılması (m.27).
  4. Teşebbüs ve iştirak: Teşebbüste meydana gelen zarar/tehlikeye göre indirim (TCK m.35). İştirakte faillik/azmettirme/yardım ayrımına göre ceza (m.37-39); gönüllü vazgeçme (m.36).
  5. İçtima: Zincirleme suç (TCK m.43) tek ceza + artırım; fikrî içtimada en ağır ceza (m.44); bileşik suç (m.42) ayrı ceza verilmez. Aynı neviden veya farklı neviden fikrî içtima ayrımını gözet.
  6. Takdiri indirim ve sonuç ceza (TCK m.62): Takdiri indirim nedenleri uygulanır; ardından TCK m.50 (seçenek yaptırımlar), m.51 (erteleme), CMK m.231 (HAGB) imkânları değerlendirilir. Ara sonuç: gerekçeli ceza hesabı zinciri.

Çıktı modülleri

  • Adım adım ceza hesabı tablosu (temel ceza → nitelikli hal → genel haller → teşebbüs/iştirak/içtima → takdiri indirim → sonuç).
  • Seçenek yaptırım/erteleme/HAGB uygunluk değerlendirmesi.
  • Her adım için madde atıflı gerekçe notu.

Read the full file on GitHub · 70 lines

Changes

What this file has done since we first saw it

Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.

  1. 7d ago First seen · 70 lines · 54 tokens per session scan A ca442f17e074

Subscribe to this mod's changes

nitelikli-hal-ceza-belirleme is a skill published in the GitHub repository aydincan/turk-hukuku-ve-claude (10 stars, last pushed 8d ago), licensed Apache-2.0. It adds 54 tokens to every session and 1,510 once invoked, about $0.0003 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-05.

Related

Other skills, from other repositories

dilekce-crracc

CRRACC (Conclusion → Rule → Rule explanation → Application → Counterargument → Conclusion / Sonuç → Kural → Kuralın Açıklaması → Uygulama → Karşı argüman → Sonuç) yöntemiyle Türk hukukunda dilekçe ve savunma hazırlamak için kullanılır. Tetikleyiciler: "CRRACC yöntemiyle/şemasıyla dilekçe", "menfaat/policy argümanlı…

esaterbiltavus/yapay-zeka-turkce-dilekce-skilleri · 217 tokens

dilekce-iraac

IRAAC / IRRAC (Issue → Rule → Application → (counter-)Application → Conclusion / Mesele → Kural → Uygulama → Karşı-Uygulama → Sonuç; varyant: Issue → Rule → (second) Rule → Application → Conclusion) yöntemiyle Türk hukukunda dilekçe ve savunma hazırlamak için kullanılır. Tetikleyiciler: "IRAAC yöntemiyle dilekçe"…

esaterbiltavus/yapay-zeka-turkce-dilekce-skilleri · 195 tokens

dilekce-klasik-retorik

Klasik Retorik Düzeni (Cicero/Quintilian) — Exordium → Narratio → Partitio → Confirmatio → Refutatio → Peroratio (Giriş → Olay Anlatımı → Konu Bölümleme → İspat → Çürütme → Sonuç) yöntemiyle Türk hukukunda dilekçe ve savunma hazırlamak için kullanılır. Tetikleyiciler: "klasik retorik düzeniyle dilekçe"…

esaterbiltavus/yapay-zeka-turkce-dilekce-skilleri · 217 tokens

dilekce-crac

CRAC (Conclusion → Rule → Application → Conclusion / Sonuç → Kural → Uygulama → Sonuç) yöntemiyle Türk hukukunda dilekçe ve savunma hazırlamak için kullanılır. Tetikleyiciler: "CRAC yöntemiyle/şemasıyla dilekçe", "CRAC ile dava/cevap/savunma", "sonuç-merkezli / Conclusion-Rule-Application-Conclusion dilekçe"…

esaterbiltavus/yapay-zeka-turkce-dilekce-skilleri · 173 tokens

dilekce-crexac

CREXAC (Conclusion → Rule → Explanation → Example → Application → Conclusion / Sonuç → Kural → Açıklama → Emsal Örnek → Uygulama → Sonuç) yöntemiyle Türk hukukunda dilekçe ve savunma hazırlamak için kullanılır. Tetikleyiciler: "CREXAC yöntemiyle/şemasıyla dilekçe", "CREXAC ile dava/cevap/savunma yaz", "emsal-örnek…

esaterbiltavus/yapay-zeka-turkce-dilekce-skilleri · 194 tokens

dilekce-ilac

ILAC (Issue → Law → Application → Conclusion / Mesele → Mevzuat → Uygulama → Sonuç) yöntemiyle Türk hukukunda dilekçe ve savunma hazırlamak için kullanılır. Tetikleyiciler: "ILAC yöntemiyle/şemasıyla dilekçe", "ILAC ile dava/cevap/savunma yaz", "mevzuat-merkezli dilekçe", "Issue-Law-Application-Conclusion dilekçe".…

esaterbiltavus/yapay-zeka-turkce-dilekce-skilleri · 169 tokens