risk-strateji-kriz-yonetimi

risk-strateji-kriz-yonetimi is a skill for Claude Code from aydincan/turk-hukuku-ve-claude. It costs 68 tokens per session (1,422 once invoked), scanned A, original, Apache-2.0.

A risk and response framework for a cyber incident or technology-law dispute. It compares criminal, regulatory, compensation, operational, and reputation risks across possible outcomes.

In plain words
What is it for?
It is for assessing best-, middle-, and worst-case scenarios, ranking risks, coordinating complaints and defence, and choosing immediate actions under time or resource pressure.
Why use it?
It helps an organisation act when it may be both a victim of an attack and potentially responsible for weak safeguards. It brings competing legal and crisis decisions into one plan.

Skill for Claude Code

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

Part of the bilisim-hukuku-siber plugin — 11 skills shipped together

Good fit It is for assessing best-, middle-, and worst-case scenarios, ranking risks, coordinating complaints and defence, and choosing immediate actions under time or resource pressure.

Compare 6 skills from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/risk-strateji-kriz-yonetimi
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 risk-strateji-kriz-yonetimi
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/aydincan/turk-hukuku-ve-claude

Made for: Claude Code.

Or install bilisim-hukuku-siber, 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 risk-strateji-kriz-yonetimi

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/risk-strateji-kriz-yonetimi/github.svg)](https://agentmods.dev/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/risk-strateji-kriz-yonetimi)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/risk-strateji-kriz-yonetimi"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/risk-strateji-kriz-yonetimi/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 risk-strateji-kriz-yonetimi

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/risk-strateji-kriz-yonetimi"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/risk-strateji-kriz-yonetimi.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 68 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 1,422 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 $0.00068 $0.01422
Opus 5 $0.00034 $0.00711
Sonnet 5 $0.00014 $0.00284
Haiku 4.5 $0.00007 $0.00142

Measured 7d ago against content hash b366f429b1f6, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-12, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

risk-strateji-kriz-yonetimi 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.

bilisim-hukuku-siber/skills/risk-strateji-kriz-yonetimi/SKILL.md · 69 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 69 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

Risk, Strateji ve Kriz Yönetimi

Görev

Çok katmanlı bir bilişim/siber olayda riskleri tartmak, senaryoları çıkarmak ve müvekkil/kurum için tutarlı bir hukuki strateji ile kriz yönetim planı kurmak.

Soğuk başlangıç (intake)

  1. Kurumun/müvekkilin pozisyonu ne? (mağdur, sorumlu, hem mağdur hem sorumlu?)
  2. En kritik risk ne? (ceza, idari para cezası, tazminat, itibar, operasyon kesintisi?)
  3. Karşı taraf/düzenleyici aktif mi? (savcılık, KVKK, müşteri talepleri?)
  4. Zaman baskısı ve kaynak kısıtı ne düzeyde?

Denetim şeması

  1. Risk envanteri. Üç eksende risk çıkarılır: ceza (TCK m.243-245, m.135-140 maruziyeti), idari (KVKK m.18 para cezası, sektörel yaptırım), özel hukuk (TBK m.49/m.112 tazminat, toplu talep riski). Her risk olasılık ve etki ile derecelendirilir.
  2. Pozisyon analizi. Kurum aynı anda mağdur (saldırıya uğrayan) ve potansiyel sorumlu (tedbirsizlik) olabilir; bu ikili konum stratejiyi belirler. Suç duyurusu seçeneği ile sorumluluk savunması çelişmemelidir.
  3. Senaryo çıkarma. En iyi/orta/en kötü senaryolar; her birinde olasılık, mali etki, süre ve karşı hamle. Delil durumu ve ispat yükü dağılımı (KVKK'da tedbir ispatı kurumda; cezada iddia makamında) senaryoları belirler.
  4. Strateji tercihi. Erken bildirim ve iş birliği (yaptırım hafifletici), uzlaşma/sulh, savunma hattı, eş zamanlı yargı yolları koordinasyonu; itibar/iletişim ile hukuki adımların uyumu. Ölçülülük: aşırı reaksiyon yeni risk doğurmamalı.
  5. Ara sonuç. Önceliklendirilmiş aksiyon listesi, sorumlu kişiler ve karar noktaları net bir kriz planına bağlanır.

Çıktı modülleri

  • Risk matrisi (eksen, olasılık, etki, öncelik).
  • Senaryo tablosu (en iyi/orta/en kötü + aksiyon).
  • Kriz yönetim planı ve karar/iletişim notu.

Plugin bağlamı

Bu beceri bilisim-hukuku-siber eklentisinin parçasıdır. Eklentinin diğer becerileriyle birlikte çalışır; bir konu eklentinin dışına taştığında ilgili başka eklentiyi işaret eder, aksi hâlde bu eklentinin uygun bir sonraki becerisini önerir.

Read the full file on GitHub · 69 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 · 69 lines · 68 tokens per session scan A b366f429b1f6

Subscribe to this mod's changes

risk-strateji-kriz-yonetimi is a skill published in the GitHub repository aydincan/turk-hukuku-ve-claude (10 stars, last pushed 9d ago), licensed Apache-2.0. It adds 68 tokens to every session and 1,422 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