savunma-strateji-mutalaa

savunma-strateji-mutalaa is a skill for Claude Code from aydincan/turk-hukuku-ve-claude. It costs 64 tokens per session (1,573 once invoked), scanned A, original, Apache-2.0.

A criminal-case analysis guide for building a defence or victim strategy from the alleged offence and available evidence. It weighs arguments for and against each side and turns them into a reasoned legal opinion.

In plain words
What is it for?
It is for assessing possible acquittal, reduced charges, sentence reductions and other legal options, while identifying helpful and harmful evidence.
Why use it?
It helps organise a complicated criminal file around the person's role, goals and stage of proceedings instead of treating every argument separately.

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 assessing possible acquittal, reduced charges, sentence reductions and other legal options, while identifying helpful and harmful evidence.

Compare 6 skills from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/savunma-strateji-mutalaa
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 savunma-strateji-mutalaa
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 savunma-strateji-mutalaa

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

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/savunma-strateji-mutalaa"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/savunma-strateji-mutalaa.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 64 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 1,573 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 $0.00064 $0.01573
Opus 5 $0.00032 $0.00787
Sonnet 5 $0.00013 $0.00315
Haiku 4.5 $0.00006 $0.00157

Measured 7d ago against content hash 603077009a0e, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-12, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

savunma-strateji-mutalaa 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/savunma-strateji-mutalaa/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.

Savunma Stratejisi ve Ceza Mütalaası

Görev

Suç vasfı ve delil analizinden hareketle taraf konumuna göre (savunma veya katılan) bütüncül bir strateji kurmak; lehe-aleyhe argümanları gerekçeli bir mütalaada toplamak.

Soğuk başlangıç (intake)

  • Müvekkil hangi konumda: şüpheli/sanık mı, mağdur/katılan mı, malen sorumlu mu?
  • Hedef ne: beraat/vasıf düşürme, ceza indirimi/erteleme/HAGB, yoksa mahkûmiyet ve tazminat mı?
  • Dosyanın aşaması nedir (soruşturma, kovuşturma, istinaf/temyiz)?
  • Etkin pişmanlık, uzlaştırma, takdiri indirim gibi imkânlar değerlendirildi mi?

Denetim şeması

  1. Hedef belirleme: Konuma göre öncelikli hedefi netleştir. Savunmada katmanlı strateji kurulur: önce unsur yokluğu/beraat, olmazsa vasıf düşürme, olmazsa lehe hükümlerle ceza minimizasyonu.
  2. Lehe argüman havuzu (savunma): Tipiklik/kast eksikliği, hukuka uygunluk sebepleri (meşru savunma m.25, hakkın kullanılması m.26), kusurluluğu kaldıran/azaltan haller (haksız tahrik m.29, hata m.30, cebir m.28), teşebbüs/gönüllü vazgeçme (m.35-36), delil yasakları, zamanaşımı/şikâyet eksikliği.
  3. Ceza minimizasyon araçları: Etkin pişmanlık (örn. m.168 malvarlığı suçlarında, m.221 örgüt suçlarında ilgili tipe göre), takdiri indirim (m.62), seçenek yaptırım (m.50), erteleme (m.51), HAGB (CMK m.231), uzlaştırma (CMK m.253). Her birinin şartlarını dosyaya uygula.
  4. Katılan/mağdur stratejisi: Eksik soruşturma noktaları, ek delil/şikâyet talepleri, suç vasfının ağırlaştırılması, katılma talebi (CMK m.237), şahsi hak/tazminat için ceza-tazminat ilişkisi ve ayrı hukuk davası yolu.
  5. Risk haritası: Aleyhe deliller, beklenen ceza aralığı, tutukluluk/adli kontrol riski, infaz sonuçları (5275 sayılı Kanun); olası senaryolar olasılıklarıyla.
  6. Ara sonuç: Gerekçeli mütalaa iskeleti — olay tespiti, hukuki sorun, unsur altlaması, lehe-aleyhe değerlendirme, sonuç ve eylem önerisi (her iddia madde/içtihat atıflı, doğrulanmamış künyeler [doğrulanacak]).

Çıktı modülleri

  • Katmanlı strateji notu (birincil/yedek hedefler ve dayanakları).
  • Lehe-aleyhe argüman tablosu (madde atıflı).
  • Risk haritası ve gerekçeli ceza mütalaası taslağı.

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 · 64 tokens per session scan A 603077009a0e

Subscribe to this mod's changes

savunma-strateji-mutalaa 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 64 tokens to every session and 1,573 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