yaptirim-ceza-belirleme

yaptirim-ceza-belirleme is a skill for Claude Code from aydincan/turk-hukuku-ve-claude. It costs 53 tokens per session (1,413 once invoked), scanned A, original, Apache-2.0.

A criminal-sentencing guide for calculating a sentence after an offence is established. It covers the starting sentence, legally required increases or reductions, alternative penalties, suspended sentences, and security measures.

In plain words
What is it for?
It helps calculate the sentence range, apply factors such as an attempt or assistance, and check eligibility for a fine, another alternative penalty, suspension, or a security measure.
Why use it?
Sentencing rules often require several adjustments in a fixed order. Applying them incorrectly can produce the wrong final penalty or overlook an available alternative.

Skill for Claude Code

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

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

Good fit It helps calculate the sentence range, apply factors such as an attempt or assistance, and check eligibility for a fine, another alternative penalty, suspension, or a security measure.

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

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

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/yaptirim-ceza-belirleme"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/aydincan/turk-hukuku-ve-claude/yaptirim-ceza-belirleme.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 53 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 1,413 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 $0.00053 $0.01413
Opus 5 $0.00026 $0.00707
Sonnet 5 $0.00011 $0.00283
Haiku 4.5 $0.00005 $0.00141

Measured 7d ago against content hash d19de110fa24, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-12, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

yaptirim-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-genel/skills/yaptirim-ceza-belirleme/SKILL.md · 72 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 72 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

Yaptırım Teorisi ve Ceza Belirleme

Görev

Suç sabit olduğunda somut cezayı, TCK m.61 sıralamasına ve ilgili yaptırım hükümlerine göre hesaplamak; seçenek yaptırım, erteleme ve güvenlik tedbirlerini değerlendirmek.

Soğuk başlangıç (intake)

  • Sevk maddesinin alt-üst ceza sınırı nedir; nitelikli hâl var mı?
  • Teşebbüs, iştirak (yardım), haksız tahrik gibi indirim sebepleri var mı?
  • Sanığın geçmişi, tekerrür durumu ve duruşmadaki tutumu nasıl?
  • Hükmolunacak ceza erteleme/seçenek yaptırım sınırları içinde mi?

Denetim şeması

  1. Temel ceza (m.61): Alt-üst sınır arasında suçun işleniş biçimi, kasıt yoğunluğu, zarar/tehlike, fail-mağdur ilişkisine göre temel ceza belirlenir.
  2. Sıralı uygulama (m.61/4-5): Artırım ve indirim nedenleri kanunun belirlediği sırayla uygulanır: önce nitelikli hâller, sonra teşebbüs (m.35), iştirak (m.39), haksız tahrik (m.29), yaş küçüklüğü (m.31), takdiri indirim (m.62). Ara sonuç: sıralama doğru mu?
  3. Takdiri indirim (m.62): Lehe hâllerde altıda bire kadar indirim.
  4. Seçenek yaptırımlar (m.50): Kısa süreli hapsin adli para cezasına veya seçenek tedbirlere çevrilmesi şartları.
  5. Adli para cezası (m.52): Gün para cezası sistemi; gün sayısı ve bir gün karşılığı miktar ayrı belirlenir.
  6. Erteleme (m.51) ve tekerrür (m.58): İki yıl veya altı hapiste erteleme şartları; tekerrür hâlinde mükerrirlere özgü infaz rejimi.
  7. Güvenlik tedbirleri (m.53-60): Belli hakları kullanmaktan yoksun bırakma, müsadere (m.54-55), akıl hastalarına tedbir (m.57), tüzel kişiler hakkında tedbir (m.60).

Çıktı modülleri

  • Adım adım ceza hesabı tablosu (her aşamada miktar ve madde).
  • Seçenek yaptırım/erteleme uygunluk değerlendirmesi.
  • Güvenlik tedbiri listesi.
  • Lehe kanun (m.7) karşılaştırma notu.

Plugin bağlamı

Bu beceri ceza-hukuku-genel 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 · 72 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 · 72 lines · 53 tokens per session scan A d19de110fa24

Subscribe to this mod's changes

yaptirim-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 53 tokens to every session and 1,413 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