Bu makalenin tamamını kopyalayıp satmakta özgürsünüz.
Önce en önemli şeyi söyleyeyim.
Bu makalenin içeriğini alıp tamamen kopyalamanız ve kendi içeriğiniz olarak satmanızda hiçbir sakınca yok.
Note'da yeniden yayınlayın, Brain'de satın, kurs metinlerine ekleyin veya SNS gönderilerine bölün; hepsi sorunsuz. Hiçbir izin veya iletişim gerekmez. Kendi fikrinizmiş gibi sunsanız bile hiçbir şikayetim olmaz. Yaklaşık 40 teknik içeriyor, bu yüzden her gönderi için bir teknik çıkararak 40 parça içerik oluşturabilirsiniz.
Neden bu kadar ileri gidiyorum? Sebep basit: Yapmazsam, Japonlar bu bilginin değerini fark etmeyecek.
Açıkçası, küresel AI güç kullanıcıları arasında, Japonca prompt'lar açıkça "Taş Devri seviyesi" olarak adlandırılıyor. Bunu ilk duyduğumda "Bu adam ne diyor?" diye düşündüm. Ama günlük olarak kullandıkları prompt'ları gördüğüm an nutkum tutuldu. Tam bir yenilgiydi.
Fark neydi? Japonların %99'u prompt'ları "talimat" olarak yazıyor. "Bir blog yazısı yaz", "Bu metni özetle", "Bana 5 fikir ver." Bunların hepsi sadece komut. Öte yandan, küresel profesyoneller en baştan AI'ya "düşünce sürecini" ve "hedefleri" aktarıyor. Bu, bir komut ile bir plan arasındaki fark.
Ve işte daha acı bir gerçek. Siz "güzel bir prompt" ararken, küresel oyuncular akademik makaleler aracılığıyla prompt'ları araştırıyor, kod gibi yönetiyor ve algoritmalarla otomatik olarak optimize ediyor. El işçiliği vs. otomatik optimizasyon. Savaş çoktan bitti. Acımasız, ama 2026'da bulunduğumuz nokta bu.
Ama endişelenmeyin. Bu boşluğu kapatmak için yetenek veya İngilizce becerilerine ihtiyacınız yok. Sadece "kalıpları" bilmeniz gerekiyor. Bu kadar.
Bu makalede, Threads'te tanıttığım tüm prompt tekniklerini ve bilgi birikimini bir araya getirdim. Araştırma makalelerinden türetilen özgün kalıplardan AI'nın iç yapısını kullanan püf noktalarına, MCP uzantılarına ve Claude Code ile Codex ile otomasyona kadar—bölümlere göre düzenlenmiş yaklaşık 40 madde. Hepsi "kopyala-yapıştır uyumlu" prompt'larla birlikte geliyor. Okurken deneyebilirsiniz.
Okumayı bitirdiğinizde, iki gruptan birine düşeceksiniz: Bu 40 aracı alıp silaha dönüştürenler veya prompt'ları elle yazarken inlemeye devam edenler. Hangi tarafta duracağınız, bunu sonuna kadar okuyup okumadığınıza bağlı.
Tekrar ediyorum: Kopyalayıp satmak sorunsuz. O yüzden tereddüt etmeden alın. Başlayalım.
Bölüm 1: Düşünce Sürecini Aktarma — Kendi Kendine Doğrulama, Kendi Kendine Puanlama ve Dallanan Düşünce
İlk bölüm, "düşünme şeklini AI'ya aktarma" kalıbıyla ilgili. Japon prompt'ları genellikle "bir rol atayıp kibarca yazmakla" sınırlı kalırken, küresel profesyoneller "nasıl düşünüleceğini" aktarır. Burada tanıtılan beşi de araştırma makalelerinden özgün kalıplardır.
- Chain-of-Verification (CoVe) — AI'nın kendi cevaplarını sorgulamasını sağlamak
Bu, halüsinasyonları (gerçek hataları) ezmek için bir kalıptır. Normal prompt'lar AI'nın tek seferde cevap vermesini sağlar, ancak CoVe, "AI'nın kendi cevabını doğrulamasını sağlama" fikri üzerine kuruludur. Bir taslak oluşturmasını, bu cevaptaki riskleri doğrulama sorularına dönüştürmesini, her soruyu kanıta dayalı olarak cevaplamasını ve son olarak çelişkileri düzeltilmiş bir nihai versiyon sunmasını sağlarsınız. Tüm bu akış tek bir prompt'ta tamamlanır.
Araştırma veya makale görevleri için kullanıldığında, çıktı bambaşka bir şeye dönüşür. Gerçek hataları gözle görülür şekilde azalır ve yüksek güvenilirlik gerektiren işler için etkilidir.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Aşağıdaki konu için, lütfen tek bir yanıtta aşağıdaki adımları tamamlayın: (1) Önce bir taslak cevap sağlayın. (2) Bu cevaptaki gerçek hata risklerini 5 doğrulama sorusuna dönüştürün. (3) Her soruyu kanıta dayalı olarak cevaplayın. (4) Çelişkileri düzeltilmiş bir nihai versiyon sunun. Konu: [ ]
- Self-Refine — Yaratıcı, Eleştirmen ve Düzeltici rollerini oynamak
Bu kalıp, AI'nın tek bir prompt içinde sırayla üç rol oynamasını sağlar. Önce yaratıcı olarak bir ilk taslak yazdırın. Ardından, sert bir editör olarak kendi çalışmasını puanlamasını isteyin. Son olarak, düzeltici olarak bu puana dayalı bir bitmiş versiyon yazdırın.
Anahtar, somut değerlendirme kriterleri belirlemektir. "İkna edicilik, özgünlük, mantık, okunabilirlik ve eksiklikler" gibi beş kriter belirterek puanlamanın yumuşak olmamasını ve düzeltmenin doğruluğunun artmasını sağlayabilirsiniz. Tek bir prompt ile kalitenin bir seviye atladığını hissedebilirsiniz.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Aşağıdaki konu için, lütfen tek bir yanıtta üç adımı da gerçekleştirin: (1) Bir ilk taslak yazın. (2) Sert bir editör olarak, 5 kriter üzerinden puanlayın: ikna edicilik, özgünlük, mantık, okunabilirlik ve eksiklikler. (3) Puanlamaya dayalı olarak gözden geçirilmiş bir versiyon yazın. Konu: [ ]
- Tree of Thoughts (ToT) — Cevapları dallandırmak
Düz bir çizgide cevap üretmek yerine, bu kalıp birden çok yaklaşımı "dal" olarak geliştirir ve AI'nın en iyisini seçmesine izin verir. İnsanın "A Planı, B Planı ve C Planı var..." diye düşünme sürecini alıp doğrudan bir prompt'a koymak gibi düşünün.
Bu, beyin fırtınası ve stratejik planlamanın boyutunu değiştirir. Tek bir yöne bağlı kalmadığı için beklenmedik açılar ortaya çıkar.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Aşağıdaki konu için, lütfen şu adımları kullanarak yanıt verin: (1) 3 farklı yaklaşımı dal olarak geliştirin. (2) Her dalın güçlü ve zayıf yönlerini değerlendirin. (3) En umut verici dalı seçin ve yalnızca o dalın derinlemesine incelendiği bir nihai cevap sağlayın. Konu: [ ]
- Skeleton-of-Thought (SoT) — Önce çerçeve, sonra içerik
Bu, önce başlık seviyesinde "iskeleti" listeleyip ardından her parçayı detaylandırdığınız bir düşünme yöntemidir. Uzun metinler yazarken, baştan yazarsanız ikinci yarıda enerjiniz düşer veya yapı çöker. İskeleti önce sağlamlaştırırsanız, bu çöküşün olması daha az olasıdır.
Bu, uzun makale oluşturma veya teklif yazma için dönüştürücüdür. İskeletin "planı" önce var olduğu için detaylandırma sürecinde kaybolmazsınız.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Aşağıdaki konu için, lütfen şu adımları izleyin: (1) 5 makale başlığı iskeletini paralel olarak listeleyin. (2) Her başlığı bağımsız bir görev olarak detaylandırın. (3) Son olarak, her şeyi tek bir uyumlu parça halinde birleştirin. Konu: [ ]
- Meta-Prompting — AI'nın prompt'un kendisini geliştirmesine izin vermek
Bu biraz ileri seviye. Prompt'un içeriğini iyileştirmek yerine, AI'dan "bu prompt'un kendisini geliştirmesini" istersiniz. Birden çok iyileştirilmiş versiyon oluşturmasını, her biri için amacı ve "neden işe yaradığını" yazmasını ve son olarak en güçlü olanı seçmesini sağlarsınız.
Sık kullandığınız ana prompt'lara ayda bir kez uygulayarak, prompt varlıklarınızın kendi kendine büyümesini sağlayabilirsiniz. Bunu, depolanmış prompt'larınızın güncelliğini yitirmesini önleyen bir sistem olarak düşünün.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Lütfen aşağıdaki prompt'un, performansı önemli ölçüde artırılmış 5 iyileştirilmiş versiyonunu oluşturun. Her versiyon için "amacı" ve "neden işe yaradığı" gerekçesini yazın. Son olarak, en güçlü olan tek bir versiyonu seçin ve seçim gerekçesini belirtin. Hedef Prompt: [ ]
Bu beşinin ortak noktası, "talimatlar" yerine "düşünme prosedürlerini" aktarmalarıdır. Kendi kendine doğrulama, kendi kendine puanlama, dallanma, iskelet paralelleştirme ve kendi kendine evrim. Bunları tek bir satıra sığdırıp sığdıramayacağınız, AI'nın sadece kullanışlı bir araç mı yoksa "özerk bir araştırmacı" mı olduğunu belirler.
Bölüm 2: Geriye Dönük Tasarım — Önce Sonuç Tasarımı
- Bölüm "nasıl düşündüreceği" ile ilgiliyken, 2. Bölüm önce "neyin kazanç sayılacağına" karar verme zihniyetiyle ilgilidir. Japonlar "neyi atacaklarına" kafa yorarken, küresel profesyoneller "hedef"ten yazar. İşte resmi dokümantasyondan beş geriye dönük tasarım prompt'u.
- Output-First Specification — Önce nihai şablonu sabitlemek
Çoğu kişi "Bir blog yazısı yaz" der. Ancak bu, çıktının tutarsız olmasına neden olur. Geriye dönük tasarımda, önce nihai çıktı şablonunu oluşturur ve AI'nın boşlukları doldurmasını sağlarsınız. Önce çerçeveye karar verirsiniz: başlık kaç karakter, girişe ne eklenmeli, gövdede kaç başlık... vb.
Çıktı değişkenliği keskin bir şekilde düşer ve kalite sabitlenir. Bu istikrar, özellikle aynı temada çok sayıda yazı yazarken etkilidir.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Lütfen aşağıdaki şablonu mükemmel bir şekilde doldurun. Başlık: [40 karakter içinde, sayı içersin] / Giriş: [3 okuyucu sorunu, her biri 1 cümle] / Gövde: [3 H2 başlık + her biri 300 karakter] / Sonuç: [1 eylem önerisi] / Harekete Geçirici Mesaj: [15 karakter içinde]. Tema: [ ]
- Prefilling — AI'nın yanıtının başlangıcını belirlemek
Bu, AI'nın yanıtının "açılış cümlesini" belirttiğiniz bir kalıptır. Claude bu devamdan yazmaya zorlanır ve çıktının yönünü kilitler. Giriş selamları ve gereksiz dolgu maddeleri kaybolur ve format sapmaları neredeyse tamamen ortadan kalkar.
İnce ama etkilidir. "Peki sonuç ne?" dedirten yanıtları engeller.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Yanıtınız aşağıdaki cümleyle başlamalıdır: "Aşağıda, gereksinimlere dayalı yapılandırılmış bir yanıt sağlayacağım. İlk olarak, en önemli nokta şudur..."
- Negative Constraints — Somut bir "Yapma" listesi oluşturmak
"Bunu yapma"yı belirsiz bir şekilde yazarsanız, AI buna uymaz. "Doğal yap" gibi bulanık yasaklar uygulanması zordur. Ancak somut olarak listelerseniz, uyar. Saygı ifadelerini yasaklayın, açılış selamlarını yasaklayın, belirli ifadeleri yasaklayın... bunları madde işaretleriyle listeleyin.
Jenerik AI benzeri kalıplar önemli ölçüde kaybolur. Metinden "bariz şekilde üretilmiş" hissini kaldırmak istediğinizde temel bir tekniktir.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Lütfen aşağıdakini oluşturun. Ancak, şu yasaklara kesinlikle uyun: (1) Saygı ifadesi yok. (2) 3 karakterli bileşik kelimelerin tekrarı yok. (3) "...ile ilgili" veya "önemlidir ki..." gibi ifadeler yok. (4) Açılış selamı yok. (5) Basit madde işaretli listeler yok. İhlal edilirse, her şeyi yeniden yazın. Hedef: [ ]
- XML Structured Tagging — Bilgiyi etiketlerle ayırmak
Bilgiyi etiketlerle ayırmak, AI'nın okuma doğruluğunu artırır. Hedef, arka plan, kısıtlamalar, referans örnekleri, çıktı formatı. Bunları bir metin yığını olarak atmak yerine, etiketlerle bölümlere ayırın. Profesyoneller metin atmaz; plan atarlar.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Prompt'u aşağıdaki gibi yapılandıracağım. Lütfen her etiketin içindeki içeriğe göre yanıt verin. <goal>Ulaşılacak hedef</goal> <context>Arka plan bilgisi</context> <constraints>Yasaklar</constraints> <examples>Referans örnekleri</examples> <output_format>Çıktı formatı çerçevesi</output_format>
- Persona Stack — Rolleri 3 seviyede katmanlamak
Çoğu kişi "Sen bir metin yazarısın" ile durur. Profesyoneller rolleri tek bir seviyede değil, üç seviyede katmanlar. Bir yazar rolü, bir editör rolü ve hedef okuyucu rolü. AI'ya aynı anda bu üç kişiliği vererek, yazma → düzenleme → okuyucu perspektifinden yeniden düzeltme döngüsünü tek seferde çalıştırırsınız.
Birden çok perspektif aynı anda çalıştığı için ikna edicilik artar. Ancak, bu "kişilik" yaklaşımının uyarıları vardır, bunu 10. Bölümde ele alacağız.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Lütfen aynı anda aşağıdaki 3 kişiliği üstlenin: (1) Üst Düzey Metin Yazarı (Yazar). (2) Sert Genel Yayın Yönetmeni (Editör). (3) Hedef Okuyucu, 30'lu yaşlarda ofis çalışanı (Alıcı). Tek bir yanıtta yazma → düzenleme → okuyucu perspektifinden yeniden düzeltme işlemlerini gerçekleştirin. Tema: [ ]
Geriye dönük tasarımın özü basittir. İlk satırda "hedef", "yasaklar" ve "format çerçevesi" yoksa, AI çoktan kaybolmuştur. Girişten mi yoksa çıkıştan mı yazdığınız arasındaki farktır bu.
Bölüm 3: AI'yı Bir "Lejyon" Olarak Çalıştırmak — Çoklu Ajan Operasyonu
Buradan itibaren zihniyet değişiyor. Tek bir AI'yı tüketmek yerine, AI'ya birden çok rol atayıp onu bir "lejyon" olarak çalıştırıyorsunuz. Sadece bir taneyle savaşmak, savaş alanına tek bir silahla gitmek gibidir. Küresel profesyoneller bir genelkurmay karargahından komuta etme aşamasına girdi.
Bu kalıplar için birden çok AI hesabı kurmanız gerekmediğini unutmayın. Bunları tek bir sohbet içinde "rolleri değiştirerek" yeniden üretebilirsiniz.
- Routing Pattern — Bir sıralayıcı yerleştirmek
Bu, bir "sınıflandırıcı" AI'nın önce girdiyi alıp uygun "uzmana" yönlendirdiği askeri tarzı bir organizasyondur. Çoğu kişi her şeyi tek bir AI'ya atar ve vasat bir cevapla yetinir. Profesyoneller, görevi bir uzmana iletmek için bir resepsiyon görevlisi yerleştirir.
AI'nın her şeye gücü yetiyormuş gibi davranmasındansa, uzmanlaşmaya geçtiğinizde doğruluk artar.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Sen "Yönlendirme Koordinatörü"sün. Aşağıdaki talebi oku ve şunlardan birine sınıflandır: (1) Araştırma, (2) Yazma, (3) Analiz veya (4) Kod. Bu sınıflandırma için optimize edilmiş 5 satırlık bir sistem prompt'u oluştur ve talebi onu kullanarak tekrar yürüt. Talep: [ ]
- Parallelization — Aynı soruyu paralel olarak çözüp çoğunluk oyu almak
Bu kalıp, aynı görevi birden çok perspektiften paralel olarak çözmeyi ve sonucu çoğunluk oyuyla belirlemeyi içerir. Tek bir uzmana sormak yerine, beş uzmanın farklı yaklaşımlarla cevap vermesini ve en çok desteklenen sonucu almasını sağlarsınız. Fikir budur.
Halüsinasyonlar azalır. Önemli kararları AI'ya bırakmak istediğinizde, güven duygusu tamamen farklıdır.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Aşağıdaki soru için, önce 5 bağımsız uzmanın her birinin farklı yaklaşımlar kullanarak birer cevap vermesini sağlayın. Ardından, 5 planı karşılaştırın, en çok perspektif tarafından desteklenen sonucu nihai cevap olarak alın ve seçim gerekçesini belirtin. Soru: [ ]
- Evaluator-Optimizer — Yaratıcıyı ve değerlendiriciyi tamamen ayırmak
Tek bir kişi tarafından yapılan öz değerlendirme kaçınılmaz olarak yumuşak olur. Aktör ve yargıcı ayırırsanız, yargı sertleşir. Bunu tek bir prompt içinde yeniden üretirsiniz. Yaratıcı olarak en iyi cevabı oluşturun, sert bir değerlendirici olarak tamamen kişilik değiştirip puanlayın, ardından yaratıcıya dönüp nihai versiyonu yapın.
- Bölüm'deki Self-Refine'a benzer, ancak buradaki nokta "kişiliği tamamen değiştir" ifadesini açıkça belirtmektir.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Aşağıdaki konu için, önce "Yaratıcı AI" olarak en iyi cevabı oluşturun. Ardından, kişiliği tamamen değiştirin ve "Sert Değerlendirici AI" olarak bu cevabı 100 üzerinden puanlayın ve puan kesintisi için 5 neden listeleyin. Son olarak, Yaratıcı rolüne dönün ve değerlendirmeye dayalı bir nihai versiyon oluşturun. Konu: [ ]
- Multi-Agent Debate — Taraftarlar, Karşıtlar ve Bir Moderator ile Tartışma
Bu, birden çok AI'nın tartıştığı ve bir bütünleştiricinin bir sonuca vardığı bir kalıptır. Taraftarlar ve karşıtlar çatışır ve tarafsız bir moderatör onların noktalarını özetler. Aşırı uçlar ve düşünce durmaları kaybolur ve dengeli bir sonuç ortaya çıkar.
Bu, stratejik planlama veya karar verme gibi "karar vermenin zor olduğu sorularda" özellikle güçlüdür.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Aşağıdaki konu için, lütfen şu şekilde hareket edin: (1) Taraftar AI, (2) Karşıt AI ve (3) Tarafsız Moderatör AI. (1) ve (2)'nin 3'er tur tartışmasını sağlayın, ardından (3)'ün noktalarını bütünleştirerek nihai bir sonuç ve gerekçe sunmasını sağlayın. Tema: [ ]
- Self-Verifying Output — Çıktı vermeden önce kendini sorgulamak
Bu, yaratıcının nihai teslimattan önce kendi çıktısını farklı bir kişilik olarak "sorguladığı" bir kalıptır. Kendi yazınızdaki kusurları görmek zor olduğu için, bakış açısını değiştirmeye zorlarsınız. Küresel rakip profesyonel, hedef okuyucu ve sert patron olmak üzere üç kişilik arasında geçiş yapar ve her birinin sorunları listelemesini sağlarsınız.
Son AI modelleri, "çıktıyı kendileri doğruladıktan sonra raporlamaya" doğru evriliyor. Bunu, prompt tarafından bu hareketi öngören bir kalıp olarak düşünün.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Lütfen aşağıdaki çıktıyı tamamen farklı kişilikler olarak yeniden okuyun. Sırayla (1) Küresel Rakip Profesyonel, (2) Hedef Okuyucu ve (3) Sert Patron rollerinde geçiş yapın, her perspektiften 3'er sorun listeleyin ve son olarak en güçlü tek bir iyileştirilmiş versiyon sunun. Çıktı: [ ]
Lejyon operasyonunun özü, "AI'nın tek bir birim olarak kullanılacak bir şey olmadığı" önermesine dayanıp dayanamayacağınızdır. Roller atayın ve komuta edin. Bu tek başına, aynı AI'dan gelen sonuçları değiştirir.
Bölüm 4: Bağlamı Bir "Ortam" Olarak Tasarlamak — 4 Katmanlı Düşünce
Şimdiye kadar "prompt'un içeriği" hakkında konuştuk. Ancak küresel AI tasarımcılarının dünyasında, prompt çok daha büyük bir yapının "alt katmanı" olarak ele alınır: Prompt → Bağlam → Niyet → Spesifikasyon. Çoğu kişi hala ilk katmanda takılıp kalmış durumda. Bu bölüm, üst katmanlara çıkmak için beş yöntemle ilgilidir.
- Bookend Placement — Önemli kısıtlamaları hem başa hem sona yerleştirmek
AI'ya uzun bir metin ilettiğinizde, ortaya yerleştirilen bilgi dikkatini kaybetme eğilimindedir. Bu "ortanın kör nokta" olması fenomenidir. Bu nedenle, önemli kısıtlamaları her zaman iki yere yerleştirin: başlangıç ve bitiş. Önemli şeyleri "kitap ayracı" gibi her iki uca sıkıştırdığınızı hayal edin.
Bu, uzun prompt'lar yazan kişiler için etkilidir. Yaygın bir başarısızlık, kısıtlamanın yalnızca ortada bir kez yazıldığı uzun bir talimattır.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Aşağıdaki talepte, lütfen işleme koymadan önce önemli kısıtlamaları prompt'un "başlangıcı" ve "sonu" olmak üzere iki yerde yeniden ifade edin. Bağlamın ortasındaki bilgilerin dikkat dağınıklığına yatkın olduğu önermesi üzerine yapılandırın. Talep: [ ]
- Goldilocks Altitude — Sistem prompt'ları için "tam doğru" irtifa
Sistem prompt'larının optimal bir "irtifası" vardır. Çok düşük (detaylı if-else mantığıyla bağlamak) katılığa neden olur; çok yüksek (sadece soyut felsefe) hiçbir şeye karar vermez. Aradaki irtifayı hedefleyin. Bu, prompt'lara uygulanan "Goldilocks Bölgesi" kavramıdır.
Püf noktası, üç katmanda tasarlamaktır: asla değişmeyen ilkeler, durumsal yargı için çerçeveler ve bireysel görevler için özgürlük. Bunları akılda tutarak yazmak, hem katılıktan hem de soyutlamadan kaçınır.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Sana yönelik talimatları aşağıdaki 3 katmanda sabitleyeceğim: (1) Değişmez İlkeler (Neden/Asla değişmez). (2) Durumsal Yargı Çerçevesi (Ne Zaman/Duruma göre dallanma kuralları). (3) Bireysel Görevler için Özgürlük (Ne/Kendi takdirine bırak). Hem katılıktan hem de soyutlamadan kaçınarak "tam doğru" bir irtifada tasarlayın.
- Just-In-Time Context Injection — Sadece ihtiyaç duyulduğunda gerekeni iletmek
Bağlam penceresi büyük diye tüm materyalleri doldurmak iyi değildir; aslında doğruluğu düşürebilir. Profesyoneller önce yalnızca "İçindekiler, Özet ve Dizin"i iletir ve AI'nın gerektiğinde gerekli bölümleri almasını sağlar. Kütüphanedeki tüm kitapları masanıza yığmak yerine, ihtiyacınız olan tek kitabı ödünç almaya gitmek gibi düşünün.
Büyük materyalleri ele almanın doğru yolu "her şeyi doldurmak" değil, "dinamik çağrı"dır.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Aşağıdaki büyük materyali tek seferde girmeyeceğim. İlk aşamada, lütfen yalnızca "İçindekiler", "Her bölümün 100 karakterlik özeti" ve "Dizin"i okuyun. Detaylara ihtiyaç duyulan bir bölüm varsa, onu almadan önce benden açıkça talep edin ve çalışma için bağlama yalnızca o bölümü ekleyin.
- Intent Encoding — Önce yargı kriterlerini ifade etmek
Kuruluşunuzun veya kendi "değerlerinizi, önceliklerinizi ve taviz yargı kriterlerinizi" her seferinde sıfırdan açıklamak yerine, bunları bir kez ifade edin ve iletin. Bunu başlangıca koymak, AI'nın "sizin temsilciniz" olarak hareket etmeye başlamasını sağlar. Sadece talimat beklemeyen, kaybolduğunda doğru yöne kendiliğinden eğilebilen bir AI haline gelir.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Aşağıdaki çalışmanın önkoşulu olarak, yargı kriterlerimi ifade edeceğim: (1) Öncelik [A > B > C]. (2) Kesinlikle Yapılmaması Gerekenler [X, Y, Z]. (3) Belirsiz durumlarda varsayılan yargı [D]. Yargıda kaybolduğunuzda, karar vermeden önce her zaman bu kriterlere dönün.
- Specification Layer — "Spesifikasyonlar" oluşturma tarafında durmak
4 katmanın tepesi bu "Spesifikasyon"dur. Kalite standartlarını ve iş kurallarını yapılandırılmış metin (spesifikasyonlar) olarak sabitleyin ve bunu her seferinde bağlamın başlangıç noktası yapın. Prompt yazan bir kişiden spesifikasyon oluşturan bir kişiye geçiş. Burada durduğunuz an, işin tekrarlanabilirliği anında sıçrar.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Gelecekteki çalışmalar, her oturumun başlangıç noktası olarak aşağıdaki "Spesifikasyon (Markdown yapılandırılmış formatı)"na başvuracaktır. Spesifikasyon dışında bir yargı gerekiyorsa, tahmin etmeyin; her zaman bana danışın. [Spesifikasyonunuzu buraya yapıştırın]
Bu bölümün fikri, "tek bir prompt satırıyla rekabet etmekten" "tüm bağlamı tek bir ortam olarak tasarlamaya" geçiştir. Tek katmanda mı yoksa dört katmanda mı savaştığınız arasındaki farktır.
Bölüm 5: AI'nın İç Mekaniğiyle Uyum Sağlamak — KV Cache için Yapısal Tasarım
Bu bölüm biraz teknik. Ancak bunu bilmek, AI'nın "hızını", "maliyetini" ve "kullanım limitlerinin nasıl düştüğünü" değiştirir.
AI'nın içinde "KV Cache" adı verilen bir mekanizma çalışır. Çok basit bir ifadeyle, AI işlenmiş içeriği dahili olarak tutar ve aynı içerik tekrar geldiğinde onu yeniden kullanabilir. Tersine, yeniden kullanımın işe yaramadığı bir şekilde kullanırsanız, her seferinde sıfırdan yeniden hesaplar.
"Kullanım limitlerine hızlıca ulaşmak", "konuşma uzadıkça yanıtların yavaşlaması" veya "API faturalarının beklenenden yüksek olması." Bu sorunların nedeni genellikle prompt'un içeriği değil, "yerleşimin" AI'nın iç mekaniğiyle uyumsuz olmasıdır.
- Stable Prefix First — Statik şeyleri başlangıca sabitlemek
Cache, yalnızca "baştan itibaren mükemmel şekilde eşleşen kısım" için çalışır. Bu nedenle, değişmeyen şeyleri (ön kabuller, referans materyaller, kurallar) başlangıca sabitleyin ve her seferinde değişen şeyleri (bugünün sorusu) sona yerleştirin. Her seferinde aynı ön kabulü başa koymak, cache'in çalışmaya başlamasını sağlar.
Kopyala-Yapıştır İçin Prompt
Sonraki çalışmalar için ön kabulleri sabitleyeceğim: (1) Sektörüm = [A]. (2) Hedef = [B]. (3) Yasaklar = [C]. (4) Çıktı formatı = [D]. Lütfen ana konuya girmeden önce her oturumun başında bunu yeniden beyan edin.
- Anchor Document Pattern — Materyalleri yalnızca başlangıçta bir kez göndermek
Büyük referans materyallerini veya yönergeleri her seferinde yeniden mi yapıştırıyorsunuz? Bu israftır. Materyalleri yalnızca başlangıçta bir kez "çapa" olarak gönderin ve sonraki soruların yalnızca bu materyallere atıfta bulunmasını sağlayın.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Aşağıdaki materyalleri bu oturumun temel referansı yapacağım: [Referans materyalleri toplu olarak buraya girin]. Bundan sonra, sorduğum tüm soruları bu materyallere atıfta bulunarak cevapla. Materyallerin yeniden sunulması gerekli değil.
- Oturum Sürekliliği — İlgili çalışmayı tek bir konuşma dizisinde sürdürmek
Her yeni sohbet açtığınızda, AI içsel önbelleğini sıfırdan yeniden oluşturur. Günde 10 yeni sohbet açmak ile günde bir kez tek bir uzun oturumda devam etmek, kullanım limitlerinin azalma şeklini ve çıktı kalitesini değiştirir. Sık sık yeni sohbet açmak, "limitlere hızlıca takılmanın" sebeplerinden biridir.
Operasyonel Kılavuz:
Aynı temadaki çalışmaya her zaman tek bir konuşma dizisinde devam et. Konuşma dizisi çok uzarsa, başlangıçta bir "şu ana kadarki özet" oluşturun ve bunu referans alarak devam edin.
- Farklı Düzenleme Deseni — Düzeltme yaparken yalnızca farklılıkları belirtmek
Çıktıyı iyileştirmek istediğinizde, metnin tamamını yeniden göndermek iyi bir yöntem değildir (NG). Her şeyi yeniden göndermek değerli önbelleği temizler ve baştan hesaplamaya başlar. Yalnızca farklılıkları belirtin: "Sadece bu kısmı", "Bu kısmı şununla değiştir".
Kopyala-Yapıştır Komutu
Önceki çıktıyı düzeltmek istediğimde, metnin tamamını yeniden göndermeyeceğim. Yalnızca farklılıkları belirteceğim, örneğin "Sadece [ ] kısmı" veya "[ ]'yi [ ] ile değiştir". Öncülleri veya referans materyalleri asla yeniden sunmayacağım.
- Önbellek Bilinçli Alt-Ajan Tasarımı — Alt-ajanların başlangıç kısımlarını hizalamak
Bölüm 3'teki gibi lejyon operasyonları yaparken bile, her ajanın sistem talimatındaki "başlangıç kısmını" (rol tanımı, öncüller, kurallar) hizalamak önbelleğin daha kolay vurulmasını sağlar. Yalnızca görev içeriğini kişiye göre sonda değiştirin. Bu tek başına lejyon operasyonlarının verimliliğini artırır.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Çoklu-ajan operasyonları gerçekleştirirken, tüm ajanların sistem talimatlarının başlangıç kısmını (rol tanımı, öncüller, kurallar) mükemmel bir şekilde birleştirin. Yalnızca görev içeriğini kişiye göre sonda değiştirin.
Bu bölümün özü "sadece içerikle değil, yapıyla rekabet etmektir". Bir şeyi nereye koyduğunuz, ne yazdığınız kadar önemlidir.
Bölüm 6: Talimatın "Dışını" Yaratmak — Koşumlar ve Ajanlar
2026'ya girerken, küresel AI geliştiricileri "talimatın içeriği" üzerinde rekabet etmeyi bırakıp "talimatın dışını" tasarlamaya başladı. Bu dış kısma "koşum" (harness) denir. Önce büyük resmi düzenleyelim.
"Koşum Ajanı" Nedir?
Normalde kullandığınız ChatGPT veya Claude aslında bir "AI ajanı" değildir. Sadece bir "beyin ünitesidir". Bir AI ajanı, o beyne, onu "kendi kendine çalışan bir makineye" dönüştürecek parçaların eklendiği durumu ifade eder.
Bir ajan kabaca şu unsurlardan oluşur:
- Model (Vücut): Ajanın "zekası". LLM'nin kendisi. Sadece bir beyinle kararlar alabilir ama harekete geçemez.
- Koşum: Modele verilen talimatlar (sistem talimatı) ve güvenlik korkulukları (yapılmaması gerekenler) kümesi. Örneğin, "Belirli bir miktarı aşan ödemeler için her zaman insan onayı al" gibi bir emniyet valfi. Bunu, ajanın "kişiliğini" ve "karar kriterlerini" belirleyen katman olarak düşünün.
- Araçlar (Eller ve Ayaklar): Ajanın gerçek dünyaya dokunma arayüzü; e-posta gönderme, takvimleri yönetme, dosya okuma/yazma ve web araması gibi. Araçlar olmadan, AI bir makbuzu okuyabilir ancak masraf beyanı için gönderemez.
- Ortam: Ajanın hareket ettiği "yer". Aynı AI bile olsa, hareket ettiği ortama göre yapabilecekleri büyük ölçüde değişir.
- Ajan Döngüsü (Kendi Kendine Çalışma Döngüsü): Tüm bunlar birlikte çalışarak Planla → Harekete Geç → Sonucu Gözlemle → Ayarla → Tekrarla döngüsünü sürdürür. İnsan onayı gerekiyorsa durur. Tek soru-tek cevap sohbet robotu ile kendi kendine çalışan ajan arasındaki belirleyici fark buradadır.
Bu beş unsur bir araya geldiğinde "ajanın tam formu" oluşur. Buradan itibaren, o dış kısmı = koşumu yüksek düzeyde tasarlamak için beş teknik tanıtacağım.
- Yürütme Döngüsü — Gözlem, Düşünce, Öz-Eleştiri ve Eylem döngüsünü dahil etmek
Bu, koşumun kalbidir. Bir görevi yerine getirirken, her adımda "Gözlem → Düşünce → Öz-Eleştiri → Eylem" döngüsünü açıkça takip etmesini sağlayın. Tek seferlik bir "istekten" farklı bir boyutta hareket eder.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Aşağıdaki görevi yerine getirirken, lütfen her adımda ilerlemeden önce aşağıdaki 4 aşamayı sırayla yaz: (1) Gözlem: Mevcut durumu 3 satırda açıkla. (2) Düşünce: Bir sonraki gerekli hamle ve gerekçesi. (3) Öz-Eleştiri: Bu hamlenin bir kör noktası. (4) Eylem: Düzeltme sonrası nihai eylem. Görev: [ ]
- Bağlam Sıkıştırma — Uzun konuşmaları aşamalı olarak sıkıştırmak
Konuşmalar uzadıkça bağlam bozulur. Bunu önlemek için, belirli sayıda turda bir geçmiş etkileşimleri zorla sabit bir formata sıkıştırın. Bu, uzun soluklu görevlerde bağlamın "çürümesini" önlemek için gerekli bir tasarımdır.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Bundan böyle, konuşma her 10 turu geçtiğinde, geçmiş etkileşimleri zorla "3 onaylanmış gerçek + 2 bekleyen görev + 1 sonraki en önemli eylem" formatına sıkıştır ve bu sıkıştırılmış versiyondan başlayarak yeni talimatları uygula.
- Oyun Kitabı Hafızası — Tekrar kullanılabilir "desenleri" biriktirmek
Bu, stratejileri her seferinde sıfırdan oluşturmak yerine, tekrar kullanılabilir "desenler (oyun kitapları)" olarak biriktirmek için bir tasarımdır. Her etkileşim bir "varlık" haline gelir.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Aşağıdaki görevi yerine getirdikten sonra, her zaman "bu seferki 3 genel kuralı" Markdown madde işaretli liste halinde çıktıla. Bir dahaki sefere, bunları başlangıçta sunacağım, bu yüzden lütfen çalışmadan önce bir oyun kitabı olarak oku.
- Kendi Kendini Değiştirme Döngüsü — AI'nın kendi kullanım kılavuzunu yeniden yazmasına izin vermek
Bu, ajanın bir dahaki sefere daha iyisini yapmak için kendi "kendi kendine talimat şablonunu" yazdığı bir desendir. AI'nın her kullanıldığında kendi kullanım kılavuzunu güncellediği bir durum yaratabilirsiniz.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Aşağıdaki görevi yerine getirdikten sonra, lütfen bir dahaki sefere daha yüksek doğrulukla gerçekleştirmen için kendin için bir "kendi kendine talimat şablonu (geliştirilmiş versiyon)" çıktıla. Ayrıca, iyileştirmenin amacını ve hedefini de belirt. Bir dahaki sefere bu şablonu kullanacağım.
- Otomatik Koşum Optimizasyonu — Tüm mekanizmayı yinelemeli olarak iyileştirmek
Bölüm 1'deki Meta-Talimatlandırmaya benzer, ancak hedef "talimat yapısının kendisidir". Bunu haftada bir kez çalıştırmak bile, talimat varlıklarınızın bileşik faizle gelişmesini sağlayacaktır.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Lütfen mevcut talimat yapımı bir seviye iyileştirmek için 5 somut plan sağla. Her plan için amacı, beklenen iyileştirme etkisini ve beklenen riski yaz ve son olarak en güçlü planı seçerek kabul edilme gerekçesini ve bir sonraki kullanım örneğini belirt.
Talimat içeriğini satır satır cilalamak önemlidir. Ancak bunun "dışında" çok daha büyük bir dünya vardır. Koşum perspektifine sahip olup olmamanız, AI'ı kullanma şeklinizi bir seviye yukarı taşır.
Bölüm 7: Kimsenin Bilmediği 5 Gizli Talimat
Bu bölüm, standart talimat kitaplarında nadiren bulunan niş desenleri bir araya getiriyor. Bazıları araştırmalardan, bazıları bilişsel bilim uygulamalarından. Bunlar Japonya'da nadiren paylaşılan açılardır.
- Soruyu Yeniden Çerçeveleme — Cevap vermeden önce nötr bir soruya dönüştürmesini sağlamak
AI'nın "kullanıcıya yaranma (aşırı uyum sağlama)" alışkanlığı vardır. İfadenize katılıp katılmayacağını tahmin eder ve yaltaklanan bir cevap döndürür. Bunu bastırmanın bir yolu olarak, doğrudan "yaltaklanma" komutu vermektense, ifadenizi cevaplamadan önce "nötr bir soruya" dönüştürmesini sağlamanın daha etkili olduğu rapor edilmiştir.
Bir fikir almak istediğinizde ama sadece "Aynen dediğiniz gibi" cevabı aldığınızda bunu kullanmayı deneyin.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Aşağıdaki ifademi cevaplamadan önce, lütfen her zaman önce ifademi "nötr bir soru formatına" dönüştür. Orijinal ifadeye katılım veya katılmama belirtmeyi reddettikten sonra, lütfen mantıklı bir şekilde cevapla. İfade: [ ]
- Sözel Örnekleme — Birden fazla planı olasılıklarla birlikte çıktılamasını sağlamak
AI, aynı soruyu her sorduğunuzda benzer cevaplar döndürme eğilimindedir (çıktı çeşitliliğinin çöktüğü bir olgu). Bunun karşı önlemi, birden fazla cevap planını "seçilme olasılıklarıyla" birlikte çıktılamasını sağladığınız bir desendir. Olasılık dağılımından bir plan seçmek, normal talimatlarla ortaya çıkmayan fikirleri ortaya çıkarabilir.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Aşağıdaki konu için, lütfen her birinin "seçilme olasılığı (%)" ile birlikte 5 farklı cevap planı oluştur. Toplam olasılık %100 olmalıdır. Son olarak, bu dağılımdan olasılığa göre bir plan seç ve sun. Konu: [ ]
- Karşı Olgusal Sabitleme — Önce zıt cevabı çıktılamasını sağlamak
Bu, bilişsel psikolojideki "sabitleme etkisini" uygulayan bir desendir. AI'nın sezgisel olarak vermek istediği cevabın "tamamen zıttı" olan cevabı ilk önce çıktılamasını sağlayarak, vasat bir çözüme olan ataleti kırarsınız. Tahmin edilebilir bir cevap aniden derinleşir.
Not: "Karşı Olgusal Sabitleme" benim türettiğim bir terimdir. Altında yatan prensip (sabitleme etkisi) gerçek bilişsel bilimdir, ancak bu spesifik desen bir uygulamadır.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Aşağıdaki soruyu cevaplamadan önce, önce sezgisel olarak vermeyi düşündüğün cevabın "tamamen zıttı" olan bir cevap oluştur. Bu zıt planın neden doğru olabileceğine dair 5 gerekçe yaz. Son olarak, bu doğrulamayı geçtikten sonra nihai cevabı sağla. Soru: [ ]
- Kendi Kendine Ön Otopsi — Önce başarısızlık nedenlerini listelemek
"Ön Otopsi", bir projeye başlamadan önce "Bu proje başarısız olursa nedeni ne olurdu?" diye düşündüğünüz ünlü bir düşünme yöntemidir. Bunu AI görev yürütmeye uyguluyoruz. Yürütmeden önce başarısızlık desenlerini listelemesini ve bunlardan kaçınacak şekilde yürütmesini sağlayın. Uzun soluklu görevler için etkilidir.
Not: Orijinal Ön Otopsi yöntemi gerçektir, ancak AI'ya uygulamak benim kendi kullanımımdır.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Aşağıdaki görevi yerine getirmeden önce, önce "bu görevin en düşük kalitede sonuçlanması durumunda 5 varsayılan neden" listele. Her neden için tek satırlık bir kaçınma önlemi yaz ve tüm bu kaçınma önlemlerine sıkı sıkıya uyarak görevi yerine getir. Görev: [ ]
- Kalibre Edilmiş Güven Talimatlandırması — Güven seviyelerini belirtmesini sağlamak
AI'nın en büyük zayıflığı, "yanlış olsa bile tam bir güvenle bir şeyler söylemesidir". Bunu durdurmak için, her iddiaya bir "güven seviyesi (0-100%)" eşlik etmesi gereken bir desen kullanın. Halüsinasyonlar görünür hale gelir ve bilginin güvenilirliğini yargılamak çok daha kolay hale gelir.
Kopyala-Yapıştır Komutu
Aşağıdaki soruyu cevaplarken, lütfen her iddiaya bir "0-100% arası güven seviyesi" ekle. %50'nin altını "Tahmin" ve sadece %70 veya üzerini "Gerçek" olarak etiketle. Ayrıca, her güven seviyesi için tek satırlık bir dayanak sağla. Soru: [ ]
İster standart teknikler olarak çalışın, ister makalelerden ve prensiplerden gizli numaralar olarak işletin, çoğu kaynak ücretsiz olarak mevcuttur. Fark, fark edenlerle başlayarak açılır.
Bölüm 8: AI'ya "Eller ve Ayaklar" Vermek — Kurmanız Gereken MCP'ler
Şimdiye kadar talimatlardan bahsettik. Bu bölüm AI'ya "eller ve ayaklar" vermekle ilgili.
MCP (Model Bağlam Protokolü), AI'yı harici servislere ve verilere bağlamak için açık bir ortak standarttır. Basitçe söylemek gerekirse, AI'ya "gerçek dünyaya dokunma pencereleri" eklemek için bir mekanizmadır. Bunu kurmak, Claude'u bir sohbet robotundan "elleri ve ayakları olan bir ajana" dönüştürür.
MCP açık bir standart olduğu için, Claude Code veya Codex'te bir kez kurduğunuzda aynı ortam taşınabilir. Burada, içerik oluşturucular için gerçekten faydalı olan dört tanesini seçtim.
- Supadata MCP — Videolardan tek seferde transkript çıkarmak
Bu, YouTube, TikTok, Instagram ve X (eski adıyla Twitter) videolarından tek seferde transkript çıkarabilen bir MCP'dir. Yurtdışı içerik araştırması, rakip video analizi ve trend yakalama çok daha hızlı hale gelir. Altyazısı olmayan videolar için bile otomatik transkripsiyon işlevi ile karşılanabilir.
Kullanım Örneği:
Aşağıdaki YouTube/TikTok/X video URL'sinden transkripti çıkar ve 5 ana noktaya özetle. URL: [ ]
Yurtdışı viral videolarını izleme gibi zaman alıcı işlerden kurtulabilirsiniz.
- Firecrawl MCP — Web sitelerini temiz Markdown'a dönüştürmek
Bu, herhangi bir web sitesini AI'nın kolayca okuyabileceği temiz Markdown'a dönüştüren bir MCP'dir. JavaScript ile oluşturulmuş sayfaları bile işleyebilir. Rakip makalelerini, açılış sayfalarını veya haber sitelerini AI'ya okutarak yapısal analiz veya iyileştirme önerileri çıkarmak daha hızlı hale gelir.
Kullanım Örneği:
Aşağıdaki URL'yi Firecrawl ile Markdown'a dönüştür ve o makaledeki çekiciliğin yapısını ve zayıf yönlerini analiz et. URL: [ ]
Her seferinde manuel olarak kopyala-yapıştır yapan insanlar burada zaman kazanabilir.
- Google Knowledge Graph MCP — Varlık bilgilerine doğrudan erişim
Bu, AI'nın Google aramalarının sağ tarafında görünen "Bilgi Paneli"nin kaynak verilerine doğrudan erişebildiği bir MCP'dir. Gerçek kişiler, yerler, kuruluşlar ve kavramlar hakkında yapılandırılmış veriler çekebilirsiniz. Gerçek kontrolü ve kişi/kuruluş bilgilerinin doğrulanmasında doğruluk değişir. Bilgi yayıncıları için bir cankurtaran halatı haline gelir.
Kullanım Örneği:
Google Knowledge Graph ile "[Kişi/Kuruluş Adı]" hakkında bilgi al ve ardından makalemdeki olgusal ilişkileri kontrol et.
- Memory MCP — AI'ya kalıcı hafıza vermek
AI'nın "konuşma geçmişinin her seferinde sıfırdan sıfırlanması" gibi bir zayıflığı vardır. Memory MCP bunu çözer. Proje kararları, tercihleriniz ve geçmiş etkileşimlerde öğrenilen kurallar oturum sona erdikten sonra bile kalır.
Kullanım Örneği:
Aşağıdaki tercihleri, öncülleri ve devam eden proje bilgilerini Memory MCP'de kalıcı hafıza olarak kaydet. Bir dahaki sefere, çalışmadan önce her zaman bu içeriğe başvur.
Aynı öncülleri her oturumda yeniden yapıştırdıkça, etkisini daha çok hissedeceksiniz. Claude, oturumlar tekrarlandıkça "sizi anlayan bir ortağa" dönüşür.
Bu dört araçla, hem "Giriş (Video, Web, Varlık Bilgisi)" hem de "Hafıza"ya sahip olursunuz. İlk üç araçla toplanan bilgileri Memory MCP'yi kullanarak AI'da biriktirin. Dördünün birlikte çalıştığındaki etkisi, ayrı ayrı kullanmaktan daha büyüktür.
Bölüm 9: Claude Code ve Codex ile Otomasyon — 5 Nokta ve Tuzaklar
Claude Code veya Codex ile otomasyonu "her nasılsa çalıştırıyorsanız", oldukça şey kaybediyorsunuz demektir. Bu bölüm, otomasyonla sonuç almak için beş noktayı ve bunların tuzaklarını tanıtıyor.
- Her Zaman Plan Modu Ekle
Otomasyonun cankurtaran halatı, aniden yürütmeye geçmesine izin vermemektir. Plan Modu'nda, siz onaylamadan önce düzenlenecek dosya adlarını, fonksiyon adlarını ve adım sırasını somutlaştırmasını sağlayın. Bunu her zaman ekleyin.
Tuzak: Plan Modu'nu atlayıp paralel yürütmeye atlamak. Planlama kapısı olmadan paralelleştirme, sadece yüksek hızda yanlış teslimatlar üretir. Hız, yalnızca yön doğru olduğunda değerlidir.
- Kalıcı kurallar yapılandırma dosyalarında, seferlik talimatlar istemde
"Her seferinde uyulmasını istediğiniz kalıcı kuralları" her talimata doldurmak tipik bir acemi hatasıdır. Kalıcı kuralları yapılandırma dosyalarına (Codex için AGENTS.md, Claude Code için CLAUDE.md) yazın ve talimata yalnızca "bu seferki talimatları" koyun.
Tuzak: Yapılandırma dosyasını çok büyütmek. Boyut sınırını aşarsa, içerik kesilecektir. Dosya büyürse, standart uygulama onu dizin hiyerarşisine göre bölmektir.
- Alt-ajanlar "Uzmanlaşmış + Kısıtlanmış İzinler" olmalı
Alt-ajanlara "1 fonksiyon = 1 uzmanlaşmış rol" atayın ve onlara yalnızca gerekli minimum araçları verin.
Tuzak: Alt-ajanların varsayılan olarak üst ajanın tüm araç izinlerini devralması. Tam izinlerle başladıkları için, açıkça kısıtlamazsanız kazalara yol açabilir. Ayrıca, alt-ajanlar birden çok model ve araç çalıştırdıkları için daha fazla token tüketirler. Paralelleştirme = artan maliyet yapısal olarak kaçınılmaz olduğundan, bunu çalıştırmaya değer görevlerle sınırlayın.
- MCP için "aşırıya kaçmamak" doğru cevaptır
Bölüm 8'de MCP'yi tanıttım, ancak aşırıya kaçmak yasaktır. Ne kadar çok MCP eklerseniz, her mesajın bağlamı o kadar şişer ve kullanım limitini daraltır. Kullanmadığınız MCP'leri devre dışı bırakın. Bu temel bir kuraldır.
Tuzak: Her şeyi MCP haline getirip 10 veya 20 tane takmak. Bağlamı daraltmanın yanı sıra güvenlik riskleri de artar. Gerçekten her gün kullandığınız 3-5 taneye indirgemek güvenlidir.
- Tekrarlayan işleri "Beceri" olarak paketleyin
Tekrar tekrar kullandığınız iş akışları için, talimatı her seferinde kopyala-yapıştır yapmayın; onu bir Beceri olarak paketleyin. Hem Claude Code hem de Codex, tekrarlayan işleri tanım dosyalarında özetleme ve tutarlı bir şekilde çağırma mekanizmalarına sahiptir.
Tuzak: Beceri haline getirmeden her seferinde talimatları kopyala-yapıştır yaparak çalışmak. Farklılıklar birikir ve zihinsel yük sürekli artar. 2-3 somut kullanım örneği olan herhangi bir iş akışı, Beceri haline getirilmeye hazırdır. Bunları hem Claude Code hem de Codex'te aynı Beceriyi kullanma önermesiyle yazmak, araçları değiştirseniz bile maliyet oluşmamasını sağlar.
Otomasyonun özü, AI'ya "her şeyi yığmak" ile onu "sistematize etmek" arasındaki farktır. Plan Modu'nu ekleyin, yapılandırma dosyalarını düzenleyin, izinleri kısıtlayın, MCP'yi en aza indirin ve tekrarları Beceri haline getirin. Çalıştırmadan önce bu beş mekanizmayı kurun. Bu tek başına otomasyonun bir "hızlanma" mı yoksa "kontrolden çıkma" mı olacağını belirler.
Bölüm 10: Bunlar Eskidi — Bırakmanız Gereken Talimat Alışkanlıkları
Son bölüm ekleme değil, çıkarma ile ilgili. Japonya'da uzun süredir "doğru" kabul edilen ancak en son araştırmalar ve özelliklerle yeniden değerlendirilen üç alışkanlığı ele alacağım.
- Her şeye "Sen bir uzmansın..." eklemek
Kişilik veren talimatlar klasik bir temel unsurdur. Ancak son araştırmalar, bunların "her şeye gücü yeten" olmadığına işaret ediyor. Uzman kişilikleri güvenlik ve moderasyon görevleri için etkili olsa da, olgusal tanıma ve akıl yürütmede aslında doğruluğu düşürme eğiliminde olduklarını gösteren raporlar vardır.
Başka bir deyişle, bir kişilik "evrensel bir şablon" değil, "uygulamayı seçerek kullanılacak bir hedefe yönelik tekniktir". Bunu güvenlik yargısı, etik yargı veya moderasyon için eklemek sorun değildir. Ancak gerçek bulma, analiz, kod üretimi veya akıl yürütme görevleri için gereksiz yere eklemeyin. Sadece bu ayrımın bilincinde olmak doğruluğu bir seviye artırır.
- Mekanik olarak "Adım adım düşün" eklemek
"Adım adım düşün" ve "Haydi adım adım düşünelim" de uzun süredir en güçlü talimatlar olarak kabul ediliyordu. Ancak son modeller, modelin kendisinin ne zaman ve ne kadar düşüneceğine karar verme yönünde evriliyor. Her seferinde "düşün" yazmanın teknik gerekliliği ortadan kalkıyor.
Gelecekteki kullanım, mekanik olarak düşünme talimatları eklemek yerine, görevin amacını, kısıtlamalarını ve beklenen formatını netleştirmeye odaklanmalıdır. Ve akıl yürütme gerektiren karmaşık görevler için, modelin kendi düşünme işlevini açın ve kararı AI'ya bırakın. Bu, yeni nesil modellerle daha uyumludur.
- Talimatları elle yazmak ve sezgilerle ince ayar yapmak
Bu belki de en büyük nokta. Birçok Japon, talimatları "sanat eseri" olarak elle yazar ve kelime seçimi ve sezgilerle ince ayar yapar. Bu arada, küresel profesyoneller talimatları "kod" olarak ele alır. Tasarlar, sürüm kontrollerini yapar, test eder ve değerlendirme kriterleri (eval) ile puanlayarak optimize ederler.
Neden bu kadar farklı? Sebep basit. Elle yazılan sezgi, "%90 girdi için çalışan bir talimatın %10 vakada feci şekilde başarısız olduğu" durumu tespit edemez. Bu nedenle, önce "doğru cevabın ne olduğu" için bir skor kartı oluştururlar ve talimatı buna göre ölçerler.
Bugün yapabileceğiniz "eval düşüncesine" ilk adım:
(1) Aynı talimatı 5 kez çalıştırın ve çıktıdaki farklılıkları gözlemleyin. (2) İyi çıktılarda ortak olan 3 koşulu yazın (bu basit bir değerlendirmedir). (3) Talimatın kelime düzeyinde birden çok versiyonunu oluşturun ve bu 3 koşulu sağlayana kadar karşılaştırın.
Bu arada, aynı anlama gelen kelimelerde bile çıktı değişir. AI'nın tepkisi "Hesapla" ile "Hesapla" arasında ince farklılık gösterir. Elle yazılan sezgi bu kelime düzeyindeki farkı kontrol edemez. Bu yüzden beyninizi "ölç ve iyileştir" moduna geçirmenin değeri vardır.
Bölüm 1'den 9'a kadar eklenecek birçok teknik tanıttım. Ancak büyüyenler aynı zamanda neyi "bırakacaklarına" da karar verir.
Sonuç — Talimatlar "Düşünce için Planlar" Haline Geldi
Şimdiye kadar, yaklaşık 40 teknik ve bilgi birikimini hızlıca tanıttım. Son olarak, bu makalede iletmek istediğim şeyi tek bir noktada özetleyeceğim.
Talimatlar artık "emir" değil. Onlar "düşünce için planlardır."
Bölüm 1'de düşünme biçimini aktardık. Bölüm 2'de çıkıştan geriye doğru çalıştık. Bölüm 3'te AI'yı bir lejyon olarak çalıştırdık. Bölüm 4'ten 6'ya kadar talimatın dışını = bağlam, iç yapı ve koşumu tasarladık. Bölüm 7'de gizli numaralar kullandık; Bölüm 8'de AI'ya MCP ile eller ve ayaklar verdik; Bölüm 9'da otomasyon mekanizmaları kurduk; ve Bölüm 10'da eski alışkanlıklardan kurtulduk.
Hepsinin ortak noktası, "neyin çıktılanacağını" değil, "nasıl düşünüleceğini ve hareket edileceğini" yazmalarıdır. Emirler vs. Planlar. Bu fark, AI'nın "sadece kullanışlı bir araç" olarak mı kalacağını yoksa "kendi kendine çalışan bir ortağa" mı dönüşeceğini belirler.
Burada tanıtılan teknikler ne yetenek ne de İngilizce becerisi gerektirir. Tek ihtiyacınız olan, bugün talimatınızın bir satırını biraz farklı bir yapıyla yazmayı denemektir. İlginizi çeken bir deseni kopyalayıp yapıştırın ve deneyin. Bu sizin ilk adımınız olacak.
Sonuna kadar okuduğunuz için teşekkür ederim. Bu makalenin, AI ile olan ilişkinizi bir seviye yükseltmek için bir katalizör görevi görmesini umuyorum.
AI hakkında buradan danışın 👇
