Prompt Devrinin Sonu: AI Döngülerinin Başlangıcı

Çoğu insan hâlâ mükemmel prompt'u bulmaya çalışıyor.

Bu artık yanlış oyun.

En iyi yapay zeka kullanıcıları, sihirli bir cümle buldukları için değil, yapay zekayı bir sohbet kutusu gibi değil, işi bir adımdan diğerine taşıyabilen bir sistem gibi ele almaya başladıkları için daha iyi hale geliyorlar.

İşte değişim bu: Prompt'lar tek bir iyi cevap almak içindi. Döngüler ise, ilk cevaptan sonra işin hareket etmeye devam etmesini sağlamakla ilgili.

BÖLÜM 1 · Prompt döneminin yolu tükeniyor

Herkes hâlâ daha iyi prompt'lar toplamaya çalışıyor, bu da yapay zekayı kullanmanın en düşük kaldıraçlı yolu. Mükemmel cümleyi, mükemmel rol yapmayı, mükemmel "şöyle davran" kurulumunu bulmaya çalışıp duruyorlar ve sonra her ciddi görevin neden kırk dakika boyunca bir sohbet sekmesine bakıcılık yapmaya dönüştüğünü merak ediyorlar.

• Eski yapay zeka iş akışı şöyle görünür:
• Sohbeti aç → bağlamı yapıştır → bir kez sor → çıktıyı düzelt → tekrar sor → baştan başla
• Bir şeyler olduğu için üretken hissettirir.
• Yine de daha hızlı bir otomatik tamamlama ile manuel bir iştir.

Sorun prompt'ların kötü olması değil. Sorun, bir prompt'un genellikle sadece tek bir hamle olması, oysa gerçek işin bir dizi hamleden oluşmasıdır. Araştırma, taslak oluşturmaya, taslak oluşturma, yazmaya, yazma, kontrol etmeye, kontrol etme, yeniden yazmaya, yeniden yazma, yayınlamaya dönüşür ve ardından sonuç bir sonraki denemeyi beslemelidir. Çoğu insan, her adımı manuel olarak itmeye zorlar ve buna "yapay zeka iş akışı" der.

Bu bir iş akışı değil. Sırada ne olduğunu zaten bilmesi gereken bir makinede "devam"a tıklamaktır.

1Burada, görevimi doğrudan cevaplamak için değilsin.
2
3Burada, onu tekrarlanabilir bir yapay zeka döngüsüne dönüştürmek için varsın.
4
5Görev:
6[GÖREVİ GİRİN]
7
8İlk olarak, görevi normalde manuel olarak yapılan adımlara ayır.
9
10Ardından, bu adımları minimum insan müdahalesiyle çalıştırabilecek bir döngü tasarla.
11
12Döngü şunları içermelidir:
13- yapay zekanın başlamadan önce hangi bağlama ihtiyacı var
14- ilk olarak ne üretmeli
15- çıktının nasıl kontrol edilmesi gerektiği
16- çıktı zayıfsa ne olacağı
17- bir sonraki çalıştırma için neyin kaydedileceği
18- döngünün ne zaman durması gerektiği
19- hâlâ insan onayı gerektiren şeyler
20
21Sistemi, her gün çalıştırabileceğim kadar basit tut.

Görevimi doğrudan cevaplamıyorsun. Bu görevi tekrarlanabilir bir yapay zeka döngüsüne dönüştürüyorsun.

Görev: [GÖREV]

Döngüyü bir sistem gibi tasarla. Yapay zekanın başlamadan önce hangi bağlama ihtiyacı olduğunu, ilk olarak ne üretmesi gerektiğini, çıktının nasıl değerlendirileceğini, çıktı zayıfsa ne olması gerektiğini, bir sonraki çalıştırma için neyin kaydedileceğini ve döngünün ne zaman durması gerektiğini açıkla. Her gün tüm kurulumu yeniden inşa etmeden çalıştırabileceğim kadar basit tut.

BÖLÜM 2 · Karpathy gerçek değişime işaret etti

Karpathy'nin Software 3.0 fikri, insanların kolay olan cümleyi tekrarlamasına neden oldu: İngilizce bir programlama dili haline geliyor. Bu kısım doğru, ancak asıl kilidin tamamı bu değil. Eğer İngilizce bir modeli programlayabiliyorsa, o zaman İngilizce modelin etrafındaki bir süreci de programlayabilir.

Çoğu insanın gözden kaçırdığı nokta burası. Doğal dili, çıktılar istemek için kullandılar, sistem tasarlamak için değil. Vibe coding, aynı içgüdünün dağınık ilk versiyonuydu: ne istediğini tarif et, yapay zekanın kod yazmasına izin ver, çalıştır, bozulduğunda şikayet et, bir şey işe yarayana kadar tekrarla. Döngü oluşturma, aynı içgüdünün daha temiz versiyonudur: yapay zekaya bir hedef ver, ona araçlar ver, bir kontrol ver, ilerleme kaydetmesine izin ver ve ne zaman duracağını bildiğinden emin ol.

"En yeni ve en popüler programlama dili İngilizce'dir."

Andrej Karpathy

Ancak İngilizce'nin bir programlama dili olması, daha uzun prompt'lar yazman gerektiği anlamına gelmez. Tüm makineyi tanımlamaya başlaman gerektiği anlamına gelir: ne okuduğu, ne yaptığı, kendini nasıl kontrol ettiği, ne hatırladığı ve neye dokunmasına izin verilmediği.

BÖLÜM 3 · Döngü ürünün ta kendisidir

Kullanışlı bir döngü, devasa, çoklu ajan fantezisi değildir. Genellikle mümkün olan en iyi şekilde sıkıcıdır. Yapay zeka bir hedef alır, doğru bağlamı çeker, bir eylem gerçekleştirir, sonucu bir standarda göre kontrol eder, işe yarayanı saklar ve sonuç henüz yeterince iyi değilse sadece tekrarlar.

Bu tek değişiklik, yapay zekayı bir metin üreteçten bir çalışana dönüştürür. Mükemmel bir çalışan değil, özerk bir tanrı değil, "ekibini kov" gibi saçmalıklar değil. Sadece bir süreci, bir kontrol listesi ve riskli kısımları izleyen bir yöneticisi olan bir çalışan.

• Bu değişim zaten şu alanlarda görülüyor:
• Karpathy → Software 3.0
• Anthropic → ajan iş akışları
• Meta/Llama → araçlar, değerlendirmeler, dağıtım kontrolü

Anthropic'in ajan modellerinin önemli olmasının nedeni budur. En iyi ajan sistemleri, on botu bir Discord'a atıp akıllı bir şey olmasını umarak inşa edilmez. Basit parçalardan inşa edilirler: yönlendirme, araçlar, prompt zincirleri, değerlendirici döngüleri ve düzenleyici-çalışan kurulumları. Sihir, modelin bir kez akıllı davranması değildir. Sihir, modelin sen görmeden önce zayıf işi yakalayan bir süreçten geçmeye zorlanmasıdır.

Meta'nın Llama ekosistemi aynı yöne diğer taraftan işaret ediyor. Açık modeller, güvenlik katmanları, değerlendirmeler, yerel dağıtım, daha ucuz yönlendirme, farklı işler için farklı modeller. Gelecek, her şeyi cevaplayan tek bir dev model değil. Gelecek, sistemlerdir: ucuz modellerin sıraladığı, güçlü modellerin akıl yürüttüğü, yerel modellerin özel bağlamı işlediği ve değerlendirici geçişlerinin neyin hayatta kalacağına karar verdiği sistemler.

BÖLÜM 4 · Yazma döngüsü

Yapay zeka yazılarının çoğu kötüdür çünkü insanlar bitmiş bir makaleyi çok erken isterler. Fikrin teste tabi tutulduğu, başlığın puanlandığı, zayıf bölümlerin saldırıya uğradığı ve kanıtın kontrol edildiği kısmı atlarlar.

Gerçek bir yazma döngüsü "bana bir yazı yaz" ile başlamaz. Açı seçimi ile başlar. Ardından açıyı merak, özgüllük, kanıt ve duygusal gerilime karşı test eder. Sonra taslak oluşturur. Sonra taslağı değerlendirir. Sonra yeniden yazar. Ancak bundan sonra okumalısın.

Gerçek bir yazma döngüsünün katmanları vardır:

Açı → Başlık → Taslak → Eleştiri → Yeniden Yazma → Görsel fikirleri → Sonraki test

Çoğu insan sadece taslağı ister.

Bu yüzden taslak herkesinkine benzer.

1Benim yazma döngümsün.
2
3Konu:
4[KONUYU GİRİN]
5
6Hedef Kitle:
7[HEDEF KİTLEYİ GİRİN]
8
9Stil:
10[STİLİ GİRİN]
11
12Hedef:
13[HEDEFİ GİRİN]
14
15Makaleyi hemen yazma.
16
17Önce, bu konu için 5 olası açı oluştur.
18
19Her açı için şunları değerlendir:
20- ne kadar tıklanabilir olduğu
21- ne kadar spesifik olduğu
22- ne kadar kullanışlı olduğu
23- genel yapay zeka içeriklerinden ne kadar farklı hissettirdiği
24
25En güçlü açıyı seç ve neden kazandığını açıkla.
26
27Ardından ilk taslağı yaz.
28
29Taslaktan sonra, editör moduna geç ve şunlar için eleştir:
30- zayıf açılış
31- genel iddialar
32- eksik kanıt
33- sıkıcı geçişler
34- net olmayan sonuç
35- yapay zeka gibi ses çıkaran bölümler
36
37Ardından bu eleştiriyi kullanarak makaleyi yeniden yaz.
38
39Sonunda bana şunları ver:
401. son makale
412. en güçlü başlık
423. en zayıf kalan bölüm
434. 3 görsel fikri
445. bir sonraki versiyonda neyi test etmem gerektiği

Makale için beş olası açı oluşturarak başla. Her açıyı merak, özgüllük, kullanışlılık ve birinin tıklama olasılığı açısından puanla. En güçlü açıyı seç ve neden kazandığını açıkla.

Ardından ilk taslağı yaz. Taslaktan sonra, değerlendirici ol ve genel iddialar, zayıf kanıt, sıkıcı geçişler, net olmayan sonuç ve yapay zeka gibi ses çıkaran bölümler için saldır. Bu eleştiriyi kullanarak makaleyi yeniden yaz. Sonunda bana son taslağı, en güçlü başlığı, en zayıf kalan bölümü ve makalenin daha güvenilir görünmesini sağlayacak üç görsel fikrini ver.

BÖLÜM 5 · Araştırma döngüsü

Aynı şey araştırma için de geçerli. Çoğu insan yapay zekadan "bir konuyu araştırmasını" ister, ardından Google'ın ikinci sayfasındaki her blog yazısına benzeyen yumuşak bir özet alır. Bir araştırma döngüsü, rastgele gerçekler toplamamalıdır. Gerilimi avlamalıdır.

Bu alandaki en güçlü makalelerin hepsi aynı şeyi yapar: eski bir davranışı bulurlar, neden artık bozuk olduğunu gösterirler, yeni bir kategori sunarlar, ardından okuyucuya çalabilecekleri bir sistem verirler. "Loop Engineering"in "10 Claude prompt'u"ndan daha güçlü gelmesinin nedeni budur. Biri yeni bir işletim modeli gibi ses çıkarır. Diğeri bir PDF abone çekme aracı gibi ses çıkarır.

1
2Bu konuyu, bir SEO blog yazısı değil de yüksek performanslı bir X Makalesi yazıyormuşum gibi araştır.
3
4Konu:
5[KONUYU GİRİN]
6
7Bana genel bir özet verme.
8
9Konunun arkasındaki gerilimi bul.
10
11Şunları bilmek istiyorum:
12- insanların hâlâ yaptığı eski davranış nedir
13- onun yerini alan yeni davranış nedir
14- eski davranış neden bozuluyor
15- değişimin gerçek olduğunu gösteren hangi kanıtlar veya örnekler var
16- insanların kaydırmayı durdurmasını sağlayacak aykırı açı nedir
17- hangi iddialar abartılı geliyor ve kaçınılmalı
18
19Ardından bunu, aşağıdakileri içeren bir içerik üretici brifine dönüştür:
20- başlık
21- tez
22- açılış başlığı
23- makale yapısı
24- en güçlü örnekler
25- görsel fikirleri
26- okuyucunun buradan ayrılırken neye inanması gerektiği

BÖLÜM 6 · Bellek döngüsü

Neredeyse hiç kimsenin inşa etmediği kısım bellektir. Bellek olmadan, her yapay zeka iş akışı hafıza kaybı yaşar. Sana bugün yardım edebilir, ancak yarın birinci gündeki bir stajyer gibi yeniden başlar.

Bir bellek döngüsü bunu değiştirir. Her projeden sonra, yapay zeka neyin işe yaradığını, neyin başarısız olduğunu, hangi stilin performans gösterdiğini, hangi örneklerin en güçlü olduğunu, hangi iddiaların zayıf hissettirdiğini ve bir sonraki seferde neyin yeniden kullanılması gerektiğini çıkarmalıdır. Sistemin birikmeye başlamasının yolu budur.

İkinci beynin, sadece notlar depoluyorsa işe yaramaz. Asıl kilit, kendini koruduğu, tekrarlanan fikirleri bulduğu, tamamlanmamış düşünceleri fark ettiği ve sen sormadan önce doğru bağlamı bir sonraki göreve ittiği zamandır.

1Bu görev tamamlandıktan sonra, işten yeniden kullanılabilir dersi çıkar.
2
3Aşağıdakileri kaydet:
4
5Görevin ne olduğu.
6Hangi yaklaşımın işe yaradığı.
7Neyin genel geldiği.
8Hangi örneklerin en güçlü olduğu.
9Hangi yapının en iyi işe yaradığı.
10Bir sonraki seferde neyin yeniden kullanılması gerektiği.
11Hangi hatanın tekrarlanmaması gerektiği.
12
13Bir sonraki ilgili göreve başlamadan önce, önce bu belleği kontrol et.
14
15Eski bir hatayı tekrarlıyorsam, bunu belirt.
16
17Eski bir kalıp uyuyorsa, onu yeniden kullan.
18
19Önemli bağlam eksikse, son cevabı üretmeden önce onu iste.

Bu görev tamamlandıktan sonra, işten yeniden kullanılabilir dersi çıkar.

Görevin ne olduğunu, hangi yaklaşımın işe yaradığını, neyin genel geldiğini, hangi örneklerin kullanışlı olduğunu, bir sonraki seferde neyin yeniden kullanılması gerektiğini ve hangi hatayı tekrarlamaktan kaçınmam gerektiğini kaydet. Bir sonraki ilgili göreve başlamadan önce, önce bu belleği kontrol et ve eski bir hatayı tekrarlamak üzereysem veya daha önce işe yaramış bir kalıbı kaçırıyorsam bana söyle.

BÖLÜM 7 · Şimdi gerçek beceri

Prompt'lar başlangıç ​​arayüzüydü. İnsanlara dilin modelleri kontrol edebileceğini öğretti, ancak aynı zamanda onları çok küçük düşünmeye yöneltti. Hâlâ yapay zekayı cevap veren bir kutu olarak hayal ediyorlar, oysa gerçek fırsat, işi ileriye taşıyan sistemler inşa etmek.

Bir sonraki avantaj, hangi görevlerin döngüleri hak ettiğini bilmektir. Her şeyin bir döngüye ihtiyacı yoktur. Hızlı bir soru, hızlı bir soru olarak kalabilir. Ancak her gün, her hafta veya her yayınladığında, sattığında, kod yazdığında, araştırma yaptığında, ticaret yaptığında, düzenleme yaptığında veya bilgiyi organize ettiğinde yaptığın her şey muhtemelen tek bir sohbetin içinde yaşamamalıdır.

Bu işin bir döngüye ihtiyacı var.

Bir döngü insanı işe yaramaz hale getirmez. İnsanı gerçekten önemli olan kısma taşır: hedefi belirlemek, zevki tanımlamak, riskli kararları onaylamak ve sistemi her çalıştırmadan sonra iyileştirmek.

Hâlâ prompt listeleri toplayan insanlar cümleyi optimize ediyor.

Döngüler inşa eden insanlar makineyi optimize ediyor.